数量化投资理论与技术
资产配置视角下数量化技术的应用与实践
复苏 2001Q1-2002Q1 2001Q2-2002Q4 2003Q1-2003Q3 2003Q4-2004Q3 2004Q4-2006Q3 2006Q4-2008Q2 2008Q3-2009Q4 2010Q1-2010Q3 2010Q4-2011Q3 2011Q4 2012Q1-2012Q2 股票
期或动态配置。
战术资产配置：主要关注资产的选择与择时。
1、资产配置基本逻辑
1、资产配置基本逻辑
此处利用滤波方法得到潜在产出与潜在通胀，并 计算得到产出缺口和通胀缺口，以此为依据划分经济 状态，来配置资产。
复苏 滞胀 衰退 衰退 过热 衰退 复 苏 过 热复 苏 衰退 衰退
是什么原因导致2007年-2008年出现罕见的 通胀缺口峰值呢？
粗略测算，持仓时间在30 天左右的，当月合约与沪深3 00套利成本在15-20点，随着 到期日临近，套利成本线递
剩余期限 期货手续费 现货手续费 现货冲击成本 期货冲击成本 跟踪误差 漂移成本 期货保证金水平 融券保证金水平
一年期存款利率 6、7月份0.75%/4，5、8、9月份0.1%， 其余6个月忽略不计 根据不同交割期的股指期货确定（注意转化时 间（剩余交易日数/360）） 交易所0.005%，期货公司最多0.01% 香港经纪佣金1%（0.25%），证监会、交易所 分别0.004%，0.005%；国内经手费0.011%，证 管费0.004%，印花税0.1% 台湾现货市场经验值
4. 基金数量化投资应用与实践
5. 期货数量化投资应用与实践
6. 结论
5、期货数量化投资应用与实践
期货数量化投资策略主要围绕投机、套利和套保来展开。 投机，重点掌握趋势跟随和资金仓位控制策略； 套利，主要有期现套利、跨期套利和跨品种套利； 套保，主要有买保和卖保，通常要结合实际的资金运营特征。
新兴投资方法——数量化投资
数量化投资 （ 以下简称量化投 资）作 为一种新兴 的投 资方法 出现 于 ２ ０世纪 ５ Ｏ 年代 ，千禧年后蓬勃发展 ，截 至 ２ ０ ０ ８ 年 ，该类投资基金 占美 国证券市场份额 的３ ０ ％。 近年来 ，量化投资在 中国渐渐引起重视 ，光大保德信 基金、上投摩 根基金 、嘉实基金 、中海基金 、长盛基金 、华商基金和 富国基金等 ，先 后推出了 自己的量化基金产品 。不少基金公司国内外广揽数量化 投资人 才 ，一股 “ 量化基金 ” 的热潮悄然掀起 。 正如定性投资的偶像 巴菲特一样 ，量化投资领域的传奇人 物为詹姆 斯 ・西蒙斯 。据统计 ，詹姆 斯 ・西 蒙斯 管理 的大 奖章 基金从 １ ９ ８ ９到 ２ ０ ０ ６年的平均年收益率高达 ３ ８ ．５ ％ ，净 回报率超过股神 巴菲特 （ 他以 连续 ３ ２年保 持战胜 市场的纪录 ，过去 ２ ０年平 均年 回报 达到 ２ ０ ％） ，即 使在 ２ ０ ０ ７ 年次债危机爆发 当年 ，该 基金 回报都高 达 ８ ５ ％ ，西蒙斯 也 因 此被誉为 “ 最赚 钱基 金经理 ” ，“ 最聪 明亿万富翁 ” 。与 巴菲特的 “ 价值 投资” 不同 ，西蒙斯依 靠数学模 型 和计算机 管理 着 自己旗下 的 巨额基 金 ，他称 自己为 “ 模 型先生” 。西蒙 斯几 乎从 不雇 用华 尔街 的分 析师 ， 他的文艺复兴科技公司里坐满 了数学和 自然科学的博士 。用数 学模型捕 捉市场机会 ，由计算机做 出交 易决策 ，是 这位超 级投资 者成功 的秘诀 。 （ 上 海金融学院国际金融研 究院 鹿长余 ） 截至 ２ ０ ０ ９年 ６月 ３ ０ 日，中国定量投资规模总量大约 １ ８ ７亿元 ，在 全部基金管理规模中 占比仅 ０ ．６ ％ 。可 以说量化投资在 中国 目 前还是一 块需要开垦的处女地 。可以预期的是 。量化投资在 中国发展前景广阔。 什么是量化投资呢？ “ 通 过信 息和个 人判 断 （ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｊ ｕ ｄ ｇ ｍ ｅ ｎ ｔ ）来管理资产为基本面投资或者传统投资 ，如果遵循 固定规则 ， 由计算 机 模 型 产 生 投 资 决 策 则 可 被 视 为 数 量 化 投 资 。 ”——Ｆ ａ ｂ ｏ ｚ ｚ ｉ （ Ｃ ｈ ａ ｌ ｌ ｅ ｎ ｇ ｅ ｓ Ｉ ｎ Ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｅ ｑ ｕ ｉ ｔ ｙ Ｍ ａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ） 与传统投资相 比，量化投资的优越性主要来 自两个方 面 ：其一 ，现 代 投资组合理论 强调通过多元 化投资组合消除非系统性风 险，以实现降 低 风险的作用。但实际上由于人的视野和精 力都相对有限 ，基金 经理或 研 究员不可能进行大范围的股票甄选 和高频率的验证测算 ，形成 的投资 策略得不到宽度 、广度上的肯定 ，难免形成一孔之见。靠人力甄 选得到 的投资组合很难达到最优化配置 ，无法确保在风险管理和利润追 求上 的 投资 目 标 。而量化投资的视角更广，借助计算机 高效、准确地处理海量信 息， 更广泛地寻找和验证投资机会，消除投资组合配置 的局限性。其二 ， 行 为金融学认为 ， 投资者是不理性的。任何—个投资个体的判断与决策过程都 会不同程度地受到认知、情绪、意志等各种心理因素的影响。基金经理和投 资研究员在一段时间跟踪某只股票之后 ，由于时刻关心股 价的表 现和基 本 面的变动 ，可能出现不同程度的情感依赖 ，“ 和股票谈起恋 爱” 。即使 出现了下跌 趋势 ，也可能因为过度 自 信 、抵 制心理 等不理性 的分 析出发 点 而导致投 资、荐 股时的行为偏 差。而量化 投资依靠计 算机配置 投资组 合 ，克服了人性 弱点 ，使 投资决策更科 学、更 理性 。 简单 的说 ，量化投资是快速高效、客观理性、个 股与组合并 重、收 益与风险并重的投资方 法。 量化投 资的一 般步骤 如下 ： 数据化模 型构建组合 １ 、 数据化 ：主要任务是把众 多纷 繁复 杂的数 据整理 分类 归纳成 有 用 的数据 ； ２ 、 建立模型 ：给定一 个策 略 ，选 择合 适 的模 型预 测 收益 与风 险 ， 选择最好 的策略建立模 型； ３ 、 构建组合 ：根据预测结果按照规则选择对象构建组合 ；
量化投资理论基础概述
量化投资理论基础概述【摘要】量化投资是一种基于数学模型和统计分析的投资方法。
本文首先介绍了量化投资的定义，即通过数据和算法来做出投资决策。
接着探讨了量化投资的历史发展，从简单的技术指标到复杂的机器学习模型。
然后阐述了量化投资的基本原理，包括市场有效性和行为金融学观点。
接下来分析了量化投资策略的分类，如均值回归、趋势跟踪等。
最后总结了量化投资的优势，包括系统化、纪律性和高效性。
通过对这些内容的讨论，读者可以对量化投资的理论基础有一个清晰的概念。
【关键词】量化投资、理论、基础、概述、定义、历史发展、基本原理、策略分类、优势1. 引言1.1 量化投资理论基础概述量化投资是指利用数学、统计学、计算机编程等量化技术，通过系统化的模型和策略来进行投资的方法。
它的核心理念是通过对市场数据的分析和建模，利用严谨、科学的方法来进行投资决策，从而实现风险控制和收益最大化。
量化投资的历史可以追溯到上世纪50年代，当时学者们开始尝试利用数学模型来分析股票市场。
随着计算机技术的发展，量化投资逐渐成为投资界的主流方法之一。
近年来，随着大数据、人工智能等技术的蓬勃发展，量化投资的应用范围和效果也得到了进一步提升。
量化投资的基本原理包括建立数学模型预测市场走势、制定交易策略并执行、严格控制风险等。
量化投资策略可以根据市场行为、因子模型、技术分析等进行分类，常见的策略包括趋势跟随、套利、统计套利等。
量化投资相比于传统的基本面分析和技术分析具有很多优势，包括系统性、纪律性强、能有效控制风险、能够快速执行交易等。
越来越多的机构投资者和个人投资者开始将量化投资引入他们的投资组合中，以获取更稳定和长期的投资收益。
2. 正文2.1 量化投资的定义量化投资是一种通过数学、统计学和计算机技术来进行投资决策的方法。
它的核心理念是利用大量数据和复杂算法来识别交易机会和管理风险，以实现超越市场平均水平的投资收益。
量化投资的定义可以简单概括为利用定量模型和自动化计算来进行投资决策，以提高投资效率和盈利能力。
量化投资：策略与技术
量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。
目录分析
0 1
第1章量化 投资概念
0 2
第2章量化 选股
0 3
第3章量化 择时
0 4
第4章股指 期货套利
0 6
第6章统计 套利
0 5
第5章商品 期货套利
第8章算法交易
量化投资：策略与技术
读书笔记模板
01 思维导图
03 读书笔记 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 精彩摘录 06 作者介绍
思维导图
关键字分析思维导图
套利
期货
理论
系统
第章
资金
交易平台
技术
Hale Waihona Puke 量化策略 套利分析
策略
基本概念
内容
趋势
追踪
交易
市场
内容摘要
本书是有关量化投资策略的著作，首先介绍了量化投资大师西蒙斯的传奇故事（连续20年，每年赚60%）； 然后用60多个案例介绍了量化投资的各个方面的内容，主要分为策略篇与理论篇两部分，策略篇主要包括：量化 选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易和资产配置等。理论篇主要包 括：人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论、随机过程及IT技术等；最后介绍了作者开发的DAlpha量化对冲交易系统，该系统全球市场验证显示具有长期稳健的收益率。
15.1基本概念 15.2主要内容 15.3灰色马尔可夫链股市预测
16.1数据仓库技术 16.2编程语言
17.1万德中国金融数据库 17.2文华财经：程序化交易平台 17.3交易开拓者：期货自动交易平台 17.4大连交易所套利指令 17.5 MT5：外汇自动交易平台
量化投资模式应用探讨
量化投资模式应用探讨量化投资注重数理分析与逻辑推导，不依赖主观判定形成交易决策，当模型思想来源于投资者市场体会，基于历史数据所作的几率统计，也可以是技术指标，甚至基本面分析，只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。
目前，对于量化基金的定义有四种：Bloomberg认为量化基金因使用数量化投资方法而得名，量化基金通过数理统计分析，选择那些未来回报可能会超越基准的证券进行投资，以期获取超越指数基金的收益；Lipper所定义的量化基金是指投资者在投资决策上较多的依赖于数量化的方法而不仅仅是定性的方法，也就是说量化基金较少考虑公司的具体商业操作，而更多的考虑公司股票在市场上的表现；Forbes旗下的Investopedia则认为基于量化方法选股的基金即为量化基金；Profitfund认为量化基金通常会对市场行为建立计算机化的统计模型，基于数理统计分析对组合进行管理。
从上述定义可以看出，Bloomberg和Lipper的定义相对比较广义，只是强调在投资的过程中使用数量化方法；而Investopedia和Profitfund的定义相对狭义，除了强调投资过程中使用数量化方法外，还强调投资决策是定量化的。
好买认为在投资过程中使用数量化方法的基金即为量化基金。
数量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，体现到具体的模型中，让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪；相对于传统投资方式来说，具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点。
量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括估值与选股、资产配置与组合优化、订单生成与交易执行、绩效评估和风险管理等，在各个环节都有不同的方法及量化模型：一、估值与选股估值：对上市公司进行估值是公司基本面分析的重要方法，在“价值投资”的基本逻辑下，可以通过对公司的估值判断二级市场股票价格的扭曲程度，继而找出价值被低估或高估的股票，作为投资决策的参考。
量化投资研究PPT
2020/8/16
量化投资
统计学
计算机技术
投资理念
量化投资解读
Quantitative investment interpretation
客观执行，避免情绪因素
量化投资运用模型对历史和当时市场上的 数据进行分析检测，模型一经检验合格投 入正式运行后，投资决策将交由计算机处 理，一般情况下拒绝人为的干预。
行业发展状况
Industry development status
国外发展状况
第一阶段：量 化投资的产生 （60年代）
第二阶段：量 化投资的兴起 （70-80年代）
第三阶段：量 化投资黄金十 年（90年代）
1967年，索普与希恩·卡 索夫合著《战胜市场：一 个科学的股票市场系统》， 该书是第一个精确的纯量 化投资策略，股票市场系 统可以正确地给可转换债 券定价（估值）。
客观
量化投资的特点
分散
标的选择分散多样化，靠概率取胜
一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来 重复的历史规律并且加以利用，这些历史规律 都是有较大概率获胜的策略。二是依靠筛选出 股票组合来取胜，而不是一个或几个股票取胜 ，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的 股票，而不是押宝到单个股票上。
支持大数据处理，提高决策效率
量化投资未来发展前景广阔
随着传统投资产品选股策略同质化程度日益增加，并且过度依赖于投资经理个人的主观判断，导致投资风险相对较高，在此背景下越来越多的基金、券商和私 募开始关注量化投资，未来若干年国内量化投资必将迎来蓬勃发展的阶段，这是源于：（1）量化投资在国外已经取得的成功经验；（2）国内基础衍生产品市
量化投资与传统投资的区别
量化投资
量化投资是由计算机自动产生交易策略的一种 投资方法，通过建立数学模型来实现交易理念，
如何利用量化分析进行股票的技术指标分析
如何利用量化分析进行股票的技术指标分析量化分析是一种基于大数据和统计模型的投资分析方法，它可以帮助投资者通过使用数学和统计工具来识别投资机会和规避风险。
在股票投资领域，量化分析可以应用于技术指标分析，以帮助投资者更好地理解市场趋势和价格动态。
本文将介绍如何利用量化分析进行股票的技术指标分析。
一、什么是技术指标分析技术指标是通过对股票价格和成交量等数据进行统计和计算，用以预测股票价格走势的工具。
技术指标分析基于市场波动和股票交易的规律，通过分析历史价格数据和成交量，以及计算价格走势的趋势线、移动平均线、相对强弱指标等方法，来辅助投资者做出投资决策。
二、数据收集和整理量化分析的关键在于数据的准确和完整。
投资者首先需要收集和整理所需的股票历史交易数据，包括股票价格、成交量等指标。
可以通过专业的金融数据库或者交易软件来获取这些数据。
数据的精确性和及时性对于技术指标分析至关重要，因此投资者要选择可靠的数据来源。
三、选择合适的技术指标在进行技术指标分析之前，投资者需要选择合适的技术指标。
常见的技术指标包括趋势指标、震荡指标和量能指标等。
趋势指标用于判断股票价格的长期走势，包括移动平均线、趋势线、MACD等；震荡指标用于判断股票价格的短期波动情况，包括相对强弱指标、随机指标等；量能指标用于衡量市场交易的活跃程度，包括成交量变异率、OBV等。
投资者可以根据自己的投资风格和交易目标选择合适的技术指标。
四、指标计算与图表分析在选择好技术指标之后，投资者需要对指标进行计算，并绘制相关的图表进行分析。
对于常见的技术指标，交易软件通常已经提供了相关的计算和图表绘制工具，投资者只需输入相应的参数和指标公式，即可得到计算结果和图表。
通过观察图表中的指标线和价格走势，投资者可以判断市场的买卖力量和趋势，进而做出投资决策。
五、量化模型的建立和测试量化分析也可以通过建立量化模型来进行技术指标分析。
量化模型是基于历史数据和统计模型构建的投资模型，通过对历史数据进行回测和验证，评估模型的有效性和稳定性。
量化投资经典TB公式入门课件
止损止盈设置通常用于控制买入和卖出的风险。止损设置是预设一个最大亏损值，当投资的证券价格下跌到这个 值时，系统会自动卖出，锁定亏损。止盈设置是预设一个盈利目标，当投资的证券价格上涨到这个值时，系统会 自动卖出，锁定盈利。
风险控制策略
总结词
风险控制策略是量化投资中不可或缺的一部 分，通过科学的风险评估和管理，降低投资 风险并提高投资回报的可持续性。
VS
详细描述
TB公式通过将股票价格趋势与一个经过 时间序列分析得出的趋势进行比较，来预 测股票价格的未来走势。该公式将股票价 格趋势视为一种类似于气压的趋势，而将 经过时间序列分析得出的趋势视为一种类 似于气温的趋势。通过比较这两种趋势， 可以得出股票价格的未来走势。
TB公式的应用场景
总结词
TB公式主要应用于股票市场，用于判断股票价格的未来走势 ，指导投资决策。
量化投资旨在通过严格的投资策略和科学的决策过程，降低风险并获得更高的投资 回报。
量化投资的优势
客观性
风险控制
量化投资以数据和模型为基础，减少了对 主观判断和人为干扰的依赖，提高了决策 的客观性和准确性。
通过建立严格的投资模型和风险管理机制 ，量化投资能够在一定程度上控制风险， 并降低投资组合的波动性。
基于TB公式的量化
04
策略设计
策略设计流程
01
02
03
04
明确投资目标
确定策略的投资目标，如收益 最大化、风险最小化等。
研究市场趋势
通过技术分析、基本面分析等 手段，研究市场趋势，为策略
设计提供依据。
设计交易策略
根据研究结果和市场趋势，设 计相应的交易策略，包括买入 卖出规则、止损止盈规则等。