量化投资发展概述(附职位)

金融量化投资概述量化投资分析国泰安信息技术研讨创新中心0量化投资的开展简介1量化投资在海外的开展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩展、得到了越来越多投资者认可。现实上，互联网的开展，使得新概念在世界范围的传播速度非常快，作为一个概念，量化投资并不算新，国内投资者早有耳闻。但是，真正的量化基金在国内开展还处于初级阶段。量化投资开展阶段国外量化投资的兴起和开展主要可以分为三个阶段：第一阶段〔1971——1977〕1971年，世界上第一只被动量化基金由巴克莱国际投资管理公司发行，1977年世界上第一只自动量化基金业是由巴克莱国际投资管理公司发行，发行规模到达70亿美圆，算是美国量化投资的开端。第二阶段〔1977——1995〕从1977年到1995年，量化投资在海外阅历一个缓慢的开展，这其中遭到诸多要素的影响，随着信息技术和计算机技术方面获得宏大提高，量化投资才迎来了其高速开展的时代。2量化投资开展阶段第三阶段〔1995——至今〕从1995到如今，量化投资技术逐渐趋于成熟，同时被大家所接受。在全部的投资中，量化投资大约占比30%，指数类投资全部采用定量技术，自动投资中，约有20%——30%采用定量技术3全球数量化基金开展形状20世纪50年代开场出现，2000年后蓬勃兴隆，占全美投资的30%绝对数额：量化资管规模小于传统方式开展速度：2003年后年增速15%，而传统增速小于5%量化投资的开展简介量化投资的开展简介中国量化投资产品规模分析规模<1%6什么是量化投资？我们预备好了吗？量化投资技术与优势为什么需求量化投资？“根本面投资或者传统投资是经过信息和个人判别〔usinginformationandjudgment〕来管理资产，假设遵照固定规那么，由计算机模型产生投资决策那么可被视为数量化投资。〞——Fabozzi<ChallengesInQuantitativeEquityManagement>量化投资主要是指经过数理模型来实现投资理念，由计算机产生买卖战略的一种投资方法。

数量化投资是一种方法论数量化投资往往与根本面投资、技术分析有机结合数量化投资是以定量化方法进展投资的各种技术综合什么是量化投资？量化投资离我们都多远？投资组合、资产定价、风险管理离不开量化分析GTDP增长率、行业亏损企业亏损额、企业资产负债率等都是量化目的！我们都可以成为量化分析的高手！宽客——量化投资的实际者！什么是量化投资？什么是量化投资？量化投资是借助现代金融学、计算机和数学的方法，把人的投资理念和研讨成果量化为客观的数理模型，利用计算机技术完成数据处置、分析建模、决策下单，执行整个流程的系统化、程序化的投资方式。

量化投资以先进的数学模型替代人为的客观判别，和抑制人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心思，也可以抑制认知偏向，借助系统强大的信息处置才干具有更大的投资稳定性，极大地减少投资者心情的动摇影响，防止在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。9西蒙斯传奇比巴菲特还能赚钱的人〔年赚60%〕数学天才〔陈-西蒙斯实际〕大奖章基金〔历史数据相关性分析来预测未来〕模型先生〔利用复杂的数学模型构建买卖战略〕黑箱作业〔绝对严密〕超高频率统计套利买卖：IT、科学和阅历等文艺复兴科技公司和西蒙斯10大奖章基金业绩回放

•1988-2021，年均报答率35.6%〔扣除资产管理费和投资收益分成〕,均高出索罗斯和巴菲特十几个百分点；▪1988-1999，净报答率2478%，1st;量子基金1710%，2nd;同期S&P9.6%；▪2021年，全球金融危机，各类资产价钱下滑，大部分对冲基金都亏损，而大奖章赚80%•2002-2005，规模为50亿美圆的大奖章基金曾经为投资者支付了60多亿美圆的报答。•年报答率平均高达35.6%,被誉为最胜利的对冲基金11文艺复兴科技公司和西蒙斯•文艺复兴科技公司：▪总部在纽约长岛，心脏地带是一间礼堂，公司员工会定期在此听一场科学演讲；▪200多名员工，近一半是数学、物理学、统计学等领域的顶尖科学家；▪不雇用商学院毕业生和华尔街人士；▪待遇优厚，严厉严密，流动性小。12量化投资与传统投资

投资策略主动型投资策略传统主动型投资策略依靠投资者经验判断试图战胜市场获取超额收益量化投资策略建立量化模型并依靠计算机实现策略以战胜市场获取超额收益被动型投资策略无法获得超越市场的收益13根本面投资的特点根本面投资是一种高投资深度〔信息系数〕，低投资广度的投资风格。根本面投资的代表人物：沃伦.巴菲特1989-2021平均年报答约20%；2021年报答率约-15%选择高价值公司股权收益高股东盈余多高毛利率资源分配合理选择最安全的股票第一条准则：不要赔钱第二条准则：永远不要忘记第一条选择自己熟悉的股票生意不熟不做持有时间长传统行业重视公司内在品质初始的股权收益率营运毛利、负债水准与资本支出需求的变化该公司的现金产生能力巴菲特选股原那么15量化投资的特点量化投资是一种低投资深度〔信息系数〕，高投资广度的投资风格。量化投资者的胜利典范：詹姆斯.西蒙斯1989-2021平均年报答约35%；2021年报答率约80%西蒙斯量化投资理念根本面投资和量化投资各有所长，量化投资稍稍胜出大量的金融数据（1）传统经济模型（2）概率统计模型（3）数据挖掘模型（4）资产管理模型……（1）数学、物理学、统计学（2）重市场，重实践根本面投资与量化投资的对比根本面投资和量化投资各有所长，量化投资稍稍胜出依托一致、有序的严厉流程易于测试可以运用于大量的投资标的客观性关注普遍景象严重依赖历史数据可以延续调整投资预测能够做出一些伪假设依托发明力和想像力很难复制非常耗费人力客观性可以解释特例可以分析过去的阅历能否有自创价值调整投资预测不频繁会被行为偏向所影响量化投资根本面投资平手胜出胜出胜出胜出平手胜出胜出平手平手根本面投资与传统投资方法的对比量化投资价值投资技术分析量化投资是一种投资方法论，充分自创了根本面投资及技术分析相关的投资理念和方法，并非传统投资的对立面，而是借助计算机技术，对其传承与开展以下图为3种基金1、3、5、10年期相对于S&P指数的信息比率，数据覆盖1996.01.01-2005.12.3120为什么需求量化投资？市场有效性假设〔EfficientMarketHypothesis，EMH〕巴奇列尤金.法默〔1970，3种方式〕股价已经反映了全部能从市场交易数据中得到的信息检验：股票收益模式弱有效形式与公司前景有关的全部公开现有信息一定已经在股价中反映出来检验：市场异样半强有效形式股价反映了全部与公司有关的信息，甚至包括仅为内幕人员所知的信息检验：内幕信息强有效形式21市场是充分有效的吗？1、投资者能够经过对公共信息的过滤，发明出大量的私人信息。2、投资者做投资决策往往是根据个人心情，而不是对信息的理性分析。3、一些人想从他人的非理性投资行为上渔利，结果发明了更多的市场无效。4、经济条件，尤其是技术程度无时不刻不在变化，而人们需要时间去顺应变化。5、买卖费用使实际模型和现实存在差距。6、税费会导致市场扭曲。7、政府的金融政策会导致市场扭曲。……有效的因子是捕捉市场无效性的重要工具，是量化投资获利的关键为什么需求量化投资？行为金融学:市场金融异象与行为偏向非理性人假设过度自信谨慎保守害怕损失厌恶后悔小盘股效应股票溢价之谜日历效应金融异象为什么需求量化投资？23如何把握这种市场无效时机？24量化投资金融种类的完善计算机技术的开展监控制度的完善为什么需求量化投资？量化投资的五大优势

25纪律性严格执行量化投资模型投资建议系统性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及时性及时跟踪市场变化，不断发现新的提供超额收益的交易机会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分散化严格控制风险，充当准确地实现分散化投资目标

量化投资的运用26量化投资的运用•量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法买卖，资产配置，风险控制等。27投资策略简介量化选股利用数量化的方法选择股票组合，包括基本面和市场行为量化选股量化择时通过对各宏微观指标的量化分析判断大势走势股指期货套利利用股指期货市场存在的不合理价格，实现期限、跨期套利等商品期货套利利用商品期货市场存在的不合理价格，实现期限、跨期、跨市场、跨品种套利等统计套利利用证券价格的历史统计规律构建资产组合算法交易通过计算机程序发出交易指令，TWAP、VWAP为代表

运用举例1：Graham根本面量化选股

•Graham选股思想的量化实证：根本面量化选股战略1.上市3年以上2.延续三年分红3.EPS最近两年的平均值除以往前推第四年第五年的平均值的值>1.34.最近12个月营业收入大于10亿5.流动比率>16.PE<257.PE*PB<508.权益债务比>19.长期负债比流动资产少28

运用举例1：Graham根本面量化选股

以下图是按照以上选股思绪选出来的前20只股票按照市值加权平均构成的一个组合，但剔除了金融类股票29

运用举例2：小朋友8周择时法

•小朋友8周择时法：基于技术分析的量化择时战略▪当指数〔或个股〕的收盘价比8周前的收盘价高，就看多〔买入或者继续持有〕，否那么看空〔卖出或继续空仓〕。30运用举例2：小朋友8周择时法31

运用举例2：小朋友8周择时法

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运用举例3：股指期货套利---期现套利

33股指期货套利跨品种套利跨期套利跨市场套利期现套利

运用举例4：算法买卖-修正型VWAP算法

定义：算法买卖又称自动化买卖、黑盒买卖或机器买卖，它指的是经过运用计算机程序发出买卖指令的方法。买卖中，程序可以决议的范围包括买卖时间的选择、买卖价钱、甚至包括最后需求成交的证券数量。•分类：▪被动型算法买卖，包括VWAP、TWAP等▪自动型算法买卖，根据市场情况作出实时买卖决策34运用举例4：算法买卖-修正型VWAP算法•战略原理：此战略的原理是在市场价钱高于市场均价时，根据市场价钱走势不同程度减少下单量，在保证高价位的低下单量的同时，可以防止出现价钱的继续上涨而下单量过度地向后聚集；在市场价钱低于市场均价时，根据市场价钱走势不同程度地添加下单量，在保证低价位的高下单量的同时，可以防止价钱的继续走低而下单量过度地提早完成。35

以下图为战略流程图：

36运用举例4：算法买卖-修正型VWAP算法•下单量处置：▪设置两个参数：偏向调整比例函数ƒ(β),表示市场价钱和市场均价的偏向β导致的调整比例。容忍系数ρ表示不同决策者对待这种偏向的态度及相应的决策，这里设定5个ρ值：1、2、3、4、5，每个ρ对应一个不同的偏向调整比例函数ƒ(β)。37运用举例4：算法买卖-修正型VWAP算法

38修正型VWAP震荡市执行效果图(ρ=3;激进系数λ=3;调整阀值σ=0.002•战略战胜市场均价0.001995元•数据来源：2021年12月31号，华泰结合证券研讨所，天软科技39修正型VWAP上涨市执行效果图(ρ=3;激进系数λ=3;调整阀值σ=0.002)战略战胜市场均价0.039988元数据来源：2021年12月31号，华泰结合证券研讨所，天软科技40修正型VWAP下跌市执行效果图(ρ=3;激进系数λ=3;调整阀值σ=0.002)•战略战胜市场均价0.039988元•数据来源：2021年12月31号，华泰结合证券研讨所，天软科技41参数分析容忍系数、激进系数和调整阀值对战略效果影响很大，容忍系数越大，对小幅价钱偏向的反响越小，买卖量也越偏向买卖时间的尾部；激进系数越大，在发生因价钱的调整时候的反响越大，黄色柱线峰值越高，买卖量偏向买卖时间的头部；调整阀值越大，因价钱涨跌所导致的调整次数越少，那么黄色峰值数量越少。42量化投资从想象到实现

43•量化投资普通步骤数理化构建模型模型验证构建投组再平衡•数量化将不可观测的变量数量化，如风险、市场心情等•构建模型选择样本空间构建数理模型并预测收益和风险•模型验证运用样本空间外数据进展模型验证•构建组合根据预测结果按规那么选择对象构建投资组合•再平衡定期或不定期进展再平衡，优化模型，提高收益数量化构建模型模型验证构建组合再平衡以多因子量化选股为例量化选股的前提是构建优秀的选股战略•根本流程：候选因子因子有效性检验冗余因子剔除综合评分模型构建选股模型验证•投资是长期的，因此战略也是需求进展动态地调整44候选因子因子有效性检验冗余因子剔除综合评分模型构建选股模型验证量化证券投资组合管理的七条原那么原那么1：市场大多数情况下是有效的原那么2：真正的套利时机是不存在的原那么3：定量分析可以“发明〞统计套利时机原那么4：量化分析是用一种有效的方法来将一切可用的信息结合起来原那么5：量化模型应该基于可靠的经济实际原那么6：量化模型应该反映耐久的和稳定的方式原那么7：投资组合关于给定基准的偏向，只需在不确定性足够小的情况下，才有意义量化投资技术与优势45量化投资的模块构建资金来源-营销和融资模型来源-技术团队管理公司盈利方式设计量化投资技术与优势46数据妥善运用套利的思想策略纪律性系统系统性实践概率致胜第1页量化投资战略研发工具量化投资技术与优势量化投资四大特点47第一，纪律性，一切的决策都是根据模型做出的。纪律性的益处很多，可以抑制人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心思，也可以抑制认知偏向，行为金融实际在这方面有许多论述。纪律化的另外一个益处是可跟踪。定量投资作为一种定性思想的理性运用，客观地在组合中去表达这样的组合思想。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子〞。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。量化投资技术与优势48第二，系统性。详细表现为“三多〞。首先表如今多层次，包括在大类资产配置、种类选择、精选种类三个层次；其次是多角度,定量投资的中心投资思想包括宏观周期、市场构造、估值、生长、盈利质量、分析师盈利预测、市场心情等多个角度；再者就是多数据，就是海量数据的处置。人脑处置信息的才干是有限的，当一个资本市场只需10个买卖种类，这对定性投资经理是有优势的，他可以深化分析这10家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万的入场时机时，强大的定量投资的信息处置才干能反映它的优势，能捕捉更多的投资时机，拓展更大的投资时机。量化投资技术与优势49第三，妥善运用套利的思想。定量投资正是在找估值洼地，经过全面、系统性的扫描捕捉错误价钱偏离带来的时机。定性投资经理大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个买卖是可以翻倍的买卖；与定性投资经理不同，定量基金经理大部分精神花在分析哪里是估值洼地，哪一个种类被低估了，买入低估的，卖出高估的。第四，靠概率取胜。这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中发掘有望在未来反复的历史规律并且加以利用。二是依托一组买卖取胜，而不是一个或几个买卖取胜。量化投资技术与优势50定性投资：人的心情，人性弱点对投资影响较大定量投资资：+★人的心情，人性弱点对投资影响较小★人的思想和精神得到延伸和补充，在投资覆盖的广度和深度，尤其在广度上有很大提高。量化投资技术与优势量化投资优势51模型同质化景象并非一劳永逸能够加剧羊群效应不能完全替代人脑面临新的风险量化投资技术与优势快速高效 高信息比率客观理性个股与组合并重多样投资

中国量化投资开展

量化投资研讨的兴起基金：2021年以来，量化投资忽然成为市场的一个热点，各大机构都在组建量化投资的团队、研讨量化投资的战略，很多量化基金产品层出不穷，尤其是在传统投资基金业绩不佳的情况下，很多利用量化投资战略的基金产品获得了相当不错的收益率。券商：随着融资融券、股指期货、转融通等业务相继推出，券商资管量化投资非常炽热。国信、华泰、长江、国泰君安等各大券商都在发力量化投资产品研讨，在我国百余家券商中，已有38家券商资管发行量化产品。期货：2021年以来，一些与期货相关证券的套期保值迅速开展，各大期货公司纷纷成立了金融工程部和量化投资部，逐渐注重程序化买卖，推出各种量化投资平台。53中国量化投资开展量化投资的迅速开展规模：我国第一只量化投资基金出现于2004年，截止2021年底,共有18只量化基金产品成立，40只量化型阳光私募产品成立。仅仅2021下半年，券商共发行量化产品132只，2021年上半年发行量化产品109只。收益：据不完全统计，2021年我国43只量化基金平均收益为-3%，其中的30只量化基金，平均收益为4%，远远好于大市和阳光私募基金。2021年，公募量化投资产品平均收益率为4.47%，跑赢大盘1.89%。私募量化投资产品平均收益率4.95%，跑赢大盘2.37%。可以看出，量化投资在大势动荡和市场下行的时候依然可以保证一定的绝对报答。54

未来篇：迎春绽放正当时

内部要素：客观理性A股市场有效性偏弱，市场上被错误定价的股票相对较多个人投资者比例非常高，市场心情能够对中国市场的影响特别大，依托理性分析实现超额收益的空间更大快速高效计算机技术日新月异，为量化投资分析提供了强大支撑中国市场是个新兴市场，量化投资占比低，某些目的数据关注发掘缺乏，这既是挑战也恰恰是机遇所在关注组合、控制风险国内投资者普遍多为风险厌恶者,而国内量化投资的选股过程本身就是一个风险控制过程多样的量化投资战略丰富了机构产品线，可以满足不同收益风险预期的客户55未来篇：迎春绽放正当时56

未来篇：迎春绽放正当时

国内量化投资开展迅速开展呈井喷之势券商2021年发行109只量化产品，占市场量化产品〔154只〕的71%，2021年发行28只量化产品〔其中2021年下半年共发行23只量化产品〕，占比18%国内量化投资开展潜力宏大量化型券商集合理财富品实践发行规模为124.47亿元，仅占一切券商理财富品的4.2%量化基金产品总体规模为281.7亿元，仅占全部基金规模的1.06%。美国市场2007已到达15%57我们更喜欢的一种定义是：这是一个行业方向。20212020量化投资领域迸发增长的十年市场环境与参与群体的交互生长市场要素不断开展量化投资是一种势不可挡的趋势量化投资开展前瞻量化投资我们能做什么？59计算机、金融、数学复合型人才量化投资常用数据源Matlab根底量化投资常用平台工具量化投资常见模型量化投资常见战略量化投资战略编写案例量化投资基金组建与运营量化投资重要议题6061量化投资人才需求岗位金融工程量化分析师投资经理产品规划师金融工程顾问金融咨询师金融策略分析师……量化投资人才需求职位描述任职条件负责上市公司的财务报表基本分析、行业的投资分析报告的编撰、金融模型的搭建。根据公司金融业务的发展搭建金融数据模型。主要以上市公司的公开财务报表为基础数据，采用模拟仿真的方法，预测其未来财务数据的概率分布为机构客户、公司业务部门提供投资建议和研究服务；财务报表分析、商业模式的分析、财务模型的建立以及融资需求（金融服务）分析、金融工具（融资方案）设计。教育背景：金融、统计、应用数学、金融工程相关专业硕士及以上；具有扎实的专业知识和相关领域理论功底；了解证券基础知识；能熟练运用经济分析方法开展公司调研和行业研究工作；有金融、财经行业系统或财务信息系统等方面的学术研究经历和工程实践经验；具有很强的随机分析、概率统计以及模特卡洛仿真计算能力。具有数学建模能力