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大數據"阿法狗"笑傲量化投資 模擬年化收益可觀

責任編輯:editor004 作者:郭璐慶 |來源:企業網D1Net  2016-03-17 10:54:05 本文摘自:第一財經日報

李世石與AlphaGo的人機大戰備受矚目之際,人工智能也被推上風口浪尖。事實上,在證券投資領域人工智能的觸角早已深入,計算機在量化投資領域的應用自當最為典型。

基于海量大數據,越來越多的基金公司試圖通過人工智能將量化投資做到極致。東方財富choice統計數據顯示,3月14日至4月1日期間銀華基金便發行一只名為“銀華大數據”的量化投資產品。

記者進一步了解到,與目前市場上常見的指數被動型基金不同,該基金是一只主動量化投資產品,用量化的手段進行擇時與選股。

“如果不加擇時的話,收益高得挺‘嚇人’,加完擇時收益是下降的,風險回撤的比例會放得特別低。從2010年震蕩市到現在,年化復合回報模擬盤大概在15%,回撤發生最大的還是股災的時候,大約是10%。這是歷史模擬收益情況,未來的收益具體還要取決于市場走勢等因素。”銀華大數據擬任基金經理張凱在受訪時表示。

基于大數據投資

一般定義上,大數據投資是指對證券大數據分析并形成投資策略,然后構建投資組合。簡單來說,大數據技術包括對證券數據的采集、清洗、儲存與研究這幾個方面,數據類型則包括投資者行為、財務數據、公司公告、經濟數據及市場數據等。

銀華大數據基金的基本投資流程也是如此,不過據記者了解,該基金與目前市面上看到的大部分大數據基金不同的是,該基金為主動管理的量化產品,不論是擇時還是選股都是通過量化的方式來做。

在張凱看來,大數據包含了宏觀、行業等基本面的數據,證券市場的數據、上市公司的財務數據、公司公告、財經新聞的報道數據等等。當證券數據的維度足夠大、數量足夠多的時候,便組成了大數據。

“通過我們掌握的大數據得到的擇時策略和選股策略,來做這么一個產品。”張凱概括道。

“行情數據,尤其高頻行情數據,比如說股指期貨的行情數據,尤其在這波限制股指期貨之前,行情數據的頻度和維度非常多,從里面也可以看到很多的規律。例如在去年6月份之前,股指期貨基本上是大幅度升水的,但是6月之后基本上是大幅度貼水的狀態,這些數據就能很好地表征現在市場整體的牛熊的狀態。”他說。

本報記者也了解到,該基金除了使用專業金融機構的數據外,還使用了互聯網及銀華基金專有分析師數據。

“這是我們自己做的賣方分析師薦股的大數據,這個計算機系統會跟市場上頗有影響力的賣方行業分析師對接,這些分析師每一個月都會在這套系統里提交其當前最看好的一到五只股票,把這個數據交給我們的分析師,通過這個系統自動地構建出股票組合。”張凱向記者透露。

大數據投資的優勢包括股票覆蓋面廣、信息處理能力強、投資策略多樣化及避免了人為主觀性。業內人士指出,傳統的投資策略大多是建立在經驗之上的主觀隨意,而大數據則是建立在數據上的,較為客觀公正;通過大數據不僅能全面覆蓋所有A股,還能處理基本面數據及海量的非基本面數據。

統計顯示,銀華大數據2009年底至2015年底模擬業績累計收益率149.8%,模擬年化收益率16.5%;2015年模擬收益率35.70%,最大回撤是9.2%。

兩大擇時+四大選股策略

基金推介說明書顯示,銀華大數據基金的選股策略流程主要分四步,第一步,刪除非目標股票;第二步,通過四大策略給股票打分;第三步,加權平均算出個股得分;第四步,將排名前100的股票等權重配置。

張凱告訴記者,實際基金投資時主要是兩個步驟,一是擇時、一是選股。擇時是兩大策略,第一類是根據宏觀經濟數據及市場狀況等給出的信號判斷多空、倉位情況等。

“我們叫市場及情緒的擇時策略,這個策略主要用到的數據包括像股指期貨的高頻數據,包括公募基金的倉位數據,包括證券市場活躍度的數據,也包括賣方分析師們一致看多還是一致看空的數據。”張凱解釋道。

公開材料顯示,該基金選股主要是基于四類選股策略,第一是股票關注熱度策略;第二是賣方分析師薦股策略;第三是財務多因子策略;第四是事件驅動策略。

所謂的股票關注熱度策略,是指當一只股票的財經報道、外界評論等關注度有大幅度提升時,計算機會進行自動抓取,基金經理根據關注度情況來判斷是否買入,賣出時亦然。

第二個策略,則是通過賣方分析師推薦股票的系統,把他們推薦的股票拿出來。“這是能長期提供阿爾法的。”張凱介紹稱。財務多因子策略是比較傳統的量化選股的多因子策略,簡單而言就是根據各種財務因子或者動量因子做一個單純的量化選股策略。

第四個策略叫事件驅動策略。譬如一些上市公司發布突發性的公告,如果公告對于公司股價短期是利好的,就買入這只股票。高管的增持或者是大股東的增持公告就是典型例子。

據張凱介紹,原則上基金經理不會去主觀干涉這些策略在組合里配的權重,因為從長期表現來看這幾個策略的收益差別并沒有很大。

“兩個擇時加四個選股疊一塊,不管現在倉位如何,買的股票是根據四個選股策略來的,通過倉位高低來控制對系統風險的暴露。”張凱進一步解釋道。

需要投資者注意的是,該基金在產品的運作模式上費率以及申購和贖回跟傳統的公募產品不太一樣。一般而言傳統的公募基金都是每天開放申購贖回,而這個產品是三個月開放一次,在管理費上是用固定管理費加業績提升的方式,從運作模式上來看,基本上就是股票型的陽光私募。與陽光私募提取20%業績提成稍有不同的是,該產品的業績提成是15%。

關鍵字:固定管理費AlphaGo

本文摘自:第一財經日報

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責任編輯:editor004 作者:郭璐慶 |來源:企業網D1Net  2016-03-17 10:54:05 本文摘自:第一財經日報

李世石與AlphaGo的人機大戰備受矚目之際,人工智能也被推上風口浪尖。事實上,在證券投資領域人工智能的觸角早已深入,計算機在量化投資領域的應用自當最為典型。

基于海量大數據,越來越多的基金公司試圖通過人工智能將量化投資做到極致。東方財富choice統計數據顯示,3月14日至4月1日期間銀華基金便發行一只名為“銀華大數據”的量化投資產品。

記者進一步了解到,與目前市場上常見的指數被動型基金不同,該基金是一只主動量化投資產品,用量化的手段進行擇時與選股。

“如果不加擇時的話,收益高得挺‘嚇人’,加完擇時收益是下降的,風險回撤的比例會放得特別低。從2010年震蕩市到現在,年化復合回報模擬盤大概在15%,回撤發生最大的還是股災的時候,大約是10%。這是歷史模擬收益情況,未來的收益具體還要取決于市場走勢等因素。”銀華大數據擬任基金經理張凱在受訪時表示。

基于大數據投資

一般定義上,大數據投資是指對證券大數據分析并形成投資策略,然后構建投資組合。簡單來說,大數據技術包括對證券數據的采集、清洗、儲存與研究這幾個方面,數據類型則包括投資者行為、財務數據、公司公告、經濟數據及市場數據等。

銀華大數據基金的基本投資流程也是如此,不過據記者了解,該基金與目前市面上看到的大部分大數據基金不同的是,該基金為主動管理的量化產品,不論是擇時還是選股都是通過量化的方式來做。

在張凱看來,大數據包含了宏觀、行業等基本面的數據,證券市場的數據、上市公司的財務數據、公司公告、財經新聞的報道數據等等。當證券數據的維度足夠大、數量足夠多的時候,便組成了大數據。

“通過我們掌握的大數據得到的擇時策略和選股策略,來做這么一個產品。”張凱概括道。

“行情數據,尤其高頻行情數據,比如說股指期貨的行情數據,尤其在這波限制股指期貨之前,行情數據的頻度和維度非常多,從里面也可以看到很多的規律。例如在去年6月份之前,股指期貨基本上是大幅度升水的,但是6月之后基本上是大幅度貼水的狀態,這些數據就能很好地表征現在市場整體的牛熊的狀態。”他說。

本報記者也了解到,該基金除了使用專業金融機構的數據外,還使用了互聯網及銀華基金專有分析師數據。

“這是我們自己做的賣方分析師薦股的大數據,這個計算機系統會跟市場上頗有影響力的賣方行業分析師對接,這些分析師每一個月都會在這套系統里提交其當前最看好的一到五只股票,把這個數據交給我們的分析師,通過這個系統自動地構建出股票組合。”張凱向記者透露。

大數據投資的優勢包括股票覆蓋面廣、信息處理能力強、投資策略多樣化及避免了人為主觀性。業內人士指出,傳統的投資策略大多是建立在經驗之上的主觀隨意,而大數據則是建立在數據上的,較為客觀公正;通過大數據不僅能全面覆蓋所有A股,還能處理基本面數據及海量的非基本面數據。

統計顯示,銀華大數據2009年底至2015年底模擬業績累計收益率149.8%,模擬年化收益率16.5%;2015年模擬收益率35.70%,最大回撤是9.2%。

兩大擇時+四大選股策略

基金推介說明書顯示,銀華大數據基金的選股策略流程主要分四步,第一步,刪除非目標股票;第二步,通過四大策略給股票打分;第三步,加權平均算出個股得分;第四步,將排名前100的股票等權重配置。

張凱告訴記者,實際基金投資時主要是兩個步驟,一是擇時、一是選股。擇時是兩大策略,第一類是根據宏觀經濟數據及市場狀況等給出的信號判斷多空、倉位情況等。

“我們叫市場及情緒的擇時策略,這個策略主要用到的數據包括像股指期貨的高頻數據,包括公募基金的倉位數據,包括證券市場活躍度的數據,也包括賣方分析師們一致看多還是一致看空的數據。”張凱解釋道。

公開材料顯示,該基金選股主要是基于四類選股策略,第一是股票關注熱度策略;第二是賣方分析師薦股策略;第三是財務多因子策略;第四是事件驅動策略。

所謂的股票關注熱度策略,是指當一只股票的財經報道、外界評論等關注度有大幅度提升時,計算機會進行自動抓取,基金經理根據關注度情況來判斷是否買入,賣出時亦然。

第二個策略,則是通過賣方分析師推薦股票的系統,把他們推薦的股票拿出來。“這是能長期提供阿爾法的。”張凱介紹稱。財務多因子策略是比較傳統的量化選股的多因子策略,簡單而言就是根據各種財務因子或者動量因子做一個單純的量化選股策略。

第四個策略叫事件驅動策略。譬如一些上市公司發布突發性的公告,如果公告對于公司股價短期是利好的,就買入這只股票。高管的增持或者是大股東的增持公告就是典型例子。

據張凱介紹,原則上基金經理不會去主觀干涉這些策略在組合里配的權重,因為從長期表現來看這幾個策略的收益差別并沒有很大。

“兩個擇時加四個選股疊一塊,不管現在倉位如何,買的股票是根據四個選股策略來的,通過倉位高低來控制對系統風險的暴露。”張凱進一步解釋道。

需要投資者注意的是,該基金在產品的運作模式上費率以及申購和贖回跟傳統的公募產品不太一樣。一般而言傳統的公募基金都是每天開放申購贖回,而這個產品是三個月開放一次,在管理費上是用固定管理費加業績提升的方式,從運作模式上來看,基本上就是股票型的陽光私募。與陽光私募提取20%業績提成稍有不同的是,該產品的業績提成是15%。

關鍵字:固定管理費AlphaGo

本文摘自:第一財經日報

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