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楼主: xianxian520
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[价值分析与交易技术] 基金定投只有高手才能玩?不,你用Excel就可以|品职Python小白入门课堂 [推广有奖]

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xianxian520 发表于 2020-9-19 18:34:24 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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有大神能玩的量化?

相信很多学金融,或对金融感兴趣的读者都会觉得量化是一个非常高深、需要很深数学功底的领域。但事实上,尽管有很多量化模型应用到了一些十分高深的数学模型,量化离我们的生活并没有那么的遥远。


其实归根到底,量化不过是把我们的投策思维转化成了数学语言,然后通过机器去完成的一种投资方式。投资思维有复杂、有简单,那么量化策略也会有简单和复杂之分,简单的量化策略就可以用简单的工具进行实现。事实上,小编要谈及的量化策略相信不少读者都已经接触过——

当你打开基金软件,选中基金后点下定投按钮,你便已经实现了一个最简单的量化策略。


看到这里,你或许会轻笑,但不要小瞧这个用Excel就能实现的量化策略,实际上,评判策略的标准并不应该以复杂与否去下定论,而是以策略本身的表现去评判,而定投策略在很多时候比我们跟风式的买卖更容易实现稳定的收益。


下面我们就来看看,如何用Excel实现定投策略吧~



利用Excel完成基金定投

我们以超级火爆的白酒基金为例:

在正式开始量化之前,最最最重要的自然是获取基金数据,小编利用Python与tushare模块获得了白酒基金的日行情数据及复权因子(2016年8月至2020年8月)。进行复权计算后获得了复权后的基金日行情数据,方便后续量化策略的准确计算。

(ps:关于数据获取的方式小编会在下周的文章详细提到)

61600511496_.pic.jpg


从上面的图片中,我们能够清晰的感受到白酒基金高昂的走势,现在,我们尝试用Excel对其进行定投。



定投方式

周期:每周五

金额:500



Excel定投逻辑

任何的量化策略实现都可以分为两步:将量化逻辑翻译成数学语言、将数学语言转化成机器语言,在Excel中也不例外。

小编将定投逻辑拆分为了五个步骤,下面将一边解析步骤,一边展示如何利用Excel工具进行实现:

1.找出周五,定投500金额,否则不进行定投


            71600511501_.pic.jpg

2.计算定投购买的基金份额(复权价计算)


          81600511507_.pic.jpg

3.计算累积购买份额、累积定投金额


(注:用$固定首行后,确认求和的区间,如对N列第一行累计求和,求和区间是从固定的N2至N2,写完第一个累计求和公式后,直接下拉至整列即可)

91600511513_.pic.jpg

4.计算持有的基金价值=累计购买份额x复权价


            101600511518_.pic.jpg

5.计算收益率(不考虑折现)=基金价值➗当期累积金额


             111600511523_.pic.jpg

👆通过上面五步操作,我们就迅速的利用Excel完成了一个简单的定投策略。

定投思考


定投的特点

很多读者看到这里,一定会发出一个疑问:定投策略的收益(约5.5倍)显然比从一开始就持有基金的收益(约11倍)要低很多,那么,为什么依旧说定投策略适合散户呢?


首先,一次性投资收益可能很高,但风险也很大。而基金定投具有类似长期储蓄的特点,能积少成多,平摊投资成本。无论市场价格如何变化,总能获得一个比较低的平均成本,因此定期定额投资可抹平基金净值的高峰和低谷,消除市场的波动性。


其次,普通投资者面临的主要问题是:很难适时掌握正确的投资时点,常常可能是在市场高点买入,在市场低点卖出。定投由于其量化属性(由规则决定买卖时机),可以规避投资者对进场时机主观判断的影响,大大降低因为主观判断失误而造成的巨额损失。


因此,定投策略可以很好的弱化定投目标的波动性,以及投资人由于个人情感和信息因素造成的投资点判断失误等问题。也由此可以看出,定投策略是一项十分适合中长线投资的策略,而投资者唯一需要做的,只是选出一项自己中长期看好的标的,即可进行定投操作。



定投优化思路

1.在上述操作中,我们只尝试了周五的定投策略,如果将定投时间放在其他时间(如:周一),或切换一下定投的周期(如:按月定投),会不会有不一样的收益呢?


2.根据定投可以摊平成本的特点,如果从不同的时间段开始定投,如:从基金价格的顶点开始定投,或从底端开始定投,这两种情况的收益率又会发怎样的变化呢?


3.能否通过对上述问题的探讨,优化普通的定投策略呢?


问题进行到这里,你可能会发现,如果尝试继续用Excel实现不同定投思路,似乎并没有这么方便,尤其当你的奇思妙想越来越多的时候,简单的Excel操作似乎无法轻松地帮我们验证这些假设。


这里,我们便需要借助新的、更强大、更灵活的工具——Python。


关于如何利用Python去验证以上的各种优化思路,我们会在后面的文章里进行详细的讲解。


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