量化投资入门：常见策略与误区解析
量化投资入门：常见策略与误区解析
量化投资作为现代金融领域的重要分支，通过运用数学模型和算法来指导投资决策，已经成为许多机构和个人投资者的重要投资方式。然而，对于量化投资，市场上存在诸多误解。本文将通过通俗易懂的语言，阐述量化投资的常见策略，并澄清一些常见的误区。
量化投资的常见策略
量化投资包含多种策略类型，以下是几种常见的策略：
选股策略
通过分析公司的财务数据、市场表现、涨跌幅数据等，选择具有潜力的股票。
实例：假设你使用财报数据分析了一家公司的净利润增长率ROE、市净率（P/B）和股息收益率等指标。模型发现某家公司的ROE高于行业平均水平，市净率合理，且股息收益率较高。基于这些数据，策略会建议买入这家公司的股票，这种策略一般称为长线策略，典型的股票有茅台、格力这种。
择时策略
根据市场趋势和波动，选择最佳的买入和卖出时机。
实例：使用移动平均线交叉策略来决定买卖时机。如5日均线上穿20日均线时，模型发出买入信号；当5日线下穿20日均线时，模型发出卖出信号。通过这种方式，可以在市场上升趋势开始时买入，在下降趋势开始时卖出。当然这种单一的指标只适合单边上涨或者单边下跌，达到抄底逃顶的效果。震荡行情就不适合这种指标，容易追涨杀跌。
中性策略
通过同时买入和卖出相关资产，对冲市场风险，追求稳定的收益。
实例：假设买入一只股票A，同时做空同行业的另一只股票B。这样，无论整个行业是涨是跌，投资组合都能保持相对稳定。例如，你买入苹果公司的股票，同时卖空微软公司的股票。如果科技行业整体上涨，苹果的涨幅可能超过微软，你从中获利；如果科技行业整体下跌，微软的跌幅可能超过苹果，你同样可以获利。再或者A股是T+1行情，如果当天买入上证50ETF，最快要明天才可以卖，但是行情一路下跌却又卖不了，这时候可以做空上证50的股指，如果上证50下跌，股指可以赚钱来弥补上证50ETF的亏损，达到对冲的目的。
指增策略
在跟踪某个指数的基础上，通过量化模型进行优化，力求超越指数的表现。
实例：使用量化模型分析沪深300指数，结合其他择时策略和仓位管理的策略，可以获得比原指数更高的收益和最小的回撤，下图是俩种不同的策略和一直拿着沪深300指数收益，初始净值都是1。
事件驱动策略
利用公司并购、重组等重大事件带来的市场机会进行投资。
实例：某公司宣布将被另一家公司以溢价收购。使用量化模型分析这一事件对股价的影响，发现被收购公司的股价通常会在宣布后上涨。基于这一分析，买入被收购公司的股票，等待股价上涨后卖出获利。这种情况在实盘一般是不太可能实现，拟收购的复牌当天基本都是一字涨停开盘，买不进去，例如2024.09.11的双成药业，有9亿的资金想要买入，当天却只有1千万成交额。
高频交易
在极短的时间内进行大量交易，利用市场微小的价格波动获取利润。
实例：使用算法在毫秒级别内分析股票价格的变化。当发现某只股票的价格在短时间内出现微小上涨时（比如0.5%），算法立即买入该股票，并在价格进一步上涨后迅速卖出。通过这种方式，可以在极短的时间内获取微小的利润，有点积少成多的感觉。这种交易模式需要有T+0的东西，比如可转债或者美股港股等。
量化投资的常见误区
量化投资等于高频交易：虽然高频交易是量化投资的一种，但量化投资的范围更广，包括多种策略类型。
量化投资稳赚不赔：任何投资都有风险，量化投资也不例外。虽然量化模型可以减少人为错误，但市场的不确定性仍然存在。
量化投资需要高深的编程技能：虽然编程是量化投资的重要工具，但入门级别的量化策略并不需要非常复杂的编程知识。现在有了ChatGPT加持，编程门槛进一步降低。
下一次讲讲如何利用Python和API获取海量数据用于回测
最后
一句话，投资有风险，入市需谨慎！以上案例均为学习案例，仅供学习参考，不构成任何建议。