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投资模式的演变史 --股灾后如何重拾你的投资业绩?

来源:经管之家 | 2015-10-15 | 发布:经管之家




1602年世界上第一个股票交易所在荷兰的阿姆斯特丹成立。

1602年世界上最早的股票——东印度公司股票在荷兰阿姆斯特丹正式印制。

1872年中国第一家股份制企业和中国自己发行的第一支股票——上海轮船招商局诞生。

1983年7月8日,新中国历史上第一张股票——深宝安在深圳市宝安县联合投资公司面向当地农民公开发行。

1984年11月18日,改革开放后我国正式公开发行的第一支股票——“中国第一股”“小飞乐”上海飞乐音响股份有限公司诞生。

1990年12月19日,上海证券交易所正式开业。

1991年7月3日,深圳证券交易所正式开业。

400多年来,伴随资本市场的日新月异,投资者结构也发生着微妙的变化,根据不同时期的市场参与结构,我们可以把资本市场投资划分为以下五个阶段:

1.投机者阶段

2.职业经理人阶段

3.学院派、科学化阶段

4.量化投资及对冲基金阶段

5.全球资产配置阶段

把前两个阶段称为传统投资时代,那是因为这个阶段的投资者主要以基本面分析、技术面分析为工具,其中较为专业的技术分析派会辅以简单的数学计算和图形,以此推算、预测未来的行情走势;同时,基本面分析派,由于上市股票还较少,以人脑尚可应付的过来诸多的基本面消息。但是随着市场品种的逐步完善,一些科学家注意到数学、物理、甚至计算机在金融上可能会产生意想不到的结果,并希望能通过科学的技术和方法来实现对投资的简化和改善。

1952年,美国经济学家马考维茨(Markowitz)通过系统、深入的研究,首次提出投资组合理论(PortfolioTheory),并在1990年获得了诺贝尔经济学奖。投资组合理论的提出在当时引起了一次华尔街革命。

投资组合理论(PortfolioTheory)的提出掀起了学院派的鼎盛,马科维茨的学生夏普(WilliamSharpe)、与学者林特尔(JohnLintner)、特里诺(JackTreynor)以及莫辛(JanMossin)等人在其基础上,研究并发现,证券市场中资产的预期收益率与风险资产之间存在某种关系(证券的期望收益率是无风险收益率与风险补偿的和),同时揭示了证券报酬的内部结构,这一关系叫作资本资产定价模型(CapitalAssetPricingModel简称CAPM),此模型一直沿用至今,也成为现代量化投资理论最基础的经济学原理之一。

正是学院派给资本市场注入了很关键的科学元素。投资因此不再是艺术。

当掌握着科学武器的投资者进入了资本市场时,市场就已经不再是原来的市场了。资本市场本身是一个博弈的市场,在博弈过程中,知识、工具、消息、甚至心态都是影响博弈结果的主要因素。传统投资阶段,基本面分析+技术面分析就如同小米加步枪,在没有新型武器的冲击下,是非常有效的。但是,科学的介入打破了这一平衡,那么,工具的革新就迫不得已。

如今,已是智能化时代,数据爆炸时代,这一点毋庸置疑。2012年秋,《哈佛商业评论》、《MIT斯隆管理评论》均以“大数据”作为主题,告诉我们,我们已经进入了大数据时代。同年英国《金融时报》报道,一家名叫Kensho的金融数据服务商得到高盛1500万美元的投资,研发一种针对专业投资者的大规模数据处理分析平台。至此,大数据开始占领华尔街。

提到大数据,大家应该不陌生。马云说过“2008年初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑,欧美对中国采购在下滑。海关是卖了货出去以后才获得数据;而我们则提前半年时间从询盘上推断出世界贸易发生变化了。”马云对未来的预测,就是建立在对用户行为分析的基础上。通常而言,买家在采购商品前,会比较多家供应商的产品,反映到阿里巴巴网站统计数据中,就是查询点击的数量和购买点击的数量会保持一个相对的数值,综合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大,所以保证了用户行为模型的准确性。因此在这个案例中,询盘数据的下降,自然导致买盘的下降。

近年,除了阿里巴巴,腾讯、百度、新浪纷纷投资建立相应的大数据研究中心,并在今年年初陆续推出了相应的大数据指数。

反映在资本市场,投资者的行为留痕、上市公司的信息集合以及宏观信息的点击等等同样构成了资本市场的大数据,而资本投资大数据相比消费者的消费行为则更加复杂,因为糅合了数学、金融、计算机以及人的行为和心理等综合因素。

资本投资大数据,从数据结构可以分为三大类:基本面数据、历史高频数据、以及实时数据。

其中,基本面数据包括宏观、行业、公司、股票、经济等9大类数据,每个分类又有不同的子类划分。基本面数据主要用来构建择时、选股策略,其中,择时策略包括趋势追踪策略、反转策略和市场情绪跟踪策略等;选股策略包括多因子选股策略、风格轮动策略、行业轮动策略等;配置策略包括套期保值策略和期现套利策略。

其次,历史高频数据主要是日内数据,针对以小时、分钟或秒为采集频率的数据。目前,针对交易行情数据处理的技术有三种协议:分别为Fix协议、STEP协议、和FAST协议。

第三大类是实时数据:level1,level2等。三大类数据整体构成了整个量化投资体系的数据源,他们是研究金融现象的纽带和通道,是策略开发人员进行策略开发时的第一道程序,分别担负着历史回验、策略调整以及最终的实盘交易实现的任务。

上述数据决定了投资的每个环节:市尝标的、策略、语言......不再是过去简单粗暴的形态,因此,量化投资就顺应趋势成为了备受追捧的新的投资手段。在量化投资模型设计阶段:数据准备占50%比例、策略编写30%、策略优化20%。由此可见,数据结构的改变对于投资工具的选择增加了很多新要求。那么过去传统的投资方式显然就会力不足,很形象的一个比方就是,掌握传统投资技术者就像游击队,而可以利用量化投资手段进行投资决策和分析的专业人士就是特种兵,需要掌握尽可能的全面的知识和技能。

而随着,量化投资在国内的发展,由于内地市场的非有效性,起初,最先掌握这一新型工具的投资者将更容易在市场上获取相对收益,这也说明,近几年内,中国市场的参与者结构将会发生质的变化,那就是由过去以散户(游击队)投资作为主要参与者的市场向以掌握了先进科学投资手段的专业投资者(特种兵)为主要参与者的市场转换,在这种必然的转换过程中,尽早摒弃传统投资手法,主动掌握适应市场结构的新型方法和工具的投资者将成为众多人士的必眩

而对于一个普通投资者而言,初学阶段,一个专业的量化平台极其重要。首先,他需要具备以下优势:

1.数据源:基本面大数据、历史高频大数据以及实时数据

2.专业的技术维护团队

3.夯实的基础策略平台

4.精准的回测功能

5.满足策略交流的需要

6.其他所需的基础功能

纵观国内各大数据服务商,能全面满足上述需求的并不多,大型数据商往往不屑于专注个人投资者模块,同时昂贵的数据源使得很多有需求的个人投资者和小型机构投资者不得不放弃,而一些中小型软件提供商,在数据方面存在很多不足,无法满足数据准备期的相关工作。最近,市场上出现了一些新型交易平台,他们主要以互联网为概念,一方面坚持将数据作为整个平台的核心价值,适当免费或象征性的收取少许费用为主要模式,并提供大量的底层策略及源代码供投资者免费使用,另一方面,抓住了人人都想做宽客这一必然需求,借助互联网平台,为量化爱好者或需求者搭建可实现的量化云平台,并提供精准的回测功能、高速实盘交易接口、以及简单易学的API文档。

比较典型的就拿最近兴起的互联网量化交易平台“JoinQuant”(聚宽)来说,他们主要以互联网免费服务为模式。将客户所需要的A股十年的LEVEL-2行情数据,包含完整的停复牌、复权、退市等相关信息,预先收集整理到“聚宽”云平台,开发成完整的回测引擎,省去了客户自己收集整理数据的环节,目前的回测支持日、分钟两级回测,为了便于客户熟悉平台的功能和数据还提供了十分简洁、易懂的API;另一方面,在实际的量化投资工作中,模拟交易可以作为检验程序运行逻辑和滑点的重要工具,但是,市场上一般平台提供的模拟功能往往较为粗糙。聚宽,在这一点上,吸取了业内经验和教训,开发了支持TICK级精度的模拟交易,以便客户模拟运行同样能收到实盘运行的效果和功能;另外一点,最近上线的社区功能,沉淀了大量的底层策略,这些策略对于初学量化投资或者程序化交易的投资者是一个巨大的宝库,过去,投资者在真正进入量化投资领域或者开始最初的程序化途径之前,都至少需要对这些基础策略做一个详尽的熟悉,聚宽,现在就为投资者省去了这些重要的环节,对于稍有基本编程能力的投资者,一分钟即可上手开始量化交易,真正进入了人人皆宽客的普适时代。

在国内,随着市场的逐步完善和程序化交易、量化投资的规范化运行,量化投资拥有巨大的市场潜能和发展需求。相信在未来几年中,应用会更加广泛,给予投资者更多的选择空间。


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