量化投资研究PPT
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量化投资与程序化交易.
始，世界金融市场已经历了八百年的历史。 1611年阿姆斯特丹建立世界第一家证券交易所，1848年美国芝 加哥期货交易所成立，证券和期货交易进入有组织的集中交易 时代。 1974-1984年，纽约证交所借助信息技术的发展，完成交易电子 化进程，把古老的人工交易与现代的电子化交易结合起来。 19世纪80年代，美国已出现有记载的传统技术分析方法，但使 用并不普遍。 20世纪70年代起，由于计算机技术进步和应用的推动，需要大 量计算的技术分析方法相继问世。 20世纪80年代，应用各种技术分析方法，自动处理相关信息， 进行分析、决策和自动下达交易指令的各类商业性计算机交易 系统大量涌现，并在世界各地的金融交易中逐步得到推广应用。
4. 程序化交易的基本特点
程序化交易是一种在计算机和网络技术的支持下，瞬
间完成你预先设置好的组合交易指令的一种交易手段。 程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度，而 且可以帮助投资者在交易过程中避免受到情绪波动的 影响，实现理性投资。程序化交易系统的特点为： (1)以计算机数量化模型分析决策为基础。 (2)由计算机系统实时接收信息、处理信息、做出交易 决策并自动下单。
交易技术和方法得到迅速发展
大数据时代为金融量化分析 提供了有力的数据支持
金融程序化交易必须以特定的交易策略为依据
交易策略必须大量的量化模型分析为基础 量化模型分析必须有大量的金融数据作为支撑
大数据时代为金融量化分析提供了必须的丰富的基础
数据
2. 金融交易的发展趋势
从14世纪伦巴第商人对货币进行兑换，伦敦外汇市场的形成开
程序化交易与人工交易相比具有 以下优点：
（1）根据规则自动交易，有利于克服人性的弱点。
（2）可以突破人的生理极限，大幅提高投资效率并
量化投资中的伽马策略
实现个性化投资策略
03
量化投资可以通过对市场数据和投资者风险偏好的分析，制定
个性化的投资策略，满足不同投资者的需求。
量化投资的策略分类
阿尔法策略
主要通过市场预测、基本面分析和技术分析等手段获 取超额收益。
贝塔策略
通过跟踪市场指数或行业指数获取相对稳定的收益。
伽马策略
利用衍生品和其他金融工具对冲风险，获取稳定的绝 对收益。
风险控制措施
制定风险控制政策
根据风险评估结果，制定相应的风险控制政策，包括限制杠 杆、设置止损、调整投资组合等。这些政策需要根据市场环 境和策略需求进行动态调整。
实施风险控制措施
依据制定的风险控制政策，将措施落实到实际操作中。例如 ，设置止损单来控制可能的损失，或者调整投资组合以降低 风险。
风险监控与报告
参数优化
通过交叉验证和网格搜索等技术，寻找模型 参数的最优组合，提高模型的泛化能力。
策略回测
回测框架
选择合适的回测框架，如Python的Backtrader、Quantopian等， 实现策略回测和优化。
回测指标
通过计算各种指标如收益率、波动率、夏普比率等，评估策略的表 现和风险。
回测修正
根据回测结果修正策略，优化模型参数和交易成本等，提高策略的收 益风险比。
组合的伽马值，有效地控制了投资风险。
THANKS
感谢观看
量化投资不依赖于人的主观判断或经 验，而是通过数据和模型来指导投资 决策，具有科学性和客观性。
量化投资的优势
提高决策效率和准确性
01
量化投资通过数据和模型的分析，能够快速准确地评估投资机
会，提高决策效率和准确性。
降低人为干预和错误
量化投资-期现套利
中国银河证券股份有限公司中山营业部
套利的方式
常用的套利方法
基差套利
跨期套利
非对称套利
Alpha套利
中国银河证券股份有限公司中山营业部
基差套利
• 理论上，期货价格是商品未来的价格，现
货价格是商品目前的价格，按照经济学上 的同一价格理论，两者间的差距，即“基 差”（基差＝现货价格－期货价格）应该 等于该商品的持有成本。一旦基差与持有 成本偏离较大，就出现了期现套利的机会。
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Alpha套利
• Alpha套利的理论基础 • 威廉· 夏普的单因素模型：
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股市上涨时Alpha收益
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股市下跌时同样有alpha收益
• 股市下跌时同样有alpha收益
中国银河证券股份有限公司中山营业部
中国银河证券股份有限公司中山营业部
ETF套利与期现套利的混合运 用
• ETF套利
– 159901 – 159902 – 159903 – 510050 – 510180
• ETF套利成功，与期指没关系 • ETF套利失败，期指单止损
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阿尔法组合策略
• 股票组合构建
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超跌反弹策略
• 原理
– 回归
• 适用
– 快速杀跌 – 单边下跌
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热点题材策略
• 原理
– 热点会反复活跃
• 适用
– 全部适用
• 选取方法
– 根据市场阶段性热点或题材，选择相关个股组 成股票组合
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量化投资的研究方法与与风险管理
量化投资的研究方法与 与风险管理
2020年4月21日星期二
目录
量化投资研究的定位 量化投资：仓位与情绪监控 量化投资：行业配置与行业轮动 量化投资：大小盘风格轮动监测 量化投资：驱动因子及量化选股 量化投资：事件驱动交易
2
1.1 量化投资的思想就在你身边
量化投资强调纪律性、系统性和大概率事件 打个比方，漏斗Vs.筷子
投资者情绪水平指数Vs.未来一周涨跌幅
数据来源：中信证券数量化投资分析系统
数据来源：中信证券数量化投资分析系统
12
目录
量化投资研究的定位 量化投资：仓位与情绪监控 量化投资：行业配置与行业轮动 量化投资：大小盘风格轮动监测 量化投资：驱动因子及量化选股 量化投资：事件驱动交易
13
3.1 行业比较的自上而下VS自下而上
CEFD
市场封闭式基金折价率
• 资数金据流来动源指标及频率
NAA
A股帐户净增加数
• 数据来源：Wind，中信数量化投资分析系统，中登等；周频率
• A股净开户数历史较短，以前四类指标为主
10
2.6 采用主成份法拟合情绪指数，形成可持续更新
• 采用主成份法，提取第一和第二主成份 • 第一主成份，称之为“投资者情绪水平指数” • 第二主成份，称之为“投资者情绪变动指数”
4
目录
量化投资研究的定位 量化投资：仓位与情绪监控 量化投资：行业配置与行业轮动 量化投资：大小盘风格轮动监测 量化投资：驱动因子及量化选股 量化投资：事件驱动交易
5
2.1 中信证券基金仓位监测方法介绍
可以分为净值收益估计和净值波动率估计两种方法 实际：股票S、债券B、现金C；假设：忽略现金部分，股票仓位a，则债券仓位1-a
2020年4月21日星期二
目录
量化投资研究的定位 量化投资：仓位与情绪监控 量化投资：行业配置与行业轮动 量化投资：大小盘风格轮动监测 量化投资：驱动因子及量化选股 量化投资：事件驱动交易
2
1.1 量化投资的思想就在你身边
量化投资强调纪律性、系统性和大概率事件 打个比方，漏斗Vs.筷子
投资者情绪水平指数Vs.未来一周涨跌幅
数据来源：中信证券数量化投资分析系统
数据来源：中信证券数量化投资分析系统
12
目录
量化投资研究的定位 量化投资：仓位与情绪监控 量化投资：行业配置与行业轮动 量化投资：大小盘风格轮动监测 量化投资：驱动因子及量化选股 量化投资：事件驱动交易
13
3.1 行业比较的自上而下VS自下而上
CEFD
市场封闭式基金折价率
• 资数金据流来动源指标及频率
NAA
A股帐户净增加数
• 数据来源：Wind，中信数量化投资分析系统，中登等；周频率
• A股净开户数历史较短，以前四类指标为主
10
2.6 采用主成份法拟合情绪指数，形成可持续更新
• 采用主成份法，提取第一和第二主成份 • 第一主成份，称之为“投资者情绪水平指数” • 第二主成份，称之为“投资者情绪变动指数”
4
目录
量化投资研究的定位 量化投资：仓位与情绪监控 量化投资：行业配置与行业轮动 量化投资：大小盘风格轮动监测 量化投资：驱动因子及量化选股 量化投资：事件驱动交易
5
2.1 中信证券基金仓位监测方法介绍
可以分为净值收益估计和净值波动率估计两种方法 实际：股票S、债券B、现金C；假设：忽略现金部分，股票仓位a，则债券仓位1-a
投资管理PPT课件
投资管理的原则
• 总结词：投资管理应遵循的原则包括理性投资、分散投资、风险与收益 相匹配、长期投资和定期调整。
• 详细描述：理性投资是指投资者应具备理性和科学的投资理念，避免盲 目跟风和过度投机。分散投资则是为了降低单一资产的风险，通过将资 金分散配置到不同的资产类别和市场，实现整体风险的降低。风险与收 益相匹配的原则要求投资者在追求高收益的同时，应充分考虑风险承受 能力，避免承担过高的风险。长期投资原则强调投资者应有长期的投资 视野，避免短期市场波动的干扰，坚持长期持有优质资产。最后，定期 调整原则要求投资者定期对投资组合进行评估和调整，以适应市场变化 和投资者需求的变化。
投资管理ppt课件
目录
CONTENTS
• 投资管理概述 • 投资工具与策略 • 投资组合管理 • 投资风险管理 • 投资绩效评估 • 未来投资展望
01 投资管理概述
投资管理的定义
总结词
投资管理是指通过制定和实施一系列投资策略和计划，实现资产保值增值和风险控制的过程。
详细描述
投资管理是指对投资活动进行规划、组织、指挥、调节和监督，从而实现投资目标的一系列活动。它涉及对投资 机会的寻找、资产配置、投资决策、交易执行、投资组合监控和调整等一系列环节，旨在实现资产保值增值和风 险控制的目标。
市场风险
总结词
市场风险是指由于市场价格波动导致的投资损失的风险。
详细描述
市场风险包括股票价格风险、债券价格风险、商品价格风险和汇率风险等。这 些风险通常受到宏观经济因素、政策变化、市场供需关系等多种因素的影响。
信用风险
总结词
信用风险是指借款人或债务人违约导 致的投资损失的风险。
详细描述
信用风险通常出现在债券投资、贷款 和其他形式的债务融资中。投资者需 要评估债务人的信用状况、偿债能力 和历史表现等，以降低信用风险。
Python量化投资基础教程教学课件第十六章 股指期货期现套利策略
2. IF_multiplier = ContextInfo.get_contract_multiplier('IF00.IF')
基本信息获取模块
查询期货和现货品种k线收盘价格序列
可利用ContextInfo.get_market_data（）分开查询每个品种的价格
1. IF_closes = ContextInfo.get_market_data(['close'], stock_code=code0,\ period = Cont
# 获取ETF的收盘价时间序列
也可作为品种组合一次获取该组合一段时间的数据，有利于提高速度和价格时间对应。
1. closes=ContextInfo.get_market_data(['close'], stock_code=ContextInfo.trade_pair, per
iod = ContextInfo.period, count=32)
[ (−)(−) − T ， (−)(−) + T ]
当股指期货实际价格′ > (−)(−) + T ,进行正向套利，即做多现货，做空期货;当
股指期货实际价格′ < (−)(−) − T ,进行反向套利，即做空现货，做多期货。
# 获取两个品种的收盘价时间序列
2. IF_closes = closes[ContextInfo.trade_pair[0]]['close’]
#股指期货IF00收盘价
3. ETF_closes = closes[ContextInfo.trade_pair[1]]['close']
#现货ETF收盘价
基本信息获取模块
查询期货和现货品种k线收盘价格序列
可利用ContextInfo.get_market_data（）分开查询每个品种的价格
1. IF_closes = ContextInfo.get_market_data(['close'], stock_code=code0,\ period = Cont
# 获取ETF的收盘价时间序列
也可作为品种组合一次获取该组合一段时间的数据，有利于提高速度和价格时间对应。
1. closes=ContextInfo.get_market_data(['close'], stock_code=ContextInfo.trade_pair, per
iod = ContextInfo.period, count=32)
[ (−)(−) − T ， (−)(−) + T ]
当股指期货实际价格′ > (−)(−) + T ,进行正向套利，即做多现货，做空期货;当
股指期货实际价格′ < (−)(−) − T ,进行反向套利，即做空现货，做多期货。
# 获取两个品种的收盘价时间序列
2. IF_closes = closes[ContextInfo.trade_pair[0]]['close’]
#股指期货IF00收盘价
3. ETF_closes = closes[ContextInfo.trade_pair[1]]['close']
#现货ETF收盘价
《西南财经大学-量化投资交易品选择》演讲课件(20121105)
但国内期货同样不能满足此条件。例如：郑糖合约单位为10吨。
05、每日交易时间
不同品种每个交易日的时间不同。做量化投资希望能够捕捉
尽可能多的交易机会，特别是在行情大幅波动的时段。
A股和期货市场每天只有数小时交易时间，相对来说不够充
分。期货很容易出现跳空高开、低开情况。
渤商所的交易品种每天有三个时段在交易，特别是晚盘可以
量化投资：通过计算机、通信等多种技
术手段分析历史数据寻找规律指导或直
接投资的交易方式。
量化投资策略大多建立在坚实的数学、
物理、统计、生物模型基础之上。
量化投资可以实现彻底的机器自动交易。
国 外 研 究 案 例
• 2003年NHK纪录片《驰骋世界的年金 洪流》，管理200亿美元（当时）， 总部在英国伦敦的MAN公司使用大型 计算机做量化投资。
量化投资并非适合所有交易品种
选择合适交易品种是成功的第一步否则很可能
因为品种本身属性产生额外投资风险
01、交易方式多样
进行量化投资最好选择能够同时进行多空交易的品种。
同时进行多空交易，更加灵活、更容易把握机会、能够更方
便的建立市场中性投资组合或者套利组合。
A股只能做多，做空的条件非常复杂且成本很高。 渤海商品交易所的所有现货品种都能满足这样的条件。期货
属等等所以不同品种之间的相关性又很弱。一下：“加百力” 更多内容、更多分享
/view/3731153.htm 百科 - 加百力词条 /view/91c7416148d7c1c708a145ae.html 加百力讲师及课程介绍(201211版) /george_xuehui/ 加百力博客 /gabrielxue 加百力微博
研究
05、每日交易时间
不同品种每个交易日的时间不同。做量化投资希望能够捕捉
尽可能多的交易机会，特别是在行情大幅波动的时段。
A股和期货市场每天只有数小时交易时间，相对来说不够充
分。期货很容易出现跳空高开、低开情况。
渤商所的交易品种每天有三个时段在交易，特别是晚盘可以
量化投资：通过计算机、通信等多种技
术手段分析历史数据寻找规律指导或直
接投资的交易方式。
量化投资策略大多建立在坚实的数学、
物理、统计、生物模型基础之上。
量化投资可以实现彻底的机器自动交易。
国 外 研 究 案 例
• 2003年NHK纪录片《驰骋世界的年金 洪流》，管理200亿美元（当时）， 总部在英国伦敦的MAN公司使用大型 计算机做量化投资。
量化投资并非适合所有交易品种
选择合适交易品种是成功的第一步否则很可能
因为品种本身属性产生额外投资风险
01、交易方式多样
进行量化投资最好选择能够同时进行多空交易的品种。
同时进行多空交易，更加灵活、更容易把握机会、能够更方
便的建立市场中性投资组合或者套利组合。
A股只能做多，做空的条件非常复杂且成本很高。 渤海商品交易所的所有现货品种都能满足这样的条件。期货
属等等所以不同品种之间的相关性又很弱。一下：“加百力” 更多内容、更多分享
/view/3731153.htm 百科 - 加百力词条 /view/91c7416148d7c1c708a145ae.html 加百力讲师及课程介绍(201211版) /george_xuehui/ 加百力博客 /gabrielxue 加百力微博
研究
量化投资介绍-董江文
量化投资介绍
量化投资部
一 二
什么是量化投资 量化投资策略
三
四 五 六
量化投资风险
主要市场参与者与产品 国内市场现状 量化投资部简介
什么是量化投资
西蒙斯和大奖章基金（Medallion）
火箭科学家
衍生品和次贷危机 骑士资本和Flash Crash 黑箱操作，神秘
什么是量化投资
运用高性能计算机和复杂的数学模型，通过对海 量数据的分析，寻找可以盈利的方法，并通过自 动的交易系统进行交易，获取收益。 关键字：模型、数据分析、系统
资产配置 衍生品定价
高频交易/算法交易
风险控制
什么是量化投资
量化投资的名词和名人
CAPM、APT、有效市场理论
Black-Scholes期权定价模型 ARMA、GARCH、SVM
机器学习、神经网络、支持向量机、卡曼滤波
Markowitz、Sharpe、 Fama-French、 BlackLitterman、Rosenberg Barra、李祥林(David Li)
量化投资风险
相信历史可以预测未来
胖尾问题与黑天鹅事件
数据完整性：Survivorship Bias 程序错误或机能失灵 策略同质化
主要市场参与者与产品
量化投在在国际市场
最早出现于70年代，并 迅速增长
2009年规模达到总管 理资产的30% 资产总额2万亿美元
第18页
主要市场参与者与产品
什么是量化投资
量化投资的特点：
纪律：利用模型和机器克服人性弱点
系统：海量数据的分析和计算能力 速度：超越人类的机会捕捉能力
套利：利用市场的无效性获取收益
概率：不苛求每笔交易的盈亏，通过大量交易实现稳 定盈利
量化投资部
一 二
什么是量化投资 量化投资策略
三
四 五 六
量化投资风险
主要市场参与者与产品 国内市场现状 量化投资部简介
什么是量化投资
西蒙斯和大奖章基金（Medallion）
火箭科学家
衍生品和次贷危机 骑士资本和Flash Crash 黑箱操作，神秘
什么是量化投资
运用高性能计算机和复杂的数学模型，通过对海 量数据的分析，寻找可以盈利的方法，并通过自 动的交易系统进行交易，获取收益。 关键字：模型、数据分析、系统
资产配置 衍生品定价
高频交易/算法交易
风险控制
什么是量化投资
量化投资的名词和名人
CAPM、APT、有效市场理论
Black-Scholes期权定价模型 ARMA、GARCH、SVM
机器学习、神经网络、支持向量机、卡曼滤波
Markowitz、Sharpe、 Fama-French、 BlackLitterman、Rosenberg Barra、李祥林(David Li)
量化投资风险
相信历史可以预测未来
胖尾问题与黑天鹅事件
数据完整性：Survivorship Bias 程序错误或机能失灵 策略同质化
主要市场参与者与产品
量化投在在国际市场
最早出现于70年代，并 迅速增长
2009年规模达到总管 理资产的30% 资产总额2万亿美元
第18页
主要市场参与者与产品
什么是量化投资
量化投资的特点：
纪律：利用模型和机器克服人性弱点
系统：海量数据的分析和计算能力 速度：超越人类的机会捕捉能力
套利：利用市场的无效性获取收益
概率：不苛求每笔交易的盈亏，通过大量交易实现稳 定盈利
投资与理财PPT课件
利率敏感型策略
多元化投资策略
投资者根据对利率走势的预期，调整 债券的久期和凸性，以获取债券价格 变动带来的收益。
投资者将资金分散投资于不同期限、 不同信用等级的债券，以降低单一债 券违约对整体投资组合的影响。
信用风险策略
投资者通过评估债券发行人的信用风 险，选择信用等级较高的债券进行投 资，以降低违约风险。
险、操作风险等。
风险识别方法
采用定性和定量分析方法，如风险 调查问卷、风险矩阵等工具进行风 险识别。
风险识别的步骤
收集信息、分析信息、确定风险因 素、制定风险管理计划。
风险评估
风险评估
对已识别的风险因素进行量化和 评估，确定其对投资组合的影响
程度。
风险评估方法
采用概率统计方法、敏感性分析、 压力测试等方法进行风险评估。
投资与理财ppt课件
目录
• 投资与理财概述 • 投资策略 • 理财规划 • 投资与理财的风险管理 • 投资与理财的未来趋势
01 投资与理财概述
投资与理财的定义
投资
是指投入现有资金以获取未来收 益的行为，包括购买股票、债券 、基金、房地产等。
理财
是指对个人或家庭的财务进行规 划和管理，以达到财富增值和保 值的目的，包括制定预算、储蓄 、消费、投资等方面的规划。
未来市场将更加注重风险管理和资产保值增值，投资者需要更加谨慎和理性地对待 投资与理财。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
投资与理财的重要性
提高收益
通过有效的投资和理财，可以 增加个人或家庭的收入，提高
生活水平。
财富增值
通过合理的投资和理财，可以实 现财富的增值，为未来的生活和 事业发展提供更好的保障。
投资项目的背景分析课件(PPT-66页)优选全文
二、市场预测的方法 • 潜量预测
3.相关因素预测法 （1）比例系数预测法 （2）弹性系数预测法 需求的收入弹性 需求的价格弹性
例3-1：比例系数预测法
某商品需求量 == 相关商品的需求量×系数 水泥需求量（吨） == 固定资产投资（万元）×Ｋ（ 吨/万元）
例3-2：相关因素预测法•需求的收入弹性
投资项目的背景分析课 件(PPT 66页)
2024/11/20
第一节 项目背景分析
一、经济政策分析 二、产业背景分析 三、区域背景分析
一、经济政策分析
1.货币政策 2.财政政策 3.投资政策 4.产业政策 5.价格管理政策 6.人口与就业政策 7.国际收支管理业竞争战略 成本领先战略 扩大规模、控制成本 差别化战略 质量、服务、产品性能、品牌 重点集中战略 特定的目标市场
三、竞争能力分析
（一）行业竞争结构分析
1.行业竞争结构类型
完全竞争 寡头垄断 双头垄断 完全垄断
集中度
大量公司 一些公司 两家公司 一家公司
结构特征
一、企业战略规划
（一）企业战略分析（优势、劣势，机遇、威胁，
↓
内部、外部）
（二）企业战略选择（设定目标，制定计划，
↓
配置资源）
（三）企业战略实施（审批计划，执行计划，
控制计划）
二、企业战略类型
（一）企业总体战略
行业、领域
（二）企业竞争战略
产品、市场
（三）企业职能战略
内部资源配置
二、企业战略类型
1.历史延伸预测法（时间序列预测法） 假设：过去的发展变化规律与今后的发展变化 规率相似，且发展是渐近式的而非跳跃式的 使用前提：先定性分析，性质相同则可使用 导入 → 成长 → 成熟 → 衰退