量化投资

一. 量化投资的主要内容

量化选股 : 选公司股票
量化择时: 涨则抛,跌则停
套利交易:
算法交易
资产配置: 找到最好的市场资产组合,找最大收益
风险控制: VAR 模型衡量风险
预测模型: 时间序列预测股价, 支持向量机预测,神经网络预测模型.

二. 时间序列模型

平稳时间序列模型

1. 白噪声
2. 自回归模型(AR)
3. 滑动平均模型(MA)
4. 自回归滑动平均模型(ARMA)
5. 差分自回归滑动平均模型,求和自回归滑动平均模型(ARIMA)

三. 零假设

1.点估计与区间估计

点估计是利用样本数据对未知参数进行估计
得到的是一个具体的数据

而区间估计是通过样本数据估计未知参数在置信度下的最可能的存在区间
得到的结果是一个区间
2.零假设
零假设: 假设被告没有罪,我们找证据

p-value 比较大 就拒绝零假设.

四. 选股策略

1. 财务选股
2. alpha 选股

五.量化选股

1. 多因子模型
2. 风格轮动模型
3. 行业轮动模型
4. 资金流动模型
5. 动量反转模型
6. 一致预期模型
7. 趋势追踪模型
8. 筹码选股模型

六. 资产配置

马克维茨的均值-方差模型