股票组合与量化投资

『壹』 量化投资有哪些优势

量化投资就是借助现代统计学、数学的方法，从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。量化投资属主动投资范畴，本质是定性投资的数量化实践，理论基础均为市场的非有效性或弱有效性。
量化投资特点：
第一，投资视角更广。借助计算机高效、准确地处理海量信息，在全市场寻找更广泛的投资机会。
第二，投资纪律性更强。严格执行数量化投资模型所给出的投资建议，克服人性的弱点。
第三，对历史数据依赖性强。
量化投资策略有如下五大方面的优势，最大的优势就是风险管理更加精准，能够提供超额的收益，主要包括纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化等。
(1)纪律性：严格执行量化投资模型所给出的投资建议，而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。
(2)系统性：量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。
(3)及时性：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。
(4)准确性：准确客观评价交易机会，克服主观情绪偏差，妥善运用套利的思想。量化投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。与定性投资经理不同，量化投资经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
(5)分散化：在控制风险的条件下，充当准确实现分散化投资目标的工具。分散化也可以说量化投资是靠概率取胜。这表现为两个方面，一是量化投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用，这些历史规律都是有较大概率获胜的策略。二是依靠筛选出股票组合来取胜，而不是一个或几个股票取胜，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票，而不是押宝到单个股票上。

『贰』 国内股票的量化投资策略有哪些，特别是基本面量化

柠檬给你问题解决的畅快感觉！主要的量化对冲策略有：1、市场中性策略 主要追求的是通过各类对冲手段消除投资组合的大部分或全部系统风险，寻找市场中的相近资产的定价偏差，利用价值回归理性的时间差，在市场中赚取细小的差价来获得持续的收益。2、事件驱动套利策略 利用特殊事件造成的对资产价格的错误定价，从错误定价中谋利。3、相对价值策略 主要是利用证券资产间相对的价值偏差进行获利。感觉畅快？别忘了点击采纳哦！

『叁』 量化投资、量化交易、量化金融，这三者有什么区别吗

其二，行为金融学认为，投资者是不理性的。任何一个投资个体的判断与决策过程都会不同程度地受到认知、情绪、意志等各种心理因素的影响。基金经理和投资研究员在一段时间跟踪某只股票之后，由于时刻关心股价的表现和基本面的变动，可能出现不同程度的情感依赖，“和股票谈起恋爱”。即使出现了下跌趋势，也可能因为过度自信、抵制心理等不理性的分析出发点而导致投资、荐股时的行为偏差。而量化投资依靠计算机配置投资组合，克服了人性弱点，使投资决策更科学、更理性。

『肆』 券商研究报告有一类“量化投资组合策略”的研究报告

你需要理解几个概念：

1，量化投资：即用一定的策略去表达对投资品种的预期。用各种表达方式来制定各种投资模型，然后按照模型严格执行。
2，投资模型（投资策略模型）：根据历史总结出来的投资模型，会进行不同测试以证明可行性，如历史数据测试，数据冲击测试，滑点测试，实盘测试等等，一般能推出的产品都经过考验。
3，组合：根据模型得出的结果，不同的股票，其所在宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等各方面都不一样，简单说，其涨跌预期不一样，所以其权重也会不一样。各种的股票凑成一个买卖要素，叫买卖组合

简单总结一下，券商根据各种数据总结（即量化）出一套买卖策略（即投资策略组合），这个组合经过测试，得出几个股票，而且股票重要性不同（权重不同）。因为是经过测试（通过考验），可信度较高，希望客户（潜在客户）根据他们的数据进行买卖，特别是对于没有任何买卖知识的投资者，盈利的可能性较高。
至于自营还是做产品这就无法得知了，因为不知道券商是否有更好的投资策略。

『伍』 股票投资组合是什么

股票投资组合，是指投资者在进行股票投资时，根据各种股票的风险程度、获利能力等方面的因素，按照一定的规律和原则进行股票的选择、搭配以降低投资风险的一种方法。其理论依据就是股市内各类股票的涨跌一般不是同步的，总是有涨有跌，此起彼伏。因此，当在一种股票上的投资可能因其价格的暂时跌落而不能盈利时，还可以在另外一些有涨势的股票上获得一定的收益，从而可以达到回避风险的目的。应当明确的是，这一种方法只适用于资金投入量较大的投资者。
股票投资管理是资产管理的重要组成部分之一。股票投资组合管理的目标就是实现效用最大化，即使股票投资组合的风险和收益特征能够给投资者带来最大的满足。因此，构建股票投资组合的原因有二：一是为降低证券投资风险；二是为实现证券投资收益最大化。
组合管理是一种区别于个别资产管理的投资管理理念。组合管理理论最早由马柯威茨于1952年系统地提出，他开创了对投资进行整体管理的先河。目前，在西方国家大约有1/3的投资管理者利用数量化方法进行组合管理。构建投资组合并分析其特性是职业投资组合经理的基本活动。在构建投资组合过程中，就是要通过证券的多样化，使由少量证券造成的不利影响最小化。
一、分散风险
股票与其他任何金融产品一样，都是有风险的。所谓风险就是指预期投资收益的不确定性。我们常常会用篮子装鸡蛋的例子来说明分散风险的重要性。如果我们把鸡蛋放在一个篮子里，万一这个篮子不小心掉在地上，那么所有的鸡蛋都可能被摔碎；而如果我们把鸡蛋分散在不同的篮子里，那么一个篮子掉了不会影响其他篮子里的鸡蛋。资产组合理论表明，证券组合的风险随着组合所包含的证券数量的增加而降低，资产间关联性低的多元化证券组合可以有效地降低个别风险。
我们一般用股票投资收益的方差或者股票的p值来衡量一只股票或股票组合的风险。通常股票投资组合的方差是由组合中各股票的方差和股票之间的协方差两部分组成，组合的期望收益率是各股票的期望收益率的加权平均。除去各股票完全正相关的情况，组合资产的标准差将小于各股票标准差的加权平均。当组合中的股票数目N增加时，单只股票的投资比例减少，方差项对组合资产风险的影响下降；当N趋向无穷大时，方差项将档近0，组合资产的风险仅由各股票之间的协方差所决定。也就是说，通过组合投资，能够减少直至消除各股票自身特征所产生的风险(非系统性风险)，而只承担影响所有股票收益率的因素所产生的风险(系统性风险)。
二、实现收益最大化
股票投资组合管理的目标之一就是在投资者可接受的风险水平内，通过多样化的股票投资使投资者获得最大收益。从市场经验来看，单只股票受行业政策和基本面的影响较大，相应的收益波动往往也很大。在公司业绩快速增长时期可能给投资者带来可观的收益，但是如果因投资者未观察到的信息而导致股票价格大幅下跌，则可能给投资者造成很大的损失。因此，在给定的风险水平下，通过多样化的股票选择，可以在一定程度上减轻股票价格的过度波动，从而在一个较长的时期内获得最大收益。

『陆』 为什么要进行量化投资选股

量化策略来自于历史经验，它通过对数据精确的计算来发现并利用投资市场历史上所展现出来的规律性，并假设这种规律在未来继续有效。
我们为什么要进行量化投资?它有什么相对优势?
1、从对历史的认识来看，基本面分析看似全面却并不见得准确。人的大脑已开发的功能有限，难以正确处理纷繁复杂的海量信息。某些信息被主观放大，另外一些信息则会被忽略，这很容易导致人们的认知出现偏差甚至是错误，这将对未来的投资产生误导。而计算机对于输入的全部信息都会平等地加以考察.对 每个因素所发挥的历史作用都能进行精确的测量，也就是说，它在有限的信息范围内能做到准确全面的处理。当然，准确全面的程度有赖于使用计算机的人的能力， 但从方法论的角度来说，它无疑是最精确的。
2、从投资决策方面来说，基本面派难以做到足够的客观，主观感性的影响无处不在。即使经历相似的投资者在面对同样的信息时也会得出不同的判断， 同一个人在不同环境中也可能作出完全迥异的操作，显然人为主观因素(包括喜好、心情、性格等)都产生了非常重要的影响。当然这并不是要否定主观感性，而是想说明人为主观很可能会使得投资者放弃理性的思考，扭曲对客观事实的理解。而冷冰冰的计算机程序足以克服人性的弱点，它能够非常忠实地执行模型开发者所完成的理性的研究成果，而不受其他因素的干扰。同样的信息输入，它得出的结论是唯一的、明确的，并且足够客观、足够理性。
3、量化投资可以大大减轻人脑的负荷，帮助人们进行更高效的投资。计算机程序可以同时处理大量的信息。例如数量选股模型可以在输入千万个数据后 快速批量地输出股票组合，而人脑如果要选出同样的组合恐怕需要好几个月的辛勤劳作，却并不见得能取得更好的成绩。另外计算机还能不知疲倦地工作，这会显著提高投资者把握机会的几率。
因此，开展量化方面的投资和研究是非常有必要的，它将对传统投资起到非常好的补充和提升作用。我们不可因为长期资本管理公司的破产就产生恐俱心理，而致因噎废食。量化模型是很优秀的投资工具，结果好坏的关健在于开发者和使用者如何运用，而不应归咎于量化手段本身。参考云掌财经！

『柒』 组合投资与单个股票投资相比有什么好处

组合投资，相对来说是通过不同板块，不同的股票组合在一起，好处是相对来说，分散资金投资，风险性也降低，同样收益也低。而单个股票相对来说风险性比较大，因为如果股票好的话，收益不少，同样如果不好，同样可能会出现亏损较大

『捌』 什么是量化投资交易策略

一文看懂量化投资策略

闲话基

量化投资在近些年受到越来越多的关注，包括规模、策略、业绩。量化投资，是指通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中，寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，按照策略构建的数量模型严格执行投资，力求获得长期稳定可持续高于平均的超额回报。

跨市场策略涉及外汇兑换、国际期货交易对冲，交易实现难度大，国内用得少。

由于期货具有杠杆属性，这类策略持仓的市值往往很大，有时候甚至超过产品资产总值，导致收益率的波动率是所有量化策略中最大的。在市场出现连续震荡行情时，这样策略由于杠杆属性会出现较大的回撤。另外一个对这类策略的一个限制是，目前市场上活跃交易的期货品种不多，高频交易很大程度倚重于品种成交量，开平仓时间间隔较短，使得策略容量不大。

『玖』 如何理解量化选股和量化择时之间的关系

所谓量化投资，就是通过定量或统计的方法，不断地从历史数据中挖掘有效的规律并在投资行为中加以利用，甚至通过计算机程序自动执行下单的动作。也就是说，量化投资方法是靠“概率”取胜，其最鲜明的特征就是可定量化描述的模型、规律或策略。

对于股票市场，量化投资主要包括量化选股、量化择时、算法交易、股票组合配置、资金或仓位管理、风险控制等。我们这里重点聊一聊量化选股和择时策略，其中前者解决哪些股票值得关注或持有，后者解决何时买入或卖出这些股票，以期在可承受的风险程度下，获得尽可能多的收益。

第一阶段：选股
选股的目标是从市场上所有可交易的股票中，筛选出适合自己投资风格的、具有一定安全边际的股票候选集合，通常称为“股票池”，并可根据自己的操作周期或市场行情变化，不定时地调整该股票池，作为下一阶段择时或调仓的基础。

量化选股的依据可以是基本面，也可以是技术面，或二者的结合。常用的量化选股模型举例如下：
1多因子模型
多因子模型：采用一系列的“因子”作为选股标准，满足这些因子的股票将作为候选放入股票池，否则将被移出股票池。这些因子可以是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可以是一些技术面指标，如动量、换手率、波动率等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。多因子模型相对来说比较稳定，因为在不同市场条件下，总有一些因子会发生作用。
2板块轮动模型
板块轮动模型：一种被称作风格轮动，它是根据市场风格特征进行投资，比如有时市场偏好中小盘股，有时偏好大盘股，如果在风格转换的初期介入，则可以获得较大的超额收益；另一种被称作行业轮动，即由于经济周期的原因，总有一些行业先启动行情，另有一些（比如处于产业链上下游的）行业会跟随。在经济周期过程中，依次对这些轮动的行业进行配置，比单纯的买入持有策略有更好的效果。
3一致性预期模型
一致性预期模型：指市场上的投资者可能会对某些信息产生一致的看法，比如大多数分析师看好某一只股票，可能这个股票在未来一段时间会上涨；如果大多数分析师看空某一只股票，可能这个股票在未来一段时间会下跌。一致性预期策略就是利用大多数分析师的看法来进行股票的买入卖出操作。
与此类似的思路还有基于股吧、论坛、新闻媒体等对特定股票提及的舆情热度或偏正面/负面的消息等作为依据。还有一种思路是反向操作，回避羊群效应（物极必反），避免在市场狂热时落入主力资金出货的陷阱。

4资金流模型
资金流模型：其基本思想是根据主力资金的流向来判断股票的涨跌，如果资金持续流入，则股票应该会上涨，如果资金持续流出，则股票应该下跌。所以可将资金流入流出情况编制成指标，利用该指标来预测未来一段时间内股票的涨跌情况，作为选股依据。
第二阶段：择时
择时的目标是确定股票的具体买卖时机，其依据主要是技术面。取决于投资周期或风格（例如中长线、短线，或超短线），择时策略可以从比较粗略的对股票价位相对高低位置的判断，到依据更精确的技术指标或事件消息等作为信号来触发交易动作。

一般来说，择时动作的产生可以基于日K线（或周K线），也可以基于日内的小时或分钟级别K线，甚至tick级的分时图等。具体的量化择时策略可以分为如下几种：
1趋势跟踪型
趋势跟踪型策略适用于单边上升或单边下降（如果可做空的话）的行情——当大盘或个股出现一定程度的上涨和一定程度的下跌，则认为价格走势会进一步上涨或下跌而做出相应操作（买入->持有->加仓->继续持有->卖出）。

2高抛低吸型
高抛低吸型：高抛低吸型策略适用于震荡行情——当价格走势在一定范围的交易区间（箱形整理）或价格通道（平行上升或下降通道）的上下轨之间波动时，反复地在下轨附近买入，在上轨附近卖出，赚取波段差价利润（下轨买入->上轨卖出->下轨买入->上轨卖出->…）。
3横盘突破型
横盘突破型：价格走势可能在一定区间范围内长时间震荡，总有一天或某一时刻走出该区间，或者向上突破价格上轨（如吸筹阶段结束开始拉升），或者向下突破价格下轨（如主力出货完毕，或向下一目标价位跌落以寻找有效支撑），此时行情走势变得明朗。
横盘突破型策略就是要抓住这一突破时机果断开多或开空，以期用最有利价位和最小风险入场，获得后续利润（空仓或持仓等待机会->突破上轨则买入或平空/突破下轨则卖出或做空）。

常见的趋势跟踪型策略有：短时和长时移动均线交叉策略，均线多头排列和空头排列入场出场策略，MACD的DIFF和DEA线交叉策略等。如下图所示：

常见的高抛低吸型策略一般通过震荡类技术指标，如KDJ、RSI、CCI等，来判断价格走势的超卖或超卖状态，或通过MACD红绿柱或量能指标与价格走势间的背离现象，来预测波动区间拐点的出现。如下图所示：

常见的横盘突破策略包括布林带上下轨突破、高低价通道突破、Hans-123、四周法则等。如下图所示：

必须要强调的是，趋势跟踪型策略和高抛低吸型策略适用于完全不同的市场行情阶段——如果在单边趋势中做高抛低吸，或是在震荡行情中做趋势跟踪，则可能会造成很大亏损。因此，对这二者的使用，最关键的是，第一要尽量准确地判断当前行情类型，第二是要时刻做好止损保护（和及时止盈）。

总结一下：
在疯牛秘籍和疯牛形态系列产品中，提供了大量对股市规律的揭示、以及基于这些规律制定的量化策略，例如基于各类公告事件、资金动向、技术指标等制定的策略和规律，以及次日机会、底部形态反转等对应的交易时机。
这些实时动态的策略可为投资者的选股和择时操作提供高效的、有价值的参考。