ch01_投资与量化投资

一、什么是投资

1.1 经济意义上的投资

投资是为获得一定的预期社会经济效益而进行的资金或资本物的投入及其活动过程。

1.2 投资的分类

实物资产，又称实质资产或有形资产，是以实物形态存在的资产，如汽车、房屋、机器设备、各种原料、材料等，是固定资产与流动资产、生产流通性固定资产与非生产流通性（消费性）固定资产的统一。

金融资产，又称无形资产，是以价值形态存在的资产，如银行储蓄存款、银行贷款、投资基金、股票、债券等。

1、实物投资或实物资产投资

实物投资：以实物作为出资方式的投资。

实物资产投资：指投资者直接拥有土地、建筑物、知识、机器设备以及人力资本等实物资本的投资行为。

2、金融投资或金融资产投资

金融投资：将资金用于金融资产。

金融资产投资：指购买有关部门、企业发行的有价证券，握有有关方面、企业的债权或股权，按照事先约定的条件收取利得。

另，个人浅显理解，只要明白资产的区别，剩下的只是定义问题。

就像用资金买了A后，可以用A再做B的出资方。A和B都是投资，只是不同的投资行为。

1.2.1 金融投资

金融投资是一个商品经济的概念，它是在资本主义经济的发展过程中，随着投资概念的不断丰富和发展，在实物投资的基础上形成的，并逐步成为比实物投资更受人们关注和重视的投资行为。

现代投资概念更主要地是指金融投资。在西方学术界的投资学著作中，投资实际上指的就是金融投资，特别是证券投资。

投资是个人或机构期望在未来获得收益或利润，而进行的投入资源的行为。

投资的风险与利益并存，有可能产生资产减值、时间浪费等损失。

1.3 个人投资者投资品种

• 股票投资：包括A股、港股、美股等，是高风险高收益的投资品类。投资者选股并买入股票后，如果股价上涨，投资者就获益，如果股价下跌，投资者就遭受损失。
• 基金投资：主要指的是证券投资基金。与股票相比，基金投资不需要选股，相对更为省心。
• 债券投资：包括国债、金融债券、公司债券等。相对股票、基金投资来说，债券投资风险较低，同时收益也较低。
• 房地产投资：在自住之外，再购入多套房，就属于房地产投资。房地产投资金额一般较大，如果房价上涨获利比较可观。但变现期较长，且存在政策调控带来的房价下跌的风险。

1.4 投资和投机的区别

1、获取信息的区别

投资基于基本面分析，注重长期价值。投机基于消息经验，在意短期波动。

2、获取利益的区别

投资讲究谋定而后动，追求大概率安全。投机是刀尖上跳舞，追求短期内快速增值。

1.5 投资者分析流派

1、宏观策略分析法

从宏观经济变化的大方向入手，然后再应用到具体的股票投资中，所以也叫自上而下的研究方法。

具体来说就是先看当前经济下是否应该投资股票，然后了解到市场中期和长期的趋势，并理解影响这个趋势的核心驱动因素有哪些，然后在这趋势背景下选择哪种风格、主题、行业，甚至选择哪种投资组合。

2、价值投资法

这种也叫自下而上的研究方法，简单说就是选股，选出有巨大增值潜力的股票。

发现好的公司后，长期持有，不用过多理会市场短期的波动，伴随公司一起成长，获得长期收益。像巴菲特、格雷厄姆、彼得·林奇和费雪等投资大师，都是这种方法的代表人物。但这种直接自下而上的投资方法，需要对行业发展等有较深的理解，知道具体行业的规模及市场蛋糕未来会有多大，行业有什么特点，竞争格局会如何演变，公司自身的核心竞争力和护城河怎样，业务、产品、盈利、品牌等如何，甚至还要剖析公司的各种财务数据，透过数据看到真实的公司样貌，并看到未来几年后的样子。

3、主题事件投资法

这是对某一事件发展趋势进行判断，通过寻找超预期或者制造预期，来找出具有相同属性特征股票的投资机会。

整体可分为体系性主题和事件性主题两类。

• 体系性主题：关注宏观因素对具体股票的影响，比如说过去几年央行经常放水，就有了降息受益主题。
• 事件性主题：某某新闻，利好的事件、公司危机的事件等等都会在股价中得到反映。例如AIGC、ChatGPT股等。

4、技术分析法

散户常用。

主要是以股价为研究对象，从股价变化的历史走势着手，看K线、看指标、看图形，对未来价格趋势的变化进行预测。像道氏理论、杰西和索罗斯的心理分析理论、江恩理论等都属于技术分析流。技术分析一般有三类方法，一是看指标，二是画切线，三是研究K线图。

5、量化投资法

量化投资其实就是定量投资，是通过数量化和计算机程序化的方式来进行买卖的，通过分析一定的数据，在合理逻辑的支撑下，运用某种策略来投资获得收益目前，量化投资方法在基金行业占比不高，2014年后才逐渐兴起。

二、什么是量化投资

2.1 量化投资基本概念

量化投资不是一种金融产品品类，而是一种投资交易策略。

量化投资策略是利用统计学、数学、信息技术、人工智能等方法取代人工作出决策，通过模型完成股票交易来构建投资组合。利用计算机技术和数学模型去实现投资策略的过程。

一般情况下，市场研究、基本面分析、选股、择时、下单等都可以由计算机自动完成。广义上可以认为，凡是借助于数学模型和计算机实现的投资方法都可以称为量化投资。

当前A股市场中，国内比较常见的量化投资方法主要是多因子策略、套利策略和期货CTA策略。

相较于主观投资，量化投资策略的最大特点是其具有一套基于数据的完整交易规则。在投资决策的所有环节，始终贯穿一套完全客观的量化标准，比如，A股票的横指标达到多少的阈值时，才可以开仓，每次开仓要买多少手等交易规则。

主观投资VS量化投资

2.2 量化投资的优势

1、投资范围更广泛：借助计算机技术，信息搜集更具速度和广度，分析范围覆盖整个市场，促进获得更多投资机会。

2、程序化交易，避免主观因素：通过回测证实或证伪策略的有效性，程序化交易自动下单，克服人性弱点，避免人为情绪等主观因素的干扰。

3、数据处理快速响应，创造交易价值：采用计算机自动分析，响应速度迅速，拥有强大的数据处理和信息挖掘能力，支撑高频交易，并验证每个决策背后的模型有效性，更有可能创造有效的交易价值。

2.3 量化投资的主要风险

1、策略失效风险：量化投资最大的风险是策略失效。但更困难的挑战在于无法预测策略什么时间会失效，而策略失效的损失会非常大。

2、流通性风险：流通性风险主要是指市场融资风险，不是传统意义上的流通性风险。而是基于很多量化投资基金的策略很像，当许多基金都采用相似的策略，一旦出现比如大的对冲基金需要清仓，卖掉过去盈利的股票，那其他基金就可能输钱甚至被迫平仓，这就会导致有流通性风险的问题。量化投资很多因素导致很容易同质化，带来的问题就是会产生共振，更容易产生系统性的风险。

3、模型本身的风险：量化投资需要借助模型，而建立模型需要设定各种参数，但是，这些参数很难精准估计。估计不准的时候可能会带来巨大的损失。

2.4 量化投资出现的主要原因

1、现代金融理论的发展，使得金融定价模型更加科学和精确，例如CAPM模型和马科维茨模型，这些模型可以快速地估算股票的预期收益率和选择最优投资组合。

2、计算机技术的发展，使得量化投资策略的研究和实现更加便捷，例如利用机器学习和人工智能来构建模型和执行交易。

3、交易成本的下降，也使得高频交易变得更加可行，同时也让个人投资者可以通过互联网等渠道低成本地进行投资，促进了量化投资的普及和发展。

2.5 量化投资的一般流程

量化投资的一般流程包括以下几个步骤：

• 策略设计：基于金融理论、历史数据或其他分析方法，构建量化投资策略的想法。

• 回测验证：使用历史数据对策略进行回测，检验策略的有效性和可行性，以及找到优化策略的方法。

• 模拟盘验证：使用虚拟账户和资金进行模拟交易，检验策略在实际市场中的表现，调整和优化策略。

• 实盘交易：经过前面的验证和优化后，将策略投入实际交易中执行。

需要注意的是，量化投资的策略设计和实施过程需要严谨、科学、系统化的方法，同时也需要一定的技术和数学功底。

成功的量化投资不仅仅依赖于策略的设计，也需要严格的风险控制和资金管理。

2.6 常见的量化投资平台

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