量化投资分析报告

1.概述1.背景量化投资在国外的实践已经有了40多年的进展，我国的量化投资起步较晚，从2023年开头消灭量化投资的产品，由于缺乏有效的对冲手段，直到2023年4月沪深300股指期货上市之后才能算是真正意义上开头涉足量化投资。2023年的中国股市跌宕起伏，杠杆配资引发了大幅上涨和断崖式下跌，股市消灭罕见的千但其中少数量化投资基金在大幅波动的市场中却表现相对稳定。量化投资基金和量化对冲策略的稳健，很快引起了全市场的关注，也成为近期银行、券商、信托等机构追捧的的产品模式。在此背景下，结合建行现有的业务体系，本文将对量化投资的市场和可行性进展全面阐述，以分析其成为业务模式的可能。量化投资解读量化投资定义量化投资在学术界并没有严格统一的定义，现有的定义对于量化投资的定义的侧重点各有不同。本文对于量化投资的定义为：量化投资是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术从浩大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“或许率”大事以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的量化策略来指导投资，以求猎取可持续的、稳定且高于市场平均的超额回报。量化投资的特点客观执行，避开心情因素在进展投资决策时，很难不受市场心情的影响。量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进展分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般状况下拒绝人为的干预，这样在进展投资决策时受人的心情化的影响将很小，投资过程可以做到理性客观。支持大数据处理，提高决策效率我国股票市场上有近3000只股票，与上市公司相关的各种信息纷繁简单，包括政策、国内外经济指标、公司公告、争论报告等，投资者靠自己手工的筛选根本就是力不从心。量化投资的消灭为这个问题的解决带来了期望。量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进展区分、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大削减了人工工作量，提高了投资决策效率。统计模型支撑，策略选股择时精准传统的投资方法中认为投资是一门艺术，投资决策需要的是投资者的阅历和技术，投资者的主观评价起到打算作用。而量化投资有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精准投资。例如在股指期货套利的过程中，现货与股指期货假设存在较大的差异时就能进展套利，量化投资策略和交易技术会抓住准确的捕获机会，进展套利交易来获利。另外，在掌握头寸规模方面，传统的投资方法只能凭感觉，并没有具体的测算和界定，而量化投资必需要设定严格准确的标准。程序化交易，缩短决策与交易时滞量化投资往往利用高速计算机进展程序化交易，与人脑相比它能够快速觉察市场存在的信息并进展相应的处理，具有反响快速、把握市场稍纵即逝的时机的特点。量化投资在速度上最精彩的运用就是高频交易，与低频交易相对，高频交能够有效地掌握风险与传统投资方式不同的是，量化投资在获得较超群额收益的同时能够更好地掌握风险，业绩也更为稳定。相关争论显示，1996年至2023年期间，量化投资基金与以全部传统主动型投资基金和偏重于风险掌握的传统主动型投资基金的信息比率比照状况中，量化投资基金的信息比率都是最高，说明量化投资相对于传统投资，能够在获得更高的超额收益的同时，有效地掌握风险。量化投资的应用量化投资几乎掩盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、统计套利、算法交易和资产配置等。量化选股量化选股就是承受数量的方法推断某个公司是否值得买入的行为。依据某个方法，假设该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，假设不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。量化择时股市的可推测性问题与有效市场假说亲热相关。众多的争论觉察我国股市的指出股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其简单外表的背后，却隐蔽着确定性的机制，因此存在可推测成分。股指期货套利股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进展不同期限，不同〔但相近〕类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为，股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。商品期货套利：商品期货套利盈利的规律原理是基于以下几个方面：相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价；由于价格的波动性，价格差价常常消灭不合理；不合理必定要回到合理；不合理回到合理的这局部价格区间就是盈利区间。统计套利统计套利是利用证券价格的历史统计规律进展套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在将来一段时间内是否连续存在。统计套利在方法上可以分为两类，一类是利用股票的收益率序列建模，目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha收益，我们称之为β中性策略；另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。算法交易指通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中，程序可以打算的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最终需要成交的证券数量。依据主动型算法交易、综合型算法交易三大类。资产配置指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进展实时治理。量化投资治理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合，极大地丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的根本框架。量化投资与传统投资的区分量化投资传统投资传统的投资方法主要有根本面分析法和技术分析法这两种，留意人为的分析和投资者的感觉，而量化投资主要依靠数学模型来查找投资标的和投资策略。量化投资是由计算机自动产生交易策略的一种投资方法，通过建立数学模型来实现量化投资传统投资代表人物代表人物詹姆斯·西蒙斯沃伦·巴菲特分析方法依据科学模型依据人的阅历与推断信息来源海量数据以及多层次多方面的根本面及宏观经济〔定性分析〕因素〔定量分析〕投资风格投资周期偏向短期投资周期偏向长期投资标的分散化投资于某一只或少量股票风险处理在风险最小化前提下实现收益风险考虑不周全最大化2.行业进展状况2.国外篇国外量化投资的兴起和进展主要可以分为三个阶段：第一阶段〔1971——1977〕1971年，世界上第一只被动量化基金由巴克莱国际投资治理公司发行，1977年世界上第一只主动量化基金业是由巴克莱国际投资治理公司发行，发行规模到达70其次阶段〔1977——1995〕从1977年到1995年，量化投资在海外经受一个缓慢的进展，这其中受到诸多因素的影响，随着信息技术和计算机技术方面取得巨大进步，量化投资才迎来了其高速进展的时代。第三阶段〔1995——至今〕从1995到现在，量化投资技术渐渐趋于成熟，同时被大家所承受。在全部的投资中，量化投资大约占比30%，指数类投资全部承受定量技术，主动投资中，约20%——30%承受定量技术。数据显示2023年，量化科技在国外的理财产品治理规模已到达了万亿美元，而通过计算机和数字模型进展下单和下达指令的比例到达了惊人56%实现了从最初的技术分析手段，渐渐进展演化为如今有金融理论支撑的金融设计工具，以计算机程序算法主导的高频交易。国外量化投资的代表企业及人物：量化投资的鼻祖——巴克莱国际投资治理公司〔BGI。1971年，巴克莱国际投资治理公司发行了世界上第一只被动量化基金，1977年，巴克莱国际投资治理公司发行了世界上第一只主动量化基金，发行规模30亿美元。巴克莱国际投资治理197730202325千亿美元，高居全球资产治理规模的榜首。指数化投资的提倡者和实践者——先锋集团。先锋集团于1974年由约翰·鲍格尔(JohnBogle)创立是世界上其次大基金治理公司。同时，先锋集团是世界上3700“赢在投研”——富达投资集团。富达投资集团是全球最大的基金治理公司之一，拥有者很多世界级的明星基金经理，分支机构遍布全球23个国家和地区，4“最赚钱的基金经理”——詹姆斯·西蒙斯，文艺复兴科技公司创始人承受19892023年平均年收益率高达%，净回报率超过股神巴菲特。“定量分析之王”——大卫·肖，19882800团，20年中，集团所治理的基金资产规模灵敏膨胀，年均回报率高达20%，其最5%。国内篇量化投资在国外已经有30多年的历史，但直到21世纪初，我国一般投资者A股市场的进展历史较短，投资者队伍参差不齐，投资理念还不够成熟；我国证券市场效率低下，量化投资效果不明显；国内市场对冲工具单一，可量化的标的过少；受到交易规章的限制，量化投资不能充分发挥作用，很难引起人们重视。随着国内金融衍生产品市场的不断进展，定性分析越来越不能满足投资需求，与此同时资本市场制度不断完善，A大，根本面争论本钱提高，使量化投资的消灭成为必定。2023年4月股指期货的出台，标志着量化投资在国内市场的进展进入一个全的阶段。首先，各大机构都在乐观组建量化投资的团队、争论量化投资的策略，很多量化基金产品层出不穷，尤其是在传统投资基金业绩不佳的状况下，很多利用量化投资策略的基金产品获得了相当不错的收益率。其次，随着融资融券、股指期货、转融通等业务相继推出，券商资管量化投资格外炽热。国信、华泰、长江、国泰君安等各大券商都在发力气化投资产品研38同时已有国泰安金融学院，北京大学汇丰商学院，上海交通大学安泰治理学院投入数百万开设了专业的量化投资金融试验室，并开办了量化投资高级研修班，为国内量化投资的市场进展供给了良好的学术和实战环境。202350ETF2941650500两只股指期货品种的上市给量化投资带来更多的策略的运用，金融衍生品的不断丰富和进展，为量化投资供给更多的丰富对冲手段，也供给了更多的套利时机。我国第一只量化基金成立已有12年历史，此后几年量化基金进展较为缓慢，至2023年末市场上仅有15只量化基金，而近两年量化基金进展较快，截至2023年市场共有123只量化基金相继设立〔不含指数型、增加指数型和QDII基金。从规模来看，在2023年量化基金的规模翻了一番，2023年规模增速稍有下滑，截20231000总的来说，量化投资在国内进展一个短暂的适应性过渡后，已经开头步入高速进展的初级阶段了。3.量化投资市场分析3.市场现状目前从事量化投资主要有两种商业模式，一种是供给量化商业平台效劳，可全方位为投资机构供给最专业的技术和产品支撑，当前市场上知名的量化平台供给商主要有文华财经、金之塔、交易开拓者〔TB、国泰安、龙软DTS、天软等，它们大多具有金融IT背景，尤其以期货行情、交易软件开发商居多。另一种就是建自有平台，搭建一套掩盖策略争论、回测、模拟交易全流程的量化平台，主要以优矿〔通联、聚宽JoinQuant、京东量化、米筐、诸葛量化、果仁和盈时为代表。平台名称 产品上产品效劳线时间

客户群体 量化标盈利模式的国泰安 2023 供给涵盖股票、期专业机构客股票期机构合作货、债券市场的数户模拟、正式交易等全套解决方案。

货、债券分佣，出费龙软DTS 早2023

于同上

同上同上出售系统护费。天软科技 早2023

于同上 同上 同上 同上文华财经 主要供给数据、平台个人投资股票期平台使用效劳，依据客户的特者、中小投货 点需求编写策略。 资机构金之塔 同上

同上 股票期同上货交易开拓者早 于同上 同上 股票基交易佣金〔TB〕

2023

诸葛量化

2023

选取参数，自动生成有经验的股票策略 quant

会员费用优矿〔通联〕供给编码环境，编译暂未猎取代码生成策略quant聚宽选取参数，自动生成程根底会员费〔JoinQuant〕策略；供给编码环quant用、策略境，编译代码生成策交易费用略果仁、选取参数，自动生成一般投资者会员费用策略金京东量化2023选取参数，自动生成同上暂未猎取策略；供给编码环境，编译代码生成策略米筐供给编码环境，编译暂未猎取代码生成策略quant盈时选取参数，自动生成期货投资者期货效劳费策略产品分析随着金融科技〔Fintech〕时代的到来，中国金融业正经受着一场的变革，并且这场变革不断升级。中国的金融科技行业由原来留意流量和模式的时代，升运用现代统计学和数学的方法，从大量的历史数据中查找并搭建获得超额收益的投资策略，效劳于个人投资者和机构，也成为了金融科技时代的领军者。目前量化投资平台的业务模式主要有两种，一种是给用户供给编码的环境，让用户通过代码编译生成策略，其用户群体均拥有良好的编程根底，具备肯定的Python、Java、MATLABR。以聚宽为例进展说明，其交互界面如以下图所示：左侧为代码编译区域，用户在此处将股票指标用代码表示出来，确立规律关系，编译完成后进展编译运行，如以下图所示：在右侧上方显示编译运行结果，包括策略收益走势图、最大回撤和相关收益指数，下方显示日志和报错信息，用来检验策略的正确性。点击运行回测，如下图所示：显示该策略运行的具体状况，包括收益值、持仓明细和交易记录等信息，这样就成功的创立了一个策略，策略可以导入实盘进展模拟交易。其它类似的代码编译平台，如米筐、优矿等，业务模式和聚宽根本全都。另外一种就是无编码模式，平台供给量化多因子让用户进展选择，这些量化因子包括但不限于行情指标、技术指标、财务指标和财报数据，用户通过选择搭配各指标数据，进而生成策略模型，其用户群体以个人投资者为主。以果仁为例进展说明，其大体业务流程如以下图所示：其首页交互界面如以下图所示：第一步：选择创立策略模型，包括股票策略、基金策略和策略组合。股票策略和基金策略是指生成一个标的为股票或者基金的量化策略；策略组合是指添加多个策略，通过回测分析，计算策略之间的收益相关度，寻求到达最优收益的策略组合；交互如以下图，其次步：择股设置〔默认创立股票策略量进展设置。分类变量设置包括对指数成分、板块、行业、所处交易所等信息进展选择，交互如以下图，数字变量设置包括对行情、技术指标、财务指标、财报条目、公司大事、情绪和大盘指标的设置。行情指标有股票价格、成交额、成交量等，交互如以下图，技术指标有乖离率、波动率、MA、KDJ、RSI等，交互如以下图，财务指标有估值、清偿力量、盈利力量、营运效率和成长力量等，交互如下图，财报条目有营业收入、营业支出、收益利润、负债和权益等，交互如以下图，公司大事有高管增持、未解禁股本、业绩预报和重大事项违规惩罚等，交互如以下图，心情有分析师心情指数、重仓基金数和重仓基金持有比例，交互如以下图，大盘指标有指数指标和交易日历指标，交互如以下图，对所选指标进展参数设置，设置比较符、区间和排名，也可以对指标进展删除和勾选操作，交互如以下图，点击选择选股指标，生成排名条件，策略模型依据排名条件购置股票，假设无排名，则优先买入成交额大的股票，交互如以下图，第三步，交易模型设置，是对策略买卖股票的时机进展设置，分为定期轮动和条件触发。定期轮动模型可以设置调仓周期、调仓时点、空闲资金配置、最大持仓股票数、备选买入股票数和个股最大买入仓位等信息，设置完成后，在每一个调仓日，果仁策略卖出仓内的全部股票，并依据调仓日前一交易日的数据，选出股票等权重买入。假设选出的股票已经在仓内，这支股票的仓位也会被重调则仓位保持不变。交互如以下图，个股仓位范围、最小建仓仓位和备选股票数等信息。同时可以对股买入附加限制条件，包括排名名次、仓内同行业股票数和调仓日交易非跌停，也可以自定义条件。设置完成后，在每一个调仓日，卖出满足卖出条件的股票，把余下的资金等权重买入符合买入条件的股票。必需满足全部条件，才会自动买入该股票。交互如以下图，卖出条件设置包括排名名次、持有天数、止损止盈，也可以自定义条件，设置完成后，当有股票收益排名靠后，或者超过持有天数，到达止损止盈，只要满足一个触发条件会被卖出。交互如以下图，不卖条件设置包括持有天数、调仓日交易时涨停和调仓前一日收盘涨停，也可以自定义条件，设置完成后，仓内股票只要满足一个不卖条件就会连续持有，不管是否满足卖出条件，不卖条件优先级高于卖出条件。交互如以下图，第四步，大盘择时，用户使用大盘择时能够有效减小由整体市场波动带来的风险，减小策略收益的最大回撤率，为可选项，默认为不择时。使用择时模板，打算策略总体持股仓位，包括指标选择和择时条件设置。交互如以下图，择时条件编辑如以下图所示，自定义择时公式，如以下图，第五步，股指对冲，使用股指对冲可以分析回测策略对冲股指期货以后的收益状况。为可选项，默认为不对冲。选择使用对冲，则包括对对冲基金、对冲比例、对冲比例校准周期、保证金比例和月贴水率进展设置。交互如以下图，每日选股和实时选股，也可以对选出的股票进展排名分析。选择策略回测，对回测时间、收益基准和交易费用进展设置，点击开头回测，如以下图所示，回测显示信息包括收益曲线、相关收益值、持仓明细和交易记录等，用户可以通过比照基准收益来调整指标值，进展策略优化。选择每日选股，可以依据模型的选股设置，在历史上任何一天选股，如以下图所示，选择实时选股，依据以上模型的选股设置，使用实时行情选股。N的收益。排名分析展现全部股票按排名分段的收益状况，供给择股策略全局有效性分析。其它类似的量化因子选择平台，如盈时、诸葛量化等，业务模式和果仁根本全都。4.量化投资模块建立的必要性4.为专业投资者供给专业效劳目前市场上的投资者大致可以分成三个等级，分别是一般投资者、中级投资者和高级投资者。建行投资效劳体系中的智能投顾主要适用于一般投资者和局部中级投资者，资产比较浩大的客户通常会选择私人银行进展效劳，如下表所示：由表可知，当前的投资效劳体系并没有完全掩盖全部客户群，局部中级投资者和大局部的高级投资者并没有相匹配的效劳，而这局部客户却显得格外重要，因其具备投资理念和投资阅历，一旦供给完善的效劳体系，他们会进展持续而稳定的投资。量化投资模块能够供给良好的编码环境和全面的量化指标选择体系，投资者可以将成熟的投资理念在模块中表达出来，通过编程语言进展编译或者选择量化指标进展建模，形成一个策略模型，对该策略进展回测分析和优化，最终可以得到一个用于实盘操作的投资策略。由此可见，建立一个成熟的量化投资模块可以完善当前的效劳体系，掩盖全部客群，满足专业投资者的投资需求。受投资者追捧微量网2023年1月上线以来，截至目前实盘运行策略2323个，累计成交金19320231250202388000060化策略生成。种种迹象说明，量化投资被越来越多的投资者所青睐，这必将成为最流行的投资方式。众多机构参与，重视进展前景时间机构〔投资方〕第三方平台大事最近两年来，越来越多的机构正在加快进入量化投资市场的步伐，它们看中时间机构〔投资方〕第三方平台大事华睿资本、百度Ricequant米米筐获得华睿资本和百度筐 2500万元的A轮融资汇垠澳丰股权投量财宝资基金

1亿元A融资峰谷资本、启迪烯牛数据大数据量化投资效劳商烯之 星 、(RhinoData)牛数据(RhinoData)宣布获WeroadshowLimited(微路演)

800广发证券 聚宽 上线国内首家券商版量化交易平台中信证券 优矿 公布掩盖投资全流程的量化争论和交易平台第一创业证券 Ricequant米推出效劳于个人的量化终筐 端——RQLite以及效劳于专业机构的量化终端——RQPro兴业证券 Ricequant米专业的量化争论与交易平筐 台通过以上数据我们不难觉察：目前机构和第三方量化公司合作推出的量化平台上线数量增长加快，涉及投资品种增多，券商推出效劳客户的量化平台的速度也越来越快，但是还没有一家银行有传出类似的消息。5.量化投资模块建立的条件5.根本架构UIUI呈现层为前端展现页面，主要负责展现量化投资模块子菜单区域、量化标的区域、量化指标区域、策略模型关联区域和回测结果分析区域，以果仁为例进展说明，如以下图所示：业务处理层UI呈现层供给信息等功能。量化平台整体业务流程如以下图所示：数据支持层Spark等大数据技术通过大量计算为量化交易供给理论和数据支持，它包括指标计算效劳、信号计算效劳、实时交易数据供给和数据处理效劳。指标计算效劳是指对量化指标进展科学计算，它包括交易数据、宏观经济指信号计算效劳是指量化标的行情的波动导致量化指标到达量化策略的预期，从而触发量化策略运行的过程。实时交易数据供给是指对量化标的成交价、成交量和涨跌幅等动态数据的转发。数据处理效劳主要争论大量历史交易数据，以图表形式评估量化策略和投资组合。运行流程量化投资模块是一个相对独立的系统，对数据和回测系统的要求格外高，其运行流程可大致分为三大步骤：数据输入、模型开发、回测输出。数据输入于这些平台数据较为全面，可匹配多种软件接口，但目前都是付费使用，同时也有TB交易开拓者、推测者网等平台供给数据源。输入数据类型包括：实时动态数量化投资的根底就是数据，任何策略的设计、搭建都依托于对数据筛选、清洗和打磨。目前量化投资公司数据的来源多是选择wind、choice等平台，优势在于这些平台数据较为全面，可匹配多种软件接口，但目前都是付费使用，同时也有TB交易开拓者、推测者网等平台供给数据源。输入数据类型包括：实时动态数据〔行情、高频数据等、行为数据〔闻资讯、评级报告等、自定义数据〔宏观数据、行业数据、企业财报等〕以及投资阅历。 模型开发这一阶段主要是将投资规律通过计算机语言进展编写，形成可执行的程序。在实现的过程中，需要对预备好的数据进展大量的计算，而实现的方式一般是使这一阶段主要是将投资规律通过计算机语言进展编写，形成可执行的程序。在实现的过程中，需要对预备好的数据进展大量的计算，而实现的方式一般是使用第三方统计软件〔excel、R、SAS、MATLAB、SPSS等，再通过接口对接到量化平台上执行，或者直接选用量化平台自身的语言，如天软的TSL语言；大才智的DTS的LUA回测输出模型建立后，需要通过历史数据对已开发的模型进展检验，对回测报告中不模型建立后，需要通过历史数据对已开发的模型进展检验，对回测报告中不同的数值进展模型参数的反复调试。策略验证是策略实现较为关键的环节，是控制投资风险，提高策略盈利力量最重要的步骤。在对策略进展验证后，还需要在仿真环境下进展测试，这也是量化策略进入实际运营前的最终一环，观测触发条件后系统相关指标与运行等。件后系统相关指标与运行等。影响因素较多，投资者及机构从早期预备到策略搭建再到回测输出，需要投入较长的时间。量化标的选择目前量化投资标的已从传统的基金延长到债券、股票、期货、外汇等领域，这些投资标的因其相关数据指标可以被量化，所以能够很好的用计算机语言来表达或者直接拆分成假设干量化因子，便于让投资者理解。量化分析优先基金外汇贵金属账户商品级排序量化分析优先基金外汇贵金属账户商品级排序产品丰五种类型共14对应有103123富度2168种产品产品产品贵金属4品数据更净值按交易价格每30价格每20价格每6秒

1234频率日更秒刷一次刷一次刷一次金交易模式频率日更秒刷一次刷一次刷一次金交易模式T+1交易制度，只能买涨T+0交易制易T+0交易制易T+0交易制1账户商品贵金2人民币计价交易费千分之二以不同品种，不同品种，点差不超过，12用内点差不一样点差不一样美元计价点账户商品3差不超过影响价格的主要因素国家政策影响地缘政治和响地缘政治和响供需调整和国家政策影响1贵金属外汇2账户商品3技术分析成熟度无细化技术系不成熟面，分析体系成熟牢靠面，分析体系成熟牢靠技术指标全成熟牢靠1账户商品贵金2果更准确；影响价格的因素较多，行情波动频率就越高，利于做量化分析；投资产品技术指标全面，分析体系成熟，会有利于量化策略的充分实施。综上所述，将来在建行的量化投资模块中，对账户商品、贵金属和外汇的量化分析将处于主导地位，基金可