003002股票阿尔法策略
20170711-东方证券-衍生品系列研究之(六)：商品期货中的alpha策略
商品期货中的alpha策略
目录
一、研究方法 .................................................................................................................. 3
1.1 背景................................................................................................................................................. 3 1.2 品种选择 ........................................................................................................................................ 3 1.3 回测时间段选择 ............................................................................................................................ 5 1.4 合约选择 ........................................................................................................................................ 5 1.5 多空组合构建 ................................................................................................................................ 5 1.6 多头组合构建 ................................................................................................................................ 6
【精品报告】安信聚宽alphaT算法介绍
现在持仓成本
16.42
实际收益 超额收益
2
算法交易案例
3
算法基础信息
基于已持有底仓
算法基于已持有的股票持仓 配合日内算法，进行高抛低 吸，抓取股票的行情波动价 差。（底仓自身涨跌与算法 盈亏无关）
标的持仓数量不变
每日平仓，算法运行完毕后， 用户股票品种与数量不变。 （极端行情及用户手动操作 可能导致无法平仓。）
不负责选股、建仓
提供算法适用标的。以20200价量波动差异， 导致个股收益率的区别）
多方位完整风控
算法设置多维度风险控制，包 括算法引擎、独立风控模块双 重风控，以及全面的预警与紧 急处理机制等，保障算法稳定 运行。
4
体验
一步极简设置即可使用！
使 用 界 面
5
1
算法风控介绍
本资料提及的过往业绩并不预示其未来表现，并不构成该算法的业绩承诺及保证，请投资者认真阅读《风险揭示书》等相关内容。 6
交易机制设计
如何”挣风险相对确定的钱？“
秘诀一：开盘股票波动较大 大量交易情绪普遍在隔日早盘集中释放，此时股票波动比较大。 秘诀二：及时止损止盈 算法每笔运行时长一般不超过2分钟，尽可能以更少更确定的因素来精准抓取日内波动价差。 影响股价的因素越少，胜率越高。 秘诀三：分笔分摊风险 算法将委托市值分成多笔依次执行，以降低风险。
......
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2
近期收益展示
本资料提及的过往业绩并不预示其未来表现，并不构成该算法的业绩承诺及保证，请投资者认真阅读《风险揭示书》等相关内容。 10
近期算法整体收益情况
2020/02/05-2020/03/09 *收益展示 均已扣除税费
近期每日 收益均在 0.13%以上
欧奈尔七步选股策略
欧奈尔七步选股策略欧奈尔七步选股策略：从简到繁的股票投资指南在股票投资领域，有许多不同的选股策略可供投资者选择。
其中，欧奈尔七步选股策略被广泛认可为一种有效且具有实践性的方法。
它通过综合考虑公司财务状况、行业前景和市场环境等因素，帮助投资者找到有潜力的个股。
本文将深入探讨这个主题，逐步引导您了解并运用欧奈尔七步选股策略。
第一步：确定自己的投资目标和风险承受能力在任何投资决策之前，首先要明确自己的投资目标和风险承受能力。
不同的人有不同的投资目标，例如长期投资、短期交易或者价值投资。
每个人的风险承受能力也是不同的，因此需要根据自己的情况来确定合适的投资目标和风险承受能力。
第二步：寻找具备竞争优势的公司欧奈尔七步选股策略强调寻找具备竞争优势的公司，因为这些公司通常更具有成长潜力和持续竞争力。
竞争优势可以从多个方面进行评估，例如公司的品牌价值、技术创新能力、市场份额等。
通过对公司竞争优势的评估，投资者可以缩小选股范围，更有针对性地选择个股。
第三步：研究公司的财务状况在选股过程中，必须对公司的财务状况进行深入研究。
这包括分析公司的盈利能力、成长潜力、资产负债表和现金流量。
通过对财务数据的分析，投资者可以了解公司的健康程度、盈利能力和财务风险。
这对于选择有潜力的个股至关重要。
第四步：分析所处行业的发展前景在选股过程中，需要对所投资的行业进行详细研究。
了解行业的发展前景，可以帮助投资者判断公司是否在一个具有成长前景的行业中。
行业分析包括对行业的市场规模、增长趋势、竞争格局和风险因素等的评估。
通过对行业前景的分析，投资者可以选择那些处于有利行业环境下的个股。
第五步：评估公司的管理层和治理结构公司的管理层和治理结构对于企业的长远发展和股东权益保护起到至关重要的作用。
在选股过程中，需要评估公司的管理层是否具备良好的领导能力和执行能力，以及公司的治理结构是否健全，是否有充分保障股东权益的制度。
这样可以提高投资者的信心，并确保其所投资的公司能够产生持续的增长。
阿尔法起步操作方法
阿尔法起步操作方法阿尔法起步操作方法大致可以分为以下几个步骤：1. 了解阿尔法概念：首先，需要了解阿尔法的定义和基本概念。
阿尔法通常指的是股票或其他投资资产相对于市场平均收益率表现出来的超额收益。
了解阿尔法是基本的前提。
2. 确定投资目标：在开始阿尔法操作之前，需要明确自己的投资目标和风险承受能力。
这将有助于制定相应的投资策略和追求适合自己的阿尔法。
3. 选择阿尔法操作策略：根据自己的投资目标和风险承受能力，选择合适的阿尔法操作策略。
常用的阿尔法操作策略包括价值投资、成长投资、技术分析和量化交易等。
了解各种操作策略的特点和适用场景，选择适合自己的策略。
4. 进行研究分析：在选择好操作策略之后，需要进行相关的研究分析。
这包括对投资标的进行基本面和技术面分析，寻找投资机会和判断市场走势等。
通过研究分析，可以提高投资决策的准确性和成功率。
5. 制定投资计划：根据研究分析的结果，制定详细的投资计划。
包括确定投资标的、买入和卖出的时机、投资金额、止盈和止损位等。
投资计划可以帮助投资者遵循既定的投资策略，减少盲目操作和情绪干扰。
6. 监控和调整：一旦开始操作，需要密切监控投资标的的走势和市场情况，及时进行调整。
在投资过程中，可能会遇到不确定的因素和变化，需要根据市场动态进行调整，保持投资策略的合理性和适应性。
总结起来，阿尔法起步操作方法包括了解阿尔法概念、确定投资目标、选择操作策略、进行研究分析、制定投资计划以及监控和调整。
通过系统性的操作方法，可以更好地追求阿尔法收益。
当然，阿尔法操作也需要充分的投资知识和经验，建议投资者在操作前进行充分的学习和培训。
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。
多因子量化模型简介
量化 vs 非量化 (有非量化吗?)
修正持久期是衡量价格对收益率变化的敏感度的指标。在市场利率水平发生一
定幅度波动时，修正久期越大的金融资产，价格波动越大。
金融资产的现行价格为所有各期未来现金流的现值的加总。
=
修正久期
,
×
− ∙
o 市场中的小市值、价值股表现明显超过市场，
而这一效应不能用CAPM模型解释
o 1981年，大卫·布斯和雷克斯·桑奎菲尔德成立
了维度投资顾问公司（Dimensional Fund
Advisors），买入小市值、估值低的股票，获
得了高额回报
o 1992年，尤金·法玛、肯尼斯·弗伦奇建立了三
因子模型，将资产回报分解为资产在市场风
27
翼丰股票组合与沪深300指数的Beta
在市场“正常状态”下，翼丰股票组合与沪深300指数的Beta为1.03。
1.6
1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
700
600
500
400
300
200
100
0
-3
-2
-1
-0.5
0
频数
0.5
1
2
3
Beta
选取市场指数日收益率数据进行标准化，标准化后的日收益率描述了市场指数收益率偏离均值的程度。
模型
19
波动率投资：六因子模型
o 低波动率（或低beta）的股票实际回报高于高波动率（高beta）的股票，
这一现象不能用五因子模型解释
实例：杠杆收购交易、货币利差交易、“风险平价”投资
广发 多因子alpha系列 基于筹码分布的选股策略
广发多因子alpha系列基于筹码分布的选股策略广发多因子alpha系列基于筹码分布的选股策略在投资领域，选股策略一直是投资者们关注的焦点之一。
广发多因子alpha系列提出的基于筹码分布的选股策略，正是一种新颖而又实用的方法。
这一策略不仅能够帮助投资者找到具有潜在增长空间的个股，还能够在一定程度上规避风险，是一种有着广阔应用前景的方法。
在进行这一选股策略的评估时，我们需要从多个角度进行全面的分析。
我们需要理解并掌握广发多因子alpha系列的具体方法和原理。
我们需要对基于筹码分布的选股策略进行深入的研究和探讨，了解其在实际操作中的应用。
我们需要对此策略的优势和局限性进行客观的评价，并提出个人观点与建议。
1. 广发多因子alpha系列的方法和原理广发多因子alpha系列是基于广发基金多年的研究和实践经验，提出了一套包括风险因子、估值因子、成长因子等多种因子的选股模型。
这一模型综合了多个因子的影响，能够更全面地评估个股的投资价值，为投资者提供了更加科学的选股方法。
在这一多因子模型中，基于筹码分布的选股策略占据着重要的位置。
它通过分析股票持有者的成本价与市场价格的关系，来判断股票的操纵程度、筹码分布情况以及操纵者的进出时点。
这一策略强调了对市场情绪和资金流向的把握，从而更加准确地判断个股的投资价值。
2. 基于筹码分布的选股策略的实际应用基于筹码分布的选股策略并不是简单的理论模型，而是在实际操作中能够发挥作用的有效策略。
通过对该策略的实际应用案例进行研究，我们可以发现它在不同市场环境下都能够取得较好的效果。
在牛市中，基于筹码分布的选股策略能够帮助投资者捕捉到操纵力度较大的个股，从而获得更高的收益。
而在熊市中，该策略则能够帮助投资者规避风险，避免跟随市场情绪盲目操作，从而保持较好的资产状况。
这一策略的灵活性和稳健性使其在实际操作中能够适应不同的市场环境，为投资者带来更好的投资体验。
3. 优势和局限性然而，基于筹码分布的选股策略也并非完美无缺。
股票阿尔法策略
股票阿尔法策略
股票阿尔法策略是一种基于市场波动和投资者行为的策略，旨在获得
超过市场平均收益率的投资回报。
这种策略通常基于技术分析和基本面分析，通过利用股票价格和交易量以及公司业绩和前景等数据进行投资决策。
以下是股票阿尔法策略的一些关键点：
1.寻找市场波动的模式：股票阿尔法策略可以通过技术分析来寻找股
票价格的趋势和波动模式。
这些模式包括图表模式、价格走势的形态、交
易量等。
2.基本面分析：股票阿尔法策略也会关注公司的业绩和前景。
这包括
盈利能力、资产和负债状况、市场份额、竞争对手等因素。
这些因素可以
影响公司的股票价格和投资者的情绪，从而影响股票的表现。
3.挑选股票：通过技术和基本面分析，股票阿尔法策略可以挑选具有
潜在盈利机会的股票。
这些股票可能在短期或长期内都有良好的表现。
4.适时买卖：股票阿尔法策略也注重适时买卖。
在市场上，机会和变
故同时存在，投资者应当根据市场情况及时买入或卖出股票，避免被市场
利左右。
5.风险控制：股票阿尔法策略也注意风险控制，即通过分散投资和止
损等措施降低投资风险。
同时，还应对市场情况和交易风险进行灵活应对。
总之，股票阿尔法策略是市场上的一种高风险、高收益的投资策略，
投资者应在了解自身的风险承受能力和基本的分析方法以后谨慎选择。
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。
阿尔法值计算公式
阿尔法值计算公式阿尔法值是资本资产定价模型（capital asset pricing model 简称capm）为投资业绩评价提供了一个基准。
不同的资产组合由于风险不同，其收益率并不能直接比较，而α值则反映了市场风险调整后的超额收益。
阿尔法值内容在基金从业教材《证券投资基金》（第二版）上册第十二章：投资组合管理，第二节资本市场理论。
阿尔法值用作叙述证券的非系统性风险，叙述个别证券涨跌幅度少于市场平均值波动的那一部分，不受到整个市场系统性风险波动左右。
比如某股票的常规表现与市场波动一致，贝塔值被确定为1，可是当市场普涨5%时，这个股票市值却增长了10%，超涨的5%就是该股票的阿尔法值。
导致阿尔法值变化的因素很多，主要有分红差异、收益稳定程度、行业前景等。
阿尔法值的变异，始终建立在投资品种出现异常之上。
1、什么就是阿尔法值？资本资产定价模型（capital asset pricing model 简称capm）为投资业绩评价提供了一个基准。
不同的资产组合由于风险不同，其收益率并不能直接比较，而α值则反映了市场风险调整后的超额收益。
capm表述没法的收益部分习惯上以希腊字母阿尔法(α)去叙述，有时称作“超额”收益。
2、α值怎么计算？希望收益率＝无风险回报率＋β*（整体股市回报率－无风险回报率）超额收益和期望收益的差额即α 系数。
3、α值例题传授【例】如果市场期望收益率为12%，某只股票的β值为1.2，无风险收益率为6%。
求α值。
【答疑如下】依据证券市场线可以得出这只股票的期望收益率为6%+1.2×(12%-6%)=13.2%。
如果某投资者估算这只股票的收益率为15%，这就意味著α=15%-13.2%=1.8%。
阿尔法投资策略
阿尔法投资策略：领先投资概念截至2005年7月中旬，证券市场上的开放式基金总数已经达到130多只。
不同基金产品秉承着不同的投资理念，遵循着不同的投资策略，创造着不同的投资风格。
从总体上看，证券投资基金的投资策略分为两类：一类是想比市场做得更好，称为积极投资。
另一类是满足于市场提供的回报，称为消极投资。
一般而言，积极投资的风格更加主动，能够为客户创造出超出市场基准的收益回报。
(千金难买牛回头我不需再犹豫)在当前国际市场上，有一种新型的积极投资策略正在被越来越多地运用在基金投资上———追求阿尔法投资策略。
这种投资策略，以获得最高的阿尔法值为基金投资的最终目的，通过动态计量模型等具体实施策略的完成来创造超额收益，为投资者带来超额回报。
这里提到的阿尔法值（也叫詹森指数Jenson），是以资本资产定价模型（CAPM）为基础，衡量基金相对业绩（即能否战胜市场）的一种指标。
1968年，迈克尔·詹森（Michael C. Jensen）发表《1945-1964年间共同基金的业绩》一文，提出了这个以CAPM为基础的业绩衡量指数，它能评估基金的业绩优于基准的程度。
阿尔法值的具体含义就是基金的实际收益超过它所承受风险对应的预期收益的部分，是与基金经理业绩直接相关的收益。
(剖析主流资金真实目的，发现最佳获利机会！)该指标综合考虑了收益和风险两个方面。
投资基金的收益通常用一段时期内资产净值的平均增长率表示，基金的风险一般分为绝对风险和相对风险，前者是指基金资产净值的绝对波动情况，用净值增长率的标准差表示；后者是指基金资产净值对市场指数波动的敏感程度，用基金的贝塔系数表示。
一般来说，收益越高，风险越大；收益越低，风险也相对较小。
阿尔法值综合考虑这两方面的因素，能够非常客观地衡量和代表基金投资的业绩表现。
投资者可以参考阿尔法值，来对基金投资的期望收益与证券市场的期望收益进行比较。
投资基金可能在某一段时期收益是一个负值，但这并不表示这个开放基金不好。
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。
alpha选股策略
Alpha选股策略是一种基于量化分析的股票投资策略，旨在寻找具有超额收益（Alpha）的股票，即那些能够超越大盘指数表现的股票。
这种策略的核心思想是通过建立一套量化模型，对股票进行多因子分析，以预测其未来的收益表现。
Alpha选股策略的具体实施步骤可能包括：
1. 数据采集和处理：收集并处理历史股票数据，包括价格、成交量、财务指标等。
2. 因子分析：通过因子分析方法，筛选出对股票收益影响较大的因子，例如成长
因子、价值因子、动量因子等。
3. 模型构建：根据筛选出的因子，建立预测股票收益的模型，例如线性回归模型、神经网络模型等。
4. 模型验证和优化：通过历史数据回测和优化，验证模型的准确性和稳健性。
5. 执行策略：根据模型预测的结果，制定投资策略，包括股票选择、仓位管理、止损止盈等。
Alpha选股策略的核心优势在于其能够超越简单的市场中性假设，实现真正的绝
对收益。
同时，由于策略基于量化模型，能够有效避免主观情绪的影响，提高投资决策的客观性和科学性。
然而，这种策略也存在一定的风险和挑战，例如模型过拟合、市场
异常变动等。
因此，在实施Alpha选股策略时，需要综合考虑市场环境、投资目标和个人风险承受能力等因素。
追求阿尔法的方法
追求阿尔法的方法1.选股选股是追求阿尔法的首要方法之一、通过深入研究公司的基本面、行业前景和股票的估值等因素，选择有潜力的个股。
投资者可以利用一些定量和定性的指标来进行股票筛选，如市盈率、市净率、每股收益等。
此外，也可以利用技术分析来判断股票价格趋势，选择合适的时机进出市场。
2.择时择时是指在合适的市场条件下进行买卖决策。
市场有周期性，通过把握市场的上涨和下跌趋势，可以更好地进行资金配置，获取较高的回报率。
择时可以根据技术指标，如移动平均线、相对强弱指标等来进行分析。
此外，也可以根据宏观经济因素、金融政策等因素进行判断，选择适当的投资时机。
3.多元化投资多元化投资是一种分散投资风险的策略，也是追求阿尔法的重要方法。
通过投资不同行业、不同地域、不同类型的资产，可以减少特定投资风险，提高整体投资组合的回报率。
对于股票投资者来说，可以配置多种行业的股票，对于债券投资者来说，可以投资不同债券品种，对于私募股权投资者来说，可以投资多个投资项目。
4.积极的投资策略积极的投资策略是指通过主动管理投资组合来追求阿尔法。
相对于被动指数型投资，积极的投资策略更加灵活，可以充分利用市场机会来获取超额回报。
通常包括主动择股、主动配置和主动择时等。
积极的投资策略需要投资者具备较高的专业知识和丰富的经验，能够及时捕捉到市场的信息并做出相应的决策。
5.长期投资长期投资是追求阿尔法的另一重要方法。
根据历史数据和统计结果，长期来看，股票市场通常会呈现上涨趋势，而短期的市场波动往往是暂时的。
通过长期投资，投资者可以持有具备潜力的股票、基金或其他投资品种，不因市场的短期波动而频繁交易，从而减少交易成本和市场风险，并且在市场长期上涨的趋势下获得更高的回报。
综上所述，追求阿尔法的方法包括选股、择时、多元化投资、积极的投资策略和长期投资。
每种方法都有其适用的场景和技巧，投资者可以根据自己的风险承受能力、投资目标和投资经验选择适合自己的方法，并不断学习和实践，提高自己的投资水平。
量化阿尔法策略
量化阿尔法策略
量化阿尔法策略是一种投资策略，它使用数量化的方法来选择和交易投资组合，以实现超过市场收益的目标。
这种策略通常包括以下几个步骤：
1. 确定投资目标和风险承受能力：在制定量化阿尔法策略之前，需要明确投资目标和风险承受能力，以便为投资组合设置合适的限制和权重。
2. 确定因子模型：量化阿尔法策略的核心是识别影响股票价格变动的因子，并利用这些因子来预测股票价格的未来走势。
常见的因子模型包括价值、成长、动量、基本面等。
3. 构建投资组合：根据因子模型，通过量化分析的方法，选择具有正超额收益的股票构建投资组合。
这通常包括对股票进行排序、权重分配、止损控制等方面的操作。
4. 交易执行和调整：在构建投资组合后，需要选择合适的交易执行方式和时机，以确保在市场波动时能够及时买入或卖出股票。
同时，也需要定期对投资组合进行调整，以保持其与因子模型的匹配度。
量化阿尔法策略的优点在于其数量化的决策方式，可以避免主观情绪等因素对投资决策的影响。
同时，该策略也可以通过历史数据回测和风险控制等方式来评估其有效性和风险性。
然而，需要注意的是，任何一种投资策略都存在风险和局限性，投资者应该根据自己的风险承受能力和投资目标选择合适的策略。
珐玛三因子模型计算个股阿尔法值
珐玛三因子模型是一种用于计算个股阿尔法值的模型。
这种模型最初由法国经济学家Eugene Fama和美国经济学家Kenneth French于1992年提出，旨在解释股票的回报率。
在珐玛三因子模型中，个股的阿尔法值是指超额收益率与市场风险、市值和账面市值比这三个因子之间的关系。
通过计算这些因子，我们可以得出个股的阿尔法值，用来衡量个股相对于市场整体表现的优劣程度。
接下来，我将根据以下主题和内容为您详细介绍珐玛三因子模型计算个股阿尔法值的步骤和方法。
1. 收集数据要计算个股的阿尔法值，首先需要收集相关的数据。
这些数据包括个股的收盘价、市值、账面市值比等。
还需要获取市场整体的数据，例如市场指数的收盘价、市值和账面市值比等。
2. 计算市场风险因子珐玛三因子模型中的第一个因子是市场风险因子。
要计算市场风险因子，需要通过市场指数的数据来获取市场的整体风险水平。
这可以通过计算市场指数的收盘价和市值来得到。
3. 计算市值因子市值因子是珐玛三因子模型中的第二个因子。
要计算市值因子，需要使用个股的市值数据。
市值可通过个股的市价乘以总股本来计算。
4. 计算账面市值比因子账面市值比因子是珐玛三因子模型中的第三个因子。
要计算账面市值比因子，需要使用个股的账面价值和市值来计算。
5. 计算个股的阿尔法值通过上述步骤，我们可以得到市场风险因子、市值因子和账面市值比因子的数值。
将这些数值代入珐玛三因子模型的公式中，即可计算出个股的阿尔法值。
通过以上步骤，我们可以清晰地了解到如何使用珐玛三因子模型来计算个股的阿尔法值。
这种模型可以帮助投资者更准确地评估个股的表现，并为投资决策提供参考。
也能帮助研究人员深入理解股票市场的运行机制和规律。
希望本文对您有所帮助，谢谢阅读。
6. 应用珐玛三因子模型进行投资决策了解如何计算个股的阿尔法值后，可以将这一信息应用于实际的投资决策中。
投资者可以根据个股的阿尔法值来评估其相对于市场整体表现的优劣程度，从而决定是否进行买入或卖出操作。
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。
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。
股票阿尔法如何获取交易数据
股票阿尔法如何获取交易数据
股票阿尔法是指通过分析和利用交易数据来预测股票价格走势的能力。
获取交易数据是股票阿尔法的基础，以下是一些常用的方法来获取交易数据：
1. 交易所网站：大部分交易所都提供了免费的交易数据查询服务，可以在交易所的官方网站上查询个股的实时行情、交易成交量等信息。
这种方式获取的数据相对实时，能够满足一般投资者的需求。
2. 金融数据提供商：一些专业的金融数据提供商如彭博、FactSet等会收集整理全球范围内的交易数据，并提供供订阅的数据服务。
这些服务通常提供更丰富的数据内容，覆盖更多的交易市场，但需要付费。
3. 数据接口：一些金融科技公司提供了开放的数据接口，可以通过API获取交易数据。
例如，Wind、聚宽、天勤等公司提供了丰富的金融数据接口，可以根据用户需求进行数据订阅和查询。
4. 网络爬取：一些互联网公司或个人通过爬取交易所网站或其他金融网站的数据，整理成数据集供自己使用，或者提供给他人使用。
这种方式的优势在于可以根据个人需要选择获取的数据类型和频率，但需要具备一定的技术能力。
无论使用哪种方法获取交易数据，都需要注意数据的质量和准确性。
交易数据的准确性对于股票阿尔法预测的正确性至关重
要，不准确的数据可能会导致错误的预测结果。
因此，在使用交易数据进行分析和交易时，要确保数据来源可靠、及时更新，并结合其他技术手段进行数据校验和清洗，以提高数据的准确性和可用性。
阿尔法计算公式
阿尔法计算公式阿尔法计算公式：打败市场的秘诀作为股票市场中的高手，我们都知道经常出现的一件事情就是市场的震荡。
想要在这样的市场中打败其他投资者，投资人就需要有自己的优势和技巧。
而最有效的方法之一就是通过阿尔法计算公式来实现。
什么是阿尔法？阿尔法是一种用来衡量投资组合相对于市场表现的指标。
当阿尔法值为正时，表示投资组合表现优于市场，反之则表示比市场表现差。
这种指标的核心就在于通过衡量投资组合相对于市场平均水平的表现来揭示投资者能否对市场走向获得把握。
如何计算阿尔法？阿尔法计算公式的核心是CAPM模型，即资本资产定价模型。
其公式可以简单表示为：R_i = R_f + β_i x (R_m - R_f)其中，R_i 表示投资组合的预期收益率；R_f 表示无风险利率；β_i 表示投资组合的系统性风险； R_m 表示市场平均收益率。
而阿尔法值就是投资组合的实际收益率与其预期收益率之间的差距，即：阿尔法 = 投资组合的实际收益率 - [ R_f + β_i x (R_m - R_f) ]阿尔法的含义对于投资者来说，阿尔法值其实就是衡量自己能否将资金用于更有利可图的投资中，而非跟随市场的平均表现。
具体来说，阿尔法的值越高，表明投资者的业绩越好，这意味着投资者能够实现比市场平均水平更高的收益率。
阿尔法计算公式的优势相较于其它类型的计算公式，阿尔法计算公式的一个最大优点就是能够考虑市场波动的不稳定性，而这正是大多数其他模型不具备的特点。
阿尔法计算公式能够考虑到市场中的所有不确定性因素，并通过这些因素来测量针对个人股票或整个投资组合而言，是否会比市场表现得更好。
此外，阿尔法计算公式还能够通过企业和股票的财务信息、市场追踪数据和历史价格等来识别和预测市场和业绩波动的因素，从而为投资者提供更精准的预测信息。
总体而言，阿尔法计算公式的强大之处就在于它能够帮助我们区分出有价值的股票和有价值的投资组合，从而在市场上赚取更多的利润。
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投 资 策 略 开 发 实 例
策略开发——策略运行配置全景展示
StrategyCfg.xml配置
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<Strategy> <strategyFunction name="alpha"/> <strategyArguments rebalanceCycle="5" returnCalFrequency="TimeIntervals.DAY01"/> <FactorDataCfg dateListType="DateListType.Trading" localPath="localPath" periodType="PeriodType.StockTradingPeriod" tickerList="Stkcd_alpha.xml"/> <data decisionDataLength="60" fieldname="Rtn" frequency="TimeIntervals.DAY01"/> <data decisionDataLength="1" fieldname="CP" frequency="TimeIntervals.DAY01"/> <data decisionDataLength="60" fieldname="HS300Weight" frequency="TimeIntervals.DAY01"/> </Strategy>
标签strategyFunction（用途：用户编写的策略函数名称）： name填入策略函数名。 标签strategyArguments（用途：策略的参数配置）： rebalanceCycle：重平衡周期，策略回验时，每过rebalanceCycle根bar将进行一次投资决策，计算目 标目标持仓。Bar的大小取决于returnCalFrequency； returnCalFrequency：计算收益率的频率
第2页
策略背景——策略原理
在正常情况下，股票的α 不会长期持续不为0。这是因为一 只股票如果估值有偏差，那么在被人发现以后， 就会迅 速归零。股票一般不会总是被低估或者高估，它的α 有时
表现为正，有时表现为负，这也是为什么使用常规的方法
在市场中通常难以发现股票具有明显持续的。 本策略的实证对象为沪深300成分股和IF主力连续A，以 2013年1月4日至2013年5月15日为回验周期，利用过去 60天内对数收益率数据作为决策依据，对日频数据进行每
量 化 投 资 策 略 开 发 实 第8页 例
%StrategyCfg.xml名字可更换
策略开发——策略数据及缓存配置
StrategyCfg.xml配置
%StrategyCfg.xml名字可更换
<FactorDataCfg dateListType="DateListType.Trading" localPath=“localPath" periodType="PeriodType.StockTradingPeriod" tickerList="Stkcd.xml"/>
%Stkcd.xml名字可更换
<code ContractMultiplier="" Currency="CNY" MarginLevel="1" MaxShare=""
exchangeType="ExchangeType.SSE" id="000300" name="沪深300指数"/> <code ContractMultiplier="" Currency="CNY" MarginLevel="1" MaxShare="" exchangeType="ExchangeType.CFFEX" id="IF主力连续A" name="IF主力连续A"/> </Strategy>
量 化 投 资 策 略 开 发 实 例
第 7页
策略开发——函数名称及调仓配置
StrategyCfg.xml配置 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <Strategy> <strategyFunction name=“alpha"/> <strategyArguments rebalanceCycle="1“ returnCalFrequency="TimeIntervals.DAY01"/>
第 12 页
输出：
量 化 投 资 策 略 开 发 实 例
策略开发——数据提取
function [ portfolio, newStateMatrix ] = alpha( decisionData, stateMatrix ) %% 获取数据 rtn = decisionData.Rtn_DAY01.data; cp = decisionData.CP_DAY01.data; hs300weight = decisionData.HS300Weight_DAY01.data((find(... (decisionData.HS300Weight_DAY01.tickerList ~= 400501501) & ... (decisionData.HS300Weight_DAY01.tickerList ~= 101000142))),:); hs300Rtn = rtn((find(decisionData.Rtn_DAY01.tickerList ~= 400501501 & ... decisionData.Rtn_DAY01.tickerList ~= 101000142)),:); %股指期货60日收益率数据 indexRtn = rtn((find(decisionData.Rtn_DAY01.tickerList == 101000142)),:); %沪深300指数60日收益率数据 ifRtn = rtn((find(decisionData.Rtn_DAY01.tickerList == 400501501)),:); hs300CP = cp((find(decisionData.CP_DAY01.tickerList ~= 400501501 & ... decisionData.CP_DAY01.tickerList ~= 101000142)),:); ifCP = cp((find(decisionData.CP_DAY01.tickerList == 400501501)),:); [contractList] = FactorBase.getTradingContractByTypeId(501,fix(decisionData.time(end)),fix(decisionData.time(en d))); 量 logicMat = 化 getDataByTime('mainContinousContract',fix(decisionData.time(end)),fix(decisionData.time(end)), 投 资 contractList); 策 略 logic_new = contractList(logicMat==1);
每个code标签下，ContractMultiplier、Currency、MarginLevel、MaxShare、为实时交易部分配 置，历史回验设置无效。 市场类型枚举 ContractMultiplier：合约乘数 深圳证券交易所 SZSE Currency：货币种类 上海证券交易所 SSE 量 MarginLevel：交易保证金比例 香港联合交易所 HKEX 化 MaxShare：当前合约的最大持仓量 exchangeType 表示市场类型枚举 id:交易标的代码 CFFEX ZCE DCE SHFE 中国金融期货交易所 郑州期货交易所 大连期货交易所 上海期货交易所
补偿，所以一种证券的预期收益率主要由其β值决定：β值越高的证
券，预期收益越高，β值越低的证券预期收益就越低。但是本节就将
展示如何构建股票投资的α 策略。在市场的有效性不足的情况下， 部分投资者可以通过消息渠道上的优势和管理技巧等，获得一定的 超额收益，这部分收益成为α 收益。
量 化 投 资 策 略 开 发 实 例
标签FactorDataCfg（用途：策略的时间及标的配置） dateListType：表示日期类型：Trading，交易日；Working，工作日； localPath：本地Mat缓存文件的存储路径（绝对路径），Matlab中，pwd表示当前的工作空间路径； periodType：交易时间配置信息； tickerList：表示读取的证券代码列表，可以是定义交易标的的xml文件路径名称，也可以是板块，支持 的板块列表有：
量 化 投 资 策 略 开 发 实 第9页 例
(’AllAStock,’SHA’,’SZA’,’AllBStock’,’SHB’,’SZB’,’HS300’）
策略开发——策略数据配置
<data decisionDataLength="60" fieldname="Rtn" frequency="TimeIntervals.DAY01"/> <data decisionDataLength="1" fieldname="CP" frequency="TimeIntervals.DAY01"/> <data decisionDataLength="60" fieldname="HS300Weight" frequency="TimeIntervals.DAY01"/> </Strategy>