Alpha策略是典型的对冲策略

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商品对冲套利Alpha优势策略方案

商品对冲套利Alpha优势策略方案前言：对于投资者而言，商品期货对冲套利给投资者带来了一个免受宏观因素的影响，只赚取资产之间相对价格波动的投资渠道。

由于买多一个品种，同时卖空另一个品种，宏观大环境的变化对两种资产所产生的同涨或同跌被对冲套利所过滤，主要关心的就是两种资产本身的强弱关系。

所以收益不会受宏观环境改变所变化，收益率稳定，风险小，而且可以使用杠杆（保证金制度），资金使用率高，使得绝对收益放大。

一、对冲套利Alpha优势策略简介1、影响资产价格波动的因素：任何一个资产的价格都是由两个因素所影响，即系统性因素和资产本身因素。

通常所说的系统性因素（Beta）主要表现为宏观经济状况，它的变动将影响全球资产价格的波动；而资产本身的基本面因素（Alpha），就是该资产相对于其他资产价值的优劣。

如果宏观大环境良好，基本面好的资产上涨的多，而基本面差的资产上涨的少；若宏观经济形势较差，则基本面好的资产下跌的少，而基本面差的资产小跌的多。

2、Alpha优势策略为了避免如宏观经济、货币政策、突发事件等系统性因素对资产价格的影响，我们在做多优质资产的同时，通过做空另一种相关性高的低价值资产，在消除系统性风险的前提下，从而实现相比传统套利策略更高的回报。

Alpha优势策略交易实例：2010年11月，美联储推出第二轮货币量化宽松政策，导致全球美元流动性大增，包括股票，大宗商品在内的资产价格应声大涨。

同样面对QE2的利好消息，油脂市场（豆油、棕榈油）表现不一。

11月至12月期间，大商所棕榈油累计上涨17.42%, 而大商所豆油累计上涨11.78%。

分析：棕榈油和豆油价格加速上涨是由于美联储推出第二轮货币量化政策这一系统性因素所导致。

而棕榈油比豆油涨的多，是由于当时主产国棕榈油供需处于紧平衡，基本面强于处于供需宽松的豆油，这一资产本身因素所致。

二、Alpha优势多策略组合为了充分挖掘Alpha优势策略投资机会，达到分散资产配置，降低投资风险的目的，结合招金期货优势，我们会对以下资产进行操作：1、农产品：大豆、豆粕、豆油、棕榈油、菜籽油、菜粕；2、软商品（棉花、橡胶）3、贵金属：黄金、白银；4、能源化工：塑料、PTA、甲醇；5、焦煤钢：螺纹、焦炭、焦煤、铁矿石、玻璃；三、对冲套利Alpha优势投资类型及操作可行性分析（一）跨期套利1、玻璃5月与9月合约跨期套利策略（1）、价差分析图一：玻璃期货主力合约价差如图一所示，尽管玻璃期货上市时间尚短，难以归纳长期的价差规律，但从主力合约的历史价差走势以及以往交割实际情况来看，玻璃期货合约价差在特定时间周期内具有显著的变化趋势，即1月、5月、9月主力合约临近交割月份时，迫于交割与仓单压力，价格快速下跌，从而导致近月与远月合约价差在短时间内迅速走弱，产生明显套利机会。

什么是量化对冲基金

什么是量化对冲基金
在国外，量化对冲基金一直被成为“抗跌神话”，在国内，量化对冲基金也正在进入一个黄金时代。

量化对冲策略，又称Alpha策略，是“量化”和“对冲”两个概念的结合。

1、“量化”指借助统计方法、数学模型来指导投资，其本质是定性投资的数量化实践。

2、“对冲”指通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化，获取相对稳定的收益。

金融学的经典模型CAPM表明：一个投资组合的期望收益可以分为两部分，α收益和β收益。

即投资收益率=α收益+β收益。

α收益为投资组合超越市场基准的收益。

β收益为投资组合承担市场系统风险而获得的收益。

优秀的基金经理可以利用选股择时能力获得α收益，但却较难避免市场下跌（系统性风险）带来的损害。

使用量化对冲策略，可以剥离或降低投资组合的系统性风险（β收益），使投资组合无论在市场上涨或下跌时，均有机会获取α的正收益。

量化对冲基金追求的是绝对收益而非相对收益。

量化对冲交易对象有哪些呢？股票、债券、期货、期权、大宗商品等都可以作为投资标的。

操作流程是怎样的呢？
第一步，先用量化投资的方式构建股票多头组合；第二步，用空头股指期货对冲市场风险，最终获取稳定的超额收益。

这时候有小伙伴会问了，既然可以无视市场涨跌，那量化对冲策略是不是什么时候都可以用？
其实不是的，量化对冲是有适用性条件的，起码对冲是有效的。

量化对冲策略适用于不同的市场环境，在震荡市，下跌市或者股债双杀的市场中，由于其绝对收益的特性，会更有吸引力。

最后推荐两个电影：《大空头》和《华尔街之狼》，帮助理解。

阿尔法(ALPHA)策略

阿尔法 (ALPHA)策略Alpha策略是典型的对冲策略,通过构建相对价值策略来超越指数，然后通过指数期货或期权等风险管理工具来对冲系统性风险。

中性策略也是比较典型的对冲策略,通过构造股票多空组合减少对某些风险的暴露。

Alpha策略和中性策略在本质上差异最小，Alpha策略可以看成中性策略的一种。

但是Alpha策略的约束更小,其Alpha来源可能是行业的、风格的或者其他的；而中性策略则将更多无法把握的风险中性化了。

一、阿尔法(ALPHA)策略1.什么是阿尔法 (ALPHA)策略？投资者在市场交易中面临着系统性风险(β风险)和非系统性风险(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，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。

2.阿尔法策略有哪些关键要素？Alpha策略的成败有两个关键要素：其一是现货组合的超额收益空间有多大；其二是交易成本的高低。

两者相抵的结果，才是Alpha策略可获得的利润空间。

在股市Alpha 策略中，最考验策略制定者水平的因素在于选股方法和能力。

阿尔法策略就是买入一组未来看好的股票，然后做空相应价值的期货合约，组合对冲掉系统性风险，组合的收益完全取决于投资者的选股能力，而与市场的涨跌无关，做到了市场中性。

3.阿尔法策略的优势？阿尔法策略有三大优势：一是回避了择时这一难题，仅需专注于选股；二是波动较单边买入持有策略要低；三是在单边下跌的市场下也能盈利，阿尔法与市场的相关性理论上为0。

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。

4.如何构建阿尔法策略？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。

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。

国内量化对冲五大常用策略盘点

国内量化对冲五大常用策略盘点随着我国证券市场的发展，金融衍生品也变得更加丰富，各种工具的使用自然也让投资的复杂程度在不断提高，说到这不得不提到量化对冲。

量化对冲追求的是绝对收益，对冲基金通过广泛采用各种复杂的量化对冲投资策略来降低投资风险并获取稳定收益，成为机构投资者主要的投资策略。

那么在国内量化对冲经常会使用到的策略有哪些呢?今天小编就和大家简单盘点一下。

1.alpha策略alpha策略又被称为股票市场中性策略，可以说是目前国内私募对冲基金最常用的策略之一。

简单地讲，alpha策略在国内的玩法就是特指买入股票组合的同时卖空股指期货，即通过同时构建多头和空头头寸来对冲市场风险，只要所买的股票能够有超越大盘涨跌幅表现就可盈利。

alpha策略的特点是稳健，但是收益不高，适合在震荡行情时使用。

2.股票多空策略所谓股票多空策略其实和alpha策略有点类似，但是不同的地方在于股票多空策略有多头敞口或空头敞口。

由于需要对大盘多空进行判断，对“择机”能力有较高要求，因此操作难度是比较大的。

股票多空策略还分为多种形式，例如统计套利策略和130/30策略。

统计套利策略较为常见，是通过统计学分析两只股票之间的某种规律相关性为导向，当两个股票出现相对价差并且高于操作成本时构建多头和空头头寸，等相对价差消失时再平仓实现收益。

3.宏观对冲策略宏观对冲策略是通过对政策因素、经济趋势等等多种宏观因素进行全面分析，并由此对股票、债券、货币等各类投资品价格作出预期判断，再以量化、定性分析的方法在不同的大类资产之间进行轮动配置。

就以尘埃落定的美国大选为例，特朗普上任之后，如果对冲基金通过详细科学分析后对美国经济作出看好的判断，那么就会逐渐做多美股资产，同时将资金撤出新兴市场并做空新兴市场。

宏观对冲策略要发挥作用，需要对于全球宏观经济趋势有准确的判断。

4.套利复合策略套利策略中常见的是跨品种套利、事件套利、期现套利、商品或股指期货跨期等等。

alpha混合法

alpha混合法Alpha混合法是一种常用于投资组合管理的方法，它通过将资金投资于不同的资产类别和策略，以实现资产配置的多样化和风险分散。

本文将介绍Alpha混合法的原理、优势和应用。

我们来了解一下Alpha混合法的基本原理。

Alpha指的是投资组合相对于基准指数所产生的超额收益，通过投资多个资产类别和策略，可以提高投资组合的Alpha值。

Alpha混合法通过将Alpha正向相关的策略组合在一起，以增加Alpha收益的概率，同时通过将Alpha负向相关的策略组合在一起，以减少Alpha收益的波动。

通过这种方式，可以在不同市场环境下实现相对稳定的超额收益。

Alpha混合法的优势在于它能够降低投资组合的风险并提高收益。

由于不同资产类别和策略之间存在一定程度的相关性，通过将它们组合在一起，可以实现资产配置的多样化和风险分散。

这样一来，即使某个资产类别或策略出现亏损，其他资产类别或策略的收益可能会抵消部分亏损，从而降低整个投资组合的风险。

此外，Alpha 混合法还可以通过选择具有不同特点和投资风格的资产类别和策略，来实现收益的提高。

在实际应用中，Alpha混合法可以用于不同类型的投资组合管理。

例如，对于个人投资者，可以通过选择不同的基金产品来实现Alpha混合。

基金产品通常由不同的资产类别和策略组成，投资者可以根据自己的需求和风险偏好选择适合自己的产品。

对于机构投资者，Alpha混合法可以用于组合投资管理。

通过将不同的资产类别和策略组合在一起，可以实现投资组合的多样化和风险分散，从而提高整个投资组合的收益和稳定性。

除了在投资组合管理中的应用，Alpha混合法还可以用于其他金融领域。

例如，对于风险管理和对冲基金，Alpha混合法可以用于选择和组合不同的对冲策略，以降低投资组合的风险。

对于量化交易，Alpha混合法可以用于选择和组合不同的交易策略，以提高交易的成功率和收益。

Alpha混合法是一种有效的投资组合管理方法，通过将不同的资产类别和策略组合在一起，可以实现资产配置的多样化和风险分散，从而降低投资组合的风险并提高收益。

量化投资中的阿尔法策略

基于趋势跟踪
量化择时策略之一是基于趋势跟踪，通过识别市场趋势，利用技术指标和机器学习算法来预测市场走势，指导投资决策。
VS
基于统计套利
另一种量化择时策略则是基于统计套利，通过分析市场数据、对冲风险等手段，寻找具有套利机会的投资组合。
组合优化策略
基于马科维茨投资组合理论
组合优化策略之一是基于马科维茨投资组合理论，通过分散投资、风险控制等方法，优化投资组合的收益风险比。
总结词：互补性
详细描述：人工智能和传统投资策略具有很强的互补性。传统投资策略在人的经验、判断和决策方面具有优势，而人工智能在数据处理、模式识别和预测方面具有优势。两者的结合可以更好地应对市场的复杂性和不确定性。
人工智能在量化投资中的用
要点一
总结词
要点二
详细描述
挑战与风险
虽然人工智能在量化投资中的应用具有广阔的前景，但也面临着一些挑战和风险。例如，人工智能算法的透明度和可解释性不足，可能会导致投资者对算法的不信任；同时，人工智能算法的过度拟合和泛化能力不足，也可能会影响其在实际投资中的表现。因此，投资者需要谨慎选择和使用人工智能算法。
模型过拟合与欠拟合
总结词：阿尔法策略可能面临模型过拟合与欠拟合的问题。过拟合是指模型过于复杂，导致在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差；欠拟合则是指模型过于简单，无法捕捉到重要的市场特征。
详细描述：在量化投资中，阿尔法策略的复杂性和适用性之间存在权衡关系。如果投资者使用过于复杂的模型，他们可能会面临过拟合的风险。这意味着模型在训练数据上可能表现出色，但在真实市场环境中可能无法获得超额收益。相反，如果投资者使用过于简单的模型，他们可能会面临欠拟合的风险。这意味着模型可能无法捕捉到重要的市场特征，从而无法做出准确的投资决策。因此，投资者需要仔细选择合适的模型复杂性和特征集来避免过拟合和欠拟合的问题。

pure alpha策略(一)

pure alpha策略(一)纯Alpha策略什么是纯Alpha策略纯Alpha策略是一种投资策略，通过寻找并利用市场中的价格差异、技术指标、基本面分析等因素，以投资组合的形式获得超额收益。

纯Alpha策略主要依赖投资组合经理或团队的能力，通过优秀的研究、分析和决策能力来实现超额收益。

纯Alpha策略的特点•独立性：纯Alpha策略不会受到大盘影响，它主要通过独特的投资思路和策略来获取超额收益，相对市场的波动具有一定的抗风险能力。

•灵活性：纯Alpha策略投资者可以根据市场条件和个人判断进行自主的投资决策，灵活调整投资组合的配置，以应对不同的市场环境。

•高风险高收益：纯Alpha策略投资涉及较高风险，但也有可能获得较高的收益。

投资者需要具备较高的风险承受能力和研究能力。

纯Alpha策略的基本原理纯Alpha策略的基本原理可以归纳为以下几个方面：1.市场信息分析：投资者通过对市场信息的搜集、分析和研究，寻找出市场中存在的价格差异和投资机会，例如利用技术指标分析市场走势、分析公司财务报表等。

2.投资标的选择：基于市场信息的分析，投资者选择具备较高潜在收益的投资标的，例如股票、债券、期货等，以构建投资组合。

3.头寸管理：投资者根据市场情况和个人风险偏好，对投资组合进行适当的调整和管理，包括买入、卖出、加仓、减仓等操作。

4.风险控制：纯Alpha策略中，风险控制是至关重要的一环。

投资者需要设置止损位、控制仓位、分散投资等手段，以避免大幅度损失。

纯Alpha策略的应用纯Alpha策略在资本市场中有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：•对冲基金：对冲基金是纯Alpha策略的主要应用场景之一。

通过对冲基金的运作，投资者可以实现投资组合和大盘之间的分离，以获得稳定的超额收益。

•增强指数基金：增强指数基金是通过采取纯Alpha策略，以超越基准指数为目标的基金。

通过运用纯Alpha策略的技巧和策略，增强指数基金可以在基准指数的基础上获得额外的收益。

探究alpha策略、beta策略和FOF的配置

探究alpha策略、beta策略和FOF的配置1、固定风险额度下，alpha-beta 合成策略优于单一策略对于任意两个有效的Alpha 策略和Beta 策略，在给定的跟踪误差（或者偏离风险）额度下，alpha-beta 合成策略的风险调整后收益，通常优于任意一个单一策略。

一个最直接的例子就是行业内选股的Alpha 策略，与行业配臵Beta 策略。

只要两个策略都是有效的，那么将两个策略合成，通常会比任意单一策略的风险调整后收益要高。

这是因为在绝大多数情况下，Alpha 策略与 Beta 策略的相关性非常接近于 0。

在同样的风险暴露下，Alpha-Beta 合成策略的风险调整后收益更具有吸引力。

2、动态风险管理：牺牲少量长期收益，有效降低最大回撤如果将基金平均收益水平视为基准，存在FOF 的配臵方法，使得该FOF 可以收敛于(或者至少不亚于)这个基准。

那么，在现有Alpha 策略和 Beta 策略均相对基准回撤的前提下，FOF 则具有了相对的配臵价值。

此类FOF 是对现有策略的补充，对降低相对排名的回撤具有重要的作用。

3、市场参与者的博弈对于风险厌恶的基金经理，在所关心的时间尺度下，首先来判断FOF 基准配臵和已有策略之间哪个更具有优势。

如果 FOF 基准更具有优势，则配臵FOF，优先降低风险；如果策略更具有优势，则配臵Alpha 和 Beta 策略，优先提高收益。

策略的配臵比例通过“固定风险额度下的收益最大化”来解决，得出的投资组合为风险调整后收益最优的投资组合。

投资摘要市场参与者之间的博弈是一个很重要的课题。

本报告以基金的相对排名为基准研究对象，分析了对于不同风险偏好的市场参与者，特别是风险厌恶者的理性投资决策。

假设市场参与者拥有三类资产可供投资：（1）Alpha 策略（2）Beta 策略（3）基金4、市场参与者可以分两步改善收益风险比：（1）通过静态风险管理实现同等风险条件下，收益水平的提升。

【常用量化策略】市场中性alpha策略

【常用量化策略】市场中性alpha策略
1，介绍：
市场中性alpha策略是指同时构造多头和空头以对冲市场风险。

无论市场处于上涨还是下跌的环境中，都能获得稳定收益的一种投资策略。

市场中性alpha策略是一类收益与市场涨跌无关，致力于获取绝对收益的低风险量化策略。

主要通过同时持有股票的多头和期货空头，以获取多头组合超越期货所对应的
benchmark的收益。

2，思想：
alpha策略最初由William Sharpe 在1964年的《投资组合理论与资本市场》中提出。

即著名的CAPM模型。

文章认为，投资组合的预期收益来自于无风险利率和系统性风险溢价的和。

alpha策略的思想就是通过期货对冲掉系统性风险beta，锁定超额收益alpha。

其隐含的策略逻辑是，择时是困难的，不想承担市场风险。

3，方法：
实践中，alpha策略的构造方法：
多头：多采用多因子模型构造股票组合
空头：做空一个指数（HS300，ZZ500等）
策略成功的关键：
找到一个超越做空工具基准收益率的多头组合策略。

4，评价：
市场中性alpha策略是一种科学成熟的策略。

实际使用中，往往采用多因子模型构造股票组合的多头并同时看空指数，以对冲系统性风险beta，获得超额收益alpha。

采用多因子模型能有效结合基本面和技术面，可能让策略更稳健可靠。

该策略标的广、市场容量大，基本没有产品规模限制。

对冲基金中阿尔法和贝塔指的是什么？

对冲基金中阿尔法和贝塔指的是什么？阿尔法和贝塔是基金组合中很常见的概念，我尽量深入简出的解释给大家。

根据现在金融理论，一般认为分散投资，能够最好的平衡风险和回报，而我们用什么样的指标来衡量一个投资组合的风格和好坏呢？就引入两个概念——阿尔法(α，alpha)和贝塔(β，beta)，两个希腊字母，和英文中的A、B或者汉语中的甲、乙差不多，都是针对“投资组合”来说的，单品种的投资，说不上阿尔法和贝塔。

我们来思考一个问题，投资一个基金（投资组合），里面包含了很多的有价证券，最后我们可能会获得收益（或者损失），那么这种收益（损失）具体是怎么组成的呢？一个投资组合的收益，基本上这么组成的：整个市场的上涨带来的收益（β，beta）基金选择投资品的策略带来的收益（α，alpha）。

整个市场或者板块都上涨带来的收益，我们就叫做贝塔收益，实际上，我们通常认为贝塔收益并不是基金经理水平高低影响的，都是“顺风车”，怎么理解？我们举个栗子——假设你在一辆正在行驶的地铁上奔跑的时候，你的速度是多少呢？初中学过的物理知识告诉我们：你的速度=地铁的速度你对于火车的相对速度。

同样的，证券投资组合的额外收益率=它的相对收益率整个市场的涨跌所提供的那一部分。

这时候我们总结了两个公式：基金收益 = 阿尔法收益贝塔收益残留收益贝塔收益= 贝塔系数×基准收益。

一般的投资组合的贝塔系数通常是正的。

也就是说贝塔系数和整个大盘涨跌是正相关的，那么——如果大盘上涨了，整个市场的平均收益率乘以贝塔系数就是正的，你的投资组合就挣钱了，但相反的，如果整个市场跌了，那你的贝塔收益也会变成负数，对你整个投资收益的贡献就是负数了。

从上面的概念我们得到什么经验呢？“牛市的时候遍地都是股神”这句话的合理性！贝塔这概念对普通的股民也是适用的——当整个大盘都上涨得不错的时候，你的收益其实不能反应你的水平，都是贝塔而已，而真正衡量你水平的，是阿尔法收益。

那什么叫做阿尔法收益呢？在一个投资组合中，由选股、选期货品种、选币……诸如此类，“选择”带来的收益就是阿尔法收益，这才是一个基金经理真正价值所在。

alpha策略的应用方法

alpha策略的应用方法alpha 策略啊，这可是个在投资领域挺厉害的玩意儿呢！就好像你在投资的海洋里有了一艘特别的船，能带你驶向财富的彼岸。

咱先来说说啥是 alpha 策略。

简单来讲，它就是想办法找到那些能跑赢市场的机会。

就好比在一场比赛里，你不只是跟着大部队跑，而是要找到独特的路径，冲在前面。

那怎么用这个策略呢？嘿，这可得有点小窍门啦。

首先你得有双敏锐的眼睛，能看出市场里那些不寻常的波动和机会。

就跟在大森林里找宝贝似的，你得仔细瞧，认真找。

然后呢，你得会分析各种数据和信息。

这可不是随便看看就行的，得深入研究，就像侦探破案一样，不放过任何一个小细节。

比如说，一家公司的财务报表啦，行业的发展趋势啦，宏观经济环境啦等等。

还有哦，你得有足够的耐心。

别想着一下子就能找到超级厉害的机会，有时候得等，就像钓鱼一样，得耐着性子等鱼儿上钩。

再说说风险控制吧。

这可太重要啦！不能光想着赚钱，还得想着怎么不亏钱呀。

就好比你开车，得时刻注意刹车，不然一不小心就撞墙上啦。

另外，团队也很重要啊。

一个人单打独斗可不行，得有一群志同道合的伙伴，大家一起商量，一起出主意。

这就像打篮球，光靠一个人可赢不了比赛，得大家配合好。

比如说，你看那些厉害的投资团队，他们都是各有所长，有人擅长分析数据，有人擅长挖掘机会，有人擅长风险控制。

大家一起努力，才能把 alpha 策略用得好呀。

你想想看，要是你一个人在那瞎琢磨，能琢磨出啥来呀？但是有了团队，就不一样啦，大家的智慧加在一起，那可厉害多啦。

而且啊，alpha 策略不是一成不变的哦，市场在变，策略也得跟着变。

就像天气变了，你得换衣服一样。

不能死脑筋，得灵活应变。

总之呢，alpha 策略的应用可不是一件简单的事儿，但要是你用心去学，去研究，去实践，那说不定就能在投资的世界里闯出一片天呢！难道你不想试试吗？。

一文秒懂阿尔法量化对冲

金斧子财富：一文秒懂阿尔法量化对冲【关键词】量化对冲、对冲基金、阿尔法基金、【前言】根据国内一些公开的量化对冲类公募基金产品的历史业绩表现来看，该策略在国内A股市场的有效性已经得到了极大的实操验证。

另一方面，随着股市扩容持续保持在较高节奏，中国经济也步入降速转型的长周期，未来市场个股因基本面等因素的持续大幅分化，也将是大概率事件。

在此背景下，投资人显然很有必要对该策略进行深入了解，并可将该策略模型的思路，借鉴运用到其他类型的量化投资中。

一、阿尔法对冲策略的定义金斧子财富：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，这种策略就被称为阿尔法对冲策略。

根据金融学的相关理论研究，假设市场完全有效，那么根据CAPM 模型（资本资产定价模型），可以得到公式：该公式中，Rs表示股票收益，Rm表示市场收益，Rf表示无风险收益率，βs表示股票相比于市场的波动程度，用以衡量股票的系统性风险。

而在实际资产管理的实践中，市场并非完全有效，个股仍存在alpha（超额收益）。

美国经济学家简森（Jensen）在1968年，系统金斧子财富：地提出如何根据CAPM模型所决定的期望收益作为基准收益率评价共同基金业绩的方法。

根据Jensen's alpha的定义：除掉被市场解释的部分，超越市场基准的收益即为个股alpha。

简单来说，资产组合的投资收益=alpha收益+beta收益+其他收益。

alpha收益指绝对收益，一般是资产管理人通过证券选择和时机选择获得的。

beta收益指相对收益，是管理人通过承担系统风险获得的收益。

3,Alpha多因子对冲策略

1. 剔除因子：根据因子本身的有效性进行排序,挑选最有效的因子进行保留 2. 线性组合：对因子进行合成，尽可能多的保留有效因子信息：
1. 等权组合 2. 历史收益率加权 3. 历史信息比例加权 4. 主成分分析
• 对于经济含义类似的同类型因子存在明显相关性，为更多保留因子信息，我们进行因子合并；
• 对于经济含义不同的因子存在明显相关性，我们只能有所取舍，保留更加显著的因子，因为多因子模型除了效果，最终还要讲究因子本身的经济含义。
判断因子有效性
• 计算个股第t期在因子k上的暴露度与t+1期收益率的 Spearman秩相关系数
• 反映个股下期收益率和本期因子暴露度的相关程度
• 提纯：在因子标准化处理后，在每个截面上用其做因变量对市值因子及行业因子做线性回归，取残差作为因子值的一个替代。
• 分析相关性： 1. 取均值及绝对值均值：判断因子有效性。 2. 取标准差：判断因子稳定性。 3. 相关系数大于零（或小于零）的占比：判断因子效果的一致性。
基准的风险之后的投资组合表现。 • Alpha因子是能够带来长期超额收益的因子
Alpha多因子对冲策略
多因子模型（MFM）
• 影响股票预期收益率的因素从CAPM的单一因素扩展到多个因素
因子选取的维度
EPS 每股盈余 P/E 市盈率毛利率 ……
基本面量价
反转效应动量效应
舆情
利用文本挖掘在微博、论坛上抓取投资者的情绪
1
单因子回归-t检验
因子选择
2
相关性
3
因子打分回测 - back test
单因子回归
单因子回归
确定每个因子每期的因子收益
除了市场风险外行业风险、风格风险是影响股票收益的主要因素在验证风格因子有效性的时候，必须考虑行业因子的影响。

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。

阿尔法策略

阿尔法策略―――股指期货熊市投资行之有效的实务操作作者:蓝昭钦来源: 日期:2009年07月06日声明：本公司网站提供的任何信息仅供参考，投资者使用前请予以核实，风险自负。

在本文作者所知情的范围内，本机构、本人以及财产上的利害关系人与所评价的证券没有任何利害关系。

综合来看，阿尔法策略的成功存在两个关键点：一是稳定超额收益Alpha的寻找；二是阿尔法投资组合系统风险Beta的对冲。

稳定的Alpha可以确保选择的资产在执行阿尔法策略期间依然能跑赢市场基准（一般为市场大盘指数，如沪深300指数），获取超额收益；但要将资产的Alpha收益转变为正的绝对收益，还取决于组合系统风险Beta的对冲情况。

目前对于寻找稳定Alpha的工作，很多人已经做了大量研究，但对对冲系统风险Beta 的研究则少之又少。

阿尔法策略的根本思想就是分离市场的系统风险，获取稳定的Alpha收益。

因此，投资组合系统风险的对冲至关重要。

本文将主要研究阿尔法策略应用于开放式基金与股指期货组合时，利用股指期货对冲系统风险Beta的具体细节。

一、开放式基金与沪深300股指期货投资组合的收益我们注意到影响组合收益的主要因素有：（1）持有期的超额收益。

基金持有期的超额收益越高，阿尔法投资组合的收益越高。

基金能取得正的超额收益是阿尔法策略成功的第一步。

关于寻找稳定Alpha收益的研究主要集中于股票、基金等证券资产的分析，本文暂不做讨论。

（2）保证金比例。

保证金比率越低，组合的收益越高。

这往往跟交易所的规定以及期货市场的风险有关，较为被动。

（3）组合的系统风险β。

期货头寸盈利时，β增大，组合的收益增高；而期货头寸出现亏损时，β减小，组合的收益增高。

组合的系统风险β就是我们使用股指期货对冲系统风险时的对冲比例，是对冲效果的关键。

这类似于资产进行套期保值时套期比例的确定，目前已有诸多文献进行过研究，我们前期关于股指期货套期保值的文章也做了深入探讨。

两者最大的不同点在于，套期保值是对现有资产被动地对冲风险，而阿尔法策略中的对冲，则更多是一种主动的策略，主动地规避系统风险寻求稳定的绝对收益。

Alpha策略初探

Alpha策略初探作者：高鹏来源：《财经界·学术版》2013年第20期摘要：Alpha策略是利用指数期货与具有Alpha值的证券产品之间进行反向操作的套利策略，通过对冲掉系统性风险，获得稳定的超额Alpha收益，常用的Alpha策略有动量投资与反转策略、基本面选股套利策略和事件驱动型套利策略等。

关键词：Alpha策略动量投资与反转基本面选股事件驱动型Alpha策略泛指利用指数期货与具有Alpha值的证券产品之间进行反向对冲，也就是做多具有Alpha值的证券产品，做空指数期货，实现回避系统性风险的同时，获取超越市场指数的Alpha收益。

这种策略不相信市场有效性理论，相信利用经验和技巧一定可以从市场上套取超越平均水平的收益。

Alpha的定义来源于CAMP模型，其估计值由以下模型获得：rit=α+βmt+εt其中rit，mt分别代表t期间的证券i与市场组合的收益率，系数是证券市场线的截距项，是证券i预期超额收益线与市场超额收益线回归方程中的常数。

而系数β衡量了证券收益率对市场收益率变动的敏感系数。

通俗来说，β刻画了衡量承担系统性风险对应的收益的指数，把握收益需要预测市场的整体走势，而α刻画的是承担证券个体差异风险对应的收益，把握收益需要在系统中挑选相对优秀的证券或证券组合。

能够产生Alpha收益的产品大致有两种：一种是固定收益产品，依靠自身产品的特性获得收益；一种是产品组合，通过对股票、期货、期权等金融衍生品对不同资产进行组合，进而获得Alpha收益。

常用的几种Alpha投资策略如下：动量投资策略和反转投资策略起源于行为金融理论，行为金融理论是综合经济学、金融学、心理学等学科形成的非例行假设学科。

动量投资策略是指在1年左右的时间内，投资者利用其它人非理性的行为获取收益，在该时间段，跟随趋势买入标的可以获得比卖出者更大的利润。

而反转投资策略针对的是证券市场长期中的收益反转现象，卖出过去表现好的股票买入过去表现差的股票可以在3到5年的长期时间内取得显著收益。

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。