量化投资基础篇
一、量化投资的基本原理与方法
- 1. 量化配置--战略配置与战术配置
- 2. 量化配置3个变量---收益,波动,相关性
- 3. 量化配置关键---选择投资标的,控制风险中枢,简化相关性估计
- 4. 核心思想:多品种、多策略、多周期分散化。利用不同资产类别(股票、可转债、期货、期权)之间的低相关性,构建一个更加稳健的投资组合,平滑收益曲线,降低整体回撤
二、量化投资的典型策略
- 1. 中性策略
- 2. 行业轮动策略
- 3. 套利策略
- 4. CTA策略在商品市场波动中的表现
三、策略开发流程
- 1. 数据获取与清洗
- 2. 因子/信号挖掘
- 3. 策略逻辑设计
- 4. 回溯测试
- 5. 实盘模拟与执行
- 6. 风险控制与迭代
四、量化投资优化风险管理
- 1. 风险控制模型
- 2. 因子失效
- 3. 过度拟合
- 4. 肥尾效应--极端情景,黑天鹅事件
- 5. 交易成本
- 6. 策略失效
五、量化技术Python因子挖掘
- 1. 量化多因子及Python IC回测检验等
- 2. 基本面因子
- 3. 价量因子
- 4. 非线性假设下的情景分析因子模型