量化投资是指依据数学模型,并利用计算机编程践行投资理念的投资方法,是股票投资三大分析方法之一。另外两大方法是基本分析法技术分析法。这三种方法的区别在哪里呢?

一、三大投资分析方法

举例来说,假如现在你手里有一笔余钱,你希望通过买卖股票来赚取收益。但当你选择股票的时候,你可能会面临买哪些、买多少等问题。聪明的你不想闭着眼睛来随便选,于是你想了一些方法:

01 基本面分析法

分析决定股票内在价值和影响股票价格的宏观经济形势、股票所在的市场、行业、公司经营等情况,评估股票价格是否有上涨空间,基于此来选择股票。这就是“基本分析法”或者“基本面分析法”。

02 技术分析法

判断股票的成交量、价格、价格波动的空间等几个方面分析走势并预测未来。基于此来选择股票,叫做“技术分析法”。K线理论,波浪理论,形态理论,趋势线理论等都属于此方法。

03 量化分析法

如果你对前两种方式中自己的判断和分析不自信,希望更客观地分析和决策,甚至你希望能在把这笔钱投进股市之前预演一下未来的收益变化,比较不同的投资方案,尽可能地找到“最佳选择”。但是单凭人脑可能无法实现精确计算以及各种模拟,于是你想到用编程和一些模型来模拟投资实践并给出投资方案。这种思路指导下的投资方法就叫“量化分析法”。采用这种方法投资的基金就属于“量化基金”。

股神巴菲特的“价值投资”即属于“基本面分析法”,而把“量化分析法”玩得6到飞起的是被称为量化投资的标杆——詹姆斯西蒙斯(James Simons)。他是全球收入最高的对冲基金经理之一,号称量化投资领域的“头号霸主”。他和他的基金公司——文艺复兴科技(RenaissanceTechnologies),用数学模型捕捉市场机会,用程序作出交易决策,并通过频繁交易,获取高额收益。

二、量化投资的优劣

从上面的例子我们可以看出,量化投资法相比另外两种,最突出的特点就是——“一个没有感情的交易机器”。

它的优势体现在:

纪律性——严格执行投资策略,不随投资者情绪的变化而随意更改。这样可以帮助克服人性的弱点和认知偏差。

系统性——借助工具更快地处理更大的数据量,实现多层次的量化模型、海量数据的多角度观察。

及时性——及时快速地跟踪市场变化,构建能够提供超额收益的新的统计模型。

那它的劣势呢?

历史数据不一定能够预测未来——量化方法大多会根据历史数据来运行,但历史数据可能缺乏足够的多样性和足够长时间的积累。如果样本取样出现误差或偏差,量化策略也就失去了参考性。

人类心理和策略的对抗性——在量化策略运行过程中,如果预期收益大幅下滑,执行者还能坚信自己策略的有效性么?人类的这种心理特性,在出现极端情况时,可能会动摇量化策略的执行。从这点上看,虽然量化策略“无情”,但还是可能会受到人类情绪的影响。

策略共振——一旦某个策略被证明有效,随着使用者的增加,它的有效性就会衰减。甚至,如果大量机构使用同样的策略,可能出现市场整体的反馈失控。

对于投资而言,量化交易,其核心在于交易,量化只是工具。但量化,也是一种尊重事实、用数据说话的精细化控制的方法。

人类社会越发展,量化应用的范围越广,量化的技术越精细成熟。可以说,量化、精细化、智能化是人类社会发展的必然趋势。

本文内容由嘉合基金综合整理,仅供参考,不构成投资建议。市场有风险,投资需谨慎。

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