目前国内进行量化投资的个人多不多?什么是量化跟投?
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目前国内进行量化投资的个人多不多?
近年来,随着证券市场规模的不断扩大,金融衍生产品不断推出, 投资策略和盈利模式发生根本性改变,投资复杂程度日益提高,导致证券市场投资者的构成比例出现了相应的变化。专业投资管理人的占比越来越大,且有加速之势。另一方面,量化对冲投资策略以其中低风险稳定收益的特性,将成为机构投资者的主要投资方向之一。
一、量化对冲业务特点及服务要求量化对冲是一项业务特点鲜明、极具专业性、配套服务要求高的业务,其业务特点表现为:(一) 投顾专业化水平高。量化对冲业务对管理人在数据挖掘、策略开发、程序化交易等IT 技术研发能力要求很高。根据海外经验证明,从事量化对冲投资的管理人均为专业机构投资者,专业背景来自物理、数学、统计、计算机等领域的高端人才,需要具备量化投资模型的开发能力及持续的模型优化能力,具有一定的行业进入门槛。分支机构在识别和扶植量化对冲管理人方面也必须具备一定的鉴别能力,避免付出大量精力而收效甚微。
(二) 量化对冲业务存在天然的地域分布。与公募基金公司布局相类似,目前主要的量化对冲管理人大都集中在上海、北京、深圳等几大金融市场活跃区域,与公司各地区量化对冲业务发展不均衡的情况相吻合。
(三) 产品风险相对较低。目前市场上的量化对冲产品多以市场中性策略为主,对冲证券市场系统性风险,相较于传统方向型的权益类产品,在控制产品回撤和获取稳定收益方面具备较大的优势。随着卖空机制的不断完善,对冲策略将逐渐丰富,例如:统计套利、多空策略、配对交易等。
(四) 业务落地要有专门的支持团队。据近年来推广量化对冲业务的实际操作经验,在业务执行层面需要落地营业部协调的技术问题就很多,各营业部须配备专业的业务团队进行支持,快速响应和解决存在的问题。实际情况是大部分营业部没有足够的人力、财力和物力,用于配?专业的支持团队。
根据开展量化对冲业务的以上特点,对券商提出了较高的综合服务要求:
(一) IT 系统要求高。量化对冲业务模式对于IT 系统都具有极高要求,一方面体现在交易系统及行情数据响应速度稳定高效,另一方面体现在系统整合及开发易用性。
(二) 策略研发需求高。随着金融创新工具的不断推出,量化对冲管理人只有具备持续策略开发和策略优化的能力才能取得稳定、优秀的投资业绩,需要我公司提供强大的策略研究以及策略交流等支持。
(三) 产品设计和发行要求高。量化对冲业务发展的必由之路, 是以产品化的模式实现规模效益扩大生产力,投资管理人需要券商提供SPV 设计(如信托、公募、资管等法律结构安排)、提供产品结构设计、风险控制、后台运营和营销组织等全方位的一揽子配套服务, 与证券公司在产品设计的专业能力、统一营销的组织能力和整合公司总部资源能力相匹配。二、量化对冲业务的发展现状(一) 投资管理人或直接投资者专业化水平参差不齐。
目前,市场上量化对冲投资管理人按专业水平大致分为三大类:
第一类:专业水准极高的管理人或投资人,拥有多年的投资经验,拥有自主开发的量化交易系统,有专门的策略研究团队,有实盘过往业绩表现,有持续的生存能力。此类管理人既有自学成才的,也有从 海归加盟的,来自成熟市场有经验的管理人在逐步增加;
第二类:正在成长过程中的管理人或投资人。此类管理人有较好的国内证券市场投资经验和过往业绩,学习能力强,应变能力强,正在成为量化对冲业务的新生力量;
第三类:专业能力欠缺,只有愿望,没有专业支撑,被动依赖技术平台而操作的管理人或是直接投资人,对量化对冲业务一知半解甚至完全不懂,根据策略交易系统发出信号被动投资,预计此类管理人 (投资人)难以应对市场变化,很快就会因束手无策而离开市场。(二) 从券商或营业部提供的服务支持来看,专业化水准和服务支持能力也参差不齐。
主要分为三类:
第一类:由专业的团队支撑,有系统的技术支持、策略支持和服务支持;
第二类:正在起步阶段的券商,但他们也有可能后发制人,定位精准,整合资源,成为量化对冲市场的主力服务机构;
第三类:没有能力支持量化对冲业务。既无技术支持,也无专业服务团队,更谈不上策略支持。业务发展处于自生自灭的状态,业务也处于很大的波动中。
什么是量化跟投?
量化投资是一种系统化方法,它利用现代金融,计算机,数学,以及其他相关行业的知识和方法,包括行为学、心理学等,把投资理念,科学理论和实际数据量化为客观的数理模型,使用计算机技术完成全部或部分的投资。量化投资需要把数据、策略、系统、执行四个方面综合起来完成一个有机的整体。
量化投资本质上是一个方法论,可以应用到投资过程的每一个环节,比如大家熟悉的选股、基本面分析或者技术分析其实也算是广义量化金融的应用。你用了这些学科的知识去构建一个数理模型,一个投资决策模型,这是一个相对客观和理性的系统,是可以被应用于投资的第一步到最后一步的。
?量化投资的特点纪律性:量化投资是非常理性的,缜密的模型加丰富的数据会产生出决策,不会应为你今天心情不好而乱买乱卖,也不会因为犹豫不决而错失投资良机。量化是一个相对客观的决策和执行系统;系统性:量化投资是数据、策略、系统、执行四方面的一个组合,这是一个完整的整体;
概率性:量化投资是去“博”大概率赚钱的机会。理论上讲当你的量化策略只要有 51% 的时候能预测正确市场,那么就能赚到钱,长期多次交易来看这个策略就是有效的,是可以赚钱的。当
然实际交易还要考虑交易成本和市场情况, 51% 可能不够,但是只要你的策略能获得正向收益的概率达到一定值,你不用每次都对那么也能获得长期的盈利。
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