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今天给各位分享股指期货量化投资的知识,其中也会对股指期货量化交易策略进行解释,期货开户手续费加1分,交反90%,无条件。直反期货账户,暂时不开也可以先关注备用公众号之一交易。如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!
; 一、何谓量化交易
量化交易(Quantitative Trading),即使用现代统计学和数学工具,借助计算机建立数量模型,制定策略,严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易,其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。
量化交易是以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额预期年化预期收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
二、量化交易的发展
对多数普通投资者而言,量化交易仍是一个较为陌生的概念,但该模式已在国内流行了数十年。2010年,国内股指期货上市,成交量在两年内增加了倍,为量化交易提供了极佳的交易标的,国内量化交易便快速发展。
据华联期货介绍,2012年上半年,量化交易量占国内证券市场总交易量8%左右,但占股指期货交易量的比例已达20%左右。绝大部分的券商和期货公司开始进行量化交易,部分私募公司和个人投资者也开始使用量化交易产品。
事实上,3年多来,在股市连续下跌的大环境中,传统投资策略纷纷失效,而一批以股指期货、商品期货、债券为投资标的,以量化投资、程序化交易为工具的新兴投资方式,却在国内投资市场崭露头角,并实现了较为稳定的预期年化预期收益。
“传统投资策略依靠人的主观感觉来投资;而量化投资是根据数学统计模型,由计算机来实现自动化交易。”国信证券东莞营业部财富管理中心负责人林玉伟指出,量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域,是在计算机和 *** 的支持下,把人脑投资策略编写成语言程序,由计算机触发买卖条件,完成自动化交易的投资方式,实际上是传统投资的严谨化。
据华联期货介绍,量化投资主要应用于期货交易、ETF套利、条件选股、权证套利交易等,主流平台包括文华财经、交易开拓者、金字塔,此外Multicharts、龙软、高手、金钱豹、Yesterday等平台在业内的使用也较为广泛。
三、量化交易的特点
“量化产品的特点就是任何行情阶段都能盈利。”国信证券东莞营业部投资顾问蔡恩侠告诉,量化产品一般都是多空对冲,因此无论牛熊市均能盈利,不过其也有弱点,即牛市跑不赢一般的股票类投资产品,“2007年大牛市,也就30%左右的预期年化预期收益,但2008年大熊市也有15%左右的预期年化预期收益。”
“资金不会一直朝一个方向直线形地前进,资金增值是一个艰难的曲折前进过程。”莞香资本CEO江国栋则提醒道,回撤即是资金增长行进中的停顿,也可看做是期货交易的机会成本。“因此,必须正确看待策略参数优化结果,不刻意追求更高预期年化预期收益,不过度拟合行情;同时,坚持正确的交易理念和交易 *** ,严格执行和坚持不懈是持续盈利的前提。”
量化投资的应用涵盖几乎所有金融投资领域,是在计算机和 *** 的支持下,把人脑投资策略编写成语言程序,由计算机触发买卖条件,完成自动化交易的投资方式,实际上是传统投资的严谨化。
期货可以使用量化交易,而且量化交易所占的比例越来越高,以基金等大资金账户为主。
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
拓展资料:
量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的,二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”,更加强调数据。
量化交易具有以下几个方面的特点:
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策,而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点,也可以克服认知偏差,且可跟踪。
2、系统性。具体表现为“三多”。
一是多层次,包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型;
二是多角度,定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;
三是多数据,即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会,从而发现估值洼地,并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用;二是依靠组合资产取胜,而不是单个资产取胜。
量化投资技术包括多种具体 *** ,在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。
量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验,并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置,实现风险最小化和收益更大化,但往往也会存在一定的潜在风险,具体包括:
1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换,也可能导致模型失败,如交易流动性,价格波动幅度,价格波动频率等,而这一点是量化交易难以克服的。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置,没有安全的风险评估和预防措施,可能导致资金、仓位和模型的不匹配,而发生爆仓现象。
3、 *** 中断,硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。
为规避或减小量化交易存在的潜在风险,可采取的策略有:保证历史数据的完整性;在线调整模型参数;在线选择模型类型;风险在线监测和规避等。
股指期货量化分析就是通过一定的“模型”对股指期货的历史数据进行回溯测试分析,从而应用到未来的走势进行预测,目标就是在盈利概率高的情况下进行交易以期获得在风险可控情况下持久稳定的盈利。
量化分析就是数据分析,参考
对整个市场的预测是不容易的,相当于对(市场上交易的所有的)人的行为进行预测,或者说预测未来。目前主流的股指期货(包括其他商品期货)主要通过参数过滤来生成交易信号,如最简单的,MACD金叉做多开仓,死叉做空平仓。策略大致分两种,1)趋势跟踪,即突破追涨杀跌;2)均值回归,即高抛低吸。频率从分笔数据到日线,从每几天交易一次到每天交易几十次都有。
实现手段基本都采用程序化交易,排除人为干扰。或自己写程序,或采用第三方软件(广告就不做了)。
如果说当前是第五次工业革命,那我们正处于人工智能(AI)的大时代。在交通领域,AI的代表作是无人驾驶;在媒体领域,AI的代表作是写稿机器人;在金融领域,AI的代表作则是量化投资。那么,量化投资到底是何方神圣?它打败传统资产管理的利器在哪里?
量化投资——恪尽职守,理性化投资践行者
量化投资,简单说就是利用计算机技术和数学模型去实现投资策略的过程。根据上面的定义,理解它的话,咱们只要记住3个关键词:
数学模型:需要数学公式或模型进行计算;
计算机技术:用计算机来进行自动化交易;
投资策略:将这种 *** 形成一种惯用投资策略。
我们都知道,每个人都是相对理性的,投资很容易受到情绪的影响而产生偏差。而由机器人操盘的量化投资,其更大的优势在于:在某些方面可以做到绝对理性化,比如止盈或止损。因为它能克服人性的优柔寡断与贪婪。
诚然,量化投资在国内还是这几年才兴起的新鲜事,但在国外的发展已经有超过50年的历史。
1969年,爱德华·索普利用他发明的"科学股票市场系统"(实际上是一种股票权证定价模型),成立了之一个量化投资基金。该基金名为普林斯顿-纽波特合伙基金,主要从事可转换债券的套利。令人惊奇的是,该基金成立后连续11年内没有出现年度亏损且持续跑赢标普指数。量化投资成功地吸引了人们的注意!
经过近半个世纪的发展,截至2016年底,全球量化投资基金总规模已突破3万亿美元,是全球基金规模的比例的30%左右。
而在国内,2010年可以说是中国量化投资元年,沪深300股指期货的推出、ETF及分级基金的迅速发展使得各类量化策略有了用武之地。与此同时,公募、私募基金也都发行了大量的量化策略基金。尤其是私募基金中的量化私募,近年来的发展速度很快。了解私募基金需要用到一些门户网站,比如私募排排网,上面有很多私募基金是可以免认购费的。在此不多加展开。
量化投资的策略有哪些?
根据排排君总结的三个关键词,它的投资策略也基本可在此基础上得以展开。为了方便理解,排排君将量化策略简单分成以下几类:
1、量化对冲
其实,量化和对冲本身并不是“一家人”,之所以最终能“终成眷属”,是因为二者结合后能获得超额收益的“结晶”。
举个例子:排排君利用量化 *** ,选出能够跑赢指数10%的股票并买入。当市场上涨20%时,排排君的股票就上涨了30%。但排排君此前已经做了对冲操作,即做空指数(卖空股指期货),所以会在指数做空上丢掉20%的收益(做空意味着看跌),这样一增一减会净赚10%;相反,如果市场下跌20%,那排排君则会损失10%的收益,但由于之前做空指数,排排君会因为做空赚20%,一减一增依然净赚10%。
是不是很神奇?!这就是量化对冲的魅力!而这种 *** ,也被大家称为市场中性策略。
2、多因子选股模型
具体的选股模型非常复杂,但别怕!原理很简单。
多因子选股,就是以多个因子作为参照标准进行选股,这跟咱们找工作、找房子等等是一样一样的,只是它的叫法高大上罢了。
找工作的话,咱们要考虑它的薪资水平因子、公司发展前景因子、岗位匹配因子等等。找房子的话,要考虑它的交通配套因子、小区卫生、噪音、安全因子等等。所以,选股也是一样。不过,选股的因子很多,专家们就把这些因子分成了四大类:技术类,像价格、交易量、波动率等;基本面类,如价值因子、成长因子、公司债务因子等。研究类,如研究报告、目标价格、盈利预测、评级等。其它类,如机构持仓、媒体关注因子等。
正是因为因子太多了,不可能全面考虑,所以,专家们就做了一个模型,根据因子的权重,进行综合加权考虑。
夏普比率是衡量私募基金风险的指标之一,比如某只基金的夏普比率是2,这意味着它所投资的股票或债券等收益每波动1块钱(即承担一个单位的风险),会给该基金带来2块钱(即获得相应的单位收益)的收益。
而引入多因子的目的,就是为了让收益更加稳健,波动更少。找房子时,考虑的因素越多,或许最终选择的就越好;找工作时,综合权衡后的岗位或许更令你满意。换成量化投资的话,夏普比率越高,单位风险带来的单位收益也就越高,反过来想,单位收益的波动将引起更小的单位风险波动。所以,引入的因子越多,收益就更稳健,收益曲线就越平滑。
我们可以看到图中随着因子数目的增长,它的收益曲线的变化会变得越来越平滑。因子数由30个变成120个的过程中,其夏普比率也从0.8变成2.2。
3、量化择时
择时,不仅困扰这个人投资者,也同样令机构投资者很头疼。如果说量化选股解决的是超额收益的问题,那么量化择时解决的则是相对收益的问题。
而所谓量化择时,则是对各类预测指标的应用,通过分析并得到对市场未来方向的预判。常用的择时 *** 有:趋势量化择时、市场情绪量化择时等。
趋势量化择时
趋势量化择时基本可以认为是趋势投资的延续,若趋势发生逆转则需平仓止损。与趋势投资一样,趋势量化择时具有滞后性,只有市场出现了某种趋势后,才可顺势操作。
市场情绪量化择时
市场情绪量化择时就是利用投资者的热情程度来判断大势方向,当投资情绪高涨,大家积极入市时,大盘可能会继续涨;当投资者情绪低迷、不断撤出市场的时候,大盘可能继续下跌。
当然,量化择时还有其他的 *** ,受限于篇幅这里就不再展开。
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