数据、模型、IT系统认知
量化投资定义
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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。
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量化投资是一种方法论，而不是具体的交易策略。
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通常与基本面、技术面分析相结合。
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并以定量方法进行投资的各种技术综合
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量化投资的发展历程
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初期1950
现代资产组合理论出现，金融投资开始部分转变为数学问题。
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发展1980
量化主动管理方法出现，开始依靠量化方法进行投资。
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黄金期2000
市场几乎有量化投资接管，并出现Q-quant
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风云突变2008
量化史上最大的滑铁卢，随后开始回归P-quant
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全新机遇2019
中国市场的兴起，给量化投资带来全新的发展机遇。
传统投资VS量化投资
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传统投资方法的股票基金经理的一般投资步骤
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首先。对市场上所有的股票进行初步筛选。
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其次，对剩余的股票财务状况进行初步分析，一般通过估值指标进行筛选。保证剩余的标的是相对优质的股票。
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之后可能还剩下几百、几十支股票，然后资金经理和分析师对他们进行详细的研究。
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量化投资方法的股票基金经理的一般投资步骤
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首先，构建基本面因子，这些因子可以是用来反映企业的经营状态；也可以访问企业的财务状况或反映企业的行业竞争地位等。
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然后根据市值、行业等特殊情况，对因子进行调整，并构建量化分析模型，把各个因子容纳到模型当中。
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最后将企业的相关信息输入模型中，并按照模型给出的交易信号进行交易。
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相同点
本质相同，都是基于市场的非有效性或是弱有效的理论基础。
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不同点
量化投资 传统投资 依靠数理模型实现投资理念 依赖公司调研和个人经验主观判断 关注选股模型 关注公司 关注广度、关注规律 关注深度、关注预期 持仓分散、很少重仓 持仓集中，少数几个重仓
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代表
传统投资 索罗斯、巴菲特 量化投资 西蒙斯、文艺复兴科技公司、大奖章基金
量化投资五大优势
| 纪律性 | 严格执行量化投资模型的投资建议 |
|---|---|
| 系统性 | 包括多层次的量化模型，多角度的观察，以及海量数据的观察 |
| 及时性 | 及时跟踪市场变化，不断发现新的提供超额收益的交易机会 |
| 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 |
| 分散化 | 严格控制风险，充当准确地实现分散化投资目标 |
量化投资从构想到实现
| 数量化 | 将不可观测的变量数量化，如风险、市场情绪等 |
|---|---|
| 构建模型 | 选择样本空间构建数理模型并预测收益和风险 |
| 模型验证 | 使用样本空间外数据进行模型验证 |
| 构建组合 | 根据预测结果按规则选择对象构建投资组合 |
| 再平衡 | 定期或不定期进行再平衡，优化模型，提高收益 |
多因子策略模型
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多因子量化选股的前提是构建充足且优质的因子库。
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基本流程：候选因子à因子有效性检验à冗余因子剔除à综合评分模型构建选股模型验证。
半量化平台
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将量化策略的研发极大简化，几乎不需要编程。通过对数个因子的简单处理，组合成交易策略。
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这类平台并不适合有志于从事量化行业的投资者。但对于传统投资者来说，确实有很大作用。
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果仁网
专业量化平台
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具有一定量化水平、或者新入量化行业的投资者使用，易上手，有封装好的回测函数和金融数据，可以在一定程度上达到小资金实盘交易的需求。缺点是，速度较慢，云端主机。
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一般只支持股票的策略开发及交易，商品期货、期权等仍不成熟。
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聚宽 JoinQuant
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优矿 Uqer
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米框 RiceQuant