量化交易是什么时候推出来的？与本西蒙斯谁更强，西蒙斯量化交易模型

本文目录

• 量化交易是什么时候推出来的
• 与本西蒙斯谁更强，西蒙斯量化交易模型
• 量化对冲领域有哪些经典的策略和传奇人物
• 什么是量化投资
• 如何简单理解量化投资

量化交易是什么时候推出来的

量化投资的产生(60年代) 1969年，爱德华·索普利用他发明的“科学股票市场系统”（实际上是一种股票权证定价模型），成立了第一个量化投资基金。索普也被称之为量化投资的鼻祖。量化投资的兴起(70~80年代) 1988年，詹姆斯·西蒙斯成立了大奖章基金，从事高频交易和多策略交易。基金成立20多年来收益率达到了年化70%左右，除去报酬后达到40%以上。西蒙斯也因此被称为"量化对冲之王"。量化交易的繁荣(90年代) 1991年，彼得·穆勒发明了alpha系统策略等，开始用计算机+金融数据来设计模型，构建组合拓展资料：量化交易是怎么产生的？第一个采用量化交易的人是谁？为什么量化交易可以传得这么快？量化交易未来的路在哪里？ 产生生命的基础条件是有机物和水。产生量化交易的基础条件则是20世纪80年代以来，计算机的普及和算力的提升。第一个采用量化交易的人是谁，他是赚是亏？我们都无从得知，但量化交易的概念流传了出来。达尔文的《物种起源》已经是今天的经典书籍，主要阐述了物竞天择，适者生存的思想。一种事物的兴起，往往是它适应了环境，而交易员群体正是一个特殊的群落，竞争激烈。量化策略在这个环境当中表现出了种种优势，从而迅速传播，并迅速蔓延。 用量化方式在构建构建交易系统时基于数据进行精准统计，因此具备较高的可信度。借助计算机的算力，在进行构建交易模型时，可以节约大量的统计时间。计算机的超快算力，也可以将决策结果在几毫秒委托到交易所。用计算替代人工下单后，可以解放交易员的盯盘时间，避免精神劳累，获得更大的自由。基于这些优点，以及交易员对自由的追求，量化的风气或将欣欣向荣。 计算的算力再强，但没有智力，没有经验。编程即理解，只有理解通透，才能让计算机的超强算力为你服务。量化交易已经在交易员群落的竞争中显现出优势，未来没有编程能力的交易员，除非能在认知上达到极致，否则将更难取胜。

与本西蒙斯谁更强，西蒙斯量化交易模型

西蒙斯因为某次与艾达合作看出艾达的杰出能力以及才华，又因为西蒙斯出身以及有些自恋认定艾达就是自己命中注定的人只有艾达才配他，暗恋到艾达发疯的地步却得不到艾达所以想去克隆一个艾达，所以找到了卡拉~卡拉就被选中位克隆艾达的样体，卡拉本来是一名天才科研人员本以为西蒙斯看重其才华所以被蒙骗进去了死心塌地的位他做事结果却被送进了实验台上，虽说最终成功的利用艾达的基因把卡拉复制成艾达但是卡拉内心还存有一丝自我意识内心对西蒙斯的仇恨导致对西蒙斯所建立起来的所有事物都抱有仇恨，所以就发生了生6中的故事!

量化对冲领域有哪些经典的策略和传奇人物

阿斯内斯是法玛在芝加哥大学指导的金融博士，其博士毕业论文在三因子模型的基础上加入了动量因子，以四因子模型的形式完成了一系列的实证分析。博士毕业后阿斯内斯进入高盛，成为了一名量化交易分析员，随后在高盛组建了全球阿尔法基金，主要从事以量化为导向的交易工作，业绩不俗。1997年他离开高盛创办了自己的AQR资本管理公司，目前该公司是全球顶尖的对冲基金之一。虽然没有直接的证据证明阿斯内斯在工作中采用的是多因子模型基础上的股价预测技术，但是可以想见的是，市值、账面市值比、动量因子和因子模型应该与其量化交易策略存在一定的关联。阿斯内斯在一些访谈和学术论文中也时常谈到价值、动量/趋势、低风险、套息等相关概念，是为佐证。由学术研究进入量化交易实业领域的一个更为极端的例子，应该是文艺复兴科技公司的西蒙斯，这也是中国读者较为熟悉的一个量化交易从业者。西蒙斯于1961年在加州大学伯克利分校取得数学博士学位，年仅23岁，并在30岁时就任纽约州立大学石溪分校数学学院院长。他在1978年离开学校创立了文艺复兴科技公司，该公司因为旗下的量化旗舰基金——大奖章基金傲人的业绩而闻名。关于西蒙斯所使用的量化交易策略，坊间一直有诸多猜测。许多人认为其所使用的应该是基于隐马尔科夫模型的量化交易策略，原因在于西蒙斯的早期合伙人鲍姆是隐马尔科夫模型估计算法的创始人之一，同时文艺复兴科技公司招聘了大量的语音识别专家，隐马尔科夫模型正是语音识别领域的一个重要技术工具。作者对这一说法持怀疑态度，不过不管怎样，从文艺复兴科技公司比较另类的人员构成来看，这应该是一个比较纯正的使用量化交易策略进行运作的对冲基金公司。虽然大部分的量化对冲基金正在使用的交易策略都或多或少的进行保密，但是仍然有一些量化交易策略在多年的使用后开始慢慢为外界所熟知，统计套利就是其中之一。这个策略的概念最早产生于摩根斯坦利，当时的做法也被称为配对交易，实际上就是使用统计的方法选取一对历史价格走势相似的股票，当两支股票之间的价格差距变大、超出一定阈值之后，就分别做多和做空这两支股票，依靠该价格差在随后的时间里回归到正常水平来获取收益。由于这种量化交易策略既源自于统计分析、又存在等待价差回归的套利特性，因此被称之为统计套利。而随着对这类交易策略的进一步深入研究，统计套利策略目前已经远远超出了配对交易的范畴，变得更加的复杂和多样化。肖曾经是摩根斯坦利这个统计套利交易组的成员之一，他于1980年在斯坦福大学获得计算机博士学位，随后留校进行学术研究。肖在1986年加入摩根斯坦利后负责该组的技术部门，但是在两年之后、如同统计套利的首创者班伯格（注）一样、由于政治斗争等原因从公司离职，并创立了自己的德劭基金公司。结合了肖的大规模并行计算研究背景和在摩根斯坦利接触到的统计量化策略，德劭基金公司利用计算机量化模型作为主要的策略进行交易并取得了巨大的成功。值得一提的时，肖在对冲基金领域扎根之后，仍然不忘科学研究，其成立的德劭研究公司致力于通过强大的计算机硬、软件能力在分子动力学模拟等生化科研领域取得前沿性进展。这与阿斯内斯一直在金融杂志上发表学术论文的行为，相映成趣，当然肖的学术研究相对而言可能更为极客一些。相比起统计套利，传统意义上的套利策略是一个更为人熟知、更经典的量化交易策略。实际上现代金融框架的一部分都是基于“无套利”这样一个假设原则建立起来的，可见套利策略的深入人心与重要性。如果说统计套利的重点在于刻画和预测多个资产间的统计关系，那么传统套利可能就更重注于各个资产的价值计算，以及策略执行时的交易成本估计和优化。只不过量化交易策略进化到现在，统计套利和传统的套利策略已经是互相渗透、互相融合的了。以计算机能力见长的德劭基金公司，对这两种套利策略应该都是有所涉及的。说起套利，不得不提到长期资本管理公司。这家公司的阵容十分豪华，包括债券套利的先驱梅里韦瑟、两位诺贝尔奖获得者莫顿和斯科尔斯、美联储副主席穆林斯等诸多**从业者，主要从事的正是债券的量化套利交易，当然其中也会包含一些其他形式策略的成分。公司成立的前三年间表现非常出色，但是在1998年俄罗斯国债违约之后，相关的连锁反应使得公司产生巨大亏损，在美联储的干预下被华尔街几家公司出资接管，形同倒闭。实际上，长期资本管理公司在俄罗斯债券上的损失本身并不大，但是许多大金融机构在亏损环境下必须保证足够的资本量，因此通过出售流动性较好的七大工业国债券等资产来减低风险、增加资本，全球主要债券价格在卖出压力下大幅下跌，波动巨大，这才导致了**极大的长期资本管理公司在债券套利上产生巨额亏损。

什么是量化投资

量化投资是指通过数量化模型建立科学投资体系，以获取稳定收益。 在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内，量化投资不再是一个陌生的词汇，近几年得到了迅猛的发展。可在应用过程中学习量化投资

如何简单理解量化投资

1、定义：量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，体现到具体的模型中，让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪2、特点：具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点3、具体运行一、估值与选股　　估值：对上市公司进行估值是公司基本面分析的重要方法，在“价值投资”的基本逻辑下，可以通过对公司的估值判断二级市场股票价格的扭曲程度，继而找出价值被低估或高估的股票，作为投资决策的参考。二、资产配置　　资产配置指资产类别选择、投资组合中各类资产的配置比例以及对这些混合资产进行实时管理。三、基于行为金融学的投资策略　　金业中的应用将主要集中在量化选股、资产配置、绩效评估与风险管理、行为金融等方面，而随着包括基金在内的机构投资者占比的不断提高、衍生品工具的日渐丰富(股指期货、融资融券等)以及量化投资技术的进步，基金管理人的投资策略将会越来越复杂，程序化交易(系统)也将有快速的发展。