量化投资在期货中应用
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➢ 产品=套保+机械交易+风险仓位管理
Alpha套利累计 收益率 现货股票组合累 计收益率
同期沪深300收益 率 最大风险度 最大回撤 最大期货保证金 占用 最长返回最高点 时间 最大期货仓位
80.27%
29.51%
-36.16%
61.36% 9.91% 4214.89万
224日
226手，
最小期货仓位
强调未来的预判和经济行业 强调历史的重演，进行模式
分析
判别
人为影响因素较多，纪律性 有比较好的纪律性， 较差
跟多的是强调投资的艺术性。 更多的应用自然科学的理论， 如分形，人工智能，小波分 析，SVM等。。
➢ 价格趋势和反转的择时； 寻找价格趋势或者反转点，大部分的技术分析策略都属于这一类。
➢ 相对价值、套利、对冲； 获取两个或者多个证券之间价格差异的量化方法，有期现套，有统计套利、 alpha对冲，股票多空操作。
对冲产品
➢ 利用人工选股或者数理化选股，选出具有超额收益alpha 的股票组合。
➢ 利用股指期货做空机制，分离市场收益和超额收益。
➢ 由于超额收益可能较难获得，并且也并不稳定，加上股 指期货端资金的占用导致股票仓位不高，所以通过择时， 可以在获得超额收益同时，享受到股指上扬的市场收益。
➢ 对于正向市场，还能获得展期收益。
➢ 金融衍生品陆续丰富，为产品设计提供丰富的想法和工 具
➢ 期货公司咨询业务开展为研究提供动力，推动研究产品 化方向发展
➢ 机构投资者比例增加，期货卖方和机构买方的业务合作 将更加紧密
➢ 对金融人才提出更高的要求，对交易系统和研发平台的 提升也会需求迫切
➢ 未来的产品设计以结构化产品为主线，针对不同风险偏 好，结合多种衍生品工具，运用量化手段进行。
24手
股指期货手续费 105.6万
最大风险敞口
78.38%
夏普值 日波动率 年化收益率 风 险 度 超 过 50% 次数
1.757 0.77% 21.42% 2次
期货持仓
累计收益率
股票累计收益率
CSI300
股票组合累计超额收益
套保比例
CSI300
日波动率 Sharp ratio 交易日 年化收益率 累计收益率 最大回撤 同期股票组合收益率 同期沪深300收益率 最大期货持仓 最大资金风险度 股指期货手续费
风险偏好
程序化机械投机交易 风险较大
量化alpha产品
风险中等
保本产品 套利产品
风险偏好较低 风险偏好低
产品特点
收益率比较
产品以技术指标运用 为基础，结合模式判 断等工具，一般分趋 势跟随交易和震荡回 复交易
收益率较高，但是回 撤较大
产品利用期指对冲市 收益率中等，回撤中 场风险，以获取正的 等。能抵御负收益的 绝对超额收益为目的。 风险 有时结合市场择时选 择对冲时机
0.52% 0.35 349
2.84% 3.99% 9.49% -22.83% -24.35%
158 50.66% 469820.09
期指持仓
累计收益率
股票累计收益率
CSI300
商品季节性跨品种套利
小麦与玉米的价差在 雨水开始缩小，可考 虑建立买玉米抛小麦 的套利头寸，在小暑 开始逐步扩大，小暑 前后可建立买小麦抛 玉米的套利头寸。我 们在雨水节气附近， 也即2月16日建立建 立买玉米抛小麦的套 利头寸，采取资金对 等原则，套利仓位控 制在70%，截至6月 16日，累计收益率达 到27.25%。
➢ 高频和超高频交易； 量化方式用在非常短的时间内，是针对微观市场的结果、做市等。
➢ 风险模型评估； 使用VaR模型，极值理论等来对资产的风险进行量化评估。
➢ 结构化产品设计和定价； 利用模型对产品进行复制组合或者分拆，使用模型和衍生品工具对冲风险
量化择 时
套利交 易
对冲产 品
量化 投资
风险控 制
程序化 交易
量化选 股
期货与现货股票交易的异同
杠杆 方向 交易频率
结算 技术指标 交易策略 成本
期货交易
股票交易
杠杆投机交易，放大收 股票交易无杠杆 益和风险
双边交易
做多，融券尚不完 善
T+0交易。短线，长线 T+1交易。中长线 结合，短线高频交易居 持有的较多 多，多数不隔夜
来自百度文库
逐日盯市制度
浮动盈亏，不逐日 结算
基于CPPI，OBPI等 收益率较低，回撤可
方式。
能较大，但是保本
套利产品模式多样， 收益率低，回撤小 基本以量化分析为基 础。可持续性不强
➢ 金融衍生品的不断推出提供更多投资机会，拓展基金公 司的产品线。
➢ 对系统的要求更高，满足高频交易和套利需求
➢ 更多的会吸收自然科学和数学理论的知识
➢ 对金融中介机构和量化投资者提出更高的要求
在期货短线交易中有效 有效性有限，机构
性高
以基本面分析为主
交易策略多样，套利交 以价值投资的选股
易种类多。
策略为主导
交易成本低
成本相对较高
投机交易 •基于宏观基本面判断 • 基于技术指标的程序化交易
套期保值 •被动套期保值 • 追求alpha的主动套保
套利交易 •简单期现套利 • 跨期，跨市场，跨品种强弱套利
➢ 程序化无法实现一套策略打天下，多是策略的组合，并且需要 经常根据行情调整参数。
➢ 对系统的要求高，强调行情的速度和下单的速度。
➢ 程序化交易主要分为趋势跟随策略，抓日内反转策略等。
➢ 程序化交易更象一门艺术。
商品期货产 品策略
基于产业的季 节性套利交易
策略
基于历史数据 统计的套利策
略
程序化交易策 略
➢ 自动化交易就是技术分析投资方式的自动化，将技术分析投资 方式固化成计算及可以理解的模型、技术指标。
➢ 克服人性的弱点，对将交易员的思路转变成机器的自动判断。
➢ 程序化交易基于历史数据的检测，相信历史会重演。
➢ 程序化交易能够实现程序的下单，减轻交易员，基金经理的工 作负荷。
➢ 期货的高杠杆，T+0交易模式，低交易成本给程序化交易孕育 的土壤。
IT系统服务
金融期货产 品策略
提供多种下单 方式
宏观驱动型投 机交易
高速的行情接 口
程序化交易
提供程序化交 易平台等
量化对冲产品
其它量化产品
套利产品
➢ 量化alpha产品 ➢ 保本产品 ➢ 指数ETF，杠杆ETF ➢ 程序化单边投机交易 ➢ 套利产品 期现套利 跨期套利 期股轮动套利等
产品
什么是量化投资？
➢量化投资是基于模型的 ➢基于市场非有效或是弱有效的理论基础 ➢纪律性 ➢有系统性 ➢及时性 ➢靠概率战胜市场 ➢数量化交易，数量化投资，数量化风险管理，量化定价等
基本面型
技术型
代表人物：巴菲特
代表人物：西蒙斯
注重基本面的数据
注重过去的价格数据，交易 量，交易价格，持仓量等
更多的借助人脑的经验判断 更多的通过模型，借助电脑 判断
Alpha套利累计 收益率 现货股票组合累 计收益率
同期沪深300收益 率 最大风险度 最大回撤 最大期货保证金 占用 最长返回最高点 时间 最大期货仓位
80.27%
29.51%
-36.16%
61.36% 9.91% 4214.89万
224日
226手，
最小期货仓位
强调未来的预判和经济行业 强调历史的重演，进行模式
分析
判别
人为影响因素较多，纪律性 有比较好的纪律性， 较差
跟多的是强调投资的艺术性。 更多的应用自然科学的理论， 如分形，人工智能，小波分 析，SVM等。。
➢ 价格趋势和反转的择时； 寻找价格趋势或者反转点，大部分的技术分析策略都属于这一类。
➢ 相对价值、套利、对冲； 获取两个或者多个证券之间价格差异的量化方法，有期现套，有统计套利、 alpha对冲，股票多空操作。
对冲产品
➢ 利用人工选股或者数理化选股，选出具有超额收益alpha 的股票组合。
➢ 利用股指期货做空机制，分离市场收益和超额收益。
➢ 由于超额收益可能较难获得，并且也并不稳定，加上股 指期货端资金的占用导致股票仓位不高，所以通过择时， 可以在获得超额收益同时，享受到股指上扬的市场收益。
➢ 对于正向市场，还能获得展期收益。
➢ 金融衍生品陆续丰富，为产品设计提供丰富的想法和工 具
➢ 期货公司咨询业务开展为研究提供动力，推动研究产品 化方向发展
➢ 机构投资者比例增加，期货卖方和机构买方的业务合作 将更加紧密
➢ 对金融人才提出更高的要求，对交易系统和研发平台的 提升也会需求迫切
➢ 未来的产品设计以结构化产品为主线，针对不同风险偏 好，结合多种衍生品工具，运用量化手段进行。
24手
股指期货手续费 105.6万
最大风险敞口
78.38%
夏普值 日波动率 年化收益率 风 险 度 超 过 50% 次数
1.757 0.77% 21.42% 2次
期货持仓
累计收益率
股票累计收益率
CSI300
股票组合累计超额收益
套保比例
CSI300
日波动率 Sharp ratio 交易日 年化收益率 累计收益率 最大回撤 同期股票组合收益率 同期沪深300收益率 最大期货持仓 最大资金风险度 股指期货手续费
风险偏好
程序化机械投机交易 风险较大
量化alpha产品
风险中等
保本产品 套利产品
风险偏好较低 风险偏好低
产品特点
收益率比较
产品以技术指标运用 为基础，结合模式判 断等工具，一般分趋 势跟随交易和震荡回 复交易
收益率较高，但是回 撤较大
产品利用期指对冲市 收益率中等，回撤中 场风险，以获取正的 等。能抵御负收益的 绝对超额收益为目的。 风险 有时结合市场择时选 择对冲时机
0.52% 0.35 349
2.84% 3.99% 9.49% -22.83% -24.35%
158 50.66% 469820.09
期指持仓
累计收益率
股票累计收益率
CSI300
商品季节性跨品种套利
小麦与玉米的价差在 雨水开始缩小，可考 虑建立买玉米抛小麦 的套利头寸，在小暑 开始逐步扩大，小暑 前后可建立买小麦抛 玉米的套利头寸。我 们在雨水节气附近， 也即2月16日建立建 立买玉米抛小麦的套 利头寸，采取资金对 等原则，套利仓位控 制在70%，截至6月 16日，累计收益率达 到27.25%。
➢ 高频和超高频交易； 量化方式用在非常短的时间内，是针对微观市场的结果、做市等。
➢ 风险模型评估； 使用VaR模型，极值理论等来对资产的风险进行量化评估。
➢ 结构化产品设计和定价； 利用模型对产品进行复制组合或者分拆，使用模型和衍生品工具对冲风险
量化择 时
套利交 易
对冲产 品
量化 投资
风险控 制
程序化 交易
量化选 股
期货与现货股票交易的异同
杠杆 方向 交易频率
结算 技术指标 交易策略 成本
期货交易
股票交易
杠杆投机交易，放大收 股票交易无杠杆 益和风险
双边交易
做多，融券尚不完 善
T+0交易。短线，长线 T+1交易。中长线 结合，短线高频交易居 持有的较多 多，多数不隔夜
来自百度文库
逐日盯市制度
浮动盈亏，不逐日 结算
基于CPPI，OBPI等 收益率较低，回撤可
方式。
能较大，但是保本
套利产品模式多样， 收益率低，回撤小 基本以量化分析为基 础。可持续性不强
➢ 金融衍生品的不断推出提供更多投资机会，拓展基金公 司的产品线。
➢ 对系统的要求更高，满足高频交易和套利需求
➢ 更多的会吸收自然科学和数学理论的知识
➢ 对金融中介机构和量化投资者提出更高的要求
在期货短线交易中有效 有效性有限，机构
性高
以基本面分析为主
交易策略多样，套利交 以价值投资的选股
易种类多。
策略为主导
交易成本低
成本相对较高
投机交易 •基于宏观基本面判断 • 基于技术指标的程序化交易
套期保值 •被动套期保值 • 追求alpha的主动套保
套利交易 •简单期现套利 • 跨期，跨市场，跨品种强弱套利
➢ 程序化无法实现一套策略打天下，多是策略的组合，并且需要 经常根据行情调整参数。
➢ 对系统的要求高，强调行情的速度和下单的速度。
➢ 程序化交易主要分为趋势跟随策略，抓日内反转策略等。
➢ 程序化交易更象一门艺术。
商品期货产 品策略
基于产业的季 节性套利交易
策略
基于历史数据 统计的套利策
略
程序化交易策 略
➢ 自动化交易就是技术分析投资方式的自动化，将技术分析投资 方式固化成计算及可以理解的模型、技术指标。
➢ 克服人性的弱点，对将交易员的思路转变成机器的自动判断。
➢ 程序化交易基于历史数据的检测，相信历史会重演。
➢ 程序化交易能够实现程序的下单，减轻交易员，基金经理的工 作负荷。
➢ 期货的高杠杆，T+0交易模式，低交易成本给程序化交易孕育 的土壤。
IT系统服务
金融期货产 品策略
提供多种下单 方式
宏观驱动型投 机交易
高速的行情接 口
程序化交易
提供程序化交 易平台等
量化对冲产品
其它量化产品
套利产品
➢ 量化alpha产品 ➢ 保本产品 ➢ 指数ETF，杠杆ETF ➢ 程序化单边投机交易 ➢ 套利产品 期现套利 跨期套利 期股轮动套利等
产品
什么是量化投资？
➢量化投资是基于模型的 ➢基于市场非有效或是弱有效的理论基础 ➢纪律性 ➢有系统性 ➢及时性 ➢靠概率战胜市场 ➢数量化交易，数量化投资，数量化风险管理，量化定价等
基本面型
技术型
代表人物：巴菲特
代表人物：西蒙斯
注重基本面的数据
注重过去的价格数据，交易 量，交易价格，持仓量等
更多的借助人脑的经验判断 更多的通过模型，借助电脑 判断