cta策略与阿尔法策略

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阿尔法策略、阿尔法套利、贝塔策略

阿尔法策略、阿尔法套利、贝塔策略在现在资本市场定价理论中，投资组合的收益率(rp)可以表达为右边第一项beta*rm 也就是贝塔收益，第二项alpha 也就是阿尔法策略收益（尽管这两部分都是随机变量）。

所谓市场是牛市还是熊市看的是rm；beta对于一个投资组合来说短时间内是固定的；而阿尔法策略就是beta＝0，即rp＝alpha的策略。

1、（1）什么是阿尔法策略？投资者在市场交易中面临着系统性风险（即贝塔或Beta、β风险）和非系统性风险（即阿尔法或Alpha、α风险），通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益(即阿尔法收益)的策略组合，即为阿尔法策略。

从广义上讲，获取阿尔法收益的投资策略有很多种，其中既包括传统的基本面分析选股策略、估值策略、固定收益策略等等，也包括利用衍生工具对冲掉贝塔风险、获取阿尔法收益的可转移阿尔法策略。

后者在国内通常被称为阿尔法对冲策略，并在近年A股市场上得到广泛应用。

（2）阿尔法策略是如何构建的？阿尔法策略所涉及的市场领域非常广泛，在股市、债市、商品市场等各类市场都有应用。

而目前国内市场上最常见的还是股市阿尔法对冲策略，其通常利用选股、择时等方面优势，寻找具有稳定超额收益的现货组合，通过股指期货等衍生工具来分离贝塔，进而获得与市场相关度较低的阿尔法收益。

尤其是在熊市或者盘整期，可以采用“现货多头＋期货空头”的方法，一方面建立能够获取超额收益的投资组合的多头头寸，另一方面建立股指期货的空头头寸以对冲现货组合的系统风险，从而获取正的绝对收益。

此外，还有机构根据获取阿尔法的途径，采取统计套利、事件驱动、高频交易等策略来获取阿尔法收益。

而在上述各种策略构建过程中，基于大类资产配置、行业配置、择时与选股体系的量化策略均得到了广泛应用。

2、阿尔法套利阿尔法套利是指指数期货与具有阿尔法值的证券产品之间进行反向对冲套利，也就是做多具有阿尔法值的证券产品，做空指数期货，实现回避系统性风险下的超越市场指数的阿尔法收益。

量化cta策略

量化cta策略作为一种特殊的组合投资策略，CTA（Commodities Trading Adviser）一直是对冲基金界的一个异类。

相比于期货市场上的其他投资者，CTA投资者拥有更多的自由度，可以通过其特殊的投资策略去投资各种商品，以此来获得投资收益及最大化投资者收益。

由于CTA投资者可以针对不同的商品和市场，采取不同的投资策略，因此使得CTA策略在投资组合中占据着相当重要的地位。

然而，由于CTA投资者可以用较为可观的诞贷开仓，因此其风险管理也需要更多的注意。

因此，本文试图从量化角度来探索一种新的、被动的CTA组合策略，以及利用其进行风险管理的相关思路。

首先，本文将对量化CTA策略作一个比较简要的介绍。

量化CTA 投资策略的核心思想是：采用一组量化策略，以此来自动化投资决策过程，以获得最佳的投资收益率。

同时，量化CTA策略也可以通过一些投资回报分析工具，来确定哪些策略可以最大化投资收益。

量化CTA策略中使用的量化策略包括趋势跟随策略、多空对冲策略以及标准化套利策略。

其次，本文还将探讨如何正确地运用量化CTA策略来管理风险。

为了降低投资风险，投资者可以采取各种技术手段，来衡量资产的相关性，以及投资组合各策略的风险因素。

此外，采用量化CTA策略的投资者还可以使用各种定量分析工具，对投资者投资组合的风险管理有所考量，以便更好地建立风险管理模型，确保投资者投资目标的达成。

最后，本文还将探讨量化CTA策略的潜在优势。

采用量化CTA策略的投资者，可以有效分散投资者的投资风险，有效降低组合时的不确定性，也可以有效把握投资者之间的差异性，有效提高交易的效率，节省投资时间和成本。

总而言之，量化CTA策略是投资者采用组合策略投资时的一种新的角色，具有良好的投资收益及风险控制能力，可以有效把握市场行情，有效获取投资收益，也可以有效控制投资风险。

基于以上，投资者可以通过正确的运用量化CTA策略，来获得更好的投资收益。

私募量化基金策略解析

私募量化基金策略解析近年来，随着证券市场规模的不断扩大和金融衍生品的不断推出，投资策略和盈利模式的根本性改变加大了个人投资难度，因此专业投资管理人的比例越来越大。

其中，量化对冲产品以其特性, 逐渐成为了机构投资者和高净值人士的投资选择之一。

今天，我们将从量化产品的灵魂—交易策略上，来了解它的核心，看看这些产品究竟是如何盈利的。

目前国内主流的量化交易机构会比较频繁用到的交易策略有阿尔法对冲策略（中性策略及择时阿尔法策略）、套利策略、期货CTA策略，让我们分别了解一下：一、阿尔法策略（全对冲策略、择时阿尔法策略）阿尔法全对冲策略是一种买多股票现货组合、卖空等值的股指期货的策略。

理想状况是—市场上涨的时候，股票现货组合的涨幅大于股指期货的涨幅；市场下跌的时候，股票现货组合的跌幅小于股指期货的跌幅。

这样，不管市场上涨和下跌，策略都能获得正回报。

而对于量化私募机构来说，这种策略的技术核心在于：股票现货组合的挑选以及做空的指数的选择上。

这两点是拉开不同量化私募机构差距的重要因素。

阿尔法全对冲策略容量较大，且较适合于情绪稳定的市场。

一旦市场噪声加大，某个板块或者权重个股出现非理性急拉，会对这种策略产生一定的冲击。

一方面，这样容易使得股票现货组合的表现在短期内不如指数。

另一方面，极度疯狂的市场会导致股指期货升水，从而对产品表现造成一定的浮亏。

阿尔法策略中的另一个重要策略 - 择时对冲策略则是在阿尔法全对冲（中性策略）的基础之上叠加股指期货敞口策略。

这种策略除了要求超高的对于股票现货组合的选择能力之外，不同时期股指期货敞口的设置更是其盈利的关键。

相对于阿尔法全对冲策略而言，择时的难度和对机构能力的要求都大大提高。

这种择时策略的理想状况是——市场上涨的时候，利用股指期货敞口赚取远超过纯阿尔法全对冲策略的Beta收益；市场下跌的时候，提前将敞口降低，变成一个纯阿尔法全对冲策略，继续和阿尔法全对冲策略一样赚取Alpha无风险收益。

cta策略风控指标

cta策略风控指标随着我国金融市场的不断发展，投资策略日益丰富，CTA（Commodity Trading Advisor）策略逐渐成为投资者关注的焦点。

CTA策略主要通过对期货、期权等金融衍生品进行多空操作，以获取市场收益。

然而，在追求高收益的同时，风险控制成为CTA策略的关键环节。

本文将介绍风控指标在CTA策略中的重要性，以及如何构建风控体系。

一、CTA策略简介CTA策略是一种基于宏观经济、市场供需等基本面分析，运用技术分析和量化模型进行投资决策的策略。

CTA策略的优势在于，既可以投资多头，也可以投资空头，甚至可以同时进行多空操作。

这使得投资者能够在市场波动中寻求机会，实现盈利。

二、风控指标重要性在CTA策略中，风险控制至关重要。

一方面，由于金融市场的复杂性和不确定性，投资者需要通过风控指标来衡量市场风险，以确保投资安全。

另一方面，风控指标可以帮助投资者发现潜在的投资机会，提高策略的收益潜力。

因此，合理运用风控指标是CTA策略成功的关键。

三、常见风控指标介绍1.止损止盈比例：止损止盈比例是CTA策略中最常用的风控指标之一。

通过设定合理的止损点和止盈点，可以有效降低投资风险。

2.夏普比率：夏普比率是衡量投资组合风险调整收益的指标，用以评估策略的盈利能力。

较高夏普比率的策略在承担相同风险时，具有较高的收益潜力。

3.最大回撤：最大回撤是指投资组合在一段时间内经历的最大亏损。

通过控制最大回撤，可以确保投资者在市场波动中不会承受过大的损失。

4.信息比率：信息比率是衡量投资组合的超额收益与其所承担的风险之间的关系。

较高的信息比率表明，在相同风险水平下，策略能获得较高的超额收益。

四、如何构建CTA策略风控体系1.了解市场：在构建风控体系之前，投资者需要对市场有充分的了解，包括市场规模、流动性、波动性等。

2.选择合适的风控指标：根据市场特点，选择适合的风控指标，如止损止盈比例、夏普比率等。

3.设定风控参数：根据历史数据和市场现状，设定合理的风控参数，如止损点、止盈点等。

cta 时间序列策略

cta 时间序列策略
CTA时间序列策略是一种投资策略，主要基于时间序列分析的方法，用于预测期货市场的价格走势。

这种策略的核心思想是利用时间序列数据中的价格信息和其他特征，通过建立数学模型来分析历史价格走势，并以此预测未来的价格走势。

在CTA时间序列策略中，常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARCH）和长短期记忆网络（LSTM）等。

这些模型通过对历史数据的分析，寻找价格变动的时间序列模式，并以此预测未来的价格走势。

此外，CTA时间序列策略还强调了策略逻辑的重要性。

管理人会根据不同的策略逻辑，制定相应的交易规则和投资组合，以实现盈利的目标。

其中，比较经典的策略逻辑包括趋势跟踪、突破和反转等。

这些策略逻辑的应用，可以在不同的市场环境下进行交易，以获得稳定的收益。

总的来说，CTA时间序列策略是一种基于时间序列分析和策略逻辑的投资策略，其目标是预测期货市场的价格走势，并通过交易获得稳定的收益。

这种策略的应用需要具备一定的数学和统计学基础，以及对市场环境的深入了解和经验积累。

常见的量化策略都有哪些？

常见的量化策略都有哪些？常见的量化策略都有哪些？永远的量化发表在策略研究 2018-04-17一、海龟交易策略海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。

这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节，都进行了详细的设计，这基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。

二、阿尔法策略阿尔法的概念来自于二十世纪中叶，经过学者的统计，当时约75%的股票型基金经理构建的投资组合无法跑赢根据市值大小构建的简单组合或是指数，属于传统的基本面分析策略。

在期指市场上做空，在股票市场上构建拟合300指数的成份股，赚取其中的价差，这种被动型的套利就是贝塔套利。

那么在如今贝塔套利空间越来越小的状况下，我们还有什么好方法吗？这就是更主动的、也更考验操作者判断能力的阿尔法套利三、多因子选股多因子模型是量化选股中最重要的一类模型，基本思想是找到某些和收益率最相关的指标，并根据该指标，构建一个股票组合，期望该组合在未来的一段时间跑赢或跑输指数。

如果跑赢，则可以做多该组合，同事做空期指，赚取正向阿尔法收益；如果是跑输，则可以组多期指，融券做空该组合，赚取反向阿尔法收益。

多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。

四、双均线策略双均线策略，通过建立m天移动平均线，n天移动平均线，则两条均线必有交点。

若m>n，n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点，反之为卖出点。

该策略基于不同天数均线的交叉点，抓住股票的强势和弱势时刻，进行交易。

双均线策略中，如果两根均线的周期接近，比如5日线，10日线，这种非常容易缠绕，不停的产生买点卖点，会有大量的无效交易，交易费用很高。

如果两根均线的周期差距较大，比如5日线，60日线，这种交易周期很长，趋势性已经不明显了，趋势转变以后很长时间才会出现买卖点。

也就是说可能会造成很大的亏损。

所以两个参数选择的很重要，趋势性越强的品种，均线策略越有效。

五、行业轮动行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。

CTA投资策略分类

CTA投资策略分类1.趋势跟踪策略：趋势跟踪策略是CTA最常见的投资策略之一、它通过识别和跟踪市场趋势，根据市场的长期趋势进行交易。

该策略利用技术指标来判断市场的方向和力度，选择具有较高潜力的交易机会进行投资。

趋势跟踪策略通常适用于有明确的市场趋势的期货市场，例如外汇市场、股指期货等。

该策略的特点是在市场趋势向上时持有多头仓位，在市场趋势向下时持有空头仓位，以获得超额收益。

2.套利策略：套利策略是CTA的另一种投资策略，通过利用市场中的价差来实现收益。

套利策略主要分为时间套利和空间套利两种类型。

时间套利是指通过对同一商品不同交割日期合约之间的价差进行交易，利用价格波动赚取利润。

空间套利是指通过对不同市场、不同品种之间的价差进行交易，利用价格差异来获利。

套利策略通常适用于市场具有高度相关性和流动性的期货品种。

3.统计套利策略：统计套利策略是一种基于统计模型和量化分析的投资策略。

该策略通过对市场历史数据进行分析，建立数学模型，以预测市场价格的变动趋势，并根据模型的预测结果进行交易。

统计套利策略通常基于数量指标和指数的变化，利用市场价格波动的统计规律进行投资。

该策略的特点是对交易信号的灵敏度高，能够迅速识别并适应市场变化。

除了以上策略，CTA投资还可以采用衍生品交易、基本面分析和资金管理等策略。

衍生品交易策略通过对期权和期货合约的交易来进行投资，利用价格波动来获取利润。

基本面分析策略通过对宏观经济和行业基本面的分析，以及对公司财务状况和业绩的评估，选择有优质基础资产的期货合约进行投资。

资金管理策略是一种风险管理的策略，通过设置风险限制和止盈止损来控制投资风险，保护投资本金。

总结起来，CTA投资策略包括趋势跟踪策略、套利策略、统计套利策略、衍生品交易策略、基本面分析策略和资金管理策略等。

不同策略适用于不同的市场环境和风险偏好，投资者可以根据自身需求和风险承受能力选择合适的策略进行投资。

阿尔法策略总结

11-14 周三1.阿尔法与贝塔：资本资产定价模型（CAPM）中，贝塔是相对于整体市场的收益（市场风险因子）：市场收益上升，特定资产通过贝塔系数跟随市场收益；阿尔法是特定资产的超额收益（特定风险）。

法玛（Fama）三因子中，阿尔法同样是常数项，贝塔由市场风险因子，市值，规模三个因子分解，当外界熟知这些因子后，其代表的风险就从特定风险转变为市场风险；存在的阿尔法可以认为都是未被解释的贝塔，即当解释因子不充足时，会有显著的阿尔法，因此Barra模型将alpha定义为smart beta。

最初的均值方差模型（MV模型）是资产配置模型，延伸出CAPM作为定价模型，也称为单因子模型，之后进一步延伸出多种多因子定价模型；根据定价模型能对系统风险进行更为全面的度量，因此定价模型中因子的构建逐渐成为量化领域的重心。

阿尔法策略是通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益的策略组合总结1)阿尔法来源于特定风险；贝塔来源于市场风险；特定风险被逐渐解释和开发之后就是市场风险2)beta收益是市场收益，即随着市场的变动获得的被动收益；不仅是市场收益率，还包括众多因子，这些因子被人们所熟知后就成为了系统性的收益（风险）；alpha收益是特定收益，通过自有的知识，或者是找到了不为市场所知的因子，因此获得的超额收益，当这个潜在因子被市场所知后就成为了beta收益，需要寻找新的因子3)风险因子和收益因子在时间上会相互转化2.阿尔法策略分类1)A型阿尔法策略：用指标对股票排序，选取其中一个组合，定期调仓，获取阶段性超越大盘的收益。

特征是策略永远满仓，但需要股指期货对冲。

2)X型阿尔法策略：来源于技术分析和民间，也叫做战法，不区分选股和择时，往往通过择时指标来选股，也就是把择时或有上涨的股票选出来，持有一段时间，时间不确定，通过择时或者止损重构组合。

3)B型阿尔法策略：对所有股票建立可以解释波动来源的线性风险模型（即因子模型），然后通过对风险因素未来走势的看法，优化目标投资组合整体承担的各种风险暴露，这样自然确定了股票的权重，选择出来了股票，这种阿尔法策略，其实也是一种Smart Beta策略，这种策略中阿尔法就是贝塔3.B型阿尔法策略的权重计算1)第一步：选择解释因子（f）{每个股票作为样本，f即每只股票在相应的因子上的暴露（取值），b是对应因子的风险补偿，即b可以看出横截面上股票收益率与因子大小的关系}2)第二步：对第一步中的因子在每个时间周期（t）做横截面回归，得到每个因子在每个时间周期（t）的系数（b），即t时刻的风险补偿：f为第i支股票t时刻的第k个因子，b为对应的风险补偿3)第三步：将获得的每个时刻的风险补偿（b）作为因子（f），对每只股票进行时间序列回归，得到每支股票在每个因子上的风险暴露比例（贝塔）：4)第四步：求每只股票的权重（w），下式为基于第一个因子暴露求出的权重：W为每只股票的权重；上半部分是拉格朗日等式：代表一定预期收益下到达风险最小。

cta资金管理策略

cta资金管理策略CTA资金管理策略CTA（Commodity Trading Advisor）资金管理策略是一种广泛应用于金融市场的投资策略。

CTA基金经理利用技术分析、基本面分析和市场趋势等工具，通过交易期货合约来获取收益。

CTA资金管理策略的核心思想是通过对市场行情的分析和预测，以及灵活的交易策略，使投资者能够在不同市场环境下获得稳定的投资回报。

下面将介绍一些常见的CTA资金管理策略。

1. 趋势跟踪策略趋势跟踪策略是CTA资金管理策略中最常见的一种。

基于市场趋势的分析，投资者会选择在市场上建立多头或空头头寸，以追随和利用市场的长期趋势。

这种策略适用于市场上涨或下跌的时期。

2. 套利策略套利策略是通过利用不同市场之间的价格差异来获取利润的策略。

CTA基金经理会同时在两个相关市场上建立相反的头寸，以从价格差异中获利。

套利策略通常需要高度的交易执行能力和风险控制能力。

3. 统计套利策略统计套利策略是通过对市场统计数据的分析来进行交易的策略。

基于历史数据和统计模型，CTA基金经理会寻找价格的非正常波动，并利用这些波动来进行交易。

这种策略通常需要高度的数学和统计分析能力。

4. 基本面策略基本面策略是基于对市场基本面数据的分析来进行交易的策略。

CTA基金经理会关注宏观经济指标、公司财务数据以及其他与市场相关的基本数据，以确定投资机会并进行交易。

5. 事件驱动策略事件驱动策略是基于特定事件的发生和影响来进行交易的策略。

CTA基金经理会密切关注公司公告、政治事件和其他影响市场的重要事件，并根据这些事件来调整头寸和进行交易。

CTA资金管理策略的优势在于能够在不同市场环境下灵活调整投资策略，以适应市场的变化。

然而，投资者在选择CTA基金时需要注意风险管理和投资者保护措施，确保资金安全和投资回报。

总结起来，CTA资金管理策略是一种基于市场分析和交易策略的投资方法。

通过利用趋势、套利、统计、基本面和事件驱动等策略，CTA基金经理可以为投资者提供稳定的投资回报。

cta策略仓位管理

金斧子财富：cta策略仓位管理办法cta策略主要以趋势策略为主，也会辅助采用一些对冲策略。

对于趋势策略，主要集中于研究买卖的择时，对于仓位的管理采用相对简单的方法，即等权风险。

那么有什么方法来管理仓位大小呢？下面我们一起来看看。

cta是指管理型期货，主要采用的策略是趋势策略。

相比股票产品而言，cta产品收益更为稳定。

1987年发布的Barclays TOP50指数，跟踪了全球50只最好的cta产品，年华收益率达到8.2%。

更为重要的是，cta产品的收益和股市具有较低的相关性。

其月收益率和S&P500指数的相关性是-7.5%。

研究人员发现，在资产组合中增加cta产品，可以有效提高组合的绩效。

不同的仓位管理方法对CTA趋势跟踪策略的改进效果。

研究采用的是47个不同期货合约1990-2012年的数据。

仓位管理方法包括：最大回撤最小化、动态止损、目标波动率、Omega最优、相关性排名等。

研究表明：最大回撤最小化、动态停止锁定、目标波动率方法可以提高策略的绩效。

其中目标波动率是最好的。

研究建议采用最大回撤最小化和目标波动率结合的方法来管理仓位大小。

cta策略仓位管理方法金斧子财富：在趋势跟踪策略中，我们分别采用以下6种仓位管理方法：资金曲线法（Equity curve-based）目标波动率（Target Volatility）相关性（Correlation）Omega最优（Omega optimization）最大回撤最小化（Max Drawdown minimizing）动态止损（Dynamic Stops）1、资金曲线法（Equity curve-based）但资金曲线是增长状态，那么增加期货的仓位。

可以采用双均线策略来确定资金曲线是否是上升还是下降的。

2、目标波动率（Target Volatility）目标波动率法源于对传统的60/40规则的改进。

原有规则中，60%的资金用于投资风险资产，40%的资金用于投资固定收益产品。

一文读懂什么是量化交易!

量化交易并没有一个精确的定义，广义上可以认为，凡是借助于数学模型和计算机实现的交易方法都可以称为量化交易。

目前，国内比较常见的量化交易方法包括股票多因子策略（阿尔法）、期货CTA策略、套利策略和高频交易策略等。

量化交易在2010年之前还是非常小众的领域，后来随着沪深300指数期货的出现，量化交易的基金开始出现井喷现象。

无论是中长线CTA策略，还是高频交易策略或股票阿尔法策略，都取得了非常好的业绩。

2010年到2014年是量化交易的红利期，各类量化交易策略都赚取了足够多利润。

利润是最好的广告，很多人都开始关注量化交易，量化交易基金的规模因此开始快速增长。

也正是这种“高利润”，导致了大家对量化交易存在大量的误解。

比如，2015年的“股灾”，很多人认为股指上的高频交易起到了推波助澜的作用，是股灾的元凶。

之后，中金所做出的一系列动作，如对股指限制交易频率、提高交易手续费等，很大程度上就是为了限制高频交易。

所以需要换一个思路，我们不一定要靠纯粹的所谓“量化”来做交易，量化只是一种手段，目的还是为了提升投资业绩。

换句话说，我们并不一定要成为专业的量化从业人员，才能使用量化的方法。

任何交易经理，包括大量传统的基本面分析师，都可以使用量化的手段来帮忙提升投资研究效率和业绩。

本文的初衷就是希望传统的投资从业人员也能从量化的思路中获得助益。

量化，并不是谁的专利，人人都可以学习。

严格来说，量化交易与主观投资并不是非黑即白的关系。

传统的主观投资经理查看财报，根据财务数据做投资决策，这算不算量化分析？既然进行了数据分析，主观投资当然也算是一种化分析。

那么，量化交易与主观投资的区别究竟在哪里呢？它们的区别并没有那么泾渭分明。

每一个交易者，或多或少都用到了主观或者量化的方法。

投资者在收集信息、拟定决策的时候，有两种不同的倾向，一种是感知的、直觉的，另一种是逻辑的、量化的。

这样就分为了四个维度，如下：直觉接收，直觉决策：阅读新闻，感知交易者情绪进行决策。

传统与可转移阿尔法策略

传统与可转移阿尔法策略产生阿尔法的方式主要有两类，一类是某些类别资产自身就能够提供阿尔法，另一类是通过资产组合提炼出阿尔法。

固定收益资产属于第一种，而通过衍生品与基金、股票、商品等的组合构成的策略则为第二类。

第二类方法与对冲基金的很多策略类似一、传统阿尔法策略阿尔法的概念来自于二十世纪中叶，经过学者的统计，当时约75%的股票型基金经理构建的投资组合无法跑赢根据市值大小构建的简单组合或是指数。

不少学者将此现象归因于市场的有效性，也就是由于金融市场聚集了众多的投资者，这些投资者时刻紧盯着市场，一旦市场出现套利机会，他们就会迅速做出行动以使市场恢复均衡。

在一个有效的金融市场，任何寻找超额收益的努力都是徒劳的，投资者只能获得基准收益率。

随着后半世纪衍生品的诞生，不少基金取得了令人眩目的收益率，这说明通过积极的投资管理是可以获得超额收益率的。

高收益率基金的诞生使得投资者不再满足于消极投资策略带来的回报，投资者希望能够获取超越基准指数的收益率。

阿尔法就是高于经β调整后的预期收益率的超额收益率。

虽然一些资产类别本身就具备阿尔法，或者说这个基金的管理者具有卓越的管理能力，这种能力能够持续地产生阿尔法。

计算阿尔法需要用到CAPM模型，它是由William Sharpe在其著作《投资组合理论与资本市场》中提出，它指出了投资者在市场中交易面临系统性风险和非系统性风险。

传统阿尔法策略是在基金经理建立了β部位的头寸后，通过衍生品对冲β部位的风险，从而获得正的阿尔法收益。

二、提供正阿尔法收益的策略产生阿尔法的方式主要有两类，一类是某些类别资产自身就能够提供阿尔法，另一类是通过资产组合提炼出阿尔法。

固定收益资产属于第一种，而通过衍生品与基金、股票、商品等的组合构成的策略则为第二类。

第二类方法与对冲基金的很多策略类似，我们接下来简单介绍一下海外对冲基金的情况。

随着经济繁荣增长，金融市场和投资者的复杂性随之变化，为满足市场投资者的需求，金融工具和金融产品创新在过去20年里发展迅速。

慧网基金范辉：为风控加道铁闸,他和他的团队打造了一个量化研发平台

私募早餐会，私募机会早知道！金斧子财富：慧网基金范辉:为风控加道铁闸,他和他的团队打造了一个量化研发平台本期嘉宾：慧网基金董事长王祥，首席基金经理范辉拥有超过十年的投资经验，管理过的资金规模超过5.6个亿，王祥先生在2011年创立慧网基金后不断开发升级，带领他的核心投资团队成员之一范辉进行多策略开发，升级量化投资系统。

他认为，当前衡量量化投资公司的标准还多了一条，那就是是否有一个强大的研究方法和系统平台。

那么，一个强大的量化投资平台是如何构建起来的？对投资风控又有什么效果？让我们来听听慧网基金的讲述。

投资平台程序化打造科学风控慧网基金成立于2011年，从2011年开始从事CTA交易。

在五年实盘的业绩过程中，有年化30.1%的收益，夏普比2.9，成立至今的总收益已接近3.5倍。

投资团队都具有金融行业十年以上的从业经验，也有领先的研发平台。

2015年的7月份开始，我和亚秋、范辉进入多策略开发，量化投资系统开始升级。

2015年10月，慧网的IT部门建成，现在所有行情、交易、回撤包括结算都是在自有的平台上程序化去实现的。

这里可以看到从2012年到现在的综合净值表现，还可以看到六个月的移动收益。

这意味着任何时间节点净值都是为正的，且资金曲线都可以创新高。

这块可以看到最大的一个连续回撤，其实在2015年6月有一个回撤有12.5%，当时是股指多单在冲高之后回落的情况，同时在之后的时间里很快修复了净值。

平时绝大部分的回撤是控制在3%左右的，所以说回撤控制也不错。

尤其在2016年的11月11日，做商品期货的朋友记忆非常深刻，当天晚上很多品种从涨停到跌停，大概只用了不到十分钟的时间，当时很多的CTA策略产品损失非常惨重，包括个人投资者也有很多惨重的亏损。

其实慧网基金在这个过程中，通过包括2015年股灾的状况、2015年商品期货在11月份的下跌、2016年3月和4月的上涨、以及7月的上涨和10月的上涨做了一个综合统计，我们统计分析整个商品的相关性，包括它的波动有很大变化的时候，私募早餐会，私募机会早知道！金斧子财富：相应会伴随市场的反转，所以在这个过程中进行相应的减仓。

alpha策略介绍

Alpha策略Alpha策略是通过因子模型来获取超额收益的策略，这里的超额收益往往是指没有经过风险调整的,单纯衡量资产组合收益率超过基准指数收益率的部分。

获取这种超额收益的目的主要是通过卖空股指期货构造对冲策略。

可转移alpha 策略不同于alpha策略，需要投资组合能够获取经风险调整后的超额收益，即CAPM模型中的alpha.所谓因子模型，就是通过因子来解释股票收益率，每只股票都有相同的无数个因子，在不同时期不同个股能有效解释收益率的因子是不一样的。

衡量因子有效性的指标是信息比.每个因子的更新时期不同，有些因子要隔一段时间才能得到最新的数据，因此随着时间的推移,直到数据更新之前，因子的有效性也会逐渐下降。

除了时效性,还有一种因子的有效性下降情况,就是因子的轮动，有效性高的因子种类可能会发生改变，原来用于资产选择的因子有效性会降低，如果需要根据最新的有效因子进行资产重新配置，将会因为提高资产组合的换手率造成大量的交易成本，因此还需要权衡因子有效性和交易成本，一些研究报告也做了诸如此类的研究，提出了因子的半衰期.半衰期是指因子IC_IR下降到一半的时间。

因子还有可能如果是多因子模型,还需要考虑因子的加权方式,根据加权结果得出最终评分,再将个股进行分档，构建投资组合.行业配置也可以用alpha策略进行配置，同样也是根据因子模型对行业进行筛选和加权构建投资组合.Alpha策略因子选择Alpha策略因子有多种，可分为统计因子、宏观经济因子、基本面因子。

统计因子包括动量和反转等；宏观经济因子有通货膨胀率和无风险利率等;基本面因子有PE、PB、ROE等。

运用最多的是alpha因子，即通过CAPM模型计算的经风险调整后的超额收益，运用已实现的alpha因子可以构建alpha动量组合和alpha反转组合。

Alpha动量组合、alpha反转组合及基准指数往往可以构建大盘方向性指标，有研究报告做出过相关分析，运用Alpha动量与反转策略与基准指数的相互比较，可以研判市场目前所处的状态和未来的走势，即识别市场是处于牛市、熊市还是盘整市。

量化交易和高频交易是什么？有什么区别？

量化交易和高频交易是什么？有什么区别？一、量化交易量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。

在国外的期货交易市场，程序化渐渐地成为主流，国内则刚刚起步。

所谓量化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，减少投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

量化模型=计算机技术+量化分析师制定策略在股票市场上，量化交易早不是什么新闻，量化从业人士张威告诉人民创投(ID：renminct)，在国外七成的交易都是通过计算机决策的，在国内这个数字也接近五成。

过去的股票市场都是靠交易员手动敲键盘来操作的，难免一失手成千古恨，这种行为被戏称为“胖手指”，相比之下，量化交易则如同点石成金的“仙人指”。

量化里最美的童话就是“旱涝保收”，牛市也好，熊市也罢，都能大赚特赚。

传统股市量化中最耀眼的明星莫过于詹姆斯西蒙斯，其一手缔造的大奖章基金自1988成立至2009年西蒙斯退休的这21年间，年平均收益率达到了惊人的46%，即使是2007年次贷危机席卷美国，量化基金遭遇滑铁卢的时代，大奖章基金依然获得了骄人的73%的回报率。

量化投资中常用的策略，包括阿尔法策略，CTA策略和套利策略。

阿尔法策略通过选股组合，挖掘超越市场整体表现的投资机会;CTA策略通过追随趋势，追涨杀跌;套利策略利用市场价格差异，空手套白狼。

每个量化投资策略都是个黑盒子，它们是量化公司的量化投资的核心竞争力，其他外部人无法知道其中的秘密。

旱涝保收，坐收渔利，这样的“黑科技”让币圈的投资者也分外眼红。

一家量化交易企业的创始人这样描述自己转行数字货币量化交易的经历：“两年前，炒币的朋友经常24小时看行情，搞得精神疲惫，问我如何在数字货币领域实现量化、程序化交易。

他们提供了一个比较简单初级的模型，希望我在它的基础上扩展改造，增加风险管理模块。

经常听到的“阿尔法策略”是什么？有几种操作方式

经常听到的“阿尔法策略”是什么？有几种操作方式一、什么是阿尔法收益投资常见的有无风险收益和额外收益无风险收益一般就是国债，逆回购之类。

不需要承担多少风险就能获得的收益。

额外收益在现代金融领域一般分为阿尔法(α，alpha)和贝塔(β，beta)β是指市场风险产生的收益，如大盘涨，个股普涨。

只要跟着市场走就能获得收益。

当然跌也要承担亏损α是和整个市场变动无关的，是一种主动型投资策略，主要依靠精选行业和个股来超越大盘得来的收益。

主要区分在于择时，β在牛市中获得收益，时间选择很重要。

α不论牛市熊市都可以产生收益，获利能力在于选股上。

最核心的部分在于优选个股同时采用对冲交易对冲市场分险从而获得超越大盘的绝对收益。

阿尔法策略一般运用在市场效率相对较弱的市场上，如新兴股票市场、创业板市场等。

我国的股票市场正是一个新兴的市场，效率相对较低，特别是伴随着融资融券、股指期货等衍生品种的推出，的确存在利用风险对冲来获取超额收益Alpha的巨大需求和空间。

二、常见交易策略α常见操作，是寻找到获得较高α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。

若价格是下跌，则指数下跌幅度高于α股票组合，指数期货空头收益高于α股票组合损失，套利组合获得收益；若价格上涨，则α股票组合上涨收益多于期货空头损失，套利亦获得收益。

再通俗点说，就是上涨时，股票组合涨幅要超过指数，下跌时指数跌幅要超过股票组合。

结果是不管上涨还是下跌都要稳定获利，别说这是理想化，这正是检验操作水平的时候。

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。

cta 时间序列策略 -回复

cta 时间序列策略-回复什么是时间序列策略？时间序列策略是一种投资交易策略，其基本原理是根据历史数据分析和预测未来市场趋势。

它使用统计学和数学模型，通过对时间序列数据的分析来确定投资决策。

时间序列策略的主要目标是利用历史价格、交易量以及其他相关的市场数据，通过量化分析来预测未来的价格变动，并采取相应的交易策略以获取利润。

时间序列策略的核心在于从给定的历史数据中寻找规律或者模式，然后利用这些规律进行未来市场的预测。

时间序列策略的研究方法包括时间序列分析、回归分析、傅立叶分析、滚动回归、协整模型等。

这些方法旨在揭示数据背后的规律、趋势和周期性，以便投资者可以更好地预测未来的价格变动。

时间序列策略的实施通常涉及以下几个步骤：1. 数据收集与准备：首先，投资者需要收集和整理相关市场数据，如价格、交易量、股价指数、经济指标等。

然后，对这些数据进行清洗、校正和预处理，以确保数据的准确性和可靠性。

2. 时间序列分析：接下来，利用统计学和计量经济学的方法，对收集到的时间序列数据进行分析。

这包括探索性数据分析、趋势检测、季节性调整以及寻找可能的周期性。

3. 模型选择与建立：根据时间序列分析的结果，选择合适的模型来预测未来的价格变动。

常用的模型包括移动平均模型、自回归移动平均模型、灰色预测模型等。

建立模型需要利用历史数据进行参数估计，并进行模型检验以确保模型的正确性和可靠性。

4. 策略制定与测试：基于建立的时间序列模型，制定相应的交易策略。

这包括确定买入和卖出的时机、交易头寸的大小、止损和盈利水平等。

接着，利用历史数据进行策略回测，评估策略的表现和盈利潜力。

5. 实施与监控：一旦策略经过回测验证，投资者可以开始实施该策略。

然而，市场是动态变化的，所以定期监控和更新策略非常重要。

根据市场状况和策略表现的反馈，及时调整策略参数或者更换其他策略。

总结起来，时间序列策略通过分析历史数据，寻找规律和趋势，构建预测模型，并制定相应的投资交易策略。

大宗商品的cta策略

大宗商品的cta策略
大宗商品是指价格受供需关系、国际贸易和金融市场波动等多种因素影响的商品，包括石油、黄金、银、大豆等。

CTA（Commodity Trading Advisor）是指专门从事大宗商品交易的投资顾问。

CTA策
略是指投资大宗商品的交易策略。

CTA策略主要包括趋势跟踪策略、反转策略、套利策略等。

趋势跟踪策略是指根据大宗商品价格的趋势进行交易，即在价格上升时买入，在价格下降时卖出。

反转策略是指在价格达到极值时进行交易，即在价格上升到极值时卖出，在价格下降到极值时买入。

套利策略是指利用不同市场或不同期货合约之间的价格差异进行交易，从中获利。

CTA策略的优劣取决于市场环境和投资者的交易技巧。

在市场上涨期间，趋势跟踪策略表现较好；在市场下跌期间，反转策略表现较好。

套利策略需要较高的交易技巧和资金规模，适合专业投资者。

总的来说，CTA策略是一种较为稳定的投资策略，可以规避市场波动风险，但也需要投资者具备较高的交易技巧和资金实力。

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alpha对冲策略

alpha对冲策略Alpha对冲策略是一种利用市场机会进行风险控制的交易策略。

它的核心思想是通过建立一对相互关联的头寸，实现对冲风险，同时利用市场波动赚取收益。

这种策略常用于对冲基金、量化投资和衍生品交易等领域。

在Alpha对冲策略中，投资者通常会同时建立多头和空头头寸，以对冲市场风险。

多头头寸表示投资者预期某个资产价格上涨，而空头头寸则表示预期价格下跌。

通过同时持有这两个头寸，投资者可以在市场上涨或下跌时都能够赚取收益。

Alpha对冲策略的关键在于寻找可靠的Alpha信号。

Alpha信号是指能够预测资产价格变动的信号，投资者可以根据这些信号来决定建立多头或空头头寸。

常用的Alpha信号包括技术指标、基本面分析和市场情绪等。

投资者需要通过分析大量的数据和市场信息，筛选出有效的Alpha信号，以提高策略的成功率。

一旦找到了可靠的Alpha信号，投资者就可以根据市场情况来决定建立多头或空头头寸的比例。

例如，如果投资者认为市场将上涨，就可以增加多头头寸的比例；相反，如果预期市场下跌，就可以增加空头头寸的比例。

通过调整头寸比例，投资者可以灵活应对市场的变化，降低交易风险。

在实施Alpha对冲策略时，投资者还需要考虑交易成本和风险管理。

交易成本包括佣金费用、滑点和资金成本等，投资者需要合理控制交易成本，以确保策略的盈利性。

风险管理涉及到止损和风险控制指标的设置，投资者需要设定合理的止损点和风险控制指标，及时平仓或调整头寸，以避免大幅亏损。

Alpha对冲策略的优势在于能够在市场上涨或下跌时都能够获利，降低投资组合的波动性。

它能够帮助投资者平衡风险和收益，提高投资组合的整体效益。

然而，实施Alpha对冲策略也存在一定的挑战和风险。

首先，寻找可靠的Alpha信号需要大量的数据分析和市场研究，需要投资者具备专业的分析能力和经验。

其次，交易成本和风险管理也需要投资者具备一定的技巧和经验。

Alpha对冲策略是一种利用市场机会进行风险控制的交易策略。