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量化投资技术包括哪些内容?

[1]量化择时。通过对大量的宏微观经济指标进行量化分析，找到影响股票走势的重要信息，在此基础上做出对未来走势的预测，然后做出何时买卖的决策。

[2]量化选股。同样是利用数量的方法对股票进行分析，然后选出可以获得超出大盘收益率的优质股票进行交易。量化选股的常用方法有：多因子选股、风格轮动选股、行业轮动选股、资金流选股、动量反转选股、趋势跟踪策略、分析师一致预期策略、筹码分布选股等。运用量化选股最容易获利的模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。

[3]股指和商品期货套利。利用量化技术套利投资者能更快速准确的获取相关市场和合约之间的价差变化，在最短的时间内作出最有益于自己的投资决策。

量化投资中的风险及应对措施

1、数据陷阱的风险隐患

传统投资方法存在一定的主观特征，是基于某一现象投资者对其进行的预判，因此投资者很容易受其情绪波动的影响，可能会因此使得整个投资交易无法达到客观准确的效果。而量化投资将个体情绪排除，是从数据中抽取和剥离投资价值，构建模型进行分析，并基于分析结果进行决策，追求的是持续、稳定的非偶然性回报。构建量化模型是基于历史会重复的这一依据来进行判断。然而，数据并非绝对安全，也可能存在风险隐患。现代社会是大数据时代，大数据可能存在这样一种现象：投资者被数据包围，无法判断数据的真实有效性，对于存在缺陷的数据进行建模分析，可能导致所得到的结论不能与现实真实市场环境相一致。例如，当统计模型的样本发生了变动，最终可能导致结论不正确而无法适用于交易决策中。

2、系统故障的风险隐患

量化投资策略中系统故障的风险隐患主要包括四个方面：第一，网络问题或硬件故障影响量化投资效果;第二，模型在设计的过程中没有对资金配置及仓位充分考虑，使得仓位与资金没有达到匹配，从而出现爆仓的问题;第三，目前的交易系统缺少统一的标准认证，基本上是各家机构各自设计，没有经过投入前的测试，进而导致系统存在漏洞，引发安全问题;第四，交易所的处理系统也存在延时问题，交易机制对订单进行系统验证时还需要消耗额外资源。

3、市场操纵的风险隐患

目前在我国资本市场中，采取量化投资策略的多为机构投资者，而机构投资者资金雄厚，人才水平较高，一定程度上还可能导致市场波动。而在我国资本市场的成份中，占大多数比例的还是散户，即中小投资者，他们通常没有雄厚的资金基础，没有专业的知识储备，也缺少技术分析。这部分人群中，很小一部分会将量化投资策略运用于交易中。从这一点来看，量化投资策略存在市场操纵的风险隐患。

通过上述分析，我们需采取相应的风控措施，具体如下：

1、创新量化投资技术

目前量化投资交易策略已经经历了两个阶段，即程序化的启蒙阶段和因子库决策阶段。程序化的启蒙阶段是指将交易经验整合后嵌入算法，以此来完成初级量化投资策略交易;因子库决策阶段是指将决策过程建立一个因子库，通过下单逻辑来启用和判定策略，实现自动买涨或买跌。创新量化投资技术应具备更强的物质基础，涵盖两方面的内容，一方面是实现对非结构化数据分析，将看起来相关性并不强的因子纳入量化投资模型，并分配权重，丰富量化投资模型交易的精度和维度;另一方面是结合人工智能生成虚拟的交易员，并对策略的合理性进行反向跟踪。

2、加强系统建设和流程监控

首先，可以从规范证券、期货公司的数据接口入手，且有一定安全认证的接口才能符合要求，并对接口具体内容向证监会报备，同时交易所也应完善其核心系统和预警响应，对于交易前发送的订单予以限制，设立当日最大头寸并实现同步监控，当量化投资策略交易出现异常时， 能够提前预警并反馈给监管部门客户端口，实施追踪的同时触发应急处置机制。其次，完善证券、期货公司的风险监督流程，对于错误指令的发送以及投资者信用等级以外的交易指令及时进行控制，尤其是自营业务，应确保风险在可控制的范围内，同时对于突发异常状态下的跨市场、跨品种交易及时进行有效风险隔离，减少市场异动。再次，对于提交的订单设置最低存续时间，防止大单拆分，频繁撤单等引起的假市场活跃景象，确保每笔订单都符合风控、合规。最后，加强量化投资策略交易风险控制流程的培训，建立大额交易监管机制，强化风控，防止市场操纵。

3、人工智能加速量化投资升级

在量化投资领域，金融与人工智能的结合将会是未来实现产业升级的重要突破点。人工智能与量化投资策略相融合能够解决目前量化投资策略中有效性存在疑问以及同质化现象严重等问题，能够改善量化投资领域的生态环境。人工智能与量化投资策略的结 合从浅到深有三个层次，第一层是浅层的语义识别、研究报告等应用，以智能投顾的方式对客户提供多个维度的咨询应用，将过往业绩、智能化程度、决策的核 心能力通过人工智能展示给客户，帮助客户匹配与其风险偏好相适应的产品组合。第二层是中等层次的量化模型生成，将资本市场环境中理性和非理性因素进行区分，通过历史数据和行情构建模型。第三层是深层次的模型修正，基于量化模型，通过人工不断学习和解析，实时修正参数，从而实现规模化量化投资策略。人工智能量化投资策略是以量化为基础的，同时也兼顾用户体验，通过加工财务数据、行情数据甚至是宏观经济指标数据，建立数据库，再加上量化投资策略模型的算法，进而生成决策，突破传统的量化方式所体现出的桎梏，加速实现量化投资升级。

从市场容量来看，中国的量化投资仍具有很大的发展空间。随着资本市场的不断发展，股票数量的增长，基金规模的扩大，信息传导的加速，量化投资策略能够有效规避非理性的负面效应，以客观的方式捕捉市场中的异常讯息，获得超额收益。量化投资策略将会是未来发展的趋势和方向。虽然目前量化投资策略还存在着风险隐患，但是通过一系列的风控措施能够帮助量化投资朝着正向发展。

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