区块链的火热同时也带动了量化技术的火热,不少人张口闭口谈着量化,把大家弄的云里雾里的,其实量化并不神秘,今天我们就来扒一扒量化。
什么是量化
量化金融,又称为金融数学,是应用数学的一个分支,主要应用于金融市场的数学建模。
这里有个关键词—建模,什么是建模?建模就是建立模型,那么什么是模型?我们可以将模型比作一个加工车间,原材料就是模型的输入,产品就是模型的输出,而模型就是加工过程。
一般来说,模型是用来解决特定问题的,好比生产车间一样,专注于生产特定产品。在量化问题中,模型的输入就是价格,交易量等数据,模型就是对数据的加工处理过程,输出就是你想得到的特定结果。
比如股神巴菲特就有一套自己的资产定价模型,以公司财报数据作为定价模型输入,经过分析处理得到资产的真实价值,随后根据模型得到的特定结果作为投资依据,当价格低于价值时买入。又比如在区块链投资上,可以将数据输入特定模型,得到买卖点的提示,这些都是量化的应用。
听起来是不是感觉量化好厉害,只要有了模型不就天下无敌了?可惜量化也不是万能的。
量化存在的问题
我们先来看另外一个问题,在欧几里德几何中,确定一个唯一的三角形需要几个条件?应该是3个,两个边长及其夹角。4边形呢,需要5个条件。
又比如我们要攻击一个地面目标,需要知道二维大地坐标,如果要攻击空中或水中目标则需要知道三维大地坐标。随着问题复杂度的提升,我们想要确切求解一个问题需要知道的条件会越来越多。
然而我们不是全知全能的,不可能获取所有的数据,也无法知道所有的必要条件,所以模型往往是简化的,是对真实情况的一种近似。因此模型在实际应用过程中会产生偏差,也就造成了我们所说的概率问题,问题越复杂不确定性变得越大。
更重要的是什么
量化量化,用量来说话。对我们来说,这些被量化后的数据在告诉我们什么,以及我们在得到这些量化结果后该如何行动才是更为重要的。
拿币安最近一期的投票上币结果为例,从这些数据中你能得出什么结论呢?
公链的热度要远远高于alt coin,这个结论能给我们什么样的指导呢?在投资的时候多投公链项目呗!在实际中,这样的例子比比皆是,只要用心观察,勤于思考,我们都会找到自己的机会。
希望今天的文章对你有所帮助。
我是晓潭,搞事情的博士,不止是说说,我真诚的期待与你共同进步!
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