京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
3分钟告诉你量化投资为什么这么火
量化投资在海外发展有30年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大,得到越来越多投资人的认可。事实上,量化投资在国内并不新鲜,但真正的量化基金在国内的发展还处于初级阶段。
量化投资在国内的主要发展方向有三大类:传统的单品种CTA的趋势追随;不同市场和品种间的套利;还有利用基本面数据的宏观量化。随着各大类下面细分的各项交易策略的量化分析、交易的深入,我还是很看好量化本身在国内的发展。下面分几个方面介绍这三类:
1.Trade trend 或者trade mean-reverting的思路现在很多CTA在用,当然模型会复杂些,工具也多些(比如说考察两个index的spread,跨区等等)。这种相对低频的量化投资也被移植到中国二级市场上,并不断改进。
2.市场品种间的套利主要有下面5种:期货的期现套利(现货和期货之间存在一定的价差,一旦该价差与商品本身的持有成本发生较大偏离,可构造投资组合进行套利);相关性较强的品种间的统计套利(相关性较强的品种,进行协整检验,品种间价差在大概率下收敛,构造投资组合进行套利);可转债套利(转换期间的可转换债券与标的股票间存在溢价,因此可以通过卖出可转债并转股,同时融券锁定股票价格变化,第二天拿到股票同时平掉融券账户,获取价差);分级基金套利(母基金和子基金A、B份额价值发生偏差时,便可以通过申购或赎回操作,在母子基金间套利);ETF套利(ETF和其对应的标的成分股价值发生偏差时,就可以构造投资组合进行套利)。具体来说,已经成熟的套利策略原理都很简单,但是能否用该策略赚钱,则成败在于细节。中国的市场很不成熟,所以存在很多的套利机会,需要我们去发掘和实现。
3.宏观基金就是通过top-down的鸟瞰方式,相信市场上存在定价没有足够反应当前基本面及其变化趋势的地方,然后在市场多数人发现之前采取行动,等待获利时刻的到来。主要有两种风格,discretionary:比较自由靠经验判断,systematic:系统性讲究规律和纪律。
1). Discretionary:找到一个主题以及相关的观点,最终将其落实到具体投资工具。举个“主题-观点-工具”的例子,比如你判断中国经济要下行(主题),这意味着市场对商品和原油需求减少价格要下降(观点),你选择做空澳元或者产油国的股指期货(工具)。这种投资风格建仓的速度快,往往会重仓几样工具,持仓的时间可能非常灵活,从几天到几年。
2). Systematic风格其实和一般的量化投资是非常接近的,很多量化模型比如factor model也能得到应用。
风靡英美的高频交易在中国目前还不大行,因为手续费太高。美国的费用大概是100股/1手几毛钱,换算成人民币也就几块,比起国内现在的佣金费用低太多了。 但是知乎上也有人反对这个观点,认为股指期货纯高频也有人做,1分钟内上百笔单子,只是闷声发大财,只是手续费会高于净利润,甚至达到净利润的两倍,但是也是有利可图的。
另外,即使是中低频交易,比如股票交易,随着爬虫和自然语言分析的应用,事件驱动可以作为一个系统运行:新闻事件、社区舆情、突发情况等等都被爬虫和自然语言分析取代了,大数据处理能力比人脑快、准。本来分析师、交易员们可以五马长枪地点评波动率,Gvernment维稳,乌克兰动乱,但是最后的结果却常常是在电脑那边基于的参考权重相当的低,低得甚至可以忽略不计。甚至在前两年有量化小公司买入了一套系统可以直接分析CNN,BBC,路透,彭博,CCTV的新闻频道报道。
“这个行业目前在中国的现状,绝对是一群聪明绝顶的geeks抢占技术制高点的群雄逐鹿。而大部分从业人员,终将成为历史的尘埃,就像当年那一批批的互联网创业者炮灰。”但是,如果你已尽自己全力一搏,成与败于你来说真的那么重要么?”这个行业有的只是优胜劣汰,胜者为王。国内目前的机构基本上都有严重的缺陷,风险爆发是迟早的事儿,而且会越来越多,这跟之前积累的经验、管理框架体系、选人用人都有关系,无论是券商自营、资管,我们作为市场的直接参与者要感谢他们无私地为市场提供了流动性。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11