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言程序交易量化投资(量化交易和程序化交易区别)

2023-06-22 05:16:20 理财知识 阅读 0

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引言

2002年华安上证180指数增强基金的发行,拉开了我国量化投资发展的序幕,自此我国量化投资行业迎来了激荡发展的十几年,截至2021年四季度,我国证券类私募中量化产品规模接近1.6万亿。尤其2022年7月中证1000股指衍生品的上市,把量化投资又一次推向了资本市场的前台。量化投资排除了人类情绪的干扰,利用大数据分析、算法模型赚取收益,越来越为现在的投资者所关注。本文将对量化投资的基本概念、发展历程、优势和局限性进行总结梳理,对量化投资的影响和发展进行分析和展望。


01

量化投资的基本概念

量化投资是以股票历史价格、成交量等大量数据为基础,通过运用统计学方法和数学模型,从海量的数据中寻找规律、制定策略并使用数据模型对其进行验证和固化,然后利用计算程序进行执行和交易,以获取稳定收益。也就是说量化投资是利用统计学、数学、计算机技术和现代金融理论来辅助投资者更好地盈利的方法。

与传统的定性投资一样,量化投资也是建立在市场非有效或者弱有效的基础之上,而传统定性投资更对的是依赖于技术分析和以公司经 营状况为基础的基本面分析,量化投资主要是建立在统计学基础之上,依赖于数学模型和大量数据来做出交易判断,通过全面、系统性的数据分析和检测捕捉投资机会,可以避免交易者心理等因素的干扰,快速完成多个金融产品的组合交易,具有很强的纪律性、系统性。

量化投资是将数据、策略和决策综合为一体的系统,目前主要的量化交易流程如图1所示:

图1.量化投资系统

首先综合分析海量的宏观经济数据和公司数据,对原始数据进行清洗和处理,然后以数学建模、程序设计等方法构建适合当前市场对交易策略,而后使用历史数据在交易策略上的表现进行各种各样的测试,即进行回测,最后根据回测表现调整模型参数,筛选出最优的策略组合,并将其应用于实盘交易。


02

量化投资的发展历程

1971年,美国巴克莱公司巴克莱公司发行了世界那上第一支被动量化基金,标志着量化投资正式打开世界大门。1973年美国芝加哥期权交易所成立,自此量化投资正式在华尔街兴起。20世纪90年代,随着互联网的大量普及,量化投资也迎来了发展的“黄金十年”。21世纪以来,量化投资开始在危机中前行,并且随着各种金融工具和计算机程序的高度结合,于2010年进入多种新量化模式全面开花的成熟期。


与国外相比,我国量化投资起步较晚,2002年发行的华安上证180指数增强基金,拉开了中国量化投资的发展序幕。2010年沪深300股指期货(IF)和2015年中证500股指期货的上市,这都极大地丰富了量化策略的可行性。2010年被称为国内量化投资元年,大量的机构开始投入量化策略研究的潮流中,大批海外量化人才觉察到国内市场的发展前景从而回国进行量化投资创业。2019年公募基金转融通业务指引的推动和两融标的扩容,将量化投资推向了新的发展阶段。


经过多年的探索和发展,我国量化投资基金总体规模、管理能力、交易策略获得了大幅提升。根据中信证券测算,截至2021年四季度,证券类私募中,量化产品规模接近16100亿、规模占私募证券类产品的24.84%。百亿以上量化私募管理人的合计规模约占4800亿。公募量化基金约2941亿,指数型基金规模约1.3万亿。同时,2021年,A股单日交易量频频突破万亿,量化在其中占比约20%-30%。


03

量化投资的优势及局限性

相比于主观投资,量化具有更强的分散性、纪律性。量化投资利用数学模型不断地对历史数据进行挖掘,通过筛选出股票组合获得胜率,依靠概率取胜,而不是押注于几只股票,可以捕捉到更多的投资机会。


另外量化投资会严格执行交易策略,只在特殊情况下对参数进行一些修改,这种依靠模型的交易极大地避免了人性的弱点,避免投资者情绪波动对投资决策产生影响,造成损失,具有很强的稳定性和纪律性。


虽然量化投资优势众多,但也具有一些局限性。首先量化投资依赖于模型的选择,并且建立模型也需要设定各种参数,因此如果参数估计不准或者策略失效,将会造成较大损失。另外,很多量化基金的策略都大同小异,策略同质化会产生共振,容易带来系统性风险。最后,量化投资也容易陷入历史数据陷阱。历史并不是简单的重复,如果对资本市场没有深刻的理解分析,那就很难发现隐藏在历史数据背后的规律逻辑,从而做出错误的投资决策。


证监会主席易会满也在第60届世界交易所联合会会员大会暨年会上表示“在成熟市场,量化交易、高频交易比较普遍,在增强市场流动性、提升定价效率的同时,也容易引发交易驱动、波动加剧、有违市场公平等问题”。中证协也开始加强了对量化行业的监管力度,同时多家量化私募基金也发起了自我规范行动。


04

量化投资对市场的影响

首先,量化交易中的套利策略是利用暂时性的定价错误进行反方向的交易从而促进股票价格回归,在一定程度上纠正市场的错误定价,从而提高价格发现效率。第二。量化投资通过对海量数据的分析处理和数学模型进行投资标的的选取和投资策略的应用,能更充分地利用公开信息,使得信息更充分地反映在股价中,提高息效率。第三,量化交易极大地降低买卖价差和匹配时间,具有很高的换手率,充分提高市场流动性。最后,最后量化投资使用先进的技术手段,严格和系统化的交易制度,避免市场上盲目跟风、羊群效应式的交易现象,持仓较为分散,极大地分散了风险,减少对市场的冲击。但是也有一些观点认为,量化投资规模的增长会造成交易趋同,出现同涨同跌的现象,引起市场共振,会在一定程度上引发系统性风险。

总的来说,量化交易对市场的影响有利有弊,完善的风控体系和有效的监管政策才能让量化投资更好地发挥他们的优势,为市场带来积极的影响。

05

展望

与国外成熟的市场相比,我国资本市场发展历史较短,市场上散户众多,专业的机构投资者将是未来发展的主要方向,量化投资已成为中国资本市场的重要角色。从2010年国内量化元年,到2012、2013年量化私募的拔地而起,至今也不过十几年的时间,但是从技术积累、规模扩张、人才储备等方面来看,国内量化以及走过了国外同业几十年的路。

随着我国居民财富的积累、投资需求的增加和投资理念的提高,机构投资者、专业投资者将是未来我国资本市场的主力军。目前量化投资在我国发展时间较短、规模相对较小,具有很大的发展空间,随着对冲工具和资本市场的不断完善,量化投资将会朝着规范、健康的方向持续迈进,丰富我国资本市场投资品种,助力市场有效发挥资源配置功能。


END

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