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huozm32831 2022-03-20 15:50
互联网的高速发展产生了大数据,也造就了大数据在包括金融行业在内的众多业务领域的应用场景。同样,大数据应用在证券量化投资中的应用价值毋庸置疑,投资过程中我们能获得的数据除了大量的传统金融数据,GIS、新闻、博客、论坛、即时通讯也会产生图像化、语言化的文本和音频数据,往往对金融市场也会造成或多或少的影响,这些数据海量地聚集,远远超越了人类对数据可能的处理能力。在大数据的海洋中要分析和识别模式,似乎依靠基于人工智能的机器学习工具和技术是唯一选择,这应该是大数据应用环境下发展投资策略的必由之路。人工智能尤其是深度学习的方法的发展,提高了对于非结构化、高维稀疏的数据进行非线性规划求解的能力。量化交易正是利用计算机的数据处理能力,对宏观周期内投资产品的市场结构、估值成长、盈利质量、市场情绪等多个角度进行分析,藉以制定新型投资策略,形成一整套操作系统,在实盘中使用电脑自动执行。



采取股票量化交易的目的就是以明确的指标和规则指导交易,量化策略在实际使用的过程中可以脱离人为判断,执行速度更快,运作效率得到了提高。不论是否采用程序化的执行手段,量化交易策略都能够在实际交易中减少人的负担,也就减少了许多重复性的劳动。量化交易通过对投资过程的程序化,把人的情绪排除到投资进程之外,整个投资过程完全按照预先设定的程序进行操作,确保投资进程的客观性。事实上对于市场的成熟、稳定、高效是有帮助的。



随着证券市场的不断发展、金融衍生品的不断推出、投资复杂度的日益提高,量化投资将以其低风险、收益稳定的特性成为机构投资者的主要投资策略。

在科学不断进步的今天,越来越多的先进技术被创造出来并应用到各种情境之下。通过结合多个不同学科的知识和相应的数学模型,量化交易策略更有可能发现一些隐藏较深的复杂数据规律,而这些规律往往不太容易被主观交易者察觉得到。随着大数据、人工智能等技术的飞速进展,金融投资正在逐步由人主导转向由科技引领,人与技术在投资过程中如何更好地结合,成为未来投资的关键。在此背景下,量化投资日益得到国内大量基金公司的重视,特别是在监管逐步趋严、市场有效性逐步提升的过程中,量化交易具有广阔的成长空间。

归纳起来,量化交易可以解决散户在炒股过程中的三大痛点和难点(不会买卖股票,没有时间,心态差)

1、缺少非常专业的炒股知识(量化交易可以将影响股票涨跌的因素中的导致涨的因素,包括图形,资金和消息全部组合成起来形成一个量化交易策略,这个策略就相当于一个拥有专业技术和15年炒股技术的老股民了)

2、没有足够的时间去分析研究股价运行的变化规律,做不到波段操作,在起涨点买,在上涨波段顶点抛,很多股票,你买进它就跌,你抛出它就涨,有的股票涨了还要涨,有的股票跌了还要跌,您不知道起涨点和顶点在什么地方?所以只能是盲目的追涨杀跌,结果总是越炒越亏,要么越套越深(量化交易可以设置好买入点,止盈点以及止损点,根本不用盯盘,偶尔拿手机看看那些票成交了,看下持仓情况和交易记录就可以,让散户朋友把大把的时间回归到家庭和工作中)

3、没有稳定的心态 和定力,会因为股价的大幅波动而影响既定的操作方法。(量化交易软件说通俗一点就是一个机器人,机器人是没有情感的,他只知道按照设置的程序的去运行,到了买点买进就买进,到了止盈位就买进,同时到了止损位卖出)



随着大数据、人工智能等技术的飞速进展,金融投资正在逐步由人主导转向科技引领,人与技术在投资过程中如何更好地结合,成为未来投资的关键。


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