什么是量化投资？有哪些常见的量化投资策略？

1. 什么是量化投资？有哪些常见的量化投资策略？

量化投资是在投资过程中运用数学、统计学、信息技术等知识。投资者会收集股票的数据，然后依靠计算机系统强大的信息处理能力，用先进的数学模型代替人工的主观判断，从而在控制风险的前提下实现最大回报。

量化投资有很多优点，例如，投资策略是基于大规模的数据，执行不受投资者情绪的影响，可以有效克服认知偏差，可以快速跟踪市场变化，不断寻找新的统计模型，以提供超额回报，并寻找新的交易机遇。 量化 投资作为有效风险控制的前提，可以作为投资多元化的工具。例如，定量投资可以从历史数据中挖掘出一定的规律并加以利用。这些规则可以以更大的概率获得投资回报。

在量化交易过程中，量化投资思维的应用几乎涵盖了投资的整个过程，从投资目标的选择、组合策略的分析、策略的实施到投资目标，最后到投资策略的风险控制和回馈，其特点使定量思维在不同的投资领域中变得独特，不同投资风格的形成，内容的焦点也各不相同。与最优策略相关的几个概念，包括趋势策略、定量对冲策略、套利策略、高频策略和算法交易，尤其令人担忧的是算法交易。

量化投资流行的原因，甚至带有主观的投资趋势，这必然具有量化投资的优势。总而言之，有以下几点：它基于数理统计，更接近一门科学，让未来更容易预测和感知，可以全年实时监控所有市场和交易，而人类不能。它避免了人的情感，完全由机器自动化，严格执行纪律。过程和风险更加可控。这些优势逐渐将量化投资带入我们的视野，并被越来越多的投资者所接受。

2. 量化投资策略的基本概念

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。

3. 量化投资策略的优势有哪些

量化投资策略的优势有哪些?
量化投资策略有如下五大方面的优势，主要包括纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化等。
(1)纪律性：严格执行量化投资模型所给出的投资建议，而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。
(2)系统性：量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。
(3)及时性：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。
(4)准确性：准确客观评价交易机会，克服主观情绪偏差，妥善运用套利的思想。量化投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。与定性投资经理不同，量化投资经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
(5)分散化：在控制风险的条件下，充当准确实现分散化投资目标的工具。分散化也可以说量化投资是靠概率取胜。这表现为两个方面，一是量化投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用，这些历史规律都是有较大概率获胜的策略。二是依靠筛选出股票组合来取胜，而不是一个或几个股票取胜，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票，而不是押宝到单个股票上。

4. 量化投资策略的优势有哪些

　　量化投资策略的优势有哪些？很多刚接触这个“名词”的时候，对于量化投资都不了解，微量网指出量化投资策略有如下五大方面的优势，主要包括纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化等。
　　(1)纪律性：严格执行量化投资模型所给出的投资建议，而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。
　
　(2)系统性：量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模
型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。
　　(3)及时性：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。
　　(4)准确性：准确客观评价交易机会，克服主观情绪偏差，妥善运用套利的思想。量化投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。与定性投资经理不同，量化投资经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
　
　(5)分散化：在控制风险的条件下，充当准确实现分散化投资目标的工具。分散化也可以说量化投资是靠概率取胜。这表现为两个方面，一是量化投资不断的从
历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用，这些历史规律都是有较大概率获胜的策略。二是依靠筛选出股票组合来取胜，而不是一个或几个股票取胜，从
投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票，而不是押宝到单个股票上。更多问题可以继续关注微量网

5. 基金的量化投资策略有哪些？量化投资常见的策略和产品

      量化投资是指通过数量化方式和计算机程序发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式，在投资的过程中需要用到数学、统计学、信息技术等知识。      市场上的量化策略包括市场多头趋势和市场表现中性两部分，市场多头趋势中包含指数增强和主动量化两个部分，市场表现中性中包括量化对冲，也就是所谓的阿尔法策略(α策略)。
      α策略就是指采用金融衍生工具对冲市场风险以后，去获得相对来说比较稳定的α收益，这类产品在几年也获得了比较大的发展。量化其实是一个非常宽泛的概念，涉及到各种不同的资产类别，比如说商品期货上，量化有一系列的CTA策略，另外，还有多策略量化。      如果是从公募基金的角度来看，市场上主流的量化策略主要包括三类：      第一类是主动量化策略      主动量化策略是通过量化的方式来选股，再结合主动的基本面筛选，构建这样一类主动加量化结合的策略。      第二类是指数增强策略      指数增强是指首先跟踪某一个指数，一般是市场上比较主流的宽基指数，比如沪深300或者中证500甚至有中证1000的指数，在这个指数基础上会追求长期稳定的超额收益，也就是增强的阿尔法部分。      第三类量化对冲的阿尔法策略      量化对冲的阿尔法策略的核心，还是指数增强的组合，去获得相对于指数的超额收益，但同时会引入股指期货做对冲，把市场或者我们称之为指数的波动剥离掉，获得比较稳定的阿尔法收益。      这类策略在过去的五年，尤其是的两到三年，规模也获得非常大的增长。从2015年的150亿左右的规模增长到现在的650亿左右，也是公募基金中现在非常主流的一类策略。

6. 在股市投资中，什么能称得上是量化投资？

量化交易是利用数学、统计、计算机的模型和方法来指导在金融市场的交易，可以自动下单业可以半自动下单，这个不是核心，核心在于是不是系统化交易（systematic trading）。
比如主观交易会看K线交易，量化交易业会，但区别在于量化交易可以在历史数据上回测各种交易规则，找到表现好的，然后才用来交易。这或许会有过度拟合的风险，但也有一些方法克服。

如果交易规则太多，量化交易会想办法组合起来，比如把它们浓缩成因子，然后用线性模型、非线性模型等组合起来，然后再进行交易。
如果创造因子的工作太困难，那么量化交易可以借助遗传规模、决策树、神经网络等自动生成大量因子，节省了人工生成因子的工作量，效率更高。
在克服过度拟合方便，传统机器学习和统计学也提供了很多方法，比如交叉验证、正则化、稀疏性、缓慢学习、滚动优化等等，一般都能比较好的克服。

总的来说：量化交易系统、指标体系交易系统、技术分析交易系统，上面三者可以认为基本等价，没有必要刻意区分，其共同特征是"定量分析"，以区别"定性分析"，基本面数据可以拿入，不过要注意数据常常不够规范，要考虑其"归一化、样本数够否、数据造假"等问题。

本人认为"量化交易系统、指标体系交易系统"均为"技术分析系统"的子集，"量化交易系统"与“指标体系系统"等价，即技术分析的概念更广，因波浪理论属于技术分析，但难说它属于量化交易，因有些事情的"量化"有很高难度，量化交易强调必须精准量化，必须能用指标体系表示，必须能精确的历史数据回测。

7. 量化投资策略的趋势判断型量化投资策略

 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。 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 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。 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。

8. 量化交易主要有什么经典的策略

您好
研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
　　量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
　　量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
　　量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
　　统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
　　用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。