最近小編看到很多人在搜索量化投資技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容，小編呢對(duì)此也是非常感興趣，特意整理了相關(guān)的內(nèi)容，下面就和小編一起來(lái)看下吧!

量化投資技術(shù)包括哪些內(nèi)容?

[1]量化擇時(shí)。通過(guò)對(duì)大量的宏微觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行量化分析，找到影響股票走勢(shì)的重要信息，在此基礎(chǔ)上做出對(duì)未來(lái)走勢(shì)的預(yù)測(cè)，然后做出何時(shí)買賣的決策。

[2]量化選股。同樣是利用數(shù)量的方法對(duì)股票進(jìn)行分析，然后選出可以獲得超出大盤收益率的優(yōu)質(zhì)股票進(jìn)行交易。量化選股的常用方法有：多因子選股、風(fēng)格輪動(dòng)選股、行業(yè)輪動(dòng)選股、資金流選股、動(dòng)量反轉(zhuǎn)選股、趨勢(shì)跟蹤策略、分析師一致預(yù)期策略、籌碼分布選股等。運(yùn)用量化選股最容易獲利的模式是基于行業(yè)層面進(jìn)行周期性和防御性的輪動(dòng)配置，這也是機(jī)構(gòu)投資者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在擴(kuò)張性貨幣政策時(shí)期表現(xiàn)較好，而在緊縮環(huán)境下則支持非周期性行業(yè)。行業(yè)收益差在擴(kuò)張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異。

[3]股指和商品期貨套利。利用量化技術(shù)套利投資者能更快速準(zhǔn)確的獲取相關(guān)市場(chǎng)和合約之間的價(jià)差變化，在最短的時(shí)間內(nèi)作出最有益于自己的投資決策。

量化投資中的風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)措施

1、數(shù)據(jù)陷阱的風(fēng)險(xiǎn)隱患

傳統(tǒng)投資方法存在一定的主觀特征，是基于某一現(xiàn)象投資者對(duì)其進(jìn)行的預(yù)判，因此投資者很容易受其情緒波動(dòng)的影響，可能會(huì)因此使得整個(gè)投資交易無(wú)法達(dá)到客觀準(zhǔn)確的效果。而量化投資將個(gè)體情緒排除，是從數(shù)據(jù)中抽取和剝離投資價(jià)值，構(gòu)建模型進(jìn)行分析，并基于分析結(jié)果進(jìn)行決策，追求的是持續(xù)、穩(wěn)定的非偶然性回報(bào)。構(gòu)建量化模型是基于歷史會(huì)重復(fù)的這一依據(jù)來(lái)進(jìn)行判斷。然而，數(shù)據(jù)并非絕對(duì)安全，也可能存在風(fēng)險(xiǎn)隱患。現(xiàn)代社會(huì)是大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)可能存在這樣一種現(xiàn)象：投資者被數(shù)據(jù)包圍，無(wú)法判斷數(shù)據(jù)的真實(shí)有效性，對(duì)于存在缺陷的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，可能導(dǎo)致所得到的結(jié)論不能與現(xiàn)實(shí)真實(shí)市場(chǎng)環(huán)境相一致。例如，當(dāng)統(tǒng)計(jì)模型的樣本發(fā)生了變動(dòng)，最終可能導(dǎo)致結(jié)論不正確而無(wú)法適用于交易決策中。

2、系統(tǒng)故障的風(fēng)險(xiǎn)隱患

量化投資策略中系統(tǒng)故障的風(fēng)險(xiǎn)隱患主要包括四個(gè)方面：第一，網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題或硬件故障影響量化投資效果;第二，模型在設(shè)計(jì)的過(guò)程中沒(méi)有對(duì)資金配置及倉(cāng)位充分考慮，使得倉(cāng)位與資金沒(méi)有達(dá)到匹配，從而出現(xiàn)爆倉(cāng)的問(wèn)題;第三，目前的交易系統(tǒng)缺少統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)證，基本上是各家機(jī)構(gòu)各自設(shè)計(jì)，沒(méi)有經(jīng)過(guò)投入前的測(cè)試，進(jìn)而導(dǎo)致系統(tǒng)存在漏洞，引發(fā)安全問(wèn)題;第四，交易所的處理系統(tǒng)也存在延時(shí)問(wèn)題，交易機(jī)制對(duì)訂單進(jìn)行系統(tǒng)驗(yàn)證時(shí)還需要消耗額外資源。

3、市場(chǎng)操縱的風(fēng)險(xiǎn)隱患

目前在我國(guó)資本市場(chǎng)中，采取量化投資策略的多為機(jī)構(gòu)投資者，而機(jī)構(gòu)投資者資金雄厚，人才水平較高，一定程度上還可能導(dǎo)致市場(chǎng)波動(dòng)。而在我國(guó)資本市場(chǎng)的成份中，占大多數(shù)比例的還是散戶，即中小投資者，他們通常沒(méi)有雄厚的資金基礎(chǔ)，沒(méi)有專業(yè)的知識(shí)儲(chǔ)備，也缺少技術(shù)分析。這部分人群中，很小一部分會(huì)將量化投資策略運(yùn)用于交易中。從這一點(diǎn)來(lái)看，量化投資策略存在市場(chǎng)操縱的風(fēng)險(xiǎn)隱患。

通過(guò)上述分析，我們需采取相應(yīng)的風(fēng)控措施，具體如下：

1、創(chuàng)新量化投資技術(shù)

目前量化投資交易策略已經(jīng)經(jīng)歷了兩個(gè)階段，即程序化的啟蒙階段和因子庫(kù)決策階段。程序化的啟蒙階段是指將交易經(jīng)驗(yàn)整合后嵌入算法，以此來(lái)完成初級(jí)量化投資策略交易;因子庫(kù)決策階段是指將決策過(guò)程建立一個(gè)因子庫(kù)，通過(guò)下單邏輯來(lái)啟用和判定策略，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)買漲或買跌。創(chuàng)新量化投資技術(shù)應(yīng)具備更強(qiáng)的物質(zhì)基礎(chǔ)，涵蓋兩方面的內(nèi)容，一方面是實(shí)現(xiàn)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，將看起來(lái)相關(guān)性并不強(qiáng)的因子納入量化投資模型，并分配權(quán)重，豐富量化投資模型交易的精度和維度;另一方面是結(jié)合人工智能生成虛擬的交易員，并對(duì)策略的合理性進(jìn)行反向跟蹤。

2、加強(qiáng)系統(tǒng)建設(shè)和流程監(jiān)控

首先，可以從規(guī)范證券、期貨公司的數(shù)據(jù)接口入手，且有一定安全認(rèn)證的接口才能符合要求，并對(duì)接口具體內(nèi)容向證監(jiān)會(huì)報(bào)備，同時(shí)交易所也應(yīng)完善其核心系統(tǒng)和預(yù)警響應(yīng)，對(duì)于交易前發(fā)送的訂單予以限制，設(shè)立當(dāng)日最大頭寸并實(shí)現(xiàn)同步監(jiān)控，當(dāng)量化投資策略交易出現(xiàn)異常時(shí)， 能夠提前預(yù)警并反饋給監(jiān)管部門客戶端口，實(shí)施追蹤的同時(shí)觸發(fā)應(yīng)急處置機(jī)制。其次，完善證券、期貨公司的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)督流程，對(duì)于錯(cuò)誤指令的發(fā)送以及投資者信用等級(jí)以外的交易指令及時(shí)進(jìn)行控制，尤其是自營(yíng)業(yè)務(wù)，應(yīng)確保風(fēng)險(xiǎn)在可控制的范圍內(nèi)，同時(shí)對(duì)于突發(fā)異常狀態(tài)下的跨市場(chǎng)、跨品種交易及時(shí)進(jìn)行有效風(fēng)險(xiǎn)隔離，減少市場(chǎng)異動(dòng)。再次，對(duì)于提交的訂單設(shè)置最低存續(xù)時(shí)間，防止大單拆分，頻繁撤單等引起的假市場(chǎng)活躍景象，確保每筆訂單都符合風(fēng)控、合規(guī)。最后，加強(qiáng)量化投資策略交易風(fēng)險(xiǎn)控制流程的培訓(xùn)，建立大額交易監(jiān)管機(jī)制，強(qiáng)化風(fēng)控，防止市場(chǎng)操縱。

3、人工智能加速量化投資升級(jí)

在量化投資領(lǐng)域，金融與人工智能的結(jié)合將會(huì)是未來(lái)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的重要突破點(diǎn)。人工智能與量化投資策略相融合能夠解決目前量化投資策略中有效性存在疑問(wèn)以及同質(zhì)化現(xiàn)象嚴(yán)重等問(wèn)題，能夠改善量化投資領(lǐng)域的生態(tài)環(huán)境。人工智能與量化投資策略的結(jié) 合從淺到深有三個(gè)層次，第一層是淺層的語(yǔ)義識(shí)別、研究報(bào)告等應(yīng)用，以智能投顧的方式對(duì)客戶提供多個(gè)維度的咨詢應(yīng)用，將過(guò)往業(yè)績(jī)、智能化程度、決策的核 心能力通過(guò)人工智能展示給客戶，幫助客戶匹配與其風(fēng)險(xiǎn)偏好相適應(yīng)的產(chǎn)品組合。第二層是中等層次的量化模型生成，將資本市場(chǎng)環(huán)境中理性和非理性因素進(jìn)行區(qū)分，通過(guò)歷史數(shù)據(jù)和行情構(gòu)建模型。第三層是深層次的模型修正，基于量化模型，通過(guò)人工不斷學(xué)習(xí)和解析，實(shí)時(shí)修正參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)規(guī)?；炕顿Y策略。人工智能量化投資策略是以量化為基礎(chǔ)的，同時(shí)也兼顧用戶體驗(yàn)，通過(guò)加工財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、行情數(shù)據(jù)甚至是宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)庫(kù)，再加上量化投資策略模型的算法，進(jìn)而生成決策，突破傳統(tǒng)的量化方式所體現(xiàn)出的桎梏，加速實(shí)現(xiàn)量化投資升級(jí)。

從市場(chǎng)容量來(lái)看，中國(guó)的量化投資仍具有很大的發(fā)展空間。隨著資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展，股票數(shù)量的增長(zhǎng)，基金規(guī)模的擴(kuò)大，信息傳導(dǎo)的加速，量化投資策略能夠有效規(guī)避非理性的負(fù)面效應(yīng)，以客觀的方式捕捉市場(chǎng)中的異常訊息，獲得超額收益。量化投資策略將會(huì)是未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)和方向。雖然目前量化投資策略還存在著風(fēng)險(xiǎn)隱患，但是通過(guò)一系列的風(fēng)控措施能夠幫助量化投資朝著正向發(fā)展。

關(guān)鍵詞： 量化投資技術(shù)包括哪些內(nèi)容量化投資中的