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機(jī)構(gòu)動(dòng)態(tài)

原創(chuàng)報(bào)道

獻(xiàn)禮國慶！甬興證券“十一”金融投教活動(dòng)火熱展開

為深入貫徹落實(shí)黨的二十大、二十屆三中全會(huì)精神和中央金融工作會(huì)議部署，堅(jiān)持以人民為中心的價(jià)值取向，有效防范金融風(fēng)險(xiǎn)，甬興證券于國慶期間積極開展各類豐富多彩的投資者教育活動(dòng)，幫助投資者持續(xù)便利地獲取金融知識(shí)，認(rèn)識(shí)投資風(fēng)險(xiǎn)，樹立理性投資理念，培養(yǎng)成熟理性的投資者隊(duì)伍，為國慶獻(xiàn)禮。10月1日，甬興證券各地分支機(jī)構(gòu)聯(lián)動(dòng)開展了“慶祝新中國成立75周年”主題活動(dòng)，其中余姚四明西路營業(yè)部、中山西路營業(yè)部、安徽分公司、上海分公司等四家分支機(jī)構(gòu)通過設(shè)立宣傳區(qū)、擺放宣傳展架、派發(fā)宣傳折頁等方式積極向往來群眾普及金融知識(shí)、提供專業(yè)咨詢?；顒?dòng)吸引了眾多群眾參與，現(xiàn)場氛圍和諧，參與者反響熱烈。多元的活動(dòng)方式不僅增強(qiáng)了廣大...

機(jī)構(gòu) 老百姓

證券時(shí)報(bào)網(wǎng) 10-02 11:21
中證協(xié)召開2024年第三季度證券基金行業(yè)首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家例會(huì)

據(jù)中國證券業(yè)協(xié)會(huì)網(wǎng)站消息，9月27日，中國證券業(yè)協(xié)會(huì)召開2024年第三季度證券基金行業(yè)首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家例會(huì)。與會(huì)專家建議，下一階段需加大財(cái)政政策力度，促進(jìn)財(cái)政資金盡快落地，擴(kuò)大國債資金使用范圍用于支持“以舊換新”政策，持續(xù)提升對房地產(chǎn)、民生以及民營企業(yè)發(fā)展等政策支持力度，加快落實(shí)醫(yī)?；菝裾撸γ駹I企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，釋放潛在消費(fèi)力，修復(fù)未來預(yù)期。同時(shí)，需密切關(guān)注美聯(lián)儲(chǔ)降息影響，防范匯率超調(diào)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步增加匯率彈性，強(qiáng)化預(yù)期引導(dǎo)，保持人民幣匯率在合理均衡水平上基本穩(wěn)定。

基金證券

朱雨蒙 09-30 19:29
《微觀量化百問》第十五期丨組合優(yōu)化在量化投資中的應(yīng)用

量化投資中會(huì)使用組合優(yōu)化的思維方法，利用優(yōu)化器環(huán)節(jié)，以實(shí)現(xiàn)最佳組合配置，這些工具和方法具體是如何應(yīng)用的？本期專欄將就此進(jìn)行探討。Q58：何為優(yōu)化器？優(yōu)化器是預(yù)測信號(hào)到目標(biāo)倉位之間的重要橋梁，在這一過程中收益預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測及交易成本等共同作為優(yōu)化器的數(shù)據(jù)，再根據(jù)產(chǎn)品目標(biāo)完成持倉權(quán)重的優(yōu)化求解。在優(yōu)化器中，根據(jù)不同的預(yù)測周期和產(chǎn)品線所對應(yīng)的優(yōu)化目標(biāo)采用不同的選股限制，最終實(shí)現(xiàn)在約束下最佳的目標(biāo)倉位。量化多頭（包括指數(shù)增強(qiáng)、全市場選股）、量化對沖等產(chǎn)品線底層的模型框架是相通的，都在同一套“量化選股”模型基礎(chǔ)上構(gòu)建差異化產(chǎn)品線，以滿足不同投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好和投資需求。Q59：何為組合優(yōu)化？在金融學(xué)中，組...

綜合舉牌

證券時(shí)報(bào)網(wǎng) 09-25 17:21
《微觀量化百問》第十四期丨模型和模型訓(xùn)練中的過擬合

談到量化投資，我們經(jīng)常會(huì)聽到“模型”這個(gè)詞，量化投資中的模型是什么概念？又該如何理解模型訓(xùn)練中的“過擬合”問題？本期專欄將圍繞相關(guān)專業(yè)話題進(jìn)行探討。Q53：何為模型？如何區(qū)分模型與算法？一般而言，模型（Model）由數(shù)據(jù)及如何使用歷史數(shù)據(jù)對未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的過程組成。而算法（Algorithm）指執(zhí)行一種優(yōu)化過程，即在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上讓模型的誤差最小化。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，“機(jī)器學(xué)習(xí)算法”經(jīng)常與“機(jī)器學(xué)習(xí)模型”交替使用——前者指的是在數(shù)據(jù)上運(yùn)行以創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)“模型”的過程，后者著重表達(dá)用于進(jìn)行預(yù)測所需的規(guī)則、數(shù)字和任何其他特定于算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在模型開發(fā)/模型預(yù)測、模型訓(xùn)練/預(yù)測值合并等環(huán)節(jié)中會(huì)將提取...

機(jī)構(gòu) 綜合

證券時(shí)報(bào)網(wǎng) 09-23 15:29
《微觀量化百問》第十三期丨特征和特征提取

特征提取是量化投資中又一環(huán)節(jié)，做好特征提取能節(jié)省大量后續(xù)環(huán)節(jié)的工作。什么是特征？特征提取有著哪些全新發(fā)展趨勢？本期欄目將圍繞這些問題展開。Q49：什么是特征？在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，特征指“被觀測對象的可測量性能或特性”，通常是數(shù)值型的，但語法模式識(shí)別可以使用結(jié)構(gòu)特征（如字符串和圖）。Q50：特征和因子的區(qū)別是什么？因子指“對個(gè)股收益差異有解釋作用的特征”，其中Alpha因子更為強(qiáng)調(diào)其對未來個(gè)股相對收益的預(yù)測能力?！疤卣鳌备鼈?cè)重符合數(shù)理統(tǒng)計(jì)規(guī)律的信息，“因子”相對更側(cè)重邏輯性和可解釋性。一般來講，中低頻數(shù)據(jù)能直接提取Alpha因子，不少低頻指標(biāo)本身就具有選股能力；而原始的高頻行情數(shù)據(jù)一般不能直接用作A...

機(jī)構(gòu) 海量數(shù)據(jù)

證券時(shí)報(bào)網(wǎng) 09-22 19:45
《微觀量化百問》第十二期丨金融數(shù)據(jù)的復(fù)雜性及數(shù)據(jù)處理的重要性

一般而言，量化投資可粗略分為六個(gè)環(huán)節(jié)：收集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)清洗、特征提取、模型開發(fā)、組合優(yōu)化、交易執(zhí)行。數(shù)據(jù)收集和處理是量化投資中必不可少的環(huán)節(jié)，理解金融數(shù)據(jù)的復(fù)雜性及數(shù)據(jù)處理的重要性，對認(rèn)識(shí)量化投資具有重要意義。Q45：如何理解金融數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，它有哪些主要特點(diǎn)？（一）低信噪比金融數(shù)據(jù)中噪音比例高，提取有效信號(hào)的難度較大，模型如果調(diào)整不夠得當(dāng)，就容易學(xué)習(xí)“噪音”。由于這一特性，量化投資在模型開發(fā)和調(diào)校時(shí)尤其強(qiáng)調(diào)避免過擬合，處理金融數(shù)據(jù)時(shí)格外注重邏輯。以A股為例，不同股票具有不同漲跌停規(guī)則，此外新股上市以及復(fù)牌等行為都需要特殊處理，故而需要在邏輯的基礎(chǔ)上對信息進(jìn)行合理的挖掘、過濾、組合。（二）時(shí)序單...

機(jī)構(gòu) 金融數(shù)據(jù)

證券時(shí)報(bào)網(wǎng) 09-21 14:54
《微觀量化百問》第十一期丨風(fēng)險(xiǎn)敞口和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算

量化投資通常會(huì)對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精細(xì)化管理，那么怎樣管理投資組合的風(fēng)險(xiǎn)？風(fēng)險(xiǎn)敞口和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算是其中兩個(gè)基本概念。Q41：什么是風(fēng)險(xiǎn)敞口？風(fēng)險(xiǎn)敞口（risk exposure）的書面定義通常為“指未加保護(hù)的風(fēng)險(xiǎn)，即對于風(fēng)險(xiǎn)未采取任何防范措施而可能導(dǎo)致出現(xiàn)損失的部分”，常用來指金融資產(chǎn)暴露在風(fēng)險(xiǎn)中的部分和受風(fēng)險(xiǎn)影響的程度。在股票量化中，常見的風(fēng)格包括行業(yè)、市值等，當(dāng)這些風(fēng)格沒有與指數(shù)進(jìn)行對標(biāo)時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)風(fēng)格敞口。Q42：什么是風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算？風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算是指將投資組合的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量和分解，根據(jù)事先設(shè)定的目標(biāo)波動(dòng)率，將風(fēng)險(xiǎn)配置于不同的策略類別，使風(fēng)險(xiǎn)水平整體保持在可承受的預(yù)算范圍內(nèi)，通過對風(fēng)險(xiǎn)的跟蹤與監(jiān)控，進(jìn)行子策略倉...

機(jī)構(gòu) 預(yù)算

證券時(shí)報(bào)網(wǎng) 09-20 17:13
《微觀量化百問》第十期丨基金產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)收益特征的常用評價(jià)指標(biāo)

本期欄目著重介紹幾類用于評估基金產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)收益特征的常用評價(jià)指標(biāo)，這些指標(biāo)還可適用于不同策略不同投資方法論的基金產(chǎn)品。Q37：夏普比率是什么？一般來講，夏普比率=（年化收益－年化無風(fēng)險(xiǎn)收益率）/年化波動(dòng)率。該基金評價(jià)指標(biāo)反映的是風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的收益率：一只基金在每承擔(dān)一單位風(fēng)險(xiǎn)的情況下，可以獲得多少超額收益。任何收益都與風(fēng)險(xiǎn)相伴相生，波動(dòng)率可用來衡量資產(chǎn)收益率的不確定性，反映金融資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)水平?！澳昊▌?dòng)率”是“夏普比率”的重要構(gòu)成部分。Q38：最大回撤如何計(jì)算？最大回撤是指“在選定周期內(nèi)任一歷史時(shí)點(diǎn)往后推，產(chǎn)品凈值從最高點(diǎn)走到最低點(diǎn)時(shí)的收益率回撤幅度的最大值”，可以理解為“選取某一時(shí)段，產(chǎn)品出現(xiàn)最...

基金

證券時(shí)報(bào)網(wǎng) 09-18 16:24
《微觀量化百問》第十期丨基金產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)收益特征的常用評價(jià)指標(biāo)

近年的A股市場環(huán)境復(fù)雜且曲折，投資者更為關(guān)注基金產(chǎn)品應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)的能力。本期欄目著重介紹幾類用于評估基金產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)收益特征的常用評價(jià)指標(biāo)，這些指標(biāo)還可適用于不同策略不同投資方法論的基金產(chǎn)品。Q37：夏普比率是什么？一般來講，夏普比率 =（年化收益－年化無風(fēng)險(xiǎn)收益率）/年化波動(dòng)率。該基金評價(jià)指標(biāo)反映的是風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的收益率：一支基金在每承擔(dān)一單位風(fēng)險(xiǎn)的情況下，可以獲得多少超額收益。任何收益都與風(fēng)險(xiǎn)相伴相生，波動(dòng)率可用來衡量資產(chǎn)收益率的不確定性，反映金融資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)水平?！澳昊▌?dòng)率”是“夏普比率”的重要構(gòu)成部分。Q38：最大回撤如何計(jì)算？最大回撤是指“在選定周期內(nèi)任一歷史時(shí)點(diǎn)往后推，產(chǎn)品凈值從最高點(diǎn)走到最...

基金

證券時(shí)報(bào)網(wǎng) 09-17 10:49
《微觀量化百問》第九期丨基差的概念及其對市場中性產(chǎn)品的影響

股指期貨上市后，“基差”就頻繁出現(xiàn)在各類報(bào)告和市場中性產(chǎn)品的路演中。到底何為基差？升水、貼水是什么意思？基差表現(xiàn)又如何影響股票市場中性產(chǎn)品的凈值波動(dòng)？想要了解市場中性產(chǎn)品，這些基礎(chǔ)概念都是必修課。Q33：什么是基差？基差，即現(xiàn)貨與期貨的價(jià)格差。基差能較好體現(xiàn)期貨與現(xiàn)貨之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系?，F(xiàn)階段國內(nèi)資管機(jī)構(gòu)大多采用股指期貨作為對沖工具。股指期貨，是指以股票價(jià)格指數(shù)為標(biāo)的物的期貨品種。目前國內(nèi)有四個(gè)股指期貨品種：IF、IH、IC 和IM，分別掛鉤滬深300、上證50、中證500和中證1000指數(shù)，其中，IM于2022年7月22日上市交易。Q34：如何理解股指期貨的升水和貼水？若期貨價(jià)格>現(xiàn)貨價(jià)格，稱之...

期貨

證券時(shí)報(bào)網(wǎng) 09-16 15:56

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