量化对冲策略有什么特点

1. 量化对冲策略有什么特点

2. 量化对冲策略有哪些？量化对冲策略解读

      每一种基金都有其独特的运作方式及投资策略，了解其详细信息能够大大提高自己对相关产品投资，那量化对冲策略有哪些？  量化对冲策略有哪些？      1. α策略：用量化选股模型确定股票组合，同时买入股票组合，做空股指期货以对冲股票组合的市场风险(β)，获取股票组合超越市场指数的超额预期年化预期收益，即α预期年化预期收益。      2. 套利策略：是指利用同一资产标的在不同市场或不同时间的双重定价，低买高卖获取差价的投资策略。可以用来套利的标的资产包括金融指数、商品、基金、期权和外汇等。套利策略常见的子策略有期现套利、跨期套利、分级基金套利和ETF基金套利等。      其中，期现套利是国内的主流套利策略。      3. 量化CTA基金：说白了就是投向期货市场的期货基金，只不过用量化投资方法研究期货品种的价格变化趋势，以程序化实现交易。以沪深300股指期货为例，沪深300股指期货上涨时做多，下跌时做空，涨跌都盈利。  “时进则进”的阿尔法策略      例如2009年，沪深300指数从年初的点攀升至年底的点，涨幅高达中国银河证券研究所《中国证券投资基金2009年业绩统计报告》研究结果表明，在主动管理的股票型基金中，银华优选、新华成长、兴业社会分列状元、榜眼、探花之位，预期年化预期收益实现翻番。      进一步分析上述三只基金季报，全年股票仓位波动范围不大，基金经理主要通过精选行业个股战胜沪深300指数涨幅。      反观那些2008年的贝塔明星，基于投资理念上或多或少想做绝对预期年化预期收益，在市场上涨时，因为心态谨慎，加仓迟缓，分散持股而集体失语，牵制了诸多基金的表现。      事后想来，在2009年以来的这波牛市行情中，信心确实要比黄金和货币还要重要，该动则动，动如脱兔，飞蓬遇飘风而致千里，是乘势而为。  “时退则退”的贝塔策略      例如2008年，沪深300指数从年初的点暴跌至年底的点，跌幅深达通过中国银河证券研究所《中国证券投资基金2008年业绩统计报告》同样可以看出，在主动管理的混合型基金中，泰达成长、华夏大盘、金鹰小盘等由于对贝塔的高度关注，对风险的严格控制，对仓位的小心谨慎，尽管没有实现绝对预期年化预期收益，但几近跑赢沪深300指数50%。      对比那些基金界的“四大恶人”，熊市阶段不做贝塔，不降低仓位，覆巢之下安有完卵？风险管理成了2008年基金投资管理的核心，因此一役而跌得比别人少成就了贝塔基金经理显赫的名声。      他们信奉好的投资者在衡量风险和挖掘机会上必须分配同样多时间，放弃风险的管制就是放任预期年化预期收益的流逝，该静则静，静如处子，伏蛰临岁寒而息百日，是藏地而眠。  “动静不失其时”的中性策略      例如，纵观2008、2009两年以来的熊牛转换，既能在下跌阶段坚决实施贝塔策略来成功规避暴跌，又能在上涨阶段通过阿尔法策略来获取超额预期年化预期收益的基金犹如凤毛麟角。      大多数上涨时能精选行业个股的阿尔法选手，涨势凌厉却疏于风险管理；而大多数下跌时能控制下行风险的贝塔选手，风格上又稳健有余进取不足。      正所谓千金易买，一将难求！对基金投资者来说，激进型的可以关注阿尔法做得好的基金经理，在上涨阶段有优势；稳健型的可以关注组合贝塔值控制得好的基金经理，在下跌阶段能从容。      对那些集激进与稳健于一身的“双面胶”投资者，要想取得能守善攻的投资绩效，除了遇到阿尔法策略和贝塔策略攻防转换灵活的基金经理之外，就得靠自己“动静不失其时”地运用中性策略，双手互搏，“射幸数跌，不如审发；日出而作，日落而息”和谐投资了。

3. 量化对冲策略有哪些 量化对冲策略解读

      随着证券市场的不断发展，先关产品的衍生产品不断涌现，身为行业从业人员就需要懂得这些产品的策略，那量化对冲策略有哪些？具体内容是什么？  1.什么是量化对冲策略？      是指利用量化的手段对冲风险，以期独立于股票市场走势获取超额预期年化预期收益。在我国对冲基金市场中，常见的量化对冲策略有股票多/空、市场中性、套利及管理期货等子策略。  2.股票多/空策略      就是既做多股票，也做空股票的策略。为了获取确定性的超额预期年化预期收益，多空策略一般采取配对交易的方式来进行。配对交易就是根据股票之间的历史相关系数将股票配 对，一旦配对组中的股票价格发生波动导致相关系数偏离一定的范围，就可以通过买入低价股票，卖空高价股票的价格获利。采用股票多空策略需要利用数理统计技 术对股票的大量历史数据建模，并利用模型实时监测配对股票间的相关关系。  3.市场中性策略      就是构建投资组合，使得组合与市场之间相关系数为0，也就是投资组合不随市场的波动而波动。      中性策略根据实现手段可分为市值中性，行业中性和贝塔中性。贝塔中性是指投资组合的贝塔值为0。市值中性是指组合中多头部位中大、中、小盘股票的配比与空头 部位指数的配比一致，做到市值中性不一定能实现贝塔中性，例如多头选一篮子创业板股票，空头用同市值的沪深300股指期货对冲，显然空头头寸无法覆盖多头 头寸全部的风险敞口。行业中性是指多头头寸与空头头寸行业板块配置一致，没有偏配。一般做到市值中性与行业中性的组合可以近似认为达到贝塔中性。  4.套利策略      是指利用同一资产标的在不同市场或不同时间的双重定价，低买高卖获取差价的投资策略。可以用来套利的标的资产包括金融指数、商品、基金、期权和外汇等。套利策略常见的子策略有期现套利、跨期套利、分级基金套利和ETF基金套利等。      期现套利是交易期货和现货价差获取预期年化预期收益的策略。常用的是对股指期货的套利。因为期货价格在交割日会强制收敛于现货价格，所以一旦出现可交易的价差，开仓即可获得确定性的预期年化预期收益。      跨期套利是利用同一期货品种不同月份合约价格之间价差的波动套利的行为。理论上，远月合约与近月合约之间的价差应为远月减去近月之间的持有成本。一旦价差超出合理的范围，即出现套利机会。      分级基金套利和ETF套利都是利用基金套利。分级基金套利是利用母基金净值与A、B级交易价格之间的价差获利的策略。ETF基金套利是利用ETF基金净值即成分股一篮子股票价格与其场内交易价格之间价差获利的策略。      因为套利机会的本质是市场失效导致的，这样的机会转瞬即逝。所以通常需要利用程序化交易来实时监测全市场的套利机会并以最快的时间开仓交易。  策略      即管理期货策略，也可分为非量化和量化交易。非量化的管理期货策略就是凭借基本面分析和技术分析主观做多或做空期货标的。      量化CTA策略主要是趋势跟踪策略。与股票多因子模型类似，趋势跟踪策略也是利用量化模型对期货历史数据进行统计分析，得到趋势性指标判断标的资产的趋势。一旦发现趋势性信号，立即开仓交易。CTA策略一般也是采用程序化交易的。

4. 【策略】量化对冲的三种策略

 期货市场行情瞬息万变，交易本身也蕴含极大风险。不过，投资并非一定是“刀口舔血”，通过数据分析和特定的交易软件，投资者也可获得稳定的收益。如今进入衍生品时代，量化对冲交易将成为投资者的核心策略。
     
    ▌市场有波动就能赚钱 
     
   2011年底，国际大宗商品市场的波动越来越多地显示出资金面的重要性，而非传统的基本面在决定市场波动。这种新变化，使投资者越来越依赖资金的分析来做出决策，这也在一定程度上推动了量化对冲交易的发展。
     
   所谓量化投资，其本质就是利用数据和模型来进行投资决策工作。东方证券资深分析师丁鹏表示，目前国内的量化对冲交易仍处于起步阶段，但国际市场上早已不乏成功案例。如在美国，由“对冲基金之王”詹姆斯·西蒙斯管理的“大奖章”基金连续20年年均盈利达35%。西蒙斯的主要策略就是利用强大的数学模型和计算机软件，通过对历史数据的相关性分析来预测未来，在全球市场的不同产品中进行高频交易，赚取微小的波动差，从而获取一个稳健持续的收益。
     
   丁鹏指出，对冲交易更多的属于中性策略，不太受到牛熊市大环境的影响，只要有波动就能赚钱。他认为，投资的暴利时代已经结束，在衍生品时代，虽然市场操作的难度大大增加，但稳健盈利将会成为资产管理的核心竞争力，且绝对收益产品也将变成高净值客户的追求。因此，量化对冲交易将成为获取绝对收益的核心。
     
   丁鹏表示，目前国内市场应用较多的还是期现的套利交易，而实际上，量化的概念包括期货、期权套利及算法交易等。以股指期货套利为例，其基本概念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，或同时进行不同期限、不同（但相近）类别股票指数合约交易来赚取差价的行为，其主要方法包括期现、跨期、跨市、跨品种套利等。
     
   而期权套利的优点在于收益无限的同时，风险损失却有限，因此很多时候利用期权取代期货来做空，进行套利交易，比单纯利用期货套利具有更小的风险和更高的收益率。其主要方法包括股票—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。
     
    ▌量化对冲三种交易策略 
     
    流动性回扣交易 
     
   为争取更多的交易订单，美国所有的证券交易所都为那些创造流动性的券商提供一定的交易费用回扣，通常为0.25美分/股。不论买单还是卖单，只要交易成功，交易所即向该流动性的原始提供券商支付回扣，同时向利用该流动性进行交易的券商征收更高的费用。随着这种激励机制的普及，越来越多以专门获取交易回扣为赢利目的交易策略便应运而生。
   
     
   
   例：假设机构投资者的心理成交价格在30-30.05美元。如果交易系统中的第一个买单（如100股）配对成功，以30美元成交。这样，交易系统中第二个买单（如500股）便显示出来。假设该买单也配对成功，以30美元成交，根据上述交易信息，专门从事流动性回扣策略的高频交易者的计算机系统即可能察觉到机构投资者其他后续30美元买单的存在，遂迅速采取行动，报出价格为30.01美元的买单100股。毫无疑问，那些曾以30美元出售股票的券商更愿以30.01美元的价格出售给该回扣交易商。
     
   交易成功后，回扣交易商立刻调整交易方向，将刚刚以30.01美元购得的100股股票以相同价格，即30.01美元挂单卖出。由于30美元股价已不复存在，故该卖单很可能被机构投资者接受。
     
   这样一来，尽管回扣交易商在整个交易过程中没有赢利，但由于第二个主动卖单给市场提供了流动性，从而获得交易所提供的每股0.25美分的回扣佣金。不言而喻，回扣交易商所获得的每股0.25美分的盈利是以机构投资者多付出的1.0美分为代价的。
       
    猎物算法交易 
     
   在美国，超过一半的机构投资者的算法报单遵循国家最佳竞价原则。根据该原则，当一个报单由于价格更为优先，从而在排序上超过另一个报单时，为能成交第二个报单，常常调整股价并与前者保证一致。事实上，一只股票的算法报单价格常以极快的速度相互攀比追逐，从而使该股票价格呈现出由高到低、由低到高的阶段性变动趋势，这也正是在实际交易中经常看到数量有限的100股或500股小额交易常常将股价推高或拉低十美分至几十美分的原因。
     
   所谓猎物算法交易策略，就是在对上述股价变动历史规律进行研究的基础上而设计，即通过制造人为的价格来诱使机构投资者提高买入价格或降低卖出价格，从而锁定交易利润。
     
   例：假设机构投资者遵循国家最佳竞价原则，且心理成交价格在30-30.05美元。像上例中流动性回扣交易商一样，猎物算法交易商用非常相似的程序和技术来寻找其他投资者潜在的连续算法订单。在计算机确认价格为30美元的算法报单的存在后，猎物算法交易程序即发起攻击：报出价格为30.01美元的买单，迫使机构投资者迅速将后续买单价格调高至30.01美元。然后猎物算法交易商进一步将价格推高至30.02美元，诱使机构投资者继续追逐。
     
   以此类推，猎物算法交易商瞬间将价格推至机构投资者能接受的价格上限30.05美元，并以此价格将股票卖给后者。交易商知道30.05美元的人为价格一般难以维持，从而在价格降低时补仓赚取利润。
     
    自动做市商交易 
     
   做市商的主要功能即为交易中心提供交易流动性。与普通做市商一样，自动做市商高频交易者通过向市场提供买卖订单来提高流动性。不同的是，他们通常与投资者进行反向操作。自动做市商高频交易者的高速计算机系统，具有通过发出超级快速订单来发现其他投资者投资意向的能力。比如，在以极快速度发出一个买单或卖单后，如果没有迅速成交，该订单将被马上取消。然而，如果成交，系统即可捕捉到大量潜在、隐藏订单存在的信息。
     
   例：假设机构投资者向其算法交易系统发出价格在30.01-30.03美元之间的系列买单，外界无人知道。为发现潜在订单的存在，自动做市商高频交易者的高速计算机系统以30.05美元的价格发出一个100股的卖单。由于价格高于投资者价格上限，因此没引起任何反应，该卖单被撤销；计算机又以30.04美元再次探试，还是没引起反应，该卖单也被撤销；计算机再以30.03美元探试，结果交易成功。
     
   基于此，计算机系统即意识到一定数量价格上限为30.03美元的隐藏买单的存在。于是，运算功能强大的该计算机系统随即发出30.01美元的买单，并利用其技术优势赶在机构投资者之前进行成交，然后再以30.03美元的价格反卖给机构投资者。
     
   
     
     
     

5. 量化对冲投资策略到底在哪

主要的量化对冲策略有：
1、市场中性策略
   主要追求的是通过各类对冲手段消除投资组合的大部分或全部系统风险，寻找市场中的相近资产的定价偏差，利用价值回归理性的时间差，在市场中赚取细小的差价来获得持续的收益。
2、事件驱动套利策略
   利用特殊事件造成的对资产价格的错误定价，从错误定价中谋利。
3、相对价值策略
   主要是利用证券资产间相对的价值偏差进行获利。

6. 量化对冲基金有哪些投资策略

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主要的量化对冲策略有：
1、市场中性策略
   主要追求的是通过各类对冲手段消除投资组合的大部分或全部系统风险，寻找市场中的相近资产的定价偏差，利用价值回归理性的时间差，在市场中赚取细小的差价来获得持续的收益。
2、事件驱动套利策略
   利用特殊事件造成的对资产价格的错误定价，从错误定价中谋利。
3、相对价值策略
   主要是利用证券资产间相对的价值偏差进行获利。

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7. 量化对冲领域有哪些经典的策略和传奇人物

阿斯内斯是法玛在芝加哥大学指导的金融博士，其博士毕业论文在三因子模型的基础上加入了动量因子，以四因子模型的形式完成了一系列的实证分析。博士毕业后阿斯内斯进入高盛，成为了一名量化交易分析员，随后在高盛组建了全球阿尔法基金，主要从事以量化为导向的交易工作，业绩不俗。1997年他离开高盛创办了自己的AQR资本管理公司，目前该公司是全球顶尖的对冲基金之一。虽然没有直接的证据证明阿斯内斯在工作中采用的是多因子模型基础上的股价预测技术，但是可以想见的是，市值、账面市值比、动量因子和因子模型应该与其量化交易策略存在一定的关联。阿斯内斯在一些访谈和学术论文中也时常谈到价值、动量/趋势、低风险、套息等相关概念，是为佐证。

由学术研究进入量化交易实业领域的一个更为极端的例子，应该是文艺复兴科技公司的西蒙斯，这也是中国读者较为熟悉的一个量化交易从业者。西蒙斯于1961年在加州大学伯克利分校取得数学博士学位，年仅23岁，并在30岁时就任纽约州立大学石溪分校数学学院院长。他在1978年离开学校创立了文艺复兴科技公司，该公司因为旗下的量化旗舰基金——大奖章基金傲人的业绩而闻名。关于西蒙斯所使用的量化交易策略，坊间一直有诸多猜测。许多人认为其所使用的应该是基于隐马尔科夫模型的量化交易策略，原因在于西蒙斯的早期合伙人鲍姆是隐马尔科夫模型估计算法的创始人之一，同时文艺复兴科技公司招聘了大量的语音识别专家，隐马尔科夫模型正是语音识别领域的一个重要技术工具。作者对这一说法持怀疑态度，不过不管怎样，从文艺复兴科技公司比较另类的人员构成来看，这应该是一个比较纯正的使用量化交易策略进行运作的对冲基金公司。

虽然大部分的量化对冲基金正在使用的交易策略都或多或少的进行保密，但是仍然有一些量化交易策略在多年的使用后开始慢慢为外界所熟知，统计套利就是其中之一。这个策略的概念最早产生于摩根斯坦利，当时的做法也被称为配对交易，实际上就是使用统计的方法选取一对历史价格走势相似的股票，当两支股票之间的价格差距变大、超出一定阈值之后，就分别做多和做空这两支股票，依靠该价格差在随后的时间里回归到正常水平来获取收益。由于这种量化交易策略既源自于统计分析、又存在等待价差回归的套利特性，因此被称之为统计套利。而随着对这类交易策略的进一步深入研究，统计套利策略目前已经远远超出了配对交易的范畴，变得更加的复杂和多样化。

肖曾经是摩根斯坦利这个统计套利交易组的成员之一，他于1980年在斯坦福大学获得计算机博士学位，随后留校进行学术研究。肖在1986年加入摩根斯坦利后负责该组的技术部门，但是在两年之后、如同统计套利的首创者班伯格（注）一样、由于政治斗争等原因从公司离职，并创立了自己的德劭基金公司。结合了肖的大规模并行计算研究背景和在摩根斯坦利接触到的统计量化策略，德劭基金公司利用计算机量化模型作为主要的策略进行交易并取得了巨大的成功。值得一提的时，肖在对冲基金领域扎根之后，仍然不忘科学研究，其成立的德劭研究公司致力于通过强大的计算机硬、软件能力在分子动力学模拟等生化科研领域取得前沿性进展。这与阿斯内斯一直在金融杂志上发表学术论文的行为，相映成趣，当然肖的学术研究相对而言可能更为极客一些。

相比起统计套利，传统意义上的套利策略是一个更为人熟知、更经典的量化交易策略。实际上现代金融框架的一部分都是基于“无套利”这样一个假设原则建立起来的，可见套利策略的深入人心与重要性。如果说统计套利的重点在于刻画和预测多个资产间的统计关系，那么传统套利可能就更重注于各个资产的价值计算，以及策略执行时的交易成本估计和优化。只不过量化交易策略进化到现在，统计套利和传统的套利策略已经是互相渗透、互相融合的了。以计算机能力见长的德劭基金公司，对这两种套利策略应该都是有所涉及的。

说起套利，不得不提到长期资本管理公司。这家公司的阵容十分豪华，包括债券套利的先驱梅里韦瑟、两位诺贝尔奖获得者莫顿和斯科尔斯、美联储副主席穆林斯等诸多顶级从业者，主要从事的正是债券的量化套利交易，当然其中也会包含一些其他形式策略的成分。公司成立的前三年间表现非常出色，但是在1998年俄罗斯国债违约之后，相关的连锁反应使得公司产生巨大亏损，在美联储的干预下被华尔街几家公司出资接管，形同倒闭。实际上，长期资本管理公司在俄罗斯债券上的损失本身并不大，但是许多大金融机构在亏损环境下必须保证足够的资本量，因此通过出售流动性较好的七大工业国债券等资产来减低风险、增加资本，全球主要债券价格在卖出压力下大幅下跌，波动巨大，这才导致了杠杆极大的长期资本管理公司在债券套利上产生巨额亏损。

8. 量化对冲基金特点有哪些

量化对冲产品有以下几方面特点：
1、投资范围广、投资策略灵活；
2、以追求绝对收益为目标；
3、更好的风险调整收益；
4、与主要市场指数相关性低、具备资产配置价值。