量化投资什么意思?量化投资策略有哪些?

量化 投资 值策略专注于股票的价值,寻找现在被低估但有望随着时间推移而增值的股票。一般来说将股市中被认为有风险的股票划掉,利用估值倍数对股票进行排序就是价值策略的工作原理。通过分析盈利能力、资金实力等因素来确定其升值的可能性。价值策略的成功取决于找到正确的被低估的股票,这些股票的价值会随着时间的推移而增加。

事件驱动套利

在使用历史和实时数据来识别可能对特定业务或市场中的事件做出反应的错误定价证券就是事件驱动套利。简单来说就是事件驱动套利可能会导致投资者购买股票。预计价值将在财报电话会议之前或之后上涨。但是事件可能会复杂得多,包括管理层重组,监管变化,股东活动等。

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统计套利

统计套利是一种量化投资方法,主要在创建高度多元化的投资组合。其中证券可能只会被扣留几分之一秒。这个策略基本上基于均值回归分析。配对或相关的证券集团的定价是低效的。他们在被低估的证券建立多头头寸,在被高估的证券建立空头头寸,希望价格能回到平均水平。用关联证券的方法可能很复杂,统计套利使用大量定量分析和计算机建模、高频交易技术。

因子投资策略

因子策略是与更高回报相关的资产的可量化属性,因子通常分为微观经济因素以及宏观经济因素。宏观经济因素包括流动性,通货膨胀和经济增长。微观经济因素包括股票价格波动,质量,信用水平以及股票流动性。因子投资旨在通过在证券投资能够带来丰厚回报的要素,创造领先于市场的多元化投资组合。

因子投资是一个广泛的策略,其中包括我们在这里讨论的其他一些策略,如智能贝塔策略。

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Beta 策略

贝塔系数是衡量证券对市场变化的敏感度的指标。它衡量资产相对于整个市场的表现,就好比按照市值加权的指数。就好比一只波动性比市场大30%的股票,贝塔系数为1.3,通过关注贝塔指数投资者就可以建立符合自己风险偏好的被动管理的投资组合。

量化投资策略通常依赖于程序员以及分析师开发的数学模型和算法。他们对规则进行编码,并让算法在真实世界的数据上进行测试。

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