机器学习与量化投资：避不开的那些事（4）
1 本报告版权属于安信证券股份有限公司。 各项声明请参见报告尾页。 ■机器学习波动率预测 大多数量化策略的盈利与波动率高度相关。预知波动率对于分配每个策略的仓位至关重要。使用机器学习进行波动率预测较传统方法的预测效果有所提升。 ■机器学习策略判断失效的方法 判断机器学习策略失效有独特的方法，可以在击穿最大回撤前提前下线策略。 ■机器学习在量化投资中应用的杂谈 我们在这一章节中致力于打通实盘的各个环节，以及展开对机器学习对冲基金运营方式的探讨。 ■风险提示： 波动率预测和策略失效判断是基于历史数据的，过去不代表未来； 杂谈都是基于当前技术的探讨，技术进步可能会杂谈内容不再有效。 Tabl e_Title 2018年04月16日 机器学习与量化投资：避不开的那些事（4） Tabl e_Bas eI nfo 金融工程主题报告 证券研究报告 杨勇 分析师 SAC执业证书编号：S1450518010002 yangyong1@essence.com.cn 周袤 分析师 SAC执业证书编号：S1450517120007 zhoumao@essence.com.cn Tab le_Report 相关报告 安信金工黑科技原理揭秘之一：周期分析理论 2018-04-15 大市与行业研判：风险尚可控，结构先均衡后或再偏中小创 2018-04-15 FOF和资产配置周报：个人税收递延养老保险试点通知发布，养老目标基金开始申报 2018-04-15 FOF和资产配置周报：广发中证京津冀ETF联接开始募集 2018-04-08 FOF和资产配置周报：中融量化精选FOF下周开始募集，4月维持超配债券 2018-04-02 2 金融工程主题报告 本报告版权属于安信证券股份有限公司。 各项声明请参见报告尾页。 内容目录 1. 波动率预测 ............................................................................................................................. 3 1.1. 历史波动率概述 ............................................................................................................. 3 1.2. 文献综述 ........................................................................................................................ 4 1.3. 策略简介 ........................................................................................................................ 4 1.3.1. 策略摘要 .............................................................................................................. 4 1.3.2. 策略细节 .............................................................................................................. 4 1.3.3. 策略表现 .............................................................................................................. 5 1.3.4. 与简单移动平均的比较 ......................................................................................... 6 2. 如何判断策略失效 .................................................................................................................. 6 2.1. 机器学习对数据的依赖更强 ........................................................................................... 6 2.2. 判断机器学习策略失效的一些想法 ................................................................................ 7 3. 杂谈 ........................................................................................................................................ 8 3.1. 计算落地相关：我们需要什么级别的计算力？ ............................................................. 8 3.2. 交易系统相关 .............................................................................................................. 10 3.3. 机器学习与主观交易.................................................................................................... 11 3.3.1. 机理不同 ............................................................................................................ 11 3.3.2. 数据量 ................................................................................................................ 11 3.3.3. 举一反三 ............................................................................................................ 11 3.3.4. 非结构化数据 ..................................................................................................... 11 3.4. 机器学习在量化投资的机遇与挑战 .............................................................................. 11 3.4.1. 数据 .................................................................................................................... 11 3.4.2. 算法和计算力 ..................................................................................................... 12 3.4.3. 用户/投资者 ........................................................................................................ 12 3.4.4. 机器学习对冲基金的架构 ................................................................................... 13 图表目录 图1：中国波指 ............................................................................................................................ 3 图2：中证500按日统计波动率.................................................................................................. 3 图3：沪深300按日统计波动率.................................................................................................. 4 图4：日内波动率预测曲线 ......................................................................................................... 5 图5：日内波动率实际曲线 ......................................................................................................... 5 图6：日内波动率实际与预测差值 .............................................................................................. 6 图7：20日移动平均内波动率实际与预测差值 ........................................................................... 6 图8：滚动IC值 .......................................................................................................................... 8 图9：Hadoop里的服务器角色 ................................................................................................... 8 图10：Apache Spark简介 ......................................................................................................... 9 图11：AWS服务器价格 ..................................................................................
