读书笔记：《量化投资实务》

我能计算出天体的运动，却难以预计人性的疯狂。——牛顿

1. 量化交易：概述

投资理论：

• 被动投资管理：有效市场无法获得超额收益，买入指数
• 积极投资管理：有效市场假说不成立，可以对市场进行预测
  • 基本面投资
  • 技术面投资

量化交易的主要参与者：

• 做市商：向市场提供流动性时所赚取的买卖差价。找到对市场冲击最小的成交价，有利于降低市场的波动性。
  • 高频交易：事实上的做市商，不承担做市商的责任，不受监管机构约束。
  • Knight Capital：2012一夜倒闭
  • BATS：类交易所，交易平台
• 对冲基金：私募投资基金，基金经理，对冲基金产品含有基金经理人的资产。
  • JP 摩根，高盛
• 投资银行，券商
  • 暗池交易系统：美国证券交易委员会允许，不展示买卖盘价，报价身份，交易详情。

传统交易和量化交易：

• 传统交易更强调投资收益而不是风险控制
• 量化交易追求风险和回报之间的权衡，避免投资者过度追求利润而忽视风险

量化交易对市场的影响：

• 减少了市场的总体波动率，市场瞬时波动率增加

国内市场难以实施量化交易：

• T+1 交割制度
• 不允许卖空买空
• 缺乏做市商制度
• 券商没有提供算法附加服务

2. 量化交易：策略种类

交易制度：

• 我国：竞价交易制度
• 美国：做市交易制度

3. 量化交易：建模方法

1. 随机过程
2. 机器学习
3. 数据挖掘
4. 小波分析
5. 支持向量机

4. 量化交易：平台

1. 掘进量化
2. 米筐量化
3. 聚宽量化
4. 交易开拓者
5. 文华财经

5. 量化交易策略：开发流程

1. 策略想法
   1. 券商金工研报
      1. Wind，东方财富，同花顺
      2. 萝卜投研-智能股票投研|选股_基本面分析|选股|研究|投研_看研报
2. 样本内测试
   1. 市场冲击成本：样本内数据的绩效表现无法体现交易执行模型的作用
   2. 历史回测
      1. 软件：交易开拓者，文华财经，金字塔，微量网
      2. Web：优矿网，RiceQuant，聚宽
3. 样本外测试
   1. 样本内外匹配度：
      1. 标准差：两份数据波动率对比
      2. 交易数量：防止过拟合
   2. 模型上线方法：
      1. 直接上线
      2. 回撤上线：达到最大回撤上线，会损失机会成本
      3. 水平上线：回撤到0轴上线（？）
4. 模型优化
5. 资金管理与投资组合构建
   1. 资金横向分配：同一时间，分散投资
   2. 资金纵向分配：不同时间，调整杠杆

6. 量化交易策略：经典策略

1. 海龟交易策略
2. R-Breaker策略
3. 阿尔法对冲策略：寻找被低估的股票，并通过衍生品对冲组合的系统风险

7. 量化交易模型：风险与监管