【量化投资】01.基本概念
【写在前面】
今年买了点儿股票,80%多的收益率,赚了点儿零花钱,朋友说还行,但是我知道这跟我炒股的水平一毛钱关系没有,买啥、为啥买、为啥卖,全凭感觉,行情好,老天爷赏饭吃,风口之下猪都能飞起来。很多时候,大家都知道要持证上岗,要学习编程才能做程序猿、要学习英语才能给老外交流,司机、厨师……等等,相信绝大多数人都会认为,要把这些做好必须要经过学习和专业训练;但是,又有多少人会认为必须通过学习才能把投资做好呢?我相信很多人都跟我一样,没有任何的知识和技能储备,就开始开股票户买买买,乐观的认为自己可以在股市里挣钱。凭什么?!凭老天爷赏饭吗?风口下猪是飞了起来,但风停了呢?只能摔的很惨!所以,我不想当只会在风口上起飞的猪,结论只有一个,就是学习和训练!
我是股市新手,当我说想学习价值投资的时候,朋友跟我说,A股没有价值投资,80%的上市公司都是骗子;当我说我想学习趋势投资时(投机),朋友又跟我说,你是干不过那些专业机构的,他们的资金量、信息流、交易效率比你强太多,你只能是韭菜,所以这里不谈投资,也不谈投机。那就此退出股市吗?NO!NO!NO!这不是我的性格,所以想找一个切入口,从头开始学习并训练。那为什么要从量化开始呢?首先,自己是所谓的程序猿,虽然工作十几年,就干过1年的编程,那就要用到自己擅长的东西入手;其次呢,量化的特点之一就是,可以获取海量的数据进行分析,尽量保持客观、理性;再其次呢,做量化的有很多,但针对和大多数股民朋友相比还是小众,所以在风停的时候,尽量不要第一个掉下来,至少有个垫背的不会那么痛;最后,就是在投资和投机都无法选择的情况下,尽量利用数学和科学的语言让自己的交易多一些逻辑。
当然,我并不认为量化是价值投资或投机的另外一种投资方法;而恰恰相反,量化投资只是工具,一定要和价值投资或趋势投资相结合,利用大数据的优势,把政策面、基本面、资金面、技术面、消息面等进行全方位的整合,从而让投资的赢面更大。当然,这可能太理想化了,比如政策解读、资讯数据的获取等,即使人工智能技术再发达,也不可能代替人脑的判断。
【量化的概念】
网上有一大堆的解释,总结来说就是利用电脑帮助人脑处理大量信息,讲投资交易保持纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化,提升投资成功的概率。
【量化的内容】
关于量化可以做什么,个人认为,可以分为三个部分:量化交易、量化策略和风险分析。
量化交易:很好理解,就是通过程序自动的买卖。这个很多炒股软件的部分功能,就和这个类似,比如限价交易等,但是他们无法和策略相结合,而且可实现的交易策略非常有限,现在同花顺的有的是股价上涨或下跌到多少,日涨幅或跌幅到多少等。
量化策略:这个是量化交易的核心内容,量化交易的收益如何,全系于此。比如选股策略、择时策略、仓位管理策略等等。
风险分析:风险分析分为两块儿,一块儿是针对所选股票的财务等基本面、舆情等消息面的风险分析;另一块儿是针对策略本身的性能、收益的分析。
【量化的基本流程】
所有的量化,都逃不过三个过程,输入、策略分析和输出。
输入:包括行情数据、财务数据、资讯数据、自定义数据、投资经验等;
策略分析:包括选股、择时、仓位管理、止盈止损、风险分析等
输出:包括买入信号、卖出信号、交易费用、收益率、预警信号等
【策略生命周期】
一个策略从产生到消亡,都需要经过产生想法、策略实现、策略检验、实盘交易、策略失效这几个过程。
这样对应了,我们后面选取量化交易工具所需要实现的各个功能模块。
【策略的内容】
这个是量化的核心,后面会有专题来介绍,在不同的领域,已经有很多成熟的专业的策略供大家去学习,当然最重要的还是要想好自己的策略。下面从网上摘抄了一些常用的策略。
【量化交易的工具】
网上有很多量化交易的平台和工具,有收费的有免费的,因为自己是初学者,就选取了开源的项目。一来所有代码是公开的;二来教程齐全;三来可以有人交流;四也是最重要的,可以自己动手修改DIY。基于这几点考虑,我搜寻了多个量化交易的项目,汇总如下,从参与人数、活跃度、文档齐备程度、上手难度、量化类型等方面进行对比,以选取最适合的工具。(很多信息不全,后面会持续更新)
【后记】
算是给自己挖了一个新坑吧,之前的坑都是为了朋友,这个坑算是为了自己。针对上面提到的,如何获取数据、如何获取策略、如何获取工具等,会有一个不断持续更新专题资源帖子做介绍。至于如何一步一步的学习,会再这个系列一点一点的补坑。
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