金融数学在量化投资中的具体应用（二）
发布时间：2018-10-29 16:23阅读：643
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一、“数学模型”的优势
（1）交易精确量化
传统的基本分析和技术分析是很难做到精确的量化的。技术分析属于抉择交易时机的一种投资方法，它主要可以用来分析交易的出场点和进场点。例如，江恩法则、波浪理论和道氏理论都是非常有名的技术分析理论。技术分析的主要方法主要包括：切线理论、量价关系理论以及K线理论等等。
当然技术分析也有很多的技术指标依据。比如：趋势型指标、人气指标和大势型指标等等。技术指标主要运用线性的公式来描述历史价格成交量和价格波动变化之间的关系。有投资经验的朋友们都知道，市场上很多情况下是无法用线性公式来描述价格波动的复杂性的。所以技术指标的业绩往往就会时好时坏。市面上大多数的技术指标的思想和理念都相似，所以即使用多套的技术指标来叠加做系统，还是无法很好的判断价格的运动走向。
技术分析看起来更像是一门艺术，因为它是市场上众多投资者的经验的总结。也就是说，技术分析主要还是靠投资者的经验，而缺乏实际的理论依据，不具备严格的数学推理过程。另外，技术分析包含很多分析专家的经验理论，但是每位专家都有着自己不同的想法。这就造成这些理论不能融为一体，形成一整套相互辉映的理论体系。所以几乎所有的技术分析方法都无法做到完全适应市场，每套技术分析方法都有其不足的地方。
量化投资“数学模型”一般采用离散采样的方法，并对数据进行统计和分析。根据市场特征的不同，将价格设为离散型的随机变量。“数学模型”就会将随机变量的可能取值用概率进行描述，模拟离散型随机变量的概率分布。投资者就可以根据概率来分析自己的资金，量化每笔交易手数，让交易更加精确量化。
（2）克服人性弱点
很多投资者朋友亏损过多或者盈利过少的原因都是由于交易中人性的干扰。“恐惧”和“贪婪”将在交易过程中被放大展现。遇到小盈利就出场或者遇到亏损后又不甘心放手。或者受到其他所谓“专业人士”的影响。这些都会造成交易的随意性，最终导致亏损。
“数学模型”的规则都是既定和量化的，得出的结果也是唯一和确定的。所以在其中量化投资者不必放入自己的主观判断。投资者要做的就是相信系统，并且按照系统规则严格执行。
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