在中国,量化到底有没有用?
   2019-11-06 13:57:59
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从某种意义上讲,只要认为对各类投资标的进行分析(无论什么方法)仍然有价值,那量化一定就有用。

除非依赖内幕消息这种手段进行交易,无论是主观选股、宏观对冲亦或者是其他方法,都能找到数据与模型在其中活跃的影子,区别只在于投资人将自身投资理念抽象并进行分析与研究的能力有高低之分而已。

即便是做主观选股的基金经理,也依赖于财报数据,也会有一套自己的模型对行业的标的进行筛选。

即便是事件驱动这种投资策略,决定量化程度高低的根源也只会是投资人对信息抽象能力的高低:部分投资人借助NLP技术对消息进行分析,而有的投资人只能借助主观判断。

所以我们可以再次点题:只要认为二级市场不是一个完全被玄学和运气主导的市场,那量化一定就有用。

 

不过量化本身覆盖面非常广。借助数学模型生成各类信号当然属于量化,不过广义上的量化还包含更多的东西。决定一个策略有没有用的要素,除了生成信号与仓位的模型之外,还包括决定交易成本高低的交易算法。交易算法本身同样是由大量的数据与模型做支撑,所以同样属于量化层面。从交易算法的角度讲,结合金纳科技的经验,在这个层面之上量化是非常有用的:金纳科技的交易算法可以非常显著地帮助客户降低交易带来的冲击成本。

因此结合以上两点综合来看,可以认为在中国量化仍然大有可为。




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