股票量化投資發展

1. 什麼是量化投資

如果說當前是第五次工業革命，那我們正處於人工智慧(AI)的大時代。在交通領域，AI的代表作是無人駕駛;在媒體領域，AI的代表作是寫稿機器人;在金融領域，AI的代表作則是量化投資。那麼，量化投資到底是何方神聖?它打敗傳統資產管理的利器在哪裡?

量化投資——恪盡職守，理性化投資踐行者

量化投資，簡單說就是利用計算機技術和數學模型去實現投資策略的過程。根據上面的定義，理解它的話，咱們只要記住3個關鍵詞：

數學模型：需要數學公式或模型進行計算;

計算機技術：用計算機來進行自動化交易;

投資策略：將這種方法形成一種慣用投資策略。

我們都知道，每個人都是相對理性的，投資很容易受到情緒的影響而產生偏差。而由機器人操盤的量化投資，其最大的優勢在於：在某些方面可以做到絕對理性化，比如止盈或止損。因為它能克服人性的優柔寡斷與貪婪。

誠然，量化投資在國內還是這幾年才興起的新鮮事，但在國外的發展已經有超過50年的歷史。

1969年，愛德華·索普利用他發明的"科學股票市場系統"(實際上是一種股票權證定價模型)，成立了第一個量化投資基金。該基金名為普林斯頓-紐波特合夥基金，主要從事可轉換債券的套利。令人驚奇的是，該基金成立後連續11年內沒有出現年度虧損且持續跑贏標普指數。量化投資成功地吸引了人們的注意!

經過近半個世紀的發展，截至2016年底，全球量化投資基金總規模已突破3萬億美元，是全球基金規模的比例的30%左右。

而在國內，2010年可以說是中國量化投資元年，滬深300股指期貨的推出、ETF及分級基金的迅速發展使得各類量化策略有了用武之地。與此同時，公募、私募基金也都發行了大量的量化策略基金。尤其是私募基金中的量化私募，近年來的發展速度很快。了解私募基金需要用到一些門戶網站，比如私募排排網，上面有很多私募基金是可以免認購費的。在此不多加展開。

量化投資的策略有哪些?

根據排排君總結的三個關鍵詞，它的投資策略也基本可在此基礎上得以展開。為了方便理解，排排君將量化策略簡單分成以下幾類：

1、量化對沖

其實，量化和對沖本身並不是「一家人」，之所以最終能「終成眷屬」，是因為二者結合後能獲得超額收益的「結晶」。

我們可以看到圖中隨著因子數目的增長，它的收益曲線的變化會變得越來越平滑。因子數由30個變成120個的過程中，其夏普比率也從0.8變成2.2。

3、量化擇時

擇時，不僅困擾這個人投資者，也同樣令機構投資者很頭疼。如果說量化選股解決的是超額收益的問題，那麼量化擇時解決的則是相對收益的問題。

而所謂量化擇時，則是對各類預測指標的應用，通過分析並得到對市場未來方向的預判。常用的擇時方法有：趨勢量化擇時、市場情緒量化擇時等。

趨勢量化擇時

趨勢量化擇時基本可以認為是趨勢投資的延續，若趨勢發生逆轉則需平倉止損。與趨勢投資一樣，趨勢量化擇時具有滯後性，只有市場出現了某種趨勢後，才可順勢操作。

市場情緒量化擇時

市場情緒量化擇時就是利用投資者的熱情程度來判斷大勢方向，當投資情緒高漲，大家積極入市時，大盤可能會繼續漲;當投資者情緒低迷、不斷撤出市場的時候，大盤可能繼續下跌。

當然，量化擇時還有其他的方法，受限於篇幅這里就不再展開。

2. 量化投資的前景

隨著20世紀80年代以來各類證券和期權類產品的豐富和交易量的大增，華爾街已別無選擇，不用這些模型，不使用電腦運算這些公式，他們便會陷於困境，自招風險。1997~1998年亞洲金融危機，市場暴跌，量化投資的演算法交易也起到了同樣的壞作用。此外，始於2007年的金融危機中，量化投資也未能倖免。時過境遷，2011年，量化基金再次表現優異。
稍微接觸到資本市場的人，大都聽說過基本面投資和價值投資，而對於這方面的天才人物「股神」巴菲特，更是幾乎家喻戶曉，婦孺皆知。他以企業財務報表的分析見長，擅長挖掘企業的內在價值，一旦買入便長期持有，持續獲得穩定高額收益，為股東創造了豐厚利潤，無人能及。
相比之下，與價值投資同等重要的量化投資——即藉助數學、物理學、幾何學、心理學甚至仿生學的知識，通過建立模型，進行估值、擇時及選股，則沒有那麼幸運——在大多數人眼裡，量化投資是一個神秘的領域，深不可測，玄奧無比，令人望而卻步。世人皆知巴菲特，而對於號稱最能賺錢的基金經理人、在20年的時間里創造了年均凈回報率高達35%驚人傳奇的量化投資大師西蒙斯，卻只能成為少數人的專屬。
量化投資看似神秘，但並不古老。它從70年代開始逐漸興起，90年代才大行其道。之所以如此，是因為量化投資有其誕生的特定土壤，需要一系列的條件方能破土而出，這些條件其實相當苛刻。
很難想像，量化投資技術並非發端於華爾街，而是肇始於學術象牙塔里的少數「怪才」，他們長期不被正統的經濟學所接受，甚至遭到排斥，因此處境艱難。1952年3月發表「投資組合選擇」論文、提出現代財務和投資理論最著名洞見的馬克維茨，以該理論參加博士答辯，竟然戰戰兢兢差點未獲通過。1990年10月，這些人中有三位獲得諾貝爾經濟學獎，當時局外人很少有人清楚為什麼他們能夠得此殊榮；而三人中的其中一位則將他們的獲獎比作「芝加哥業余球隊贏得了世界盃」。
但是，沒有來自象牙塔的現代金融理論，便沒有量化投資的興起。馬克維茨的投資組合理論，提出了風險報酬和效率邊界概念，並據此建立了模型，成為奠基之作。托賓隨後提出了分離理論，但仍需要利用馬克維茨的系統執行高難度的運算。
夏普1963年1月提出了「投資組合的簡化模型」，一般稱為「單一指數模型」。馬克維茨模型費時33分鍾的計算，簡化模型只用30秒，並因節省了電腦內存，可以處理相對前者8倍以上的標的證券。1964年，夏普又發展出資本資產定價模型(CAPM)，這是他最重要的突破，不僅可以作為預測風險和預期回報的工具，還可以衡量投資組合的績效，以及衍生出在指數型基金、企業財務和企業投資、市場行為和資產評價等多領域的應用和理論創新。
1976年，羅斯在CAPM的基礎上，提出「套利定價理論」(APT)，提供一個方法評估影響股價變化的多種經濟因素。布萊克和斯克爾斯提出了「期權定價理論」。莫頓則發明了「跨期的資本資產定價模型」。
有趣的是，不少人最初並非經濟學家，如巴契里耶和布萊克原先是數學家，夏普則從事醫學，奧斯伯恩為天文學家，沃金與坎德爾是統計學家，而特雷諾則是數學家兼物理學家。他們轉行都是被金融市場研究所深深吸引，沉迷於其中的無窮魅力。
然而，僅有現代投資（行情 股吧 買賣點）理論的建立，及各類模型的完善與推陳出新，並不會直接催生出量化投資，它還需要其他幾個重要前提條件，比如機構投資者在市場中占據主導，電腦技術足夠發達，以及傳統華爾街投資家的傲慢被市場擊潰轉而被迫接受新的投資理念。
量化投資不會出現在個人投資者為主的時代。個人投資者既缺乏閑暇的時間，也普遍無此能力。隨著退休基金和共同基金資產的大幅增加，它們成為市場上的主要機構投資者，並委託專業機構進行投資操作。管理大規模資產，需要新的運作方式和金融創新技術，同時專業的投資管理人也有能力和精力專注地研究、運用這些技術。
沒有發達的電腦技術，量化投資也將成為無源之水，無米之炊。在電腦革命發生前，根本無法根據上述模型進行運算。1961年，與馬克維茨共同獲得1990年諾貝爾獎的夏普曾說，當時即使是用IBM最好的商用電腦，解出含有100隻證券的問題也需要33分鍾。當今，面對數不勝數的證券產品，以及龐大的成交量，缺了先進電腦的運算速度和容量，許多復雜的證券定價甚至不可能完成。
量化投資在不經歷市場的崩盤，傲慢投資者的自信未被摧毀之前，不會盛行。比較早的時候，華爾街對學術界把投資管理的藝術，轉化成通篇晦澀難懂的數學方程式一直持有敵意。他們認為，投資管理需要天賦、直覺以及獨特的駕馭市場的能力，基金經理可以獨力打敗市場，而無需依靠那些缺乏靈魂、怪異的數學符號和縹緲虛幻的模型。在美國，70年代初期表現最佳的基金經理人從未聽過貝塔值，並認為那些擁有數學和電腦背景的學者只是一群騙子。
1973~1974年美國債券市場和股票市場全面崩盤，明星基金經理人煙消雲散，財富縮水堪比30年代大蕭條。當時，頗有先見的投資顧問兼作家彼得·伯恩斯坦認為，必須採用更好的方法管理投資組合，並創辦了《投資組合》雜志，一出刊便獲得成功。此後，隨著80年代以來各類證券和期權類產品的豐富和交易量的大增.量化投資光彩炫目，但也具有魔鬼般的力量。它時而風光無限，但也常常墜入深淵。
1987年10月大股災，黑色星期一，當天股市和期貨成交量高達令人吃驚的410億美元，價值瞬間縮水6000億美元。很多股份直接通過電腦而不是經由交易所交易。一些採用投資組合保險策略的公司，在電腦模式的驅使下，不問價格機械賣出股票。很多交易員清楚這些投資組合會有大單賣出，寧願走在前面爭相出逃，加劇了恐慌。針對整個投資組合而非單個證券，機械式的交易，電腦的自動操作，使得這種量化投資出現助跌之效，大量的空單在瞬間湧出，將市場徹底砸垮。
在此次亞洲金融危機中，著名的長期資本管理公司，這家來自學術象牙塔的怪才充斥、主要運用量化投資技術的對沖基金，曾經在市場上呼風喚雨、無往不利，但偏偏遭遇俄羅斯國債違約這一小概率事件，陷入破產之境，迫使美聯儲集華爾街諸多投資銀行之力，加以救助。此外，始於2007年的金融危機中，量化投資也未能倖免。
雖然麻煩不斷，但量化投資依然必要且有效。要知道，在本次金融危機發生前，量化基金的表現連續8年超過其他投資方式。當然，挫折也會帶來量化投資技術的更新和完善，比如在模型中設定新的變數，尤其是加入以往並未包含的宏觀經濟參數。時過境遷，2011年，量化基金再次表現優異。雖然量化投資能否就此再度復興仍屬未知，但由本文先前的討論，漫漫歷史長河，此一趨勢已不可逆轉，量化投資依然擁有光明的未來。
德意志銀行的董事總經理、全球量化投資主管羅崟先生在激烈的競爭中脫穎而出，奪得全球最權威的《機構投資者》期刊2011年美國和歐洲量化分析第一名的佳績。在華爾街40餘年排名史上，罕有華人獲此殊榮。《金融時報》慧眼識金，就此專門做了訪談，並囑我就量化投資寫篇評論。我欣然命筆，並藉此祝願量化投資在中國的資本市場上，能夠早日生根。

3. 什麼是股票量化交易

什麼是量化投資？

簡單來講，量化投資就是利用計算機科技並採用一定的數學模型去踐行投資理念、實現投資策略的過程。

傳統的投資方法主要有基本面分析法和技術分析法兩種，與它們不同的是，量化投資主要依靠數據和模型來尋找投資標的和投資策略。

主要有哪些量化投資策略呢？

第一，也是最重要的一類策略：量化選股

量化選股就是採用數量的方法判斷某家公司是否值得買入的行為。根據某種方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池；如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類。

公司估值法通過比較公司估值法得出的公司理論股票價格與市場價格的差異，判斷股票的市場價格是否被高估或者低估，從而尋找出價值被低估或被高估的股票。這種就是基本面量化。

趨勢法就是根據市場表現，如強勢、弱勢、盤整等不同的形態，做出對應的投資行為的方法。可以追隨趨勢，也可以進行反轉操作等。這種就是技術面量化。

資金法的本質思想是追隨市場主力資金的方向，如果資金流入，則應該伴隨著價格上漲；如果資金流出，則應該伴隨著價格下跌。資金法本質上是一種跟風策略，追隨主流熱點，從而期望在短時間內獲得超額收益。這種是交易行為量化。

通過量化方法選出來的股票，通過不斷的輪換，就可以獲得超額收益。

第二類策略是：量化擇時

傳統的有效市場假認為金融市場是不可預測的，價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，對金融產品價格的預測將毫無意義。

但是隨著計算機技術、混沌、分形理論的發展，眾多研究發現，股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因而存在可預測成分。例如利用一種叫 Hurst 指數的工具，可以在較大的時間刻度上判斷出大盤的高點和低點。

根據量化擇時的策略判斷，可以進行大盤的高拋低吸，例如熊市底部抄底，牛市頂部拋頂。

第三類策略是：對沖套利

對沖套利就是利用兩個相關性比較高的品種，同時進行做多和做空的操作的一種交易策略，當兩個品種的價差偏差超過了合理區間，存在較大的概率回歸，這是對沖套利策略的理論邏輯。

舉個例子，工商銀行和建設銀行的股價往往同漲通跌，因此如果當工商銀行漲的時候，可以賣出工商銀行，買入建設銀行。當兩者價差回復正常的時候，賣出建設銀行，再買入工商銀行。這樣來回的操作，可以獲得一個超越牛熊的收益。

目前國內資本市場可以進行的對沖套利策略包括：期現套利、跨期套利、跨品種套利、跨市場套利、ETF 套利、分級基金套利等。

例如 2018 年 10 月，因為在 2015 年在股災中，大量進行 ETF 交易的幾個私募基金，給證監會重罰，其中東海恆信給罰款 2 億多，他們就是利用 EFT 套利的策略，在 2013 到 2015 年期間，盈利超過 10 億。

有了對沖套利策略，無論是熊市還是牛市，都可以獲得比較穩健的收益。

第四類策略是：期權套利

期權套利交易是指同時買進賣出同一相關期貨，但不同敲定價格或不同到期月份的看漲或看跌期權合約，希望在日後對沖交易部位或履約時獲利的交易。

期權套利的交易策略和方式多種多樣，有多種相關期權交易的組合。特別是期權的高杠桿特徵，使得在 2018 年的熊市中，有不少優秀的交易員依然可以獲得超過 50% 的收益率。

第五類策略是：資產配置

學術界有一個公認的結論，投資中真正賺錢的關鍵是資產配置，而不是具體的交易。通過對主要的大基金的績效歸因可以得出結論，90% 的收益來自於正確的資產配置，也就說，選擇市場比交易更加重要。

量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術結合，極大地豐富了資產配置的內涵，形成了現代資產配置理論的基本框架。

4. 什麼是量化交易，未來前景如何知道的講講。

國外量化交易已經發展了40年左右，量化交易程序換交易佔比60%，量化基金規模達到30個億美元，而國內量化交易起步較晚第一隻量化基金在2004年左右，至今量化交易規模不過2萬億RMB，國內現在的量化人才也很缺失，隨著過來一批量化交易的海龜回來從事量化交易會一定程度帶動行業的發展，但是仍需一定時間，加上國內量化交易政策還不夠明朗，整體來說量化交易在國內還是一年藍海，但是路途並非坦途。

5. 量化投資的主要方法和前沿進展

量化投資是通過計算機對金融大數據進行量化分析的基礎上產生交易決策機制。設計金融數學和計算機的知識和技術，主要有人工智慧、數據挖掘、小波分析、支持向量機、分形理論和隨機過程這幾種。
1．人工智慧
人工智慧（Artificial Intelligence，AI）是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科，可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。
從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，還要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，因此人工智慧學科也必須借用數學工具。數學不僅在標准邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，進入人工智慧學科後也能促進其得到更快的發展。
金融投資是一項復雜的、綜合了各種知識與技術的學科，對智能的要求非常高。所以人工智慧的很多技術可以用於量化投資分析中，包括專家系統、機器學習、神經網路、遺傳演算法等。
2．數據挖掘
數據挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。
與數據挖掘相近的同義詞有數據融合、數據分析和決策支持等。在量化投資中，數據挖掘的主要技術包括關聯分析、分類/預測、聚類分析等。
關聯分析是研究兩個或兩個以上變數的取值之間存在某種規律性。例如，研究股票的某些因子發生變化後，對未來一段時間股價之間的關聯關系。關聯分為簡單關聯、時序關聯和因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。一般用支持度和可信度兩個閾值來度量關聯規則的相關性，還不斷引入興趣度、相關性等參數，使得所挖掘的規則更符合需求。
分類就是找出一個類別的概念描述，它代表了這類數據的整體信息，即該類的內涵描述，並用這種描述來構造模型，一般用規則或決策樹模式表示。分類是利用訓練數據集通過一定的演算法而求得分類規則。分類可被用於規則描述和預測。
預測是利用歷史數據找出變化規律，建立模型，並由此模型對未來數據的種類及特徵進行預測。預測關心的是精度和不確定性，通常用預測方差來度量。
聚類就是利用數據的相似性判斷出數據的聚合程度，使得同一個類別中的數據盡可能相似，不同類別的數據盡可能相異。
3．小波分析
小波（Wavelet）這一術語，顧名思義，小波就是小的波形。所謂「小」是指它具有衰減性；而稱之為「波」則是指它的波動性，其振幅正負相間的震盪形式。與傅里葉變換相比，小波變換是時間（空間）頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運算對信號（函數）逐步進行多尺度細化，最終達到高頻處時間細分，低頻處頻率細分，能自動適應時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節，解決了傅里葉變換的困難問題，成為繼傅里葉變換以來在科學方法上的重大突破，因此也有人把小波變換稱為數學顯微鏡。
小波分析在量化投資中的主要作用是進行波形處理。任何投資品種的走勢都可以看做是一種波形，其中包含了很多噪音信號。利用小波分析，可以進行波形的去噪、重構、診斷、識別等，從而實現對未來走勢的判斷。
4．支持向量機
支持向量機（Support Vector Machine，SVM）方法是通過一個非線性映射，把樣本空間映射到一個高維乃至無窮維的特徵空間中（Hilbert空間），使得在原來的樣本空間中非線性可分的問題轉化為在特徵空間中的線性可分的問題，簡單地說，就是升維和線性化。升維就是把樣本向高維空間做映射，一般情況下這會增加計算的復雜性，甚至會引起維數災難，因而人們很少問津。但是作為分類、回歸等問題來說，很可能在低維樣本空間無法線性處理的樣本集，在高維特徵空間中卻可以通過一個線性超平面實現線性劃分（或回歸）。
一般的升維都會帶來計算的復雜化，SVM方法巧妙地解決了這個難題：應用核函數的展開定理，就不需要知道非線性映射的顯式表達式；由於是在高維特徵空間中建立線性學習機，所以與線性模型相比，不但幾乎不增加計算的復雜性，而且在某種程度上避免了維數災難。這一切要歸功於核函數的展開和計算理論。
正因為有這個優勢，使得SVM特別適合於進行有關分類和預測問題的處理，這就使得它在量化投資中有了很大的用武之地。
5．分形理論
被譽為大自然的幾何學的分形理論（Fractal），是現代數學的一個新分支，但其本質卻是一種新的世界觀和方法論。它與動力系統的混沌理論交叉結合，相輔相成。它承認世界的局部可能在一定條件下，在某一方面（形態、結構、信息、功能、時間、能量等）表現出與整體的相似性，它承認空間維數的變化既可以是離散的也可以是連續的，因而極大地拓展了研究視野。
自相似原則和迭代生成原則是分形理論的重要原則。它表示分形在通常的幾何變換下具有不變性，即標度無關性。分形形體中的自相似性可以是完全相同的，也可以是統計意義上的相似。迭代生成原則是指可以從局部的分形通過某種遞歸方法生成更大的整體圖形。
分形理論既是非線性科學的前沿和重要分支，又是一門新興的橫斷學科。作為一種方法論和認識論，其啟示是多方面的：一是分形整體與局部形態的相似，啟發人們通過認識部分來認識整體，從有限中認識無限；二是分形揭示了介於整體與部分、有序與無序、復雜與簡單之間的新形態、新秩序；三是分形從一特定層面揭示了世界普遍聯系和統一的圖景。
由於這種特徵，使得分形理論在量化投資中得到了廣泛的應用，主要可以用於金融時序數列的分解與重構，並在此基礎上進行數列的預測。
6．隨機過程
隨機過程（Stochastic Process）是一連串隨機事件動態關系的定量描述。隨機過程論與其他數學分支如位勢論、微分方程、力學及復變函數論等有密切的聯系，是在自然科學、工程科學及社會科學各領域中研究隨機現象的重要工具。隨機過程論目前已得到廣泛的應用，在諸如天氣預報、統計物理、天體物理、運籌決策、經濟數學、安全科學、人口理論、可靠性及計算機科學等很多領域都要經常用到隨機過程的理論來建立數學模型。
研究隨機過程的方法多種多樣，主要可以分為兩大類：一類是概率方法，其中用到軌道性質、隨機微分方程等；另一類是分析的方法，其中用到測度論、微分方程、半群理論、函數堆和希爾伯特空間等，實際研究中常常兩種方法並用。另外組合方法和代數方法在某些特殊隨機過程的研究中也有一定作用。研究的主要內容有：多指標隨機過程、無窮質點與馬爾科夫過程、概率與位勢及各種特殊過程的專題討論等。
其中，馬爾科夫過程很適於金融時序數列的預測，是在量化投資中的典型應用。
現階段量化投資在基金投資方面使用的比較多，也有部分投資機構合券商的交易系統應用了智能選股的技術。

6. 量化投資什麼意思

量化投資什麼意思

量化投資是指藉助現代統計學和數學的方法，利用計算機技術來進行交易的證券投資方式。量化投資從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種"大概率」事件以制定策略，用數量模型驗證及固化這些規律和策略，然後嚴格執行已固化的策略來指導投資，以求獲得可以持續的、穩定且高於平均收益的超額回報。

量化投資起源於上世紀七十年代的股票市場，之後迅速發展和普及，尤其是在期貨交易市場，程序化逐漸成為主流。有數據顯示，國外成熟市場期貨程序化交易已佔據總交易量的70%-80%，而國內則剛剛起步。交易者的情緒波動等弊端越來越成為盈利的障礙，而程序化交易天然而成的精準性、100%執行率則為它的盈利帶來了優勢。

量化交易的優勢：

1.嚴格的紀律性
量化交易有著嚴格的紀律性，這樣做可以克服人性的弱點，如貪婪、恐懼、僥幸心理，也可以克服認知偏差。我們的每一個決策都是有理有據的，特別是有數據支持的。系統會顯示出當時被選擇的這只股票與其他的股票相比在成長面上、估值上、資金上、買賣時機上的綜合評價情況。

2.完備的系統性
完備的系統性表現在多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選個股三個層次上我們都有模型次是多角度，量化交易的核心投資思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度。

3.妥善運用套利的思想
量化交易正是在找估值窪地，通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會。定定性投資大部分時間在琢磨哪一個企業是偉大的企業，那個股票可以翻倍的股票。與定性投資不同，量化投資大部分精力花在分析哪裡是估值窪地。

4.靠概率取勝
這表現為兩個方面，一是在定量投資不斷的從歷史中挖掘有望在未來重復的歷史規律並且加以利用。二是在股票實際操作過程中，運用概率分析提高買賣成功的概率。

7. 什麼是量化投資有哪些常見的量化投資策略

量化投資是在投資過程中運用數學、統計學、信息技術等知識。投資者會收集股票的數據，然後依靠計算機系統強大的信息處理能力，用先進的數學模型代替人工的主觀判斷，從而在控制風險的前提下實現最大回報。

量化投資流行的原因，甚至帶有主觀的投資趨勢，這必然具有量化投資的優勢。總而言之，有以下幾點：它基於數理統計，更接近一門科學，讓未來更容易預測和感知，可以全年實時監控所有市場和交易，而人類不能。它避免了人的情感，完全由機器自動化，嚴格執行紀律。過程和風險更加可控。這些優勢逐漸將量化投資帶入我們的視野，並被越來越多的投資者所接受。

8. 量化投資有什麼優勢 量化投資的前景

量化投資從歷史大數據入手，邏輯嚴密，止損嚴格，免除了人為判斷的失誤，而且可以通過頻繁的交易頻率獲得不菲的收益。但是也有對應的缺點，如交易系統需要不斷完善，防止泄密，並且開發成本高，同時因為量化交易造成的市場恐慌可能會有大面積拋盤造成市場的瞬間崩潰。不過，我覺得總體而言，量化交易就想人工智慧阿爾法狗一樣，發展前進無限，新事物總有這樣那樣的不完美，就好比一開始的汽車跑不過賽馬一樣，但遲早把舊事物淘汰，世道必進後勝於今

9. 市場上當下比較火的股票量化投資到底是怎麼個本質嘛

量化就是通過海量數據客觀分析決策，獲得持續穩定的收益是由模型捕捉差價，從而避免人為主觀因素的干擾。也就是說套期保值利用撮合交易尋找套利空間，忽略熊牛市和市場漲跌都可以獲利，從而規避系統性風險。掘金策量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為，研究表明，板塊、行業輪動在機構投資者的交易中最為獲利的盈利模式是基於行業層面進行周期性和防禦性的輪動配置，這也是機構投資者最普遍採用的策略。此外，周期性股票在擴張性貨幣政策時期表現較好，而在緊縮環境下則支持非周期性行業。行業收益差在擴張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異。

10. 股市量化投資什麼意思

股市量化有兩種含義，第一種是指交易量化，即投資者可以設置交易條件，當股價達到投資者所設定的條件時，系統就會自動下單，第二種是交易方式，即券商的交易系統，是一個智能的輔助決策系統，主要是在交易過程中控制風險。
拓展資料
投資管理公司主要負責為其他經營或資金困難的公司提供策略和指引，並引進投資和合作夥伴。 是一種新型的投資控股公司。
1、投資是指特定經濟主體在一定時期內將足夠數量的資金或實物貨幣等價物投資於某一領域，以在可預見的未來獲得收益或資本增值的經濟行為。可分為實物投資、資本投資和證券投資。 前者是用金錢投資企業，通過生產經營活動獲得一定的利潤。後者是用貨幣購買企業發行的股票和公司債券，間接參與企業的利潤分配。
2、投資一詞在金融和經濟中有幾個相關的含義。它涉及財產的積累，以便在未來獲得利益。 從技術上講，這個詞的意思是「把東西放在別處的行為」。從金融的角度來看，與投機相比，投資的時間周期更長，往往是為了在未來的一定時間內獲得相對持續穩定的現金流收入，是未來的積累。收入。
3、投資管理有限公司的業務范圍包括： 1， 工商代理、企業形象策劃、企業管理咨詢、財稅咨詢、投資咨詢、財稅代理、資產託管、商業信息；商標注冊。 2， 教育信息；翻譯;國內貿易和物資供銷；進出口業務等領域。每個公司注冊時申請的經營范圍不同，需要區別對待。 3、投資管理、產業投資、投資信息咨詢、經濟信息咨詢、商業信息咨詢、企業管理咨詢（經紀除外）、企業形象策劃、市場信息咨詢（不從事社會調查、社會調查、民意調查和公眾咨詢）民意調查）、營銷策劃、禮儀服務、會議服務、公關策劃、展覽策劃、文化藝術交流活動策劃。
投資管理有限公司要注意：查驗的所有材料自下而上應完好無損，並由主管領導和盤點人員簽字。 資產驗資後，公司內部另一項非常重要的工作是追回個人丟失的資產，追究存貨損失資產的責任，處置報廢資產。