本文摘要：【理论基础】（重点）使用统计、数值模拟和其他定量模型举行证券市场相关研究的一中方法，解决证券估值、组合结构与优化、计谋制定、绩效评估等问题庞大的数理模型和盘算机数值模拟，提供较为精致化的分析结论，但它对使用者的定量分析技术有较高要求一、特征：纪律性、系统性、实时性、准确性、疏散性量化投资治理是定性思想的量化应用：所有的决议由模型做出，依靠模型，相信模型多条理、多角度、多数据妥善接纳套利思想靠概率取胜量化投资是一种主动型投资计谋，市场是非有效或者是弱有效二、量化投资的主要内容

【理论基础】（重点）使用统计、数值模拟和其他定量模型举行证券市场相关研究的一中方法，解决证券估值、组合结构与优化、计谋制定、绩效评估等问题庞大的数理模型和盘算机数值模拟，提供较为精致化的分析结论，但它对使用者的定量分析技术有较高要求一、特征：纪律性、系统性、实时性、准确性、疏散性量化投资治理是定性思想的量化应用：所有的决议由模型做出，依靠模型，相信模型多条理、多角度、多数据妥善接纳套利思想靠概率取胜量化投资是一种主动型投资计谋，市场是非有效或者是弱有效二、量化投资的主要内容：把详细指标、参数设计体现到详细模型种，让模型去跟踪市场，具有：快速高效、客观理性、收益和风险平衡、个股与组合平衡等四大特点险些笼罩了投资的全历程，估值与选股、资产设置、组合优化、订单生成、风险评估、绩效评估等等三、主要方法：1、人工智能：专家系统、机械学习、神经网络、遗传算法2、数据挖掘：大量的，不完全的，模糊的，有噪声的，随机的数据里提取有用的信息和知识研究两个和两个变量以上之间的纪律预测，用纪律预测未来聚合使用数据的相似性，判断数据的聚合水平3、小波分析小具有衰减性、波是振幅正负相间的震荡形式4、支持向量机升维性、线性化：把原本样本非

线性可分的问题转化为在特征空间的线性可分问题5、分形理论是一种新的世界观和方法论它与动力系统的混沌理论交织联合它认可世界的局部与整体的相似性自相似原则迭代生成原则启示：整体和局部形态相似，展现了整体与部门、有序与无序、庞大与简朴之间的新形态新秩序，展现了世界普遍联系和统一的图景6、随机历程一连串随机事件动态关系的定量形貌方法有：（相识）概率方法：轨道性质、随机微分方程分析方法：测度论、微分方程、半群理论、函数堆、希尔伯特空间组合方法和代数方法：多指标随机历程、无穷指点与马尔科夫历程【量化投资技术】一、量化选股：用数量化的方法，盘算机推演的效果选股，包罗公司估值法（算理论价钱和市场价钱比力），趋势法（盘算机推演趋势），资金法（盘算机追踪资金流动，追随）二、量化择时：用量化的方法选择买入卖出的时机，包罗：市场情绪择时、有效资金模型、牛熊线、Hurst指数、SVM分类、SWARCH模型及异常指标模型三、套利：赚取差价，现货市场和期货市场的差价，包罗：期现套利和跨期套利；统计套利：β中性计谋，协整计谋；期权套利四、算法生意业务（自动生意业务，黑盒生意业务），通过盘算法式发出生意业务指令，执行预先设定好的生意业务计谋，

最终目的是获得alpha收益五、资产设置：让盘算机建设的数学模型来决议资产设置比例六、风险控制：用盘算来消灭和降低风险【量化分析应用】一、应用的前提1、难度高，不会2、模型自己存在风险3、对生意业务系统和数据有较高的要求二、主要应用1、估值：分析公司，判断二级市场是高估了还是低估了，绝对估值法和相对法2、选股：基本面选股（通过财政指标的变现来判断）、多因素选股（宏观因子、市场因子、统计因子，建设模型，逐步回归和分层回归）、动量反向选股（动量——分析股价在已往的体现，设一个警戒线，视察生意业务量，凌驾一定量买一定量卖；反向——基于过分自信，凭据高估和低估举行反向投资）3、资产设置（全球、大类、行业气势派头）：目的是降低风险，提高收益4、股价预测：跟有效市场假说密切相关，有效时，预测没有意义，但实际中，没有市场是有效的，所以可以通过历史数据来预测未来（灰色预测、神经网络、支持向量机模型）5、绩效评估6、基于行为金融学的投资计谋（动量投资、反向投资、小盘股计谋、时间疏散化计谋）7、法式化生意业务和算法生意业务：法式化——任何含有15只股票以上和单值为100万美元以上的生意业务，一般是大机构的工具，算法——针对经纪商
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