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量化投资是什么意思(量化投资有用吗)

2023-06-27 11:48:50 保险知识 阅读 0

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大家好我是杨智,今天和大家聊聊我为什么选择量化投资

可能很多人对理化投资不是很了解,我以前没有接触量化投资之前,对量化投资的印象是一群高智商的数学家建立模型,超级计算机上的灯光不停闪烁,分分钟交易流水上千万,赚得盆满钵满的人们抽着雪茄、喝着红酒。

总之觉得这是一个对我们普通人来说是一个很遥远的东西,我这辈子都不可能与他有交集

直到我知道我的一个老乡在做量化,我就去他那看了看,去了之后才了解我以前想得那种很高端的量化确实存在,这种做得是高频量化,它们找一些数学家对市场行情建模,找出一些瞬间出现,比较有确实性的盈利机会,利用他们的速度、网络优势,在别人没反应过来之前就出手

为了有速度和网络优势,他们往往会采购很高端的计算机,并且把机房放在交易所附近,再加上高端人才,他们的成本也非常高,除了机构一般人根本玩不起高频量化

好在高频量化只是量化投资中的一种,我们普通人可以做低频的量化,比如我们制定一个策略,5日均线上穿20日均线就买,下穿就卖。就这么简单的一个策略,用计算机来执行,也可以说是一个量化策略。


我心中的量化投资是什么

我觉得严格来说量化投资并不算一种独立的投资方法

我们平时常听到的是价值投资和技术交易这两种,或者是两者的混合运用。他们都是在股市中找到一个能赚钱的规律,然后不断重复操作而获利。

在这个过程中,会遇到几个问题:

1、策略的回测工作量大

一个策略从构思出来到实际使用,中间一定要用历史数据检验有效性,至少策略结果的数学期主望值是正的。

期望值为正的意思是说:平均盈利金额 x 胜率 - 平均亏损金额 x (1-胜) > 0

打个比方说某策略平均100次交易中,盈利的有65次,那么胜率是65%,平均每次赚20元,剩下的35次亏损交易,平均每次亏40元

那么该策略的数学期望值是20x65% - 40x35% = -1

一个数学期望值为负的策略,从一开始就不应该坚持,只要交易的次数够多,一定是亏的

但是检验这个步骤人工做起来很麻烦,现在A股有5000只股票,很多股票上市十几年了,要人工去做回测,想想脸都绿了


2、交易过程中人会受到情绪的影响

我们都听说过交易的过程中要克服人性的贪婪、恐惧

不过这玩意儿还真不是那么好克服的,要不说这是人性呢

只要我们是人,就会有这些情绪,或多或少,只不过有些人经过长时间的训练后,在股市中受这些情绪的影响会小一些。


3、精力受限

一般大家平时都有工作要做,没有时间盯盘。

完全不管也不行,A股的波动很大,赢利了不走,可以马上变亏损


为了克服这些问题,人们就想着用计算机去解决这些问题

但是计算机一开始并不能知道什么时候买,什么时候卖,得人来告诉他怎么做

这个计算机的行为依据就是人们总结出来的交易策略,可能是基本价投的,也可能是基本技术分析的,只是策略必须先由人来制定,再交给计算机来执行

这就是我为什么说量化投资并不是一个独立的投资体系,它只是用来自动的帮我们执行我们的交易计划

因此量化策略,重要的不是“量化”,而是“策略”,如果会编程就是量化高手,那软件工程师都是投资大师了


最后说说我为什么选择量化投资

除了上面说的可以方便的验证策略、克服交易中的情绪影响和节省时间外,还有一些其它的好处

1、用广度代替深度

对于我这种非专业人士来说,让我去看财报,分析行业发展,预测公司利润,是不可能做到的

用量化策略只需要有个模型,电脑自动去匹配,每次匹配最符合条件的几支股票,然后全买下来。中间肯定会买错,但是大部分都能买对就行了,成年人的世界不做选择

2、可以建立多策略组合来降低持仓波动、分散风险

一个策略会有适应期和不适应期,如果多几个策略配合使用会降低波动,持仓体验更好。如果人工用多策略交易,估计会得分裂症

3、策略可以共享

除了自己用也可以分享给其它人用,甚至可以租用策略,获取收益。国内现在就有很多团队开发策略租给别人使用,这也是我后面想做的事

另外就是我做过程序员,有点天然优势,这正是我为什么比较青睐量化策略的原因。

现在美国那边大部分交易都是量化盘,我估计以后A股的量化交易占比也会越来越大。

所以使用量化策略对普通人来说还是比较有优势,特别是我们散户的资金量比较小,进出比较灵活,能抓住很多小票的脉冲机会,这是大资金所做不到的。

关于量化策略今天就讲这么多,后面我做一点实际的操作事例给大家演示一下,普通人也可以做量化。

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