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量化资金投入简介

时间:2021-07-20 22:22:39|浏览:

Overview 概述

伴随量化金融范围日渐成熟,量化买卖办法也在金融资金投入过程中应用愈加广泛,并被资金投入者熟悉。但现在国内量化资金投入进步较为缓慢,资金投入者参与量化资金投入积极度较低。量化资金投入仍主要学会于专业机构手中,对相应技术和数据剖析能力需要高。本文将简介量化资金投入,帮资金投入者愈加容易知道量化资金投入。

Report 报告

量化买卖是指以一流的数学模型替代人为的主观判断,借助计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以拟定方案,很大地降低了资金投入者情绪波动的影响,防止在市场极度狂热或悲观的状况下作出非理性的资金投入决策。量化买卖容易来讲就是应用了统计学和概率学,通过了抽样和有关性剖析,应用多元回归和时间序列剖析与数学模型来形成的资金投入决策。定量资金投入和传统的定性资金投入本质上来讲是相同的,二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者有什么区别在于定量资金投入管理是“定性思想的量化应用”,愈加强调数据。

量化买卖的历史大致可以分为三个阶段,第一阶段,1971~1977 年,1971 年世界第一支被动量化基金由巴克利国际资金投入管理公司发行。1977年,第一支主动量化基金由巴克利发行,总额 70 亿USD,是美国量化资金投入的开端。第二阶段,1977~1995 年,这一阶段计算机技术快速进步,为量化资金投入的数据剖析打下了非常不错的铺垫。第三阶段,1995 年到今天,量化资金投入的成熟阶段,现在,全部资金投入中,量化资金投入的占比超越 50%,其中指数类资金投入全部使用定量技术,主动方案资金投入中,30% 左右用定量技术。

量化买卖特征

1、纪律性。坚决实行模型的运行结果进行决策,降低因资金投入者情绪波动而致使的非理性的资金投入决策。

2、系统性。多层次,包括在大类资产配置、行业选择、甄选具体资产三个层次上都有模型;多角度,定量资金投入的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利水平、剖析师盈利预测、市场情绪等多个角度;多数据,即对大量数据的处置。尽量的涵盖市场多维度数据,来进行有效测算。

3、套利思想。定量资金投入通过全方位、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会,从而发现估值洼地,并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

4、概率取胜。一是定量资金投入不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以借助;二是依赖组合资产取胜,而不是单个资产取胜。

量化资金投入技术办法

1、统计套利

统计套利是借助资产价格的历史统计规律进行的套利,是一种风险套利,其风险在于这种历史统计规律在将来一段时间内是不是继续存在。

统计套利的主要思路是先找出有关性最好的若干对资金投入品种,再找出每一对资金投入品种的长期均衡关系(协整关系),当某一对品种的价差(协整方程的残差)偏离到一定量时开始建仓,买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种,等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较常使用的一种操作方案,即借助不同国家、区域或行业的指数有关性,同时买入、卖出一对指数期货进行买卖。在经济全球化条件下,各个国家、区域和行业股票指数的关联性愈加强,从而容易致使股指系统性风险的产生,因此,对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的买卖方法。

2、算法买卖

算法买卖又称自动买卖、黑盒买卖或机器买卖,是指通过设计算法,借助计算机程序发出买卖指令的办法。在买卖中,程序可以决定的范围包括买卖时间的选择、买卖的价格,甚至包括最后需要成交的资产数目。

算法买卖的主要种类有:

被动型算法买卖,也称结构型算法买卖。该买卖算法除借助历史数据估计买卖模型的重要参数外,不会依据市场的情况主动选择买卖机会和买卖的数目,而是根据一个既定的买卖方针进行买卖。该方案的的核心是降低滑价(目的价与实质成交均价的差)。被动型算法买卖最成熟,用也最为广泛,如在国际市场上用最多的成交加权平均价格(VWAP)、时间加权平均价格(TWAP)等都是被动型算法买卖。

主动型算法买卖,也称机会型算法买卖。这种买卖算法依据市场的情况作出实时的决策,判断是不是买卖、买卖的数目、买卖的价格等。主动型买卖算法除去努力降低滑价以外,把关注的重点渐渐转向了价格趋势预测上。

综合型算法买卖,该买卖是前两者的结合。这种算法容易见到的方法是先把买卖指令拆开,分布到若干个时间段内,每一个时间段内具体怎么样买卖由主动型买卖算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法没办法达到的成效。

容易见到的量化买卖方案

1、B-breaker

在外汇买卖系统中,枢轴点 买卖办法是一种经典的买卖方案。Pivot Points 是一个很单纯的阻力支撑体系,依据昨日的最高价、最底价和收盘价,计算出七个价位,包括一个枢轴点、三个阻力位和三个支撑位。阻力线和支撑线是技术剖析中常常用的工具之一,并且支撑线和重压线有哪些用途是可以互相转化的。从买卖的角度上来看,Pivot Point 好比是作战地图,给资金投入者指出了盘中应该关注的支撑和阻力价位,而至于具体的战术配合,Pivot Point 并没具体地规定,完全取决于资金投入者自己的买卖方案。资金投入者可以依据盘中价格和枢轴点、支撑位和阻力位的有关走势灵活地拟定方案,甚至可以依据重点位进行加减仓的头寸管理。

2、海龟买卖法

海龟买卖法是著名的公开买卖系统。第一进行市场和品种选择,选择关联度低、流动性好、容量大的市场和品种进行组合资金投入。第二决定头寸规模,使用基于波动性的头寸管理方案(止损同样是基于波动性)。海龟买卖法建仓有两套规则,第一套建仓规则为以 20 日突破为基础的短线系统,第二套建仓规则是以 60 日突破为基础的长线系统,加仓规则是价格在上次买入价格的基础上往盈利的方向变化(系数在 0.5~1 之间),即可在增加 25% 仓位。海龟买卖法同样拥有两种止损规则,统一止损是任何一笔买卖都不可以出现竞价推广账户规模 2% 以上的风险;双重止损是竞价推广账户只承受 0.5%的竞价推广账户风险,各单位头寸维持各自的止损点位不变。海龟买卖法的卖出规则一旦出发都要退出。

3、凯利公式

凯利公式由 John Larry Kelly 于 1956 年提出(Kelly 1956)。它指出在一个期望收益为正的重复性赌局或者重复性资金投入中,每一期应该下注的最佳比率。藉由捕捉可以最大化结果对数期望值的资本比率 f 也就是得到长期增长率的最大化。那样在单纯的就有两种结果的容易赌局来讲,这里的两种结果指的是:输去所有注金,或者获得资金乘以特定赔率的彩金。

可以通过普通的陈述引导出下面的公式:f=(bp-q)/b(f*代表现有资金应进行下次投注的比率;b 代表投注可得的赔率;p 代表获胜率;q 代表落败率,也就是1-p)。凯利公式在量化资金投入中的应用是确定资金投入品的最好杠杆比率,凯利公式的核心是在于控制风险。

4、卡尔曼滤波算法

在 40 年代,美国科学家 Wiener 和前苏联科学家 Kолмогоров 等人研究出最好线性滤波理论,之后又被后人称之为维纳滤波理论。从理论的角度来看,维纳滤波存在着一个最大的缺点:就是必须要应用到无限的过去数据,再实时处置上,并不适用。在 40 年代,为了打破这一缺点,Kalman 将状况空间模型引入到滤波理论里,并引导出了一套递推估计算法,后期又让人称作卡尔曼滤波理论。它是以最小均方误差为估计的最好准则,因此来找到一套递推估计的算法,它的依据就是:使用信号与噪声的状况空间模型,把前一时刻的估计值和现时刻的观测值借助起来,然后更新对状况变量的估计,从而求出和得到现时刻的估计值。它在实时处置和计算机运算方面都很适用。

5、蒙特卡洛期权定价

依据资产价格呈对数正态分布的假设,模拟出资产在期权持有期内的不一样的价格行情走势,得到资产在期权到期日的不同价格分布,由此依据期权在资产不同价格下的价值得到期权在到期日的价值分布,再取期权在到期日价值的均值作为期权价格。通过模拟标的资产价格路径预测期权的平均回报,紧接着就是得到期权价格估计值。在市场当中,蒙特卡洛办法的最大的优越点就是:误差的收敛率永远不会依赖于问题的维数,也就是这个缘由,在高维期权定价时,应用这种办法是比较合适不过了。

Conclusion 结语

量化买卖容易来讲就是应用了统计学和概率学,通过了抽样和有关性剖析,应用多元回归和时间序列剖析与数学模型来形成的资金投入决策。将风险和收益愈加具现化,让资金投入者在进行资金投入决策阶段愈加明确和准确。

出处: 标准共识 作者:SNC 剖析部

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