程序员如何实现财富自由系列之：参与天使投资
1.背景介绍
一、天使投资
首先让我们来了解一下天使投资的概念。被称为风险投资的资金形式是一种特殊的民间融资方式 主要通过举办全球各地精英大学举办的金融类学术讲座培训班等方式进行 旨在为众多优秀人才提供跨出创业领域的重要机会。与传统成熟期投资者不同 这类投资者多为成年人 通常具备较高收入水平 学历背景以及专业知识储备 但在资金规模上相对较小 投资门槛较低 专业水准亦然 因此主要集中在少数特定领域或行业 将优质资源引入某一领域或行业的背后往往隐藏着对该领域或行业具有巨大潜力的人才渴求 他们渴望分享自身成功经验 并获得相应的资金支持 从而实现较高的收益回报。这种模式尤其适合将优质资源引入某一领域或行业的背后往往隐藏着对该领域或行业具有巨大潜力的人才渴求 将优质资源吸引至某一特定领域或行业 利用现有资源快速实现价值创造 并在此过程中不断优化资源配置和管理流程 带动相关产业持续发展与进步。通过这种方式 我国已经建立起了一套较为完善的天使投资体系 并在此基础上形成了独特的市场环境与运作机制 这种模式尤其适合那些具备创新能力和商业头脑的年轻创业者 帮助他们快速成长并实现财富积累与价值创造 在推动中国经济发展中发挥着越来越重要的作用。本文旨在通过阐述天使投资的基本原理 方法和技巧 同时结合Python语言 实现一个完整的天使投资案例分析框架 并最终展示其实际应用效果
2.核心概念与联系
（1）创业板证券投资基金（ICBC）
创业板证券投资基金是中国A股首家推出科技创新导向型基金的品牌。该基金以创业板股票这一创新生态中的创业型公司构成其投资对象，并依托新兴技术领域如互联网金融、区块链、云计算及物联网等支撑下专业团队构建的服务平台为企业提供全方位的专业服务方案。截至目前已管理不少于百家子公司业务规模。基于Python开发的一整套自动化交易管理系统能够自动跟踪目标创业板股票并进行买入操作；同时根据被投资企业过去一年的盈利状况决定是否平仓。
（2）天使投资的两种方式：个人的和组织的
天使投资主要分为两种类型：个人天使投资与组织 angel investment. 在个人 angel 投资中，则是投资者利用自身的时间, 专业能力和资源来支持一家企业或机构的发展, 以获得该企业或机构提供的收益. 而 organization angel investment 则是指某家企业的创业培训课程, 奖学金计划等项目, 并向优秀学生提供资金支持, 用于资助其创业项目的资金分配. 在 personal angel investment 中, 投资者会参与培训课程学习, 项目评估以及奖金发放等活动; 而 organization angel investment 中, 大多数情况下是将资金和资源一次性分配给成千上名大学生, 由他们自行申请资格, 审核评估, 签订协议, 集中筹集资金并支付赞助费后完成整个流程.
（3）开放式基金（VC Fund）
非营利性质的企业家创办的科技创新型投资基金被称为开放性基金（Venture Capital）。其运作模式不同于常规基金，在每个创业季节都会根据设定的资金规模向创业者投资，并长期支持这一投资组合的发展。目前来看，在国内和国外 VC 域域中，天使投资基金、早期风险投资等都属于这一类别。
（4）人工智能及机器学习
人工智能（Artificial Intelligence, AI）与机器学习（Machine Learning, ML）构成了人工智能体系中的两大核心领域。近年来社会对机器学习技术的关注程度日益提高。该技术凭借其强大的数据分析能力，在多个领域展现出显著的应用价值：它能够通过海量数据进行自主分析、预测与决策，并且显著提升了处理效率。众多科技公司纷纷追随这一技术潮流，在各自的业务范畴内运用这一技术手段来解决各自领域的问题。如今的数据科学前沿领域正受到大数据、云计算以及区块链等新兴技术的影响，在推动人工智能持续发展的同时也对其方向产生深远影响。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
（1）优化算法
Optimization Algorithm（Optimization Algorithm）被广泛应用于解决最优化问题。典型的优化问题是如下的几种：Optimization Problem, Minimization Problem, Maximization Problem, Binary Expectation Value. 具体来说, Optimization Problem涉及以下内容:
- 最优配置（Optimal Allocation）问题：该系统的目标是实现最大化的经济收益或最小化总的损失成本。
- 交叉口（Cross-Docking）问题：这是一种将货物从一地转运至多个指定地点并结合配送服务的技术难题，在这一过程中旨在寻找最优装载策略以确保运输过程中的可靠性最大化。
- 分拣中心（Sorting Center）问题：该系统通过多维度优化措施实现跨越不同区域存放以便调拨使用的商品存储管理功能，在这一过程中能够有效解决因供需不平衡而导致的实际库存积压与缺货现象。
- 订单处理（Order Processing）问题：提升线上零售平台用户的在线购物体验的关键在于精准定位客户兴趣点并据此提供个性化服务方案，在这一过程中系统需不断优化商品推荐逻辑以提高转化率与复购率。
包括多种解决途径：如启发式搜索技术、遗传优化方法以及模拟退火技术等
在实际应用中，在避免优化算法陷入局部最优的问题上采取措施时，在通过启发式搜索法与模拟退火算法进行融合应用的基础上设定目标为寻找全局最优解。通常情况下，在满足一定条件下，在保证找到全局最优解时所需模拟退火算法的迭代次数会显著多于启发式搜索法
（2）策略评估
从投资策略的角度来看，评估机制旨在考察回报与风险的综合评价机制。在实施过程中，应选择与优化技术兼容的评估方法，在理论构建上则涉及概率论基础的风险收益分析法、回归模型以及绩效考核指标等多个方面。实践中可采用信息比率、盈亏比以及有效前沿指标等多种方法进行具体应用。
基于其相关性原则的信息比率法指出，任何事件发生的概率与其被认识的可能性之间存在正相关关系。进一步说明，在市场上的某些行为（包括股价上涨、下跌等）的概率一旦被确定后，则可以通过该信息对其潜在的投资收益进行评估。相反地…即无法准确预测某件事的概率时，则难以进行有效的投资决策。
损益比值法主要认为，在日常生活中，任何事情的价值取决于其带来的收益与其所承担的风险之间的比率。在投资领域中，我们的目标是使风险与收益的比值尽量接近1:1。换句话说，在确定某项投资的价值时，我们需要考虑该品种的定价能力及其所能承受的风险范围。
该方法旨在分析随着风险的上升而导致的投资价值下降的现象。这种现象主要归因于每一笔投资带来的收益必须超过其所承担的风险损失。该方法通过考察每笔具体的投资与其对应的风险-收益比值之间的关系来评估投资者对市场风险的规避程度。
（3）回测框架
该回测框架是一种用于评估虚拟交易环境的系统工具。其主要目标是检验不同投资与交易策略在历史市场数据中的表现情况。该方法主要依赖于基于时间序列分析的技术手段
回测框架可以分为以下步骤：
- 数据采集: 从实际市场中采集用于回测的数据集, 包含价格序列和交易记录等关键指标.
- 模型构建: 基于现有数据, 建立一个适用于未来行情预测的量化模型.
- 模型训练: 通过已有数据对模型进行训练, 最终得到最优参数设置.
- 模型验证: 在理论检验阶段, 考察其拟合效果与适用性.
- 模型测试: 将开发出的策略应用于模拟真实交易环境下的持续运行, 并通过测试集预测收益曲线.
- 结果分析: 综合运用统计方法, 对回测结果进行深入解析, 评估策略的实际表现.
（4）参数调优
参数调优（Parameter Tuning）是一种系统地选择或优化模型关键参数的过程，在训练阶段通过调整相关超参数来影响模型的表现并提升其预测能力。该过程主要包含以下步骤：首先，在选定模型后明确需要优化的参数范围；其次，在数据集上进行多次迭代训练以找到最佳配置组合；最后，在实际操作环境下的测试阶段验证其性能表现。以下是实现这一目标的具体步骤：第一步是在选定模型之后确定需要优化的参数集合；第二步是设计合理的搜索策略并结合性能评估方法进行迭代调优；第三步是对最终获得的最佳参数配置进行验证与部署使用。
- 参数选择：涉及多个常用指标的选择过程，在设定合理的范围内探索其适用性，并最终确定最优组合。
- 评估函数设计：构建了一个用于衡量模型预测效果的关键指标体系。
- 参数优化算法：采用动态调节策略来改进算法性能，在提升效率的同时确保计算稳定性。
- 测试结果分析：通过施加测试作用于筛选出的最佳方案，在深入的数据统计基础上得出结论性评价指标。
在实际应用中, 我们可以通过构建一个评估指标, 然后利用优化算法寻找到最佳参数配置. 例如, 为了提升随机森林模型在期权波动率预测中的准确性, 我们可以设计一个性能评估标准, 并结合优化方法探索最佳参数配置.
4.具体代码实例和详细解释说明
（1）计算金融衍生品的隐含波动率
import numpy as np
from scipy import stats
def cal_implied_volatility(price, forward, strike, expiry, option_type):
"""Calculate implied volatility for a future option."""
# calculate d1 and d2 using closed formulas
if option_type == 'call':
d1 = (np.log(forward / strike) + (expiry * 0.5 *
np.power((forward / strike), 2)) -
((forward * price) / (2 * strike))) / \
(expiry * 0.5 * np.sqrt(strike))
d2 = d1 - expiry * 0.5 * np.sqrt(strike)
# use normal distribution to find implied volatility
return stats.norm.ppf(stats.norm.cdf(-d2))
elif option_type == 'put':
d1 = (np.log(forward / strike) + (expiry * 0.5 *
np.power((forward / strike), 2)) -
((forward * price) / (2 * strike))) / \
(expiry * 0.5 * np.sqrt(strike))
d2 = d1 - expiry * 0.5 * np.sqrt(strike)
# use normal distribution to find implied volatility
return -stats.norm.ppf(stats.norm.cdf(d2))
else:
raise ValueError('Invalid option type.')
代码解读（2）创建事件驱动的交易系统
import pandas as pd
import ta
import matplotlib.pyplot as plt
class EventDrivenSystem:
def __init__(self):
self.data = None
self.strategy = None
def load_data(self, file_path):
"""Load data from CSV into DataFrame."""
self.data = pd.read_csv(file_path, parse_dates=['date'])
print("Data loaded successfully.")
def add_ta_indicators(self):
"""Add technical analysis indicators to the dataset."""
self.data['sma'] = ta.trend.sma_indicator(self.data['close'], timeperiod=20)
self.data['ema'] = ta.trend.ema_indicator(self.data['close'], timeperiod=20)
self.data['rsi'] = ta.momentum.rsi(self.data['close'], timeperiod=14)
print("Technical indicators added successfully.")
def create_signal(self, indicator='sma', trigger_value=0, crossover=True):
"""Create signal based on given parameters."""
signals = []
if crossover:
for i in range(len(self.data)-1):
current_val = self.data[indicator][i]
previous_val = self.data[indicator][i+1]
if (previous_val < trigger_value < current_val) or\
(previous_val > trigger_value > current_val):
signals.append(1)
else:
signals.append(0)
else:
for i in range(len(self.data)-1):
current_val = self.data[indicator][i]
previous_val = self.data[indicator][i+1]
if (previous_val < trigger_value and current_val > trigger_value) or\
(previous_val > trigger_value and current_val < trigger_value):
signals.append(1)
else:
signals.append(0)
self.data['signal'] = signals
print("Signal created successfully.")
system = EventDrivenSystem()
system.load_data('/home/user/Documents/stock_prices.csv')
system.add_ta_indicators()
system.create_signal(indicator='sma', trigger_value=20, crossover=False)
plt.plot(system.data[['close','sma']])
plt.show()
代码解读（3）回测波动率预测模型
import yfinance as yf
import pandas as pd
import ta
import sklearn
import xgboost
import lightgbm
import datetime
class VolatilityModel:
def __init__(self, model_name='xgboost'):
self.model_name = model_name
self.model = None
self.data = None
def load_data(self, start_date='2010-01-01', end_date='2021-07-01'):
"""Load stock prices data from Yahoo Finance API."""
today = datetime.datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
start_date = max([start_date, '2010-01-01'])
ticker = '^GSPC'
df = yf.download(ticker, start_date, today)['Close'].to_frame()
df.columns = ['SPX Close Price']
tickers = ['AAPL', 'AMZN', 'GOOG', 'TSLA', 'NVDA']
apple_df = yf.download(tickers[0], start_date, today)['Close'][::-1].to_frame()
amzn_df = yf.download(tickers[1], start_date, today)['Close'][::-1].to_frame()
goog_df = yf.download(tickers[2], start_date, today)['Close'][::-1].to_frame()
tsla_df = yf.download(tickers[3], start_date, today)['Close'][::-1].to_frame()
nvda_df = yf.download(tickers[4], start_date, today)['Close'][::-1].to_frame()
df = pd.concat([apple_df, amzn_df, goog_df, tsla_df, nvda_df, df], axis=1).dropna()
dates = [pd.Timestamp(date) for date in list(df.index)]
df['Date'] = dates
df = df.set_index(['Date'])
self.data = df
print("Data loaded successfully.")
def prepare_features(self, lookback_days=20, prediction_days=1):
"""Prepare features for training and testing datasets."""
X = []
y = []
n = len(self.data)
for i in range(lookback_days, n-prediction_days):
row = {}
row['Open'] = self.data['AAPL Open Price'][i-lookback_days:i].values
row['High'] = self.data['AAPL High Price'][i-lookback_days:i].values
row['Low'] = self.data['AAPL Low Price'][i-lookback_days:i].values
row['Close'] = self.data['AAPL Close Price'][i-lookback_days:i].values
spx_vals = self.data['SPX Close Price'][i-lookback_days:i].values
vix_vals = self.data['VIX VOLATILITY ESTIMATES'][i-lookback_days:i].values
row['SPX Close Price'] = spx_vals[-1]
row['SPX Volume'] = sum(spx_vals)
row['VIX Close Price'] = vix_vals[-1]
diff = row['Close'][:]-row['Close'][1:]
change_pct = abs(diff/row['Close'][:-1])
row['Change %'] = [sum(change_pct)/len(change_pct)]*len(row['Close'])
ema9 = ta.trend.ema_indicator(self.data['AAPL Close Price'][i-lookback_days:i], 9)[-1]
ema21 = ta.trend.ema_indicator(self.data['AAPL Close Price'][i-lookback_days:i], 21)[-1]
rsi = ta.momentum.rsi(self.data['AAPL Close Price'][i-lookback_days:i])[0]*100
bb_u, bb_m, bb_l = ta.volatility.bollinger_bands(self.data['AAPL Close Price'][i-lookback_days:i])
upperband = bb_u[-1]
middleband = bb_m[-1]
lowerband = bb_l[-1]
stochastick, stochasticslow = ta.momentum.stochastic(self.data['AAPL Close Price'][i-lookback_days:i], smooth_k=14, smooth_d=3)
adx = ta.trend.adx(self.data['AAPL High Price'][i-lookback_days:i],
self.data['AAPL Low Price'][i-lookback_days:i],
self.data['AAPL Close Price'][i-lookback_days:i],
timeperiod=14)[0]*100
macd, signal, hist = ta.trend.macd(self.data['AAPL Close Price'][i-lookback_days:i])
row['EMA 9'] = ema9
row['EMA 21'] = ema21
row['RSI'] = rsi
row['Upper Band'] = upperband
row['Middle Band'] = middleband
row['Lower Band'] = lowerband
row['Stochastic K'] = stochastick[-1]
row['Stochastic Slow'] = stochasticslow[-1]
row['ADX'] = adx
row['MACD Line'] = macd[-1]
row['Signal Line'] = signal[-1]
row['Histogram'] = hist[-1]
target_idx = i+prediction_days
close_val = self.data['AAPL Close Price'][target_idx]
open_val = self.data['AAPL Open Price'][target_idx]
high_val = self.data['AAPL High Price'][target_idx]
low_val = self.data['AAPL Low Price'][target_idx]
spx_val = self.data['SPX Close Price'][target_idx]
vix_val = self.data['VIX VOLATILITY ESTIMATES'][target_idx]
diff = float(close_val - open_val)/open_val
row['Target Change %'] = [(close_val/open_val)*100]
row['Day of Year'] = [float(((dates.year - min_year)*365)+(dates.dayofyear))]
row['Year'] = [int(dates.year)]
row['Month'] = [int(dates.month)]
row['Week'] = [int(dates.week)]
row['Weekday'] = [int(dates.weekday())]
row['Quarter'] = int(dates.quarter)
pct_changes = [abs(close_val - prev_close)/(prev_close) for prev_close in self.data['AAPL Close Price'][i+1:target_idx]]
row['Max Pct Change %'] = max(pct_changes)
row['Min Pct Change %'] = min(pct_changes)
row['Avg Pct Change %'] = sum(pct_changes)/len(pct_changes)
next_row = {'AAPL Target Value': [close_val],
'AAPL Next Day High': [high_val],
'AAPL Next Day Low': [low_val]}
X.append(list(row.values()))
y.append(next_row['AAPL Target Value'])
print("Features prepared successfully.")
# Splitting dataset into train and test sets
X_train = X[:-prediction_days]
y_train = y[:-prediction_days]
X_test = X[-prediction_days:]
y_test = y[-prediction_days:]
print("Dataset splitted successfully.")
return X_train, y_train, X_test, y_test
def fit_model(self, X_train, y_train):
"""Fit the chosen machine learning algorithm."""
if self.model_name == 'linear regression':
regressor = sklearn.linear_model.LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)
elif self.model_name == 'random forest':
regressor = sklearn.ensemble.RandomForestRegressor()
regressor.fit(X_train, y_train)
elif self.model_name == 'light gradient boosting':
regressor = lightgbm.LGBMRegressor()
regressor.fit(X_train, y_train)
elif self.model_name == 'xgboost':
regressor = xgboost.XGBRegressor()
regressor.fit(X_train, y_train)
else:
raise ValueError('Invalid model name entered.')
self.model = regressor
print("Model trained successfully.")
def predict(self, X_test):
"""Predict values using the trained model."""
predictions = self.model.predict(X_test)
return predictions
model = VolatilityModel(model_name='xgboost')
model.load_data('2020-01-01')
X_train, y_train, X_test, y_test = model.prepare_features(lookback_days=60, prediction_days=1)
model.fit_model(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
print("Prediction accuracy:", sklearn.metrics.r2_score(y_test, predictions))
代码解读5.未来发展趋势与挑战
天使投资能够通过让技术人员和创业精英获得资本,然而也面临着新的挑战.
- 智能投顾的问世：智能投顾系统正式推出后能够有效收集整理分析投资者数据，并借助智能化决策引擎为投资者提供自动化执行交易策略的服务未来该系统将成为新的风险投资工具。
- 大数据技术的应用：随着大数据技术的快速发展其庞大的数据资源将构成天使投资的关键一旦这些数据被大数据算法充分分析挖掘创业者便能从中获取更有针对性的投资信息从而更准确地评估投资项目的价值。
- 竞争激烈的市场：就一般行业而言科技型创业投资仍面临市场混乱的局面现有条件下各类投资基金为了提高竞争力会采取各种措施对资金流向进行管控甚至会对优秀人才构成封锁这对于创业者而言确实是一道不小的挑战他们迫切需要一个更加灵活的投资环境才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。
6.附录常见问题与解答
1、为什么要参与天使投资？
- 第一：个人能够在风险投资中实现超额回报。通过参与风险投资活动，让你能够迅速实现这一目标，并且基本无需额外准备工作。相比于自主创业，在风险投资中获得的收益往往更加可观。
- 第二：这种形式有助于你在创业过程中突破瓶颈。尽管初期回报可能有限，在参与风险投资的过程中你还能培养自己的创业潜力，并找到一些突破创业困境的机会。
- 第三：天使投资的独特之处在于其专业属性。虽然天使投资本身不具备固定的回报率，在这种兼职性质下你可以享受到成熟投资人所提供的专业知识和经验支持。
- 第四：这种形式有助于培养你的商业意识。当你形成了独立见解后，在天使投资的支持下你将不断完善自己的独立思考能力，并制定切实可行的商业发展计划。
2、如何参与天使投资？
- 基础知识概览。若你对风险投资的基本理念及运作流程尚有欠缺，请考虑参考《投资学通》或其他同类著作以掌握基础理论与操作规范。
- 寻求合适风投机构。在寻找风投机构这一过程中通常较为直接。只需识别具备专业背景的机构，并聚焦于新兴领域如人工智能、区块链等具有创新性的项目。
- 准备并提交申请表单。在准备材料时需填写项目名称、团队构成、预算金额等关键信息，并附上完整的研究方案。
- 审批流程概述。大部分创业团队能在几周内完成审批程序；个别情况可能因特殊原因延迟一周以上。
- 策略制定阶段。与项目经理共同制定项目策略时需深入分析项目的潜在回报及其潜在风险。
- 实施计划核对。根据项目经理提供的信息制定具体的实施计划，并进行核对验证。
- 进度跟进机制。通过定期更新网站查看项目动态的同时关注可能出现的技术问题或资金短缺情况。
- 收益获取渠道。完成后将获得详细的收益总结报告，并可从邀请来的创业导师处获得额外认可或内部晋升机会。