DOT:量化投资简介_PolkaPlay

Overview概述

随着量化金融领域日渐成熟，量化交易方法也在金融投资过程中应用越来越广泛，并被投资者熟知。但目前国内量化投资发展较为缓慢，投资者参与量化投资积极度较低。量化投资仍主要掌握于专业机构手中，对相应技术和数据分析能力要求高。本文将简介量化投资，帮助投资者更加容易了解量化投资。

Report报告

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。量化交易简单来说就是应用了统计学和概率学，通过了抽样和相关性分析，应用多元回归和时间序列分析以及数学模型来形成的投资决策。定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。

量化交易的历史大致可以分为三个阶段，第一阶段，1971～1977年，1971年世界第一支被动量化基金由巴克利国际投资管理公司发行。1977年，第一支主动量化基金由巴克利发行，总额70亿美元，是美国量化投资的开端。第二阶段，1977～1995年，这一阶段计算机技术飞速发展，为量化投资的数据分析打下了很好的铺垫。第三阶段，1995年至今，量化投资的成熟阶段，目前，全部投资中，量化投资的占比超过50%，其中指数类投资全部采用定量技术，主动策略投资中，30%左右使用定量技术。

Arthur Hayes：美联储的策略与其反通胀目标背道而驰，或将大幅降息甚至重启量化宽松:8月24日消息，BitMEX 创始人 Arthur Hayes 在其博客中撰文表示，美联储目前既在加息又在缩表，这两项政策互相抵消效果。加息会增加美国政府的债务利息支出，这相当于向富人提供财政刺激；而缩表则直接从银行体系中收回流动性。但另一方面，美联储通过给反回购和储备金支付利息来控制货币价格，这些利息支付也增加了货币供应。

在 Hayes 看来，当前美国的财政情况与上世纪 80 年代不同，美国政府债务占 GDP 的比例是当时的 4 倍。如今美联储加息不仅无法达到收紧货币环境的效果，还会让美国政府更难以通过发行债券融资。

Hayes 预测，随着美国国债市场的进一步失控，美联储最终将被迫放弃控制货币价格，转而只关注货币数量。这将导致美联储大幅降息甚至重启量化宽松。同时，为了减少通胀和实现财政可持续性，美联储可能会取消向商业银行支付存款准备金利息，迫使商业银行购买政府债券。

Hayes 建议投资者持有现金和加密货币来对冲通胀风险。他认为，由于财政政策的主导地位，现金和某些资产（如加密货币）可能成为对抗通胀和其他经济风险的避险工具。[2023/8/24 18:18:57]

量化交易特点

Gate.io 今日智能量化策略年化排行:据官方公告，今日智能量化收益排行榜，最高总收益类型为双均线-RSI，有4283个策略正在进行中，总投资额达2039436.59 USDT。[2021/5/31 22:58:58]

1、纪律性。坚决执行模型的运行结果进行决策，减少因投资者情绪波动而导致的非理性的投资决策。

2、系统性。多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、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；多数据，即对海量数据的处理。尽可能的涵盖市场多维度数据，来进行有效测算。

3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

量化投资技术方法

叶晓斌：用缠论等量化策略做交易盈利情况更客观，背靠优秀生态的低估值币种与平台币将大有机会:据官方消息，Gate.io直播专访节目《分析是道》20210326期已结束，本期直播邀请到微博财经博主，有着币圈缠论狙击手称号的叶晓斌，和大家分享了其对缠论在市场上的理解与运用，并且给出投资代币的独特观点。

叶晓斌认为，由于大数据的支撑，盈利情况是优于正常交易手段的量化策略正在被越来越多人了解，即使是小白也能尝试用缠论等量化策略做交易，因为量化像机器人只会执行代码，不会受情绪影响是很大的优势；至于如何选择市场上的潜力代币，在赛道火热前提下，在背靠优秀的生态里面去挑选低估值币种和平台币，获利概率将更可观，但同时也要关注基本面讯息，因为币圈是一个无国界的金融市场。消息的时效性对于趋势变化与操作时机很重要。[2021/3/27 19:21:38]

1、统计套利

统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，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。

ZBG策略广场已上线 推出量化资管服务:ZBG交易所官方消息，策略广场功能于8月14日正式上线并推出量化资管服务。投资者可以根据策略广场展示的资管方策略进行一键托管。托管资金2000USDT起，收益结算形式为月结。

据悉，ZBG策略广场内展示的量化策略均由专业团队执行交易，历经市场考验。可解决投资者不懂技术分析，交易知识、风控意识欠缺等问题，为广大投资者提供更加专业、便捷、轻松的投资选择。更多详情请查询ZBG官网公告。[2020/8/15]

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，再找出每一对投资品种的长期均衡关系，当某一对品种的价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，等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较常采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。

声音 | Tony：量化最大的博弈存在于价格敏感者与不敏感者之间:在本期金色相对论上，针对金色财经内容合伙人佟扬提出“有业内人士表示，大部分的交易对手盘已经从散户属性趋向于机构属性，您是否认同这个观点？”的提问，Amber AI的创始合伙人Tony表示：我不是特别认同，首先在交易的过程中本来就很难去区分对手盘究竟是散户还是机构，如何定义散户和机构也存在很多模糊不清的地方。笼统的区分为散户和机构可能不是一个严谨的分类，更好的分类可能可以把对手盘比为价格敏感者（量化交易者，或者有信息的交易者）与价格不敏感者的区别（散户，机构都有可能）的区别。

虽说量化交易也分很多策略，策略之间可能会有一些相克或者互相抓的属性，但是量化最大的博弈还是存在于价格敏感者与价格不敏感者之间。这一点和股票市场的量化交易一样，大部分策略还是抓住市场哪怕是万分之几的错价机会，而不是说量化团队之间互相拼杀。[2018/12/7]

2、算法交易

算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序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资产数量。

算法交易的主要类型有:

(1)被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价。被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格、时间加权平均价格等都属于被动型算法交易。

(2)主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。

(3)综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。

常见的量化交易策略

1、B-breaker

在外汇交易系统中，枢轴点(PivotPoints)交易方法是一种经典的交易策略。PivotPoints是一个非常单纯的阻力支撑体系，根据昨日的最高价、最低价和收盘价，计算出七个价位，包括一个枢轴点、三个阻力位和三个支撑位。阻力线和支撑线是技术分析中经常使用的工具之一，并且支撑线和压力线的作用是可以互相转化的。从交易的角度上来看，PivotPoint好比是作战地图，给投资者指出了盘中应该关注的支撑和阻力价位，而至于具体的战术配合，PivotPoint并没有具体地规定，完全取决于投资者自身的交易策略。投资者可以根据盘中价格和枢轴点、支撑位和阻力位的相关走势灵活地制定策略，甚至可以根据关键点位进行加减仓的头寸管理。

2、海龟交易法

海龟交易法是著名的公开交易系统。首先进行市场和品种选择，选择关联度低、流动性好、容量大的市场和品种进行组合投资。其次决定头寸规模，采用基于波动性的头寸管理策略。海龟交易法建仓有两套规则，第一套建仓规则为以20日突破为基础的短线系统，第二套建仓规则是以60日突破为基础的长线系统，加仓规则是价格在上次买入价格的基础上往盈利的方向变化，即可在增加25%仓位。海龟交易法同样具备两种止损规则，统一止损是任何一笔交易都不能出现账户规模2%以上的风险；双重止损是账户只承受0.5%的账户风险，各单位头寸保持各自的止损点位不变。海龟交易法的卖出规则一旦出发都要退出。

3、凯利公式

凯利公式由JohnLarryKelly于1956年提出。它指出在一个期望收益为正的重复性局或者重复性投资中，每一期应该下注的最优比例。藉由捕捉可以最大化结果对数期望值的资本比例f也就是得到长期增长率的最大化。那么在单纯的就有两种结果的简单局来讲，这里的两种结果指的是：输去所有注金，或者获得资金乘以特定赔率的彩金。

可以通过一般的陈述引导出下面的公式：f=\u002Fb。凯利公式在量化投资中的应用是确定投资品的最佳杠杆比率，凯利公式的核心是在于控制风险。

4、卡尔曼滤波算法

在40年代，美国科学家Wiener和前苏联科学家Ｋолмогоров等人研究出最佳线性滤波理论，之后又被后人称之为维纳滤波理论。从理论的角度来看，维纳滤波存在着一个最大的缺陷：就是一定要应用到无限的过去数据，再实时处理上，并不适用。在40年代，为了打破这一缺陷，Kalman将状态空间模型引入到滤波理论里，并引导出了一套递推估计算法，后期又被人称作卡尔曼滤波理论。它是以最小均方误差为估计的最佳准则，因此来找到一套递推估计的算法，它的根据就是：选用信号与噪声的状态空间模型，把前一时刻的估计值和现时刻的观测值利用起来，然后更新对状态变量的估计，从而求出和得到现时刻的估计值。它在实时处理和计算机运算方面都非常的适用。

5、蒙特卡洛期权定价

根据资产价格呈对数正态分布的假设，模拟出资产在期权持有期内的不同的价格走势，得到资产在期权到期日的不同价格分布，由此根据期权在资产不同价格下的价值得到期权在到期日的价值分布，再取期权在到期日价值的均值作为期权价格。通过模拟标的资产价格路径预测期权的平均回报，紧接着就是得到期权价格估计值。在市场当中，蒙特卡洛方法的最大的优越点就是：误差的收敛率从来不会依靠于问题的维数，也就是这个原因，在高维期权定价时，应用这种方法是最合适不过了。

Conclusion结语

量化交易简单来说就是应用了统计学和概率学，通过了抽样和相关性分析，应用多元回归和时间序列分析以及数学模型来形成的投资决策。将风险和收益更加具现化，让投资者在进行投资决策阶段更加清晰和准确。

风险提示：

警惕打着区块链和新技术的旗号进行非法金融活动，标准共识坚决抵制利用区块链进行非法集资、网络、ICO及各种变种、传播不良信息等各类违法行为。

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