一文看懂量化投资

什么是定量投资?

定量投资基于有效数据和定量分析作为一种分析方法。它将有效的市场信息量化为多维指标,并通过分散投资获得最佳确定性的投资回报。简而言之,量化投资是关于量化投资技术的艺术。

定量投资是否是正确的趋势交易?

量化投资成功的前提是基于“有效的”历史数据,同时基于有效的信息对未来进行预测。该投资获得了预期的回报。因此,定量投资不是基于数据挖掘的简单堆叠,而是一种通过研究对真正有效的市场信息进行投资而在将来很有可能获胜的投资方法。因此,量化投资可以理解为右边的研究和左边的交易。

在定量投资中如何在人与机器之间分配劳动?

量化模型的许多起源是人们对市场基础和技术方面的思考和反思,这是归纳和演绎的过程。通过研究找出市场效率因素,并通过机器或算法验证其有效性。它也是投资应用的学科,并根据量化模型的投资结论来实现投资概念。如果定量模型与其历史绩效不一致,则要求基金经理对投资组合和市场进行归因分析。投资本身正在通过反思前进。

什么是指数增强型基金?

指数增强型基金是活跃的定量基金,它们是“定量投资之星”,集成了多种技术,例如定量多因素,选股算法和风险控制。指数增强型基金包括两部分:基准指数收益和指数外收益。例如,投资者对上海和深圳300指数感到乐观。持有指数增强型基金不仅具有该指数带来的好处,而且具有一定的收益提高。子选项”。如果这种增加收益的“增加的红利”是高而稳定的,则长期持有指数增强型基金将达到集沙的效果,并带来远远超过指数本身的投资收益。

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他将量化投资引入证券投资行业

-记住爱德华·索普(Edward Thorpe),他是数学界领导华尔街革命的投资大师

中文版的著名自传大师爱德华·索普(Edward Thorpe)即将面世。

由金元顺安基金公司的陈明杰先生翻译的《人民超越所有市场》将由中信出版社出版。陈明杰先生是复旦大学理学博士学位。他曾在哈佛大学接受过培训。他目前是金源顺安基金管理有限公司的高级投资经理。

低调而谦虚的数学家爱德华·索普(Edward Thorp)不仅是第一个凭借数学知识席卷拉斯维加斯的赌徒,而且还是第一个通过定量投资击败华尔街的成功投资人是完全改变了整个证券投资界结构的主人。他的过去充满传奇色彩。

从神童到学校霸王

索普(Torpe)出生于一个贫穷的家庭,依靠他的才华和努力来获得加利福尼亚大学的邀请和奖学金,并提前获得数学博士学位。

他出生于1932年美国大萧条时期。他从小就对数字敏感,并拥有令人印象深刻的记忆。索普在五岁之前学会了四次计算,达到了同年10岁孩子的阅读水平。上学初期,索普几乎跳了两个级别,但后来他只跳了一个级别,因为他的父母担心这不会帮助他的智力成长。由于家庭贫困,他需要在业余时间工作和学习,但是他对科学充满热情,经常咨询材料,购买实验用品和动手验证。 12岁那年,他成为美国最年轻的业余无线电运营商之一。在普通高中15岁那年,他提前参加了全加州化学比赛。他与来自同一领域的精英高中的高年级学生竞争,但排名第四,因为他负担不起计算尺。由于每个人明年只能参加一次化学比赛,因此他选择退出物理比赛,再次与顶尖高中学生竞争并获得第一名,然后进入世界上最好的公立学校-加州大学伯克利分校(也提供选择加州理工学院,但因生活成本高而停下来。他还入选了美国国家西屋科学人才搜寻计划,并与时任总统哈里·杜鲁门(Harry Truman)会面。

Thorp首先从化学系转到物理系,然后又转到加利福尼亚大学洛杉矶分校,并成功获得了物理学学士学位和硕士学位。在偶然地发现物理学博士学位所需的数学知识足以获得数学博士学位之后,索普经过一番纠缠后转入数学系。通过了医生的答复。那年,他26岁。引人注目的学术生涯

作为数学家,索普曾在许多顶级大学工作,还曾担任数学系系主任。他发表了约40篇关于概率和数理统计,博弈论,泛函分析和金融数学的文献。文章。

1958年,他获得了博士学位。提前从加利福尼亚大学洛杉矶分校获得数学博士学位,并由其主管推荐为母校的讲师一年。次年,他申请了麻省理工学院的Clarence Lemuel Elisha Moore的演讲。

除教学外,索普还完成了二十一点计数策略,结识了克劳德·香农,并积累了专业赌徒的技术资本。但是,他仍然选择遵循他的学术兴趣,并于1961年秋天受聘于新墨西哥州立大学担任副教授。他被加州大学尔湾分校聘为数学教授,并最终成为主席部门的由于不愿参与繁琐的管理工作,他于1977年转任管理学院,任数学和金融学教授,直到1982年。他的研究方向逐渐从纯数学转变为应用数学。

谁会想到在业余时间学习赌博,他已成为赌场老板的噩梦。

赌博上帝只是一个副业

索普(Thorpe)凭借自己的二十一点算盘策略席卷了拉斯维加斯。电影“ The Final 21”中的点票小组组织者罗莎教授是他的影子。为了预测甚至是Richard Feynman都感到困难的轮盘赌,他与Claude Shannon联手制造了第一台可穿戴计算机。为了寻求最佳回报,他是第一个扩展凯利公式并将其应用于所有类型的赌博投注的人。

早在他毕业的那年,他就已经为击败轮盘赌打下了种子。在一次聚会上,我遇到了理查德·费曼(Richard Feynman)(1965年诺贝尔物理学奖得主,24岁的著名理论物理学家)也就是说,他被选入了美国原子弹“曼哈顿计划”),并认为轮盘赌是不可预测的,这进一步激发了他的探索欲望。这两位天才利用了Shannon推荐的二十一点纸的灵感,启发了人们使用可穿戴计算机来征服轮盘赌。他们通过分解和分析球的不同运动状态来构建预测计算机的原型,并不断提高精度:首先,使用球在圆盘上的旋转周期来预测其远离轨道的位置,然后统计数据发现预测的球是倾斜部分的运动不仅不受挡板的影响,而且可以用作位置参考。在最后阶段,球落到底部并在不同编号的单元格之间反弹。实验结果非常理想。如果您同时下注预测结果和左右方格,则可以显着降低风险,并拥有43%的优势。

经过数月的调试,他们于1961年6月将预测计算机分为两部分:一个装有烟盒大小的计算机的人,用大脚趾输入隐藏在鞋子中的开关,然后用无线电控制预测结果被发送到另一个人携带的接收器,并且通过哔哔声进行下注。同年8月,他们在赌场对其进行了测量,并取得了预期的成功。这种可预测的计算机也已成为世界上可穿戴设备的始祖,并存储在MIT博物馆中。从那时起,索普还对“命运之轮”和“百家乐”等应用了类似的策略,并取得了显著成果。

就赌注大小而言,索普在1956年的一篇文章《一种新的诠释》中被约翰·凯利(约翰·凯利(在贝尔实验室与香农一起工作的物理学家)接受)信息率(Information Rate)激发了Kelly公式优化技术在各种赌博和证券投资中的博彩原理的扩展,并于1969年发布了该结果,名为“用于有利游戏的最佳赌博系统”。继承以前未知的凯利公式已成为当今每个投资者的必备内容之一。

索普已经掌握了赌博的精髓,将注意力转向了华尔街,并出乎意料地引发了证券投资界的定量革命。

超越诺贝尔奖的教父

索普将量化投资引入整个证券投资行业,受到巴菲特的赞扬和推荐;他发现了诺贝尔奖的获奖结果,但并不急于发表。他建立了第一个与市场无关的投资基金过去20年没有退缩,年化回报率超过15%;他甚至在1990年代初就发现了麦道夫基金会庞氏骗局的性质。

1965年,索普自学了经济,金融和市场理论时,脑海中闪现出避险的概念。加入加州大学欧文分校后,他遇到了经济学家Sheen Kassouf,他的博士学位论文是关于认股权证和对冲理论的。两者迅速消除了智慧的火花,研究了套期保值的理论,并进行了实际投资,同时获得了与预期相同的收益率(高达25%)。因此,两人于1966年底合着了定量投资的开创性作品“击败市场”。他们详细解释了投资策略,列出了实际对冲结果并进行了扩展,这激发了年轻一代的大规模投资。投资其中包括比尔·格罗斯(Bill Gross),后者后来的债券之王。1967年,索普受到路易斯·巴切里尔(Louis Bachelier)1900年论文的启发,并发现了期权定价公式。但是,他并没有立即发布该公式,而是迅速将其应用于对冲各种证券,从而获得了可观的利润。两年后,菲舍尔·布莱克(Fischer Black)和迈伦·斯科尔斯(Myron Scholes)受到了击败市场的启发。索普的定价公式被重新发现并经过严格验证,并于1997年发布。诺贝尔经济学奖。尽管错过了诺贝尔奖,但索普并不后悔。风险管理专家Nassim Taleb仍将此定价公式称为Bachelier-Thorpe公式。

天才总是一眼就能看到其他天才。索普于1968年遇到了股票之神沃伦·巴菲特(Warren Buffett),经过短暂的交流,得到了巴菲特的肯定和赞扬。当时,巴菲特认为股票市场被严重高估了,他甚至向刚入市几年的索普推荐了他的投资者。索普很早就意识到巴菲特的伯克希尔哈撒韦公司(BRK)的增长潜力。他依靠它赚了很多钱,并成功地预测巴菲特将成为世界首富。

索普(Thorpe)于1969年成立了第一家中立对冲基金普林斯顿纽波特合伙人(PNP),标志着量化投资在华尔街的正式登陆。在将近20年的运营中,他使用数学公式,经济模型和计算机来量化各种问题。他专门从事中性对冲交易,并成为第一代定量投资者。无论市场如何变化,其业绩始终保持稳定的高回报(有限合伙人的年化回报超过15%),甚至没有四分之一的损失。1973年和1974年,标准普尔指数分别下跌了15.2%和27.1%,而PNP的回报分别为6.5%和9%,并且完全不受市场波动的影响。

Thorpe的深入定价公式(是量化的教父)主要基于正态分布,这使它们极度低估了罕见的极端事件的影响。因此,在实际投资中,他始终严格防范此类风险。1974年10月3日,美国股市暴跌48.2%。他没有惊慌,但冷静地将诱因归类为对金融产品的“低价出售”正面反馈。第二天,他立即利用正面反馈为标普500指数当前价差设计了套期保值套利,并考虑了交易规则(奖励规则)使空头数量增加了一倍(准确地预测空头数量仅为预期数量的一半),成功套利超过100万美元。

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