微信号:ZXL_LHTZ_JQXX

介绍:介绍关于量化投资和机器学习方面的知识.通过文摘,报告,论坛,博文,代码,还有博主自己研究的领域,给大家提供无偿的知识干粮.

不服就干!千亿级别Quant挑战A股

2019-01-18 14:17 量化投资与机器学习

标星★公众号第一时间获取最新资讯

来源:万矿

作者:万得信息


近期原创文章:

♥ 2018中国量化投资年度盘点【独家】

 利用深度学习最新前沿预测股价走势

 一位数据科学PhD眼中的算法交易

 深度学习是信号处理和时序分析的最后选择?

 人工智能『AI』应用算法交易,7个必踩的坑!

 神经网络在算法交易上的应用系列(一)

 预测股市 | 如何避免p-Hacking,为什么你要看涨?

 如何鉴别那些用深度学习预测股价的花哨模型?


正文


香港万得通讯社报道,A股是全球最大散户聚集体,专治各种不服。曾经的AI炒股也是铩羽而归,但是现在有一家千亿级基金公司表示在中国做量化投资非常有前途。


路博迈(NeubergerBerman)于1939 年成立,截至2018 年12 月31 日,管理资产规模达到3150亿美元,主要的客户为退休金、主权财富基金等机构。路博迈旗下的产品包括股票、固定收益、私募基金和对冲基金等,其中固定收益规模达到1301 亿美元,股票资产1038亿美元,另类资产690亿美元。


路博迈的创始人即为大名鼎鼎的罗伊·纽伯格(Roy R.Neuberger),美国共同基金之父,合股基金的开路先锋,其来自94年投资生涯的《忠告》一书是基金从业人员的必读书之一。


2017年11月9日,路博迈正式在中国证券投资基金业协会登记备案。备案完成后,路博迈中国可以直接在中国发行和管理私募基金。


周平,路博迈中国量化投资总监,相信他们的量化投资模型将会在A股大展身手。他的自信不是没有道理的,去年上证综指下跌2.5%,但是周平的量化投资组合仍然盈利3.6%。今年他们准备面向高净值人群公开发售



周平表示,现在许多人担心中国经济增速放缓。事实上,以中国经济如此巨大的体量,对应目前6.5%左右的名义GDP增速已经非常快了。全球经济增量中,最大的贡献还是来自中国。我们不应该用过去10年的速度以线性思维看待未来。如果中国经济未来十年继续保持6%左右的名义GDP增速,已经是一个让人满意的结果。


其次,大家担心贸易摩擦导致人民币贬值。汇率主要由可贸易项目决定,对资本项目不完全开放的市场(中国目前的情况)尤其如此。中国目前仍有显著贸易顺差,表明汇率并未显著高估。而且大国之间的汇率还是政治博弈的结果。无论从美国的角度(鼓励美国对外出口)还是中国的角度(逐步推进人民币国际化),人民币对美元大幅贬值都不是政策目标。


去年4月以来人民币对美元的贬值更多表现为跟随其他非美货币(欧元)对美元贬值,在同一时间段人民币兑美元的贬值幅度和欧元兑美元的贬值幅度基本一致,走势也高度接近。国内投资者从自己的角度出发,往往过度解读人民币汇率的变化


从中国股市目前的估值水平,以及各种情绪指标来看,A股市场隐含的预期是非常悲观的。投资大师约翰.邓普顿有一句名言:所有的牛市都产生于悲观绝望中(Bull Markets Were Born On Pessimism)。无论用什么样的估值模型,A股目前已经是非常便宜了。


现在的底部区域,运用量化模型来进行投资是一种比较好的选择。路博迈的模型分为基本面部分和技术面部分。基本面部分包含了价值、质量、成长和预期;技术面部分包含了投资者行为和市场状态。在大盘股的投资上,基本面指标更加有效,而在小盘股投资上,技术面指标更加有效。


中国市场虽然衍生品工具少,但是量化投资的超额收益还是比较高的,并不“拥挤”。目前中国的量化投资市场比较像80年代的美国,当时美国的量化基金表现都很不错,主要策略也是基本面和技术面驱动。不会照搬美国的模型,而是将模型基于中国市场做本土化处理。


力争在每一个单一策略上拥有一些竞争优势,然后汇总起来就会有比较不错的收益率,而且sharpe率较高。而过去,国内有很多量化策略是单一策略驱动,而投资最核心的是对于风险的控制。


推荐阅读


01、经过多年交易之后你应该学到的东西(深度分享)

02、监督学习标签在股市中的应用(代码+书籍)

03、全球投行顶尖机器学习团队全面分析

04、使用Tensorflow预测股票市场变动

05、使用LSTM预测股票市场基于Tensorflow

06、美丽的回测——教你定量计算过拟合概率

07、利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python

08、Facebook开源神器Prophet预测时间序列基于Python

09、Facebook开源神器Prophet预测股市行情基于Python

10、2018第三季度最受欢迎的券商金工研报前50(附下载)

11、实战交易策略的精髓(公众号深度呈现)

12、Markowitz有效边界和投资组合优化基于Python

13、使用LSTM模型预测股价基于Keras

14、量化金融导论1:资产收益的程式化介绍基于Python

15、预测股市崩盘基于统计机器学习与神经网络(Python+文档)

16、实现最优投资组合有效前沿基于Python(附代码)

17、精心为大家整理了一些超级棒的机器学习资料(附链接)

18、海量Wind数据,与全网用户零距离邂逅!

19、机器学习、深度学习、量化金融、Python等最新书籍汇总下载

20、各大卖方2019年A股策略报告,都是有故事的人!


公众号官方QQ群


量化、技术人士深度交流群

扫码关注我们

 
量化投资与机器学习 更多文章 高频交易已经竞争到纳秒级!!!(赠送HFT的18篇论文+15本书籍+9篇研报) TensorFlow 2.0 版本都发布了,你却还不会用? 来,我们告诉你:为什么不该使用LSTM预测股市 啥是佩琦?用Python画给你看! 【跳槽必备】全球最知名的十五大高频交易公司大揭秘!
猜您喜欢 为什么不能买比特币 前端每周清单:Node.js 10,npm 6提速17倍,如何设计大型JavaScript项目? 小年夜,一起为祖国打call! 创业团队技术管理实践的得与失(上篇)|线上分享 不同场景下 MySQL 的迁移方案