数据分析是量化投资的知识基础吗（什么是量化投资）

前言从2020年起，许多投资人已经关注到量化投资“火了”据《券商中国》统计，截至今年10月底，国内百亿私募数量达到95家，其中量化私募有24家，占比达25％这24家量化私募业绩也十分亮眼，年内全部取得正收益，且平均收益高达18.32％，今天小编就来聊一聊关于数据分析是量化投资的知识基础吗?接下来我们就一起去研究一下吧!

数据分析是量化投资的知识基础吗

前言

从2020年起，许多投资人已经关注到量化投资“火了”。据《券商中国》统计，截至今年10月底，国内百亿私募数量达到95家，其中量化私募有24家，占比达25％。这24家量化私募业绩也十分亮眼，年内全部取得正收益，且平均收益高达18.32％。

量化投资是什么？收益来源有哪些？与传统主观投资相比有哪些特点？今天中融财富与您一起聊一聊量化投资。

一、量化投资基本概念

量化投资不是一种金融产品品类，而是一种投资交易策略。“量化投资策略”是利用统计学、数学、信息技术、人工智能等方法取代人工作出决策，通过模型完成股票交易来构建投资组合。利用计算机技术和数学模型去实现投资策略的过程。一般情况下，市场研究、基本面分析、选股、择时、下单等都可以由计算机自动完成。广义上可以认为，凡是借助于数学模型和计算机实现的投资方法都可以称为量化投资。

当前A股市场中，国内比较常见的量化投资方法主要是多因子策略、套利策略和期货CTA策略。

相较于主观投资，量化投资策略的最大特点是其具有一套基于数据的完整交易规则。在投资决策的所有环节，始终贯穿一套完全客观的量化标准，比如，A股票的横指标达到多少的阈值时，才可以开仓，每次开仓要买多少手等交易规则。

主观投资与量化投资各自的特点

主观投资

（1）基于基金经理的主观判断

（2）基金经理对宏观环境、行业、公司的研究，预测未来的走势

（3）更注重研究深度，对少数股票进行深度研究

（4）持股集中，投资稳定性略差

（5）交易依靠主观认知与判断，无法批量复制

量化投资

（1）基于模型运算的客观结果

（2）核心在于利用计算机技术从海量数据中挖掘投资规律

（3）更注重研究广度，全市场筛选标的，多维度分析

（4）持股分散，组合投资

（5）模型运算自动下单，交易具备纪律性

二、量化投资的吸引力

其实，无论是量化投资还是主观投资，二者没有优劣之分。量化投资的主要优势表现在以下三方面：

优势一：投资范围更加广泛

量化投资借助计算机技术，搜集的信息更具有速度和广度，投资分析的范围覆盖面更广，基本可达整个市场。同时，量化投资可以针对全市场范围的品种，多角度分析且实现选择，促进交易者获得更多投资机会。

优势二：程序化交易，避免人为主观因素的影响。

量化投资通过回测来证实或者证伪策略的历史有效性，通过程序化交易自动下单，以投资建模和统计分析来做出选择，克服了人性过分自信、贪婪、侥幸心理、恐惧、情绪化等的人性弱点，避免人为情绪等主观因素的干扰。

优势三：数据处理快速响应，创造交易价值。

采用计算机进行自动分析，响应速度迅速，拥有强大的数据处理能力和信息挖掘能力，可支撑高频交易；此外每一个决策背后都有模型支持可以验证有效性，更有可能创造出有效的交易价值。

三、量化投资的主要风险

量化始终面临着容量、夏普率（波动）和收益三者不可兼顾的问题，被称为“不可能三角”。那么量化投资风险有哪些？我们来看三方面最重要的风险。

1

策略失效风险

量化投资最大的风险是策略失效。但更困难的挑战在于无法预测策略什么时间会失效，而策略失效的损失会非常大。

2

流通性风险

流通性风险主要是指市场融资风险，不是传统意义上的流通性风险。而是基于很多量化投资基金的策略很像，当许多基金都采用相似的策略，一旦出现比如大的对冲基金需要清仓，卖掉过去盈利的股票，那其他基金就可能输钱甚至被迫平仓，这就会导致有流通性风险的问题。量化投资很多因素导致很容易同质化，带来的问题就是会产生共振，更容易产生系统性的风险。

3

模型本身的风险

量化投资需要借助模型，而建立模型需要设定各种参数，但是，这些参数很难精准估计。估计不准的时候可能会带来巨大的损失。

小结

近两年，量化投资在国内迅速发展，一批量化私募机构管理规模破百亿，而且相当一部分量化私募在过往一年多时间取得不错的收益。投资者在享有量化投资收益机会的同时，也应该保持清醒的认识，量化投资也存在风险，能否取得超额收益关键仍在在核心团队，与团队建设、IT建设和团队积累的研究框架等密不可分。此外，由于量化的交易量主要来自于提供流动性、对波段逆向操作等，决定了量化交易的规模和占比不可能无限制增长。

本文源自中融财富

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