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提及量化投资，投资者总认为很神秘。它与我们平时所用的主动的定性投资差别到底有哪些？ 量化模型的特点之一是抽象，与传统的投资方法区别也并非像投资者认为的那样大。 传统的方法在做市场判断时，脑子中会闪过好几个投资模型，比如如何选定你要的技术形态、成交量、技术指标等，实质这都是一个个模型。严格说，他们脑子里的模型比量化模型中能看到的都要多，只是他们没有把这些模型提炼出来而已。 投资者在使用传统的投资方法时，也许知道这个投资方法的的确不错，我在每次使用这种投资方法时，总能获得不错的收益。但真要说到这种投资方法在什么时段投资的成功率比较高、这种投资方法的成功率有多高，投资人自己无法确切知道，投资的好坏也只能通过最终的投资结果来显示。 相比之下，量化投资对进出市场的每一个步骤，都非常清晰明了。在我的眼里，这整个过程就好比流水线操作按流程逐步去完成的。 那么有些投资者就会问道关于量化投资的详细工作流程是怎样的？ 量化投资对团队合作要求更高。一般来说，进行数据的整理、模型的设计和研究、以及后期的模型优化等。 除了模型外，量化投资成功还取决于什么？
一般而言，量化投资策略是否成功取决于三大因素。一个因素是质量，重点取决于数据和研究。第一步是要保证数据的质量没有问题。对于任何一个数据源，我们基本是使用同一家的交易分析软件。研究质量的好坏，其实是工作责任和态度的问题。量化虽然有门槛，但对计算机有些基础的投资者来说门槛并不高，能否做好靠的是责任心和毅力。
第二是经验和判断。我们会做大量研究、看历史业绩，但历史不代表未来。当你做了大量细致的研究，发现可能有五个因子影响，表现最好的是A，后面有BCDE，其他因子哪些权重更大？做决定要基于经验和判断。但归根到底，判断与决策要有很强的实践来做支撑。
三是运气，好的质量和经验不等于好的业绩。尽管它们可以提高好业绩的概率。投资结果在任何时候都有运气的影响，这对所有投资者都是公平的。 那么有些投资者就会问道关于量化投资这块我们需要做些什么？ 我们第一步先对于投资模型进行量化，设定明确的买卖条件，进场点、增仓点、止盈点、减仓点、出场点。 这么说可能有些抽象，那么我以下面一个简单的例子来像大家说明一下： 以九阳股份(行情 消息 资金)周K线为例，买卖条件是大家耳熟能详的葛兰威尔均法则，入场点位均线走平股价上穿均线为买点，卖点为股价跌破均线。
第二步，进行数据的统计，历史上股价上穿走平均线的数据、股价跌破均线的数据记录excel表格中，别且对于突破那天的涨幅大小进行分类
第三步，对统计完的数据进行优化，比如“股价在刚跌破均线时能不能给他设一个最大跌破的幅度，比如3%，股价跌破均线3%以内继续持有，跌破3%止损出局，这样为了防止横盘情况下过多不必要的止损”。当然对于最后投资过程中到底使用哪种投资模式，还是以哪种模式的成功率与收益率更高为指导。
最后，我在这里呼吁论坛内有相同想法的朋友们可以联系我 ，来一起进行数据统计，一起分享“量化投资”经验和数据。
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发表于 2013-12-21 23:47
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