㈠ 量化分析是什么意思
量化分析就是将一些不具体，模糊的因素用具体的数据来表示，从而达到分析比较的目的。
量化分析可以帮助我们更加方便和直观地衡量风险和收益，但需要强调指出的是，美国华尔街顶级量化金融大师、哥伦比亚大学著名教授伊曼纽尔·德曼，在《数学建模如何诱骗了华尔街》一文中，毫无忌讳地承认：我们根本不可能（通过数理分析方法）发明出一个能够预测股票价格将会如何变化的模型；如果我们相信人类行为可完全遵守数学法则，从而把有着诸多限制的模型与理论相混淆的话，其结果肯定会是一场灾难。
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量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。
量化分析法将对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。尽管有经验的风险经理有时在风险识别之后直接进行定量分析，但定量风险分析一般在定性风险分析之后进行。定量风险分析一般应当在确定风险应对计划时再次进行，以确定项目总风险是否已经减少到满意。
㈡ 《对冲基金到底是什么》：阿尔法和贝塔
阿尔法和贝塔 这个世界上有一种东西叫做钱。我们把一些钱放在一起管理和运作，基金(fund)一般就是指这笔用于特定目的的钱，有时候也可以指管理和运作这笔钱的组织。 如果这笔钱的目的是为了钱生钱，可以称为投资基金(Investment Fund)。 钱怎么生钱呢？如果钱用来购买实物商品，然后再卖了变成钱，这是贸易，不是我们说的钱生钱。当然钱也不能直接就变成更多的钱。在钱生钱的过程中，钱要先变成一些虚拟的但是又值钱的东西。这些虚拟的东西是各类财产所有权或债权的凭证，也就是证券(securities)。 在投资完成以后，钱的变化就是回报，或者叫收益率(return)。我们希望收益率是正的，但有时候它也可能是负的。在投资之前，我们无法知道会赚钱还是会赔钱。这种不确定的损失叫做风险(risk)。 最安全的投资是购买国债(或者存银行)。我们基本把它们视为无风险投资，它们的回报率也就是无风险收益率(Risk Free Return)。投资就是为了获得比无风险收益率更高的回报。接下来我们考虑的收益率都是超出无风险回报率之上的那一部分，可以称为额外收益(Excess Return)。 风险和回报一般成正比，风险越高，回报越大。 我们通常同时投资多个证券产品，这些产品的集合就叫做投资组合(portfolio)。 到这里需要暂停一下，我们要引入两个希腊字母，阿尔法(α，alpha)和贝塔(β，beta)。这两个拗口的名字是希腊语的前两个字母，相当于英语的A和B或者中文的甲和乙。 现代金融理论认为，证券投资的额外收益率可以看做两部分之和。第一部分是和整个市场无关的，叫阿尔法；第二部分是整个市场的平均收益率乘以一个贝塔系数。贝塔可以称为这个投资组合的系统风险。 初中物理告诉我们，当一个人在行驶中的火车上走的时候，他的速度等于他对于火车的相对速度加上火车的速度。证券投资组合的额外收益率等于它的相对收益率加上整个市场的涨跌所提供的那一部分。但区别在于，火车速度对于在同一辆火车上的每个人而言都是一样的，而整个市场的涨跌对各个投资组合提供的收益率却可能不同。这就是贝塔系数，它取决于这个投资组合和市场的相关性以及投资组合相比市场的风险大小。 一般的投资组合的贝塔系数通常是正的。这样，如果整个市场涨了，整个市场的平均收益率乘以贝塔系数就是正的，对投资组合的贡献也是正的。但如果整个市场跌了，这一部分对投资组合的贡献也就是负的了。股票指数基金的贝塔系数一般在1左右。 在把收益率分解成阿尔法和贝塔两部分以后，一个最重要的事实是，这两部分的价值是不一样的。 简单地说，阿尔法很难得，贝塔很容易。只要通过调节投资组合中的现金和股票指数基金(或者股指期货)的比率，就可以很容易地改变贝塔系数，即投资组合中来自整个市场部分的收益。而阿尔法是如此难得，以致许多金融教授们根本不相信它的存在。 因此阿尔法会很贵，而贝塔很便宜。 指数基金(Index Fund)和交易型开放式指数基金(ETF，Exchange Traded Fund)是购买纯贝塔的工具。因为只有贝塔，所以它们一般只收取很低的基于资本总量的管理费(Management Fee)。没有阿尔法，所以它们一定不会收取基于利润的分成费(Incentive Fee)。 我们常见的公募基金，即共同基金(Mutual Fund)，除了指数基金以外有许多是主动型的，基金经理试图获得更好的绩效，也就是除贝塔以外还想得到些阿尔法。但美国的学术研究发现，一般来说共同基金其实是没有阿尔法的，所以共同基金一般都只收取比较低的管理费。 想获得阿尔法靠的是真本领。贝塔只是随大势，但“水可载舟，亦可覆舟”。国内的许多基金都只有贝塔，当然这很大程度上是因为缺乏金融工具的选择，比如在融资融券出台之前不可以沽空。当大盘开始暴跌的时候，也就是“股神”神话破灭的时候。 业内的朋友刘震有个比喻：阿尔法是肉，贝塔是面。指数基金全是贝塔，卖的是馒头；主动型公募基金卖的有肉有面，是包子；而对冲基金卖的就是纯肉。肉比包子贵，包子比馒头贵。 多年以前学术界不相信阿尔法的存在。没有肉，只吃馒头。业界因此催生了指数基金等产品，目的就是为了给公众提供便宜的贝塔。近年来，许多人渐渐相信阿尔法是存在的。专攻阿尔法的投资开始兴起，它们被称为另类投资(Alternative Investment)，或者替代投资、非主流投资。主流投资是购买贝塔，非主流投资是购买阿尔法。 另类投资有许多种。如果投资于非上市股权，或者上市公司非公开交易股权，就叫做私募股权投资(Private Equity，简称PE)。广义的私募股权投资涵盖了企业首次公开发行前各阶段的权益投资，包括大家可能熟悉的创业投资(Venture Capital，简称VC、创投)等。 那我们最关心的对冲基金(Hedge Fund)投资什么呢？现在的对冲基金基本上投资所有的有价证券。只要证券有价格，有可能在买进卖出的过程中赚钱，就可能有对冲基金去做。为了跟私募股权投资基金区别开来，如果基金主要做的是上述的私募股权投资，它就算是私募股权投资基金，不然就可以算做对冲基金。现在对冲基金也可能做私募股权投资，而私募股权投资基金也可能做对冲基金做的事情，界限越来越模糊。 现在我们渐渐清楚了，试图获得纯阿尔法的，又不像私募股权投资基金那样投资于非公开上市交易股权的基金，就是对冲基金。 因为对冲基金获得的是纯阿尔法，阿尔法又很难得，所以它们才有资格收取很高的管理费(一般是每年收取资产的2%左右)和分成费(一般是利润的20%左右)。因为它们一般没有什么贝塔，所以它们的收益率基本不受整个市场走向的影响。不论市场大盘涨了或者跌了，成功的对冲基金都应该赚钱，基本没有市场系统风险，这也就是“对冲”这两个字的意义。 正因为阿尔法难得，对冲基金行业中滥竽充数者也比比皆是。有些号称对冲基金，其实提供的都是贝塔。说卖的是肉，其实只是馒头，或者是包子里搭了那么一丝肉。要甄别阿尔法和贝塔，有时候并不是一件很容易的事情。 为了最大限度获取难得的阿尔法，对冲基金往往运用最新的投资理论和极其复杂的金融市场操作技巧，充分利用各种金融产品，承担风险，追求高收益。因为它们需要操作灵活，所以政府对它们的监管很少，也正因此往往限制它们允许接纳的投资者的类型。现在一般局限于机构投资者和被认为可以承担高风险的富有人群，不可以对普通公众开放。 猪就是肉吃起来味道不错的动物。
㈢ 这次股票大跌,是回调吗有几天
上证50和中证500股指期货明日正式上市，新合约上市会造成什么影响？2010年沪深300股指期货推出后，沪指曾暴跌24%，5年后，面对与之前截然不同的市场，历史会否重演？
业内专业人士认为，期指新品推出与市场走熊没有必然联系，不过两期指新品推出必然增加期指市场交易量，同时增加对冲套利的工具和方式，对量化对冲投资形成利好。
从国内历史来看，经过2009年沪深300指数大涨，在2010年4月推出沪深300股指期货后，短期市场的波动有所增加。从中长期来看，沪深300指数期货推出后并不会对市场波动造成影响，市场长期走势则由基本面因素决定。
从海外经验来看，股指期货推出后，短期内大多数国家或地区标的指数走势均存在不同程度的反转，即股指期货推出前上涨，股指期货推出后现货市场短期内会不同程度地下跌。不过，虽然短期内许多市场都出现反转，但股指期货的推出并没有改变这些市场中长期的走势。
上证50指数成分股代表了关系国计民生的大型企业，目前流通市值约9.6万亿元，约占沪深A股流通市值的30.38%，主要集中在金融、地产、能源等支柱性行业。推出上证50股指期货，一是有利于增强大盘蓝筹股的流动性，稳定蓝筹股价值中枢，推动蓝筹股市场建设，提高投资者持股信心，实现股市长期稳定发展；二是有利于机构投资者价值投资功能的发挥和资产配置效率的提高，目前跟踪上证50指数的指数基金资产净值超过450亿元；三是能够更好地配合已经上市的上证50ETF期权，为期权做市商和普通投资者提供更有效的对冲手段，促进期权市场定价更趋于合理，流动性进一步改善。
中证500指数成分股是沪深两市中500只中小市值上市公司，目前总市值为5.4万亿元，约占沪深A股市值的14.42%。该板块公司数量多、单个公司市值小、行业覆盖面广，是我国经济结构转型、技术升级和创新发展的重要依托力量。根据研究，中证500指数的行业分散度非常好，不会受到单一板块阶段性表现的过度影响，有利于对冲交易投资者在寻求稳定的alpha的同时，尽量降低beta风险，因此更适合作为量化对冲的工具。经测算，与利用沪深300指数期货对冲相比，利用中证500指数将显著提升策略的收益风险比。
以史为鉴：沪深300期指上市后曾沪指暴跌24%
面对新品种的来袭，投资者最想知道其对市场到底会产生怎样影响？
这里不妨来看一看历史上的相关情况：比如2010年，沪深300指数期货推出后的52个交易日，沪指暴跌24%，此后沪指调整时间长达两个半月。此外，还可以参照其他地区资本市场的情况，比如富时100指数期货、日经225指数期货等推出后的状况。
时间回到2010年4月16日，跟踪沪深300指数的股指期货正式推出。推出当日，沪指表现平稳，以1.1%的跌幅完成一天的演练。而在第二个交易日，在市场有所松懈之际，"噩梦"来袭。
就盘面显示得情况来看，2010年4月19日，沪指在经历了一个周末后，并没有消化沪深300指数期货上市的消息，当日跳空低开之后震荡下跌，当日沪指暴跌了150点，击穿数根均线，报收2980点，跌幅高达4.79%。
由此来看，沪指"这一跳"重挫了市场信心。随后沪指的走势如决堤一般，被已经掉头的5日均线压着不断走低，52个交易日，沪指累积下挫24.71%，最终在2010年7月2日下探2319点后，重新站稳反身向上。
申万宏源的研究报告指出，沪深300股指期货推出后，换手率和相对换手率均出现一定下行，暂不支持股指期货增加股市流动性的结论。与此同时，沪深300股指期货推出后，以日收益率标准差衡量的波动率水平出现下移，但相对波动率水平上移，这意味着股指期货推出并没有优化降低市场的波动率水平。
以上供您参考！
㈣ 什么是α，β收益，量化投资的策略创建与分析
α收益：一揽子可以自定义低估、同质化并且有波动的股票，不断买入更便宜的，卖出更贵的，从而获得的收益。
例如：几个跟着沪深300的ETF，你发现手中持有的沪深300ETF溢价2%了，而市场上同时存在一个折价1%的ETF，那么就卖出溢价高的沪深300ETF，去买折价的，这样虽然始终持有沪深300ETF，但获得了超越沪深300指数本身的收益，就是α收益。
解释一下同质化：明显所有的沪深300ETF是同质化的，也可以认为最小市值20个股票是同质化的，所有银行股是同质化的，分级A是同质化的。下文中有解释自定义低估。
β收益：基本面本身上涨是β收益。
例如，自定义最小市值的10个股票为一个指数，这些最小市值从5亿涨到20亿，这就是β收益。自定义最低股价10个为一个指数，从牛市的5元跌到2元，那么β收益就是负的
量化策略创建三个步骤：
策略的理论基础
历史回测
找到策略黑天鹅。
（一）策略的理论基础：（大致分为三类）：
基本面理论
按基本面又可以分为：1.价值型；2.成长型；3.品质型；按中国特色A股基本面又可以添加；4.小市值型；5.股价型
技术面理论
按技术面又可以分为：1.趋势型，2.趋势反转型，3.缩量反弹，4.指数轮动，5.择时
风险套利
风险套利（或者称轮动）：不断买入更便宜的，卖出更贵的。
注意：
有些理论基础并不牢固，并且不能很好解释（这也导致了各种投资流派互相不服）
有些量化跳过了理论基础，直接根据历史统计进行量化（本文不讨论），例如，统计两会前后涨跌，一季度历史表现最好板块
对策略理论的解释：
基本面策略可以定义什么是低估，比如低PE是低估，低市值是低估，低股价是低估，高ROE是低估，高成长是低估；也可以自定义低估，PB*PE是低估，总市值*流通市值小是低估
基本面理论提供了一揽子同质化并且有波动的股票。有些基本面策略的股票间波动较小，例如最低PE股，一段时期内总是那么几个银行股；有些波动较大，比如小市值型
技术面理论有些很难定义什么是低估，比如趋势型；有些则看似可以定义低估，例如，BIAS最小，20日跌幅最大，其实也不是
能自定义低估的策略是风险套利，不能自定义低估的策略是统计
基本面本身能上涨，就获得了β收益
我得出的结论是：风险套利策略的核心是对自定义低估的轮动，即不断获得α收益！！
如何获得α收益：大部分基本面策略的收益是因为风险套利获得的；也就是不断买入更低估的，卖出更贵的；也就是因为调仓周期内因不同股票的波动而产生收益，因此适当缩短周期有利于提高收益；所以在一年内交易次数越多，alpha收益越大（投资大师说的减少交易次数，并不适用于套利）
理论本身获得的β收益并不多，甚至为负（价值型由于近几年市场估值不断降低，不调仓的话，收益是负的）
我们应当寻找的是：基本面理论本身能上涨，且能提供同质化，波动较大的策略（即获得α，又获得β）
统计策略其内在逻辑说服力小，是过去的概率来预测未来
（二）历史回测：回测中最重要一点是：不要欺骗自己
历史回测中要用到一个哲学思想，叫做奥卡姆剃刀:较简单的理论比复杂的理论更好，因为它们更加可检验
改变测试起始时间。调仓周期超过2天的策略，应该试遍每个起始时间，取平均收益，这才最接近策略真实历史回测，因为理论上起始时间变化一两天对策略收益影响是不大的，如果变化很大就说明过度优化。
不要创建静态股票池。历史上每个阶段都有大牛股，完全可以收集大牛股作为股票池，算好调仓周期，每个阶段买最牛的，收益可以美到不敢想象
不要用PE.PB等指标精确逃顶抄底，最多用来确定一个大致范围。每次大顶点位都是不同的，这样的择时毫无意义。
先用25个以上股票测试，确定策略有效性，再减少数量做策略，如果25个测试无效，那么一两个即使收益很好，也该放弃。
改变条件权重。如果稍微改变权重，收益变化很大，那么就降低策略未来预期收益，别指望策略以后会表现这么好。
尽量从07年开始测试。除非你能确定每个时间市场的风格，显然这是不可能的。
同一套择时系统，如果用在策略1上回撤是30%，用在策略2上回撤是15%，你肯定会选择策略2，如果策略1和2本质上是差不多的策略，别太高兴，在未来，策略1和2表现谁好谁坏也是难说的
（三）找到黑天鹅：每个策略都有黑天鹅
价值型，成长型，品质型策略，黑天鹅是过一个季度，可能财务数据完全变了，因此持仓个数不能太少，行业要分开
小市值，低价，低交易额策略，黑天鹅是出现仙股
统计类，技术类策略，黑天鹅是理论本身就不完美
㈤ 投资中的α和β分别是什么意思
投资α和β是证券投资的额外收益率之和。α是和整个市场无关的，β是整个市场的平均收益率乘以一个系数。
阿尔法(α，alpha)和贝塔(β，beta)这两部分的价值是不一样的。 简单地说，阿尔法很难得，贝塔很容易。只要通过调节投资组合中的现金和股票指数基金(或者股指期货)的比率，就可以很容易地改变贝塔系数，即投资组合中来自整个市场部分的收益。
(5)alphadex台湾指数etf股票分析扩展阅读：
指数基金(Index Fund)和交易型开放式指数基金(ETF，Exchange Traded Fund)是购买纯贝塔的工具。因为只有贝塔，所以它们一般只收取很低的基于资本总量的管理费(Management Fee)。没有阿尔法，所以它们一定不会收取基于利润的分成费(Incentive Fee)。 我们常见的公募基金，即共同基金(Mutual Fund)。
㈥ 普通指数基金和增强型指数基金有什么区别
1，普通指数基金
普通指数基金是完全跟踪和复制沪深300指数的基金，分为场内的ETF和场外的指数基金，场内ETF的挑选标准，一个是流动性要好，另一个是费率要低，场外基金则要关注跟踪误差，一般跟踪误差越低越好。
从费用的角度，场外的基金要比场内基金稍微高一点，除了管理费和托管费，还要加上一个申购费和赎回费。
既然都是跟踪指数，何必要多花手续费买场外基金呢？盘ETF不就完了吗？
所以场外基金我直接放弃，重点看看场内沪深300ETF，我们从总费率和成交额以及规模三个指标来评测一下：
目前交易额和基金规模排在前四位的分别是华X柏瑞沪深300ETF、嘉X沪深300ETF、华X沪深300ETF、易方X沪深300ETF。
这四只都是老牌指数基金了，成立时间都在6年以上，基金规模超过90亿，日成交额最低也有1个亿。跟踪误差都在0.03%左右，嘉X的这只在0.02%。
按规模来说，华泰柏X沪深300规模403亿，流动性也最好，常常登上各大权威基金榜单。
但大家仔细看费率，易方X沪深300真是一个奇葩的存在，别人加起来都是0.6%，就他直接把费用砍了一大半，只有0.2%，实在是业界良心！比一些流动性更差的指数基金费用还要低。
所以，沪深300ETF该选哪个，大家自己掂量呗。
2，增强型指数基金
凡是带有“增强”两个字的指数基金，都不再是单纯的被动基金，目标是追求比指数更高的超额收益，基金经理可以有20%自由决策的空间，意思是这类基金80%的仓位需要配置成指数的成分股，剩下的可以进行主动管理。
其实买增强指数有点背离了我们赚运气的钱的初衷，就像混合债基一样别扭，但市场上确实有一些表现优异的增强指数基金，长期投资下来，会比单纯的买指数获得更好的收益，所以不妨也看看。
既然是获得超额收益，那考核的唯一指标就是是否长期能跑赢指数，以及跑赢的幅度。
目前市面上有72只增强型指数基金，持有一年费率大概在1%到1.5%之间，比单纯的指数基金还是要高出不少。
我们根据成立时间大于5年、基金规模大于10亿、基金评级等指标，锁定了5只表现优异的增强型基金可以看到：
把时间拉长到五年，这五只基金都跑赢了沪深300指数。比如，五年来沪深300收益率实际上是-12%，而兴全沪深300增强指数A收益率则是31%，最低的嘉实沪深300增强也有12%的正收益。
在2015到2019这五年里，每年的收益也都能超过沪深300指数，回撤幅度也要小于指数。
从长期来看，富国沪深300增强和兴全300表现优异，而短期来看，易方达沪深300量化增强要更优秀。
㈦ 怎样理解fama french三因子模型
Fama 和French 1993年指出可以建立一个三因子模型来解释股票回报率。模型认为，一个投资组合(包括单个股票)的超额回报率可由它对三个因子的暴露来解释，这三个因子是：市场资产组合(Rm− Rf)、市值因子(SMB)、账面市值比因子(HML)。这个多因子均衡定价模型可以表示为：
E(Rit) − Rft= βi[E(Rmt− Rft] + siE(SMBt) + hiE(HMIt)
其中Rft表示时间t的无风险收益率；Rmt表示时间t的市场收益率；Rit表示资产i在时间t的收益率；E(Rmt) − Rft是市场风险溢价，SMBt为时间t的市值(Size)因子的模拟组合收益率(Small minus Big)，HMIt为时间t的账面市值比(book—to—market)因子的模拟组合收益率(High minus Low)。
β、si和hi分别是三个因子的系数，回归模型表示如下：
Rit− Rft= ai+ βi(Rmt− Rft) + SiSMBt+ hiHMIt+ εit
但是，我们应该看到，三因子模型并不代表资本定价模型的完结，在最近的研究发现，三因子模型中还有很多未被解释的部分，如短期反转、中期动量、波动、偏度、赌博等因素。
㈧ 什么是量化投资交易策略
一文看懂量化投资策略
闲话基
量化投资在近些年受到越来越多的关注，包括规模、策略、业绩。量化投资，是指通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中，寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，按照策略构建的数量模型严格执行投资，力求获得长期稳定可持续高于平均的超额回报。
跨市场策略涉及外汇兑换、国际期货交易对冲，交易实现难度大，国内用得少。
由于期货具有杠杆属性，这类策略持仓的市值往往很大，有时候甚至超过产品资产总值，导致收益率的波动率是所有量化策略中最大的。在市场出现连续震荡行情时，这样策略由于杠杆属性会出现较大的回撤。另外一个对这类策略的一个限制是，目前市场上活跃交易的期货品种不多，高频交易很大程度倚重于品种成交量，开平仓时间间隔较短，使得策略容量不大。