最近在研究孙蒙的基金，重听来了！

🎅不择时的解读蛮有意思的

催更

32:38 成文股？听了好几遍没听清哦

怎么说呢 量化这玩意可能就是高手在民间了，认识一个技术大佬C语言出身自学python自己写策略做回测到实盘玩，前后也就一两年，偷窥了一下账户一大把股票没有绿的资金大概有那么八位数，就是一个实验玩耍账户，大佬自己还有长线养鱼账户和其它账户…嗯大佬还全职上班还日常鸡娃

币圈量化机构飘过

老钱，等订阅人数突破了20W，搞个纪念活动，把你的藏书拿出来抽奖，[OK]？

老钱，得空在节目前头编个号呗，前面有几期想回头再听听，没编号发现想找到有点费劲啊

这期全程是真听不懂

👣👣👣

来了宝

老钱 窝来啦(・∀・)ﾉ💰

前排！

来啦！

👍

可能还是因为浅尝辄止吧，本身量化这个词就太广义了，各个路线都可以娃很深。同时这种偏自由派的方式天然和公募的定位有冲突，所以比较局限在噱头最平淡的指增。其实指增核心只需要MPT和CAPM就好了，用上电脑只是因为需要一个计算器。

周末去方庄面基了一下，I人默默溜走了。

未听先赞

在公募量化基金里，华夏智胜最近的表演算比较好的，我之前买了华夏智胜，招商量化精选，国金量化多因子，南华丰汇，大成景恒，金元顺安六个量化基金，近三个月它的表现排前二

✅「市场观 - 敬畏市场」 市场足够有效，任何非理性或者不正确的行为，都会受到惩罚。用量化建模，规避人主观情绪的影响。 大数定律（统计力量）：某件事情出现次数越来越多，发生的频率将趋近于它的概率。 真相是一个人不可知但可以通过某些角度测量，比如物理实验在做认知世界真相的局部规律。金融市场通过统计学找到一些显著区别于噪声的规律。 基于历史行情的复盘，相信历史会阶段性的、局部的复现。 「市场有效」 无效的投资一定会被纠正。长期存在巨大定价偏离的可能性不大。市场在大部分时间有效，但在局部会出现偏离。做交易是为了纠正定价偏离。 投资一定要基于充分的信息和充分的分析。希望在更长期的维度获得更稳健的收益，做确定性更高的事情。 ✅「因子」 是测量市场的手段（信号），比如宏观数据指导大类资产配置、基于技术指标做股票的择时。 选股因子（全市场评分）：基于多个维度，比如成长投资、红利投资。 截面：当天所有全市场标的打分，再用某些维度对截面里股票进行评分排序。 ✅「市场定价偏离」 思考能从哪些维度纠正市场定价的偏离。 长期投资，提前挖掘被低估的标的，提前布局；市场当天肯定有无效交易产生，那一定有交易需要纠正。 两者不矛盾，是胜率和赔率的比较，长期投资相对低胜率、高赔率；短期投资相对高胜率低赔率。需要平衡，因为最后拿到的是预期收益（胜率 * 赔率）。 「价值」 投资机会：标的的当前价格和内涵价格出现偏离。 如果当前价格低于内涵价格有投资机会。相反的话，投资性价比不高。 ✅「剥离贝塔的阿尔法因子」 主线（大β行情）：历史上出现次数不多，基于统计和大数据分析并不恰当，人为介入做一些主动干预更好。 投资方针：不一定会在长期带来超额收益，只是在过去一段时间有效。市场状态决定了这个阶段什么因子是更有效的。 寻找不太受市场变化影响的阿尔法因子。 ✅「投资观 - 指增」 指数增强：可以在成分股里做偏离，但必须在成分股里选，但不一定复制指数。 1）淡化择时，大的资产配置，1~2次每年 2）淡化行业偏离 3）淡化价值观和风格判断，靠基本面选股去做超额 数据量越多，越适合统计模型抽取规律。 频率：公募机构低换手率。 美股指增可能放在对冲基金里。 ✅「市场状态」 收益来源：当前价格和内涵价格的差异。 时间尺度：从基本面角度更长期的定价差异。 热钱涌入：价格和价值出现大幅度偏离。 模型内涵假设：如果两个标的基本面一样，市场应当给予同样的定价。 寻找两个标的类似，但市场给出了大幅的定价偏离，比如白酒只买茅台，一定有一个是定价错误。 ✅「产品设计」 目标是战胜基准指数。 贝塔波动无法控制，在仓位、行业层面复制指数，着重挖掘基本面因子，在选股层面做出超额。在每个行业里选择认为比当前成分股更好的标的，或者被高估的成分股低配或剔除。 持仓的平均市值和中证500的平均市值相匹配。 止步于中证1000，再往下下沉，（流动性）风险较高。 流动性不好的标的（容量有限），就算看到机会，但很难拿到。买入标的会显著影响价格，不一定拿到想要的价格。 「亲历2月量化危机复盘和应对」 雪球产品敲入→期货多头必须平仓→期货市场多头力量下降→期货价格出现大幅贴水（期货市场价格显著低于指数）→对冲头寸开始平仓（卖出股票买期货）→期货市场进一步下跌。 春节前一周，同样市值的分布，标的的收益出现巨大差异。 应对：基于自己对市场判断做出的最优选择。不以结果反推自己的决策质量。 「长期持有」 长期持有，尽可能覆盖跟踪指数/指数的平均回报。 但这个指数的平均回报并不取决于持有时间长短，贝塔长期预期为正，时间才是朋友。 做任何策略测算，最后结果长期看（5年）不会差太多。 ✅「量化核心 - 阿尔法」 收益 = 贝塔 +阿尔法 长期拿500和1000，贝塔收益区别不大，阿尔法差异显著。 流动性：量化让市场交易更充分，使交易标的定价更合理，使市场的有效性更强。 量化迭代：能比前一代模型稳健的提升性能表现，能更好的刻画市场。用历史数据测算，在历史各种行情下，是不是显著比之前的表现更好。 「AI工具」 提升对市场的理解，收集数据、文本处理、舆情分析、总结市场规律/建模。 模型根据给到的预期优化方向调整。 「策略失效」 市场状态的改变和同行竞争都会让策略失效。规模上涨，也会过早的摊薄投资机会，超额收益边际下降。 规模天花板取决于市场流动性，做任何容量的测算，使交易不会对市场有太多冲击。 如果一件事大家都知道，凭什么还能获得收益？