模块2对冲基金策略基础
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成为主导策略。
模块2对冲基金策略基础
绝部对门收介益绍是大未纲来的趋势
• “穷人要搏命，富人要稳定” • 高净值客户不喜欢高风险策略 • 银行理财：20万亿；保险资金：5.7万亿；基金：3万亿； 期货：几千亿 • 市场份额与风险度负相关。 • 目前券商和基金的相对收益产品，决定了客户群中高净值 客户比例不大 • 只有实现绝对收益才能扩大市场份额
工程师 § 2002年入选《风险》杂志名人堂。 § 学物理的也能赚大钱
模块2对冲基金策略基础
传奇的量化投资 大师：Ray Dalio
§ 上世纪70年代，年仅26岁的达里奥被一家从事 零售经纪预算业务的公司炒鱿鱼后，在一套两 居室里成立了桥水公司
§ 目前是世界最大的对冲基金公司，管理的资金 约1400亿美元
▪ R社区中最活跃贡献者：金融统计学者与工程师，生物统计学者与工程 师，计算机人工智能学者与工程师
▪ R语言是一个高效率的实验平台：通过R语言可以很高效的实现前沿 paper的模型方法，同时R语言又提供与C，C++等传统语言工具的量化 结合
▪ R社区遵守开源协议：R社区内富含众多商业级模块的前身，部分R软件 包在成熟之后，也开始迁移出R社区，形成众多商业级前沿软件产品
§ 学计算机的也能赚大钱
模块2对冲基金策略基础
传奇的量化投资 大师：伊曼纽尔·德曼
§ 毕业于哥伦比亚大学，获理论物理学博士学位 § 他曾是爱因斯坦、薛定谔、李政道等物理学巨
匠的门徒 § 1985年起加入著名投资银行高盛集团 § 他参与创作了业界广为采用的布莱克－德曼－
托伊利率模型和德曼－卡尼局部波动率模型 § 于2000年当选国际金融工程师协会年度金融
看成是一个概率问题
§ 案例： § Y=F(换手率=300%，成交量>100亿）
=90% § 其中：90%表示涨的概率 § 如何计算概率？ § 概率分布/随机过程
模块2对冲基金策略基础
看成是一个模式识别问题
§ 案例：出现右侧的图形时， § 未来的走势是涨还是跌？ § 如何进行图形模式识别？ § 分形理论/机器学习/小波分析 § 现代数学理论在量化投资中大有用武之地
模块2对冲基金策略基础
算部法门交介易绍—大—纲基本概念
• 算法交易指的是通过使用计算机程序来发出交易指令的方法。 • 根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把不同算法交 易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大 类。 • 策略核心：成交量分布的预测 • 机构目前的手动交易造成巨大的冲击成本损失
模块2对冲基金策略基础
期部权门套介利绍—大—纲基本概念
• 期权的优点在于收益无限的同时风险损失有限，因此在很多时 候，利用期权来取代期货进行做空，进行套利交易，会比单纯利 用期货套利具有更小的风险和更高的收益率。 • 利用期权的各种组合，有多种套利方法，包括股票—期权套利 、转换套利、跨式套利、宽跨式套利、蝶式套利和飞鹰式套利等 。 • 策略核心：折溢价率 • 目前国内还没有机会
模块2对冲基金策略基础
一个案例
§ 假设我们有一个不均匀的硬币，有51%的概率正 面，49%会反面。选择我们赌注在下一次投掷中 ，若出现正面，我们盈利相应的bet，反面我们输 掉所有的bet。那么，现在有两种策略： A：投掷一次，赌注1000； B：投掷1000次，每次赌注1； 你会选A还是B？
§ 因为我们知道硬币是不均匀的，我们有2%的概率 优势。现在我们来做一个统计的分析，计算下这 两种策略的风险收益比
§ 投资的核心是大数定律
模块2对冲基金策略基础
金融市场的数学定义
§ Y=F(x1,x2,…….xn) § 其中Y是金融市场的波动（涨跌/涨跌幅/伸
缩/概率） §Xi 为一系列因子 § 数学可以描述金融市场
模块2对冲基金策略基础
看做是一个函数逼近问题
§ 案例： § Y=F(换手率=300%，成交量>100亿）
模块2对冲基金策略基础
统部计门套介利绍—大—纲基本概念
• 有别于无风险套利，统计套利是利用证券价格的历史统计规律 进行套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未 来一段时间内是否继续存在。 • 统计套利的主要内容包括：股票配对交易、股指套利、融券套 利和外汇套利。 • 策略核心：协整模型、主成分模型 • 随着转融通成行，未来统计套利空间巨大
§ 优势在于：强大的建模能力和全面的分析能力
模块2对冲基金策略基础
MATLAB简介
§ MATLAB金融工具箱主要有： Ø Datafeed Toolbox：金融数据工具箱 Ø Econometrics Toolbox：计量经济学工具箱 Ø Financial Derivatives Toolbox：金融衍生品工具箱 Ø Fixed-Income Toolbox：固定收益工具箱 Ø Optimization Toolbox：优化工具箱 Ø Statistics Toolbox：统计工具箱
模块2对冲基金策略基础
传奇的量化投资 大师：西蒙斯
§ 詹姆斯·西蒙斯（James Simons） 是世界级的数学家，也是最伟大的对冲基金经理之一
§ 大奖章基金连续20年，每年35%的净回报 § 创立著名的Cherm-Simons理论 § 2006年，西蒙斯被国际金融工程师协会评选为年度金融工
程师。 § 2007年，他个人盈利大概28亿美元 § 2006年，他赚了17亿美元 § 2005年是15亿美元。 § 学数学的也能赚大钱
模块2对冲基金策略基础
无部风门险介套绍利大—纲—股指期货套利
• 股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时 参与股指期货与股票现货市场交易，以赚取差价的行为。 • 股指期货套利分为期现套利，跨期套利，跨市套利和跨品种套 利，其中期现套利和跨期套利这两种最主流的方式。 • 策略核心：冲击成本和保证金管理 • 目前市场机会稀少，需要高速的套利系统
R语言
§ 免费开源的数据处理语言 § 至少几百名世界知名统计学家在算法上的支持 § 至少几百名世界顶尖的Fortran,C,C++数学库编程
高手在代码上的支持 § 大数据计算平台的运算支撑 § 开放金融数据资源的免费接入 § 前沿期刊与代码工具的协同
模块2对冲基金策略基础
R的本质：全世界统计学者 的联合社区
模块2对冲基金策略基础
商部品门期介货绍套大利纲——基本概念
• 与股指期货套利类似，商品期货同样存在套利策略，在买人或 卖出某种期货合约的同时，卖出或买入相关的另一种合约，并在 某个时间同时将两种合约平仓。 • 商品期货套利主要有期现套利，跨期套利，跨市场套利和跨品 种套利四种。 • 策略核心：计算持仓成本、现货组织 • 期货公司CTA产品将有大发展的机会
§ B策略全输的概率远小于A策略
模块2对冲基金策略基础
一个案例
§3. 风险评估 A: stdev(1000,0,0,0 ...0) = 31.6 ； B：stdev（1，-1,1,1，-1, ... 1) = 1 可见，A策略的标准差远大于A。
§4. 夏普比例 A： SR = 20/31.62 = 0.63； B: SR = 20/1 = 20 可见，B策略的收益风险比远高于A策略
§ 用户可以利用MATLAB进行 § （1）交易策略实现和回测、投资组合优化和分析 § （2）资产分配、金融时序分析、期权价格和敏感度分析、现金流分析 § （3）风险管理、预测和模拟、利率曲线拟合和期限结构建模 § （4）Monte Carlo模拟、基于GARCH的波动性分析等。
模块2对冲基金策略基础
模块2对冲基金策略基础
策略分类
相对价值策略 宏观因素策略 事件驱动策略
BridgeWater
保尔森
鲍波斯特
摩根大通
安祖高顿
齐夫资本
文艺复兴科技来自百度文库
贝莱德
埃利奥特
法拉龙
低收益/低风险/大 高收益/高风险/大 高收益/低风险/小
容量
容量
容量 模块2对冲基金策略基础
策略类型
§ 策略转换图
投资者大量撤出
低收益/低风 险/低容量
模块2对冲基金策略基础
2020/11/20
模块2对冲基金策略基础
介绍
§ 中国量化投资学会 理事长 § 《量化投资-策略与技术》作者 § 《量化投资与对冲基金丛书》主编 § 东航金控 财富管理中心 总经理
模块2对冲基金策略基础
部门介绍大纲
概述
• 传奇量化投资大师 • 量化投资的理论基础 • 十大对冲基金策略分析 • 量化对冲策略阐述 • 量化策略分析语言 • 量化投资支撑：IT系统 • 中国量化投资学会
低收益/低 风险/高容 量
高收益/低风 险/高容量
投
资
者
大
高收益/低
量
风险/低容
涌
量
入
高收益/高 风险/高容 量
低收益/高风险/
低容量 投
资
者
大
量
低收益/高风险/
撤
高容量
出
高收益/高风险/ 低容量
模块2对冲基金策略基础
策略的类型
§ 高收益率策略： § （1）要么承担了较高的风险 § （2）要么牺牲了资金规模 § 对于资产管理而言，高收益率策略不可能
§ 在市场惨淡的2011年斩获138亿美元 § 自1975年成立迄今，Pure Alpha基金总共已为
投资者赚取了358亿美元的收益。 § 失业了也可以成为伟大的对冲基金经理
模块2对冲基金策略基础
量部化门投介资绍是大什纲么
• 定义：量化投资就是以数据为基础，以策略模型为核心， 以程序化交易为手段，以追求绝对收益为目标的投资方法 • 中医VS西医：传统投资VS量化投资） • 优点一：赌大概率事件（以组合对冲为主） • 优点二：克服人性弱点（以机器交易为主） • 优点三：精力无限（监控全市场、全产品、全周期） • 优点四：精细化交易（利用算法交易降低对市场的冲击） • 量化投资是投资从艺术走向科学的必由之路
=10% § 其中Y表示涨幅 § 如何进行函数逼近？ § 人工神经网络/回归/….
模块2对冲基金策略基础
看成是一个分类问题
§ 案例： § Y=F(换手率=300%，成交量>100亿）=1 § 其中：1表示涨，0表示跌 § 如何进行分类模型的学习？ § 决策树/贝叶斯分类/支持向量机
模块2对冲基金策略基础
模块2对冲基金策略基础
MATLAB简介
§ MATLAB的是美国MathWorks公司出品的商业数学软件， 用于算法开发、数据分析以及数值计算，主要包括MATLAB和 Simulink两大部分。
§ 在金融领域，利用MATLAB以及相关产品，可以进行分析数据，评估 风险、开发并优化策略等一系列金融建模工作。
模块2对冲基金策略基础
主部要门量介化绍对大冲纲策略
• 阿尔法套利 • 股指期货套利 • 商品期货套利 • 期权套利 • 统计套利 • 另类套利
模块2对冲基金策略基础
Alp部h门a介套绍利大纲
• 正向Alpha：构建多头股票组合，同时做空股指期货 • 反向Alpha：构建空头股票组合（融券），同时做多股指期货 • 核心策略：量化选股模型 • 包括：多因子、风格轮动、行业轮动、动量翻转、资金流、一 致预期、趋势追踪、筹码理论 • 代表产品：Pure Alpha
模块2对冲基金策略基础
另部类门套介利绍大纲
• 另类套利策略是指利用市场的缺陷进行的一些特殊场合的套利 策略。 • 主要包括：封闭式基金套利、并购套利、定增套利、ETF套利 、LOF套利 • 代表产品：定增系列产品
模块2对冲基金策略基础
《量化投资-策略与技术》
模块2对冲基金策略基础
策略建模语言
§ 目前比较流行的策略建模语言主要有： § （1）MATLAB § （2）R语言
模块2对冲基金策略基础
传奇量化投资 大师：大卫.肖
§ Shaw于1980年在斯坦福获得 博士学位，随后在哥伦比亚大学计算机 系做老师
§ 1986年成立肖博士公司从事对冲基金业 务，截至2009年7月管理230亿美元的资 产（全球第四大对冲基金）
§ 他成立了一个研究实验室（ www.deshawresearch.com），主要搞 计算生物化学领域的超级计算机。
模块2对冲基金策略基础
一个案例
§1. 期望收益： A： 0.51 * 1000 - 0.49 * 1000 = 20； B： 1000 （1 * 0.51 - 1 * 0.49） = 20 可见，两种策略有相同的期望收益。
§2. 全输概率： A： 输掉全部资本的概率 = 0.49 B： 输掉全部资本的概率 = 0.49 * 0.49 ... * 0.49 = 0.49 ^ 1000.
模块2对冲基金策略基础
绝部对门收介益绍是大未纲来的趋势
• “穷人要搏命，富人要稳定” • 高净值客户不喜欢高风险策略 • 银行理财：20万亿；保险资金：5.7万亿；基金：3万亿； 期货：几千亿 • 市场份额与风险度负相关。 • 目前券商和基金的相对收益产品，决定了客户群中高净值 客户比例不大 • 只有实现绝对收益才能扩大市场份额
工程师 § 2002年入选《风险》杂志名人堂。 § 学物理的也能赚大钱
模块2对冲基金策略基础
传奇的量化投资 大师：Ray Dalio
§ 上世纪70年代，年仅26岁的达里奥被一家从事 零售经纪预算业务的公司炒鱿鱼后，在一套两 居室里成立了桥水公司
§ 目前是世界最大的对冲基金公司，管理的资金 约1400亿美元
▪ R社区中最活跃贡献者：金融统计学者与工程师，生物统计学者与工程 师，计算机人工智能学者与工程师
▪ R语言是一个高效率的实验平台：通过R语言可以很高效的实现前沿 paper的模型方法，同时R语言又提供与C，C++等传统语言工具的量化 结合
▪ R社区遵守开源协议：R社区内富含众多商业级模块的前身，部分R软件 包在成熟之后，也开始迁移出R社区，形成众多商业级前沿软件产品
§ 学计算机的也能赚大钱
模块2对冲基金策略基础
传奇的量化投资 大师：伊曼纽尔·德曼
§ 毕业于哥伦比亚大学，获理论物理学博士学位 § 他曾是爱因斯坦、薛定谔、李政道等物理学巨
匠的门徒 § 1985年起加入著名投资银行高盛集团 § 他参与创作了业界广为采用的布莱克－德曼－
托伊利率模型和德曼－卡尼局部波动率模型 § 于2000年当选国际金融工程师协会年度金融
看成是一个概率问题
§ 案例： § Y=F(换手率=300%，成交量>100亿）
=90% § 其中：90%表示涨的概率 § 如何计算概率？ § 概率分布/随机过程
模块2对冲基金策略基础
看成是一个模式识别问题
§ 案例：出现右侧的图形时， § 未来的走势是涨还是跌？ § 如何进行图形模式识别？ § 分形理论/机器学习/小波分析 § 现代数学理论在量化投资中大有用武之地
模块2对冲基金策略基础
算部法门交介易绍—大—纲基本概念
• 算法交易指的是通过使用计算机程序来发出交易指令的方法。 • 根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把不同算法交 易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大 类。 • 策略核心：成交量分布的预测 • 机构目前的手动交易造成巨大的冲击成本损失
模块2对冲基金策略基础
期部权门套介利绍—大—纲基本概念
• 期权的优点在于收益无限的同时风险损失有限，因此在很多时 候，利用期权来取代期货进行做空，进行套利交易，会比单纯利 用期货套利具有更小的风险和更高的收益率。 • 利用期权的各种组合，有多种套利方法，包括股票—期权套利 、转换套利、跨式套利、宽跨式套利、蝶式套利和飞鹰式套利等 。 • 策略核心：折溢价率 • 目前国内还没有机会
模块2对冲基金策略基础
一个案例
§ 假设我们有一个不均匀的硬币，有51%的概率正 面，49%会反面。选择我们赌注在下一次投掷中 ，若出现正面，我们盈利相应的bet，反面我们输 掉所有的bet。那么，现在有两种策略： A：投掷一次，赌注1000； B：投掷1000次，每次赌注1； 你会选A还是B？
§ 因为我们知道硬币是不均匀的，我们有2%的概率 优势。现在我们来做一个统计的分析，计算下这 两种策略的风险收益比
§ 投资的核心是大数定律
模块2对冲基金策略基础
金融市场的数学定义
§ Y=F(x1,x2,…….xn) § 其中Y是金融市场的波动（涨跌/涨跌幅/伸
缩/概率） §Xi 为一系列因子 § 数学可以描述金融市场
模块2对冲基金策略基础
看做是一个函数逼近问题
§ 案例： § Y=F(换手率=300%，成交量>100亿）
模块2对冲基金策略基础
统部计门套介利绍—大—纲基本概念
• 有别于无风险套利，统计套利是利用证券价格的历史统计规律 进行套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未 来一段时间内是否继续存在。 • 统计套利的主要内容包括：股票配对交易、股指套利、融券套 利和外汇套利。 • 策略核心：协整模型、主成分模型 • 随着转融通成行，未来统计套利空间巨大
§ 优势在于：强大的建模能力和全面的分析能力
模块2对冲基金策略基础
MATLAB简介
§ MATLAB金融工具箱主要有： Ø Datafeed Toolbox：金融数据工具箱 Ø Econometrics Toolbox：计量经济学工具箱 Ø Financial Derivatives Toolbox：金融衍生品工具箱 Ø Fixed-Income Toolbox：固定收益工具箱 Ø Optimization Toolbox：优化工具箱 Ø Statistics Toolbox：统计工具箱
模块2对冲基金策略基础
传奇的量化投资 大师：西蒙斯
§ 詹姆斯·西蒙斯（James Simons） 是世界级的数学家，也是最伟大的对冲基金经理之一
§ 大奖章基金连续20年，每年35%的净回报 § 创立著名的Cherm-Simons理论 § 2006年，西蒙斯被国际金融工程师协会评选为年度金融工
程师。 § 2007年，他个人盈利大概28亿美元 § 2006年，他赚了17亿美元 § 2005年是15亿美元。 § 学数学的也能赚大钱
模块2对冲基金策略基础
无部风门险介套绍利大—纲—股指期货套利
• 股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时 参与股指期货与股票现货市场交易，以赚取差价的行为。 • 股指期货套利分为期现套利，跨期套利，跨市套利和跨品种套 利，其中期现套利和跨期套利这两种最主流的方式。 • 策略核心：冲击成本和保证金管理 • 目前市场机会稀少，需要高速的套利系统
R语言
§ 免费开源的数据处理语言 § 至少几百名世界知名统计学家在算法上的支持 § 至少几百名世界顶尖的Fortran,C,C++数学库编程
高手在代码上的支持 § 大数据计算平台的运算支撑 § 开放金融数据资源的免费接入 § 前沿期刊与代码工具的协同
模块2对冲基金策略基础
R的本质：全世界统计学者 的联合社区
模块2对冲基金策略基础
商部品门期介货绍套大利纲——基本概念
• 与股指期货套利类似，商品期货同样存在套利策略，在买人或 卖出某种期货合约的同时，卖出或买入相关的另一种合约，并在 某个时间同时将两种合约平仓。 • 商品期货套利主要有期现套利，跨期套利，跨市场套利和跨品 种套利四种。 • 策略核心：计算持仓成本、现货组织 • 期货公司CTA产品将有大发展的机会
§ B策略全输的概率远小于A策略
模块2对冲基金策略基础
一个案例
§3. 风险评估 A: stdev(1000,0,0,0 ...0) = 31.6 ； B：stdev（1，-1,1,1，-1, ... 1) = 1 可见，A策略的标准差远大于A。
§4. 夏普比例 A： SR = 20/31.62 = 0.63； B: SR = 20/1 = 20 可见，B策略的收益风险比远高于A策略
§ 用户可以利用MATLAB进行 § （1）交易策略实现和回测、投资组合优化和分析 § （2）资产分配、金融时序分析、期权价格和敏感度分析、现金流分析 § （3）风险管理、预测和模拟、利率曲线拟合和期限结构建模 § （4）Monte Carlo模拟、基于GARCH的波动性分析等。
模块2对冲基金策略基础
模块2对冲基金策略基础
策略分类
相对价值策略 宏观因素策略 事件驱动策略
BridgeWater
保尔森
鲍波斯特
摩根大通
安祖高顿
齐夫资本
文艺复兴科技来自百度文库
贝莱德
埃利奥特
法拉龙
低收益/低风险/大 高收益/高风险/大 高收益/低风险/小
容量
容量
容量 模块2对冲基金策略基础
策略类型
§ 策略转换图
投资者大量撤出
低收益/低风 险/低容量
模块2对冲基金策略基础
2020/11/20
模块2对冲基金策略基础
介绍
§ 中国量化投资学会 理事长 § 《量化投资-策略与技术》作者 § 《量化投资与对冲基金丛书》主编 § 东航金控 财富管理中心 总经理
模块2对冲基金策略基础
部门介绍大纲
概述
• 传奇量化投资大师 • 量化投资的理论基础 • 十大对冲基金策略分析 • 量化对冲策略阐述 • 量化策略分析语言 • 量化投资支撑：IT系统 • 中国量化投资学会
低收益/低 风险/高容 量
高收益/低风 险/高容量
投
资
者
大
高收益/低
量
风险/低容
涌
量
入
高收益/高 风险/高容 量
低收益/高风险/
低容量 投
资
者
大
量
低收益/高风险/
撤
高容量
出
高收益/高风险/ 低容量
模块2对冲基金策略基础
策略的类型
§ 高收益率策略： § （1）要么承担了较高的风险 § （2）要么牺牲了资金规模 § 对于资产管理而言，高收益率策略不可能
§ 在市场惨淡的2011年斩获138亿美元 § 自1975年成立迄今，Pure Alpha基金总共已为
投资者赚取了358亿美元的收益。 § 失业了也可以成为伟大的对冲基金经理
模块2对冲基金策略基础
量部化门投介资绍是大什纲么
• 定义：量化投资就是以数据为基础，以策略模型为核心， 以程序化交易为手段，以追求绝对收益为目标的投资方法 • 中医VS西医：传统投资VS量化投资） • 优点一：赌大概率事件（以组合对冲为主） • 优点二：克服人性弱点（以机器交易为主） • 优点三：精力无限（监控全市场、全产品、全周期） • 优点四：精细化交易（利用算法交易降低对市场的冲击） • 量化投资是投资从艺术走向科学的必由之路
=10% § 其中Y表示涨幅 § 如何进行函数逼近？ § 人工神经网络/回归/….
模块2对冲基金策略基础
看成是一个分类问题
§ 案例： § Y=F(换手率=300%，成交量>100亿）=1 § 其中：1表示涨，0表示跌 § 如何进行分类模型的学习？ § 决策树/贝叶斯分类/支持向量机
模块2对冲基金策略基础
模块2对冲基金策略基础
MATLAB简介
§ MATLAB的是美国MathWorks公司出品的商业数学软件， 用于算法开发、数据分析以及数值计算，主要包括MATLAB和 Simulink两大部分。
§ 在金融领域，利用MATLAB以及相关产品，可以进行分析数据，评估 风险、开发并优化策略等一系列金融建模工作。
模块2对冲基金策略基础
主部要门量介化绍对大冲纲策略
• 阿尔法套利 • 股指期货套利 • 商品期货套利 • 期权套利 • 统计套利 • 另类套利
模块2对冲基金策略基础
Alp部h门a介套绍利大纲
• 正向Alpha：构建多头股票组合，同时做空股指期货 • 反向Alpha：构建空头股票组合（融券），同时做多股指期货 • 核心策略：量化选股模型 • 包括：多因子、风格轮动、行业轮动、动量翻转、资金流、一 致预期、趋势追踪、筹码理论 • 代表产品：Pure Alpha
模块2对冲基金策略基础
另部类门套介利绍大纲
• 另类套利策略是指利用市场的缺陷进行的一些特殊场合的套利 策略。 • 主要包括：封闭式基金套利、并购套利、定增套利、ETF套利 、LOF套利 • 代表产品：定增系列产品
模块2对冲基金策略基础
《量化投资-策略与技术》
模块2对冲基金策略基础
策略建模语言
§ 目前比较流行的策略建模语言主要有： § （1）MATLAB § （2）R语言
模块2对冲基金策略基础
传奇量化投资 大师：大卫.肖
§ Shaw于1980年在斯坦福获得 博士学位，随后在哥伦比亚大学计算机 系做老师
§ 1986年成立肖博士公司从事对冲基金业 务，截至2009年7月管理230亿美元的资 产（全球第四大对冲基金）
§ 他成立了一个研究实验室（ www.deshawresearch.com），主要搞 计算生物化学领域的超级计算机。
模块2对冲基金策略基础
一个案例
§1. 期望收益： A： 0.51 * 1000 - 0.49 * 1000 = 20； B： 1000 （1 * 0.51 - 1 * 0.49） = 20 可见，两种策略有相同的期望收益。
§2. 全输概率： A： 输掉全部资本的概率 = 0.49 B： 输掉全部资本的概率 = 0.49 * 0.49 ... * 0.49 = 0.49 ^ 1000.