量化投资发展概述ppt课件.ppt
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1、金融量化投资概述,量化投资分析,国泰安信息技术有限公司研究创新中心,量化投资的发展简介,1,量化投资在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。事实上,互联网的发展,使得新概念在世界范围的传播速度非常快,作为一个概念,量化投资并不算新,国内投资者早有耳闻。但是,真正的量化基金在国内发展还处于初级阶段。,量化投资发展阶段,国外量化投资的兴起和发展主要可以分为三个阶段:第一阶段(19711977)1971年,世界上第一只被动量化基金由巴克莱国际投资管理公司发行,1977年世界上第一只主动量化基金业是由巴克莱国际投资管理公司发行,发行规模达到70
2、亿美元,算是美国量化投资的开端。第二阶段(19771995)从1977年到1995年,量化投资在海外经历一个缓慢的发展,这其中受到诸多因素的影响,随着信息技术和计算机技术方面取得巨大进步,量化投资才迎来了其高速发展的时代。,2,量化投资发展阶段,第三阶段(1995至今)从1995到现在,量化投资技术逐渐趋于成熟,同时被大家所接受。在全部的投资中,量化投资大约占比30%,指数类投资全部采用定量技术,主动投资中,约有20%30%采用定量技术,3,全球数量化基金发展状态,20世纪50年代开始出现,2000年后蓬勃兴旺,占全美投资的30%绝对数额:量化资管规模小于传统模式 发展速度:2003年后年增速
3、15%,而传统增速小于5%,量化投资的发展简介,量化投资的发展简介,中国量化投资产品规模分析,规模1%,6,什么是量化投资?,我们准备好了吗?,量化投资技术与优势,为什么需要量化投资?,“基本面投资或者传统投资是通过信息和个人判断(using information and judgment)来管理资产,如果遵循固定规则,由计算机模型产生投资决策则可被视为数量化投资。”FabozziChallenges In Quantitative Equity Management量化投资主要是指通过数理模型来实现投资理念,由计算机产生交易策略的一种投资方法。数量化投资是一种方法论 数量化投资往往与基本面
4、投资、技术分析有机结合 数量化投资是以定量化方法进行投资的各种技术综合,什么是量化投资?,量化投资离我们都多远?投资组合、资产定价、风险管理离不开量化分析GTDP增长率、行业亏损企业亏损额、企业资产负债率等都是量化指标!我们都可以成为量化分析的高手!宽客量化投资的实践者!,什么是量化投资?,什么是量化投资?,量化投资是借助现代金融学、计算机和数学的方法,把人的投资理念和研究成果量化为客观的数理模型,利用计算机技术完成数据处理、分析建模、决策下单,执行整个流程的系统化、程序化的投资方式。量化投资以先进的数学模型代替人为的主观判断,和克服人性的弱点,如贪婪、恐惧、侥幸心理,也可以克服认知偏差,借助
5、系统强大的信息处理能力具有更大的投资稳定性,极大地减少投资者情绪的波动影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。,西蒙斯传奇比巴菲特还能赚钱的人(年赚60%)数学天才(陈-西蒙斯理论)大奖章基金(历史数据相关性分析来预测未来)模型先生(利用复杂的数学模型构建交易策略)黑箱作业(绝对保密)超高频率统计套利交易:IT、科学和经验等,文艺复兴科技公司和西蒙斯,大奖章基金业绩回放,1988-2008,年均回报率35.6%(扣除资产管理费和投资 收益分成),均高出索罗斯和巴菲特十几个百分点;1988-1999,净回报率2478%,1st;量子基金1710%,2nd;同期S&P9.6%;
6、2008年,全球金融危机,各类资产价格下滑,大部分对冲基金都亏损,而大奖章赚80%2002-2005,规模为50亿美元的大奖章基金已经为投资者支付了60多亿美元的回报。年回报率平均高达35.6%,被誉为最成功的对冲基金,11,文艺复兴科技公司和西蒙斯,文艺复兴科技公司:总部在纽约长岛,心脏地带是一间礼堂,公司员工会定期在此听一场科学演讲;200多名员工,近一半是数学、物理学、统 计学等领域的顶尖科学家;不雇用商学院毕业生和华尔街人士;待遇优厚,严格保密,流动性小。,12,量化投资与传统投资,基本面投资的特点,基本面投资是一种高投资深度(信息系数),低投资广度的投资风格。,基本面投资的代表人物:
7、沃伦.巴菲特1989-2008平均年回报约20%;2008年回报率约-15%,巴菲特选股原则,量化投资的特点,量化投资是一种低投资深度(信息系数),高投资广度的投资风格。,量化投资者的成功典范:詹姆斯.西蒙斯1989-2008平均年回报约35%;2008年回报率约80%,西蒙斯量化投资理念,基本面投资和量化投资各有所长,量化投资稍稍胜出,基本面投资与量化投资的对比,基本面投资和量化投资各有所长,量化投资稍稍胜出,依靠一致、有序的严格流程易于测试可以应用于大量的投资标的客观性关注普遍现象严重依赖历史数据可以连续调整投资预测可能做出一些伪假设,依靠创造力和想像力很难复制非常消耗人力主观性可以解释特
8、例可以分析过去的经验是否有借鉴价值调整投资预测不频繁会被行为偏差所影响,量化投资,基本面投资,平手,胜出,胜出,胜出,胜出,平手,胜出,胜出,平手,平手,基本面投资与传统投资方法的对比,量化投资,价值投资,技术分析,量化投资是一种投资方法论,充分借鉴了基本面投资及技术分析相关的投资理念和方法,并非传统投资的对立面,而是借助计算机技术,对其传承与发展,下图为3种基金1、3、5、10年期相对于S&P指数的信息比率,数据覆盖1996.01.01-2005.12.31,为什么需要量化投资?,市场有效性假设(Efficient Market Hypothesis,EMH)巴奇列 尤金.法默(1970,3
9、种形式),市场是充分有效的吗?1、投资者可能通过对公共信息的过滤,创造出大量的私人信息。2、投资者做投资决策往往是根据个人情绪,而不是对信息的理性分析。3、一些人想从别人的非理性投资行为上渔利,结果创造了更多的市场无效。4、经济条件,尤其是技术水平无时不刻不在变化,而人们需 要时间去适应变化。5、交易费用使理论模型和现实存在差距。6、税费会导致市场扭曲。7、政府的金融政策会导致市场扭曲。,有效的因子是捕捉市场无效性的重要工具,是量化投资获利的关键,为什么需要量化投资?,行为金融学:市场金融异象与行为偏差,为什么需要量化投资?,如何把握这种市场无效机会?,24,量化投资,金融品种的完善计算机技术
10、的发展监管制度的完善,为什么需要量化投资?,量化投资的五大优势,25,量化投资的应用,26,量化投资的应用,量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程,包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易,资产配置,风险控制等。,27,应用举例1:Graham基本面量化选股,Graham选股思想的量化实证:基本面量化选股策略 1.上市3年以上 2.连续三年分红 3.EPS最近两年的平均值除以往前推第四年第五年的平均值的值1.3 4.最近12个月营业收入大于10亿 5.流动比率1 6.PE1 9.长期负债比流动资产少,28,应用举例1:Graham基本面量化选股,下图是按照以上选股思路
11、选出来的前20只股票按照市值加权平均形成 的一个组合,但剔除了金融类股票,29,应用举例2:小朋友8周择时法,小朋友8周择时法:基于技术分析的量化择时策略 当指数(或个股)的收盘价比8周前的收盘价高,就看多(买入或者继续持有),否则看空(卖出或继续空仓)。,30,应用举例2:小朋友8周择时法,31,应用举例2:小朋友8周择时法,32,应用举例3:股指期货套利-期现套利,33,应用举例4:算法交易-修正型VWAP算法,定义:算法交易又称自动化交易、黑盒交易或机器交易,它指的是通过使用计算机程序发出交易指令的方法。交易中,程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易价格、甚至包括最后需要成交的证券数
12、量。分类:被动型算法交易,包括VWAP、TWAP等 主动型算法交易,根据市场状况作出实时交易决策,34,应用举例4:算法交易-修正型VWAP算法,策略原理:此策略的原理是在市场价格高于市场均价时,根据市场价格走势不同程度减少下单量,在保证高价位的低下单量的同时,能够防止出现价格的持续上涨而下单量过度地向后聚集;在市场价格低于市场均价时,根据市场价格走势不同程度地增加下单量,在保证低价位的高下单量的同时,能够防止价格的持续走低而下单量过度地提前完成。,35,下图为策略流程图:,36,应用举例4:算法交易-修正型VWAP算法,下单量处理:设置两个参数:偏差调整比例函数(),表示市场价格和市场均价的
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