수량화 거래는 선진적인 수학적 모델로 인공의 주관적인 판단을 대체하고, 컴퓨터 기술을 이용하여 방대한 역사 데이터에서 초과수익을 가져올 수 있는 다양한' 대확률' 사건을 골라 전략을 세우는 것을 말한다. 투자자의 정서 변동의 영향을 크게 줄이고 극도로 열광적이거나 비관적인 시장 조건 하에서 비이성적인 투자 결정을 내리지 않도록 한다.
다음 중 하나를 수행합니다.
양적 투자는 전통적인 질적 투자와 본질적으로 동일하며 비효율적이거나 약하고 효과적인 시장의 이론에 기반을 두고 있다. 양자의 차이점은 양적 투자 관리가' 질적 사고의 양적 응용' 이며 데이터를 더욱 강조한다는 점이다.
양적 거래에는 다음과 같은 특징이 있습니다.
1, 규율. 모델의 실행 결과에 근거하여 결정을 내리는 것이지, 느낌에 의존하는 것이 아니다. 규율은 탐욕, 두려움, 요행 등 인간의 약점을 억제할 수 있을 뿐만 아니라 인지적 편차를 극복하고 추적할 수 있다.
2. 체계화. 구체적으로' 삼여' 로 표현했다.
첫째, 자산 구성, 산업 선택, 특정 자산 선택의 3 단계 모델을 포함한 다단계 모델
둘째, 다각적 인 투자의 핵심 아이디어는 거시주기, 시장 구조, 평가, 성장, 이익 품질, 분석가 이익 예측, 시장 감정 등을 포함한다.
셋째, 다중 데이터, 즉 대량 데이터 처리.
차익 거래 사상. 양적투자는 전면적인 시스템 스캔을 통해 잘못된 가격과 잘못된 가격 책정으로 인한 기회를 포착하여 저평가 우울증을 찾아내고 저평가된 자산을 매입하고 과대평가된 자산을 매각하여 이익을 얻습니다.
4. 확률 승리. 첫째, 양적 투자는 역사 데이터에서 반복될 것으로 예상되는 법칙을 계속 발굴하여 이용한다. 두 번째는 조합 자산으로 승리하는 것이지, 단일 자산으로 승리하는 것이 아니다.
양적투자기술에는 투자품종 선택, 투자시기 선택, 주가 선물차익, 상품선물차익, 통계차익, 알고리즘 거래 등에 광범위하게 적용되는 구체적인 방법이 많이 포함되어 있다.
양적 거래는 일반적으로 대량 데이터 시뮬레이션 테스트 및 시뮬레이션 작업을 통해 테스트되며, 특정 위험 관리 알고리즘에 따라 창고 및 자금을 할당하고, 위험 최소화 및 수익을 극대화하지만, 다음과 같은 잠재적 위험이 있는 경우가 많습니다.
1. 과거 데이터의 무결성. 불완전한 시장 데이터로 인해 모델과 시장 데이터가 일치하지 않을 수 있습니다. 시장 데이터 자체의 스타일 전환은 거래 유동성, 가격 변동 폭, 가격 변동 빈도 등과 같은 모델 무효화로 이어질 수도 있습니다. 이러한 모든 것은 양적 거래로 극복하기 어렵습니다.
2. 모델 설계에서는 창고와 자금 배분을 고려하지 않고 안전한 위험 평가와 예방 조치가 없어 자금, 창고, 모델의 부조화로 이어질 수 있어 폭창고 현상이 발생할 수 있다.
3. 네트워크 중단과 하드웨어 고장도 양적 거래에 영향을 미칠 수 있습니다.
동질 모델은 경쟁 거래로 인한 위험을 초래할 수 있습니다.
단일 투자 품종으로 인한 예측할 수없는 위험.
양적 거래의 잠재적 위험을 피하거나 줄이기 위해 취할 수 있는 전략은 과거 데이터의 무결성을 보장하는 것입니다. 모델 매개변수를 온라인으로 조정합니다. 온라인으로 모델 유형을 선택합니다. 온라인 위험 모니터링 및 회피 등