即使是最好的AI量化模型,在新冠面前都不怎么靠谱

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量化模型,是把数理统计学应用于科学数据,以使数理统计学构造出来的模型得到经验上的支持,并获得数值结果。这种分析是基于理论与观察的并行发展,而理论与观测又通过适当的推断方法而得以联系,轻量化模型不包含设计模型中的非几何信息,仅保留了产品的结构和几何拓补关系。被轻量化之后的模型信息会大量减少,文件所占用的空间也会小很多www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

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盈利曲线撤率

来源:wired

你好,量化模型是一种概念,运用大数据结合相关数据模型,得出的一个结果,程序较为复杂,一般人做不了,都是专业机构干的事情。

编译:肉包、夏雅薇

研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态,其最重要手段的概 而西医则要从容得多,按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医,

如今股市对Covid-19已经显出异常的冷漠。

波段选股王几十高等数模型

这和三月份股市一惊一乍的表现完全不同,3月16日,道琼斯平均指数下跌了近13%,这是1987年以来最大的单日跌幅,这场危机史无前例的规模让人们变成了惊弓之鸟。

量化考核模型是人力资源方面的内容,主要用于绩效考核。所以,顾名思义,保安服务量化考核模型就是由保安公|司建立,针对基层保安员进行考核的一种方式。也是最近科学管理

AI局限性显露

模型仅仅是方法论,不是说模型本身能解决投资问题. 模型能否有效,主要还是看你的模型背后的逻辑思路是否有效. 你去看看:经济学(曼昆)金融学(博迪);金融工程(约翰希尔);在学

在某些人看来,这暴露出量化交易公司的弱点。

量化交易模型的回测仿真模拟目的在于证实不靠谱的策略系统,但是不能证实能赚钱的策略系统,因此回测仿真虽然不能的证实赚钱的策略,但具有一定的指导意义。

一些著名的量化公司在3月份的表现特别糟糕。据桥水基金会主席Ray Dalio发表的一份声明称,至本月中旬,桥水持有的一些基金已经下跌了21%。截止3月24日,DE Shaw经营的量化基金Vallance已下跌9%。

如何保护好、利用好这些数据,是公司重中之重的任务。量化派的业务也决定了公司是数 同时还开发了很多契合业务需求的工具软件,很好的支撑我们去实现普惠金融的理想。

据媒体报道,另一家著名的量化公司Renaissance Technologies告诉投资者,其算法没有有效地应对本月出现的市场波动。截止目前Renaissance还没有做出相应的回应。DE Shaw的发言人也无法证实相应的报道。

Revit的族都是参数化的,即使您没有给他定义参数,做好的模型就不可能再进行缩放,只能通过参数调整改变尺寸 下图是Revit帮助中缩放功能的解释,仅适用于线 墙 图像等二维项

这场动荡可能反映了现代AI的局限性,AI模型是依靠读取大数据,并在其中寻找和利用微模式而建立的。就像电商用来预测存货库存的算法被消费者突如其来对洗手液和卫生纸的热情所困惑一样,那些帮助对冲基金从市场中获取利润的算法也对投资者突然的波动而迷惑。

美国退出量化宽松,实际是实行紧缩的货币政策,反应到IS-LM中,就是LM曲线方程中的M 长期,当产出低于潜在产出,工资水平下降,进而整体价格水平下降,反映在IS-LM模型中,就

在金融领域,不管AI算法多厉害,用于测试的数据源不好,模型也好不到哪里去。

高频交易、趋势线预警交易等多种自动交易模式。</p> <p>31 支持一键下单,图表下单等多种手工下单模式。</p> <p>32 程式化交易模型编写及操作兼容国内

麻省理工学院教授、总部位于马萨诸塞州剑桥市的量化对冲基金AlphaSimplex的创始人兼名誉主席Andrew Lo表示,量化交易策略有一个显而易见的弱点。"根据定义,量化交易策略是根据观察到的数据中的规律来制定的。”

模型,由几个要素组成(简称KPI指标),具体选取哪些要素是根据企业的特点来定;然后进行 。按此可以逐步分解下去了。上述建模方法是一种最简单也是最常用的统计分析法。供

Lo指出,3月份的情况与2007年金融危机初期量化公司的崩溃有相似之处。在那场小崩盘后不久发表的一篇论文中,Lo总结道,对冲基金之间的集体溃败揭示了市场的系统性弱点。"我们在2020年3月看到的情况与2007年发生的情况并无二致,只是一切发生得更快、程度更深、范围更广,"

后台程式化交易、高频交易、趋势线预警交易等多种自动交易模式。31 支持一键下单,图表下单等多种手工下单模式。32 程式化交易模型编写及操作兼容国内主流

AI不是万能灵药

Quantigic基金的公司总裁Zura Kakushadze4月份在网上发布了分析报告,报告中将3月份的事件描述为"量化破灭"。

Kakushadze的论文探讨了一种统计套利的形式,这是一种挖掘市场数据以寻找规律的常见方法,量化基金通过频繁交易来利用这些规律。他指出,即使是采用"中性"策略的量化基金,即同时对股票上涨和下跌进行同等押注,也在此次溃败中表现不佳。

Kakushadze在接受采访时表示,这次事件表明,在市场极端波动期间,AI"不是万能药"。"我不在乎你是使用人工智能还是机器学习,还是其他任何东西,"他说,"无论如何你都无法避免溃败"。

事实上,Kakushadze认为,使用过于复杂和且不透明的AI模型,导致量化基金可能比其他基金遭受更严重的影响。例如,深度学习是近年来风靡科技界的一种AI形式,它把数据输入神经网络得出结果,而这些结果是难以解释的,更别说要审核其计算过程。机器学习,尤其是深度学习,"可能会设置大量无法解释的参数,"他写道。

QTS资本管理公司的管理者、多本机器交易书籍的作者Ernie Chan也认为,人工智能遇上冠状病毒这样的罕见事件,直接就失效了。

"训练一个系统来识别YouTube视频中的猫很容易,因为有数百万只猫,"Chan说。相比之下,如此大的市场波动只发生过几次。"一只手能数得过来。所以你没法简单地使用机器学习来训练模型,学习此类事件的应对方式。"

不过,在3月份的波动中,一些量化基金的表现还是比其他基金好很多。据报道,由Renaissance Technologies运营的Medallion基金(仅限于员工的资金)今年以来的收益为24%,其中3月份增长了9%。

相关报道:https://www.wired.com/story/best-ai-models-no-match-coronavirus/

 

量化模型,是把数理统计学应用于科学数据,以使数理统计学构造出来的模型得到经验上的支持,并获得数值结果。这种分析是基于理论与观察的并行发展,而理论与观测又通过适当的推断方法而得以联系。一个完整的量化模型包括哪些?近几年,量化投资在国内兴起,但在很多人眼里,量化投资仿佛是一个非常神秘的新事物。而实际上,量化投资的无非就是宽客通过计算机语言,将交易策略布置到一个量化系统中,然后进行回测和实战的过程。量化投资的本质还是投资者的智慧,只是实现过程中运用到计算机这一工具。宽客们到底是如何系统的构建一个完整的量化模型的?可以肯定的是,宽客跟普通投资者一样,也在观察市场,产生一些普通投资者也会想到的想法,当宽客产生一些想法时,他们会通过计算机去验证他们的想法是否靠谱或者是能否带来收益。而作为普通投资者,实现想法往往是困难的,如同普通投资者在投资或炒股过程中,发现在15分钟K线图,上升趋势中股价跌破MA169后便会进入调整。普通投资者只是感觉,而宽客可以通过编写程序然后在市场的历史数据回测,验证这个想法是否靠谱。一个简单的想法编写成简单的程序,这明显不能称作为量化模型,但这却是任何一个量化模型的来源,即人的想法。完整的量化模型应当包括:策略模型、风险模型、交易成本模型、投资组合构建模型、执行模型,如下图:策略模型:策略模型可以说是整个量化模型最核心的部分,决定了整个量化模型的盈利能力。策略模型五花八门,归类划分为:理论驱动型和数据驱动型。数据驱动型的策略通过对数据的分析而揭开市场的面纱,说白了就是靠数据解释一切市场行为。理论驱动型策略通过理论去预测未来的市场行为,而其中的理论就是人们通过对市场的观察,然后给出符合经济学原理的解释。理论驱动型的策略可以划分为两大类:基于价格数据的交易策略和基于基本面数据的交易策略。基于价格数据的交易策略有:趋势跟随型(动量策略)、均值回复策略、技术情绪策略。基于基本面数据的交易策略有:价值型、成长型、品质型。如下图:1.趋势跟随型:标志性策略就是双均线策略,投资者认为在一定时间内市场通常是朝着同一方向变化的。说白了,就是看涨做涨。2.均值回复型:标志性策略就是统计套利策略,投资者认为在一定时间内市场并非朝着同一方向变化的。说白了,就是超涨了卖,超跌了买。3.技术情绪型:标志性策略就是情绪指标策略,投资者认为通过某些价格、成交量可以暗示对投资者对后续行情的情绪,随后进行相应操作。其中比较有意思是通过比较期权的认购量和认沽量,来判断投资者对后续行情的情绪。4.价值型:价值型策略的基本理念是:收益率越高,价格越低。通俗的讲,买入被低估的证券,卖出被高估的证券。5.成长型:成长型策略往往投资成长性公司,成长性公司是指较长一段时间内,具有持续挖掘未利用资源能力,不同程度地呈现整体扩张态势,未来发展预期良好的企业。通俗的讲,买入正在快速发展以及具有良好发展前景的公司股票。6.品质型:品质型策略选择公司的标志就不一样,有杠杆比率、收入来源的多样性、管理水平、欺诈风险等等。上述策略模型在实施过程中必须考虑选股范围、选股标准、投资期限、交易信号、仓位控制、止盈止损。一个策略模型应当包含的因素都不可少,不然会影响到整个策略模型,进而导致整个量化模型失败。风险模型:风险模型对于一个量化模型来说,是不可缺少的,它能提高量化模型盈利的质量和稳定性。风险模型分为:内部风险和外部风险。内部风险有:数据错误,个股风险,市场风险等等。外部风险有:网络风险,技术风险,物理风险等。1.数据错误:模型进行回测或者实盘交易的过程中,数据本身如果是错误的,那么交易最终的结果也是没有意义的,如果是实盘交易,那么后果也是不堪设想的。2.市场风险:量化模型在实盘交易过程中,由于整个策略程序并不能完美的预测出未来市场的任何一个变化,当宽客发现市场环境出现巨大变化,导致与量化策略所适应的的环境不一致时,就需要进行量化策略的暂停。3.个股风险:与市场风险对应的是个股风险,基于价格数据驱动的策略尤其需要堤防个股风险,当公司的基本面短时间内发生巨大变化时,但技术层面并未及时更新,导致量化模型买入垃圾股票。4.外部风险:外部风险指的是量化模型在实施过程中的现实风险,比如计算机下单时,由于网络中断,计算机硬件损坏,打雷地震等,导致交易单并未传送到交易所,从而产生损失。设置风险模型的意义就在于,当量化模型遇到上述风险时,宽客能够及时采取措施,进行人工干预或者预备计算机启动,尽可能的减少损失。交易成本模型:策略模型在于盈利,风险模型在于规避损失,交易成本模型则在于控制成本,使得整个量化模型的盈利最大化。交易成本模型的基本理念是:策略模型在运行过程中发生的成本较为精确的计算出来,从交易成本可以判断出策略模型运行频率。交易成本一般有:佣金与费用、滑点、市场冲击成本。通常计算交易成本的方法有:常值型交易成本,线性交易成本,分段型交易成本。在真实的交易环境中,由于市场冲击成本的存在,每次交易的成本都是不一样的,常值型和线性交易成本的缺陷非常明显,而分段型交易成本在实际操作过程中略微复杂,因此精确的计算出交易成本本身就是一项技术活。投资组合构建模型:投资组合构建模型在于构建一个能创造最大盈利的投资组合。主要分为:基于规则的投资组合构建模型和基于优化的投资组合构建模型。基于规则的投资组合构建模型主要分三类:相等头寸加权,相等风险加权,信号驱动型加权。其中前两类分别保证了投资组合的每个个股头寸相等和所承担的风险相等。第三类根据信号强度来加权,投资组合中个股与策略模型设定的条件越接近则赋予的权重越大,这是合理决定头寸规模的最佳途径。执行模型:执行模型是实施量化模型的最后一个环节,如果没有执行模型,那么整个量化模型并没有存在的意义。执行模型中订单执行算法是最关键的,其主要目的是,以尽可能低的价格,尽可能完整地完成想要交易的订单。具体的执行算法包括:采用何种订单类型,采用进取订单还是被动订单,采用大订单还是小订单。对于资金量比较小的宽客,执行模型往往是比较简单的,一旦出现信号,其所需成交量的并不需要太大。而对于资金量较大的宽客来说,执行模型是比较复杂的,需要根据实际情况来选择合适的下单方式。以上就是量化模型的整个系统框架,其中任何一个部分都发挥至关重要的作用,因此一个完整的能盈利的量化模型是非常有价值的内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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