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活動截止時間:2025/10/26 18:00(UTC+8)
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量化投資的核心究竟是什麼?這個問題一直是金融界熱議的話題。著名數學家和對沖基金經理詹姆斯·西蒙斯曾在一次演講中被問到:"量化投資中最常用的數學是什麼?"他毫不猶豫地回答:"概率論與數理統計。"
然而,僅用統計學來全面概括量化投資似乎還不夠全面。事實上,量化投資更像是以統計學爲基礎,融合了博弈論的一門復雜學科。博弈論研究的核心問題是:在特定的信息、規則和參與者環境中,如何選擇最優策略以最大化自身收益。
雖然小規模投資者可能難以成爲博弈論中的主要參與者,但如果能夠準確分析市場中正在進行的博弈狀態,仍然有機會獲得可觀的收益。
在量化投資策略中,有兩個關鍵點值得關注:
首先,使用線性回歸計算因子的IC值是多因子策略中單因子檢測的核心步驟之一。例如,市盈率和分紅率這兩個廣受關注的指標,本質上其實有着密切的聯繫。這種聯繫可以追溯到公司金融理論,但對於實際操作來說,我們並不需要深入理解這些復雜的理論關係。
其次,盡管可以通過股利貼現模型計算出理論股價,進而得出市盈率(股價除以每股收益),但這些復雜的計算對於大多數投資者來說可能過於繁瑣。重要的是要認識到,這些指標之間存在着內在聯繫,但不必過分糾結於其中的細節。
總的來說,量化投資是一門融合了統計學、博弈論以及金融理論的綜合性學科。它要求投資者不僅要掌握數學和統計的基本工具,還需要對市場動態有敏銳的洞察力。成功的量化投資者能夠在海量數據中捕捉到有價值的信息,並將這些信息轉化爲有效的投資策略。