0525-封基老师分享-量化思维

封基老师—量化思维大家好！今天主要是和大家交流量化投资，我已经收到了一些问题，我先回答这些问题，然后大家有什么问题再交流1，量化-初级投资者可操作的量化投资方式都有哪些？怎样确定一个量化策略是有效靠谱的？对初学者来说，一般有两大类因子，一大类是技术类的，一大类是财务类的。相对来说，在中国，技术类的因子比较有效；而在美国等市场，财务类的因子比较有效。量化策略的有效性，也是由几个方面，一个是回测历史的数据，但回测是必要不充分条件，也就是说如果策略在历史上无效的，那么将来有效的可能基本是小概率事件，但即使回测有效，也不能说明将来一定有效。还需要从逻辑上判断。2，量化策略里面会用到很多因子，比如说财务的、成长因子等等，这些因子可以一直用吗？有没有有效性的问题呢？或者是有么有什么方法可以衡量因子的好坏呢不管什么因子，一段时间内失效是很正常的，没有一个因子会永远有效的，只是有些是短期的失效，有些是长期的失效。举个具体的例子，就是现在大家都很关注的小市值策略，首先小市值策略不仅仅在中国是有效的，在美国等发达国家也是有效的。甚至获得诺贝尔经济学奖的尤金法玛的三因子里就有小市值因子。今年小市值因子明显失效，主要是管理层政策上打压壳资源导致的。但你说将来小市值会永远失效吗？我觉得不可能。打个比方，是小孩子长的快还是大人长的快？肯定是小孩子长的快，但不能对小孩子过分溺爱。同样道理，我们对大市值给出10倍PE，对小市值给出80倍PE,至少将来肯定是不合理的，但也不可能对大小市值都给10倍PE,比如小市值给20被PE,如果再不合理，给15倍PE总合理了吧？总之小市值会价值重新估值，但不可能和大市值一样。3，老师你做量化用到的工具是什么？我现在用的是果仁加EXCEL，果仁的优点是不需要编程，但如果要求高的话也要自己写自定义函数4，老师，你是如何确定你的策略权重的？完全凭经验再加上不断回测找到最佳权重，但不宜太最求收益率，就像你做了一件太合身的西服，刚穿的时候不错，但体形稍微变化就不合身了。另外要避免权重的尖峰，所谓尖峰我举个例子，比如说某个因子权重10的时候对应的收益率是30%，权重9.9对应21%，权重10.1对应22%，这种尖峰值十有八九是碰巧遇到一个收益率特别高的但将来很难复现的情况。5，老师您量化数据用到的数据是从哪里找来的。果仁和通达信，都有下载功能。6，有没有回溯过像白马股这样策略数据问题。有的，我现在用的一个策略就是三因子：连续五年年比年利润增加在20%以上、连续五年R0E大于15%、PE小于35.当然还有很多细节问题，但我用的基本是这三个互相牵制的因子，成长、价值、低估。当然还有很多其他策略，这里只是举个例子说明白马股也是可以用策略选出来的，这个策略的回测结果年化大概在30%。7，老师，你是如何确定你的策略当前是否有效？主要还是看长期，一方面是看回测数据是否有效，一方面看实盘是否有效。另外在优化策略的时候可以把回测数据分成两段，举个例子，比如说你有07年到17年十年多的数据，可以把07-15年的数据作为训练区，把16-17年的数据作为观察区，优化只用07-15年的数据，不能用16-17年的数据，这样就好像回到了15年年底，优化出来的策略再回测16-17年的结果，是否还继续有效。我收到的问题就这几个，大家还有什么问题都可以交流现在的量化，和阿尔法狗比还远远不是一个级别上的，最多是幼儿园和中学生的关系,但最基本的道理都是一样的提示空仓要看具体的策略了比如说择时策略，用最简单的MA就可以，当然有有效性问题还有一种就是我说的，某个策略在大牛市顶峰，比如说15年5月，已经找不出同时满足三个条件的股票了，所以空仓。过去在我们国家，因为炒作盛行，所以相对来说技术因子比较有效，比如过去特别有效的小市值因子，但今年随着刘士余新政，财务因子变得越来越强了，比如说今年的PE策略\PB策略等这样简单的策略都跑赢指数了，而小市值策略还在万丈深渊中excel用做量化，我专门写了一本书，这几天在校对，估计下个月月底可以出版，里面提供了大量的excel模板，大家可以套用后来体会是怎么用excel做量化的，只有理解了才会举一反三的运用到实际上去。是的，我提供的模板不是让大家直接去使用，而是让大家去理解，只有理解了才能举一反三的建立自己的策略。没有一劳永逸的量化策略的。不知道大家发现没有，过去的那么多技术指标，比如说什么MACD，KDJ之类的，听听老师讲好像很有道理，自己一用效果不好。知道是什么原因吗？也不完全是，首先我觉得目前市面上流行的这些MACDKDJ的使用是有误区的大家发现没有，这些专家们总是举个例子来说明金叉死叉，红柱长绿柱短的，来说明理论的正确性，其实实际上是个概率问题，也就是说，举一个个案来说明全体，这个方法论本来是有问题的任何技术指标我要找个个案是很容易做的事情关键是概率！而且再好的指标，出错是非常非常正常的，比如说金叉上涨，概率是20%还是80%，即使只有2%的概率，我一样可以找到一个个案来说明我说的正确性，但这个有什么用呢？2%的概率太小了。但反过来说，即使是98%的概率正确，依然后2%错误的可能。量化也是一样的，跑输指数是很正常的事情，特别是短期跑输关于有效性问题，前面已经说了很多了。回测，历史数据分段回测，不要太追求完美相对来说，学习量化很难快速，这一是需要有对数字的敏感，二是需要你喜欢量化，真的很难快速，欲速而不达我用excel本身就是要用通达信的数据的，不管excel还是通达信还是果仁，其实都是工具，你熟悉其中的一种就可以了，当然都熟悉你就会更加得心应手程序化交易是量化的一种，但目前我们国家不太支持自动的程序化交易，而且相对来说风险也大。对数学的要求：最基本的是高中数学，当然你有大学的数学知识最好，再高级的需要数学专业的知识，但一般业余投资者最多最多到非专业的大学高等数学了有高中数学应该可以应付99%的问题了关于金融，其实我也不是学金融的。今天的社会，不都是大学里学好所有的知识才去做专业对口的工作的大学只是给你学习的方法论，怎么去学习，知识倒反而是次要的了举个例子，我在80年代就一个人给我们单位编制了一套财务软件了，我既不是学计算机的，也不是学财务的。唯一的动力就是喜欢，都是靠自学的，甚至到后来财务会倒过来问我有关财务的问题了，记住：爱好是最大的学习动力。我对你个人不太了解，不好给很具体的建议。但一般而论，首先还是强烈的动力，其次对我们业余投资者来说，学习理论是为了更好的实战，所以建议可以从一些最简单的个案开始学习起比如我举个例子，最简单的PB策略，也就是说，选择若干个在申万一级行业中PB最低的股票，持有一段时间核对一下，还是最低继续持有，如果不是最低，那么就换PB最低的。就这样一个简单的策略，历史回测年化收益率接近30%当然具体的操作没那么简单，比如说要剔除ST股，剔除一些不好的股票等等，我只是举个例子。再譬如，今年的白马股比较好，按照传统的做法，什么叫白马股？每个人都有自己的定义，而且今天我说他是白马，明天跌了我可能就说他不是了这就是传统方法的歧义如果我们用量化，那必须定住一个唯一的标准。我刚刚说的三因子，就是我选白马的一个标准连续五年年比年利润增加在20%以上、连续五年ROE大于15%、PE小于35.而且这个标准不是我拍脑袋想出来的，而是根据回测，历史上能达到30%左右的年化收益率其实按照以上的标准，传统意义上的某些白马，可能被剔除了，比如茅台，一般人都认为是白马，但如果按照上面三条标准，茅台就不符合，因为茅台这几年利润的年增长都在1%左右，根本达不到20%量化就是数据面前人人平等，不管你是茅台还是其他什么股票，我们用同样的标准来衡量，不因为你的名气大比如说今年1000万，明年就要1200万，后年要1440万茅台做不到这点我举这个例子，充分说明了传统的方法和量化选股之间的差异。当然不是说量化的一定好，茅台可能就是因为名气响，所