『壹』 上投摩根动态多因子基金 怎么没收益了
上投摩根来动态多因子是一只自“高纯度”的量化基金，采用综合筛选常规因子和大数据因子的分析方法，通过有效性检验从近100个数据因子筛选出40多个常用因子，每月精选10个左右核心因子，囊括了市场资金面、政策面、基本面、投资者情绪以及交易数据等多方面，灵活实现仓位调整和风格切换，更加精准地把握市场热点。
随着互联网大数据技术的出现，量化投资策略更加成熟，也更具科学性和逻辑性，同时，多因子投资策略采用定量分析，适应多种市场风格，仓位调整更灵活，根据择时模型及时调整，更重要的是，通过数量化模型可以减少个人情绪及主观判断带来的负面影响，从而提高选股效率，因此风格表现相对稳健，优势凸显
『贰』 致远期货：多因子模型和统计套利模型有什么本质区别
2009年以来，一股“量化抄基金”的热潮悄然掀起，中海基金、长盛基金、光大保德和富国基金先后推出了自己的量化产品，而富国正在推出的富国300增强基金还属于第一只增强型的指数基金，就是因为量化概念的引入。关于量化基金，国际资本市场，尤其是美国市场已经有了长足的发展并形成了相当的规模，量化基金通过数理统计分析，选择那些未来回报可能会超越基准的证券进行投资，以期获取超越指数基金的收益。区别于普通基金，量化基金主要采用量化投资策略来进行投资组合管理，总的来说，量化基金采用的策略包括：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易、资产配置等。
『叁』 上投动态多因子基金最近怎么跌这么多
上投摩根动态多因子是一只“高纯度”的量化基金，采用综合筛选常规因子和大数据因子的分析方法，通过有效性检验从近100个数据因子筛选出40多个常用因子，每月精选10个左右核心因子，囊括了市场资金面、政策面、基本面、投资者情绪以及交易数据等多方面，灵活实现仓位调整和风格切换，更加精准地把握市场热点。
随着互联网大数据技术的出现，量化投资策略更加成熟，也更具科学性和逻辑性，同时，多因子投资策略采用定量分析，适应多种市场风格，仓位调整更灵活，根据择时模型及时调整，更重要的是，通过数量化模型可以减少个人情绪及主观判断带来的负面影响，从而提高选股效率，因此风格表现相对稳健，优势凸显
『肆』 量化选股策略是什么多因子模型是什么
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。
多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。多因子模型相对来说比较稳定，因为在不同市场条件下，总有一些因子会发挥作用。
『伍』 中经国投多因子量化投资中心的法人是谁
法人
『陆』 为什么运用因子分析的方法做投资价值的研究
行业的市场表现受到宏观经济、行业经营周期、行业基本面以及市场本身等因素的影响，行业多因子模型就是通过对这些因素进行量化描述，分析其与行业市场表现的相关性，提取若干具有显著影响的因子构建行业投资价值的分析评估体系。
经济增长、商业周期、通货膨胀、预期收益率等宏观行业因素对各个行业产生不同的影响。周期性行业对于经济增长、货币信贷的敏感性强于消费型行业；成长型行业对于市场预期收益率的敏感性高于收入或价值性行业；可选消费行业对于通货膨胀的敏感度高于必需消费行业。宏观行业指标数据的统计口径往往在表征基本面运行状态上考虑得更多，而对于投资来说这些数据需要进行处理，排除干扰分离出更为有用的信息，或者将数据组合起来进行观察。比如，货币供应量M2和M1的剪刀差反映了货币的活化程度；PPI和原材料购进价格之间的剪刀差反映了制造业盈利空间的变化；原材料库存和产成品库存之间的剪刀差又反映了库存周期缺口等等。国际上著名的宏观因素模型BIRR模型中的宏观指标都经过符合逻辑的处理与调整，用公司债与政府债的息差反映市场的风险偏好，用长期政府债与短期国债的息差反映投资者预期收益率。
受宏观经济周期和产业周期的影响，行业的发展态势不仅反映在成长速度、盈利能力、运营能力、收益质量等基本面指标上，还反映在分析师对行业成份公司的预期和市场估值层面，并最终体现在市场价格上。需要通过对行业的财务指标、市场预期、估值水平等因素的综合分析，寻找行业的投资机会。通常情况下，预期增长快的行业处于行业景气向上的周期中；毛利率高的行业占据着产业链中的优势地位，具有较高的议价能力；周转率较高的行业具有较高的资源使用效率。这也反映了公司经营最关键的因素，即量、价和速度。在过去的几年里，白酒行业从营收增长到毛利率，再到净资产收益率的平均水平都高于多数其他行业，二级市场股价表现持续超越大盘。行业的基本面因素情况决定了行业中长期的市场表现，行业的估值水平则是影响行业短期表现的重要影响因素。由于行业收益的高低以及弹性特征不同，各行业的平均估值水平和波动幅度有着固有的差异，降低行业间固有差异的干扰后，有助于帮助投资者把握短期行业的市场表现。
投资者经常说“强者恒强”和“皮球从高处落下总要弹几下”，分别对应的是量化投资领域中的动量和反转两种不同股价运行模式。在行业层面，看似矛盾的动量与反转效应普遍存在，并对应着不同的市场运行逻辑：宏观及行业周期是行业基本面变化的主要推动因素，因此行业的市场表现具有较强的持续性；在行业投资中也经常遇见先期跌幅较大的行业未来一段时间有相当的涨幅。这种动量和反转效应还夹杂着整个宏观经济冷暖导致的股市整体表现，将将市场整体波动从行业层面剥离，行业之间的动量和反转效应更为明显。
行业多因子模型的关键在于因子的选择，不仅需要有普适的逻辑关系，还要有对指标的含义进行深度解读，更要使用合适的数学方法进行规整，才能从繁杂的影响因素里发现市场的规律，分析行业投资价值，制定更为客观可靠的投资决策。
『柒』 什么是多因子选股
市场上的投资者，不管是价值投资者，还是投机者，或者短线交易者，都会根据某些因子来判断股票的涨跌。当有一群交易者同时采用某个因子的时候，就造成该因子有效。
多因子模型是一类重要的选股模型，它的优点是能够综合很多信息最后得出一个选股结果。多因子模型的表现相对来说也比较稳定，因为在不同的市场情况下，总有一些因子会发挥作用。因此，在量化投资界，不同的投盗者和研究者都开发了很多不同的多因子模型。各种多因子模型核心的区别一是在因子的选取上，二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。
多因子选股python模型策略源码请参考：网页链接
『捌』 哪位推荐一个能够做量化投资的软件吗
量化炒股的话关注（名Z）是用数据分析实际数据展现市场情况的，数据选股、风控，计算机来的比较真实，还有7年日内交易的研发经验，对于做差价特别实用
『玖』 乔治·索罗斯写过一本叫《量化投资》的书吗
一下内容纯手打
证券分析方法主要分三种：
一是基本面分析，代表作《证券分析》《价值投资》，代表任务“巴菲特”；
二是技术面分析，代表做《趋势技术分析》《道琼斯理论》等，注重短期投资，索罗斯属于短期投机类型，但是没有任何资料显示他的投资流派属于纯粹的技术面分析，可能的情况是上述两种都有。今年的而贝尔经济学得主法玛提出的”有效市场假说“某一种程度上，否定了技术面分析。
三是量化分析，美国近几十年兴起的一种方法，典型的代表人物是西蒙斯。
中国国内的量化投资的研究还比较少，量化投资的基金以及机构也不够普遍，切主要集中于香港地区。原因之一是，国内金融金融市场没有完全开放，金融产品匮乏。美国市场的金融产品多达几万种，而国内只有两百多种。
关于量化投资的书，国内国外都有很多，主要集中与国外，国内学者大多是对国外技术的学习。当然，如果你是初学者，建议你还是从国内的相关书籍开始学起。
如果有一本书，叫《量化投资》，我敢保证你看了一定学不到什么东西，丁鹏的《量化投资》就是这样，只是对现在主要方法以及模型的简单介绍。用于同行业交流也许会有些价值。书籍内容从：量化选股、量化择时、到套利什么什么的，基本上都是简单的介绍，可以当作课外读物，了解一下什么叫量化投资。如果你真的想学到什么东西，直接网络文库：量化选股、多因子选股等词，你会看到无数国内证券机构对市场的量化研究。而且资料详细。可是，你学不到最根本的原理。
原因如下：
进行量化分析，必须至少具备两种能力：
一、扎实且足够的数学、统计学基础，用于理论上的金融建模；
二、能够使用相关计量软件进行数据分析或者模型求解等。
这两个要求一般人很难到达，所以证券从业的教材认为难度大是量化投资的一个很大局限性。
如果楼主对量化投资有兴趣，我可以推荐一些教材给你：
如果仅仅是想了解一下： 丁鹏《量化投资》，书很贵，个人认为没什么实用价值。可以有个简单的系统的认识；
如果是想学习并且能在实际中运用，建议如下：
数学方面：
《微积分》 到高级《高级微积分》
《线性代数》《非线性代数》
《概率论与数理统计》《概率、随机变量、随机过程》
《离散数学》《运筹学》《统计学》
金融理论上
《计量经济学基础》《计量经济分析》
《数量金融学》《金融时间序列分析》
。。。。还有很多很多
以及其他金融知识基础
建模方面
这类的书，我看的不多哦，你自己网络一下，或者找个图书馆看看
计算机软件
C 和 C++ 至少学一个，SQL 建议学一点
建模软件主要有：MATHEMATICA MATLAB SAS SAC R Eviews GAMS 等等等等，终于哪些海外基金用的是哪一种，或者是不是自己做的专用软件，我就不知道了。
不过，上述的软件，肯定是可以满足个人的研究需求的。这个，你选几种学一学还是可以的。
一个人，想要精通上述全部，应该是很难的，所以，注定了，量化分析的方法，单个的普通人很难完成。
量化投资起源与上世纪美国政府大幅度削减了对物理航天业经费自持，导致很多搞火箭的科学家、数学家下岗。于是他们流入金融行业（收入高），利用自己对数学、计算机的优势，使用原先用于火箭的建模预测证券市场，发现有着显著成效。当然，这些模型的前提是，现代金融理论的奠基，以及数量金融的发展。
因此，我个人对量化投资的理解是：金融界的火箭科学家，传统的分析方法，只用看某一或某几个指标，根据历史经验或者主观的客观的XXOO判断证券的未来走势，但是量化分析，首先建立合理的数学模型，然后借助计算机运用某些XX的算法，分析求解，难度相对于传统的方法难很多。
如果你想比较浅显的掌握，用于投资决策的参考
那量化分析，也没有想想中的那么高深，它本质上是一种金融的建模，本质上，常用的方法还是统计专业的那几个 ，什么 回归分析，线性规划 ，相关性，时间序列等等等。。。我看了丁鹏的书，大致上认为他是用了这些方法。所以你只用把应用数学学好就好了。
还有一些像遗传算法、神经网络这些他的书里面也提到了，属于现代算法，这些方法比较小，难度大，但是我猜只有学术界会用这些方法，因为现代算法在实际运用中还不够成熟，预测经常不准确。
表述有些乱，不过大致也只能写成这样了。
最后：和量化分析相关的专业主要有三个：
金融专业：金融工程；
数学专业：统计、应用数学；
计算机专业
这些专业的就业方向是可以面向量化分析的
『拾』 汇添富成长多因子量化策略股票基金怎么样
1、汇添富成长多因子量化策略股票基金主要投资于成长型行业的股票，采用基金管理人的金融工程团队开发的多因子量化策略进行选股。在本基金的投资过程中，将控制股票投资组合与业绩比较基准指数的结构性偏离，以期在长期实现持续超越业绩比较基准收益率的投资目标。本基金在股票投资过程中将坚持量化模型驱动的投资决策流程，强调投资纪律、降低随意性投资带来的风险，力争基金资产长期稳定增值。
2、该基金对行业成长性的划分主要基于行业的估值水平，由于市场对成长型行业的未来发展有较好的预期，因而这些行业的估值相对较高，而价值型行业的估值相对较低。本基金具体通过市净率指标对申万一级行业进行成长性和价值性划分。将市净率排名位于前1/4的行业定义为“典型成长”行业；将市净率排名位于后1/4的行业定义为“典型价值”行业；而市净率排名位于中间1/2的行业，由于兼具成长性与价值性，定义为“兼具成长和价值”的行业。本基金将“典型成长”行业和“兼具成长和价值”的行业统一定义为成长型行业。