楼主: Crsky7
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[金融学] 关于量化投资,Python,MATLAB的若干问题 [推广有奖]

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Crsky7 发表于 2017-6-8 14:25:07 |显示全部楼层
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本帖最后由 Crsky7 于 2017-6-12 16:53 编辑

这些年来论坛人才辈出,饭团版主的编程技术突飞猛进,一毕业就留在了天风自营,击败了各路名校的竞争对手。我就比较菜一些,目前在一家金融科技公司里面做量化策略,开发智能投顾系统,严格意义上不算金融行业人士。
俗话说得好,内行看门道,外行看热闹。最近智能投顾比较火,我们IT人员也想凑凑热闹。我们正在开发一款股票端智能投顾,致力于将卖方报告转化成买方报告,然后做成科技产品提供资讯服务。我主要负责资产配置,下面人负责择时和选股,用的是机器学习算法。我做资产配置主要基于经典的投资组合理论,自上而下选股,先做行业&现金配置,再做行业内个股配置。正因为我不是专业的投研人员,所以在模型开发中有很多困惑的地方:
1、资产配置模型一般都需要估计资产的预期收益率,之前做基金端智能投顾的时候用历史收益率效果很好,但在股票端效果很差,是不是因为股票市场和基金市场的价格形态存在差异呢?莫非基金市场动量效应比较显著,股票市场反转效应比较显著?有没有这方面的实证研究?
2、资产配置模型成功的关键就在于对资产未来收益率和相关性的准确估计,这当中经典马科维茨模型的假设存在严重缺陷,所以需要引入Black Litterman模型对收益率等进行修正,其中会用到分析师一致预期,这部分数据如何爬取和挖掘?
3、资产配置不是一劳永逸的事,投资组合需要根据市场状况(不)定期再平衡,这就涉及到调仓算法,目前市面上有哪几种比较好用的调仓算法?阈值如何来设定?如果在调仓过程中,原有股票正处在停牌或跌停的状态怎么处理?
4、无论是在调仓算法中设置阈值还是在资产配置模型中设置约束条件都不可避免地需要用到人为设定的参数,如何在优化这些参数的同时避免过度拟合以及数据窥视偏差?
5、在做历史回溯的时候,股票名称、行业、ST状态的变化会对资产配置结果造成影响,一律用最新的股票基本信息来做回测肯定结果是不真实的,那如何在模型回测中考虑这些历史变化?
6、最后一个问题比较大,也涉及到我们的宗旨:如何在量化策略中加入各种交易细节,将纸上谈兵的卖方策略转化成切实可行的买方策略?MATLAB和Python在大数据研究和实盘交易领域孰优孰劣?
问题可能比较多,也提得非常业余,希望能得到大神的耐心指点,非常感谢!

回帖推荐

laomao 发表于7楼  查看完整内容

我回答下你的第5个问题,并说一下我其他的想法。 首先,说一下背景。我是个人,之前一直做股票,现在转到期货上面。在研究股票的时候,主要研究两个方面,技术面方面和基本面方面。技术面方面个人的策略模型已经确定,还想研究下基本面方面,当时主要考虑的是基本面的量化研究,因此到处找资料文献,研究了一段时间。 1、第5个问题,你可以看一下《投资策略实战分析__华尔街股市经典策略20年推演》 2、该书同时也是美国基 ...

负青 发表于5楼  查看完整内容

我是个人在学习量化投资 目前在进行数据收集(财务数据和交易数据)和整理,我是用C#写程序从各财经网上采集,比如东方、新浪等。基本完成。 用python有专门的接口比较方便: http://tushare.org/storing.html#csv 现准备进行股票基本面分析和交易时机预测,数据分析我准备用R语言,交易时机预测用C++编写,借助于开源库,比如微软深度学习框架CNTK。 最终希望能以图形表现出主要市场的变化关系,A股整体、行业和个股的变化时 ...

leehaorobert 发表于2楼  查看完整内容

我来把我知道的分享给你,最近正好在研究。 我觉得基金本身作为一个投资组合,其收益率的波动比个股小太多,除非遇到系统性风险或者大的行业轮动,所以你之前用基金的历史收益率来做分析的效果不错,但用历史收益率来预测未来收益本身是不靠谱的事情,尤其在大轮动的情况下。 具体实盘算法的话,感觉挺难问到,如果你是公司的话,招个有经验的人会更靠谱。 Python还是Matlab的话,我个人倾向于Python,一是Matlab是收费软件,二 ...
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stata SPSS
leehaorobert 发表于 2017-6-9 14:32:20 |显示全部楼层
我来把我知道的分享给你,最近正好在研究。
我觉得基金本身作为一个投资组合,其收益率的波动比个股小太多,除非遇到系统性风险或者大的行业轮动,所以你之前用基金的历史收益率来做分析的效果不错,但用历史收益率来预测未来收益本身是不靠谱的事情,尤其在大轮动的情况下。
具体实盘算法的话,感觉挺难问到,如果你是公司的话,招个有经验的人会更靠谱。
Python还是Matlab的话,我个人倾向于Python,一是Matlab是收费软件,二是Python的库很多与其他语言的集成更好,如果你要回测你的策略的话,国内有很多量化平台,你在上面可以开发你的策略并进行回测。或者你们可以买一些数据库,然后自己跑回测。
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jiandong4388 学生认证  发表于 2017-6-9 22:30:28 |显示全部楼层
我不是研究投资策略,只是研究定价模型,那就帮忙顶一下
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Crsky7 发表于 2017-6-12 17:00:41 |显示全部楼层
感谢王小川百忙之中的详细解答:
资产配置自上而下没有问题,先解决大类,然后是行业,最后才是个股。
1. 并没有做此类研究,我觉得你需要看是什么基金吧,另外,股票市场波动大,如果是对冲基金的话,肯定不会用这么大的波动,也就是有一定的动量;
2. 分析师一致预期数据其实各家都有做,Wind,通联等,做的最好的是gogoal(朝阳永续),时间、所在单位、分析师个人三个维度加权分析师预期。
3. 没太看懂,你是说最简单那种比如格雷厄姆的50:50股票债券组合,当股票涨时,卖掉一部分股票买入债券保持股票5成的比例,而股票跌时,卖掉一部分的债券买入股票,这样动态平衡的好处在于可以一定程度上做到资产的高卖低买么。调仓股票处于停牌或者跌停是经常遇到,可以等能交易的时候再买或者下一个调仓日在处理。
4.都是好问题,哈哈,各种模型都有参数,参数设置多少,我觉得需要做到:1 参数含义的深入理解,根据当前市场状态来定义参数 2 参数优化,比如GA PSO搞起。
5. 这是回测平台要做的事情,这个不难,前提是取到当时股票的行业等,在程序里想到,我觉得你能编出来。
另外,SWS行业确实变动比较大,比较尴尬,用Wind行业吧。
6.一个好的团队需要的三类人:策略、交易、IT,策略负责测试各种想法,回测可用,虚拟盘OK的策略考虑进入交易环节,IT主要做数据库等技术支持,卖方策略确实很多都在纸上谈兵,转化需要理解策略,并且顺利连接自己的交易系统,股票PB,期货CTP等,实盘不会用MATLAB或者Python搞的,都是JAVA和C++。另外,大数据研究推荐Python,Theano,tensorflow对Python支持好。
个人观点,感谢信任,欢迎交流。
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负青 发表于 2017-6-12 17:17:24 |显示全部楼层
本帖最后由 负青 于 2017-6-12 17:18 编辑

我是个人在学习量化投资
目前在进行数据收集(财务数据和交易数据)和整理,我是用C#写程序从各财经网上采集,比如东方、新浪等。基本完成。
用python有专门的接口比较方便: http://tushare.org/storing.html#csv
现准备进行股票基本面分析和交易时机预测,数据分析我准备用R语言,交易时机预测用C++编写,借助于开源库,比如微软深度学习框架CNTK。
最终希望能以图形表现出主要市场的变化关系,A股整体、行业和个股的变化时机。请有经验的朋友指点,谢谢!
易经里有句话与大家共勉:
易与天地准,故能弥纶天地之道。范围天地之化而不过,曲成万物而不遗。
人工智能是极为强大的工具。类人机器人将会出现,无人物流也很快实现。时间紧迫啊!!!
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foolneil 发表于 2017-6-17 08:58:44 |显示全部楼层
股票收益率有很多模型可以用来预测,不过都是理论模型,长期还行,短期没有准的。。。
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laomao 发表于 2017-6-21 21:37:07 |显示全部楼层
我回答下你的第5个问题,并说一下我其他的想法。

首先,说一下背景。我是个人,之前一直做股票,现在转到期货上面。在研究股票的时候,主要研究两个方面,技术面方面和基本面方面。技术面方面个人的策略模型已经确定,还想研究下基本面方面,当时主要考虑的是基本面的量化研究,因此到处找资料文献,研究了一段时间。

1、第5个问题,你可以看一下《投资策略实战分析__华尔街股市经典策略20年推演》

2、该书同时也是美国基本面方面量化研究的经典书籍,他通过回测股票历史数据寻找有效因子,然后在考虑组合各因子,做出不同策略。

3、注意问题,该书回测是以美国股票市场进行的,美国股市和中国股市是不同的,所以在美国股市好用的策略,在中国不一定好用。我当时测试市值这个因子是很好用的,从逻辑方面也说得通。不过今年的股市行情却不符合这个因子。

4、国内方面,之前在天涯看过一个帖子,毛片物语写的,此人就是通过基本面方面的因子研究取得财务自由的,不过他没有明确指出来。你可以看看。

5、个人意见,做中国股票市场不是很容易的,其中的一个原因在于只能做单方面的上涨。这就导致你很难一个操纵模式打天下,因为还要考虑下跌时候抢反弹的操作模式。就涉及不同周期问题。

6、问财里面有不少策略模型,你可以测试看看

7、个人对这种资产配置模型持怀疑态度。但支持你研究
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chengzhifu2013 发表于 2017-7-4 13:28:52 |显示全部楼层
我也是做理论研究的,而且集中在pricing,只能对楼主的第一个问题进行简单补充。我假定楼主关注的是国内市场,此前在《经济研究》上看过一篇偏实证的文章,是嘉实基金的赵学军写的,该文的一个发现是,国内股票市场存在反转显著、动量不显著以及高换手率等特点。该文被引频次颇高,在国内应该算有一定代表性了,供楼主参考。
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Crsky7 发表于 2017-7-4 16:36:16 |显示全部楼层
chengzhifu2013 发表于 2017-7-4 13:28
我也是做理论研究的,而且集中在pricing,只能对楼主的第一个问题进行简单补充。我假定楼主关注的是国内市场 ...
国内基金市场有人做过类似的实证研究吗
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cxliu0 发表于 2018-12-1 20:51:17 |显示全部楼层
看到你的问题时间比较晚,我对这方面研究涉猎不多,但对你的问题非常感兴趣,牵强附会一下。
第一个问题,个人觉得股票市场和基金市场价格存在差异不太大,造成你困扰的原因应该是中国股市的市场周期问题,资产配置和评估模型的结果波动应该不大,但是出于强势市场周期的历史回测就比较理想,这就是牛市任何技术都容易成功,连卖菜阿姨也容易挣钱的原因。
第二个问题,资产定价模型本身的缺陷决定了其估值就是一个相对比较不准确的值,加上国内市场信息造假问题比较严重,大海里方向错的离谱,你再修正,效果也不会太好,因为你不清楚方向;
第三个问题,关于组合资产配置算法我不了解。但是调仓过程遇到停牌票去券商申请套现,遇跌停压着跌停出,个人看法,不一定对。
第四个问题,我还是不了解,无法回答你。
第五个问题,个人觉得遇到这类问题,你可以用对不同考虑因素进行附权评分解决,或者用一些流行的因素分析方法解决。
第六个问题,量化策略将你所要表述的策略构建完整、清晰表达应该就可以,无所谓卖方或者买方。MATLAB侧重在研究,Python更广阔的未来在实用。
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GMT+8, 2018-12-15 11:24