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合格投资者
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根据《私募投资基金监督管理暂行办法》第四章第十四条规定:“私募基金管理人、私募基金销售机构不得向合格投资者之外的单位和个人募集资金,不得通过报刊、电台、电视、互联网等公众传播媒体或者讲座、报告会、分析会和布告、传单、手机短信、微信、博客和电子邮件等方式,向不特定对象宣传推介。”

国金期货遵循《私募投资基金监督管理暂行办法》,仅向特定的“合格投资者”宣传和推介相关资产管理计划。

合格投资者是指具备相应风险识别能力和风险承担能力,投资于单只资产管理产品不低于一定金额且符合下列条件的自然人和法人或者其他组织。(一)具有2年以上投资经历,且满足以下条件之一:家庭金融净资产不低于300万元,家庭金融资产不低于500万元,或者近3年本人年均收入不低于40万元。(二)最近1年末净资产不低于1000万元的法人单位。(三)金融管理部门视为合格投资者的其他情形。

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涵德投资——揭开量化交易的面纱

2018-12-06打印返回

有那么一群人,他们精通数学,使用数理统计如家常便饭;他们深谙算法,三行代码是最浪漫的表达。他们有缜密的思辨和精炼的技巧,潜心研究,使用最前沿的理论和技术撬动大额资产的运作,常以百人规模管理上百亿元资金。他们当中不乏世界顶尖的数学家、物理学家、经济学家、诺奖获得者,学术成果卓著。而最引人瞩目的还是他们超高的收入和稳定的盈利能力,业内常流传他们的传闻却不曾一见,他们是神秘的宽客(Quant),量化投资的从业者。今天我们就来揭开量化投资的面纱。

什么是量化投资?

投资的方法多种多样,实际效果有不同:基本面分析从宏观经济、行业背景、企业经营能力、财务状况等角度出发,挑选未来具有成长潜力企业,金融巨鳄巴菲特、索罗斯是运用这类方法的典型代表。技术分析以市场行为为研究对象,从股票K线、各类技术指标入手,预测股价变动趋势。基本面分析能够在市场长期变动中更全面地把握企业价值增长,而技术分析更易于在短期成功预测资产价格波动的趋势。随着计算机技术和学术理论的发展,计算机可以高效地替代人力进行数据分析和挖掘,以数学模型为主导的量化投资技术应运而生。数学家西蒙斯操盘的大奖章基金1989年到2009年间平均年回报率高达35%,比巴菲特的同期收益还要高得多,这也使他成为华尔街最富有的对冲基金经理之一。 

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作为区别于使用主观判断进行投资管理的投资方式,量化投资发展至今已有40多年的历史。相对于使用基于企业未来现金流贴现的估值方法带有大量主观性且操作复杂的缺点,现代金融理论从多角度出发,结合计算机技术,从基本面、技术分析等多种角度出发,深入挖掘数据,使用回归、统计的方法建立资产定价模型预测未来收益,通过做多、做空、对冲等市场操作实现预期盈利。

简单来讲,量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。以先进的数学模型替代人为的主观判断,排除人为情感因素,在风险控制和持续盈利能力上明显优于主观的交易策略。 

量化投资和基本面投资

量化投资和基本面投资并不是对立的概念。一般我们所讲的基本面分析是指对宏观经济、公司主营业务所处行业、公司业务同行业竞争水平和公司内部管理水平包括对管理层的考察这诸多方面的分析。这样的分析方法在量化投资中也有所用应用:通过挖掘宏观经济数据、同业市场数据构建市场情绪指数,建立基于指数的择时、跟踪或套利策略。亦或分析多家上市公示财务指标,构建选股策略,都应用了基本面分析的思想。 

量化投资的优势

1.分散投资,难以模仿

根据交易标的不同,量化策略持有目标类型标的个数通常在几十至几百个不等,换手频率在数秒至数天不等,持仓分散且流动性强,市场参与者难以模仿。业内常这样描述使用量化投资的对冲基金:闷声发大财。 

2.对冲市场风险,获取绝对收益

不同于主观投资和基本面因素高度关联,量化投资采用对冲的方式抵消市场风险,在半有效市场中寻找价格变动规律,从中发掘获利机会。这样的规律不受市场涨跌的影响,即使在逆市也能获得绝对收益。 

3.策略来源广泛

量化策略核心是通过数学方法寻找资产价格变动规律,策略出发的角度相对广泛,既可以基本面如财务、宏观数据、新闻等角度发掘因子构建股价模型,也可以从技术指标如市盈率、账市比率等角度寻找价格因子,甚至可以借助行为金融学、流体力学、物理学、机械学习的方法来寻找定价角度。在经济结构日渐复杂的今天,从数量的角度发掘价格变动的逻辑,相比人脑更能发现更多隐藏的规律。 

4.杜绝了老鼠仓和内幕消息

量化投资利用公开数据挖掘出隐藏在公开数据后面的信息,从而战胜市场,从方法论上就杜绝了内幕消息的可能。在交易过程中利用复杂的IT系统进行程序化交易,使得老鼠仓也无法成为可能。在国内金融市场监管日趋规范的情况下,量化投资的方法具有明显的优势。 

5.及时止损,摆脱感情因素

量化投资采用计算机辅助交易决策的方式,可以克服人性贪婪、恐惧、侥幸等心理,用大概率取胜。量化产品的止损线通常较高,有严格的风险控制机制。 

6.运营成本较低

量化交易采用基于计算机技术的程序化交易系统,交易自动高效,减少运营中的人力成本,成熟的量化基金。往往以不足百人的编制管理上百亿规模的量化产品,运行效率可见一斑。 

发展面临的难题

1.入行有门槛,难辨真假大圣

国内量化交易起步较晚,目前还未形成成熟的管理、评价体系,份额占比远低于国外成熟市场,国内各类量化机构良莠不齐。量化投资需要极强的数学能力、编程能力和一定的金融基础,对初学者也是不小的挑战。 

2.国内市场条件限制

政策环境一定程度上影响量化交易的活跃程度。国内量化基金采用多账户、分散管理的投资方式,运营成本相对较高。印花税、过户费、股票T+1等给换手普遍较高的量化产品带来不容忽视的交易成本。使用股指期货作为对冲工具,期现价差也无形中增加了交易成本。 

3.市场中的不可量化因素

历史经验一定程度起到指导投资的作用,这在量化当中难以加入应用。未来随着机械学习技术的发展和应用,量化技术和机械学习的结合——智能投顾在资产配置、投资决策方面有极大的潜力。 

4.停牌股的影响

上市公司股票停牌动辄数月,这对持仓分散、换手较高的量化交易造成了极大的不便。停牌股在国内比较常见,量化机构需要分析停牌股出现的规律,尽量提前清仓,防范于未然。 

交易策略的构建 

Alpha是市场超额收益的解释模型,量化投资的核心目标是寻找优质、稳定的Alpha因子。从数据中得到的Alpha Idea通过计算机模型转化为对应资产持仓,在技术人员搭建的测试平台中进行测试,通过考察Alpha在历史上的表现、在实盘中的业绩以及其本身的质量,符合标准的Alpha将投入应用是Alpha构建的一个标准流程。随着技术的进步,数据来源越来越广泛,数据挖掘越来越深入,量化研究员将有机会发现更多Alpha来源。  

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量化投资借助现代统计学、数学的方法,从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略,通过策略指导投资,克服了人主观情绪上的缺点,也是国外市场流动性的主要供应者之一。由于有较高的技术壁垒,可替代性弱,具有长期活力。 

国内的量化投资起步较晚,各大券商、期货公司、基金管理公司近年相继增大量化方向的投入。由于量化投资的特点,市场清洗下专业、成熟的量化机构会有更多施展空间。

来源:北京涵德投资管理有限公司

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