量化实战入门（2）量化投资

一、量化投资的的主要特点

1. 依赖数据：量化投资依赖大量的历史数据和实时数据，通过数据分析来发掘投资机会和做出判断。
2. 运用定量分析：量化投资者使用统计学、数理金融学等定量方法来分析数据，建立量化模型。这些模型可以是简单的统计模型，也可以是复杂的机器学习模型。
3. 流程规范，结果可复制：量化投资以规范化和可复制的投资程序为目标，投资决策遵循事先制定的投资流程，并能够被复制和验证。
4. 不断优化投资模型：量化投资要求不断获取新数据，检验和优化投资模型与策略。随着市场环境的变化，需要不断调整和改进规则，以保持投资效果。
5. 自动化交易系统：量化投资通常采用自动化交易系统，去主观化，实现高效、低成本的交易操作。虽然自动化交易并不是必需的，如果交易频率不高，用量化模型产生交易信号再进行手动交易的情况也很常见，但要注意的是手动交易也必须要消除主观影响，严格按纪律执行。
6. 投资是科学，而非艺术：量化投资认为投资是一种科学，而不是一种艺术。量化投资者不依赖于主观判断、直觉或情绪，而是通过建立可验证、可复制、可优化的投资模型来做出投资决策。
   因此，量化投资是数据和模型驱动的。与传统的基本面分析和技术分析相比，量化投资更加注重数据和模型的准确性和可靠性，依靠大量的数据和数学统计模型来做出投资决策，减少人为因素的干扰，提高投资决策的科学性和准确性。
   

二、量化投资的底层逻辑

1. 市场不是完全有效的。量化投资的前提是市场存在一定的不效率和异常,投资者可以通过定量分析发现这些异常并产生超额收益。
   市场有效性是指一个市场能够充分反映所有相关信息，使得市场价格能够正确地表达资产的内在价值。当市场趋向完全有效时，价格能够充分及时地反映所有相关信息，投资者很难通过公开信息获取超额收益，这时量化投资难以成功。相反，当市场存在不同程度的不合理时，投资者就有可能通过大量的数据分析发现定价误差并通过建立投资策略获利。
   市场有效性存在理论假设和现实之间的差距，理论上，市场有效性需要满足一些理想化的假设条件，如投资者是理性的、信息是充分的、交易是自由的、成本是零的等等。然而，在现实中，这些假设往往不成立，投资者可能受到行为偏差、情绪影响、羊群效应等因素的干扰，信息可能存在不对称、滞后、噪音等问题，交易可能受到摩擦、限制、干预等阻碍，成本可能包括佣金、税收、机会成本等多种形式。这些现实因素都可能导致市场价格偏离资产的真实价值，从而产生异常收益或套利机会。量化投资可以通过大量的数据分析查找这些定价失衡,设计相应的投资策略,在定价失衡得到修复时获得超额收益。
2. 风险和收益是可以量化和控制的。量化投资者通过分析历史数据和模拟未来情景，来评估自己的投资组合的风险收益特征，以及可能面临的最大损失。量化投资者也通过多元化、对冲、止损等手段，来降低风险并提高收益。
   量化投资者会收集并分析大量的历史金融数据，比如股票价格、利率、汇率等数据。通过使用统计模型和算法，量化投资者可以计算出历史波动率、相关系数等风险指标，评估投资组合的预期收益和风险水平。除了分析历史数据，量化投资者还会建立量化模型，模拟不同的未来市场情景，预测价格变动，评估在极端市场环境下，投资组合可能出现的最大亏损。
   与此同时，量化投资者也会采用各种风险控制手段，以控制投资风险，提高投资收益。例如采用资产配置的多元化投资策略，将投资分散到不同类型、不同行业的资产中，降低单一资产风险的影响；采用期货、期权等金融衍生工具进行对冲，以减小投资组合的系统性风险；设置止损点，当投资组合亏损达到事先设置的止损点时，投资者会及时止损，以控制损失。通过这些量化手段，量化投资者可以有效评估和控制投资风险，实现投资收益的最大化。