提到量化投资,很多投资者虽略知一二,但如果深入去讨论量化投资,不禁有点蒙圈,那么什么是量化投资呢。从概念上来讲,量化投资是指将投资者的思想和策略转化为量化模型,通过计算机程序化交易获得稳定收益的投资方式,近年来人气攀升的指数增强产品是量化投资产品中的典型代表。
1、什么是量化投资?有哪些具体表现?
提到量化投资,很多投资者虽略知一二,但如果深入去讨论量化投资,不禁有点蒙圈,那么什么是量化投资呢?从概念上来讲,量化投资是指将投资者的思想和策略转化为量化模型,通过计算机程序化交易获得稳定收益的投资方式。运用数学、物理、金融和计算机等知识储备来建立金融量化模型并发现投资机会,简单来说,就是通过复杂的数据程序编写后,在交易中直接向计算机下达交易程序指令后进行的交易买卖。
近年来人气攀升的指数增强产品是量化投资产品中的典型代表,指数增强产品在跟踪指数的同时,力争为投资者创造超额收益。投资者通过投资指数增强产品,可获得体现管理人投资管理能力的量化增强模型,利用多因子Alpha模型预测股票超额回报,同时力求进行有效的风险控制、降低交易成本、优化投资组合,Alpha量化策略的理念,用稳健的模型尽可能精确地捕捉股票市场模糊的确定性,通过寻找有效的因子,利用alpha模型来预测超额收益合成信号,同时在风险模型和交易成本模型的控制下进行组合优化。
通过分散投资来降低风险、通过概率来博取稳定的超额收益,在这一过程中,使用机器学习、人工智能算法,使得市场适应性更强。随着技术的不断发展,Alpha模型研发进程也在与时俱进,从2013年传统的线性Alpha模型和低频数据因子库,到2018年机器学习第三代Alpha模型和不断扩充的高频因子库,同时更是配备了先进的硬件设施,大大缩短了研发回测和实盘交易的时间。
那高频和低频的有多大的差别呢?我们参考如下具体数据,便可得出答案,1.高频数据库相较于低频数据库(日数据)数据量放大了48倍,以往需要回溯6个月的数据量,现在只需要2-3天就可以满足。2.由于高频数据的特征,高频模型可以更及时更快的更新模型结果,适应多变动荡的市场环境,通过对Alpha高频模型的应用,增强指数型产品的收益持续跑赢相对应的基准,其优势不言而喻!对Alpha高频模型的应用,一方面,避免了基金经理的情绪和主观决策的干扰,降低了对基金经理主观能力和经验的依赖。
另一方面,借助程序化的计算机模型,也能够跟踪和发现大量人力不及的投资机会,在跑赢基准之后,那如何产生超额收益呢?通过逻辑推演和大数据的统计规律,挖掘出能带来超额收益的因子,比如价值因子或者是A股市场常被使用的技术指标因子等,通过综合评判,及时对仓位进行调整,捕捉市场上被低估的股票。量化选股模型中引入人工智能的成分,通过结合人工智能的算法,有望将指数的增强部分收益在原来基础上再度进行提升,
2、什么是期货量化交易?有哪些策略?
期货量化交易,就是以数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术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。量化交易的特点是,每一笔交易都可以清晰的被描述出来,比如,突破20日高点为入场。这就属于一种量化的入场,而放量增仓上行入场,这句话就无法量化。因为我们不知道放量是放多大量,增仓是增了多少仓,上行是怎么上行的,
量化,是一种交易方式被确定了的交易方式,它以不变应万变。如果我们不看期货领域的话,量化交易的类型很多。比如,股票策略,宏观策略,套利策略,细分的还分为:事件套利,固定收益套利,做多策略,多空策略,宏观资产配置。但是,如果单看期货领域的量化交易,我认为,真正的有效的具有正向收益预期的策略只有一种,那就是趋势跟踪策略。
不管一个期货交易者如何包装自己的策略,想要拥有正向收益预期,就要截断亏损,让利润奔跑,因为期货的走势充满了不确定性,控制了风险才能活下来,因为期货的走势唯一的确定性就是趋势的存在,所以,让利润奔跑才能够抓住趋势。截断亏损,让利润奔跑,就是趋势跟踪的核心,以此逻辑为核心的量化交易,就是趋势跟踪式量化交易。