词条 | 量化投资策略 |
释义 | 2. 量化投资策略类型(2.1 趋势判断型量化投资策略 2.2 波动率判断型量化投资策略) 3. 趋势判断型量化投资策略(3.1 量化选股 3.2 量化择时) 1. 基本概念量化投资策略就是利用量化的方法,进行金融市场的分析、判断和交易的策略、算法的总称。 在《量化投资—策略与技术》(丁鹏著、电子工业出版社、2012/1)中,将策略分为两大类:分别为:趋势判断型和波动率判断型。 2. 量化投资策略类型2.1 趋势判断型量化投资策略判断趋势型是一种高风险的投资方式,通过对大盘或者个股的趋势判断,进行相应的投资操作。如果判断是趋势向上则做多,如果判断趋势向下则做空,如果判断趋势盘整,则进行高抛低吸。这种方式的优点是收益率高,缺点是风险大。一旦判断错误则可能遭受重大损失。所以趋势型投资方法适合于风险承受度比较高的投资者,在承担大风险的情况下,也会有机会获得高额收益。 2.2 波动率判断型量化投资策略判断波动率型投资方法,本质上是试图消除系统性风险,赚取稳健的收益。这种方法的主要投资方式是套利,即对一个或者N个品种,进行买入同时并卖出另外一个或N个品种的操作,这也叫做对冲交易。这种方法无论在大盘哪个方向波动,向上也好,向下也好,都可以获得一个比较稳定的收益。在牛市中,这种方法收益率不会超越基准,但是在熊市中,它可以避免大的损失,还能有一些不错的收益。 股指期货套利是在股票和股指期货之间的对冲操作,商品期货是在不同的期货品种之间,统计套利是在有相关性的品种之间,期权套利则是在看涨看跌期权之间的对冲。 3. 趋势判断型量化投资策略3.1 量化选股量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合,期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为。量化选股策略总的来说可以分为两类:第一类是基本面选股,第二类是市场行为选股。 基本面选股介绍了多因子模型、风格轮动模型和行业轮动模型。市场行为选股介绍了资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码选股模型。 3.2 量化择时量化择时就是利用数量化的方法,通过对各种宏观微观指标的量化分析,试图找到影响大盘走势的关键信息,并且对未来走势进行预测。本书一共介绍了8种量化择时方法,分别是趋势择时、市场情绪择时、有效资金模型、牛熊线、Hurst指数、SVM分类、SWARCH模型及异常指标模型。 4. 波动率判断型量化投资策略4.1 股指期货套利股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格,同时参与股指期货与股票现货市场交易,或者同时进行不同期限、不同(但相近)类别股票指数合约交易,以赚取差价的行为。股指期货套利分为期现套利、跨期套利、跨市套利和跨品种套利,本书主要阐述期现套利和跨期套利这两种最主流的方式。 4.2 商品期货套利与股指期货套利类似,商品期货同样存在套利策略,在买入或卖出某种期货合约的同时,卖出或买入相关的另一种合约,并在某个时间同时将两种合约平仓。在交易形式上它与套期保值有些相似,但套期保值是在现货市场买入(或卖出)实货、同时在期货市场上卖出(或买入)期货合约;而套利却只在期货市场上买卖合约,并不涉及现货交易。 商品期货套利主要有期现套利、跨期套利、跨市场套利和跨品种套利4种 4.3 统计套利有别于无风险套利,统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利的,是一种风险套利,其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。 统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种(股票或者期货等),再找出每一对投资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)偏离到一定程度时开始建仓——买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种,等到价差回归均衡时获利了结即可。 统计套利的主要内容包括股票配对交易、股指对冲、融券对冲和外汇对冲交易。 4.4 期权套利期权(Option)又称选择权,是在期货的基础上产生的一种衍生性金融工具。从其本质上讲,期权实质上是在金融领域将权利和义务分开进行定价,使得权利的受让人在规定时间内对于是否进行交易行使其权利,而义务方必须履行。在期权的交易时,购买期权的一方称为买方,而出售期权的一方则称为卖方;买方即权利的受让人,而卖方则是必须履行买方行使权利的义务人。 期权的优点在于收益无限的同时风险损失有限,因此在很多时候,利用期权来取代期货进行做空、套利交易,会比单纯利用期货套利具有更小的风险和更高的收益率。 5. 其他量化投资策略5.1 算法交易算法交易又称自动交易、黑盒交易或者机器交易,它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令的方法。在交易中,程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格,甚至包括最后需要成交的证券数量。 根据各个算法交易中算法的主动程度不同,可以把算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。 5.2 另类套利分别为事件套利、ETF套利、LOF套利和高频交易。 |
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