春节期间,我和爸妈还有我姐一起在电影院看了口碑炸裂的《流浪地球》。我和我爸看的那叫一个津津有味;我妈和我姐看的那是一个昏昏欲睡。 电影毕,没来得及走出影院,我爸掏出手机,打开豆瓣app,对着《流浪地球》就是一个五星满分好评(满分10分),同时问我们,觉得电影可以给多少分。我能理解我爸反应为何如此激烈,他曾在部队当过兵,现在连手机铃声都是《义勇军进行曲》,这部“太空战狼”激起了他强烈的爱国情绪。我说打8分,电影恢弘磅礴,是一场视听盛宴,美中不足的是对于我这个24K纯理科生来说,电影逻辑上有一点漏洞;我姐说给6分,科幻片不是她喜欢的类型,电影里也没有她喜欢的小鲜肉。我妈说随便给个8分吧,反正她睡得挺舒服的。 回家的路上,爸妈照例关心起我的工作,他们一直不太能理解他们儿子平常口中“我在国内一家大型的量化对冲基金做量化多因子选股”,具体是在做什么,总以为是P2P和传销?我哭笑不得,回忆起刚刚我们给电影打分的过程: “爸妈,我平常所说的“量化多因子选股”其实和刚才给电影打分差不多。量化从字面上的意思就是数量化,很多时候,我们做决策都是人脑主观做决定的,主观判断通常很容易受到情绪化的影响,并且决策不够及时和准确。比如,刚才我爸因为电影唤醒了他的爱国情怀,就直接给了电影满分,虽然说电影很好看,但是还不至于完美无缺吧。我姐只是因为没有她喜欢的小鲜肉,就给了一个6分的低分,我妈更是因为睡着了就随便给了一个8分。假设我仅仅因为爱国就买了以中国开头的“中国石油SH:601857”;仅仅因为我喜欢的明星都入股了“乐视网SZ:300104”,我就入股乐视;或者我闭着眼睛随便满仓“康得新SZ:002450”,您觉得可以吗?” “这不是瞎搞吗,亏钱了看我不打断你的腿。” “那你们觉得专业的影评人是如何给一步电影打分的呢?” “他们可能会从多个维度分别评价电影,最后给电影一个综合的得分。” “没错,电影有很多维度,比如从“影片立意”这个维度,《流浪地球》不错可以给7分;从“剧情、情绪调动”这个维度,可以给9分;从“视听效果”这个维度,电影极佳给10分;“演员演技”稍显不足给5分;“拍摄剪辑手法”这个维度给6分;最后综合这5个维度,给出的综合得分就是7.4分 ((7 9 10 5 6)/ 5=7.4)。” “不对,我觉得电影剧情和视听效果最重要,剧情好和视觉效果好的电影应该拿到更高分。”我爸打断我的话。 “有道理,更合理一点的做法是我们应该给不同的维度赋予不同的权重,哪一个维度更重要,哪一个维度的权重就越高。比如“剧情、情绪调动”最重要,权重赋值5;“视听效果”其次,权重赋值4;“演员演技”权重赋值3;“影片立意”权重赋值2;“拍摄剪辑手法”权重赋值最低为1,根据对不同维度赋值的不同权重,最后给出的电影得分就是8分((9*5 10*4 5*3 2*7 6*1)/(5 4 3 2 1)=8),相比之前的7.4分的确更接近电影在豆瓣的最后得分。类比到量化多因子选股,我们会有很多因子从不同的角度给股票打分,比如股票的量价关系是一个因子、股价的趋势是一个因子、股票的基本面是一个因子、股票的分析师预测是一个因子、股票的投资者舆情是一个因子,我们更看好哪一个因子,或者说哪一个因子更重要,就给那个因子赋一个更高的权重,最后像给电影打分一样算出一个综合的总得分,总分最高的股票就是我们要选的股票,我们有理由相信这些股票就是未来一段时间预期收益最好的股票。” “原来如此,我们大概了解了一点什么叫量化选股了。”爸妈说。 “总体上来看,一个简单的量化选股大致包括4步: 第一步:处理好需要的股票数据,比如股票的量价数据,基本面的数据,分析师的预测数据等; 第二步:在这些数据的基础上挖掘不同的因子,每个因子就相当于是电影评分的一个维度,通过这个因子给股票打分; 第三步:把不同因子的打分按照一定的权重组合起来给股票一个最后的综合得分,越重要的因子赋值越高的权重; 第四步:得分排名靠前的n只股票就是最后要交易的股票。 别看我说起来只有这四个步骤,但其实每一步都有每一步不同的难点和学问,对于每一个步骤的处理方式更是不同量化对冲基金的核心竞争力。” “这样一定能挣到钱吗?” “这是一个好问题。比如市场上有3000多只股票,我们每天选出得分最高的100只股票进行交易,这100只股票可能不会每一只都赚钱,但只要这100只股票的组合收益平均比大盘好一点点还是极有可能的。比如,量化选股的组合每天比大盘好千分之二,一年250个交易日,就能超额大盘50%。每年比大盘好50%是不是一个很理想的收益呢。量化选股的目标就是希望选出来的组合每天比大盘好一点,而不是说通过打分或者其他条件选出一只未来不停的翻倍。我们更有把握用这种量化的,更科学更踏实的方式,靠这概率去取胜,就像一枚硬币抛越多次,正反面的概率就越接近50%。” “好厉害,你是我们全村的希望~”我姐说道。 我低下头,拍了拍帽子上的雪,转向我妈:“妈,我们今晚回家吃面吗?” |
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