量化交易是什么意思?
最近几年,股市中有一个词逐渐被提及,那就是量化交易,不过大多数人听到这个词后,都会一脸懵逼,量化交易是什么意思呢?
所谓量化交易,是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式,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。
据了解,目前国内量化投资规模大概是3500到4000亿人民币,其中公募基金1200亿,其余为私募量化基金,数量达300多家,占比3%(私募管理人共9000多家),金额在2000亿左右。
此外,中国证券基金的整体规模超过16万亿,其中公募14万亿,私募2.4万亿,乐观估计,量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%,在公募证券基金占比不到1%,在私募证券基金占比5%左右,相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资,国内未来的增长空间巨大。
量化交易具有以下四大特点:
----纪律性
根据模型的运行结果进行决策,而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点,也可以克服认知偏差,且可跟踪。
----系统性
具体表现为“三多”。一是多层次,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;二是多角度,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;三是多数据,即对海量数据的处理。
----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。
----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。
量化投资技术包括多种具体方法,在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。
近年来,量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验,并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置,实现风险最小化和收益最大化,但往往也会存在一定的潜在风险,具体包括:
一、历史数据的不完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换,也可能导致模型失败,如交易流动性,价格波动幅度,价格波动频率等,而这一点是量化交易难以克服的。
二、模型设计中没有考虑仓位和资金配置,没有安全的风险评估和预防措施,可能导致资金、仓位和模型的不匹配,而发生爆仓现象。
三、网络中断,硬件故障也可能对量化交易产生影响。
四、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
五、单一投资品种导致的不可预测风险。
就目前而言,为规避或减小量化交易存在的潜在风险,可采取的策略有:保证历史数据的完整性;在线调整模型参数;在线选择模型类型;风险在线监测和规避等。
特别需要注意的是,量化交易不等同于自动交易,或者程序化交易,程序化就是将思维通过算法编程进而上机的过程。这是一个很宽泛的概念,不仅是用来交易。比如让计算机计算1+1。用固定规则去指导交易,比如股价上穿MACD,自动买入等,股价跌破均值,自动卖出等。
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