基于股票市场的量化投资基本逻辑和流程

gyshssl 数据策略 2021-12-9 11:18 201454人围观

三、股价预测

股价的可预测性与有效市场假说密切相关。如果有效市场假说成立，股价就反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股价的预测就毫无意义，而我国的股市远未达到有效市场阶段，因此股价时间序列不是序列无关，而是序列相关的，即历史数据对股价的形成起作用，因此可以通过对历史信息的分析来预测股价。

主流的股价预测模型有灰色预测模型、神经网络预测模型和支持向量机预测模型(SVM)。灰色预测模型对股价的短期变化有很强的预测能力，近年发展起来的灰色预测模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陈代谢模型和灰色马尔可夫模型。人工神经网络模型具有巨量并行性、存储分布性、结构可变性、高度非线性和自组织性等特点，且可以逼近任何连续函数，目前在金融分析和预测方面已有广泛的应用，效果较好。支持向量机模型在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中有许多优势，且结构简单，具有全局优化性和较好的泛化能力，比神经网络有更好的拟合度。

四、绩效评估

作为集合投资、风险分散、专业化管理、变现性强等特点的投资产品，基金的业绩虽然受到投资者的关注，但要对基金有一个全面的评价，则需要考量基金业绩变动背后的形成原因、基金回报的来源等因素，绩效评估能够在这方面提供较好的视角与方法，风险调整收益、择时/股能力、业绩归因分析、业绩持续性及Fama的业绩分解等指标和方法可从不同的角度对基金的绩效进行评估。

五、基于行为金融学的投资策略

上世纪50～70年代，随着马科维茨组合理论、CAPM模型、MM定理及有效市场假说的提出，15221292178现代金融经济学建立了一套成熟的理论体系，并且在学术界占据了主导地位，也被国际投资机构广泛应用和推广，但以上传统经济学的理论基石是理性人假设，在理性人假设下，市场是有效率的，但进入80年代以后，关于股票市场的一系列研究和实证发现了与理性人假设不符合的异常现象。

如：日历效应、股权溢价之谜、期权微笑、封闭式基金折溢价之谜、小盘股效应等。面对这些金融市场的异常现象，诸多研究学者从传统金融理论的基本假设入手，放松关于投资者是完全理性的严格假设，吸收心理学的研究成果，研究股市投资者行为、价格形成机制与价格表现特征，取得了一系列有影响的研究成果，形成了具有重要影响力的学术流派－行为金融学。

行为金融学是对传统金融学理论的革命，也是对传统投资实践的挑战。随着行为金融理论的发展，理论界和投资界对行为金融理论和相关投资策略作了广泛的宣传和应用，好买认为，无论机构投资者还是个人投资者，了解行为金融学的指导意义在于：可以采取针对非理性市场行为的投资策略来实现投资目标。在大多数投资者认识到自己的错误以前，投资那些定价错误的股票，并在股价正确定位之后获利。目前国际金融市场中比较常见且相对成熟的行为金融投资策略包括动量投资策略、反向投资策略、小盘股策略和时间分散化策略等。

六、程序化交易与算法交易策略根据

NYSE的定义，程序化交易指任何含有15只股票以上或单值为一百万美元以上的交易。程序化交易强调订单是如何生成的，即通过某种策略生成交易指令，以便实现某个特定的投资目标。程序化交易主要是大机构的工具，它们同时买进或卖出整个股票组合，而买进和卖出程序可以用来实现不同的目标，目前程序化交易策略主要包括数量化程序交易策略、动态对冲策略、指数套利策略、配对交易策略和久期平均策略等。

算法交易，也称自动交易、黑盒交易或无人值守交易，是使用计算机来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法，主要针对经纪商。算法交易广泛应用于对冲基金、企业年金、共同基金以及其他一些大型的机构投资者，他们使用算法交易对大额订单进行分拆，寻找最佳路由和最有利的执行价格，以降低市场的冲击成本、提高执行效率和订单执行的隐蔽性。

任何投资策略都可以使用算法交易进行订单的执行，包括做市、场内价差交易、套利及趋势跟随交易。算法交易在交易中的作用主要体现在智能路由、降低冲击成本、提高执行效率、减少人力成本和增加投资组合收益等方面。主要的算法包括：交易量加权平均价格算法(VWAP)、保证成交量加权平均价格算法(Guaranteed VWAP)、时间加权平均价格算法(TWAP)、游击战算法(Guerrilla)、狙击手算法(Sniper)、模式识别算法(Pattern Recognition)等。

综上所述：数量化投资技术贯穿基金的整个投资流程，从估值选股、资产配置到程序化交易与绩效评估等。结合量化投资的特点及我国证券市场的现状，量化投资技术在国内基金业中的应用将主要集中在量化选股、资产配置、绩效评估与风险管理、行为金融等方面，而随着包括基金在内的机构投资者占比的不断提高、衍生品工具的日渐丰富(股指期货、融资融券等)以及量化投资技术的进步，基金管理人的投资策略将会越来越复杂，程序化交易(系统)也将有快速的发展。

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