什么是量化投资(什么是量化投资有哪些具体表现)
今天给各位分享什么是量化投资的知识，其中也会对什么是量化投资有哪些具体表现进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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什么是量化投资有哪些具体表现
提到量化投资，很多投资者虽略知一二，但如果深入去讨论量化投资，不禁有点蒙圈，那么什么是量化投资呢？
从概念上来讲，量化投资是指将投资者的思想和策略转化为量化模型，通过计算机程序化交易获得稳定收益的投资方式。运用数学、物理、金融和计算机等知识储备来建立金融量化模型并发现投资机会。简单来说，就是通过复杂的数据程序编写后，在交易中直接向计算机下达交易程序指令后进行的交易买卖。
近年来人气攀升的指数增强产品是量化投资产品中的典型代表。指数增强产品在跟踪指数的同时，力争为投资者创造超额收益。投资者通过投资指数增强产品，可获得体现管理人投资管理能力的量化增强模型，利用多因子Alpha模型预测股票超额回报，同时力求进行有效的风险控制、降低交易成本、优化投资组合。
Alpha量化策略的理念，用稳健的模型尽可能精确地捕捉股票市场模糊的确定性，通过寻找有效的因子，利用alpha模型来预测超额收益合成信号，同时在风险模型和交易成本模型的控制下进行组合优化。通过分散投资来降低风险、通过概率来博取稳定的超额收益。在这一过程中，使用机器学习、人工智能算法，使得市场适应性更强。
随着技术的不断发展，Alpha模型研发进程也在与时俱进。从2013年传统的线性Alpha模型和低频数据因子库，到2018年机器学习第三代Alpha模型和不断扩充的高频因子库，同时更是配备了先进的硬件设施，大大缩短了研发回测和实盘交易的时间。
那高频和低频的有多大的差别呢？我们参考如下具体数据，便可得出答案。
1.高频数据库相较于低频数据库（日数据）数据量放大了48倍，以往需要回溯6个月的数据量，现在只需要2-3天就可以满足。
2.由于高频数据的特征，高频模型可以更及时更快的更新模型结果，适应多变动荡的市场环境。
通过对Alpha高频模型的应用，增强指数型产品的收益持续跑赢相对应的基准，其优势不言而喻！对Alpha高频模型的应用，一方面，避免了基金经理的情绪和主观决策的干扰，降低了对基金经理主观能力和经验的依赖。另一方面，借助程序化的计算机模型，也能够跟踪和发现大量人力不及的投资机会。
在跑赢基准之后，那如何产生超额收益呢？通过逻辑推演和大数据的统计规律，挖掘出能带来超额收益的因子，比如价值因子或者是A股市场常被使用的技术指标因子等，通过综合评判，及时对仓位进行调整，捕捉市场上被低估的股票。量化选股模型中引入人工智能的成分，通过结合人工智能的算法，有望将指数的增强部分收益在原来基础上再度进行提升。
量化投资还有更多关于数学、统计学、计算机等各方面的知识点，等着我们一一去学习探索。当然想要获得Alpha的超额收益，需要有专业的团队的先进的量化投资理念作为支持，在交易中不断的磨练与更新，对于普通投资者来说，把专业的事交给专业的人去做，秉持价值投资理念，让时间来证明收益！
计算机专业转行量化分析投资，我需要怎么做
1、如果转行，我将面临哪些潜在风险？2年的系统学习，可以满足量化投资（宽客）的职业需求吗？机会成本。互联网行业本来就挺火，也挺有钱的不是？2年的系统学习，入门可以，实战不行。另外，啥叫系统的学习？据我所知，好像还没有系统的课程，是针对国内的量化投资行业的。
2、我要进行哪些方面的系统学习？工作实习与实践？带着你的编程技能，去找靠谱的团队吧！干半年你就知道要学习什么了。当然，如果你硬是想学习，我也可以推荐相关的书籍。不过，想好，这是一条性价比很低的路。一般来说，针对问题看书才有用。
3、因为没有专业背景，我需要考什么证书来弥补吗？比如CFA等等？考证有用，但性价比很低。
4、以后找相关工作，自己的壁垒在什么地方？我该怎么弥补？壁垒在于，你不想编程。
5、其他方面的建议欢迎给出。谢谢。
要不要学量化投资
想学就学，不想学别勉强！
量化投资是各种投资方法中的一条路径，具备一些主观投资或者传统技术分析所不具有的优势，主要体现在对肉眼难以辨识的价格运行模式的机器识别上，当然也具备一般程序化投资所具有的克服人类情绪影响之类的优点。
不过它的缺点也是很明显的，很多东西可能未必适合量化或者说单纯的量化，国外有些对突发事件进行量化投资的基金也有不少失败的案例。
总而言之一句话，如果你觉得自己的思维模式和学业背景会使你在这方面很有优势，那就好好钻研一番，说不定能有个比较大的成就；但如果各方面包括投资习惯都不适合，也没必要非学不可。
说到底，量化是一种方法（往大了说也可以说是一种思维方式），西蒙斯的大奖章基金，个人认为是量化投资的一个典型代表，他本人是一位杰出的数学家和密码破译专家，他搞量化就比一般人的优势大太多了，何况后来又找了一批物理化学甚至火箭科学方面的博士、教授。但最后还是遇到了规模的瓶颈。
不展开说了，各种方法自有自身的优劣，每个人也自有长短。找到适合自己的方法，做精做细，就是最好的。最后希望各位读者都能找到自己的最佳方法，财运如不尽长江滚滚来！
量化投资的理念与发展趋势
量化投资策略的演进：
1.多因子选股
其实多因子选股是目前来说应用最广泛的量化策略方法，多因子模型常用的有基本面类，技术类和特异类，而且随着行业的逐步发展，基本面因子也在向技术面，特异类因子发展。
2.阿尔法策略
阿尔法策略其实也叫市场中性策略，不管名字怎么样，他是通过一定的方法和技巧来对冲掉市场的系统性风险从而获得超额的收益。
3.套利策略
套利策略包括无风险策略和统计策略，但是套利策略不浅还不能成为市场的主流策略，他无法承受大规模资金带来的劣势，所以在市场并不盛行。
4.CTA交易策略
CTA交易策略主要适应于流动性强，交易频繁的期货品种，包括有股指期货，有商品期货，有利率期货，汇率期货等。
5.多策略融合应用
随着量化投资的发展，单一策略其实很难能够在长期内保持稳定的盈利状态，那面对这种情况，业内也根据对市场的广泛性的需求，充分发挥量化投资覆盖面广的优势，将多个互补的策略融合在一起，来达到一个稳定的盈利状态。现在最常见的有量化权益策略与套利策略融合，量化权益策略与CTA策略融合。未来这种多策略融合应用会越来越广泛，发展趋势也会更加稳健攀升。
关于什么是量化投资到此分享完毕，希望能帮助到您。
