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胜率差驱动的量化交易

时间:2012-02-28 13:48

TAG 标签: 胜率差 红移投资 金融工程

       红移投资秉持“胜率差驱动的高频量化投资”宗旨,专注于高流动性市场中的套利交易机会;通过构建数学模型,精密演算交易“胜率差”,构建以“胜率差”为驱动力的高频套利模型,获取长期稳定的收益回报。红移投资密切跟踪全球顶级金融技术发展,保持量化研究及金融工程的领先水平,致力于成为中国量化投资的卓越引领者。


       一、量化投资
       量化投资利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。数量化投资的组合构建注重的是对宏观数据、市场行为、企业财务数据、交易数据进行分析,利用数据挖掘技术、统计技术、高端数学模型等处理数据,得到最优组合和投资机会。
       相比传统的定性投资,量化投资更注重交易性机会的把握,大量重复的交易如果能在概率上实现相对优势,就会产生绝对收益。量化模型是个复杂的体系,通常而言,它包括了选股模型(阿尔法模型),风险控制模型,交易成本模型,以及将上述结构进行优化的模型。量化投资的主要特点:
       a、纪律性:所有的决策都是依据模型做出的,避免了个人投资的主观判断,在市场低迷、狂热下的非理性投资;
       b、分散性:量化投资面对海内外股票、商品、债券等各种市场投资标的,运用不同量化投资策略组合分散投资;
       c、高胜率:量化投资综合考虑资产的鉴别、交易和风控等方面因素,寻找到成功概率最大的投资组合,达到收益最大化;
       d、低风险:量化投资严格控制风险波动率,追求低风险长期稳定收益。


       二、统计套利
       统计套利是量化投资领域常用的一种对冲策略。统计套利将套利建立对历史数据进行统计分析的基础之上,寻找资产价格或收益率的某些变动规律,计算相关变量的概率分布,然后利用对冲手段构建投资组合捕获资产价格对其基本价值的暂时偏离而获取收益。
       统计套利的基本思路是运用统计分析工具对一组相关联的价格之间的关系的历史数据进行研究分析,研究该关系在历史上的稳定性,并估计其概率分布,确定该分布中的极端区域,即否定域,当真实市场上的价格关系进入否定域时,则认为该种价格关系不可长久维持,套利者有较高成功概率进场套利。
       统计套利被国外很多对冲基金所广泛采用,在国内发展方兴未艾,统计套利代表了如下的投资理念:收益的稳定性、低波动率和市场中性(market neutral)的态度。


       三、胜率差
       红移投资认为,中国金融市场经过多年发展,尽管交易机制尚不完善,但随着股指期货、融资融券的推出,已经存在大量的交易机会,使得统计套利成为可能。红移投资积极利用数学模型,演算各种交易环境下的概率统计差,通过大量的概率计算,捕捉概率意义上的胜率差的盈利,胜率差模型是红移投资盈利的核心。
       红移投资的选股系统模型,充分应用了行为金融学的理论进行交易策略的设计,通过对市场情绪的量化择时设计,迁移一些其他学科中的思路进行模型开发,应用技术涉及灰分析、语音识别、人工神经网络、支持向量机等工具研究选股和择时的高胜率差模型。
    胜率差的核心套利逻辑,决定了红移投资的量化交易策略不是靠主观感觉来管理资产,而是将严谨的投资逻辑和思想、直觉等反映在量化模型中,利用计算机来处理大量的历史信息、总结归纳市场的规律、建立可重复使用并反复优化的具备高胜率差的投资模型和缜密的交易策略。红移投资的量化模型在“胜率差”这一坚实的逻辑基础下,通过对大量历史显著样本期内的检验效果,提炼简约的模型参数以及模型理论,保证未来市场参数变化下的高稳定性和模型高水准的胜率差。


    目前,红移投资正在积极筹划推出国内首支“胜率差”量化投资产品,该产品具备“高频、高效、稳定、安全”四大特征,以满足追求低风险,稳定收益客户的投资需求。
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