下载
登录/ 注册
主页
论坛
视频
热股
可转债
基金
下载
下载

交易与量化初探

18-11-30 16:56 20217次浏览
尘浪
+关注
博主要求身份验证
登录用户ID:
1、好的交易业绩,除了靠交易者本身的能力外,很多时候还和交易者状态相关。
但人性很难完全摆脱-贪、嗔、痴等情绪影响。这就导致了管理人交易业绩的不稳定性。

2、价值投资需要对个股进行大量的研究。机构化时代个股研究超额收益降低,小型团队很难支持深度调研。

3、借助模型,加深对市场的理解,同时,对交易行为进行约束和辅助。极有必要。

4、现在一些先进的量化团队。其算法交易模型已经比较成熟。其中,大量运用机器学算法。

5、但最终,机器背后还是人。是人的交易思维的量化。人和机器相互学中,不断进步。

6、我们看重的是,长期来看业绩比较稳定的,并且底层逻辑严密,概率较高的投资逻辑。稳增和复利思维。 基本面模型角度,长期看,纯粹的低估值模型业绩稳定,但不惊喜,高ROE、稳定增长结合合理估值模型相对较为理想。高毛利和低负债效果一般。现金流模型效果较好,但符合条件较少。周转率等因子效果一般。因子并非越多越好。主流逻辑简单反而有效。
行业模型:分为周期、消费医药和TMT电子计算机等。
技术面模型角度:相对强度结合低波动率较好。超跌结合基本面尚可。但其他效果不稳定。如均线、主力资金等。
主题投资方面:次新强度和小市值模型较好。涨停模型牛市尚可,但波动大。主题投资过去相当好,但近年来底层逻辑存疑。涨停模型需加上主观判断,否则效果一般。主要噪音太多。
基本面模型和技术面模型结合后,收益明显改善。说明市场的趋势客观存在。


7、引入牛熊假设模型。
熊市交易基本面模型中的消费医药,牛市交易主题模型和基本面模型的TMT和周期。
需要动态调整。
仓位模型:满仓长期收益最高。择时模型下:多头满仓,空头半仓较为理想。多头满仓,空头空仓未见优势。

8、交易频率:同一策略下,换股周期5、10、20日较好。长线一年左右较好。集中度:单股纯收益最高,5股收益风险比较佳。

9、多市场策略:
条件允许的交易者,应考虑多市场交易和双向交易。比如股票、债券、商品和股指、期权。可有效分散风险。
要考虑到股票市场长期无趋势的可能。通过交易多市场多品种多策略 ,渡过熊市周期。
以上为粗浅的量化模型。还需要专业人士的重构。为辰月量化1.0版本。未来需要不断升级。

10、插播一贴英雄榜:请股天乐妹妹放行下。谢谢!

辰月在传统价值投资方面,会继续深耕,努力做好当下。熬过本次轮熊市则一马平川。我们对未来充满信心。
未来公司的发展需要更多的新鲜血液。给年轻人创造舞台也是我们的愿景之一。量化团队的建设可能是一个重要的发展方向。
我们对:
1、)热爱投资,计算机或数学专业,且精通交易建模的年轻人。是极为欢迎的。
2、)有市场开发能力者,随时欢迎你来助力辰月。
3、)如果你是来创业的,来共筑辰月基石的。英雄不问来路。
有意愿者站内信给我发一份简历。合则在一起。
投资管理这份事业,未来将有无限的可能。等着你。
打开淘股吧APP
31
评论(50)
收藏
展开
热门 最新
尘浪

20-09-15 18:38

25
从过去交易数据得出的结论是,牛市表现最好的因子是成长和动量因子;熊市:是价值和红利因子,震荡市:盈利因子(牛转熊)、成长因子和价值因子(熊转牛)表现较好。
这个回测结果,和我们直观的感受是比较一致的。
在牛市阶段,比较好的策略是敢于追涨高成长股(往往带有故事和梦想)
在震荡市阶段,持有优质公司(高ROE\ROA)有超额收益
在熊市阶段,持有低估值高股息公司具有超额收益。

这背后的逻辑就是情绪和预期。
由于这牛熊阶段的主观识别具有较大的难度。还需要通过客观的定义来取得概率上的胜率。
尘浪

19-11-19 17:28

5
最近在研究和执行基本面量化策略的过程中,感受最深的是,量化投资和价值投资的有效结合,可能可以有效提升绩效。这种提升并非体现在选股或择时上的优势。更多的是交易上的心理优势带来的。

主动型管理最大的问题在于,未来盈亏概率的不确定性。而这种不确定性会反复考验基金经理的投资信仰。

投资信仰的坚持,在于你对未来的胜负心中有数。但主动型管理,总是存在一定程度上的赌博式行为。高水平的研究可以某种程度上提升胜率,但不确定性总是永远相伴的。这种不确定性,会导致基金经理在买卖之时,容易患得患失。最终可能因为某些错失时机。而导致绩效下降。

量化策略,引入了系统性的选股,选时和仓控体系。并形成一定约束条件。在增加了部分交易和认错成本之后,反而解决了投资决策中偶然性的问题。让投资思维和投资目标更加的匹配。
慕容斌贝

19-07-06 15:52

0
支持沉浪大神
尘浪

18-12-11 19:08

8
有人把量化等同于高频交易,或等同于相对价值策略(市场中性),或外汇期货等跨市场全天候交易等等。我认为这是对量化的偏颇理解。这些是量化没错,但随着计算技术手段的进步,现在几乎万物可量化。股票市场也可以做量化。我们接触了很多股票量化投资机构,其实也没有什么神秘的地方。就是管理人交易思想的数据化程序化。同样是做量化的,最终还是机器背后人的投资思想起作用的。
量化产品模型大概分为:风险控制模块、量化选股模块、量化交易模块等。

作为辰月的创始人,我本人是做价投的。为什么要学和延伸量化策略呢?
主要的考虑在于,价投是基金经理基于对市场的主观认识,形成的投资体系。
这个体系看起来是很完整,但实际做下来百人千面,每个人做起来的结果都不一样。价投考察周期比较长,选人和考察的成本很大。
因为年纪渐大和精力的关系。我管理亲自的产品将会控制在有限的范围内。尽力做好一亩三分地。

但辰月的平台可以做更多事情。这也算是为淘股吧同好者提供一个相互选择的机会。

我做事情比较喜欢有长远规划。考虑未来作为私募机构公司发展需要,以及价投人才难寻,以及价投很难被学会等等因素。因此,从长期发展的角度,有必要将个人和团队二十多年来对市场的认识,开发成一套其他人可复制和可执行,并可发展的交易系统。随着人工智能的发展,量化是可期待的趋势。谁先积累,谁获先机。
其实,从2009年开始,我们团队就在量化交易方面做了持续近十年的研究,积累了一些经验、基本数据和交易策略。

辰月的量化业务,未来会作为一个独立业务,用十年或更长的时间来培育。也是希望我将来退出投资事业后,辰月作为一个公司主体,可继续存在。

我们的规划是,逐步积累,在将来从手段上,通过人工智能和机器学的手段,找到市场中风险和收益不同比配的各种交易策略,实现交易目的。或实现所知的投资想法都能通过量化算法来进行表达。当然,未来随着公司实力的增强,可以自主开发属于自己的人工智能算法及交易系统。

基于我们的规划,我们会找有计算机基础和数量金融能力的年轻人一起共事。一起在学和开发交易策略中加深对市场的理解,然后开发出合适的量化策略。而不是说现在就人一来就当基金经理。因为基金经理的录用是一件很严肃的事情。需要很长时间的了解。抱着过高期待,不太现实。

站内信留言的朋友,我很感谢大家信任。但我倾向不建议外地的朋友过来,因为路途遥远,万一不适用成本较大。但可以保持长期联系。或在本帖交流量化投资的想法。
对于热爱投资且条件符合,且在厦门或福建周边地区的年轻人,欢迎来信。虽然淘股吧不方面留联络方式。但其实找到我们是很容易的,只要有心的话。
最后,谢谢大家。
tgb888999

18-12-06 12:44

0
请问公司在哪个城市[引用原文已无法访问]
画缘

18-12-04 16:40

0
@尘浪 数学基础差,不会建模,但编程经验丰富,考虑不?
考股工作队

18-12-03 20:35

1
有些人自认能力有限,把钱交给专业的人打理。但细思极恐的是,到底是你选择了“专业的人”,还是“专业的人”选择了你? 

理解尘浪为何不想选择专业人员了。因为他自己就是专业人员。

人性注定了有能力获取巨大资源的人会进一步汲取资源,以至于底层民众能利用的资源越来越少,往上爬的梯子越来越少。底层都在试图往上爬,到达中产的时候,精英阶层就把他们打回底层,每次爬到中产,又打回底层。慢慢的,底层民众素质跟中产一样高。你明白世界运转的根本道理,就不会迷信于各种“发财机会”。想赚钱,脚踏实地去提升你的认知,管理你的情绪,此外别无他法。人总要为自己的认知买单。放到投资里你的投资回报其实就是你的认知兑现。你知道多少就赚多少,你不懂的东西,你永远赚不到它的钱。偶尔的运气因素除外
[引用原文已无法访问]
考股工作队

18-12-03 19:57

1
对我而言,是低吸对冲的相对策略,只是做到比他们更加彻底,直接分析研究股票招股说明书的未上市股成本,并运用于日后上市的除权。我现不是股市的牛人,但也跟牛人守望合作过100万元帐户的实盘交易
[引用原文已无法访问]
古追梦

18-12-03 19:39

0
在哪里上班啊
玩吧

18-12-03 19:16

1
@  尘浪
刷新 首页上一页 下一页 末页
提交