
量化与策略投资之间的关系
随着我国多层次资本市场的建立,多种金融衍生品工具的不断推出,使得以市场逻辑和历史数据统计为基础的量化投资策略愈发受到投资者的重视。但今年以来,量化投资策略却一反常态,整体表现不佳。据央证量化基金指数的走势来看,今年一月中下旬,该指数出现较大回撤,走势开始跑输沪深300。这引发了业内对量化和传统投资的广泛热议与重新审视,各路人士均展开讨论,各抒己见。
对于量化和主观的优势与区别,区别两者的各自优势主要看市场环境、投资逻辑与赚的是什么钱。如果是赚对手的钱,需要的是严格的纪律和执行力,有胜算才出手,量化就相对更有优势,容易控制风险,因为主观投资可不是每位投资者都有良好的执行力;但如果是比较定性层面的策略,赚经济增长和企业盈利的钱,那绝对还是需要一双慧眼,用主观投资策略,但也可使用电脑程序处理一些简单而繁琐的事情,这相当于一个赚钱加速器。最重要的关键是把握住两者的优势和缺点,扬长避短才是关键。在关键的时点,主观更能体现对市场突发事件的敏感性,而量化就相对滞后一些。
而一名具有主观10年、量化6年的交易经验的资深人士的体会是,主观交易,要看重研究团队,而量化交易,则看重IT团队;主观交易,要盯盘,而量化交易,每天晚上刷一遍数据即可;主观交易,管理规模达到5亿会很累,而量化交易,管理规模达到100亿还会有扩充空间。
与以上偏向于量化策略的观点不同,也有人表示,主观交易也好,量化交易也好,核心都是要有交易思维。纵观国内,目前交易思维做的好的还属主观交易较多,由于量化刚刚起步,加上目前国内市场基础制度的缺失,量化短期很难有大作为。最关键的是,很多做量化的投资者缺少主观那种顺变的交易思维,容易一条道走到黑。
其实,在主观和量化的道路上,两者并不是绝对对立的,至少在方法论和配置管理上是有相通之处的。无论主观交易还是量化交易,首先要注重配置,其次才是策略。
量化投资在海外的发展已有30多年的历史,对于量化和主观到底哪个更适合投资策略,到底哪个投资派别的业绩表现更为出色,海外媒体舆论也是争论不休。
量化和主观这两种不同的投资方法,做的拔尖都会很厉害,做的不好也都会很糟糕。所以这个比较还是要有个可比性,比如做的最好的主观和最好的量化对比,或者两种策略都各取50只基金,取它们的各个平均指标进行不同周期的比较,大概就可以归纳出二者的特点了。他个人觉得从交易规则这个角度来看,如果主观投资的交易规则非常明确,那么就可以量化为数学模型,也就成了量化投资。反之,量化投资无非是各种主观交易规则的数量化。
对于投资者在量化和主观两者中如何权衡找到最佳的交易策略,稳健持续的投资收益来源于对有效投资机制或逻辑的总结,不管是量化或者主观,都是某种投资逻辑的体现。投资贵在化繁为简,量化作为工具,可以把大量的信息具体化简单化,便于投资决策,因此,量化在这方面要优于主观;但主观投资的优势在于对价格变化背后交易行为、心态的解读,这是量化目前很难实现的。投资最讲究从容心态,找到适合自己的方法才能长期存活。
每个人都有一套适合自己的投资体系,不管是量化还是传统投资,适合自己就是最好的,对自身不熟悉的领域没有发言权。个人的想法是,要花费时间和精力潜心专研,通过无数次的实践交易不断验证、反复总结,逐渐形成一套自己的交易体系,日后持之以恒地坚持完善、不断更新。
而就目前情况来看,量化是趋势,最起码它是一种技术趋势,大数据、人工智能技术的不断突破使得量化方法正在加速向实践转化
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