R语言量化投资(2)

作者: Liam_ml | 来源:发表于2019-01-02 12:44 被阅读1次

    算法的应用

    金融领域,算法的作用之一就是风控,另外就是量化投资领域,通过量化算法模型实现赚钱。

    金融市场的规则,有宏观数据,期货数据,新闻数据,舆情数据。quant通过各种各样的数据,判断出国家的经济形势和个股的走势,结合投资组合的算法,实现投资者的盈利。

    哪个行业

    机器学习,算法可以应用的场景非常多,电商的推荐,金融的风控,搜索引擎的排序算法。

    选取那一个行业呢?

    我们的目标是个人价值的最大化,那么,要选择一个自己能够接触到的,完全竞争的,短流程的渠道,利用你的算法技术和对业务的理解程度实现变现。

    满足个人变现的渠道非常有限,很难通过一个图像识别算法直接进行变现,需要有一个承载的产品,而产品的研发是非常漫长的。

    金融交易,是具备上述特征的一个渠道,可以通过个人账户在中国金融二级市场开户,完成交易过程。这种方式不会设计太多的中间环节,你可以获取交易所的数据,自己编写算法模型,然后用自己的钱去交易,完全自己把握。只要算法有稳定的收益率,就可以赚到钱。这种变现的方法就是量化投资,从金融角度入手才是一个靠谱的变现方式。

    金融

    懂编程,懂算法,了解金融市场的规则,就可以去金融市场抢钱了。需要注意的是中国金融的二级投资市场是一个不成熟的市场,

    例子

    私募基金,募集了一个亿的资金准备进入金融市场。基金经理决定按照投资组合的建模思想,对各类金融资产进行组合配置。

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    这个图是CAPM ,资产定价模型,x表示收益率的标准差,y表示收益率的平均值。图中的点构建了可以投资的区域,每一个点表示一个可以投资的产品,虚线连接的点就是一个有效的投资组合。

    对于图中近百个点,假设每次要配置5种资产作为投资组合,那么有75287520种组合方式,如何配置?

    对于金融市场,有非常多的金融资产可以供我们选择了中国A股有3000多支股票,基金2000多,债卷3000,期货100,还有大宗商品,货币市场产品,汇率产品,海外投资市场等。如果将这么多资产进行投资组合 ,有无限多的组合可以选择。这样就需要找出最优的投资组合。

    传统的基金是如何进行投资组合的呢?大多靠基金经理主观投资经验来完成。在金融市场里面,每一支基金都配置了不同的资产做组合。比如华夏基金,数据来源于万得资讯:


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    基金最辉煌的时期是2006到2007,6个月的回报是101.49%,近一年的表现就比较差。

    基金的组合成分,主要是股票和债券 :


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    之前基金经理从市场上几千支股票和债券中进行选择,并且配置不同的权重,利用算法也可以做到,并且效果会更好。利用算法可以取代年薪百万的基金经理的工作,我们可以获得收益,并实现个人价值。

    Gartner 技术成熟曲线

    技术成熟度曲线,又称为光环曲线,炒作周期,指的是企业用来评估新科技的可见度,利用时间轴与市面上的可见度来决定要不要采用新科技的一种工具。技术成熟曲线分为几个阶段,包括科技诞生的促动期,过高期望的峰值期,泡沫化的低谷期,稳定爬升的光明期,实质生产的高峰期这五个阶段。

    2016年7月,gartner公司发布了年度新兴技术成熟曲线,有三个趋势非常突出

    1. 智能机器
    2. 身临其境体验
    3. 平台革命

    感知智能机器,是处理大数据的计算能力和智能算法的高效整合技术,使企业能够充分利用数据,面对复杂的需求,解决前人无法解决的问题。这个领域包括:智能微尘、机器学习、虚拟个人助理、认知专家顾问、智能数据挖掘、智能工作空间、会话用户界面、智能机器人、商业无人机、自动驾驶汽车、自然语言问答、个人分析、企业分类法及自然管理、数据经纪人PaaS和情境经纪等方向。

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    FinTech

    银行,蚂蚁金服,京东,腾讯,百度还有更多的创业公司都在往这个方向发展,对于个人而言,当大机构进入时候,创业公司根本没有机会。如果换一个思路,当大机构都在抢一个方向的时候,to B的业务就是创业公司的机会。

    有一句老生常谈的话:你是想做淘金者还是做一个卖水的。

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