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談量化投資中的重點excel使用方法

2024-06-28 17:15 來源:量化投資 作者: 量化投資
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談量化投資中的重點excel使用方法

我們知道量化投資的重要一環是回算歷史數據，使得收益率、最大回撤等參數最優。我們可以用比較專業的工具MATLAB、文華等自動計算，也可以用現成的系統如果仁網等回算歷史數據，但總覺得不太方便，excel中也有一個能自動尋找最佳值的功能，就是規劃求解。

但在默認的excel配置中是沒有規劃求解的，我先告訴大家如何安裝，我自己用的是excel2013版本，在左上角的“文件”里找到“選項”，在“選項”里找到“加載項”，里面有一個“規劃求解加載項”，確認后就安裝了，安裝好了后在“數據”下多了一個“規劃求解”。

如何使用“規劃求解”來快速自動尋找量化投資模型中的最佳值呢？還是先結合一個例子來說明吧。這個例子取了不到1年到期的債券的數據。大家知道，債券的合理的ytm是對應時間的函數，應該是越接近到期日（回售日），合理的ytm越小，但實際上不是線性的，而是比較接近二次曲線的。如果我們用D來代表到期天數，那么理論的ytm=a*D^2+b*D+c,其中a、b、c為變量，其中方差=每一項的實際ytm和理論ytm的差的平方后的均值。啟動規劃求解后就會看到有幾個關鍵選項：

設定目標，這里就是方差的單元格，優化到最小值。
通過更改可變單元格，就選a、b、c三個單元格。
遵守約束，根據具體情況設定一些約束條件，比如天數為整數，盡可能把可能的范圍縮小，這樣會加快求解的時間。
由于本文所限，其他細節可以自行研究。
按了“求解”按鈕后大概等待10多分鐘就可以自動找到a、b、c三個值的最佳值，初始值可以根據經驗設定，出來最佳值了，實際ytm-理論ytm值越大的，在輪動中越有價值。

這是一個簡單的利用規劃求解來優化量化投資模型的案例，當然實戰還有很多需要改進的，比如有些因為特別垃圾的債券的異常數據在優化的時候需要剔除、債券的數據還偏少等，但通過這個例子告訴我們不用就用最簡單的excel依然可以象很多高大上的系統一樣自動求得量化投資的最佳值。在債券上的應用只是一個最簡單的例子，同樣在基金、股票等量化輪動模型中可以使用規劃求解。

本文由東方銅牛網編輯，轉載 談量化投資中的重點excel使用方法 請注明文章地址。
責任編輯：admin 標簽：量化投資
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我們知道量化投資的重要一環是回算歷史數據，使得收益率、最大回撤等參數最優。我們可以用比較專業的工具MATLAB、文華等自動計算，也可以用現成的系統如果仁網等回算歷史數據，但總覺得不太方便，excel中也有一個能自動尋找最佳值的功能，就是規劃求解。

但在默認的excel配置中是沒有規劃求解的，我先告訴大家如何安裝，我自己用的是excel2013版本，在左上角的“文件”里找到“選項”，在“選項”里找到“加載項”，里面有一個“規劃求解加載項”，確認后就安裝了，安裝好了后在“數據”下多了一個“規劃求解”。

如何使用“規劃求解”來快速自動尋找量化投資模型中的最佳值呢？還是先結合一個例子來說明吧。這個例子取了不到1年到期的債券的數據。大家知道，債券的合理的ytm是對應時間的函數，應該是越接近到期日（回售日），合理的ytm越小，但實際上不是線性的，而是比較接近二次曲線的。如果我們用D來代表到期天數，那么理論的ytm=a*D^2+b*D+c,其中a、b、c為變量，其中方差=每一項的實際ytm和理論ytm的差的平方后的均值。啟動規劃求解后就會看到有幾個關鍵選項：

設定目標，這里就是方差的單元格，優化到最小值。
通過更改可變單元格，就選a、b、c三個單元格。
遵守約束，根據具體情況設定一些約束條件，比如天數為整數，盡可能把可能的范圍縮小，這樣會加快求解的時間。
由于本文所限，其他細節可以自行研究。
按了“求解”按鈕后大概等待10多分鐘就可以自動找到a、b、c三個值的最佳值，初始值可以根據經驗設定，出來最佳值了，實際ytm-理論ytm值越大的，在輪動中越有價值。

這是一個簡單的利用規劃求解來優化量化投資模型的案例，當然實戰還有很多需要改進的，比如有些因為特別垃圾的債券的異常數據在優化的時候需要剔除、債券的數據還偏少等，但通過這個例子告訴我們不用就用最簡單的excel依然可以象很多高大上的系統一樣自動求得量化投資的最佳值。在債券上的應用只是一個最簡單的例子，同樣在基金、股票等量化輪動模型中可以使用規劃求解。

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