量化投资基础知识简介 国泰安
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。
证券市场的量化投资与算法交易
证券市场的量化投资与算法交易随着科技的进步和信息的快速传播，证券市场的投资方式也在不断发展。
量化投资和算法交易作为新兴的投资策略，正逐渐受到投资者的青睐。
本文将介绍证券市场的量化投资和算法交易，并探讨其对市场的影响和未来发展趋势。
一、量化投资的定义和特点量化投资是指利用数学、统计学和计算机科学等科学方法，运用计算机程序对大量数据进行筛选和分析，以制定投资决策的一种投资方式。
其核心思想是相信市场行为是可以通过数据和模型进行预测和分析的。
量化投资具有以下特点：1. 系统性：量化投资是一种系统性的投资方式，通过建立完善的投资模型和策略，减少人为情绪因素对投资决策的影响。
2. 精确性：量化投资依赖于大量数据和复杂的模型，能够较为精确地分析市场走势和价格波动，提高投资决策的准确性。
3. 高效性：通过计算机程序进行数据分析和决策制定，量化投资可以实现高效的交易执行和风险控制。
二、算法交易的定义和应用算法交易是利用事先设定的交易算法，在预定条件触发时自动执行交易指令的一种交易方式。
通过算法交易，投资者可以快速准确地实现交易策略的执行，避免了人为因素和延迟带来的风险。
算法交易应用广泛，包括以下几个方面：1. 高频交易：利用低延迟的交易系统和复杂的算法，在极短的时间内进行大量交易，实现利润最大化。
2. 套利交易：通过对不同市场和产品价格的监控和比较，迅速发现并利用价格差异进行套利交易。
3. 动量交易：通过分析市场趋势和价格动量，制定交易策略并自动执行，捕捉价格波动的机会。
三、量化投资与算法交易对证券市场的影响1. 提高市场效率：量化投资和算法交易通过大数据和复杂模型的应用，能够更加准确地分析市场行情和价格趋势，提高市场的效率和公平性。
2. 降低交易成本：通过算法交易的执行，可以减少人工交易的延迟和错误，降低交易成本和风险。
3. 增加市场流动性：算法交易的高速执行和大量交易活动，可以增加市场的流动性，提供更多的买卖机会和流动性支持。
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。
常见量化投资数据源ppt课件
❖ 主题类投资策略和事件驱动类投资策略， 如战争时期人们会偏向相关行业如军工 股、造船和机械等，科技繁荣时会偏向 互联网、电子等。
❖ 风格轮动效应，不同市场发展阶段往往 呈现个别行业发展的相对优势。
10 .
1.3 公司数据
全与国际流行的FIX兼容“，发布level2行情,速度提升3-6 秒以上
FAST协议 克服了FIX协议传输市场数据冗余度高、带宽需求大的问题，
采用二进制数据流交换方式，将STEP协议的28ms行情延迟
提高到20ms行情延迟，此外，通过对比测试结果显示，
FAST版本的带宽占用率平均为STEP版本的24.2%，发布
2 .
金融信息的重要性
❖ 量化投资成功三要素“质量、经验、运气”，量化投 资对于数据的高质量要求首当其冲。
❖ 数据决定了量化投资各个环节——市场、标的、策略、 语言……
❖ 量化投资三部曲——数据准备（50%），策略编写 （30%），策略调优（20%）
3 .
金融信息分类
4 .
常见量化投资数据源
在金融量化投资领域，数据是人们研究金融现象的纽带和通道。策略 开发人员往往先应用历史数据对策略进行历史回验，策略调整至有效后 进行实盘交易。
level2行情
22 .
3.3 实时数据源
23 .
4 数据提取方法.Fra bibliotek4 数据提取方法
❖ 主流的数据提取方法主要分为终端提取方法和API提取方法两种
25 .
5 数据提供商
.
5 数据提供商
27 .
小结
❖ 目前来说，无论是基本面数据还是高频数据，依赖个人来收集是不现实的， 所以对于量化投资者来说，选择一个可靠的数据提供商是进行可靠的量化投资分 析的有力保障。 ❖ 在国外，以彭博资讯、汤姆森金融公司、路透社这“三大”为首的数据提供 商都享誉全球。 ❖ 而目前在国内，国泰安信息技术有限公司以CSMAR系列中国金融经济数据 库、国泰安市场通全球金融信息分析系统与量化投资研究及投资平台等优秀产品 为国内乃至全球的量化投资者提供着优秀的服务；Wind资讯是中国大陆领先的 金融数据、信息和软件服务企业，其数据服务内容囊括新闻、基金、宏观行业、 股票以及理财产品五大模块；创建巨潮数据库的深圳证券信息有限公司则是深交 所和中国证券业协会指定的信息披露单位，多年来致力于中国证券信息数据库系 统的研究、建设、维护与产品开发。
量化投资理论基础概述
2015年19期总第794期一、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。
而投资者会蜂拥而至，最终抹平无风险套利机会，市场将重新恢复有效。
事实上量化投资在的基本核心在于其从理论上完成了关证券价值和交易流程的完整概念梳理，并且通过数理模型的方式用计算机程序模拟了出来。
最关键的是，量化交易理论认为投资在市场中关于收益与风险的机制是动态的，它并没有排除掉资产回报是有可能超额并且可以预估的这种可能性。
量化交易入门知识点总结
量化交易入门知识点总结量化交易是指运用数学和统计学方法对市场进行分析和操作的交易方式。
它通过系统化的交易策略和自动化执行，以实现更加稳定和可控的收益。
量化交易已经成为了金融市场中的主流交易方式，它的优势在于能够消除人为情绪因素，提高交易效率，降低交易成本，尤其是对于大数据和高速市场的应用，量化交易更具有优势。
通过量化交易，交易者可以利用历史数据和市场规律来制定交易策略，实现交易决策的自动化，提高交易的效率和稳定性。
本文将从量化交易的基础概念、常用的量化分析工具、量化交易策略设计和实施等几个方面来介绍量化交易的入门知识点。
一、量化交易的基础概念1. 量化交易的定义量化交易是指利用数据，统计学方法和计算机技术进行交易决策的一种交易方式。
量化交易依赖于系统化的交易策略和自动执行，以实现更加稳定和可控的收益。
量化交易主要依赖于市场的历史数据，并通过数学和统计学模型，以及计算机编程的方法来实现。
2. 量化交易的优势量化交易相比于传统的交易方式有以下几点优势：（1）消除人为情绪因素：量化交易主要依赖于系统化的交易策略来进行交易决策，可以有效消除人为情绪因素对交易的影响。
（2）提高交易效率：量化交易可以通过系统化的交易策略和自动化执行，提高交易效率，降低人为交易错误的概率。
（3）降低交易成本：量化交易可以实现交易决策的自动化执行，降低交易成本和交易风险。
（4）提高交易稳定性：量化交易依赖于历史数据和市场规律进行交易决策，更加稳定和可控。
3. 量化交易的四要素量化交易主要包括四个要素：数据、模型、交易策略和执行系统。
其中，数据是量化交易的基础，模型是量化交易的核心，交易策略是量化交易的灵魂，执行系统是量化交易的保障。
具体来看，数据是指市场的历史数据，包括价格、成交量、波动率等；模型是指利用数据和数学统计学方法来进行分析和预测市场的变化；交易策略是指基于模型和数据分析得出的具体交易决策；执行系统是指将交易策略自动化执行的技术系统。
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。
国泰基金 量化投资事业部内部分工
国泰基金量化投资事业部内部分工国泰基金量化投资事业部是国泰基金公司的一个重要部门，负责基于量化模型的投资研究和交易策略的制定。
它由一支专业的团队组成，分工明确，合作密切，共同致力于为投资者创造稳定的回报。
量化投资事业部内部的分工可以分为以下几个方面：1.研究员：负责开展量化研究，研究和改进量化模型。
他们主要负责从大量的数据中挖掘出有效的投资机会，并开发相应的交易策略。
研究员通常具有数学、统计学、计算机等相关专业的背景，能够运用模型构建、数据处理和编程技术进行科学的研究。
2.数据分析师：负责收集、整理和分析金融市场的各类数据。
他们负责处理大量的数据，运用统计学和数学模型进行分析，帮助研究员发现市场的规律和趋势。
数据分析师需要具备较强的数据处理和统计分析能力，能够应用相关软件和工具进行数据挖掘和处理。
3.交易员：负责执行量化交易策略，进行实际的交易操作。
交易员需要密切关注金融市场的动态，根据事前制定的交易策略进行买卖操作，并进行交易风险的控制和管理。
交易员需要具备良好的市场洞察力和决策能力，及时把握投资机会。
4.技术支持人员：负责量化投资模型的开发和维护，提供相关的技术支持。
技术支持人员需要掌握相关的编程语言和软件工具，能够对模型进行编程实现和回测，保证模型的稳定性和有效性。
5.风险控制专员：负责量化投资的风险控制工作，评估和监控投资模型的风险，并进行风险管理。
他们需要对投资组合的风险进行分析和评估，及时进行风险提示和控制，确保投资组合的稳健性和风险回报的平衡。
6.运营和行政人员：负责量化投资事业部的日常运营和管理工作，协调各个岗位的工作，处理部门的行政和管理事务，保障量化投资事业部的正常运转。
总之，国泰基金量化投资事业部内部的分工清晰，各个岗位之间协作紧密，共同致力于为投资者提供稳定的回报和优质的服务。
通过科学的研究和精细的交易策略，量化投资事业部为国泰基金的投资目标实现贡献了重要的力量。
宽系列-中国量化投资顶尖解决方案--刘晓俊
中国人民大学
长城证券
天津巟业大学 青岛大学
天津商业大学
铜陵大学 武汉巟业学院 复旦大学 上海交通大学 中国科技大学 四川大学、四川师范大学、 国泰君安证券 海通证券 江西财经大学 四川农业大学、成都理巟大学 浙江大学 浙江财经学院 江西财经学院 重庆理巟大学 湖南理巟大学 于南曲靖师范大学 广西大学 广西财经学院 厦门大学
35.00% 30.00% 25.00% 20.00% 15.00% 10.00% 5.00% 0.00% -5.00% -10.00% -15.00% -20.00% -25.00% -30.00% -35.00% -40.00%
宽系列带来的全新体验
宽系列不整个量化投资流程紧密结合
各类策略的 研究，开 发，回测幵 最终定型 成型策略进行 模拟交易，同 时向外界展示 成果 模拟交易 通过后策 略进入真 钱交易 策略形成金 融产品，向 客户进行推 广和教育
5
6 7 8
宽数据之高频数据库
覆盖 品种
大陆6大交易所 + 港交所
股票、基金、债券、权证、股指期货、商品期货 Level 1 + Level 2 原始分笔数据、分时统计数据、衍生指标 大商所套利行情、十档行情、集合竞价、委托队列
深度 分类
应用
程序化交易、价格预测、风险度量 微观结极分枂：流劢性、波劢持续性、价格操纵识 别、机极/大户/散户行为特征分枂
商品期 货单元
融资融 券单元
外汇 单元
扩充中
宽系列之宽投顾
宽投顾 亍2009年推出第一版，至今服务了全国 近百家 学界及业界客户
成为宽投顾的客户，等亍加入了一个 连通全国商界及学界的虚拟
投资大家庨
新疆大学
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。
量化投资的策略与方法
量化投资的策略与方法一、量化投资概述量化投资是一种基于数学、统计学和计算机科学实现的投资方法，通常使用大量数据分析和模型，以产生股票、债券或其他金融工具的投资策略。
量化投资强调以系统性和规则性作为基础，减少人为错误和情感偏见对投资决策的影响。
二、量化投资的策略1. 指数跟踪策略指数跟踪策略是采用被动式投资方法，将资金投资于跟踪股票指数的基金，如ETF（交易所交易基金）。
通过该策略，投资者可获得与指数相同的资产回报，并且不需要进行任何市场分析。
2. 动量策略动量策略是基于投资组合中资产价格短期的走势而制定的策略。
该策略假设价格上涨趋势将会延续，从而引起更多的投资者参与。
这种策略往往可以带来较高的回报，但需要相对高的交易频率。
3. 均值回归策略均值回归策略是利用股价波动的市场不稳定特性而制定的策略。
该策略认为在股价偏离历史平均水平时，市场会回归到历史均值，从而提供交易机会。
4. 股票因子模型策略股票因子模型策略是基于股票的某些特征或因子进行投资的策略。
这些因子可以包括公司规模、估值、成长性等因素。
该策略利用这些因素来构建投资组合并获得超越市场平均水平的回报。
三、量化投资的方法1. 统计分析统计分析是量化投资的基础，它提供了对市场数据的深度分析和发现交易机会的工具。
常见的统计分析方法包括回归分析、方差分析、时间序列分析等。
2. 机器学习机器学习是一种基于数据建模的方法。
通过对大量历史数据的学习，机器学习算法可以准确预测未来的价格趋势。
机器学习方法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
3. 自然语言处理自然语言处理是将自然语言转化为计算机可处理的语言的技术。
该技术可用于处理新闻报道、公司公告等信息，从而获得更深入的市场研究和预测。
4. 量化交易平台量化交易平台是一个综合性的投资交易平台，通过API接口和其他工具提供数据分析、回测、模拟交易等功能。
常见的量化交易平台包括Quantopian、Matlab等。
市场需求铸造人才价值(1)PPT资料28页
一. 量化投资的现状和未来
海内外量化投资发展现状对比
量化投资在海外已发展 40 余年，其市场规模和份额仍在不断扩大， 并且已经成为市场交易的主流方式。相比较而言，中国的量化投资发 展目前还处在起步阶段，未来前景无量。
对比说明
量化投资占市场交 易量 佣金收入占市场总 量
量化投资历史
平均收益率
目标市场
3. 进行投资，获得分红，运行顺利之后，可以掌管 上亿资产的投资
三. 开设人才培养课程
1. 组织知名量化投资机构和量化基金经理来校做专 场授课，让学生了解最前沿的行业动态及行业发 展方向
2. 推荐知名量化投资人和量化基金经理做行业导师 ，让学生有机会和行业领头人学习，快速积累专 业知识和行业资源
3. 协助组织量化兴趣小组重点培养，重点推荐，完 善人才梯队建设
） 3. 量化基金产品总体规模达到 13,276.9亿元（>45 的增长）
二，量化投资的对人才的需求
二. 量化投资对人才的需求
1. 策略师、金融工程师（最急需)； 2. 交易员； 3. 基金经理
二，量化投资工具介绍
量化投资的流程
各类策略的 研究，开发 ，回测并最
终定型
成型策略进行 模拟交易，同 时向外界展示
为了该基金的发行，国泰安经历2年时间为磐华义正提供行情和数据 ，高仿真的模拟交易环境，通过强大的风控模块和算法交易系统帮助 磐华义正实现了全自动量化交易。该产品为日内交易，投资国内股指 期货和商品期货，经测算一年佣金大约为500万左右，目前磐华义正 和招商期货正着手进行2期的发行，预计总规模为5-8亿。
量化投资—— 市场需求铸造人才价值
国泰安——吴宗树
目录
一．量化投资的现状和未来 二．量化投资对人才的需求 三．量化投资工具介绍 四．校企合作人才输送计划 五．成功案例分享
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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4：算法交易---修正型VWAP算法
• 修正型VWAP震荡市执行效果图(ρ=3;激进系数λ=3;调整阀值σ=0.002)
• 策略战胜市场均价0.001995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上涨市执行效果图(ρ=3;激进系数λ=3;调整阀值σ=0.002)
• 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。
•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：
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：86.88+ 17.802=104.682万 (5) 市场追踪： 2010年5月21日收市前，沪深300指数期货合约IF1005到期交割，收市前指数价格 为2726点，而IF1005收盘价为2750，期货和现货价格收敛。 (6) 结束套利:
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。
▪ 平仓获利：（2967-2750）*300=6.51万 ▪ 盈亏相抵后，总利润：6.51-5.1=1.41万 ▪ 盈利率：1.41/104.682=1.35%
▪ 半个月时间获得1.35%，相当于年化收益32%。
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。
• 再平衡
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
文艺复兴科技及西蒙斯简介
•ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ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；
• 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]
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 股指期货买卖冲击成本为0.2个指数点：0.2 套利成本合计TC：2.9+8.7+14.5+5.8+8.7+0.2+0.2=41 无套利区间上届：2896+41=2937 无套利区间下届：2896-41=2855 无套利区间：[2855,2937]
• 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
量化投资应用及举例
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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。
准确性 的思想
分散化 • 严格控制风险，充当准确地实现分散化投资目标
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。
• 不同点：传统投资依赖公司调研和个人 经验及主观判断；量化投资依靠数理模 型实现投资理念。
传统投资VS量化投资
量化投资基础知识
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目录
1.什么是量化投资 2.传统投资VS量化投资 3.量化投资应用及举例 4.量化投资从构想到实现 5.量化投资的发展历程以及现状 6.量化投资在中国 7.国泰安量化投资平台简介
什么是量化投资
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量化投资的定义
• 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。
候选因子
因子有效性 检验
选股
冗余因子剔 除
综合评分模 型构建
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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)。
• 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易决策
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。
• 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。