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量化投资:理性决策宝典

量化投资:理性决策宝典

Overview 概述

随着量化金融领域日渐成熟,量化买卖方式也在金融投资过程中应用越来越普遍,并被投资者熟知。但现在国内量化投资生长较为缓慢,投资者介入量化投资积极端较低。量化投资仍主要掌握于专业机构手中,对响应手艺和数据剖析能力要求高。本文将简介量化投资,辅助投资者加倍容易领会量化投资。

Report 讲述

量化买卖是指以先进的数学模子替换人为的主观判断,行使计算机手艺从重大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事宜以制订计谋,极大地削减了投资者情绪颠簸的影响,制止在市场极端狂热或消极的情况下作出非理性的投资决议。量化买卖简朴来说就是应用了统计学和概率学,通过了抽样和相关性剖析,应用多元回归和时间序列剖析以及数学模子来形成的投资决议。定量投资和传统的定性投资源质上来说是相同的,二者都是基于市场非有用或弱有用的理论基础。两者的区别在于定量投资治理是“定性头脑的量化应用”,加倍强调数据。

量化买卖的历史大致可以分为三个阶段,第一阶段,1971~1977 年,1971 年天下第一支被动量化基金由巴克利国际投资治理公司刊行。1977年,第一支自动量化基金由巴克利刊行,总额 70 亿美元,是美国量化投资的劈头。第二阶段,1977~1995 年,这一阶段计算机手艺飞速生长,为量化投资的数据剖析打下了很好的铺垫。第三阶段,1995 年至今,量化投资的成熟阶段,现在,所有投资中,量化投资的占比跨越 50%,其中指数类投资所有接纳定量手艺,自动计谋投资中,30% 左右使用定量手艺。

量化买卖特点

1、纪律性。坚决执行模子的运行效果举行决议,削减因投资者情绪颠簸而导致的非理性的投资决议。

2、系统性。多条理,包罗在大类资产设置、行业选择、精选详细资产三个条理上都有模子;多角度,定量投资的焦点头脑包罗宏观周期、市场结构、估值、发展、盈利质量、剖析师盈利展望、市场情绪等多个角度;多数据,即对海量数据的处置。尽可能的涵盖市场多维度数据,来举行有用测算。

3、套利头脑。定量投资通过周全、系统性的扫描捕捉错误订价、错误估值带来的机遇,从而发现估值洼地,并通过买入低估资产、卖出高估资产而赢利。

4、概率取胜。一是定量投资不停从历史数据中挖掘有望重复的纪律并加以行使;二是依赖组合资产取胜,而不是单个资产取胜。

量化投资手艺方式

1、统计套利

统计套利是行使资产价钱的历史统计纪律举行的套利,是一种风险套利,其风险在于这种历史统计纪律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利的主要思绪是先找出相关性最好的若干对投资品种,再找出每一对投资品种的历久平衡关系(协整关系),当某一对品种的价差(协整方程的残差)偏离到一定水平时最先建仓,买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种,等价差回归平衡后赢利了却。股指期货对冲是统计套利较常接纳的一种操作计谋,即行使差别国家、区域或行业的指数相关性,同时买入、卖出一对指数期货举行买卖。在经济全球化条件下,各个国家、区域和行业股票指数的关联性越来越强,从而容易导致股指系统性风险的发生,因此,对指数间的统计套利举行对冲是一种低风险、高收益的买卖方式。

2、算法买卖

算法买卖又称自动买卖、黑盒买卖或机械买卖,是指通过设计算法,行使计算机程序发出买卖指令的方式。在买卖中,程序可以决议的局限包罗买卖时间的选择、买卖的价钱,甚至包罗最后需要成交的资产数目。

算法买卖的主要类型有:

(1) 被动型算法买卖,也称结构型算法买卖。该买卖算法除行使历史数据估量买卖模子的要害参数外,不会凭据市场的状态自动选择买卖时机和买卖的数目,而是根据一个既定的买卖目标举行买卖。该计谋的的焦点是削减滑价(目标价与现实成交均价的差)。被动型算法买卖最成熟,使用也最为普遍,如在国际市场上使用最多的成交加权平均价钱(VWAP)、时间加权平均价钱(TWAP)等都属于被动型算法买卖。

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(2) 自动型算法买卖,也称机遇型算法买卖。这类买卖算法凭据市场的状态作出实时的决议,判断是否买卖、买卖的数目、买卖的价钱等。自动型买卖算法除了起劲削减滑价以外,把关注的重点逐渐转向了价钱趋势展望上。

(3) 综合型算法买卖,该买卖是前两者的连系。这类算法常见的方式是先把买卖指令拆开,漫衍到若干个时间段内,每个时间段内详细若何买卖由自动型买卖算法举行判断。两者连系可到达单纯一种算法无法到达的效果。

常见的量化买卖计谋

1、B-breaker

在外汇买卖系统中,枢轴点 (Pivot Points) 买卖方式是一种经典的买卖计谋。Pivot Points 是一个异常单纯的阻力支持体系,凭据昨日的最高价、最低价和收盘价,计算出七个价位,包罗一个枢轴点、三个阻力位和三个支持位。阻力线和支持线是手艺剖析中经常使用的工具之一,而且支持线和压力线的作用是可以互相转化的。从买卖的角度上来看,Pivot Point 好比是作战舆图,给投资者指出了盘中应该关注的支持和阻力价位,而至于详细的战术配合,Pivot Point 并没有详细地划定,完全取决于投资者自身的买卖计谋。投资者可以凭据盘中价钱和枢轴点、支持位和阻力位的相关走势天真地制订计谋,甚至可以凭据要害点位举行加减仓的头寸治理。

2、海龟买卖法

海龟买卖法是著名的公然买卖系统。首先举行市场和品种选择,选择关联度低、流动性好、容量大的市场和品种举行组合投资。其次决议头寸规模,接纳基于颠簸性的头寸治理计谋(止损同样是基于颠簸性)。海龟买卖法建仓有两套规则,第一套建仓规则为以 20 日突破为基础的短线系统,第二套建仓规则是以 60 日突破为基础的长线系统,加仓规则是价钱在上次买入价钱的基础上往盈利的偏向转变(系数在 0.5~1 之间),即可在增添 25% 仓位。海龟买卖法同样具备两种止损规则,统一止损是任何一笔买卖都不能泛起账户规模 2% 以上的风险;双重止损是账户只蒙受 0.5%的账户风险,各单位头寸保持各自的止损点位稳定。海龟买卖法的卖出规则一旦出发都要退出。

3、凯利公式

凯利公式由 John Larry Kelly 于 1956 年提出(Kelly 1956)。它指出在一个期望收益为正的重复性赌局或者重复性投资中,每一期应该下注的最优比例。藉由捕捉可以最大化效果对数期望值的资源比例 f 也就是获得历久增长率的最大化。那么在单纯的就有两种效果的简朴赌局来讲,这里的两种效果指的是:输去所有注金,或者获得资金乘以特定赔率的彩金。

可以通过一样平常的陈述指导出下面的公式:f=(bp-q)/b(f*代表现有资金应举行下次投注的比例;b 代表投注可得的赔率;p 代表获胜率;q 代表落败率,也就是1-p)。凯利公式在量化投资中的应用是确定投资品的最佳杠杆比率,凯利公式的焦点是在于控制风险。

4、卡尔曼滤波算法

在 40 年月,美国科学家 Wiener 和前苏联科学家 Kолмогоров 等人研究出最佳线性滤波理论,之后又被后人称之为维纳滤波理论。从理论的角度来看,维纳滤波存在着一个最大的缺陷:就是一定要应用到无限的已往数据,再实时处置上,并不适用。在 40 年月,为了打破这一缺陷,Kalman 将状态空间模子引入到滤波理论里,并指导出了一套递推估量算法,后期又被人称作卡尔曼滤波理论。它是以最小均方误差为估量的最佳准则,因此来找到一套递推估量的算法,它的凭据就是:选用信号与噪声的状态空间模子,把前一时刻的估量值和现时刻的观察值行使起来,然后更新对状态变量的估量,从而求出和获得现时刻的估量值。它在实时处置和计算机运算方面都异常的适用。

5、蒙特卡洛期权订价

凭据资产价钱呈对数正态漫衍的假设,模拟出资产在期权持有期内的差别的价钱走势,获得资产在期权到期日的差别价钱漫衍,由此凭据期权在资产差别价钱下的价值获得期权在到期日的价值漫衍,再取期权在到期日价值的均值作为期权价钱。通过模拟标的资产价钱路径展望期权的平均回报,紧接着就是获得期权价钱估量值。在市场当中,蒙特卡洛方式的最大的优越点就是:误差的收敛率从来不会依赖于问题的维数,也就是这个缘故原由,在高维期权订价时,应用这种方式是最合适不过了。

Conclusion 结语

量化买卖简朴来说就是应用了统计学和概率学,通过了抽样和相关性剖析,应用多元回归和时间序列剖析以及数学模子来形成的投资决议。将风险和收益加倍具现化,让投资者在举行投资决议阶段加倍清晰和准确。

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