量化思维在A股中的运用
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日前，在“AI+金融 数造未来”X-BigQuant1.0系统发布会上，君道量化执行董事林明轩发表了《量化思维在A股中的运用》的演讲，内容如下：
策略构建思路
还原投资这件事情的流程，就是获取信息——信息处理——构建策略。
就像我们晚上出去开车，首先把车灯打开，然后看一看有没有红绿灯、行人、斑马线，这个是获取信息。
看到信息以后，人就会处理信息处理，红灯停，绿灯行，正确的信息处理才能产生对的策略。
不管量化投资还是主观投资，大流程都是这样。策略是其中最简单、也是最不重要的事情，因为只要信息获取的是有效的、真实的，我们正确处理了这些信息，构建出来的模型都是有效的，只是赚多赚少的问题。
再来想一想，为什么要半夜出来开车，目的是什么？然后再反问自己，炒股可能亏钱可能赢钱，为什么还要炒股？我们是要当飙车大赛第一名，还是出来挣外快。如果是挣外快，那就高高兴兴出门、平平安安回家，不做出太大的事故就把钱赚了，在我看来，炒股最终的目的应该就是在利润和风险之间做妥协、做平衡，相对安全地获得收益。
关于信息获取 昨日涨停VS昨日曾涨停
怎样获得有效信息？大家常常听到亏损股、绩优股、价值投资这些概念，我们先不去评价好坏，量化比较好的一点就是可以先不去主观地评价某一些东西，而是先看看客观是长什么样子。
拿亏损股和绩优股来说，绩优股可能长期比较容易获得收益，但是亏损股爆发力更为明显。这两者之间没有对错，主要看我们交易思路到底是什么，是择时还是时间的玫瑰。
也很多朋友问：“你们做量化私募，是不是打板？”
我的回答是：我们没有能力去做这个事儿。为什么没有能力？给大家看两组数据：昨日涨停和昨日曾涨停。
指数型上升的是昨日涨停的指数，非常漂亮，大家都觉得可以盈利很多，但是涨停板里面含有未来函数。
什么是未来函数？就是不确定性，今天早上10点涨停的股票不一定能坚持到下午15点，他接下来有两种走势：继续涨停或者下跌。如果我们有能力辨别今天10点的股票在15点能不能继续封住涨停，就会得到第一条曲线，但是我们没有能力做这件事，我们有大概率会得到“曾涨停”。
上证50、沪深300、中证500
一个最基础的问题，上证50、沪深300、中证500，这三个大家最熟悉的指数，它们的成分股之间是什么关系？
沪深300万全包含上证50，并且靠近头部；中证500和沪深300正好不相交，是剔除了沪深300以后最好的500支股票。
这个逻辑看着很简单，但除了包含关系和交集关系还有什么问题：权重最大的成分股是哪只？前三大权重股占（ 50/300/500 ）多少的权重？50中成分股占300的权重比例是多少？50中的行业分布是什么样的？50与500的成分进出表现?龙头个股和指数的相关性是什么样的？指数成分是可变的，平均每三年的话，这些指数的成分有多大的变化？这些都是非常有意思的事情。
第一权重股是哪支，大家肯定心里都有谱——贵州茅台。但是2020年5月的时候，第一权重股不是贵州茅台而是中国平安，在上证50里面权重占15.8%，沪深300占6.1%。
“茅招平”，茅台、平安、招商银行三只对大盘影响最深的成分股，分别在上证50里面占权重32%，沪深300占比12.5%，与大家直觉并不完全相同，所以说研究“茅招平”的话，做IF和IH套利肯定是有帮助的。
上证50中的行业分布又是什么样的呢？2021年7月最新数据显示：食品饮料占比22%；银行占比18%；其次为非银金融及医药。对比2015年的上证50，第一大权重行业银行占比34%，非银金融占比30%；食品饮料在2015年的时候只有4.4%。市场确实是变化的，如果量化投资人仍然采用2015年的模型，标的虽然都是上证50，但是已经发生了质的变化。
我们再从动态角度看看上证50的模型构造，一般来说换成份都是从尾部标的开始替换，比如把40多位的成分股换出去，再把指数外的标的换进来。
那么上证50，每隔三年留下的权重及股票百分比分别是多少多少？——78%、39%。
每隔三年还有78%的权重在指数内可能还在预期范围内，但是留下股票的数量百分比仅为39.3%，所以“茅招平”排位可能会发生变化，但一直在前面，而上证50后部的标的其实发生了翻天覆地的变化。
那再来看一看中证500。三年的话，变化有多少呢？留下的权重百分数只有39%。
对比上证50和中证500，从成分构成到动态的结构来说都是不一样的，中证头部、尾部的都在进进出出，所以数量和权重变化基本同步。所以上证50和中证500逻辑完全不一样，最好也不要用一把钥匙去尝试开两把锁。
我们再来看看上证50的成分股和指数的相关性，看能不能找到领头羊？带着羊群走。
深色是完全正相关的，相关性越低颜色越浅甚至有负相关的。在这里面中国平安0.91非常高，其次是招行0.81、兴业银行0.78、中信证券0.86、民生银行0.79，大金融板块与大盘紧密相连。
茅台-0.02，就意味着它是一直很大的羊，但是不带着羊群走，这是茅台的特性，如果用茅台去预测市场的话，大概率很难。
标准数据VS非标数据
信息是客观存在的，但是每个人因为阅历不同、思维模式不同，信息处理方式各种各样，不能简单地划分对错。
数据一般分成两种，第一种就是标准化数据，第二种是非标准化数据。
第一个标准数据，比如在股票里面4000支上涨的股票，很快就能选出来，因为这些是明确的，普通20秒出结果，可能如果用款BigQuant可能3秒就出结果。10倍，但是大家感觉不到差异，但如果算法复杂需要30个小时，这个时候就体现出算法、算力的速度优势。
一般做量化都不怎么追求速度，因为没必要熬5个通宵去把18秒变成5秒。然而做 AI的数据的话，把30个小时变成3个小时，就需要宽邦这样的平台。
第二个非标准化数据，量化最难就是政策解读，一般这类文章比较委婉，不同的人解读也都不一样。做量化交易的如果自己都读不明白怎么去写策略。
哪怕全部处理对了，非标数据处理成标准信息后，也会损失掉非常多的信息，只能处理为积极&消极词频。
拥抱时代，享受交易
未来交易展望：
1、大家都是在信息不完整的过程中进行博弈。
2、八仙过海，各显神通，这个市场足够大，有足够的包容性，可以包容各种各样的交易方式，主观、量化、甚至八卦。
3、市场是变化的、动态的，就要用变化的策略、动态的策略去应对市场。
4、策略是在盈利和风险上取一个平衡，如同一对孪生兄弟。
5、如何获取、处理海量的信息，就像做饭一样，尽量拿到品种比较多的食材才有可能性做出好吃的饭。
6、量化分全自动或者半自动，你可以自动驾驶，也可以尝试驾驶辅助系统。
希望大家拥抱时代，享受交易。谢谢大家，今天演讲到此为止。