量化投资的应用领域

量化投资的应用领域

1.机器学习在量化投资中的应用

机器学习是量化投资中的一个重要应用领域。在数据和算力爆发增长的背景下，越来越多的对冲基金开始将机器学习技术运用到量化投资中。机器学习策略和传统量化策略的主要区别在于如何得到预测模型。机器学习策略收益来源更加多元丰富，策略拥挤和失灵风险较低。然而，机器学习的劣势是只能利用特定的历史样本集合和特定的算法去解决特定的问题，无法像人类一样综合利用个人过往知识经验，基于现有小样本点去创造性的提出合理假设。此外，机器学习的另一劣势是需要消耗巨大算力，复杂度较高的模型可能需要数日甚至更长时间才能完成模型调试和训练。

2.量化投资的其他应用领域

除了机器学习，量化投资还在其他领域有广泛应用。例如，多因子选股模型就是以多个因子作为参照标准进行选股，这跟我们日常找工作、找房子等等是一个道理，只不过给了一个学术的叫法。引入多因子的目的，就是为了让收益更加稳健，波动更少。还有量化择时，则是对各类预测指标的应用，通过分析并得到对市场未来方向的预判。常用的选择时间方法有：趋势量化、市场情绪化等。

3.量化投资的发展历程

量化投资的发展历程可以追溯到1900年，当时法国数学家Louis

Bachelier发表了博士论文《投机的理论基础》，讨论了使用数学统计分析方法来研究股票波动，这篇论文基本上公认是量化投资的开端。1952年，美国经济学家Harry

Markowitz提出现代投资组合理论，提出均值方差分析方法和投资组合有效边界模型（他因此获得了诺贝尔经济学奖）。现代投资组合理论，做为“分散投资”和投资组合优化理念，有了坚实的数学理论基础。到了20世纪80年代，更多人开始用计算机+金融数据来设计模型，构建组合。人们开始慢慢在传统的规模因子、盈利因子中加入更多类型的因子；投资组合上也更加多样化，譬如从原始的纯多头策略扩展到多空对冲策略，以及多空不均衡策略等类型。

总的来说，量化投资的应用领域十分广泛，包括但不限于机器学习、多因子选股模型和量化择时等。随着技术的发展，我们可以预见量化投资将在未来发挥更大的作用。