量化投資如何進行資產配置

⑴ 什麼是量化投資

如果說當前是第五次工業革命，那我們正處於人工智慧(AI)的大時代。在交通領域，AI的代表作是無人駕駛;在媒體領域，AI的代表作是寫稿機器人;在金融領域，AI的代表作則是量化投資。那麼，量化投資到底是何方神聖?它打敗傳統資產管理的利器在哪裡?

量化投資——恪盡職守，理性化投資踐行者

量化投資，簡單說就是利用計算機技術和數學模型去實現投資策略的過程。根據上面的定義，理解它的話，咱們只要記住3個關鍵詞：

數學模型：需要數學公式或模型進行計算;

計算機技術：用計算機來進行自動化交易;

投資策略：將這種方法形成一種慣用投資策略。

我們都知道，每個人都是相對理性的，投資很容易受到情緒的影響而產生偏差。而由機器人操盤的量化投資，其最大的優勢在於：在某些方面可以做到絕對理性化，比如止盈或止損。因為它能克服人性的優柔寡斷與貪婪。

誠然，量化投資在國內還是這幾年才興起的新鮮事，但在國外的發展已經有超過50年的歷史。

1969年，愛德華·索普利用他發明的"科學股票市場系統"(實際上是一種股票權證定價模型)，成立了第一個量化投資基金。該基金名為普林斯頓-紐波特合夥基金，主要從事可轉換債券的套利。令人驚奇的是，該基金成立後連續11年內沒有出現年度虧損且持續跑贏標普指數。量化投資成功地吸引了人們的注意!

經過近半個世紀的發展，截至2016年底，全球量化投資基金總規模已突破3萬億美元，是全球基金規模的比例的30%左右。

而在國內，2010年可以說是中國量化投資元年，滬深300股指期貨的推出、ETF及分級基金的迅速發展使得各類量化策略有了用武之地。與此同時，公募、私募基金也都發行了大量的量化策略基金。尤其是私募基金中的量化私募，近年來的發展速度很快。了解私募基金需要用到一些門戶網站，比如私募排排網，上面有很多私募基金是可以免認購費的。在此不多加展開。

量化投資的策略有哪些?

根據排排君總結的三個關鍵詞，它的投資策略也基本可在此基礎上得以展開。為了方便理解，排排君將量化策略簡單分成以下幾類：

1、量化對沖

其實，量化和對沖本身並不是「一家人」，之所以最終能「終成眷屬」，是因為二者結合後能獲得超額收益的「結晶」。

我們可以看到圖中隨著因子數目的增長，它的收益曲線的變化會變得越來越平滑。因子數由30個變成120個的過程中，其夏普比率也從0.8變成2.2。

3、量化擇時

擇時，不僅困擾這個人投資者，也同樣令機構投資者很頭疼。如果說量化選股解決的是超額收益的問題，那麼量化擇時解決的則是相對收益的問題。

而所謂量化擇時，則是對各類預測指標的應用，通過分析並得到對市場未來方向的預判。常用的擇時方法有：趨勢量化擇時、市場情緒量化擇時等。

趨勢量化擇時

趨勢量化擇時基本可以認為是趨勢投資的延續，若趨勢發生逆轉則需平倉止損。與趨勢投資一樣，趨勢量化擇時具有滯後性，只有市場出現了某種趨勢後，才可順勢操作。

市場情緒量化擇時

市場情緒量化擇時就是利用投資者的熱情程度來判斷大勢方向，當投資情緒高漲，大家積極入市時，大盤可能會繼續漲;當投資者情緒低迷、不斷撤出市場的時候，大盤可能繼續下跌。

當然，量化擇時還有其他的方法，受限於篇幅這里就不再展開。

⑵ 量化投資是什麼

量化投資是指通過數量化模型建立科學投資體系，以獲取穩定收益。在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。在國內，量化投資不再是一個陌生的詞彙，近幾年得到了迅猛的發展。可在應用過程中學習量化投資

⑶ 散戶如何做量化交易

對於散戶來說，量化交易是有一定門檻的。散戶想要做量化交易，就必須有屬於自己的程序化選股系統、程序化交易系統和風險預警系統。在具備這三者的前提下，散戶要具備至少50萬元以上的資金，才可能有足夠的試錯空間來參與量化交易。因此，散戶中很少有執行量化交易的投資人。

⑷ 如何簡單理解量化投資

1、定義：
量化投資是將投資理念及策略通過具體指標、參數的設計，體現到具體的模型中，讓模型對市場進行不帶任何情緒的跟蹤
2、特點：
具有快速高效、客觀理性、收益與風險平衡和個股與組合平衡等四大特點
3、具體運行
一、估值與選股

估值：對上市公司進行估值是公司基本面分析的重要方法，在「價值投資」的基本邏輯下，可以通過對公司的估值判斷二級市場股票價格的扭曲程度，繼而找出價值被低估或高估的股票，作為投資決策的參考。
二、資產配置

資產配置指資產類別選擇、投資組合中各類資產的配置比例以及對這些混合資產進行實時管理。
三、基於行為金融學的投資策略

金業中的應用將主要集中在量化選股、資產配置、績效評估與風險管理、行為金融等方面，而隨著包括基金在內的機構投資者佔比的不斷提高、衍生品工具的日漸豐富(股指期貨、融資融券等)以及量化投資技術的進步，基金管理人的投資策略將會越來越復雜，程序化交易(系統)也將有快速的發展。

⑸ 量化投資主要體現在哪些方面

量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式。
紀律性
所有的決策都是依據模型做出的。我們有三個模型：一是大類資產配置模型、二是行業模型、三是股票模型。根據大類資產配置決定股票和債券投資比例；按照行業配置模型確定超配或低配的行業；依靠股票模型挑選股票。紀律性首先表現在依靠模型和相信模型，每一天決策之前，首先要運行模型，根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。
有人問，模型出錯怎麼辦？不可否認，模型可能出錯，就像CT機可能誤診病人一樣。但是，在大概率下，CT機是不會出錯的，所以，醫生沒有拋棄CT機，我的模型在大概率下是不出錯的，所以，我還是相信我的模型。
紀律性的好處很多，可以克服人性的弱點，如貪婪、恐懼、僥幸心理，也可以克服認知偏差，行為金融理論在這方面有許多論述。紀律化的另外一個好處是可跟蹤。定量投資作為一種定性思想的理性應用，客觀地在組合中去體現這樣的組合思想。一個好的投資方法應該是一個「透明的盒子」。
我們的每一個決策都是有理有據的，特別是有數據支持的。如果有人質問我，某年某月某一天，你為什麼購買某支股票的，我會打開系統，系統會顯示出當時被選擇的這只股票與其他的股票相比在成長面上、估值上、動量上、技術指標上的得分情況，這個評價是非常全面的，只有匯總得分比其他得分要高才有說服力。

系統性
具體表現為「三多」。首先表現在多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選個股三個層次上我們都有模型；其次是多角度，定量投資的核心投資思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；再者就是多數據，就是海量數據的處理。
人腦處理信息的能力是有限的，當一個資本市場只有100隻股票，這對定性投資基金經理是有優勢的，他可以深刻分析這100家公司。但在一個很大的資本市場，比如有成千上萬只股票的時候，強大的定量投資的信息處理能力能反映它的優勢，能捕捉更多的投資機會，拓展更大的投資機會。

⑹ 量化投資

沒有你想的書

我多年來都有關注這方面的書 可是也沒有在國內找到

數量化投資是將投資理念及策略通過具體指標、參數的設計，體現到具體的模型中，讓模型對市場進行不帶任何情緒的跟蹤；相對於傳統投資方式來說，具有快速高效、客觀理性、收益與風險平衡和個股與組合平衡等四大特點。量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括估值與選股、資產配置與組合優化、訂單生成與交易執行、績效評估和風險管理等，在各個環節都有不同的方法及量化模型：

一、估值與選股

估值：對上市公司進行估值是公司基本面分析的重要方法，在「價值投資」的基本邏輯下，可以通過對公司的估值判斷二級市場股票價格的扭曲程度，繼而找出價值被低估或高估的股票，作為投資決策的參考。對上市公司的估值包括相對估值法和絕對估值法，相對估值法主要採用乘數方法，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等；絕對估值法主要採用折現的方法，如公司自由現金流模型、股權自由現金流模型和股利折現模型等。相對估值法因簡單易懂，便於計算而被廣泛使用；絕對估值法因基礎數據缺乏及不符合模型要求的全流通假設而一直處於非主流地位。隨著全流通時代的到來和國內證券市場的快速發展，絕對估值法正逐漸受到重視。

選股：在當前品種繁多的資本市場中，從浩瀚復雜的數據背後選出適合自己投資風格的股票變得越加困難。在基本面研究的基礎上結合量化分析的手段就可以構建數量化選股策略，主流的選股方法如下：

資產配置方法與模型
資產配置類別 資產配置層次 資產配置方法 資產配置模型
戰略資產配置 全球資產配置 大類資產配置 行業風格配置 收益測度 風險測度 估計方法 馬克維茨 MV 模型 均值 -LPM 模型 VaR 約束模型 Black-Litterman 模型
戰術資產配置 ( 動態資產配置 ) 周期判斷 風格判斷 時機判斷 行業輪動策略 風格輪動策略 Alpha 策略 投資組合保險策略

基本面選股：通過對上市公司財務指標的分析，找出影響股價的重要因子，如：與收益指標相關的盈利能力、與現金流指標相關的獲現能力、與負債率指標相關的償債能力、與凈資產指標相關的成長能力、與周轉率指標相關的資產管理能力等。然後通過建立股價與因子之間的關系模型得出對股票收益的預測。股價與因子的關系模型分為結構模型和統計模型兩類：結構模型給出股票的收益和因子之間的直觀表達，實用性較強，包括價值型(本傑明·格雷厄姆—防禦價值型、查爾斯·布蘭迪—價值型等)、成長型(德伍·切斯—大型成長動能、葛廉·畢克斯達夫—中大型成長股等)、價值成長型(沃倫·巴菲特—優質企業選擇法、彼得·林奇—GARP價值成長法等)三種選股方法；統計模型是用統計方法提取出近似線性無關的因子建立模型，這種建模方法因不需先驗知識且可以檢驗模型的有效性，被眾多經濟學家推崇，包括主成分法、極大似然法等。

多因素選股：通過尋找引起股價共同變動的因素，建立收益與聯動因素間線性相關關系的多因素模型。影響股價的共同因素包括宏觀因子、市場因子和統計因子(通過統計方法得到)三大類，通過逐步回歸和分層回歸的方法對三類因素進行選取，然後通過主成分分析選出解釋度較高的某幾個指標來反映原有的大部分信息。多因素模型對因子的選擇有很高的要求，因子的選擇可依賴統計方法、投資經驗或二者的結合，所選的因子要有統計意義上或市場意義上的顯著性，一般可從動量、波動性、成長性、規模、價值、活躍性及收益性等方面選擇指標來解釋股票的收益率。

動量、反向選股：動量選股策略是指分析股票在過去相對短期的表現，事先對股票收益和交易量設定條件，當條件滿足時買進或賣出股票的投資策略，該投資策略基於投資者對股票中期的反應不足和保守心理，在投資行為上表現為購買過去幾個月表現好的股票而賣出過去幾個月表現差的股票。反向選股策略則基於投資者的錨定和過度自信的心理特徵，認為投資者會對上市公司的業績狀況做出持續過度反應，形成對業績差的公司業績過分低估和業績的好公司業績過分高估的現象，這為投資者利用反向投資策略提供了套利機會，在投資行為上表現為買進過去表現差的股票而賣出過去表現好的股票。反向選股策略是行為金融學理論發展至今最為成熟，也是最受關注的策略之一。

二、資產配置

資產配置指資產類別選擇、投資組合中各類資產的配置比例以及對這些混合資產進行實時管理。資產配置一般包括兩大類別、三大層次，兩大類別為戰略資產配置和戰術/動態資產配置，三大層次為全球資產配置、大類資產配置和行業風格配置。資產配置的主要方法及模型如下：

戰略資產配置針對當前市場條件，在較長的時間周期內控制投資風險，使得長期風險調整後收益最大化。戰術資產配置通常在相對較短的時間周期內，針對某種具體的市場狀態制定最優配置策略，利用市場短期波動機會獲取超額收益。因此，戰術資產配置是在長期戰略配置的過程中針對市場變化制定的短期配置策略，二者相互補充。戰略資產配置為未來較長時間內的投資活動建立業務基準，戰術資產配置通過主動把握投資機會適當偏離戰略資產配置基準，獲取超額收益。

三、股價預測

股價的可預測性與有效市場假說密切相關。如果有效市場假說成立，股價就反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股價的預測就毫無意義，而我國的股市遠未達到有效市場階段，因此股價時間序列不是序列無關，而是序列相關的，即歷史數據對股價的形成起作用，因此可以通過對歷史信息的分析來預測股價。

主流的股價預測模型有灰色預測模型、神經網路預測模型和支持向量機預測模型(SVM)。灰色預測模型對股價的短期變化有很強的預測能力，近年發展起來的灰色預測模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陳代謝模型和灰色馬爾可夫模型。人工神經網路模型具有巨量並行性、存儲分布性、結構可變性、高度非線性和自組織性等特點，且可以逼近任何連續函數，目前在金融分析和預測方面已有廣泛的應用，效果較好。支持向量機模型在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中有許多優勢，且結構簡單，具有全局優化性和較好的泛化能力，比神經網路有更好的擬合度。

四、績效評估

作為集合投資、風險分散、專業化管理、變現性強等特點的投資產品，基金的業績雖然受到投資者的關注，但要對基金有一個全面的評價，則需要考量基金業績變動背後的形成原因、基金回報的來源等因素，績效評估能夠在這方面提供較好的視角與方法，風險調整收益、擇時/股能力、業績歸因分析、業績持續性及Fama的業績分解等指標和方法可從不同的角度對基金的績效進行評估。

績效評估模型 / 指標

績效評估准則
擇時 / 股能力
業績歸因分析
風險調整收益
業績持續性
Fama 業績分解

模型 / 指標
T-M 模型

H-M 模型

GII 模型

C-L 模型
資產配置收益

證券選擇收益

行業選擇收益

行業內個股選擇收益
RAROC

Sharp, Stutzer

Treynor, Jensen

, ,
雙向表分析

時間序列相關性
總風險收益

系統風險收益

分散化投資收益

五、基於行為金融學的投資策略

上世紀50～70年代，隨著馬科維茨組合理論、CAPM模型、MM定理及有效市場假說的提出，現代金融經濟學建立了一套成熟的理論體系，並且在學術界占據了主導地位，也被國際投資機構廣泛應用和推廣，但以上傳統經濟學的理論基石是理性人假設，在理性人假設下，市場是有效率的，但進入80年代以後，關於股票市場的一系列研究和實證發現了與理性人假設不符合的異常現象，如：日歷效應、股權溢價之謎、期權微笑、封閉式基金折溢價之謎、小盤股效應等。面對這些金融市場的異常現象，諸多研究學者從傳統金融理論的基本假設入手，放鬆關於投資者是完全理性的嚴格假設，吸收心理學的研究成果，研究股市投資者行為、價格形成機制與價格表現特徵，取得了一系列有影響的研究成果，形成了具有重要影響力的學術流派－行為金融學。

行為金融學是對傳統金融學理論的革命，也是對傳統投資實踐的挑戰。隨著行為金融理論的發展，理論界和投資界對行為金融理論和相關投資策略作了廣泛的宣傳和應用，好買認為，無論機構投資者還是個人投資者，了解行為金融學的指導意義在於：可以採取針對非理性市場行為的投資策略來實現投資目標。在大多數投資者認識到自己的錯誤以前，投資那些定價錯誤的股票，並在股價正確定位之後獲利。目前國際金融市場中比較常見且相對成熟的行為金融投資策略包括動量投資策略、反向投資策略、小盤股策略和時間分散化策略等。

六、程序化交易與演算法交易策略

根據NYSE的定義，程序化交易指任何含有15隻股票以上或單值為一百萬美元以上的交易。程序化交易強調訂單是如何生成的，即通過某種策略生成交易指令，以便實現某個特定的投資目標。程序化交易主要是大機構的工具，它們同時買進或賣出整個股票組合，而買進和賣出程序可以用來實現不同的目標，目前程序化交易策略主要包括數量化程序交易策略、動態對沖策略、指數套利策略、配對交易策略和久期平均策略等。

演算法交易，也稱自動交易、黑盒交易或無人值守交易，是使用計算機來確定訂單最佳的執行路徑、執行時間、執行價格及執行數量的交易方法，主要針對經紀商。演算法交易廣泛應用於對沖基金、企業年金、共同基金以及其他一些大型的機構投資者，他們使用演算法交易對大額訂單進行分拆，尋找最佳路由和最有利的執行價格，以降低市場的沖擊成本、提高執行效率和訂單執行的隱蔽性。任何投資策略都可以使用演算法交易進行訂單的執行，包括做市、場內價差交易、套利及趨勢跟隨交易。演算法交易在交易中的作用主要體現在智能路由、降低沖擊成本、提高執行效率、減少人力成本和增加投資組合收益等方面。主要的演算法包括：交易量加權平均價格演算法(VWAP)、保證成交量加權平均價格演算法(Guaranteed VWAP)、時間加權平均價格演算法(TWAP)、游擊戰演算法(Guerrilla)、狙擊手演算法(Sniper)、模式識別演算法(Pattern Recognition)等。

綜上所述，數量化投資技術貫穿基金的整個投資流程，從估值選股、資產配置到程序化交易與績效評估等。結合量化投資的特點及我國證券市場的現狀，好買認為量化投資技術在國內基金業中的應用將主要集中在量化選股、資產配置、績效評估與風險管理、行為金融等方面，而隨著包括基金在內的機構投資者佔比的不斷提高、衍生品工具的日漸豐富(股指期貨、融資融券等)以及量化投資技術的進步，基金管理人的投資策略將會越來越復雜，程序化交易(系統)也將有快速的發展。

⑺ 什麼是量化投資

定義：是指通過數理統計分析，選擇那些未來回報可能會超越基準的證券進行投資，以期獲取超越指數基金收益的基金。

釋義：區別於普通基金，量化基金主要採用量化投資策略來進行投資組合管理。總的來說，量化基金採用的策略包括：量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、演算法交易、資產配置等。對於量化基金的產品設計，雖然量化基金一般都是採用多因素模型對股票進行分析和篩選，但不同的量化基金的側重點是不一樣的，也就是包括投資思路、觀察角度、分析方法在內都是不同的。

在我國證券市場，基本面研究佔主流地位，然而隨著證券市場的不斷發展、證券數目的增加、衍生品的出現等，基金要想戰勝指數的難度也越來越大，量化投資則開始發揮越來越重要的作用，因此我國也涌現出了大批量化基金。

⑻ 量化投資主要體現在哪些方面能具體說說嗎

隨著社會發展以及經濟的進步，有很多人都會進行一些投資來提高自己的經濟效益。那麼這個時候人們選擇的投資方式也是不一樣的，有的人會選擇投資股票或者是有的人選擇投資一些基金。那麼今天我們要說的就是量化投資，以及量化投資主要體現在哪些方面？

因此進行量化投資是有很大的優勢的，並且只要你抓住量化投資的一些特點，以及他的操作方法就能夠有很大的投資機會。並且投資者也可以了解到投資什麼才能夠給自己帶來較大的盈利，那麼在信息處理這方面能夠發揮極其大的優勢。所以一些比較懂投資的投資者，可以在這方面進行一些深層次的研究。