量化投资现状和未来.pptx
量化投资研究方法 ppt课件
定量行业模型建议短期超配行业
持有期和观测期均为一个月的动量反转效应
35%
近1月收益
近6月收益
1月动量
6月反转 1.00 350%
30%
0.95
0.90 300%
25%
0.85 250%
20%
0.80
0.75 200%
15% 10%
0.70 0.65
150%
5%
0.60 100%
0.55
0%
0.50 50%
周期 非周期 上/中/下游
动量反转
短期
中期
长期
PPT课件
1515
3.3 行业选择：业绩驱动+估值回复+动量反转
结果回溯：
66.7%的月份配对 66%以上行业。
长期看能配好 57.8%的行业。
060823 10%
8%
6%
061123
定量组合的历史配置情况
070523 070823 071123 080523 080825
波动率增大时，风险担忧扩大，不利于小盘股
工业增加值
当工业增加值显著回升时，大盘股方被关注
CPI
上升的通涨带来货币紧缩，此时，大盘股表现相对更好一些。
M1增速
银根收紧更不利于小盘股
流动比率（M1/M2）
下降的M1/M2更不利于小盘股
短期利率（3个月）
贷款成本下降时，对于小盘股更有利
风格指针的值通过加权计算各项指标而得到
081124
090430
090831
超配情况：
4%
08年11月耐用消 2%
费/能源/原材料
0%
09年4月金融地产 /能源
量化投资发展及我国现状分析
量化投资发展及我国现状分析【摘要】量化投资是一种通过数学模型和统计分析来进行投资决策的方法，在全球范围内逐渐得到广泛应用。
本文从量化投资的概念、发展趋势和我国现状入手，探讨了量化投资技术和工具的应用以及对投资者的影响。
同时也分析了我国量化投资市场的特点、发展阶段和面临的挑战。
通过对量化投资对资本市场的发展意义、我国量化投资的发展前景以及加强监管的建议进行总结，可以看出量化投资对于提高资本市场的效率和透明度具有重要意义，同时我国量化投资市场仍面临着监管不足、数据质量等挑战。
加强监管和技术应用，将有助于推动我国量化投资市场的健康发展。
【关键词】关键词：量化投资，发展趋势，现状，技术工具，投资者影响，市场特点，发展阶段，挑战，发展意义，前景，监管建议。
1. 引言1.1 量化投资的概念量化投资是一种利用数学、统计学和计算机技术进行投资决策的策略。
它通过系统性的分析历史数据，利用数学模型和算法来识别投资机会，从而实现投资组合的优化和风险管理。
量化投资的核心理念是基于数据和规则，排除主观判断和情绪因素，从而提高投资的效率和准确性。
量化投资的发展始于上个世纪，随着计算机技术和数据处理能力的不断提升，量化投资得到了更广泛的应用和认可。
目前，全球范围内有许多专门从事量化投资的机构和团队，其投资规模和影响力不断扩大。
在我国，量化投资也逐渐引起了投资者和监管部门的关注。
随着金融科技的快速发展，越来越多的公司和投资者开始尝试将量化技术应用到投资决策中。
虽然我国量化投资市场仍处于起步阶段，但随着监管环境的不断完善和投资者的认知提高，量化投资有望在未来取得更大的发展。
1.2 量化投资的发展趋势1. 数据科学的兴起：随着大数据和人工智能技术的普及，量化投资正逐渐向数据科学领域靠拢，采用更加先进的算法和模型来挖掘市场中的规律和机会。
2. 高频交易技术的发展：高频交易作为量化投资的一个重要分支，依靠快速的计算和执行能力实现对市场波动的敏锐捕捉和快速交易，对市场价格的形成和稳定产生了重大影响。
量化投资发展及我国现状分析
量化投资发展及我国现状分析【摘要】本文主要介绍了量化投资发展及我国现状的分析。
在文章首先解释了量化投资的概念，接着介绍了我国量化投资的起步情况，并阐明了本文的目的及意义。
在分析了量化投资的基本原理、国际量化投资发展现状以及我国量化投资发展现状，同时探讨了我国量化投资面临的挑战和发展前景。
在提出了我国量化投资的未来发展方向，给出了推动我国量化投资发展的建议，并对全文进行了总结。
通过本文的分析，可以更全面地了解量化投资在我国的发展现状，为我国量化投资的进一步发展提供参考和建议。
【关键词】量化投资、发展、我国、基本原理、国际发展、现状分析、挑战、发展前景、未来发展方向、建议、总结1. 引言1.1 量化投资的概念量化投资是指利用数学模型和大规模数据进行投资决策的一种投资方式。
量化投资通过对历史数据和市场走势的分析，建立模型预测未来市场走势，从而提高投资决策的准确性和效率。
量化投资依靠计算机算法和统计学方法，通过程序化交易进行买卖操作，减少人为情绪干扰，实现规模化操作。
量化投资的兴起，源于信息技术和金融市场的发展。
随着数据量的爆发性增长和计算能力的提升，量化投资逐渐成为投资界的热门话题。
量化投资逐渐被广泛运用于股票、期货、外汇等金融市场，成为投资者获取超额收益的重要手段。
在我国，量化投资起步较晚，但发展态势迅猛。
随着金融科技的兴起和监管政策的支持，我国量化投资行业逐渐壮大，吸引了越来越多的资本和人才投入。
未来，我国量化投资有望成为金融市场的重要力量，推动金融市场的发展和稳定。
1.2 我国量化投资的起步情况我国量化投资的起步情况可以追溯到2000年左右，当时国内的金融市场还处于初级阶段，投资者主要依靠经验和直觉进行投资决策。
随着信息技术的发展和金融市场的完善，我国的量化投资开始逐渐兴起。
最早采用量化投资策略的是一些私募基金和券商资管产品，它们利用数学模型和算法来分析数据、识别交易信号，从而实现系统化、自动化的投资。
大数据背景下的量化投资：现状与趋势
大数据背景下的量化投资：现状与趋势1. 大数据时代中的量化投资：优势与特点1.1 从“小数据”到“大数据”随着计算机和互联网的普及，人类已经从小数据时代正式迈入大数据时代：大数据出现在我们生活中的各个方面，它涉及很多学科或领域，例如金融经济、医疗卫生、基因组学、物理天文、政治、教育、工业、等等。
现在人们都知道大数据有用，那么，为什么有用呢？这就需要首先知道什么是“小数据”、什么是“大数据”。
下面我通过举例来简要说明。
首先，何为“小数据”? 在上世纪90年代初——互联网普及之前，我从新华书店购买一套《十万个为什么》（第四版）。
营业员在他的帐薄上能够记录的数据是：书名、购买数量、价格等。
这些数据诚然有用，但是，用途有限，所以，我们这里不妨把它们称为“小数据”。
然而，时至今日，我从当当网上购买一套《十万个为什么》（第六版），当当网的销售系统能够记录的数据，不仅有书名、购买数量和价格，还可以有很多，例如，因为我是通过我的帐号在线购买这本书的，那么，我的身份信息（如：性别、年龄、学历等）都变成了当当网销售系统记录的数据——而且这些记录都是由计算机瞬时完成的。
可见，与先前的小数据相比，这些数据是多维的，这就使得它们也就变得更为有用。
例如，因为我购买的《十万个为什么》（第六版）属于科普读物，当当网的系统就会自动推荐一些旁的科普读物给我，并同时结合我的博士学历，可能会同时推荐一些较为专业的书籍给我。
这是因为，这个推荐系统本身就是基于系统掌握的所有数据，这些数据正属于大数据。
可以想象，它们的用途远远超过“小数据”。
当然，我这里举的例子仅仅是以网络销售作为一个特例介绍的，事实上，大数据的价值覆盖的范围远过于此——其常常超出人们的想象。
例如，针对手机信号的集体异常（如集体震荡等），科学家可以立即推知某个地方正在发生着地震；当新电影刚刚入市，科学家可以针对微博上影迷的转发规律来推知该电影未来的票房收入；等等。
这些应用很奇妙，与人们的生活密切相关，显然，它们是基于先前的小数据无法实现的。
量化投资研究PPT.ppt
QUANTITATIVE INVESTMENT
DIRECTORY 目录
01 量化投资解读 02 行业发展状况 03 量化投资模块建立
的必要性
04 量化投资模块的建
立
01
一、量化投资解读
1 .量化投资的定义 2 .量化投资的特点 3 .量化投资的应用 4 .量化投资与传统 投资的区别
马可维茨提出了资产组合 选择理论，最早采用风险 资产的期望收益率和用方 差代表的风险来研究资产 组合选择问题。资本资产 定价模型提出系统风险和 非系统风险，用贝塔系数 来衡量系统风险的大小， 并对非系统风险则“不能 把所有鸡蛋放在一只篮子 里”。
第四阶段：量 化投资高速发 展（2000年至今）
量化投资高速发展：2016 年数据统计显示，量化科 技在国外的理财产品管理 规模已达到了3.2万亿美 元，而通过计算机和数字 模型进行下单和下达指令 的比例达到了惊人56%。 量化投资基本实现了从最 初的技术分析手段，逐渐 发展演变为如今有金融理 论支撑的金融设计工具， 以计算机程序算法主导的 高频交易。
股指期货套利：指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指
期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同（但相近）类别股票 指数合约交易，以赚取差价的行为，主要分为期现套利和跨期套利两种。
统计套利：利用证券价格的历史统计规律进行套利，在方法上可以分为
两类，一类是利用股票的收益率序列建模，称之为β中性策略；另一类是利用 股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。
量化投资运用计算机技术快速处理大量数 据，对其进行辨别、分析、找出数据之间 的关联并做出投资决策，大大减少了人工 工作量，提高了投资决策效率。
量化交易在中国市场的现状与发展趋势
量化交易在中国市场的现状与发展趋势随着科技进步和金融市场的不断发展，越来越多的投资者开始关注量化交易。
量化交易，简单来说，就是使用预先设定好的规则和算法，通过计算机程序进行交易。
这种交易方式在外国市场已经得到广泛应用，但在中国市场的发展还相对较为缓慢。
本文就量化交易在中国市场的现状和未来发展趋势进行探讨。
一、中国市场的现状目前，中国市场的量化交易还处于起步阶段。
与日本、美国、欧洲等市场相比，中国的量化交易市场规模还比较小。
在中国，机构量化交易的探索和发展已经开始了，但公募基金量化投资的数量还不多。
在具体的应用方面，以场内交易市场为例，目前主要有两种量化交易策略，一种是基于技术分析的，另一种是基于基本面分析的。
前者包括移动平均、RSI等技术分析指标，后者则包括基本面指标、资产负债表等基本面变量。
这些指标能够帮助投资者制定交易策略，但目前的应用还相对较为有限。
另外，目前在中国，量化交易还存在一些问题，如数据诚信问题、风险控制问题等。
这些问题都需要通过技术手段和监管手段得到解决，并逐步完善市场的相关制度和规则。
二、发展趋势尽管中国市场的量化交易相对较为滞后，但随着国内金融市场的逐步开放以及科技手段的不断进步，未来量化交易在中国市场的发展仍有很大潜力。
首先，在技术手段方面，随着人工智能和大数据技术的不断发展，越来越多的数据可以用于量化分析，这将有助于提高交易的准确性和效率，并扩大量化交易的适用范围。
其次，在制度和规则上，监管部门需要加强对量化交易的监管和控制，确保量化交易的合法性和诚信性。
此外，行业协会和机构也可以通过共同制定行业标准和规范来推动量化交易发展。
最后，在投资者教育方面，需要向投资者介绍量化交易的基本理念和方法，并引导投资者正确使用量化交易工具。
这有助于提高投资者的风险意识和市场素养，促进量化交易在中国市场的发展。
三、结论量化交易在中国市场的应用和发展仍处于初级阶段，但未来有广阔的发展前景。
中国量化投资的现状和未来
现实应用中，量化投资往往与基本面投资、技术分析有机结合
量化投资是以定量化方法进行投资的各种技术综合
引言：什么是“量化投资”
量化投资的特点
科学验证：对不同的投资思想分布建立模型，以验证投资思想是否 长期有效。即采用长期历史数据和大量股票进行研究，最终采用在多 数情况适用的模型。
纪律特性：量化模型是人为设定，但投资决策却由模型决定，具体 交易单由模型 产生。避免在个股交易是受制于人性的弱点。
系统特性：建立资产配置、行业选择、精选个股等多层次的量化模 型；从宏观周期、市场结构、估值、成长等多角度进行分析；海量的 数据获取和处理
套利思想：寻找“估值洼地”，全面、系统的扫描错误定价、错估 估值的投资品
量化投资举例—股指期货套利之期现套利
期现套利 当股指期货与现货之间的价差暂时性超出“无套利区间”
时，投资者可以通过买入价格低估资产，卖出价格高估资产，待期、 现货价差恢复到正常水平时，再通过相反操作获利了结。 期限套利分类： ➢ 正向套利：当期货价格被高估，交易者通过卖出股指期货，
同时买入对应的现货所进行的套利交易。 ➢ 反向套利：当期货价格被低估，交易者通过买入股指期货，
实施套利操作： 当日收盘前买入一揽子沪深300的股票组合，市值 2896*300=86.88万；卖出1手IF1005股指期货合约保证金（20%的保证金率）为： 2967 *300*20%=17.802万。 投入总资金86.88+17.802=104.682万。
市场追踪：2010年5月21日收市前，沪深300指数期货合约IF1005到期交割，收 市前指数价格为2726点，而IF1005收盘价为2750，期货和现货价格收敛。
引言：什么是“量化投资”
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，
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时卖出对应的现货所进行的套利交易。
量化投资举例—股指期货套利之期现套利
案例： 2010年5月6日，深300指数收盘价为2896点，到期日为5月21号的沪深 300指数股指期货1005合约的价格为2967点，假设该日市场上无风险利率为 4.8%，预计2010年沪深300指数成分股年平均分红率为2.75%。
量化投资举例—Graham基本面量化选股
如下图所示，可以看到，运用Graham基本面量化选股取得了明显 优于市场的超额收益
候选因子
模型验证
因子有效性 检验
选股
冗余因子剔 除
综合评分模 型构建
量化投资举例—股指期货套利之期现套利
期现套利 当股指期货与现货之间的价差暂时性超出“无套利区间”时，
投资者可以通过买入价格低估资产，卖出价格高估资产，待期、现 货价差恢复到正常水平时，再通过相反操作获利了结。 期限套利分类： ➢ 正向套利：当期货价格被高估，交易者通过卖出股指期货，同
量化投资 詹姆斯·西蒙斯
依据模型
传统投资 沃伦·巴菲特 依据人的经验与判断
信息来源 海量数据以及多层次多方面的因素 （定量分析）
基本面及宏观经济 （定性分析）
投资风格 投资标的
投资周期偏向短期 分散化
投资周期偏向长期 投资于某一只或少量股票
风险处理 在风险最小化前提下实现收益最大 化
风险考虑不周全
投资策略
量化投资是一种方法论
现实应用中，量化投资往往与基本面投资、技术分析有机结合
量化投资是以定量化方法进行投资的各种技术综合
量化投资的特点
科学验证：对不同的投资思想分布建立模型，以验证投资思想是否 长期有效。即采用长期历史数据和大量股票进行研究，最终采用在 多数情况适用的模型。
纪律特性：量化模型是人为设定，但投资决策却由模型决定，具体 交易单由模型 产生。避免在பைடு நூலகம்股交易是受制于人性的弱点。
再平衡 定期或者不定期进行再平衡，可以提 高投资收益
数据化 预测模型 构建模型 再平衡
量化投资的一般步骤
以多因子量化选股为例
量化投资的前提是构建出优 秀的量化选股策略
基本过程包括：候选因子→ 因子有效性检验→冗余因子 剔除→综合评分模型构建→ 选股→模型验证
投资是长期的，因此策略也 是需要进行动态地调整
实施套利操作： 当日收盘前买入一揽子沪深300的股票组合，市值 2896*300=86.88万；卖出1手IF1005股指期货合约保证金（20%的保证金率）为： 2967 *300*20%=17.802万。 投入总资金86.88+17.802=104.682万。
市场追踪：2010年5月21日收市前，沪深300指数期货合约IF1005到期交割，收 市前指数价格为2726点，而IF1005收盘价为2750，期货和现货价格收敛。
量化投资与传统投资的区别
主动型投资策略
传统主动型投资 策略
量化投资策略
被动型投资策略
依靠投资者经 验判断试图战 胜市场获取超
额收益
建立量化模型 并依靠计算机 实现策略以战 胜市场获取超
额收益
无法获得超越 市场的收益
量化投资的应用 量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，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、算法交易，资产配置，风险控 制等。
投资策略 量化选股
量化择时 股指期货套利
商品期货套利
统计套利 算法交易
简介
利用数量化的方法选择股票组合，包括基本面和市场行为 量化选股
通过对各宏微观指标的量化分析判断大势走势
利用股指期货市场存在的不合理价格，实现期限、跨期套 利等
利用商品期货市场存在的不合理价格，实现期限、跨期、 跨市场、跨品种套利等
中国量化投资的现状和未来
量化投资简洁 国外量化投资的兴起和发展 国内量化投资国内发展现状 量化投资实践 量化投资未来发展
引言：什么是“量化投资”
背景：数量化投资在全球市场的现状
量化投资的定义
“通过信息和个人判断（using information and judgment）来管理资 产为基金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。” ——Fabozzi《Challenges In Quantitative Equity Management》
量化投资举例—Graham基本面量化选股
Graham选股思想的量化实证：基本面量化选股策略 ➢ 上市3年以上 ➢ 连续三年分红 ➢ EPS最近两年平均值除以往前推第四年第五年的平均值的值>1.3 ➢ 最近12个月营业收入大于10亿 ➢ 流动比率>1 ➢ PE<25 ➢ PE*PB<50 ➢ 权益债务比>1 ➢ 长期负债比流动资产少
利用证券价格的历史统计规律构建资产组合
通过计算机程序发出交易指令，TWAP、VWAP为代表
量化投资的一般步骤
量化投资一般步骤 数据化->预测模型->构建组合->再平衡
数据化 主要任务是把不可观测的变量数据化， 例如风险情绪
预测模型 选择合适的模型预测收益和风险
构建组合 根据预测结果按照规则选择对象构建 组合
系统特性：建立资产配置、行业选择、精选个股等多层次的量化模 型；从宏观周期、市场结构、估值、成长等多角度进行分析；海量 的数据获取和处理
套利思想：寻找“估值洼地”，全面、系统的扫描错误定价、错估 估值的投资品
概率思想：挖掘并利用可能重复的历史，依靠一组投资产品取胜
量化投资与传统投资的区别
代表人物 分析方法
量化投资举例—股指期货套利之期现套利
结束套利: 2010年5月21日收盘前，以2726点价格卖出一揽子沪深300
的股票组合，市值:2768*300=81.78万；并以2750点的价格平仓 IF1005空头头寸，结束全部套利交易。
盈亏统计： ➢ 卖出一揽子沪深300股票组合亏损：86.88-81.78=5.1万 ➢ 平仓获利：（2967-2750）*300=6.51万 ➢ 盈亏相抵后，总利润：6.51-5.1=1.41万 ➢ 盈利率：1.41/104.682=1.35% ➢ 半个月时间获得1.35%，相当于年化收益32%。