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深度解密量化投资

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解密“抗风险神器”:量化中性是如何赚钱的

量化密码库 于 2019-10-08 10:46:46 发布 4554 收藏 1

量化中性策略

是如何赚钱的?

第一,量化中性策略追求绝对收益,在持有一组量化选股的股票多头时,通过对冲工具对冲掉市场风险,赚取选股组合上涨所带来的Alpha。

第二,量化中性策略主要通过利用自身的各种技术优势捕捉市场套利机会来赚钱。

  • 一是对市场非有效性的套利:例如,市场利好消息出来以后,投资者往往过度反应,股价涨幅远远超过理性的范围,可以适时选择做空进行套利。
  • 二是对市场交易行为的套利:例如,某些机构或者游资下单有明显的规律,可以让量化策略从中获利。
  • 三是信息传导的速度套利:例如,新的信息进入市场以后,会对市场产生冲击。某些信息对市场的影响方向是确定的,那么谁反应更快,抢在别人之前下单,谁就能赚到更多的钱。

甄选优质量化管理人

量化天团再度集结

对投资人而言,如何在纷繁复杂的量化市场上甄别、选择一个靠谱的优质管理人尤为重要。

考虑到量化管理人的策略收益来源的不同,且有单一模型失效的风险,如果有条件的话,选择一款量化中性FOF产品将不失为一个更好的选择。

拓展阅读:

npc 逆变器(也称为二极管钳位多电平逆变器)简单模型仿真,由于在这种情况下其阶梯式输出为 3 电平,因此称为多电平逆变器,这里使用调制/控制策略 spwm(具有三角电平移位控制信号)和正弦相移信号),显示线电压 Vab、Vbc、Vca 结果,注意相电压为 3 个电平(即每条腿或相两端电压),而线电压为 5 个电平,因此得名多电平逆变器。这里使用负载RL。

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大宗商品投资工具将因为场内期权到来变更加多样化和精细化。今天推荐一位量化私募基金经理在第九届R语言会议上所作报告,主要围绕量化投资实践经验以及一些经典理论知识,梳理量化投资方法论体系,希望为大家在量化投资领域产生新认识提供一些帮助。 以下为王晓光先生演讲全文 我们先从几个在量化投资中经常遇到小问题出发,然后逐渐深入思考量化投资几个基本方法和原则。这些问题或许没有统一标准答案,我也不会给出具体答案,这里提出主要目引起大家思考。 第一个问题如何定义与看待期望收益与风险? 这

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深度解密量化投资

开通 VIP

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金工深度研究: 人工智能53,揭秘微软AI量化研究-20220112-华泰证券-32页

微软亚研院2017 年以来共发表12 篇AI 量化投资学术研究,其中选股主题超过半数,其他涉及风险模型、算法交易、数据增强、时间序列预测、基础架构等话题。这些研究的突出特点是前沿和务实,具有较高参考价值。前沿是指使用的AI 技术,大量运用近年来热门的图神经网络、注意力机制,并灵活应用最优传输、自步学习、知识蒸馏、解耦表征等工具;务实是指解决的具体问题,如“AI 模型如何应对市场规律变化”,“如何引导模型学习罕见样本”,“如何充分挖掘事件、舆情蕴藏的信息”等,这些都是业界实践中会遇到、接地气的问题。我们透过微软AI 量化研究展望行业未来发展趋势。

一文读懂量化投资

标准共识 |2020-05-26 8:39

Overview 概述

Report 报告

量化交易的历史大致可以分为三个阶段,第一阶段,1971~1977 年,1971 深度解密量化投资 年世界第一支被动量化基金由巴克利国际投资管理公司发行。1977年,第一支主动量化基金由巴克利发行,总额 70 亿美元,是美国量化投资的开端。第二阶段,1977~1995 年,这一阶段计算机技术飞速发展,为量化投资的数据分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,目前,全部投资中,量化投资的占比超过 50%,其中指数类投资全部采用定量技术,主动策略投资中,30% 左右使用定量技术。

量化交易特点

量化投资技术方法

常见的量化交易策略

在外汇交易系统中,枢轴点 (Pivot Points) 交易方法是一种经典的交易策略。Pivot Points 是一个非常单纯的阻力支撑体系,根据昨日的最高价、最低价和收盘价,计算出七个价位,包括一个枢轴点、三个阻力位和三个支撑位。阻力线和支撑线是技术分析中经常使用的工具之一,并且支撑线和压力线的作用是可以互相转化的。从交易的角度上来看,Pivot Point 好比是作战地图,给投资者指出了盘中应该关注的支撑和阻力价位,而至于具体的战术配合,Pivot Point 并没有具体地规定,完全取决于投资者自身的交易策略。投资者可以根据盘中价格和枢轴点、支撑位和阻力位的相关走势灵活地制定策略,甚至可以根据关键点位进行加减仓的头寸管理。

海龟交易法是著名的公开交易系统。首先进行市场和品种选择,选择关联度低、流动性好、容量大的市场和品种进行组合投资。其次决定头寸规模,采用基于波动性的头寸管理策略(止损同样是基于波动性)。海龟交易法建仓有两套规则,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,加仓规则是价格在上次买入价格的基础上往盈利的方向变化(系数在 0.5~1 之间),即可在增加 25% 仓位。海龟交易法同样具备两种止损规则,统一止损是任何一笔交易都不能出现账户规模 2% 以上的风险;双重止损是账户只承受 0.5%的账户风险,各单位头寸保持各自的止损点位不变。海龟交易法的卖出规则一旦出发都要退出。

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结果对数期望值的资本比例 f 也就是得到长期增长率的最大化。那么在单纯的就有两种结果的简单赌局来讲,这里的两种结果指的是:输去所有注金,或者获得资金乘以特定赔率的彩金。

可以通过一般的陈述引导出下面的公式:f=(bp-q)/b(f*代表现有资金应进行下次投注的比例;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,凯利公式的核心是在于控制风险。

在 40 年代,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过去数据,再实时处理上,并不适用。在 40 年代,为了打破这一缺陷,Kalman 将状态空间模型引入到滤波理论里,并引导出了一套递推估计算法,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计的最佳准则,因此来找到一套递推估计的算法,它的根据就是:选用信号与噪声的状态空间模型,把前一时刻的估计值和现时刻的观测值利用起来,然后更新对状态变量的估计,从而求出和得到现时刻的估计值。它在实时处理和计算机运算方面都非常的适用。