
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
2025 年,数据如同数字时代的 DNA,编码着人类社会的未来图景,驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据, ...
2025-05-27CDA数据分析师证书考试体系(更新于2025年05月22日)
2025-05-26解码数据基因:从数字敏感度到逻辑思维 每当看到超市货架上商品的排列变化,你是否会联想到背后的销售数据波动?三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中,我们将探讨 AI 为何能够加速数据分析、如何在每个步骤中实现数据分析自动化以及使用哪些工具。 数据分析中的AI是什么 ...
2025-05-20当数据遇见人生:我的第一个分析项目 记得三年前接手第一个数据分析项目时,我面对Excel里密密麻麻的销售数据手足无措。那些跳动 ...
2025-05-20在数字化运营的时代,企业每天都在产生海量数据:用户点击行为、商品销售记录、广告投放反馈…… 这些数据就像散落的拼图,而相 ...
2025-05-19在当今数字化营销时代,小红书作为国内领先的社交电商平台,其销售数据蕴含着巨大的商业价值。通过对小红书销售数据的深入分析, ...
2025-05-16Excel作为最常用的数据分析工具,有没有什么工具可以帮助我们快速地使用excel表格,只要轻松几步甚至输入几项指令就能搞定呢? ...
2025-05-15数据,如同无形的燃料,驱动着现代社会的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据,到制造业的传感器、金融交易 ...
2025-05-15大数据是什么_数据分析师培训 其实,现在的大数据指的并不仅仅是海量数据,更准确而言是对大数据分析的方法。传统的数 ...
2025-05-14CDA持证人简介: 万木,CDA L1持证人,某电商中厂BI工程师 ,5年数据经验1年BI内训师,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-05-13CDA持证人简介: 王明月 ,CDA 数据分析师二级持证人,2年数据产品工作经验,管理学博士在读。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持证人简介: 杨贞玺 ,CDA一级持证人,郑州大学情报学硕士研究生,某上市公司数据分析师。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持证人简介 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度、美团、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做数据分析的小伙伴,都接到过一些高阶的数据分析需求,实现的过程需要用到一些数据获取,数据清洗转换,建模方法等,这 ...
2025-05-06以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持证人简介: 邱立峰 CDA 数据分析师二级持证人,数字化转型专家,数据治理专家,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-04-29CDA持证人简介: 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度,美团,阿里等 ...
2025-04-28CDA持证人简介: 居瑜 ,CDA一级持证人国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-27数据分析在当今信息时代发挥着重要作用。单因素方差分析(One-Way ANOVA)是一种关键的统计方法,用于比较三个或更多独立样本组 ...
2025-04-25