京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
浅谈量化投资
01 量化投资
以系统化的方法辅助投资决策
关于量化投资,其实可以简单的定义为,借助数量化的方法,通过严谨的研究分析制定投资策略,系统化的执行投资策略的过程。系统化也就是遵守纪律的、有严谨逻辑的、可以自动化的方法。
实际上,整个系统化的决策过程中,是人而不是机器对量化投资进行负责主导。虽然在研究中使用数量化的方法,但是研究的过程完全取决于人的决策。在这方面,量化投资策略与传统的主观投资策略类似,都依赖于决策者对于投资组合的日常管理。
量化投资和传统的主观投资区别在于策略如何被制定以及如何被执行。通过仔细研究这些策略,量化投资者会用科学验证理论知识的方法评估这些想法,通过使用计算机,系统化地实施策略,能够消除很多存在于主观判断型投资交易中的随意性。本质上,由情绪、无纪律性、贪婪和恐惧驱使的决策,能够在量化投资过程被弱化或消除,而这些心理因素其实是很多市场投资中出现重大失误的原因,所以多数量化投资方法其实也有着相应的行为金融学理论基础。
文艺复兴公司的奠基人西蒙斯曾经比喻自己的量化投资和巴菲特价值投资的区别,认为巴菲特的价值投资像是密集型农耕,种的不多,每一个麦穗儿都很重要,而量化投资像粗放型农耕,有的麦穗可能长的不怎么样,但大部分长的还不错,靠数量和概率取胜。价值投资这种“密集型农耕”侧重于对人自身主观判断分析能力的考验,这个时候投资更像一门艺术,就像一个需要手工雕刻的艺术家;而量化投资这种“粗放型农耕”则更侧重于人对“农耕机器”的设计开发以及使用,这个时候投资更像科学和工程,需要有更科学和系统化的方法。
西蒙斯认为,量化投资者带给投资领域最伟大的成就在于解决问题的系统性方法。正如西蒙斯所说:“科学家带入这场游戏中的并不是他们的数学或者计算机技巧,而是科学思考的能力。”
桥水基金的达里奥也特别强调系统化和计算机化的决策在投资中的重要作用:“用算法表述投资决策标准,然后用历史数据来检验,或者用算法表述工作原则,然后用其来帮助管理决策,都不过是智能温度调节器的更大、更复杂的版本,与人脑决策相比,这能让我们更快地做出考虑更周全、更少情绪化的决策。”
02 量化在投资中的重要性
无处不在
其实在所有的投资方法中,量化都是无处不在的。即便是以定性为主的基本面投资方法中,常用的估值方法本身就是一个定量分析的过程,而通过估值来选股决策实际也可以看作是一个定量辅助的选股方法。
我们知道公募基金投资中的双十限制,持有一只股票占基金净资产的比例不超过百分之十,这实际上是强制了基金投资组合的分散化。而分散化投资的理论基础是源于1952年马克维茨提出的投资组合理论,这是现代金融投资理论的基础,也可以视作是量化投资理论最早的起源。
就连巴菲特也十分提倡的指数化投资,从很多指数的构建过程到指数投资组合配置根本上也都可以视作量化投资。
所以对于大部分投资者而言,即便是价值投资为主导的定性投资,实际上已经借助了很多量化的方法来辅助。如果完全没有定量化的分析方法来辅助投资决策,对于估值定价和风险约束的弱化则可能让投资成为灾难。
我们所说的量化投资方法则是更加强化对这些选股或投资逻辑的概率验证,以保障在投资组合构建中能通过历史有效验证的投资逻辑来获得好的收益。
03 量化的局限
没有完美,理性运用
当然,没有任何一类投资方法会是完美的,价值投资者在追随巴菲特理念的道路上也会有成有败,因为对于公司价值的衡量确实是一个非常具有挑战的过程。而量化投资本身囿于历史数据的局限,在黑天鹅或者说小概率事件发生时,也都会不同程度受到较为负面的影响。所以如何更好的调整量化投资策略模型和参数以及不断改进策略以适应不同的市场环境,则是量化投资者需要面临的课题。
譬如桥水基金则是很好的把宏观与量化相结合,用风险平价模型来适应不同的经济与市场环境;此外,通过定性与定量的结合,能弥补数据方面的缺陷,提高投资的有效性;还可以通过多样化的策略来提高整体资产抗风险能力,就好像每一个人都会有自身的弱点,但如果形成一个有机组合的团队之后,整体就会变得强大。因此,对于所有的不完美,我们都要理性正视,然后用更多地智慧去合理使用手中的工具,努力让优势凸现,让缺陷弱化,这应当是每一个投资人需要做的功课。
04 量化汇盈
宏观与量化结合,可以分享中国经济高质量发展的量化基金
量化汇盈灵活配置混合型基金作为渤海汇金资管的第一支公募量化基金,这只基金产品可以说是凝聚了我们十多年对于量化投资的思考。我们也在不断的探索国内环境下量化投资有效性改进的思路,并期望通过宏观与量化的结合来弥补国内股票市场数据周期短、宏观政策对于市场环境影响的一些问题;我们会通过宏观政策的深入分析优化量化选股的空间,在选股的方向上紧密围绕宏观政策下供给侧结构性改革的主线,把握新经济的投资方向;除了选股层面的阿尔法收益之外,我们也会在资产、风格以及行业配置层面通过量化的分析为整体资产提供到一定的贝塔收益;此外,通过多样化的策略配置来应对不断变化的市场,增强基金资产的抗风险能力。总之,我们会让这只基金产品在量化投资策略上有更好的包容性,在不同的市场环境下有更强的适应性。
尽管当下的国内外经济环境依然复杂多变,中美贸易争端带来的后续影响仍会持续,但中国经济转型方向始终不变,经济的韧性依然很强。中国经济从高速发展向高质量发展转化的过程中,股票市场也必然会迎来长期的投资机会,未来符合高质量发展方向的新经济领域会逐渐成长为资本市场的中坚力量。我们期望量化汇盈这只基金产品能用更具生命力的系统化量化投资理念,通过我们的不断努力为所有的基金持有人分享到中国经济未来高质量发展的成果!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26