股票量化投資結論
❶ 什麼是量化投資
量化投資就是藉助現代統計學、數學的方法，從海量歷史數據中尋找能夠帶來超額收益的多種「大概率」策略，並紀律嚴明地按照這些策略所構建的數量化模型來指導投資，力求取得穩定的、可持續的、高於平均的超額回報。量化投資屬主動投資范疇，本質是定性投資的數量化實踐，理論基礎均為市場的非有效性或弱有效性。
量化投資特點：
第一，投資視角更廣。藉助計算機高效、准確地處理海量信息，在全市場尋找更廣泛的投資機會。
第二，投資紀律性更強。嚴格執行數量化投資模型所給出的投資建議，克服人性的弱點。
第三，對歷史數據依賴性強。
❷ 什麼是股票量化交易
什麼是量化投資？
簡單來講，量化投資就是利用計算機科技並採用一定的數學模型去踐行投資理念、實現投資策略的過程。
傳統的投資方法主要有基本面分析法和技術分析法兩種，與它們不同的是，量化投資主要依靠數據和模型來尋找投資標的和投資策略。
主要有哪些量化投資策略呢？
第一，也是最重要的一類策略：量化選股
量化選股就是採用數量的方法判斷某家公司是否值得買入的行為。根據某種方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池；如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類。
公司估值法通過比較公司估值法得出的公司理論股票價格與市場價格的差異，判斷股票的市場價格是否被高估或者低估，從而尋找出價值被低估或被高估的股票。這種就是基本面量化。
趨勢法就是根據市場表現，如強勢、弱勢、盤整等不同的形態，做出對應的投資行為的方法。可以追隨趨勢，也可以進行反轉操作等。這種就是技術面量化。
資金法的本質思想是追隨市場主力資金的方向，如果資金流入，則應該伴隨著價格上漲；如果資金流出，則應該伴隨著價格下跌。資金法本質上是一種跟風策略，追隨主流熱點，從而期望在短時間內獲得超額收益。這種是交易行為量化。
通過量化方法選出來的股票，通過不斷的輪換，就可以獲得超額收益。
第二類策略是：量化擇時
傳統的有效市場假認為金融市場是不可預測的，價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，對金融產品價格的預測將毫無意義。
但是隨著計算機技術、混沌、分形理論的發展，眾多研究發現，股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因而存在可預測成分。例如利用一種叫 Hurst 指數的工具，可以在較大的時間刻度上判斷出大盤的高點和低點。
根據量化擇時的策略判斷，可以進行大盤的高拋低吸，例如熊市底部抄底，牛市頂部拋頂。
第三類策略是：對沖套利
對沖套利就是利用兩個相關性比較高的品種，同時進行做多和做空的操作的一種交易策略，當兩個品種的價差偏差超過了合理區間，存在較大的概率回歸，這是對沖套利策略的理論邏輯。
舉個例子，工商銀行和建設銀行的股價往往同漲通跌，因此如果當工商銀行漲的時候，可以賣出工商銀行，買入建設銀行。當兩者價差回復正常的時候，賣出建設銀行，再買入工商銀行。這樣來回的操作，可以獲得一個超越牛熊的收益。
目前國內資本市場可以進行的對沖套利策略包括：期現套利、跨期套利、跨品種套利、跨市場套利、ETF 套利、分級基金套利等。
例如 2018 年 10 月，因為在 2015 年在股災中，大量進行 ETF 交易的幾個私募基金，給證監會重罰，其中東海恆信給罰款 2 億多，他們就是利用 EFT 套利的策略，在 2013 到 2015 年期間，盈利超過 10 億。
有了對沖套利策略，無論是熊市還是牛市，都可以獲得比較穩健的收益。
第四類策略是：期權套利
期權套利交易是指同時買進賣出同一相關期貨，但不同敲定價格或不同到期月份的看漲或看跌期權合約，希望在日後對沖交易部位或履約時獲利的交易。
期權套利的交易策略和方式多種多樣，有多種相關期權交易的組合。特別是期權的高杠桿特徵，使得在 2018 年的熊市中，有不少優秀的交易員依然可以獲得超過 50% 的收益率。
第五類策略是：資產配置
學術界有一個公認的結論，投資中真正賺錢的關鍵是資產配置，而不是具體的交易。通過對主要的大基金的績效歸因可以得出結論，90% 的收益來自於正確的資產配置，也就說，選擇市場比交易更加重要。
量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術結合，極大地豐富了資產配置的內涵，形成了現代資產配置理論的基本框架。
❸ 你知道股票技術選股和量化投資的區別嗎
1. 使用人群: 技術分析散戶（多）, 量化投資機構用戶為主（少）。
2. 選股指標: 技術分析以量價指標為主。量化投資除了量價指標，還需要使用財務指標、公司事件等。
3. 交易模型: 技術分析沒有完整的交易模型。重視股票買入條件，不重視個股倉位和賣出條件。量化投資有完整的交易模型。模型對股票的買入條件、賣出條件、個股倉位、調倉時點和風險控制都有明確的規定。
4. 策略驗證: 技術分析使用基於經驗和書本總結出來的規則。沒有在歷史數據里測試過有效性。量化投資選股策略基於個人研究， 在歷史數據里測試其有效性。可以根據回測結果對策略進行調優。 重視風險收益量化指標。
5. 分析方法: 技術分析有很多主觀成分，不同人對同一圖表有不同結論。 「大師」輩出。量化投資依賴客觀數據統計。
6. 收益來源:技術分析著重於單個股的波段操作。量化投資是多股票之間的輪動。重視多種投資標的之間的配置和輪動。講究風險對沖。
7. 分析工具:技術分析使用同花順、大智慧金融終端。 量化投資你要使用量加，進行科學的選股。
什麼是量化投資呢?其實，就如同中醫和西醫的區別，中醫靠經驗，講究「望、聞、問、切、聽」，西醫靠指標，通過一系列的檢查數據綜合判斷病情。量化投資無非就是用指標和公式驅動投資和交易。
❹ 什麼是量化交易，未來前景如何知道的講講。
國外量化交易已經發展了40年左右，量化交易程序換交易佔比60%，量化基金規模達到30個億美元，而國內量化交易起步較晚第一隻量化基金在2004年左右，至今量化交易規模不過2萬億RMB，國內現在的量化人才也很缺失，隨著過來一批量化交易的海龜回來從事量化交易會一定程度帶動行業的發展，但是仍需一定時間，加上國內量化交易政策還不夠明朗，整體來說量化交易在國內還是一年藍海，但是路途並非坦途。
❺ 什麼是α，β收益，量化投資的策略創建與分析
α收益：一攬子可以自定義低估、同質化並且有波動的股票，不斷買入更便宜的，賣出更貴的，從而獲得的收益。
例如：幾個跟著滬深300的ETF，你發現手中持有的滬深300ETF溢價2%了，而市場上同時存在一個折價1%的ETF，那麼就賣出溢價高的滬深300ETF，去買折價的，這樣雖然始終持有滬深300ETF，但獲得了超越滬深300指數本身的收益，就是α收益。
解釋一下同質化：明顯所有的滬深300ETF是同質化的，也可以認為最小市值20個股票是同質化的，所有銀行股是同質化的，分級A是同質化的。下文中有解釋自定義低估。
β收益：基本面本身上漲是β收益。
例如，自定義最小市值的10個股票為一個指數，這些最小市值從5億漲到20億，這就是β收益。自定義最低股價10個為一個指數，從牛市的5元跌到2元，那麼β收益就是負的
量化策略創建三個步驟：
策略的理論基礎
歷史回測
找到策略黑天鵝。
（一）策略的理論基礎：（大致分為三類）：
基本面理論
按基本面又可以分為：1.價值型；2.成長型；3.品質型；按中國特色A股基本面又可以添加；4.小市值型；5.股價型
技術面理論
按技術面又可以分為：1.趨勢型，2.趨勢反轉型，3.縮量反彈，4.指數輪動，5.擇時
風險套利
風險套利（或者稱輪動）：不斷買入更便宜的，賣出更貴的。
注意：
有些理論基礎並不牢固，並且不能很好解釋（這也導致了各種投資流派互相不服）
有些量化跳過了理論基礎，直接根據歷史統計進行量化（本文不討論），例如，統計兩會前後漲跌，一季度歷史表現最好板塊
對策略理論的解釋：
基本面策略可以定義什麼是低估，比如低PE是低估，低市值是低估，低股價是低估，高ROE是低估，高成長是低估；也可以自定義低估，PB*PE是低估，總市值*流通市值小是低估
基本面理論提供了一攬子同質化並且有波動的股票。有些基本面策略的股票間波動較小，例如最低PE股，一段時期內總是那麼幾個銀行股；有些波動較大，比如小市值型
技術面理論有些很難定義什麼是低估，比如趨勢型；有些則看似可以定義低估，例如，BIAS最小，20日跌幅最大，其實也不是
能自定義低估的策略是風險套利，不能自定義低估的策略是統計
基本面本身能上漲，就獲得了β收益
我得出的結論是：風險套利策略的核心是對自定義低估的輪動，即不斷獲得α收益！！
如何獲得α收益：大部分基本面策略的收益是因為風險套利獲得的；也就是不斷買入更低估的，賣出更貴的；也就是因為調倉周期內因不同股票的波動而產生收益，因此適當縮短周期有利於提高收益；所以在一年內交易次數越多，alpha收益越大（投資大師說的減少交易次數，並不適用於套利）
理論本身獲得的β收益並不多，甚至為負（價值型由於近幾年市場估值不斷降低，不調倉的話，收益是負的）
我們應當尋找的是：基本面理論本身能上漲，且能提供同質化，波動較大的策略（即獲得α，又獲得β）
統計策略其內在邏輯說服力小，是過去的概率來預測未來
（二）歷史回測：回測中最重要一點是：不要欺騙自己
歷史回測中要用到一個哲學思想，叫做奧卡姆剃刀:較簡單的理論比復雜的理論更好，因為它們更加可檢驗
改變測試起始時間。調倉周期超過2天的策略，應該試遍每個起始時間，取平均收益，這才最接近策略真實歷史回測，因為理論上起始時間變化一兩天對策略收益影響是不大的，如果變化很大就說明過度優化。
不要創建靜態股票池。歷史上每個階段都有大牛股，完全可以收集大牛股作為股票池，算好調倉周期，每個階段買最牛的，收益可以美到不敢想像
不要用PE.PB等指標精確逃頂抄底，最多用來確定一個大致范圍。每次大頂點位都是不同的，這樣的擇時毫無意義。
先用25個以上股票測試，確定策略有效性，再減少數量做策略，如果25個測試無效，那麼一兩個即使收益很好，也該放棄。
改變條件權重。如果稍微改變權重，收益變化很大，那麼就降低策略未來預期收益，別指望策略以後會表現這么好。
盡量從07年開始測試。除非你能確定每個時間市場的風格，顯然這是不可能的。
同一套擇時系統，如果用在策略1上回撤是30%，用在策略2上回撤是15%，你肯定會選擇策略2，如果策略1和2本質上是差不多的策略，別太高興，在未來，策略1和2表現誰好誰壞也是難說的
（三）找到黑天鵝：每個策略都有黑天鵝
價值型，成長型，品質型策略，黑天鵝是過一個季度，可能財務數據完全變了，因此持倉個數不能太少，行業要分開
小市值，低價，低交易額策略，黑天鵝是出現仙股
統計類，技術類策略，黑天鵝是理論本身就不完美
❻ 什麼是量化投資
量化投資指的是一種投資方法，它是指通過數量化方式或計算機程序化發出買賣指令，以得到穩定收益為目標的交易方式。量化投資是一種定性思想的量化應用，它對大量的指標數據進行分析，得出一些有說服力的數據結論，然後通過計算機技術進行數學建模，並進行量化分析，從而得出一個比較契合實際的投資策略。
量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式。在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。從全球市場的參與主體來看，按照管理資產的規模，全球排名前四以及前六位中的五家資管機構，都是依靠計算機技術來開展投資決策，由量化及程序化交易所管理的資金規模在不斷擴大。
❼ 為什麼要進行量化投資選股
量化策略來自於歷史經驗，它通過對數據精確的計算來發現並利用投資市場歷史上所展現出來的規律性，並假設這種規律在未來繼續有效。
我們為什麼要進行量化投資?它有什麼相對優勢?
1、從對歷史的認識來看，基本面分析看似全面卻並不見得准確。人的大腦已開發的功能有限，難以正確處理紛繁復雜的海量信息。某些信息被主觀放大，另外一些信息則會被忽略，這很容易導致人們的認知出現偏差甚至是錯誤，這將對未來的投資產生誤導。而計算機對於輸入的全部信息都會平等地加以考察.對 每個因素所發揮的歷史作用都能進行精確的測量，也就是說，它在有限的信息范圍內能做到准確全面的處理。當然，准確全面的程度有賴於使用計算機的人的能力， 但從方法論的角度來說，它無疑是最精確的。
2、從投資決策方面來說，基本面派難以做到足夠的客觀，主觀感性的影響無處不在。即使經歷相似的投資者在面對同樣的信息時也會得出不同的判斷， 同一個人在不同環境中也可能作出完全迥異的操作，顯然人為主觀因素(包括喜好、心情、性格等)都產生了非常重要的影響。當然這並不是要否定主觀感性，而是想說明人為主觀很可能會使得投資者放棄理性的思考，扭曲對客觀事實的理解。而冷冰冰的計算機程序足以克服人性的弱點，它能夠非常忠實地執行模型開發者所完成的理性的研究成果，而不受其他因素的干擾。同樣的信息輸入，它得出的結論是唯一的、明確的，並且足夠客觀、足夠理性。
3、量化投資可以大大減輕人腦的負荷，幫助人們進行更高效的投資。計算機程序可以同時處理大量的信息。例如數量選股模型可以在輸入千萬個數據後 快速批量地輸出股票組合，而人腦如果要選出同樣的組合恐怕需要好幾個月的辛勤勞作，卻並不見得能取得更好的成績。另外計算機還能不知疲倦地工作，這會顯著提高投資者把握機會的幾率。
因此，開展量化方面的投資和研究是非常有必要的，它將對傳統投資起到非常好的補充和提升作用。我們不可因為長期資本管理公司的破產就產生恐俱心理，而致因噎廢食。量化模型是很優秀的投資工具，結果好壞的關健在於開發者和使用者如何運用，而不應歸咎於量化手段本身。參考雲掌財經！
❽ 你投資了600美元於證券A，貝塔值為1.2;投資400美元於證券B，貝塔值為－0.20
600/（600+400）=0.6
400/（600+400）=0.4
0.6*1.2+0.4*（-0.2）=0.64
拓展資料：
貝塔值用來量化個別投資工具相對整個市場的波動，將個別風險引起的價格變化和整個市場波動分離開來。通過簡單舉例和論述，可以得出這樣結論，證券的貝塔值越高，潛在風險越大，投資收益也越高；相反，證券的貝塔值越低，風險程度越小，投資收益也越低。
為了便於理解，試舉例說明。假設上證指數代表整個市場，貝塔值被確定為1。當上證指數向上漲10%時，某股票價格也上漲10%，兩者之間漲幅一致，風險也一致，量化該股票個別風險的指標——貝塔值也為1。如果這個股票波動幅度為上證指數的兩倍，其貝塔值便為2，當上證指數上升10%時，該股價格應會上漲20%。若該股票貝塔值為0.5，其波動幅度僅為上證指數的1/2，當上證指數上升10%時，該股票只漲5%。同樣道理，當上證指數下跌10%時，貝塔值為2的股票應該下跌20%，而貝塔值為0.5的股票只下跌5%。於是，專業投資顧問用貝塔值描述股票風險，稱風險高的股票為高貝塔值股票；風險低的股票為低貝塔值股票。
其他證券的個別風險同樣可與對應市場坐標進行比較。比如短期政府債券被視為市場短期利率風向標，可用來量化公司債券風險。當短期國債利率為3%時，某公司債券利率也為3%，兩者貝塔值均為1。由於公司不具備政府的權威和信用，所以貝塔值為1的公司債券很難發出去，為了發行成功，必須提高利率。若公司債券利率提高至4.5%，是短期國債利率的1.5倍，此債券貝塔值則為1.5，表示風險程度比國債高出50%。