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初学者赚钱指南

量化投资

2021年12月26日,由全球金融专业人士协会(Global Institute of Financial Professionals,简称GIFP协会)携手中国市场学会量化金融专业委员会(简称“量专委”)联合主办,交大教育集团、金程教育、点宽科技和一量科技共同支持的“量化投资行业回顾及未来展望”主题活动如期于线上举行,本次活动吸引了CFRM、AQF、AFV、RFP持证人和考生,以及对量化投资领域感兴趣的各界同仁的积极参与。

股票、期货、外汇、基金、大宗商品、衍生品的程序化、量化、金融工程是每一个交易员、操盘手、股民、期民最终要知晓的领域。参考国外,未来程序化、量化、金融工程会逐渐的在金融、交易方向发展壮大。想当宽客的人也越来越多。 当前,股票、期货、外汇、基金、大宗商品、衍生品相关领域的从业者以及金融专业的学生等群体在宽客之路上容易遭遇这些问题: 1. 预测是望而不可及的彼岸; 2. 不知道如何成为专业的投资者; 3. 每一个交易员都要趟的“坑”; 4. 如何将自己的交易理念提炼成模型; 以上提到的疑虑和苦恼,本人均曾经历。同时我拥有金融业相关资质,且有10余年程序化、量化、金融工程、交易从业经验。 我愿意与你分享的内容包括: 1. 正确认识交易中的“预测”; 2. 成为专业投资者的路径分享; 3. 成为quant的路径分享; 4. 量化模型开发经验分享; 本人有10余年行业经验。拥有多年的机构投资管理经验,涉及套利、做市、量化等交易领域,以及量化系统开发、金融科技项目经验。 最后想说,宽客的路漫长而曲折,我愿同您分享我的从业经验,帮您科学规划宽客之路。 PS.在选择与我见面前,请把你的问题更具体化。请把你的问题提前发给我,方便我做更精确的准备,提升见面效率。期待与你的见面。

如何进入金融行业?

毫无疑问,金融是目前的就业热门专业,许多非金融专业背景的人也希望在资本市场寻得自己的一席之地。金融、资本市场的大众产品有银行存款、银行理财产品、P2P、股票、期货、外汇等等。尤其在当今“你不理财,财不理你”的时代,每一个人或者家庭都必须具备金融的基础知识。 但面对被妖魔化的资本市场,你有可能会有这样的疑虑: 1. 金融高深莫测,我不是学金融的做不了? 2. 资本市场都是炒股的庄家,没有规则可言? 3. 去了资本市场都可以赚大钱,赚快钱? 4. 在资本市场赚钱会很忙,可能会丢掉日常的生活? 这些都是误解。资本市场,也并非只充斥着操盘手,同样需要多样专业背景的人分工合作。我作为一个专业的金融从业者,将结合我的经验与经历,告诉你: 1. 介绍资本市场的概况和现状:资本市场是什么?资本市场各个层次如何分布? 2. 非经济金融相关专业背景的求职者,如何在各层次资本市场找到合适的定位? 3. 哪些职业是我可以从事的? 4. 如何结合既有知识背景,转行投身金融行业? 5. 如果我在本行业内已有成就,如何成为金融专家的同时发挥原有特长? 本人10余年金融从业经验。期间供职,既有传统金融机构,也有新型互联网金融、金融科技公司。 综上,本话题要做到,释疑想转行金融的苦恼,帮助学生规划金融职业发展,以及金融科普和热点金融话题分析。

量化模型开发实战指南

IT硬件软件的快速迭代升级,IT技术的迅猛发展,推动了整个金融系统的加速IT化。具体到交易层面,这种效应更加突出,直接表现在量化模型开发和交易。最近十年来,量化投资 量化投资成为了欧美资本市场发展的热点与焦点,一举成为了国际投资界兴起的一个新方法,发展势头迅猛,。量化投资和基本面分析、技术面分析并称为三大主流方法。由于量化投资交易策略的业绩稳定,其市场规模和份额不断扩大,得到国际上越来越多投资者的追捧。放眼国内,在不断追赶欧美的过程中,可以预见量化投资必将复制,甚至超越欧美的发展轨迹。 在这样的情况下,有意向开发量化模型,进行程序化交易的学员容易遭遇: 1. 也许你有交易思路,但是不知道如何实现量化; 2. 也许你有IT能力,但是不知道思路如何梳理; 3. 也许你既有交易思路也有IT能力,但是不知道项目路径如何规划和进展; 4. 也许你已经拥有了自己的量化模型并且开始实盘交易,但是遇到了很多问题,想进一步优化完善; 本人多年的量化投资从业经验,期间负责机器人投顾项目底层大类资产配置模型体系的构建和模块的开发。在某金融机构的量化金融实验室,领导开展量化项目。 我愿意与你分享的内容包括: 1. 帮您梳理交易思路,规划量化方案; 量化投资 2. 通过量化模型案例讲解,锻炼量化模型开发思路; 3. 规划量化策略开发路径; 4. 解答量化模型开发和实盘交易中遇到的问题。 PS.在选择与我见面前,请把你的问题更具体化。毕竟一小时的谈话只能解决一个小问题。请把你的问题提前发给我,方便我做更精确的准备,提升见面效率。期待与你的见面。 金融、交易、量化、模型、实战、开发

智能投顾:一个实践者的分享

现如今,国内外,尤其是在国际上,“智能投顾(robo-advisor)”代表了先进的财富管理理念--被动投资、资产配置、长期投资,创业公司如Betterment、Wealthfront等已管理近百亿美元资产,为数以万计的用户持续地创造财富;传统金融巨头如 Goldman Sachs、Vanguard、RBS、Charles Schwab 等也纷纷投入巨资进入该领域,金融科技对行业的改造升级正深远的影响着财富管理的方方面面。 在这样的情况下,智能投顾:创业者、金融科技公司、互联网金融公司容易遭遇: * 量化投资 泛“智能投顾”创业idea是否可行? * 智能投顾整体方案如何更加合理完整? * 智能投顾核心功能模块(kyc、资产配置、账户、对接金融产品等等)如何实现? * 如何结合公司现有业务应用智能投顾产品; 我有10余年金融、IT、互联网的综合从业经验,期间在某大型金融科技公司负责智能投顾项目。 我愿意与你分享的内容包括: * 评估创业idea的可行性; * 完善智能投顾整体方案; * 解答智能投顾核心功能模块的业务问题; * 结合互联网金融、金融科技公司现有业务拓展智能投顾产品; PS.在选择与我见面前,请把你的问题更具体化。毕竟短时间的谈话只能解决一个小问题。请把你的问题提前发给我,方便我做更精确的准备,提升见面效率。期待与你的见面。 智能投顾搭了人工智能和金融科技的风,一起来御风而行

2021年底,由 华泰证券 、宽科技、亚马逊云科技、朝阳永续、金融阶等多家市场权威机构组成的2021中国量化投资白皮书编委会,回收到这些素材后,内部进行了多轮讨论后开启了第一版的编写,历时三个月至2022年3月8日,《2021 中国量化投资白皮书》初稿完成,这也是昨日业内突然在传阅的版本。 经过一个半月时间的反复研讨、校验以及美化,今日正版敲定,最终共计11万字,包含人才发展、机构实践、趋势前沿、最佳实践等六个章节,内容较初稿已经有了质变,并且编委会决定:即日起开放线上电子版,并于4月29日线下正式发布纸质版!

《白皮书》还说了什么,还有哪些研究数据?联系您所在的朝阳永续专属销售,获得电子版,一睹为快吧!

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常见量化产品及策略

侯磊,FMBA2020级

上海洛书投资 投资经理

第一种是按照持仓周期分类,主要有:低频,即持仓周期5天以上;中频是1到5天;日内是指持仓1天以内;高频则是从几秒钟到几分钟都有。越是高频,持仓时间越短,策略收益越稳定,策略容量越小。越是低频,策略收益波动越大,容量也越大。容量指交易策略能够承载最大资金的上限。

另一种是按照交易机会分类,主要包括:CTA(Commodity Trading Advisor),泛指交易商品或者金融期货的一类策略;股票选股策略,又称为股票Alpha策略、股票多空策略、统计套利和股票多因子模型;股票择时策略,以及股票T+0、ETF套利和自动化做市等其他策略。

任何成熟的量化交易,都具备三个核心要素:第一是预测未来,即通过获取的信息和数据推测,预估资产的价格走势;第二是风险管理,即在给定的目标收益率下,尽可能降低投资组合的风险水平;第三是交易执行,即用比较小的交易成本完成交易指令。

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我个人从事的是股票多因子策略交易,可以通过下面的公式理解多因子的概念:个股收益=来自于大盘的收益(Beta收益)+行业收益+风格收益+个股特有收益(Alpha收益)。以茅台举例,茅台每天的股票收益可以拆解为: A股大盘收益+白酒行业收益(行业因子)+大盘股收益(规模因子)+“过去12个月一直涨的股票”的收益(动量因子)+茅台“特有收益”。

Alpha是市场稀缺资源,而且由于市场竞争的原因,Alpha的预测能力会随着时间的推移逐渐失效。因此Alpha和交易策略的迭代更新能力是各机构竞争的焦点,可持续的创新能力是一个量化机构最重要的能力。如果我们需要调研一个量化机构的持续竞争力,我们要关注该机构的策略的原创性,如果不是原创的策略,其策略迭代能力一般较弱;我们还要看团队成员的个人能力和团队整体的协作能力;最后我们要看团队是否重视研究,是否愿意在研究方面花资源和精力。

量化交易在国内发展很快,绝大多数机构都很年轻,如果考虑这方面的投资,不用太在乎机构是不是五年、十年老店,而是要充分了解产品的潜在风险。很多产品看上去很不错,但其中蕴含的波动率其实非常高,专业的销售会告诉你隐含波动率是什么,但从公开报表中只能看到业绩表现,其中隐藏的潜在风险并不直观。

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CTA策略及后市预测

曹真琦

上海洛书投资 投资经理

在2000-2002年全球股票熊市及2007-2008年全球次贷危机时期,CTA指数不但没有出现下跌,还实现了正收益。CTA策略与其他策略都具有相对较低的相关性,加入CTA策略可显著改善组合的风险指标和风险调整收益指标,这个特点使得 CTA策略具有较好的风险分散的配置价值。

最经典的是趋势跟踪类策略,基本操作就是做多过去一段时间上涨的品种,做空过去一段时间下跌的品种,寄希望于走势在未来有一定的延续性。其特点是“赚大亏小”,盈利依赖于市场波动,长期持有总会盈利,盈利时间短但盈利能力强,波动大。

第二类,期限结构类策略。由于商品期货价格与现货价格之间存在基差,如果期货价格低于现货价格,处于“贴水状态”,反之则处于“升水状态”。期限结构策略的基本操作就是做多处于贴水状态的品种,做空处于升水状态的品种,充当期货市场套保者的交易对手方,赚取套保者为转移风险所交的保费。

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第三类,量化基本面策略。股票基本面,大家可以理解为公司好不好,通过公司财报等其他维度可以判断。而商品基本面,需要思考商品价格的涨跌到底由什么因素驱动。驱动因素很多,包括消息面、政策面、资金面等,但我们认为商品的定价一定是在基本面手里。

量化基本面策略的基本操作是用量化的方法根据各类因子计算出品种的供需状况,供给大于需求,做空该品种;供给小于需求,做多该品种。量化基本面策略的收益特征在于,盈利来源稳定,长期持有盈利,大多数时间盈利,在市场供需不是主导因素时有可能亏钱。

整体来说,2020年无论股票还是商品期货,都是一个小牛市。今年大概率全球经济从疫情的低谷中复苏,对原材料需求持续旺盛,市场波动率维持高水平,利好CTA策略表现。目前国内CTA市场上升空间很大,市场健康发展,有重要意义的商品期货品种陆续上市,也引入了新的交易机会和新的对冲机会,有利于提升策略收益。经济的复苏,加上政策的利好,我们预期商品高波动和牛市还是有一定的持续性。

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自学Python的560天

董鹏飞,FMBA2016级

光大控股资管部 副总裁

以美国股票市场为例,截至2019年底,通过量化方式进行交易的资产管理规模占比超过50%,通过量化方式进行交易的交易量占比超过70%。假如,未来中国股票市场也发展成美国的样子,既懂金融又懂编程的人才优势必将凸显;这种假如,就是未来十年的趋势。那时的人工智能会替代很多人的工作,我不想被替代掉。带着这样的思考,我决定开始学习编程,来驾驭深度学习人工智能。

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Python能做什么?简单的可以用来做日常的微信自动群发、自动回复等,提升效率;还能用来爬虫,深度学习、模拟等等,比如模拟股票价格走势。更重要的是,Python语言相对简单,上手较快,开发方便,工具库丰富,科学计算方面的支持强大,目前在金融数据分析和量化领域的使用很广泛。

为什么自学Python?首先,学编程其实是一件非常容易的事,就像开车,是肌肉记忆,跟智商无关。其次,如果不是科班出身,或者已经拥有一定的编程经验,那么我建议你自学,不要报辅导班,因为第一,辅导班只教你正确的东西,但以我个人的经验,学习编程更多是在错误中学习,只有跟bug对抗,才能真正掌握它;要乐于接受bug,bug才是真正的老师,而不是敌人。第二,一些辅导班为了吸引学员,有很多炫技的东西,excel、数据的处理可能就是十几行代码的事儿,但是辅导班可能会给你看几百行代码,让你觉得“高大上”,实际上未必是那么回事。

有什么具体的“学习方法论”?第一,读书。现代社会,学习资源是无限的,要利用一切碎片化的时间来读书,快速推进学习进度。我的选书经验是善用“豆瓣”,9分以上是相当好的书,8分以上是可以看的书。这里推荐几本书,从易到难:第一本《Python编程快速上手》,100天时间看完;第二本《Python数据科学手册》,也是100天看完;第三本《Python与量化投资:从基础到实战》。此外建议大家学编程时,不要看电子书,用纸制书,方便哪个地方有问题,迅速查询。

第二,敲代码。每天至少抽出30分钟到1个小时老老实实敲代码,仔仔细细把每一个代码敲一遍,不偷懒,不复制,不用模板;并且注释每一段代码,注释就是学习。和读书不一样的是,敲代码和写注释,只能在电脑面前,并且需要整块的时间,还会出现bug,而解决bug需要更多的时间,所以进度较慢。

因此,如果你想学习编程,我的建议是:静得下心,宅得下去;坚定信心,敢战敢胜。我不止一次调侃:别逼中年人,逼急了,什么都能学会。未来,编程会进入小学课程,编程或编程模式会以更加深度的方式嵌入我们的生活,社会对跨界人才的需求会越来越大,如何应对?我们FMBA有一个学习Python的群,欢迎加入我们,一起学!