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Alpha加CTA才是量化投资的未来(上)

时间:2017-12-28 08:52来源:未知 作者:一个量化投资者 点击:
程序化交易与 量化投资 已经被越来越多的专业团队和交易者重视起来。在未来的一段时间量化投资也将是投资市场上的一种发展趋势。那么我们分两部分来谈一谈量化投资的未来发展。 一、在量化产品运作中需要注意哪些问题 1.量化产品边界条件:想要效果好就要条

程序化交易与量化投资已经被越来越多的专业团队和交易者重视起来。在未来的一段时间量化投资也将是投资市场上的一种发展趋势。那么我们分两部分来谈一谈量化投资的未来发展。

Alpha加CTA才是量化投资的未来(上)
一、在量化产品运作中需要注意哪些问题
 
1.量化产品边界条件:想要效果好就要条件越清晰
没有边界条件的投资策略是不合理的。比如在这个投机性强,考核机制不完善的中国市场。巴菲特的价值投资以及长期持有策略是不适用的。在金融危机濒临崩溃的时候,正是巴菲特投资高盛可转债之时。那时高盛的股价为110美元,所发行的可转债票息高达10%,但是在2009年3月份其股价跌至53美元。对于现今中国的公募基金来说这样的投资是压力非常大的,但是巴菲特却能够做到长期持有。
 
量化投资也是一样,也需要非常清晰的边界条件,才发挥最大的优势。由于边界条件的不明确所以用排名来衡量业绩,对量化投资来说是不利的。时刻都在变化的中国市场,无法找到一个好的方法来实现用排名进行建模。
 
2.长期坚持对量化投资的重要性
做到长期坚持对量化投资来说是非常重要的。以中证500指数为比较基准的量化基金为例,该定义非常的清晰。自从发布依赖,每年跑赢沪深300约9%。所以正常来说,只要我们确定好边界并长期坚持,最后应该会得到一个不错的效果。但是由于每位投资人感受的不同,每家机构的边界条件的差距,所以可能会加入很多的主观认识。所以我们就要尽量多发边界不同的产品来应对主观认识和模型带来的问题。
 
3.不建议直接叠加多因子
直接将因子叠加的方法是不可取的,这是由于很多因子的直接叠加会造成逻辑性的丧失。所以可取的办法就是先使用因子将一部分股票过滤掉再利用另外一些因子进行筛选。
 
4.等权加权方式更合理
对于有的指数,等权加权的方式更合理
 
5.计算Alpha和Beta时需要选择同一的参照系
在计算Alpha和Beta时我们需要选择同一的参照系。例如百度百发100指数,在计算Alpha时我们应该这样做:相对沪深300前三季度的超额收益为20%到30%。一到三季度巨潮A指涨幅大概是22%,百度百发100指数也上涨了50%左右。
 
百发100指数相对巨潮A指的Beta大约为1.13,沪深300相对巨潮A指的beta大约为0.9。这样百发100指数的收益减去沪深300的收益后大约可以拆分成四个部分:第一部分是相对整个市场的1.13倍Beta,第二部分是减去沪深300相对全市场的Beta,Beta贡献的倍数在这里大约为0.23;第三和第四部分是Alpha,沪深300前三季度大约有9%跑输全市场,百发100指数本身相对市场的Alpha在10%-20%,所以相对沪深300的Alpha应该在20%-30%。
 
6.回测历史短造成外推普遍较差
许多国内管理人的回撤数据中都能找到业绩很高的因子。一方面是因为某些方面暴露出来的高风险,另一方面是国内回撤历史过短。各种策略的叠加会造成很高的绩效,但是其外推性是比较差的。
 
7.国内IT支持普遍不足
国内目前的IT支持都不是很充足,并没有创造良好的交易便利条件。由于一些海外的管理人员想把交易技术直接引入国内并没有办法实施。所以他们其中的一部分人目前不是在做量化投资而是在做IT的系统开发,而另一部分人在做期货领域的程序化交易策略。
 
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(责任编辑:一个量化投资者)
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