
量化投资:以数学名义,您也能超越巴菲特!
说话算数,我花了一整天时间把"跳空喜鹊闹梅"公式做出来了, 也对20年的A股所有历史做了验证. 结果令我很满意,但是遗憾的是数量却非常少,近20年只有6只信号票.这个数量太稀少了, 根本无法对外分享公式,没有任何意义. 或者是因为我把条件弄得比较苛刻, 首先从名字就可以看出我设置了跳空为首要条件,还有其他很多条件. 虽然此公式不准备对外分享了,但是我还是列举两个例子,让大家饱饱眼福.
这位被誉为“量化投资之父”的华尔街传奇人物,是全球收入最高的对冲基金经理。他创造性地使用计算机编程建立模型在资本市场进行分析和交易,让他的文艺复兴科技公司得以在股票市场上轻松获利。据联合证券基金研究小组发布的研究报告,西蒙斯管理的大奖章基金从1989到2007年间的平均年收益率高达35%,而股神“巴菲特”在同期的平均年回报也不过约为20%。即使2008年面对全球金融危机的重挫,“大奖章”的回报也高达80%。
量化投资是运用了数学、统计学、计算机等技术,从海量的交易数据中发现规律并提炼为交易思想,并由程序自动交易的投资方式。
其实大家可以发现, 我们A股需要赌术公众号也是走的"量化投资"的路线.如果您以为我们仅仅是为了赞赏公式维持公众号运营费用,思维就太单一了,那也太瞧我们了.我们是在分享股市的终极秘密(让您少走弯路), 将"A股需要赌术"公众号打造成中国的量化之父. 同时我们是在培养大家一种量化思维, 和守纪律的好习惯,不要乱买乱卖. 对于普通散户来讲,你没有消息内幕,又不会研究股票真正的估值, 你凭什么和市场凶狠的狼群和猎人相抗衡.唯有提高自己的"真"本事,少犯错误, 少进陷阱. 我们经常说要摸索出一套适合您自己的稳定的赢利模式. 您摸出来了吗? 为什么您的方法有时候成功?有时候失败? 为什么您会不断怀疑自己的方法? 其实很简单,您的方法没有经过量化和历史验证,那只是您一厢情愿的幻想而已, 或者说您的方法和赌博没什么两样, 甚至比赌博还差. 赌博还有50%的胜算,或许您的方法连50%赢率都没有.加上昂贵的手续费,频繁的交易, 较差的心态, 您的结局肯定是亏损收场.
量化投资最大的优势就在于它把大样本的这些规律和机会,进行一个比较合理的挖掘,使人们有希望去发掘出一些传统投资方法难以获取的一些规律。比如A股3000多只股票,不管通过技术面的分析来做判断,还是基本面通过财务指标来做判断,这个数据量都过于庞大。假如说你没有量化手段的话,你可能只能是在自己感兴趣的个股上进行一些深入的研究。那你选的个股的方向、数量或者种类就会变得非常的敏感,这样的话你没有做一个全局的分析,就缺乏完整性、系统性。而通过量化的方法,可以对这种大样本的数据在比较短的时间内,进行比较完整深入的分析,所以这个是量化投资或是量化研究的很大优势。
量化投资的第二个优势是到了具体投资或交易的层面。因为一般情况下,做量化投资的很少过于主观或者过于偏直觉的判断来做买卖。我们做的交易都是基于知识逻辑的,而不是基于直觉的,所以我们这个投资的纪律性会好很多。还有科学性,我们在构建模型的时候,相对来讲强调的是一个完整的体系,所以就是这个投资的系统性相对会比较好。完备的系统性表现在多层次配置资产、多角度评估资产、多数据支持决策,能捕捉更多的投资机会,拓展更多的投资机会。
量化投资的第三个优势是深入到了股票上涨的本质内因层面.大家知道内因起决定作用,外因起辅助作用.世面上很多公众号每天都在追逐所谓的热点和热点分析,那都是在研究外因而已. 那是舍本求末.如果股票内因还不到涨的时候,你研究那些外因有什么用?那不是给刚好给自己找套吗? 很多消息或题材根本就是假的,是主力或坏人放出来专门套人接货的. 因为A股是T+1,你当天买是卖不掉的. 所以你单纯研究热点或题材就是胡闹. 很多股谚也说过了,利好出尽是利空, 当普通散户的眼睛和耳朵知道这些热点和利好的时候,这些热点或利好就是追高的毒药! 我们赌术公众号着重研究的是股票的内因, 也就是股票上涨的真正原因. 我们把这种上涨原因总结量化成一个个的分类公式. 公式出了信号,那么就是这个股票本身自己要开始上涨了, 无关消息面和基本面.
量化公式可以保证严格的纪律性:可克服人性的弱点和认知偏差。每一个决策都是有数据支持的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。量化公式靠概率取胜:不断的从历史数据中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用,提高买卖成功的概率。公式回避了人性的恐慌和贪婪问题, 回避了人性的多空时刻打架的思维. 俗话说,工夫在诗外.每一个公式就是一种赢利模式的总结. 每一个公式就是一个电脑小秘书!您不是在赌博,您不是一个人在战斗.您和公式们是一个团队,每个公式都是您的武器, 您的资金就是您的士兵! 您是最高统帅!如何指挥它们有效的战斗, 就需要您的综合素质了.
数据显示,目前国内以量化为主要投资方式的公募基金超过80只,近一年以来实现正收益的超过半数,最高的单只产品回报率超过27%。而从三年的周期看,在2015年杠杆牛和2016年的股灾两次系统性事件影响下,仍有近十只产品实现翻倍的回报率。量化投资将是大势所趋! 全国人民都行动起来了,您还一个人在黑暗中孤独的探索吗?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22