近年来,随着外资金融机构进入到中国,在发达国家市场占交易主要地位的量化交易方法,也给国内金融市场投资结构带来了巨大的影响,所覆盖金融产品包括外汇、权益市场、数字资产市场等,量化交易方法也在金融投资过程中应用越来越广泛,并被投资者熟知。
但目前国内量化投资发展较为缓慢,投资者参与量化投资积极度较低,本文将详细介绍量化投资,旨在为投资者提供一定的指导和帮助。
一、何为量化投资
量化交易(Quantitative Trading)也称自动化交易、程序化交易、算法交易,是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化交易简单来说就是应用统计学和概率学,通过抽样和相关性分析,应用多元回归和时间序列分析以及数学模型来形成的投资决策。定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的,二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”,更加强调数据。
简而言之,量化交易主要分为量化和交易两部分。量化是对策略盈利能力和风险的管控,量化方法千差万别,各种思路都有,理论上手动交易的只要能被抽象成规则,也是可以做量化的,所以量化和手动交易并不冲突,量化多了些手段而已。交易是通过自动化解放人自身,机器总比人反应快。
举个例子大家更容易理解。我们可以把投资活动想象成汽车工厂里装配汽车的过程。量化投资,就好比一间全自动装配车间,所有的装配工作都是由机器完成的。而人为投资,则好比传统化的汽车装配车间,绝大部分的装配工作还是需要工人来完成。
值得指出的是,不管是量化投资,还是人为投资,最终都还是需要人进行控制和决策,只是它们的决策层不同。
在机器组装汽车这个例子中,传送带上的汽车组装工作,完全由机器完成,没有人的决策参与。但是在那个层级之上,规定机器手臂做哪些事情,按照什么顺序做,哪个机器完成哪部分工作,还是需要人来决定。
类似的,在量化投资体系中,具体到选哪个股票买,哪个股票卖,买卖多少量,这些决策都由电脑程序做出。但是他需要在顶层做出更多的决策。比如在目前的环境下,用哪套系统来选股?如何在不同的系统之间分配风险资金,或者进行切换?在交易系统中加入哪些因子,或者去除哪些因子,等等。
二、量化投资的价值
相较于传统人工投资,量化投资具有三大核心价值。
1、效率提升百倍。量化交易可以利用大量历史数据检验策略,效率提升百倍。当我们想验证交易策略的时候,一个基本的想法是想知道它在历史上表现如何,
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