金融科技概論- 課件 第十章 量化交易

金融科技概論第十章羅煜編著中國人民大學出版社量化交易學習目標：1.掌握量化交易的基本概念,了解量化交易大致的發(fā)展過程及現(xiàn)狀。2.了解量化交易的基本模式及分類,了解其對金融系統(tǒng)的影響以及其當前面臨的風險與監(jiān)管。核心概念：量化交易高頻交易第十章第一節(jié)量化交易概況第二節(jié)量化交易的發(fā)展歷程和現(xiàn)狀第三節(jié)量化交易的代表性公司和產(chǎn)品第四節(jié)量化交易對金融體系的影響第五節(jié)量化交易的風險與監(jiān)管一、量化交易的基本概念

第一節(jié)量化交易概況

與傳統(tǒng)交易相比，量化交易在多個層面具有優(yōu)勢。它不僅在資產(chǎn)選擇、行業(yè)篩選、個股挑選等方面有系統(tǒng)策略，還從宏觀經(jīng)濟、財務分析到行為金融等多角度挖掘投資機會，數(shù)據(jù)處理量大且全面，能精準捕捉市場短期套利機會。量化交易是借助數(shù)學、統(tǒng)計學與計算機技術進行證券投資的方式。它通過明確的規(guī)則和模型，克服人性弱點，如貪婪、恐懼等，避免情緒干擾投資決策，實現(xiàn)更客觀、理性的交易。定義與特點第一節(jié)量化交易概況二、量化交易的主要分類自動化交易是將技術分析方法程序化，由計算機根據(jù)設定模型和指標自動生成并執(zhí)行投資策略。它賦予計算機較大自主權，能有效避免人的情緒波動，嚴格按既定策略執(zhí)行，廣泛應用于外匯、期貨市場。自動化交易程序化交易是同時交易大量股票的組合交易方式，通常用于滿足機構(gòu)投資者的大額交易需求或進行指數(shù)套利等。它具有交易量大、頻率高、產(chǎn)品種類多的特點，對市場走勢影響顯著。程序化交易算法交易通過設定交易算法，由計算機自動產(chǎn)生執(zhí)行策略并執(zhí)行交易。它可將大額交易拆分成多筆小額交易，減少市場沖擊，以人類無法企及的速度和頻率產(chǎn)生利潤。算法交易數(shù)量化投資是傳統(tǒng)基本面分析方法的計算機化，投資者利用計算機對宏觀經(jīng)濟、行業(yè)和公司數(shù)據(jù)進行分析，選擇資產(chǎn)組合并預測未來盈利變化。數(shù)量化投資高頻交易源于程序化交易與算法交易，利用超高速計算機分析高頻數(shù)據(jù)，通過極短時間內(nèi)建立和清算頭寸獲利。它具有高訂單交易比率、高周轉(zhuǎn)率和超短期持有的特點，增加市場流動性，但也存在爭議。高頻交易第一節(jié)量化交易概況三、量化交易的基本模式

(一)量化交易的主要過程第一，提出相關的待驗證的可能會盈利的方法。第二，將這種可能會盈利的方法細化成明確的可執(zhí)行的交易策略。第三，將明確后的交易策略經(jīng)過計算機編程翻譯轉(zhuǎn)化成可運行的代碼程序。第四，通過計算機代碼程序,對上述交易策略進行驗證,主要包括模擬交易以及回測兩種方法。第五，進行實盤交易并對交易策略進行不斷修正與維護。第一節(jié)量化交易概況三、量化交易的基本模式

(二)金融科技在量化交易中的應用機器學習的核心在于將計算機當作具有學習能力的個體,使得計算機自行開發(fā)一個算法來完成給定的任務。如支持向量機（SVM）算法可用于構(gòu)建股價預測模型。（1）機器學習和人工智能提供多樣化、高維度的數(shù)據(jù)支持，降低信息獲取成本，提高信息有效性和收益率。例如，通過輿情分析抓取社交媒體數(shù)據(jù)，洞察投資者情緒和市場預期，為投資決策提供參考。（2）大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析量化交易學習目標：1.掌握量化交易的基本概念,了解量化交易大致的發(fā)展過程及現(xiàn)狀。2.了解量化交易的基本模式及分類,了解其對金融系統(tǒng)的影響以及其當前面臨的風險與監(jiān)管。核心概念：量化交易高頻交易第十章第一節(jié)量化交易概況第二節(jié)量化交易的發(fā)展歷程和現(xiàn)狀第三節(jié)量化交易的代表性公司和產(chǎn)品第四節(jié)量化交易對金融體系的影響第五節(jié)量化交易的風險與監(jiān)管第二節(jié)量化交易的發(fā)展歷程和現(xiàn)狀01國際發(fā)展歷程量化交易起源于20世紀70年代，計算機技術與金融市場結(jié)合催生了程序化交易。隨后，算法交易、高頻交易等技術驅(qū)動型量化交易策略不斷涌現(xiàn)，推動量化交易進入秒、毫秒級時代，機器逐漸替代人類交易員完成復雜交易操作。美國是量化交易的前沿陣地，其量化基金規(guī)模龐大，策略豐富多樣。近年來，美國量化交易熱點聚焦于高頻交易與人工智能的結(jié)合，如橋水基金等利用機器學習模型生成交易策略，引領全球量化交易趨勢。02國內(nèi)發(fā)展歷程我國量化交易起步較晚，2008年后量化基金逐漸成為熱點。2010年滬深300股指期貨上市，為量化投資提供了對沖工具，推動量化策略多樣化發(fā)展。2013至2015年量化投資快速發(fā)展，但2015年“股災”后，市場受限，量化投資轉(zhuǎn)向多空策略、CTA策略等，逐步轉(zhuǎn)型。目前，我國量化交易在市場規(guī)模、交易策略、投資工具等方面相對落后，但隨著資本市場發(fā)展和金融科技融合，量化交易潛力巨大，未來有望成為推動我國資本市場成熟的重要力量。量化交易學習目標：1.掌握量化交易的基本概念,了解量化交易大致的發(fā)展過程及現(xiàn)狀。2.了解量化交易的基本模式及分類,了解其對金融系統(tǒng)的影響以及其當前面臨的風險與監(jiān)管。核心概念：量化交易高頻交易第十章第一節(jié)量化交易概況第二節(jié)量化交易的發(fā)展歷程和現(xiàn)狀第三節(jié)量化交易的代表性公司和產(chǎn)品第四節(jié)量化交易對金融體系的影響第五節(jié)量化交易的風險與監(jiān)管第三節(jié)量化交易的代表性公司和產(chǎn)品一、代表性公司橋水聯(lián)合橋水聯(lián)合是全球最大對沖基金，其創(chuàng)始人瑞·達利歐通過分析宏觀經(jīng)濟形勢進行跨國家套利交易。公司開發(fā)了絕對阿爾法策略和全天候投資策略，前者構(gòu)建低相關性資產(chǎn)組合獲取穩(wěn)定超額收益，后者根據(jù)經(jīng)濟形勢調(diào)整資產(chǎn)配置，實現(xiàn)長期穩(wěn)定盈利。千禧管理千禧管理注重風險控制，采用低風險投資理念，追求在低風險下獲取較高收益。它強調(diào)全球化投資和分散化投資，投資策略包括相對價值、統(tǒng)計套利等，同時積極運用高科技，為交易員提供專業(yè)化量化交易系統(tǒng)。英仕曼集團英仕曼集團是世界領先的投資管理公司，2014年開始將機器學習算法應用于AHL多元化基金。工程師為算法設置邊界參數(shù)，讓其在資產(chǎn)類別選擇、交易成本控制等方面自主決策，通過不斷學習新數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人類難以察覺的有效信息，提升投資決策的科學性和準確性。文藝復興科技文藝復興科技是量化交易先驅(qū)，其創(chuàng)始人詹姆斯·西蒙斯的“壁虎式投資法”通過短期快速操作、多品種大量交易獲利。公司利用大數(shù)據(jù)和復雜數(shù)學模型分析歷史數(shù)據(jù)，預測證券價格趨勢，實現(xiàn)交易自動化，大獎章基金在金融危機等特殊時期仍能保持良好收益。AQRAQR是量化對沖基金，將金融理論與高科技結(jié)合，投資策略豐富多樣，涵蓋長短倉、套利等。它在構(gòu)建投資組合時，同時關注基本面與量化分析，采用自下而上的股票選擇方式，以系統(tǒng)化方法、多樣化投資和阿爾法為核心，追求穩(wěn)健的投資回報。第三節(jié)量化交易的代表性公司和產(chǎn)品二、代表性產(chǎn)品量化基金量化基金采用量化投資策略，包括量化選股、量化擇時、套利等，具有客觀性、一致性、紀律性等特點，能有效降低投資者情緒影響，避免錯誤決策。量化對沖基金量化對沖基金結(jié)合量化投資與對沖策略，常用策略有股票多空、市場中性、CTA套利等。它通過靈活運用衍生產(chǎn)品或融券等做空手段，對沖多頭頭寸風險，實現(xiàn)穩(wěn)健收益。0102量化交易學習目標：1.掌握量化交易的基本概念,了解量化交易大致的發(fā)展過程及現(xiàn)狀。2.了解量化交易的基本模式及分類,了解其對金融系統(tǒng)的影響以及其當前面臨的風險與監(jiān)管。核心概念：量化交易高頻交易第十章第一節(jié)量化交易概況第二節(jié)量化交易的發(fā)展歷程和現(xiàn)狀第三節(jié)量化交易的代表性公司和產(chǎn)品第四節(jié)量化交易對金融體系的影響第五節(jié)量化交易的風險與監(jiān)管第四節(jié)量化交易對金融體系的影響四、加劇市場風險量化交易對金融體系的影響？一、提高資本市場質(zhì)量二、提高金融體系運行效率三、完善金融體系格局,促進投資工具多元化量化交易學習目標：1.掌握量化交易的基本概念,了解量化交易大致的發(fā)展過程及現(xiàn)狀。2.了解量化交易的基本模式及分類,了解其對金融系統(tǒng)的影響以及其當前面臨的風險與監(jiān)管。核心概念：量化交易高頻交易第十章第一節(jié)量化交易概況第二節(jié)量化交易的發(fā)展歷程和現(xiàn)狀第三節(jié)量化交易的代表性公司和產(chǎn)品第四節(jié)量化交易對金融體系的影響第五節(jié)量化交易的風險與監(jiān)管第五節(jié)量化交易的風險與監(jiān)管一、量化交易的主要風險傳統(tǒng)金融風險在量化交易中的新體現(xiàn)(1)模型風險(2)操作風險(3)合規(guī)風險(4)系統(tǒng)性風險0102金融科技背景下新的風險特征(1)信息安全風險(2)風險歸責困難第五節(jié)量化交易的風險與監(jiān)管二、對量化交易的監(jiān)管我國量化交易監(jiān)管我國量化交易監(jiān)管分為事前、事中和事后三個層面。我國量化交易監(jiān)管存在不足，如缺乏專門監(jiān)管法律，監(jiān)管依據(jù)多為征求意見稿，現(xiàn)有監(jiān)管力度不合理。未來監(jiān)管方向包括完善全過程監(jiān)管，加強監(jiān)管協(xié)同協(xié)作；加速完善監(jiān)管制度，提升監(jiān)管依據(jù)法律級別，明確高頻交易等概念和責任；發(fā)展監(jiān)管科技，建立數(shù)據(jù)融合應用機制和智慧分析體系，提高監(jiān)管效率和風險防范能力。01境外監(jiān)管經(jīng)驗(1)美國監(jiān)管措施美國在金融危機后加強對量化交易的監(jiān)管，采取錯單取消制度、錯誤交易預防機制、主機托管同質(zhì)化要求、禁止無審核通路和建立完善監(jiān)測系統(tǒng)等措施。(2)歐盟監(jiān)管措施歐盟對量化交易持審慎監(jiān)管態(tài)度，實