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产品大面积赚钱、最高收益单月翻倍 量化私募为
发布日期: 2020-04-03 13:26 发布人:贝博app 观注度:

  近期公布了关于“2019年度全国股票市场投资者状况调查”,通过对近20万A股投资者进行“扫描”,较为全面地反映了2019年A股市场投资者行为、心理、预期。从调查结果来看,去年有一半投资者盈利,学历越高胆子越大。

  如果说去年在股市还没有赚钱,那今年赚钱就更难了。3月的最后一个交易日,A股三大股指全线高开,盘中高位震荡,午后持续回落,截至收盘,上证指数收报2750.30点。沪指3月累计跌4.51%,一季度累计跌9.83%;深证成指3月累计跌9.28%,一季度累计跌4.49%;创业板指数3月累计跌9.64%,一季度累计涨4.10%。

  4月请对我好一点,是不少投资者的朋友圈心声。3月份的A股可以用惊心动魄来形容,不仅股神巴菲特“活久见”,对于A股股民来说,在经历了A股熔断之后,有生之年还见证了美股的多次熔断。白天盯A股,收盘之后看欧洲股市,晚上看美股,连轴转的盯盘成为不少投资者的线日,

  指数、道琼斯工业指数、标普500在十多个交易日里跌幅均超过20%。A股也未能躲过这轮调整,期间上证综指、沪深300、深证成指、创业板指的跌幅也在-13.40%到-17.31%之间。股市跌宕起伏,有私募遭遇强制止损清盘,也有私募逆势创出高收益,尤其是量化对冲基金,在这种震荡行情中获利颇丰。

  产品单月翻倍私募排排网不完全统计,近期有净值更新的2705只产品3月以来的平均收益为-2.59%。虽然因跌幅较小跑赢大盘,但由于大部分私募净值仍在更新中,所以并不能以此作为衡量整个私募

  行业3月收益水平。不过从组合大师的策略收益来看,股票策略的平均收益无论是今年以来还是3月,大概率已经在八大策略中垫底。2019年既是股票

  的大年,也是量化私募扩张的一年。在进入2020年以后,随着股市波动的加剧,不少传统主观投资私募折戟成为“牛夫人”,但量化私募却逆流而上,继续是投资人的“小甜甜”。据不完全统计,在净值有更新的私募中,3月以来仅有32.35%的私募获得正收益。逆势取得正收益私募的赚钱手法各不相同,有私募提前嗅到危机,月初

  的交易中非常经典,趋势交易的核心正是判断并且捕捉市场的走势,并且在趋势形成以后通过跟随的方式获取绝大部分的收益。从私募排排网数据来看,某量化趋势策略产品3月以来的收益率已经成功实现翻倍,截至3月20日,该产品3月以来收益为115.94%,今年以来的收益更是高达349.92%。

  比较轻,整体回撤较小,甚至有些产品因为抄底,还创出了历史新高。对于后市,许传华表示在经济不好的情况下会相对偏保守,比较看好消费品(尤其是必销品)、娱乐传媒、券商、医疗。现在是一个底部区域,蓝筹是可以买的,以加仓为主,建议做一些高抛低吸,然后底仓逐步加重。私募排排网组合大师数据显示,龙旗科技旗下多只产品3月以来取得正收益。公开信息显示,龙旗科技成立于2011年,不仅经历过完整的市场周期,还是一家老牌量化私募。基金经理朱哓康在回国创办杭州龙旗科技前,曾担任美国

  (BlackRock)公司科学主动股票投资部全球投资组的基金经理和策略研究员,从事对全球股票市场的量化策略研究和投资,目前龙旗科技的所有策略均是程序化交易。

  无论是2019年上半年,还是2020年以来,因市场波动加大,量化策略也得以延续其策略本色,也就是追求稳定的投资回报,实现投资

  的长期稳健增长。截至2月底,国内已经有5家量化私募晋升百亿,分别是灵均投资、明汯投资、九坤投资、宁波幻方量化和幻方量化(注:宁波幻方量化为宁波幻方量化投资管理合伙企业(有限合伙),幻方量化为浙江九章资产管理有限公司。)虽然近年来国内量化投资行业的规模增长相对较快,但量化投资在国内发展时间较短,无论是占整个权益资管行业的规模比例,还是量化交易占据市场成交的比例,相比美国这类成熟市场均处于一个相对初期的阶段。

  对冲策略自于市场的无效性,当市场上机构投资者很多,而散户很少的时候,是没有人去贡献无效性。目前A股的散户数量依旧较多,非理性成交占比高,这也为量化投资,尤其是高频量化投资提供了很大的发展的空间。但由于制约量化高频的也有交易容量问题,所以从去年开始,已有大型量化私募选择阶段性封盘保收益,也有私募表示策略创新和避免同质化,是量化私募突围的核心所在。

  灵活操作的CTA策略和市场中性优势明显。风险和收益同根同源,如何构建性价比最高的投资组合,是量化投资需要思考的关键问题。对于量化投资中的风险控制,安值投资认为投资组合的风险管理最重要的是在投研中,事后的风控只能起到监督和调整的预警作用,不能改变结果。尤其是对于量化投资来说,计算机覆盖范围广、计算速度快、执行效率高是量化方式的优点,有着人类不能企及的优势。但与此同时,过度依赖机器也会出现过度拟合等问题,这是因为计算机无法像人类一样进行高纬度的逻辑思考。因此,过度依赖人的思考或者过度依赖机器都存在较大的风险。应当将投资逻辑和量化方法进行有机的结合,才能够在市场上不断发现合适的风险收益机会,不断地适应市场的变化,从而进行更为有效的风险控制。

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