| 量化投资是指将投资理念或市场观点转化为数学模型,并根据历史数据对模型进行测试验证,总结收益—风险特性以及相关参数,然后通过计算机技术实现自主化交易的投资方式。 一个完整的量化投资策略具备四个方面的特点: 一是具有特定的定量分析策略。量化投资是基于一定的市场逻辑或根据历史数据作出的概率统计,形成特定的数学模型用以分析和评判市场表现,进而形成交易策略,这与目前大多数分析师所采用的定性分析方式有很大区别。量化投资注重数理分析与逻辑推导,不依靠经验主义和主观判断形成交易决策。当然,其模型思想仍然是来源于投资者的市场经验,这种来源可以是基于历史数据所进行的概率统计,也可以是一些技术指标,甚至可以是来源于基本面分析,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。 二是绩效具有可追溯性。量化投资是基于特定的交易模型,可以用历史数据输入模型进行绩效检测,从而计算出交易策略的胜算率、期望收益与风险度等,并且可以依据这些检测值来预判模型未来的收益表现。相反,基于经验主义的主观交易方式无法通过历史数据进行合理的检测,不具有可追溯性,也无法对以后的交易行为进行合理预估。 三是具有极高的纪律性。量化投资是根据经过历史验证的模型进行分析和交易,因而规避了主观判断带来的局限。而在具体操作时,大多采用计算机程序实现自动化交易,不会出现主观交易中经常出现的人性弱点。 四是在信息处理上具有主观交易不可比拟的优势。目前金融投资品种非常丰富,以国内商品期货市场为例,品种已经超过20个,加上每个品种有数份合约同时交易,可供选择的标的组合可以达到成百上千个,如果再考虑境外商品市场以及金融类市场,信息更是呈几何倍递增,处理如此海量的数据,显然依靠数学模型与计算机程序处理的量化投资比传统交易方式效率更高。 从特性上看,量化投资相较主观交易方式具有许多优势,所以自上世纪70年代诞生以来受到很多投资者特别是机构投资者的追捧。经过30多年的发展,量化投资已经成为国际金融市场主流的交易方式之一,包括对冲基金和共同基金等在内的大量机构投资者都采用量化投资方式进行资产管理。 关于期货量化投资模式的研究,在内容框架搭建上可以包含四个方面:一是交易策略模型,即将各种交易理念或方法转化为数学模型,方便利用计算机程序实现定量化操作,这些交易策略可以是单品种投机策略、套利策略、指数化策略或者各类组合策略;二是风险测算与管理,即通过一定的数量模型实现对各类风险点的测度以及动态管理,保障期货交易的安全性与高效率,主要的模型可以包括头寸分配模型、持仓风险监控模型、流动性风险管理模型等;三是用于提高执行效率的量化模型,比如通过计量工具测算交易成本、进行保证金动态管理、提高成交效率以及优化展期策略等;四是操作平台的研发,主要是指提高计算机与网络硬件构架、提升程序编写等软件支持。
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