打开量化投资的黑箱一-基本结构

现在人工智能、深度学习、神经网络什么的很流行,实际上早在很久很久以前,就有一批所谓宽客的人开始使用计算机进行交易,据说很多是精通数学、编程、金融的诺贝尔奖获得者。必须现在的大奖章基金,据说没有基本面的价值分析,都是技术指标,高频交易。

其实这种方面并不适合散户来使用,我觉得可以利用量化分析来选股,甚至确定仓位,买卖时机之类的,这是一个可行的方式。

其实量化交易相对于主观判断型交易主要的区别并不在分析方法上,分析方法其实是一样的,只是量化的方法并不会受到情绪之类的影响。

基本结构:

交易系统包含三个模块:阿尔法模型、风险模型、交易成本模型。
阿尔法模型预测未来趋势,风险模型控制造成损失的敞口规模,交易成本模型帮助确定改变投资组合所需要的交易成本。
投资组合构建模型利用上面三个模块确定最佳的投资组合。