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万字干货!深度解读量化投资方法论(一)

发布时间: 2017-10-28 11:13:08   作者:-   来源: 互联网   浏览次数:
摘要: 如何定义期望收益与风险? 这是投资领域的终极问题。这个问题很大程度上决定了你如何做策略的研发。

导读:绝对满满干货,本篇为第一篇,耐心些,绝对有收货

 

首先是如何定义期望收益与风险? 这是投资领域的终极问题。这个问题很大程度上决定了你如何做策略的研发。首先,到目前大家已经比较能够一致认同的就是,收益这个变量本身是随机的,不确定的,而且极难预测,因此单纯谈论收益,从长期的系统化投资角度讲,意义不大,一次两次赚多少钱跟你的系统化投资没有太大关系,而研究的重点,要放在期望收益上,也就是从概率意义上以及大样本意义上的期望水平

 

二是期望收益来自哪里?这是做策略投研的一个核心问题,首先要有一个基本的逻辑作为引导,然后再运用数据和模型去分析,在这个过程中,逻辑是必不可少的一个主线,这个逻辑就是你思考的期望收益的来源。有的人从不同资产类别的角度理解期望收益来源,去比较股票,债券,商品等不同资产类别的收益贡献,这就是朝着大类资产配置和组合的角度去理解投资,这里面做得好,也是可以做出比全市场平均配置更好的投资方案的。还有一些人,通过策略风格角度理解收益的来源,比如趋势类策略贡献多少收益,波动率类策略贡献多少收益,那么这便是从策略风格或种类的角度去分析,也可以成为一套体系。

我认为超额收益的主要来源,其实归根结底分为两类,一类是利用市场一定时间内的无效性或者别人犯得错误,这是很多价值投资或套利投资的基本逻辑来源。另一类就是这种投资行为的超额收益是承担了某种风险的风险溢价,比如说volatility selling 或者sell options, 就可以归为这种。

三是一个策略被很多人知道了以后,是否就不赚钱了呢?如果这个策略的收益来源主要是通过市场的无效性获益,那么确实当更多人知道了这一点并参与进来,你的获利空间也就越来越小。但是如果策略的收益来源是第二种,那么其实即使很多人知道了,也未必会导致它不赚钱,当然,正如上面我们提到的,这样的收益,其所承担的风险,你也是需要有很清醒的认识的,并可以合理的管理这个风险,所以从这个角度叫,盈亏同源是有道理的,好多人说的盈亏同源,其实往往就是指第二种的这个收益。

第四是如何评价一个投资系统或策略的好与坏?或如何评价一个基金的好与坏?这也是仁者见仁智者见智了,但是最后很难有一种方法能够非常准确与客观并长期有效。比如说历史业绩。比如一个策略或基金,在商品期货市场今年下半年的趋势行情中,不到一两个月就赚了超过30%的收益的话,这当然是不错的业绩,但是根据此,就购买这只基金并期望明年获得类似的收益,是合理的吗?不一定。因为一个策略或者基金能够在短时间内获取如此高的收益,恰恰说明他的策略风格是明确的,单一的,投资的观点是相对激进的,比如说他全部都是趋势类的策略思路,而且还用了比较高的杠杆,那么继续坚持这样的投资策略或思路的话,假如明年市场陷入无序的震荡,他可能就会亏大钱了。一个理性的投资者,不应该基于一个假设就是自己是全市场最聪明或者全市场最幸运的一个,来进行投资。人在面对市场的时候,谦虚一点,保守一点总是更好的,即使你很看好趋势行情,也要为非趋势行情的市场做足准备,不要总是假设自己很聪明,可以做很多预测,然后在不同子策略或子基金之间来回选择切换做择时,事实往往是残酷的,那就是你这么做之后发现其实自己是比较蠢的那一个,择时起到反作用,你觉得这个基金该赚钱了,或者这个策略该赚钱了,然后想去抄底的,结果反而不如人家一直呆在里面的或者一直在外面的。所以从这个角度讲,即使很多的专业机构,做的也不够好。

最后一个小问题,引出我今天的主题,也就是怎么样才能做出赚钱的量化投资策略?一个人,从科班出身的统计学博士,或者计算机/数学/经济专家,到一个优秀的可以稳定贡献优质量化策略的quant或基金经理,中间究竟差了哪些,需要哪些步骤? 为了回答这个问题,以及上述几个问题,我今天斗胆尝试性地与大家分享,量化投资的方法论体系。

 

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