这篇文章几乎回答了你对量化对冲的所有疑问
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。
在对冲基金的风险管理中，量化模型可以帮助我们制定合理的风险管理策略。
以下是一些常用的量化模型和算法：1. 值量分析（Value at Risk，简称VaR）模型：VaR模型基于统计方法，通过计算在一定时间内基金可能遭受的最大损失，帮助我们确定适当的风险敞口和止损点。
VaR模型可以帮助我们制定风险控制的目标和限制。
量化对冲基金方案
量化对冲基金方案前言随着信息技术的迅猛发展，量化投资成为资本市场中的一种新兴投资策略，而其中的量化对冲基金更是备受关注。
本文将介绍量化对冲基金的基本概念和实施方法，并探讨其在投资组合中的应用。
量化对冲基金概述量化对冲基金是一种利用大量历史数据和数学模型进行交易决策的对冲基金，旨在通过对不同证券的价格、行情、流动性等信息进行分析、建模和评估，利用统计学和机器学习等技术，实现在多个市场上进行市场中性 (Market-Neutral) 交易，达到减少市场波动风险，缩小对单个证券方向的暴露度，从而获得稳定收益的目的。
与传统的基金经理择时和选股不同，量化对冲基金投资策略具有高度系统性和自动化程度。
其投资组合构建的过程中，需要将投资目标转化为特定的数学模型，通过程序化的规则进行交易决策，并严格控制持仓风险，实时管理交易组合的买卖。
量化对冲基金实施方法量化对冲基金的实施方法主要包括以下两个步骤：1.量化分析:量化分析是量化对冲基金非常关键的一步。
量化分析的主要目的是对市场和证券进行数据分析，依据一定的统计学和机器学习方法，构建模型，并对模型进行后验检验，以获得可靠的预测结果。
在这个过程中，需要将复杂的金融数据转化为可读取的信息以进行数据分析，主要数据来源是市场报价、经济数据、公司财务报告等。
这里需要使用到Python、R等编程语言以及MATLAB等数学软件，来进行数据处理和建模。
在分析及迭代过程中需要严格遵守风险管理策略，统计数据的有效性，同时还要按照固定比例并控制杠杆，以有效控制投资风险。
2.自动化交易策略:量化对冲基金是一种高度自动化的投资策略。
在量化分析的基础上，需要将自己对市场和证券的预判用编程语言翻译为交易规则。
自动化交易策略通过对证券市场和行情的实时监视和数据分析，自主地进行买卖决策，以满足基金的投资目标。
实现自动交易需要考虑到交易成本和流动性等问题，通常需要使用到高频交易和算法交易策略。
量化对冲基金的应用量化对冲基金可以广泛应用于各类投资策略中，如流动性交易策略、事件驱动策略、股票、商品、期货、外汇等资产的交易策略。
量化对冲基金方案
量化对冲基金方案前言量化对冲基金是由专业的量化投资团队所管理的基金，旨在通过使用计算机程序进行数学建模和大数据分析来构建投资组合，以获得稳定的投资回报。
本文将阐述量化对冲基金方案的相关内容，包括量化投资策略、基金的优缺点、投资者应注意的风险等等。
量化投资策略量化投资策略是量化对冲基金的核心所在，其中包括了多种数学模型及算法。
其基本原理在于通过对大量的历史数据进行分析，探索有规律可循的市场现象，并据此形成投资策略。
下面列举一些常见的量化投资策略：•市场中性策略：通过同时进行多头和空头交易，以获得市场波动的收益，而不受市场整体趋势的影响。
这种策略通常适用于市场波动较大、难以预测全局趋势的情况。
•统计套利策略：通过对不同资产间的历史价格走势及其相关性进行统计分析，识别出价格之间的不合理差距，并进行交易，以获得收益。
•基于事件的信号策略：跟踪宏观经济和公司财务报表数据，识别市场中的事件信号，并以此调整投资组合。
此外，量化对冲基金中还有很多不同的策略，如股票配对交易、期权交易、套利交易等。
这些策略可以根据市场状况进行灵活的调整，以最大程度地实现收益。
量化对冲基金的优缺点量化对冲基金相较于传统的基金，具有许多明显的优点，例如：•稳定的回报：通过建立有系统的量化投资策略，量化对冲基金在风险控制上做得更好。
因此，相较于传统基金，它们的回报更为稳定。
•灵活性高：作为一种主动管理型基金，量化对冲基金可以更自由地调整投资组合，以适应不同时期的市场状况。
•透明度高：量化对冲基金会公开它们所使用的交易策略和模型，投资者可以更直观地了解其投资过程。
•低相关性：由于量化对冲基金的策略通常与市场指数的波动情况无关，因此，其收益具有相对独立性，可以对投资组合进行有效的多元化分散。
但是，量化对冲基金也存在着一些缺点，例如：•数据的准确性：量化对冲基金策略所基于的数据，往往需要较高的数据质量和数据源的可靠性，若出现数据异常或者错误，就可能会出现错误的投资决策。
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。
综上所述，量化对冲行业报告是一份全面、客观、深入的行业分析报告，其目的在于帮助读者对该行业的发展现状、趋势和前景有一个清晰的认识，以便读者能够更好地把握该行业的发展机遇和挑战，从而做出更为明智的投资决策。
量化对冲基金方案
量化对冲基金方案什么是量化对冲基金？量化对冲基金是一种采用算法和数据分析来进行投资决策的基金。
通过收集和分析大量市场数据，基金经理可以制定出一套策略，以最大化收益和降低风险。
为什么选择量化对冲基金？相比传统的基金投资方式，量化对冲基金具有以下优点：1.无需人为干预：基金经理不需要人为干预，完全依赖算法和数据，降低操作风险。
2.高效率：统计分析的方式可以更快地识别出买入点和卖出点，从而达到更高的效率。
3.稳定性：量化对冲基金的策略和投资决策依赖于大量数据和统计分析，从而可以获得更为稳定的收益。
哪些人适合投资量化对冲基金？量化对冲基金的投资客户应该是具有一定的资产规模、具有一定的风险承受能力和投资理念开明的投资者，由于投资策略是基于统计分析方法，客户需要有将资金中一部分用于量化对冲基金的投资需求。
量化对冲基金的实施方式量化对冲基金有以下几种实施方式：基于多元线性回归模型的量化对冲基金该类基金依据多元线性回归模型运用回归分析、协整分析等方法，通过历史数据的搜集及分析，找出影响该指数波动的因子和影响程度，对比如期货、现货、股票等相关市场的价格差异，依据此类因子来制定交易策略。
而传统的股票选择方法则依靠研究分析公司基本面参数，与行业比较以及公司未来利润预计等方面，相对比较主观而受到人为因素的影响。
基于市场中性模型的量化对冲基金基于市场中性模型的量化对冲基金，在买卖股票的时候采用了“多空误差法”。
即用投资组合中所持有的股票的权重与平衡投资组合的权重进行比较，如存在股票的盈利，将股票数量减少以获利，如果亏损则增加股票的数量，以此来维持投资组合平衡。
基于趋势跟踪模型的量化对冲基金基于趋势跟踪模型的量化对冲基金，通常需要进行大量的市场研究和回溯测试，以标识股票价格的趋势，并基于该趋势进行买卖。
该模型基于市场趋势理论，透过监控股票价格的变化及预测其发展方向，进行下单交易以达到基金收益的最大化。
注意事项1.投资者应当了解量化对冲基金的基本概念、运作模式、收益分配和风险等内容，了解基金经理的学术背景、投资理念、过往的投资经验和业绩表现等基本信息，以便能够科学理性地做出投资决策。
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。
量化对冲策略介绍课件
压力测试
模拟极端市场条件下投资组合的表现，评估风险 承受能力和潜在损失。
3
绩效归因分析
通过对投资组合收益进行归因分析，了解各种策 略对收益的贡献程度，优化对冲策略配置。
量化对冲策略的风
04
险管理与实践挑战
市场风险管理
市场风险定义
为了降低市场风险，量化对冲 策略通常采用多种对冲工具， 如股指期货、期权、融券等。 通过构建对冲头寸，可以部分 或完全抵消市场价格波动对投 资组合的影响。
模型风险管理
模型风险来源
模型风险主要来源于模型假设、参数估计和模型验证等方面。在实际应用中，模型的误差和不确定性可能导致策 略表现与预期产生偏差。
对冲交易工具
股指期货
通过买卖股指期货合约，实现对股票市场的对冲，降低整体投资 组合的风险。
期权
利用期权的买卖权，为投资组合提供保护，同时保留潜在收益空间 。
融券卖空
通过融券卖空操作，实现在市场下跌时获利，从而对冲长线持仓的 风险。
风险评估与绩效管理工具
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Value at Risk (VaR)
降低模型风险的方法
为了降低模型风险，需要采用高质量的数据、合理的模型假设、稳健的参数估计方法以及对模型的持续验证和调 整。此外，还可以采用集成学习、模型平均等技术来降低单一模型的风险。
实践挑战与应对策略
数据质量挑战
实际应用中，高质量的数据是量化对冲策略成功的基础。然而，数据可能存在噪声、缺失 、异常值等问题，对策略表现产生影响。应对策略包括数据清洗、插补、异常值处理等。
模型过拟合问题
在构建量化对冲策略时，模型过拟合是一个常见问题。过拟合的模型在历史数据上表现良 好，但在未来市场中可能表现不佳。为了应对过拟合，可以采用交叉验证、正则化、简化 模型等方法。
数量化对冲基金解析
数量化对冲基金解析量化投资注重数理分析与逻辑推导，不依赖主观判定形成交易决策，当模型思想来源于投资者市场体会，基于历史数据所作的几率统计，也可以是技术指标，甚至基本面分析，只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。
今年以来，一股“量化基金”的热潮悄然掀起，嘉实基金、中海基金、长盛基金和华商基金先后推出了自己的量化产品。
关于量化基金，国际资本市场，尤其是美国市场已经有了长足的发展并形成了相当的规模，在投资的各个环节形成了较成熟的数量化方法及量化模型。
目前，对于量化基金的定义有四种：Bloomberg认为量化基金因使用数量化投资方法而得名，量化基金通过数理统计分析，选择那些未来回报可能会超越基准的证券进行投资，以期获取超越指数基金的收益；Lipper所定义的量化基金是指投资者在投资决策上较多的依赖于数量化的方法而不仅仅是定性的方法，也就是说量化基金较少考虑公司的具体商业操作，而更多的考虑公司股票在市场上的表现；Forbes旗下的Investopedia则认为基于量化方法选股的基金即为量化基金；Profitfund认为量化基金通常会对市场行为建立计算机化的统计模型，基于数理统计分析对组合进行管理。
从上述定义可以看出，Bloomberg和Lipper的定义相对比较广义，只是强调在投资的过程中使用数量化方法；而Investopedia和Profitfund的定义相对狭义，除了强调投资过程中使用数量化方法外，还强调投资决策是定量化的。
好买认为在投资过程中使用数量化方法的基金即为量化基金。
数量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，体现到具体的模型中，让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪；相对于传统投资方式来说，具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点。
量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括估值与选股、资产配置与组合优化、订单生成与交易执行、绩效评估和风险管理等，在各个环节都有不同的方法及量化模型：一、估值与选股估值：对上市公司进行估值是公司基本面分析的重要方法，在“价值投资”的基本逻辑下，可以通过对公司的估值判断二级市场股票价格的扭曲程度，继而找出价值被低估或高估的股票，作为投资决策的参考。
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。
量化对冲基金方案
量化对冲基金方案什么是量化对冲基金量化对冲基金是一种利用计算机模型进行股票之类市场交易的基金。
使用大数据和机器学习技术，将过去的市场数据分析模型化，然后制定交易策略，利用这些策略对市场进行交易，以获得超过市场平均水平的回报。
量化对冲基金的收益和风险量化对冲基金能实现超过市场平均水平的回报并不是绝对的，它们的收益和风险都是有可能的。
由于量化对冲基金交易策略是基于历史数据模型的，所以如果市场出现了以前没有出现过的情况，基金的表现有可能会超出模型预测的范围。
同时，由于某些行业、公司和市场因素仍然难以被模型完全捕捉，这也可能导致收益的下降和风险的增加。
量化对冲基金的工作原理量化对冲基金的工作原理基于一系列有统计意义的算法和数学模型，这些模型和算法被应用于历史市场数据，并用于生成可执行的交易策略。
交易策略通常包括基础面分析和技术分析，这些策略会确定最佳的买入和卖出点位，同时会限制风险，并通过交易策略之间的仓位调整来使收益最大化。
设计一个量化对冲基金方案以下是一个设计量化对冲基金方案的步骤：1.选定一个交易风格。
量化对冲基金的交易风格包括市场制造商和套利者两种。
市场制造商包括交易分析和价格发现两个阶段，它们的目标是为资产定价并建立流动性。
而套利者则利用定价错误和价差来获取收益。
在决定交易风格时，应考虑基金经理和团队的功能区域和技能。
2.筛选交易和投资领域。
基金经理应该根据投资组合的投资目标和限制，为基金筛选投资机会。
这包括确定基金的投资领域、标的物和市场等。
3.根据市场和经济指标制定交易策略。
利用数学模型和软件来制定交易策略，根据市场消息调整。
同时，为了保证交易的成功，需要建立相应的风险管理控制和监测系统。
4.制定适当的仓位管理策略。
仓位管理是量化对冲基金成功的关键因素之一。
应该制定合适的增加或减少仓位的策略，并根据当前市场数据、交易信号和风险状况调整仓位。
5.监测和评估交易策略的有效性。
监测和评估策略的有效性是确保量化对冲基金成功的另一个关键因素。
量化对冲策略全解
量化对冲策略全解“量化对冲”是“量化”和“对冲”两个概念的结合。
“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。
“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。
实际中对冲基金往往采用量化投资方法，两者经常交替使用，但量化基金不完全等同于对冲基金。
过去的13年间全球对冲基金市场经历了快速增长、衰退、反弹三个阶段。
08年金融危机前，全球对冲基金规模由2000年的3350亿美元上升至1.95万亿美元。
受金融危机影响，全球对冲基金规模一度缩减。
09年之后，在全球经济复苏背景下对冲基金规模又开始反弹，截至2013年11月底，全球对冲共基金管理着1.99万亿美元的资产。
从目前对冲基金的全球分布来看，北美地区(美国为主)是全球对冲基金市场发展最成熟的地区，且近年来占比有所扩大，截止2013年11月该地区对冲基金规模占据全球的67.5%。
其次是欧洲地区，占比达22.2%；接着是亚太地区，占比达7.3%(日本亚洲非日本)。
常见的量化对冲策略包括：股票对冲(Equity Hedge)、事件驱动(Event Driven)、全球宏观(Macro)、相对价值套利(Relative Value)四种，任意一只对冲基金既可采取其中某一策略也可同时采取多种投资策略，目前全球使用占比最高的策略是股票多空策略，占比达32.5%。
量化对冲产品有以下几方面特点：1、投资范围广泛，投资策略灵活；2、无论市场上涨还是下跌，均以获取绝对收益为目标；3、更好的风险调整收益，长期中对冲基金在获取稳定收益的同时提供了更好的防御性；4、与主要市场指数相关性低，具备资产配置价值。
一、什么是量化对冲投资？近年来随着证券市场不断发展，金融衍生产品不断推出，做空工具不断丰富，投资的复杂程度也日益提高，其中以追求绝对收益为目标的量化对冲投资策略以其风险低、收益稳定的特性，成为机构投资者的主要投资策略之一。
一图看懂：量化对冲策略
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一图看懂：量化对冲策略6月中旬开始的股市暴跌，让因为收益稳健而不太受激进人士待见的量化对冲基金开始受到追捧。
那么下面一张图让你读懂量化对冲策略。
1.什么是量化对冲策略?是指利用量化的手段对冲风险，以期独立于股票市场走势获取超额收益。
在我国对冲基金市场中，常见的量化对冲策略有股票多/空、市场中性、套利及管理期货等子策略。
2.股票多/空策略就是既做多股票，也做空股票的策略。
为了获取确定性的超额收益，多空策略一般采取配对交易的方式来进行。
配对交易就是根据股票之间的历史相关系数将股票配对，一旦配对组中的股票价格发生波动导致相关系数偏离一定的范围，就可以通过买入低价股票，卖空高价股票的价格获利。
采用股票多空策略需要利用数理统计技术对股票的大量历史数据建模，并利用模型实时监测配对股票间的相关关系。
3.市场中性策略就是构建投资组合，使得组合与市场之间相关系数为0，也就是投资组合不随市场的波动而波动。
中性策略根据实现手段可分为市值中性，行业中性和贝塔中性。
贝塔中性是指投资组合的贝塔值为0。
市值中性是指组合中多头部位中大、中、小盘股票的配比与空头部位指数的配比一致，做到市值中性不一定能实现贝塔中性，例如多头选一篮子创业板股票，空头用同市值的沪深300股指期货对冲，显然空头头寸无法覆盖多头头寸全部的风险敞口。
行业中性是指多头头寸与空头头寸行业板块配置一致，没有偏配。
一般做到市值中性与行业中性的组合可以近似认为达到贝塔中性。
4.套利策略是指利用同一资产标的在不同市场或不同时间的双重定价，低买高卖获取差价的投资策略。
可以用来套利的标的资产包括金融指数、商品、基金、期权和外汇等。
什么是量化对冲？一篇文章看懂量化对冲基金
什么是量化对冲？一篇文章看懂量化对冲基金什么是量化对冲？“量化对冲”是“量化”和“对冲”两个概念的结合。
“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。
“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。
实际中对冲基金往往采用量化投资方法，两者经常交替使用，但量化基金不完全等同于对冲基金。
在全球不确定性较高的情况下，2017年投资人选择的余地并不太大。
我认为，A股市场和港股市场可能会有不错的机会，债券市场可能还需要等待风险的进一步释放。
除此以外，随着股指期货贴水收窄，市场中性的产品或是不错的选择。
市场中性策略同时构建多头、空头头寸，通过量化对冲手段平滑大盘系统性风险，过滤市场波动，实现在任何市场环境下都能获得稳定的阿尔法收益的目标。
2017年股票市场投资机会的增加，将为多头头寸提供更好的获益空间，有利于市场中性策略提升阿尔法收益，同时综合股指期货贴水的收窄，预计中性策略2017年将有比较不错的表现。
而且有不少采用市场中性策略的管理人，还会叠加日内交易或网下打新，从而提升获益效果。
在期指松绑之前，绝对收益产品可以选择对冲加打新股的投资策略，在规模合适的情况下，可以获得一定的预期收益。
当前对冲策略尚不能大规模操作，如果未来期指交易逐步松绑，股指期货大幅贴水消失，量化对冲市场中性产品在经历了2013年以来的酝酿之后，有望迎来快速的爆发式发展。
1.什么是量化？量化投资是借助现代统计学、数学的计算方法，从海量历史大数据中寻找能够带来股票上涨的多种“大概率”策略和规律，并在此基础上，综合归纳成因子和模型程序，最终纪律严明地按照这些数量化模型组合来进行独立投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。
海外量化投资已经非常成熟，中国市场独有的“散户羊群效应”使得无效性和波动性更大，可挖掘的规律更多，故机会与前景更加看好。
可以说，量化基金正步入黄金时代。
量化投资的运作和FOF（基金中的基金）有点像类似，基金经理构建出一篮子模型组。
量化对冲策略及产品简介教材
专题研究：量化对冲策略及产品简介一、什么是量化对冲投资近年来随着证券市场不断发展，金融衍生产品不断推出，做空工具不断丰富，投资的复杂程度也日益提高，其中以追求绝对收益为目标的量化对冲投资策略以其风险低、收益稳定的特性，成为机构投资者的主要投资策略之一。
所谓“量化对冲”其实是“量化”和“对冲”两个概念的结合。
其中“量化”投资是区别于传统“定性”投资而言的。
量化投资通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报，其本质是定性投资的数量化实践。
由此可见，所有采用量化投资策略的产品(包括普通公募基金、对冲基金等等)都可以纳入量化基金的范畴。
量化投资的最大的特点是强调纪律性，即可以克服投资者主观情绪的影响。
“对冲”的概念最早由Alfred W. Jones 于1949年创立第一只对冲基金时提出，他认为“对冲”就是通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化。
资本资产定价理论(CAPM)告诉我们，投资组合的期望收益由两部分组成：其中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。
虽然优秀的基金经理可以通过选股、择时获得α收益，但无法避免市场下跌带来的系统风险。
例如2011年股票型基金中业绩排名第一的博时主题(行情股吧买卖点)行业，年收益为-9.5%，显著好于同类平均的-24.55%以及沪深300的-25.01%。
虽然跑赢了市场但依然亏钱，因为市场下跌的系统性风险无法有效规避。
而通过对冲手段可以剥离或降低投资组合的系统风险(β收益)，获取纯粹的α收益，使得投资组合无论在市场上涨或下跌时均能获取正收益，因此对冲基金往往追求绝对收益而非相对收益。
(数据来源：Choice资讯)需要注意的是，在实际应用中，由于对冲基金往往采用量化模型进行投资决策，两者经常交替使用，但量化基金不完全等同于对冲基金。
一篇文章看懂量化对冲
一篇文章看懂量化对冲量化对冲（quantitative finance）是指利用数学、统计学、计算机等方法对金融市场进行量化分析和交易，以期获得稳定的收益。
在金融市场日益复杂化的背景下，量化对冲成为了投资者的一种重要选择。
接下来，我们将通过以下几个方面了解量化对冲的基本知识。
1. 量化对冲的特点量化对冲的核心在于利用计算机对大量数据进行分析和决策。
与传统交易相比，量化对冲具有以下几个特点：•投资决策更加精确•策略执行更加稳定•能够利用海量数据进行分析•风险控制能力更强2. 量化对冲的主要策略量化对冲的策略非常多样化，以下列举一些常见的策略：套利策略套利策略是指利用两个或多个市场之间的差异，通过买入、卖出等交易方式获得收益。
套利策略通常需要有足够的市场信息和高速计算机程序的支持。
交易策略交易策略是指在金融市场上利用先进的数学、统计学等方法对波动率、价格、时间等因素进行分析和预测，并进行买入、卖出等交易，以期获得超额收益。
高频交易策略高频交易策略又称为“量子化交易”，是指利用高速计算机和算法进行极短时间内的高频交易。
高频交易策略通常需要极低的交易成本、高度稳定的技术支持和大量的实时市场数据。
3. 量化对冲的优势量化对冲的优势在于其策略的精确性和执行的稳定性。
具体表现在以下几个方面：策略的精准性量化对冲的策略通过分析金融数据和市场信息进行决策，这种方法相比传统的主观分析更加准确和精细，降低了投资者的风险。
执行的稳定性量化对冲的策略通过计算机程序的自动执行，相比人工操作更加稳定，降低了操作风险。
风险控制的能力量化对冲的策略因为在确定的范围和约束条件下执行，因此风险控制能力比较强，对于市场变化能够做出及时的响应和调整。
4. 量化对冲的风险量化对冲的风险也是存在的，主要体现在以下几个方面：系统风险系统风险是指整个金融市场或者一个相关市场的系统性风险，这种风险是与整个金融市场相关对冲不能消灭的。
市场风险市场风险是指由于市场变动导致的投资收益降低的风险。
对冲之王：华尔街量化投资传奇读后感
对冲之王：华尔街量化投资传奇读后感作者：詹姆斯·欧文·韦瑟罗尔诉我们，不是巴菲特，也不是索罗斯或格罗斯，而是一个你我可能都没有听过名字的家伙，他叫西蒙斯。
这位数学创办了大奖章基金，十年之内增长将近25倍，每年平均收益率高达40%，而且就在金融海啸席卷全球的20XX年，大奖章基金仍净赚80%。
他到底是如何做到的呢？本书为你权威揭秘。
华尔街如今越来越离不开物理学家，离不开各种复杂和神秘的金融模型。
但是，到底谁是第一个将量化投资和数理模型引入华尔街的第一人呢？你一定知道萨缪尔森对经济学的贡献，但是本书的第一个人物，是让萨缪尔森仰止的人——他就是巴施里耶。
他对金融的贡献，可以与牛顿对力学的贡献相媲美。
他提出的随机游走假说，是有效市场理论的基础，而把市场看成超级大赌场，更是源于他的伟大思想。
从巴施里耶到奥斯本，从索普到布莱克，从索内特到帕卡德，也许你并不是很熟悉这些人的名字，但是你一定会惊叹于他们的研究成果。
从生物学的三文鱼问题到地质学的地震研究，再到轮盘赌与混沌理论，他们将各种理论运用于金融市场，从而丰富了量化投资的理论基础，拓宽了研究视角，得出了让人惊叹的一系列结论。
未来的金融市场的走势究竟会怎样？量化投资和对冲基金到底路在何方？我们如何避免周期性的金融危机？到底谁该为金融危机负责？金融领域呼吁更大规模的扩学科研究，需要用更宽广的视角研究这一负复杂的问题。
也许，经济学需要一场新的“曼哈顿计划”。
对冲之王：华尔街量化投资传奇（经典版）在线阅读地址对冲之王：华尔街量化投资传奇（经典版）读后感第(1)篇本书从巴舍利耶（Bachelier）1900年所著的一篇论文被后人（量化金融之父）萨缪尔森（Samuelson）在1955年发现为始，逐一介绍了巴舍利耶、奥斯本、曼德博、索普、布莱克、索内特等人将物理、数学、地质学引入金融学的思想理念，以及在量化金融发展中作出的贡献。
1900年，巴舍利耶（Bachelier）发现了证劵价格上下波动的随机性，并认为其满足正态分布。
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这篇文章几乎回答了你对量化对冲的所有疑问一、基础篇1、在市场不稳定的情况下如何稳健套利？套利，本就是很稳健的一种盈利方式。
套利和盈利不同，相信您问的是在市场不稳定的情况下稳健“盈利”。
先明确量化和对冲的概念，可下载OA系统中“量化对冲产品基础知识学习手册”进行详细学习。
量化对冲产品在构建股票多头的同时，也构建期货空头。
这种操作在市场不稳定时，可以对冲市场的系统风险，从而留下股票多头特有的盈利。
2、量化对冲产品的操作流程是怎样的？先用量化投资的方式构建股票多头组合，然后空头股指期货对冲市场风险，最终获取稳定的超额收益。
3、收益方面、安全性方面哪个更有优势?量化对冲产品在收益方面和安全性方面都有优势，属于风险和收益高度匹配的高性价比产品。
4、量化对冲程序化交易的对象是什么？股票、债券、期货、现货、期权等等。
5、通过期货对冲的那部分资金是不是一定加杠杆的？是的。
期货是保证金交易，本身就带有杠杆性质。
但这部分的杠杆不是为了博取高收益而主动加杠杆，而是为了“等市值对冲”。
比如2个亿的基金，1.6个亿买股票，剩余0.4亿做股指期货空头（这0.4个亿为保证金，相当于做了市值1.6个亿的股指期货空头），这样下来整个基金几乎无风险敞口。
6、针对目前的市场，量化对冲策略是不是以市场中性为主要策略点？是的。
7、量化对冲类产品收益大概在什么范围内？我国主流的市场中性策略的量化对冲产品，年化收益大概在10%-20%。
8、如何确定准确的贝塔因子系数，来安全的对冲掉系统风险？国内主流的市场中性策略量化对冲基金是等市值对冲，比如2个亿的基金，1.6个亿买股票，剩余0.4亿做股指期货空头（这0.4个亿为保证金，相当于做了市值1.6个亿的股指期货空头），这样下来整个基金几乎无风险敞口。
9、量化对冲选股范围都是哪些？大概选择多少支股票呢？目前国内的量化对冲产品选股范围主要在A股内。
股票的数量取决于量化对冲基金中对选股的量化要求，达标即入池，但是大多数量化对冲基金选股都达上百只。
10、量化选股的具体方法是什么？如何判断量化模型选出来的股票就是能赚钱的股票？量化选股的具体方法：量化投资一般会选出几百支股票进行投资分析来分散风险，适合风险偏好低，追求稳定收入的投资者。
量化分析师们在制定规则之后建立某个模型，先用历史数据对其进行回测，看是否能赚钱；如果可以，就再注入小额资金，积累样板外的实盘交易。
实盘后如有盈利，就扩大资金量判断其是否对投资结果带来影响。
最后运行的模型，都是经过千锤百炼的。
11、国内量化对冲使用的策略有哪些？（1）主流：股票市场中性策略又称alpha策略，是当前国内私募证券投资基金最常用的策略之一。
它从消除市场系统性风险（Beta）的维度出发，通过同时构建多头和空头头寸对冲市场风险，以期获得较稳定的绝对收益。
国内通常的操作方式为：买入股票同时卖空与股票等市值的股指期货（也可以采取融券方式），盈利模式为所买股票超越大盘的涨跌幅。
特点：较为稳健的策略，收益不高但稳定，回撤较小，适用于震荡市场，但是我国现在面临的问题在于，市场对于对冲策略日趋上涨的需求与实际对冲工具不足的矛盾（如2014年下半年多数运用市场中性策略的机构因为持有成长股，但是当时没有可以对冲成长股系统风险的股指期货，所以他们只能选择可以对冲大盘蓝筹股风险的沪深300股指期货，结果在大盘上涨、创业板下跌的行情中遭受了惨败），多种股指期货推出、股票期权上市以及融券业务的扩充能够缓解此类问题。
（2）股票多空策略，类似于alpha策略，但不同于alpha策略的是其会有多头敞口或者空头敞口，股票多空策略的操作难度大，因为除了要进行标的选择外，还需对大盘多空进行判断即择时。
正因为如此，目前的量化多空策略，往往是以动量策略为主，即市场已经出现较为明显的趋势性上涨或者下跌行情时，再做相应的调整。
（3）CTA(期货管理)策略，侧重于期货市场的投资，投资于股指期货、外汇期货、国债期货等期货/期权品种及相应的现货品种。
量化对冲类的管理期货产品，就是用量化手段判断买卖时点、用计算机程序化实现期货的投资策略。
由于期货为T+0 方式，因而采用程序化的高频交易比手动交易具有天然优势。
从程序化交易这块，期货领域其实较为领先于股票领域，而且现在的期货高频策略已经由比拼策略思想提升到了比拼系统配置和下单速度等方面。
特点：具有杠杆属性，收益率较高，但在无趋势的震荡行情中，由于杠杆特性会产生较大的回撤，受限于交易品种的成交量及活跃程度。
（4）套利复合策略，套利策略中最常见的是二级市场套利，包括商品跨期、跨品种套利，股指期货跨期、期现套利、ETF 跨市场、事件套利、延时套利等。
由于国内的金融工具和金融品种都不多，国内的套利策略多为方向性套利，即依赖于价格的上涨下跌而寻找套利机会，国外的期权可以对波动率预测进行套利。
由于在市场行情不温不火，波动较小时，这类策略往往找不到套利机会，因而国内的套利对冲基金往往会在无套利机会时，增加一些另外的小策略，构成套利复合策略。
例如在套利机会较少时，套利基金会增加一小部分的趋势投机或者股票市场中性等。
长期来看，这种方式更利于产品的发展。
特点：在我国是一类性价比较高的策略，但是资金容量有限，机会有限，需要不断开发新的策略；股票-期货套利在震荡市场中随着套利机会的增加而如鱼得水，但在稳定、波动小的市场中表现欠佳；分级基金套利在单边上涨市场中可以取得较高的收益，但是震荡市场中变现欠佳；目前主要问题是可套利品种不多、分级基金的活跃基金数不够多难以承受较大资金进出、可用金融工具仅有股指期货对冲性能不够。
（5）宏观对冲策略，宏观策略是一种基于宏观经济周期理论对经济增长趋势、资金流动、政策变化等因素进行自上而下的分析，预期其对股票、债券、货币、商品、衍生品等各类投资品价格的影响，运用量化、定性分析方法作出投资决策并在不同大类资产之间甚至是不同国家之间进行轮动配置，以期获得稳定收益。
例如当对冲基金更看好未来美国经济的复苏，就可以逐步做多美股资产，同时将资金撤出新兴市场并做空新兴市场资产来构建组合。
该策略的成功取决于对全球宏观经济趋势的判断，判断越准确，策略的效果越好。
12、量化对冲是否保本，风险多大？上下浮动多大？量化对冲基金的合同与固定收益类信托、大部分银行理财产品一样，写的是不保本。
市场中性策略量化对冲产品（国内主流），短期内最大回撤在5%，长期内都是稳增值的。
而且部分量化对冲产品还采取分级结构，通过劣后级的资金对优先级投资者进行本金的保证。
13、风险收益方面跟阳光私募和信托有啥区别？量化对冲产品也是一种阳光私募，相信您说的阳光私募指的是国内纯做主动管理股票多头的阳光私募基金，国内主流量化对冲产品的风险、收益介于主动管理股票多头阳光私募和固定收益信托之间，但是夏普率（投资性价比）普遍高于其他两种类型产品。
14、加杠杆和不加杠杆的区别在于哪里？加杠杆可能会带来更多的收益，但是也要承担更多的风险。
15、整个市场上的量化对冲产品如何对比？从多个方面去比较，看运用的策略、公司成立的时长、看管理团队的风格、看团队旗下同时期管理基金的夏普比率、波动率。
16、量化选股的具体方法是什么？如何判断量化模型选出来的股票就是能赚钱的股票？量化选股的具体方法：量化投资一般会选出几百支股票进行投资分析来分散风险，适合风险偏好低，追求稳定收入的投资者。
量化分析师们在制定规则之后建立某个模型，先用历史数据对其进行回测，看是否能赚钱；如果可以，就再注入小额资金，积累样板外的实盘交易。
实盘后如有盈利，就扩大资金量判断其是否对投资结果带来影响。
最后运行的模型，都是经过千锤百炼的。
二、进阶篇1、目前管理层在对冲这块有一定的限制，那这个对量化对冲策略会不会产生一些影响？禁止“做空”是禁止“裸做空”，并没有禁止量化对冲的空单，故以市场中性为主的量化对冲产品并无受影响。
政策上完全禁止市场上一切做空动作的概率极小。
如果真遇到监管“昏招”，可以做套利策略，比如分级基金套利。
2、怎样才能区别好的量化对冲策略与一般的策略？好和不好要看和投资者的契合程度，对于追求稳健收益的投资者来说，市场中性策略的量化对冲产品是最合适的。
在市场中性策略中，策略跑的时间越长、年化复合收益率相对较高、收益曲线表现越稳定、夏普率越高的产品相对更好。
每年也有评测机构对各量化对冲产品进行综合排名。
3、量化对冲是需要写选股程序的，我们怎么知道选股程序是否比较优质呢，并且能为客户赚到正收益呢？量化投资一般会选出几百支股票进行投资分析来分散风险，而且加入对冲系统风险的工具，很适合风险偏好低，追求稳定收入的投资者。
量化分析师们在制定规则之后建立某个模型，先用历史数据对其进行回测，看是否能赚钱；如果可以，就再注入小额资金，积累样板外的实盘交易。
实盘后如有盈利，就扩大资金量判断其是否对投资结果带来影响。
最后运行的模型，都是经过千锤百炼的。
4、股指期货的金融种类不多怎么办？现在已经有上证50期货、中证500期货、300期权、500期权、50期权等等，随着未来各类对冲工具越来越多，系统风险能更有效对冲，可选策略会更多，烫平波动的效果更好。
5、过往产品的历史、收益稳定性和回撤？“对冲”的概念最早由Alfred W. Jones 于1949年创立第一只对冲基金时提出，他认为“对冲”就是通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化。
全球范围内：截至2014年末，全球量化对冲基金管理资产规模已从1997年的1182亿美元发展到3万亿美元(近18万亿人名币)，增长20倍，年均复合增速20%。
我国范围内：2014年以前，量化对冲私募发行主要依托信托平台、及券商资管平台；2014年以后，《私募投资基金管理人登记和基金备案办法（试行）》实行，截至2015年2月7日，国内已完成登记的私募基金管理人为7358家，管理私募基金9156只，管理规模2.38万亿元人名币，如果估计证券投资类私募基金占比40%、量化对冲占证券投资比为15%，则国内当前量化对冲私募的管理资产规模估计约1500亿元，与全球3万亿美元（近18万亿人名币）的规模相比，占比约0.9%。
我国主流的市场中性量化对冲产品收益稳定性极好。
而且据相对完全统计，2015年6-7月（股灾时），已经成立1年的127只市场中性量化对冲产品中100只逆市上涨，剩下那27只回撤大都控制在5%之内。
补充问题：那这剩下的27只没有上涨什么原因导致的？答：各家量化选股还是有非常小的差异性，少数产品在短期内收益有小幅回撤是很正常的，反观这27只产品一年之中的收益曲线，也都呈现出了“净值稳增长”的态势。
6、量化对冲项目在做对冲时是不是有比例限制，比如是不是只能拿出10%出来做对冲还是没有规定？国内主流的市场中性策略量化对冲基金是等市值对冲，比如2个亿的基金，1.6个亿买股票，另0.4亿做股指期货空头，无风险敞口。