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文档简介

量化基金是一种通过利用数学模型、统计学和信息技术进行投资决策和交易的基金。这种基金主要依靠计算机对市场海量的数据进行分析和筛选,提取出各种因子,如市场因子、基本面因子、成长因子、价值因子等,并通过特有的模型构建投资组合。量化基金的主要策略包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易和资产配置等。区别于传统的基金,量化基金不是依靠基金经理对单一上市公司的深度研究,而是通过对市场上的股票进行大样本、大数据的全面深入挖掘来实现投资目标。这意味着,量化基金会在符合其算法要求的股票上各薅一点收益,通过积少成多的方式来获取总体收益。此外,根据投资策略的不同,量化基金主要分为三类:主动型量化基金、指数增强型量化基金和对冲型量化基金。所以,量化基金的优势不是对单一上市公司进行深度研究,而是对市场上的股票进行大样本、大数据的全面深入挖掘。这种方法单靠基金经理是不行的,只能让计算机没日没夜地计算了。一般来说,量化基金没有“十大重仓股“的概念,某些量化基金持仓300多支股票,每支股票占比都小于2%,非常分散,也就保证了基金可以覆盖多个行业的多支股票,分散投资、分散风险,可以尽可能圈住各个热点板块的轮动。一、量化基金的优势但是总的来讲,量化基金有三个方面的优势。1、投资分散。宁可每只股票上少薅一点羊毛,只要量大,最后也能积少成多,整体博取高收益。2、理性、理性、再理性。量化基金有自己的选股模型,避免了基金经理的个人偏好和个人情绪,将符合量化模型的股票才能入选,不符合的,基金经理也没办法。遵守纪律,是基金投资的不二法门。3、适合定投。量化基金是定投的--种良好标的,因为量化基金既有同指数型基金一样的客观性,也就是说基金经理的选股和离职对基金本身影响不大,又有跑赢指数的潜力。二、如何选择量化基金那么,应该如何选择量化基金呢?最简单的就是从基金的名字入手,比如名字中含有“量化”、“阿尔法”等词的基金,十有八九就是量化基金。在此基础上,还有一些选择量化基金的技巧可供选择。1、看基金经理。这次选基金经理的原则和之前有很大的区别。以前我们更侧重基金经理的任职时间,对于量化基金来说,专业型的基金经理更重要。正所谓“专业的人做专业的事”,要想做好量化基金,显然基金经理必须要科班出身,比如必须要是理工科专业出身,这还不够,最好是要数学、统计学或者金融工程出身的才行。没有足够的功底,你也不会相信他是真的会量化选股。2、看基金持股占比。量化模型对于各家基金公司都是核心机密,我们一般看不到,看到了估计也看不懂。但是我们可以从侧面验证一下:量化基金不会集中持股,往往会买一些机构持股极少的冷门股,这也是量化选股的特点,不带任何感情,符合量化模型的就下手。3、看业绩。这个是最核心的指标,基金业绩不行,其他的都没有用,所以业绩才是王道。三、量化基金的缺点策略的市场容量有限:每个量化策略的市场容量都是有限的,当策略的应用过于广泛时,其预期收益可能会被摊薄。存在大量无法量化的情形:真实市场中有很多因素是无法被量化的,这在一定程度上限制了量化投资的应用范围。过度拟合的策略:过度拟合是指量化策略的开发者通过不断增加或优化参数,找到表现最好的股票,但这种“最好”往往没有持久性。应变能力不强:如果市场行情突变,量化基金需要一段时间进行算法的优化和调整。基金经理对策略的信任度问题:量化基金并不是完全不受人为因素的影响,有时反而更加考验人性。对基本面的研究深度不足:相比于主动管理型基金对个股有着深入的研究,量化投资往往较难做到类似的深度,导致一些优质标的的买入时机不佳或者仓位过小。样本误差和样本偏差问题:由于量化投资根据历史数据来运行,如果历史数据缺乏足够的多样性和足够长时间的积累,可能会导致预测失误。当然,需要提醒大家的是,在2017年这样一个分化非常明显的市场里,别说普通投资者了,即使是专业人士也很难踏准所有节奏,在市场中进退自如。所以,大家可以大大方方地承认踏不准大小盘轮动节奏,那么均衡配置大小盘就是一个比较折中的好方法。至于如何区分侧重大盘的量化基金和侧重中小盘的量化基金,除了前面提到的方法之外,大家还可以看看入选的量化基金的业绩比较基准是什么。比如,侧重大盘的量化基金,基本上都是以沪深300为主要的业绩比较基准。侧重中小盘

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