国外量化投资著名公司资料
国外成功量化投资公司案例
吴昊编
90 年代，随着金融工程理论和信息技术的发展，程序化交易逐步走向成熟，美国，英国等出现了专门从事程序化交易的经纪公司。到今天，程序化交易已经在美国和欧洲得到相当的普及，有数据显示，2008 年在全球期货期权市场交易中，程序化交易占到70%的比例；而在套利交易领域，这个比例高达80%。现代的量化投资研究已经发展为一种跨学科的金融研究，借用统计学、数学、物理、电子计算机学、生物学、行为科学和认知科学的方法，来研究金融价格的变化。目前，关于量化投资定义主要有三种：含义最窄的量化投资定义就是以布莱克-舒尔斯-默顿公式为基础的投资方式；最宽的量化投资定义就是指一切使用数学、统计学等工具进行投资决策的投资方式；居中的一种是指按照事先设定的数学公式或者逻辑来投资的方式。量化基金就是指主要按照量化投资方式来投资的基金。
而国内程序化交易起步较晚，最近几年才发展起来，目前在期货市场已有一定的应用积累，在证券市场的应用尚处在起步阶段，但发展之初即显示出旺盛的生命力。中国期货协会会长刘志超2011 年11 月19 日透露，截至目前，我国期货市场的保证金已经突破了2000 亿元，今年前10 个月，我国期货市场成交量为24.95 亿手，成交金额为236.15 万亿元，投资者开户达115.28 万户，根据美国期货行业协会(FIA)摘录的信息，中国期货市场在2010 年的商品期货交易总量超过22 万亿人民币，已经超过美国，成为世界最大的商品期货市场。目前国内程序化交易平台供应商主要有文华财经、交易开拓者、金狐等，参与对象主要以高端投资者为主。证券交易模式主要包括权证日内交易、股票趋势交易、股指期货套利、ETF 套利交易、算法交易和国债做市商交易等。可以预见到的是，随着国内融资融券、股指期货等创新业务的开展和深入，程序化交易将会成为今后国内程序化交易的主流，程序化交易必将迎来一个新的发展阶段。
文艺复兴公司&大奖章基金
——超越巴菲特投资业绩的神秘公司文艺复兴科技公司简介
复兴科技公司于1982年成立于纽约。其公司董事，总裁和首席执行官三职为一身的就是该公司的创始人——詹姆斯?H?西蒙斯。作为一家私人对冲基金管理公司，复兴科技公司拥有275名雇员。旗下三个基金管理着150美元亿资产。该公司由詹姆斯?西蒙斯（James Simons）于1982年设立，从1989年期起，复兴科技公司的大奖章基金（Medallion）的年回报率平均高达35%,大奖章基金被誉为是最成功的对冲基金。
复兴科技公司旗下有三个基金公司，分别是MEDALLION FUND，NOVA FUND和The Renaissance Institutional Equities Fund（文艺复兴机构股票基金），于后两者侧重投资纳斯达克股票市场以及面向机构投资者不同，大奖章基金只采用非股票工具，并且面对全球市场。其在美国国内的交易工具包括商品期货（能源、玉米、小麦、大豆等）和美国国债券。境外交易包括汇率期货、商品期货和外国债券。大奖章基金拥有自己的内部交易席位，由大约20名交易员组成。每周的交易从周一早上澳大利亚开市到周五美国市场闭市。复兴科技公司收取的管理费用在5%，利润参与率在36%,两者都分别高于2%和20%的同行标准。
20年来，西蒙斯的复兴科技对冲基金在全球市场进行交易，并且使用了复杂的数学模型去分析并执行交易，其中很多过程已经完全自动化了。复兴科技公司使用了程序模型来预测那些易于交易的金融工具价格。这些程序模型的建立是在大量数据收集之后，通过寻找那些非随机行为来进行预测。为了建立这些程序模型，复兴公司雇佣了大量的非金融背景的专业人士，包括数学家，物理学家，社会学家和统计学家。在公司位于东锡托基特的办公室里，有三分之一的雇员都拥有博士学位。
到1999年12月底的11年来，大奖章基金累计的回报是2478.6%，是原资产的25倍。依据对冲基金观察家Antonie Bernheim的数据，在同时期的离岸基金中，仅此于此的是乔治索罗斯的量子基金，而他的回报率在1710.1%。在2009年，大奖章基金名列获利最高的对冲基金之首，获利超过10亿美金。
与众不同的投资价值观:巴菲特VS 西蒙斯
与巴菲特的"价值投资"不同，西蒙斯依靠数学模型和电脑管理着自己旗下的巨额基金，
用数学模型捕捉市场机会，由电脑作出交易决策。他称自己为"模型先生"，认为模型较之个人投资可以有效地降低风险。定量投资者利用搜集分析大量的数据，在全市场360度寻找投资机会，利用电脑来筛选投资机会，将投资思想或理念通过具体指标、参数的设计体现在模型中，并据此对市场进行不带任何主观情绪的跟踪分析，借助于计算机强大的数据处理能力来选择投资，以保证在控制风险的前提下实现收益最大化。定量基金经理借助系统强大的信息处理能力具有更大的投资宽度，能够最小化了人的情绪对组合的影响。
巴菲特为代表的这一类投资人可以被视为定性投资。定性投资者认为现实世界是极为复杂的，经验与思考才是财富制胜之道。因此其成功的关键，不是顶级的科技，而是对市场的理解、洞悉和不随波逐流的勇气，即以"人"的因素造就财富的增值。定性投资者以深入的基本面分析研究为核心基础，辅以对上市公司的调研，和管理层的交流，及各类研究报告。其组合决策过程是基金经理在综合了所有信息后，依赖主观判断及直觉来精选个股，构建组合，旗下大奖章基金的惊人业绩
自1989年起西蒙斯和其他的几个人订好大奖章的投资方案之后，之后的工作就是一步一步地实施这个方案。我们先来看看这个方案的结果吧，因为这些数字能够使最冷静的投资者大吃一惊。1990年，大奖章基金净回报55.9%，翌年，39.4%，之后的两年，1992年和1993年，分别是34%和39.1%。市场越是惊涛骇浪，大奖章基金的表现似乎就越好。1994年，美联储连续6次升息，短期利率从3%升到了5 5%，美国债券市场当年的回报为负6 7%，而大奖章基金净赚了71%。2000年，科技股灾，标准普尔美国股票指数跌了10.1%，大奖章获得了大丰收，净回报98.5%，几乎是满分。2002年，净回报25.8%。2003年，净回报21.9%。2005年，净回报29.5%。2008年，全球金融危机，各类资产价格下滑，大部分对冲基金亏损，大奖章赚了80%。自从1988年开工到2008年，大奖章基金的平均净回报是35.6%，同期标准普尔美国股票指数每年平均上涨了9.2%。2009年从我们看到的数据来判断，大奖章仍然在继续赚钱。似乎每当股市或者债市越差，市场的波动性越大的时候，大奖章的表现就越好。西蒙斯自己也说过，他的基金需要一定的波动性才表现最好。他说：“要赚钱，就需要市场动。”金融投资行业里很有一些人需要天下乱，但是别大乱。
2000年年底，复兴技术共有员工148人。它12年前刚刚开始运作的时候只有12个人，1994年达到36人。起家的时候，复兴技术公司交易12种金融工具，1994年上升到40多种，2000年达到60多种。从基金开始运作到2000年，大奖章的年平均净回报超过40%。从1994～2000年，公司的计算机性能和电子通信性能都增加了将近50倍。文艺复兴科技公司对外一直保持很神秘的面纱，因此，截止至今，目前公司的人数和规模都不祥。
Year Net Profit 1990 55.9% 1991 39.4% 1992 34%
1993 39.1% 1994 71% 1995-1999 10-20% avg.
2000 98.5% 2001 13.6% 2002 25.8% 2003 21.9% 2005 29.5% 2008 80%
大奖章基金各年收益情况
Man-AHL基金
——无人驾驶的量化航母公司简介
Man Group plc（Man）英国曼氏金融集团是总部在英国伦敦的一家另类投资管理公司，为全球的机构与个人投资者提供一系列的基金服务。截至2009 年12 月，它管理的资产总额达到424 亿美元。旗下Man Investment 率先推出资本保障及结构性另类投资产品。旗下主要有四大基金管理人：AHL——对投资组合进行系统化趋势交易（自营）；Man Investments ——多策略多风格对冲基金组合；Pemba Credit Advisers——欧洲信用资产组合；Ore Hill Partners——针对对冲基金经理的信用服务。
Man Investments 的母公司Man Group plc 于1783 年创始成立，在伦敦证券交易所上市（EMG），是英国富时100 指数的主要成份股之一。Man Investments Ltd. 1983 年成立，该公司是全球最大的对冲管理公司之一；在市场上领先的另类投资经理，旗下管理资产约750 亿美元。巨额的日本公积金也交托于Man Investments 管理。Man AHL Diversified Program 是该公司及基金的核心投资决策交易程序。–AHL D P 是全球规模最大的管理期货投资程序之一，过去15 年录得超卓的成绩。其目标是在投资期内寻求可观的中期绝对资本增值，旨在于升市与跌市中均可争取利润。在全球超过140 个金融市场，透过把握价格走势和市场失衡的情况下获利，并于全日24 小时进行交易，投资于不同国家，行业和市场的期货商品，并运用多种交易策略和交易频率, 达致分散投资而减低风险。资产分布方面，新产品约有24.1%为货币投资。资产分布板块先后依次序为: 货币，债券，能源，股票，利率，金属，农产品。每月投资板块比率%分布是随金融市场趋势而有所不同，不能一概而论。基本上，该基金是以计算机程序来买卖期货避免人为对投资逆景时之失误。Man AHL 基金是英国曼氏金融集团下属的系统化趋势跟随基金，曼氏金融集团是全球最大的上市对冲基金公司。Man-AHL 每年的营收最大占曼氏集团的一半。该基金是一只无人驾驭的基金，而是一个名为AHL Diversified Programme的电脑程序，该程序采取趋势追随投资方式，利用持续的价格趋势，在市场失衡的情况下寻找获利的机会。基本上程序肯定了金融市场的连锁相关性，认为未来的价格表现受到过往价格的影响。AHL 以伦敦为基地，成立于1987 年，目前管理的规模为244 亿美元资产，在量化投资方面处于业界领导地位。AHL 投资者加入的资金门槛最低认购额：20000 美元。
期货品种的比例
Man基金投资于超过140 个市场，30 多个交易所。投资手法是所谓“双向开仓”的手法，既是当预期某投资标的价格下跌，亦可从中获利。汇聚的不同风险和回报特性的资产类别，所以与传统类别资产的相关性不强，投资者投资此类基金，可有效分散传统类别资产的风险。
AHL 在以下期货市场中交易：股指、货币、债券、股票、利率、外汇、金属、能源、软商品、谷物、肉类，但是各类市场中的资金分配比例未固定。
交易类型与操作手法
本系统的交易类型是系统化趋势交易。透过价格变动，以把握市场趋势，争
取获利机会。交易保证金与总权益的比例平均为18%，平均每百万资金每年的完整交易回合为2400 次。基金特点：1. 该对冲基金旨在争取绝对回报，在熊市亦可赚钱，够可靠，够稳健；2. 熊市表现也比较好；3. 风险较传统基金低；4. 适合投资稳健和专业散户，推荐占投资组合比例1-2 成。5. 适合长线投资，但是短期波动大。
年化收益率与历史收益率
5 年年化收益率：12.07%
3 年年化收益率：11.37%
98 年5 月-09 年4月总回报283.3%，年化收益率15.6%
回顾Man AHL Diversified Futures Ltd 自成立以來，能够保持在升市时跑赢大市，在跌市时又具有特强的抗跌力，甚至逆势向上增值的能力，全因为AHL具有以下三大特点：一．大市相关性低，具分散风险功能：AHL 程序交易跟市场相关性低，利用规律化的定量投资程序在升市或跌市中争取获利机会，故具有分散风险的能力。
二．涉足领域广，可投资农产品，工业原料，能源，金融期货：AHL 程序所投资的范围极
广，该程序会根据预期回报、市场及行业相关性及流通性因素来決定资产分配比重，故此当近年来农产品，能源大幅上升，AHL 程序亦可涉足其间。
三．电脑量化分析，程序盘效率高：其实AHL 程序的投资理念，是建立基于金融市场经常持续出现的走势，并透过数据进行量化分析，同时根据分析结果，透过程序盘中进行有效律快捷的交易。而电脑程序买卖的特点是可同时投资于150 至200 个市场，24 小时运作，故可进行更多次的交易，有助提升回报率。
量化投资的简史及其中国意义
量化投资的简史及其中国意义 核心提示：量化投资指的是用数学模型选取并交易有价证券。这些数学模型往往基于经济学理论或者市场观测到的规律，经历长时间历史数据的检验，编制成程序交由电脑交易。过程中几乎没有人为干预。一、量化投资的历史从 历史上看，第一支现代意义上的股票在1606年由荷兰的东印度公司发行。在这之后的400多年间，在投资界有各种各样的交易流派出现，但是现代意义下的量 化交易却是在1980年代初才兴起，迄今也不过只有30余年的历史。什么是量化投资？一般说来，量化投资指的是用数学模型选取并交易有价证券。这些数学模 型往往基于经济学理论或者市场观测到的规律，经历长时间历史数据的检验，编制成程序交由电脑交易。过程中几乎没有人为干预。著 名的量化基金有：JamesSimons（西蒙斯）1982年创立文艺复兴科技公司（RenaissanceTechnology）。David Shaw，对冲基金D.E.Shaw的创始人，1986年加入摩根斯坦利的APT量化交易组。这个组利用一种叫配对交易（pairstrading）的量 化策略在当年赚了约四千万美元。1989年图灵奖的主办单位计算机协会(ACM)下属的知识发现和数据挖掘小组
(SIGKDD)举办了第一届数据挖掘的学 术年会，出版了专门期刊。1988年以来，西蒙斯掌管的的大奖章（Medallion）对冲基金年均回报率高达34%，这个数字较索罗斯等投资大师同期的 年均回报率要高出10个百分点，较同期标准普尔500指数的年均回报率则高出20多个百分点，而且稳定性更佳；从2002年底至2005年底，规模为50 亿美元的大奖章基金已经为投资者支付了60多亿美元的回报。更难得的是这个回报率是在扣除了5％的资产管理费和44％的投资收益分成以后得出的。二、量化投资出现的主要原因量化交易的出现离不开如下几个主要原因：现代金融理论的发展，计算机技术的普及和发展，以及交易成本的下降。而这些变化大部分都发生在最近30年内。1、现代金融理论的发展传统资产定价的理论框架回顾：传 统资产定价主要基于现金流贴现法。企业的整体价值等于其股票和债券的价值之和。股票的价值等于其未来所有现金流的折现值，债券的价值则等于利息与到期本金 的折现价值。以股息贴现模型（DDM）为例，计算一个公司股价，我们需要预测该公司将来派发的一系列股息，然后估算每年的折现率，把未来股息贴现成现值， 最后把净现值的全相加起来。这个方法听起来很简单，但实际操作起来相当复杂而且带有主观性。分析师预测一个季度
ERP在中国的发展历程
启发期： 这一阶段几乎贯穿了整个20世纪80年代，其主要特点是立足于MRP II的引进，实施以及部分应用阶段，其应用范围局限在传统的机械制造业内（多为机床制造，汽车制造等行业）：引进背景原因， “黑八本”诞生 1973年9月1日，“中国电子计算机辅助企业管理联合设计组”成立，时任机械部副部长的孙友渔出任联合设计组组长。此时刚刚恢复工作的邓小平同志意识到“中国企业应该学习外国的先进技术”。在这种方针指引下，1975年，联合设计组专家们以94万美元的价格从IBM引进了370138大型机，1976年购买了IBM的MRP－II软件COPICS。同年，如获至宝的专家组开始翻译IBM提供的说明书。这就是后来被ERP软件业称之为“黑八本”、“大八本”的中国ERP最早教材。 MRPII被大批引进 1978年，党的十一届三中全会后，中国正式开始走向市场经济的转型阶段，而此时的中国企业的市场竞争意识尚不具备或不够强烈，企业的生产管理问题重重。机械制造工业人均劳动生产率大约仅为先进工业国家的几十分之一，产品交货周期长、库存储备资金占用大、设备试利用率低等等。为了改善这种落后的状况，当年机械工业部旗下的企业先后开始以近ERP前身MRPⅡ软件，并开始试点性开发财务软件，通过这些信息化来改善管理。 早期应用： 1979年，MRP－II被大批引进，1979年国家投资在长春一汽试点开发财务软件，同年沈阳鼓风机厂引进IBM的管理系统COPICS；1981年沈阳第一机床厂从德国工程师协会引进MRP －II系统，接着北京第一机床厂、第一汽车制造厂、等也引进，并获得一定效益。 失败案例：：：：但广州标致公司应用并不理想，其80年代后期共斥资2000多万法郎从法国引进了MRP－II系统并安装在两台BULL公司的主机上，目标是实现对公司的订单，库存，生产，销售，人士，财务等进行统一管理，以提高公司的效益，但实际应用结果却达不到软件系统十分之一的功能。故企业所得利益与当初的宏图大略相去甚远。 存在的问题： 1.在管理软件本身的技术方面存在问题 当时引进的国外软件大都是运行在大、中型计算机上，都是相对封闭的专用系统开放性，通用性极差，设备庞大，操作复杂。系统性能的提升困难。 2.国外的软件没有完成本地化，耗资巨大，缺少相应配套的技术支持与服务。 3.存在着缺少MRPⅡ应用与实施的经验问题。 4.存在着思想认识上的障碍问题。 当时的企业领导大都对这一项目的重视程度不够，只是将其视为一项单纯的计算机技术。 ERP软件的发展 中国第一家MRPII厂商鼎新电脑在台湾成立 1982年3月，台湾鼎新电脑公司成立。这家专注于ERP软件开发和销售的公司，受惠于台湾蓬勃发展的制造业，为日后成为台湾排名第一的ERP软件公司奠定了基础。 在最初经营的5年，众多台湾软件商还在依附于硬件从事专业系统开发时，鼎新旗帜鲜明地
量化投资的应用现状与发展前景
The Capital Luck Camp | 资本运营 MODERN BUSINESS 现代商业68 量化投资的应用现状与发展前景 许 龙 安徽财经大学金融学院 安徽蚌埠 233000 摘要:随着当前我国的经济改革深化开展，我国在量化投资领域也取得了良好发展成绩。量化投资在我国已经有了十多年的发展历程，还处在起步阶段，在诸多方面还需要积累经验，本文主要从理论层面对量化投资进行展开探究，先就量化投资的优势以及应用现状简要阐述，然后就量化投资和传统投资的差异以及量化投资发展前景进行分析，最后提出量化投资发展建议，希望能从理论层面对量化投资有更多的认识。 关键词:量化投资；应用现状；发展前景量化投资主要是通过计算机技术，以及通过相应数学模型践行投资理念，最终实现投资策略的过程。其主要的优势就是及时准确以及系统等，和传统的投资方法有着不同，尤其是处在当前的经济蓬勃发展环境下，量化投资的应用发展就愈来愈重要。只有从理论上进一步了解认识量化投资，才能真正的结合实际来制定相应的发展措施，促进量化投资的良好发展。 一、量化投资的优势以及应用现状 (一)量化投资的优势体现 从量化投资自身的优势能够看到，主要体现在投资决策能客观理性层面，对人类心理影响投资决策可有效克服，量化投资是通过模型的运用，来对历史以及当时市场数据的分析检测，模型正式运用后，投资决策就是计算机处理，这样就避免了人为因素的影响，从而保障投资过程的理性化以及客观性。再者，量化投资的优势还体现在，能实现精准投资上。传统投资方法人为其为艺术，需要投资决策需要经验技术，投资者主观评价就发挥着比较大的作用，而在量化投资方面有着其优势，套利策略当中能实现精准的投资，按照严格标准进行投资，这样就能保障投资的科学。 量化投资的优势体现在对风险的控制上，提高了风险控制的力度和有效性，这样就能为收益打下基础，提高保障。量化投资基金信息比率最高，在更高超额收益方面起到良好效果，也能有效控制风险。量化投资能迅速的反应以及决策，从而在市场中稍纵即逝的机会方面就能牢牢的把握，短时间对市场变化反应及时完成交易等，这样就能从整体上提高量化投资的质量。 (二)量化投资的应用现状 我国的首只量化投资基金诞生在2004年，也即是光大保德信量缓解商业中心地带的人口密集压力。 3.国家鼓励农业技术创新发展，并给予相应的优惠政策。鼓励大学生毕业后回到家乡进行创业、打造家乡品牌，吸引劳动力流入农村，使城市、农村劳动力结构合理化。 4.完善小城市、乡镇、农村的基础设施建设、提高其教育水平，引进大城市先进的教育方式，培养出更多有创造性的人才。 三、人力资本投资 (一)人力资本投资的概念 是指国家为了经济发展而在教育方面、技术方面等方面投入的资本。 (二)人力资本投资存在的问题 目前我国的教育投入资本越来越多，近几年已经不仅仅在九年义务教育方面。但仍然存在很多不足之处。 1.城乡教育水平差距大。现阶段我国城市教育水平高、教育设施完善、教育观念高、升学率高、平均人口学历较高。农村则恰恰相反，许多人在九年义务教育之后便不再上学。 2.现阶段我国人口基数大，小学教育阶段在校学生10564万人、初中教育阶段在校学生5736万人、初中教育阶段在校学生4527.49万人。虽然出台了九年义务教育政策，但是由于人口众多，没有办法进行针对性的调整，高质量的教学水平并没有完全达到。 3.地区分配不均。在我国西北地区，人力资本投资匮乏，导致西北地区教育水平较低，会引起技术性高薪劳动力比例下降，导致西北地区经济发展缓慢，使之恶性循环。 4.人力资本投资结构不合理，例如大学学费较高，许多家庭不能负担高昂的学费导致丧失学习的机会。 (三)人力资本投资存在问题的原因 1.我国现阶段仍在发展中阶段，财务投资在人力资本投资方面投入不够。 2.国家政策不够完善，人力资本投资的体质单一，没有针对减免高校学费，高中学费的优惠政策。也没有加强农村教育设施建设，缩小城乡教育水平差距的方案。同时，对西北地区等偏远地区的教育重视程度不够。 (四)人力资本投资问题的解决办法 1.政府应该转变观念，改变物质资本主义，认识到人力资本投资的重要性，加大对人力资本的投资。 2.加强偏远地区及农村人力资本投资，据国家统计局统计，从城乡结构看，2017年中国城镇常住人口81347万人；乡村常住人口57661万人；我国的乡村人口占相当大的比重，所以农村人口和偏远地区人口是我国劳动力的中坚力量，需要加强其人力资本培养。提高农村及偏远地区的整体教育素质。 3.我国现如今实行九年义务教育，但这是远远不够的。应对高中，大学学费进行减免，减轻家庭负担。从而使提高升学率，增强整体能力。 4.应该对毕业的人进行在培训，采取“先培训再上岗”的就业方式，提高个人能力平均水平，完善在岗培训制度。国家也可以出台相关的就业法规，培训法规对毕业后的人力资本培养进行合理有效控制。 参考文献： [1]鲁志闲.收入分配差距扩大对居民消费的影响有多大［J］.北京统计,2001(10). [2]苏宁金融研究院.中国统计年鉴.2016.作者简介： 王乐涵，东北农业大学本科生。 DOI:10.14097/https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,ki.5392/2019.05.035
量化投资分析报告
1.概述 背景 量化投资在国外的实践已经有了40多年的发展，我国的量化投资起步较晚，从2004年开始出现量化投资的产品，由于缺乏有效的对冲手段，直到2010年4月沪深300股指期货上市之后才能算是真正意义上开始涉足量化投资。2015年的中国股市跌宕起伏，杠杆配资引发了大幅上涨和断崖式下跌，股市出现罕见的千股涨停、千股跌停、千股停牌的奇观，众多机构投资者和散户蒙受了巨大的损失。但其中少数量化投资基金在大幅波动的市场中却表现相对稳定。量化投资基金和量化对冲策略的稳健，很快引起了全市场的关注，也成为近期银行、券商、信托等机构追捧的新的产品模式。 在此背景下，结合建行现有的业务体系，本文将对量化投资的市场和可行性进行全面阐述，以分析其成为新业务模式的可能。 量化投资解读 量化投资定义 量化投资在学术界并没有严格统一的定义，现有的定义对于量化投资的定义的侧重点各有不同。本文对于量化投资的定义为： 量化投资是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证
及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的量化策略来指导投资，以求获取可持续的、稳定且高于市场平均的超额回报。 量化投资的特点 客观执行，避免情绪因素 传统投资的分析决策，大多数方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在进行投资决策时，很难不受市场情绪的影响。量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预，这样在进行投资决策时受人的情绪化的影响将很小，投资过程可以做到理性客观。 支持大数据处理，提高决策效率 我国股票市场上有近3000只股票，与上市公司相关的各种信息纷繁复杂，包括政策、国内外经济指标、公司公告、研究报告等，投资者靠自己手工的筛选根本就是力不从心。量化投资的出现为这个问题的解决带来了希望。量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工工作量，提高了投资决策效率。 统计模型支撑，策略选股择时精准 传统的投资方法中认为投资是一门艺术，投资决策需要的是投资者的经验和技术，投资者的主观评价起到决定作用。而量化投资有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精准投资。例如在股指期货套利的过程中，现货与股指期货如果
国外名牌大学课件下载(全)
国外名牌大学课件下载（全） 大家好，本人辛苦整理除了国外比较好的大学的课件下载地址，希望对于那些想出国留学的学生有帮助，当然了，对于不想出国的也可以看看，增长一下阅 历嘛 一、伯克利加州大学伯克利分校http: //https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,/courses.php作为美国第一的公立大学，伯克利分校提供了许多优秀教授的播客和视频讲座，可以跟踪最新的讲座。想看教授布置的作业和课堂笔记，可以点击该教授的网页，通常，他/她都会第一堂课留下网址。实在不行，用google搜搜吧！伯克利的视频都是.rm格式，请注意转换 二、"麻省理工学院http: 二、"xxxxhttp: 四、"xx大学http: //https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,/front-page/Courese_listing犹他大学类似于麻省理工，提供大量的课程课件 五、"塔夫xx大学http: //https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,塔夫茨大学也是“开放式教育课程”的先驱之一，初期提供的课程着重在本校专长的生命科学、跨领域方法、国际 观点以及对美国地区性、全国性社群服务的基础理论。 六、"公开xx公开大学http: //https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,/course/index.php英国十几所大学联合起来，组建了英国公开大学。 的能力，因为你要不停地淘，才能找到宝贝。
七、"约翰霍普金斯http: 亲和儿童健康、心理卫生、营养、人口科学、公共卫生准备和难民卫生等。 八、"Connexionshttp: 九、"xx大学http: 十、"华盛顿大学 http: 妇女、计算机与合作。课程不但提供讲座介绍、课堂笔记、有些课程还提//https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,/ci伯克利音乐学院http: //https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,英国格雷莎姆学院http: //https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,富布莱特学校http: //https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,.vn/home.cfm日本东京大学http: //ocw.u-tokyo.ac.jp/english日本早稻田大学http: //ocw.osaka-u.ac.jp/index.php法国巴黎高科http: //https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,再给个看大学视频播客的斯坦福大学http: //https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,加州大学伯克利分校http: //https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,普渡大学http: //https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,:1013/Boilercast美国西南理工 http:
国外量化投资著名公司资料
国外成功量化投资公司案例 吴昊编 9０年代,随着金融工程理论和信息技术的发展，程序化交易逐步走向成熟,美国，英国等出现了专门从事程序化交易的经纪公司。到今天，程序化交易已经在美国和欧洲得到相当的普及,有数据显示，2008 年在全球期货期权市场交易中,程序化交易占到70%的比例;而在套利交易领域,这个比例高达80％。现代的量化投资研究已经发展为一种跨学科的金融研究，借用统计学、数学、物理、电子计算机学、生物学、行为科学和认知科学的方法,来研究金融价格的变化。目前,关于量化投资定义主要有三种:含义最窄的量化投资定义就是以布莱克－舒尔斯-默顿公式为基础的投资方式;最宽的量化投资定义就是指一切使用数学、统计学等工具进行投资决策的投资方式；居中的一种是指按照事先设定的数学公式或者逻辑来投资的方式。量化基金就是指主要按照量化投资方式来投资的基金。 而国内程序化交易起步较晚，最近几年才发展起来,目前在期货市场已有一定的应用积累，在证券市场的应用尚处在起步阶段,但发展之初即显示出旺盛的生命力。中国期货协会会长刘志超2011 年11 月19 日透露,截至目前，我国期货市场的保证金已经突破了2000亿元,今年前１0 个月，我国期货市场成交量为24．９5 亿手,成交金额为2３6．15 万亿元,投资者开户达1１５.２8 万户,根据美国期货行业协会(FIA）摘录的信息,中国期货市场在2０10 年的商品期货交易总量超过22万亿人民币,已经超过美国，成为世界最大的商品期货市场。目前国内程序化交易平台供应商主要有文华财经、交易开拓者、金狐等,参与对象主要以高 端投资者为主。证券交易模式主要包括权证日内交易、股票趋势交易、股指期货套利、EＴＦ套利交易、算法交易和国债做市商交易等。可以预见到的是，随着国内融资融券、股指期货等创新业务的开展和深入,程序化交易将会成为今后国内程序化交易的主流,程序化交易必将迎来一个新的发展阶段。
黄金发展历程和近代走势
黄金发展历程和近代走势 一、黄金发展历程 1、皇权垄断时期（19世纪以前） 在19世纪之前，因黄金极其稀有，黄金基本为帝王独占的财富和权势的象征，或为神灵拥有。成为供奉器具和修饰保护神灵形象的材料，所以自由交易的市场交换方式难以发展。 2、金本位时期（19世纪初至20世纪30年代） 金本位制即黄金就是货币，在国际上是硬通货。可自由进、出口，当国际贸易出现赤字时，可以用黄金支付；在国内，黄金可以做货币流通。金本位制具有自由铸造、自由兑换、自由输出等三大特点。 3、布雷顿森林体系时期（20世纪40年代至70年代初） 1944年. 美国邀请参加筹建联合国的44国政府的代表在美国布雷顿森林举行会议，签定了“布雷顿森林协议”，建立了“金本体制”崩溃后的人类第二个国际货币体系，在这一体系中美元与黄金挂钩（一盎司=35美元），美国承担以官价兑换黄金的义务。各国货币与美元挂钩，美元处于中心地位，起世界货币的作用。 布雷顿森林货币体系的运转与美元的信誉和地位密切相关，但20世纪60年代美国深陷越南战争泥潭，美国再也没有维持黄金官价的能力。布雷顿森林货币体系完全崩溃，从此也开始了黄金非货币的改革进程。 4、黄金非货币化时期（20世纪70年代至今） 当今的黄金分为商品性黄金和金融性黄金。国家放开黄金管制不仅是商品黄金市场得以发展，同时也促使金融黄金市场迅速的发展起来。并且由于交易工具的不断创新，
几十倍、上百倍的扩大了黄金市场的规模。 在国际货币体制黄金非货币化的条件下，黄金开始由货币属性主导的阶段向商品属性回归的阶段发展，国家放开了黄金管制，使市场机制在黄金流通及黄金资源配置方面发挥出日益增强的作用。 二、黄金价格近代走势 黄金是一种资产，可以说它的品牌效应横跨任何一个国家，任何一个地区，任何一种文化。黄金的稀有性使黄金十分珍贵，而黄金的稳定性使黄金便于保存，所以黄金不仅成为人类的物质财富，而且成为人类储藏财富的重要手段。 尤其做为一种独立的货币，其最大优势就是其总量不受其他因素影响,而纸币往往由于政治,金融,战争等因素影响,其总量变化较大,市场供应量的变化影响到了纸币所代表的价值,会对持有其的投资者,和使用者造成不可控的损失,因此黄金的避险保值的功能才能体现。
史上最全的国外知名高校课件下载 数百个网站推荐
史上最全的国外知名高校课件下载数百个网站推荐 一、伯克利 加州大学伯克利分校 https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,/courses.php 作为美国第一的公立大学，伯克利分校提供了许多优秀教授的播客和视频讲座，可以跟踪最新的讲座。想看教授布置的作业和课堂笔记，可以点击该教授的网页，通常，他/她都会第一堂课留下网址。实在不行，用google搜搜吧！ 伯克利的视频都是.rm格式，请注意转换 二、麻省 麻省理工学院 https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,/OcwWeb/web/courses/courses/index.htm 麻省理工是免费开放教育课件的先驱，计划在今年把１８００门课程的课件都放在网站上，提供课程与作业的ＰＤＦ格式下载。三是，麻省理工只提供少数的视频讲座。坐过学生上麻省有一个绝对优势，麻省理工在中国大陆和中国台湾都建立了镜像网站，把麻省的课程都翻译成立中文。鉴于ＰＤＦ格式，推荐使用ＦｏｘＩｔＲｅａｄｅｒ。 https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,（中国大陆）推荐 https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,（中国台湾） 二、卡耐基梅隆 https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,/oli/ 卡耐基梅隆针对初入大学的大学生，提供１０门学科的课程视频。与其他大学的免费课程一样，非卡耐基梅隆的学子能学习课程，但是为了使学生能够及时了解自己的课程进度，卡耐基梅隆建议造访者在网站上注册，建立自己的资料库。这样一来，你得在有限的时间内完成一门课程，还要参加几次考试，当然，即使你得了１００分，卡耐基梅隆也不会给你开证明，更不会给你学分。 四、犹他 犹他大学 https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,/front-page/Courese_listing 犹他大学类似于麻省理工，提供大量的课程课件 五、塔夫茨 塔夫茨大学 https://www.docsj.com/doc/5712391028.html, 塔夫茨大学也是“开放式教育课程”的先驱之一，初期提供的课程着重在本校专长的生命科学、跨领域方法、国际观点以及对美国地区性、全国性社群服务的基础理论。 六、公开 英国公开大学 https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,/course/index.php 英国十几所大学联合起来，组建了英国公开大学。有一部分课程是对注册学生开放的，但是有一批很好的课程是免费的，并提供视频。每门课还设立了论坛，在社区中，大家发表意见，提供其他的学习资源，互相取经。在这个网站里，最能锻炼自学者的能力，因为你要不停地淘，才能找到宝贝。 七、约翰霍普金斯
量化投资在中国发展前景怎么样
量化投资在中国发展前景怎么样 量化投资在中国发展前景怎么样 事实上，互联网的发展，使得新概念在世界范围的传播速度非常快，作为一个概念，量化投资并不算新，国内投资者早有耳闻。但是，真正的量化基金在国内还比较罕见。 量化投资不久前是理论，现在成为现实，已经被广为认可。谈到量化投资就不得不谈到一些先驱人物，比如说马克维茨、威廉.夏普、大卫.肖、罗伯特.摩顿、詹姆斯.西蒙斯等，他们都为我搭建这个平 台作出重要贡献。 量化投资在中国的发展前景： （1）量化投资的设计理念将更加多样化 当前我国量化投资还处于比较初级的阶段，很多设计理念都还在不断的摸索之中。因此，在今后的`发展过程中，势必会出现各种各 样的量化投资设计理念，或将呈现“百家争鸣，百花竞放”的局面。 （2）量化投资将成为金融机构争夺客户资源的主要工具 随着市场对量化投资了解的广度和深度的推进，会有越来越多的投资者因为量化投资相较人为交易的各种优势而青睐量化投资，这 势必导致量化投资成为金融机构挖掘潜在客户和维护原有客户的重 要手段，最终的结果是，量化投资的市场竞争越来越激烈，谁的量 化投资更有吸金魅力谁就更容易获得客户资源，谁的量化投资研究 处于业内领先水平，谁就获得赢得市场的先机。 （3）量化投资将成为主流的交易方式 近几年随着量化投资宣传活动的推进，多数投资者对量化投资从“无所知”到“知之不多”，从“知之不多”到“学有所成”。目 前我国已经培养了一批量化投资的先行者，他们将是我国量化投资
发展的主要推行力量，预计在这些人的努力和量化投资自身魅力的双重作用下，量化投资将在10年后逐渐成为市场主流的交易方式。 （4）量化投资更新换代的速度会日益加速 根据国外市场量化投资的发展模式和我国目前的量化投资发展情况来看，目前我国已有不少私募、投资公司等机构投资者越来越关注量化投资，并且往往有一些个性的需求，这将推动量化投资的更新换代。另外，当有一种量化投资系统被广泛使用后，就会有人从这种系统中设计出新的系统，这也从另一个渠道来促进量化投资的更新换代。 （5）量化投资应用的领域将更广泛 目前我国的量化投资更多的是应用于股票市场，目前完全只针对证券二级市场，在期货市场的应用相对较少。但是，随着量化投资受到越来越多的期货公司的极大重视，有些公司已经开始设立量化投资的研发小组。由此可见，量化投资的应用领域正在逐渐扩大，而随着国内股指期货的发展，量化投资将会在多个市场间实行跨市场交易，这为量化投资提供了广阔的天地。 总的来说，就量化投资未来的发展趋势而言，我国的量化投资更多的也将是结合国内金融市场的发展特点，走出一条更具中国特色的量化投资发展之路。根据目前我国量化投资的发展水平，同时结合国外量化投资的发展历程。最后，量化投资是科技高度发展的产物，是投资者理财素质提高的必然要求，更是我国金融市场走向成熟的重要标志。当前，量化投资的发展方兴未艾，未来，量化投资的前景将日益繁盛。
量化投资分析-资本市场分析报告
DUFE 实证金融与量化投资 学号：2015100406 专业：数量经济学 姓名：金博
一．阅读伯南克的“金融危机如何演变为经济危机？”，谈谈对金融体系、危机时央行的应对措施的认识，分析其对中国的借鉴意义。 2007—2009年那场金融危机，全球所有国家无一幸免都受到极大冲击影响，影响力之广，持续期之长，是前所未有的。当危机发生时，全球的金融体系已经是更加复杂化和一体化了，而监管体系并没有跟上这些变化，这就导致美国金融界很难从历史中找到可以类比的案例，而且很难从历史中找到可以直接拿来借鉴的应对举措。但如果将这场危机放到历史视角下去理解，却是很有意义的。 在当前这场危机的直接诱发因素之间，最显著的两个因素就是次贷泛滥和房价泡沫，但这场危机之所以导致美国付出如此惨重的经济和金融代价，主要原因可能在于恐慌本身，可以说，恐慌造成的代价不会小于次贷泛滥和房价泡沫造成的代价。对于金融危机的形成，是不同金融机构，不同金融市场，不同金融行业间风险的溢出，在人们，机构，市场的恐慌中一点点传染，慢慢扩大造成的。金融体系间联系越紧密，传播的越快，最终造成的结果越严重，影响越广越深。 在此次危机中，美联储也是花了一定的时间之后才意识到了这场危机的存在，并逐渐了
解了这场危机的严重性。在应对这场危机的过程中，随着对形势的了解越来越清楚，美国金融界便借鉴过去应对金融恐慌的经验，去指导他们对这场新危机的判断，并指导他们采取的对策。美联储的应对举措主要有4个元素：（1）降低利率，支持经济；（2）提供紧急贷款，增强金融体系的流动性，推动金融体系恢复稳定；（3）采取救助举措（必要时，与财政部和联邦存款保险公司进行协调），防止金融机构无序倒闭；（4）对具有系统重要性的大银行开展压力测试，评估其财务状况（和财政部及其他银行监管机构联合实施）。 美国金融机构和金融市场在这次危机的表现，确实让我们见识到了美国金融体系的灵活性。中国在构建自己的金融安全体系时，最核心的是如何提高金融机构的稳健性和金融体系的灵活性。对风险和危机的防范，使金融体系具备对风险和危机的抵抗力。中国在这方面还有很大的距离。我们需要加快金融的对内自由化，以提高金融体系的效率。 谈到应对措施对我国的借鉴意义，我认为我国需要做的，一是尽可能减少现有损失，避免进一步的损失。在减少损失方面，中国要积极把握市场机会，加强与美国各界的沟通，特别是政府沟通，做好各种应对准备。同时，我国应认真研究美国的金融机构和金融形势，避免错误的投资。二是应充分评估金融机构的损失对我国经济、金融的影响，尤其要结合国际、国内的形势，防止损失在国内的传递和对金融体系和实体经济的不利影响。 其次，金融本身具有不稳定性，加强有效监管是很重要的。监管部门需要与市场主体保持一定的距离，不能陷于“主管部门”，同时应加强监管部门的协调，更多的从保护中小投资者、保户和储户的角度加强监管。 再次，需要尽快建立我国的金融安全网。我国已经有了保险保障基金和证券投资者保护基金，要使其真正发挥作用，避免将其简单的作为救助金融机构的工具。 最后，还需要尽快建立和完善危机处理预案和协调机制。美国在这方面的协调响应机制值得中国借鉴。虽然美联储、美国财政部和国会之间也存在争议，但在一些基本原则方面能达成
国外名校公开课资源
国外名校公开课资源简介 抛砖 引玉 幻灯片2 背景 ●本学期第一周学院开学工作会议上，围绕教育教学中心工作，黄冬梅院长提出了将世界 最顶尖的优质教育资源引入我们的教学工作中的理念。 ●重点课程建设、双语课程建设、日常教学工作中应改充分利用网络教学平台等现代教育 手段，吸收消化世界最顶尖的开放课程，为我所用。 ●站在巨人的肩上，迅速提高我们的教学水平、教育质量。 ●为此我们对“国外名校公开课”资源作了初步梳理，在这里汇报，与大家共享。 ●关注重点：计算机科学与技术、数学、物理 ●获得资源的途径：公开的、开放的、获授权的网络资源 幻灯片3 内容提要 ● 1 校园网--网络教学综合平台—教学资源库 ● 2 中国开放教育资源协会 ● 3 各大学网站公开课 ● 4 iTunes U （apple） ● 5 网易公开课 ● 6 新浪公开课 ●7 在线学习课程
1 校园网—网络教学综合平台—教学资源库（1） ●由我校校园网的“网络教学综合平台”，进入“教学资源库”，可见一些知名大学开的开 放课程，如： ●斯坦福大学开放课程 ●耶鲁大学开放课程 ●英国格雷莎姆学院讲座 ●约翰霍普金斯开放课程 ●日本开放课程 ●麻省理工开放课程 ●圣母大学开放课程 ●索非亚开放课程 ●塔夫茨开放课程 ●还有我国的精品课程 ●清华精品课、台湾国立交通大学课程 幻灯片5 1 校园网—网络教学综合平台—教学资源库（2）
下载/浏览数极少 幻灯片6 1 校园网—网络教学综合平台—教学资源库（3） ●注意 ●网页左侧“红色加重字符”表示资源的“学科范围”，右侧“资源类型”由“红色字符” 表示；
基于Python工具的股票量化投资策略研究
2019年第07期20世纪80年代，一些投资者开始利用计算机研究金融数据，并初显 成效。20世纪末，投资者把计算机技术进一步应用在金融数据分析上，进行模型设计，构建股票投资组合。这时，金融数据趋于规范化，在日渐复杂的数据分析过程中，产生了更多类型的因子和更多样化的投资策略。量化投资是借助量化金融分析方法进行资产管理，量化金融分析方法是结合金融数据、个人经验、数学模型和计算机技术的一种复杂金融建模的分析方法[1]。实现量化投资的方法多达数十种，Python 、Matlab 、SPSS 、Eviews 、Excel 、SAS 、R 在量化界都是非常好用的工具，尤其是在数据分析方面。除Python 外，其余几个工具的优势都体现在数据分析方面，而量化投资是一个系统性工程，数据分析只是其中的一部分，不是全部。根据GitHub 官网统计，量化交易开源项目共145个，其中使用Python 以外的技术进行开发的项目共70个，应用Python 语言进行开发的多达75个。Python 的开源性促使开发者开发了大量的库和模块，而这些库和模块又使很多外行人能够轻松入手，反过来又促进了Python 在该领域的发展。应用Python 语言爬取数据，进行数据挖掘和深度案例分析，能够使量化投资基本实现从技术分析到金融设计，实现系统性掌控。因此，采用Python 驱动量化股票投资，对优化股票投资策略和规避投资风险具有十分重要的意义。 1基于Python 的股票量化投资交易程序1.1基于Python 的股票量化投资步骤 将Python 要应用到量化投资交易中，其步骤如图1-1所示。 图1-1股票量化交易应用模块库流程图 第一阶段是数据收集。数据收集是很多券商机构在做的业务，有影响力的模块库有Tushare 和Windpy ，其中Windpy 是Wind 公司开发的一个开源接口。国内的金融终端一般是Wind 、iFind 和Choice 终端，这些终端软件就是把企业和行业的数据收集到数据库，进行深度分析，并稍加整理成表格，然后上传到服务器中，方便客户进行相关的数据分析，一般情况下客户都需要付费来获得数据。 第二阶段是数据分析。NumPy 用来存储和处理多维数组和大型矩阵，搭配SciPy 进行计算；Pandas 解决时间序列；用Matplotlib 进行2D 绘图从而实现数据可视化。Wind 终端和Choice 终端也有相关的业务在平台上销售，而该服务的购买者通常是一些尚未具备分析能力和资格的小型机构或行外人。 第三阶段是策略研究。IPython 是一个Python 的交互式shell ，能进行变量的自动补全和缩进，支持bash shell 命令，内置了一系列有用的功能和函数；Jupyter 可以对数据进行清理和转换，进行数值模拟和统计建模等，是比较方便的策略研究工具；Zipline （国内公司开发的是RQalpha 回测引擎）对真实交易系统的运转进行模拟，利用历史数据对投资策略进行回测检验；具体的策略便可以理解为Python 代码的执行。 第四阶段是实盘交易。vn.py 是基于Python 的开源交易平台开发框架；easytrader 也是开源模块库，比较适合个人投资者。通俗来说，狭义的量化投资的应用意义到第三阶段为止，关于第四步的实盘交易还是需要经过投资者参考过量化投资的模型后作出的决定。因为工具只是投资者进行决策的辅助，人才是真实交易的决定者。 需要说明的是，数据收集及案例中的模型，直接采用第三方平台供应的API 数据源；数据分析因避免代码繁冗多杂，直接采用第三方平台的库和框架进行Python 编程，其中BOLL 指标案例的策略使用到了Sig 原nal 框架。利用第三方平台的意义及其最终达到的回测效果与纯自建量化交易策略项目无异，也非常适合个人投资者入手。本文选取A 股市场进行研究，选取样本的原因是A 股市场的数据有利于简化代码量。比如，在A 股市场上进行交易，1手即为100股，而在港股市场上，不同的股票1手的股数不尽相同，有的1手是交易50股，有的1手是交易200股，这样的数据可以简化很多代码量。 1.2基于Python 的股票量化投资流程 虽然Python 实现股票量化 交易分为4个阶段，但具体操作起来，为了更贴合实际，通常可以解析为8个流程，即：获取数据、数据分析挖掘、构建信号、构建策略、回测、策略分析、模拟交易和实盘交易。如图1-2所示。一是获取数据。包括获取公司新闻数据、关联数据，产业上下游、主营业务、所属行业主题等数据，基本行情数据，高频数据，股票Level-1数据，股票Level-2数据、期货Level-1数据等。 二是数据分析。数据分析挖 掘采用传统分析方法、新兴大数 据、机器学习和数据挖掘方法[2]； 三是构建信号。在构建信号前进行数据处理、标准化、去极值、中性化，基础信号的研究、分组回测、衰减、行业分布，将基础信号合成复杂信号。 四是构建策略。构建策略模板要兼容不同标的指标函数和参数的策略，适用于股票、基金、期货等金融资产，兼容日线、分钟线的策略，方便好用的策略函数，获取历史行情、历史持仓信息、调仓记录等，支持各种订单类型:止盈止损单、限价单、市价单。 五是回测测试。回测要符合历史的真实行情，并相应的进行股票分红送转、除权除息处理，股票涨跌停处理，股票停复牌处理，市场冲击，交易滑点、手续费、期货保证金交易，大单分笔成交处理等； 六是策略分析。包括策略归因、风险归因、实时监控，订单分析、成交分析、持仓分析、交易行为分析，多策略分析。 七是模拟交易。模拟交易需要接入实时行情、实时获取成交回报，篮子交易、算法交易，支持撤单处理，实时监控、实时归因分析。 八是实盘交易，实盘交易就是接入真实券商账户，紧紧跟随市场行情，实时进行下单，同时实时获取订单收益回报。2构建基于Python 的量化股票投资策略2.1BOLL 指标策略 利用BOLL 指标进行模拟回测，构造一个BOLL 指标买卖策略，根据个人投资者的账户情况，设置账户初始资金为10万元，策略背景与规则如下： （1）如果收盘价上穿BOLL 上轨，买入；如果收盘价下穿BOLL 下轨，则开盘卖掉；（2）回测策略时间区间设定为2018年全年，股票池为“沪深300”，参考指标为“沪深300”；（3）资金账户初始资金10万，类型为股票账户；（4）每次每只股票买20000元左右，出现重复信号时不重复买入；（5）当买入信号的股票数量比资金多时，随机挑选买入，每个交易日全仓操作。（6）策略需导入第三方库Pandas ，框架为Signal 。 利用Python 语言编辑策略代码并运行回测，得到BOLL 指标买卖策略收益回测结果，如图2-1所示。 注：粗线———沪深300指数2018年基准年化收益率线细线———基于沪深300指数的BOLL 指标策略的年化收益率线 图2-1BOLL 指标策略回测 策略回测结果显示，2018年全年，沪深300指数涨幅为-25.9%，依据沪深300制定的BOLL 策略收益率仅为-6.9%，BOLL 指标买卖策略的模拟收益曲线较平缓，波动幅度明显小于沪深300的收益率波动幅度，收 基金项目：2017年广东省本科高校教学质量与教学改革工程建设项目“省级特色专业建设项目：经济学特色专业建设”的部分研究成果，项目编 号：294。作者简介：孙丽颖（1980-），女，辽宁营口人，哈尔滨工业大学会计学硕士研究生，中山大学南方学院讲师，研究方向：公司理财。收稿日期：2019年3月19日。 基于Python 工具的股票量化投资策略研究 孙丽颖 （中山大学南方学院，广东广州510970） 摘要：在大数据快速发展的背景下，将程序算法与股票投资相结合是创新股票投资方式并实现投资收益率提升的关键。文章在量化投资理念的基础上，运用Python 语言对A 股市场的一些历史指数和个股数据进行梳理分析，针对Python 量化工具对投资项目进行初始性设计，制定量化股票投资策略，并对策略进行收益回测，进而提出量化股票投资的保障措施。 关键词：Python 量化工具；投资策略；BOLL 指标；格雷厄姆成长 股 图1-2股票量化交易流程 图市场·贸易 49
量化投资在海外的发展已有30多年的历史
量化投资在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。事实上，互联网的发展，使得新概念在世界范围的传播速度非常快，作为一个概念，量化投资并不算新，国内投资者早有耳闻。但是，真正的量化基金在国内还比较罕见。 基本简介 模型。 量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是 对于量化投资中模型与人的关系，大家也比较关心。打个比方来说明这种关系，我们先看一看医生治病,中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。医生治疗病人的疾病，投资者治疗市场的疾病，市场的疾病是什么？就是错误定价和估值，没病或病得比较轻，市场是有效或弱有效的；病得越严重，市场越无效。投资者用资金投资于低估的证券，直到把它的价格抬升到合理的价格水平上。但是，定性投资和定量投资的具体做法有些差异，这些差异如同中医和西医的差异，定性投资更像中医，更多地依靠经验和感觉判断病在哪里；定量投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，需要先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。 四大特点 其实，定量投资和传统的定性投资本质上是相同的，二者都是基于市场非
有效或是弱有效的理论基础，而投资经理可以通过对个股估值，成长等基本面的分析研究，建立战胜市场，产生超额收益的组合。不同的是，定性投资管理较依赖对上市公司的调研，以及基金经理个人的经验及主观的判断，而定量投资管理则是“定性思想的量化应用”,更加强调数据。 1·纪律性 所有的决策都是依据模型做出的。我们有三个模型：一是大类资产配置模型、二是行业模型、三是股票模型。根据大类资产配置决定股票和债券投资比例；按照行业配置模型确定超配或低配的行业；依靠股票模型挑选股票。纪律性首先表现在依靠模型和相信模型，每一天决策之前，首先要运行模型，根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。有人问，模型出错怎么办？不可否认，模型可能出错，就像CT机可能误诊病人一样。但是，在大概率下，CT机是不会出错的，所以，医生没有抛弃CT机，我的模型在大概率下是不出错的，所以，我还是相信我的模型。 纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。纪律化的另外一个好处是可跟踪。定量投资作为一种定性思想的理性应用，客观地在组合中去体现这样的组合思想。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的，我会打开系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、动量上、技术指标上的得分情况，这个评价是非常全面的,只有汇总得分比其他得分要高才有说服力。
国内公募量化基金纵览发展历程、产品布局、市场份额、业绩表现及团队配置
国内公募量化基金纵览——发展历程、产品布局、市场份额、业绩表现及团队配置Morningstar晨星（中国）研究中心林飞 2015年是国内基金快速增长的一年，也是量化产品集中爆发的一年。我们看到，2015年期间发行的量化基金数量是2014年发行量的2倍有余。但细心的投资人会发现，与以往不同的是，主动量化基金超越指数增强型量化基金，连续第二年成为新发量化基金的主力产品。 在基金产品布局上，越来越多的基金类型中出现了使用量化方法管理的基金。虽然量化基金的整体规模在公募基金中的占比仍然微小，但经过近年来的发展，也出现了一些在量化基金管理上较为出色的基金公司，而针对量化基金的细分领域，各个公司的拓展方向也有所不同。 从最近一年期的业绩表现来看，偏股型主动量化基金的表现优于平均水平。股票型主动量化基金表现最佳，多数主动量化基金排名同类前列；激进配置型和灵活配置型的主动量化基金排名分别在第二分位区间和第三分位区间。 值此之际，通过回顾国内公募量化基金的发展历程，纵观其产品线的类型布局，进而统计基金公司量化产品线的市场份额及投资团队构成，希望为投资者提供该细分领域的信息和筛选量化基金的初步视角。 （注：如贵司旗下有明确认定为量化基金的产品，请联系我们进行确认，以进一步完善量化基金池。 联系方式邮箱：felix.lin@https://www.docsj.com/doc/5712391028.html,电话：0755-******** ） 一、量化基金历年发行回顾 实际上在当今信息时代，量化分析已不同程度的参与投研流程，定性、定量因素相辅相成，并形成最终的投资决策。严格意义上的量化投资往往涉及组合管理中的各个环节，包括但不限于选股择时、成本控制、风险管理、投资组合优化及再平衡，数据和模型驱动在中间起到关键作用，一般情况下人工参与的比例较非量化投资显著偏低。 笔者参考量化投资的主要特征，在剔除纯被动管理的指数基金后，围绕国内公募权益类基