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
在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26