量化投资研究.ppt

量化投资 QUANTITATIVE INVESTMENT 投资策略生成器 一、量化投资解读 1 .量化投资的定义 2 .量化投资的特点 3 .量化投资的应用 4 .量化投资与传统投资的区别 01 量化投资是借助现代金融学、统计学和数学的方法，将投资理念和研究成果量化为客观的数理模型，同时利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，然后用模型验证及固化这些规律和策略，严格执行已固化的量化策略来指导投资，以求获取可持续的、稳定且高于市场平均的超额回报的一种投资方式。 Quantitative investment interpretation 量化投资解读 量化投资定义 量化投资以先进的数理模型代替人为的主观判断，客服人性的弱点，如贪婪、恐惧和侥幸心理，也可以客服认知偏差，借助系统强大的信息处理能力，极大地减少投资者情绪的波动影响，避免在市场上极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。 统计学 计算机技术 投资理念 量化投资 高效 精准 迅速 分散 客观 客观执行，避免情绪因素 量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预。 支持大数据处理，提高决策效率 量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工工作量，提高了投资决策效率。 统计模型支撑，策略选股择时精准 量化投资在套利策略中，能做到精准投资。例如在股指期货套利的过程中，现货与股指期货如果存在较大的差异时就能进行套利，量化投资策略和交易技术会抓住精确的捕捉机会，进行套利交易来获利。 程序化交易，缩短决策与交易时滞 量化投资往往利用高速计算机进行程序化交易，能够迅速发现市场存在的信息并进行相应的处理，把握市场稍纵即逝的机会，在极短的时间内完成交易。 标的选择分散多样化，靠概率取胜 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，这些历史规律都是有较大概率获胜的策略。二是依靠筛选出股票组合来取胜，而不是一个或几个股票取胜，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票，而不是押宝到单个股票上。 Quantitative investment interpretation 量化投资解读 量化投资的应用 量化投资几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、统计套利、算法交易和资产配置等。 量化选股：采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。 量化择时：我国股市存在经典线性相关之外的非线性相关，拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，因此存在可预测成分。 股指期货套利：指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同（但相近）类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为，主要分为期现套利和跨期套利两种。 统计套利：利用证券价格的历史统计规律进行套利，在方法上可以分为两类，一类是利用股票的收益率序列建模，称之为β中性策略；另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。 算法交易：指使用计算机程序来发出交易指令，可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。 资产配置：指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。 Quantitative investment interpretation 量化投资解读 传统投资 量化投资是由计算机自动产生交易策略的一种投资方法，通过建立数学模型来实现交易理念，它具有完整的评价体系。 传统的投资方法主要有基本面分析法和技术分析法这两种，注重人为的分析和投资者的感觉。 詹姆斯·西蒙斯 依据科学模型 信息来源广泛，海量数据和多层次信息 投资周期偏向短期 沃伦·巴菲特 依据人的经验与判断 信息来源渠道少，仅有基本面和宏观经济信息 投资周期偏向长期 VS 量化投资 标的组合分散化、多样化 投资于某一只或少量股票 风险考虑不周全 在风险最小化前提下实现收益最大化 代表人物 分析方法 信息来源 投资风格 投资标的 风险处理 Quantitative investment interpretation 量化投资解读 量化投资与传统投资的区别 二、行业发展状况 1 .国外发展状况 2 .国内发展状况 3 .国内产品现状 4 .国内产品模式 02 第一阶段：量化投资的产生（60年代） 第二阶段：量化投资的兴起（70-80年代） 第三阶段：量化投资黄金十年（90年代） 第