量化投資投資的定義特定經(jīng)濟(jì)主體為了在未來可預(yù)見的時期內(nèi)獲得收益或資金增值，在一定時期內(nèi)向一定領(lǐng)域投放一定數(shù)額的資金或?qū)嵨锏呢泿诺葍r物的經(jīng)濟(jì)行為。投資回收期限短期投資長期投資資產(chǎn)性質(zhì)貨幣性資產(chǎn)投資實(shí)物資產(chǎn)投資無形資產(chǎn)投資投資方式間接投資直接投資常見投資品種品種優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)股票操作簡便，可能獲得較高收益價格不穩(wěn)定，風(fēng)險較高債券收益穩(wěn)定，風(fēng)險相對較低收益率低，投資周期長基金交易靈活方便，風(fēng)險相對較低成本相對較高，收益依賴于基金經(jīng)理能力銀行理財相對安全可靠，購買方便收益相對較低，靈活性較差貴金屬可雙向交易，交易時間靈活風(fēng)險較高，交易規(guī)則和技巧復(fù)雜信托投資收益高，安全性較大流動性差，投資門檻高，程序復(fù)雜期貨可雙向、可加杠桿、可T+0交易風(fēng)險較高，波動性較大，時間不連續(xù)本門課將以股票為主，但所用方法同樣適用于債券和其他類別的資產(chǎn)投資的目的投資

目的本金

保值經(jīng)常性收益資本

增值數(shù)據(jù)收集與處理策略設(shè)計與實(shí)現(xiàn)策略回測與分析策略上線與跟蹤反饋提升量化投資的定義以數(shù)學(xué)模型替代(輔助)人為主觀判斷，利用計算機(jī)技術(shù)從龐大的數(shù)據(jù)中選出能帶來超額收益的“大概率”事件以制定投資策略量化投資是一項(xiàng)系統(tǒng)性工程量化投資的誤區(qū)量化投資一定是低風(fēng)險，穩(wěn)賺不賠風(fēng)險和收益同源關(guān)鍵在于風(fēng)控策略的設(shè)計與使用量化投資一定是全自動，速度一定要快自動交易vs輔助決策高頻策略vs低頻策略量化投資是神秘主義量化投資模型只是一種工具成功與否在于投資者是否真正掌握了量化投資的精髓全

自動低

風(fēng)險速度快神秘量化投資的主要思想套利思想：買低賣高、低買高賣關(guān)鍵是尋找估值洼地：錯誤定價或估值的投資標(biāo)的概率思想：挖掘并利用可能重復(fù)的歷史（可能性)依靠投資組合(相關(guān)性）取勝風(fēng)險不可避免，風(fēng)險是由不確定性導(dǎo)致假設(shè)市場運(yùn)行內(nèi)在遵循一定規(guī)律，但外在現(xiàn)象會受各種因素影響而存在不確定性量化投資的特點(diǎn)科學(xué)性：利用大量歷史數(shù)據(jù)，對模型有效性和適用性進(jìn)行驗(yàn)證客觀性：基于數(shù)據(jù)，利用模型做出決策，克服人性弱點(diǎn)系統(tǒng)性：建立資產(chǎn)配置、行業(yè)選擇、精選個股等多層次的量化模型從宏觀周期、市場結(jié)構(gòu)、估值、成長等多角度進(jìn)行分析通過全面、系統(tǒng)性的掃描，捕捉交易機(jī)會及時性：及時跟蹤市場變化，不斷發(fā)現(xiàn)能提供超額收益的交易機(jī)會分散化：依靠投資組合(分散性)來取勝，而不是一只或幾只股票取勝量化投資vs.傳統(tǒng)投資量化投資傳統(tǒng)投資代表人物分析方法詹姆斯·西蒙斯依據(jù)模型沃倫·巴菲特依據(jù)人的經(jīng)驗(yàn)與判斷信息來源海量數(shù)據(jù)以及多層次多方面的因素（定量分析）基本面及宏觀經(jīng)濟(jì)（定性分析）投資風(fēng)格投資周期偏向短期投資周期偏向長期投資標(biāo)的分散化投資于某一只或少量股票風(fēng)險處理在風(fēng)險最小化前提下實(shí)現(xiàn)收益最大化風(fēng)險考慮不周全收益率對比：66%vs20%量化投資的主要內(nèi)容量化投資的主要內(nèi)容量化投資技術(shù)幾乎覆蓋了投資的全過程投資環(huán)節(jié)簡介量化選股利用量化方法從原始股票池選擇出待投股票集合量化擇時通過對各宏微觀指標(biāo)的量化分析判斷未來走勢資產(chǎn)配置以不同資產(chǎn)類型作為投資標(biāo)的，通過數(shù)學(xué)模型確定組合資產(chǎn)的配置目標(biāo)和分配比例風(fēng)險管控以識別和量化風(fēng)險為基礎(chǔ)，通過風(fēng)險控制來提升投資質(zhì)量投什么？什么時候投？怎么投？假設(shè)市場運(yùn)行內(nèi)在遵循一定規(guī)律，但外在現(xiàn)象會受各種因素影響而存在不確定性量化選股目標(biāo)：選出“待投股票集”從所有可交易股票中，篩選出適合自己投資風(fēng)格、具有一定安全邊際的候選集合選股依據(jù)：基本面vs.技術(shù)面vs.基本面+技術(shù)面估值法假設(shè)：基本面決定價值，價值決定價格通過估值方法得出的公司理論上的股票價格（價值）與市場價格進(jìn)行比較，判斷股票的市場價格是否被高估或者低估多因子模型從不同角度采用多種“因子”來綜合評估股票的還壞（漲跌）基本面指標(biāo)，如PB、PE、EPS增長率等技術(shù)面指標(biāo)，如動量、換手率、波動率等其它指標(biāo)，如預(yù)期收益增長、分析師一致預(yù)期變化、宏觀經(jīng)濟(jì)變量等待投股票

可交易股票量化擇時目標(biāo)：確定股票的具體買賣時機(jī)，其依據(jù)主要是技術(shù)面取決于投資周期或風(fēng)格，例如中長線、短線、或超短線K線圖法：K線圖主要包含四個數(shù)據(jù)：開盤價、最高價、最低價、收盤價所有K線都是圍繞這四個數(shù)據(jù)展開，反映標(biāo)的狀況和價格信息不同粒度：周K線、日K線、小時K線、分鐘K線、tick級K線等常用策略：趨勢跟蹤（動量）、高拋低吸、橫盤突破等事件驅(qū)動法：根據(jù)離散的事件調(diào)整投資組合倉位主力資金流入、市場情緒變化、政策文件、突發(fā)事件等資產(chǎn)配置目標(biāo)：根據(jù)投資需求，將擬投資金在不同的資產(chǎn)類別和標(biāo)的之間進(jìn)行分配，進(jìn)而構(gòu)造出一個相應(yīng)的投資組合基于經(jīng)驗(yàn)的配置方法利用先驗(yàn)知識分析各資產(chǎn)對組合的貢獻(xiàn)和影響，進(jìn)而確定各資產(chǎn)在組合中的權(quán)重常用方法：等權(quán)法、市值法、市價法等基于模型的配置方法根據(jù)理論或模型來量化投資風(fēng)險和效用，將資產(chǎn)配置問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化問題，并通過優(yōu)化求解來確定投資組合配置常用方法：均值方差模型、最優(yōu)化夏普比率模型等風(fēng)險管控基本思想：以識別和量化風(fēng)險為基礎(chǔ)，通過風(fēng)險控制來提升投資質(zhì)量風(fēng)險管理：包括對風(fēng)險進(jìn)行定義、測量、評估和控制關(guān)鍵：識別、分析、接受或減輕投資決策中的不確定性風(fēng)險控制：手段：對風(fēng)險因素和敞口實(shí)施有目的地選擇和規(guī)模控制目的：提高收益的質(zhì)量和穩(wěn)定性常用方法：基于市場因子暴露的對沖、基于VaR控制等量化投資的理論發(fā)展20世紀(jì)50~60年代Markowitz組合模型1952年Markowitz建立均值-方差模型將數(shù)理工具引入投資組合研究，標(biāo)志著現(xiàn)代投資組合理論的開端CAPM模型(CapitalAssetPricingModel,CAPM)在Markowitz工作基礎(chǔ)上，Sharpe(1964)、Litner(1965)、Mossin(1966)研究了資產(chǎn)價格的均衡結(jié)構(gòu)導(dǎo)出資本資產(chǎn)定價模型CAPM，是現(xiàn)代金融市場價格理論的支柱有效市場假說(EfficientMarketHypothesis,EMH)Samuelson(1965)與Fama(1965)提出有效市場假說EMH包括理性投資者、有效市場和隨機(jī)游走，是現(xiàn)代資本市場理論的重要基石20世紀(jì)70~80年代B-S模型(Black-ScholesOptionPricingModel)1973年，Black和Scholes建立了期權(quán)定價模型（BS模型）為期權(quán)、債券等新興衍生金融市場的各種以市場價格變動定價的衍生金融工具的合理定價奠定了基礎(chǔ)APT理論(ArbitragePricingTheory,APT)1976年，Ross建立了套利定價理論APT利用因素模型描述資產(chǎn)價格的決定因素和均衡價格的形成機(jī)理20世紀(jì)90年代倒向隨機(jī)微分方程(巴赫杜-彭方程)求解：促進(jìn)期權(quán)定價理論的研究為將來設(shè)定了某個目標(biāo)，那么根據(jù)現(xiàn)在的能力、財力能否達(dá)到？如何達(dá)到？問題關(guān)鍵，不是從現(xiàn)在向?qū)矸治觯怯蓪硐颥F(xiàn)在推導(dǎo)，這就是倒向隨機(jī)分析倒向隨機(jī)微分方程求解：通過確定策略的制定逐步把不確定性抵消，把風(fēng)險規(guī)避掉VaR模型（ValueatRisk,在險價值）在一定置信度下，某一投資組合價值在未來特定時期內(nèi)的最大可能損失G30建議用VaR來衡量衍生工具的市場風(fēng)險，并認(rèn)為是市場風(fēng)險測量和控制的最佳方法SEC要求美國公司采用VaR模型作為三種可行的披露其衍生交易活動信息的方法之一行為金融學(xué)興起80年代對金融市場的大量實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)了許多現(xiàn)代金融學(xué)無法解釋的異象為解釋這些異象，一些金融學(xué)家將認(rèn)知心理學(xué)的研究成果應(yīng)用于對投資者的行為分析量化投資的代表企業(yè)與人物量化投資的代表企業(yè)文藝復(fù)興科技公司(RenaissanceTechnologies)：成立于1982年，是量化投資領(lǐng)域的先鋒以大量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用數(shù)學(xué)模型和計算機(jī)技術(shù)進(jìn)行投資決策員工中超過1/3擁有數(shù)學(xué)、物理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)的博士學(xué)位創(chuàng)世人詹姆斯·西蒙斯更是一位著名的數(shù)學(xué)家文藝復(fù)興旗下的大獎?wù)禄鹉昊找孢h(yuǎn)超巴菲特橋水對沖基金（Bridgewater）：成立于1975年，是世界上最大的量化對沖基金之一多種創(chuàng)新投資策略的先鋒者，例如分離Alpha和Beta策略、絕對Alpha策略、風(fēng)險平價策略等量化投資的代表人物“最賺錢的基金經(jīng)理”——詹姆斯·西蒙斯文藝復(fù)興科技公司創(chuàng)始人，2018年個人凈賺16億美元管理的大獎?wù)禄饛?989到2009平均年收益率達(dá)38.5%在扣除5%的管理費(fèi)和44%的超高業(yè)績報酬的基礎(chǔ)上得出凈回報率遠(yuǎn)超過巴菲特的20%自詡為“模型先生”：采用數(shù)學(xué)模型和計算機(jī)技術(shù)進(jìn)行投資決策西蒙斯遵循量化投資理念：市場整體有效，但短暫或局部會無效利用歷史資料發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計相關(guān)性捕捉短線獲利機(jī)會量化投資的代表人物“定