量化投资(广州证券官网)量化投资什么意思

本文目录一览：

• 1、量化投资

• 2、广州证券官网

• 3、量化投资什么意思

• 4、量化投资需要学什么

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什么是量化投资

解读：与普通基金不同，量化基金主要采用量化投资策略进行投资组合管理。一般来说，量化基金采用的策略包括：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易、资产配置等。对于量化基金的产品设计，虽然量化基金一般采用多因子模型对股票进行分析筛选，不同量化基金关注的重点不同，即包括投资思路、观察角度、分析方法。都是不同的。 在我国证券市场，基本面研究是主流。但随着证券市场的不断发展，证券数量的增加，衍生品的出现，资金跑赢指数的难度越来越大。量化投资开始发挥越来越重要的作用，所以我国也涌现出一大批量化基金。 究竟什么是“量化投资”

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事实上，互联网的发展使得新概念在世界范围内的传播速度非常快。作为一个概念，量化投资并不新鲜，国内投资者早就听说了。但是，真正的量化基金在中国还是比较少见的。同时，机器学习的发展也对量化投资起到了推动作用。 您如何看待量化投资？量化投资是多种方法的集合，包括投资品种的选择、投资时机的选择、商品期货套利、外汇套利、算法交易和统计套利。应用。今天我们就来看看专业量化投资者是如何看待量化投资的。 量化工具可以看作是新时代的一种技术工具。当然，目前种类繁多的工具也不是一蹴而就的。归根结底，简单的技术分析并不能带来高度的收敛，也不能带来理想的回报。目前，量化工具有这样的趋势。 过去，技术工具的实现还需要开发人员手动完成，而不是现在市场上的软件中的两次点击。那个时期发财的人并不多，因为他们发现了一个信号。不少散户认为，量化投资逐渐成为主流的主要原因是交易所技术升级带来的市场格局整体变化。 如果想用一个简单的例子来说明，交易所的套利对交易所的市场发送和订单干预是有要求的。如果交易所不升级，可能会面临套利无利可图的局面。 有人说技术工具好比占星术。事实上，这种说法是比较极端的。技术工具在思维方面与定量工具非常相似。尤其是我们可以看到，后来一些复杂的技术工具已经有了明显的量化工具的影子。 如果非要学一两个，那无非是传统的技术工具无法满足复杂的加工，所以我们开辟了新的技术。

量化投资主要有哪些方面？

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所有决策都是基于模型做出的。有三个模型：一个是大类资产配置模型，一个是行业模型，第三个是存量模型。根据主要资产配置确定股票和债券的投资比例；根据行业配置模型确定增持或减持的行业；根据股票模型选择股票。纪律首先表现在依靠模型和相信模型。每天做决定前，先运行模型，根据模型运行的结果做决定，而不是凭感觉。 有人问，模型出了问题怎么办？诚然，模型可能会出错，就像 CT 机器可能误诊患者一样。但是，大概率CT机不会出错，所以医生没有放弃CT机，我的模型大概率没有错，所以我还是相信我的模型。 纪律的好处很多。它可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、运气和认知偏见。行为金融学理论在这方面有很多讨论。纪律的另一个好处是可追溯性。定量投资作为定性思维的合理运用，在组合中客观地体现了这种组合思维。一个好的投资方式应该是一个“透明盒子”。 我们做出的每一个决定都是有根据的，尤其是有数据支持。如果有人问我为什么某年某年某日某天买入某只股票，我会打开系统，系统会显示当时选择的股票相对于其他股票的成长性和估值. 、动量和技术指标。这个评价很全面。只有总分高于其他分数才能令人信服。具体表现为“三更”。首先，表现在多个层面，包括资产配置、行业选择、个股选择三个层面。 、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等观点；三是多数据，即海量数据的处理。

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人脑处理信息的能力是有限的。当资本市场只有一只股票时，这对定性投资基金经理来说是一个优势，他们可以深入分析这家公司。但是在一个大的资本市场，比如有几千只股票的时候，量化投资强大的信息处理能力可以体现出它的优势，捕捉更多的投资机会，扩大更大的投资机会。

证券行业的发展史，就是一部人来人往的更替史。这不，存续了32年之久的广州证券，今日起也正式退出了中国证券历史舞台，取而代之的是中信证券华南股份有限公司（以下简称为“中信证券华南公司”）。

小编获悉，在广州证券完成过户后第四天，中信证券华南正式问世。1月18日上午，中信证券华南公司揭牌仪式在广州举行。中信证券董事长张佑君、总经理杨明辉，越秀金控董事长王恕慧及中信证券华南公司董事长胡伏云、总经理张永衡等出席揭牌仪式。

中信证券渴望已久的布局华南终于尘埃落定，中信证券华南依托中信证券平台，也可更好地发挥地处华南与粤港澳大湾区的独特优势，创造更多可能性。

揭牌仪式现场图

中信证券华南公司正式揭牌

中信证券，这家注册地虽然在深圳的龙头券商，但主要业务总部及业务布局，在华南地区尤显薄弱。布局广东及华南地区，也一直是中信证券梦寐以求的追求。不过，随着中信证券对广州证券收购的落定，这个夙愿终于梦圆了。

2020年1月18日，中信证券正式华南落子。自1988年设立的广州证券正式退出历史舞台，中信证券华南举行揭牌仪式。

出席揭牌仪式的人员名单，也给市场解开了普遍关注的人员安排问题：中信证券华南胡张配不变。此两人于2018年前后脚履新广州证券。

董事长胡伏云的高管任职资格于2017年12月份获核准。胡伏云曾担任广东证监局副局长，对广东的上市公司和金融环境比较了解，也曾任江西证监局局长及江西省金融办主任。

张永衡于2018年6月份出任广州证券总裁，高管资格于当年11月份获核准。张永衡曾任曾排名十大券商之大鹏证券总裁、创始人之一，2005年后，他辗转在世纪证券、财富里昂证券、五矿证券担任董事长或总裁，后投身私募行业，直至加盟广州证券。

广州证券的“胡张配”格局组建于2018年6月份。半年后的2018年12月24日，中信证券与越秀金控达成战略合作，拟由中信证券发行股份向越秀金控收购广州证券***股权。

中信证券华南公司定位为中信证券在华南地区从事财富管理业务的专业子公司，业务区域涵盖广东省（不含深圳市）、广西壮族自治区、海南省、云南省和贵州省。

通过此次整合，中信证券可充分利用原广州证券的经营网点布局及客户资源，华南地区的营业网点数量将达到60家，市场占有率有望提升至华南地区前十名。据中信证券披露信息，2015年至2017年，广州证券华南地区占其经纪业务收入比例超过65%，中信证券、广州证券两者市场占有率分别在15至20名之间，比如2017年，中信证券华南地区经纪业务市场占有率为2.28%，广州证券为1.24%。

同时，通过加强母子公司的业务联动和资源协同，中信证券将为当地的上市公司、机构客户和个人客户导入更优质的产品与服务，实现无缝衔接。

广州证券今年一季度或并表中信证券

自2018年末中信证券发布收购广州证券草案起，该起并购事项就在历史洪流中快速推进，考虑到金融开放趋势加强，以及监管着力打造航母级券商的推动力，该起并购堪称天时地利人和。

广州证券更名之后，中信证券尚需就此次交易涉及的股份变动事宜向中国结算上海分公司申请办理新增股份登记手续，并向上交所申请办理前述新增股份上市手续；同时，公司尚需就此次交易涉及的股份变动事宜办理注册资本、公司章程等工商变更登记手续。

投资者最关心的，或许可能还是广州证券何时能并表中信证券？在该起并购事项获证监会批文之时，

中信证券将要推进的事项是，向越秀金控发行股份，使其直接、间接持有中信证券6.14%的股份，成为中信证券第二大股东。中信证券的注册资本也将由121.17亿元增至129.27亿元。

随着中信证券华南公司正式揭牌，该公司与中信证券的深度融合已经开启。中信证券表示，整合广州证券的基本原则为组织和人员全部接收，业务和网点全面整合，信息技术系统全部合并。并且，为保证业务平稳过渡、充分保障客户利益与市场稳定，中信证券已向中国证监会申请5年过渡期。在过渡期内，华南公司将维持原广州证券的经营范围。

在中信证券发起收购广州证券之时，中信证券还有一个备受市场热议的举动。即2018年12月份，中信证券公告称将“经纪业务发展与管理委员会”更名为“财富管理委员会”，并在当月完成更名及相应组织架构调整。

由于监管政策限制等因素，国内券商与国际大投行在财富管理领域的发展颇有差距，近两年来，国内多家券商都宣称要进行财富管理转型，但大多数都还是“徒有其表”，整体并未出现实质性突破。中信证券作为行业龙头，又是近两年内首家宣布财富管理转型的券商，但就该公司2019年半年报的业绩来看，经纪业务收入保持稳健发展，并未有明显提振。

收购广州证券设立中信证券华南，补足华南地区经纪业务的短板，这与中信证券早期收购金通证券、万通证券，并分别设立挂牌中信证券（浙江）、中信证券（山东）在操作手法上并无二样，未来中信证券财富管理的业绩情况，仍需拭目以待。

“逆周期收购，顺周期融资”的中信手法

众所周知，中信证券一直遵循“逆周期收购，顺周期融资”的资本补充模式做强做大，在收购广州证券之前，成功并购重组华夏证券、万通证券、金通证券和里昂证券。一系列并购后，中信证券在主营业务收入、净利润、总资产及净资产方面，都有明显增加，2006年中信证券净利润升至行业首位，并维持至今。

2004年，中信证券收购青岛市财政局及其他万通证券股东持有的股权，成功并购万通证券，改名中信证券（山东）。通过万通证券，中信证券在山东省进一步扩展了营销网络，实现了在山东省的全面网络布局。就在当年，中信证券（含万通证券）股基市场份额提升至2.71%，行业排名第11名，此前份额平均为2.06%，行业排名11至15名。

2005年至2006年，中信证券先后受让浙江省国际信托投资公司等9家公司、海南养生堂所持有的金通证券股权，设立中信证券（浙江）。金通证券曾是浙江省内最有影响力的券商，大部分营业部分散在浙江各地，该起收购加强了中信证券在浙江地区的经纪业务实力，其众多客户资源为中信证券在浙江的发展提供了广阔空间。至2018年底，中信证券在浙江省内拥有64家营业部。

目前，在中信证券每月发布的月报业绩中，都会披露中信证券（山东）和金通证券的业绩。

另值得一提的是，2005年，中信证券和中国建银分别出资16.2亿元和10.8亿元，将华夏证券重组为中信建投，中信和建银持股比例分别为60%和40%。经过一系列转让出售，在中信建投A股上市前，中信证券持有中信建投股份比例略超5%。2019年下半年，这部分股权解禁后，中信证券曾表示要减持这部分股权，不过至本月减持期满，中信证券并未做大幅减持，仍为中信建投5%以上股东。

据天风证券研报，尽管兼并重组的市场环境和出发点有点不同，并购效果也有差异，但总体来看，通过兼并重组后的投行效益提升十分显著。从行业角度看，根据所罗门兄弟公司对50家大银行的调查，1992年至1997年之间合并的银行平均资产回报率从1%提升至1.29%，股本收益率从13.6%提高至15.9%。从案例分析的角度看，包括高盛、花旗银行、摩根士丹利、三井住友集团等通过重组，不仅实现规模的扩张，同时效益也有明显提升。在其统计范围内，主要投行在并购整合后第二年每股盈余均实现了不同程度的上涨。

本周一条新闻引起了市场广泛关注。有消息报道称：近期量化私募（也就是做量化投资的私募基金）收益率大幅回撤，一些头部明星量化私募甚至遭遇重挫，收益率回撤幅度超过10%。

要知道，近期A股虽然没怎么大涨，但六大指数也没怎么跌。科技股云集的创业板看似蔫儿了，可权重股扎堆的沪深300与上证50不是在创新高，就是在创新高的路上。

指数涨得那么好，按理说量化私募也是私募基金，不说多赚了多少钱，至少不应该巨亏吧，怎么会有这么差劲的表现？

这就要介绍一下量化投资的原理。

量化投资（量化分析）属于三大投资分析方法之一，被采用此种投资方法的大奖章基金，以超高的收益率发扬光大并被广为传播。其他两个投资分析方法大家肯定都熟悉：一个是基本面分析法，另一个是技术分析法。

言归正传。简单说，量化分析法就是：通过计算机运用一个或者多个公式来指导投资交易，根据相关指标做出买入或卖出操作。这些公式被称为量化投资模型。

举个例子：通常情况下，市场加息，股市就会下跌。那么一旦收到市场加息的消息，做量化投资的基金便会开始卖出股票，甚至做空股票。交易股票全靠计算机完成，不被个人情绪影响。

虽然整个过程不被个人情绪影响，但量化投资的正常运转却需要人为干预。就像程序平稳运行需要程序员日常维护那样。

说到这，想必你已经猜到为什么上面的量化私募会出现大幅回撤。

是的，说白了还是市场行情出现了较大变化。量化私募的投资公式一时半会儿适应不过来，进而导致投资交易跟市场走势发生了巨大偏差。

比如今年以来银行股不仅没怎么涨，还阴跌不止。所以一旦看到银行股暴涨，量化私募之前设定的公式可能会选择卖空银行股，等待股价下跌，以达到套利的目的。

结果后来发现：本轮行情正是银行股助推，保险与券商等大金融协同表演。这就导致卖空银行股成了错误选择。于是量化私募自然出现了巨亏。

也正因为如此，量化投资必须要有人为干预。要不然，之前的美国长期资本管理公司就是前车之鉴。

量化投资后果还可能很严重？

投资有风险可不是乱说的。美国长期资本管理公司在上世纪末的亚洲金融危机中，因为失败的量化投资模型+杠杆率过高，差点把整个华尔街给一锅端了。要不是美联储搭把手，可能现在世界的金融格局都将改写。

最后，量化投资目前因为操作复杂程度、投资业绩尚不突出等原因，还不是主流的投资方法。投资不是试吃大会。因此，不建议积极尝鲜，要尽量避免吃坏肚子，以免出现不必要的损失。

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这次回溯的股票还是：513060，今年跌幅很惨的恒生医疗ETF，跌幅在60%以上，股票数据来源于同花顺客户端历史交易记录。

为什么还要选它，因为它跌得够惨。能在跌幅那么惨的EFT上不赔钱，那做其他股票还有什么难度？

设置的股票买卖点：

买点：每天以开盘价格买入1000股

卖点：收盘价格比买入价格大于0.01时，卖出有盈利的部分持股

交易佣金：万2.5

初始现金：10万

恒生医疗（513060）ETF的回测数据

交易日期：2021-3-29至2022-5-13 跌幅：-52.26%

手中持仓价值：88240.06元，持仓数量：112000股，剩余现金：13892.98元

持仓市值： 51184元 等于： 2022-5-13收盘价 0.475乘以持仓数量112000

持仓亏损： 37056.06元 = 88240.06元 - 51184元

做T收益：3082.8元 共卖出160次

实际亏损：33973.06元 =37056.06元-3082.8元

持仓账面亏损率 -38%

银行ETF（512880）的回测数据：

交易日期：2021-5-13至2022-5-16 跌幅 -13.16%

手中持仓价值：42248.56元，持仓数量：35000股，剩余现金：61472.74元

实际持仓市值： 37940元 等于： 2022-5-13收盘价 1.084乘以持仓数量35000

持仓亏损： 4308.56元 = 手中持仓价值42248.56元 - 实际持仓市值37940元

做T收益：3721.3元 共卖出209次

实际亏损：587.26 元 =4308.56 元-3721.3 元

持仓账面亏损率 -1.3%

炒股不要只盯着账面亏损，亏掉的市值迟早会涨回来。只算T收益的话，银行ETF的收益也有8.8%的收益了

做T收益 3721.3元除以手中持仓价值42248.56元。

恒生医疗ETF就比较惨点，跌的太多，而且机会没有反弹过，导致被套沉淀资金太多，收益率也就下来了，但也有3.4% 的做T收益。

这种适合那种需要30%股票，40%债券，30%银行的人。有闲钱，股票方面可以越跌越买，还能保证*的银行收益，股票越跌，底仓越重，将来的收益就越大。用做T的方式等待右侧机会到来。可以在下跌时获得不少于银行的利息，又能在市场上涨中获得*的收益。

其实上面的回测数据还有很多不足的地方，比如，银行ETF买的，在没有持仓的情况下，是不可以交易的，还有很多情况下不可能以收盘价卖出的，等很多细节问题需要处理，这里也就是算个大概的情况，对这种以开盘价买入做个了解，看是否成立。其实，python我也才刚刚学起，具体有多会？我自己心里也没数，只是刚刚学会运用，都是写着搜着。

疫情当下。用心想想，除了炒股，好像也没有别的办法了。

python源代码：

"""股票买卖策略：买入：每天以开盘价格买入1000股卖出：收盘价格比买入价格大于0.01时，卖出有盈利的部分持股"""import pandas# 股票信息，来自同花顺历史记录from pandas import DataFramedata = pandas.DataFrame(pandas.read_excel("./Stock_data/恒生医疗ETF.xlsx"))# print(data)# 用于记录持仓信息stock_data = pandas.DataFrame(columns=['时间', '涨幅', '购买价格', '购买数量', '购买金额', "现金"])# 用来记录交易信息trade_data = pandas.DataFrame(columns=['购买时间', '购买价格', '购买数量', '购买金额', '卖出时间', '卖出价格', '卖出数量', '卖出金额', '做T盈利'])# 现金 总额money_count = 100000def buy_Stock(date: str = None, amount: float = None, price: float = None, num: int = None) -> DataFrame: """买入股票""" money_buy = round((price * num + price * num * 0.00025), 2) # 买入ETF金额，万2.5手续费 add_data = pandas.DataFrame({'时间': date, '涨幅': amount, '购买价格': price, '购买数量': num, '购买金额': money_buy, '现金': money_count}, index=[1]) # 将买入的数据添加到末尾 new_data = stock_data.append(add_data, ignore_index=True) return new_datadef sell_Stock(date=None, date1=None, price=None, price1=None, money=None, num=None, num1=None): """卖出股票 date：买入时间 date1:卖出时间 price 购买价格 price1 卖出价格 money: 购买金额 money1 购买金额 num买入数量 num1 卖出数量 """ money1 = round((price1 * num1 - price1 * num1 * 0.00025), 2) # 卖出，减去万2.5的手续费 # 做T盈利金额 profit = money1 - money add_data = pandas.DataFrame({'购买时间': date, '购买价格': price, '购买数量': num, '购买金额': money, '卖出时间': date1, '卖出价格': price1, '卖出数量': num1, '卖出金额': money1, '做T盈利': profit}, index=[1]) # 将数据添加到交易数据信息表中 new_data = trade_data.append(add_data, ignore_index=True) # 获取卖出的数据 return new_datadef tactics(): """ 交易策略：股票涨幅小于-0.05时，买入 持股部分涨幅大于0.02时，卖出盈利部分的持股 """ global stock_data global trade_data global money_count # 循环股票数据 for row in range(len(data)): # 每天以开盘价买入,资金大于0时买入 money = money_count - round((data.loc[row, "开盘"] * 1000 + data.loc[row, "开盘"] * 1000 * 0.00025), 2) if money > 0: money_count = money print(money_count) stock_data = buy_Stock(date=data.loc[row, "时间"], amount=data.loc[row, "涨幅"], price=data.loc[row, "开盘"], num=1000) # 资金小于零。只卖不买 else: continue # 循环持仓表，查看是否有盈利部分，有的话卖出 for i in range(len(stock_data) - 1, -1, -1): # 买入的价格小于收盘价格-0.05 if stock_data.loc[i, "购买价格"] < data.loc[row, "收盘"] - 0.01: money_count = money_count + round((data.loc[row, "收盘"] * 1000 - data.loc[row, "收盘"] * 1000 * 0.00025), 2) # 将数据添加到交易数据信息中 trade_data = sell_Stock(date=stock_data.loc[i, "时间"], date1=data.loc[row, "时间"], price=stock_data.loc[i, "购买价格"], price1=data.loc[row, "收盘"], money=stock_data.loc[i, "购买金额"], num=stock_data.loc[i, "购买数量"], num1=stock_data.loc[i, "购买数量"]) # 删除一行 stock_data = stock_data.drop(index=i) # 删除数据后需要重建索引 stock_data.index = range(len(stock_data))tactics()# 计算总和,购买金额总和money_sum = stock_data["购买金额"].sum()# 购买数量之和num_sum = stock_data["购买数量"].sum()stock_data = stock_data.append({"购买金额": money_sum, "购买数量": num_sum}, ignore_index=True)print(stock_data)trade_data.loc[trade_data.index.max() + 1, "做T盈利"] = trade_data["做T盈利"].sum()print(trade_data)# 将持股信息保存到Excel表格中stock_data.to_excel("持股数据.xlsx")trade_data.to_excel("交易股票数据.xlsx")print('市值总和：')print(money_sum + money_count)

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