币BOOS量化机器人对于风险承受能力较弱的投资者而言是个不错的选择!

1、随着国际国内金融市场的发展，现阶段资产管理已经成为我国金融市场发展创新的重要领域；

2、加大资产管理业务是金融行业扩大资产规模，增加收益的最好选择；

3、资产管理是企业追求长期稳定收益的必然选择；

4、资产管理是普通投资人（家庭、个人投资理财）最受益的选择方式；

5、资产管理是规范金融市场的有效途径，极大的降低市场的波动率；

6、资产管理业务是金融从业人员的激励和动力，促使金融从业人员优胜劣汰，优化金融团队；

7、政府支持、政策支撑：资产管理为社会、金融业、企业、个体等均带来巨大收益，自2012年开始政府大力支持，对其放宽政策，目的就是将此项业务坚定不移的开展下去。

首先，从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，2018年全球排名前四以及前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，而且进入2019年由量化及程序化交易所管理的资金规模进一步扩大。

其次，从就业人员的薪资水平来看，全球超70%的资金交易用计算机或者程序进行，其中一半是由量化或者程序化的管理人来操盘。在国外招聘网站搜索金融工程师(包括量化、数据科学等关键词)会出现超过33万个相关岗位。

从高校的培养方向来看，已有超过450所美国大学设置了金融工程专业，每年相关专业毕业生达到1.5万人，市场需求与毕业生数量的差距显著，因此数据科学、计算机科学、会计以及相关STEM（基础科学）学生毕业后进入金融行业从事量化分析和应用开发的相关工作。

量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。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。从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，全球排名前四以及前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。

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。同时，机器学习的发展也对量化投资起了促进作用。

简单来说就是各个交易所之间存在一定价格的差价，通过价格低的交易所买入，在价格高的交易所卖出，争取差价。

所以，对于风险承受能力较弱的投资者而言是个不错的选择。

（2）多因子选股模型

具体的选股模型非常复杂，但原理很简单。

多因子选股，就是以多个因子作为参照标准进行选股，这跟我们日常找工作、找房子等等是一个道理，只不过给了一个学术的叫法。

比如找工作的时候，我们要考虑的因子（因素）有：薪资水平、公司发展前景、岗位匹配程度等。

找房子要考虑的因子有：交通配套、小区环境、安全程度等等。

同样，选股的因子也有很多，专家们把这些因子分成四大类：

1.技术类：价格、交易量、波动率等；

2.基本面类：价值、成长、公司债务等；

3.研究类：研究报告、目标价格、盈利预测、评级等；

4.其它类：机构持仓、媒体关注等。

因子太多了对不对？不可能全面考虑

所以，专家们就做了一个模型—— 根据因子的权重，进行综合加权考虑，

引入多因子的目的，就是为了让收益更加稳健，波动更少。

找房子时，考虑的因素越多，或许最终选择的就越好；

找工作时，综合权衡后的岗位获取更令你满意。

所以，引入的因子越多，收益就更稳健，收益曲线就越平滑。

(3) 量化择时

有人说，相比选币，择时更重要。

只要是牛市，随便什么币都大涨，当风吹过来的时候，猪都会上天。

择时，不仅困扰着个人投资者，同样也让机构投资者很头疼。

如果说量化选币解决的是超额收益的问题，那么量化择时解决的则是相对收益的问题。

而所谓量化择时，则是对各类预测指标的应用，通过分析并得到对市场未来方向的预判。

常用的择时方法有：趋势量化、市场情绪化等。

趋势量化：趋势量化是趋势投资的延续，若趋势发生逆转则需要平仓处理。趋势量化需要市场出现了某种趋势之后才可顺势操作。

情绪化量化：利用投资者的热情程度来判断市场方向，当投资者情绪高涨，大家积极入市时，大盘可能会继续涨；当投资设情绪低迷，不断撤出市场时，大盘可能继续下跌。

量化投资的优势

纪律性：严格执行量化投资模型所给出的投资建议，而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。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。

系统性：量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模

型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。

及时性：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。

准确性：准确客观评价交易机会，克服主观情绪偏差，妥善运用套利的思想。量化投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。与定性投资经理不同，量化投资经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。

量化投资的基本理念是利用计算机技术结合一定的数学模型去实践投资者的思想与策略，主要包括以下三个关键概念：

相比传统投资，量化投资有着更强的纪律性、系统性、及时性、准确性等，能够尽量避免人为因素的干扰。高效执行策略。

我们都知道，人在做投资的时候会经常脑袋一热，或是说杀红了眼。会导致我们的投资情绪化，变得不理智。

而由机器人操盘的量化投资，最大的优势在于：在能够杜绝人为的不理智，将策略高效执行。

量化投资的策略

量化投资的策略主要分为3类：量化对冲、多因子选股模型、量化择时。

（1） 量化对冲

简单来说就是通过统计分析然后得出正确的操作方式，实现利润收割。

举个例子

假如一位滴滴司机接到一个从市中心到地铁的单子，

滴滴公司规定呢，1小时内就要到达指定地点，迟到就要罚钱，早到就可以获得奖励。

此时一共有5条路线可供选择。

经常跑这条路的司机总会比其他司机早到目的地。

这些老司机就叫做主动选股机构。

后来，大家都用导航直接获得最短到达目的地的方式。

“地图”对拥堵程度、红绿灯数量、实际路程进行了量化统计回归，通过这些数据获得最快到达路线。

使用“地图”的这群人就叫做量化选股机构。

在这个例子中：

“量化”指的是使用数据方提供的数据得到最佳的方案。

“对冲”司机通过地图提供的策略，减少了到达时间而挣到的钱。

如果和规定的时间一样，司机就不赚钱；如果比规定的时间长，司机还得亏钱。

在数字货币市场中，平均时间就是市场风险。通过不同交易所价格差进行溢价收割。

“量化对冲”不受市场涨跌的影响，换句话说就是无论市场涨或是跌，它都能在市场中争取一定的金钱。

量化对冲是长期稳定的投资策略，讲究的是细水长流。

随着20世纪80年代以来各类证券和期权类产品的丰富和交易量的大增，华尔街已别无选择，不用这些模型，不使用电脑运算这些公式，他们便会陷于困境，自招风险。1997~1998年亚洲金融危机，市场暴跌，量化投资的算法交易也起到了同样的坏作用。此外，始于2007年的金融危机中，量化投资也未能幸免。时过境迁，2011年，量化基金再次表现优异。

量化投资

稍微接触到资本市场的人，大都听说过基本面投资和价值投资，而对于这方面的天才人物“股神”巴菲特，更是几乎家喻户晓，妇孺皆知。他以企业财务报表的分析见长，擅长挖掘企业的内在价值，一旦买入便长期持有，持续获得稳定高额收益，为股东创造了丰厚利润，无人能及。

相比之下，与价值投资同等重要的量化投资——即借助数学、物理学、几何学、心理学甚至仿生学的知识，通过建立模型，进行估值、择时及选股，则没有那么幸运——在大多数人眼里，量化投资是一个神秘的领域，深不可测，玄奥无比，令人望而却步。世人皆知巴菲特，而对于号称最能赚钱的基金经理人、在20年的时间里创造了年均净回报率高达35%惊人传奇的量化投资大师西蒙斯，却只能成为少数人的专属。

量化投资看似神秘，但并不古老。它从70年代开始逐渐兴起，90年代才大行其道。之所以如此，是因为量化投资有其诞生的特定土壤，需要一系列的条件方能破土而出，这些条件其实相当苛刻。

很难想象，量化投资技术并非发端于华尔街，而是肇始于学术象牙塔里的少数“怪才”，他们长期不被正统的经济学所接受，甚至遭到排斥，因此处境艰难。1952年3月发表“投资组合选择”论文、提出现代财务和投资理论最著名洞见的马克维茨，以该理论参加博士答辩，竟然战战兢兢差点未获通过。1990年10月，这些人中有三位获得诺贝尔经济学奖，当时局外人很少有人清楚为什么他们能够得此殊荣；而三人中的其中一位则将他们的获奖比作“芝加哥业余球队赢得了世界杯”。

但是，没有来自象牙塔的现代金融理论，便没有量化投资的兴起。马克维茨的投资组合理论，提出了风险报酬和效率边界概念，并据此建立了模型，成为奠基之作。托宾随后提出了分离理论，但仍需要利用马克维茨的系统执行高难度的运算。

夏普1963年1月提出了“投资组合的简化模型”，一般称为“单一指数模型”。马克维茨模型费时33分钟的计算，简化模型只用30秒，并因节省了电脑内存，可以处理相对前者8倍以上的标的证券。1964年，夏普又发展出资本资产定价模型(CAPM)，这是他最重要的突破，不仅可以作为预测风险和预期回报的工具，还可以衡量投资组合的绩效，以及衍生出在指数型基金、企业财务和企业投资、市场行为和资产评价等多领域的应用和理论创新。

1976年，罗斯在CAPM的基础上，提出“套利定价理论”(APT)，提供一个方法评估影响股价变化的多种经济因素。布莱克和斯克尔斯提出了“期权定价理论”。莫顿则发明了“跨期的资本资产定价模型”。

有趣的是，不少人最初并非经济学家，如巴契里耶和布莱克原先是数学家，夏普则从事医学，奥斯伯恩为天文学家，沃金与坎德尔是统计学家，而特雷诺则是数学家兼物理学家。他们转行都是被金融市场研究所深深吸引，沉迷于其中的无穷魅力。

然而，仅有现代投资（行情 股吧 买卖点）理论的建立，及各类模型的完善与推陈出新，并不会直接催生出量化投资，它还需要其他几个重要前提条件，比如机构投资者在市场中占据主导，电脑技术足够发达，以及传统华尔街投资家的傲慢被市场击溃转而被迫接受新的投资理念。

量化投资不会出现在个人投资者为主的时代。个人投资者既缺乏闲暇的时间，也普遍无此能力。随着退休基金和共同基金资产的大幅增加，它们成为市场上的主要机构投资者，并委托专业机构进行投资操作。管理大规模资产，需要新的运作方式和金融创新技术，同时专业的投资管理人也有能力和精力专注地研究、运用这些技术。

没有发达的电脑技术，量化投资也将成为无源之水，无米之炊。在电脑革命发生前，根本无法根据上述模型进行运算。1961年，与马克维茨共同获得1990年诺贝尔奖的夏普曾说，当时即使是用IBM最好的商用电脑，解出含有100只证券的问题也需要33分钟。当今，面对数不胜数的证券产品，以及庞大的成交量，缺了先进电脑的运算速度和容量，许多复杂的证券定价甚至不可能完成。

量化投资在不经历市场的崩盘，傲慢投资者的自信未被摧毁之前，不会盛行。比较早的时候，华尔街对学术界把投资管理的艺术，转化成通篇晦涩难懂的数学方程式一直持有敌意。他们认为，投资管理需要天赋、直觉以及独特的驾驭市场的能力，基金经理可以独力打败市场，而无需依靠那些缺乏灵魂、怪异的数学符号和缥缈虚幻的模型。在美国，70年代初期表现最佳的基金经理人从未听过贝塔值，并认为那些拥有数学和电脑背景的学者只是一群骗子。

1973~1974年美国债券市场和股票市场全面崩盘，明星基金经理人烟消云散，财富缩水堪比30年代大萧条。当时，颇有先见的投资顾问兼作家彼得·伯恩斯坦认为，必须采用更好的方法管理投资组合，并创办了《投资组合》杂志，一出刊便获得成功。此后，随着80年代以来各类证券和期权类产品的丰富和交易量的大增.量化投资光彩炫目，但也具有魔鬼般的力量。它时而风光无限，但也常常坠入深渊。

1987年10月大股灾，黑色星期一，当天股市和期货成交量高达令人吃惊的410亿美元，价值瞬间缩水6000亿美元。很多股份直接通过电脑而不是经由交易所交易。一些采用投资组合保险策略的公司，在电脑模式的驱使下，不问价格机械卖出股票。很多交易员清楚这些投资组合会有大单卖出，宁愿走在前面争相出逃，加剧了恐慌。针对整个投资组合而非单个证券，机械式的交易，电脑的自动操作，使得这种量化投资出现助跌之效，大量的空单在瞬间涌出，将市场彻底砸垮。

市场上，针对不同的投资市场，投资平台和投资标的，量化策略师按照自己的设计思想，设计了不同的量化投资模型。这些量化投资模型，一般会经过海量数据仿真测试，模拟操作等手段进行试验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化。但是潜在的风险，可能来自以下几个方面：

第一：历史数据的完整性，行情数据的完整性都可能导致模型对行情数据的不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失效，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等。这一点是目前量化界最难克服的。

量化的交易过程，策略测试，资金增长曲线(4张)

第二：模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。

第三：网络中断，硬件故障也可能对量化投资产生影响。

第四：同质模型产生竞争交易现象导致的风险。

第五：单一投资品种导致的不可预测风险。

规避或减小风险的策略包括以下几点：

1、保证历史数据的完整性。

2、在线调整模型参数，在线选择模型类型。

3、在线监测和规避风险。

4、严格利用最大资金回撤设计仓位和杠杆。

5、备份操作。

6、不同类型量化模型组合。

7、不同类型标的投资组合。

这里最后再说一下币BOOS量化机器人可以帮您自动识别交易所打新哦

APP币BOOS链接:

http://h5boss.lianghuas.com/register/index.html?code=UQLJHUU

—-

编译者/作者：楚冉说区块

玩币族申明：玩币族作为开放的资讯翻译/分享平台，所提供的所有资讯仅代表作者个人观点，与玩币族平台立场无关，且不构成任何投资理财建议。文章版权归原作者所有。