京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
一文看懂量化投资的优缺点
常见的投资思路有主动投资与被动投资这两种,而近年来开始逐渐兴起了介于两者之间的一条道路,即量化投资,采用主动的思想去设计,但采用纪律化计算机的方式去执行交易。三者简单差别如下:
可以看出,量化投资的特点就是,既承认主动投资在投资思想上具有超越固定指数的创造能力,又认为完全主观交易会受人性影响,可能创造负价值,因此要类似被动投资一样,纪律化实现。
有人觉得量化投资是黑箱,其实并不是这样的,我们通过说明量化投资的实现方式来说明量化投资可以很白很清晰。这里还是用三种投资方式来进行对比。
举个例子,比如我们认为购买低市盈率的股票具有超额回报,那三类投资者会怎么做?
第一步,确立和检验投资思想
1、主动投资:A、B、C这些牛股,在上涨前市盈率都很低,所以市盈率低很重要。
2、量化投资:假设历史上每年初等权买入市盈率最低的50个股票,模拟看收益怎么样,是否很好。
3、被动投资:好像挺有意思,但是我跟踪指数,这事与我无关。
第二步,投资实现
1、主动投资:把市盈率低作为筛选股票的一个条件,具对公司体调研,选出其中5只觉得好的买入。
2、量化投资:每年初等权买入市盈率最低的50个股票。
3、被动投资:与我无关。
可以看出,在这个例子里面:
1、主动投资是把市盈率低作为一个看公司的参考,去买公司。
2、量化投资买的是市盈率低这一规律,不在乎买的公司个体是谁。
3、被动投资不考虑这些。
量化为了去验证投资思想在历史上是否整体有效,就需要做历史模拟,涉及到大量数据,因此做量化投资往往需要比较强的计算机和数理技能,通过计算机编程来实现这些;然而计算机技能只是工具,核心还是在于对金融市场的理解,这一点与主动投资无异。
那么历史来看,三种投资方式业绩怎么样?为了样本可比,我们分别考察国内股票型的主动、量化、指数投资情况。由于量化投资在国内兴起时间较短,这里仅考察了一点中短期数据作为参考。
值得注意的是,在选取量化基金样本时,我们并不是直接选取名字里有量化字样的基金,而是选取含量化名字且其中第一重仓股权重不超过5%的基金,因为量化基金通常要做分散化投资。而随着量化基金被客户的接受度提高,一些可能并没有真正采用量化方法投资的伪量化基金也愿意加上“量化”名字。
可以看出,从三年维度的较长时间来看,量化投资整体业绩优于主动投资,但是在最近的2017年,量化投资整体表现差强人意,不如主动投资。为什么会出现这种情况?因为自2017年起,A股监管环境发生了很大变化。这也反应了量化投资的特点,在规则稳定的环境下,擅长持久战;但是在规则剧烈变化时,应变能力仍有待提高。
总结:
1、量化投资是介于主动投资与被动指数投资的中间道路,兼顾投资思想的主动和执行的纪律。
2、近年来量化投资表现略优于主动投资与指数投资,但2017年的极端分化行情中量化投资表现不佳。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25