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

量化投資的應用方面量化擇時(shí)期貨交易統計套利算法交易 完全解決：

量化投資主要應用于以下幾個(gè)方面。

1．量化擇時(shí)

股市的可預測性問(wèn)題與有效市場(chǎng)假說(shuō)密切相關(guān)。如果有效市場(chǎng)理論或有效市場(chǎng)假說(shuō)成立，股票價(jià)格充分反映了所有相關(guān)的信息，價(jià)格變化服從隨機游走，股票價(jià)格的預測就會(huì )毫無(wú)意義。

眾多的研究發(fā)現，股市的指數收益中存在經(jīng)典線(xiàn)性相關(guān)之外的非線(xiàn)性相關(guān)，貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背后卻隱藏著(zhù)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(chǎng)存在的不合理價(jià)格，同時(shí)參與股指期貨與股票現貨市場(chǎng)交易，或者同時(shí)進(jìn)行不同期限、不同（但相近）類(lèi)別股票指數合約交易，以賺取差價(jià)的行為。股指期貨套利主要分為期現套利和跨期套利兩種。股指期貨套利的研究主要包括現貨構建、套利定價(jià)、保證金管理、沖擊成本、成分股調整等內容。

3．商品期貨

商品期貨套利盈利的邏輯原理基于以下幾個(gè)方面：

• 相關(guān)商品在不同地點(diǎn)、不同時(shí)間，對應都有一個(gè)合理的價(jià)格差價(jià)。


• 由于價(jià)格的波動(dòng)性，價(jià)格差價(jià)經(jīng)常出現不合理。


• 不合理必然要回到合理。


• 不合理回到合理的這部分價(jià)格區間就是盈利區間。

4．統計套利

有別于無(wú)風(fēng)險套利，統計套利是利用證券價(jià)格的歷史統計規律進(jìn)行套利，是一種風(fēng)險套利，其風(fēng)險在于這種歷史統計規律在未來(lái)一段時(shí)間內是否繼續存在。

統計套利在方法上可以分為兩類(lèi)：

• 一類(lèi)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(shí)現Alpha收益，我們稱(chēng)之為Beta中性策略。


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

5．期權套利

期權套利交易是指同時(shí)買(mǎi)進(jìn)賣(mài)出同一相關(guān)期貨但有不同的敲定價(jià)格，或不同到期月份的看漲或看跌期權合約，希望在日后對沖交易部位或履約時(shí)獲利的交易。期權套利的交易策略和方式多種多樣，是多種相關(guān)期權交易的組合，具體包括水平套利、垂直套利、轉換套利、反向轉換套利、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(chēng)為自動(dòng)交易、黑盒交易或者機器交易，它指的是通過(guò)計算機程序來(lái)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(shí)間的選擇、交易的價(jià)格，甚至可以包括最后需要成交的證券數量。根據各個(gè)算法交易中算法的主動(dòng)程度不同，可以把不同算法交易分為被動(dòng)型算法交易、主動(dòng)型算法交易、綜合型算法交易三大類(lèi)。

7．資產(chǎn)配置

資產(chǎn)配置是指資產(chǎn)類(lèi)別選擇，投資組合中各類(lèi)資產(chǎn)的適當配置以及對這些混合資產(chǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)管理。量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術(shù)結合，極大地豐富了資產(chǎn)配置的內涵，形成了現代資產(chǎn)配置理論的基本框架。

它突破了傳統積極型投資和指數型投資的局限，將投資方法建立在對各種資產(chǎn)類(lèi)股票公開(kāi)數據的統計分析上，通過(guò)比較不同資產(chǎn)類(lèi)的統計特征建立數學(xué)模型，進(jìn)而確定組合資產(chǎn)的配置目標和分配比例。

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