第1章 远超市场收益的量化投资(第1/2 页)

引言

当前的中国资本市场中，基于量化理论的投资品越来越多。

其实我们所熟知的指数EtF基金就是来自量化，还有我们不太熟悉的对冲基金，战略贝塔EtF基金等也是量化投资的代表。

一、什么是量化投资？

简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去践行投资理念、实现投资策略的过程。

所谓的量化就是通过市场中海量的数据客观的分析决策，利用模型发现投资机会，从而避免了人为主观因素及情绪干扰，以获取稳定收益为目的。

也就是说首先需要设定一个规则，满足什么条件的情况下我们买入哪些投资标的，在什么情况下需要及时卖出和更换，这些条件可以通过计算机程序设置好，出现买入和卖出信号时计算机程序就会提示，而投资者按照提示买卖即可。

随着量化投资的快速发展和计算机技术的更新迭代，近年来已出现智能的量化投资工具，不再需要人为操作。

二、量化投资的基本原理

提到学习量化投资，新学习的小伙伴可能会觉得高深莫测，需要熟练掌握高等数学和计算机程序。

其实量化投资的基本原理并不复杂。它基于大量的历史数据和统计模型，通过分析数据中的模型和趋势，寻找胜率较大的投资机会，而不是依赖于个人主观判断和情绪。

量化投资的基本原理可以概括为以下几点：

（一）数据收集与整理：

量化投资依赖于大量的市场数据，包括价格、成交量、财务数据，资金流向等等。

所以这些数据需要准确地收集、整理和存储，以备后续分析使用。

就比如，医生在给病人诊断之前要对病人的身高，体重，血压，血糖，心电图，既往病史等等这些数据进行收集整理。

（二）模型开发与验证：

有了大量的数据，还需要根据一定的原则构建量化投资模型。

量化投资使用数学和统计模型来捕捉市场中的模式和规律，然后根据模型对股票的买卖条件，个股仓位，调仓周期进行明确的规定。

通过历史数据的回测和验证，评估模型的有效性和稳定性，以确保模型能够在未来的市场环境中有效运行，定期进行策略轮动，获取更多超额收益。

这就好比医生看了病人的检查指标，根据人类医学库中的经验和统计，哪些指标是正常的？哪些指标是低于或者高于正常范围内的？

然后根据各项数据来综合判断属于什么病症，然后才能对症下药。

（三）策略执行与风险管理：

一旦开发出有效的模型，就需要编写算法并执行策略。这通常涉及到自动化交易系统的建立，以实时监测市场情况和执行交易指令。

同时，风险管理也是量化投资的重要组成部分，包括设置止损点、控制资金规模和多样化投资组合等。

三、量化投资的特点

（一）纪律性

所有的量化投资策略决策都是依据模型做出的。

纪律性就是必须要依靠模型并相信模型，每次决策之前，首先要运行模型，根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。

量化投资模型一般有三种类型：

一是大类资产配置模型、根据大类资产配置决定股票和债券等的投资比例。

二是行业模型、是按照行业配置模型确定超配或低配的行业。

三是股票模型，就是依靠股票模型挑选股票。

有同学问，如果模型出错了怎么办？

不可否认，模型有可能会出错，就像ct机有可能误诊病人一样。

但是，在大概率下，ct机是不会出错的，所以，医生没有抛弃ct机，也就是说经过验证的模型在大概率下是不会出错的。

当然ct机用久了也需要检修和维护才能保证它的准确率，量化投资模型也一样需要维护和修正来应对市场新的变化。

纪律性的好处有很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。纪律化的另外一个好处是可跟踪。

我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。

（二）系统性

量化投资的系统性具体表现为“三多”。

首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次