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量化策略

量化策略

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。

所谓的量化就是通过海量的数据客观分析决策,利用模型扑捉价差,获得持续稳定的收益,从而避免了人为主观因素干扰。

对冲即利用配对交易寻找套利空间,无视熊牛市,市场涨跌均可获利,从而规避系统性风险。

中文名

量化投资策略

两大类

趋势判断型和波动率判断型。

量化投资策略

量化选股,量化择时

股指期货套利

现套利和跨期套利

期权的优点

收益无限的同时风险损失有限

另类套利

事件套利、ETF套利、LOF套利

目录

1 基本概念

2 量化投资

3 类型

4 趋势判断型

▪ 量化选股

▪ 量化择时

5 波动率判断型

▪ 股指期货套利

▪ 商品期货套利

▪ 统计套利

▪ 期权套利

6 其他

▪ 算法交易

▪ 另类套利


基本概念

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。


量化投资

什么是量化投资呢?其实,就如同中医和西医的区别,中医靠经验,讲究“望、闻、问、切、听”,西医靠指标,通过一系列的检查数据综合判断病情。量化投资无非就是用指标和公式驱动投资和交易。还是举淘宝的例子,卖家需要考虑安排双十一的客服配备和商品物流安排,如果卖家根据经验判断,“中午的时候买家比较多”从而在中午增倍客服,并预约好物流,这就是定性投资。如果卖家使用云计算对自己双十一的销售大数据进行了建模分析,发现“11:25至12:15,12:45—13:30”的时段交易最活跃,并因此倍增客服、预约物流,这就是微量网量化投资。

2010年我国推出了股指期货,第一次有了可以做空市场的工具,从而为设计基于算法的复杂策略提供了基础,因此2010年我们叫做对冲基金和量化投资元年。随着股指期货的推出,有四种和量化投资相关的产品蓬勃发展。第一种是做多股票、做空股指期货的阿尔法对冲型产品;第二种是利用股指期货可以日内多次买卖交易的特点,用技术分析和程序化交易股指期货,所谓的程序化CTA产品;第三种是在极短的时间里,用复杂算法高频率交易股指期货,所谓的高频交易产品;第四种是,对股指期货和其现货ETF/股票进行价差买卖操作。当然,这些高端的量化工具需要大量的计算机和科研投入,因此主要掌握在专业机构手中。量化投资出现的意义是,科技和工程力量进入了理财行业,老百姓不仅可以选择跟大盘随波逐流的公募基金,也可以选择所谓的绝对收益理财产品。

云计算时代的量化投资

量化投资元年之后,很多对此感兴趣的相关专业人士都加入到量化投资策略的开发阵营中,相对于有限的资产管理机构和产品需求,人才和策略出现了阶段性过剩,需要出路。另外一方面,有一个庞大的客户群体,他们对直接购买理财产品不感兴趣,希望可以通过证券期货账户参与到自身财富管理的过程中,但他们又没有太多的时间去打理自己的账户。市场需要一个策略提供者和需要租用策略模型的理财者对接的平台,使他们可以交易;理财者租用模型后,也需要一个功能强大的模型使用环境,保证策略的正常运行,这就是云计算时代的量化投资,所谓的“云交易”。微量网正是上述云交易一个具体的大众应用。

在一个创新和变革的时代中,信息技术、工程技术、互联网、物联网甚至万联网已经改变了人们的衣食住行,改变了我们的生活。如今,这些技术也开始逐渐渗透到智力博弈的巅峰行业——财富管理行业。上个世纪的科幻片中,那些笨头笨脑的机器人如同天方夜谭,在快速发展的时代中,那些形象现在已经成了古董。租个机器人去投资理财,已经成为了现实,但会像最近电影上那样,出现一个和人完全一样,还具有自进化能力的“机器人”吗?当然,量化投资的思想来源终归是人,云计算和大数据时代的量化投资,将投资的想象力又向前推进了一步,简化了我们的生活,满足了我们的需求。这让大家看到了科技进步的某种希望。


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。


趋势判断型


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。


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。


波动率判断型


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。


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


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。


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。


其他


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。


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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