量化投資分析報(bào)告

1、1.概述背景量化投資在國(guó)外的實(shí)踐已經(jīng)有了 40多年的開(kāi)展,我國(guó)的量化投資起步較晚, 從2004年開(kāi)始出現(xiàn)量化投資的產(chǎn)品,由于缺乏有效的對(duì)沖手段,直到 2021年4 月滬深300股指期貨上市之后才能算是真正意義上開(kāi)始涉足量化投資.2021年的 中國(guó)股市跌宕起伏,杠桿配資引發(fā)了大幅上漲和斷崖式下跌, 股市出現(xiàn)罕見(jiàn)的千 股漲停、千股跌停、千股停牌的奇觀,眾多機(jī)構(gòu)投資者和散戶(hù)蒙受了巨大的損失.但其中少數(shù)量化投資基金在大幅波動(dòng)的市場(chǎng)中卻表現(xiàn)相對(duì)穩(wěn)定.量化投資基金和量化對(duì)沖策略的穩(wěn)健,很快引起了全市場(chǎng)的關(guān)注,也成為近期銀行、券商、信托 等機(jī)構(gòu)追捧的新的產(chǎn)品模式.在此背景下,結(jié)合建行現(xiàn)有的業(yè)務(wù)體系,本文將對(duì)

2、量化投資的市場(chǎng)和可行性進(jìn)行全面闡述,以分析其成為新業(yè)務(wù)模式的可能.量化投資解讀量化投資定義量化投資在學(xué)術(shù)界并沒(méi)有嚴(yán)格統(tǒng)一的定義,現(xiàn)有的定義對(duì)于量化投資的定義 的側(cè)重點(diǎn)各有不同.本文對(duì)于量化投資的定義為：量化投資是借助現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的方法,利用計(jì)算機(jī)技術(shù)從龐大的歷史數(shù) 據(jù)中海選出能帶來(lái)超額收益的多種“大概率事件以制定策略,用數(shù)量模型驗(yàn)證及固化這些規(guī)律和策略,然后嚴(yán)格執(zhí)行已固化的量化策略來(lái)指導(dǎo)投資,以求獲取可持續(xù)的、穩(wěn)定且高于市場(chǎng)平均的超額回報(bào).量化投資的特點(diǎn)客觀執(zhí)行,防止情緒因素傳統(tǒng)投資的分析決策,大多數(shù)方面都由人工完成,而人并非能做到完全理性, 在進(jìn)行投資決策時(shí),很難不受市場(chǎng)情緒的影響.量化

3、投資運(yùn)用模型對(duì)歷史和當(dāng)時(shí) 市場(chǎng)上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析檢測(cè),模型一經(jīng)檢驗(yàn)合格投入正式運(yùn)行后, 投資決策將交 由計(jì)算機(jī)處理,一般情況下拒絕人為的干預(yù),這樣在進(jìn)行投資決策時(shí)受人的情緒 化的影響將很小,投資過(guò)程可以做到理性客觀.支持大數(shù)據(jù)處理,提升決策效率我國(guó)股票市場(chǎng)上有近3000只股票,與上市公司相關(guān)的各種信息紛繁復(fù)雜, 包括政策、國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、公司公告、研究報(bào)告等,投資者靠自己手工的篩選 根本就是力不從心.量化投資的出現(xiàn)為這個(gè)問(wèn)題的解決帶來(lái)了希望.量化投資運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)快速處理大量數(shù)據(jù), 對(duì)其進(jìn)行區(qū)分、分析、找出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)并 做出投資決策,大大減少了人工工作量,提升了投資決策效率.統(tǒng)計(jì)模型支撐,策

4、略選股擇時(shí)精準(zhǔn)傳統(tǒng)的投資方法中認(rèn)為投資是一門(mén)藝術(shù),投資決策需要的是投資者的經(jīng)驗(yàn)和 技術(shù),投資者的主觀評(píng)價(jià)起到?jīng)Q定作用. 而量化投資有所不同,尤其是在套利策 略中,它能做到精準(zhǔn)投資.例如在股指期貨套利的過(guò)程中,現(xiàn)貨與股指期貨如果存在較大的差異時(shí)就能進(jìn)行套利,量化投資策略和交易技術(shù)會(huì)抓住精確的捕捉機(jī) 會(huì),進(jìn)行套利交易來(lái)獲利.另外,在限制頭寸規(guī)模方面,傳統(tǒng)的投資方法只能憑 感覺(jué),并沒(méi)有具體的測(cè)算和界定,而量化投資必須要設(shè)定嚴(yán)格精確的標(biāo)準(zhǔn).程序化交易,縮短決策與交易時(shí)滯量化投資往往利用高速計(jì)算機(jī)進(jìn)行程序化交易,與人腦相比它能夠迅速發(fā)現(xiàn) 市場(chǎng)存在的信息并進(jìn)行相應(yīng)的處理, 具有反響快速、把握市場(chǎng)稍縱即逝的

5、時(shí)機(jī)的 特點(diǎn).量化投資在速度上最出色的運(yùn)用就是高頻交易,與低頻交易相對(duì),高頻交 易是通過(guò)高速計(jì)算機(jī),在極短的時(shí)間內(nèi)對(duì)市場(chǎng)的變化做出迅速的反響并完成交易.能夠有效地限制風(fēng)險(xiǎn)與傳統(tǒng)投資方式不同的是,量化投資在獲得較高超額收益的同時(shí)能夠更好地 限制風(fēng)險(xiǎn),業(yè)績(jī)也更為穩(wěn)定.相關(guān)研究顯示,1996年至2005年期間,量化投資基金與以所有傳統(tǒng)主動(dòng)型投資基金和偏重于風(fēng)險(xiǎn)限制的傳統(tǒng)主動(dòng)型投資基金的 信息比率比照情況中,量化投資基金的信息比率都是最高, 說(shuō)明量化投資相對(duì)于 傳統(tǒng)投資,能夠在獲得更高的超額收益的同時(shí),有效地限制風(fēng)險(xiǎn).量化投資的應(yīng)用量化投資幾乎覆蓋了投資的全過(guò)程, 包括量化選股、量化擇時(shí)、股指期貨套

6、利、統(tǒng)計(jì)套利、算法交易和資產(chǎn)配置等.量化選股量化選股就是采用數(shù)量的方法判斷某個(gè)公司是否值得買(mǎi)入的行為.根據(jù)某個(gè)方法,如果該公司滿(mǎn)足了該方法的條件,那么放入股票池,如果不滿(mǎn)足,那么從股票 池中剔除.量化選股的方法有很多種,總的來(lái)說(shuō),可以分為公司估值法、趨勢(shì)法 和資金法三大類(lèi).量化擇時(shí)股市的可預(yù)測(cè)性問(wèn)題與有效市場(chǎng)假說(shuō)密切相關(guān). 眾多的研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)股市的 指數(shù)收益中,存在經(jīng)典線(xiàn)性相關(guān)之外的非線(xiàn)性相關(guān),從而拒絕了隨機(jī)游走的假設(shè), 指出股價(jià)的波動(dòng)不是完全隨機(jī)的,它貌似隨機(jī)、雜亂,但在其復(fù)雜外表的背后, 卻隱藏著確定性的機(jī)制,因此存在可預(yù)測(cè)成分.股指期貨套利股指期貨套利是指利用股指期貨市場(chǎng)存在的不合理價(jià)格

7、,同時(shí)參與股指期貨 與股票現(xiàn)貨市場(chǎng)交易,或者同時(shí)進(jìn)行不同期限,不同(但相近)類(lèi)別股票指數(shù)合 約交易,以賺取差價(jià)的行為,股指期貨套利主要分為期現(xiàn)套利和跨期套利兩種.商品期貨套利：商品期貨套利盈利的邏輯原理是基于以下幾個(gè)方面：(1)相關(guān)商品在不同地點(diǎn)、不同時(shí)間對(duì)應(yīng)都有一個(gè)合理的價(jià)格差價(jià)；(2)由于價(jià)格的波動(dòng)性,價(jià)格差價(jià)經(jīng)常出現(xiàn)不合理；(3)不合理必然要回到合理；(4)不合理回到合理的這局部?jī)r(jià)格區(qū)間就是盈利區(qū)間.統(tǒng)計(jì)套利統(tǒng)計(jì)套利是利用證券價(jià)格的歷史統(tǒng)計(jì)規(guī)律進(jìn)行套利,是一種風(fēng)險(xiǎn)套利,其風(fēng)險(xiǎn)在于這種歷史統(tǒng)計(jì)規(guī)律在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)是否繼續(xù)存在.統(tǒng)計(jì)套利在方法上可以分為兩類(lèi),一類(lèi)是利用股票的收益率序列建模,目

8、標(biāo)是在組合的B值等于零的 前提下實(shí)現(xiàn)alpha收益,我們稱(chēng)之為B中性策略；另一類(lèi)是利用股票的價(jià)格序列 的協(xié)整關(guān)系建模,我們稱(chēng)之為協(xié)整策略.算法交易指通過(guò)使用計(jì)算機(jī)程序來(lái)發(fā)出交易指令. 在交易中,程序可以決定的范圍包 括交易時(shí)間的選擇、交易的價(jià)格、甚至可以包括最后需要成交的證券數(shù)量. 根據(jù) 各個(gè)算法交易中算法的主動(dòng)程度不同,可以把不同算法交易分為被動(dòng)型算法交易、 主動(dòng)型算法交易、綜合型算法交易三大類(lèi).資產(chǎn)配置指資產(chǎn)類(lèi)別選擇,投資組合中各類(lèi)資產(chǎn)的適當(dāng)配置以及對(duì)這些混合資產(chǎn)進(jìn)行 實(shí)時(shí)治理.量化投資治理將傳統(tǒng)投資組合理論與量化分析技術(shù)的結(jié)合,極大地豐富了資產(chǎn)配置的內(nèi)涵,形成了現(xiàn)代資產(chǎn)配置理論的根本框架

9、.量化投資與傳統(tǒng)投資的區(qū)別傳統(tǒng)的投資方法主要有根本面分析法和技術(shù)分析法這兩種,注重人為的分析 和投資者的感覺(jué),而量化投資主要依靠數(shù)學(xué)模型來(lái)尋找投資標(biāo)的和投資策略.量化投資是由計(jì)算機(jī)自動(dòng)產(chǎn)生交易策略的一種投資方法,通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)交易理念,它具有完整的評(píng)價(jià)體系.模型建立后,通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回測(cè)檢驗(yàn),確定模型在各個(gè)行情階段均能有效運(yùn)行,實(shí)現(xiàn)盈利.因此量化投資較傳統(tǒng)投資更準(zhǔn)確、更高效、更理性.量化投資與傳統(tǒng)投資比照方下列圖:量化投資傳統(tǒng)投資代表人物詹姆斯西蒙斯沃倫巴菲特分析方法依據(jù)科學(xué)模型依據(jù)人的經(jīng)驗(yàn)與判斷信息來(lái)源海量數(shù)據(jù)以及多層次多方面的因素Ah里分析根本間及宏觀經(jīng)濟(jì)定性分析投資風(fēng)格投資周

10、期偏向短期投資周期偏向長(zhǎng)期投資標(biāo)的分散化投資于某一只或少量股票風(fēng)險(xiǎn)處理在風(fēng)險(xiǎn)最小化前實(shí)現(xiàn)收益最大化風(fēng)險(xiǎn)考慮不周全2,行業(yè)開(kāi)展?fàn)顩r國(guó)外篇國(guó)外量化投資的興起和開(kāi)展主要可以分為三個(gè)階段:第一階段 197119771971年,世界上第一只被動(dòng)量化基金由巴克萊國(guó)際投資治理公司發(fā)行,1977年世界上第一只主動(dòng)量化基金業(yè)是由巴克萊國(guó)際投資治理公司發(fā)行,發(fā)行規(guī)模達(dá)到70億美元,算是美國(guó)量化投資的開(kāi)端.第二階段 19771995從1977年到1995年,量化投資在海外經(jīng)歷一個(gè)緩慢的開(kāi)展,這其中受到諸多因素的影響,隨著信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)方面取得巨大進(jìn)步,量化投資才迎來(lái)了其高速開(kāi)展的時(shí)代.第三階段 1995-一至

11、今從1995到現(xiàn)在,量化投資技術(shù)逐漸趨于成熟,同時(shí)被大家所接受.在全部的投資中,量化投資大約占比30%,指數(shù)類(lèi)投資全部采用定量技術(shù),主動(dòng)投資中, 約有20%30%采用定量技術(shù).數(shù)據(jù)顯示2021年,量化科技在國(guó)外的理財(cái)產(chǎn)品治理規(guī)模已到達(dá)了3.2萬(wàn)億美元,而通過(guò)計(jì)算機(jī)和數(shù)字模型進(jìn)行下單和下達(dá)指令的比例到達(dá)了驚人56%.量化投資根本實(shí)現(xiàn)了從最初的技術(shù)分析手段,逐漸開(kāi)展演變?yōu)槿缃裼薪鹑诶碚撝蔚?金融設(shè)計(jì)工具,以計(jì)算機(jī)程序算法主導(dǎo)的高頻交易.國(guó)外量化投資的代表企業(yè)及人物：量化投資的鼻祖一一巴克萊國(guó)際投資治理公司BGI.1971年,巴克萊國(guó)際投資治理公司發(fā)行了世界上第一只被動(dòng)量化基金,1977年,巴克萊

12、國(guó)際投資治理公司發(fā)行了世界上第一只主動(dòng)量化基金,發(fā)行規(guī)模 30億美元.巴克萊國(guó)際 投資治理公司的投資治理規(guī)模從 1977年的30億美元逐漸開(kāi)展到2021年上半年 的2萬(wàn)5千億美元,高居全球資產(chǎn)治理規(guī)模的榜首.指數(shù)化投資的倡導(dǎo)者和實(shí)踐者一一先鋒集團(tuán).先鋒集團(tuán)于1974年由約翰鮑格爾John Bogle立是世界上第二大基金治理公司. 同時(shí),先鋒集團(tuán)是世 界上最大的不收費(fèi)基金家族,現(xiàn)在在全世界治理著3700多億美元的資產(chǎn).“贏在投研一一富達(dá)投資集團(tuán).富達(dá)投資集團(tuán)是全球最大的基金治理公司之一,擁有者許多世界級(jí)的明星基金經(jīng)理,分支機(jī)構(gòu)遍布全球23個(gè)國(guó)家和地區(qū), 全球雇員4萬(wàn)人.“最賺錢(qián)的基金經(jīng)理一一詹姆

13、斯西蒙斯,文藝復(fù)興科技公司創(chuàng)始人采用 數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行投資決策,他所治理的大獎(jiǎng)?wù)禄饛?989年到2006年平均年收益率高達(dá)38.5%,凈回報(bào)率超過(guò)股神巴菲特.“定量分析之王 一一大衛(wèi)肖,1988年以2800萬(wàn)美元在紐約創(chuàng)立德劭集 團(tuán),20年中,集團(tuán)所治理的基金資產(chǎn)規(guī)模敏捷膨脹,年均回報(bào)率高達(dá)20%,其最巔峰時(shí)期的生意量可以占到整個(gè)紐約證券生意的 5%.國(guó)內(nèi)篇量化投資在國(guó)外已經(jīng)有30多年的歷史,但直到21世紀(jì)初,我國(guó)普通投資者 仍對(duì)量化投資幾乎一無(wú)所知.量化投資起步較晚的主要原由于：A股市場(chǎng)的開(kāi)展 歷史較短,投資者隊(duì)伍參差不齊,投資理念還不夠成熟；我國(guó)證券市場(chǎng)效率低下, 量化投資效果不

14、明顯；國(guó)內(nèi)市場(chǎng)對(duì)沖工具單一,可量化的標(biāo)的過(guò)少；受到交易規(guī) 那么的限制,量化投資不能充分發(fā)揮作用,很難引起人們重視.隨著國(guó)內(nèi)金融衍生產(chǎn)品市場(chǎng)的不斷開(kāi)展,定性分析越來(lái)越不能滿(mǎn)足投資需求, 與此同時(shí)資本市場(chǎng)制度不斷完善,A股市場(chǎng)的股票數(shù)量不斷增加,基金規(guī)模不斷 擴(kuò)大,根本面研究本錢(qián)提升,使量化投資的出現(xiàn)成為必然.2021年4月股指期貨的出臺(tái),標(biāo)志著量化投資在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的開(kāi)展進(jìn)入一個(gè)全 新的階段.首先,各大機(jī)構(gòu)都在積極組建量化投資的團(tuán)隊(duì)、 研究量化投資的策略,很多 量化基金產(chǎn)品層出不窮,尤其是在傳統(tǒng)投資基金業(yè)績(jī)不佳的情況下, 很多利用量化投資策略的基金產(chǎn)品獲得了相當(dāng)不錯(cuò)的收益率其次,隨著融資融券、股指期

15、貨、轉(zhuǎn)融通等業(yè)務(wù)相繼推出,券商資管量化投 資十分熾熱.國(guó)信、華泰、長(zhǎng)江、國(guó)泰君安等各大券商都在發(fā)力量化投資產(chǎn)品研 究,在我國(guó)百余家券商中,已有 38家券商資管發(fā)行量化產(chǎn)品.同時(shí)已有國(guó)泰安金融學(xué)院,北京大學(xué)匯豐商學(xué)院,上海交通大學(xué)安泰治理學(xué) 院投入數(shù)百萬(wàn)開(kāi)設(shè)了專(zhuān)業(yè)的量化投資金融實(shí)驗(yàn)室, 并開(kāi)辦了量化投資高級(jí)研修班, 為國(guó)內(nèi)量化投資的市場(chǎng)開(kāi)展提供了良好的學(xué)術(shù)和實(shí)戰(zhàn)環(huán)境.2021年,上證50ETF期權(quán)于2月9日正式推出,這對(duì)于對(duì)我國(guó)的量化投資 有著極大的促進(jìn)作用.4月16日,上證50與中證500兩只股指期貨新品種的上 市給量化投資帶來(lái)更多的策略的運(yùn)用, 金融衍生品的不斷豐富和開(kāi)展,為量化投 資提供更

16、多的豐富對(duì)沖手段,也提供了更多的套利時(shí)機(jī).我國(guó)第一只量化基金成立已有12年歷史,此后幾年量化基金開(kāi)展較為緩慢, 至2021年末市場(chǎng)上僅有15只量化基金,而近兩年量化基金開(kāi)展較快,截至2021 年市場(chǎng)共有123只量化基金相繼設(shè)立不含指數(shù)型、增強(qiáng)指數(shù)型和QDII基金. 從規(guī)模來(lái)看,在2021年量化基金的規(guī)模翻了 一番,2021年規(guī)模增速稍有下滑, 截至2021年年底量化基金總規(guī)模超1000億元,行業(yè)仍處于快速擴(kuò)張期.總的來(lái)說(shuō),量化投資在國(guó)內(nèi)進(jìn)行一個(gè)短暫的適應(yīng)性過(guò)渡后,已經(jīng)開(kāi)始步入高速開(kāi)展的初級(jí)階段了.3.量化投資市場(chǎng)分析市場(chǎng)現(xiàn)狀目前從事量化投資主要有兩種商業(yè)模式, 一種是提供量化商業(yè)平臺(tái)效勞,可

17、全方位為投資機(jī)構(gòu)提供最專(zhuān)業(yè)的技術(shù)和產(chǎn)品支撐,當(dāng)前市場(chǎng)上知名的量化平臺(tái)提供商主要有文華財(cái)經(jīng)、金之塔、交易開(kāi)拓者TB、國(guó)泰安、龍軟DTS、天軟等, 它們大多具有金融IT背景,尤其以期貨行情、交易軟件開(kāi)發(fā)商居多.另一種就 是建自有平臺(tái),搭建一套覆蓋策略研究、回測(cè)、模擬交易全流程的量化平臺(tái),主 要以?xún)?yōu)礦通聯(lián)、聚寬JoinQuan.、京東量化、米筐、諸葛量化、果仁和盈時(shí) 為代表.平臺(tái)名稱(chēng)產(chǎn)品上線(xiàn)時(shí)間產(chǎn)品效勞客戶(hù)群體量化標(biāo)的盈利模式國(guó)泰安2021提供涵蓋股票、期貨、債券市場(chǎng)的數(shù)據(jù)、策略研究、回測(cè)、模擬、正式交易等全套解決方 案.專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)客戶(hù)股票、期彷、仙芬機(jī)構(gòu)合作 分傭,出售 系統(tǒng)及系 統(tǒng)維護(hù)費(fèi)龍軟DTS

18、早于2021同上同上同上出售系統(tǒng)及系統(tǒng)維護(hù)費(fèi).天軟科技早于2021同上同上同上同上文華財(cái)經(jīng)2021.2主要提供數(shù)據(jù)、平臺(tái)服 務(wù),根據(jù)客戶(hù)的特點(diǎn)需 求編寫(xiě)策略.個(gè)人投資者、中小投資機(jī)構(gòu)股票、期貨平臺(tái)使用年費(fèi)金之塔2021.11同上同上股票、期貨同上交易開(kāi)拓者(TB)早于2021同上同上股票、基金、期貨交易傭金諸葛量化2021選取參數(shù),自動(dòng)生成策略有經(jīng)驗(yàn)的quant股票會(huì)員費(fèi)用優(yōu)礦(通聯(lián))2021.6提供編碼環(huán)境,編譯代碼生成策略剛?cè)腴T(mén)的quant, 有編程根底股票、基金、期貨暫未獲取聚寬(JoinQuant2021.8選取參數(shù),自動(dòng)生成策 略；提供編碼環(huán)境,編 譯代碼生成策略有經(jīng)驗(yàn)的quant股

19、票、基金、期貨會(huì)員費(fèi)用、策略交易費(fèi)用果仁、2021.8選取參數(shù),自動(dòng)生成策略一般投資者股票、基金會(huì)員費(fèi)用京東量化2021選取參數(shù),自動(dòng)生成策 略；提供編碼環(huán)境,編 譯代碼生成策略同上股票、基金、期貨暫未獲取米筐2021.12提供編碼環(huán)境,編譯代碼生成策略有經(jīng)驗(yàn)的quant股票、基金、期貨暫未獲取盈時(shí)2021.6選取參數(shù),自動(dòng)生成策略期貨投資者期貨效勞費(fèi)產(chǎn)品分析隨著金融科技Fintech時(shí)代的到來(lái),中國(guó)金融業(yè)正經(jīng)歷著一場(chǎng)新的變革, 并且這場(chǎng)變革不斷升級(jí).中國(guó)的金融科技行業(yè)由原來(lái)注重流量和模式的1.0時(shí)代,升級(jí)為以人工智能技術(shù)為主導(dǎo),數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)力的2.0時(shí)代.量化投資借力人工智能技術(shù),運(yùn)用現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)

20、學(xué)和數(shù)學(xué)的方法,從大量的歷史數(shù)據(jù)中尋找并搭建獲得超 額收益的投資策略,效勞于個(gè)人投資者和機(jī)構(gòu),也成為了金融科技新時(shí)代的領(lǐng)軍 者.目前量化投資平臺(tái)的業(yè)務(wù)模式主要有兩種,一種是給用戶(hù)提供編碼的環(huán)境, 讓用戶(hù)通過(guò)代碼編譯生成策略,其用戶(hù)群體均擁有良好的編程根底, 具備一定的 專(zhuān)業(yè)技能,當(dāng)前主流編程語(yǔ)言包括 Python、Java MATLAB和R.以聚寬為例進(jìn)行說(shuō)明,其交互界面如下列圖所示:左側(cè)為代碼編譯區(qū)域,用戶(hù)在此處將股票指標(biāo)用代碼表示出來(lái), 確立邏輯關(guān)系,編譯完成后進(jìn)行編譯運(yùn)行,如下列圖所示:prgi在右側(cè)上方顯示編譯運(yùn)行結(jié)果,包括策略收益走勢(shì)圖、最大回撤和相關(guān)收益指數(shù),下方顯示日志和報(bào)錯(cuò)信息

21、,用來(lái)檢驗(yàn)策略的正確性.點(diǎn)擊運(yùn)行回測(cè),如下圖所示:顯示該策略運(yùn)行的詳細(xì)情況,包括收益值、持倉(cāng)明細(xì)和交易記錄等信息,這樣就成功的創(chuàng)立了一個(gè)策略,策略可以導(dǎo)入實(shí)盤(pán)進(jìn)行模擬交易.其它類(lèi)似的代碼 編譯平臺(tái),如米筐、優(yōu)礦等,業(yè)務(wù)模式和聚寬根本一致.另外一種就是無(wú)編碼模式,平臺(tái)提供量化多因子讓用戶(hù)進(jìn)行選擇, 這些量化因子包括但不限于行情指標(biāo)、技術(shù)指標(biāo)、財(cái)務(wù)指標(biāo)和財(cái)報(bào)數(shù)據(jù),用戶(hù)通過(guò)選擇搭 配各指標(biāo)數(shù)據(jù),進(jìn)而生成策略模型,其用戶(hù)群體以個(gè)人投資者為主.以果仁為例進(jìn)行說(shuō)明,其大體業(yè)務(wù)流程如下列圖所示：I股一一創(chuàng)立舞略 基金鋁略一q策略相合一土廠(chǎng)I分美變星設(shè)置I擇股設(shè)置 1-p,數(shù)字變呈現(xiàn)置a定期輪動(dòng)交易橫型(p.

22、,使用擇時(shí)模板+ 鈉*- aax "L創(chuàng)立略,股指對(duì)沖 策略回測(cè) T每日選股：策略研究 一實(shí)時(shí)選股排名分析其首頁(yè)交互界面如下列圖所示: p第一步：選擇創(chuàng)立策略模型,包括股票策略、基金策略和策略組合.股票策略和基金策略是指生成一個(gè)標(biāo)的為股票或者基金的量化策略；策略組合是指添 加多個(gè)策略,通過(guò)回測(cè)分析,計(jì)算策略之間的收益相關(guān)度,尋求到達(dá)最優(yōu)收益的 策略組合；交互如下列圖,第二步：擇股設(shè)置默認(rèn)創(chuàng)立股票策略,是對(duì)量化標(biāo)的的分類(lèi)變量和數(shù)字變量進(jìn)行設(shè)置.分類(lèi)變量設(shè)置包括對(duì)指數(shù)成分、板塊、行業(yè)、所處交易所等信息 進(jìn)行選擇,交互如下列圖,raw舲敞TQ海律股SM!9：全礎(chǔ)草 1 +O分上成分全部標(biāo)繪

23、全茅行業(yè)：全部w STS奈：包孕丁友星M .豐ID BI 50 Doyjnn.培域無(wú)坡：全部v|企業(yè)性劭.至郃V時(shí)6M :|全穿V方陸際 *K*30U; r+siT CAA行傳 中QWU 4Iiooo中建廠(chǎng)如底為6條目公司弄&侍W大盤(pán)指標(biāo) 巨寶立君知2缶： 文房所：MIWWJ：|±SW+O全部區(qū)曉：全部V 地或吸塊&K財(cái)爭(zhēng)也貢T3出±55鋌三長(zhǎng)帆爸中小鞭行業(yè)： 全需v s*H法：包含sr企業(yè)回：全部V 芍安野療：國(guó)v收起A酬=5:全癡至+ Q由的：|*Sv tfi#： 全至vj皿.v e 無(wú)STKE 包含 3T,交易.：|全江蚣S融矣.全部士也交道百i3*至

24、驀v達(dá)航房除Iv Eh號(hào) ms?行俗 當(dāng)中的7號(hào)新iiTEl公巨至乂«公用亨業(yè)'義 kttx 型小 YMX.K5/-Cv dti9v hfcifi, 口V溢價(jià)唱打基怩張跣K記Py3P3親A,在?teltV分柘諾也苗號(hào)上市程高回汨3 CBS'工,里43 SK-!t4修匕為場(chǎng)笆3ST送轉(zhuǎn)：全部殷票O(jiān)WMK&：±»v fcSU：±»行業(yè)： ±»v S儂第；包含ST 碇SBWr:至浮V施減修澳±ff企業(yè)也餐全部v 或方敢與全mv全送ewhwMM網(wǎng)加 5W就空技術(shù)痂 射舒麗 1王脛歸詁 大直訪(fǎng) 宜京義

25、舊=價(jià)噌v跖7聯(lián) e法v后忸上3v后向電燈全/v區(qū)W2 "v Hn/蚪標(biāo)記粉HE值 FUV的云刖野WFtV汾行V后價(jià)有驚上丁尹激廣西工沖 W+ 0酉嵌過(guò)游:祁V 代中：鈿c行篁：v sriiuB- tiaaT hick娛股：圖II電程V 塔班雌.至生v住1?性泰宅MV 的,書(shū)：全式討至黃JjJ Trra?tr|k-始月囹定行消技/田：e李目公可事件恒諾,民立改船藝的16V nnr- -t- -?*-*7史主溫'中外合受v1*的時(shí)息也"察百第羊里E胃事E.-CL 3K、. .T.IZU". JC Mn數(shù)字變量設(shè)置包括對(duì)行情、技術(shù)指標(biāo)、財(cái)務(wù)指標(biāo)、財(cái)報(bào)條目、公司

26、事件、情緒和大盤(pán)指標(biāo)的設(shè)置.行情指標(biāo)有股票價(jià)格、成交額、成交量等,交互如下列圖,宙胖g片：*O32®Bi® -Y 檢室二至茅充度即.辛?xí)rw1£3蜥烷=中¥王雌忻行偌網(wǎng)十息工；.可出jr ；斯盾爭(zhēng)El至哥RSHBw-wY展tMHGv,般居忸有*C宸汁良手工V訐H產(chǎn)三,V舁事fFUVF= <"AVV狎三F花v成g:上市天目i定:m方工將手EE選堂飾口那么一iFl'技術(shù)指標(biāo)有乖離率、波動(dòng)率、MA、KDJ、RSI等,交互如下列圖,腔君燈：中儲(chǔ)仁藝力唐片,節(jié)一片工工手： 士工丈.金.：,m乂禾苗甲 v 第躥 *v-專(zhuān)7 EW&V I

27、MACDTfl<X v K&jv fSIv B6lCCC<Be'QJ#冰頭HE«臨三中比v Ee£v Ain財(cái)務(wù)指標(biāo)有估值、清償水平、盈利水平、營(yíng)運(yùn)效率和成長(zhǎng)水平等,交互如下 圖,V 徽牛*1行強(qiáng)Tf!* 亦；乏 包二并P4v«£ a蒞耳片:)655 Ifit* -生起*1企業(yè)性名-全挈V電了我F -一V通贊洞討喂M巖國(guó)"_|仃轉(zhuǎn)次g5目玄苴李修目寶豆mmV;研定力¥占“工力VVVV三V7 «&t+堂理觸條寸：廣目二財(cái)報(bào)條目有營(yíng)業(yè)收入、營(yíng)業(yè)支出、收益利潤(rùn)、負(fù)債和權(quán)益等,交互如下列圖,號(hào)臉五

28、.&SST,鉀vijft fft.feFb 4己什 ne*E心我rt他里大用瑪口坦宜士紅收入力士業(yè)支出V3C*一SS*國(guó)產(chǎn)¥©二西生市*v:M*aCl粒蘭手下*電至況*職,視-V碧空三金浦辛*蜀希詡kVV會(huì)*地候VGSV公司事件有高管增持、未解禁股本、業(yè)績(jī)預(yù)告和重大事項(xiàng)違規(guī)處分等,交互如下列圖,住眠仝曰janssft ：寶m配,+ 電1S數(shù)血恰.至百！&9. 至再擰虹： 至郢 y SPSS 公李T- e *中胃所 上司 v 拯虱,必吉哥 一iff- * 看中in町 uca, *燈掃事后皆 行十三u 口“ u學(xué)u 金工方啃 省t 立在v.i, u. i*卡中*

29、S些時(shí)豐V亞壬夜告Y注定呻聲7色大革臣亭規(guī)進(jìn).訴己情緒有分析師情緒指數(shù)、重倉(cāng)基金數(shù)和重倉(cāng)基金持有比例,交互如下列圖,賓口Xglttl帆聽(tīng)沖g* 鈉y/熱全和T 行業(yè)： 金都V37毋邛 ofiST5S*. ±s*maift.*s*| iMHML 知*n經(jīng)樽看.丫二地西碎i行恒 住卡* 時(shí)品* SfffiS /運(yùn)中牌 用工fi一 目.力行呻砰唱窈唱電尊要嘉年自尊魚(yú)料有此憚J大盤(pán)指標(biāo)有指數(shù)指標(biāo)和交易日歷指標(biāo),交互如下列圖,高號(hào)怪士再幽知奇!中在捍投些而：全亨廷m-+ &* wife- ±g 或-±» v ?rev：抵m到 '|«

30、63;*立局看, i;lE v 電城醫(yī)甘 比咻 v 士業(yè)色由v 胤顯時(shí)看 iff v母酣的 理*,.' r-h|vB 1+十MF 財(cái)工*； M抿工目: 誘啃 大盤(pán)君咤 也罡瑞V立沅三氏=牙 V對(duì)所選指標(biāo)進(jìn)行參數(shù)設(shè)置,設(shè)置比擬符、區(qū)間和排名,也可以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行刪除和勾選操作,交互如下列圖,W4i T點(diǎn)擊選擇選股指標(biāo),生成排名條件,策略模型根據(jù)排名條件購(gòu)置股票, 假設(shè)無(wú)排名,那么優(yōu)先買(mǎi)入成交額大的股票,交互如下列圖,第三步,交易模型設(shè)置,是對(duì)策略買(mǎi)賣(mài)股票的時(shí)機(jī)進(jìn)行設(shè)置,分為定期輪動(dòng)和條件觸發(fā).定期輪動(dòng)模型可以設(shè)置調(diào)倉(cāng)周期、調(diào)倉(cāng)時(shí)點(diǎn)、空閑資金配置、最大持倉(cāng)股票數(shù)、備選買(mǎi)入股票數(shù)和個(gè)股最大買(mǎi)入倉(cāng)

31、位等信息, 設(shè)置完成后,在每個(gè)調(diào)倉(cāng)日,果仁策略賣(mài)出倉(cāng)內(nèi)的所有股票,并依據(jù)調(diào)倉(cāng)日前一交易日的數(shù)據(jù), 選 出股票等權(quán)重買(mǎi)入.如果選出的股票已經(jīng)在倉(cāng)內(nèi),這支股票的倉(cāng)位也會(huì)被重新調(diào) 整成和其它股票一樣的倉(cāng)位,但如果這只股票由于停牌或漲停跌停無(wú)法調(diào)整倉(cāng)位, 那么倉(cāng)位保持不變.交互如下列圖,"I. =1條件觸發(fā)模型可以設(shè)置調(diào)倉(cāng)周期、調(diào)倉(cāng)時(shí)點(diǎn)、空閑資金配置、新股理想倉(cāng)位、 個(gè)股倉(cāng)位范圍、最小建倉(cāng)倉(cāng)位和備選股票數(shù)等信息. 同時(shí)可以對(duì)新股買(mǎi)入附加限 制條件,包括排名名次、倉(cāng)內(nèi)同行業(yè)股票數(shù)和調(diào)倉(cāng)日交易非跌停, 也可以自定義條件.設(shè)置完成后,在每一個(gè)調(diào)倉(cāng)日,賣(mài)出滿(mǎn)足賣(mài)出條件的股票,把余下的資金等權(quán)重買(mǎi)入符

32、合買(mǎi)入條件的新股票.必須滿(mǎn)足所有條件,才會(huì)自動(dòng)買(mǎi)入該股票.交互如下列圖,H曷碎t -胃暗木,van 4tts _賓哈昌J .萬(wàn)剪3. 冠剪 £工- 利除豌 Q- FEWiWSVg ia9:- 0、 USBMWi 互 &P百曲a工工游倬e正手# 千2#* i JJi J 正3# 于1»支 LhH ).i_ .與子 n五及任點(diǎn)脛 告7千千F運(yùn)工 D賣(mài)出條件設(shè)置包括排名名次、持有天數(shù)、止損止盈,也可以自定義條件,設(shè) 置完成后,當(dāng)有股票收益排名靠后,或者超過(guò)持有天數(shù),到達(dá)止損止盈,只要滿(mǎn) 足一個(gè)觸發(fā)條件會(huì)被賣(mài)出.交互如下列圖,斯H*amh-i -fMUtT#It 4* 事

33、一*»»T、不實(shí)條件設(shè)置包括持有天數(shù)、調(diào)倉(cāng)日交易時(shí)漲停和調(diào)倉(cāng)前一日收盤(pán)漲停,可以自定義條件,設(shè)置完成后,倉(cāng)內(nèi)股票只要滿(mǎn)足一個(gè)不實(shí)條件就會(huì)繼續(xù)持有,不管是否滿(mǎn)足賣(mài)出條件,不實(shí)條件優(yōu)先級(jí)高于賣(mài)出條件.交互如下列圖,第四步,大盤(pán)擇時(shí),用戶(hù)使用大盤(pán)擇時(shí)能夠有效減小由整體市場(chǎng)波動(dòng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn),減小策略收益的最大回撤率,為可選項(xiàng),默認(rèn)為不擇時(shí).使用擇時(shí)模板,決定策略總體持股倉(cāng)位,包括指標(biāo)選擇和擇時(shí)條件設(shè)置.交互如下列圖,擇時(shí)條件編輯如下列圖所示,自定義擇時(shí)公式,如下列圖,值后由位*叩力：丁11中弓岸d TSVttfJ KO-'-iF -ffiWWSSFif口3*pui于sansg

34、日keiiEBWu*臬in亍dkHwbh. 匚.口日/511 pcadirtflnt srtAS*xTi. em4zmm%. ASfiJB . hHMam W(VX3 . KklJ9H»WBR±H, fitSiSE7-HG3E5®.IW； 鼻n普年上圣父0三匹三* 我*Q ,JtE&Wk生陽(yáng)勺或嚴(yán)內(nèi)已弁- WJaMI H*fflEEh猛E dtWMKLL11. 口二犯|電星也用史 h也笠小子*隔蛔由鹿加& J第五步,股指對(duì)沖,使用股指對(duì)沖可以分析回測(cè)策略對(duì)沖股指期貨以后的收 益情況.為可選項(xiàng),默認(rèn)為不對(duì)沖.選擇使用對(duì)沖,那么包括對(duì)對(duì)沖基金、對(duì)沖比

35、例、對(duì)沖比例校準(zhǔn)周期、保證金比例和月貼水率進(jìn)行設(shè)置.交互如下列圖,第六步,完成以上五步,就成功創(chuàng)立了一個(gè)策略,用戶(hù)可以對(duì)策略進(jìn)行回測(cè)、 每日選股和實(shí)時(shí)選股,也可以對(duì)選出的股票進(jìn)行排名分析. 選擇策略回測(cè),對(duì)回測(cè)時(shí)間、收益基準(zhǔn)和交易費(fèi)用進(jìn)行設(shè)置,點(diǎn)擊開(kāi)始回測(cè),如下列圖所示,回測(cè)顯示信息包括收益曲線(xiàn)、相關(guān)收益值、持倉(cāng)明細(xì)和交易記錄等,用戶(hù)可以通過(guò)比照基準(zhǔn)收益來(lái)調(diào)整指標(biāo)值,進(jìn)行策略?xún)?yōu)化.選擇每日選股,可以根據(jù)模型的選股設(shè)置,在歷史上任何一大選股,如下列圖 所示,選擇實(shí)時(shí)選股,根據(jù)以上模型的選股設(shè)置,使用實(shí)時(shí)行情選股選擇排名分析,對(duì)篩選出的所有月£票,根據(jù)排名條件劃分成N組,比照每組的收益.

36、排名分析展示所有股票按排名分段的收益情況,提供擇股策略全局有 效性分析.其它類(lèi)似的量化因子選擇平臺(tái),如盈時(shí)、諸葛量化等,業(yè)務(wù)模式和果仁根本4,量化投資模塊建立的必要性為專(zhuān)業(yè)投資者提供專(zhuān)業(yè)效勞目前市場(chǎng)上的投資者大致可以分成三個(gè)等級(jí), 分別是普通投資者、中級(jí)投資者和高級(jí)投資者.建行投資效勞體系中的智能投顧主要適用于普通投資者和局部中級(jí)投資者,資產(chǎn)比擬龐大的客戶(hù)通常會(huì)選擇私人銀行進(jìn)行效勞,如下表所示：除、害尸分類(lèi)資產(chǎn)規(guī)?？嗤ㄍ顿Y者小白中緞投資者具有一定的 授費(fèi)理念高級(jí)投資者具有事富的 投贊好晚小粗鐲硼?；撞幻鞔_中種蠲不明確大銀行私人銀行私人銀行由表可知,當(dāng)前的投資效勞體系并沒(méi)有完全覆蓋所有客戶(hù)群,局

37、部中級(jí)投資者和大局部的高級(jí)投資者并沒(méi)有相匹配的效勞,而這局部客戶(hù)卻顯得非常重要,因其具備投資理念和投資經(jīng)驗(yàn),一旦提供完善的效勞體系,他們會(huì)進(jìn)行持續(xù)而穩(wěn) 定的投資.量化投資模塊能夠提供良好的編碼環(huán)境和全面的量化指標(biāo)選擇體系,投資者可以將成熟的投資理念在模塊中表達(dá)出來(lái), 通過(guò)編程語(yǔ)言進(jìn)行編譯或者選擇量化 指標(biāo)進(jìn)行建模,形成一個(gè)策略模型,對(duì)該策略進(jìn)行回測(cè)分析和優(yōu)化,最終可以得 到一個(gè)用于實(shí)盤(pán)操作的投資策略.由此可見(jiàn),建立一個(gè)成熟的量化投資模塊可以完善當(dāng)前的效勞體系,覆蓋所有客群,滿(mǎn)足專(zhuān)業(yè)投資者的投資需求.受投資者追捧微量網(wǎng)2021年1月上線(xiàn)以來(lái),截至目前實(shí)盤(pán)運(yùn)行策略 2323個(gè),累計(jì)成交金 額超過(guò)1

38、93億；米筐2021年12月上線(xiàn),目前已有超過(guò)50萬(wàn)的注冊(cè)用戶(hù)；聚寬2021年8月上線(xiàn)到現(xiàn)在活潑用戶(hù)已接近 80000人,累計(jì)超過(guò)60萬(wàn)個(gè)量 化策略生成.種種跡象說(shuō)明,量化投資被越來(lái)越多的投資者所青睞,這必將成為最流行的 投資方式.眾多機(jī)構(gòu)參與,重視開(kāi)展前景最近兩年來(lái),越來(lái)越多的機(jī)構(gòu)正在加快進(jìn)入量化投資市場(chǎng)的步伐,它們看中量化投資良好的開(kāi)展前景,積極尋求第三方量化平臺(tái)進(jìn)行合作或投資, 打造專(zhuān)業(yè)化的量化交易和研究效勞平臺(tái),如下表所示：時(shí)間機(jī)構(gòu)(投資方)第二力平臺(tái)事件2021.10華睿資本、百度Ricequan冰筐米筐獲得華睿資本和百度2500萬(wàn)元的A輪融資2021.11匯垠澳豐股權(quán)投資基金量財(cái)富

39、量財(cái)富宣布完成1億兀A輪融資2021.12峰谷資本、啟迪之星、Weroadshow爍牛數(shù)據(jù)(RhinoData)大數(shù)據(jù)量化投資效勞商烯牛數(shù)據(jù)(Rhino Data)宣布獲得800Lim計(jì)ed微路演萬(wàn)元大使輪投資2021.4廣發(fā)證券聚寬上線(xiàn)國(guó)內(nèi)首家券商版量化交易平臺(tái)2021.4中信證券優(yōu)礦發(fā)布覆蓋投資全流程的量化研究和父易平臺(tái)2021.7第一創(chuàng)業(yè)證券Ricequan冰筐推出效勞于個(gè)人的量化終端RQLite以及效勞于專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)的量化終端RQPro2021.7興業(yè)證券Ricequan冰筐專(zhuān)業(yè)的量化研究與交易平臺(tái)通過(guò)以上數(shù)據(jù)我們不難發(fā)現(xiàn)：目前機(jī)構(gòu)和第三方量化公司合作推出的量化平臺(tái)上線(xiàn)數(shù)量增長(zhǎng)加快,涉及投

40、資品種增多,券商推出效勞客戶(hù)的量化平臺(tái)的速度 也越來(lái)越快,但是還沒(méi)有一家銀行有傳出類(lèi)似的消息.5.量化投資模塊建立的條件根本架構(gòu)UI展現(xiàn)層UI展現(xiàn)層為前端展示頁(yè)面,主要負(fù)責(zé)展示量化投資模塊子菜單區(qū)域、量化 標(biāo)的區(qū)域、量化指標(biāo)區(qū)域、策略模型關(guān)聯(lián)區(qū)域和回測(cè)結(jié)果分析區(qū)域,以果仁為例 進(jìn)行說(shuō)明,如下列圖所示：業(yè)務(wù)處理層業(yè)務(wù)處理層主要負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯、與數(shù)據(jù)支持層進(jìn)行交互、為 UI展現(xiàn)層提供信息等功能.量化平臺(tái)整體業(yè)務(wù)流程如下列圖所示：數(shù)據(jù)支持層數(shù)據(jù)支持層是量化交易的核心,利用 Spar降大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)大量計(jì)算為量化交易提供理論和數(shù)據(jù)支持,它包括指標(biāo)計(jì)算效勞、信號(hào)計(jì)算效勞、實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)提供和數(shù)據(jù)處理效勞

41、.它包括交易數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)指指標(biāo)計(jì)算效勞是指對(duì)量化指標(biāo)進(jìn)行科學(xué)計(jì)算,標(biāo)和公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等指標(biāo)的計(jì)算.通過(guò)指標(biāo)計(jì)算,可以對(duì)量化標(biāo)的進(jìn)行劃分歸類(lèi).信號(hào)計(jì)算效勞是指量化標(biāo)的行情的波動(dòng)導(dǎo)致量化指標(biāo)到達(dá)量化策略的預(yù)期, 從而觸發(fā)量化策略運(yùn)行的過(guò)程.實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)提供是指對(duì)量化標(biāo)的成交價(jià)、成交量和漲跌幅等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn) 發(fā).數(shù)據(jù)處理效勞主要研究大量歷史交易數(shù)據(jù),以圖表形式評(píng)估量化策略和投資 組合運(yùn)行流程量化投資模塊是一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的系統(tǒng), 對(duì)數(shù)據(jù)和回測(cè)系統(tǒng)的要求非常高,其 運(yùn)行流程可大致分為三大步驟：數(shù)據(jù)輸入、模型開(kāi)發(fā)、回測(cè)輸出惻輸出數(shù)據(jù)輸入/數(shù)據(jù)源選取/彳青數(shù)據(jù),行為數(shù)據(jù)/自定乂數(shù)據(jù)/投資經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ烷_(kāi)發(fā),語(yǔ)言選擇

42、/選股,擇時(shí)/倉(cāng)位菅理/止盈止損/引人信號(hào) ,賣(mài)出信號(hào) ,交易密用/ 1&W數(shù)據(jù)輸入量化投資的根底就是數(shù)據(jù),任何策略的設(shè)計(jì)、搭建都依托于對(duì)數(shù)據(jù)篩選、清 洗和打磨.目前量化投資公司數(shù)據(jù)的來(lái)源多是選擇 wind、choice等平臺(tái),優(yōu)勢(shì)在 于這些平臺(tái)數(shù)據(jù)較為全面,可匹配多種軟件接口,但目前都是付費(fèi)使用,同時(shí)也 有TB交易開(kāi)拓者、預(yù)測(cè)者網(wǎng)等平臺(tái)提供數(shù)據(jù)源.輸入數(shù)據(jù)類(lèi)型包括：實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài) 數(shù)據(jù)行情、高頻數(shù)據(jù)等、行為數(shù)據(jù)新聞資訊、評(píng)級(jí)報(bào)告等、自定義數(shù)據(jù)宏 觀數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、企業(yè)財(cái)報(bào)等以及投資經(jīng)驗(yàn).模型開(kāi)發(fā)這一階段主要是將投資邏輯通過(guò)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言進(jìn)行編寫(xiě),形成可執(zhí)行的程序.在實(shí)現(xiàn)的過(guò)程中,需要對(duì)準(zhǔn)備好的

43、數(shù)據(jù)進(jìn)行大量的計(jì)算,而實(shí)現(xiàn)的方式一般是使 用第三方統(tǒng)計(jì)軟件excel R、SAS MATLAB、SPSS,再通過(guò)接口對(duì)接到量 化平臺(tái)上執(zhí)行,或者直接選用量化平臺(tái)自身的語(yǔ)言,如天軟的 TSL語(yǔ)言；大智 慧的DTS的LUA語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行編寫(xiě)開(kāi)發(fā).回測(cè)輸生模型建立后,需要通過(guò)歷史數(shù)據(jù)對(duì)已開(kāi)發(fā)的模型進(jìn)行檢驗(yàn), 對(duì)回測(cè)報(bào)告中不 同的數(shù)值進(jìn)行模型參數(shù)的反復(fù)調(diào)試. 策略驗(yàn)證是策略實(shí)現(xiàn)較為關(guān)鍵的環(huán)節(jié), 是控 制投資風(fēng)險(xiǎn),提升策略盈利水平最重要的步驟.在對(duì)策略進(jìn)行驗(yàn)證后,還需要在 仿真環(huán)境下進(jìn)行測(cè)試,這也是量化策略進(jìn)入實(shí)際運(yùn)營(yíng)前的最后一環(huán),觀測(cè)觸發(fā)條 件后系統(tǒng)相關(guān)指標(biāo)與運(yùn)行等.從上述量化投資運(yùn)行流程等,可以看出,量

44、化投資策略搭建極為嚴(yán)謹(jǐn)和繁瑣,影響因素較多,投資者及機(jī)構(gòu)從早期準(zhǔn)備到策略搭建再到回測(cè)輸出,需要投入較長(zhǎng)的時(shí)間.量化標(biāo)的選擇目前量化投資標(biāo)的已從傳統(tǒng)的基金延伸到債券、股票、期貨、外匯等領(lǐng)域,這些投資標(biāo)的因其相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)可以被量化, 所以能夠很好的用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言來(lái)表達(dá)或者直接拆分成假設(shè)干量化因子,便于讓投資者理解.結(jié)合建行現(xiàn)有的投資產(chǎn)品,基金、外匯、貴金屬和賬戶(hù)商品,我們從產(chǎn)品豐 富度、數(shù)據(jù)更新頻率、交易模式、交易費(fèi)用、影響價(jià)格主要因素和技術(shù)分析成熟 度六個(gè)維度進(jìn)行分析,如下表所示：基金外匯貴金屬賬戶(hù)商品量化分析優(yōu)先級(jí)排序產(chǎn)品豐五種類(lèi)型共對(duì)應(yīng)后14種對(duì)應(yīng)后10種對(duì)應(yīng)后3種廣1基金2外匯3貴富度2168只基金產(chǎn)品產(chǎn)品品金屬4賬戶(hù)商品數(shù)據(jù)更凈值按交易日價(jià)格每30秒價(jià)格每20秒價(jià)格每6秒刷1賬戶(hù)商品2貴金更新刷次刷次4次屬3外匯4基金交易模T+1交易制T+0交易制T+0交易制T+0交易制1賬戶(hù)商品貴金式度,只能買(mǎi)漲度,雙向交易度,雙向交易度,雙向交易屬外匯2基金交易費(fèi)用千分之二以?xún)?nèi)/、同品種,點(diǎn)差/、一樣/、同品種,點(diǎn)差/、一樣人民幣計(jì)價(jià)點(diǎn)差/、超過(guò)0.2,1貴金屬外匯2賬戶(hù)商品3基金美元計(jì)價(jià)點(diǎn)差不超過(guò)0.025影響價(jià)地緣政治和地緣政治和供需調(diào)節(jié)和國(guó)1貴金屬外匯 2格的主國(guó)家政策影響國(guó)際事件影國(guó)際事件影家政策修響賬戶(hù)商品3基金要因