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量化投资实战

发布时间: 2021-11-19 13:48:09

1. 如何简单理解量化投资

1、定义:
量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计,体现到具体的模型中,让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪
2、特点:
具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点
3、具体运行
一、估值与选股

估值:对上市公司进行估值是公司基本面分析的重要方法,在“价值投资”的基本逻辑下,可以通过对公司的估值判断二级市场股票价格的扭曲程度,继而找出价值被低估或高估的股票,作为投资决策的参考。
二、资产配置

资产配置指资产类别选择、投资组合中各类资产的配置比例以及对这些混合资产进行实时管理。
三、基于行为金融学的投资策略

金业中的应用将主要集中在量化选股、资产配置、绩效评估与风险管理、行为金融等方面,而随着包括基金在内的机构投资者占比的不断提高、衍生品工具的日渐丰富(股指期货、融资融券等)以及量化投资技术的进步,基金管理人的投资策略将会越来越复杂,程序化交易(系统)也将有快速的发展。

2. 什么是量化投资——数量化投资与程序化交易

2010-11-02 14:49:32 作者: 来源:永安期货 浏览次数:0 量化投资,简单地说,就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。数量化投资、程序化交易、算法交易、自动化交易以及高频交易都是数量化交易的特定方式, 其描述内容的侧重点各有不同。数量化交易应用IT技术和金融工程模型偶那个帮助投资者指定投资策略、减少执行成本、进行套利和风险对冲。数据、速度、风险管理是数量化交易系统建设中的关键问题。期货市场的数量化自动交易模型正逐步由投资者编制自用,演变为有一定规模的投资咨询顾问组成的专业团队参与。 程序化交易,也可称之为系统交易或算法交易,设计人员将市场常用之技术指标,利用电脑软件将其写入系统中,结合市场历史数据,分析和组合各种指标建立数学模型,将交易策略系统化。当交易策略的条件满足时,程序化系统自动发出多空讯号,并且有效掌握价格变化的趋势,让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中,都能抓住交易策略,进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求赚取夸张利润,只求长期稳健的获利,于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作,年获利率可保持在一定水准之上。 程序化交易又是一种个性化交易,每个投资者(或机构)都可以根据自己的投资经验和智慧,编写自己的交易模型,进行电脑自动交易。交易模型是交易思想的凝练和实际化,正确的交易思想在严格的操作纪律实行下将获得良好、稳定的投资收益,而通过交易模型正是将正确的交易思想与严格的操作纪律很好地结合在一起,帮助人们获取良好、稳定的投资收益。程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度,更可以帮助投资者避免受到情绪波动的影响,消除交易时人性的恐惧、贪婪、迟疑及赌性等情绪,实现理性投资。设计出色的程序化系统可以确保广为流传的交易成功三项基本原则的顺利实施:顺应市场趋势、控制亏损交易、做足盈利交易。总而言之,模型策略的出色设计、资金的有效风险控制、行情交易软件的稳定可靠、数据的及时流畅以及下单速度的快捷,组成了优秀的程序化交易系统,它是量化投资的一种具体实现途径。上传:钱文

3. 量化投资—策略与技术的本书特色

第一,实战性。书中的案例绝大多数来自于实际的市场数据,只有很少一部分是纯理论的分析。尤其是策略篇中的内容大部分来自于专业投资机构的研究报告,具有极强的实战价值。
第二,基于中国市场。与量化投资最接近的书籍当属“金融工程”,但金融工程中绝大多数的案例都来自于国外市场,很多策略在国内市场还不具备投资条件。本书中的案例基本上都是对国内市场(股票、期货等)中的实际交易数据的分析,特别适合国内的投资者。
第三,理论性。量化投资离不开最新的数学和计算机理论的支持,本书用了将近一半的篇幅来阐述与量化投资有关的基础理论,并用了很多案例来说明这些理论的应用方法。避免了一般投资策略书籍重技术而忽视理论的缺点,从而使量化投资更加科学化。
本书主要内容
本书的内容分为:策略篇和理论篇。策略篇中阐述了各种量化投资的策略与方法,理论篇则详细介绍了支持量化投资的各种数学工具。
策略篇一共介绍了8个方面的投资策略,分别是量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易及其他策略。
投资策略 概述
量化选股 量化投资最重要的策略,主要是研究如何利用各种方法选出最佳的股票组合,使得该股票组合的收益率尽可能高的同时,保持尽可能的稳定性。量化选股一章阐述了8种不同角度的策略,分别为多因子模型、风格轮动模型、行业轮动模型、资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码选股模型
量化择时 量化投资中最难的,也是收益率最高的一种策略,主要研究大盘及个股走势,并进行相应的高抛低吸操作。如果能够正确判断大盘,则收益率会比单纯的买入-持有策略收益要高很多。这一章主要阐述了8种择时模型,分别是趋势择时、市场情绪择时、有效资金模型、牛熊线模型、Hurst指数模型、SVM模型、SWARCH模型和异常指标择时

4. 到底什么是“量化投资”

量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取稳定收益为目的的交易方式。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。同时,机器学习的发展也对量化投资起了促进作用。

5. 如果从零基础开始学量化投资,需要学哪些

首先,对于这个行业要有所了解,当然必备的K线知识是绝对不能少的里面的内容能很形象的讲述K线形态的特性,在不同的市场情况以及技术面基本面情况下,K线的基本形态以及组合形态都能给与不同程度提示。
然后,结合K线基础通过一些实例来具体将该技术进行应用,这样在后面实际的操作实战中则会有很好的作用,当然我刚才说的情况是在具体实战应用中的,结合该书会有事半功倍的效果。
第三,在以上有基础有实例的情况下大概学习3-6个月逐渐的适应该应用机制,那么后期做单则会更为稳重,注重理论与实践结合的效果。
第四,在形成自己的投资风格与投资理论前应该有相应的专业语言来进行支持,这样计划有助于给和相关理论工具给具体投资以相应准确的指导。
第五,当做这个大约有9个月时,通过相应的书籍形成自己的投资风格与投资理论,后期会逐步职业化与专业化,当然这是我个人的看法,这个过程中有相应的具体的工具理论与知识。

6. 什么是量化投资

量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系,以获取稳定收益。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。在国内,量化投资不再是一个陌生的词汇,近几年得到了迅猛的发展。可在应用过程中学习量化投资

7. 有没有python应用于量化交易的实战课

丁鹏主讲的《量化投资-策略与技术》
有空来掘金量化社区逛逛,与各位宽客互动交流学习

8. 什么是量化投资

量化投资是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化投资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,用数量模型验证及固化这些规律和策略,然后严格执行已固化的策略来指导投资,以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报
量化投资起源于上世纪七十年代的股票市场,之后迅速发展和普及,尤其是在期货交易市场,程序化逐渐成为主流。有数据显示,国外成熟市场期货程序化交易已占据总交易量的70%-80%,而国内则刚刚起步。交易者的情绪波动等弊端越来越成为盈利的障碍,而程序化交易天然而成的精准性、100%执行率则为它的盈利带来了优势。
量化交易的优势:
1.严格的纪律性
量化交易有着严格的纪律性,这样做可以克服人性的弱点,如贪婪、恐惧、侥幸心理,也可以克服认知偏差。我们的每一个决策都是有理有据的,特别是有数据支持的。系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况。
2.完备的系统性
完备的系统性表现在多层次,包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型次是多角度,量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度。
3.妥善运用套利的思想
量化交易正是在找估值洼地,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。定定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业,那个股票可以翻倍的股票。与定性投资不同,量化投资大部分精力花在分析哪里是估值洼地。
4.靠概率取胜
这表现为两个方面,一是在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。二是在股票实际操作过程中,运用概率分析提高买卖成功的概率。
编辑于 2021-09-18
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9. 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

10. 求量化投资数据挖掘与实践pdf。

我这边有两本书,一本是量化投资基础知识(涉及量化投资模型、期货套利、期现套利、算法交易等)另一本是数据挖掘:概念与技术与实战(原书第3版)不知道是不是你想要的!你这个合并在一起的这本书没有!!!

量化投资基础知识(涉及量化投资模型、期货套利、期现套利、算法交易等)因为同时不能上传2哥文件,你要的话我给你发邮箱!

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