量化投资概念与十大对冲基金案例
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▪ B策略全输的概率远小于A策略
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
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
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
▪ 量化对冲策略主要有阿尔法市场中性策略、事件 驱动套利策略、期现套利策略、跨期套利策略、 分级基金折溢价套利策略、ETF套利策略、可转 债套利策略、波动率套利策略等等。
阿尔法中性策略
▪ 阿尔法策略是目前国内市场上最主要的量化对冲 策略。管理人通过构建优势股票组合，同时卖空 股指期货，对冲掉股票组合中市场涨跌影响(Beta 收益)，获取股票组合超越指数的收益(Alpha收益 )。
量化投资概念与十大对冲基金案例
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 • 量化对冲策略阐述 • 十大对冲基金案例
2
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
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
量化对冲
▪ “量化对冲”是“量化”和“对冲”两个概念的 结合。“量化”指借助计算机及数学统计模型来 指导投资，其本质是定性投资的数量化实践。“ 对冲”指通过组合管理降低组合系统风险，获取 相对稳定的收益。
▪ 目前是世界最大的对冲基金公司，管理的资金 约1400亿美元
▪ 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
量化投资产品在 极端行情中的表现
▪ 从6月初旬到7月初这段时间内阳光私募产品的收益情况。 ▪ 在统计的2251只股票策略产品中有1753只是亏损的，亏损比例达到
了77.87%，而相对价值策略的亏损比例是20.46%
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ化投资产品在 极端行情中的表现
▪ 与沪深300指数月度24.72%的跌幅相比，中性策略、套 利策略和相对复合策略分别取得了2.31%，4.76%和 3.79%的正向月收益。
宽客的工作方式
量化投资流程
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
▪ 投资的核心是大数定律
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
看做是一个函数逼近问题
▪ 案例： ▪ Y=F(换手率=300%，成交量>100亿）
=10% ▪ 其中Y表示涨幅 ▪ 如何进行函数逼近？ ▪ 人工神经网络/回归/….
▪ 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。
▪ 学计算机的也能赚大钱
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－
11
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
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
工程师 ▪ 2002年入选《风险》杂志名人堂。 ▪ 学物理的也能赚大钱
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
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.
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
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）
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
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
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
▪ 量化对冲策略主要有阿尔法市场中性策略、事件 驱动套利策略、期现套利策略、跨期套利策略、 分级基金折溢价套利策略、ETF套利策略、可转 债套利策略、波动率套利策略等等。
阿尔法中性策略
▪ 阿尔法策略是目前国内市场上最主要的量化对冲 策略。管理人通过构建优势股票组合，同时卖空 股指期货，对冲掉股票组合中市场涨跌影响(Beta 收益)，获取股票组合超越指数的收益(Alpha收益 )。
量化投资概念与十大对冲基金案例
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 • 量化对冲策略阐述 • 十大对冲基金案例
2
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
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
量化对冲
▪ “量化对冲”是“量化”和“对冲”两个概念的 结合。“量化”指借助计算机及数学统计模型来 指导投资，其本质是定性投资的数量化实践。“ 对冲”指通过组合管理降低组合系统风险，获取 相对稳定的收益。
▪ 目前是世界最大的对冲基金公司，管理的资金 约1400亿美元
▪ 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
量化投资产品在 极端行情中的表现
▪ 从6月初旬到7月初这段时间内阳光私募产品的收益情况。 ▪ 在统计的2251只股票策略产品中有1753只是亏损的，亏损比例达到
了77.87%，而相对价值策略的亏损比例是20.46%
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ化投资产品在 极端行情中的表现
▪ 与沪深300指数月度24.72%的跌幅相比，中性策略、套 利策略和相对复合策略分别取得了2.31%，4.76%和 3.79%的正向月收益。
宽客的工作方式
量化投资流程
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
▪ 投资的核心是大数定律
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
看做是一个函数逼近问题
▪ 案例： ▪ Y=F(换手率=300%，成交量>100亿）
=10% ▪ 其中Y表示涨幅 ▪ 如何进行函数逼近？ ▪ 人工神经网络/回归/….
▪ 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。
▪ 学计算机的也能赚大钱
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－
11
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
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
工程师 ▪ 2002年入选《风险》杂志名人堂。 ▪ 学物理的也能赚大钱
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
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.
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
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）