量化投資的應用方面：量化擇時、期貨交易、統(tǒng)計套利、算法交易下文，時至2020年10月02日給您聊量化投資的應用方面量化擇時期貨交易統(tǒng)計套利算法交易，不懂的話難怪以前總是不明白。

量化投資的應用方面量化擇時期貨交易統(tǒng)計套利算法交易 完全解決：

量化投資主要應用于以下幾個方面。

1．量化擇時

股市的可預測性問題與有效市場假說密切相關(guān)。如果有效市場理論或有效市場假說成立，股票價格充分反映了所有相關(guān)的信息，價格變化服從隨機游走，股票價格的預測就會毫無意義。

眾多的研究發(fā)現(xiàn)，股市的指數(shù)收益中存在經(jīng)典線性相關(guān)之外的非線性相關(guān)，貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背后卻隱藏著確定性的機制，因此存在可預測成分。

2．股指期貨

股指期貨套利是指利用股指期貨市場存在的不合理價格，同時參與股指期貨與股票現(xiàn)貨市場交易，或者同時進行不同期限、不同（但相近）類別股票指數(shù)合約交易，以賺取差價的行為。股指期貨套利主要分為期現(xiàn)套利和跨期套利兩種。股指期貨套利的研究主要包括現(xiàn)貨構(gòu)建、套利定價、保證金管理、沖擊成本、成分股調(diào)整等內(nèi)容。

3．商品期貨

商品期貨套利盈利的邏輯原理基于以下幾個方面：

• 相關(guān)商品在不同地點、不同時間，對應都有一個合理的價格差價。


• 由于價格的波動性，價格差價經(jīng)常出現(xiàn)不合理。


• 不合理必然要回到合理。


• 不合理回到合理的這部分價格區(qū)間就是盈利區(qū)間。

4．統(tǒng)計套利

有別于無風險套利，統(tǒng)計套利是利用證券價格的歷史統(tǒng)計規(guī)律進行套利，是一種風險套利，其風險在于這種歷史統(tǒng)計規(guī)律在未來一段時間內(nèi)是否繼續(xù)存在。

統(tǒng)計套利在方法上可以分為兩類：

• 一類是利用股票的收益率序列建模，目標是在組合的Beta值等于零的前提下實現(xiàn)Alpha收益，我們稱之為Beta中性策略。


• 另一類是利用股票價格序列的協(xié)整關(guān)系建模，我們稱之為協(xié)整策略。

5．期權(quán)套利

期權(quán)套利交易是指同時買進賣出同一相關(guān)期貨但有不同的敲定價格，或不同到期月份的看漲或看跌期權(quán)合約，希望在日后對沖交易部位或履約時獲利的交易。期權(quán)套利的交易策略和方式多種多樣，是多種相關(guān)期權(quán)交易的組合，具體包括水平套利、垂直套利、轉(zhuǎn)換套利、反向轉(zhuǎn)換套利、跨式套利、蝶式套利、飛鷹式套利等。

6．算法交易

算法交易又被稱為自動交易、黑盒交易或者機器交易，它指的是通過計算機程序來發(fā)出交易指令。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格，甚至可以包括最后需要成交的證券數(shù)量。根據(jù)各個算法交易中算法的主動程度不同，可以把不同算法交易分為被動型算法交易、主動型算法交易、綜合型算法交易三大類。

7．資產(chǎn)配置

資產(chǎn)配置是指資產(chǎn)類別選擇，投資組合中各類資產(chǎn)的適當配置以及對這些混合資產(chǎn)進行實時管理。量化投資管理將傳統(tǒng)投資組合理論與量化分析技術(shù)結(jié)合，極大地豐富了資產(chǎn)配置的內(nèi)涵，形成了現(xiàn)代資產(chǎn)配置理論的基本框架。

它突破了傳統(tǒng)積極型投資和指數(shù)型投資的局限，將投資方法建立在對各種資產(chǎn)類股票公開數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析上，通過比較不同資產(chǎn)類的統(tǒng)計特征建立數(shù)學模型，進而確定組合資產(chǎn)的配置目標和分配比例。

想必此時大家知道量化投資的應用方面量化擇時期貨交易統(tǒng)計套利算法交易了吧，早已在上述文章專門教了大伙兒，堅信諸位在看了以后應該可以盡早學好，降低股票配資風險性尤為重要，還望大伙兒高度重視起來。