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• 量化投资策略的优势有哪些？很多刚接触这个“名词”的时候，对于量化投资都不了解，微量网指出量化投资策略有如下五大方面的优势，主要包括纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化等。1纪律性：严格执行量化投资模型所给出的投资建议，而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。　　2系统性：量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。3及时性：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。4准确性：准确客观评价交易机会，克服主观情绪偏差，妥善运用套利的思想。量化投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。与定性投资经理不同，量化投资经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。　　5分散化：在控制风险的条件下，充当准确实现分散化投资目标的工具。分散化也可以说量化投资是靠概率取胜。这表现为两个方面，一是量化投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用，这些历史规律都是有较大概率获胜的策略。二是依靠筛选出股票组合来取胜，而不是一个或几个股票取胜，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票，而不是押宝到单个股票上。更多问题可以继续关注微量网。
  黄皖毅2019-10-15 04:36:02
• 量化投资是一种操作方法或操作理念，与其他各种“非量化”的方法并列。量化也可以采取择时、趋势跟踪、超跌、强弱对冲等等投资模型。区别仅在于，量化投资会使用量化的行情和走势来进行买卖点决策，而不是传统的图形式行情。量化投资是很广泛的一个概念，可以这么说，只要你不是简单地拍脑袋、或者是听消息进行的投资行为都可以叫量化投资，是不是瞬间没有了高大上的感觉？:最常见的，你通过MACD指标顶背离、底背离进行交易，也是量化投资，因为MACD指标是有严格数学公式计算出来的。同样，你根据财务指标选股，构建股票组合也是量化投资，因为你的决策基本是基本面数据；这些都很“老土”，那么来点新的，通过多因子模型构建投资组合、然后每天用程序进行风险测算并自动调仓，用算法交易完成调仓动作的执行，这够“高大上”了吧，前提是你得有一套复杂而完善的系统支持。
  齐晓晨2019-10-15 04:18:00
• 量化投资是通过计算机对金融大数据进行量化分析的基础上产生交易决策机制。设计金融数学和计算机的知识和技术，主要有人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论和随机过程这几种。1．人工智能人工智能是一连串随机事件动态关系的定量描述。随机过程论与其他数学分支如位势论、微分方程、力学及复变函数论等有密切的联系，是在自然科学、工程科学及社会科学各领域中研究随机现象的重要工具。随机过程论目前已得到广泛的应用，在诸如天气预报、统计物理、天体物理、运筹决策、经济数学、安全科学、人口理论、可靠性及计算机科学等很多领域都要经常用到随机过程的理论来建立数学模型。研究随机过程的方法多种多样，主要可以分为两大类：一类是概率方法，其中用到轨道性质、随机微分方程等；另一类是分析的方法，其中用到测度论、微分方程、半群理论、函数堆和希尔伯特空间等，实际研究中常常两种方法并用。另外组合方法和代数方法在某些特殊随机过程的研究中也有一定作用。研究的主要内容有：多指标随机过程、无穷质点与马尔科夫过程、概率与位势及各种特殊过程的专题讨论等。其中，马尔科夫过程很适于金融时序数列的预测，是在量化投资中的典型应用。现阶段量化投资在基金投资方面使用的比较多，也有部分投资机构合券商的交易系统应用了智能选股的技术。
  齐景杰2019-10-15 04:00:03