2024年10月15日 星期二 上午盤
就當股市燒壞CPU之後，量化似乎聞到了味道。
量化是指將訊號的連續取值（或者大量可能的離散取值）近似為有限多個（或較少的）離散值的過程。
在金融領域，量化交易是利用數學模型和計算機程式來進行交易決策。它透過分析大量的歷史資料，尋找市場中的規律和模式，以實現更精準的投資決策，減少人為情緒對交易的影響。
在科學研究中，量化可以幫助研究者將一些難以直接測量的現象轉化為可測量的資料，以便進行更深入的分析和研究。
總之，量化就是將複雜的、連續的或難以精確描述的事物轉化為更具體、可測量的離散數值或狀態，以便更好地理解、分析和處理。
今天我說的就是金融領域，用於股票交易的量化投資策略。被稱之為拿著鐮刀割韭菜的GDX，所以市場越波動它越狂歡。所以今天就詳細介紹一下它。
量化投資策略是一種利用數學模型和計算機程式進行投資決策的方法。以下是其主要特點和內容：
一、核心特點
1. 客觀性
- 量化投資策略基於資料和模型進行決策，避免了人為情緒和主觀判斷的干擾。無論市場情況如何波動，策略都會按照既定的規則進行分析和交易，從而保證決策的一致性和穩定性。
- 例如，在市場恐慌時，人類投資者可能會因情緒影響而做出非理性的賣出決策，但量化策略只會根據預先設定的條件和資料進行判斷，不會被情緒左右。
2. 高效性
- 藉助計算機的高速運算能力，量化投資策略可以在短時間內處理大量的資料，並對市場變化做出快速反應。
- 例如，能夠實時監測多個市場、多個資產的價格變化，一旦滿足交易條件，立即執行交易指令，抓住稍縱即逝的投資機會。
二、主要內容
1. 資料收集與分析
- 量化策略需要收集大量的歷史資料，包括股票價格、財務指標、宏觀經濟資料等。透過對這些資料的分析，尋找市場中的規律和模式。
- 例如，分析股票價格的歷史走勢，找出價格波動的週期性特徵；或者研究財務指標與股票收益之間的關係，構建基於財務資料的投資模型。
2. 模型構建
- 根據資料分析的結果，構建數學模型來預測市場走勢和資產價格。這些模型可以包括統計模型、機器學習模型等。
- 例如，使用線性迴歸模型預測股票價格的未來走勢；或者利用神經網路模型對市場進行分類預測，判斷市場處於上漲、下跌還是震盪狀態。
3. 風險控制
- 量化投資策略通常會設定嚴格的風險控制機制，以限制投資組合的風險暴露。
- 例如，設定止損位，當投資組合的虧損達到一定程度時，自動進行平倉操作，以防止損失進一步擴大；或者透過分散投資，降低單個資產對投資組合的影響。
4. 交易執行
- 一旦模型給出交易訊號，量化策略會自動執行交易指令，進行買入或賣出操作。
- 交易執行過程通常非常迅速，能夠在毫秒級的時間內完成交易，以確保交易價格的最優性。
三、應用範圍
量化投資策略可以應用於各種金融市場和資產類別，包括股票、債券、期貨、外匯等。不同的市場和資產具有不同的特點和規律，因此需要根據具體情況構建適合的量化策略。
例如，在股票市場中，可以構建基於價值投資、成長投資或動量投資等理念的量化策略；在期貨市場中，可以利用趨勢跟蹤、套利等策略進行交易。
總之，量化投資策略是一種高度科學化、系統化的投資方法，它透過資料驅動的方式進行投資決策，具有客觀性、高效性和風險控制嚴格等特點。但同時，量化策略也存在一定的侷限性，如模型的準確性依賴於資料的質量和有效性，市場環境的變化可能導致模型失效等。因此，在使用量化投資策略時，需要不斷地進行模型最佳化和風險監控，以確保策略的有效性和穩定性。
近期股票量化策略表現較為出色。根據私募排排網資料，9 月份股票策略表現突出，收益率達到 12.25%，其中量化多頭策略產品收益率高達 16.91%，今年前 9 個月的收益率也達到了 0.88%。這主要得益於量化多頭策略產品多保持較高股票倉位運作，且偏向中小盤成長風格，在市場反彈行情中受益明顯。
另外，從個別量化基金產品來看，例如長信量化多策略股票 A，近 1 個月收益率 16.87%，近 6 個月收益率 11.43%，今年來收益率 14.87%。不過，量化策略的表現也會因市場環境的變化而有所波動。在 9 月、10 月市場縮量和宏觀事件的影響下，市場資金面波動較大，量化策略的超額曾出現小幅回撤的狀態。但總體而言，近期股票量化策略在私募證券基金的各策略中表現相對亮眼。
有人說它是帶血的鐮刀，但我不這麼看。
股票量化被稱為“帶血的鐮刀”這種說法有些片面，但也反映出部分人對量化交易的一些擔憂。主要原因有以下幾點：
一、交易速度和優勢引發不公平感
量化交易藉助高速計算機和複雜演算法，能夠在極短時間內對市場變化做出反應，交易速度遠遠快於普通投資者。例如，當市場出現某一重大訊息時，量化交易系統可以在毫秒甚至微秒級別內完成交易決策和執行，而普通投資者可能還在分析訊息的影響。這種速度優勢使得量化交易在某些情況下能夠搶先獲取交易機會，給人一種不公平競爭的感覺，彷彿是一把鋒利的鐮刀，在普通投資者還未反應過來時就已經“收割”了市場。
二、加劇市場波動
1. 大量自動交易引發連鎖反應
- 在市場不穩定時期，量化交易的大規模自動交易可能會加劇市場波動。當市場出現下跌趨勢時，量化策略可能會觸發大量的賣出指令，進一步打壓股價。這種連鎖反應可能導致市場出現快速下跌，給投資者帶來較大損失。
- 例如，在某些極端行情下，量化基金的集中拋售可能會引發市場的恐慌性下跌，使得市場波動幅度超出正常範圍。
2. 同質化策略的負面影響
- 由於量化交易通常基於相似的模型和資料，不同的量化策略可能會在某些情況下表現出同質化的交易行為。當市場中的量化策略較為集中時，這種同質化交易可能會放大市場的波動。
- 比如，多個量化基金同時採用相似的動量策略，在市場上漲時紛紛買入，推動市場進一步上漲；而在市場下跌時又同時賣出，加劇市場的下跌趨勢。
三、對散戶投資者的衝擊
1. 資訊和技術劣勢
- 散戶投資者在資訊獲取和技術手段方面與量化交易機構存在巨大差距。量化交易機構可以利用先進的資料分析工具和高速的交易系統，實時處理大量的市場資訊，而散戶投資者往往只能依靠有限的公開資訊和傳統的交易方式。
- 這使得散戶在與量化交易的競爭中處於劣勢，容易成為量化交易的“收割”物件。例如，散戶可能在買入股票後，卻遭遇量化交易的賣出壓力，導致股價下跌，遭受損失。
2. 心理壓力和盲目跟風
- 量化交易的快速交易和大規模資金流動可能會給散戶投資者帶來心理壓力，使其在市場波動中更容易產生恐慌情緒。此外，散戶投資者可能會盲目跟風量化交易的操作，導致市場出現不合理的波動。
- 比如，當看到量化交易頻繁買賣某隻股票時，散戶可能會跟風買入，而當量化交易賣出時，散戶又可能恐慌性拋售，進一步加劇市場的不穩定。
然而，需要指出的是，量化交易並非完全是“帶血的鐮刀”。量化交易也有其積極的一面，如提高市場流動性、促進價格發現等。同時，監管機構也在不斷加強對量化交易的監管，以確保市場的公平、公正和穩定。
所以要熟悉它的策略很重要。
量化交易有多種策略，以下為你介紹幾種常見的：
一、趨勢跟蹤策略
1. 策略原理
- 該策略基於市場價格通常會在一定時間內呈現出明顯的趨勢這一假設。透過分析價格走勢、移動平均線等技術指標，判斷市場的上升或下降趨勢，並順勢進行交易。
- 例如，當價格向上突破一定週期的移動平均線時，被視為上升趨勢的開始，策略會發出買入訊號；反之，當價格向下突破移動平均線時，視為下降趨勢開始，發出賣出訊號。
2. 適用場景
- 適用於具有明顯趨勢的市場環境，如在宏觀經濟形勢良好、行業發展勢頭強勁等情況下，股票市場或商品期貨市場可能會出現較為持續的上漲或下跌趨勢，此時趨勢跟蹤策略往往能取得較好的收益。
二、均值迴歸策略
1. 策略原理
- 認為資產價格會圍繞其長期均值上下波動。當價格偏離均值較大幅度時，策略認為價格有迴歸均值的趨勢，並進行相應的交易操作。
- 比如，如果某隻股票的價格在短期內大幅上漲，高於其歷史平均價格，策略會判斷其價格過高，可能會賣出該股票；反之，如果價格大幅下跌低於均值，則買入。
2. 適用場景
- 通常在市場處於相對穩定、沒有明顯趨勢但價格波動較為頻繁的情況下表現較好。例如外匯市場中，貨幣對的匯率在一定範圍內波動時，均值迴歸策略可以捕捉到價格偏離均值的機會進行交易。
三、統計套利策略
1. 策略原理
- 利用不同資產之間的歷史統計關係，尋找價格偏離正常統計關係的機會進行套利交易。常見的如股票配對交易，即選擇兩隻歷史價格走勢具有高度相關性的股票，如果它們的價格差偏離了歷史均值範圍，就進行相應的買入和賣出操作。
- 例如，A 股票和 B 股票通常價格走勢非常相似，當 A 股票價格上漲而 B 股票價格未同步上漲，導致兩者價格差擴大到一定程度時，賣出 A 股票同時買入 B 股票，期待價格差迴歸正常水平後獲得收益。
2. 適用場景
- 適用於市場相對有效但存在短暫價格偏離的情況。一般在流動性較好的市場，如大型股票市場或期貨市場中，統計套利策略有較多的應用機會。
四、機器學習策略
1. 策略原理
- 利用機器學習演算法，如神經網路、支援向量機等，對大量的歷史資料進行學習和訓練，以預測資產價格的未來走勢或市場的變化趨勢，並據此進行交易決策。
- 例如，透過對股票的歷史價格、成交量、財務指標等多種資料進行訓練，建立一個預測股票價格漲跌的模型，當模型預測價格上漲時買入，預測價格下跌時賣出。
2. 適用場景
- 由於機器學習策略能夠處理大量複雜的資料和非線性關係，適用於各種複雜的市場環境。尤其在資料豐富、市場變化快速且難以用傳統方法進行準確預測的情況下，機器學習策略可能會有較好的表現。
是不是看到這裡腦瓜子嗡嗡的，還想炒股嗎？
這是一個機構到來的時代，如果還靠自已單打獨鬥，那就會成為韭菜，被人收割，不懂資產管理，不懂投資策略，不懂倉位控制，沒有科學的投資體系，註定在股票市場血流如注，有時候選擇真的大於努力，不要學祥子，總覺得過不上幸福生活是他不夠努力的拉車，買不起黃包車。。。。。。
時代在變，數字經濟已成為當下世界趨勢，是一場實實在在的工業革命，要跟上，就要不斷的學習
