量化投資技術(shù)包括哪些內容？量化投資中的風(fēng)險及應對措施_天天快消息

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量化投資技術(shù)包括哪些內容?

[1]量化擇時(shí)。通過(guò)對大量的宏微觀(guān)經(jīng)濟指標進(jìn)行量化分析，找到影響股票走勢的重要信息，在此基礎上做出對未來(lái)走勢的預測，然后做出何時(shí)買(mǎi)賣(mài)的決策。

[2]量化選股。同樣是利用數量的方法對股票進(jìn)行分析，然后選出可以獲得超出大盤(pán)收益率的優(yōu)質(zhì)股票進(jìn)行交易。量化選股的常用方法有：多因子選股、風(fēng)格輪動(dòng)選股、行業(yè)輪動(dòng)選股、資金流選股、動(dòng)量反轉選股、趨勢跟蹤策略、分析師一致預期策略、籌碼分布選股等。運用量化選股最容易獲利的模式是基于行業(yè)層面進(jìn)行周期性和防御性的輪動(dòng)配置，這也是機構投資者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在擴張性貨幣政策時(shí)期表現較好，而在緊縮環(huán)境下則支持非周期性行業(yè)。行業(yè)收益差在擴張性政策和緊縮性政策下具有顯著(zhù)的差異。

[3]股指和商品期貨套利。利用量化技術(shù)套利投資者能更快速準確的獲取相關(guān)市場(chǎng)和合約之間的價(jià)差變化，在最短的時(shí)間內作出最有益于自己的投資決策。

量化投資中的風(fēng)險及應對措施

1、數據陷阱的風(fēng)險隱患

傳統投資方法存在一定的主觀(guān)特征，是基于某一現象投資者對其進(jìn)行的預判，因此投資者很容易受其情緒波動(dòng)的影響，可能會(huì )因此使得整個(gè)投資交易無(wú)法達到客觀(guān)準確的效果。而量化投資將個(gè)體情緒排除，是從數據中抽取和剝離投資價(jià)值，構建模型進(jìn)行分析，并基于分析結果進(jìn)行決策，追求的是持續、穩定的非偶然性回報。構建量化模型是基于歷史會(huì )重復的這一依據來(lái)進(jìn)行判斷。然而，數據并非絕對安全，也可能存在風(fēng)險隱患?，F代社會(huì )是大數據時(shí)代，大數據可能存在這樣一種現象：投資者被數據包圍，無(wú)法判斷數據的真實(shí)有效性，對于存在缺陷的數據進(jìn)行建模分析，可能導致所得到的結論不能與現實(shí)真實(shí)市場(chǎng)環(huán)境相一致。例如，當統計模型的樣本發(fā)生了變動(dòng)，最終可能導致結論不正確而無(wú)法適用于交易決策中。

2、系統故障的風(fēng)險隱患

量化投資策略中系統故障的風(fēng)險隱患主要包括四個(gè)方面：第一，網(wǎng)絡(luò )問(wèn)題或硬件故障影響量化投資效果;第二，模型在設計的過(guò)程中沒(méi)有對資金配置及倉位充分考慮，使得倉位與資金沒(méi)有達到匹配，從而出現爆倉的問(wèn)題;第三，目前的交易系統缺少統一的標準認證，基本上是各家機構各自設計，沒(méi)有經(jīng)過(guò)投入前的測試，進(jìn)而導致系統存在漏洞，引發(fā)安全問(wèn)題;第四，交易所的處理系統也存在延時(shí)問(wèn)題，交易機制對訂單進(jìn)行系統驗證時(shí)還需要消耗額外資源。

3、市場(chǎng)操縱的風(fēng)險隱患

目前在我國資本市場(chǎng)中，采取量化投資策略的多為機構投資者，而機構投資者資金雄厚，人才水平較高，一定程度上還可能導致市場(chǎng)波動(dòng)。而在我國資本市場(chǎng)的成份中，占大多數比例的還是散戶(hù)，即中小投資者，他們通常沒(méi)有雄厚的資金基礎，沒(méi)有專(zhuān)業(yè)的知識儲備，也缺少技術(shù)分析。這部分人群中，很小一部分會(huì )將量化投資策略運用于交易中。從這一點(diǎn)來(lái)看，量化投資策略存在市場(chǎng)操縱的風(fēng)險隱患。

通過(guò)上述分析，我們需采取相應的風(fēng)控措施，具體如下：

1、創(chuàng )新量化投資技術(shù)

目前量化投資交易策略已經(jīng)經(jīng)歷了兩個(gè)階段，即程序化的啟蒙階段和因子庫決策階段。程序化的啟蒙階段是指將交易經(jīng)驗整合后嵌入算法，以此來(lái)完成初級量化投資策略交易;因子庫決策階段是指將決策過(guò)程建立一個(gè)因子庫，通過(guò)下單邏輯來(lái)啟用和判定策略，實(shí)現自動(dòng)買(mǎi)漲或買(mǎi)跌。創(chuàng )新量化投資技術(shù)應具備更強的物質(zhì)基礎，涵蓋兩方面的內容，一方面是實(shí)現對非結構化數據分析，將看起來(lái)相關(guān)性并不強的因子納入量化投資模型，并分配權重，豐富量化投資模型交易的精度和維度;另一方面是結合人工智能生成虛擬的交易員，并對策略的合理性進(jìn)行反向跟蹤。

2、加強系統建設和流程監控

首先，可以從規范證券、期貨公司的數據接口入手，且有一定安全認證的接口才能符合要求，并對接口具體內容向證監會(huì )報備，同時(shí)交易所也應完善其核心系統和預警響應，對于交易前發(fā)送的訂單予以限制，設立當日最大頭寸并實(shí)現同步監控，當量化投資策略交易出現異常時(shí)， 能夠提前預警并反饋給監管部門(mén)客戶(hù)端口，實(shí)施追蹤的同時(shí)觸發(fā)應急處置機制。其次，完善證券、期貨公司的風(fēng)險監督流程，對于錯誤指令的發(fā)送以及投資者信用等級以外的交易指令及時(shí)進(jìn)行控制，尤其是自營(yíng)業(yè)務(wù)，應確保風(fēng)險在可控制的范圍內，同時(shí)對于突發(fā)異常狀態(tài)下的跨市場(chǎng)、跨品種交易及時(shí)進(jìn)行有效風(fēng)險隔離，減少市場(chǎng)異動(dòng)。再次，對于提交的訂單設置最低存續時(shí)間，防止大單拆分，頻繁撤單等引起的假市場(chǎng)活躍景象，確保每筆訂單都符合風(fēng)控、合規。最后，加強量化投資策略交易風(fēng)險控制流程的培訓，建立大額交易監管機制，強化風(fēng)控，防止市場(chǎng)操縱。

3、人工智能加速量化投資升級

在量化投資領(lǐng)域，金融與人工智能的結合將會(huì )是未來(lái)實(shí)現產(chǎn)業(yè)升級的重要突破點(diǎn)。人工智能與量化投資策略相融合能夠解決目前量化投資策略中有效性存在疑問(wèn)以及同質(zhì)化現象嚴重等問(wèn)題，能夠改善量化投資領(lǐng)域的生態(tài)環(huán)境。人工智能與量化投資策略的結 合從淺到深有三個(gè)層次，第一層是淺層的語(yǔ)義識別、研究報告等應用，以智能投顧的方式對客戶(hù)提供多個(gè)維度的咨詢(xún)應用，將過(guò)往業(yè)績(jì)、智能化程度、決策的核 心能力通過(guò)人工智能展示給客戶(hù)，幫助客戶(hù)匹配與其風(fēng)險偏好相適應的產(chǎn)品組合。第二層是中等層次的量化模型生成，將資本市場(chǎng)環(huán)境中理性和非理性因素進(jìn)行區分，通過(guò)歷史數據和行情構建模型。第三層是深層次的模型修正，基于量化模型，通過(guò)人工不斷學(xué)習和解析，實(shí)時(shí)修正參數，從而實(shí)現規?；炕顿Y策略。人工智能量化投資策略是以量化為基礎的，同時(shí)也兼顧用戶(hù)體驗，通過(guò)加工財務(wù)數據、行情數據甚至是宏觀(guān)經(jīng)濟指標數據，建立數據庫，再加上量化投資策略模型的算法，進(jìn)而生成決策，突破傳統的量化方式所體現出的桎梏，加速實(shí)現量化投資升級。

從市場(chǎng)容量來(lái)看，中國的量化投資仍具有很大的發(fā)展空間。隨著(zhù)資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展，股票數量的增長(cháng)，基金規模的擴大，信息傳導的加速，量化投資策略能夠有效規避非理性的負面效應，以客觀(guān)的方式捕捉市場(chǎng)中的異常訊息，獲得超額收益。量化投資策略將會(huì )是未來(lái)發(fā)展的趨勢和方向。雖然目前量化投資策略還存在著(zhù)風(fēng)險隱患，但是通過(guò)一系列的風(fēng)控措施能夠幫助量化投資朝著(zhù)正向發(fā)展。

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