量化投资介绍-董江文
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需要借助复杂的数学模型。特征过于复杂，不够透明 ，难以被普通投资者理解。 实际应用：
• 期权、奇异期权
• 信用衍生品(CDS等)
• 利率掉期(IRS)、货币互换(Swap) • 结构性产品(ABS、CDO)
量化投资策略
一个例子，使用期权组合构造收益
50% 40% 30% 20% 10% 资本收益 0% -40% -37% -34% -31% -28% -25% -22% -19% -16% -13% -10% -7% -4% -1% 2% 5% 8% 11% 14% 17% 20% 23% 26% 29% 32% 35% 38% -10% -20% -30% 股票 Straddle
期货自动交易 跨境套利：AH套利、商品期货内外盘套利
多因子选股
利率掉期交易 配对交易
国内市场现状
主要参与者：
公募基金
• 长盛：长盛量化红利基金，基金经理刘斌 • 富国：富国沪深300增强，基金经理李笑薇
• 易方达：被动投资+专户，负责人刘震
私募基金
• 倚天阁—信合东方：成立日期2007/12/31，净值3.63。 基金经理：唐伟晔。 • 天马资产—天马：成立日期2006/9/11，净值2.21。基金 经理：康晓阳。 • 申毅投资、尊嘉投资、民森投资……
什么是量化投资
量化投资的特点：
纪律：利用模型和机器克服人性弱点
系统：海量数据的分析和计算能力 速度：超越人类的机会捕捉能力
套利：利用市场的无效性获取收益
概率：不苛求每笔交易的盈亏，通过大量交易实现稳 定盈利
追求绝对收益：高杠杆，低回撤
wenku.baidu.com 什么是量化投资
量化投资关注的领域
积极型投资/被动投资
量化投资风险
相信历史可以预测未来
胖尾问题与黑天鹅事件
数据完整性：Survivorship Bias 程序错误或机能失灵 策略同质化
主要市场参与者与产品
量化投在在国际市场
最早出现于70年代，并 迅速增长
2009年规模达到总管 理资产的30% 资产总额2万亿美元
第18页
主要市场参与者与产品
收益曲线比较：股票 vs Straddle
-40%
-50% 股票价格变化
量化投资策略
事件驱动
对于投资事件，借助统计分析，提供投资参考
并非完全意义上的量化投资策略，但可以利用量化工 具，寻找最优的融资方案和风险控制方法
实际应用
• 并购套利(Risk Arb, Merger Arb) • 减值证券(Distress Security)/可转债投资
量化投资介绍
量化投资部
一 二
什么是量化投资 量化投资策略
三
四 五 六
量化投资风险
主要市场参与者与产品 国内市场现状 量化投资部简介
什么是量化投资
西蒙斯和大奖章基金（Medallion）
火箭科学家
衍生品和次贷危机 骑士资本和Flash Crash 黑箱操作，神秘
什么是量化投资
运用高性能计算机和复杂的数学模型，通过对海 量数据的分析，寻找可以盈利的方法，并通过自 动的交易系统进行交易，获取收益。 关键字：模型、数据分析、系统
• Evergreen(属于美联银行)
• Schwab(嘉信理财)
第19页
主要市场参与者与产品
量化对冲基金公司
Bridege Water Associates, 管理资产1220亿美 元，总部位于美国康州，主基金Pure Alpha， 年化收益率18% Man Group, 管理资产680亿美元，总部位于英 国伦敦，主基金Man AHL，年化收益7% Winton Capital, 管理资产285亿美元，总部位于 英国伦敦，主基金Winton Global Alpha Fund， 年化收益11.6% D.E Shaw & Co, 管理资产260亿美元，总部位 于纽约，主基金Oculus，年化收益16% Renaissance Technology, 管理资产超过150亿 美元，总部位于纽约长岛，主基金Medallion， 17年年化收益35%
实际应用：
• 指数期货期现套利、跨期套利
• 跨市场套利
• ETF套利
量化投资策略
多因子模型
通过寻找可以预测股票收益的因子进行选股、配置， 利用市场的无效性获取收益，应用资产组合管理理论 优化风险收益特性
系统的理论框架，成熟的方法，需要深入研究 在成熟的市场中有同质化问题 实际应用
共同基金
Barclays Global Investors（被Blackrock贝莱德收购）
LSV Asset Management 其他有发行量化基金产品的著名共同基金：
• Vanguard(先锋基金),
• Janus(杰纳斯资本), • Alliance Bernstein(联博),
什么是量化投资
和量化投资有关的故事
量化投资策略
常见的量化投资策略
套利
多因子模型 高频交易
统计套利
衍生品、结构性产品 事件驱动
量化投资策略
套利类策略
利用价格与真实价值之间暂时的背离获取收益
理论上无风险，实际中风险很低，收益取决于套利机 会
参与门槛低，参与者众多
主要市场参与者与产品
几个著名的量化对冲基金产品表现
第21页
国内市场现状
规模占管理资产不到2%
公募15支量化基金，超过200亿管理资产
券商集合理财10支 私募量化基金20多支
私募业绩优于公募
投资工具缺乏
做空能力有限，衍生工具少，无法使用杠杆
监管过于严格
股指期货投资限制，交易频率限制，T+1
量化投资策略
统计套利
通过寻找资产之间的统计关系，利用对稳定统计关系 的暂时背离获取收益
出发点和套利相似，但关注的是统计关系。并非完全 无风险，需要应对当统计关系发生变化的状况 实际应用
• 配对交易
量化投资策略
衍生品、结构性产品
专注于对复杂产品的定价、收益分析、风险对冲，以 获得合适的收益型态
第22页
国内市场现状
应对方法
利用专户、信托规避监管限制
利用产品创新提供杠杆投资：分级式基金 利用内部股票仓位实现做空
利用有限的衍生品：利率掉期、股指期货
未来展望
融资融券 国债期货，期指期权 T+0回转交易
第23页
国内市场现状
投资策略
指数期货期现套利、跨期套利
资产配置 衍生品定价
高频交易/算法交易
风险控制
什么是量化投资
量化投资的名词和名人
CAPM、APT、有效市场理论
Black-Scholes期权定价模型 ARMA、GARCH、SVM
机器学习、神经网络、支持向量机、卡曼滤波
Markowitz、Sharpe、 Fama-French、 BlackLitterman、Rosenberg Barra、李祥林(David Li)
国内市场现状
业绩表现：
第26页
量化投资部
目前业务
期指期现套利
ETF和LOF的套利、做市 事件套利
股票T+0交易
未来发展
多策略 多品种 多市场
• MSCI Barra
• 贝莱德(Blackrock，原BGI)
量化投资策略
高频交易
通过强大的计算机，利用比对手更快的机会捕捉能力 获得收益，交易以毫秒计算
对系统要求极高，进入门槛高，是对速度的终极追求 ，快鱼吃慢鱼 实际应用：
• 高频做市策略(Market Making)
• 自动交易：均值回归/趋势跟随
• 期权、奇异期权
• 信用衍生品(CDS等)
• 利率掉期(IRS)、货币互换(Swap) • 结构性产品(ABS、CDO)
量化投资策略
一个例子，使用期权组合构造收益
50% 40% 30% 20% 10% 资本收益 0% -40% -37% -34% -31% -28% -25% -22% -19% -16% -13% -10% -7% -4% -1% 2% 5% 8% 11% 14% 17% 20% 23% 26% 29% 32% 35% 38% -10% -20% -30% 股票 Straddle
期货自动交易 跨境套利：AH套利、商品期货内外盘套利
多因子选股
利率掉期交易 配对交易
国内市场现状
主要参与者：
公募基金
• 长盛：长盛量化红利基金，基金经理刘斌 • 富国：富国沪深300增强，基金经理李笑薇
• 易方达：被动投资+专户，负责人刘震
私募基金
• 倚天阁—信合东方：成立日期2007/12/31，净值3.63。 基金经理：唐伟晔。 • 天马资产—天马：成立日期2006/9/11，净值2.21。基金 经理：康晓阳。 • 申毅投资、尊嘉投资、民森投资……
什么是量化投资
量化投资的特点：
纪律：利用模型和机器克服人性弱点
系统：海量数据的分析和计算能力 速度：超越人类的机会捕捉能力
套利：利用市场的无效性获取收益
概率：不苛求每笔交易的盈亏，通过大量交易实现稳 定盈利
追求绝对收益：高杠杆，低回撤
wenku.baidu.com 什么是量化投资
量化投资关注的领域
积极型投资/被动投资
量化投资风险
相信历史可以预测未来
胖尾问题与黑天鹅事件
数据完整性：Survivorship Bias 程序错误或机能失灵 策略同质化
主要市场参与者与产品
量化投在在国际市场
最早出现于70年代，并 迅速增长
2009年规模达到总管 理资产的30% 资产总额2万亿美元
第18页
主要市场参与者与产品
收益曲线比较：股票 vs Straddle
-40%
-50% 股票价格变化
量化投资策略
事件驱动
对于投资事件，借助统计分析，提供投资参考
并非完全意义上的量化投资策略，但可以利用量化工 具，寻找最优的融资方案和风险控制方法
实际应用
• 并购套利(Risk Arb, Merger Arb) • 减值证券(Distress Security)/可转债投资
量化投资介绍
量化投资部
一 二
什么是量化投资 量化投资策略
三
四 五 六
量化投资风险
主要市场参与者与产品 国内市场现状 量化投资部简介
什么是量化投资
西蒙斯和大奖章基金（Medallion）
火箭科学家
衍生品和次贷危机 骑士资本和Flash Crash 黑箱操作，神秘
什么是量化投资
运用高性能计算机和复杂的数学模型，通过对海 量数据的分析，寻找可以盈利的方法，并通过自 动的交易系统进行交易，获取收益。 关键字：模型、数据分析、系统
• Evergreen(属于美联银行)
• Schwab(嘉信理财)
第19页
主要市场参与者与产品
量化对冲基金公司
Bridege Water Associates, 管理资产1220亿美 元，总部位于美国康州，主基金Pure Alpha， 年化收益率18% Man Group, 管理资产680亿美元，总部位于英 国伦敦，主基金Man AHL，年化收益7% Winton Capital, 管理资产285亿美元，总部位于 英国伦敦，主基金Winton Global Alpha Fund， 年化收益11.6% D.E Shaw & Co, 管理资产260亿美元，总部位 于纽约，主基金Oculus，年化收益16% Renaissance Technology, 管理资产超过150亿 美元，总部位于纽约长岛，主基金Medallion， 17年年化收益35%
实际应用：
• 指数期货期现套利、跨期套利
• 跨市场套利
• ETF套利
量化投资策略
多因子模型
通过寻找可以预测股票收益的因子进行选股、配置， 利用市场的无效性获取收益，应用资产组合管理理论 优化风险收益特性
系统的理论框架，成熟的方法，需要深入研究 在成熟的市场中有同质化问题 实际应用
共同基金
Barclays Global Investors（被Blackrock贝莱德收购）
LSV Asset Management 其他有发行量化基金产品的著名共同基金：
• Vanguard(先锋基金),
• Janus(杰纳斯资本), • Alliance Bernstein(联博),
什么是量化投资
和量化投资有关的故事
量化投资策略
常见的量化投资策略
套利
多因子模型 高频交易
统计套利
衍生品、结构性产品 事件驱动
量化投资策略
套利类策略
利用价格与真实价值之间暂时的背离获取收益
理论上无风险，实际中风险很低，收益取决于套利机 会
参与门槛低，参与者众多
主要市场参与者与产品
几个著名的量化对冲基金产品表现
第21页
国内市场现状
规模占管理资产不到2%
公募15支量化基金，超过200亿管理资产
券商集合理财10支 私募量化基金20多支
私募业绩优于公募
投资工具缺乏
做空能力有限，衍生工具少，无法使用杠杆
监管过于严格
股指期货投资限制，交易频率限制，T+1
量化投资策略
统计套利
通过寻找资产之间的统计关系，利用对稳定统计关系 的暂时背离获取收益
出发点和套利相似，但关注的是统计关系。并非完全 无风险，需要应对当统计关系发生变化的状况 实际应用
• 配对交易
量化投资策略
衍生品、结构性产品
专注于对复杂产品的定价、收益分析、风险对冲，以 获得合适的收益型态
第22页
国内市场现状
应对方法
利用专户、信托规避监管限制
利用产品创新提供杠杆投资：分级式基金 利用内部股票仓位实现做空
利用有限的衍生品：利率掉期、股指期货
未来展望
融资融券 国债期货，期指期权 T+0回转交易
第23页
国内市场现状
投资策略
指数期货期现套利、跨期套利
资产配置 衍生品定价
高频交易/算法交易
风险控制
什么是量化投资
量化投资的名词和名人
CAPM、APT、有效市场理论
Black-Scholes期权定价模型 ARMA、GARCH、SVM
机器学习、神经网络、支持向量机、卡曼滤波
Markowitz、Sharpe、 Fama-French、 BlackLitterman、Rosenberg Barra、李祥林(David Li)
国内市场现状
业绩表现：
第26页
量化投资部
目前业务
期指期现套利
ETF和LOF的套利、做市 事件套利
股票T+0交易
未来发展
多策略 多品种 多市场
• MSCI Barra
• 贝莱德(Blackrock，原BGI)
量化投资策略
高频交易
通过强大的计算机，利用比对手更快的机会捕捉能力 获得收益，交易以毫秒计算
对系统要求极高，进入门槛高，是对速度的终极追求 ，快鱼吃慢鱼 实际应用：
• 高频做市策略(Market Making)
• 自动交易：均值回归/趋势跟随