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量化投資策略研究及應用

2019-08-21 01:02:23喬森
消費導刊 2019年12期

喬森

摘要:在金融市場快速發(fā)展背景下,開始出現(xiàn)了量化交易與投資行為。量化投資策略的優(yōu)勢在于其能夠確保投資人員更加科學有效地選擇投資對象,通過建立模型能夠第一時間了解市場動態(tài)發(fā)展情況,以此獲取超額效益。本文分析和研究了量化投資策略及其應用,希望能夠對相關人員起到參考性價值。

關鍵詞:量化投資策略 量化選股 海龜交易

量化投資主要是投資人員通過計算機信息建立數(shù)據模型,將市場信息和相關數(shù)據輸入到模型當中,利用相關公式計算出投資對象,由此確保投資決策的最優(yōu)化。量化投資不依賴于投資人員的主觀判斷,而是將投資人員的經驗利用信息上傳到模型當中,以此實現(xiàn)投資理念。投資者在投資行為中比較關注風險和收益之間的合理配比,并且通過夏普比率對風險和收益進行控制。量化投資人員不需要對瑣碎信息進行重復分析,只需要對模型進行優(yōu)化完善,并且對可以盈利的模型進行創(chuàng)新設計。

一、量化投資策略分析

量化投資策略主要包括統(tǒng)計套利策略,擇時策略,算法交易策略以及高頻交易策略等。對于量化擇時策略來說,該種交易策略具有較高的收益。通過量化分析宏觀指標和微觀指標,可以對未來經濟走向進行判斷,明確買入和賣出行為。量化擇時策略中主要包括趨勢跟蹤策略,理性交易策略和噪音交易策略。投資人員所應用最多的是趨勢跟蹤策略。統(tǒng)計套利策略屬于風險套利,通過分析和研究歷史數(shù)據,基于統(tǒng)計學理論對該鏈分布情況進行估計,對規(guī)律的未來存在狀態(tài)進行判斷。統(tǒng)計套利策略主要包括均值回歸策略,配對利差策略和多因素回歸策略。算法交易屬于自動交易行為,可以有效研究采取有效措施降低初期交易成本,還可以通過算法將大額交易分化為若干個小額交易,降低市場價格對交易行為的沖擊。組合套利策略主要是針對期貨市場中的跨品種或者跨市套利交易策略,此種策略當中主要包括熊市跨期套利,均衡價格策略以及牛市跨期套利等。高頻交易的交易量比較大,持倉時間短,單筆收益率比較低,人們不能通過分析市場變化而尋找到最大化交易點,而是需要通過計算機技術獲取高額收益。因此高頻交易策略主要包含獵物算法,回扣交易策略和自動做市商策略。

二、量化投資與傳統(tǒng)投資的比較分析

(一)傳統(tǒng)投資的不足

投資策略主要包含被動型和主動型策略兩種,其中前者主要為指數(shù)化投資策略,后者主要包含量化投資策略和傳統(tǒng)投資策略。主動型基金經理希望能夠盡量獲取市場基準超額收益。但是,這類傳統(tǒng)基金經理的收益率往往無法達到理論期望值,這主要是由于傳統(tǒng)投資策略存在較多的不足。

第一,傳統(tǒng)投資策略會受到信息處理能力的影響。由于人類思維只能夠分析有限的數(shù)據與信息變化的情況。所以對于基金管理人員來說,無法深入分析和研究海量股票數(shù)據。

第二,傳統(tǒng)投資策略會受到認知偏差影響,思維定勢和認知偏差都會使最終決策存在偏差,此時就會影響決策的科學性,進一步影響投資行為。

第三,傳統(tǒng)投資策略比較注重投資收益,忽略了風險控制的重要性。強調單股挖掘,不注重投資組合。再加上傳統(tǒng)投資策略中的基金業(yè)績衡量缺乏相關定義,因此缺乏嚴格控制和限制基金經理的投資資產配置,這樣就導致基金經理比較注重潛在業(yè)績基準,在效益追求方面存在盲目性,沒有注重到風險控制機制,此時就會導致傳統(tǒng)投資策略無法獲取顯著績效。

(二)量化投資策略的優(yōu)勢分析

從當前所應用的技術分析方法和投資效果能夠看出,量化投資策略的優(yōu)勢主要表現(xiàn)在以下幾個方面:

第一,系統(tǒng)性。量化投資所具備的系統(tǒng)優(yōu)勢包含多層次量化模型,能夠對模型實施多角度觀察,還能夠針對性地處理海量數(shù)據。量化投資的系統(tǒng)性特點還表現(xiàn)在數(shù)據量多方面,能夠有效處理海量數(shù)據。

第二,紀律性。量化投資能夠嚴格執(zhí)行模型所提供的投資建議,不會隨著投資人員的喜好而變化。紀律性存在較多優(yōu)勢,能夠有效消除認知偏差等不足問題,主要體現(xiàn)在金融理論方面。紀律性能夠實現(xiàn)修正和跟蹤,屬于定性思想的應用,能夠展現(xiàn)出組合思想。

第三,及時性。量化投資能夠對市場變化進行及時有效跟蹤,這樣能夠第一時間發(fā)現(xiàn)超額收益情況,并且建立新型統(tǒng)計模型,以此增加新的交易機會。

第四,分散化。在風險控制基礎之上,量化投資能夠對分散投資目標實施準確分散處理,分散化是量化投資依靠概率獲勝的途徑。首先,量化投資能夠從歷史數(shù)據中挖掘有效數(shù)據,在明確歷史發(fā)展規(guī)律之后能夠提升利用率。通過大量的分析我們可以知道,歷史規(guī)律均屬于大概率取勝的策略;其次,量化投資能夠通過股票組合篩選獲勝,無需通過單一股票獲勝。從投資組合理念能夠看出,量化投資主要是獲取大概率獲勝股票,而不是注重單支股票的獲勝。

第五,準確性。量化投資能夠對交易機會進行客觀評價,能夠消除主觀偏好所致的誤差問題,能夠正確應用套利思想。量化投資能夠在估值洼地實現(xiàn)全方位掃描,有效獲取錯誤估值和措施定價的機會。量化投資基金經理需要注重分析和找尋估值洼地,以此買進低估,賣出高估。

三、量化投資的投資交易模式分析

量化投資交易策略涉及內容比較多,其中量化擇時策略可以通過金融產品效益選擇基于分析工具對走勢方向進行判斷,該項收益策略也屬于收益率比較高的投資交易方式,當前多數(shù)人都廣泛應用跟蹤策略實施

(一)趨勢跟蹤策略

此種交易策略主要是基于大趨勢,向下突破支撐線則表明存在較大的下跌趨勢,向上突破壓力線則表明存在較大的上漲趨勢。因此此種交易策略注重尋找大的發(fā)展趨勢,在突破過程中通過平倉或建倉方式獲取高收益。在選擇趨勢型指標時必須遵循市場動態(tài)發(fā)展原則。其中,移動平均線、平均差、趨指標以及平滑移動平均線屬于趨勢策略中最常應用的指標。

(二)噪音交易策略

噪音交易是交易人員沒有掌握正確信息,直接進行交易的行為。噪音在有效市場中屬于均值為零的擾動項,但是市場的發(fā)展不是長期有效,會出現(xiàn)大量異常信息。人們在獲取異常信息之后能夠有效判斷投資行為的有效性。因此應用噪音交易策略時,投資人員需要利用大量計算獲取噪音交易指數(shù),并且對指數(shù)變化情況進行監(jiān)測,以此作為量化交易策略的設計依據。

(三)協(xié)整策略

協(xié)整策略主要被應用到統(tǒng)計套利策略中,其應用原理主要是尋找具備良好相關性的產品,并且對產品的協(xié)整關系進行調整。若投資產品價格差與買入時的價格存在較大差異,當價差均衡時活力了解平倉。因此在協(xié)整策略中包含EGARcH檢驗、GARCH檢驗和協(xié)整檢驗。

(四)多因素回歸策略

此種策略也被廣泛應用到交易行為中,通過多因素回歸策略能夠對投資收益因素產生影響,按照收益相關性建立多元回歸模型,并且對投資組合分析證券系數(shù)進行簡化,即套利定價模型。

(五)量化投資策略評價

針對不同的量化交易投資策略,我們可以應用一些度量指標來對其實施評價。按照交易中成本扣除和虧損凈獲利利潤實施投資策略,此時能夠表現(xiàn)出交易投資的盈虧情況。頻繁變現(xiàn)交易和產生的手續(xù)費中包含虧損與盈利交易次數(shù),按照時長將投資收益率折算成年化收益率,以此展現(xiàn)出交易收益度量指標。在額定周期內,當產品凈值下降至最低點時,此時能夠獲取收益率最大撤回幅度,反映出單位收益的夏普指數(shù)。這樣能夠對投資產品的市場波動系數(shù)進行度量,以此描述出風險承受能力的度量。其次,在量化投資評價時也可以應用業(yè)績評估方式,由于存在投資業(yè)績變現(xiàn)問題,因此需要考慮到資金收益影響受益變化的原因,并且采用績效評估和管理評估模型全面評價資產結果。

四、量化投資資產配置

此處所提及的資產配置主要是指選擇資產類別,在投資組合中合理配置不同資產,并且實時管理混合資產。量化投資管理不再受到傳統(tǒng)投資組合限制,能夠有效結合量化分析,將投資組合看作整體,以此明確分配比例和配置目標,提升資產配置內涵。

資產配置包含戰(zhàn)術資產和戰(zhàn)略資產。其中前者主要是按照資產收益在短時間內的變化,以此獲取超高收益:后者主要是按照資產收益在市場中的長期存在狀態(tài),以此對長期投資風險進行控制,以此獲取最大化利益。鑒于此,戰(zhàn)術資產是在長期戰(zhàn)略資產配置基礎之上發(fā)展起來的,屬于短時間分配策略。戰(zhàn)略資產配置處于長時間投資活動中,而戰(zhàn)術資產配置主要是采用靈活的投資機會,并且與戰(zhàn)略資產配置進行合理搭配,以此獲取高收益。

五、結束語

綜上所述,量化投資對于金融市場的發(fā)展具有重要影響,其不僅是傳統(tǒng)投資交易模式的再發(fā)展,同時也標志著市場需求的變化以及技術的進步發(fā)展。所以在未來發(fā)展中,量化投資策略可以在某種程度上有效替代傳統(tǒng)投資策略。此次研究主要是圍繞量化投資策略及其應用展開討論,以此探索金融行業(yè)的投資交易行為變化趨勢,希望能夠對金融市場的未來發(fā)展進行預測。

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