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量化投资牛刀小试万科

发布时间:2019-10-09 18:30:43

  和讯特约

上次的本专栏中给大家初步介绍了一些量化投资概念,举了一个小例子。但是,许多读者可能觉得太泛泛。总有些论道而非实战的感觉。有人建议我把国外对冲中的量化模型给大家讲讲。

首先,从法律角度讲,未得到以前公司的明文允许,我无权向大家透露具体的模型和操作细节。其次,如果我把用SQL储存数据、Matlab数据和Excel提出数据的一个利用40多个不同函数(包括价格走势、技术指标、估值、市场相对性、市场关联性等)的大模型一步步介绍给您的话,我想我将得到的反馈有两种,一种是职业投资者中的技术过硬派。他们会说这个人疯了,冒着法律的风险,免费提供高端科技给大众。第二种人是大部分散户。他们的反应可能是:这个人疯了,告诉我们这些听起来像设计飞机似的东西有用吗?又是一个不懂中国市场(其实是中国散户)的“海龟”。

基于对广大读者心态的粗糙揣摩,我还是找出一些大家能够实实在在理解并且应用的小工具和大家分享的好。

至于方式和方法呢,我回想起当年自己在中国时的一些感悟。我发现凡是拿自己当做神的老师(具体表现在回答同学问题时习惯说:“就是这个道理,我教你什么就学什么。。。”),我对他们的记忆很深刻(总在课堂上面带微笑的遐想着秦始皇焚书坑儒的”壮观景象”),但是对他们所灌输给我的知识却一无所知。而那些用举例说明道理的老师再偶的记忆中好像有些模糊但是他们所传授的知识却与我终身永伴。所以,我还是举些例子吧。

今天用最近最受关注的地产股为例。

由于国家连续的对中国地产行业的打压,地产在小步下滑几天后,终于在4月19日稳步下滑。当日产生了诸多个地产跌停板。就连(,)这样有蓝筹性质的地产领军股也受到了8.19%跌幅的创伤。之后一天,市场情绪继续向负面伸展,但是跌幅变小,大概在前一天的一半跌幅之内。

在这时您该抄低吗?这是低吗?会反弹吗?我想这些问题会在许多投资者的脑海中徘徊。

咱们用一些数据来说话。

从2004年至今,万科(000002)共交易1529天,其中单日价格下跌为674天。

在下跌过程中,在5个交易日内有只1天下跌的时候有313次,5天内2天下跌的有539次,5天内3天下跌的有416次,5天内4天下跌的有160次而连续5天下跌的有17次。

从概率上讲,1529天减去5就是1524天。那么,5天内只有1天下跌占20.54%,5天内2天下跌的占35.37%,5天内3天下跌的占27.30%,5天内4天下跌的占10.50%而连续5天下跌的占1.12%。还有几天是没有价格变动的可以不算。

从这些数据里看,截止4月20日,万科已经连续下跌了5天,这样的概率本身就很小了(1.12%)。而且,6天连续下滑的概率更小,仅仅在1500多天中出现过9次概率在0.591%。

再从另一个角度看这次下跌。万科在同期,连续两天下跌而且两天的总下跌幅度在10%以上的次数有22次,其平均两天下跌的幅度在12.69%左右。在连续两天下跌而且下跌幅度大于10%以上的22次中有15次在连续两天价格下滑后呈现价格上升现象。也就是说在价格连续下降两天而且这两天下滑总数超过10%的情况下,有68.18%的机会,第三天万科价格上升。其上升的平均率在1.42%左右。这是2/3的大概率事件呀。

再结合现状,万科同期,连续五天下跌的17次,平5天总均跌幅在12.92%左右非常符合4月14号到4月20号万科的13.19%下滑。如果在连续下滑5天后购买入万科,在这段时间里,投资者的平均收益率在-0.83%。这一点好像不太近乎人意,

但是换个思路想一想,也就是说如果万科连续5天下滑,那么它已经处在一个明显的下滑状态中,所以其第六天继续下滑的概率可能是蛮大的。用数据看,17次连续5天下滑和9次连续6天下滑,概率是52.94%。如果结合第六天的收益率,那么我看上述结论是有根据的。

连续7天下滑的次数只有3次,概率在0.1969%。如果在连续下滑6天后再出现一天下滑的概率是3/9,也就是33.33%而已。也就是说如果价格连续下滑6天后,你再买入万科,那么你的胜算就会大大的提高。

那么到底在连续五天下滑后买不买万科呢?这个嘛,我们可以再加上许多别的条件。例如:如果万科下滑的五天里,行业,大盘等是否也同样连续下滑。还有万科和其行业和大盘下滑的幅度差,波动率关联性等。

如果再要细心一些的人也可以加上早盘开盘和走势的情况,例如如果万科高开,大盘高开,怎么样?如果高开后持续向上怎么样?如果高开后万科和大盘有走势偏离的情况该怎么样?

之后还可以加上交易量的条件,估值条件,盘中大单条件,透过差价抢买、抢卖条件,盘中增长加速度,盘头和盘尾净价时的情况等等。

总之,除了投资者自己的感情条件比较难量化处理,其他大部分客观的事实和条件在数据允许的情况下都可以用量化来理性得实现。把量化工具放在合适的位置中,会对您的投资起到良好的支持作用。但是它不应该成为懒惰的借口和勤劳的替代品。没有一个好的逻辑,量化后的结论将会与输入模型中的东西一样成为垃圾。

望君谨慎

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