如何开发量化投资模型?量化投资和传统投资的关系是怎样的？

如何开发量化投资模型?量化投资和传统投资的关系是怎样的？

如何开发量化投资模型

如何进行量化投资一个量化投资的交易系统主要包括三个部分，阿尔法模型、风险模型和交易成本模型。阿尔法模型旨在预测宽客所考虑金融产品的未来趋势；风险模型旨在帮助宽客投资不太能带来收益但会造成损失的敞口规模；交易成本模型用于帮助确定从目前的投资组合到新的投资组合的交易成本。

目前对于量化交易的研究重点大都集中在对阿尔法模型的研究上。阿尔法模型阿尔法模型是量化交易系统的第一个重要组成部分，主要是为了寻找盈利机会。阿尔法是希腊字母α的音译，常用于量化表述投资者的盈利能力或投资者得到的与市场波动无关的回报。

阿尔法模型分为：

阿尔法模型是量化交易系统的第一个重要组成部分，主要是为了寻找盈利机会。阿尔法是希腊字母α的音译，常用于量化表述投资者的盈利能力或投资者得到的与市场波动无关的回报。

阿尔法模型分为：

趋势形、回复型、技术情绪型、价值型/收益型、成长型和品质型趋势型和均值回复型交易策略都依赖价格数据；纯技术情绪型的策略比较少见通常都只作为一个辅助因子；而价值型/收益型、成长型和品质型策略都基于基本面数据

趋势跟随策略

趋势跟随策略是基于以下基本的假定：在一定时间内市场通常朝着同一方向变化，据此对市场趋势做出判断就可以作为制定交易策略的依据。常见于期货市场，最常用移动平均线交叉来定义趋势。

均值回复策略

均值回复策略的基本理论认为，价格围绕其价值中枢而上下波动，判断出这个中枢以及波动的方向便足以捕捉到交易机会。统计套利是用的最多的均值回复策略，认为价格出现背离类似股票的价值终究会缩小到合理的区间范围。

技术情绪型策略

这一类策略没有明确的经济理论支撑，主要通过追踪投资者情绪相关指标来判断预期回报，如交易价格、交易量以及波动性指标等。比如观察期权市场的认沽认购量和隐含波动率做现货的择时，再者就是高频交易通过限价指令簿的形态来判断近期市场情绪。

价值型/收益型策略

价值型策略主要用于股票交易。这类策略认为市场倾向于高估高风险资产的风险，而低估低风险资产的风险。因此，在适当的时间买入高风险资产和卖出低风险资产，就可以获得收益。常用的指标有PE（市盈率）、PB（市净率）等，常应用于股票多空。

成长型策略

成长型策略试图通过对所考虑资产以往的增长水平进而对未来的走势进行预测。他认为价格上涨通常都是存在趋势的，价格上涨最快的产品通常比同类产品更具有优势，他要求投资者能尽早判断公司的股价处于增长期，从而捕捉到公司的股价未来更大的上涨幅度。宏观上常见于外汇市场，例如持有经济迅速增长的国家的外汇，这些国家的利率比经济增长缓慢或处于复苏期的经济体要高；股票市场通常用EPS等指标度量。

品质型策略

这类策略的支持者认为，在其他条件相同的条件下最好买入或持有高品质的产品而做空或减少持有低品质的资产。这类策略比较看重资金的安全，受宏观市场影响比较大，常用的指标有杠杆比率、收入波动比、管理团队水平和欺诈风险。

量化投资和传统投资的关系是怎样的？

1、量化投资与传统投资的区别??正如西医与中医的差异

量化投资与传统投资相比，就像中医和西医的差异。传统投资更像中医，更多地依靠经验和感觉判断病在哪里;量化投资更像是西医，依靠模型判断。

模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，投资者会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。所以西医传入中国后，百年时间取代了中医，成为主流的诊断方法，并不是因为西医的水平高，而是因为西医有各种仪器和数据，例如CT/X机等，能够帮助医生进行辅助决策，提高诊治的成功率。　

2、 量化投资的优势

(1)克服人性的弱点。有别于传统投资，量化投资在最大程度上避免了基金经理的情绪和主观决策的干扰。

(2)全面捕捉市场机会。量化投资借助程序化的计算机模型，能够跟踪和发现大量人力不及的投资机会。

(3)分散投资，风险可控。量化基金的持股相对分散，风险相对可控，即“不把鸡蛋放在一个篮子里”。

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