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年化收益90%的量化交易是如何帮助投资人赚钱的?

实际收益=本金×年化收益率×投资天数/365

年利率、月利率、日利率换算器

利率是指一定时期内利息额与借贷资金额(本金)的比率。利率是决定企业资金成本高低的主要因素,同时也是企业筹资、投资的决定性因素,对金融环境的研究必须注意利率现状及其变动趋势。 利率是指借款、存入或借入金额(称为本金总额)中每个期间到期的利息金额与票面价值的比率。借出或借入金额的总利息取决于本金总额、利率、复利频率、借出、存入或借入的时间长度。 利率是借款人需向其所借金钱所支付的代价,亦是放款人延迟其消费,借给借款人所获得的回报。利率通常以一年期利息与本金的百分比计算。---百度百科

年化70%的低价股策略-量化笔记1

niqinggood 于 2016-12-17 08:57:12 发布 2784 收藏 2

本期内容

科普量化的优势及方法,用 年化70% 的低价股策略演示打法、顺带讲述技术指标含义。

下期系列文章:

《行业轮动策略》 《动量与反转策略》《alpha系列》

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谈起量化不得不提一个比巴菲特还赚钱的人-西蒙斯,他的基金 年化收益90%的量化交易是如何帮助投资人赚钱的? 年化收益超过60% (巴菲特年化复合率大概在20%),那问题来了为何他的收益如此炫目呢? 如果略有差距只会是研究细节的问题,差距如此明显则投资思路必然是有本质不同。也的确如此西蒙斯是通过研究历史数据发现统计相关性, 预测期货、货币、股票市场的短期运动,通过数千次日内交易捕捉市场机会,交易策略自动准确,交易量之大曾占整个纳斯达克的10%,这种技术就是本号所研讨的量化投资。 当传统投资人还在研究“别人恐惧我贪婪,别人贪婪我恐惧”的时候,Quanter已经开启'智能', 借助起机器的无穷计算力量。老规矩蓄势完毕我们开始吧。

解释2: 基于数据的研究与建模, 发现市场的无效性( 简单来说就是 挖掘mis-pricing的投资机会) 而建立的一套投资规则,这套规则可以是量化择时的建议,也可以是量化选股的建议。

包括: 量化选股、量化择时、统计套利、股指期货套利、期权套利、算法交易、高频交易 等。

第一类 通过基本面选股 ,第二类 通过市场行为选股 。

市场行为选股有: 资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码选股 等 。

资金流选股: 基本思想是利用资金的流向来判断股票的涨跌,如果资金流入,则股票应该会上涨,如果 资金流出 ,则股票应该下跌 。

动量反转模型: 强的股票在未来一段时间继续保持强势,弱的股票在未来一段时间继续弱势,这叫做 动量效应 。过去强的股票在未来一段时间会走弱,过去一段时间弱势的股票在未来一段时间会走强,这叫做 反转效应 。如果判定动量效应会持续,则应该买入 强势股 ,如果判断出现反转效应,则买入弱势股。


13年6月-16年12月年化 收益 70%最大回撤14%

初始资金100w,从沪深300中对股票价格排序,选出前30只等权重配市值。盈利40%止盈,亏4%止损。 1 3年-16年的 夏普比率 年化收益90%的量化交易是如何帮助投资人赚钱的? 为3.32, 信息比率 1.76, 阿尔法 67.7。

夏普比率(Sharp Ratio ) : 夏普比率,表示每承受一单位风险,会产生多少超额报酬,这里风险被定义为波动率,即组合收益的年化标准差。夏普比率越高,每单位风险创造的超额收益越多。ps.一般大于1.5就算可以

信 息比率 : 表示单位主动风险所带来的超额收益。信息比率=均值/标准差。以马克维茨的均异模型为基础,用来衡量超额风险所带来的超额收益。它表示单位主动风险所带来的超额收益。

年化收益90%的量化交易是如何帮助投资人赚钱的?

算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易,也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外,不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量,而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价(目标价与实际成交均价的差)。被动型算法交易最成熟,使用也最为广泛,如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格(VWAP)、时间加权平均价格(TWAP)等都属于被动型算法交易。 (2) 主动型算法交易,也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策,判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外,把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易,该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开,分布到若干个时间段内,每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。