什么是量化投资
量化投资可以认为是以传统投资分析的对立面。巴菲特重点关注股票基本面,投资标准包括:1)视买股票如同买整个企业的一部分,希望公司有竞争优势,有现金流量,有安全边际,有成熟可靠的管理层。2)投资少量的股票,长期持有。
相对于传统的投资分析,量化投资通过对历史数据的统计,找出金融产品价格、市场指标、技术指标等各种指标间变化的数学关系,发现市场目前存在的获利机会,并通过杠杆比率进行快速而大规模的交易获利。
量化基金的特点
量化投资的最大的特点是用数学方法,不进行基本面分析。实现的方法是利用现代计算机的功能,对市场进行360度的全方位扫描,避免基金经理个人情绪、偏见、精力不足造成选择范围局限。量化基金的特点决定了其竞争优势来自历史数据的统计,不计一次的得失,以概率取胜,以降低风险为首要。在投资过程中受人的因素影响非常小。
量化基金也并非完美,其可能的缺陷来自于量化模型受市场的变动的影响和与量化基金之间的关联性。大部分量化模型都起源于多年的学术研究,造成各个量化基金模型的相似性。2007年8月由于少数几家量化基金清盘,影响了市场上大量量化基金的收益。至此之后,各个量化基金都提升了建立独特的选股模型的研究,对降低与其他基金关联度。
量化基金的分类
统计套利、事件驱动、全球宏观、因子投资、大宗商品、风险平价
美国量化基金的发展趋势
最近五年以来,量化基金的业绩逐渐被市场认可,同时计算能力成本的快速提高,交易成本的下降,量化交易吸引了更多的投资。与此同时,美国量化基金行业也出现了一些崭新的发展趋势。
传统的投资基金开始更多利用量化方法,甚至逐步进入转型成量化行业。典型的例子是老牌对冲基金老虎基金成员VikingHedgeFund开始建立数据科学家团队和程序员,帮助转型成量化对冲基金。
人工智能(AI)、另类数据兴起。大量的对冲基金开始建立首席数据官(ChiefDataOfficer)职位,以应对快速涌现的另类数据(AlternativeData)。同时,以摩根大通(JPMorgan)为代表的传统投资银行大规模建立利用机器团队,雇用各大学的顶级研究人员,通过算法挖掘出历史数据中的规律,从而实现投资利润。
展望
展望未来,量化对冲基金保持盈利的关键在于创新和严密的风控措施。由于其独到的优势,量化基金在未来可望更加成熟,为投资人提供相对高收益低风险的投资回报。
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发布于2021-5-7 21:09 成都