第1章 遠超市場收益的量化投資(第1/2 頁)

引言

當前的中國資本市場中，基於量化理論的投資品越來越多。

其實我們所熟知的指數EtF基金就是來自量化，還有我們不太熟悉的對沖基金，戰略貝塔EtF基金等也是量化投資的代表。

一、什麼是量化投資？

簡單來講，量化投資就是利用計算機科技並採用一定的數學模型去踐行投資理念、實現投資策略的過程。

所謂的量化就是透過市場中海量的資料客觀的分析決策，利用模型發現投資機會，從而避免了人為主觀因素及情緒干擾，以獲取穩定收益為目的。

也就是說首先需要設定一個規則，滿足什麼條件的情況下我們買入哪些投資標的，在什麼情況下需要及時賣出和更換，這些條件可以透過計算機程式設定好，出現買入和賣出訊號時計算機程式就會提示，而投資者按照提示買賣即可。

隨著量化投資的快速發展和計算機技術的更新迭代，近年來已出現智慧的量化投資工具，不再需要人為操作。

二、量化投資的基本原理

提到學習量化投資，新學習的小夥伴可能會覺得高深莫測，需要熟練掌握高等數學和計算機程式。

其實量化投資的基本原理並不複雜。它基於大量的歷史資料和統計模型，透過分析資料中的模型和趨勢，尋找勝率較大的投資機會，而不是依賴於個人主觀判斷和情緒。

量化投資的基本原理可以概括為以下幾點：

（一）資料收集與整理：

量化投資依賴於大量的市場資料，包括價格、成交量、財務資料，資金流向等等。

所以這些資料需要準確地收集、整理和儲存，以備後續分析使用。

就比如，醫生在給病人診斷之前要對病人的身高，體重，血壓，血糖，心電圖，既往病史等等這些資料進行收集整理。

（二）模型開發與驗證：

有了大量的資料，還需要根據一定的原則構建量化投資模型。

量化投資使用數學和統計模型來捕捉市場中的模式和規律，然後根據模型對股票的買賣條件，個股倉位，調倉週期進行明確的規定。

透過歷史資料的回測和驗證，評估模型的有效性和穩定性，以確保模型能夠在未來的市場環境中有效執行，定期進行策略輪動，獲取更多超額收益。

這就好比醫生看了病人的檢查指標，根據人類醫學庫中的經驗和統計，哪些指標是正常的？哪些指標是低於或者高於正常範圍內的？

然後根據各項資料來綜合判斷屬於什麼病症，然後才能對症下藥。

（三）策略執行與風險管理：

一旦開發出有效的模型，就需要編寫演算法並執行策略。這通常涉及到自動化交易系統的建立，以實時監測市場情況和執行交易指令。

同時，風險管理也是量化投資的重要組成部分，包括設定止損點、控制資金規模和多樣化投資組合等。

三、量化投資的特點

（一）紀律性

所有的量化投資策略決策都是依據模型做出的。

紀律性就是必須要依靠模型並相信模型，每次決策之前，首先要執行模型，根據模型的執行結果進行決策，而不是憑感覺。

量化投資模型一般有三種型別：

一是大類資產配置模型、根據大類資產配置決定股票和債券等的投資比例。

二是行業模型、是按照行業配置模型確定超配或低配的行業。

三是股票模型，就是依靠股票模型挑選股票。

有同學問，如果模型出錯了怎麼辦？

不可否認，模型有可能會出錯，就像ct機有可能誤診病人一樣。