一、量化交易是什么?
简单地说,量化交易就是依靠计算机程序实施投资策略的方法。比如说金融学上有一个很著名的交易策略叫动量交易,就是说股票价格向上突破的时候买入,向下跌破的时候卖出。但是这个策略说起来简单,做起来其实很难。就说A股市场,有3000多支股票,在短短的时间里要靠人力把所有的股票过一遍,其实是完全不可能的。但是现在有了计算机,就没问题了。交易员可以写代码,然后向计算机输入一个交易策略的指令:“当股票价格上涨超过20日平均线时买入,当股票价格跌破20日移动平均线时卖出”,然后把这个交易策略的指令输出去,让机器来下单操作。
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二、量化交易的原理和应用
通过这个例子可能你已经明白了量化交易的概念。那么下面我再讲讲量化交易到底有什么用,和投行之间到底是个什么关系。简单地概括,量化交易的作用就是利用计算机技术和金融理论的进步,帮助克服我们人性上的弱点,然后在投资中做出更好的决策。什么叫做人性的弱点?作为生物个体,投资者没有办法回避的一个弱点就是,我们的时间、体力、精力、注意力、判断力都是很有限的。比如说你要用传统的方法,每个证券都去仔细分析它的基本面或者看它的技术图形,那即便像巴菲特这样的股神,也只能分析很少的证券。
币圈北冥入选Bitget第四位钻石节点:据官方消息,Bitget今日公布第四位钻石节点:币圈北冥,北冥社区成立于2018年,专注于币圈二级市场行情分析、以及趋势研判,成为币圈一线主流媒体特约分析师。据悉,Bitget将为钻石节点颁布荣誉金币,目前仅剩6席。平台将优先开放3个月以上稳定合作伙伴的申请。铂金节点与黄金节点同步限量招募中,更多申请详情前往官网查看。[2020/6/16]
所以当大规模资产管理的行业出现以后,基金经理们就开始犯愁,然后就在想,我们有没有一些可行的方法,可以让一个人研究更多的证券,然后管理更多的钱呢?这个想法一直没有能够得到实现。
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三、量化交易的风险
量化交易的风险其实特别大,为什么呢?因为量化交易是在历史数据里面去挖掘规律,所以它依赖的是历史数据,也就是过去的趋势,那如果这个趋势存在的条件发生变化,过去的策略就都没有用处了。
中国最大的IT社区创始人蒋涛:币圈的作用不仅仅是炒币,它是一种新型的协作手段:CSDN创始人&董事长蒋涛近日表示:关于区块链的应用,从2015年开始,人们把比特币的这种区块链核心技术拿出来,希望从技术层面上去对各个行业的一些旧有机制创造一些新的应用,但是这些应用的进展并没有想象的那么快。前几年,基本上搞区块链技术的人,大部分属于链圈,他们关注区块链技术能不能实际在行业里边落地,能找到哪些场景落地。2017年出现了一个爆炸性的增长,使得我们需要重新去认知所谓币圈的作用也不仅仅是炒币,它是一种新型的协作手段,这是新的认知。未来5-10年,信息、物体之间彼此的沟通、确认、交易,将基于区块链的技术来进行确权。通证系统加强了系统的流通性,对于每个做出真正贡献的人,其价值将被更好的放大。[2018/1/29]
这样的惨痛教训在量化交易发展的历史中有过好几次。比如刚才提到的著名的长期资本管理公司破产,这家公司是非常牛的,它曾经被誉为量化交易界的一面旗帜。它旗下包括两个诺贝尔奖得主,还有一个美联储的副主席。当时这个公司用的模型,市场上的反映是不仅看不懂,而且见都没有见过。所以很多人都在说,这群人不是在做金融投资,而是在造原子弹。
在1998年之前,这家公司的业绩确实很好,当时年化收益率是32%,远远超过同行。但是到了1998年发生了一件事情,当年俄罗斯的卢布大幅贬值,然后大家在市场上就开始疯狂地抛售俄罗斯债券。
但是在长期资本管理公司的模型里边有一个假设,就是像俄罗斯这样的大国是不可能赖账,不可能赖账的。“天才”们就觉得是市场错了,所以他们不但不抛售,反而更加激进地买入俄罗斯债券,就想等着这个市场反弹大赚一笔。结果“黑天鹅”事件发生了。
量化交易把金融市场当作一个稳态结构,然后从历史数据中挖掘规律,利用高杠杆赚利润。但是金融市场不是天体世界,它归根到底是人的市场。金融市场的规律会被人性所影响,而人性中间的贪婪、恐惧、欲望都会随着市场情况的变化而变化。所以说金融市场的规律和人性是一个相互作用的动态过程,市场上很少有一成不变的规律,再厉害的模型也很难应对这种突如其来的规律变化。
当今的量化交易已经回归到了一个正常状态:一方面,认识到量化交易在数据挖掘和科学决策方面的优势,但是另外一方面,人们也认识到量化交易是有局限的,尤其是应对这种突如其来的规律变化的时候,这种纯量化交易可能会面临更大的风险。
四、中国的量化交易路漫漫其修远兮
中国的量化交易市场到底是什么样子的。中国是有量化交易的,但是其实现在处于一个特别萌芽的状态。中国的金融市场像一条水流湍急的大河,波浪很大,这意味着什么呢?它忽上忽下使得很多的趋势和现象很容易就被浪头盖掉或消失掉。这句话是什么意思呢?中国的市场规律变动是非常非常频繁的,就使得中国的这种量化交易策略非常不稳定。
1.量化交易,就挖掘海量数据,寻找规律,然后使用这个规律进行自动的计算和决策,获得高收益的投资模式;
2.投资银行曾投入大量资源,促进了量化技术的发展和应用。很多投行内部就设有巨型的量化交易基金和部门;
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