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量化投资并不简单地等于数据统计

时间:2019-01-28 08:35来源:未知 作者:一个量化投资者 点击:
我们在对一些比较简单的金融问题进行处理的时候常常会用到统计学的方法。比如我们去研究某一家上市公司的估值水平是否正常且合理,我们就可以将同行业的上市公司的情况汇总到一张表格中,然后通过不同公司之间的估值水平的变化比较来计算合理的估值区间。 但

我们在对一些比较简单的金融问题进行处理的时候常常会用到统计学的方法。比如我们去研究某一家上市公司的估值水平是否正常且合理,我们就可以将同行业的上市公司的情况汇总到一张表格中,然后通过不同公司之间的估值水平的变化比较来计算合理的估值区间。

 
但是如果我们将该公司历史上的估值变化纳入在内,那么就有可能会对当前估值水平造成一定的影响。如此来看,我们只具备一些估值信息是远远不够的。那么此时我们就需要去思考,要在面对时间跨度更长、界面范围更大的数据时,竭尽所能的去做出最为正确的决策量化投资在更加庞大的样本空间里有着寻找规律和制定策略方面的与生俱来的优势。
量化投资并不简单地等于数据统计
但是量化投资就仅仅是通过数据分析的方法来找到投资规律吗?我们不妨先来看一下一些比较传统的寻找规律的做法,很多朋友可能在平时对股市的观察中就能发现一些简单的规律。例如我们在对沪深300指数的日收益率进行统计的时候,我们会发现如果在指数暴跌当天用收盘价买入的话,那么有可能会获得一个未来反弹收益。
 
假设我们从沪深300指数正式推出后的2005年开始计算,我们能够发现沪深300指数一共有45个交易日的日收益率低于百分之五,那么假如我们可以在这45个交易日内按照当天收盘价格买入沪深300指数,那么未来持有一天的收益率就能够达到1.12%,持有三天的收益率可以达到0.93%,乍看之下这是一个非常不错的投资机会。
 
但是如果我们对这45个样本点认真的进行研究,我们就可以发现暴跌次日的真实收益或多或少会跟市场状态和当下所处的时间段有一定的关系。我们举个例子,例如在这45个样本点中,发生在2015年之前的有29次,平均收益率能够达到1.14%。发生在2015年之后的有16次,平均收益率仅为0.51%,那么就可以在一定程度上说明在2015年前后市场对极端下跌行情的认知和反馈存在一定差异。此外,如果我们不幸在2015年8月24日沪深300下跌8.75%时入场,则会在第二天吞下7.10%的跌幅,这也是所有45个样本点中最极端的负收益值。
 
我们在上面讲的这个例子主要是想说明,其实我们所观察到的历史规律不一定就是市场真实的运行规律,如果样本数量不足,或者选取片面,那么我们得到的规律也可能只是一次金融数据的偶然组合
 
所以,如果大部分的投资规律都是在特定情况下,特定时间段的一些统计结果的话。那么量化投资要做的还是要远超与对金融规律的总结的。量化投资这总是试图去寻找一种有效的投资模式,在不断的重复过程中实现更为长期稳定的盈利。那么前提就是拥有更大的金融数据量以及跨度时间要足够长。当然也正是因为这种对于稳健性的需求,量化投资不同于简单的金融规律的总结,会更加偏向于时间的检验。
 
 
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【量化投资有声读书系列】股票作手回忆录—第七章(5-4)
(责任编辑:一个量化投资者)
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