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为什么量化投资需要多种策略模型

时间:2018-03-23 08:52来源:未知 作者:一个量化投资者 点击:
经常关注我们的朋友一定在我们之前发的文章中,看到过关于想要学习 量化投资 需要了解哪方面知识,以及量化模型的建立思路和方法。今天我们就来一起探讨一下,为什么在量化投资中,我们需要建立多个模型? 还是那个曾经提过很多遍的概念,如果我们想要战胜市

经常关注我们的朋友一定在我们之前发的文章中,看到过关于想要学习量化投资需要了解哪方面知识,以及量化模型的建立思路和方法。今天我们就来一起探讨一下,为什么在量化投资中,我们需要建立多个模型?

 
还是那个曾经提过很多遍的概念,如果我们想要战胜市场,那么绝对不是多赢而是尽量少输。基于这个概念,想必大家应该也都知道,投资组合虽然不会在超越市场中表现的非常优异。但是它却为我们提供了长期稳定获利的可能。很多投资者都喜欢长期的高额回报,又特别讨厌短期的大幅度波动。但事实上,超越市场的表现和投资组合的低波动是不可能同时兼得的。
为什么量化投资需要多种策略模型
从1985年12月至2000年4月,标准普尔500指数上涨的幅度非常大,相当于把100元变成了687元。投资大师巴菲特把100元变成了4650元,这种表现远远超过了市场。虽然超越了市场但是随之而来的就是其波动性也非常大。换句话说,大幅度波动就是超越市场代价之一。
 
所以,表现优越的基金并不是依靠持续稳定超越市场获利。而是依靠其稳定的优势,在市场表现越是不好时超越。
 
期望值也是衡量量化投资选择策略的准则之一。期望值通常由赔率和概率组合而成。在高夏普比率的情况下,很多策略在统计时胜率往往低于50%,原因就是虽然胜率不高,但是可以在失败后控制好回撤。如果策略成功其贡献盈利的比例也非常高。也就是说整体期望值很高,这就完全符合量化投资选择策略的标准。
 
选择好量化投资策略之后,我们还要对量化模型的参数,具体适应哪些行情等进行进一步的测试和完善。我们可以将某些年份测试出来的数据,放到其他年份的行情上进行测试,也可以用不同参数进行测试。再进行策略回测时,我们要特别注意过度拟合的问题,如果对历史数据过度拟合那么就失去了参考的价值。
 
从本质上来说,量化投资之所以选择多模型,就是因为没有哪一个交易系统是可以一劳永逸的。每一个交易策略都有其能够适应的行情,想要高收益就必定要承受高波动。所以当某一个交易策略失效时,就要有其它的能够适应目前这个行情的交易策略。管理人也要定期对模型进行优化,调整参数,增加或删减模型。
 
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(责任编辑:一个量化投资者)
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