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量化投资基础方法与策略

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量化投资之基础数学

复旦大学经济学院教授、EDP中心主任
芝加哥大学数学系硕士、博士 北京大学数学系学士
原摩根士丹利固定收益部执行总经理,从事固定收益类,大宗商品类衍生品交易和风险对冲。 原XE Capital对冲基金董事总经理,负责管理包括金融衍生工具在内的数十亿美元的金融资产,有长于十二年的衍生品交易和资产管理经验以及数量模型风险管理经验。
在Review of Derivative Research、Journal of Fixed Income等期刊上发表论文多篇,并出版了两本中文衍生品定价模型理论方面的专著

量化投资基础方法与策略

02 量化投资的特征

  • 直觉接收,直觉决策。比如,阅读新闻,感知投资者情绪进行决策。
  • 直觉接收,量化决策。比如,抓取网络文本,建立模型进行投资决策。
  • 量化接收,直觉决策。比如,研究财报数据,根据直觉经验进行投资决策。
  • 量化接收,量化决策。比如,通过统计分析,建立多因子模型,进行投资决策。

03 量化投资的优势

1. 客观性

2. 大数据

3. 响应快

04 量化、AI并不是一切

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量化投资基础方法与策略

一、国内主流量化策略体系

二、公募基金量化投资策略篇

指数增强

三、基金专户和私募基金量化投资策略篇

CTA策略——分散组合投资风险

海外长期数据显示,CTA 策略与其他策略之间呈现出显著低相关性,加入CTA 策略可平滑组合净值曲线,降低组合的波动性,其核心收益来源于低频、小概率的大幅正收益,需要长期持有。

CTA以做多波动率为主,跟随趋势而非预测趋势,从交易策略上可分为趋势跟踪策略、反转策略和套利策略,从交易频率上又可分为日内高频、短、中、长周期策略。由于CTA策略主动控制各类资产交易风险,并很好地在事前事中事后做风险控制,往往在市场大幅波动时有不错表现,对投资组合起到保护作用。如2008 年美国市场,道指下跌33.8%、对冲基金整体亏损21.6%、股票多空类策略亏损11.9%,而CTA 策略获得了14.1%的正收益。

量化金融分析师AQF

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量化金融分析师

量化金融分析师,英文全称Analyst of Quantative Finance,简称AQF,是基于Python语言的专业量化投资证书,该证书由中国社科院下设的量化金融专业委员会联合联合全球金融专业人士协会(Global Institute of Financial Professionals, GIFP)共同发布AQF?认证体系,旨在建立国内外金融领域量化金融人才培养与发展的最佳桥梁,传递更具国际视野的研究成果与实践经验,加强全球范围内正规化、专业化的量化金融分析人才队伍建设,持续提升量化金融分析师的职业素养与能力水平,促进量化金融行业的高质量、可持续发展。