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1,近年来新提出的投资组合模型有哪些

主要是指投资组合方面的,有很多,一般常见的就是直接投资资金。 另外就还有技术等方面的投资,所有权投资。

近年来新提出的投资组合模型有哪些

2,投资能力成熟度模型的介绍

初始级,可重复级:建立了基本的项目管理过程和时间来跟踪项目费用进度和功能特性。已定义级:已将软件管理和工程两方面的过程文档化标准化,并综合成该组织的标准软件过程。已管理级:收集对软件过程和产品质量的详细度量,对软件过程和产品都有定量的理解和控制。优化级:过程的量化反馈和先进的新思想、新技术促使过程不断改进
投资能力成熟度模型(ICMM)是由金融投资研究者加百力提出的评估模型。

投资能力成熟度模型的介绍

3,个人理财资产配置组合模型有什么

常见的资产配置组合模型   针对不同风险与收益的投资产品和客户的风险偏好,理财人员可以选择最适合的资产配置组合模型。   ① 金字塔型   这种根据风险的风险度由低到高、占比越来越小的金字塔型结构的安全性、稳定性无疑是最佳的。   ② 哑铃型   这种结构两端大,中间弱,比较平衡,可以充分享受黄金投资周期的收益。   ③ 纺锤型   即中风险、中收益的资产占主体地位,而高风险与低风险的资产两端占比较轻。   ④ 梭镖型   几乎将所有的资产全部放在了高风险、高收益的投资市场与工具上,这种资产结构的稳定性差,风险度高,但是投资力度强,冲击力大。

个人理财资产配置组合模型有什么

4,什么叫马格维茨模型金融经济里面的

1952年,哈里·马格维茨发表了《证券组合分析》的论文,为衡量证券的收益和风险提供了基本思路。他利用概率论和数理统计的有关理论,构造了一个分析证券价格的模型框架。在他的模型中,证券的价格是个随机变量,证券的价值和风险可以用这个随机变量的数学期望和方差来度量。从一般的心理分析出发,马格维茨假定经济理性的个体都具有厌恶风险的倾向,也即收益一定时采用风险最小的投资行为,即在他的模型中投资者在收益一定时追求最小方差的投资组合。虽然模型排除了对风险爱好者的分析,但是毫无疑问现实中绝大多数人属于风险厌恶型,因而它的分析具有一般性。在一系列理论假设的基础上,马格维茨对证券市场分析结论是:在证券市场上存在着有效地投资组合。这一理论为金融实务努力寻找这种组合提供了理论依据,其分析框架成了构建现代金融工程理论分析的基础。

5,什么是MS多因素数量投资模型

数量化方法是综合了基本面、估值、动量和风险四方面因素对每只股票分别进行打分,打分的依据包括股票所代表公司的赢利质量,成长空间,市场估值水平,市场情绪及股价趋势等,按照分数高低给予A到F不同的评级,其中动量指标包含机构的认同度。这实际上是传统投资方法的数量细化。MS模型是权益资产定价模型的简称,它能够给一切权益资产的内在价值。在震荡市中具有赢利优势。数量化投资以先进的数学模型替代人为的主观判断,借助系统强大的信息处理能力具有更大的投资稳定性,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。注重组合控制和风险管理。数量化的个股选择和组合构造过程,实质上就是在严格的约束条件下进行投资组合的过程,保证在有效控制风险水平的条件下实现期望收益。
没看懂什么意思?

6,如何建立一个完整的交易模型

一、市场定义 也就是青泽所说的市场当下是什么状态,我用布林线举例。1 结构内——也就是你需要的那种市场,比如市场震荡以后,日线破布林边线,就像最近下跌的这波焦炭一样,你可以不知道布林线是什么,但是从逻辑上来说,你很清楚震荡以后只要出现趋势,必然会突破布林边线。2 结构外——你不参与的市场状态,也就是避开震荡的部分。3 临界点——可能会出趋势的时候,这个时候仓位要轻。什么叫可能,就像日线破布林中线的时候,因为如果要出趋势总要先经过中线才到边线吧。二、进场部分1 我们把信号可以分成突破、跟随、回撤,比如突破可以是突破昨天,也可以是突破最近的周线,也可以是突破均线。这些信号怎么进场,怎么过滤,怎么加仓,优先什么都要考虑好。
研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态,其最重要手段的概率取胜,最重要的技术是概率统计,最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时,也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去,因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方,我们看病,中医与西医的诊疗方法是不同,中医是望、闻、问、切,最后判断出的结果,很大程度上基于中医的经验,主观定性程度大一些;西医就不同了,先要病人去拍片子、化验等,这些都要依托于医学仪器,最后得出结论,对症下药。中医对医生的经验要求非常高,他们的主观判断往往决定了治疗效果,而西医则要从容得多,按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医,它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。  量化投资的一般思路:选定某些技术指标(我们称之为参数,往往几个组成一组),并将每一个参数的数据范围进行分割,成几等份。然后,用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序,连接至大型数据库进行统计计算,自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用,因为这里涉及到一个概率陷阱的问题,比如说,有1到100这一百个数字放在那里,现在让你选择,请问你选到100的可能性是多大?是的,就是1/100,如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明,而是概率的必然。所以,在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证,只有验证合格后才能试用。  量化投资原始数据策略:我们选用96年后的市场数据,因为96年股市有过一次交易政策改革(你可以自己查询了解一下),为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。  量化投资研究的硬设备:高计算性能电脑,家用电脑也可以,不过运算时间会很长,我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。  统计方法:可以选用遗传算法,但我在这里陪大家做的是比较简单的模型,所以采用普通统计方法就可以了。  用于量化研究的软件:我采用的是免费的大型数据库mysql,asp网络编程语言,以及可以设置成网络服务器的旗舰版win7操作系统。

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