量化交易最简单的理解就是计算机根据模型自动化交易股票或期货产品.
对于定量交易,最重要的是建立模型,一般借助现代统计和数学方法,利用计算机技术从大量的历史数据中寻找可以带来超额回报的规则来制定策略,利用数学模型验证和固化这些规则和策略,然后通过程序交易严格执行.
1)理性,由于是机器执行策略,所以量化交易可以最大程度减少投资者情绪波动下的非理性决策影响,一些舍不得买,舍不得卖的情况不会发生在量化交易上.
2)快速,机器下单比人敲打键盘快是显而易见的,另外则是部分量化交易有专门的通道,也可以缩短指令发出再到交易所的时间.
3)助涨杀跌趋同化交易严重,有些票涨六七个点,突然就摸涨停了,有些票跌六七个点,突然就奔跌停去了,很大程度上都是量化交易的影响.
近年来量化基金不断发展,行业龙头幻方的管理规模更是从2015的5亿到2021年6月达到了1000亿.
9月1日,市场成交额创下近几年新高,达到1.7万亿元,但今天市场成交额为0.99万亿元,距离万亿元一步之遥.此前有传言称量化交易贡献了a股万亿成交量的一半.但根据从业人员的计算,量化交易对整个市场流动性贡献的上限约为30%.
但不可忽视的是,量化会带来巨大的跟风盘,以知名的光大"乌龙指"事件为例,2013年8月16日,光大证券72亿的买单,短期就带动了300多亿资金入场,造成上证指数突然上涨5.96%,59只权重股触及涨停.
幻方量化合伙人在2021世界人工智能大会发表演讲是提到对于金融市场,量化投资的意义在于为市场提供了流动性,平抑了市场的波动;提升市场的有效性,让公司定价更为合理;与全球顶级对冲基金竞争.
6,量化交易一定赚钱吗?
答案是否定的.以美国股市为例.去年3月底前,美国股市暴跌,随后以百年难遇的速度迅速反弹.然而,世界上而,世界上四大量化对冲基金中规模最大的是Two-shagma,2020年桥水-shagma的业绩大幅下滑.
2020年,以量化股市中性为策略的基金今年平均亏损达到16.46%,而整个量化基金行业平均亏损达到8.48%,是所有基金投资方式中最差的.
量化交易损失的主要原因不仅是其不透明度和复杂性,导致管理者不真正理解战略失败的原因,更重要的是,历史数据培育的算法模型不能准确预测超越历史和极端市场的风格变化,遇到极端市场更容易发生大损失.
过于妖魔化和崇拜量化交易是不可取的,因为量化算法的核心是战略模型,而战略模型是由人决定的,是由人设计的,然后让程序跑出来的.同时,策略不是一劳永逸的,市场一直在变化.因此,与其过于关注量化交易,不如潜心研究市场和公司的基本面,研究自己的选股模式,让量化资金被使用.就像A股市场之前的核按钮和反核按钮一样,