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私募学院:最近风口浪尖上的量化交易到底是什么?

2021-09-08 10:20:47
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私募学院:最近风口浪尖上的量化交易到底是什么?量化交易,简单说就是利用计算机技术和数学模型去实现投资策略的过程。根据上面的定义,理解它的话,咱们只要记住3个关键词:数学模型:需要数学公式或模型进行计算;计算机技术:用计算机来进行自动化交易;投资策略:将这种方法形成一种惯用投资策略。我们都知道,每个人都是相对理性的,投资很容易受到情绪的影响而产生偏差。而由机器人操盘的量化投资,其最大的优势在于:在某…
摘要由作者通过智能技术生成

私募学院:最近风口浪尖上的量化交易到底是什么?

量化交易,简单说就是利用计算机技术和数学模型去实现投资策略的过程。根据上面的定义,理解它的话,咱们只要记住3个关键词:

数学模型:需要数学公式或模型进行计算;

计算机技术:用计算机来进行自动化交易;

投资策略:将这种方法形成一种惯用投资策略。

我们都知道,每个人都是相对理性的,投资很容易受到情绪的影响而产生偏差。而由机器人操盘的量化投资,其最大的优势在于:在某些方面可以做到绝对理性化,比如止盈或止损。因为它能克服人性的优柔寡断与贪婪。

量化交易的收益是由阿尔法收益加上贝塔收益组成的,贝塔收益是随着市场的上涨而水涨船高的收益,而阿尔法收益则是超额收益。如果量化交易的阿尔法赚了,那必定是有人作为对手盘亏了。(来源:雪球作者持有封基)

量化交易发展历史:

诚然,量化交易在国内还是这几年才兴起的新鲜事,但在国外的发展已经有超过50年的历史。

1969年,爱德华·索普利用他发明的"科学股票市场系统"(实际上是一种股票权证定价模型),成立了第一个量化投资基金。该基金名为普林斯顿-纽波特合伙基金,主要从事可转换债券的套利。令人惊奇的是,该基金成立后连续11年内没有出现年度亏损且持续跑赢标普指数。量化投资成功地吸引了人们的注意!

经过近半个世纪的发展,截至2016年底,全球量化投资基金总规模已突破3万亿美元,是全球基金规模的比例的30%左右。

而在国内,2010年可以说是中国量化投资元年,沪深300股指期货的推出、ETF及分级基金的迅速发展使得各类量化策略有了用武之地。与此同时,公募、私募基金也都发行了大量的量化策略基金。

量化交易的策略有哪些?

根据排排君总结的三个关键词,它的投资策略也基本可在此基础上得以展开。为了方便理解,排排君将量化策略简单分成以下几类:

1、量化对冲

其实,量化和对冲本身并不是“一家人”,之所以最终能“终成眷属”,是因为二者结合后能获得超额收益的“结晶”。


来源:网络

举个例子:排排君利用量化方法,选出能够跑赢指数10%的股票并买入。当市场上涨20%时,排排君的股票就上涨了30%。但排排君此前已经做了对冲操作,即做空指数(卖空股指期货),所以会在指数做空上丢掉20%的收益(做空意味着看跌),这样一增一减会净赚10%;相反,如果市场下跌20%,那排排君则会损失10%的收益,但由于之前做空指数,排排君会因为做空赚20%,一减一增依然净赚10%。

是不是很神奇?!这就是量化对冲的魅力!而这种方法,也被大家称为市场中性策略。

2、多因子选股模型

具体的选股模型非常复杂,但别怕!原理很简单。

多因子选股,就是以多个因子作为参照标准进行选股,这跟咱们找工作、找房子等等是一样一样的,只是它的叫法高大上罢了。

找工作的话,咱们要考虑它的薪资水平因子、公司发展前景因子、岗位匹配因子等等。找房子的话,要考虑它的交通配套因子、小区卫生、噪音、安全因子等等。所以,选股也是一样。不过,选股的因子很多,专家们就把这些因子分成了四大类:技术类,像价格、交易量、波动率等;基本面类,如价值因子、成长因子、公司债务因子等。研究类,如研究报告、目标价格、盈利预测、评级等。其它类,如机构持仓、媒体关注因子等。

正是因为因子太多了,不可能全面考虑,所以,专家们就做了一个模型,根据因子的权重,进行综合加权考虑。

还记得排排君在《速看!金融小白挑选私募基金的正确姿势都在这里!》文章中提到的夏普比率吗?现在用上了,在这里再来简单复习下:

夏普比率是衡量私募基金风险的指标之一,比如某只基金的夏普比率是2,这意味着它所投资的股票或债券等收益每波动1块钱(即承担一个单位的风险),会给该基金带来2块钱(即获得相应的单位收益)的收益。

而引入多因子的目的,就是为了让收益更加稳健,波动更少。找房子时,考虑的因素越多,或许最终选择的就越好;找工作时,综合权衡后的岗位或许更令你满意。换成量化投资的话,夏普比率越高,单位风险带来的单位收益也就越高,反过来想,单位收益的波动将引起更小的单位风险波动。所以,引入的因子越多,收益就更稳健,收益曲线就越平滑。


来源:网络

我们可以看到图中随着因子数目的增长,它的收益曲线的变化会变得越来越平滑。因子数由30个变成120个的过程中,其夏普比率也从0.8变成2.2。

3、量化择时

择时,不仅困扰这个人投资者,也同样令机构投资者很头疼。如果说量化选股解决的是超额收益的问题,那么量化择时解决的则是相对收益的问题。

而所谓量化择时,则是对各类预测指标的应用,通过分析并得到对市场未来方向的预判。常用的择时方法有:趋势量化择时、市场情绪量化择时等。

趋势量化择时

趋势量化择时基本可以认为是趋势投资的延续,若趋势发生逆转则需平仓止损。与趋势投资一样,趋势量化择时具有滞后性,只有市场出现了某种趋势后,才可顺势操作。

市场情绪量化择时

市场情绪量化择时就是利用投资者的热情程度来判断大势方向,当投资情绪高涨,大家积极入市时,大盘可能会继续涨;当投资者情绪低迷、不断撤出市场的时候,大盘可能继续下跌。

当然,量化择时还有其他的方法,受限于篇幅这里就不再展开。

量化交易的优势在哪?

排排君可以总结道以下几点:纪律严明、反应迅速和分散风险。

1、纪律严明

市场不会随着人的意志而转移,我们唯一能控制的只有自己。量化投资在既定的计算机程序下,会根据市场行情严格执行投资策略,就像咱们遇到市盈率较低的个股时,可能会立刻买入,也可能会继续等待更低的买点。但量化选股则直接精确到数值,只有触发选股条件才会操作,完美地克服贪婪、恐惧、侥幸心理的人性弱点。

2、反应迅速

这更多的是体现在重大事件、黑天鹅等事件驱动策略方面。计算机媒体能处理大量的公告和新闻,实时跟踪市场变化,所以在遇到重大利好或黑天鹅事件时,同样也能够第一时间把握机会或逃脱。

3、分散风险

利用计算机大数据,量化投资可以做到比证券分析师更好的历史回测,不断地从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用,而历史规律都是较大概率取胜的法宝。另一方面,就回到了选股方面,通过多因子选择一揽子股票,从而捕捉大概率获胜机会。


私募学院量化交易

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