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量化投资数据分析数据分析师数据挖掘 |
应用举例：VaR估计
VaR是指在正常的市场条件和给定的置信度内，用于评估和计量任何一种金融资产或证券组合在既定时期内所面临的市场风险大小和可能遭受的潜在最大价值损失。
VaR有两种使用模型：
一种是金融机构用来度量风险控制能力；
另一种是交易中评估投资组合的风险和收益。
VaR程序计算复杂度非常高，特别是Basel
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一个典型的投资流程如图1-5所示，从中可以看出，量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易、资产配置、风险控制等。
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近几年，量化投资在国内兴起，但在很多人眼里，量化投资仿佛是一个非常神秘的新事物。而实际上，量化投资的无非就是宽客通过计算机语言，将交易策略布置到一个量化系统中，然后进行回测和实战的过程。量化投资的本质还是投资者的智慧，只是实现过程中运用到计算机这一工具。
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量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为。量化选股策略总的来说可以分为两类：第一类是基本面选股，第二类是市场行为选股。
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量化投资策略的优势有哪些？很多刚接触这个“名词”的时候，对于量化投资都不了解，微量网指出量化投资策略有如下五大方面的优势，主要包括纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化等。
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量化投资是一种以数据为基础、以模型为核心、以程序化交易为手段的交易方式,具有交易量巨大、持仓时间很短、总体收益稳定等特点。它起源于投资组合理论, 随着投资管理技术、计算机技术得到发展, 以及金融市场逐步成熟之后, 量化投资在20世纪80年纪得到迅速发展。量化投资在我国还处于起步阶段,存在着创新能力不足、资金规模不够集中等问题, 我国量化投资未来的发展方向主要为期现统计套利和基于大数据的量化分析。因此,量化投资要想在我国得到有效发展, 就必须进行风险控制、加强金融监管。
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常见的投资思路有主动投资与被动投资这两种，而近年来开始逐渐兴起了介于两者之间的一条道路，即量化投资，采用主动的思想去设计，但采用纪律化计算机的方式去执行交易。三者简单差别如下：
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最近在写向量自回归的论文，无论是百度还是Google，都没能找到特别合适的R环境下中文资料，大都是Eviews做出来的。所以写这么一篇blog来分享下自己的经验。
注：本文着重介绍VAR的R实现，具体学术性质的东西请参阅相关学术论文。
VAR的定义：
自行Google，很详细，也很简单
VAR模型的用途：
主要是预测分析和内生变量间影响状况分析。
VAR的主要步骤：
（个人拙见，不是标准模板）
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在接触私募基金策略的时候，我们经常会发现一些概念，例如量化对冲，量化多因子、量化择时等这些概念，它们都围绕着量化展开，那么什么叫量化投资呢?今天，就给诸位介绍量化投资。
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