量化投資發展歷史

① 量化投資的介紹

量化投資在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。事實上，互聯網的發展，使得新概念在世界范圍的傳播速度非常快，作為一個概念，量化投資並不算新，國內投資者早有耳聞。但是，真正的量化基金在國內還比較罕見。

② 什麼是量化交易，未來前景如何知道的講講。

量化交易，有時候也稱自動化交易，是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，避免在專市場極屬度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。
在股票市場上，量化交易早不是什麼新聞，在國外，七成的交易都是通過計算機決策的，在國內這個數字也接近五成。
過去的股票市場都是靠交易員手動敲鍵盤來操作的，難免一失手成千古恨，這種行為被戲稱為「胖手指」，相比之下，量化交易則如同點石成金的「仙人指」。量化里最美的童話就是「旱澇保收」，牛市也好，熊市也罷，都能大賺特賺。
量化交易的優勢：1. 嚴格的紀律性 2. 完備的系統性 3. 妥善運用套利的思想 4. 靠概率取勝
量化交易的風險性：首先是一二級市場「級差」風險，其次是交易員操作風險，最後是系統軟體的風險。
滿意請採納答案，有不明白的可以繼續提問。

③ 什麼是量化投資

量化投資在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。事實上，互聯網的發展，使得新概念在世界范圍的傳播速度非常快，作為一個概念，量化投資並不算新，國內投資者早有耳聞。但是，真正的量化基金在國內還比較罕見。其實，定量投資和傳統的定性投資本質上的相同的，二者都是基於市場非有效或是弱有效的理論基礎，而投資經理可以通過對個股估值，成長等基本面的分析研究，建立戰勝市場，產生超額收益的組合。不同的是，定性投資管理較依賴對上市公司的調研，以及基金經理個人的經驗及主觀的判斷，而定量投資管理則是「定性思想的量化應用」,更加強調數據。 第一，紀律性，所有的決策都是依據模型做出的。我們有三個模型：一是大類資產配置模型、二是行業模型、三是股票模型。根據大類資產配置決定股票和債券投資比例；按照行業配置模型確定超配或低配的行業；依靠股票模型挑選股票。紀律性首先表現在依靠模型和相信模型，每一天決策之前，首先要運行模型，根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。有人問，模型出錯怎麼辦？不可否認，模型可能出錯，就像CT機可能誤診病人一樣。但是，在大概率下，CT機是不會出錯的，所以，醫生沒有拋棄CT機，我的模型在大概率下是不出錯的，所以，我還是相信我的模型。 紀律性的好處很多，可以克服人性的弱點，如貪婪、恐懼、僥幸心理，也可以克服認知偏差，行為金融理論在這方面有許多論述。紀律化的另外一個好處是可跟蹤。定量投資作為一種定性思想的理性應用，客觀地在組合中去體現這樣的組合思想。一個好的投資方法應該是一個「透明的盒子」。我們的每一個決策都是有理有據的，特別是有數據支持的。如果有人質問我，某年某月某一天，你為什麼購買某支股票的化，我會打開系統，系統會顯示出當時被選擇的這只股票與其他的股票相比在成長面上、估值上、動量上、技術指標上的得分情況，這個評價是非常全面的,只有匯總得分比其他得分要高才有說服力。 第二，系統性。具體表現為「三多」。首先表現在多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選個股三個層次上我們都有模型；其次是多角度,定量投資的核心投資思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；再者就是多數據，就是海量數據的處理。人腦處理信息的能力是有限的，當一個資本市場只有100隻股票，這對定性投資基金經理是有優勢的，他可以深刻分析這100家公司。但在一個很大的資本市場，比如有成千上萬只股票的時候，強大的定量投資的信息處理能力能反映它的優勢，能捕捉更多的投資機會，拓展更大的投資機會。 第三，妥善運用套利的思想。定量投資正是在找估值窪地，通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會。定性投資經理大部分時間在琢磨哪一個企業是偉大的企業，那個股票是可以翻倍的股票；與定性投資經理不同，定量基金經理大部分精力花在分析哪裡是估值窪地，哪一個品種被低估了，買入低估的，賣出高估的。 第四，靠概率取勝。這表現為兩個方面，一是定量投資不斷的從歷史中挖掘有望在未來重復的歷史規律並且加以利用。二是依靠一組股票取勝，而不是一個或幾個股票取勝。在國內市場的發展潛力首先，相較於海外成熟市場，A股市場的發展歷史較短，投資者隊伍參差不齊，投資理念還不夠成熟，留給主動投資發掘市場非有效性，產生阿爾法的潛力和空間也更大。投資理念多元化，也創造出多元分散的alpha機會。 其次，量化投資的技術和方法在國內幾乎沒有競爭者。中醫治療中醫擅長的疾病、西醫治療西醫擅長的疾病；如果把證券市場看作一個病人的話，每個投資者就是醫生，定性投資者挖掘定性投資的機會，治療定性投資的疾病，定量投資者挖掘定量投資的機會，治療定量投資的疾病。現在證券市場上定性投資者太多了，機會太少，競爭太激烈；量化投資者太少了，機會很多，競爭很少。這給量化投資創造了良好的發展機遇——當其他人都擺西瓜攤的時候，我們擺了一個蘋果攤。 總的看來，量化投資和定性投資的差別真的有如中醫和西醫的差別，互有長短、各有千秋。 由此可見，隨著2010年4月股指期貨的出台，量化投資國內市場發展潛力逐漸顯現，目前已有國泰安金融學院，北京大學匯豐商學院，上海交通大學安泰管理學院投入數百萬開設了專業的量化投資金融實驗室，並開辦了量化投資高級研修班，為國內量化投資的市場發展提供了良好學術和實戰環境。相關基金： 光大量化基金（光大量化核心基金），嘉實量化阿爾法基金，長盛量化基金，中海量化基金。

④ 量化投資概念火了這么多年，到底有多少人在做這些

不大靠譜 小心吧

⑤ 量化投資是什麼

量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式。在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。
量化投資區別於定性投資的鮮明特徵就是模型，對於量化投資中模型與人的關系，大家也比較關心。量邦科技馮永昌打個比方來說明這種關系，我們先看一看醫生治病，中醫與西醫的診療方法不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，定性程度上大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。

⑥ 什麼是量化投資

量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式。在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。

⑦ 量化投資的主要方法和前沿進展

量化投資是通過計算機對金融大數據進行量化分析的基礎上產生交易決策機制。設計金融數學和計算機的知識和技術，主要有人工智慧、數據挖掘、小波分析、支持向量機、分形理論和隨機過程這幾種。
1．人工智慧
人工智慧（Artificial Intelligence，AI）是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科，可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。
從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，還要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，因此人工智慧學科也必須借用數學工具。數學不僅在標准邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，進入人工智慧學科後也能促進其得到更快的發展。
金融投資是一項復雜的、綜合了各種知識與技術的學科，對智能的要求非常高。所以人工智慧的很多技術可以用於量化投資分析中，包括專家系統、機器學習、神經網路、遺傳演算法等。
2．數據挖掘
數據挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。
與數據挖掘相近的同義詞有數據融合、數據分析和決策支持等。在量化投資中，數據挖掘的主要技術包括關聯分析、分類/預測、聚類分析等。
關聯分析是研究兩個或兩個以上變數的取值之間存在某種規律性。例如，研究股票的某些因子發生變化後，對未來一段時間股價之間的關聯關系。關聯分為簡單關聯、時序關聯和因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。一般用支持度和可信度兩個閾值來度量關聯規則的相關性，還不斷引入興趣度、相關性等參數，使得所挖掘的規則更符合需求。
分類就是找出一個類別的概念描述，它代表了這類數據的整體信息，即該類的內涵描述，並用這種描述來構造模型，一般用規則或決策樹模式表示。分類是利用訓練數據集通過一定的演算法而求得分類規則。分類可被用於規則描述和預測。
預測是利用歷史數據找出變化規律，建立模型，並由此模型對未來數據的種類及特徵進行預測。預測關心的是精度和不確定性，通常用預測方差來度量。
聚類就是利用數據的相似性判斷出數據的聚合程度，使得同一個類別中的數據盡可能相似，不同類別的數據盡可能相異。
3．小波分析
小波（Wavelet）這一術語，顧名思義，小波就是小的波形。所謂「小」是指它具有衰減性；而稱之為「波」則是指它的波動性，其振幅正負相間的震盪形式。與傅里葉變換相比，小波變換是時間（空間）頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運算對信號（函數）逐步進行多尺度細化，最終達到高頻處時間細分，低頻處頻率細分，能自動適應時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節，解決了傅里葉變換的困難問題，成為繼傅里葉變換以來在科學方法上的重大突破，因此也有人把小波變換稱為數學顯微鏡。
小波分析在量化投資中的主要作用是進行波形處理。任何投資品種的走勢都可以看做是一種波形，其中包含了很多噪音信號。利用小波分析，可以進行波形的去噪、重構、診斷、識別等，從而實現對未來走勢的判斷。
4．支持向量機
支持向量機（Support Vector Machine，SVM）方法是通過一個非線性映射，把樣本空間映射到一個高維乃至無窮維的特徵空間中（Hilbert空間），使得在原來的樣本空間中非線性可分的問題轉化為在特徵空間中的線性可分的問題，簡單地說，就是升維和線性化。升維就是把樣本向高維空間做映射，一般情況下這會增加計算的復雜性，甚至會引起維數災難，因而人們很少問津。但是作為分類、回歸等問題來說，很可能在低維樣本空間無法線性處理的樣本集，在高維特徵空間中卻可以通過一個線性超平面實現線性劃分（或回歸）。
一般的升維都會帶來計算的復雜化，SVM方法巧妙地解決了這個難題：應用核函數的展開定理，就不需要知道非線性映射的顯式表達式；由於是在高維特徵空間中建立線性學習機，所以與線性模型相比，不但幾乎不增加計算的復雜性，而且在某種程度上避免了維數災難。這一切要歸功於核函數的展開和計算理論。
正因為有這個優勢，使得SVM特別適合於進行有關分類和預測問題的處理，這就使得它在量化投資中有了很大的用武之地。
5．分形理論
被譽為大自然的幾何學的分形理論（Fractal），是現代數學的一個新分支，但其本質卻是一種新的世界觀和方法論。它與動力系統的混沌理論交叉結合，相輔相成。它承認世界的局部可能在一定條件下，在某一方面（形態、結構、信息、功能、時間、能量等）表現出與整體的相似性，它承認空間維數的變化既可以是離散的也可以是連續的，因而極大地拓展了研究視野。
自相似原則和迭代生成原則是分形理論的重要原則。它表示分形在通常的幾何變換下具有不變性，即標度無關性。分形形體中的自相似性可以是完全相同的，也可以是統計意義上的相似。迭代生成原則是指可以從局部的分形通過某種遞歸方法生成更大的整體圖形。
分形理論既是非線性科學的前沿和重要分支，又是一門新興的橫斷學科。作為一種方法論和認識論，其啟示是多方面的：一是分形整體與局部形態的相似，啟發人們通過認識部分來認識整體，從有限中認識無限；二是分形揭示了介於整體與部分、有序與無序、復雜與簡單之間的新形態、新秩序；三是分形從一特定層面揭示了世界普遍聯系和統一的圖景。
由於這種特徵，使得分形理論在量化投資中得到了廣泛的應用，主要可以用於金融時序數列的分解與重構，並在此基礎上進行數列的預測。
6．隨機過程
隨機過程（Stochastic Process）是一連串隨機事件動態關系的定量描述。隨機過程論與其他數學分支如位勢論、微分方程、力學及復變函數論等有密切的聯系，是在自然科學、工程科學及社會科學各領域中研究隨機現象的重要工具。隨機過程論目前已得到廣泛的應用，在諸如天氣預報、統計物理、天體物理、運籌決策、經濟數學、安全科學、人口理論、可靠性及計算機科學等很多領域都要經常用到隨機過程的理論來建立數學模型。
研究隨機過程的方法多種多樣，主要可以分為兩大類：一類是概率方法，其中用到軌道性質、隨機微分方程等；另一類是分析的方法，其中用到測度論、微分方程、半群理論、函數堆和希爾伯特空間等，實際研究中常常兩種方法並用。另外組合方法和代數方法在某些特殊隨機過程的研究中也有一定作用。研究的主要內容有：多指標隨機過程、無窮質點與馬爾科夫過程、概率與位勢及各種特殊過程的專題討論等。
其中，馬爾科夫過程很適於金融時序數列的預測，是在量化投資中的典型應用。
現階段量化投資在基金投資方面使用的比較多，也有部分投資機構合券商的交易系統應用了智能選股的技術。

⑧ 什麼是量化投資，量化投資在中國的發展

量化投資是指通過數量化模型建立科學投資體系，以獲取穩定收益。在海外版的發展已有30多年權的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。在國內，量化投資不再是一個陌生的詞彙，近幾年得到了迅猛的發展。可在應用過程中學習量化投資

⑨ 如何開始量化投資的修行之路

量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式。在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。
量化投資區別於定性投資的鮮明特徵就是模型，對於量化投資中模型與人的關系，大家也比較關心。

⑩ 到底什麼是「量化投資」

量化投資來是指通過數量化方式及計算自機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式。在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。
事實上，互聯網的發展，使得新概念在世界范圍的傳播速度非常快，作為一個概念，量化投資並不算新，國內投資者早有耳聞。但是，真正的量化基金在國內還比較罕見。同時，機器學習的發展也對量化投資起了促進作用。