量化投资原理解析PPT.pptx

【慧泉量化对冲1号】集合资产管理计划量化投资原理解析,2013年01月,国金证券经管零售业务中心,1,PPT学习交流,2020/5/12,量化投资简介,量化投资盈利模式,量化策略解析,内容回顾,2,PPT学习交流,2020/5/12,量化投资简介定义、历程、特点、策略,3,PPT学习交流,2020/5/12,量化投资的定义,4,PPT学习交流,2020/5/12,量化投资的历史发展阶段,5,PPT学习交流,2020/5/12,量化投资的交易策略,八大交易策略,6,PPT学习交流,2020/5/12,概率取胜,套利思想,纪律性,系统性,量化投资的特点,四大特点,7,PPT学习交流,2020/5/12,量化投资盈利模式时间价值+涨跌通吃,8,PPT学习交流,2020/5/12,1、通过期限套利，分享资金时间价值下雪（被动增值）,2、构建投资组合，双向操作涨跌通吃滚动（主动增值）,资金增值,资金,量化投资盈利模式解读,9,PPT学习交流,2020/5/12,案例分析,1、已经成功构建优于沪深300指的投资组合（涨得更多，跌的更少）,2、在股票市场做多，在期货市场做空,3、为保证收益，不完全对冲风险，做多100元，做空80元，留有20的敞口。,一、假设条件,二、数据分析,10,PPT学习交流,2020/5/12,量化投资策略解析统计套利、量化选股、择时为例,11,PPT学习交流,2020/5/12,案例1：统计套利通过构建组合博取收益,统计套利,1、确定调整日期,2、更新个股值,3、更新股票,1、=COV（ri，rm）/VAR(rm),2、利用EXCEL斜率公式slope计算值,3、上涨时，选择高；下跌时，选择低,1、单因素模型：ri=+rm,2、收益：超额收益,3、：股票变动与市场变动的相对指标,12,PPT学习交流,2020/5/12,量化选股,1、指标打分,2、求和排序,3、构建组合,1、确定筛选条件,2、确定筛选顺序,3、剔除条件外股票,1、确定调整日期,2、更新指标,3、更新股票,案例2：量化选股基本思路,13,PPT学习交流,2020/5/12,PE（市盈率）PB（市净率）PCF（市现率）PS（市销率）PEE（一致预期市盈率）EV/EBITDA（价值倍数）,EBITG（息税前收益增长率）NPG（净利润增长率）MPG（主营利润增长率）GPG（毛利润增长率）OPG（营业利润增长率）OCG（经营现金流增长率）NAG（净资产增长率）EPSG（每股收益增长率）ROEG（净资产收益增长率）GMPG（毛利率增长率）,ROA（总资产收益率）ROE（净资产收益率）ROC（资本报酬率）OPM（营业利润率）GPM（销售毛利率）COIR（现金营业收入比率）CTAR（现金总资产比率）CNPR（现金净利润比率）TAT（总资产周转率）LAT（流动资产周转率）,1、选指标2、选股（10%、30%、）,1、选指标2、选股（10%、30%、）,1、选指标2、选股（10%、30%、）,案例2：量化选股三个基本模型,14,PPT学习交流,2020/5/12,案例2：量化选股包子模型,选股模型,1、价值成长VG5:5,2、价值质量VQ5:5,3、成长质量GQ7:3,1、价值模型V,2、成长模型G,3、质量模型Q,1、GARP-1模型（8%交叉深度）,2、GARP-2模型（13%交叉深度）,4、价值成长质量VGQ3:3:4,肉,菜,糖,鸳鸯,15,PPT学习交流,2020/5/12,模型创新,F1=市场因子，F2=情绪因子，Fn=盈利,案例2：量化选股包子馅儿的做法,16,PPT学习交流,2020/5/12,应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。,1、人工神经网络,从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。,2、数据挖掘,通过伸缩平移运算对信号（函数）逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求。,3、小波分析,通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中(Hilbert空间)，借助于超平面使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题。,4、支持向量机,案例3：量化择时,17,PPT学习交流,2020/5/12,18,PPT学习交流,2020/5/12,内容回顾逻辑梳理,19,PPT学习交流,2020/5/12,“量化投资原理解析”,20,PPT学习交流,2020/5/12,联系我们,国金证券经管零售业务中心联系