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 “只有退潮时,你才知道谁是在裸体游泳。”;“风险来自你不知道自我正在做什么。”;”在大众贪婪时你要缩手,在大众恐惧时你要进取。 “

--股神沃伦 巴菲特名言

“在股票市场上,寻求别人还没有意识到的突变”

--金融大鳄乔治 索罗斯投资金句

 

大师们的名言警句看似朴实,但一般投资人却实难践行!量化投资将是一扇窗,让普通人也能在大师的高度上审视市场,通过对大数据的分析解读,准确客观评价交易机会,规避盲目投资的风险;全面、系统性的扫描捕捉真正有价值的投资机会,不需等到退潮便能辨别出市场中的“裸泳者”。同时,严格执行数量化投资模型所给出的投资建议,能有效克服人性的弱点,在“贪婪”与“恐惧”间做出正确决策。除此之外,高品质的量化交易系统能及时快速地跟踪市场变化,正是先人一步察觉市场突变,把握交易机会的神器。


全球同行业领先的Quancept量化交易平台

 

Quancept量化交易平台由华尔街20年量化交易团队提供极为丰富的策略解决方案,可实时跟踪全球主要股市、期货、外汇行情,在全球同行业中创造了29项创新和5项超越。其中无需编程普通股民也可使用的功能,将引领量化投资未来的趋势,也是资深交易专家梦寐以求的投资工具。目前,平台已与微软Azure云平台、国信证券、中信证券、海通证券、中山证券达成合作。Quancept量化交易平台的应用网站众量网已成为微软创投加速器第七期成员。而成功的量化投资不仅需要强大的工具支持,策略配置在实际投资中也是重要的决定性因素。当策略同质化到一定程度后,量化收益便难以保持稳定。全球量化对冲的发展带来一个重要影响,就是市场上很多资产的相关性升高。整个中国市场的市场相关性在2010年至2016年间已从大概10%一直升到约60%。而当相关性升到一定程度时,越来越多的回撤发生了,这明确显示出相关性是影响回撤的重要因素。做量化投资,要避免陷入相关性的误区,必须提升策略多样性。四两资本的投资策略得益于与宽投量化模型的深度结合,衍生出足够的灵活性:策略可以突破模型的限制并反作用于模型的创新与开发。不但能实现更多更前卫的策略思想,创造出更多“因子”,更能凭借独有的模型,使得策略难以被复制、抄袭,从根本上避免策略同质化造成的短时间内的策略失效。

 

Quancept量化交易平台的另一核心优势在于快速实现交易策略的检测

凭借强大的数据回测、模拟能力,我们可以快速精准的对不同收益、不同风险的新策略进行整体综合评判、比对,帮助我们及时筛选出最优投资组合,获得最符合风险预期的最佳单位风险收益率,把握住更多有利的投资机会。我们的每一个策略都通过数据回测的方式导入过去20年的数据中验证盈利能力,更会重点验证如金融危机之类的黑天鹅事件所引起的股灾中,策略是否具有足够的盈利或抗跌能力;通过数据回测验证后的策略还要经过实盘模拟做进一步验证,对接实盘数据进行虚拟买股,验证该策略在现阶段市场上的实际盈利能力;最终将通过前两步验证、确认为最佳系数和量价时空的策略匹配进合适的策略组合直接运用到实际交易中盈利。


基于自有技术平台推出AI投顾,做您时时在侧的专业财富管家

 

AI投顾作为金融创新的一种,在海外市场具有低成本、专业化等特点,发展十分迅速。中国投资市场因结构性差异及投资人群专业素养相对较低,市场情绪波动巨大,很容易出现不理性的投资行为。AI投顾能够有效地引导投资者理性进行科学分散投资,帮助欠成熟的中国资本市场快速走向成熟。

咨询机构CHAPPUISHALDER发布的报告显示,在全球72万亿美元的理财市场中,目前187亿美元的智能理财市场仅占比0.03%AI投顾这一先进的金融创新尚未完全普及,但其应用价值却已显现。AI投顾能帮助我们摆脱传统投顾市场的极度稀缺又极度混乱状态。而根据金融服务咨询公司Opimas的估算,用AI代替人类,将使得成本收益比降低28%,这意味着投资者能用更少的成本获得更高的收益。

 

AI投顾能运用一系列智能算法及投资组合优化等理论模型(人为决策因素少),以更高效率在线为不同风险承受水平、收益目标以及风格偏好的投资者提供专业且个性化的分散投资策略,使他们能在可承受的范围内获得更高的单位风险收益。其颠覆性的优势在于:AI投顾具有较好的用户体验,标准化的服务输出,更能较大程度避免投顾和投资者之间的利益冲突,防范道德风险。

 

AI投顾的策略及服务价值

1.AI可以作为研究员不分昼夜的进行数据的分析和挖掘。创造出更多崭新策略。

2.AI可以分析策略环境,对策略之间进行动态配置,动态的学习这个环境,动态的根据环境学习,并在不同策略之间进行动态的调整配比。以此方式AI还可以预测不同策略的环境。

3.服务方面,AI每天可以学习数百万条的知识,不断的进化,可以直接回答投资者的问题,如:风控怎么样?什么时候交易?等。

 

1+1>2--AI对量化投资的促进

l 非结构化式数据处理,如:文本、图像、声音等现有数据模型无法直接处理的非结构化数据,可以利用AI处理成结构化数据来进行交易。而更全面的交易数据意味着量化投资能制定出更灵活、多样的策略。

l 非线性建模。随着我们可获得的数据越来越多,我们的模型已越发复杂。在非线性数据越来越多的当下,AI可以对交易之后逐渐出现的一些非线性现象进行学习和总结。借助AI处理更多的数据,我们可以实现从完全的线性的人工建模进入到非线性的复杂建模。

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