核心原理
数据上,依赖历史价格、成交量、财务数据、宏观经济指标等,还考量新闻舆情等非结构化数据,通过算法挖掘潜在规律;算法模型方面,将投资逻辑转化为数学公式或程序代码,例如统计套利会发现相关资产的价格偏离规律,机器学习会训练AI模型预测股价走势;执行层面,计算机实时监控市场,按预设条件自动下单,避免人为延迟或情绪干扰;风险管理具备内置止损、仓位控制等模块,通过概率计算优化收益风险比。
优势特征
- 纪律性:严格按模型运行结果决策,避免因个人情绪如恐惧、贪婪等导致的追涨杀跌。比如市场剧烈波动时,人类投资者可能恐慌抛售,量化交易系统会依据既定规则冷静判断。
- 系统性:能覆盖宏观周期、市场结构、估值、成长等多个维度,从海量数据中挖掘潜在投资机会。以期货市场为例,可综合分析不同品种期货多方面数据,制定合理投资组合。
- 套利思想:通过全面扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。如期货市场不同合约出现价格偏离合理区间时,能及时发现价差并套利。
- 概率取胜:一方面不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并利用,另一方面依靠组合资产而非单个资产取胜。在期货市场可分析价格波动规律并构建多样化投资组合。
主要策略类型
- 统计套利:利用历史统计规律套利,如同时做多被低估股票、做空被高估股票。
- 趋势跟踪:通过均线突破、动量指标等捕捉趋势,如比特币突破某一价格后自动买入。
- 市场中性:对冲市场风险,靠选股能力盈利,如做多优质股并做空股指期货。
- 高频交易(HFT):进行毫秒级交易,赚取微小价差,如利用交易所之间的报价延迟。
- 事件驱动:提前预判财报发布、政策变动等事件的影响,如美联储加息前调整仓位。
局限性
- 模型失效风险:市场结构变化可能导致策略失灵,如2020年疫情初期的流动性危机。
- 技术门槛高:需要编程、数学、金融知识的复合能力。
- 过度拟合风险:回测表现好,但实盘可能亏损,因为模型过度“迎合”历史数据。
- 极端行情失控:如“闪崩”或流动性枯竭时,算法可能加剧市场波动。
需要注意的是,目前市场上很难找到完全免费且功能齐全、稳定可靠的量化交易系统。免费的量化交易系统可能在数据的全面性、准确性、实时性,以及功能的丰富度和系统的稳定性方面存在不足。
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发布于21小时前



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