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量化投资:算法還是社会学?

时间:2020-04-01 01:50:47 阅读: 评论:0 作者:

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  量化投资:算法還是社会学?

  量化投资的关键到底是基础理论算法還是销售市场理解?对这个问题的解释就把量化投资分成了“剑宗”和“气宗”两大派系。

  先看来数学天才们的“剑宗”是怎么想的。一位专业科学研究算法的数学博士告知笔者:“针对量化投资私募基金经理,先需看他的学术背景,数学课不好的就无需再看过,毫无疑问不可能。”乍听这句话不太心服口服,但博士研究生又讲过一句:“物理学家对数学课的理解,一般人是没办法想像的”。说得笔者无言以对。

  有两个客观事实好像能够 适用“剑宗”。

  反面的事例是文艺复兴时期科技有限公司的西蒙斯及其他的大奖章基金。西蒙斯的顶级物理学家真实身份不必多言,大奖章基金的销售业绩还可以“永载史册”,再融合各种各样有关的公布报导,逻辑性推理的結果就是说其算法十分强大。自然,报导中提及大奖章基金的数学分析模型主要是“根据对历史记录的统计分析,找到金融业产品报价、宏观经济政策、销售市场指标值、性能指标等各种各样指标值间转变的数学课关联,发觉销售市场现阶段存有的细微盈利机遇,并根据杠杆比例开展迅速而规模性的买卖盈利。”这在其中也不缺对销售市场理解的因素,殊不知这仅仅第二位和主次的,第一位和主要的還是算法强大!

  背面的事例,就是说近些年中国出現了一些金融企业和互联网企业协作发布的量化基金商品,但销售业绩如出一辙。在其中的金融企业多是业界顶尖股权投资基金企业,对销售市场的理解不可谓不浓厚;而在其中的互联网企业也有着把握大量客户数据信息的检索和社交网站。那麼二者强强联合为什么沒有好的基金业绩?本人觉得,還是算法不好。

  自然,除开大奖章基金那样的顶级掠食者,以往、如今和未来也也有一些销售业绩非常好而且具备盈利一致性的量化基金,只不过是并未知名而已。

  写到这里,好像应当告一段落,由于早已下结论:算法是关键、“剑宗”是王者英雄,在这个基础上才可以谈对销售市场的理解高不高。那麼笔者做为一个数学课差生,还能然后探讨算法不了?

  幸亏,笔者在阅读文章这书时发觉,量化投资并不是仅仅数学天才们的手机游戏,“销售市场理解”这一视角亦有可发掘之处。

  以笔者追踪财产价钱行业指标值很多年的工作经验看来,如果有好的算法,许多指标值一上去就被弄死(发觉不起作用)了。而在看起来有效的指标值中,尽管存有着较为大的关联性,但假如逻辑性上没法造成强联络,那麼针对一般人而言,由于害怕信赖实体模型,事实上该关联性也没有什么用。由于水准不足,不仅自己做出不来好的实体模型,就连分辨一个现有实体模型优劣的工作能力也没有,换句话说对数学课的理解压根沒有做到摆脱经济逻辑而去单纯性应用实体模型的最低值。

  因此,寻找强逻辑顺序的因果关系指标值,再尝试创建实体模型,是数学天才以外投资人应用量化投资的唯一挑选。

  此刻,笔者挺大水平上早已并不是在谈量化投资,只是广泛的项目投资哲学基本问题。

  项目投资的压根难题,是解决不确定性。彻底的确定性是不会有的。针对不确定性,笔者觉得关键点取决于:第一、找寻高些确定性的行业;第二、丰富多彩认知能力来提升对确定性的掌握;第三、不必看低自身对确定性的掌握、搞好风险控制。

  在其中找寻高些确定性的行业是一条近道。股票投资由于只必须剖析企业使用价值、而忽视了许多杂声,及其企业使用价值与股票价格的强逻辑顺序,因此在确定性上是一种优点对策。股神巴菲特也是靠着美国的经济长期性稳进提高这颗“树木”,变成投资人眼里的神话。

  从这一点而言,量化投资与其他投资方法的关键点并无不一样,全是要在提升确定性上下功夫。数学天才们自然资源优势,可以用强大的算法来“一剑封喉”;一般投资人也可以在早已寻找强关联性后,根据创建实体模型来认证分辨和提升确定性。

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原文标题:量化投资:算法還是社会学?

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