
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
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30