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QuantsGeek量化极客

量化投资日记

 
 
 

日志

 
 

量化投资一点拙见  

2012-12-15 11:38:14|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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1.量化投资在于投资,而不在于量化建模。

2.好的模型在于是否对投资有帮助,而不在于数学模型的精妙。

3.我们主要在于挖掘更多的模式,而不在于无谓的提高精度。注意我们永远在比较逻辑和精度的性价比。
举个例子,如果我们已经发现了从中国到美国的路,可以从美国拿食物了,可能第二步从商业的角度来说是开辟从中国到印度拿食物的路,而不是继续找从中国到美国更近的路,即便找到了,也只能节省一次拿食物的时间,在多次拿食物后,通过规模经济拿到更多的食物,而后者则可以获得二倍的食物。这就是逻辑和精度的区别。

4.量化和基本面并非是鸿沟不可逾越。
如果你是一个老虎,你在一群狮子中想成为王,你必须精通狮子的语言,之后了解他们的逻辑。翻译一下,为什么美国模型很多在中国没有用,因为美国人的司法体系,金融结构和中国大不一样,如果用美国的老虎语言,在中国的一群狮子里面想称王,基本上是没有希望。但是美国老虎语言背后的推导方式,是可以借鉴的。

逻辑是基本面,你站在高山上,往下俯视,你看到的是整个村庄,这个是top-down,作量化的一种模式,你首先是决定是否做 Beta,如果决定做Beta,你就开始建仓股票,至于是否有alpha,这个是bottom-up要解决的问题。无论是top-down或者bottom-up都可以采用量化和基本面的方式,同时也可以用量化的方式做基本面,比如说当基本面的逻辑可以被量化的时候,基本上基本面做的就是量化的事情,只是大部分做基本面的人非常恐慌这件事情的发生。常规的基本面逻辑并不是那样的不能被量化,比如我们常常关心的宏观,CPI,PPI,货币宽松,房地产新开工率,其实都可以被量化。我们完全可以走一条,将基本面量化的路。当然这个只是解决了top-down的问题.

也有人说,那bottom-up,我是搞内幕消息挖掘个股的,这个逻辑是在于人脉网络,你没办法了把,你不可以量化把。其实量化是一个方向,一种实现途径。人脉网络是不是也接近社交网络,谈到社交网络,大家是不是有考虑到了facebook。今天的微博,博客,论坛已经无所不用其极,你打探的消息,总是有各种各样的人以不同的方式泄漏再网上。这也是新的生活方式。通过很多互联网技术,比如文字挖掘,网络爬虫等一系列技术,都可以挖掘很多内幕,以此作为合法的bottom-up,这个也是在量化。
所以,量化和基本面所谓的鸿沟,其实是一种偏见。本来他们就是一对双胞胎。

5.万物皆为类,商业皆量化
Python里面有句话,叫做万物皆为类。用在量化投资里面,逻辑皆为模型,商业皆量化。很多人一谈到量化模型,都不停的想到数学,觉得用复杂的数学模型才是做量化。真的是这样马?我们熟知的 Jessie Livermore,Soros,Buffet,他们都不是数学博士。我们不要走到误区,其实任何可以帮助投资和盈利的逻辑皆为金融模型,哪怕它只涉及到一元线性,或加减乘除,只要有逻辑关系,皆为量化投资模型。

推到各种行业,其实人人在做量化,只要可以把逻辑转换成为可复制模式,皆在做量化。比如说,90年代改革开发,很多人发现北方的大米很便宜,而南方的大米很贵,他们就直接把北方的大米运到南方去卖,赚到了第一桶金。其实他们也在量化,他们发现了跨市场套利机会,这个量化投资的模型,基本就涉及加减,但是重在发现这个逻辑,并将逻辑复制。你能说他们不懂神经网络,遗传算法,所以不能做量化投资。其实他们的价值在于创新,他们 才是真正的“创客一族”,他们在发现逻辑,解决了成功的90%。找到了前文中的从中国到美国的第一条路。等到他们发现了这条路以后,你再去提高精度,建立系统,流程话量化,运用神经网络,运筹学,优化求解,粒子算法,你最多只能解决精度问题(其实也不一定可以提高进度,当人已经发现从中国的美国的路,你去用各种方法找到第二条路径,其实结果和去找去印度的路一样具有不确定性,说不定风险更大,毕竟很可能本来就只有1条路),但是不能完成逻辑问题。

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