量化期货收益如何看 期货如何计算收益
什么叫量化资金
1,量化资金就是买量化基金的钱。
2,在谈量化资金之前,先看什么是量化投资。量化投资是通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取稳定收益为目的的交易方式。简单理解,量化投资是由一群精通数学、统计学、计算机的学霸们,他们去找看似没有规律的股票市场中运行的规律,然后搭建投资模型,最后按照其方法去投资,所以量化资金就是买量化基金的钱。
拓展资料
1.有哪些量化基金
下面来谈量化基金。如果把量化基金进行进一步的细分,可分为指拆粗哗数增强型、对冲型和主动管理型三种。指数增旅行强型:这类基金,希望能够提供高于标的指数回报水平的投资业绩。因此,如果要投资的话,需要寻找收益率超越基准收益的量化基金。对冲型:通过做多和做空对冲市场的风险,以期获得较稳定的绝对收益。但是2015年的股灾,国家限制了股指期货等品凳毁种。因此这类基金失去了原有的意思。查看这类基金的回报,在股灾之后的回报率也没有很高。主动管理型:跟主动型基金的概念相似,通过主动管理去获取超额回报。
2.如何选择量化基金
需要经常跟踪量化基金的投资风格会变动,所以需要经常去跟踪。比如下图中的申万菱信量化小盘(163110)、长信量化先锋A(519983)和大摩多因子策略(233009)。
选择量化基金需要注意的是基金规模。基金规模太小有清盘的风险;基金规模太大以后,基金经理的操作难度加大。某位基金经理就曾表示,管理规模为10亿的量化基金就比管理100亿的量化基金容易。
量化基金的投资模型既然是人弄出来的,当然要对基金经理进行考量。在量化基金的时候,基金经理最好有数学、金融工程或统计学的背景。比如,长信的左金保是武汉大学金融工程专业研究生,大摩多因子的夏青是美国马里兰大学金融数学博士。
量化基金是什么意思
量化基金主要指的是通过数理统计分析,来选择一些投资回报率比较高的证券进行投资,到最后能够获取超越指数基金的收益,这样的一种基金投资方式叫作量化基金。
量化基金一般采用的策略有很多种,例如量化选股,商品期货,算法交易等等,其最本质的目的就是通过一定的算法和模型来对选择的基金进行优化,从而让基备春金的收益率达到最大化。
其实基金这个概念在很多人心中已经是一款理财产品,尤其是一些收入比较高的人群,往往都会把自己的存款放到基金里面,这样不仅可以让自己理财。存款收益率更高,而且也会让自己的抗风险能力增强,当然一些专业的人士对于基金的收益率往往比较看好,因为选择购买基金比存款有更多的优势。
首先基金的投资回报率比存款利率要高,从基金整体的投资回报率来看,一般基金的整体回报率在5%~10%左右,这是一个通常大范围的投资回报率。相对比存款利率而言只有2%~3%左右,因此基金的投资回报率还是比较可观的。
由于基金市场也存在一定的风险,因此很多人往往对于基金的研究就会比较慎重和沉稳,但是量化基金是未来的一个投资方向和选择方式。
因为量化基金不仅能够保证基金的收益率最大化,而且也能让基金受损失的风险降低到最小,通过科学的数字模型来模拟基金的走向,同时优化基金的收益最大化,因此通过量化基金的方式,可以让自己的收益产生最大化。
不过我们在投资基金或者是投资其他理财产品的时候,自己也要做好一定的知识储备,同时不要太过仿世耐于盲目自信和乐观,因为太过于盲目自信,乐观不仅不会让自己挣到钱,反而还会让自己损失惨重。
基金不同于存款也不同于股票市场,虽然基金的整体收益比较稳定,但是基金也是存在一定风险的,我们在投资基金的时候一定要多去向有经验的人学习请教,只有这样自己才能不断地成长,才能让自己学习得更多。
量化基金对于基金的选择和风险是一个非常不错的方式,我个人认为量化基金对于基金市场以后的发展将会起到很返租好的促进作用,同时对于量化基金而言,我们一定要去钻研和学习技巧,因为这样才能让自己少走弯路。
期货如何做到量化
1.进入Rice.quant量化交易平台(https://www.ricequant.com/?f=n),并注册。注册后,点击右上方的“我的策略”,再点击下方“创建新Python新策略”或是“创建Java新策略”。
2.创建成功升念后,大家可以看见下面一个界面。这里就是我们的策略书写位置,非常人性的通过注释给了新手一个指导。
3.恭喜你,已经完成世袭了前期的准备工作。您可以开始书写你的策吵返困略了,具体可以参考https://www.ricequant.com/community/topic/165/。在书写完成后,编译策略,检查是否存在错误或者做其他的调整。
什么是量化交易,未来前景如何知道的讲讲。
量化交易是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。在国外的期货交易市场,程序化渐渐地成为主流,国内则刚刚起步。今天我们就来分析一下它的优势和劣势。
量化交易到底有何种魅力?
所谓量化交易,是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,减少投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化模型=计算机技术+量化分析师制定策略
在股票市场上,量化交易早不是什么新闻,量化从业人士张威告诉人民创投(ID:renminct),在国外闷森七成的交易都是通过计算机决策的,在国内这个数字也接近五成。
过去的股票市场都是靠交易员手动敲键盘来操作的,难免一失手成千古恨,这种行为被戏称为“胖手指”,相比之下,量化交易则如同点石成金的“仙人指”。量化里最美的童话就是“旱涝保收”,牛市也好,熊市也罢,都能大赚特赚。
传统股市量化中最耀眼的明星莫过于詹姆斯西蒙斯,其一手缔造的大奖章基金自1988成立至2009年西蒙斯退休的这21年间,年平均收益率达到了惊人的46%,即使是2007年次贷危机席卷美国,量化基金遭遇滑铁卢的时代,大奖章基金依然获得了骄人的73%的回报率。
量化投资中常用的策略,包括阿尔法策略,CTA策略和套利策略。阿尔法策略通过选股组合,挖掘超越市场整体表现的投资机会;CTA策略通过追随趋势,追涨杀跌;套利策略利用市场清陆价格差异,空手套白狼。每个量化投资策略都是个黑盒子,它们是量化公司的量化投资的核心竞争力,其他外部人无法知道其中的秘密。
旱涝保收,坐收渔利,这样的“黑科技”让币圈的投资者也分外眼红。一家量化交易企业的创始人这样描述自己转行数字货币量化交易的经历:“两年前,炒币的朋友经常24小时看行情,搞得精神疲惫,问我如何在数字货币领域实现量化、程序化交易。他们提供了一个比较简单初级的模型,希望我在它的基础上扩展改造,增加风险管理模块。”
现在大大小小的数字货币量化交易团队采用的量化策略与传统外汇市场、期货市场用来做套利的策略虽然大体相似,可也玩出了新的花样,搬砖就是一个典型。搬砖学名“配对交易”,是指同类型股票或同股异地股票根据价值分析以及股价相对比例相互置换的一种套利方法,由于政策原因,同股异地搬砖并不常见,但在数字货币市场,大大小小的交易所数不胜数,不同交易所之间的价格也常有差异,利用价格差低买高卖,就成为数字货币量化中最简单粗暴的盈利方式。
量化交易的优势
1.严格的纪律性
量化交易有着严格的纪律性,这样做可以克服人性的弱点,如贪婪、恐惧、侥幸心理,也可以克服认知偏差。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的,特别是有数据支持的。如果有人质问我,某年某月某一天,你为什么购买某支股票的化,我会打开量化交易系统,系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况,而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买蚂正亩卖更具有说服力。
2.完备的系统性
完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次,包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型;其次是多角度,量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;再者就是多数据,就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的,当一个资本市场只有100只股票,这对定性投资基金经理是有优势的,他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场,比如有成千上万只股票的时候,强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势,能捕捉更多的投资机会,拓展更大的投资机会。
3.妥善运用套利的思想
量化交易正是在找估值洼地,通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业,那个股票是可以翻倍的股票;与定性投资不同,量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地,哪一个品种被低估了,买入低估的,卖出高估的。
4.靠概率取胜
这表现为两个方面,一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际操作过程中,运用概率分析,提高买卖成功的概率和仓位控制。
量化交易的风险性
首先是一二级市场“级差”风险,其次是交易员操作风险,最后是系统软件的风险。
一二级市场的“级差”是整个套利交易的核心。在现有规则下,ETF套利模式分为两种:一种是通过购买一揽子票,按照兑换比例在一级市场换得相应的ETF份额,然后在二级市场上将ETF卖出;另一种则与前者相反,是在二级市场上购买ETF份额,通过兑换比例换得相应数量的股票,然后在二级市场卖出股票。交易的顺序视股票价格、兑换比例、ETF份额交易价格的变动而决定。
由于股价的变动,ETF套利级差转瞬即逝,因此纷繁复杂的计算过程,目前业内由计算机完成,交易员通过设定计算程序并按照结果决定策略,又或者完全自动让系统在出现套利空间时自动交易,后者便称之为程序化交易。
又因为套利的空间非常小,通常只有万分之几,因此套利交易为了获取适中的收益,参与的资金量都比较大。如果交易员把握不当顺序做反,则投资将出现亏损,这便是级差风险。而为了控制这样的人为风险,券商一般提倡自动化交易,方向由计算机把握,交易员输入交易数量即可。
第二种风险是交易员操作失误,比如光大这次的乌龙指事件,有可能是交易员在输入数量的时候出现了失误。这同时也牵扯到第三种风险,系统软件风险,每个交易员在系统中都有相应的交易权限,包括数量、金额。光大本次涉及的金额坊间一度传闻为70亿元,而数量如此巨大的金额是如何绕过系统权限完成交易的?这个问题的暴露,也导致业内质疑光大风控并未做足。
这个平台犹如币圈的一个缩影,每一个人都心惊胆战地伏在荷官的膝下,聆听骰子撞击的声音,殊不知荷官才是他们中的头号玩家。“职业投资者都知道有庄家”,张威直言。多数的量化平台可能会推出更复杂的止损策略和更出色的套利机制,但除非平台拥有足够雄厚的资本成为游戏的庄家,否则就只有被收割的命运。
量化作为工具,或许无可厚非,但许多数字货币基金以“量化”为名,公开募集资金,行走在法律的边缘。中国人民大学教授赵锡军认为,金融行业和其他行业不同,参与金融活动,动用的是别人的钱,发生风险,别人会有损失,因此政府需要更加严格地监管。
量化交易一念天堂,一念地狱。小编在这里希望广大投资者切莫游走在法律的边缘,以身试法,否则等待你的将是法律的制裁