量的な取引や プログラム化された取引について

• ### 概念について

量的な取引は,高度な数学モデルを代替する主観的な判断を指し,膨大な歴史的データから海選が過剰な収益をもたらす可能性のある複数のの確率の事件をコンピュータ技術を使用して戦略を策定し,投資家の感情の波動の影響を大幅に軽減し,市場が極端に狂気や悲観的な状況で非合理的な投資決定を避ける.

• ### 特徴

定量投資と伝統的な定性投資は本質的に同じであり,どちらも市場の非有効または非効率な理論的基礎に基づいている. 定量投資の違いは,定量投資管理は定性思想の定量化応用であり,データ調整をさらに強化することです.

• 1. 規律. 感情ではなく,モデルの実行結果に基づいて意思決定する. 規律は,人間の弱点である貪欲,恐怖,幸楽心理を抑制し,認知偏差を克服し,追跡することができます.

• 2 系統性 具体的表現は3つ以上である 一つは,多層であり,大型の資産配置,業界選択,特定の資産の精選を含む3つのレベルでモデルがあります. 二つは,多角度であり,定量投資の核心思想は,マクロサイクル,市場構造,評価,成長,収益の質,アナリストの収益予測,市場情緒などの複数の角度を含んでいます. 三つ目は,大量のデータを処理するデータです.

• 1. 利回り思考. 定量投資は,全面的かつ体系的なスキャンによって,誤った価格と誤った評価の機会を捉え,評価のを発見し,過大評価の資産を購入し,過大評価の資産を売却することによって利益を得る.
• 1. 確率勝負: 定量投資は,歴史データから繰り返し起こる可能性のある法則を常に掘り出し,それを利用する. 勝負は,単一の資産ではなく,組合せの資産に依存する.

• 量化戦略

量化戦略は,コンピュータをツールとして使用し,固定された論理のセットによって分析,判断,決定を行うことを指します.量化戦略は,自動的に実行することも,人工的に実行することもできます. 完全な量化戦略にはどのような要素が含まれているのでしょうか? 完全な戦略には,入力,戦略処理の論理,出力が含まれます.戦略処理の論理は,株の選択,選択時間,ポジション管理,ストップ・ロスのような要素を考慮する必要があります.

• 選択した株 定量選択株式は,定量的な方法を使用して特定の投資ポートフォリオを選択し,このような投資ポートフォリオは,大市場を超える投資収益を得ることができると期待する.一般的な選択株式方法は,多因子選択株式,業界輪廻選択株式,トレンド追跡選択株式などである.

  • 1 多因子選択 マルチファクターセレクトは,最も古典的な株選択方法であり,この方法は,一連の要因 (例えば,市場率,市場純率,市場販売率など) を株選択基準として採用し,これらの要因を満たす株は購入され,満たさない株は売却される.バフェットのような価値投資家は,低PEの株を購入し,PEが戻ると株を売却する.
  • 2 スタイルの輪動 スタイルの輪動選択株は,市場のスタイルの特性を活用して投資する.市場は,ある時点で大盤株を好み,ある時点で小盤株を好み,市場が好みの切り替えの法則を発見し,スタイルの転換の初期に介入すれば,大きな利益を得ることができる.
  • 3 産業の輪廻選択株 産業の輪動は経済周期による原因で,ある産業がスタートした後に他の産業がフォロースタートする.これらのフォロールールを発見することによって,前者がスタートした後に後者を購入することで,より高い収益を得ることができる.異なるマクロ経済段階と通貨政策の下では,異なる特徴の産業の輪動特性を生み出す可能性があります.
  • 4 資金流入 資金流入選股は,資金の流れを利用して株式の動きを判断するものである.バフェットは,株式市場は短期的には投票機であり,長期的には重量機であると言っていた.短期投資家の取引は,投票行為であり,所謂の票は,資金である.資金が流入すれば,株式は上昇し,資金が流出すれば,株式は下落すべきである.したがって,資金の流れに基づいて,相応の投資戦略を構築することができる.
  • 5 動力反転 動量反転株選択法は,投資家の投資行動特性を利用して構築された投資ポートフォリオである.ソロスによる反転性理論は,価格上昇のポジティブ反転作用が投資家に購入を続けるように誘導することを強調している.これが動量選択の基本的根拠である.動量効果は,前段に強かった株が,今後しばらく強さを維持することである.前段に強かった株が,継続できない段階に達すると,価格が崩壊し,このような環境で反転特性が現れ,前段に弱かった株が,今後しばらく強くなることである.
  • 6 トレンド追跡戦略 株価が上昇傾向にあるときに買い,下降傾向にあるときに売るのは,本質的に追殺策である.多くの市場では,群衆の効用がより多い傾向があるため,損失をコントロールすることができれば,トレンドのキャプチャに固執すると,長期的には追加の利益を得ることができます.

• 選択する 量化選択時とは,量化方式を用いて買入・売却の判断を意味する.判断が上昇であるなら買入・保有;判断が下落であるなら清算;判断が震動であるなら高転落・吸入を行う. よく使われるタイミングは,トレンド量化タイミング,市場情緒量化タイミング,有効資金量化タイミング,SVM量化タイミングなどである.

• ポジション管理 ポジションマネジメントは,あなたが投資する特定のポートフォリオを,どのように入場を順序付けするか,どのように止損を停止するか決定する技術です. よく使われるポジション管理方法には,トンネル型ポジション管理法,長方形ポジション管理法,ピラミッド形ポジション管理法などがある.

• ストップ・ストップ ストップは,名前の通り,利益を得るときに売り,利益を得る. ストップは,株が損をする時に売り,より大きな損失を避ける. タイムリーなストップ・ロスは,安定した利益を得るための有効な方法です.

• 戦略のライフサイクル 一つの戦略は,アイデアを出す,実行する,テストする,実行する,失敗する,といった段階を 経験することが多い.

• アイデアを生み出すこと 誰でもいつでも,自分の投資経験や他者の成功経験から,戦略的なアイデアを思いつくことができます.

• 戦略を実行する 戦略を導入するアイデアは最も大きなステップです. 戦略を導入する方法は,前述の例を参照してください. 完全な量化戦略にはどのような内容が含まれますか?

• テスト戦略 戦略が実行された後,歴史的なデータと模擬取引の反省を介してテストする必要があります.これは,実物化前の重要な要素であり,優れた戦略をぎ出し,劣った戦略を排除します.

• リアルディスク取引 資金投入,市場テストによる戦略の有効性,リスクを負い,利益を得る.

• 策略が失敗した 市場は変動しやすいので,戦略の有効性をリアルタイムで監視し,失敗した場合に,戦略を一時停止またはさらなる最適化する必要があります.

• 潜在的リスク編集

量化取引は,一般に,大量データシミュレーションテストおよび模擬操作などの手段によって検査され,特定のリスク管理アルゴリズムに基づいてポジションと資金配置が行われ,リスクを最小化し,利益を最大化します.しかし,しばしば,特定の潜在的リスクも存在します.具体的には,以下を含む:

• 1. 歴史的データの完全性 市場データの不完全性は,モデルと市場データとの不一致を引き起こす可能性がある 市場データのスタイル自体も変換され,取引流動性,価格変動幅,価格変動頻度などのモデル失敗を引き起こす可能性がある.これは,現在の量化取引が克服することが難しい点である.
• 1. モデル設計において,ポジションと資金配置を考慮せず,安全なリスク評価と予防措置を講じていないことにより,資金,ポジションとモデルの不一致が起こり,ポジション破綻が起こる可能性があります.

• 3 ネットワークの故障やハードウェアの故障が取引量に影響を与える可能性があります.[1]

• 4 同質モデルが競争取引に伴うリスク

• 5 単一投資品種による予測不可能なリスク

量化取引の潜在的リスクを回避または軽減するための戦略は,歴史データの完全性を保証する; モデルパラメータをオンラインで調整する; モデルタイプをオンラインで選択する; リスクをオンラインで監視および回避するなどです.

百度より