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发表于 2019-5-8 04:21 | 显示全部楼层 |阅读模式
         20世纪中叶以来,投资正从艺术逐渐演变为科学。量化投资立足于数量分析、系统化和流程化,已经深刻地改变了投资市场的理论和实践。
目前,基于量化理论的投资产品越来越多。近些年来增长最快的一类基金一—指数基金,本身就来自量化。而对冲基金、战略贝塔ETF等,更为投资者提供了丰富的选择。不幸的是,大多数个人投资者对科学的投资方法还很陌生。随着量化理论的发展和更多新产品的推出,这个认知差距还在不断扩大。不管读者是在积极管理个人的投资,还是把资产交给职业管理人(选择管理人本身也是个投资决定),都需要了解一下这些新的投资选择到底是什么,是怎么运行的,以及如何判断它们的收益和风险关系。

        举一个简单的例子,十几年来在成熟股票市场最流行的一种观点是,投资者(包括机构在内)没有可能跑赢平均市场,所以最好的选择就是购买全市场指数基金。这个建议适合所有人吗?任何时候都是合理的吗?我们看一下2008年,在次贷危机爆发前,金融行业已经占全市场权重的28%,而且市场风险的44%集中在金融板块,这两个数字都大大高于历史平均水平。在那段时间,投资全市场指数显然不是一个很安全的选择。如果投资者了解指数基金是什么、哪些指标可以用来判断其价值和风险这些基础的量化知识,就能更好地做出投资决策或选择投资产品。

       量化投资之所以长期以来保持着神秘,一个重要原因是在于目前还没有一本能让普通投资者读懂的量化书籍,并且这本书不是停留在讲故事、晒收益上,而是进一步地展现出量化过程的实质与细节。金先生的书正好填补了这个空白。2015年12月底的一个下午,我们还在杭州的一间民居办公,果仁网也才上线几个月,金先生第一次找到我们办公室来。听完他近十年时间,投资于封闭式基金、债券、分级基金的量化经历,我的的确确被震撼到了。一是因为先生毫无保留的态度,二是他把一个复杂的问题说得简明易懂的能力。后来听说先生打算写一本关于量化的书籍,自然觉得再适合不过了。
被称为量化投资“圣经”的《主动投资组合管理》一书的作者,根据对量化能否实现主动收益问题的态度,曾把量化研究者分为三类。这个分类用在个人投资者身上也一样合适,我在这里引用一下。第一类人认为成功的主动管理是不可能的。他们无论多么聪慧,都难以成事。因为你若不相信目的地的存在,就不可能到达那里。第二类人认为这很容易。因为不清楚自己的无知,所以很危险。第三类人认为这很难。他们兼具洞察力和谦逊,认定目标的存在,也清楚道路的艰辛。
金先生显然就属于第三类人。十年来经历风雨、见到彩虹的投资经验;以及更早在职业生涯中,以量化为工具的绩效管理,使他对量化有从不动摇的信心。而一年多前,先生决定开始量化选股的研究,他所表现出来的努力也是惊人的。在果仁网,他是最早对所有因子进行系统研究的用户之一。在本书的例子中我们也能看到,先生的研究过程,从不会停留在发现一个高收益因子上,而是不断从所有可能的维度去实验和观察。比如说,调整策略的起始日期观察结果波动,研究每一个因子的


被称为量化投资“圣经”的《主动投资组合管理》一书的作者,根据对量化能否实现主动收益问题的态度,曾把量化研究者分为三类。这个分类用在个人投资者身上也一样合适,我在这里引用一下。*类人认为成功的主动管理是不可能的。他们无论多么聪慧,都难以成事。因为你若不相信目的地的存在,就不可能到达那里。第二类人认为这很容易。因为不清楚自己的无知,所以很危险。第三类人认为这很难。他们兼具洞察力和谦逊,认定目标的存在,也清楚道路的艰辛。

  金先生显然就属于第三类人。十年来经历风雨、见到彩虹的投资经验;以及更早在职业生涯中,以量化为工具的绩效管理,使他对量化有从不动摇的信心。而一年多前,先生决定开始量化选股的研究,他所表现出来的努力也是惊人的。在果仁网,他是*早对所有因子进行系统研究的用户之一。在本书的例子中我们也能看到,先生的研究过程,从不会停留在发现一个高收益因子上,而是不断从所有可能的维度去实验和观察。比如说,调整策略的起始日期观察结果波动,研究每一个因子的*优*差平均表现,将因子在各种组合下的表现一一进行比较,等等。

  尽管取得了十年十倍的傲人投资成绩,金先生总坚持说他是个业余量化爱好者。这一方面表现出先生的谦逊,另一方面也揭示了个人投资者在量化上,因为策略容量、投资的自由度、风险承受力等原因,有着自己独特的优势和机会。金先生的这本书,不仅普及了量化的基本知识,更是一本DIY手册,引导读者发现适合个人投资者、适合自己的原创性量化策略。

  对于期待着开始量化探索之旅的读者来说,我认为这本书能带来的*价值,不是某个具体的量化结论,而是有机会近距离地去感知一位沉浸于量化思维的投资者的思路、方法和脚步。

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目录
第一章为什么选择量化投资
第一节受伤的总是散户
第二节初识量化
第二章量化选股
第一节量化选股的有效因子
第二节量化选股:对分法和黄金分割法
第三节量化选股:筛选法
第三章量化择债
第一节量化择债的有效因子
第二节量化选择债券
第四章量化择基
第一节基金概述
第二节量化选择基金
第五章量化择时
第一节择时概述
第二节择时指标的选取
第三节量化择时回测
第六章量化套利
第一节量化统计套利
第二节量化折溢价套利
第三节量化分级A轮动套利
第七章量化定投
第一节定投策略
第二节量化选择定投标的
第三节价值平均策略
第四节量化定投基金
第五节定投万能模板
第六节何时结束定投
第八章量化效果的衡量
第一节年化收益率与最大回撤率
第二节夏普比率与年换手率
第九章量化中常见的问题
第一节数据过少
第二节技术错误
第三节理念错误
第十章常见操作和技术指标的量化分析
第一节近因效应
第二节止盈止损
第三节网格交易
第四节MA策略
第五节EMA策略
第六节MACD策略
第七节DMA策略
第八节TRIX策略
第九节EMV策略
第十节DMI策略
第十一节KDJ策略
第十二节RSI策略
第十三节WR策略
第十四节ROC策略
第十五节BIAS策略
第十六节CCI策略
第十七节ARBR策略
第十八节CR策略
第十九节PSY策略
第二十节MTM策略
第二十一节VR策略
第二十二节BBI策略
第二十三节ADL策略
第二十四节ADR策略
第二十五节OBOS策略
第二十六节ABI策略
第二十七节BOLL策略
第二十八节MIKE策略
第二十九节SAR策略
第三十节OBV策略
第三十一节自适应均线策略
第三十二节31个指标综合测试
第十一章量化定增基金
第一节定增基金概述
第二节定增基金轮动策略
第三节定增基金的暴涨暴跌分析
第四节九泰锐智折溢价变化分析
第五节定增基金的套利机会
第六节定增基金定投
第十二章量化的利器——果仁网
第一节果仁网概述
第二节单因子策略
第三节双因子策略
第四节择时
第五节股票池
第六节自定义指标
第七节常用自定义案例
第八节基金
第十三章常用Excel函数及技巧
第一节Correl函数
第二节Vlookup和Hlookup函数
第三节Iferror函数
第四节Count、Countif和Countifs函数
第五节Sum、Sumif和Sumifs函数
第六节Average、Averageif和Averageifs函数
第七节Offset函数
第八节Xirr函数
第九节Search和Match函数
第十节Mid、Left和Right函数
第十一节Type、Len和Trim函数
第十二节Var、Stdev和Covar函数
第十三节Max和Min函数
第十四节Row和Column函数
第十五节案例:用Excel优化择时
第十四章实战量化轮动
第一节美林时钟
第二节满仓轮动
第三节轮动月择时
第四节为什么不止盈止损
第五节股债平衡
第六节如何开始轮动
第七节打新如何配置沪深股票比例
第八节寻找成长股
第九节散户靠什么战胜基金经理
第十五章我为什么会做量化?

量化投资一直被视为“高大上”的投资工具——需要高深的数学知识以及强大的计算机工具,而本书则打破了这种思维定式。
  作者通过自己十多年的努力与探索,找到了“小散”也可以使用的方法与工具——只要初级数学知识,借助Excel和现成的网络量化投资平台,就可以轻松做量化投资。而作者也用自己十年十倍的投资成果,证明了这一方法的可行性与有效性。

为什么选择量化投资
第一节受伤的总是散户
散户的宿命:“七输二平一赢”
作为一个散户,不管是新股民还是老股民,从整体上说都无法逃过
“七输二平一赢”的魔咒。从我2006年底进入股市,到2016年12月30日,共10年时间,上证指数才涨了16%,年化收益率为1.50%,正好和现在一年期银行存款利率持平。再加上期间的分红,估计和年化收益率差不多,所以这样加起来总的年化收益率约3%。关键是股民平均还无法获得这个收益率,因为股民实际收益还需要扒掉四层皮。
(1)交印花税,历史上最高是双向0.6%。2008年9月19日后改为单向0.1%。
(2)券商的佣金,历史上最高是0.3%,现在大部分都在0.03%
左右。
(3)拥有资金、信息、技术优势的机构对手,他们的超额收益唯一来源就是“小散”的亏损,更别说偷看底牌的、造谣生事的中国A股市场屡见不鲜的“老千”。2016年有个统计数据,亏损比例最高的是资金在10万元以下的散户。、

(4)据统计,散户开户数最高的时候几乎和指数的高位同步,这就导致了即使买的是好股票,但涨幅和你无关,因为高潮已经过去了,你是高潮的“接盘侠”。
除了个别“小散”因为天赋、幸运等因素,还能在中国A股盈利外,“七输二平一赢”成为散户的宿命。表1-1为上证指数十年涨幅。那么,“小散”们能否避免“七输二平”,争取“一赢”呢?
散户的局限性
投资股票,有些人是靠听消息,有些人靠跟牛人,有些人采用价值投资,有些人采用趋势投资,但对大部分“小散”来说,都有些局限。听消息,且不说内部消息涉及违规,也不说有人故意散布谣言,就算是真的消息,等传到你耳朵里,时效性也过期了。退一万步说,就算是非常及时的消息,你按此操作盈利了,那你能保证下次还有这样的消息吗?
跟牛人,我们且不讨论假牛人,用各种手段欺骗粉丝的所谓牛人,就说真的牛人吧,都是经历了九死一生剩下来的,你能真正学会他们的方法吗?笔者见过一个牛人,就是盘感特别好,看着盘面基本能说对涨跌,但绝大部分“小散”们的结果是邯郸学步,连自己本来有的一点本事都给丢掉了。
上述两种散户常用的方法,可谓注定失败。
说起价值投资,人们第一个想到的就是巴菲特。但巴菲特成功有很多原因,其中一个重要的原因是他生活在美国这个商业高度发达的社会,公司的价值在股市得到了充分体现。但A股还没有完全市场化,价值投资的路还非常漫长。巴菲特的老师格雷厄姆说:股市短期是投票机,长期是称重机。但关键这个长期在中国不知道是哪年?跌幅有多深?下面通过一个简单的例子,来说明价值投资在A股市场的局限性。

PE是价值投资一个重要的指标,PE,即Price to Earning Ratio,也就是市盈率,指在一个考察期(通常为12个月)内,股票的每股价格和每股收益的比值。剔除ST、日成交额小于1000万元的股票,佣金、印花税及冲击成本算单边千二,持有PE最小的10只股票,每5个交易日换一次,从2007年1月4日到2016年12月30日,年化收益率30.03%,最大回撤70.71%。从2007年9月8日到2008年11月4日,亏损了整整70.71%,一直要到2010年4月13日才刚刚回本,2年7个月颗粒无收,在这个时候你是否还能坚持?估计大部分人可能都承受不了。或者“割肉”,美其名日止损;或者不敢再坚持原来的PE换股策略,躺倒不动。表1-2为持有10只PE最小股票近十年轮动收益。
所谓趋势投资,也就是按照各类技术指标来指导操作。在笔者看来,所有的技术指标,都是过去K线的经验总结。将来有可能重复过去的情况,也有可能发生变化。例如,2010年之前,很简单的均线系统就非常有效,但2010年后这种情况发生了很大的变化,那是因为2010年在A股发生了一件大事——股指期货上市了,可以做空的股指期货对股市发生了很大的负反馈,使得K线变得复杂起来,简单的均线效果就下降了。
另外,即使某个技术指标特别有效,大家都相信了,那么对手盘哪里来?所以过去有效的技术指标,越有效大家越相信,就会失效越快。至今没有一个指标一统江湖,其原因就在这里。这种悖论是大家始料未及的事情。所以,我自己做了10年的量化投资,反而不相信市场上这种标注着S点、B点的所谓的智能软件。这有点类似赵括的纸上谈兵,哪怕是短期有效,也是不能长久的。
再举个趋势投资的例子,“红三兵”是过去常用的一个进场的技术指标,所谓“红三兵”策略,就是连续三个交易日上涨买入,假定盈利5%卖出,直到下一次再次出现这个机会为止。我们来回算一下,
1990-2016年,结果如表1-3所示,每一年有跑赢、跑输,看不太清楚。中国股市大概7年里会至少有个牛熊周期,那么再次统计一下每7年的情况,1990-1996年作为第一个周期,1997-2003年为第二个周期,2004-2010年为第三个周期,2011-2016为第四个周期。结果如表1-3所示,第一个7年指数涨了817.19%,而策略涨1734.95%,跑赢了惊人的717.76%!但后来的3个周期中,“红三兵”策略都跑输了。这个回算还没算上成本,如果算上成本,将跑输更多。

这个例子告诉我们,任何技术指标都不是“圣杯”,刻舟求剑带来的是始料未及的损失。我们应该用量化来更好地利用这些技术指标。
量化是投资科学的里程碑

传统的投资方法,不管是价值投资还是趋势投资,都是过去这个时代的总结。在中国这个整体盈利情况不高的市场,一个静态的系统已经很难应付这个瞬息万变的投资世界。空间和时间的变化,使得传统方法迎来巨大的挑战。任何学科从定性到定量都是一个质的变化,如最近几年的诺贝尔经济学奖,基本都是和计量经济学相关的。同样,量化投资并不是和价值投资、趋势投资对立的,而是在原来价值投资、趋势投资的基础上,用了量化这个武器,使原来偏定性、偏静态的价值投资、趋势投资得到完善。
让我们带上数学这个武器,一起去探索量化投资的奥秘吧。
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