读书笔记

啊牛牛

这个模型就是利用市场反应过激,反应过激了就会回到常态,而这就是一个套利的机会。当然现在这个模型是否还赚钱,就不一定了。这需要数据的支持。也就是用大量的时间去回测,如果历史上数千只股票数十万次机会,胜率超过60%。那么就可以用,如果机会在50%左右就没有任何意义,如果胜率低于40%,那么就把他当反向指标,反着操作。这就是量化投资的基本战法。

量化说白了就是一种大概率的套利,而套利就需要把握稍纵即逝的机会,走到别人前面,很多东西大家都知道,但你下手晚了,就没钱赚甚至还赔钱。而用电脑就是要缩短这种思考的时间,只要机会出现就要冲进去,不管对错先搞一把,由于是大概率,搞的多了,总会赚钱。而当市场上这么套利的人多了,这种机会就越来越少,这也是为什么量化模型到一定时候就要修复一次。不是不管用了,而是用的人多了,机会没有了。去年量化基金涨的特别好,但到了今年突然哑火主要就是几个原因,第一就是市场风格切换,量化基金需要重新适应风格,第二就是市场见顶回落,由于仓位重所以跌起来速度可能比大盘还要快。

西蒙斯也乐于把自己和巴菲特比较,他说自己就是玩概率,就好比种地,他单看某一个麦穗肯定不如巴菲特长得好...

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这个模型就是利用市场反应过激,反应过激了就会回到常态,而这就是一个套利的机会。当然现在这个模型是否还赚钱,就不一定了。这需要数据的支持。也就是用大量的时间去回测,如果历史上数千只股票数十万次机会,胜率超过60%。那么就可以用,如果机会在50%左右就没有任何意义,如果胜率低于40%,那么就把他当反向指标,反着操作。这就是量化投资的基本战法。

量化说白了就是一种大概率的套利,而套利就需要把握稍纵即逝的机会,走到别人前面,很多东西大家都知道,但你下手晚了,就没钱赚甚至还赔钱。而用电脑就是要缩短这种思考的时间,只要机会出现就要冲进去,不管对错先搞一把,由于是大概率,搞的多了,总会赚钱。而当市场上这么套利的人多了,这种机会就越来越少,这也是为什么量化模型到一定时候就要修复一次。不是不管用了,而是用的人多了,机会没有了。去年量化基金涨的特别好,但到了今年突然哑火主要就是几个原因,第一就是市场风格切换,量化基金需要重新适应风格,第二就是市场见顶回落,由于仓位重所以跌起来速度可能比大盘还要快。

西蒙斯也乐于把自己和巴菲特比较,他说自己就是玩概率,就好比种地,他单看某一个麦穗肯定不如巴菲特长得好,但一整块地种下来,结果还是不错的。而对于巴菲特来说,他不能犯错误,所以务必追求每个都是好麦穗。西蒙斯还有一个方面特立独行,他的公司不雇佣MBA,他不喜欢那些接受金融教育的人。认为这些人都有着一样的想法,他要做的就是逆向思维,不扎堆。


那么西蒙斯的基金,是不是说人不重要呢,也不是,他们也不希望成为机器的奴隶,只是说尽可能的不对机器进行干涉。如果市场波动超乎寻常了,交易人员才会干预。现在基金里的钱,全都是员工自己的,所以他们更小心谨慎。他们其实要求不高,说每半年的回报能到12%就行,但要知道其他的对冲基金全年回报能有12%就不错了。这些人大部分都是科学家,负责各个技术的编程以及计算

量化只是避免了人工判断的缺陷,但是也是很难长期稳定盈利。比如买一和卖一价差很大,而且等待很久不能成交,这种流动性很低的股票,对于量化投资基金严重到可以决定其生死,并且可以直接影响到量化投资的策略制定。

量化投资30年以来,有过很多大师,但这些人都是以失败告终,只有西蒙斯很牛,但也只限于他的大奖章基金,他亲自掌管的其他的基金,最后也都是很差的结局。量化的方式跟技术分析其实差不多,都是依靠历史数据来判断未来。但也有差别,技术分析是纯粹形态上的,而量化是建立在数学模型基础上的。现在越来越多的人试图建立量化的系统,让机器来代替人完成交易,也就是说解放人出来,然后让机器自己去赚钱。

但这个东西,是否被证明,现在看还为时尚早,因为如果只有一个人这么干也许还有用,但干的人多了,很可能这个赚钱的机会就消失了。又或者在危机的时候,会制造让人大跌眼镜效果。那么该怎么正确认识量化基金呢,这个正是整个华尔街和整个全球市场都在考虑的问题,有无数的金融学家,经济学家,数学家为之奋斗。而目前还没有找到特别好的方法。或者说,大家目前还无法解决黑天鹅的问题。

量化基金的模型算法,这个太复杂,估计数学不读到博士,光这些名词和公式就已经晕了。但我们知道电脑怎么用就好,没必要知道芯片是怎么造出来的。希望有一天,量化基金能够达到技术上的突破。这毕竟是一个发展方向。而实际上现在很多底层的计算工作,已经通过量化实现了。

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