低风险投资(二十六、量化投资的方法)

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    量化投资并不是机构投资者的专利,目前个人电脑的计算能力,已经能满足个人投资者实现部分量化分析的需求。

个人投资者做量化分析,一般的模式包括如下几个步骤:

1、 数据的采集

交易数据包括包括在线数据和离线数据。

在线交易数据可以通过网站或者免费行情服务器来获取。网站交易数据的获取较为简单,一般通过WEB接口获取,并使用HTTP/XML方式通信,这种方式的实时性稍差,一般只能达到10秒左右的精度。免费行情服务器方式的获取则较难,需要分析免费行情浏览软件(例如大智慧)与服务器之间通信的接口,并编程解码来实现,但这种方式实时性要好一些,一般能达到1秒左右的精度。

 离线数据包括几种类型。第一种离线数据是股票价格变化的历史数据,可以从股票交易软件中导出成文本文件,然后再导入到量化分析软件内做进一步的分析。第二种离线数据是基金的净值、重仓股、持有人等信息类数据,可以通过爬虫技术,从基金公司网站上下载页面,然后按照一定的格式进行数据清洗和入库。第三种离线数据是年报、季报等财务报告信息,可以通过文本分析技术,从交易所自动下载相应的文本,并从中提取自己想要的信息。

有了基础数据,量化投资者就可以搭建自己的分析模型了。

2、 数据的统计和挖掘

拿到基础数据后,需要搭建一个小型的数据库,将交易数据和基础数据分类存放,供后续使用。

然后我们需要搭建自己的分析模型,例如套利模式,需要定义各种公式和参数,然后对数据库中的数据进行二次加工,来计算价格扭曲,这是量化分析最重要的一个步骤。

常见的指标包括债券的年化到期收益率、可转债的转股溢价、封闭式基金的折价率、LOF基金的净值预估、期货跨期折溢价。

3、 数据呈现和交易

我们可以根据某个指标,将分析结果排序显示,买入排序靠前的品种,卖出排序靠后的品种,实现套利操作。

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全部讨论

06-23 00:48

下周学习要点

2014-01-13 13:57

第二步是核心商业逻辑。不知道David喜欢在云端实现,还是在本地。

2014-01-12 22:51

2014-01-12 22:45

案例太好找了,例如各种工具下的海龟模型

2014-01-12 22:34

老兄,量化部分最好详细点,给个案例

还有模型的公式或者算法也分享下吧