量化投资理论文献综述

引言 : 量化投资在海外的发展已有 30 多年的历史, 其投资业绩稳定, 市场规模和份额不断扩大、 得到了越来越多投资者认可。 事实上, 互联网的发展, 使得新概念在世界范围的传播速度非常快, 作为一个概念, 量化投资并不算新, 国内投资者早有耳闻。 但是, 真正的量化基金在国内还比较罕见。

1、  简介 

量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型, 对于量化投资中模型与人的关系, 大家也非常关心比较关心。 定性投资和定量投资的具体做法有些差异, 这些差异如同中医和西医的差异, 定性投资更像中医, 更多地依靠经验和感觉判断病在哪里; 定量投资更像是西医,依靠模型判断, 模型对于定量投资基金经理的作用就像 CT 机对于医生的作用。 在每一天的投资运作之前, 我会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描, 然后根据检查和扫描结果做出投资决策。

2、  量化投资的由来 

从历史上看, 量化投资可以追溯到很久。对量化投资发展产生重大影响的人物及事件如:1900 年威廉· 江恩使用几何学、 数学和占星术研究投资; 1930 年理查德· 唐奇安按照“规则投资的投资方式进行投资; 1970 年艾迪· 赛柯塔使用电脑和历史价格选取最佳的规则;1980 年所罗门兄弟银行的约翰· 梅里威瑟进行债券套利; 1988 年詹姆士· 西蒙斯成立复兴技术公司; 1990 年各类金融衍生工具、 量化分析大局进入投资银行; 1998 年长期资本管理公司倒闭。

进入新世纪后, 主要有: 2000 年全自动交易、 高频和超高频交易、 交易所并购等新兴方式出现; 2010 年出现机房共置、 暗池、 量化共同基金、 可投资量化指数等。

3、  简述量化投资的 4 大特点 

其实, 定量投资和传统的定性投资本质上的相同的, 二者都是基于市场非有效或是弱有效的理论基础, 而投资经理可以通过对个股估值, 成长等基本面的分析研究,建立战胜市场, 产生超额收益的组合。 不同的是, 定性投资管理较依赖对上市公司的调研, 以及基金经理个人的经验及主观的判断, 而定量投资管理则是“定性思想的量化应用”, 更加强调数据

第一: 纪律性, 所有的决策都是依据模型做出 的。 纪律性首先表现在依靠模型和相信模型, 每一天决策之前, 首先要运行模型, 根据模型的运行结果进行决策, 而不是凭感觉。

第二, 系统性。 具体表现为“三多”。 首先表现在多层次, 其次是多角 度,  再者就是多数据,

第三, 妥善运用套利的思想。 定量投资正是在找估值洼地, 通过全面、 系统性的扫描捕捉错误定价、 错误估值带来的机会。

第四, 靠概率取胜。 这表现为两个方面, 一是定量投资不断的从历史中 挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。 二是依靠一组股票取胜, 而不是一个或几个股票取胜。

4、  量化投资的方法 

1) 情绪监控

在投资中, 投资者都并非完全理性, 他们受制于情绪波动, 并且他们的行为会有各种各样的偏差, 所以建立投资者情绪监控指标体系, 并且拟合成情绪指数, 在量化投资过程中加以利用。

2) 行业配置与行业轮动

首先从多个角度入手分析 A 股市场行业轮动规律; 然后在行业选择上, 通过业绩驱动、 估值回复、 动量反转三个方面结合进行; 最后积极利用动量反转把握短期行业轮动。

3) 大小盘风格轮动监测

确定大小盘轮动指标体系, 计算月度风格指针, 然后通过风格指针判断风格轮动趋势。

4) 驱动因子与量化选股

投资收益可以分解为市场因子、 情绪因子、 规模因子等, 量化投资就是童话量化因子监控体系洞悉 A 股演绎路径。 最新有一个量化体系, 是综合考虑因子的收益率和模型的稳定性, 由于不同的因子的变化具有周期性, 所以可以量化分析, 国内有两种寻找国内市场的模型设定,一种是指标设定, 一种是打分方法

5、 量化投资的优势 

(1) 数量化投资分析的范围广, 可覆盖整体市场。 与传统主动型投资策略选股范围有限的缺点相比, 数量化投资的股票池可扩大至整个市场, 可以利用从所有可选股票收集到的信息、 而不必局限于特定风格的股票。 这样就使调查的广度大大增加, 更有助于进行分散化投资。

(2) 数量化投资策略可以在有效控制风险的同时、 实现投资组合收益最大化。 数量化的证券选择和组合构造过程, 实质上就是在严格的约束条件下进行投资组合构建的过程, 首先从预先设定的绩效目标的角度来定义投资组合, 然后通过设置各种指标参数来筛选股票,对组合实现优化, 以保证在有效控制风险水平的条件下实现期望收益。

(3) 数量化投资的成本也比主动基金要低得多, 这些成本包括研究的成本和交易的成本, 比如, 研究范围覆盖全球 2900 家上市公司的花旗银行, 其雇用的分析师人数超过 300名, 对于一般投资机构而言其费用是无法负担的。

(4) 数量化投资的优势还在于大多数模型选择股票的范围都在作为业绩基准的指数成份股范围之内, 这种方法大大降低了基金经理的决策风险。 数量化投资的其他优势包括避免认知偏差的干扰, 模型数据实时更新, 决策效率高等。

6、 数量投资在国内外的发展现状 

这些年来, 量化基金在国际上取得了 长足的发展和进步, 市场规模不断扩大、 投资业绩稳重有进、 市场影响力不断提高, 成为基金管理公司提高管理人管理能力、 扩大产品线长度、 宽度和深度、 分散基金管理风险、 更好服从细分市场的重要工具之一。 根据晨星数据和嘉实公司的不完全统计, 截至 2008 年 9 月底, 在基金名称中明确表明使用的“定量” 策略的共同基金, 全球市场有 142 只, 涉及 16 种计量货币, 初始募集时间从 1981 年到 2008 年不等, 仅以欧元和美元计价的基金为例, 总规模达到 112.5 亿美金。

在国内, 由于股票市场较期货市场发展更为成熟, 因此, 量化投资首先是在股票市场上得到了应用, 但就目前的发展情况来看. 量化投资还只在部分机构投资者中推行, 普通的投资者对此可以说除了“神秘”之外一无所知。 相比股票市场而言, 量化投资在期货市场的发展显得更加快速。 近年来, 国内期货市场得到了蓬勃发展, 期货量化投资也日益受到业内人士的重视。 各个期货公司竞相开展的量化投资会议表明了市场人士对其的关注度, 同时从第一届量化投资会议的参与热情度来看, 投资者对此种交易方式的兴趣非常浓厚。

7、 量化投资在国内的应用: 一些展望 

1) 量化是大型机构投资的必然选择

 管理资金 越来越大, 投资范围越来越广, 而人力资源有限

 已经有保险公司 的资产管理已经开始量化投资, 取得了 不错成绩

2) 量化策略为产品设计提供更多工具

 丰富 的量化策略, 对冲策略研究使得产品设计的多样性发展成为可能

 量化策略指数是量化投资与指数化投资有机结合的产物, 而且具有无限的可拓展性, 是创新指数化投资的发展方向

3) 交易策略重要性逐渐增加

 “ 不积硅步, 无以至千里”: 搞笑的交易策略可以降低交易成本, 每次领先一小步, 长期积累将是一大步高频交易策略开始有需求

 股指期货的上市, 高频交易开始有了 施展的舞台

 股票市场日 内 交易的开放, 将为高频交易提供更大的空间

8、 个人感悟 

当前的国际市场, 量化投资不断发展, 已经渗透到整个投资流程的各个方面, 无论是在股市, 期货,外汇, 或者是在其他的投资交易市场, 量化投资所起的作用正在日 益壮大。

无可否认, 在未来的经济发展中, 量化技术将成为一股强大的推动力。 身 处于 21 世纪的我们, 掌握量化投资也将成为我们的一种能力, 这也是未来适应经济发展形势的一个必要条件。 相信未来的世界将会成为一个量化的世界。

量化投资理论文献综述相关推荐

  1. 量化投资发展史上的那些“决定性瞬间”

    如果从1952年哈里·马科维茨发表<投资组合选择>论文那一刻算起,量化投资至今已经走过了六十多年的发展历程.从量化投资理论肇始到经过"黑色星期一"这场金融风暴的洗礼再到 ...

  2. 4个步骤手把手教你搞定文献综述(literature review) - 易智编译EaseEditing

    文献综述是对特定主题的文献的概述和理解.它概述了与研究问题相关的主要发现.理论或发展历程.以下易智编译将分为四个步骤来介绍怎么去写文献综述. 一篇好的文献综述绝不是简单的资料总结,其目的是: 1.对文 ...

  3. 终于有人把量化投资讲明白了

    导读:股市起起伏伏,"基金"成为了热搜的常驻嘉宾,你上车了吗?翻车了吗?今天我们也蹭一下这个热度,聊聊量化投资. 作者:赵志强 刘志伟 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) ...

  4. 量化投资 --- 技术篇 (2) 套利定价理论

    量化投资 - 技术篇 (2) APT(Arbitrage Pricing Theory) 一. 简介 APT理论即套利定价模型是由经济学家Stephen Ross在1976年推出的.该理论给出了金融资 ...

  5. 量化投资学习-14:《智猪博弈理论》看散户与庄家共赢策略之耐心等待

    散户的尴尬: 在上篇文章<量化投资学习-13:一张图残酷的展现了庄家.量化交易者.散户的盈利空间的对比>中可以看到,散户的利润空间非常狭小,稍不留神,就会导致亏损. 散户的策略: 为了应对 ...

  6. 基本面分析 ≠ 基本面量化投资?

    作者:石川 来源:川总写量化 正文: 摘要:放眼未来,量化和基本面分析的紧密结合将是大势所趋:而就目前来看,基于因子的基本面量化投资并非基本面分析的完美替代. 1.伟大的会面 1968 年夏天,两个后 ...

  7. 对于目前流行的量化投资与smart beta策略的一些看法

    转载自:http://www.dataguru.cn/article-5433-1.html 对于目前流行的量化投资,指数基金,以及smart beta,论坛里已经有帖子做了些介绍(见[1],[2]) ...

  8. 如何利用ChatGPT学习量化投资?

    引言 最近,ChatGPT持续火了很长时间,占领各大热点和头版头条,成为A股开年以来最大的热点之一.ChatGPT是OpenAI开发的一种语言生成模型,可以理解为智能问答机器人.最近围绕量化投资在上面 ...

  9. 学金融会python_大学生金融小白自学Python做量化投资需要注意哪些?

    大学生金融小白自学python做量化投资需要注意些什么?量化金融其实是一个交叉复合学科,需要掌握数学.计算机.金融等方面的知识.显而易见,对于金融学背景的同学来说,就需要另外学习计算机编程的知识,而计 ...

  10. python量化投资培训深圳你了解多少?

    2021年,国内量化投资得到了高速的发展,量化产品在持续扩容的同时也保持了优秀的业绩,市场关注度不断提升. 到底什么是量化投资?以下书籍不容错过哦,可以助你开启量化投资的大门,快来看看吧! 01 &l ...

最新文章

  1. web11 Struts处理表单数据
  2. eigen 编译_OpenCV+Eigen上位机程序移植(七十一)
  3. 汇编语言子程序的汇编及与C程序的连接
  4. PXE自动化部署vsphere esxi6.5
  5. 思科为其核心网络业务增加了订阅服务
  6. MATLAB错误:‘conv2’
  7. QTreeWidget的基本操作
  8. python列表求平均值_长篇文讲解:Python要求O(n)复杂度求无序列表中第K的大元素实例...
  9. Algs4-2.3.25切换到插入排序的试验
  10. android中搭建NDK环境及使用JNI技术
  11. 用java编写宠物店管理系统_基于jsp的宠物店管理系统-JavaEE实现宠物店管理系统 - java项目源码...
  12. 聚类算法---Kmeans算法、K均值算法
  13. 明辰智航发布流量分析审计系统
  14. 2021强网杯 LongTimeAgo
  15. 函数的应用及其解析大全!
  16. [附源码]java+ssm计算机毕业设计java磐基建筑机械租赁有限公司机械租赁系统41c32【源码、数据库、LW、部署】
  17. awk 匹配_详解Linux三剑客之awk
  18. SpringBoot有关数组对象转JSON
  19. [数据结构][Python][经典题目]明星问题
  20. STM32驱动OV7725摄像头颜色识别

热门文章

  1. iOS开发图片加载的内存问题及优化方案
  2. App Inventer制作蓝牙通讯软件
  3. K歌、短视频技术最佳实践——“唱吧”音视频技术探索
  4. cad有没有网页版_电脑中好用的免费CAD查看软件 满满的干货
  5. C#读取CAD文件DXF
  6. 三菱MDS-D-SVJ3-10/20/10NA/20NA伺服驱动器
  7. ROS机器人操作系统 优缺点分析
  8. 国内常用的5个中文期刊论文网站,5个外文文献网站
  9. jquery api中文手册
  10. linux性能监控命令dstat详解【杭州多测师_王sir】【杭州多测师】