量化投资基础知识简介 国泰安
什么是量化投资
什么是量化投资个人投资者直接进行量化投资并不现实。
但其思路值得借鉴，如增强在投资决策中的客观性和纪律性等。
此外，投资者还可间接进行量化投资光大证券“乌龙指”事件发生后，量化投资、高频交易等名词迅速传播，引起了很多投资者的兴趣。
事实上，量化投资在海外发展已有30多年，在国内也不算新。
不过，近两三年，因A股市场持续震荡低迷，这种投资手段开始盛行。
所谓量化投资，简单说就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。
这一概念与市场熟悉的定性投资相对应，但两者在投资思路上有着很大不同。
定性投资主要通过公司基本面研究进行投资决策，重在深度。
而量化投资则注重广度，通过搜集数据，处理数据，找出投资机会的共同特征，建立模型后进行投资。
量化投资体系的优势在于投资决策过程避免了主观臆断和情绪影响，而且能够发现复杂的数据规律，快速抓住交易机会。
此外，量化投资的交易速度快，运作效率大大提高。
对于机构而言，量化投资在一定程度上减少了对明星交易员的依赖。
但其缺点也很突出，如在系统出现问题时无法完成预期的投资活动，也无法像人那样做出灵活调整。
高频交易是量化投资的重要方法。
虽然“高频交易”能够增加股票市场的流动性，但一旦程序出错或人为疏忽都有可能对市场造成灾难性影响。
尽管到目前为止这种错误造成的影响还很有限，但已经多次造成市场剧烈波动。
此次光大事件也充分揭示了高频交易的风险，对于加强风险防控和监管提出了挑战。
对于个人投资者而言，直接进行量化投资并不现实。
但其中的一些思路值得借鉴，如增强在投资决策中的客观性和纪律性等。
此外，投资者还可以通过购买量化型理财产品，间接进行量化投资。
理财专家介绍，选择一只量化产品与选择普通的基金产品，方法并没有太大的差异。
首先，投资者需要了解量化产品的过往业绩，如果基金持续一段时间表现优秀，说明这种模型相对来说是较为可靠的。
其次，就是看基金经理的投资理念和思路方法是否认可等。
第1讲-1量化投资简介
M制风险获取超额收益的数量方法
清华大学出版社
第1讲 — 2
Richard Grinold's Experience Global Director of Reseach Barclays Global Investors 1994 – 2009 (15 years) President Barra 1979 –1993 (14 years) Professor University of Californai, Berkeley 1969 – 1989 (20 years)
第1讲 — 10
现代投资理论与量化投资的发展
1950~60 Markowitz 提出均值—方差组合理论
1960~70 Sharpe 提出基于Markowitz组合理论的资本资产
定价模型（CAPM）
1970~80 Rosenberg Barr开发出基于Sharpe的CAPM模型
的Barra多因素模型（强调α和β的应用） Barclays Global Investors（BGI / 巴克莱）开始
第1讲 — 6
积极投资组合管理的世界在不断发展变化，现 在已呈现出更加浓厚的定量色彩。这种发展趋势 是非常可喜的，因为它使得资产管理的发展走向 一条更加可控的道路，最终无论是个人还是机构 投资者都可以从中获益。
—— Chincarini & Kim
第1讲 — 7
课程考评方法： 提交一篇学期研究论文，并进行论文答辩。
由于采用历史数据进行建模，模型回测时业绩通 常不错，但在实际的市场中表现却不尽人意。
量化投资理论基础概述
量化投资理论基础概述【摘要】量化投资是一种基于数学模型和统计分析的投资方法。
本文首先介绍了量化投资的定义，即通过数据和算法来做出投资决策。
接着探讨了量化投资的历史发展，从简单的技术指标到复杂的机器学习模型。
然后阐述了量化投资的基本原理，包括市场有效性和行为金融学观点。
接下来分析了量化投资策略的分类，如均值回归、趋势跟踪等。
最后总结了量化投资的优势，包括系统化、纪律性和高效性。
通过对这些内容的讨论，读者可以对量化投资的理论基础有一个清晰的概念。
【关键词】量化投资、理论、基础、概述、定义、历史发展、基本原理、策略分类、优势1. 引言1.1 量化投资理论基础概述量化投资是指利用数学、统计学、计算机编程等量化技术，通过系统化的模型和策略来进行投资的方法。
它的核心理念是通过对市场数据的分析和建模，利用严谨、科学的方法来进行投资决策，从而实现风险控制和收益最大化。
量化投资的历史可以追溯到上世纪50年代，当时学者们开始尝试利用数学模型来分析股票市场。
随着计算机技术的发展，量化投资逐渐成为投资界的主流方法之一。
近年来，随着大数据、人工智能等技术的蓬勃发展，量化投资的应用范围和效果也得到了进一步提升。
量化投资的基本原理包括建立数学模型预测市场走势、制定交易策略并执行、严格控制风险等。
量化投资策略可以根据市场行为、因子模型、技术分析等进行分类，常见的策略包括趋势跟随、套利、统计套利等。
量化投资相比于传统的基本面分析和技术分析具有很多优势，包括系统性、纪律性强、能有效控制风险、能够快速执行交易等。
越来越多的机构投资者和个人投资者开始将量化投资引入他们的投资组合中，以获取更稳定和长期的投资收益。
2. 正文2.1 量化投资的定义量化投资是一种通过数学、统计学和计算机技术来进行投资决策的方法。
它的核心理念是利用大量数据和复杂算法来识别交易机会和管理风险，以实现超越市场平均水平的投资收益。
量化投资的定义可以简单概括为利用定量模型和自动化计算来进行投资决策，以提高投资效率和盈利能力。
量化投资的基本方法与策略
量化投资的基本方法与策略随着科技和金融市场的发展，量化投资成为了投资界的热门话题。
所谓“量化投资”，就是利用数据分析技术、计算机算法和模型等手段，对投资标的进行分析和筛选，从而达到增加收益、降低风险的目的。
本文将介绍量化投资的基本方法和策略。
一、数据采集和清洗量化投资的第一步是数据采集和清洗。
数据来源包括行情数据、公司财务数据、宏观经济数据等。
采集到的数据需要进行清洗，去掉噪声和异常值，确保数据的准确性和可靠性。
二、统计分析和因子挖掘量化投资的第二步是统计分析和因子挖掘。
统计分析可以帮助投资者了解市场的走势和规律，例如均值回归、趋势分析等。
因子挖掘则是寻找可以影响股票或其他投资标的表现的因素，例如市盈率、市净率、ROE等。
通过对因子进行分析和筛选，可以选择合适的投资标的。
三、模型构建和回测量化投资的第三步是模型构建和回测。
投资者可以利用计算机算法和模型，根据采集到的数据和挖掘到的因子，构建投资策略和模型。
回测是在历史数据上进行模拟交易，测试模型的有效性和稳定性。
四、交易执行和风险控制量化投资的最后一步是交易执行和风险控制。
基于构建的模型和策略，投资者可以进行实盘交易。
在交易执行过程中，需要根据市场变化和模型预测，及时调整仓位、止盈止损等交易策略。
同时，也需要进行风险控制，例如进行止损、对冲等操作，控制投资风险。
在实际应用中，量化投资有许多不同的策略，例如价值投资策略、动量投资策略、市场中性策略等。
下面将介绍两种常见的量化投资策略：1. 价值投资策略价值投资策略认为，股票市场是估值不合理的。
通过挖掘低市盈率、低市净率等价值因子，选择被低估的股票进行投资。
在实际应用中，价值投资策略通常会结合动量因子进行投资，例如选择价值投资股票池中表现明显的股票进行交易。
2. 动量投资策略动量投资策略认为，股票市场有明显的上涨趋势或下跌趋势。
通过挖掘股票的价格和成交量等因子，选择表现出较大涨幅或下跌趋势的股票进行投资。
国泰安公司简介
高管团队
陈家富 简介
公司高级副总裁； 厦门大学本科毕业，获得首批加拿大与教委联办MBA学位。20多年企业工作 经验，曾任在美国上市公司等多家高科技公司总裁或副总等高管职位，并拥有自 主创业经历。在企业经营、产品研发、技术管理、金融投资等方面具有丰富的实 践经验和管理经验。
林健武 简介
公司高级副总裁； 清华大学 兼职教授、国信证券博士后流动站 指导教师 获清华大学硕士、美国宾夕法尼亚大学博士。林先生在华尔街从事金融投资 十多年，曾在美国50大对冲基金之一的迈格尼塔投资公司担任全球量化投资战 略交易总监，曾就职于摩根史坦利和高盛股票投资战略副总裁等国际一流投资 机构近十年，是国际金融工程师协会(IAFE)会员。兼美国学术刊物审稿专家。
高管团队
高宁 简介
公司 副董事长 兼 常务副总裁； 西安交通大学管理学院兼职教授、博导 香港理工大学博士，曾任香港大学中国金融研究中心研究员、香港浸会大学商 学院荣誉研究员、美国财务管理协会与澳洲银行与金融学会会员，并曾担任香港 与国内多家企业的研究、管理和融资顾问。主导开发了一系列财经数据库、教学 研软件、证券分析系统、国泰安金融实验室等教育及实训产品。具有十多年的企 业营运、销售、财务、并购等高管经验，是专家型的企业管理者。
打基础创品牌阶段
2006—2010
加大研发，拓宽产品链阶段
2011—2015
做大，跳跃式发展阶段
加大自主创新产品研发，荣获广东省及深圳市自主创新产 品称号，2011年获得的知识产权是过去十年的2倍，企业 经营业绩成倍增长，企业实现跳跃式发展，公司上市计划 快速推进中。
快速成长
连续5年复合增长超100%，2012年同 比增长达150%。2013年预计达300%
卓越：每位员工、产品、服务、管理=》整个集体卓越
量化投资知识
数量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，体现到具体的模型中，让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪；相对于传统投资方式来说，具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点。
量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括估值与选股、资产配置与组合优化、订单生成与交易执行、绩效评估和风险管理等，在各个环节都有不同的方法及量化模型：一、估值与选股估值：对上市公司进行估值是公司基本面分析的重要方法，在“价值投资”的基本逻辑下，可以通过对公司的估值判断二级市场股票价格的扭曲程度，继而找出价值被低估或高估的股票，作为投资决策的参考。
对上市公司的估值包括相对估值法和绝对估值法，相对估值法主要采用乘数方法，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等；绝对估值法主要采用折现的方法，如公司自由现金流模型、股权自由现金流模型和股利折现模型等。
相对估值法因简单易懂，便于计算而被广泛使用；绝对估值法因基础数据缺乏及不符合模型要求的全流通假设而一直处于非主流地位。
随着全流通时代的到来和国内证券市场的快速发展，绝对估值法正逐渐受到重视。
选股：在当前品种繁多的资本市场中，从浩瀚复杂的数据背后选出适合自己投资风格的股票变得越加困难。
在基本面研究的基础上结合量化分析的手段就可以构建数量化选股策略，主流的选股方法如下：资产配置方法与模型资产配置类别资产配置层次资产配置方法资产配置模型战略资产配置全球资产配置大类资产配置行业风格配置收益测度风险测度估计方法马克维茨MV 模型均值-LPM 模型VaR 约束模型Black-Litterman 模型战术资产配置( 动态资产配置) 周期判断风格判断时机判断行业轮动策略风格轮动策略Alpha 策略投资组合保险策略基本面选股：通过对上市公司财务指标的分析，找出影响股价的重要因子，如：与收益指标相关的盈利能力、与现金流指标相关的获现能力、与负债率指标相关的偿债能力、与净资产指标相关的成长能力、与周转率指标相关的资产管理能力等。
量化投资基础培训
纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。纪律化的另外一个好处是可跟踪。定量投资作为一种定性思想的理性应用，客观地在组合中去体现这样的组合思想。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。
妥善运用套利的思想。定量投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误价格偏离带来的机会。定性投资经理大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个交易是可以翻倍的交易；与定性投资经理不同，定量基金经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
01
靠概率取胜。这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是依靠一组交易取胜，而不是一个或几个交易取胜。
5
从数学家到投资人
但从学术研究转型后的西蒙斯，在投资领域的风头更劲。
在40岁之前，西蒙斯是一位在数学界颇有名望的教授，先后在麻省理工学院、哈佛大学、美国国防分析研究院和石溪大学任职。他和华裔科学家陈省身共同创立的陈-西蒙斯理论推动了拓扑几何的研究进程，被运用在天体物理等领域。
初创时期，西蒙斯和大多数投资者一样，通过关注和分析各种经济数据和宏观事件来做投资判断，而慢慢地，他发现很多价格变化是有规律可循的，并能通过一定的方法来进行预测，因此，到了1988年建立大奖章基金时，他把投资方法从判断型转变为量化投资。
量化投资以先进的数学模型代替人为的主观判断，和客服人性的弱点，如贪婪、恐惧、 侥幸心理，也可以克服认知偏差，借助系统强大的信息处理能力具有更大的投资稳定 性，极大地减少投资者情绪的波动影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理 性的投资决策。 。
量化投资基础知识
量化投资基础知识
1、量化投资：量化投资是一种使用数据导向的投资策略，该策略通
过运用计算机科学、统计学和算法来分析投资行为，以期通过捕获市场机
会来获得投资收益。
2、基础知识：使用量化投资的投资者需要掌握的基础知识包括财务
市场理论、投资组合理论、衍生品理论、金融市场风险管理和计量经济学。
3、数据：使用量化投资技术进行投资分析需要准备大量的实时和历
史市场数据，包括股票、期货、外汇等。
4、技术：量化投资需要使用各种技术，如建模、机器学习、统计方法、计算机语言和模型构建等。
5、风险管理：使用量化投资分析的投资者必须能够有效的管理投资
风险，并采取确定的投资策略来获得可持续的投资收益。
量化投资基础入门(一)
量化投资基础入门（一）讲起量化投资，就不得不提华尔街的传奇人物——詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。
这位慧眼独具的投资巨擘，有着一份足以支撑其赫赫名声的光鲜履历：20岁时获得学士学位;23岁时在加州大学伯克利分校博士毕业;24岁时成为哈佛大学数学系最年轻的教授;37岁时与中国数学家陈省身联合发表了著名论文《典型群和几何不变式》，并开创了著名的陈—西蒙斯理论;40岁时运用基本面分析法设立了自己的私人投资基金;43岁时与普林斯顿大学数学家勒费尔(Henry Laufer)重新开发了交易策略并由此从基本面分析转向数量分析;45岁时正式成立了文艺复兴科技公司，最终笑傲江湖，成为勇执牛耳的投资霸主。
这段看似青云直上的成名之路，再次为世人印证了一个道理——当代的技术创新，其实大多源自跨越学科的资源整合，而非从无到有的发明创造。
具体说来，即使睿智如西蒙斯，在最初之时，他也没有直接想到运用量化方法投资，而是和众多投资者一样着眼于外汇市场，但野心勃勃的西蒙斯并不甘于只是简单因循传统的投资策略。
随着经验的不断累积，他开始思考，为何不运用他最为熟悉的数学方法来搭建投资模型，从而能够科学精准地预测货币市场的走势变动?这一大胆的跨学科尝试，最终彻底改变了他的人生走向。
通过将数学理论巧妙融合到投资的实战之中，西蒙斯从一个天资卓越的数学家摇身一变，成为了投资界中首屈一指的“模型先生”。
由其运作的大奖章基金(Medallion)在1989-2009的二十年间，平均年收益率为35%，若算上44%的收益提成，则该基金实际的年化收益率可高达60%，比同期标普500指数年均回报率高出20多个百分点，即使相较金融大鳄索罗斯和股神巴菲特的操盘表现，也要遥遥领先十几个百分点。
最为难能可贵的是，纵然是在次贷危机全面爆发的2008年，该基金的投资回报率仍可稳稳保持在80%左右的惊人水准。
西蒙斯通过将数学模型和投资策略相结合，逐步走上神坛，开创了由他扛旗的量化时代，他的骤富神话更让世人对于量化投资有了最为直观而浅显的认识：这能赚钱，而且能赚很多钱。
国泰安使用说明
一、国泰安数据库介绍深圳国泰安是国内第一家、也是规模最大的从事金融、证券、经济信息精准数据库设计开发的专业化高科技公司，拥有一支包括80多位金融、会计、计算机等专业在内的博士、硕士、留学生组成的研发队伍和一个由国内外一流学者组成的学术顾问委员会，并与国内外多家著名高校和一流的证券机构建立了战略合作伙伴关系。
自国泰安公司自成立以来，一直致力于服务财经学术界，已建成60余个拥有自主知识产权的数据库、金融实验室系统、6个证券信息与价值分析系统（软件）等。
2004年初，美国沃顿商学院在对中国大陆、香港、台湾等地区的多家研究数据提供商进行比较后，最终唯一选择国泰安CSMAR系列研究数据库全部产品纳入其全球著名的“沃顿研究服务系统” (WRDS1)。
2005年5月，摩根斯坦利—Barra（MSCI-Barra）宣布推出“MSCI—中国A 股指数”, 该指数以国泰安的数据为计算基础，是第一个精确反映中国A 股市场背后行业结构的综合指数。
国泰安已经为国内外200 多所知名大学和研究机构的5000 多位专家和学者提供了与国际接轨的研究数据库和实证研究服务，在国际、国内建立起了良好的品牌声誉以及丰富的大学和学者资源网络。
如清华大学、北京大学、复旦大学、中国人民大学、浙江大学、南开大学、上海交通大学、西安交通大学、上海财经大学、中山大学、吉林大学、南京大学、厦门大学、西南交通大学、长江商学院、美国沃顿商学院、美国耶鲁大学、美国普林斯顿大学、美国芝加哥大学、美国纽约大学、英国瑞丁大学、英国卡迪夫大学、澳大利亚柯丁大学、新西兰梅西大学、日本法政大学、日本东京国际大学等，以及香港、澳门、新加坡全部的大学等。
近几年来，已有500余篇采用国泰安CSMAR?系列研究数据库及其研究服务的高质量学术论文在国内外一流期刊上发表，国内的期刊如《经济研究》、《会计研究》、《金融研究》、《管理科学学报》等，海外的如Journal of Finance 、Journal of Financial Economics 、Journal of Business 、Journal of Accounting & Economics 、Journal of Accounting Research 等，这些学术论文被后续研究人员大量引用。
量化投资理论基础概述
量化投资理论基础概述量化投资是二十世纪以来在传统金融学基础上发展起来的，依靠计算机技术，数学建模理论和概率分布统计优化等应用的一门交叉学科，在经历了世界范围的市场波动的考验之后，量化投资在后金融危机时代重新受到了广泛的重视，本文对量化投资的基本原理和其理论发展进行初步的探讨。
标签：量化投资；alpha收益；动态模型一、现代投资学发展背景从上世纪五十年代起，随着股票、债券、期权、期货以及衍生品市场的蓬勃发展，以有价证券为标的物的现代投资学作为金融学的重要分支在以流动性为主要目的的金融市场中产生了越来越重要的作用。
同时一方面能够为投资者转移风险，一方面又能够凭借市场的波动获取客观的超额回报，如何专业化进行投资以及构造低风险高利润的资产组合作为一个重要的课题受到了包括企业政府和个人投资者在内的普遍重视。
从广义上讲，现代投资学有两个重要的理论分支，其一是以格雷厄姆在其聪明的投资者一书中提出的以价值评估为核心的价值投资，其代表的投资策略使用者是著名的投资大师巴菲特。
而另外一个重要的分支就是量化投资学，其基础理论是借助数学建模的理论基础，广泛使用概率测度，统计原理和计算机技术对投资标的物进行模型建立，设定投资策略并由程序来进行择时，估值和选股。
其理论基础是上世纪五十年代由马克维茨提出的投资组合模型理论。
二、量化投资的理论基础事实上，量化投资理论是严格基于经典投资理论的两个假设而建立的，这两个假设分别是市场有效假设和无套利机会原则。
市场有效假设认为，在现代有效金融市场中，市场是不可能被打败的，也就是，不存在超额回报，回报与风险必然成正比。
市场中天然蕴含着一个风险与收益交换的机制，其中投资者提出需求而市场提供供给，在一个有效地市场中，风险回报机制也意味着超额回报由承担超额风险而来。
与市场有效假设紧密相关的是无套利机会原则，也就是金融市场是不可预测的，无风险套利机会并不存在。
主流的金融理论主张市场是不可预测的，因为一旦市场能够被预测，那么它就不再有效，获取超额回报可以不再承担多余的风险。
国泰安量化投资终端Quantrader培训
图表元素设置
合理设置图表的标题、坐 标轴标签、图例等元素， 提高图表的可读性。
交互式图表制作
利用Python等编程语言实 现交互式图表制作，增强 数据展示效果。
04 量化模型构建与 优化
量化模型构建方法
基于统计学的模型构建
01
运用回归分析、时间序列分析等方法，挖掘历史数据中的统计
规律，构建预测模型。
量化投资发展
随着计算机技术和大数据技术的不断发展，量化投资在近年来得到了迅速的发 展。越来越多的投资者和机构开始采用量化投资策略，并取得了显著的成果。
量化投资策略类型
统计套利策略
利用统计方法分析历史数据，寻 找资产价格之间的异常波动，通 过构建投资组合获取低风险收益。
高频交易策略
利用计算机程序在极短的时间内 对市场进行快速交易，捕捉微小 价格波动中的盈利机会。
机器学习模型构建
02
应用神经网络、支持向量机、随机森林等机器学习算法，训练
模型并预测未来市场走势。
基于规则的模型构建
03
根据特定的交易规则和逻辑，编写算法程序实现自动化交易。
模型评估与回测技巧
模型评估指标
使用准确率、召回率、F1分数等 指标，全面评估模型的预测性能。
交叉验证
运用交叉验证方法，评估模型的稳 定性和泛化能力，避免过拟合现象。
国内量化投资市场尚处于初级阶段，投资者教育和市场规范有待加强。
国外量化投资现状
国外量化投资市场相对成熟，拥有完善的法律法规和监管体系。许多知名的投资机构和 对冲基金都采用量化投资策略，并取得了显著的业绩。同时，国外金融市场历史悠久， 数据丰富，为量化投资提供了良好的研究基础和市场环境。然而，随着市场竞争的加剧
量化投资基础知识简介
05
量化投资案例分析
某对冲基金的统计套利策略
总结词
基于统计学的套利策略详Fra bibliotek描述该策略通过分析历史数据，寻找价格差异较大的投资品种，利用市场失衡的机会进行套利。例如，在 不同市场或不同交易品种之间寻找价格差异，当价格差异超过一定阈值时，买入低估品种，卖出高估 品种，待价格回归正常水平后获利。
风险度量
总结词
风险度量是量化投资风险管理的重要环节，它涉及到对投资组合风险的定量分析 和测量。
详细描述
风险度量是量化投资风险管理的核心环节，它要求投资者运用各种统计和数学工 具对投资组合的风险进行定量分析和测量。通过风险度量，投资者可以更准确地 了解投资组合的风险水平，为后续的风险控制提供依据。
风险控制
某基金的趋势跟踪策略
总结词
跟随市场趋势的投资策略
详细描述
跟随市场趋势的投资策略
某基金的机器学习策略
总结词
利用机器学习算法进行投资决策的策略
VS
详细描述
该策略利用机器学习算法对大量历史数据 进行分析和学习，自动识别市场趋势和交 易信号。通过训练模型，使机器能够根据 市场走势做出买入或卖出的决策。该策略 具有较高的灵活性和适应性，能够快速应 对市场的变化。
发展趋势
随着人工智能技术的不断发展，其在 量化投资领域的应用也将越来越广泛 。未来，人工智能可能会成为量化投 资领域的主流技术之一，为投资者提 供更加精准和高效的投资建议。
大数据技术在量化投资中的应用
1
总结词
大数据技术为量化投资提供了海量的数 据来源和高效的数据处理能力，有助于 提高投资决策的准确性和前瞻性。
量化投资基础知识简介
国泰安使用说明
一、国泰安数据库介绍深圳国泰安是国内第一家、也是规模最大的从事金融、证券、经济信息精准数据库设计开发的专业化高科技公司，拥有一支包括80多位金融、会计、计算机等专业在内的博士、硕士、留学生组成的研发队伍和一个由国内外一流学者组成的学术顾问委员会，并与国内外多家著名高校和一流的证券机构建立了战略合作伙伴关系。
自国泰安公司自成立以来，一直致力于服务财经学术界，已建成60余个拥有自主知识产权的数据库、金融实验室系统、6个证券信息与价值分析系统（软件）等。
2004年初，美国沃顿商学院在对中国大陆、香港、台湾等地区的多家研究数据提供商进行比较后，最终唯一选择国泰安CSMAR系列研究数据库全部产品纳入其全球著名的“沃顿研究服务系统” (WRDS1)。
2005年5月，摩根斯坦利—Barra（MSCI-Barra）宣布推出“MSCI—中国A 股指数”, 该指数以国泰安的数据为计算基础，是第一个精确反映中国A 股市场背后行业结构的综合指数。
国泰安已经为国内外200 多所知名大学和研究机构的5000 多位专家和学者提供了与国际接轨的研究数据库和实证研究服务，在国际、国内建立起了良好的品牌声誉以及丰富的大学和学者资源网络。
如清华大学、北京大学、复旦大学、中国人民大学、浙江大学、南开大学、上海交通大学、西安交通大学、上海财经大学、中山大学、吉林大学、南京大学、厦门大学、西南交通大学、长江商学院、美国沃顿商学院、美国耶鲁大学、美国普林斯顿大学、美国芝加哥大学、美国纽约大学、英国瑞丁大学、英国卡迪夫大学、澳大利亚柯丁大学、新西兰梅西大学、日本法政大学、日本东京国际大学等，以及香港、澳门、新加坡全部的大学等。
近几年来，已有500余篇采用国泰安CSMAR?系列研究数据库及其研究服务的高质量学术论文在国内外一流期刊上发表，国内的期刊如《经济研究》、《会计研究》、《金融研究》、《管理科学学报》等，海外的如Journal of Finance 、Journal of Financial Economics 、Journal of Business 、Journal of Accounting & Economics 、Journal of Accounting Research 等，这些学术论文被后续研究人员大量引用。
国泰安算法交易介绍
算法交易被对冲基金、养老基金、共同基金以及其他机构交易者广 泛使用。
可用于交易股票，权证，期货，外汇，固定收益债券。 可用于做市、跨市套利、期现套利和单边投机
5
第二部分 算法交易简介
什么时候使用算法交易？
调整投资组合 投资或套现
改变投资风格 指数基金调整个股的投资比例，追踪指数 大量买入股票，投资 大量卖出股票，套现.
3
市场份额
算法交易份额
60.00% 50.00%
48.00%
53.00%
40.00% 30.00% 20.00%
14.00%
20.00%
25.00%
33.00%
36.00%
40.00%
10.00% 0.00%
0.00% 2003年
0.00% 2004年
0.00% 2005年
0.00% 2006年
4.00% 2007年
资产配置 调整资产在股票，债券，现金之间的配置
为什么使用算法交易？
执行效率高 交易成本低 交易机会多
及时根据市场流动性调整交易策略 智能拆单、自动交易 隐藏交易目的 减少市场冲击
实时的市场报价信息
6
第二部分 算法交易简介
第一代算法：基于历史数据 进行动态优化
a) 交易量加权平均价格(VWAP) b) TWAP （交易时间加权平均价格） c) VP(交易量参与度） d) 限价交易（LIMITEDPRICE）
无
14
第四部分
VWAP简介
策略：追踪区间市场均价，保证成交效率。
目标 执行策略
优势
限制条件 最小交易区间 可配置的参数
• 追踪区间市场均价，保证成交效率。
量化投资基础知识简介.
量化投资运用的目的：
美国：
o o o
分散风险。 获取高的Alpha。 降低投资组合与市场的相关性。
中国：
o
捕捉大概率。传统投资是重仓赌小概率事件，量化投资是做组合投资，追求大胜率事
件。
o o
克服人性的恐惧和贪婪，机器可以稳定执行投资纪律。 可以全球市场、24 小时交易，寻找细微的获利空间，这是传统投资做不到的。
国内股票和期货范围迅速扩大，从投资标的看，目前A股有30多个行业近2500只股票，期货 43个品种，具备量化投资所需要的足够的投资宽度及行业厚度。 量化风险模型以及优化器等也不止一家公司提供，国际主要产品在中国都有应用。 投资者日渐成熟。从机构投资者逐渐成长，市场对量化投资的配置需求提高。
• 构建组合
根据预测结果按规则选择对象构建投资组合
量化投资 - 全球各资产类别的趋势
中国私募基金的快速壮大
截至10月12日，中国证券投资基金业协会备案私募基金管理人有3886家。管理规 模接近2.5万亿元。
量化投资在中国是一片蓝海！
美国等发达国家市场有效性高，量化投资获取超额收益的机会越来越少，同类策略的投资者众
多。 中国市场有效性相对较弱的情况下，量化投资追求阿尔法收益的机会更多。 中国证券市场中同类策略少，目前国内做量化的基金少，严格遵循量化投资方式的基金更少。 同时，整个资产管理行业规模迅速扩大，机会众多。 国内实现量化投资的技术条件不断成熟。数据供应商提供数据深度和广度不断提高，时效性非 常强，数据基础得到保证。
量化投资策略对象：美国90%在国内，亚洲机构53%设计国际产品。
资产管理规模迅速增长
据国外资料显示，2014 年全球资产管理规模达到87万亿美元。
国泰安st的标准
国泰安st的标准国泰安ST，是国泰安基金旗下的一只标准定投基金。
其主要的投资理念是“规避市场波动，长期持有优质资产”。
下面从以下几个方面进行介绍。
一、基本概述国泰安ST成立于2014年7月份，该基金主要投资于股票、债券等金融产品。
根据其基金招募书中的资产投资范围，其股票比例不得低于50%，同时不低于60%的资产投资于A股市场的可转债、优先股、可交换债券等资产；投资于债券的比例不得超过30%。
国泰安ST的基金管理费率是0.2%，且不分级别。
基金规模较大，评级一般在三星或四星之间。
二、定投策略国泰安ST的定投策略十分成熟，长期来看，其表现水平优于市场平均水平。
其主要原因在于基金的投资方向是稳定型的。
该基金从成立至今，除2015年下半年的大幅波动以外，全程处于缓慢添加资产，进而规避市场波动的状态。
另外，基金经理的选股眼光线准确，以及其管理配额的方式，也是其稳健性的重要因素之一。
三、风控措施作为一只定投基金，风险控制成为了国泰安ST的核心策略。
该基金经理在股票配置上十分注重把握节奏，在经过分析数据以及市场趋势判断后，精选出基本面优异的价值股，同时在国家宏观经济的阶段性波动中，会适时减小股票仓位，增加可交换债券、可转债等相对保守的金融产品。
四、基本面分析国泰安ST当前投资于的股份主要来自于金融行业，占比超过了30%，同时，科技股也是其主要的配置对象，主要围绕计算机、通信、文化传媒三大领域选择标的。
整体来看基金持股较为分散，个股涨跌波动较为稳健。
总的来说，国泰安ST在相当长一段时间内，表现相对于标准的定投基金来说优异，这也基本说明其投资理念和风控措施的实效性，为定投者提供了一种较为稳定且能持续增长的投资选择。
然而由于近年市场总体的波动性增强，国泰安ST的表现如何，尚需持续观察。
量化投资基础知识简介 国泰安
定期或不定期进行再平衡，优化模型，提高收益
数量化
再平衡
构建模型
构建组合
模型验证
量化投资从构想到实现
• 以多因子量化选股为例
量化选股的前提是构建优秀的选 股策略
• 基本流程
候选因子因子有效性检验冗 余因子剔除综合评分模型构建 选股模型验证
• 投资是长期的，因此策略 也是需要进行动态地调整
模型验证
• 策略战胜市场均价0.039988元 • 数据来源：2009年12月31号，华泰联合证券研究所，天软科技
应用举例4：算法交易---修正型VWAP算法
• 修正型VWAP下跌市执行效果图(ρ=3;激进系数λ=3;调整阀值σ=0.002)
• 策略战胜市场均价0.039988元 • 数据来源：2009年12月31号，华泰联合证券研究所，天软科技
• 传统投资：索罗斯、巴菲特；量化投资：西蒙斯、文艺复 兴科技公司、大奖章基金（Medallion Fund）
• 传统投资与量化投资业绩比较： ▪ 1988-2008，年均回报率35.6%（扣除资产管理费和投资 收益分成）,均高出索罗斯和巴菲特十几个百分点； ▪ 1988-1999，净回报率2478%，1st;量子基金1710%，2nd; 同期S&P9.6%； ▪ 2002-2005，规模为50亿美元的大奖章基金已经为投资 者支付了60多亿美元的回报。
• 高速发展阶段：2000年以后，量化投资进入蓬勃发展时代，2003年后， 量化投资增速超过15%。
量化投资在海外市场现状
• 量化投资在海外的发展已有30多年的历史， 其投资业绩稳 定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认 可。
文艺复兴科技及西蒙斯简介
• 文艺复兴科技公司：
量化投资新手入门基础知识汇总
量化投资新手入门基础知识汇总 量化投资就是利用计算机技术并且采用一定的数学模型去实践投资理念，实现投资策略的过程。
价值投资和趋势投资（技术分析）是引领过去一个世纪的投资方法，随着计算机技术的发展，已有的投资方法和计算机技术想融合，产生了量化投资。
relquant雷尔量化投资平台老师讲解量化交易入门学习知识。
一、什么是量化策略？ 什么是策略? 策略，可以实现目标的方案集合；在证券交易中，策略是指当预先设定的事件或信号发生时，就采取相应的交易动作。
什么是量化策略？ 量化策略是指使用计算机作为工具，通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策。
量化策略既可以自动执行，也可以人工执行。
二、一个完整的量化策略包含哪些内容？ 一个完整的策略需要包含输入、策略处理逻辑、输出；策略处理逻辑需要考虑选股、择时、仓位管理和止盈止损等因素。
选股 量化选股就是用量化的方法选择确定的投资组合，期望这样的投资组合可以获得超越大盘的投资收益。
常用的选股方法有多因子选股、行业轮动选股、趋势跟踪选股等。
1.多因子选股 多因子选股是最经典的选股方法，该方法采用一系列的因子（比如市盈率、市净率、市销率等）作为选股标准，满足这些因子的股票被买入，不满足的被卖出。
比如巴菲特这样的价值投资者就会买入低PE的股票，在PE回归时卖出股票。
2.风格轮动选股 风格轮动选股是利用市场风格特征进行投资，市场在某个时刻偏好大盘股，某个时刻偏好小盘股，如果发现市场切换偏好的规律，并在风格转换的初期介入，就可能获得较大的收益。
3.行业轮动选股 行业轮动选股是由于经济周期的的原因，有些行业启动后会有其他行业跟随启动，通过发现这些跟随规律，我们可以在前者启动后买入后者获得更高的收益，不同的宏观经济阶段和货币政策下，都可能产生不同特征的行业轮动特点。
4.资金流选股 资金流选股是利用资金的流向来判断股票走势。
巴菲特说过，股市短期是投票机，长期看一定是称重机。
量化投资基础知识有哪些？
量化投资基础知识有哪些？
随着量化投资的优势受到越来越多投资者的认可，很多人开始对量化投资感兴趣并开始了自学模式，那么量化投资应该怎么自学呢？一般来说，当然要先了解量化投资是什么，对于那些没有理工背景又想成为懂编程的交易者的话，还需要补充基础的高等数学、概率论、统计学、编程等相关的知识。
为了方便大家进行了解和学习，我们也将一些基础的内容进行了整理，需要自学入门的量化交易者可以参考一下。
1.了解量化投资是什么？
量化投资我们可以简单地理解为用电脑代替人脑分析、执行策略的过程，通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，避免交易受到人为主观的影响，以获取稳定的收益。
2.懂得去获取行业信息
像是一些和量化投资相关的新闻、资讯、金融市场及券商研报相关信息等，至于获取信息的渠道，可以从各大搜索引擎、权威的门户网站以及各家量化投资平台的官网获取，目前雷尔量化投资平台提供的信息是比较及时全面的。
3.对数据的分析与使用
比如，如何搜集大数据、如何进行数据清理、如何填补缺失值、如何做统计分析等，可以借助一些数据挖掘、数据分析的利器进行。
4.数学与金融知识
对于初学者来说，掌握微积分、线性代数、概率统计这些最基础的就可以了，如果想要开发股票多因子策略，那么还需要对马科维茨、夏普、法马的论文和理论有一些了解，这样对策略认识也将更加深刻。
5.基础的编程技能
量化投资需要交易者具备一定的编程能力，但对编程的要求并不高，如果自己开发策略，代码的重复率也是比较高的，掌握如Python 等脚本语言也就差不多的，其他的等达到一定水平之后再学习也是可以的。
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应用举例4：算法交易---修正型VWAP 算法
• 参数分析
▪ 容忍系数、激进系数和调整阀值对策略效果影响 很大，容忍系数越大，对小幅价格偏差的反应越小 ，交易量也越偏向交易时间的尾部；激进系数越大 ，在发生因价格的调整时候的反应越大，黄色柱线 峰值越高，交易量偏向交易时间的头部；调整阀值 越大，因价格涨跌所导致的调整次数越少，则黄色 峰值数量越少。
• 投资是长期的，因此策略 也是需要进行动态地调整
量化投资在全球市场的发展历程与现状
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量化投资发展历程三阶段
• 起步阶段：1971年世界上第一只被动量化基金由巴克莱国际投资管理公 司发行，这算是美国量化投资的开端。
• 缓慢发展阶段：由于受限于数据、计算机以及网络技术的发展，1977年 到1995年，量化投资在海外缓慢发展。
应用举例2： 小朋友8周择时法
应用举例2： 小朋友8周择时法
应用举例3：股指期货套利---期现套 利
应用举例3：股指期货套利---期现套利
• 期现套利是当股指期货与现货之间的价差暂时性超 出“无套利区间”时，投资者可以通过买入价格低 估资产，卖出价格高估资产，待期、现货价差恢复 到正常水平时，再通过相反操作获利了结。
应用举例3：股指期货套利---期现套利 (3) 因为股指期货现价为2967点>2937点，因此
市场存在套利机会。
(4) 实施套利操作：ຫໍສະໝຸດ 当日收盘前买入一揽子沪深300的股票组合， 市值为2896*300=86.88万；卖出1手IF1005股 指期货合约保证金（20%的保证金率）为： 2967*300*20%=17.802万。投入总资金为：
投资策略 量化选股
量化择时 股指期货套利
商品期货套利
统计套利 算法交易
简介
利用数量化的方法选择股票组合，包括基本面和市场行为 量化选股
通过对各宏微观指标的量化分析判断大势走势
利用股指期货市场存在的不合理价格，实现期限、跨期套 利等
利用商品期货市场存在的不合理价格，实现期限、跨期、 跨市场、跨品种套利等
• 量化投资主要是指通过数理模型来实现投 资理念，由计算机产生交易策略的一种投 资方法。
• 量化投资是一种方法论 • 量化投资通常与基本面、技术面分析相结
合 • 量化投资是以定量方法进行投资的各种技
术综合
量化投资五大优势
传统投资VS量 化投资
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传统投资VS量化投资
• 相同点：本质相同，都是基于市场非有 效或是弱有效的理论基础。
应用举例4：算法交易---修正型VWAP 算法
• 下图为策略流程图：
应用举例4：算法交易---修正型VWAP
算法
• 下单量处理：
• 下图是偏差固定倍数与调整比例关系图
▪ 设置两个参数：
偏差调整比例函数ƒ(β),表示市场价 格和市场均价的偏差β导致的调整 比例。容忍系数ρ表示不同决策者 对待这种偏差的态度及相应的决策 ，这里设定5个ρ值：1、2、3、4 、5，每个ρ对应一个不同的偏差调 整比例函数ƒ(β)。
• 高速发展阶段：2000年以后，量化投资进入蓬勃发展时代，2003年后， 量化投资增速超过15%。
量化投资在海外市场现状
• 量化投资在海外的发展已有30多年的历史， 其投资业绩稳 定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认 可。
文艺复兴科技及西蒙斯简介
• 文艺复兴科技公司：
▪ 总部在纽约长岛，心脏地带是一间礼堂，公司员工会定期在 此听一场科学演讲； ▪ 200多名员工，近一半是数学、物理学、统 计学等领域的顶 尖科学家； ▪ 不雇用商学院毕业生和华尔街人士； ▪ 待遇优厚，严格保密，流动性小。
文艺复兴科技及西蒙斯简介
• 西蒙斯其人：
▪ 数学神童，MIT、Harvard、 Berkeley，密码天才；
▪ 与陈省身联合发表ChernSimons理论；
▪ 1978年，创立私人投资基金 Limroy；
▪ 1988年3月成立了大奖章基金 。
大奖章基金业绩回放
• 1990年大奖章的净回报 为55.9%；翌年39.4%；之 后的两年分别是34%和 39.1%
• 期限套利分类： ▪ 正向套利：当期货价格被高估，交易者通过卖出股
指期货，同时买入对应的现货所进行的套利交易。 ▪ 反向套利：当期货价格被低估，交易者通过买入股
指期货，同时卖出对应的现货所进行的套利交易。
应用举例3：股指期货套利---期现套利
•期货理论价格=现货价格 +融资成本-股息收入
• F(t,T)=S(t)*[1+(r-d)*(Tt)/365]
量化投资从构想到实 现
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量化投资从构想到实现
• 量化投资一般步骤
数理化构建模型模 型验证构建投组再平 衡
• 数量化
将不可观测的变量数量 化，如风险、市场情绪
量化投资从构想到实现
• 以多因子量化选股为例
量化选股的前提是构建优秀的选 股策略
• 基本流程
候选因子因子有效性检验冗 余因子剔除综合评分模型构建 选股模型验证
量化投资在中国
• 当前中国的12只量化投资基金： ▪光大量化基金（光大量化核心基金) ▪中海量化基金 ▪上投摩根阿尔法 ▪华商动态 ▪富国沪深300增强 ▪嘉实量化阿尔法基金 ▪南方策略优化 ▪长盛量化基金 ▪友邦柏瑞量化
量化投资在中国
• 李笑薇
▪ 巴克莱大中华主动股票投资总监 ▪ 摩根士丹利Barra股票风险评估高
• 策略战胜市场均价0.039988元 • 数据来源：2009年12月31号，华泰联合证券研究所，天软科技
应用举例4：算法交易---修正型VWAP 算法
• 修正型VWAP下跌市执行效果图(ρ=3;激进系数λ=3;调整阀值σ=0.002)
• 策略战胜市场均价0.039988元 • 数据来源：2009年12月31号，华泰联合证券研究所，天软科技
级研究员 ▪ 第二批“千人计划”，公募基金
唯一经理人 ▪ 富国基金另类投资部总经理
利用证券价格的历史统计规律构建资产组合
通过计算机程序发出交易指令，TWAP、VWAP为代表
应用举例1： Graham基本面量化选股
• Graham选股思想的量化实证：基本面量化选股
策略 1.上市3年以上 2.连续三年分红 3.EPS最近两年的平均值除以往前推第四年第五 年的平均值的值>1.3 4.最近12个月营业收入大于10亿 5.流动比率>1
•无套利区间：将期货理 论价格加上或者减去交 易成本后形成了区间。
•交易成本包括：借贷利 率差、买卖手续费、期 指及股市冲击成本等
• 下图为期现套利模型，紫色 为指数现货价格，红色为指 数期货价格，二者价差：两 条绿线之间为无套利区间
应用举例3：股指期货套利---期现套 利
• 案例：
2010年5月6日，深300指数收盘价为 2896点，到期日为5月21号的沪深300指 数股指期货1005合约的价格为2967点， 假设该日市场上无风险利率为4.8%，预 计2010年沪深300指数成分股年平均分红 率为2.75%，计算此时是否存在套利机会 ？
应用举例1： Graham基本面量化选股
• 下图是按照以上选股思路选出来的前20只股票按照市值加权平均形成 的一个组合，但剔除了金融类股票
应用举例2： 小朋友8周择时法
• 小朋友8周择时法：基于技术分析的量化
择时策略
▪ 当指数（或个股）的收盘价比8周前的收盘价高， 就看多（买入或者继续持有），否则看空（卖出或 继续空仓）。
应用举例3：股指期货套利---期现套 利
(1) IF1005的理论价格:
F(t,T)=S(t)*[1+(r-d)*(T-t)/365]=2896*[1+(0.048-0.0275)*15/365]=2898.4
(2) 划分无套利区间 设：股票买卖双边手续费成交额的0.1%：2896*0.1%=2.9 股票买卖双边印花税为成交额的0.3%：2896*0.3%=8.7 股票买入和卖出冲击成本为成交额的0.5%： 2896*0.5%=14.5 股票模拟指数跟踪误差为指数点位的0.2%：2896*0.2%=5.8 借贷理查成本为指数点位的0.3%：2896*0.3%=8.7 股指期货的买卖双边手续费为0.2个指数点：0.2
应用举例4：算法交易---修正型VWAP 算法
• 定义：算法交易又称自动化交易、黑盒交易或 机器交易，它指的是通过使用计算机程序发出 交易指令的方法。交易中，程序可以决定的范 围包括交易时间的选择、交易价格、甚至包括 最后需要成交的证券数量。
• 分类： ▪ 被动型算法交易，包括VWAP、TWAP等 ▪ 主动型算法交易，根据市场状况作出实时交
应用举例4：算法交易---修正型VWAP算法
• 策略原理：
▪ 此策略的原理是在市场价格高于市场均价时，根据市场价格 走势不同程度减少下单量，在保证高价位的低下单量的同时 ，能够防止出现价格的持续上涨而下单量过度地向后聚集； 在市场价格低于市场均价时，根据市场价格走势不同程度地 增加下单量，在保证低价位的高下单量的同时，能够防止价 格的持续走低而下单量过度地提前完成。
• 1994年，美联储连续6次 加息，而大奖章基金净赚 71%
量化 投资在中国
深圳市国泰安信息技术有限公司
量化投资在中国
• 从2010年起，有了较快的发展，国内已有12只量化 投资基金；
• 现状是尚处于起步阶段； • 量化投资在中国证券市场占比较低，未来发展空间
很大。
量化投资在中国
• 2009年量化投资热潮之后，量化投资在国内市场上已经形成 券商、公募基金、私募基金，以及期货界四大派系。
量化投资基础知识
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