量化投资基础知识简介 国泰安

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。

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。

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）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。

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。

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？
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。