京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
量化投资是一种怎样的体验
1.量化投资的定义
Quantitative,量化投资,它是一种相对于Fundamental(基本面投资)的一种投资方式。量化投资的研究对象是二级市场的金融资产,其中包括股票,债券,期货,期权和外汇等,但是不仅限于这些。利用统计和优化等数学办法构建模型,寻找相关的金融资产价格走势规律,之后将它转化成盈利。用一句话简述量化投资的定义就是,基于数学统计进行投资的一种投资方式。
2.投资的定义
在了解量化投资之前,首先应该知道什么是投资。简单的说,就是用资金去买资产,同时期望资金可以增值给自己带来更多的资金,这就是投资的含义。在投资中,有两个非常重要的因素——收益和风险。当然了,正常的人心里都希望可以拥有很高的收益,风险是越小越好,可是高收益和低风险就好像是我们小时候玩的跷跷板,无法满足平衡。高收益经常对立的都是高风险,而低风险常常就能获取很低的收益,这就是投资领域亘古不变的真理。
市场中,投资的方式非常多,例如:我们时常能听到的私募股权投资(Private Equity,PE)与风险投资(Venture Capital,VC),它们都属于一级市场投资,它们投资的标的是还没有上市的公司,利用帮助这部分比较早期的公司发展和壮大,在它们最后上市的时候利用其他的通道退出来,以此获利。而和一级市场投资相互对应的就是二级市场投资了,二级市场投资包括:基本面分析,技术面分析和量化投资等等。由此可知,量化投资只不过是投资领域的一个小组成部分而已。
3.量化投资的优势
要是讲述量化投资的优势都有什么,不同的人有不同的见解,可是小编今天整理了几条,基本上都是大家公认的优势。
(1)对于金融资产的风险,量化投资能够把它进行定量的分解和防范。这并不是代表基本面投资就不重视风险,而是基本面投资不会对投资过程的风险进行定量的分解,所以自然也不会采取相应的防范措施。同时量化投资能够利用统计的方法,把投资过程中存在的风险进行分解,并利用相应的金融衍生品进行对冲不想承担的风险,这也就是进行量化投资的私募基金经常被称为“对冲基金”的原因所在。
(2)量化投资能够运行低风险的投资策略。这种说法也并不是说,量化投资就一直是低风险的。事实上,量化投资的策略类型的种类非常的多,其中有的策略风险要比一级市场投资还要高,可是,量化投资拥有运行低风险的能力,这也是其他的投资方式没有的优势。原因就是像基本面投资和一级市场投资等等其他的投资方式,它们不会注意投资标的过程风险,所以在投资的过程中,就可能会出现很大的价格波动。此时,量化投资可以使用金融衍生品对冲之后,一定程度上能够平抑这种波动。
(3)量化投资本身拥有很高的收益风险比。量化投资的收益风险比其他的投资模式都要高,这也是量化投资本身的投资特点的反应。由于量化投资使用金融衍生品平抑了价格波动,所以过程风险也会一定程度的降低,自然而然的就对获取的更高收益风险比有利。这块要警戒大家一点,因为大多的像基本面投资等投资模式,不是很关注过程风险,所以用收益风险比来进行评价不同的投资模式,这种做法是非常的不公平的。至于“收益风险比”,小编也会在后面的文章中和大家详细的讲解。
(4)量化投资在避免投资的人为因素上,起到了一定的作用。量化投资主要依靠数学模型,在一定程度上,投资的过程和结果都是模型运行的结果,当中人的判断因素非常的少。所以,和其他投资模式相比,更加利于增强投资的一致性和减少人为因素造成的不必要影响。
4.量化投资的缺陷
人无完人,何况是模型呐?同样的,小编在这里列举的几条,都是大家公认的缺陷。
(1)量化投资很复杂和其专业性非常强,普通投资人不容易理解。同时量化投资策略种类非常的多,还有其中大部分都不利用复杂的统计优化知识,要想对普通人讲解清楚,非常的困难。在这里,小编只是进一点绵薄之力,期望让广大投资人尽量的多了解量化投资。
(2)从量化投资自身来讲,不会完全的发现市场存在的价值,给市场提供公平的定价。量化投资的优势是平抑市场的非理性波动,让市场回归理性,当和基本面投资等模式结合在一起的时候,才可以更好地为二级市场提供公平的定价。
(3)量化投资一不注意就会陷入历史数据陷阱。量化投资利用历史数据来捕捉统计规律。可是市场不可能会简单的重复。所以,一旦离开了对量化投资和市场自身的深刻理解,很容易就进入了数据陷阱中,对于潜藏在历史数据背后的规律就很难充分的挖掘出来。这也是大家对量化投资经常批判的一点,总是“看着后视镜开车”。
投资者一定要注意,不管是什么投资模式,全有优劣之分,不存在什么完美的投资模式。对于每一个投资者来讲,不存在最好的投资,只存在最适合自己的投资。但是什么样的投资最适合自己?这一点恐怕只有您自己最清楚了
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25