Ⅰ 對沖基金的主要幾種投資策略
對沖基金起源於19世紀50年代，基金經理買入有市場前景的優質股票，同時借入能反應市場平均指數的股票並賣出。在市場上漲時，買入的優質股票的漲幅會高於沽空平均指數而帶來的損失，從而獲利；而市場下跌時，買入的優質股票的跌幅會小於沽空平均指數而帶來的收益。對沖基金策略可以分為以下幾類：相對價值、事件驅動、宏觀策略、方向策略與期貨管理。
（一）相對價值
相對價值策略利用相關投資品種之間的定價誤差獲利，常見的相對價值策略包括股票市場中性、可轉換套利和固定收益套利。相對價值策略的產品不做市場的方向性選擇交易，因而不隨著市場的波動而起落，風險能夠得到較好的控制，但由於相關證券之間的價差通常很小，不用杠桿效應就不能賺取高額利潤，因此相對價值對沖基金傾向於使用高杠桿，而一旦套利發生問題則將會面臨巨額虧損。因為相對價值投資需要在多頭和空頭之間設置適當的對沖比率，任何一方的波動都會影響到對沖效果，所以管理人需要根據市場情況調整倉位；另外倉位太大也會影響流動性。歷史上最著名的相對價值對沖基金——美國長期資本管理公司就因為高杠桿和小概率事件而走向錯誤的方向，到了破產邊緣最終被收購。
（二）事件驅動策略
事件驅動策略投資於發生特殊情形或者是重大重組的公司，例如發生分拆、收購、合並、破產重組、財務重組或者股票回購等行為的公司。事件驅動的策略主要有受壓證券投資和並購套利。一方面，事件驅動型基金會通過對發行受壓債券的企業進行深入研究，折價買入企業債，待市場對企業回復信心後以相對較高的價格賣出獲利。另一方面，基金充分利用公司的並購機會，尋找收購價格與企業目前股價之間的差異，評價該階段下的風險收益，當存在相對確定的套利機會時交易。通過財務模型計算，控制賣空並購方與買入被並購方的股票比例實現市場風險敞口較低前提下的套利。需要指出的是，並購套利存在一定程度的交易風險，即當市場崩盤、戰爭發生或雙方因其他因素無法達成協議時，交易不成功所帶來的風險。因此在一般情況下，事件驅動型基金會配有專業的法律顧問，評估極端情況下的交易風險。
（三）宏觀策略
宏觀策略對沖基金是對沖基金產品中最具攻擊性的品種，索羅斯的量子基金就是這種類型的產品，根據國際政治經濟的重大事件和趨勢，分析相關市場可能出現的變動和走勢，在全球范圍內買入和賣空各種證券及其衍生品，獲取收益。投資工具囊括股票、債券、貨幣、大宗商品、衍生品等，而投資地域也教廣泛，發達金融市場、新興市場均可能成為他們的狙擊對象，特別當國際政治經濟局勢動盪時此類對沖基金更為風行。宏觀策略對沖基金的風險主要來自於對目標地區宏觀經濟和市場判斷的失誤。
（四）方向策略
方向策略對沖基金一般是指投資於股票市場並運用杠桿做多和（或）做空的對沖基金，例如：多/空策略對沖基金、新興市場對沖基金、行業（區域）對沖基金、量化對沖基金等。該策略買入預期價格上漲的證券和（或）賣空預期價格下跌的證券。與相對價值策略中的市場中性策略不同的是，股票多空頭策略並不強制要求多頭交易量與空頭交易量一致，即並不要求用等量的空頭來對沖掉多頭的市場風險（不追求組合的市場中性）。
（五）期貨管理
管理期貨是一種由期貨交易顧問（CTA）利用技術或基本面分析對各期貨品種進行投機交易的期貨投資基金，目前在美國大約有800家注冊CTA，與其他對沖基金策略不同之處在於管理期貨主要投資於商品期貨以及金融期貨、期權、遠期等交易品種，較少涉及股票、債券、外匯等基礎資產，由於投資標的高杠桿高風險特徵，期貨管理基金呈現出高風險的特徵，因而它的風險控制也受到格外重視。目前多數期貨管理基金會應用計算系系統化程序撲捉機會或者止損控制風險。另外，各國的期貨管理基金都受到了政府或行業不同程度的監管，例如美國期貨管理基金必須受到商品期貨交易委員會(CFTC)的監管，其中對公募期貨基金的監管更側重於政府和法律作用的發揮，而對私募期貨基金的監管則更多的是依靠行業協會及信譽機制等市場手段。
Ⅱ 量化對沖領域有哪些經典的策略和傳奇人物
阿斯內斯是法瑪在芝加哥大學指導的金融博士，其博士畢業論文在三因子模型的基礎上加入了動量因子，以四因子模型的形式完成了一系列的實證分析。博士畢業後阿斯內斯進入高盛，成為了一名量化交易分析員，隨後在高盛組建了全球阿爾法基金，主要從事以量化為導向的交易工作，業績不俗。1997年他離開高盛創辦了自己的AQR資本管理公司，目前該公司是全球頂尖的對沖基金之一。雖然沒有直接的證據證明阿斯內斯在工作中採用的是多因子模型基礎上的股價預測技術，但是可以想見的是，市值、賬面市值比、動量因子和因子模型應該與其量化交易策略存在一定的關聯。阿斯內斯在一些訪談和學術論文中也時常談到價值、動量/趨勢、低風險、套息等相關概念，是為佐證。
由學術研究進入量化交易實業領域的一個更為極端的例子，應該是文藝復興科技公司的西蒙斯，這也是中國讀者較為熟悉的一個量化交易從業者。西蒙斯於1961年在加州大學伯克利分校取得數學博士學位，年僅23歲，並在30歲時就任紐約州立大學石溪分校數學學院院長。他在1978年離開學校創立了文藝復興科技公司，該公司因為旗下的量化旗艦基金——大獎章基金傲人的業績而聞名。關於西蒙斯所使用的量化交易策略，坊間一直有諸多猜測。許多人認為其所使用的應該是基於隱馬爾科夫模型的量化交易策略，原因在於西蒙斯的早期合夥人鮑姆是隱馬爾科夫模型估計演算法的創始人之一，同時文藝復興科技公司招聘了大量的語音識別專家，隱馬爾科夫模型正是語音識別領域的一個重要技術工具。作者對這一說法持懷疑態度，不過不管怎樣，從文藝復興科技公司比較另類的人員構成來看，這應該是一個比較純正的使用量化交易策略進行運作的對沖基金公司。
雖然大部分的量化對沖基金正在使用的交易策略都或多或少的進行保密，但是仍然有一些量化交易策略在多年的使用後開始慢慢為外界所熟知，統計套利就是其中之一。這個策略的概念最早產生於摩根斯坦利，當時的做法也被稱為配對交易，實際上就是使用統計的方法選取一對歷史價格走勢相似的股票，當兩支股票之間的價格差距變大、超出一定閾值之後，就分別做多和做空這兩支股票，依靠該價格差在隨後的時間里回歸到正常水平來獲取收益。由於這種量化交易策略既源自於統計分析、又存在等待價差回歸的套利特性，因此被稱之為統計套利。而隨著對這類交易策略的進一步深入研究，統計套利策略目前已經遠遠超出了配對交易的范疇，變得更加的復雜和多樣化。
肖曾經是摩根斯坦利這個統計套利交易組的成員之一，他於1980年在斯坦福大學獲得計算機博士學位，隨後留校進行學術研究。肖在1986年加入摩根斯坦利後負責該組的技術部門，但是在兩年之後、如同統計套利的首創者班伯格（注）一樣、由於政治斗爭等原因從公司離職，並創立了自己的德劭基金公司。結合了肖的大規模並行計算研究背景和在摩根斯坦利接觸到的統計量化策略，德劭基金公司利用計算機量化模型作為主要的策略進行交易並取得了巨大的成功。值得一提的時，肖在對沖基金領域紮根之後，仍然不忘科學研究，其成立的德劭研究公司致力於通過強大的計算機硬、軟體能力在分子動力學模擬等生化科研領域取得前沿性進展。這與阿斯內斯一直在金融雜志上發表學術論文的行為，相映成趣，當然肖的學術研究相對而言可能更為極客一些。
相比起統計套利，傳統意義上的套利策略是一個更為人熟知、更經典的量化交易策略。實際上現代金融框架的一部分都是基於「無套利」這樣一個假設原則建立起來的，可見套利策略的深入人心與重要性。如果說統計套利的重點在於刻畫和預測多個資產間的統計關系，那麼傳統套利可能就更重注於各個資產的價值計算，以及策略執行時的交易成本估計和優化。只不過量化交易策略進化到現在，統計套利和傳統的套利策略已經是互相滲透、互相融合的了。以計算機能力見長的德劭基金公司，對這兩種套利策略應該都是有所涉及的。
說起套利，不得不提到長期資本管理公司。這家公司的陣容十分豪華，包括債券套利的先驅梅里韋瑟、兩位諾貝爾獎獲得者莫頓和斯科爾斯、美聯儲副主席穆林斯等諸多頂級從業者，主要從事的正是債券的量化套利交易，當然其中也會包含一些其他形式策略的成分。公司成立的前三年間表現非常出色，但是在1998年俄羅斯國債違約之後，相關的連鎖反應使得公司產生巨大虧損，在美聯儲的干預下被華爾街幾家公司出資接管，形同倒閉。實際上，長期資本管理公司在俄羅斯債券上的損失本身並不大，但是許多大金融機構在虧損環境下必須保證足夠的資本量，因此通過出售流動性較好的七大工業國債券等資產來減低風險、增加資本，全球主要債券價格在賣出壓力下大幅下跌，波動巨大，這才導致了杠桿極大的長期資本管理公司在債券套利上產生巨額虧損。
Ⅲ 量化交易都有哪些
(1) 雙均線策略
雙均線策略在趨勢交易中有廣泛的應用。該策略根據長短兩根不同周期的移動平均線的金叉和死叉來交易。在短周期均線上穿長周期均線(金叉)時做多，在短周期均線下穿長周期均線(死叉)時做空。雙均線系統可以進一步擴充為多均線系統。
(2) 布林帶策略
布林帶由三條線構成，其中的中線是一根移動平均線，上線是由中線加上n倍(如2倍)標准差構成，下線是中線減n倍標准差。當行情上穿上線時做多，下穿下線時做空。
(3) 海歸交易法
海歸交易法由商品投機家理查德·丹尼斯的推廣而聞名。該法則涵蓋交易的進出場，資金和倉位管理的各各方面，是一套完整的交易系統。關於該策略的具體交易模式幾個字不容易說清楚，詳細的了解大家可以參考《海歸交易法則》這本書，特別是後面的附錄。
(4) 多因子選股
多因子選股模型是股票交易中常見的策略。建立過程包括選取候選因子，在歷史數據檢驗的基礎上挑選有效因子並剔除冗餘因子等幾個過程，最後是根據因子選擇要交易的股票，確定出入場時機。
(5) 統計套利
統計套利可以用於期貨市場的跨品種和跨期套利，也可以用於相關性高的股票之間的價差套利。它是利用相關性高的標的之間的價差或者價比回歸的性質，在價差或價比偏離均衡位置時進場，在價差或價比回到均衡位置時出場。
(6) Alpha對沖策略
Alpha對沖策略同時持有方向相反的兩種頭寸對沖Beta風險。在國內市場常見的是持有股票多頭的同時，持有股指期貨空頭，該策略是否能夠獲得超額收益依賴於選取的股票是否具有高的Alpha正值。
(7) 網格交易法
網格交易法的核心是網格間距和中軸線的確定。我們以螺紋鋼期貨合約為例說明，目前螺紋價格3000，我們建立初始倉位，比如50%倉位。隨後螺紋鋼每漲50點賣出10%，每跌50點買入10%。這里的3000就是中軸，50點是網格寬度。該策略的收益波動很大。
Ⅳ 如何合理利用私募基金量化選股策略
隨著近期指數增強產品的興起，量化選股的概念再一次進入了投資者的眼簾，伴隨近些年國內量化投資的高速發展，量化選股策略早已大量應用在了私募產品的投資策略之中。
量化選股的定義
簡單來說，量化選股就是利用數量化的方法構建模型，進而選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資方法。
量化選股為什麼能賺錢？
由於A股市場不是特別有效的市場，在非有效的市場下，量化模型對於市場微觀交易機會的把握和處理是遠強於人腦的，市場的非理性機會，各種各樣的套利機會，很多都需要通過大量的數據統計和挖掘來發現。
另一方面，量化選股策略由於是程序化操作，其紀律性，客觀性，准確性，及時性的特徵，能夠更好的把握市場機遇，不會受人為情緒因素所影響，而且對交易機會的發現和執行要比人為判斷更加迅速。再者，量化選股因為是通過數據挖掘，模型選股，所以構建的投資組合可以同時持有數百隻股票，而且可以高頻率的交易，這樣能很好的起到分散風險並提高收益的作用。
量化選股的風險特徵如何？
一、市場中性策略
對於市場中性策略來說，其目標主要是通過量化選股的方法選出高阿爾法的股票構建組合，並做股指期貨對沖。以此來剝離股票組合的市場風險，並收獲純阿爾法收益。所以一般情況下中性策略相對純股票多頭產品回撤風險要小，波動平滑，最大回撤一般較小，屬於相對比較穩健的投資策略。
二、指數增強策略
市場上現在比較主流的指數增強策略主要由原來的市場中性策略演變而來，為了能夠提高資金使用效率和搏取更高的收益，將市場中性策略中的股指期貨對沖部分去除，直接構建股票純多頭組合，運用量化選股的方法選擇一攬子股票，追蹤指數，控制跟蹤誤差。目的是在承擔市場風險的前提下，獲取能比市場指數更高的收益，不僅獲取中性策略中所提供的純阿爾法收益，也獲取市場本身所帶來的收益。
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Ⅳ 什麼是量化交易以及量化的主要策略 什麼是阿爾法策略
股指期貨與個股對沖博取正阿爾法策略、商品期貨與現貨對沖策略、跨期對沖策略、跨市場對沖、跨品種對沖、統計套利、股票與期權對沖套利、可轉債與正股對沖套利、期權跨式對沖套利、事件驅動型對沖套利、ETF與成分股對沖套利，國債期貨與國債主力品種現貨的套利對沖等等，以後隨著中國金融產品的豐富，會有越來越多的包括利率、外匯產品在內的量化追蹤套利模式。
Ⅵ 什麼是量化投資交易策略
一文看懂量化投資策略
閑話基
量化投資在近些年受到越來越多的關注，包括規模、策略、業績。量化投資，是指通過藉助統計學、數學方法，運用計算機從海量歷史數據中，尋找能夠帶來超額收益的多種「大概率」策略，按照策略構建的數量模型嚴格執行投資，力求獲得長期穩定可持續高於平均的超額回報。
跨市場策略涉及外匯兌換、國際期貨交易對沖，交易實現難度大，國內用得少。
由於期貨具有杠桿屬性，這類策略持倉的市值往往很大，有時候甚至超過產品資產總值，導致收益率的波動率是所有量化策略中最大的。在市場出現連續震盪行情時，這樣策略由於杠桿屬性會出現較大的回撤。另外一個對這類策略的一個限制是，目前市場上活躍交易的期貨品種不多，高頻交易很大程度倚重於品種成交量，開平倉時間間隔較短，使得策略容量不大。
Ⅶ 量化分析的量化投資策略
量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。
1·量化選股
量化選股就是採用數量的方法判斷某個公司是否值得買入的行為。根據某個方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池，如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類
2·量化擇時
股市的可預測性問題與有效市場假說密切相關。如果有效市場理論或有效市場假說成立，股票價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股票價格的預測則毫無意義。眾多的研究發現我國股市的指數收益中，存在經典線性相關之外的非線性相關，從而拒絕了隨機遊走的假設，指出股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因此存在可預測成分。
3·股指期貨套利
股指期貨套利是指利用股指期貨市場存在的不合理價格，同時參與股指期貨與股票現貨市場交易，或者同時進行不同期限，不同(但相近)類別股票指數合約交易，以賺取差價的行為，股指期貨套利主要分為期現套利和跨期套利兩種。股指期貨套利的研究主要包括現貨構建、套利定價、保證金管理、沖擊成本、成分股調整等內容。
4·商品期貨套利
商品期貨套利盈利的邏輯原理是基於以下幾個方面 ：(1)相關商品在不同地點、不同時間對應都有一個合理的價格差價。(2)由於價格的波動性，價格差價經常出現不合理。(3)不合理必然要回到合理。(4)不合理回到合理的這部分價格區間就是盈利區間。
5·統計套利
有別於無風險套利，統計套利是利用證券價格的歷史統計規律進行套利，是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。統計套利在方法上可以分為兩類，一類是利用股票的收益率序列建模，目標是在組合的β值等於零的前提下實現alpha 收益，我們稱之為β中性策略；另一類是利用股票的價格序列的協整關系建模，我們稱之為協整策略。
6·期權套利
期權套利交易是指同時買進賣出同一相關期貨但不同敲定價格或不同到期月份的看漲或看跌期權合約，希望在日後對沖交易部位或履約時獲利的交易。期權套利的交易策略和方式多種多樣，是多種相關期權交易的組合，具體包括：水平套利、垂直套利、轉換套利、反向轉換套利、跨式套利、蝶式套利、飛鷹式套利等。
7·演算法交易
演算法交易又被稱為自動交易、黑盒交易或者機器交易，它指的是通過使用計算機程序來發出交易指令。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格、甚至可以包括最後需要成交的證券數量。根據各個演算法交易中演算法的主動程度不同，可以把不同演算法交易分為被動型演算法交易、主動型演算法交易、綜合型演算法交易三大類。
8·資產配置
資產配置是指資產類別選擇，投資組合中各類資產的適當配置以及對這些混合資產進行實時管理。量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術的結合，極大地豐富了資產配置的內涵，形成了現代資產配置理論的基本框架。它突破了傳統積極型投資和指數型投資的局限，將投資方法建立在對各種資產類股票公開數據的統計分析上，通過比較不同資產類的統計特徵，建立數學模型，進而確定組合資產的配置目標和分配比例。
Ⅷ 如何識別優秀的量化交易策略
1、交易時間。自己是否有時間進行日間交易？如果沒有，可能需要考慮隔夜持倉的交易策略。2、編程水平。你只會Excel還是可以寫Python、Java、C或者C++這些語言？如果只會Excel，可能做的交易策略會比用其他編程語言能做的交易策略簡單一些。需要澄清的是：簡單的未必是不好的。3、資金規模。小的資金規模能夠交易的股票數量少，同時也會限制對沖策略的規模，這都會影響交易策略的選擇。4、收益目標。你的收益目標需要綜合考慮持有期和收益持續性之間的關系。
Ⅸ 量化交易領域有哪些經典策略
量化交易種比較受寬客們所熟知的量化經典策略有：
alpha對沖(股票+期貨)
集合競價選股(股票)
多因子選股(股票)
網格交易(期貨)
指數增強(股票)
跨品種套利(期貨)
跨期套利(期貨)
日內回轉交易(股票)
做市商交易(期貨)
海龜交易法(期貨)
行業輪動(股票)
機器學習(股票)
以上這些經典的量化交易策略源碼都可以到掘金量化交易平台查閱。
Ⅹ 到底什麼是量化對沖
量化對沖基金里的量化和對沖是兩個概念。「量化」指藉助統計方法、數學模型來指導投資，其本質是定性出借的數量化實踐。「對沖」指通過管理並降低組合系統風險以應對金融市場變化，獲取相對穩定的收益。實際中，對沖基金往往採用量化出借方法，兩者經常交替使用，但量化基金不完全等同於對沖基金。量化、對沖、高頻其實是完全不同的緯度，但構成了一種新門類，即利用海量數據，程序化交易方法來進行出借的策略。
量化對沖基金一般採用長短倉策略。類似某一類嚴格的市場中性策略，理論上說，一個基金經理可以持有50%的多頭頭寸和50%的空頭頭寸，他的凈頭寸恰好為0，這時候就達到市場中性了。在股市暴跌流動性喪失的同時，量化對沖基金時基於市場中性的量化對沖基金，一般收益不會太高，但非常穩定，回撤也比較小，前提是需要出借管理人水平比較高。