OIN:量化投资：理性决策宝典

随着量化金融领域日渐成熟，量化交易方法也在金融投资过程中应用越来越广泛，并被投资者熟知。但目前国内量化投资发展较为缓慢，投资者参与量化投资积极度较低。量化投资仍主要掌握于专业机构手中，对相应技术和数据分析能力要求高。本文将简介量化投资，帮助投资者更加容易了解量化投资。

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。量化交易简单来说就是应用了统计学和概率学，通过了抽样和相关性分析，应用多元回归和时间序列分析以及数学模型来形成的投资决策。定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。

证券时报评论：美联储酝酿退出量化宽松 警惕下半年汇率波动加大:美联储退出量化宽松货币政策，以及由此带来的美元指数阶段性走强、全球资本回流美国等都会成为引发人民币汇率贬值的因素。尤其是在美联储尚未公布缩减购债规模细节之前，市场对于美联储收紧货币政策的具体落地时点预期不一，外汇市场的双向波动会被进一步放大，此时更需树立“风险中性”理念，做好必要的套保避险，以适应汇率双向波动的常态。（证券时报）[2021/6/18 23:46:20]

量化交易的历史大致可以分为三个阶段，第一阶段，1971～1977 年，1971 年世界第一支被动量化基金由巴克利国际投资管理公司发行。1977年，第一支主动量化基金由巴克利发行，总额 70 亿美元，是美国量化投资的开端。第二阶段，1977～1995 年，这一阶段计算机技术飞速发展，为量化投资的数据分析打下了很好的铺垫。第三阶段，1995 年至今，量化投资的成熟阶段，目前，全部投资中，量化投资的占比超过 50%，其中指数类投资全部采用定量技术，主动策略投资中，30% 左右使用定量技术。

DeFi量化基金Force DAO宣布将于4月28日上线V2版本:4 月 16 日，此前曾遭受攻击损失近 37 万美元的 DeFi 量化基金 Force DAO 发推宣布，Force V2 版本将在 4 月 28 日上线。团队表示将在下周末完成审计工作，并披露相应的流动性和空投计划。[2021/4/16 20:25:37]

1、纪律性。坚决执行模型的运行结果进行决策，减少因投资者情绪波动而导致的非理性的投资决策。

2、系统性。多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；多数据，即对海量数据的处理。尽可能的涵盖市场多维度数据，来进行有效测算。

3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

直播｜Catherine > 怎样通过可信数据，选择可信量化？:金色财经 · 直播主办的《 币圈 “后浪” 仙女直播周》第6期20:00准时开始，Cat说区块链 Catherine将在直播间聊聊“怎样通过可信数据，选择可信量化？”，感兴趣的朋友扫码移步收听！[2020/6/29]

1、统计套利

统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系（协整关系），当某一对品种的价差（协整方程的残差）偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较常采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。

OKEx CEO JayHao评量化宽松：法定数字货币可解决货币滥发问题:OKEx CEO JayHao发布微博，就美联储推行7000亿美元量化宽松计划发表评论：“尽管我不赞同比特币有总量上限这样的规定适用于现代货币体系（因为这实际上会引发通货紧缩，并造成经济萧条），但其“code is law”，“代码即法律”的思想是值得我们借鉴的。一国央行可以创造法定数字货币，为了防止人物的干预和货币政策的滥用，将单一规则的货币政策写入数字货币的发行机制中，这样既避免了信用货币的贬值，也能维持经济正常增长的需要。”[2020/3/16]

2、算法交易

算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数量。

算法交易的主要类型有:

(1) 被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差）。被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）等都属于被动型算法交易。

声音 | 沈东雄：熊市中量化团队致胜的三个关键点:在本期金色相对论上，针对“熊市下，量化交易团队求胜的关键点是什么？的提问” 可盈科技创始人兼CEO沈东雄表示：第一，风控是第一位，无论牛熊，不然总有一天会踩到大坑，不要存在侥幸心理，每一次黑天鹅都会有一批量化团队离场 ；第二，择取流动性较好的标的，获取偏短期的收益，但这种方式也很难保障长久或稳定的收益；第三，对量化团队/公司来说，开源节流，开源是不确定的，节流是立竿见影的。[2018/12/7]

(2) 主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。

(3) 综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。

1、B-breaker

在外汇交易系统中，枢轴点 (Pivot Points) 交易方法是一种经典的交易策略。Pivot Points 是一个非常单纯的阻力支撑体系，根据昨日的最高价、最低价和收盘价，计算出七个价位，包括一个枢轴点、三个阻力位和三个支撑位。阻力线和支撑线是技术分析中经常使用的工具之一，并且支撑线和压力线的作用是可以互相转化的。从交易的角度上来看，Pivot Point 好比是作战地图，给投资者指出了盘中应该关注的支撑和阻力价位，而至于具体的战术配合，Pivot Point 并没有具体地规定，完全取决于投资者自身的交易策略。投资者可以根据盘中价格和枢轴点、支撑位和阻力位的相关走势灵活地制定策略，甚至可以根据关键点位进行加减仓的头寸管理。

2、海龟交易法

海龟交易法是著名的公开交易系统。首先进行市场和品种选择，选择关联度低、流动性好、容量大的市场和品种进行组合投资。其次决定头寸规模，采用基于波动性的头寸管理策略（止损同样是基于波动性）。海龟交易法建仓有两套规则，第一套建仓规则为以 20 日突破为基础的短线系统，第二套建仓规则是以 60 日突破为基础的长线系统，加仓规则是价格在上次买入价格的基础上往盈利的方向变化（系数在 0.5～1 之间），即可在增加 25% 仓位。海龟交易法同样具备两种止损规则，统一止损是任何一笔交易都不能出现账户规模 2% 以上的风险；双重止损是账户只承受 0.5%的账户风险，各单位头寸保持各自的止损点位不变。海龟交易法的卖出规则一旦出发都要退出。

3、凯利公式

凯利公式由 John Larry Kelly 于 1956 年提出（Kelly 1956）。它指出在一个期望收益为正的重复性局或者重复性投资中，每一期应该下注的最优比例。藉由捕捉可以最大化结果对数期望值的资本比例 f 也就是得到长期增长率的最大化。那么在单纯的就有两种结果的简单局来讲，这里的两种结果指的是：输去所有注金，或者获得资金乘以特定赔率的彩金。

可以通过一般的陈述引导出下面的公式：f=（bp-q）/b（f*代表现有资金应进行下次投注的比例；b 代表投注可得的赔率；p 代表获胜率；q 代表落败率，也就是1-p）。凯利公式在量化投资中的应用是确定投资品的最佳杠杆比率，凯利公式的核心是在于控制风险。

4、卡尔曼滤波算法

在 40 年代，美国科学家 Wiener 和前苏联科学家 Ｋолмогоров 等人研究出最佳线性滤波理论，之后又被后人称之为维纳滤波理论。从理论的角度来看，维纳滤波存在着一个最大的缺陷：就是一定要应用到无限的过去数据，再实时处理上，并不适用。在 40 年代，为了打破这一缺陷，Kalman 将状态空间模型引入到滤波理论里，并引导出了一套递推估计算法，后期又被人称作卡尔曼滤波理论。它是以最小均方误差为估计的最佳准则，因此来找到一套递推估计的算法，它的根据就是：选用信号与噪声的状态空间模型，把前一时刻的估计值和现时刻的观测值利用起来，然后更新对状态变量的估计，从而求出和得到现时刻的估计值。它在实时处理和计算机运算方面都非常的适用。

5、蒙特卡洛期权定价

根据资产价格呈对数正态分布的假设，模拟出资产在期权持有期内的不同的价格走势，得到资产在期权到期日的不同价格分布，由此根据期权在资产不同价格下的价值得到期权在到期日的价值分布，再取期权在到期日价值的均值作为期权价格。通过模拟标的资产价格路径预测期权的平均回报，紧接着就是得到期权价格估计值。在市场当中，蒙特卡洛方法的最大的优越点就是：误差的收敛率从来不会依靠于问题的维数，也就是这个原因，在高维期权定价时，应用这种方法是最合适不过了。

量化交易简单来说就是应用了统计学和概率学，通过了抽样和相关性分析，应用多元回归和时间序列分析以及数学模型来形成的投资决策。将风险和收益更加具现化，让投资者在进行投资决策阶段更加清晰和准确。

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