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简介
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量化投资基础知识
目录
1.什么是量化投资
2.传统投资VS量化投资
3.国内外量化投资状况
3.量化投资应用及举例
4.量化投资从构想到实现
量化投资的定义
• 量化投资主要是指通过数理模型来实现投资理念，由计算机产生交易策略的一种投资方法。
• 量化投资通常与基本面、技术面分析相结合
• 量化投资是以定量方法进行投资的各种技术综合
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。 量化投资可以是工具与方法论，也可以是创新的思维模式；既可以与基本面结合，也可以独立运作。
将投资专家的思想，经验和直觉反映在量化模型中， 使用大量数据和信息帮助投资判断， 电脑帮助人脑处理大量信息， 以量取胜，以概率取胜， 大胆假设，小心求证。
量化投资是以数据为基础，以交易策略为核心，以程序化交易为手段，以追求绝对收益为目标的投资方法。
在量化世界里，投资已由一种艺术发展为科学。兵无常势，水无常形，量化投资无所不用其极！
量化投资五大优势
传统投资VS量化投资
• 相同点：本质相同，都是基于市场非有效或是弱有效的理论基础。
• 不同点：传统投资依赖公司调研和个人经验及主观判断；量化投资依靠数理模型实现投资理念。
海内外量化投资行业最新发展动态
量化投资在海内外机构中的运用
量化投资的运用比例：大约1/3亚洲投资机构用量化策略，美国机构已达82%
量化投资的理解程度：约1/3美国机构很清楚理解量化策略，45%亚洲机构觉得量化策略难度不透明，参与调查的亚洲机构没有一家承认很清楚理解量化策略。
量化投资运用的目的：
美国：
分散风险。
获取高的Alpha。
降低投资组合与市场的相关性。
中国：
捕捉大概率。传统投资是重仓赌小概率事件，量化投资是做组合投资，追求大胜率事件。
克服人性的恐惧和贪婪，机器可以稳定执行投资纪律。
可以全球市场、24 小时交易，寻找细微的获利空间，这是传统投资做不到的。
量化投资策略对象：美国90%在国内，亚洲机构53%设计国际产品。
资产管理规模迅速增长
据国外资料显示，2014 年全球资产管理规模达到87万亿美元。
美国资产管理规模自1946年增长了5倍，从GDP的50%达到如今的240%。
英国也有类似的发展经历，只是在80年代就已达GDP240%。
人口的增加，人均寿命的延长，人均GDP的提高是主要推动力。
PWC预计到2020年全球AUM将达到100万亿美元，2050年达到400万亿美元。
肯锡预计中国很可能成为全球增长最快的资产管理市场，有望在未来10年以25%的年复合增长率迅速扩张，市场总规模由2006年的1560亿美元，增至2016年的1.4万亿美元，增幅高达800%。
截至2014年６月末，银行理财等六类金融机构资产管理业务总规模已接近５０万亿元。
量化投资 - 全球各资产类别的趋势
中国私募基金的快速壮大
截至10月12日，中国证券投资基金业协会备案私募基金管理人有3886家。管理规模接近2.5万亿元。
量化投资在中国是一片蓝海！
美国等发达国家市场有效性高，量化投资获取超额收益的机会越来越少，同类策略的投资者众多。
中国市场有效性相对较弱的情况下，量化投资追求阿尔法收益的机会更多。
中国证券市场中同类策略少，目前国内做量化的基金少，严格遵循量化投资方式的基金更少。 同时，整个资产管理行业规模迅速扩大，机会众多。
国内实现量化投资的技术条件不断成熟。数据供应商提供数据深度和广度不断提高，时效性非常强，数据基础得到保证。
国内股票和期货范围迅速扩大，从投资标的看，目前A股有30多个行业近2500只股票，期货43个品种，具备量化投资所需要的足够的投资宽度及行业厚度。
量化风险模型以及优化器等也不止一家公司提供，国际主要产品在中国都有应用。
投资者日渐成熟。从机构投资者逐渐成长，市场对量化投资的配置需求提高。
了解中国市场的局限性， 并在设计投资组合考虑到这些限制因素。
具有超前意识，善于学习运用新数据，新工具，把握好因子调配和策略转化的度。
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。
应用举例1： 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
1.上市3年以上
2.连续三年分红
3.最近12个月营业收入大于10亿
4.流动比率>1
5.PE<25
6.PE*PB<50
7.权益债务比>1
8.长期负债比流动资产少
应用举例1： Graham基本面量化选股
应用举例2： 小朋友8周择时法
• 小朋友8周择时法：基于技术分析的量化择时策略
▪ 当指数（或个股）的收盘价比8周前的收盘价高，就看多（买入或者继续持有），否则看空（卖出或继续空仓）。
应用举例2： 小朋友8周择时法
应用举例2： 小朋友8周择时法
量化投资从构想到实现
• 量化投资一般步骤
数理化构建模型模型验证构建投组再平衡
• 数量化
将不可观测的变量数量化，如风险、市场情绪等
• 构建模型
选择样本空间构建数理模型并预测收益和风险
• 模型验证
使用样本空间外数据进行模型验证
• 构建组合
根据预测结果按规则选择对象构建投资组合
• 再平衡
定期或不定期进行再平衡，优化模型，提高收益
量化投资从构想到实现
• 以多因子量化选股为例
量化选股的前提是构建优秀的选股策略
• 基本流程
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
附：推荐书目
♦Emanueal Derman:《宽客人生》（《My Life As A Quant》）
♦丁鹏：《量化投资---策略与技术》
♦忻海：《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》
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