中国量化对冲基金研究报告
使用量化分析优化对冲基金的风险管理策略
使用量化分析优化对冲基金的风险管理策略对冲基金作为一种复杂的投资工具，面临着诸多风险和挑战。为了
提高对冲基金的风险管理能力并实现更好的收益，使用量化分析成为
一种有效的策略。本文将探讨如何利用量化分析来优化对冲基金的风
险管理策略。
一、介绍对冲基金的风险管理挑战
对冲基金的风险管理具有一定的复杂性。首先，对冲基金往往利用
杠杆操作来增加投资回报，但杠杆操作也将带来更大的风险。其次，
对冲基金可能在多个市场进行投资，不同市场的波动性和相关性也会
影响风险管理的效果。此外，对冲基金的投资策略和交易频率也对风
险管理造成一定挑战。
二、利用量化分析进行风险测量
量化分析是一种使用数学和统计方法来分析和解决问题的方法。在
对冲基金的风险管理中，量化分析可以帮助我们识别和测量各种风险。以下是一些常用的量化指标和方法：
1. 历史风险价值（Historical Value at Risk，简称HVaR）：通过对
历史数据的分析，计算在给定置信水平下的最大可能损失。HVaR可以帮助我们了解过去的风险状况并预测未来的风险。
2. 风险敞口（Risk Exposure）：通过分析不同资产类别的收益率和
波动性，确定对冲基金在不同市场条件下的表现。风险敞口可以帮助
我们了解对冲基金在不同市场环境下的风险敏感度。
3. 协方差矩阵（Covariance Matrix）：通过计算不同资产之间的协
方差，确定投资组合中不同资产的相关性和波动性。协方差矩阵可以
帮助我们构建有效的投资组合和优化风险分散。
三、利用量化模型进行风险控制
量化模型是一种使用数学模型和算法来识别和控制风险的方法。在
量化投资分析分析报告
1.概述
背景
量化投资在国外的实践已经有了40多年的发展，我国的量化投资起步较晚，从2004年开始出现量化投资的产品，由于缺乏有效的对冲手段，直到2010年4月沪深300股指期货上市之后才能算是真正意义上开始涉足量化投资。2015年的中国股市跌宕起伏，杠杆配资引发了大幅上涨和断
以
传统投资的分析决策，大多数方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在进行投资决策时，很难不受市场情绪的影响。量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预，这样在进行投资决策时受人的情绪化的影响将很小，投资过程可以做到理性客观。
支持大数据处理，提高决策效率
我国股票市场上有近3000只股票，与上市公司相关的各种信息纷繁复杂，包括政策、国内外经济指标、公司公告、研究报告等，投资者靠自己手工的筛选根本就是力不从心。量化投资的出现为这个问题的解决带来了希望。量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工工作量，提高了投资决策效率。
统计模型支撑，策略选股择时精准
传统的投资方法中认为投资是一门艺术，投资决策需要的是投资者的经验和技术，投资者的主
例如在股
业绩也
量化投资的应用
量化投资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、统计套利、算
法交易和资产配置等。
量化选股
量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。
量化投资发展及我国现状分析
量化投资发展及我国现状分析
【摘要】
量化投资是一种通过数学模型和统计分析来进行投资决策的方法，在全球范围内逐渐得到广泛应用。本文从量化投资的概念、发展趋势
和我国现状入手，探讨了量化投资技术和工具的应用以及对投资者的
影响。同时也分析了我国量化投资市场的特点、发展阶段和面临的挑战。通过对量化投资对资本市场的发展意义、我国量化投资的发展前
景以及加强监管的建议进行总结，可以看出量化投资对于提高资本市
场的效率和透明度具有重要意义，同时我国量化投资市场仍面临着监
管不足、数据质量等挑战。加强监管和技术应用，将有助于推动我国
量化投资市场的健康发展。
【关键词】
关键词：量化投资，发展趋势，现状，技术工具，投资者影响，
市场特点，发展阶段，挑战，发展意义，前景，监管建议。
1. 引言
1.1 量化投资的概念
量化投资是一种利用数学、统计学和计算机技术进行投资决策的
策略。它通过系统性的分析历史数据，利用数学模型和算法来识别投
资机会，从而实现投资组合的优化和风险管理。量化投资的核心理念
是基于数据和规则，排除主观判断和情绪因素，从而提高投资的效率
和准确性。
量化投资的发展始于上个世纪，随着计算机技术和数据处理能力
的不断提升，量化投资得到了更广泛的应用和认可。目前，全球范围
内有许多专门从事量化投资的机构和团队，其投资规模和影响力不断
扩大。
在我国，量化投资也逐渐引起了投资者和监管部门的关注。随着
金融科技的快速发展，越来越多的公司和投资者开始尝试将量化技术
应用到投资决策中。虽然我国量化投资市场仍处于起步阶段，但随着
监管环境的不断完善和投资者的认知提高，量化投资有望在未来取得
量化投资发展及我国现状分析
量化投资发展及我国现状分析
量化投资是一种利用计算机程序和数学模型来进行投资决策的方法，旨在消除人类主
观因素对投资决策的影响，提高投资效率和收益率。随着信息技术的快速发展和金融市场
的复杂化，量化投资在国际金融市场中得到了广泛应用。我国作为全球第二大经济体和金
融市场，目前在量化投资领域也呈现出快速发展的趋势。
量化投资发展历程
量化投资可追溯到20世纪50年代，当时研究人员开始使用计算机模拟市场、利用统
计和经济量化模型进行交易。70年代出现了基于技术分析的量化投资，80年代开始使用人工智能、神经网络等新技术，并出现了以对冲基金为代表的量化对冲。90年代以来，量化投资凭借其高效率、低成本和稳定性等特点，成为全球投资领域的宠儿，大量资金涌入此
领域。
当前，国际上许多机构投资者使用量化投资策略，其中以对冲基金为主。2018年对冲基金中，使用量化投资策略的资产规模占比已经达到近28%，这一比例还在不断增长。目前，以美国为代表的发达国家在量化投资领域占据主导地位，吸引了大量资本加入。此外，欧洲、日本等国家和地区的量化投资市场也在稳步发展。
我国作为全球第二大经济体和金融市场，在量化投资领域也呈现出快速发展的趋势。
近年来，我国以量化对冲基金为主要切入点，吸引了越来越多的资本进入，并逐渐形成了
系统化、科学化的量化投资模式。目前，我国的量化投资市场规模正在不断扩大，投资产
品和服务也在不断丰富。
我国量化投资的发展存在一些挑战。首先，我国的量化投资市场仍处于起步阶段，市
场参与者相对较少，市场的流动性和深度还需要进一步提高。其次，我国量化投资领域的
量化投资发展及我国现状分析
量化投资发展及我国现状分析
量化投资是指利用数学、统计学和计算机技术来构建投资策略和模型，以实现更高的
投资收益和风险管理。近年来，随着大数据和人工智能技术的飞速发展，量化投资在全球
范围内越来越受到重视，并逐渐成为主流投资方式之一。我国作为世界第二大经济体，量
化投资在我国的发展也备受关注。本文将从量化投资发展趋势、我国量化投资市场现状以
及面临的挑战等方面进行分析。
一、量化投资发展趋势
1. 以数据为基础的投资决策
随着信息技术和互联网的快速发展，数据已成为影响投资决策的关键因素。量化投资
通过对海量数据的分析和挖掘，可以更准确地把握市场趋势和个股走势，从而提高投资决
策的精准度和及时性。
2. 人工智能技术的应用
人工智能技术在量化投资中有着广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理、智能算
法等。这些技术可以帮助投资者更好地识别市场规律和个股表现，提高投资组合的收益和
风险管理。
3. 算法交易的兴起
算法交易是指利用预先设定的算法模型来进行交易决策的一种交易方式。它可以快速、有效地执行交易，降低交易成本，提高市场流动性，使交易更加公平和透明。
4. 多元化的资产配置
量化投资不仅局限于股票市场，还可涉及债券、商品、期货、外汇等多个领域。通过
对多元化的资产配置和风险分散，可以降低投资组合的风险，提高长期收益。
二、我国量化投资市场现状
我国量化投资市场起步较晚，但发展速度迅猛，目前已呈现出以下几个特点：
1. 科技公司涌入
随着科技公司的崛起，包括互联网巨头和金融科技公司在内的一大批技术公司开始布
局量化投资领域。它们不仅提供量化投资工具和系统，还积极参与量化投资模型研发和实践。
我国对冲基金的历史、现状及展望
是 受 外 汇 管制 等 影 响 ，在我 国运 作 的宏 观 对 冲 基金 能 够 投资 的品 种 相对 较 少 。 目前 ，我
国采用 宏 观对 冲 策 略 的基 金 主要 还 是 投资 于
２ ． 管理 期赁 策略 采 用 管 理 期货 策 略 的基 金通 常又 被称 为 Ｃ Ｔ Ａ 基金 。 这 类基 金 主 要 投 资于 期 货 市场 ，
几类 。
１ ． 股票 市场 中性策略
由信托公司发行的阳光私募基金只能算
广 义上 的 对 冲基 金 ， 由于 当时还 没 有做 空 工 具 ，这 类私 募 基 金并 不 能采 用 对 冲策 略 ，只
一
该 策 略是 在 一 些股 票 上做 多 ，同时在 另
些 股 票上 做 空 ，从而 对 冲组 合 的 系统性 风 险 ，以获 取 绝对 收 益 。在 国 内融 券做 空 个股 较 难 ，所 以 通 常的 做 法是 在 股票 上 做 多 ，同
从２ ０ ０ ３ 年 云 南 国际信托 有 限公司推 出 市 场 上 第一 只阳光 私募 基金 到 ２ ０ １ ４年 ，信 托结 构一 直 是市 场 上 较 为主 流 的私 募 基金 的 发 行 方式 。这 类信托 产 品受限 于投 资范 围的约 束 ，
能 算是 “ 精 装 版 的相 对 收 益 ” 。但不 论 怎样 ， 这 种股 票 多 头 策略 私募 基 金 的 出现 ，是 我 国 对冲 基 金迈 出 的第 一步 ，也是 今 后各 种 不 同
对冲基金的策略与业绩研究
对冲基金的策略与业绩研究
对冲基金（Hedge Fund）作为一种私募投资基金，因其独特的投资策略，成为国际金融市场的一支重要力量。对冲基金的投资策略和业绩成为各界争论的焦点。本文从对冲基金的基本概念、投资策略和业绩研究三个方面进行分析和探讨。一、对冲基金的基本概念
对冲基金通常是由一些经验丰富的投资专家组成的团队管理的。这些团队的投资策略相对于传统的股票或债券型基金而言更加多样化和复杂，以期获得更高的收益率。对冲基金不像公开的股票型基金，而是只对一些对该基金有兴趣的投资者开放。
与传统股票或债券型基金不同，对冲基金的投资策略更具灵活性，包括但不限于以下几种：
1. 经典对冲策略：该策略以在某个市场做多和做空来进行风险控制，以期获得超过市场平均水平的收益率。
2. 相对价值策略：该策略基于相对投资的概念，即通过比较两种商品或证券的价格确定其不正常的差价，并将押注在价格差异减少的方向上。这既可以是不同类型的证券，也可以是同一类型的证券，但不同品种和不同期限的证券。
3. 全球投资策略：该策略追求在全球各个市场中发现投资机会，以期获得最大收益。
4. 市场中性策略：该策略主要是通过减少方向性风险来增加收益。基金经理通过选取相关证券的多头和空头头寸，试图消除所有的市场不确定性并赚取小幅的收益。
5. 事件驱动策略：该策略主要是关注企业收购并购、破产重组、股权激励等公司重大事件，以实现高额的报酬率。
二、对冲基金的投资策略
对冲基金以其多样化和灵活性的投资策略而著称。对冲基金可以通过专家分析、情报收集和研究等方法，应对各种投资风险，以期实现高风险投资的收益率和资产组合的收益和回报数据的稳健性。
量化交易在中国市场的现状与发展趋势
量化交易在中国市场的现状与发展趋势
随着科技进步和金融市场的不断发展，越来越多的投资者开始关注量化交易。量化交易，简单来说，就是使用预先设定好的规则和算法，通过计算机程序进行交易。这种交易方式在外国市场已经得到广泛应用，但在中国市场的发展还相对较为缓慢。本文就量化交易在中国市场的现状和未来发展趋势进行探讨。
一、中国市场的现状
目前，中国市场的量化交易还处于起步阶段。与日本、美国、欧洲等市场相比，中国的量化交易市场规模还比较小。在中国，机构量化交易的探索和发展已经开始了，但公募基金量化投资的数量还不多。
在具体的应用方面，以场内交易市场为例，目前主要有两种量化交易策略，一种是基于技术分析的，另一种是基于基本面分析的。前者包括移动平均、RSI等技术分析指标，后者则包括基本面指标、资产负债表等基本面变量。这些指标能够帮助投资者制定交易策略，但目前的应用还相对较为有限。
另外，目前在中国，量化交易还存在一些问题，如数据诚信问题、风险控制问题等。这些问题都需要通过技术手段和监管手段得到解决，并逐步完善市场的相关制度和规则。
二、发展趋势
尽管中国市场的量化交易相对较为滞后，但随着国内金融市场的逐步开放以及科技手段的不断进步，未来量化交易在中国市场的发展仍有很大潜力。
首先，在技术手段方面，随着人工智能和大数据技术的不断发展，越来越多的数据可以用于量化分析，这将有助于提高交易的准确性和效率，并扩大量化交易的适用范围。
其次，在制度和规则上，监管部门需要加强对量化交易的监管和控制，确保量化交易的合法性和诚信性。此外，行业协会和机构也可以通过共同制定行业标准和规范来推动量化交易发展。
使用量化分析优化对冲基金的择时策略
使用量化分析优化对冲基金的择时策略
对冲基金是一种通过同时持有多种不同投资品种的投资工具，以便
在不同市场环境下实现稳定的回报。在实际操作中，对冲基金的择时
策略起到至关重要的作用，而量化分析则是一种有效的优化和改进择
时策略的方法。本文将探讨如何使用量化分析来优化对冲基金的择时
策略。
一、量化分析的基本原理
量化分析是通过数学和统计模型来分析和预测金融市场的方法。它
基于大量的历史和实时市场数据，使用计算机算法进行处理和分析，
并提供相应的投资决策建议。量化分析的基本原理是以市场行为的统
计规律为基础，通过对历史数据的回测和模拟，找出一定模式和规律，从而提供指导性的投资建议。
二、量化分析在对冲基金择时策略中的应用
1. 数据的收集和处理：量化分析需要大量的市场数据作为基础，包
括股票、债券、商品等各类资产的价格、成交量、市值等指标。对冲
基金可以通过购买市场数据供应商提供的数据或利用公开的数据源进
行获取。在收集到数据后，还需要进行清洗、整理和转化，以便进行
后续的分析和建模。
2. 策略的建模和回测：基于收集到的市场数据，量化分析师可以利
用数学和统计模型建立择时策略的模型。常用的模型包括趋势跟踪、
均值回归、机器学习等。建立模型后，需要进行历史数据的回测，以
验证择时策略的有效性和稳定性。回测主要通过将模型应用到历史数据中，模拟实际操作并计算回报率、风险指标等指标，评估策略的表现。
3. 模型的优化和参数调整：回测结果可能发现一些模型的问题和不足之处，此时需要对模型进行优化和参数调整。模型的优化可以通过改变模型的假设或结构，寻找更适合市场的模型形式。参数调整则是通过对模型参数进行优化，以获得更好的回报和风险控制效果。
量化对冲行业报告
量化对冲行业报告
量化对冲是一种利用数学模型和计算机算法进行交易的投资策略。在这种策略中，交易决策不再依赖于人工的主观判断，而是通过对市场数据的分析和模型的运行来进行交易。量化对冲行业报告旨在分析这一领域的发展现状、趋势和前景，以及行业内的关键问题和挑战。
首先，量化对冲行业报告需要对该行业的发展历程进行梳理和分析。量化对冲
作为一种新兴的投资策略，其发展历程对于理解该行业的现状和未来发展具有重要意义。报告可以从量化对冲的起源和发展动力、行业发展的关键节点和里程碑事件等方面进行详细的介绍和分析，以便读者对该行业有一个清晰的认识。
其次，量化对冲行业报告需要对该行业的现状进行全面的描述和分析。这包括
行业规模、市场份额、主要参与者、市场结构、盈利模式等方面的内容。报告可以通过对行业数据和统计信息的分析，对该行业的现状进行客观的评价，以便读者对该行业的整体情况有一个清晰的了解。
此外，量化对冲行业报告还需要对该行业的发展趋势和前景进行预测和展望。
随着科技的不断进步和金融市场的不断发展，量化对冲作为一种先进的投资策略，其发展前景备受关注。报告可以通过对行业发展趋势的分析和预测，对该行业的未来发展进行科学的展望，以便读者对该行业的前景有一个清晰的认识。
最后，量化对冲行业报告还需要对该行业内的关键问题和挑战进行深入的剖析
和探讨。量化对冲作为一种新兴的投资策略，其发展过程中面临着诸多问题和挑战，如数据质量、模型稳定性、风险控制等。报告可以通过对这些问题和挑战的分析和解决方案的探讨，为读者提供有益的参考和建议，以便读者对该行业的发展和未来有一个更为深入的认识。
量化投资发展及我国现状分析
量化投资发展及我国现状分析
量化投资是一种利用数学、统计学和计算机技术来辅助投资决策的投资方法。它通过
收集大量的历史数据，运用数学模型和算法进行分析，帮助投资者找到更加合理和有效的
交易策略。随着科技的不断发展和金融市场的日益复杂，量化投资在全球范围内受到越来
越多的关注和应用。相比于发达国家，我国的量化投资仍处于起步阶段，需要进一步发展
和完善。
让我们来分析一下全球范围内量化投资的发展现状。据统计，自20世纪90年代以来，全球范围内量化投资规模不断扩大，已经成为金融市场中不可或缺的一部分。美国的量化
对冲基金在近年来获得了相当大的成功，其资产规模已经超过了传统的对冲基金。欧洲和
亚洲地区的量化投资也在迅速增长，特别是在股票、期货和外汇市场上的应用越来越广
泛。
量化投资之所以能够获得如此大的成功，主要得益于其优势。量化投资能够克服人性
的弱点，避免情绪化的交易决策，从而降低投资风险。量化投资依靠数据分析和算法模型，能够实现对大量的历史数据进行快速、准确的分析，帮助投资者找到市场中的价值和趋势。量化投资还能够实现交易的自动化，提高了交易效率和执行力。
我国的量化投资发展仍处于起步阶段，存在一些问题和挑战。我国金融市场的发展相
对较晚，监管体系和市场基础设施相对不够完善，导致数据获取和信息共享方面存在一定
的困难。我国的量化投资人才储备相对不足，缺乏经验丰富的专业人士和团队。市场中存
在一定程度的风险管理和监管问题，需要相关部门加强监管和规范。
虽然我国的量化投资还存在一些问题和挑战，但是也值得看到的是，我国的量化投资
量化基金就业前景分析报告
量化基金就业前景分析报告
标题：量化基金就业前景分析报告
摘要：
本报告旨在对量化基金就业前景进行深入分析。通过调查研究和数据统计，报告阐述了量化基金行业的快速发展趋势、就业机会的增长以及未来的发展潜力。报告的结论表明，量化基金行业展现出巨大的就业潜力，对于具备相关技能和知识的人才来说，创造了广阔的就业机会。
一、背景：
量化基金是基于数学和统计方法进行交易的投资基金。这个领域的发展受到了技术的推动和金融市场的需求。以人工智能、机器学习和大数据分析等技术为基础的量化交易策略得到了广泛应用，并在过去的几年中获得了显著的回报，吸引了众多资金和人才的关注。
二、发展趋势：
1. 技术革新的推动：人工智能、机器学习和大数据分析等技术的迅速发展为量化基金行业提供了无限的机遇。这些技术的应用可以提高交易决策的准确性和效率，并带来更稳定和可靠的投资回报。
2. 资金流入的增加：随着量化交易策略的成功和回报的增加，越来越多的资金开始流入量化基金。数据显示，
近年来全球量化基金的总资产规模快速增长，预计未来仍会保持稳定增长。
3. 市场需求的扩大：金融市场对于风险控制和投资回报的需求不断增加，对量化基金的需求也在扩大。量化基金以其科学严谨的交易策略为投资者提供了一种相对稳定和可靠的投资选择。
三、就业机会的增长：
1. 专业技能的需求：随着行业的发展，对于拥有数学、计算机科学和金融等领域专业技能的人才的需求越来越大。熟练掌握量化交易策略和相关软件工具的人才将成为行业的宝贵资源。
2. 新兴职位的涌现：量化基金行业的快速发展催生了一些新兴职位，如量化研究员、数据科学家、模型开发工程师等。这些职位对于拥有专业技能和实践经验的人才来说具有广阔的就业前景。
对冲基金投资收益与风险研究
对冲基金投资收益与风险研究
对冲基金投资收益与风险研究
引言：
随着金融市场的不断发展和金融工具的多样化，对冲基金作为一种新兴的投资工具逐渐受到广泛关注。相较于其他传统投资工具，对冲基金以其独特的投资策略和灵活的运作方式成为投资者的重要选择。本文旨在对对冲基金的投资收益与风险进行深入研究，以期为投资者提供参考和指导。
一、对冲基金概述
1.1 对冲基金定义及特点
对冲基金是一种以对冲为核心投资策略的私募基金，通常由专门的基金经理运作。其特点包括较高的投资回报期望、更高程度的风险敞口以及更加灵活的投资组合构建和管理。
1.2 对冲基金的分类
对冲基金可以按照投资策略进行分类，如相对价值基金、事件驱动基金、宏观基金等。同时，也可以按照投资方向进行分类，如做多基金和做空基金。
二、对冲基金的投资收益研究
2.1 对冲基金的投资收益来源
对冲基金的投资收益主要来自于以下几个方面：一是市场上涨导致股票等投资品价格上涨带来的资本收益；二是投资组合中各类资产的转换和构建带来的配置收益；三是策略性交易和套利形成的交易收益。
2.2 对冲基金的投资收益模型
对冲基金投资收益的模型可以采用CAPM模型、三因子模型或
者更高层次的因子模型。这些模型可以帮助投资者理解和量化
对冲基金的预期收益。
三、对冲基金的风险研究
3.1 对冲基金的风险来源
对冲基金的风险主要来自于市场风险、信用风险、流动性风险和操作风险。这些风险因素可能对基金的投资策略和资产配置产生重要影响。
3.2 对冲基金的风险管理和控制措施
为了管理和控制风险，对冲基金通常采取多种策略，包括多样化投资组合、设置风险限制、制定风险控制策略等。此外，严格的监管和合规要求也是对冲基金风险管理的重要手段。
对冲基金在我国资本市场中的运作问题及对策研究
述 ， 冲 基 金 是 通 过 市 场 中各 类 金 融 产 品 与 金 对
融 工具的 组合运 用 ， 其是 对 衍生 工具充分 运 尤 用 的 投 资 基 金 ຫໍສະໝຸດ Baidu由 于 金 融 产 品 的 缺 乏 ， 法 在 无
我 国 金 融 市 场 中实 现 对 冲 基 金 的 交 易 与 运 用 以 获 取 高 收 益 。无 论 对 冲 基 金 采 用 何 种 复 杂 的 投 资 策 略 ， 是 倚 赖 足够 丰 富 的 金 融 产 品 及 衍 生 都
缺 乏 是 目前 国 内无 法 实 现 对 冲 基 金 交 易 的主 要
因素 之 一 。
易 技术 的组合 运 用 ， 定 出符 合市 场要 求的交 制 易 策 略 ， 而 实 现 交 易 的 。金 融 衍 生 产 品之 所 从
２ 交 易 制 度 不完 善 。除了金 融 产 品 的 缺 乏 ， ）
发 展 十几 年 来 ， 股 市 、 市 、 市 甚 至 基 金 市 在 债 期
场 上 都 取 得 了一 定 进 展 。然 而 ， 比 发 达 国 家 相
金融 市场 而言 ， 目前 国 内金 融 市 场 的 种 类 还 是
比 较 少 ， 美 国 等 发 达 金 融 市 场 相 比 ， 别 主 与 差 要 体 现在衍 生工具上 。 如对 冲基 金 的含义所 正
以 成 为 对 冲 基 金 交 易 的 重 要 组 成 部 分 ， 因 在 原
量化投资基金及其在我国的发展
量化 投 资基 金及其 在我 国 的发展
西南财经大学经济信 息工程 学院 王文兵
＇ 一 、 研究背景
量 化 投 资 在 国 内 尚 处 于 萌 芽 期 ， 而 在 西 方 发 达 市 场 ， 化 然 量 投 资 已 经 比较 成熟 且 十 分 流 行 。 西方 优 秀 的 量 化 投 资 基 金 的 表 现 非 常 突 出 ．华 尔 街 最 成 功 基 金 经 理 之 一 的 西 蒙 斯 所 管 理 的 大 奖 章 基金 ． 自成 立 以来 的年 平 均 收 益 高 达 ３ ％ ， 超过 股神 巴 菲 特 。 ５ 远 随 着 我 国 股 票 市 场 的发 展 壮 大 以及 市 场 竞 争 的 加 剧 ， 以往 过 分 依 赖 基 金 经 理 个 能 能 力 的 基 金 管 理 模 式 已 经 遭 遇 瓶 颈 ，与 此 同 时 行 业 的 激 烈 竞 争 也 呼 唤 这 种 新 的 投 资 方 式 。 量 化 投 资 这 种 结 合 人 脑 与 电 脑 的投 资方 式 ， 可 以避 免 基 金 经 理 的主 观 性 ， 可 以 对 既 有 市 场 产 生 的 海量 数 据进 行处 理 ， 点 明 显 。 优
性 分 析 的不 足 。
智 能 化 ：量 化 投资 使 用 模 型 分 析 并 得 出 积 极 配 置 的 ａ ｈ ｌ ａ ｐ 策 略 ， 大 限度 的利 用 了 电脑 来 弥补 人 脑 的不 足 ， 能 地 实 现 对整 最 智 个 市 场 的 把 握 ，有 些 证 券 公 司 甚 至 已经 开 发 出 了与 之 配 套 的 程 序 化 交 易 系 统 ， 得 策 略 的得 出 与 交 易 的执 行 完 全智 能化 、 使 自动 化 。
我国应对对冲基金的策略研究
、
wk.baidu.com
１１２对 冲基 金 的演 变 ．．
从 美 国 人 琼斯 于 １４ 建 立 第 一 个 对 冲 基 金 起 ， 就 以 其 独 特 的 特 征 ９ ９年
从许多方面 ， 尤其是在 接受监管要求 ， 实施投 资策 略和使用投 资手段等方 面 它 就 一 直 与传 统 投 资基 金 的组 织 结 构 运 作 和 特 征 不 同 。 能 够 按 市 场 条 它 件和 需要 随意使用 各种投 资手段和投 资工具 ， 如买空 、 卖空 、 使用财 务杠 杆、 单边 重 注 、 用 衍 生 工 具 和 其 他 金 融 手 段 强 化 投 资 等 ， 然对 冲 基 金 并 利 虽 不需要在任何时候都使用 上述 工具 ， 但它 在追求绝对 高额回报 时， 却可毫 无 限 制 地 选 用 合 适 的投 资 策 略 ， 传 统基 金 由于 受 严 格 监 管 和 限制 ， 不 而 却 能像对 冲基金那样根据需要灵活转变投资策略。 １２对 冲 基 金 对 市 场 稳 定 性 、 融 危 机 的影 响和 分 析 ． 金 对冲基金犹如一把双刃剑， 对经济安全、 社会稳定有利也有 弊 就看人 们 怎 么利 用 它 。 方面 ， 对冲基金作为一种国际游资， 是一种非常具有流动 性、 灵活性 的， 而且 资金 量 巨大 ， 发展 中国家对 外开放 、 对 引进外 资具有很大 的吸 引 力。 另一方面 ， 对冲基金的掠夺 性投 资扰 乱了新兴市场 国家 的金融 市场秩 序 ， 及 所 在 国 的 金 融 体 系甚 至 引发 国家 的金 融危 机 。 危 二、 冲基金与 中国 对 ２ １中 国 金 融 自由化 进 程 ． 自中 国加 入 Ｗ Ｏ以 来 ， 中 国金 融 自 由化 改 革 已 经 取 得 了相 当 大 的成 Ｔ 果 ， 如 资 本 帐 户 的 自 由化 、 率 自 由化 和 对 外 资 银 行 的机 构准 入 自 由化 例 利 等 方 面 都 已经 取得 了长 足 的进 展 。特 别 是 这 几 年 金 融 危 机 之 后 ， 国金 融 我 体系改革的步伐逐渐加快并与世界金融体系相接轨。 ２ ２中 国市 场 对 冲 基 金 的情 况 ． ２ 纪 以来 ， 国 际 对 冲 基 金 虽 然 遭 受 到 来 自各 方 面 谴 责 和 在 资 本 市 １世 场上投 资失败 的挫败 ， 但对冲基金仍一直活跃在世 界资本 市场中 。据最近