
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
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08