京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
为什么说市场的有效性 影响了量化投资的发展
在开始文章之前,我们先给这个行业的新人简述一下,量化投资的定义是什么?它是投资人员把自己的投资思维中能够定量的那个部分,之后利用计算机进行定量化编程,最后通过它进行指导投资,量化投资就是这样一种投资方式。在上世纪70年代之前的时间里,进行股票投资所采取的方式都是主观投资。可是伴随着电脑的普遍应用和量化投资的崛起,在华尔街上带动了一部分大鳄的诞生。在1998年,俄罗斯债券危机事件和高科技股泡沫的破裂,还有2008年次贷危机中,Soros旗下的Quantum Fund资产缩水的非常严重,可是Simons的旗下以量化投资为主导思想的Medallion,自从1989年成立,依靠它平均收益率为35%的成绩,被称作是最成功的的对冲基金,以此可以看出量化投资的不同凡响。
根据相关人士王东旋(华商基金量化投资部总经理助理)表示:从量化投资本身来讲,它的基础就是数据,经常用到的基础数据分别有:宏观经济数据、行业数据、市场交易数据、上市公司财务数据、分析师预期数据与市场参与者行为数据等等。所以,量化投资策略有效的基本前提就是数据的有效性和可信度。
王东旋说:“把所获取的信息进行处理的过程就是所谓的投资,而主观投资是利用主观和经验性的方式进行处理信息,可是量化投资是利用数据分析,从而进行客观和模式化的方式进行处理信息。从本质上看,主观投资和量化投资没什么大的区别,其实都是以一定的投资策略和投资逻辑为基础进行处理信息,而不同点主要体现在,不同的投资人对投资策略的搭建,这有因为人都各自拥有自己的特点,从而产生的差异,其实并不是因为方法的不同而产生的差异”。
可是事实上,现在大部分的投资者都希望通过“信息优势”来获得超额的收益,所以,大部分的人在区分主观投资和量化投资的时候,把它作为不同点再看。整体的观察全球资本市场,一些发达国家的资本市场在刚刚成立的时候,也同样的出现了这样的现象,在以前信息优势也是一种非常有效的投资方式,可是伴随着市场有效性的提升和市场监管的深入,要想打探消息变得越来越难,随之违法的成本也变的非常高。所以,对于发达国家来讲,信息优势已经不是它们重点关注的投资方式了。
经过好多年的准备和努力,在全球上,我国的证券市场已经晋升为第二名,市场的有效性也在持续的提升,导致市场有效性提升的因素有:监管层对上市公司信息披露的规范化、实业投资者一二级市场监管套利的控制、市场参与者行为的规范、长期价值投资思想的倡导、沪港通和深港通等的开通等等,在将来,我国的资本市场与发达国家的资本市场接轨,我们绝对的相信,国内的投资市场在一定程度上,会大幅度的改善。
王东旋也展望了未来的投资环境,他认为:在将来,专业的投资人员会把更多的精力放在信息的处理和非信息的获得上,同时投资人员对待相同信息的处理能力也将成为超额收益的重点来源。在相对完善的市场中,投资就和我们上学进行学习是一样的,在相同的教室里,相同的老师,授课的内容也一样,一样的课本,唯一不同的就是每一个学生的思维和理解能力,同时和处理信息的不同,也导致每一个人的学习成绩和学习到的知识多少上,出现了明显的差异。而这样的现象和社会分工的特点是一样的,专业的人员就会做着专业的事情,在将来的投资中,专业的投资者一定会比非专业投资者的投资业绩要好。
伴随着市场的有效性在持续的提升,基础数据的有效性与可信度都会大幅度的提升。量化投资和主观投资相比,量化投资更多的是把经历放在数据的分析和信息的处理上,理性和客观的分析市场的过去和现状以及未来,利用数量化统计手段提升投资的胜率,在最后进行指导投资。换句话说,市场的有效性在一定程度上促进了量化投资的发展。
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