《用数学去投资》

前言

我大概是一个天生的左脑型,从小对数学感兴趣,很小的就把那本黑色封面的《十万个为什么》第一册数学册就看得滚瓜烂熟,直到今天还记得其中的国际象棋奖励发明者的故事、七桥问题等等数学问题。可惜读了不到两年书就遇到了文化大革命了,学校停课,后来复课闹革命后数学也变成算地主如何用复利剥削农民的工具了,一直到76年粉碎四人帮,我也中学毕业了。

1978年是中国走向繁荣富强的关键一年,在这一年里不仅有真理问题大讨论,有代表着科学的春天来到的全国科学大会的召开,还有个著名作家徐迟的《哥德巴赫猜想》在年初发表了。甚至到今天我都能背诵充满浪漫而诱惑开头几句:自然科学女皇是数学,数论是女皇头上的皇冠,而哥德巴赫猜想,则是皇冠上最璀璨的一颗明珠。陈景润,成为我们当年青年的偶像,当年我也刚刚踏上工作岗位,出于对偶像的崇敬和体内荷尔蒙激素的刺激,甚至买了看不懂的数论的书不知天高地厚的开始研究1+2了。

直到后来80年念了一所现在都已经消失的职工大学,由于对数学的热爱,做完了厚厚一本吉米多维奇的《高扥数学习题集》,甚至高等数学都免修了,但回到社会后就发现这个数学当时好像很难直接变成钱,后来又自学了计算机软件,一直到给外单位做了一个工资软件赚了1000元钱后,才真正感觉到知识变成钱了。

后来结婚后遇到一个现实问题了,谁来做菜?我们两个人结婚前都不做菜,后来没办法,买了一本中国菜谱开始学做菜,记得当年我的最大困惑就是菜谱里的:盐少许、味精少许、爆炒片刻,这个少许、片刻到底是多少?经过了无数次失败后才慢慢理解了这个少许、片刻。后来我进了一家IT公式从事全国服务渠道管理多年,当时遇到的问题是遍布全国1000多个城市的10000多名工程师行为的管理,不用量化的严格管理现在回想起来简直是一场灾难。直到06年我开始进入股市后,很幸运的选择的当时大幅度打折的封基,持有封基这个网名也是这么来的,用的方法是现在叫做量化的方法,当时还不知道自己用的就是量化的方法。一直到07年是量化投资大爆发的一年,收益率整整达到了180%,让我初步品尝了量化的威力。后来就一直坚持了10年的量化,到今天想把我对量化的一些思考一并写成文字,和大家一起去学习。

因为涉及到很多东西还不仅仅是经典量化的理论,所以我起了一个名字叫:《用数学去投资》,我自己觉得如果要找到我投资的特性,那就是一条,就是利用了大量的数据,建立起合适的数学模型,通过回测进一步优化,从而达到我们的投资目的。

毕竟我只是一个业余小散,所有的思考和文字都会有不妥的地方,我会边写边听取网友的意见修改,借此机会也感谢大家多年来的支持!
1金币8金币18金币58金币88金币188金币
其它金额

余额不足,立即充值
我的金币余额:个
支付即为同意 集思录答谢协议
17

持有封基 - 公众号:持有封基

赞同来自: zenglm 规避风险 imavin 捡鸡蛋的 maya_go syrtis_syj pwysy football Equator newbison nova_cygni xineric linuxayn malamala1207 王总 MonsieurW 豆芽更多 »

一、为什么受伤的总是我?

作为一个散户,不管是新股民还是老股民,从整体上说无法逃过“七输二平一赢”的魔咒。从我06年底开始进入股市到16年9月14日的9年多,上证指数才涨了12.24%,年化收益率1.20%,还不如银行一年期利息。关键是股民平均还无法获得这个收益率,因为券商的交易成本,国家收的印花税等吞噬了小散们大部分的利润,再加上小散在信息、技术等各方面的劣势,“七输二平一赢”是一个必然的结果。



那么,小散们是否能避免七输二平,争取一赢呢?

有些人是靠听消息,有些人靠跟牛人,有些人价值投资,有些人趋势投资,但总都有些局限。

先说听消息,且不说内部消息涉及违规,也不说有人故意散布谣言,就算是真的消息,传到你耳朵里时效性也过期了,退一万步说,就算是非常及时的消息,你按此操作盈利了,那你能保证下次还有这样的消息吗?

再说跟牛人。我们且不讨论假牛人,用各种手段欺骗粉丝的所谓牛人,就说是真的牛人吧,都是经历了九死一生剩下来的,你能真正学会吗?我见过一个牛人,就是盘感特别好,看着盘面基本能说对涨跌,但绝大部分小散们的结果是邯郸学步,连自己本来有的一点本事都给丢掉了。

第三说说价值投资吧,说起价值投资第一个联想到的就是巴菲特,但说实在,巴菲特成功有很多原因,其中一个原因是因为他生活在美国这个商业高度发展的社会,公司的价值在股市中得到了充分体现。但在A股还没有充分市场话,价值投资的路还非常漫长。巴菲特的老师格雷厄姆说:股市短期是投票机,长期是称重机。但关键这个长期在中国不知道是哪年?跌幅有多深?
举个例子,PE是价值投资一个重要的指标,剔除ST、日成交量小于100万的股票,佣金、印花税及冲击成本算千二,持有PE最小的10个股票,每天换一次,从09年12月31日到16年9月14日,年化收益率11.99%,最大回撤32.08%,最长亏损年份是10、11整整两年。也就是说,万一你最不幸从09年年底开始做PE轮动,轮动了两年颗粒无收而且还继续亏损时,你是否还能坚持?或者说跌你正好最不幸从最高点进去,跌幅正好在最大回撤的时候,从10000元的投资跌了3208元,只剩下6792元了,你还是否能坚持住原来的PE策略?别说跌整整两年,最大跌去32.08%,就是比这时间更短,跌幅更小,大部分人可能都承受不了。或者割肉美其名止损,或者不敢再坚持原来的PE换股策略,躺倒不动了。



第四说说趋势投资,所谓趋势投资,也就是按照各类技术指标来指导操作。在我看来,所有的技术指标,都是过去K线的经验总结。将来有可能重复过去的情况,也有可能发生变化。我举个例子,我记得在10年之前,很简单的均线系统就非常有效,但10后这种情况发生了很大的变化,那是因为10年在我们A股发生了一件大事,就是股指期货上市了,可以做空的股指期货对股市发生了很大的负反馈,使得K线变得复杂起来,简单的均线效果就下降了。

另外即使某个技术指标特别有效,大家都相信了,那么对手盘哪里来?所以过去有效的技术指标,越有效大家越相信会失效越快。所以到今天都没看到过有个指标会一统江湖的,其原因就在这里。这种悖论我想是发现者始料未及的事情。所以我自己做了10年的量化投资,反而不相信市场上这种标注着S点、B点的现成软件,有人来问我都劝他们别买。这有点类似赵括的纸上谈兵,哪怕是短期有效也是不能长久的。

再举个趋势投资的例子:红三兵(连续涨三天)是过去常用的一个进场的技术指标,我们来回算一下,分别从05年年底开始一直到14年年底,一直计算到2016年2月5日,红三兵进场,被套死扛,盈利超过5%就清仓。10次进去上证指数平均涨了1.72%,但同期红三兵的结果是-0.73%,竟然还没跑赢大盘,特别是每况愈下的情况在说明这种方法的效果越来越差。这里举的红三兵的操作,被套死扛,有点盈利就出局,是中国大部分散户的真实写照。这也说明了为什么大部分小散学了技术依然无法取得哪怕是平均收益。



总之,传统的投资方法,不管是价值投资还是趋势投资,都是过去这个时代的总结,在中国这个整体盈利情况不高的市场,一个静态的系统已经很难应付这个瞬息万变的大千投资世界了。空间和时间的变化,使得传统的方法迎来的巨大的挑战。任何学科从定性到定量都是一个质的变化,比如说最近几年的诺贝尔经济学奖,基本都是和计量经济学相关的。同样,量化投资并不是和价值投资、趋势投资对立,而是在原来价值投资、趋势投资的基础上用了量化这个武器使得原来偏定性、偏静态的的价值投资、趋势投资得到更好的完善。

让我们带上数学这个武器,一起去探索量化投资的奥秘吧。
2016-09-18 17:50 6 条评论
0

su112wei

赞同来自:

默默学习。。。
2016-09-18 17:51 0 条评论
15

持有封基 - 公众号:持有封基

赞同来自: zenglm 规避风险 Thiszhou 深林 napretep Equator newbison 取鸡有道 ozora theola 莱伊 lnzzyln 王总 8米更多 »

二、初识量化

我们还是先从一个我们最常见的例子开始说起吧,掷硬币是一个最简单的概率问题,只要学过一点点概率知识的都知道,当掷硬币的次数达到足够多的时候,掷硬币后正反面出现的概率会接近50%。但我们有没有想过,如果改变一点点条件,会使得这个概率发生变化呢?

美国史丹佛大学教授Persi Diaconis,对于硬币正反面的机率进行一项研究, 研究结果显示,硬币朝上的那一面,在它停止旋转回到同样位置时,机率为51%,朝上的那面与朝下的那面机率为51%比49%。很多人重复了这个实验并验证了这个结果。至于原因,是物理的还是心理的还是什么原因,至今没有一个定论,但这些不影响我们利用这个现象进行对赌。我们假定数量可以足够多而且对方不知道这个规律并且能知道掷硬币前哪一面朝上,那么我们就永远赌哪一面。在次数足够多后,我们的胜率应该接近51%。

当然这毕竟和我们的投资还是有区别,但从这个例子中我们可以得到一些启发。

1、建模
先找到那些因子和最终结果是相关的,在实际过程中,有些因子是已知的,但我们更希望发现未知因子,就像掷硬币的例子中一样,掷硬币这个游戏已经有了千百年了,大家都公认正反面的概率是一样的,但为什么只有美国的这个教授想到呢?其实这里面根本没有涉及到更多的高深的数学知识,但这里涉及到想象力,同样的例子,为什么千百年来苹果熟了掉地上的现象大家都熟视无睹,只有牛顿因此而发现了万有引力定律呢?想象力是人类前进的动力,也是量化投资建模的动力。任何看来不合常理的想象都不要否认,要否认要要到下一步才否认。
那么具体的说,我们最常用的量化模型有哪些呢:

1、量化选股,就是根据基本面或者技术面选出股票,例如,我们可以根据基本面因子选出PE最小的股票;或者技术面因子MA(均线)选出60天均线线上的股票等等,当然实际并不那么简单,下面还会详细展开。
2、量化择时,同样是根据基本面或者技术面,但不是选股或者选基金,而是选择仓位。例如根据PE来决定仓位大小,或者根据MA60来决定仓位大小,可以是满仓/空仓两个状态,当然也可以是仓位平滑的处理。
3、量化统计套利,这其中的典型例子就是掷硬币,刚开始只是一个猜想,统计结果后得出结论。再例如在一天、一周、一月甚至一年中什么时间段价格最高,什么时间短价格最低,有些是有统计规律的。
4、量化折价套利,它通过空间和时间差套利,空间差:如不同的两个交易场所的差价,最典型的是当年杨百万倒国库券;时间差:封基的折价,到期折价消除。这些都是利用空间差和市价差经过精密的计算套利的实例。
5、量化定投,定投是一种比较特殊的投资方式,经过精确的量化计算能帮助投资者取得更好的收益。
6、量化其他,如债券投资中利用不同的票面利息、ytm、修正久期做的量化轮动投资等。

2、回算
这些基本面因子也好、技术面因子也好,或者就是一个猜想,不管是哪个牛人提出的,哪怕是巴菲特提出的,都要进过实践的检验。78年开始的改革开放,拨乱反正,就是从实践是检验真理的唯一标准的讨论开始的,但如果真的要通过实盘检验,一是代价高,二是时间长。所以我们采用了历史数据回算这个方式,还是假定这些因子有效,在历史上能取得什么样的收益,用回算就可以一清二楚了,这好比战争中的沙盘演练,现代战争几乎是没有一场不通过沙盘演练的战争,通过演练或者回算至少能发现很多问题。回算(或者沙盘演练)盈利在量化投资中是实战盈利的必要不充分条件,也就是说,回算不成功的,基本上大概率实战不会成功,回算成功的,实战也有可能不成功。但即使这样,回算还是非常重要的一环。

回算用的工具是:
软件:matlab、python、excel等,其中excel是我在量化中用了10年的工具,虽然土了点,但因为积累了丰富的模块和经验,基本上也足够了。
平台:优矿、聚宽、米筐、果仁等,特别是果仁,是目前的唯一一个非编程平台,对不懂编程的非专业人员是一个很好的平台工具。

经过回算优选和实战,100个想法可能最后只剩下2-3个能真正在实战中帮助我们赚钱,所以量化不是一个点石成金的工具,是一个经过艰苦付出才能获得丰硕成果的工具。
2016-09-18 17:52 1 条评论
0

rjyff

赞同来自:

留名
2016-09-18 18:08 0 条评论
5

jiangdaya - 喂喂,我是姜军长,请你务必在坚持最后五分钟,最后五分钟

赞同来自: 天书 jjqianj newbison zhrk annawang更多 »

封兄对数学是有情怀的,而我在大学时,还要回家给老爹汇报学习数学的过程,没办法,他在学校当老师,则对数学敬而远之了。
客观讲,对于量化交易,数学是必备的基础,那个至今我还没搞懂的凯里公式,计算机程序是必须掌握并演绎的,而我们个人,如果是感性投资,数学好了,固然有所帮助,但不太差感觉也能混弄过关。
期待封兄给出亮点,让我有继续学习数学的动力:)
2016-09-18 18:19 2 条评论
1

myyounger - 苦逼住院医

赞同来自: DATOMMY

搬个板凳听封基老师讲故事
2016-09-18 18:45 0 条评论
10

alien1978

赞同来自: maya_go annali 大垅2017 yanjiu flowerli wenqian86 newbison longgo2006 rogerwangx daihuoxiong更多 »

兄台说对,但是有些泛泛,在投资中或量化中最实用其实是统计学和概率学。指数或个股的每日涨幅或某一时段的涨幅,其实是非常符合正态分布的,可以说个股或指数的每日涨幅,是符合正态分布的连续随机变量,所以计算出最近一段时期的预期值(平均值)和标准差,就能预计下一段时期股指或个股大致运行范围,或达到某一价位的概率。正是基于上述理论,我们才能设计出符合逻辑的数学模型或投资策略。

我在投资中使用最多的数学工具是回归,经常将手中的股票和指数进行线性回归,判断是否具有关联性,如果关联系数或R平方很高,就可以使用指数期货或期权对个股进行对冲。近一年来我一直这么做,效果还不错。
2016-09-18 19:12 9 条评论
0

jcfjd2017

赞同来自:

投资成功路上丰富多彩多种多样
2016-09-18 19:31 0 条评论
1

唱空的号角 - 大白若辱,大方无隅,大器晚成,大音希声,大象无形,道隐无名,夫唯道,善始且善成

赞同来自: 路子对不怕远

量化交易算是一种特殊的仓位管理系统
2016-09-18 20:01 0 条评论
1

xyzhero - 天行健

赞同来自: 风云商贾

封基老师莫非要写书?
2016-09-18 20:05 0 条评论
1

dyf123

赞同来自: 广麟子

看不懂,几十年来投资都是靠毛估估
2016-09-18 20:09 0 条评论
0

dyf123

赞同来自:

膜拜
2016-09-18 20:10 0 条评论
0

LAY37

赞同来自:

写的好
2016-09-18 20:26 0 条评论
1

日落斜阳

赞同来自: strongthu

膜拜,学习
2016-09-18 21:14 0 条评论
0

maya_go - It ain't what you don't know that gets you into trouble. It's what you know for sure that just ain't so.

赞同来自:

这贴有魔法,勾起了我对数学的情怀,学习去学习去……
2016-09-18 21:16 0 条评论
0

积跬步至千里

赞同来自:

老师的帖子,得看得学得思考。
2016-09-18 21:45 0 条评论
0

annali - 向牛人致敬

赞同来自:

老师雄文,反复吟诵
2016-09-18 21:47 0 条评论
0

cjplove - 不看空股市,只傻傻吃息,我买A

赞同来自:

吉米多维奇的数学分析习题集,太多太难啦
2016-09-18 22:26 0 条评论
0

八牛 - 我知道我爱创造

赞同来自:

看来人类都不是计算机的对手,如果市场里大多数交易是机器对机器完成,胜出的机器软件也是机器通过学习自动生成,人类的活路在哪里?
2016-09-18 22:38 0 条评论
0

灿若辰星 - 相由心生 命由天定

赞同来自:

估计这贴要火,前排留名卖票。
不过对于量化投资来说,有一个不可避免问题的就是体量,资金量太少的话,冲击成本太大了几乎无法实施。
2016-09-18 23:26 0 条评论
0

五叶草

赞同来自:

大学时听闻一个师兄大二做完了吉米多维奇的数学分析习题集,而今人家已经是院士了,封基兄也是牛人啊
2016-09-18 23:33 0 条评论
0

goalsum - 酷爱网球的程序员

赞同来自:

对于第一步建模目前大多还是靠人的想象力。但是我认为当前的人工智能技术已经可以支撑由计算机自己来发现各种“因子”组合的规律了。这方面可以通过神经网络算法,深度学习技术来实现。计算机可以发现复杂程度远远超过人类认识的规律。
不知道现在是否有机构已经在做这方面研究,至少国外肯定是有了。
2016-09-18 23:35 0 条评论
0

genepcr

赞同来自:

哦。我高数一直没过70分,好像很不了不起的样子
最后是excel,哈哈哈哈。蛮好。
用这个我有心得,代码写乱了写多了,普通电脑运行不畅。
2016-09-18 23:58 0 条评论
0

yklaugh - 技术活好

赞同来自:

支持,收藏
2016-09-19 00:06 0 条评论
4

Cuiyang - 无风险套利是后卫,分级A是中场,指数增强是前锋,

赞同来自: penliang111 skyskier Jason01 时光如刀

概率统计没辣莫简单,基本的相关性分析都没有,只是简单的历史回测,文华财经简单就能做到,赚钱如此简单?6年前做期指程序化很多人已经这样做了,现在坟头的草差不多也有两丈了
2016-09-19 01:01 1 条评论
9

持有封基 - 公众号:持有封基

赞同来自: sothin syrtis_syj zenglm Equator newbison 醉虾 theola annawang shuizao更多 »

3、实战

哪怕是回算的再好,甚至把历史数据分割成训练区和检验区,没经过真正的实战都不能说是有效的。为了防止损失过大,为了验证而做的实战操作,可以小仓位的试试,就像派出一支侦查小分队一样。

失效或者收益率大幅度下降有技术原因和心理原因。技术原因比如说

A、冲击成本,冲击成本是和你的买卖数量和标的股票的成交量相关的,这个比例越高,越容易在买卖时偏离回测数据。为了避免这个问题,我们一般采用选择成交量大的股票或者基金、分散持有、拆分买卖,我记得很多年前就有招商基金做了自动拆分的程序让我试用。当然从广义来说自动拆分也是量化交易的一种,但其主要目的是为了降低冲击成本。

B、黑天鹅,黑天鹅是极端事件了,哪怕回测100%成功的事情也不能保证不出黑天鹅。举个我自己的惨痛教训。在14年的时候,当年打新还是需要冻结资金的,我经过统计发现过去所有的打新后释放资金,只要在3000亿以上的,当天大盘100%涨,而且绝大部分都是大涨。当时觉得好像找到圣杯了。下一次打新释放资金的前一天我就满仓了10只分级B,第二天果然大涨,当天的浮赢是我历史上最高的一次了,晚上激动的睡不着觉;但谁知道天有不测风云,在第二次想复制第一次时,偏偏大盘在下跌,我按照既定策略还是满仓分级B后,也是一个晚上睡不着,第二天一开盘就下跌,匆匆忙忙的割肉,谁知道到了收盘的时候又神奇的涨上去了,结果差不多把我第一天的收益全部还给了市场。当然平时可能不会那么多次遇到这样的黑天鹅,但不如预测甚至几个月都有可能。

还有一个就是很重要的心理因素,至少在中国投资都是需要逆人性的,大部分人看涨的时候可能偏偏跌,大部分看跌的时候可能偏偏涨,你以为找到了反向规律,在大部分人看跌的时候买入了,可能就偏偏跌了。量化需要在交易时刻心无旁骛,无脑操作,这是很多投资者很难做到的,而一些没什么思想的只是把指令变成无脑操作的操作员反而能操作量化的更好。

在一般情况下,暴跌容易产生不按照策略割肉现象,特别是跌幅过大过长时,所以在量化中,最大回撤和最长亏损时间也是两个重要的指标,一般而言,超额收益大的容易伴随回撤大,亏损时间长,收益是和风险成正比的,回测的意义在于提前大概知道一个回测和亏损时间的范围,提前做好心理准备。

即使没有了以上的因素,未来实战的收益率也不一定和回测收益率成正比,只能说这个概率比较大,一段时间的跑输甚至亏损都是量化投资中经常会遇到的。这是因为涨跌在短期都是由于资金推动的,而只要是人操作的,市场就不会100%有效,直到今天所有的策略不管是价值投资还是趋势投资,没有一个策略是能用数学公式来证明的。比如说价值投资中的PE,按理说PE越小涨的概率越大,但即使市场100%有效,你也不能保证PE会一成不变。即使像茅台这样的股票,你也不能保证说中国人的饮酒习惯永远是喜欢喝白酒。

即使这样,实战还是量化投资中非常重要的一环。
2016-09-19 05:47 3 条评论
3

持有封基 - 公众号:持有封基

赞同来自: zenglm newbison annawang

4、改进

经过实战发现问题,或者在新的回测中发现问题,肯定需要改进。市面上有卖的所谓的量化软件,操作简单是简单了,只有两个点,B点,是买点,S点,是卖点,开发商告诉你只要无脑操作就能赚钱,实际上能依靠这个赚钱的少之又少,倒不是开发商完全欺骗你,而是因为外界的变化永远是一条不变的真理。直到今天为止能智能跟踪外界变化的还非常稀少,更不要说几千元上万元能买到这样的“圣杯”了。

A、为什么要改?那是因为外界条件的变化导致的,比如说很多策略在10年前后的表现迥异,其主要原因就是10年我们国家开始推出了估值期货这一当时唯一能做空的工具。如果刻舟求剑,肯定只能埋怨系统策略问题而不知道其过去是有效的,只是外界条件发生变化导致的。再举个例子,小市值策略在我们A股非常有效,但如果我们实施了注册制,那么今天的小市值策略肯定失效,如果不信只要看看香港的小市值很多都是好几天别说涨,连成交量都没有的。

B、怎么改?一般而言,短期的收益率差,或者跑输目标值,也是非常正常的,没必要去调整。但如果回撤过大,或者长期不达标,是需要最模型进行修正的。通常三个月到半年可以修改一次,太短或者太长时间都不适合。
2016-09-19 07:04 0 条评论
3

持有封基 - 公众号:持有封基

赞同来自: 天道忌巧 核动力蜗牛 annawang

整个建模-回算-实战-改进的过程,不是仅仅只需要做一次就一蹴而就的,而是一个不断改进,不断轮动的过程,这有点像企业管理中的PDCA循环(戴明环),不断增加或者减少量化因子和相应的权重,不断进行回算,不断实战最终得到不断改进。
2016-09-19 07:17 0 条评论
0

津津有味 - 简单、高效

赞同来自:

学习了
2016-09-19 07:46 0 条评论
0

Thiszhou - 地狱空荡荡,众魔在人间

赞同来自:

数学一直不好的怎么办^_^
2016-09-19 07:57 0 条评论
0

九八弘虫

赞同来自:

支持好文
2016-09-19 08:05 0 条评论
13

水炎 - 中正平和

赞同来自: elodia zenglm yumjnghua0727 theola yuphai maya_go study 大城小事 liulucy 奶油草莓 时光如刀 争取幸运更多 »

楼主的帖子我基本都看过,说实话,这些经验虽然宝贵,但真正值得学习的,却是你的研究能力和探索之心;投资的理念有千万种,量化不过是投资这浩瀚海洋中的一个小小港湾,而研究能力、创造力、求知心,才是乘风破浪的根本。
2016-09-19 08:07 0 条评论
0

天娜TINA

赞同来自:

关注,收藏。
2016-09-19 08:09 0 条评论
0

李富贵 - 看贴为主

赞同来自:

学习了
2016-09-19 08:18 0 条评论
1

驽马 - 低估、分散、分批、温度

赞同来自: Equator

赞同 “量化的过程:建模-回算-实战-改进”
2016-09-19 08:35 0 条评论
1

gukuaijia - 70后资深会计,CPA,dif-40精通CIA,掌握了股市密码,希望发行自己的阳光私募产品,欢迎合作

赞同来自: 沙里淘金

支持老师 这个书名起得太有智慧了
2016-09-19 08:38 0 条评论
0

sxrandy - 85后期货交易员

赞同来自:

关注,收藏,感谢LZ
2016-09-19 08:43 0 条评论
1

matthewchan - 专业凑仔工

赞同来自: theola

感谢封基前辈分享。

我觉得数学是理性世界最有力的武器,几乎可以让普通的你,在非常广泛的行业中,跟周围的人比较,有明显的优势。

当然,我说的数学,定义可能跟大家不一样。它更多是指通过数学锻炼起来的慎密的逻辑思维,以及空间感等等。而不是单纯的数学工具(学科)。

另外,数学对人的培养非常巨大,特别是从小孩起。
2016-09-19 08:44 0 条评论
1

lin - 厌恶风险寻找稳定收益高于cpi的人

赞同来自: yingzj

学习,理解,弄懂,融会,贯通,运用。首先是反复细读。谢谢封基老师。
2016-09-19 09:00 0 条评论
0

pwysy - 老人新手

赞同来自:

还是非常佩服持有封基的
2016-09-19 10:01 0 条评论
0

常山黄豆

赞同来自:

这是投资里面的深度思考,众多的投资者或投机者会缺少这一环;如果学会了深度思考,也许就能成为七亏二平一赢里面的一了。
2016-09-19 10:13 0 条评论
2

genepcr

赞同来自: skyskier 790771887

红三兵(连续涨三天)是过去常用的一个进场的技术指标,我们来回算一下,分别从05年年底开始一直到14年年底,一直计算到2016年2月5日,红三兵进场,被套死扛,盈利超过5%就清仓。10次进去上证指数平均涨了1.72%,但同期红三兵的结果是-0.73%,竟然还没跑赢大盘

本来想直接捡个例子拿去训人,因为这个我早就想做了,一直懒得做
但是仔细一看

设定一个红三兵就买入,超过5%就清仓,被套就死扛,然后和大盘指数直接对比……得到的结论就是红三兵是垃圾指标
我也知道红三兵是垃圾指标,问题哪有你这么证明的……兄台,不是,大叔你这不是学过高数、统计的样子啊
2016-09-19 10:23 2 条评论
0

rogerc

赞同来自:

学习学习在学习
2016-09-19 10:50 0 条评论
0

kakaseven

赞同来自:

学习,封大写的很好
2016-09-19 10:58 0 条评论
0

winwinff

赞同来自:

mark,这个会长期更新么?
2016-09-19 11:10 1 条评论
0

youxin - 学习中成长

赞同来自:

mk
2016-09-19 11:15 0 条评论
0

紫云雨

赞同来自:

MK
2016-09-19 11:20 0 条评论
0

老鸡从良

赞同来自:

老师的自传啊
2016-09-19 11:25 0 条评论
0

zoetina52 - 以前什么都不懂,日子过得好好的,后来我了解了些理财知识,家里的钱越理越少。

赞同来自:

火钳刘明 LZ加油
2016-09-19 11:30 0 条评论
1

齐天大圣666 - 走一走,瞧一瞧

赞同来自: yingzj

围观
2016-09-19 11:53 0 条评论
0

大王叫我来巡山 - 不明真相的群众

赞同来自:

占个位置等更新
2016-09-19 12:09 0 条评论
0

hly2007524 - 80后屌丝

赞同来自:

期待老师成书 多谢
2016-09-19 12:12 0 条评论
0

dreamwords - 持续学习中。。。

赞同来自:

封基兄的描述,至少到现在为止还不是量化的思维。只是回测统计。
2016-09-19 12:16 0 条评论
7

hzqstrong - sdfsd

赞同来自: theola 规避风险 ellenliu888 Marco_W elodia 时光如刀 annali更多 »

:有人问起为什么前几天发表在鼎级上的《用数学去投资》一文消失,我解释如下:因为在文中提及其他网站,原文如下:
“回算用的平台:优矿、聚宽、米筐、果仁等,其中果仁是目前国内唯一的不用编程的回算平台。”
鼎级就认为这是给其他网站做宣传,需要删除,这和我的互联网分享理念是完全相悖的,所以我辞去鼎级基金板块版主并永久退出鼎级,鼎级也封了我的ID,甚至我的IP地址都被封了。《用数学去投资》一文移到集思录网站:
2016-09-19 12:24 0 条评论
0

hzqstrong - sdfsd

赞同来自:

鼎级 太垃圾, 我发个贴询问 P2P活期理财 竟然说我做广告吧我 删了
2016-09-19 12:26 1 条评论
0

胶子真空能 - 新栽杨柳三千里,引得春风渡玉关

赞同来自:

牛人,就是盘感特别好,看着盘面基本能说对涨跌,但绝大部分小散们的结果是邯郸学步,连自己本来有的一点本事都给丢掉了______摘自封基老师
2016-09-19 12:27 0 条评论
1

richbb

赞同来自: wxevan

封基老师提到的果仁网站有没有更具体的名称?这个名称搜索都找不到,找出来的都是真的果仁,呵呵
2016-09-19 12:47 1 条评论
0

niu284

赞同来自:

呵呵,封基老师这是自问自答。。
2016-09-19 12:53 0 条评论
4

niu284

赞同来自: richbb Leon7485 tao0411 云中

果仁网:https://guorn.com/
2016-09-19 12:54 2 条评论
1

Equator - IT男

赞同来自: yingzj

关注,楼主加油!
2016-09-19 12:56 0 条评论
0

showhand

赞同来自:

仿佛又看到了David当年走过的路---零散的论坛交流、系统的思考并且出书、用私募产品来证明自己的投资理念(顺便把学识转化为财富)。。。

有幸亲历这个过程,必须给掌声,老大哥加油!
2016-09-19 12:58 4 条评论
0

猛将兄 - 80后IT男

赞同来自:

好好学习,天天数钱
2016-09-19 13:17 0 条评论
0

xmcjw

赞同来自:

赞,封基老师。
2016-09-19 13:45 0 条评论
0

rnll - Nobody's Listening.

赞同来自:

mark
2016-09-19 13:57 0 条评论
0

Twenty - 我家的基金经理

赞同来自:

向老师学习。致敬。
2016-09-19 14:45 0 条评论
0

cken - 70后

赞同来自:

难望封基老师项背
2016-09-19 15:37 0 条评论
0

dwgx - 靡不有初,鲜克有终;不忘初心,方得始终

赞同来自:

量化其实就是选股与选时的问题。
我一直希望能在国内股市应用量化分析决策,但仍然未实现。
就目前情况来说,我只能做到大类品种的转换,只有当牛市再次来临,我才会介入股市,那时可能用得上量化
2016-09-19 15:39 0 条评论
0

annawang

赞同来自:

向老师学习
2016-09-19 15:39 0 条评论
1

owl - 80it男

赞同来自: 正名

支持封基一个
2016-09-19 16:56 0 条评论
0

lvlisong - tt

赞同来自:

支持老师
2016-09-19 17:05 0 条评论
0

闻道大侠

赞同来自:

向封基老师学习!
2016-09-19 17:07 0 条评论
0

淡定望穿

赞同来自:

向前辈好好学习,博大精深啊
2016-09-19 17:10 0 条评论
1

抄顶逃底

赞同来自: wwykimi

投资是艺术,不是科学

科学容易解决,艺术只有天才才具有
2016-09-19 17:30 0 条评论
0

ppooqq

赞同来自:

大数据及数据挖掘技术的运用,使得投资变得轻松愉快!
华尔街已经在实际使用了。
数据量巨大,需要超级计算机。
2016-09-19 18:10 1 条评论
0

cg266

赞同来自:

支持老师,认真学习!
2016-09-19 18:12 0 条评论
0

核动力蜗牛 - 万物负阴而抱阳,冲气以为和。人之所恶,唯孤、寡、不谷,而王公以为称。故物或损之而益,或益之而损

赞同来自:

老师您好,我这几天一直在系统学习您的说股市系列文章。现在花了大量时间研究您的BIAS4.0,发现一个excel竟然蕴藏您这么多深厚的哲理。佩服您!

但是现在看到您在雪球上买进了川润股份,十分不解?根据川润股份BIAS4.0的反馈,应该是卖出啊,难道是我套用错了4.0了,还是您已经有5.0版本了?
而且您的聚宝盆4号操作频率很低,应该低于BIAS4.0的应有频率,不解啊?忘老师解惑,感谢。

不会@老师,刷下屏
2016-09-19 19:38 3 条评论
0

shuifeng2009 - 修身齐家

赞同来自:

又见封基大作
2016-09-19 21:11 0 条评论
0

vickydai - 70后大叔

赞同来自:

果仁的回测靠不靠谱。。。随手测几个都收益高的惊人
2016-09-19 21:26 4 条评论
0

南霁云 - 90后美工男

赞同来自:

学习了
2016-09-19 22:04 0 条评论
0

unrealww - 80后老股民~

赞同来自:

顶了慢慢看~
2016-09-19 22:12 0 条评论
0

雨后小晴 - 分级基金A类、转债持有者

赞同来自:

学习
2016-09-19 23:01 0 条评论
0

glasses - 追寻量化之路

赞同来自:

楼上有人批评:红三兵进场,被套死扛,盈利超过5%就清仓。这种操作方法本身不对,用这种方法与同期大盘直接对比更不对。

红三兵是短线指标,如果用指标出现的T日买入,指标出现后的第T+1、T+2、T+3日....T+7日......无脑卖出,来回测指标的有效性,是不是更合理呢?
2016-09-19 23:39 0 条评论
0

赌市蜃楼

赞同来自:

特地赶过来这边学习
支持持有封基兄
2016-09-19 23:57 1 条评论
0

取鸡有道

赞同来自:

支持持有兄,感恩持有兄。
2016-09-20 00:46 0 条评论
0

退休养老

赞同来自:

支持
2016-09-20 01:07 0 条评论
0

clovertowner

赞同来自:

学习了
2016-09-20 02:12 0 条评论
0

hibye - 入门级新韭菜

赞同来自:

火钳刘明!支持封基老师!
2016-09-20 02:28 0 条评论
6

持有封基 - 公众号:持有封基

赞同来自: zenglm 15190161521 神木 theola 核动力蜗牛 annawang更多 »

三、量化投资的历史
量化投资最早可以追溯到1952年由哈里·马科维茨(H.M.Markowitz)提出的风险度量模型,把风险定义为期望收益率的波动率,首次将数理统计的方法应用到投资组合选择的研究中。
1965年,美国芝加哥大学金融学教授尤金·法玛(Eugene Fama)发表了题为《股票市场价格行为》的博士毕业论文,于1970年对该理论进行了深化,并提出有效市场假说(Efficient Markets Hypothesis,简称EMH)。该理论认为,在法律健全、功能良好、透明度高、竞争充分的股票市场,一切有价值的信息已经及时、准确、充分地反映在股价走势当中,其中包括企业当前和未来的价值,除非存在市场操纵,否则投资者不可能通过分析以往价格获得高于市场平均水平的超额利润。当然至少目前中国远不是这样一个市场。
到了20世纪70年代,由布莱克与斯科尔斯提出了期权定价模型(OPM)。模型表明,期权价格的决定非常复杂,合约期限、股票现价、无风险资产的利率水平以及交割价格等都会影响期权价格。1976年,路斯(Ross)建立了套利定价理论(Arbitragc Pricing Theory,简称APT),这个理论可以看做是多因子定价(选股)的雏形。
到了80年代,现代金融创新进入了鼎盛时期,期间诞生了80年代的国际金融市场的四大发明:票据发行便利(NIFs)、互换交易、期权交易和远期利率协议。金融工程作为一个新学科从金融学里独立出来了。
到了20世纪末,非线性科学在金融投资上的运用,极大地丰富了金融量化手段,从原来线性科学到非线性科学,是一个质的飞跃。其中比较著名的是桑塔费(Santa Fe)的公司,它是用非线性技术最有名的投资公司之一。总之非线性科学为金融量化开辟了又一个广阔的天地,现在还是几乎是一片没怎么开垦的处女地,需要后人去开拓、完善。
2016-09-20 06:31 0 条评论
0

paolo179

赞同来自:

顶封基老师
2016-09-20 09:11 0 条评论
0

niu284

赞同来自:

封基老师果仁网这么复杂,怎么用啊
2016-09-20 09:15 1 条评论
10

持有封基 - 公众号:持有封基

赞同来自: 落叶有情 天道忌巧 核动力蜗牛 likewe zenglm theola annawang 小白鸡 yufangwin zhutan163更多 »

从目前来看,中国A股市场最多只能算是一个弱有效市场,虽然整体大盘表现不怎么样,但是因为个股和基金的机会多,所以量化投资非常适合在中国A股市场。别的不说,我自己就是一个特别典型的例子。

我从06年年底开始入市,一开始就选中了封基这个好的品种,用了当时我都不知道这就是量化投资的方法。说来话长,我为什么一入市会选用现在被追捧成高大上的方法?这还真不是我有先见之明,我当时连量化投资都没听说过。只是因为生活和工作的影响,先说说生活上的影响,我多次讲过这个故事,86年结婚后我们两个婚前都从来不做菜的,结婚了独立生活了没办法只能发挥上海好男人的作用,主动挑起这个重担,书生就是书生,连做菜第一步也是先去书店买了本中国菜谱,打开菜谱遇到问题了,不是看不懂中文字,而是菜谱里的盐少许,味精少许,爆炒片刻,这个少许到底是多少?片刻又是几分钟?后来经过了多次的失败才慢慢理解了。95年去了一家大型的IT公司,后来做了多年的中国区服务渠道管理,当时遇到的头疼的问题是分布在中国的几千个服务网点、上万名工程师的异地管理问题,后来我们还是借鉴了麦当劳的连锁管理,建立了一整套的规范和相关的量化的KIP指标体系。不管是生活还是工作中得到的启发都告诉我,量化是一个好办法。
2016-09-20 12:26 0 条评论
0

海派柚子茶 - 早日达到etf申赎的条件

赞同来自:

求推荐量化投资入门书籍
2016-09-20 12:38 2 条评论
1

a1881

赞同来自: 云中

学习
2016-09-20 14:33 0 条评论
0

lujh77 - 实践低风险投资

赞同来自:

学习了
2016-09-20 16:34 0 条评论
0

趴耳朵的点点

赞同来自:

马克学习~
2016-09-20 16:43 0 条评论
0

jinnnnn

赞同来自:

这种探索精神本身就值得我们小辈学习!
2016-09-20 16:56 0 条评论
0

Leon7485

赞同来自:

好好学习
2016-09-20 19:12 0 条评论
0

毛之川 - 喜欢低风险投资

赞同来自:

支持
2016-09-20 20:24 0 条评论
0

blackevil

赞同来自:

KPI指标体系,对吧?
2016-09-20 21:26 0 条评论
2

tlint - 70后通信运营商IT男

赞同来自: 求索88 vrico

整理成word文档,分享给大家。
2016-09-20 21:37 0 条评论

要回复问题请先登录注册