新型对冲量化交易策略简介PPT课件
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期货投资策略及风险控制—对冲策略PPT课件
•3. 财务管理
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• 最小方差比率对冲的推导 • R=a (S1-S0)+b(F1-F0) • =a ⊿S+b ⊿F • R=⊿S+h ⊿F • Var（R)=VAR(⊿S)+VAR(h ⊿F)-2ph(VAR(⊿S) VAR(h
⊿F))^0.5
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• 要使风险最小，我们需要对h求偏导 •
第30页/共37页
目标
价格风险最 小化
收益风险最 小化
a -0.2765
0.1242
S(a) 1.711
2.8909
b 45.3321
3.5806
S(b) 5.1264
8.6616
R^2 0.7433
0.0063
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3 利润风险的对冲 • 与前面的例子一样，我们也可以用总利润变对期货价格进行回归分析，回归结 果中斜率系数的估计值是风险最小化的期货数量。
第25页/共37页
• 更常用的1个公式 • N=β*（PVBPb/PVBPf） • PVBPb表示一个基点的利率变化导致债券价格的变化值。 • PVBPf表示一个基点的利率变化导致期货价格的变化值。 • N==-(MDb/MDf)*(b/f) βy
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• 股指期货的对冲比率 • N= -(βs/ βf)*(S/F) • S是股票组合的价值 • F是股指期货合约的价格 • βs是股票组合的价格贝塔收益 • βf 是期货合约的贝塔系数
第18页/共37页
• 定义 1. 风险
• 风险与盈亏无关，它是一种不确定性的。 •2. 风险敞口定义 • 风险敞口（risk exposure）指未加保护的风险，即因债务人违约行为导致的可能承受风险的信贷余额， 指实际所承担的风险，一般与特定风险相连。 •
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• 最小方差比率对冲的推导 • R=a (S1-S0)+b(F1-F0) • =a ⊿S+b ⊿F • R=⊿S+h ⊿F • Var（R)=VAR(⊿S)+VAR(h ⊿F)-2ph(VAR(⊿S) VAR(h
⊿F))^0.5
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• 要使风险最小，我们需要对h求偏导 •
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目标
价格风险最 小化
收益风险最 小化
a -0.2765
0.1242
S(a) 1.711
2.8909
b 45.3321
3.5806
S(b) 5.1264
8.6616
R^2 0.7433
0.0063
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3 利润风险的对冲 • 与前面的例子一样，我们也可以用总利润变对期货价格进行回归分析，回归结 果中斜率系数的估计值是风险最小化的期货数量。
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• 更常用的1个公式 • N=β*（PVBPb/PVBPf） • PVBPb表示一个基点的利率变化导致债券价格的变化值。 • PVBPf表示一个基点的利率变化导致期货价格的变化值。 • N==-(MDb/MDf)*(b/f) βy
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• 股指期货的对冲比率 • N= -(βs/ βf)*(S/F) • S是股票组合的价值 • F是股指期货合约的价格 • βs是股票组合的价格贝塔收益 • βf 是期货合约的贝塔系数
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• 定义 1. 风险
• 风险与盈亏无关，它是一种不确定性的。 •2. 风险敞口定义 • 风险敞口（risk exposure）指未加保护的风险，即因债务人违约行为导致的可能承受风险的信贷余额， 指实际所承担的风险，一般与特定风险相连。 •
工银瑞信-量化对冲策略专户产品计划书PPT
14
14
专户投资部权益投资团队
李昕，专户投资部投资经理助理 经济学硕士，CFP，毕业于中国人民大学财政金融
学院，9年金融行业从业经验，2015年5月加入工 银瑞信基金，担任专户投资部投资经理助理 历任普华永道中天会计师事务所高级审计师，中信 工银瑞证信券-青资岛产银管行理稳部健高级收经益理策，略嘉实资本助理副总裁 在主动类绝对收益策略和对冲策略上有较深刻理解， 擅长根据对市场的判断和高端客户与机构投资者的 需求提供相应的资产配置方案和产品建议
2013年度 三年期债券型金牛基金-工银双利
2013年度 货币市场金牛基金-工银货币
2013年度 金基金•3年期债券型金基金奖-工银双利
2013年度 积极债券型明星基金奖-工银双利
2014年度 荣获股票型金牛基金-工银金融地产
2014年度 三年期债券型持续优胜金牛基金-工银添颐
稳健创造持久财富
PROFILE
产品要素
稳健创造持久财富
产品要素
计划名称
产品类型 托管人 管理人 产品期限 策略容量
产品费用
工银瑞信-量化对冲策略
基金专户产品
中国工商银行
工银瑞信基金管理有限公司
一年至五年
本策略容量在70亿左右，可以分几次滚动发行
工银瑞信-青岛银行稳健收益策略
1、托管费：0.1%-0.2% 2、管理费：1%/年，按日计提，按月支付
单权益投资业绩
根据银河证券统计数据，2014公司权益投资表现突出，旗下股票基金算术平均收 益为18.63%，居十一大基金公司中首位，为十一大基金公司平均水平的1.8倍
排名
十一大基金公司
股票投资收益率 （算术平均）
1
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专户投资部权益投资团队
李昕，专户投资部投资经理助理 经济学硕士，CFP，毕业于中国人民大学财政金融
学院，9年金融行业从业经验，2015年5月加入工 银瑞信基金，担任专户投资部投资经理助理 历任普华永道中天会计师事务所高级审计师，中信 工银瑞证信券-青资岛产银管行理稳部健高级收经益理策，略嘉实资本助理副总裁 在主动类绝对收益策略和对冲策略上有较深刻理解， 擅长根据对市场的判断和高端客户与机构投资者的 需求提供相应的资产配置方案和产品建议
2013年度 三年期债券型金牛基金-工银双利
2013年度 货币市场金牛基金-工银货币
2013年度 金基金•3年期债券型金基金奖-工银双利
2013年度 积极债券型明星基金奖-工银双利
2014年度 荣获股票型金牛基金-工银金融地产
2014年度 三年期债券型持续优胜金牛基金-工银添颐
稳健创造持久财富
PROFILE
产品要素
稳健创造持久财富
产品要素
计划名称
产品类型 托管人 管理人 产品期限 策略容量
产品费用
工银瑞信-量化对冲策略
基金专户产品
中国工商银行
工银瑞信基金管理有限公司
一年至五年
本策略容量在70亿左右，可以分几次滚动发行
工银瑞信-青岛银行稳健收益策略
1、托管费：0.1%-0.2% 2、管理费：1%/年，按日计提，按月支付
单权益投资业绩
根据银河证券统计数据，2014公司权益投资表现突出，旗下股票基金算术平均收 益为18.63%，居十一大基金公司中首位，为十一大基金公司平均水平的1.8倍
排名
十一大基金公司
股票投资收益率 （算术平均）
1
量化交易策略设计实战教材(PPT 44张)
严格保密
统计套利之：配对交易
严格保密
严格保密
回测优化
优化应避免参数孤岛
严格保密
测试方法 Walk forward Backtesting
传统方法
Walk forward Backtesting
严格保密
第三步：风险控制模型
风险控制 模型
一、股指期货程序化概述
பைடு நூலகம்
严格保密
风险控制模型
不可能三角形
严格保密
量化交易之核心：构建组合 交易组合构建之四个分散， 通过组合可以明显提升收益风险比
严格保密
量化交易之核心：构建组合 策略1
严格保密
量化交易之核心：构建组合 策略2
严格保密
量化交易之核心：构建组合 策略3
严格保密
量化交易之核心：组合的好处 策略1-3 等权重组合
严格保密
回顾：量化构建框架
一、股指期货程序化概述
严格保密
市场进化 与策略生命周期探讨
严格保密
未来行情的发展－成熟市场走过的路程
新兴市场用机械策略比成熟市场有效 即使新兴市场， 1983 的收益 远高于 1990 的，说明市场正在走向成熟 (成熟市场短期定价能力高，但是长期定价能力并不那么高）
（数据来源 Kaufman 所做）
严格保密
航空系统VS量化交易系统
都是是一个大型负责系统； 安全是第一要素：飞机安全降落是第一位，活着是第一位； 都是由很多子系统构成； 都需要一个中央系统负责调度和指挥子系统； 任何一个子系统环节出错都会酿成巨大事故；
严格保密
量化投资的模块构建图示
一、股指期货程序化概述
严格保密
量化投资第一步：数据来源和数据处理
统计套利之：配对交易
严格保密
严格保密
回测优化
优化应避免参数孤岛
严格保密
测试方法 Walk forward Backtesting
传统方法
Walk forward Backtesting
严格保密
第三步：风险控制模型
风险控制 模型
一、股指期货程序化概述
பைடு நூலகம்
严格保密
风险控制模型
不可能三角形
严格保密
量化交易之核心：构建组合 交易组合构建之四个分散， 通过组合可以明显提升收益风险比
严格保密
量化交易之核心：构建组合 策略1
严格保密
量化交易之核心：构建组合 策略2
严格保密
量化交易之核心：构建组合 策略3
严格保密
量化交易之核心：组合的好处 策略1-3 等权重组合
严格保密
回顾：量化构建框架
一、股指期货程序化概述
严格保密
市场进化 与策略生命周期探讨
严格保密
未来行情的发展－成熟市场走过的路程
新兴市场用机械策略比成熟市场有效 即使新兴市场， 1983 的收益 远高于 1990 的，说明市场正在走向成熟 (成熟市场短期定价能力高，但是长期定价能力并不那么高）
（数据来源 Kaufman 所做）
严格保密
航空系统VS量化交易系统
都是是一个大型负责系统； 安全是第一要素：飞机安全降落是第一位，活着是第一位； 都是由很多子系统构成； 都需要一个中央系统负责调度和指挥子系统； 任何一个子系统环节出错都会酿成巨大事故；
严格保密
量化投资的模块构建图示
一、股指期货程序化概述
严格保密
量化投资第一步：数据来源和数据处理
北京股商：什么是量化对冲PPT课件
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。
2020/1/12
2020/1/12
14
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。
2020/1/12
15
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。
2020/1/12
北京股商安徽分公司
1
基础篇 进阶篇 风险应对篇
2020/1/12
Part 1 Part 2 Pa2
1
基础篇
北京股商安徽分公司
2020/1/12
3
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。
2020/1/12
11
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。
量化对冲投资ppt课件
对比私募产品
泰达宏利量化对冲2号
某对冲公募基金
20
投资团队与业绩
中证500指数基金 稳定的超额收益
• 今年以来，超额收益已经达到13.4%，年化高达35%；
• 其中5月中旬有一次近2%的回撤，是由于巨额申购，渠道资金T+1不可用，导致仓位大幅降低低，并非 策略因素；
泰达宏利中证500指数基金超额收益率
• 多因子模型本没有秘密，无非是帮助我们更加科学和精确的认识市场，观 察市场，并且用更加准确和严密的思维将投资理念贯彻到投资行为中；
我们对多因子的理解
• 市场由不同投资逻辑的群体构成，不同群体的集体投票表决决定了价格变化； • 每个显著的因子代表一类投资逻辑，通过加权汇总，模拟市场的总体看法； • 不排除某个因子在一定时期内产生波动，但不会所有因子同时失效，从而达成
风
险
模 型
简单选股
对
冲
风险模型处理
风 格
行 业
股指期货 沪深300
风 格
估 值
估 15 值
策略：如何做量化对冲
基本面风险 统计层面风险
Alpha
• 传统的组合构建采用单一基本面风险模型控制风险敞口对市场变化反应迟钝 • 统计风险模型对市场短期风格切换，运行结构变化反映迅速，保护Alpha收益
16
策略：如何做量化对冲
300.0% 250.0% 200.0%
41.28% 31.29%
150.0% 100.0%
50.0%
37.80%
0.0%
选股模型收益（多空Alpha）
24.83%
25.15%
3.63% -1.05% 36.54% 22.17%
24.54% 26.93% 16.56% 10.21%
对冲基金投资策略课件
大宗商品
总结词
大宗商品是对冲基金常用的投资工具之一，包括能源 、金属、农产品等。
详细描述
大宗商品价格波动与全球经济和政治形势密切相关， 对冲基金可以通过投资大宗商品获取价格波动带来的 收益，同时也可以用于对冲通货膨胀风险。
外汇
总结词
外汇是对冲基金常用的投资工具之一，涉及 不同货币之间的兑换。
详细描述
总结词
事件驱动策略主要关注企业或行业的特定事件，如并购、破产、分拆等，以获取事件带来的超额收益 。
详细描述
事件驱动策略通常会深入研究公司的基本面信息，包括财务状况、管理层变动、行业趋势等，以寻找 可能发生重大事件的标的。在事件发生前进行买入或卖出操作，以期获得较高的收益。
全球宏观策略
总结词
全球宏观策略主要关注全球宏观经济状 况，通过跨市场、跨地域的投资来获取 收益。
详细描述
对冲基金是一种灵活的投资工具，其目标是通过对股票、债券、期货、期权等 各类投资工具的买卖，实现投资组合的风险对冲，以获取相对稳定的收益。
对冲基金的特点
总结词
对冲基金具有高风险、高收益、灵活性强的特点。
详细描述
对冲基金通常采用杠杆交易和卖空操作等手段，以获取高额回报。同时，由于对 冲基金的投资策略灵活多样，可以根据市场变化及时调整投资组合，因此也具有 较高的风险。
详细描述
固定收益证券可以为对冲基金提 供稳定的现金流和收益，同时也 可以用于对冲通货膨胀和市场利 率变化的风险。
股票
要点一
总结词
股票是对冲基金常用的投资工具之一，包括蓝筹股、成长 股等。
要点二
详细描述
对冲基金通过投资股票可以获取长期资本增值和股息收益 ，同时也可以利用股票市场的波动性进行套利和做空操作 。
量化对冲基金 ppt课件
1992年，俄罗斯国会通过证券私有化方案，规定把企业大部分 股份出让给企业的职工和管理者，一小部分出售给外部投资者。俄 罗斯企业私有化将前74年积累的国有资产经过估价，无偿转证给每 个公民，每人只象征性收取25卢布
15
经典案例-兵不血刃
私有化证券正式开始发行之前，俄罗斯所有的企业全部归属国 有，没有一家私人企业Байду номын сангаас俄罗斯政府发行这些私有化证券是举着 “公平”“公正”“合法”的口号。所以，人们都毫无疑问的接受 了那些有价证券，按照估算，大约是每人一万到一万五千卢布不等, 这对于每个俄罗斯民众来说无疑是一笔意外之财，因为他们普遍认 为原来国营企业也不是自己的，现在自己成了“企业的主人”，又 凭空得到了一笔价值不菲的有价证券，这一切无论从哪个角度来说， 都是值得所有俄罗斯人感到欢欣鼓舞，幸福来得太突然了。
接下来以美联储为首，俄罗斯金融寡头为辅，一场暗中唱空私 有化证券的媒体宣传战和市场上悄悄的证券收购行动同时展开
16
经典案例-兵不血刃
很快，俄罗斯各地都宣扬着这样的流言：由于那些证券是没有 什么分红能力的国有企业 ，与其留着不如抛出换到现钱！这是个 可以想象和现实的好买卖。所以，从另外一种角度上来说，俄罗斯 民众开始觉得与其拿着这些没用的证券，还不如换回实际生活的消 费品来得实在。这就给了美联储收购私有化证券提供了极大的便利。 除美联储之外，那些了解政策和有经济实力的寡头们也派人到街边 或地铁口收购这些有价证券
5
量化对冲的原理
简单来讲对冲交易活跃于所有不平衡的 市场。只要市场失衡，就可以实现对冲。
6
量化对冲的原理 莫比乌斯环
因德国数学家、天文学家奥古斯特·费迪南德·莫比乌斯 (Augustus Ferdinand Mobius，1790－1868年)发现而得名
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经典案例-兵不血刃
私有化证券正式开始发行之前，俄罗斯所有的企业全部归属国 有，没有一家私人企业Байду номын сангаас俄罗斯政府发行这些私有化证券是举着 “公平”“公正”“合法”的口号。所以，人们都毫无疑问的接受 了那些有价证券，按照估算，大约是每人一万到一万五千卢布不等, 这对于每个俄罗斯民众来说无疑是一笔意外之财，因为他们普遍认 为原来国营企业也不是自己的，现在自己成了“企业的主人”，又 凭空得到了一笔价值不菲的有价证券，这一切无论从哪个角度来说， 都是值得所有俄罗斯人感到欢欣鼓舞，幸福来得太突然了。
接下来以美联储为首，俄罗斯金融寡头为辅，一场暗中唱空私 有化证券的媒体宣传战和市场上悄悄的证券收购行动同时展开
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经典案例-兵不血刃
很快，俄罗斯各地都宣扬着这样的流言：由于那些证券是没有 什么分红能力的国有企业 ，与其留着不如抛出换到现钱！这是个 可以想象和现实的好买卖。所以，从另外一种角度上来说，俄罗斯 民众开始觉得与其拿着这些没用的证券，还不如换回实际生活的消 费品来得实在。这就给了美联储收购私有化证券提供了极大的便利。 除美联储之外，那些了解政策和有经济实力的寡头们也派人到街边 或地铁口收购这些有价证券
5
量化对冲的原理
简单来讲对冲交易活跃于所有不平衡的 市场。只要市场失衡，就可以实现对冲。
6
量化对冲的原理 莫比乌斯环
因德国数学家、天文学家奥古斯特·费迪南德·莫比乌斯 (Augustus Ferdinand Mobius，1790－1868年)发现而得名
量化对冲策略介绍课件
衡量投资组合在一定置信水平下可能面临的潜在 损失，帮助投资者了解风险状况。
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
1 2
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。
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
1 2
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。
对冲基金投资策略和研究方向 共24页PPT资料
体会：此类策略可以使用财务数据、也可使用市场数据，更多是两者结合。 但更重要的是体现数学建模能力上，运用数学手段发现市场的规律，联合 研究中心可以考虑这方面的选题。
国内Alpha套利研究
三、基于指数成分股权重配置的Alpha策略
1、目前券商选股策略研究普遍重选股轻权重，通过设计更好的权重策略， 可以在一定程度上改善指数的风险收益结构。 2、联合证券在指数专题中研究了不同的权重策略（包括价格加权、股本加 权、市值加权、几何均值加权、基本面加美国威弗银行向机构投资者推出指数基金产品； 20世纪90年代以后快速发展：1994至96三年加在一起,市场上91%的股
票基金的收益率低于标准普尔500指数。
中国对冲基金网 cnhedge 金融百科网 jinrongbaike
对冲基金主要策略 中国对冲基金网 cnhedge 金融百科网 jinrongbaike
可转换套利则是针对可转换债券而言的，可转换套利投资者可持有债券的多头， 同时以持有可转换的股票或者以该股票为标的的权证或期权来对冲风险。
固定收益套利策略则是寻找、挖掘所有固定收益证券之间微弱的价差变化规律 从而获利，该策略因为长期资本管理公司的横空出世而风光一时，也随着长期 资本管理公司的陨落而迅速没落。 其中：股票市场中性策略应该成为我们当前阶段的主要研究方向。
方向性策略
事件驱动策略
相对价值策略
此外，随着对冲基金市场的发展，除上述三大类对冲基金策 略之外，还产生了多样策略（即单个对冲基金实行多策略管 理）和组合基金（投资对冲基金的基金）等新对冲基金策略。
方向性策略
指需要对相关市场的价格走势进行判断的对冲基金策略。
常见的方向性策略包括股票多空头、管理期货和全球宏观策略等。
分析亚洲前25对冲基金策略，可以发现超过80%的基金使用 股票长短持仓策略。
国内Alpha套利研究
三、基于指数成分股权重配置的Alpha策略
1、目前券商选股策略研究普遍重选股轻权重，通过设计更好的权重策略， 可以在一定程度上改善指数的风险收益结构。 2、联合证券在指数专题中研究了不同的权重策略（包括价格加权、股本加 权、市值加权、几何均值加权、基本面加美国威弗银行向机构投资者推出指数基金产品； 20世纪90年代以后快速发展：1994至96三年加在一起,市场上91%的股
票基金的收益率低于标准普尔500指数。
中国对冲基金网 cnhedge 金融百科网 jinrongbaike
对冲基金主要策略 中国对冲基金网 cnhedge 金融百科网 jinrongbaike
可转换套利则是针对可转换债券而言的，可转换套利投资者可持有债券的多头， 同时以持有可转换的股票或者以该股票为标的的权证或期权来对冲风险。
固定收益套利策略则是寻找、挖掘所有固定收益证券之间微弱的价差变化规律 从而获利，该策略因为长期资本管理公司的横空出世而风光一时，也随着长期 资本管理公司的陨落而迅速没落。 其中：股票市场中性策略应该成为我们当前阶段的主要研究方向。
方向性策略
事件驱动策略
相对价值策略
此外，随着对冲基金市场的发展，除上述三大类对冲基金策 略之外，还产生了多样策略（即单个对冲基金实行多策略管 理）和组合基金（投资对冲基金的基金）等新对冲基金策略。
方向性策略
指需要对相关市场的价格走势进行判断的对冲基金策略。
常见的方向性策略包括股票多空头、管理期货和全球宏观策略等。
分析亚洲前25对冲基金策略，可以发现超过80%的基金使用 股票长短持仓策略。
量化对冲产品简介PPT课件
22
第22页/共28页
高管增持策略
7
6
5
4
3
2
1
0
相对沪深300
相对中证700
注：相对于沪深300，高管增持策略的年化收益为27%，最大回撤为22%，月度胜率为 64%，每年的超额收益为17%~61%，今年超额收益为16.5%。相对于中证700，年化 收益为20%，最大回撤为8%，月度胜率为64%。
产品的优势
• 策略上优中选优，四个条件缺一不可 • 指标选择完全根据历史表现，超额收益是样本外收益 • 胜率高，仅在大盘股远远跑赢小盘股时出现回撤 • 采用行业中性策略，行业轮动不影响表现 • 大盘金融股完全复制，能规避部分风格轮动带来的影响
19
第19页/共28页
产品收益增强
• 股指期货升水 • 合适的移仓策略 • 合适的建仓策略（较大的回撤之后往往是较好的建仓时点） • 有安全垫之后，适当择时套保（牛市的alpha较多，择时套保避免“踏空风险”）
2009-06-30 2009-08-31 2009-10-30 2009-12-31 2010-02-26 2010-04-30 2010-06-30 2010-08-31 2010-10-29 2010-12-31 2011-02-28 2011-04-29 2011-06-30 2011-08-31 2011-10-31 2011-12-30 2012-02-29 2012-04-27 2012-06-29 2012-08-31 2012-10-31 2012-12-31 2013-02-28 2013-04-26 2013-06-28
8.70 0.60 14.41 19.32 7.51 51.02
3 32 [-5.3,27]
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高管增持策略
7
6
5
4
3
2
1
0
相对沪深300
相对中证700
注：相对于沪深300，高管增持策略的年化收益为27%，最大回撤为22%，月度胜率为 64%，每年的超额收益为17%~61%，今年超额收益为16.5%。相对于中证700，年化 收益为20%，最大回撤为8%，月度胜率为64%。
产品的优势
• 策略上优中选优，四个条件缺一不可 • 指标选择完全根据历史表现，超额收益是样本外收益 • 胜率高，仅在大盘股远远跑赢小盘股时出现回撤 • 采用行业中性策略，行业轮动不影响表现 • 大盘金融股完全复制，能规避部分风格轮动带来的影响
19
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产品收益增强
• 股指期货升水 • 合适的移仓策略 • 合适的建仓策略（较大的回撤之后往往是较好的建仓时点） • 有安全垫之后，适当择时套保（牛市的alpha较多，择时套保避免“踏空风险”）
2009-06-30 2009-08-31 2009-10-30 2009-12-31 2010-02-26 2010-04-30 2010-06-30 2010-08-31 2010-10-29 2010-12-31 2011-02-28 2011-04-29 2011-06-30 2011-08-31 2011-10-31 2011-12-30 2012-02-29 2012-04-27 2012-06-29 2012-08-31 2012-10-31 2012-12-31 2013-02-28 2013-04-26 2013-06-28
8.70 0.60 14.41 19.32 7.51 51.02
3 32 [-5.3,27]
投资学第二十六章对冲基金PPT课件
详细描述
对冲基金需要建立完善的操作流程和风险管理机制， 确保投资决策的科学性和交易执行的准确性。同时， 对冲基金还需要加强对员工的培训和管理，提高员工 的业务素质和风险管理意识，以降低操作风险。
回报与收益分析
总结词
回报与收益分析是对冲基金投资绩效的重要评估指标 ，包括收益率、波动率、夏普比率等。
详细描述
信息披露与透明度要求
信息披露
对冲基金需要向投资者充分披露基金的基本信息、投资策略、风险敞口和业绩表 现等信息，以确保投资者能够全面了解基金的风险和收益情况。信息披露旨在保 护投资者的知情权和选择权，提高市场的透明度和公正性。
透明度要求
对冲基金需要满足一定的透明度要求，包括投资决策流程、风险管理策略等方面 的要求。透明度要求旨在提高对冲基金的透明度和可追溯性，便于投资者进行监 督和评价，同时也有助于提高市场的公平性和稳定性。
详细描述
全球宏观策略的对冲基金主要投资于全球货币和债券市场，以获取汇率和利率变动带来的收益；事件驱动策 略的对冲基金则关注企业并购、破产等事件，寻求从中获利；股票对冲策略的对冲基金主要投资于股票市场， 通过多空操作降低风险；量化对冲策略的对冲基金则利用数学模型和算法进行投资决策，追求低风险和高收
益。
详细描述
事件驱动策略是一种通过对企业并购 、破产、重组等事件进行分析，来寻 找投资机会的策略。这种策略的目的 是在事件发生时获得超额收益。
固定收益套利策略
总结词
通过分析不同市场、不同期限的债券价 格来寻找套利机会。
VS
详细描述
固定收益套利策略是一种通过对不同市场 、不同期限的债券价格进行分析，来寻找 套利机会的策略。这种策略的目的是在债 券市场中找到价格不合理的情况，并通过 买入低估的债券，卖出高估的债券来获得 收益。
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表6和图6；2012年见表7和图7；2013年见表8和图8
结论：2011.06.28-2012.11.07总收益率约为4.7倍，最大回 撤约为12%；2011年和2012年总收益率分别约为4.5倍和1 倍，而两年最大回撤均仅为12%左右；目前今年第一季度 总收益率约为11%，而最大回撤为8%左右。这就表明即使 在泛化参数条件下该策略仍然具有较强的适应性，因此， 在面向充满不确定性的未来时，其核心机制或核心原理具 有普适性，该策略可以应用于实战之中。
14
表5 2011.06.28-2012.11.07历史泛化检验交易统计表
总交易 盈利次 次数 数 9998 2699
总交易 盈亏比 成本 率 5277632. 1.1665 3138 最大回 撤 0.1234
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
175
7124 1672627 1381080
20
30
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
77
3799 9012999 6551791
0
5
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
5000000 2731445 4.4628 0.8 9.7790
7
图2 2011年历史实测资金收益率曲线
5 4.5
4 3.5
3 2.5
2 1.5
1 0.5
0 -0.5 1 16 31 46 61 76 91 106 121 136 151 166 181 196 211 226 241
总交易 盈利次 次数 数 7438 2320
总交易 盈亏比 成本 率 5150363. 1.2518 87 最大回 撤 0.08736
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
128
4990 1911581 1475536
00
10
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
5000000 4345412 7.6908 0.8 6.1301
2
历史检验——优化参数
1、历史回测检验 回测区间：2011.06.28-2012.11.07 回测对象：胶、铜、股指等多个期货指数 数据周期：5分钟 交易类型：日内交易 回测结果：表1和图1 结论：该对冲策略DPDC回测性能良好，总
收益率达到7倍，而最大回撤仅为8% 左右，同时获得优化参数。
3
表1 2011.06.28-2012.11.07历史回测交易统计表
11
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 图4 2013年1季度历史实测资金收益率曲线
0.25 0.2 0.15 0.1
0.05 0 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55
-0.05
12
历史检验——泛化参数
在前面DPDC策略历史检验中，采取了参数 优化技术，这就使得策略性能依赖于优化 参数，虽然优化参数通过了实测，其具有 较强的适应能力，但是在面向未来时，仍 然面临着很大的不确定性。
因此，需要采取泛化参数技术，即参数区 间无穷大，不考虑参数影响，来进行策略 核心机制的历史检验。
13
泛化参数历史检验
检验区间：2011.06.28-2012.11.07、2011年、2012年、
2013年1季度
检验对象：胶、铜、股指等多个期货指数
数据周期：5分钟
交易类型：日内交易
检验结果：2011.06.28-2012.11.07见表5和图5；2011年见
进行检验，目的为了检验其在未知数据集上适应能力。 实测区间：2011年、2012年、2013年1季度 实测对象：胶、铜、股指等多个期货指数 数据周期：5分钟 交易类型：日内交易 实测结果：2011年见表2和图2；2012年见表3和图3；2013年
见表4和图4 结论：2011年和2012年总收益率分别约为4.5倍和1.5倍，而
5000000 1282432 1.5648 0.8 9.6138
9
图3 2012年历史实测资金收益率曲线
2 1.8 1.6 1.4 1.2
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -0.2 1 18 35 52 69 86 103 120 137 154 171 188 205 222
10
表4 2013年1季度历史实测交易统计表
4
图1 2011.06.28-2012.11.07历史回测资金收益率曲线
9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 -1 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324
5
2、历史实测检验
在实测检验中，利用前面得到的优化参数在外推数据集上
两年最大回撤均仅为8%左右；目前今年第一季度总收 益率为15%左右，而最大回撤为8%左右。这就表明在使 用优化参数条件下该策略具有良好的适应性。
6
表2 2011年历史实测交易统计表
总交易 盈利次 次数 数 5610 1734
总交易 盈亏比 成本 率 2297615. 1.3290 22 最大回 撤 0.0903
总交易 盈利次 次数 数
1191 375
总交易 盈亏比 成本 率
195272.2 1.1256 455 最大回 撤
0.0844
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
19
797
6518435 5595570
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
5000000 5727592. 0.1455 0.8 7545
新型对冲量化交易策略 DPDC
基于最新衍生品对冲交易技术 设计者——黄优武
1
DPDC策略基本原理
在特定的一段时间内，某些品种的势呈现出 趋势状态，上涨或者下跌，这些品种构成趋 势集；而有些品种的势则表现出震荡状态， 没有方向，那么这些品种构成震荡集。利用 震荡集对冲趋势集，从而获得该段时间上确 定性程度较高的剩余趋势性收益，这就是 DPDC策略核心思想。
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
5000000 2887705 4.7754 0.8 7.6861
8
表3 2012年历史实测交易统计表
总交易 盈利次 次数 数 5281 1602
总交易 盈亏比 成本 率 1585310. 1.1654 3862 最大回 撤 0.0856
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
102
3577 5512477 4571513
5
5
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
结论：2011.06.28-2012.11.07总收益率约为4.7倍，最大回 撤约为12%；2011年和2012年总收益率分别约为4.5倍和1 倍，而两年最大回撤均仅为12%左右；目前今年第一季度 总收益率约为11%，而最大回撤为8%左右。这就表明即使 在泛化参数条件下该策略仍然具有较强的适应性，因此， 在面向充满不确定性的未来时，其核心机制或核心原理具 有普适性，该策略可以应用于实战之中。
14
表5 2011.06.28-2012.11.07历史泛化检验交易统计表
总交易 盈利次 次数 数 9998 2699
总交易 盈亏比 成本 率 5277632. 1.1665 3138 最大回 撤 0.1234
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
175
7124 1672627 1381080
20
30
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
77
3799 9012999 6551791
0
5
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
5000000 2731445 4.4628 0.8 9.7790
7
图2 2011年历史实测资金收益率曲线
5 4.5
4 3.5
3 2.5
2 1.5
1 0.5
0 -0.5 1 16 31 46 61 76 91 106 121 136 151 166 181 196 211 226 241
总交易 盈利次 次数 数 7438 2320
总交易 盈亏比 成本 率 5150363. 1.2518 87 最大回 撤 0.08736
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
128
4990 1911581 1475536
00
10
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
5000000 4345412 7.6908 0.8 6.1301
2
历史检验——优化参数
1、历史回测检验 回测区间：2011.06.28-2012.11.07 回测对象：胶、铜、股指等多个期货指数 数据周期：5分钟 交易类型：日内交易 回测结果：表1和图1 结论：该对冲策略DPDC回测性能良好，总
收益率达到7倍，而最大回撤仅为8% 左右，同时获得优化参数。
3
表1 2011.06.28-2012.11.07历史回测交易统计表
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 图4 2013年1季度历史实测资金收益率曲线
0.25 0.2 0.15 0.1
0.05 0 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55
-0.05
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历史检验——泛化参数
在前面DPDC策略历史检验中，采取了参数 优化技术，这就使得策略性能依赖于优化 参数，虽然优化参数通过了实测，其具有 较强的适应能力，但是在面向未来时，仍 然面临着很大的不确定性。
因此，需要采取泛化参数技术，即参数区 间无穷大，不考虑参数影响，来进行策略 核心机制的历史检验。
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泛化参数历史检验
检验区间：2011.06.28-2012.11.07、2011年、2012年、
2013年1季度
检验对象：胶、铜、股指等多个期货指数
数据周期：5分钟
交易类型：日内交易
检验结果：2011.06.28-2012.11.07见表5和图5；2011年见
进行检验，目的为了检验其在未知数据集上适应能力。 实测区间：2011年、2012年、2013年1季度 实测对象：胶、铜、股指等多个期货指数 数据周期：5分钟 交易类型：日内交易 实测结果：2011年见表2和图2；2012年见表3和图3；2013年
见表4和图4 结论：2011年和2012年总收益率分别约为4.5倍和1.5倍，而
5000000 1282432 1.5648 0.8 9.6138
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图3 2012年历史实测资金收益率曲线
2 1.8 1.6 1.4 1.2
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -0.2 1 18 35 52 69 86 103 120 137 154 171 188 205 222
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表4 2013年1季度历史实测交易统计表
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图1 2011.06.28-2012.11.07历史回测资金收益率曲线
9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 -1 1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267 286 305 324
5
2、历史实测检验
在实测检验中，利用前面得到的优化参数在外推数据集上
两年最大回撤均仅为8%左右；目前今年第一季度总收 益率为15%左右，而最大回撤为8%左右。这就表明在使 用优化参数条件下该策略具有良好的适应性。
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表2 2011年历史实测交易统计表
总交易 盈利次 次数 数 5610 1734
总交易 盈亏比 成本 率 2297615. 1.3290 22 最大回 撤 0.0903
总交易 盈利次 次数 数
1191 375
总交易 盈亏比 成本 率
195272.2 1.1256 455 最大回 撤
0.0844
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
19
797
6518435 5595570
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
5000000 5727592. 0.1455 0.8 7545
新型对冲量化交易策略 DPDC
基于最新衍生品对冲交易技术 设计者——黄优武
1
DPDC策略基本原理
在特定的一段时间内，某些品种的势呈现出 趋势状态，上涨或者下跌，这些品种构成趋 势集；而有些品种的势则表现出震荡状态， 没有方向，那么这些品种构成震荡集。利用 震荡集对冲趋势集，从而获得该段时间上确 定性程度较高的剩余趋势性收益，这就是 DPDC策略核心思想。
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例
5000000 2887705 4.7754 0.8 7.6861
8
表3 2012年历史实测交易统计表
总交易 盈利次 次数 数 5281 1602
总交易 盈亏比 成本 率 1585310. 1.1654 3862 最大回 撤 0.0856
持平次 亏损次 总盈利 总亏损
数
数
102
3577 5512477 4571513
5
5
初始权 最终权 总收益 交易资
益
益
率
金比例