
投资理念才是量化投资的重中之重
量化投资是融入了投资者的投资理念,并以数据量化建模为基础,程序化交易为手段完成的一种投资方式。我们在前面的文章中讲过如何建立模型,模型的选择以及如何去判断一个程序化交易系统的有效性。但是通过量化投资的概念我们不难看出,对于量化投资而言真正重要的是它背后的投资理念。那么今天我们就来一起学习一下关于投资理念的内容。
在量化投资利用历史数据为支撑去择股的时候。很多朋友可能已经注意到这样的一种情况,即在很多情况下,我们可以通过数据挖掘找到历史表现业绩优秀投资方法。可以说,找到这种类型的投资方法并不难,难点在于它是否能够应用在未来的市场行情上。那么利用量化投资来进行选股应该注重哪些方面呢?
一、成长股和价值股
其实成长股和价值股这两种选股风格早在上世纪七八十年代时就已经出现了。价值股一般指股价被低估的一种股票。通常情况下,它们拥有比较低的市净率或市盈率,还有比较高的派息率。成长股一般是指,该股票的上市公司有较为广阔的发展前景。公司的盈利有稳步增长,股票价格也在上涨。这时投资者相对来说比较愿意花高价买入该公司的股票,以期在时候的市场行情中获得更高的利益。无论是价值股还是成长股其实都是后期因子投资的前身。在近些年的一些研究中,就有研究者把因子投资法应用在smart beta上。smart beta中的很多重要组成部分,都是由市净率、市盈率和派息率等因素组成的。
这两种选股方式各有各的好处,主要可以根据个人情况进行选择。比如选择价值股就是一个相对务实的表现。因为选择价值股就好像是选择了一间价格实惠品质优良的餐馆,这样的餐馆有谁不想去光顾呢?
二、选择有质量的股票
有的朋友可能听说过市场中的“动量效应”和“逆势效应”。动量效应不难理解,就是当所有人都看好一只股票的时候,一部分小投资者也跟风买入就会出现股票价格涨完再涨的情况。逆势效应主要是投资者反应过度造成的。动量是不能够长期存在的,股票价格一般会出现“短期动量,长期反转”的情况。
还有一个比较关键的地方,就是我们要重点讲的质量。那么有质量的股票一般都具有什么样的特征呢?
一般来说,有质量的股票都具有四个特点即,营运效率高、低杠杆、盈利稳定以及高边际利润。
作为量化投资者,就是要把这些有质量的股票的特点融入投资理念,转化成可以量化的因子。通过这些因子作为条件来进行择股。
三、挑选波动率低的股票
很多投资者偏爱高波动率的股票,因为他们被暴利带来的快感深深的吸引。但是我们要知道那些低波动率的股票往往会由于价格波动小,而实现长期且稳定的收益。我们在做量化投资时,还是建议大家选择波动较小的股票.
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22