Ⅰ 股指期货alpha策略的优点主要包括增大投资杠杆吗
首先，Alpha 策略回避了择时这一难题。
在过去只能单边做多的市场中，获取绝对收益更多是依赖于择时的准确性，而择时一旦判断错误，往往会带来很大的损失。而利用Alpha策略，投资者仅需专注于选股，只要投资者选出的股票组合能超越大盘指数，就能获得正收益。
其次，Alpha策略的波动较单边买入持有策略要低。
Alpha策略赚取的是股票组合超越大盘指数部分的收益，无论盈亏，一般来说波动都远小于市场的波动。
最后，Alpha策略在单边下跌的市场下也能盈利。
随着金融产品不断丰富、投资者素质不断提高，未来像2007年这样的大牛市恐怕很难再现，Alpha策略则开启了下跌市场中的盈利模式。
Ⅱ 什么是阿尔法模式
因为涉及极其学习领域，践行录也不是特别了解，这里不做过多的阐述。简单说来，阿尔法狗提升围棋能力的方式就是通过一种 “有监督的学习” 。当然这个不是我们要探讨的重点，践行录想说的是阿尔法狗的下棋逻辑。
Ⅲ 什么是量化交易以及量化的主要策略 什么是阿尔法策略
股指期货与个股对冲博取正阿尔法策略、商品期货与现货对冲策略、跨期对冲策略、跨市场对冲、跨品种对冲、统计套利、股票与期权对冲套利、可转债与正股对冲套利、期权跨式对冲套利、事件驱动型对冲套利、ETF与成分股对冲套利，国债期货与国债主力品种现货的套利对冲等等，以后随着中国金融产品的丰富，会有越来越多的包括利率、外汇产品在内的量化追踪套利模式。
Ⅳ 阿尔法策略和股指期货有什么关系
做交易赚钱，你需要学的不是别人教你如何赚钱，什么技术，因为成功赚钱很容易，市场因素，政策因素，个人因素都可以赚钱，关键是看别人怎么亏钱的，他们为什么亏钱，亏在什么地方了，你明白这些你就赚钱了，不是学别人的方法，但是做股指仓位在30%最佳。
Ⅳ 阿尔法狗股票自动交易系统有什么厉害技术
不论是大户还是散户，在股票市场中统一的诉求都是——稳赚，然而随着市场越来越瞬息万变，单单凭借人的经验与速度是达不到的，这时就需要人工智能入场。
以阿尔法狗股票自动交易系统为例，应在了客观化、时间化、速度化几方面：
客观化投资，无情绪——克服人性中的弱点，避免情绪化交易！
很多人亏损，其实有时候并不是策略不好，而是心态不稳定，相信99%的投资者都有这样的经历，辛苦一年赚的钱，可能因为一次冲动或执念就全数还给了市场。阿尔法狗股票自动交易系统作为一种程序，它不会被情绪困扰，该买则买，该卖则卖，不犹豫，不贪心，严格风险管理，严格止损。
永远在线的时间，全时段——24小时不间断监测行情！
不用熬夜盯盘，白天也可以安心工作，因为阿尔法狗股票自动交易系统会在适当的时机和点位自动进出场，不会错过任何机会，完全不用人工干预，大大地解放了我们的双手和大脑
传统操作实效的百分之一，速度快——天下武功无坚不摧，唯快不破！
在金融市场，“时间就是金钱”的意义则更加明显。对于阿尔法狗股票自动交易系统而言，由于是电脑自动执行，可以保证更快的下单和平仓速度，不会让好机遇错过
然而，对我们的大A股而言，神仙都难救，更何况是一只狗？
Ⅵ 阿尔法套利的具体操作方法
1、多/空策略，就是将基金部分资产买入股票，部分资产卖空股票或者股指期货。对冲基金经理可以通过调整多空资产比例，自由地调整基金面临的市场风险，往往是规避其不能把握的市场风险，尽可能降低风险，获取较稳定的收益。
2、套利策略，就是对两类相关资产同时进行买入、卖出的反向交易以获取价差，在交易中一些风险因素被对冲掉，留下的风险因素则是基金超额收益的来源。由于采用产品不一，因此套利策略又可以分为：股指套利、封闭式基金套利、统计套利等。
3、事件驱动型策略，就是投资于发生特殊情形或是重大重组的公司，例如发生分拆、收购、合并、破产重组、财务重组、资产重组或是股票回购等行为的公司。事件驱动策略主要有不良证券投资和并购套利，其他策略常与这两种策略一并使用。
4、趋势策略，通过判断证券或市场的走势来获利而不再是将市场风险对冲掉后依靠选择证券的能力来获利，而且有时还大量采用杠杆交易以增加盈利。类型上可以分为：全球宏观基金、新兴市场对冲基金、纯粹卖空基金、交易基金及衍生品基金。
Ⅶ 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
Ⅷ 量化交易中。D-Alpha 是什么意思希望说的详细点
D-Alpha对冲交易系统
在D-Alpha系统中，一个有效的策略从开始到最后实际交易，需要经过四个步骤：历史数据统计后验、历史高频数据后验、实时高频数据模拟交易和实盘交易，具体流程见图18-2。
历史数据统计后验
历史数据统计一般以收盘价或者日均价作为买入卖出的交易价格，交易成本的考虑一般是事先设定一个固定的数值，比如千分之三。然后根据设定的交易价格计算出在某一段时间内的收益率、超额收益、夏普率等结果。
历史数据统计后验的优势是效率高、简单方便，一般十年左右的数据后验，几十分钟就可以程序跑完。缺点是不够精确，尤其不能考虑资金量对市场的影响。因为有的策略和市场容量之间有很大的关系，例如高频交易策略，在资金量大的情况下，很多有效的策略就会失效，因为其冲击成本会吃掉所有的收益率。
因此历史数据统计后验只能作为筛选策略的初步方法，更加精细的方法需要历史高频数据后验实现
历史高频交易数据后验
历史高频交易数据后验的核心在于根据历史高交易频数据进行模拟撮合，撮合算法主要是判断在某个时段的成交量的成交比例。例如某个股票在历史上5.0-5.1价位之间成交了10000股，其中的挂单量为50000股。那么在后验的时候，可以设定成交股的A%和挂单量的B%中最小值，为模拟撮合的成交量。
如果想严格一些，将A和B的值设的小一些即可，如果宽松一些，将A和B的值设大一些。在本量化投资系统中，A和B的值一般取为10%和30%。
高频数据实时模拟
策略后验可以解决一个策略在样本内的效果问题，但是无法检验其在样本外的效果。解决这个问题的方法是进行高频数据的实时模拟交易。
实时模拟交易也有全自动化和手工两种方式，全自动化是将策略写成一个DLL，放在模拟平台上自动运行，手工就是利用机会监控的消息提示，进行人工交易。
高频数据实时模拟和实盘交易已经非常接近，对冲击成本的考虑，市场容量的考虑基本上和实盘已经一致，唯一不能解决的就是对市场的影响，因为模拟交易不能影响市场价格，这个就只有在实盘交易中实现。
实盘实时交易
前面三个步骤的目的都是为了最后进行实盘交易，实盘交易对市场的影响会体现出来，只有通过了实盘实时交易，一个策略才能被证明是有效的。
Ⅸ 请解释一下"可转移阿尔法策略",用高中生水平能理解的语言.
简言之，“可转移的阿尔法”投资策略是指在不影响组合战略资产配置的情况下，利用金融衍生工具将一种投资战略产生的积极收益转移到另一种投资战略的基准收益之中。
下面，我们举一个简单的例子作为说明。假如一家养老基金拥有1亿美元的资金，其战略资产配置为：6000万美元配置给以标普500股票指数为基准的大盘股，4000万美元配置给以雷曼综合指数为基准的债券。根据实证分析，由于大盘股市场效率较高，投资经理获取的积极收益平均仅为0?郾58%，而在小盘股市场上，投资经理可获取平均为3?郾87%的积极收益。对于传统的投资方法来说，由于养老基金的战略资产配置只包括标普500股票指数范围内的大盘股，该基金只能在以大盘股为操作对象的投资经理中选择合适的人员来实施股票的投资决策，而不能将资金配置给小盘股投资经理，这就极大地限制了养老基金的获利能力。运用“可转移的阿尔法”投资策略可以解决这一难题，既不影响组合的战略资产配置，又可以充分利用小盘股投资经理获取积极收益的能力，将小盘股经理的积极收益“转移”到组合中来。
假如我们打算从配置给大盘股经理的资金中转移出大约2000万美元，配置给以拉塞尔2000股票指数为基准的小盘股投资经理，则我们可进行如下操作：
首先，买入名义值为2000万美元的标普500股指期货合约。假设股指期货的保证金为面值的5％，则买入该期货合约需要10万美元的保证金。该项操作使我们对大盘股的市场暴露依然保持为6000万美元（4000万美元的大盘股投资加2000万美元的股指期货）。
其次，将剩余的1990万美元配置给小盘股投资经理，并将该经理买入的股票抵押给期货经纪商，作为履约保证金使用。
第三，卖出1990万名义值的拉塞尔2000股指期货合约，对冲掉小盘股投资的市场风险。
以上操作的最终结果是，我们既保持了原有的资产配置不变，同时又获取了小盘股投资经理的积极收益，将原来2000万美元大盘股的投资收益转变为2000万美元的大盘股指数收益加上小盘股的积极收益
由于该积极收益完全来自于投资经理的选股技能，与市场趋势无关，所以不论小盘股市场是上升还是下降，“可转移的阿尔法”策略都可以增加组合的收益（或减少组合的损失），同时，也显示出该策略成功实施的关键之一在于投资经理的选择。它要求基金管理人具有较高的经理选择技能，深入了解投资经理的投资理念、投资过程，并进行有效的监测。
Ⅹ 阿尔法套利的常用策略
能够产生阿尔法收益大致有两种产品：一种是诸如债券等固定收益产品，依靠自身产品设计就能够获得阿尔法，另一种是通过产品组合获取阿尔法，各类机构往往通过股票、基金、商品期货、金融衍生品等不同的资产类别构成的组合。第一种方法较为简单，一般投资者都可以实现；第二种方法则要求投资者具有较高的研究分析能力，在国外市场普遍应用于对冲基金之中。
20世纪80年代以来，随着布雷顿森林体系的瓦解、金融自由化的扩展、石油危机和债务危机的爆发以及信息技术的飞速发展，国际金融市场上的风险急剧增加。为了规避、转移和分散风险，金融创新层出不穷，期货期权被市场广泛认可，各类衍生金融工具应运而生，场外交易蓬勃发展。对冲基金在信用保证金制度提供的杠杆下，游走于场内和场外市场，借助于商品和金融市场提供的丰富产品和交易手段，实现了传统的股票和债券所不具有的多样化和超额收益。
就获取第二种阿尔法收益的具体策略而言，主要涵盖：
1、多/空策略，就是将基金部分资产买入股票，部分资产卖空股票或者股指期货。对冲基金经理可以通过调整多空资产比例，自由地调整基金面临的市场风险，往往是规避其不能把握的市场风险，尽可能降低风险，获取较稳定的收益。
2、套利策略，就是对两类相关资产同时进行买入、卖出的反向交易以获取价差，在交易中一些风险因素被对冲掉，留下的风险因素则是基金超额收益的来源。由于采用产品不一，因此套利策略又可以分为：股指套利、封闭式基金套利、统计套利等。
3、事件驱动型策略，就是投资于发生特殊情形或是重大重组的公司，例如发生分拆、收购、合并、破产重组、财务重组、资产重组或是股票回购等行为的公司。事件驱动策略主要有不良证券投资和并购套利，其他策略常与这两种策略一并使用。
4、趋势策略，通过判断证券或市场的走势来获利而不再是将市场风险对冲掉后依靠选择证券的能力来获利，而且有时还大量采用杠杆交易以增加盈利。类型上可以分为：全球宏观基金、新兴市场对冲基金、纯粹卖空基金、交易基金及衍生品基金。 阿尔法套利是股指期货所特有的套利机制，其原理是将资产收益分为两部分，一部分是因承受系统性风险所享有的贝塔收益，另一部分是因承受非系统性风险所享有的阿尔法收益。阿尔法套利就是寻求具有超额收益阿尔法的证券，并利用股指期货将这些证券的贝塔即系统性风险抵消掉，从而获得超额的阿尔法收益。
目前市场上只有关注于找寻具有超额收益的单个股票或几个股票，缺乏可交易的板块产品，而在ETF市场上，一般都是单纯的跟踪指数，利用其和指数之间良好的拟合性，进行股指的期现套利。随着资本市场的发展完善，将会形成越来越多的人为市场板块，这些板块之间具有较低的关联性，交易这些板块而不仅仅是其中的某一品种，就成为投资者的自然选择。未来会出现更多的板块ETF，而不同的板块在不同的时期会有不同的阿尔法收益，因此，未来寻找具有超额收益的板块ETF，为股指的阿尔法套利又提供了一种可能。 阿尔法套利中的阿尔法а是指股票相对指数的超额收益，当а为正时，表明股票走势能够强于指数。而所谓а套利，是指寻找到获得较高а正值的股票构建一个组合，买入该组合的股票，同时卖出等值的股指期货合约，在建立套利头寸后，股票组合如果表现强于指数，若价格是下跌，则指数下跌幅度高于а股票组合，指数期货空头收益高于а股票组合损失，套利组合获得收益；若价格上涨，则а股票组合上涨收益多于期货空头损失，套利亦获得收益。
比如在股指期货上市时，因市场不确定因素较多，而且地产调控政策出台，可预计一些防御性板块会获得相对指数的强势表现，因此可以买入如下三只股票构建一个а组合：云南白药，伊利股份和北大荒。股指期货上市以来，该组合价值出现下跌，但下跌幅度远小于指数，取得正向а值。
阿尔法套利
在股指期货刚上市时，可以买入该组合,同时卖空等值的股指期货合约，经过一轮暴跌以后,期货空头取得收益，并且该收益超过а组合价值的缩水，套利头寸取得正向收益，如下图所示。
а套利在实际操作中主要面临的难点包括:选取能够获得阶段性超额收益的股票；其次判断价差点位，选择在组合与指数价差较窄时建立套利头寸；当价差扩大获得套利收益后,根据市场状况择机平掉套利头寸获取收益。
