在这里喵喵给大家分享一些量化知识,希望对大家的量化学习有所帮助.
ps:不是对量化含义的解释,这个之前就讲过了,今天主要是从分类方面讲.,
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Q measure Quant主要为各种奇异衍生品的定价提供支持,2008年金融危机之前在美国(乃至全球)市场上非常牛逼的一群人.
各种奇异衍生品的标的包括但不仅限于利率,权益,信用,货币和商品.
其主要基于风险中性定价(risk neutral pricing假设,利用各种理论和数值方法例如PDE, Monte Carlo simulations等建模.
2008年金融危机之后,随着全球复杂衍生品市场的萎缩和监管的加强,这类Quant的需求急剧减少.
中国市场上的衍生品在渐渐变多,2015年2月场内期权(上证50ETF期权)终于挂牌,之后相继有以,中证500(中金所)及
ETF(深交所)等各种标的的场内期权上市,这些标准衍生品的陆续上市都为国内复杂衍生品提供了对冲手段,未来复杂衍生品的发展大有可为.
目测国内到目前为止衍生品人才的需求(相比其他几类量化人才)不是很大,衍生品人才的供给就更少了,真心想走这条路最好出国读金融数学PhD.
市场风险就是二级市场的投资带来的风险,所以市场风险的计量需要对前台交易的各种头寸的风险特征和定价方法(如果有交易复杂衍生品的话)有深入的了解,所需技能和前台投资部门比较相似.
某Top 10券商自营部门,风险管理的人水平挺高的,显然是金工出身,不过他们的工作显然比投资部门要轻松不少......信用风险是商业银行的主要风险,主要工作是建立模型预测PD啦,EAD和LGD也有模型不过可以玩的花样不多 -  - 如果各位稍微学过一点金融风险管理,学过巴塞尔协议的,应该都记得PD*EAD*LGD是什么意思吧!
操作风险就不说了,因为案例各不相同,其实挺难量化的.
毫无疑问这是目前我国市场上需求最旺盛的一类量化金融工作,甚至不少人会直接把"量化"一词等同于此,所以就多写一点咯.
ps:注意以下的分类彼此可能没有绝对的界限,也就是说可能会有交叉,重合的地方.
一大批机构投资者,包括公募基金(旗下的指数增强基金或纯量化基金),券商自营和很多私募基金都把大量精力投注在这类策略上.
这类策略一般是做多有超额收益的股票,同时做空股指期货,两者之差带来绝对收益(即无论牛市还是熊市),这类策略都可以带来稳定的收益.
因为中国股市(除了创业板之外)在2010~2013年的漫漫熊途,所以很多投资者青睐这类策略.
因为市场上的Alpha策略和"多因子策略"是近义词.我就拿多因子来举例好了.
当然这些维度未必是彼此垂直的,可能是线性相关的.
Fama-French的三因子模型(beta,规模,估值)或Cahart的四因子模型(加入了动量)是这类模型的学术基石.
做这类研究嘛,不需要太高深的数学或编程技能,Matlab会用cell就可以上手开搞了.
例如基于重组,并购,分红送转,定向增发,大股东增持,业绩预告,甚至投资者调研之类的对股价会产生重大影响的事件构建投资策略.
对于数据库提供了充足数据的,往往是市场上人尽皆知的,所以很难带来超额收益,或是一个新闻刚出股价就涨停了,你想买也买不进去.因此,探索新的事件类型是超额收益的来源 -  - 因此需要掌握网页爬虫/文本挖掘的能力.
毕竟,目前A股市场上有2600多只股票,数据量是极大的.
何谓良好的编程能力呢?我认为就是,利用你(运算和内存)有限的计算机性能,能快速处理和分析你想分析的数据并得到结论.
如果处理高手只需要几分钟的数据集你需要好几个小时,那开发策略的效率显然很低,后果我就不细说了.
高频交易至少可以包括做市和套利两类.在美国市场上,做市是主流的HFT业务.
以前,券商只需要投资者提供来自交易所的行情即可,买卖的价格是市场所有投资者整体决定的;而当券商的角色变为做市商,券商就需要自己(通过计算)对期权给出报价,并高速地(自动化地)提供给全市场的投资者.
而作为做市商,最大的难处是,必须保证市场的流动性.
只要是自动化交易,就难免出bug,对于一个普通的投资者来说,交易程序出了bug那就暂停交易,等bug修复了再交易即可.
而期权做市商如果出了bug,停止向市场提供报价,就会被交易所认为没有履行好做市商的义务,事情就不妙了......套利,就是找到两种相关性强或者本质相同的证券,如果两者的价格出现了偏离,那么买低卖高然后坐等两者的价格收敛从而获利.
套利听起来很美,实际上竞争非常激烈,因为任何人都可以参与套利,而参与的人多了,套利机会就少了.当套利收入不足以支撑高频交易的研发维护成本的时候,就没人玩了.
差不多先讲这些吧,希望大家不要盲目追捧,踏实,认真,耐心才是根本.最后就是要对数据敏感,对市场敏感.