【点宽专栏】模型投资的风险和矛盾

感谢量化投资训练营公众号接受我们的采访。
开场
感谢本次量化投资训练与点宽网的深入合作,我们也会将更多把优质文章分享在点宽量化专栏上,让热爱量化的人们得到一些启迪!我们也会在市场磨砺中努力前行!
最近我们在做什么?
答案是做模型。根据市场变化和自身知识积累,持续地拓展多市场和非同源模型。

强调多市场,因为看到资本在股票、商品期货、债券等市场上游走,游走带来的是波动性(当然我们希望是规律的波动性),走后留下一片狼藉。资本背后硕大的广义货币存量,虽然在今年近几个月已经出现增长率放缓,但是当现有资产如房地产无法提供其所需的回报率时,资金自然会流动向各个市场。
所以要尽可能优化各市场资产配置,调节头寸。同时要保证再各主要市场都有量化投资模型部署,且在我们专长的市场,有更高质量模型捕捉市场波动。

强调非同源,因为影响二级市场价格的因素多种多样,价格波动形式多种多样。比如趋势运动是比较直观地能够看到和用简单方法捕捉的主要来源,均值回复和跨期跨品种套利也同样存在,而且从时间占比方面,存在时间更长,范围更广。同源模型容易发生品种集中性和时间持续性回撤,非同源模型才能降低这一现象。
模型投资的哪些风险和矛盾
1、针对表象的纯数据挖掘需三思</
模型投资的风险与矛盾:从数据挖掘到统计优化

本文探讨了模型投资的风险,包括对表象因子的过度依赖、误用统计学导致的CTA模型风险、非同源模型的重要性以及避免建立单一信仰。作者强调理解回归分析在拓展收益来源中的关键作用,并提倡多角度思考问题,以应对市场变化。
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