今天给各位分享量化交易的知识,其中也会对量化交易和主观交易的区别进行解释,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!
量化交易是一种投资方法。
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。量化交易指使用数学模型取代人为的主观性判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中甄选能为企业带来超额收益的大概率事件以制定有利于企业发展的策略。
从18世纪开始,金融投资的先驱已经开始探索各种不同的投资方法,经过多年的进化,已经尝试了从价值分析、风险套利到日间交易等不同的方向。那么,在目前不断变化的中国资本市场,什么投资方向迫切需要我们深入探索。笔者认为,量化投资作为中国市场的新兴投资方法,正在引来越来越多的关注。
中国投资者对数量化投资,虽不陌生,却仍懵懂。量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法,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,用数量模型验证及固化这些规律和策略,然后严格执行已固化的策略来指导投资,以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。量化交易主要运用数学公式来构建模型,经过大量数据来判断将来价格走势,并且由程序进行择机选股的一种方式。它的选股而十分广泛,覆盖面达到上百只甚至上千只股票,并且能够排除迫涨杀跌等人为因素,纪律性很强。
“量化交易”有着两层含义:一是从狭义上来讲,是指量化交易的内容,将交易条件转变成为程序,自动下单;二是从广义上来讲,是指系统交易方法,就是一个整合的交易系统。即为根据一系列交易条件,智能化辅助决策体系,将丰富的从业经验与交易条件相结合,在交易过程管理好风险控制。
量化交易至少应该包括五个方面的要素:
(1)买入和卖出的信号系统。
(2)牛市还是熊市的方向指引,比如用200天移动平均线分辨熊市中系统风险的规避。
(3)头寸管理以及资金管理。
(4)风险控制,运用信号源来确定止损位置,利用资产曲线和权益曲线来加以判定和管理。
(5)投资组合,不一样的投资品种、不相同的交易系统(不同功能和参数,有快有慢)以及不相同时间周期组合,现分散组合,让交易账户波动更加稳定。
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方法,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。在此,以统计套利和算法交易为例进行阐述。
1、统计套利
统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利,是一种风险套利,其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。
统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种,再找出每一对投资品种的长期均衡关系(协整关系),当某一对品种的价差(协整方程的残差)偏离到一定程度时开始建仓,买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种,等价差回归均衡后获利了结。
股指期货对冲是统计套利较常采用的一种操作策略,即利用不同国家、地区或行业的指数相关性,同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下,各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强,从而容易导致股指系统性风险的产生,因此,对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。
2、算法交易
算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易,是指通过设计算法,利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中,程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格,甚至包括最后需要成交的资产数量。
“量化交易”有着两层含义:一是从狭义上来讲,是指量化交易的内容,将交易条件转变成为程序,自动下单;二是从广义上来讲,是指系统交易方法,就是一个整合的交易系统。
【拓展资料】
一、量化交易主要运用数学公式来构建模型,经过大量数据来判断将来价格走势,并且由程序进行择机选股的一种方式。它的选股而十分广泛,覆盖面达到上百只甚至上千只股票,并且能够排除迫涨杀跌等人为因素,纪律性很强。
二、“量化交易”有着两层含义:一是从狭义上来讲,是指量化交易的内容,将交易条件转变成为程序,自动下单;二是从广义上来讲,是指系统交易方法,就是一个整合的交易系统。即为根据一系列交易条件,智能化辅助决策体系,将丰富的从业经验与交易条件相结合,在交易过程管理好风险控制。
三、量化交易至少应该包括五个方面的要素:
(1)买入和卖出的信号系统。
(2)牛市还是熊市的方向指引,比如用200天移动平均线分辨熊市中系统风险的规避。
(3)头寸管理以及资金管理。
(4)风险控制,运用信号源来确定止损位置,利用资产曲线和权益曲线来加以判定和管理。
(5)投资组合,不一样的投资品种、不相同的交易系统(不同功能和参数,有快有慢)以及四、不相同时间周期组合,现分散组合,让交易账户波动更加稳定。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。
五、首先,从全球市场的参与主体来看,按照管理资产的规模,2018年全球排名前六位中的五家资管机构,都是依靠计算机技术来开展投资决策,而且进入2019年由量化及程序化交易所管理的资金规模进一步扩大。
六、其次,全球超70%的资金交易用计算机或者程序进行,其中一半是由量化或者程序化的管理人来操盘。在国外招聘网站搜索金融工程师(包括量化、数据科学等关键词)会出现超过33万个相关岗位。
七、第三、从高校的培养方向来看,已有超过450所美国大学设置了金融工程专业,每年相关专业毕业生达到1.5万人,市场需求与毕业生数量的差距显著,因此数据科学、计算机科学、会计以及相关STEM(基础科学)学生毕业后进入金融行业从事量化分析和应用开发的相关工作。
八、国内市场,目前国内量化投资规模大概是3500到4000亿人民币,其中公募基金1200亿,其余为私募量化基金,数量达300多家,占比3%(私募管理人共9000多家),金额在2000亿左右。中国证券基金的整体规模超过16万亿,其中公募14万亿,私募2.4万亿,乐观估计,量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%,在公募证券基金占比不到1%,在私募证券基金占比5%左右,相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资,国内未来的增长空间巨大。
九、量化交易特点,编辑,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。
十、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。
量化交易指以先进的数学模型替代人为的主观判断。量化交易与程序化交易在性质、特点、发展趋势上有所不同。
一、性质不同
1、量化交易: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。
2、程序化交易:把可量化的分析方法,用计算机编成交易策略进行自动下单交易,程序化交易是量化交易的一部分,或者是某些量化交易的进一步升级。
二、特点不同
1、量化交易:
(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”。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;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;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。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;依靠组合资产取胜,而不是单个资产取胜。
2、程序化交易:程序化交易的操作方式不求绩效第一、不求赚取夸张利润,只求长期稳健的获利,于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作,年获利率可保持在一定水准之上。
三、发展趋势不同
1、量化交易:量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%,在公募证券基金占比不到1%,在私募证券基金占比5%左右,相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资,国内未来的增长空间巨大。
2、程序化交易:国内市场的T+1交割制度使得大量日内交易策略不能得以实施,高频交易策略更是无从谈起。除此以外,股票市场不允许卖空、缺乏做市商制度、可供交易的产品简单、交易指令不够完善等,都不利于程序化交易策略的开展。
以上内容参考:百度百科-量化交易
以上内容参考:百度百科-程序化交易
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评论
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