比特币已经是华尔街的比特币了 最近在看华尔街量化交易大神Grinold的<Active Portfolio Management> 从看似混沌的价格波动中抽象出规律性 然后把金融市场变成提款机 实话说内容的专业性非常高 要放之前没学个金融硕士挺难的 现在 GPT 等AI 大模型的确打开了一条快速学习任何领域的大门 当然前提是你愿意学 造个原子能反应堆都能造 下面是20多个大纲性质的点 1/ 主动投资的目标是获取超额收益(alpha),关键在于最大化信息比率(Information Ratio)。 超额收益(Alpha):指投资组合收益减去基准收益; 信息比率:衡量单位主动风险带来的超额回报。 2/ Grinold-Kahn基本定理:IR = IC × √Breadth,IC是预测准确率,Breadth是独立决策次数。 IC(Information Coefficient):预测信号与实际收益的相关性;Breadth:独立下注次数,体现投资多样性。 3/ 超额收益来源于市场非有效性、信息不对称和行为偏差。 市场非有效性:市场价格未能完全反映所有可得信息,存在定价偏差。 4/ 投资组合的风险建模依赖于多因子模型,核心是分解系统性与非系统性风险。 多因子模型:用多个风险因子解释资产收益变动;系统性风险:整体市场风险,无法分散。 5/ 均值-方差优化方法用于投资组合构建,目标是风险调整后收益最大化。 均值-方差优化:基于预期收益与协方差矩阵,寻找最优资产配置,最早由马科维茨提出。 6/ 投资约束(如行业暴露、流动性限制)在优化中必须严格建模,否则理论收益不可实现。 行业暴露:组合对特定行业的资金配置比例;流动性限制:资产买卖是否容易且不影响价格。 7/ 交易成本是主动管理中最大的摩擦,过高换手率会侵蚀超额收益。 交易成本:买卖资产时实际支付的费用,包括点差、佣金和市场冲击成本。 8/ 信息比率(IR)比夏普比率更适合衡量主动投资能力,因为剔除了市场beta的影响。 夏普比率:整体回报与波动率的比值;Beta:资产对市场变动的敏感度。 9/ 信息系数(IC)的估计基于历史预测与实际收益的相关性,需要稳定可靠的数据支持。 相关性:两个变量之间的线性关系,反映预测信号与实际表现的匹配程度。 10/ 市场在大多数时候有效,但局部和短期存在失效,主动管理的空间来源于此。 市场失效:局部或短期内价格偏离真实价值,产生套利机会。 11/ 投资过程必须系统化,包括信号开发、风险建模、组合优化、交易执行、绩效评估。 信号开发:寻找可预测资产价格变化的因素,形成投资依据。 12/ 贝叶斯方法用于结合主观判断与历史数据,提升预测稳健性。 贝叶斯方法:将先验知识与新数据结合,更新概率判断,提高决策质量。 13/ 多因子投资通过组合低相关性的独立因子,提升信息比率。 低相关性:两个因子间的关系弱,能提高组合多样性并降低整体波动。 14/ 层次化组合管理将投资对象分层次管理,分别进行风险控制和alpha配置。 层次化管理:按国家、行业、个股等分层处理,每一层单独优化。 15/ 随着资产管理规模上升,alpha会稀释,管理规模与超额收益存在天然冲突。 规模效应:资金规模过大,导致流动性压力增大,压缩超额收益空间。 16/ 主动管理可以获取超额收益,但需要付出更高的复杂度和管理成本。 管理成本:包括研究、数据、交易执行等运营费用,主动策略消耗资源更多。 17/ 市场信息传递存在滞后,及时反应可以捕捉短期超额收益。 信息滞后:不同市场参与者接收和处理信息的速度不同,形成短暂定价偏差。 18/ 合理使用杠杆可以在控制风险的前提下放大alpha,但需严格风控。 杠杆:借入资金放大投资规模;风控:风险控制,防止损失失控。 19/ 使用回归、主成分分析(PCA)、机器学习等工具进行alpha因子挖掘和验证。 主成分分析(PCA):降维方法,提取解释数据方差最大的成分;回归分析:建立因子与收益的数量关系。 20/ 动态优化和定期再平衡有助于应对市场变化,提高长期信息比率。 再平衡:根据预设规则调整投资组合,使其回归目标配置,防止偏离。 21/ 模型风险是主动投资的重大风险来源,需要通过多模型、多因子、多策略分散风险。 模型风险:模型假设与现实偏离导致决策失误,分散策略可以降低单点失误的冲击。 有点厌倦币圈的割韭菜游的玩法 最近我在将所有的交易转向量化系统 大家节日快乐
Rocky
4个月前
昨天比较多朋友在后台咨询我们“逃顶”关键词的依据。有趣的是,我们那天在饭桌上也同步探讨了这个问题,并且一致性的提到了金融史上的一个时间点,1966-1968年。 在我们金融分析过程中,经常会使用一种历史金融周期“镜像分析”的逻辑,去比较和对比,市场的差异和变化性。 有趣的是,2025年具有与1968年极为相似的金融与宏观环境特征: 1️⃣ 通胀韧性相似 • 1968年前后的财政支出扩大(越战 + 社保)= 结构性需求刺激 • 当前的财政赤字+重建制造业+军费支出 = 需求拉动+供应冲击 • 核心通胀黏性极强,使得美联储难以真正放松政策 2️⃣ 货币政策节奏镜像 • 1966 倒挂 → 1967 宽松被误读为终点 → 实则是更深紧缩前的缓冲 • 2023 加息暂停 → 市场乐观解读 → 实则 QT 持续,利差未恢复,紧缩效应或滞后兑现 3️⃣ 市场动荡 • 1968年4月份马丁·路德金遇刺,25城市爆发骚乱和游行。国际事件上,法国大罢工、芝加哥召开的民主党全国代表大会上的暴力冲突、苏联入侵捷克斯洛伐克等。 • 现如今,特朗普上台引发关税政策+地缘政治,诸多不确定性。国际事件上,印巴冲突,俄乌冲突,伊朗以色列中东冲突等。 4️⃣ 估值+盈利拐点临近 • 1968年后CAPE 与 EPS 同时由正转负 → 启动 1970 年熊市 • 当前 CAPE Z-score 靠近上沿,一旦 EPS 同比转负,可能是引爆点。EPS也成为我们当前十分关注的指标之一,一旦企业盈利周期进入负反馈,大多会常常出现裁员或压缩资本开支的行为特征,需要关注。 虽然话说,历史不代表未来,仅仅只能作为参考,可用历史“锚定概率”与“估值极限”来做仓位管理的有效提前的预案。另外一点是金融史无法预测市场转折的时点,但可以提供警惕的方向与结构的参考,这十分具有实践意义。所以1968 告诉我们:软着陆≠终局,真正的杀伤来自“滞后变量”共振:盈利见顶 + 利率维持高位 + 情绪过热。 整体来看,当前的所有信号都在逼近临界点,提前准备一点预防方案,总比真正危机来临时,惊慌错乱要稳妥。🧐