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量化投资究竟能不能赚钱?
0人浏览 2019-07-07 12:23


说到量化投资的问题,想必很多投资者多多少也都听说过,那么对于量化投资能否赚钱可能大家还是存疑的,那么今天就来说说量化投资的那些事吧!


首先,我们需要明白何为量化投资呢?


在百度百科上对量化投资给出的解释是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取稳定收益为目的的交易方式。


这样一说似乎我们也就明白了,其原理不就是通过分析大量数据,利用数学、统计学、信息技术来进行数据处理,最终将结果作为管理投资组合的依据嘛!


是的!量化投资就是一种将事件或信号数字化,然后通过计算机系统进行信息处理,采用现有的数学模型替代人为的主观判断的投资方式。因此可以解决投资中情绪化投资的问题,同时也避免了非理性投资行为的出现,最终达到在控制风险的前提下实现收益的最大化。


简单地说,量化投资策略就是将原本50%的赚钱概率提高到50%以上,这样看来好像也没什么了不起的!但是我们要知道风险和收益向来是成正比的呀,只要赚钱的概率大于亏钱的概率,那么就会有钱源源不断地装进口袋,积沙成塔,集腋成裘呀!所以不要小看这看似不多的赚钱概率。


那么量化投资最早可以追溯到什么时候呢?


最早的量化投资其实是源自于华尔街的传奇人物詹姆斯·西蒙斯。他既是世界级的数学家,同时也是最伟大的对冲基金经理之一。


詹姆斯·西蒙斯20岁毕业于麻省理工学院数学系,23岁时拿到了加州大学伯克利分校的数学博士学位。30岁被Stony Brook University授予数学学院院长的职位。40岁获得美国数学协会的Oswald Veblen 几何学奖。到了42岁的他正式从学术界转战金融界,成立了一家投资基金,主要投资于商品期货和其他金融工具。


不过他并没有放弃原本的数学天赋,反而成为了最早将数学理论应用到投资之中的投资者,为此他开发建立了许多数学模型,并通过计算机编程建立模型分析股票价格进行自动交易,凭借着大量数据信息进行可靠性预测,他不仅成功地将投资量化了,而且取得了巨大的成功。


正是利用数学模型进行投资操作,因此他运作的大奖章基金在二十年间的年化收益居然做到了惊人的55%,远远超过股神巴菲特和金融大鳄索罗斯,甚至在2007年爆发全球金融危机之下,其管理的基金依然做到了85%的回报率。


自此这种将数学模型和投资策略相结合的量化投资正式进入了投资者的视野之中,同时詹姆斯·西蒙斯也凭借着这种量化策略成为了投资界不可逾越的标杆。


量化投资究竟是如何操作的?


我们知道股票的量化投资模型主要是分为两种,一种是风险模型,另一种是多因子选股模型,它们分别是用于控制风险提高收益的。


风险模型常见的有四种类型,即单指数模型简单相关模型历史收益率模型结构化风险模型


简单相关模型则是假定每两只股票收益率之间的相关系数相同,这样任何两只股票之间的协方差是各自标准差和相关系数的乘积,但是因为每两只股票收益率之间的相关系数相同并不相同,所以按照简单相关模型计算的协方差只是实际协方差的粗略估计。


结构化风险模型则是基于资产定价的多因子模型。多因子模型是建立在风险模型之上,因为多因子模型认为股票的收益率可以被一组公共的风险因子作为解释变量和一个该股票特有的残差项所解释这些风险因子,所以不管股票组合中股票的个数有多少组合协方差矩阵就可以通过这些少量的风险因子来估计。


这些风险模型主要涉及到的指标有总市值、流通市值、净利润、营业收入、资产负债率、应收账款周转率、阿尔法系数、贝塔系数、夏普比率、最大回撤、市场超额收益率、股票声剩余风险、PE、PB、 PS、ROE等。


通过这些指标的变化能够反映出上市公司的盈利、运营、债务和成长的状况,甚至结合诸如GDP增长率、银行利率、行业集中度、法律政治风险、行业发展程度、社会习俗等外部环境因子来做个综合的数据量化,最终作为投资操作的判断依据。


而量化投资与传统的价值投资和趋势投资最大的区别在于不仅仅局限于查看基本面技术面,也不借助个人判断来进行投资,而是将所有信息集中在量化模型之中,分析数据,并进行投资决策。


它的优势在于纪律性、准确性、及时性、系统性和分散化。


所谓的股市常青松并非掌握了不倒不易的神通,而是经历过各种各样的颠簸起伏、摸爬滚打,并从中汲取经验教训,才有今日之辉煌。量化投资理论正值方兴未艾之际,感兴趣的投资者可以关注量化一哥,一起探讨,用科学的方法大概率战胜市场。

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