量化投资发展概述PPT实用课件(66页)
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第一章 投资概述《投资学》PPT课件
（四）固定收益投资与非固定收益投资
固定收益投资是指预先规定应得的投资收入， 一般用百分比表示，按文期本支付，收益在整个投资 期内不变。多数债券和优先股的收益都是固定文的本。
文本
非固定收益投资是指投资收益预先不规定， 收入不固定。如普通股的收益是不固定的。一 般来说固定收益投资风险小，文但本收益也低，非 固定收益投资风险大，但收益也高。
• （五）信托投资
文本
• （六）保险投资
文本
• （七）BOT投资
第三节 投资与投机
一、投机的概念
文本
所谓投机，就是指在市场上短期文内本通 过低买高卖方式来获取差价，如炒地皮、 炒楼花、炒权证、炒股票，它是市场上常 见文的本 一种买卖行为。
文本
文本
二、投机的作用
文本
平衡市场价格
文本
文本 增强证券市场上的流动性
（一）广义投资和狭义投资
广义的投资是指各个投资主体为了在未来获得经济效益或 社会效益而预先垫支一定资文本本的各种经济行为。
文本
文本
狭义的投资则仅指投资于各种有价证券，进行有价证券的 买卖，也可称为证券投资（securities investment），如购买股 票、债券等。文本 来自本（二）直接投资和间接投资
文本
证券投资（securities investment）是指投资者将货币资 金投资于各种各样的有价证券，如股票、债券、基金等等。这种 行为会使投资者在证券的持有期内获文得本与其承担的风险相称的收 益。
文本
实物投资和证券投资的联系
➢如果我们以股份制企业作为考虑问题的基础，对资本运动全过程进 行考察，“证券投资”与“文实本物投资”是同一投资运行过程的两个阶 段，而且，“证券投资”是最基本的资本垫付，对于“文实本物投资”具 有决定意义。
第1讲-1量化投资简介
A Quantitative Approach for Providing Superior Returns and Controlling Risk
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。
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。
量化投资基础知识简介(国泰安)PPT课件
• 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。
19
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]
9
传统投资VS量化投资
• 下图为3种基金1、3、5、10年期相对于S&P指数的信息 比率，数据覆盖1996.01.01-2005.12.31
10
量化投资应用及举例
深圳市国泰安信息技术有限公司
11
量化投资的应用
• 量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股
指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控 制等。
26
应用举例4：算法交易---修正型VWAP 算法
• 下图为策略流程图：
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应用举例4：算法交易---修正型VWAP
算法
• 下单量处理：
• 下置两个参数：
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)。
32
量化投资从构想到实 现
深圳市国泰安信息技术有限公司
33
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ppt课件
-7% -4% -1% 2% 5% 8% 11% 14% 17% 20% 23% 26% 29% 32% 35% 38%
50% 40% 30% 20% 10%
0% -10% -20% -30% -40% -50%
收益曲线比较：股票 vs Straddle
股票价格变化
股票 Straddle
量化投资策略
Renaissance Technology, 管理资产超过150亿 美元，总部位于纽约长岛，主基金Medallion， 17年年化收益35%
主要市场参与者与产品
几个著名的量化对冲基金产品表现
第21页
国内市场现状
规模占管理资产不到2%
公募15支量化基金，超过200亿管理资产 券商集合理财10支 私募量化基金20多支
需要借助复杂的数学模型。特征过于复杂，不够透明 ，难以被普通投资者理解。
实际应用：
• 期权、奇异期权 • 信用衍生品(CDS等) • 利率掉期(IRS)、货币互换(Swap) • 结构性产品(ABS、CDO)
量化投资策略
一个例子，使用期权组合构造收益
资本收益 -40% -37% -34% -31% -28% -25% -22% -19% -16% -13% -10%
Litterman、Rosenberg Barra、李祥林(David Li)
什么是量化投资
和量化投资有关的故事
量化投资策略
常见的量化投资策略
套利 多因子模型 高频交易 统计套利 衍生品、结构性产品 事件驱动
量化投资策略
套利类策略
利用价格与真实价值之间暂时的背离获取收益 理论上无风险，实际中风险很低，收益取决于套利机
量化投资关注的领域
50% 40% 30% 20% 10%
0% -10% -20% -30% -40% -50%
收益曲线比较：股票 vs Straddle
股票价格变化
股票 Straddle
量化投资策略
Renaissance Technology, 管理资产超过150亿 美元，总部位于纽约长岛，主基金Medallion， 17年年化收益35%
主要市场参与者与产品
几个著名的量化对冲基金产品表现
第21页
国内市场现状
规模占管理资产不到2%
公募15支量化基金，超过200亿管理资产 券商集合理财10支 私募量化基金20多支
需要借助复杂的数学模型。特征过于复杂，不够透明 ，难以被普通投资者理解。
实际应用：
• 期权、奇异期权 • 信用衍生品(CDS等) • 利率掉期(IRS)、货币互换(Swap) • 结构性产品(ABS、CDO)
量化投资策略
一个例子，使用期权组合构造收益
资本收益 -40% -37% -34% -31% -28% -25% -22% -19% -16% -13% -10%
Litterman、Rosenberg Barra、李祥林(David Li)
什么是量化投资
和量化投资有关的故事
量化投资策略
常见的量化投资策略
套利 多因子模型 高频交易 统计套利 衍生品、结构性产品 事件驱动
量化投资策略
套利类策略
利用价格与真实价值之间暂时的背离获取收益 理论上无风险，实际中风险很低，收益取决于套利机
量化投资关注的领域
量化投资发展概述68页PPT
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
量化投资发展概述
11、获得的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 太多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕，不悔(虽然只有四个字，但 常看常 新。 14、我在心里默默地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
68
量化投资PPT
大奖章基金
• 西蒙斯的方法多是寻找那些可以复制的微 小的获利瞬间，进行短线方向性预测，依 靠同时交易很多品种、在短期做出大量的 交易来获利。具体到每一个交易的亏损， 由于会在很短的时间内平仓，因此损失不 会很大；而数千次交易之后，只要盈利交 易多于亏损交易，总体交易结果就是盈利 的。
量化投资的定义
• 量化投资就是利用计算机技术并且采用一 定的数学模型去践行投资理念，实现投资 策略的过程。
投资策略
主动型投资 被动型投资
传统策略（基本 面分析、技术分
析）
量化投资策略
量化投资的优势
• 纪律性 • 系统性 • 及时性 • 准确性 • 分散化
量化投资历史
• 理论：
– 1952年，马科维茨，均值——方差模型 – 1964-1966年，夏普、林特纳，CAPM模型 – 1965，萨缪尔森、法玛，有效市场假说 – 1973，布莱克、斯科尔斯，期权定价模型 – 1976，罗斯，APT模型 – 20世纪80年代，倒向随机微分方程 – 20世纪90年代，VaR模型 – 20世纪90年代，行为金融学
一个缓慢的发展，这其中受到诸多因素的 影响，随着信息技术和计算机技术方面取 得巨大进步，量化投资才迎来了其高速发 展的时代。
量化投资历史
• 第三阶段（1995-今）： • 从1995年到现在，量化投资技术逐渐趋于
成熟，同时被大家所接受。在全部的投资 中，量化投资大约占比30%，指数类投资全 部采用定量技术，主动投资中，约有20%30%采用定量技术。
量化投资在中国
• 2004年、2005年分别成立一支公募量化投 资基金，之后几年没有新的量化基金。 2009年发行5支量化基金，2010年3支， 2011年5支。
量化投资系统
量化投资研究PPT.ppt
量化投资 投资策略生成器
QUANTITATIVE INVESTMENT
DIRECTORY 目录
01 量化投资解读 02 行业发展状况 03 量化投资模块建立
的必要性
04 量化投资模块的建
立
01
一、量化投资解读
1 .量化投资的定义 2 .量化投资的特点 3 .量化投资的应用 4 .量化投资与传统 投资的区别
马可维茨提出了资产组合 选择理论，最早采用风险 资产的期望收益率和用方 差代表的风险来研究资产 组合选择问题。资本资产 定价模型提出系统风险和 非系统风险，用贝塔系数 来衡量系统风险的大小， 并对非系统风险则“不能 把所有鸡蛋放在一只篮子 里”。
第四阶段：量 化投资高速发 展（2000年至今）
量化投资高速发展：2016 年数据统计显示，量化科 技在国外的理财产品管理 规模已达到了3.2万亿美 元，而通过计算机和数字 模型进行下单和下达指令 的比例达到了惊人56%。 量化投资基本实现了从最 初的技术分析手段，逐渐 发展演变为如今有金融理 论支撑的金融设计工具， 以计算机程序算法主导的 高频交易。
股指期货套利：指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指
期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同（但相近）类别股票 指数合约交易，以赚取差价的行为，主要分为期现套利和跨期套利两种。
统计套利：利用证券价格的历史统计规律进行套利，在方法上可以分为
两类，一类是利用股票的收益率序列建模，称之为β中性策略；另一类是利用 股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。
量化投资运用计算机技术快速处理大量数 据，对其进行辨别、分析、找出数据之间 的关联并做出投资决策，大大减少了人工 工作量，提高了投资决策效率。
QUANTITATIVE INVESTMENT
DIRECTORY 目录
01 量化投资解读 02 行业发展状况 03 量化投资模块建立
的必要性
04 量化投资模块的建
立
01
一、量化投资解读
1 .量化投资的定义 2 .量化投资的特点 3 .量化投资的应用 4 .量化投资与传统 投资的区别
马可维茨提出了资产组合 选择理论，最早采用风险 资产的期望收益率和用方 差代表的风险来研究资产 组合选择问题。资本资产 定价模型提出系统风险和 非系统风险，用贝塔系数 来衡量系统风险的大小， 并对非系统风险则“不能 把所有鸡蛋放在一只篮子 里”。
第四阶段：量 化投资高速发 展（2000年至今）
量化投资高速发展：2016 年数据统计显示，量化科 技在国外的理财产品管理 规模已达到了3.2万亿美 元，而通过计算机和数字 模型进行下单和下达指令 的比例达到了惊人56%。 量化投资基本实现了从最 初的技术分析手段，逐渐 发展演变为如今有金融理 论支撑的金融设计工具， 以计算机程序算法主导的 高频交易。
股指期货套利：指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指
期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同（但相近）类别股票 指数合约交易，以赚取差价的行为，主要分为期现套利和跨期套利两种。
统计套利：利用证券价格的历史统计规律进行套利，在方法上可以分为
两类，一类是利用股票的收益率序列建模，称之为β中性策略；另一类是利用 股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。
量化投资运用计算机技术快速处理大量数 据，对其进行辨别、分析、找出数据之间 的关联并做出投资决策，大大减少了人工 工作量，提高了投资决策效率。
量化投资研究PPT
2020/8/16
量化投资
统计学
计算机技术
投资理念
量化投资解读
Quantitative investment interpretation
客观执行，避免情绪因素
量化投资运用模型对历史和当时市场上的 数据进行分析检测，模型一经检验合格投 入正式运行后，投资决策将交由计算机处 理，一般情况下拒绝人为的干预。
行业发展状况
Industry development status
国外发展状况
第一阶段：量 化投资的产生 （60年代）
第二阶段：量 化投资的兴起 （70-80年代）
第三阶段：量 化投资黄金十 年（90年代）
1967年，索普与希恩·卡 索夫合著《战胜市场：一 个科学的股票市场系统》， 该书是第一个精确的纯量 化投资策略，股票市场系 统可以正确地给可转换债 券定价（估值）。
客观
量化投资的特点
分散
标的选择分散多样化，靠概率取胜
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，这些历史规律 都是有较大概率获胜的策略。二是依靠筛选出 股票组合来取胜，而不是一个或几个股票取胜 ，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的 股票，而不是押宝到单个股票上。
支持大数据处理，提高决策效率
量化投资未来发展前景广阔
随着传统投资产品选股策略同质化程度日益增加，并且过度依赖于投资经理个人的主观判断，导致投资风险相对较高，在此背景下越来越多的基金、券商和私 募开始关注量化投资，未来若干年国内量化投资必将迎来蓬勃发展的阶段，这是源于：（1）量化投资在国外已经取得的成功经验；（2）国内基础衍生产品市
量化投资与传统投资的区别
量化投资
量化投资是由计算机自动产生交易策略的一种 投资方法，通过建立数学模型来实现交易理念，
量化投资领域的新方向__程序化交易技术的最新进展97页PPT文档
国外程序化交易发展现状：
程序化交易发展与现状
案例一 纽约证券交易所(NYSE)统计信息
根据美国纽约证券交易所 (NYSE) 统 计 ： 2019 年 以 来 ， NYSE市场上程序化交易量所占 比例基本维持在30%左右。
14
国外程序化交易发展现状：
程序化交易发展与现状
案例一 纽约证券交易所(NYSE)统计信息
8
提
研发背景
纲
量化投资简介
程序化交易简介
程序化交易发展与现状
策略开发模式的变革
程序化交易策略智能生成系统
原理简介 系统功能演示 功能、性能对比 应用与发展
程序化交易简 介
程序化交易——量化研究在投资中的具体运用方式：
程序化交易(Program Trading)，是指投资者将交易思想与交易规则 模型化，构建成量化交易策略，并由计算机执行策略，实现自动判定买卖时机 并下单交易的交易方式。
量化方法更多关注“数字”背后的意义，依靠计算机的帮助，分析数据中 的统计特征，从而挖掘出其内在的规律，寻求盈利的方法。
4
量化投资策略：
量化投资简 介
量化投资策略是主动型投资策略的一种，即其认为市场是非有效或弱势有 效的从而试图战胜市场以获得超额收益。同时，量化投资策略因为不受到人类 思维的局限，因此其覆盖的范围远大于传统主动型投资策略。
基金通过数理统计分析，选择那些未来回报可能会超越基准的证券进行投资，
以期获取超越指数基金的收益。对于一个完全的量化基金来说，其最终的买卖
决策完全依赖于量化模型。
西方国家多年来资本市场的发展，涌现出一大批优秀的量化投资基金。根 据Reuters(路透)数据，截至2019年11月，1600只量化基金的总资产高达 2600亿美元，年均增长速度高达20%，同期非量化基金的年增长速度仅为8%.
投资分析演示PPT模板(完美版)
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类别 3
类别 2
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1.5
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3.5
4
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量化投资概况
2、资产配置
资产配置：资产类别选择、投资组合中各类资产的 配置比例以及对这些混合资产进行实时管理。 二大类别： 战略资产配置：较长的时间周期内控制投资风险， 使得长期风险调整后收益最大化。 战术资产配置：相对较短的时间周期内，针对某种 具体的市场状态制定最优配置策略，利用市场短期 波动机会获取超额收益。
量化投资概况
2012.6
主要内容
一、量化投资概况 二、量化投资基本方法 三、量化投资策略介绍
一、量化投资概况
量化投资：是量化与对冲的结合。量化，摆脱主观性（选 股和操作）。借历史数据、数学模型等数量化交易手段。 对冲，风险对冲，目的是锁定利润或风险。 约翰· 麦奎恩：利用美国富国银行的信托投资平台建立了第 一个定量投资系统，并于1971年发行了世界上第一支被动 管理的指数基金。
3、股价预测
股价的可预测性与有效市场假说密切相关。如果有效市场假说成立， 股价就反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股价的预测 就毫无意义。
股价预测模型包括：灰色预测模型、神经网络预测模型和支持向量机 预测模型(SVM)。 灰色预测模型：对股价的短期变化有很强的预测能力，近年发展起来 的灰色预测模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陈代谢模型和灰色马尔可夫 模型。 人工神经网络模型具有巨量并行性、存储分布性、结构可变性、高度 非线性和自组织性等特点，且可以逼近任何连续函数，目前在金融分 析和预测方面已有广泛的应用，效果较好。 支持向量机模型在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中有许多 优势，且结构简单，具有全局优化性和较好的泛化能力，比神经网络 有更好的拟合度。
量化投资研究 PPT
行业发展状况
Industry development status
国内发展状况
1 量化投资起步晚
量化投资起步晚的主要原因有：A股市场的发展历史较短，投资者队伍参差不齐，投资理念还不够成熟；国内市场对冲工具单一， 可量化的标的过少；受到交易规则的限制，量化投资不能充分发挥作用，很难引起人们重视。
2 量化产品发行迅速
统计模型支撑，策略选股择时精准
量化投资在套利策略中，能做到精准投资。例如在股指 期货套利的过程中，现货与股指期货如果存在较大的差 异时就能进行套利，量化投资策略和交易技术会抓住精 确的捕捉机会，进行套利交易来获利。
量化投资解读
Quantitative investment interpretation
目前机构和第三方量化公司合作推出的量化平台上线数量增长加快，涉及投资品种增多，券商推出服务客户的量化平台的速度也 越来越快，但是还没有一家银行有传出类似的消息。
四、量化投资模块的建
04 立 1 .量化投资模块的组 成
2 .量化标的选择
3 .与行内业务的关 联
量化投资模块的建立
The establishment of quantitative investment module
1973年，芝加哥大学教 授费希尔·布莱克和迈·斯 科尔斯提出“布莱克-斯 科尔斯”公式，即期权定 价理论。1983年，格 里·班伯格提出在一组对应 的股票中，价格会暂时出 现异常，通过卖空价格高 的股票，买入价格低的， 在它们的价格恢复到历史 均衡水平时平仓，即可获 利，这就是著名的统计套 利策略。
量化投资模块建立的必要性
The necessity of establishing quantitative investment module
量化投资基础知识简介
资组合的稳健性和收益性。
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
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
量化投资发展历程ppt课件
APT则套用风险资产的预期收益率和各宏 观经济因素的风险溢价。套利者使用APT模型， 利用证券的错误定价从中取利。当证券出现错 误定价，其价格将异于从理论模式预测出来的 价格
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大量宽客的培养 芝加哥大学、麻省理工学院、加州大学伯克里 分校、哥伦比亚大学、卡内基梅隆大学、普林 斯顿大学、纽约大学柯朗研究所
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量化投资的产生(60年代)：科学股票市场系统 和可转债套利策略
量化投资的兴起(70-80年代)：期权定价理论与 统计套利策略
量化投资的“黄金十年”（90年代）：标准金 融理论的形成与量化投资基金的繁荣
量化投资的危机（2000年后）：次贷危机和量 化投资的灾难
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量化投资的鼻祖—爱德华·索普(Edward Thorp): 加州大学洛杉矶分校物理学博士、MIT教授，加 州大学欧文分校教授。善于用科学方法研究赌术， 对象诸如百家乐、21点。利用21点原理发明了发 明了科学股票市场系统，并用于可转换债券套利， 成立了普林斯顿-纽波特基金，是最早采用纯数 学技术赚钱的人之一，被称为“宽客教父”。
17
--市场有效性理论 证券价格能够反映一切相关信息，市场总是有
效率的。 投资者是理性的，会根据市场的信息做出正确的
决策； 如果投资者是非理性的，但他们的行为具有随机
性，错误的高估和低估可以使他们对价格的影响相 互抵消。
如果投资者的行为不是随机的，那么理性的套利 者也会纠正市场的错误定价。
所以，在有效市场上，价格是由未来的信息决定 的，是随机游走的。没有人可以预测价格并获得超 常的回报
* 88年-99年：总收益2478%，
* 收益中除去管理费用5%、利润参与率36%。 * 1990年净回报为55.9%；翌年39.4%；之后的两年是34%和 39.1% * 1994年美联储连续6次加息，而其净赚71% * 2000年科技股股灾，标普指数下跌10%，大奖章基金净回报 98.5% * 2008年全球金融危机，而大奖章净赚80%
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大量宽客的培养 芝加哥大学、麻省理工学院、加州大学伯克里 分校、哥伦比亚大学、卡内基梅隆大学、普林 斯顿大学、纽约大学柯朗研究所
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量化投资的产生(60年代)：科学股票市场系统 和可转债套利策略
量化投资的兴起(70-80年代)：期权定价理论与 统计套利策略
量化投资的“黄金十年”（90年代）：标准金 融理论的形成与量化投资基金的繁荣
量化投资的危机（2000年后）：次贷危机和量 化投资的灾难
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量化投资的鼻祖—爱德华·索普(Edward Thorp): 加州大学洛杉矶分校物理学博士、MIT教授，加 州大学欧文分校教授。善于用科学方法研究赌术， 对象诸如百家乐、21点。利用21点原理发明了发 明了科学股票市场系统，并用于可转换债券套利， 成立了普林斯顿-纽波特基金，是最早采用纯数 学技术赚钱的人之一，被称为“宽客教父”。
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--市场有效性理论 证券价格能够反映一切相关信息，市场总是有
效率的。 投资者是理性的，会根据市场的信息做出正确的
决策； 如果投资者是非理性的，但他们的行为具有随机
性，错误的高估和低估可以使他们对价格的影响相 互抵消。
如果投资者的行为不是随机的，那么理性的套利 者也会纠正市场的错误定价。
所以，在有效市场上，价格是由未来的信息决定 的，是随机游走的。没有人可以预测价格并获得超 常的回报
* 88年-99年：总收益2478%，
* 收益中除去管理费用5%、利润参与率36%。 * 1990年净回报为55.9%；翌年39.4%；之后的两年是34%和 39.1% * 1994年美联储连续6次加息，而其净赚71% * 2000年科技股股灾，标普指数下跌10%，大奖章基金净回报 98.5% * 2008年全球金融危机，而大奖章净赚80%
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什么是量化投资？
量化投资离我们都多远？
投资组合、资产定价、风险管理离不开量化分析 GTDP增长率、行业亏损企业亏损额、企业资产负债率等都是量化 指标！ 我们都可以成为量化分析的高手！ 宽客——量化投资的实践者！
什么是量化投资？
量化投资是借助现代金融学、计算机和数学的方法，把人的投资理 念和研究成果量化为客观的数理模型，利用计算机技术完成数据处理、 分析建模、决策下单，执行整个流程的系统化、程序化的投资方式。
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量化投资与传统投资
❖
传统主动型投资 策略
主动型投资策略
投资策略
量化投资策略
被动型投资策略
依靠投资者经 验判断试图战 胜市场获取超
额收益 建立量化模型 并依靠计算机 实现策略以战 胜市场获取超
额收益
无法获得超越 市场的收益
基本面投资的特点
基本面投资是一种高投资深度（信息系数），低投资广度的投资风格。
量化投资以先进的数学模型代替人为的主观判断，和克服人性的 弱点，如贪婪、恐惧、 侥幸心理，也可以克服认知偏差，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。
文艺复兴科技公司和西蒙斯
西蒙斯传奇
比巴菲特还能赚钱的人（年赚60%） 数学天才（陈-西蒙斯理论 ） 大奖章基金（历史数据相关性分析来预测 未来） 模型先生（利用复杂的数学模型构建交易 策略） 黑箱作业（绝对保密）
• 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。
• 年回报率平均高达35.6%, 被誉为最成功的对冲基金
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文艺复兴科技公司和西蒙斯
• 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。
基本面投资的代表人物：沃伦.巴菲特 1989-2008平均年回报约20%； 2008年回报率约-15%巴菲特选股原则Fra bibliotek股权收益高
选择高价值公司
股东盈余多
高毛利率
资源分配合理
选择最安全的股票
第一条准则：不要赔钱
第二条准则：永远不要忘记第一条
生意不熟不做
选择自己熟悉的股票
持有时间长
传统行业
初始的股权收益率
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量化投资发展阶段
国外量化投资的兴起和发展主要可以分为三个阶段：
第一阶段（1971——1977）
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，1977年世界上第一只主动量化基金业 是由巴克莱国际投资管理公司发行，发行规模达到70亿美 元，算是美国量化投资的开端。
第二阶段（1977——1995）
重视公司内在品质
营运毛利、负债水准与资本支出 需求的变化
该公司的现金产生能力
量化投资的特点
量化投资是一种低投资深度（信息系数），高投资广度的投资风格。
量化投资者的成功典范：詹姆斯.西蒙斯 1989-2008平均年回报约35%； 2008年回报率约80%
超高频率统计套利交易： IT、科学和经验 等
大奖章基金业绩回放
•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%； ▪ 2008年，全球金融危机，各类资产价格下滑，大部分对冲基金 都亏损，而大奖章赚80%
从1977年到1995年，量化投资在海外经历一个缓慢的 发展，这其中受到诸多因素的影响，随着信息技术和计算 机技术方面取得巨大进步，量化投资才迎来了其高速发展 的时代。
2
量化投资发展阶段
❖ 第三阶段（1995——至今） 从1995到现在，量化投资技术逐渐趋于成
熟，同时被大家所接受。在全部的投资中，量化 投资大约占比30%，指数类投资全部采用定量技 术，主动投资中，约有20%——30%采用定量技 术
3
量化投资的发展简介
全球数量化基金发展状态
•20世纪50年代开始出现，2000年后蓬勃兴旺，占全美投资的30% • 绝对数额：量化资管规模小于传统模式 • 发展速度：2003年后年增速15%，而传统增速小于5%
量化投资的发展简介
成立数量坐
公募基金成立规模
中国量化投资产品规模分析
35
32
30
29
25
21
20
15
13
10
8
51 2 3
成立数量
180
160
私募基金成立规模
165
0
140
2004 2005 2008 2009 2010 2011 2012 2013
120
116
成立时间
100
成立数量
规模<1%80
券商理财产品成立规模
60 40
57
80
73
18 20 3 6 7 9
70
0
60
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
——Fabozzi《Challenges In Quantitative Equity Management》
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。
• 数量化投资是一种方法论 • 数量化投资往往与基本面投资、技术分析有机结合 • 数量化投资是以定量化方法进行投资的各种技术综合
量化投资分析
金融量化投资概述
国泰安信息技术有限公司 研究创新中心
量化投资的发展简介
❖ 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。
❖ 事实上，互联网的发展，使得新概念在世界范围的传播 速度非常快，作为一个概念，量化投资并不算新，国内 投资者早有耳闻。但是，真正的量化基金在国内发展还 处于初级阶段。
成立数量
50
成立时间
40
30
20
16
成立数量
10
3
0
2011
2012
2013
成立年份
成立数量
什么是量化投资？ 为什么需要量化投资？ 量化投资技术与优势 我们准备好了吗？
6
什么是量化投资？
“ 基 本 面 投 资 或 者 传 统 投 资 是 通 过 信 息 和 个 人 判 断 （ using information and judgment）来管理资产，如果遵循固定规则，由 计算机模型产生投资决策则可被视为数量化投资。”