最近小編看到很多人在搜索量化投資技術的相關內容，小編呢對此也是非常感興趣，特意整理了相關的內容，下面就和小編一起來看下吧!
量化投資技術包括哪些內容?
[1]量化擇時。通過對大量的宏微觀經濟指標進行量化分析，找到影響股票走勢的重要信息，在此基礎上做出對未來走勢的預測，然后做出何時買賣的決策。
[2]量化選股。同樣是利用數量的方法對股票進行分析，然后選出可以獲得超出大盤收益率的優質股票進行交易。量化選股的常用方法有：多因子選股、風格輪動選股、行業輪動選股、資金流選股、動量反轉選股、趨勢跟蹤策略、分析師一致預期策略、籌碼分布選股等。運用量化選股最容易獲利的模式是基于行業層面進行周期性和防御性的輪動配置，這也是機構投資者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在擴張性貨幣政策時期表現較好，而在緊縮環境下則支持非周期性行業。行業收益差在擴張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異。
[3]股指和商品期貨套利。利用量化技術套利投資者能更快速準確的獲取相關市場和合約之間的價差變化，在最短的時間內作出最有益于自己的投資決策。
量化投資中的風險及應對措施
1、數據陷阱的風險隱患
傳統投資方法存在一定的主觀特征，是基于某一現象投資者對其進行的預判，因此投資者很容易受其情緒波動的影響，可能會因此使得整個投資交易無法達到客觀準確的效果。而量化投資將個體情緒排除，是從數據中抽取和剝離投資價值，構建模型進行分析，并基于分析結果進行決策，追求的是持續、穩定的非偶然性回報。構建量化模型是基于歷史會重復的這一依據來進行判斷。然而，數據并非絕對安全，也可能存在風險隱患?，F代社會是大數據時代，大數據可能存在這樣一種現象：投資者被數據包圍，無法判斷數據的真實有效性，對于存在缺陷的數據進行建模分析，可能導致所得到的結論不能與現實真實市場環境相一致。例如，當統計模型的樣本發生了變動，最終可能導致結論不正確而無法適用于交易決策中。
2、系統故障的風險隱患
量化投資策略中系統故障的風險隱患主要包括四個方面：第一，網絡問題或硬件故障影響量化投資效果;第二，模型在設計的過程中沒有對資金配置及倉位充分考慮，使得倉位與資金沒有達到匹配，從而出現爆倉的問題;第三，目前的交易系統缺少統一的標準認證，基本上是各家機構各自設計，沒有經過投入前的測試，進而導致系統存在漏洞，引發安全問題;第四，交易所的處理系統也存在延時問題，交易機制對訂單進行系統驗證時還需要消耗額外資源。
3、市場操縱的風險隱患
目前在我國資本市場中，采取量化投資策略的多為機構投資者，而機構投資者資金雄厚，人才水平較高，一定程度上還可能導致市場波動。而在我國資本市場的成份中，占大多數比例的還是散戶，即中小投資者，他們通常沒有雄厚的資金基礎，沒有專業的知識儲備，也缺少技術分析。這部分人群中，很小一部分會將量化投資策略運用于交易中。從這一點來看，量化投資策略存在市場操縱的風險隱患。
通過上述分析，我們需采取相應的風控措施，具體如下：
1、創新量化投資技術
目前量化投資交易策略已經經歷了兩個階段，即程序化的啟蒙階段和因子庫決策階段。程序化的啟蒙階段是指將交易經驗整合后嵌入算法，以此來完成初級量化投資策略交易;因子庫決策階段是指將決策過程建立一個因子庫，通過下單邏輯來啟用和判定策略，實現自動買漲或買跌。創新量化投資技術應具備更強的物質基礎，涵蓋兩方面的內容，一方面是實現對非結構化數據分析，將看起來相關性并不強的因子納入量化投資模型，并分配權重，豐富量化投資模型交易的精度和維度;另一方面是結合人工智能生成虛擬的交易員，并對策略的合理性進行反向跟蹤。
2、加強系統建設和流程監控
首先，可以從規范證券、期貨公司的數據接口入手，且有一定安全認證的接口才能符合要求，并對接口具體內容向證監會報備，同時交易所也應完善其核心系統和預警響應，對于交易前發送的訂單予以限制，設立當日最大頭寸并實現同步監控，當量化投資策略交易出現異常時， 能夠提前預警并反饋給監管部門客戶端口，實施追蹤的同時觸發應急處置機制。其次，完善證券、期貨公司的風險監督流程，對于錯誤指令的發送以及投資者信用等級以外的交易指令及時進行控制，尤其是自營業務，應確保風險在可控制的范圍內，同時對于突發異常狀態下的跨市場、跨品種交易及時進行有效風險隔離，減少市場異動。再次，對于提交的訂單設置最低存續時間，防止大單拆分，頻繁撤單等引起的假市場活躍景象，確保每筆訂單都符合風控、合規。最后，加強量化投資策略交易風險控制流程的培訓，建立大額交易監管機制，強化風控，防止市場操縱。
3、人工智能加速量化投資升級
在量化投資領域，金融與人工智能的結合將會是未來實現產業升級的重要突破點。人工智能與量化投資策略相融合能夠解決目前量化投資策略中有效性存在疑問以及同質化現象嚴重等問題，能夠改善量化投資領域的生態環境。人工智能與量化投資策略的結 合從淺到深有三個層次，第一層是淺層的語義識別、研究報告等應用，以智能投顧的方式對客戶提供多個維度的咨詢應用，將過往業績、智能化程度、決策的核 心能力通過人工智能展示給客戶，幫助客戶匹配與其風險偏好相適應的產品組合。第二層是中等層次的量化模型生成，將資本市場環境中理性和非理性因素進行區分，通過歷史數據和行情構建模型。第三層是深層次的模型修正，基于量化模型，通過人工不斷學習和解析，實時修正參數，從而實現規模化量化投資策略。人工智能量化投資策略是以量化為基礎的，同時也兼顧用戶體驗，通過加工財務數據、行情數據甚至是宏觀經濟指標數據，建立數據庫，再加上量化投資策略模型的算法，進而生成決策，突破傳統的量化方式所體現出的桎梏，加速實現量化投資升級。
從市場容量來看，中國的量化投資仍具有很大的發展空間。隨著資本市場的不斷發展，股票數量的增長，基金規模的擴大，信息傳導的加速，量化投資策略能夠有效規避非理性的負面效應，以客觀的方式捕捉市場中的異常訊息，獲得超額收益。量化投資策略將會是未來發展的趨勢和方向。雖然目前量化投資策略還存在著風險隱患，但是通過一系列的風控措施能夠幫助量化投資朝著正向發展。
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