量化投资(为什么很多人不研究量化投资)
资讯
2023-11-30
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1. 量化投资,为什么很多人不研究量化投资?
这样的问题你自己就回答了,生物本事就有多样性,你喜欢吃鲍鱼,整个海洋都是鲍鱼你感觉现实吗?
所有人都量化投资了 也就没有量化交易了!有了黑夜才会喜欢阳光 有了阳光你才会怀念黑暗的宁静致远!
交易本身就是人性的贪婪丑恶不断进化的过程,有些人就是要被过滤掉的那部分,剩下的才是纯净的,你不能说那些亏掉钱的人不好,没有他们你所谓的任何交易都没有盈利的可能和意义!
何为交易,我认为 交投活跃 才容易让一部分人赚钱的经济活动!
2. 量化投资的理念与发展趋势?
量化投资策略的演进:
1.多因子选股
其实多因子选股是目前来说应用最广泛的量化策略方法,多因子模型常用的有基本面类,技术类和特异类,而且随着行业的逐步发展,基本面因子也在向技术面,特异类因子发展。
2.阿尔法策略
阿尔法策略其实也叫市场中性策略,不管名字怎么样,他是通过一定的方法和技巧来对冲掉市场的系统性风险从而获得超额的收益。
3.套利策略
套利策略包括无风险策略和统计策略,但是套利策略不浅还不能成为市场的主流策略,他无法承受大规模资金带来的劣势,所以在市场并不盛行。
4.CTA交易策略
CTA交易策略主要适应于流动性强,交易频繁的期货品种,包括有股指期货,有商品期货,有利率期货,汇率期货等。
5.多策略融合应用
随着量化投资的发展,单一策略其实很难能够在长期内保持稳定的盈利状态,那面对这种情况,业内也根据对市场的广泛性的需求,充分发挥量化投资覆盖面广的优势,将多个互补的策略融合在一起,来达到一个稳定的盈利状态。现在最常见的有量化权益策略与套利策略融合,量化权益策略与CTA策略融合。未来这种多策略融合应用会越来越广泛,发展趋势也会更加稳健攀升。
3. 个人可以做量化投资吗?
题主能够掌握这些知识已经非常难得,但是要做量化投资,仍然还有一些功课需要做。
首先,是主观交易逻辑的梳理,这是根本大事。也就是你自己的“交易之道”。这个部分是最重要的,交易的逻辑决定了“去哪里寻找利润”这样的核心问题,这个问题其实与量化并没有什么特别大的关系,而是与经济、金融、商品价格规律等理论有关。因此,题主如果想要投资某样资产标的,首先要了解其价格运行的内部逻辑,梳理交易的思路,寻找到利润所在。比如你看到了潜在的趋势,可以考虑动量策略;你看到了价格的错配,可以考虑对冲策略;你看到了行业的领先滞后,可以做lag。
其次,找到自己的逻辑之后,就进入了题主擅长的领域,就是分析数据。就是做到尽量客观,通过历史数据的分析,寻找数据中的规律,从而制定自己的交易策略。
然后,题主还需要学习一些it方面的知识,量化成功的必须条件就是“唯快不破”,因此服务器托管到机房是有必要的。python用来数据分析还是不错的,但是用来实现交易,运行效率就不够了。不同的交易所可能有不同的api,题主可以根据各种特点来开发基于之前对冲策略的交易框架。
最后,是交易的监控部分,如果发现亏钱了,可能是程序的编写有bug,也可能是交易的逻辑出了问题,也有可能只是暂时的回撤,需要谨慎的判断与修正。
事实上,利用许多第三方平台,可以很方便的帮题主完成it和交易监控,虽然性能和服务器托管不能比较,但是中低频的交易已经足够使用,一些软件甚至还非常好用。因此我建议题主在直接着手拿着数据分析之前,先抛开数据,梳理一下标的物的内在运行逻辑,这样基本上可以做到链路全通,借助计算机的效率,个人也可以做到一个研发交易团队所做的事情。
4. 中国式量化宽松能落地吗?
央行创设央票互换工具本质上就是中国式的量化宽松,也是之前推动银行永续债发行工作的延续,意在为银行永续债提供活跃度。能否落地一方面看执行情况,另一方面取决于银行是否愿意贷款、企业是否借债投资、居民是否愿意借债买房或消费。
至于普通老百姓,知道大方向就行,没有必要过多关注宏观政策,对个人投资没什么帮助。微观信息才是普通人应该研究的,关注自己熟悉的、身边的机会就可以了,在自己能力圈范围内量力而行的进行投资,或者借助专业机构和专业人士的力量。社会发展到一定阶段,越往后属于普通人的机会越来越少,这也是社会规律。
5. 如果从零基础开始学量化投资?
要想实战,首先要会编程,善用网络资源找课程学习学精。因为实现一些基础的策略至于最基础的编程知识,加上本科的时候大部分都学过编程课,几天学习就够用了,推荐javascript和python。
学会了基础的编程就自己可以实现一些经典策略了,如期现对冲、跨期对冲、搬砖套利等,只有真正的实盘跑策略,你才会遇到各种各样的问题,知道真是的策略开发流程。
最后,也是最重要的,是要保持非常强烈的兴趣,要知道接下来所要面对的是枯燥冗长的学习,所要学习的内容非常多且难,要有足够的兴趣和学习欲望支撑。
追踪财经热点,聚焦市场动态,请关注头条号@期货可做空可日内交易
12-2
6. 什么是量化投资?
量化投资是一种基于计算机算法进行投资决策的策略,它通过对大量历史数据的分析和模型建立,以发现规律和趋势,进而制定投资决策。常见的量化投资策略包括股票择时、风险对冲、套利等。
量化投资主要是利用计算机程序,对历史市场数据进行分析,寻找市场规律,建立投资模型,并在实际操作中进行验证和优化。相比于传统的基本面分析和技术分析,量化投资更加注重数据的分析和建模,通过对数据的分析和建模,可以有效规避情绪因素和主观判断的干扰,从而实现更为稳定的投资回报。
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的认可。
7. 什么是量化投资?
量化投资是一种操作方法或操作理念,与其他各种“非量化”的方法并列。
量化也可以采取择时、趋势跟踪、超跌、强弱对冲等等投资模型。区别仅在于,量化投资会使用量化的行情和走势来进行买卖点决策,而不是传统的图形式行情。量化投资是很广泛的一个概念,可以这么说,只要你不是简单地拍脑袋、或者是听消息进行的投资行为都可以叫量化投资,是不是瞬间没有了高大上的感觉?:) 最常见的,你通过MACD指标顶背离、底背离进行交易,也是量化投资,因为MACD指标是有严格数学公式计算出来的。同样,你根据财务指标选股,构建股票组合也是量化投资,因为你的决策基本是基本面数据; 这些都很“老土”,那么来点新的,通过多因子模型构建投资组合、然后每天用程序进行风险测算并自动调仓,用算法交易完成调仓动作的执行(比如一次性买200万股,总不能一单下去吧),这够“高大上”了吧,前提是你得有一套复杂而完善的系统支持。
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1. 量化投资,为什么很多人不研究量化投资?
这样的问题你自己就回答了,生物本事就有多样性,你喜欢吃鲍鱼,整个海洋都是鲍鱼你感觉现实吗?
所有人都量化投资了 也就没有量化交易了!有了黑夜才会喜欢阳光 有了阳光你才会怀念黑暗的宁静致远!
交易本身就是人性的贪婪丑恶不断进化的过程,有些人就是要被过滤掉的那部分,剩下的才是纯净的,你不能说那些亏掉钱的人不好,没有他们你所谓的任何交易都没有盈利的可能和意义!
何为交易,我认为 交投活跃 才容易让一部分人赚钱的经济活动!
2. 量化投资的理念与发展趋势?
量化投资策略的演进:
1.多因子选股
其实多因子选股是目前来说应用最广泛的量化策略方法,多因子模型常用的有基本面类,技术类和特异类,而且随着行业的逐步发展,基本面因子也在向技术面,特异类因子发展。
2.阿尔法策略
阿尔法策略其实也叫市场中性策略,不管名字怎么样,他是通过一定的方法和技巧来对冲掉市场的系统性风险从而获得超额的收益。
3.套利策略
套利策略包括无风险策略和统计策略,但是套利策略不浅还不能成为市场的主流策略,他无法承受大规模资金带来的劣势,所以在市场并不盛行。
4.CTA交易策略
CTA交易策略主要适应于流动性强,交易频繁的期货品种,包括有股指期货,有商品期货,有利率期货,汇率期货等。
5.多策略融合应用
随着量化投资的发展,单一策略其实很难能够在长期内保持稳定的盈利状态,那面对这种情况,业内也根据对市场的广泛性的需求,充分发挥量化投资覆盖面广的优势,将多个互补的策略融合在一起,来达到一个稳定的盈利状态。现在最常见的有量化权益策略与套利策略融合,量化权益策略与CTA策略融合。未来这种多策略融合应用会越来越广泛,发展趋势也会更加稳健攀升。
3. 个人可以做量化投资吗?
题主能够掌握这些知识已经非常难得,但是要做量化投资,仍然还有一些功课需要做。
首先,是主观交易逻辑的梳理,这是根本大事。也就是你自己的“交易之道”。这个部分是最重要的,交易的逻辑决定了“去哪里寻找利润”这样的核心问题,这个问题其实与量化并没有什么特别大的关系,而是与经济、金融、商品价格规律等理论有关。因此,题主如果想要投资某样资产标的,首先要了解其价格运行的内部逻辑,梳理交易的思路,寻找到利润所在。比如你看到了潜在的趋势,可以考虑动量策略;你看到了价格的错配,可以考虑对冲策略;你看到了行业的领先滞后,可以做lag。
其次,找到自己的逻辑之后,就进入了题主擅长的领域,就是分析数据。就是做到尽量客观,通过历史数据的分析,寻找数据中的规律,从而制定自己的交易策略。
然后,题主还需要学习一些it方面的知识,量化成功的必须条件就是“唯快不破”,因此服务器托管到机房是有必要的。python用来数据分析还是不错的,但是用来实现交易,运行效率就不够了。不同的交易所可能有不同的api,题主可以根据各种特点来开发基于之前对冲策略的交易框架。
最后,是交易的监控部分,如果发现亏钱了,可能是程序的编写有bug,也可能是交易的逻辑出了问题,也有可能只是暂时的回撤,需要谨慎的判断与修正。
事实上,利用许多第三方平台,可以很方便的帮题主完成it和交易监控,虽然性能和服务器托管不能比较,但是中低频的交易已经足够使用,一些软件甚至还非常好用。因此我建议题主在直接着手拿着数据分析之前,先抛开数据,梳理一下标的物的内在运行逻辑,这样基本上可以做到链路全通,借助计算机的效率,个人也可以做到一个研发交易团队所做的事情。
4. 中国式量化宽松能落地吗?
央行创设央票互换工具本质上就是中国式的量化宽松,也是之前推动银行永续债发行工作的延续,意在为银行永续债提供活跃度。能否落地一方面看执行情况,另一方面取决于银行是否愿意贷款、企业是否借债投资、居民是否愿意借债买房或消费。
至于普通老百姓,知道大方向就行,没有必要过多关注宏观政策,对个人投资没什么帮助。微观信息才是普通人应该研究的,关注自己熟悉的、身边的机会就可以了,在自己能力圈范围内量力而行的进行投资,或者借助专业机构和专业人士的力量。社会发展到一定阶段,越往后属于普通人的机会越来越少,这也是社会规律。
5. 如果从零基础开始学量化投资?
要想实战,首先要会编程,善用网络资源找课程学习学精。因为实现一些基础的策略至于最基础的编程知识,加上本科的时候大部分都学过编程课,几天学习就够用了,推荐javascript和python。
学会了基础的编程就自己可以实现一些经典策略了,如期现对冲、跨期对冲、搬砖套利等,只有真正的实盘跑策略,你才会遇到各种各样的问题,知道真是的策略开发流程。
最后,也是最重要的,是要保持非常强烈的兴趣,要知道接下来所要面对的是枯燥冗长的学习,所要学习的内容非常多且难,要有足够的兴趣和学习欲望支撑。
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12-2
6. 什么是量化投资?
量化投资是一种基于计算机算法进行投资决策的策略,它通过对大量历史数据的分析和模型建立,以发现规律和趋势,进而制定投资决策。常见的量化投资策略包括股票择时、风险对冲、套利等。
量化投资主要是利用计算机程序,对历史市场数据进行分析,寻找市场规律,建立投资模型,并在实际操作中进行验证和优化。相比于传统的基本面分析和技术分析,量化投资更加注重数据的分析和建模,通过对数据的分析和建模,可以有效规避情绪因素和主观判断的干扰,从而实现更为稳定的投资回报。
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的认可。
7. 什么是量化投资?
量化投资是一种操作方法或操作理念,与其他各种“非量化”的方法并列。
量化也可以采取择时、趋势跟踪、超跌、强弱对冲等等投资模型。区别仅在于,量化投资会使用量化的行情和走势来进行买卖点决策,而不是传统的图形式行情。量化投资是很广泛的一个概念,可以这么说,只要你不是简单地拍脑袋、或者是听消息进行的投资行为都可以叫量化投资,是不是瞬间没有了高大上的感觉?:) 最常见的,你通过MACD指标顶背离、底背离进行交易,也是量化投资,因为MACD指标是有严格数学公式计算出来的。同样,你根据财务指标选股,构建股票组合也是量化投资,因为你的决策基本是基本面数据; 这些都很“老土”,那么来点新的,通过多因子模型构建投资组合、然后每天用程序进行风险测算并自动调仓,用算法交易完成调仓动作的执行(比如一次性买200万股,总不能一单下去吧),这够“高大上”了吧,前提是你得有一套复杂而完善的系统支持。
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