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  • 股票量化对冲策略的黄金时期要来了?
    2019-08-05 15:08:32

    作者 | 姜奇甲         

    来源 | 二级市场 研究工作坊

    诺亚研究工作坊 核心观点

    1. 一般意义上我们所提及的股票量化对冲策略实际上指的是股票中性策略,国内由于卖空机制的缺乏,个股的做空受限,一般只能通过做空股指期货以及ETF来达到对冲的目的,因此大多数管理人会有意或无意地在一些风格上产生暴露,只有少数优秀的管理人可以做到真正的中性。量化选股是股票量化(对冲)策略的主要应用领域。

    2. 与其他策略的低相关性、策略本身的低波动性和高夏普比率以及高投资胜率是股票量化对冲策略的三大优势,加入股票量化对冲策略可以显著改善投资组合的收益风险特性,是资产配置中不可或缺的一项策略。

    3. 目前国内股票量化对冲策略的规模和发展速度远远落后于发达国家市场,与股票市场规模的比例严重失衡,未来的发展空间巨大。目前限制国内股票量化对冲策略发挥的三大痛点有望得到改善的现状为策略的发展提供了契机。从2017-2018这段对于量化股票对冲策略相对困难的时期看,国内优秀的高频策略管理人的年化收益仍能维持在20%以上。随着机器学习以及人工智能的发展以及A股在未来一段时间内的波动加大,高频统计套利和日内回转交易类的策略(技术面选股)将得到更大的用武之地。

    股票量化对冲策略概述

    一般意义上我们所提及的股票量化对冲策略实际上指的是股票中性策略,海外成熟市场的典型操作方法是通过不同的维度(因子),例如价值、质量、动量、波动率等,将某个行业内排名靠前的股票做多,并同时做空排名靠后的股票,在剔除大小盘风格的基础上实现真正的ALPHA收益(选股收益)。 但国内由于卖空机制的缺乏,个股的做空受限,一般只能通过做空股指期货以及ETF来达到对冲的目的,因此大多数管理人会有意或无意地在一些风格上产生暴露,只有少数优秀的管理人可以做到真正的中性。

    量化的方法在股票策略上的应用一般可以分为量化选股和量化择时。由于国内外的经验表明量化手段在择时方面的效果并不好,因此量化选股是股票量化(对冲)策略的主要应用领域。所以总结起来就是股票量化(对冲)策略的核心是量化选股,而量化选股的主流方法是多因子选股模型,而多因子选股模型较为稳定的维度是通过基本面和技术面的维度进行选股。

    股票量化策略的优势

    一是与市场以及其他策略相关性低。我们选取了国内私募证券基金2011年至2018年的收益率进行分析后发现,股票量化对冲策略与各主要策略的相关系数都在0.5以下。

    二是低波动性,高夏普比率。股票量化对冲策略在这七年当中的收益率月波动率仅为4.6%,而股票多头策略为10.3%。股票量化对冲策略的夏普比率为0.96,而股票多头策略仅为0.19。

    第三个优势是投资胜率高。在过去7年中,股票量化对冲策略年平均收益为5.9%,而股票多头策略的年平均收益仅为3.6%。在统计的84个月份中,股票量化对冲策略的正收益月份为65个,占比77%;而股票多头策略正收益月份数仅为54个,占比64%。

    总结起来,加入股票量化对冲策略可以显著改善投资组合的收益风险特性,是资产配置中不可或缺的一项策略。

    为什么接下来是股票量化对冲策略的黄金时期?

    首先,从海外发展历史看,金融市场以及主动投研型股票策略发展到一定阶段,股票量化对冲策略就将登上舞台,并逐步扩大份额,而目前国内的规模和发展速度远远落后于发达国家市场。根据巴克莱的数据,美国股票量化对冲基金规模从2000年初的100亿美元增长到2018年的1000亿美元,年均复合增长率12%;如果剔除2008年-2012年这段时间里美国金融危机和欧洲次贷危机的因素,股票量化对冲基金规模的年均复合增长率为26%;而我国自2014年之后才迎来股票量化对冲策略的快速发展期,2014年当年规模增长了近一倍。但由于受到2015年股灾之后对冲工具的限制,近三年来年复合增长率不到10%,目前全市场规模不足300亿人民币,不到美国的1/20;而目前A股市场的市值约为美国的1/6,股票量化对冲策略与股票市场规模的比例严重失衡。

    其次,目前限制国内股票量化对冲策略发挥的三大痛点均有望得到改善。简单来说,股指期货受限、贴水以及牛短熊长的A股一旦陷入熊市,股票活跃度长期低迷是限制股票量化对冲策略发挥的三大痛点。4月19日中金所进行了2015年股灾以来的第四次股指期货调整,大幅放松了日内过度交易行为的监管标准以及套保开仓不受限制,平今仓手续费以及中证500的保证金也大幅下调。直此股指期货基本恢复到2015年的水平。由于投机盘的放松增加了套保盘的对手盘,因此股指期货的贴水率也有望进一步改善。另外,随着A股更加国际化,海外资金的不断进入将改变A股的生态,从根本上改变投机思维浓厚所带来的牛短熊长的局面,增加股票的活跃度。

    第三,随着机器学习以及人工智能的发展,高频统计套利和日内回转交易的能力将得到加大提升,A股在未来一段时间内的波动加大也为这些策略提供了用武之地。从2017-2018这段对于量化股票对冲策略相对困难的时期看,国内好的高频策略管理人的年化收益仍能维持在20%以上。

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    01、海外量化投资基金的发展

    量化的起源

     证券市场的历史悠久,由此形成了各式各样的投资流派。而基于股票的本质是代表股东对企业的所有权,本杰明·格雷厄姆领衔的价值投资方式,最为大众所熟悉。格雷厄姆因此也被称为“现代证券之父”,他著作的《证券分析》和《聪明的投资者》,至今仍是经典。格雷厄姆的经典价值策略分为两个部分,一方面关注投资价值,有五条准则用于表现价值要求;另一方面关注安全边际,有五条准则用于表现安全要求。整个十条准则中包含了对估值、股息率、成长性、偿债能力、股价泡沫等多个维度的衡量。

    作为新型的投资流派,量化投资的历史并不长,其学术依据可追朔于1952年马克维茨提出的投资组合理论(该理论于90年代获得诺贝尔经济学奖)。投资组合理论,主要包含均值-方差分析方法和投资组合有效边界模型两个内容,在传统投资回报的基础上,第一次提出了风险的概念,并提出了组合优化方法。此后,学术界陆续提出了资本资产定价模型,有效市场假说,期权定价模型,套利定价理论,行为金融理论等,它们共同构成了现代投资组合理论,丰富了量化投资的理论基础。

    1.2 量化基金的历史发展

    量化理论的不断扩充完善伴随着量化对冲基金的发展,上世纪60年代,在仅有电脑主机和打孔卡片的环境下,量化工具已应用在投资中。但在80年代末之前,由于数据、计算机和网络等环境和技术的限制,量化投资的发展相对缓慢。1988年,詹姆斯·西蒙斯成立了大奖章基金,从事高频交易和多策略交易,基金成立20多年来年化收益达到70%左右,除去业绩报酬后年化收益达到40%以上。因此,西蒙斯被称为"量化对冲之王"。1991年,彼得·穆勒发明了alpha系统策略。此后,各种以量化策略为主的对冲基金公司陆续成立。可以说,90年代至2008年金融危机前是量化投资的繁荣发展期。这一期间,陆续诞生了现在量化投资领域的巨头。2008年的金融危机对于量化基金而言是个挫折,众多连续多年盈利的量化基金由于杠杆或市场流动性的消失,出现亏损。但在金融危机过后,多数公司恢复了增长。尤其是随着近十年来计算机技术、网络技术、人工智能技术的迅速发展,量化投资在策略的丰富度、模型的复杂度、交易的速度等方面,均有所突破,迎来了新的繁荣期。

    1.3 量化对冲基金管理规模

    对冲基金由于其追求绝对收益、波动性往往较小、可数量化评价等特点,备受机构投资者喜欢。在互联网泡沫破灭后,众多资金陆续进入对冲基金。据巴克莱的统计,全球对冲基金管理的资产规模从2000年的3千多亿美元增长到2008年金融危机前夕的2万多亿美元。2008年金融危机后,资产管理行业受到抑制,对冲基金同样被重创,管理规模缩水明显,对冲基金在此后3年规模停滞不前。至2010年,全球对冲基金的总规模仍停留在1.4万亿美元附近。2011年以来,对冲基金再次受到热捧。经过几年的快速发展,至2018年,国际上对冲基金总规模已达到3万亿美元,占全球基金规模的比例接近30%,对冲基金已经成为全球资产管理领域最重要的一支力量。

    作为对冲基金的分支,量化对冲基金的规模我们暂时没有详尽的统计数据。但根据数据提供商HFR的报告,截至2017年10月底,其可追踪的量化对冲基金管理的资金已增长至逾9400亿美元,约占对冲基金总规模的1/3,接近2010年管理规模水平的两倍。

    另据巴克莱的统计,市场中性类策略(即主要指股票Alpha策略)至2018年的整体规模约为1000亿美元。

    图1    全球对冲基金和市场中性策略基金管理规模

    1.4 国外量化投资管理人

    目前顶级的量化对冲基金管理人主要集中在美国和英国。

    图2    全球对冲基金规模排行

     

    02 、国内量化投资基金的发展

    2.1国内量化市场回顾

    国内私募基金发展较晚,而受限于衍生品工具,量化策略发展更为缓慢。尽管如此,但作为后来者,避免了较长的学习曲线。国内的股票量化策略整体上经历了萌芽期、起步期、飞速发展期、分水岭后的停滞期、新时代等不同阶段。

    01 量化萌芽期

    国内量化对冲基金起源于2004年,当时华宝信托发行了国内第一支量化对冲基金产品“基金优选套利”。由于当时国内股票市场缺乏做空的对冲工具,期货市场也较小,因此“基金优选套利”在投资策略上以封闭式基金为主,主要是针对封闭式基金交易折价率偏高,价值与价格不匹配的套利机会进行交易。

     “基金优选套利”在运行的两年时间里获得28.27%的年化收益。相比同期股票市场指数的情况,其收益略高于指数的收益,波动低于指数的波动率。

    国内早期的量化产品大部分以套利策略为主,且发展速度缓慢。

    图3   国内第一支量化对冲基金产品“基金优选套利”

    02 量化起步期

     2010年沪深300股指期货上市,量化基金终于具备了可行的对冲工具,开启国内股票量化对冲基金的时代。股指期货的三大功能是风险规避、价格发现和资产配置,它为企业和机构大户套期保值对冲风险。当股市出现下跌时,为避免企业和机构大量抛售股票而引起股市动荡,通过做空股指期货获利,对冲股票多头下跌带来的损失。因此,通过持有股票组合,结合股指期货做空,即阿尔法策略,逐步进入国内投资者的视野。

    但股指上市后,新增的量化对冲产品并非完全意义上的Alpha策略,尽管这些产品从净值观察已经接近严格的股票 alpha 产品,但依然保留有较大风险敞口,比如浙江宁聚投资管理公司在2010年发行的“中融-宁聚稳进”。直至 2011 年 3 月 28 日,天津民晟资产发行了“民晟”A、B 和 C 三个系列产品,该产品表现稳定,历史年化收益率为 6.6%。从波动率来看,该系列产品是第一只公开可查的较为严格的股票中性的 alpha 基金。此产品完全以量化手段进行行业配置及选股,然后运用股指期货进行中性对冲,可谓早期较为成熟的一只量化 alpha 对冲基金,具有历史性的意义。同年发行的其它股票市场中性策略的基金产品还有十几支,以朱雀投资、北京尊嘉资管等私募公司产品为代表。

    图4   首批股票Alpha策略基金产品2011-2013年业绩表现

    图5   首批股票Alpha策略基金产品2011-2013年收益风险对比

    通过以上净值走势和收益风险分析,可以发现民晟、朱雀、尊嘉的产品收益稳定,年化收益在6-7%之间,最大回撤也控制在5%以内。其波动远小于指数的波动幅度。而宁聚投资的产品与指数的相关性明显高于其他3支产品,应该是保留有风险敞口,并不是完全中性。

    至此,股票量化对冲策略凭借较低的波动性,亦吸引了一部分客户,主要是风险偏好较低的高净值客户。整体上,2010年至2013年,股票市场缺乏投资机会,股票量化对冲策略的推出,迎合了一些客户的需求。但同时,该期间整个国内市场处于非标业务发展的黄金时期,大量的信托计划以年化10%左右的收益进行“保本保收”,抢占了绝大多数个人及机构投资者的固收配置需求。阿尔法策略提供的回报并不足以支持该产品进入热销。

    03 飞速发展期

     2013-2014年,股指期货的成交量和交易额稳步上升,机构的入市制度进一步放宽,海外量化对冲投资团队回国发展。以及基金业协会推行私募基金管理人和产品的登记备案制,推动了私募基金的全面阳光化。这些因素都加速了国内私募量化对冲基金的发展。

    与此同时,不得不提的时代背景是,始于2013年的金融创新,开创了资管产品发行的热潮,其中结构化业务也伴随而生。量化对冲策略具备低波动、回撤小、持仓分散等种种特点,但其本身的回报可能并不足以吸引一些高净值客户的关注。因此通过结构化形式,分成优先级和劣后级,优先以企业或银行投资为主,劣后以私募自有资金或募集为主。客观上也助推了股票量化对冲策略的规模迅速发展。

    从策略表现上,2013年开始的以创业板为代表的成长股(小市值股票)牛市让alpha量化对冲策略也大赚不少。一方面,当时对冲工具仅有沪深300股指期货,而沪深300的成份构成以大市值股票为主。因此,依赖小市值因子,通过暴露因子风险,就能获取较好的对冲收益。直至2014年11月,A股市场出现了银行股、券商股等持续拉升,带动沪深300指数显著上涨。一方面alpha量化对冲策略持仓往往极为分散,在权重股上扬带动股指快速上行的阶段股票组合难以获得超额收益;另一方面,一些过分依赖小市值因子的量化对冲策略,更是雪上加霜。因此2014年11月算是量化对冲策略的黑天鹅事件,众多阿尔法策略瞬间失去盈利能力,出现了大幅回撤,部分产品的回撤甚至达到了10%以上。这是股票阿尔法策略在国内发展遭遇的第一次挫折。

    这场量化黑天鹅事件也说明了国内量化对冲市场发展中存在的问题,即量化对冲基金管理规模的日益增长与市场金融工具相对缺失的矛盾。当时市场的对冲工具仅有沪深 300 股指期货和融券,且由于融券的券源和规模限制,融券在量化对冲产品中的运用率并不高。

    图6   2014年股票Alpha策略基金产品业绩表现

    图7   2013-2014年Alpha策略基金产品收益风险对比

    图8    2013-2014年Alpha策略基金产品收益风险对比

    04 分水岭-2015股灾

    经历黑天鹅事件后,阿尔法策略继续大放光彩。牛市的来临,使得市场波动率水平急剧上升,这种环境十分有利于阿尔法策略的发挥。股票组合的超额收益始终维持在良好水平。更可喜的是,牛市氛围下,部分股指期货合约升水,也进一步增加了阿尔法策略收益。

    2015年4月,上证50股指期货和中证500股指期货正式推出,有力填补了对冲工具的空缺。在此之前,alpha策略基金习惯于从中小市值股票中寻找 alpha 收益,然而这在市场风格出现明显转换的时候容易出现巨大损失,2014 年下半年股票市场中性策略的集体倒戈根源之一就是市值错配。上证50股指期货和中证 500股指期货推出后,通过三大股指期货单独或组合的应用,可以设计出期现风格更匹配、更多元化的中性策略。

    2015年的股灾对阿尔法策略的影响较小,由于阿尔法策略是通过全市场选股,持仓分散,并对冲股指期货,来降低市场系统风险的投资策略。所以,股指期货经常跌停,很多阿尔法策略收益在股灾中不跌反升。

    但在股灾2.0后,九月份,中金所连续出台对股指期货市场管控措施,包括将交易量超过十手认定为“日内开仓交易量较大”异常行为,并且提高非套期保值保证金标准到40%,提高套期保值保证金标准到20%,当日开仓又平仓的平仓手续费标准提高至平仓成交额的万分之二十三。股指期货下单超过十手便会冻结账户,而多数阿尔法策略产品规模上亿,股指期货的限制交易使得阿尔法策略的每月对冲头寸调仓都变得非常艰难。同时股指期货限仓及市场急剧下跌后股指期货也大幅贴水,使对冲成本大大增加,且高额的保证金降低了资金使用效率。种种不利因素直接导致大部分阿尔法策略产品好几个月无法交易。可以说2015年的股灾是整个阿尔法策略的分水岭,其不利影响至今仍未能消除。

    图9    2015年股票Alpha策略基金产品业绩表现

     从上图看,在2015年上半年增加指数对冲工具后,市场中性策略基金产品收益得到明显提升。但在股指限仓和保证金政策调整后,对冲端受到限制,很多产品都停止交易或者低仓位交易。

     

    05 深度贴水时代

    2016年初股市大跌直接触发熔断机制,阿尔法策略也无可避免的受到下跌影响,从图6我们也可以直观的看出基金产品在一月份有一个明显的回撤。主要因为熔断让股票可以跌停,但是股指期货却最多跌7%,使得有额外3%的敞口无法被对冲。熔断之后,中国股市进入了震荡市场行情,本是Alpha策略适应的市场行情,但市场的悲观情绪及流动性的不足,使股指期货每月出现2-3%的贴水状态,深度贴水挤压了股票阿尔法策略的绝对收益。通常而言,股灾前绝大多数阿尔法策略的年化回报在10-20%区间,这也意味着绝大多数投顾团队开发的阿尔法策略的股票组合战胜中证500指数的比例在10-20%,当对冲工具股指期货的年化贴水幅度达到20%以上时,股票组合对冲股指期货后就无法盈利了。即使部分投顾仍然能获得较好的超额收益,但股指期货的高保证金,也使得整体资金使用效率低。Alpha策略运行的环境十分恶劣,投资人颇为失望。此外,在2016年下半年贴水收敛后,结合线下打新的赚钱效应,阿尔法+线下打新+日内回转的模式,一度又重新点燃了一些投资人的希望。可惜的是,线下打新的红利期过短,碰上2017年上半年的阿尔法策略低谷,使得这类产品多数在到期时无法获得收益。这让之前不少误以为该策略无风险爆赚的客户,又失望而归。

    深度贴水的不利环境,也促进了投顾的洗牌。此前有不少量化对冲公司规模在百亿附近,在高贴水时代并不能维持符合客户预期的收益水平,出现了规模上的下滑。这些投顾的策略主要以基本面因子为主,由于基本面因子的同质性较大,超额回报并不足以跑赢基差。

    而在股灾前一些以自营高频股指期货、或者自营阿尔法为主的投顾或团队,逐步开展管理基金业务,走向前台,在近三年的深度贴水及快速的风格轮动中,均可收获正收益。此外,很多投资管理人开始从产品设计层面着手,以择时对冲或者放弃对冲直接做指数增强策略来获取贝塔收益及相对指数的超额收益,开辟了一些新的投资产品。也有些投资管理人开始通过与日内回转交易策略合作,在持有的股票组合上捕捉股票的日内价差,获得增强收益。

    06 高频阿尔法时代

     深度贴水以及衍生工具匮乏,使得绝大多数投顾在量化对冲策略上无法获得有效的收益。投资人一度也会质疑,量化对冲策略还能赚钱吗?欣喜的是,近几年我们观测到仍然有不少团队,可以获得足够的超额指数收益对抗股指基差:其中有些团队,擅长阿尔法因子的挖掘、积累;有些团队利用前沿的机器学习算法优化因子组合;有些团队从行为金融学角度建模;有些团队开发程序化高频,将高频统计套利和日内回转交易与阿尔法策略结合。

    这批机构在近几年还能维持年化20%左右的阿尔法策略收益,带领着行业发展。

    2.2 国内量化市场的发展

    我们对2010年1月1号以来股票市场中性指数与上证全指的累计收益率进行对比,从图10可以看出国内股票量化对冲市场的发展具有明显的阶段性。股灾前,股票市场中性策略基金收益十分稳健,尽管有2014年底量化黑天鹅引发的回撤,但此后牛市的高波动性使得阿尔法策略收益也大为跃升。考虑到当时较多的投资人是投资于阿尔法策略的劣后份额,年化收益在50%以上也不为夸张。但股灾后,整个市场顿时陷入无法盈利的困局。

    图10    股票量市场中性策略指数累计收益率曲线

    从基金产品的发行数量看,Alpha基金产品的数量已从最初2010年的2支产品发展到现在近350支产品。在2012年至2015年期间,产品发行数量迅速增长。考虑到由于不少产品通过信托或基金子公司等通道发行,实际产品发行数量应该大于上述统计值。而在2015-2016年期间,由于股指限仓、基差等原因,使Alpha策略基金产品的增长速度有所放缓。2017-2018年期间,基差逐步改善 ,对冲成本降低,外加500ETF融券作为对冲工具,Alpha策略基金产品又逐步兴起,回归投资者视线。

    图11    股票Alpha策略基金产品分布状况

    从Alpha策略整体的收益回撤情况来看,其收益和风险特性接近于固收策略,体现为较低的波动率。

    图12    2011-2014年Alpha策略基金产品平均收益、风险情况

    图13    2015-2018年Alpha策略基金产品平均收益、风险情况

    2.3 股票量化VS股票主观

    与市场上占比最大的传统股票主观策略(主要指传统股票多头主观策略)相比,股票量化策略目前仍然是市场小众策略。相对主观策略,股票量化策略的优势体现在几个方面:

    1)覆盖面广。传统股票主观策略的投资标的集中度相对较高,考虑到全市场全行业覆盖的股票研究需要大量的人力物力,实现难度较大。投资经理往往选择较为擅长的某些行业或公司进行深入研究,包括公司的基本面、财务状况、发展前景等多个方面,从而挖掘出具有投资价值的投资标的;而对于股票量化策略,由于主要基于海量数据分析与模型构建,并且是通过信息技术实现,可以对大量股票运用数量化方法筛选出投资机会从而构建投资组合。因此与传统股票主观策略相比,股票量化策略的投资组合中往往投资标的较为分散,个股仓位相对较低。

    2)风险分散与控制。基于上一点,股票量化策略投资标的的相对分散化同时也能带来风险分散的效果,由于单票在投资组合中的权重较低,组合受单票上涨或下跌的影响相对较小。即使出现个股黑天鹅,整体组合受影响程度也较轻。此外,投资经理在构建量化策略的模型时,都会经过大量严谨的数据测试,同时会在实际投资中设置合理的风控指标,开发成熟的系统可随时监控仓位变化,一旦出现异常可迅速做出反应。

    3)投资收益稳定。基于以上两个特点,由于风险分散与严格的风险控制,股票量化策略受市场极端或异常情况的影响有限,股票量化策略相对指数的超额收益较为稳定。所以股票量化对冲策略基金产品,投资绝对收益较为稳定,是可以作为固收增强型的配置。

     2018 年以来,市场连续下探,尽管收益均在水平线下,但股票量化风险控制优势再次显现,行业平均亏损较股票主观而言有明显优势。历年统计结果显示,股票量化较股票主观而言业绩波动范围更窄,主要的优势在于稳定而非搏高收益。

    图14    股票量化与主观策略收益中位数情况

    华宝证券对 2015-2018 年上半年满足条件的股票量化策略产品两两之间周收益率序列的相关性进行了统计,并取所有相关系数的平均数作为该年度相关系数情况。对于同一管理人仅随机挑选一只产品进行统计。

    统计结果显示,从相关度的角度看,股票量化策略产品并非如大家所质疑的一样相似度很高,各年度同策略产品间的相关系数基本维持在 0.2~0.3 左右,处于较低水平。同时与股票主观策略相比并非处于劣势,相反,除了 2017 年之外,其相关度都要低于股票主观策略。

    当然,难以忽略的一点是,随着行业进入者的增加,股票量化的相关系数是逐年增加的,而股票主观则较早期有明显下降。

    图15    股票量化与股票主观策略基金产品平均相关系数

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    过去的13年间全球对冲基金市场经历了快速增长、衰退、反弹三个阶段。08年金融危机前,全球对冲基金规模由2000年的3350亿美元上升至1.95万亿美元。受金融危机影响,全球对冲基金规模一度缩减。09年之后,在全球经济复苏背景下对冲基金规模又开始反弹,截至2013年11月底,全球对冲共基金管理着1.99万亿美元的资产。

    从目前对冲基金的全球分布来看,北美地区(美国为主)是全球对冲基金市场发展最成熟的地区,且近年来占比有所扩大,截止2013年11月该地区对冲基金规模占据全球的67.5%。其次是欧洲地区,占比达22.2%;接着是亚太地区,占比达7.3%(日本+亚洲非日本)。

    常见的量化对冲策略包括:股票对冲(Equity Hedge)、事件驱动(Event Driven)、全球宏观(Macro)、相对价值套利(Relative Value)四种,任意一只对冲基金既可采取其中某一策略也可同时采取多种投资策略,目前全球使用占比最高的策略是股票多空策略,占比达32.5%。

    量化对冲产品有以下几方面特点:1、投资范围广泛,投资策略灵活;2、无论市场上涨还是下跌,均以获取绝对收益为目标;3、更好的风险调整收益,长期中对冲基金在获取稳定收益的同时提供了更好的防御性;4、与主要市场指数相关性低,具备资产配置价值。

    一、 什么是量化对冲投资?

    近年来随着证券市场不断发展,金融衍生产品不断推出,做空工具不断丰富,投资的复杂程度也日益提高,其中以追求绝对收益为目标的量化对冲投资策略以其风险低、收益稳定的特性,成为机构投资者的主要投资策略之一。

    所谓“量化对冲”其实是“量化”和“对冲”两个概念的结合。

    其中“量化”投资是区别于传统“定性”投资而言的。量化投资通过借助统计学、数学方法,运用计算机从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略,并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资,力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报,其本质是定性投资的数量化实践。由此可见,所有采用量化投资策略的产品(包括普通公募基金、对冲基金等等)都可以纳入量化基金的范畴。量化投资的最大的特点是强调纪律性,即可以克服投资者主观情绪的影响。

    “对冲”的概念最早由Alfred W. Jones 于1949年创立第一只对冲基金时提出,他认为“对冲”就是通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化。

    资本资产定价理论(CAPM)告诉我们,投资组合的期望收益由两部分组成:

    其中α收益为投资组合超越市场基准的收益,β收益为投资组合承担市场系统风险而获得的收益。虽然优秀的基金经理可以通过选股、择时获得α收益,但无法避免市场下跌带来的系统风险。例如2011年股票型基金中业绩排名第一的博时主题行业,年收益为-9.5%,显著好于同类平均的-24.55%以及沪深300的-25.01%。虽然跑赢了市场但依然亏钱,因为市场下跌的系统性风险无法有效规避。

    而通过对冲手段可以剥离或降低投资组合的系统风险(β收益),获取纯粹的α收益,使得投资组合无论在市场上涨或下跌时均能获取正收益,因此对冲基金往往追求绝对收益而非相对收益。(数据来源:Choice资讯)

    需要注意的是,在实际应用中,由于对冲基金往往采用量化模型进行投资决策,两者经常交替使用,但量化基金不完全等同于对冲基金。

    二、 全球量化对冲基金发展情况

    过去的13年间,全球对冲基金市场经历了快速增长、衰退、反弹三个阶段。2008年金融危机前期,全球对冲基金规模由2000年的3350亿美元一度上升至1.95万亿美元,涨幅接近500%。管理的基金数量也由2000年的2840只上涨接近3.5倍。2008年金融危机期间,受业绩表现不佳同时投资者大量赎回影响,到2009年4月,全球对冲基金规模缩减至1.29万亿美元。2009年之后,在全球经济复苏背景下,对冲基金规模又开始反弹,至2013年11月底,全球对冲基金共管理着1.99万亿美元的资产。

    从目前对冲基金的全球分布来看,北美地区(以美国为主)当之无愧成为全球对冲基金市场发展最成熟的地区,且近年来占比有所扩大,截止2013年11月该地区对冲基金规模占据了全球对冲基金规模的67.5%。其次是欧洲地区,占比达22.2%;接着是亚太地区,占比达7.3%(日本+亚太非日本),但这两个地区近年来对冲基金规模占比有所下降。

    三、 量化对冲常用策略

    对冲基金广泛采用各种投资策略,各种策略本身又在不断演化,根据专业对冲基金研究机构HFR(Hedge Fund Research)的分类,对冲基金的交易策略可以分为股票对冲(Equity Hedge)、事件驱动(Event Driven)、全球宏观(Macro)、相对价值套利(Relative Value)四种。另一家专业对冲基金研究机构Eurekahedge的分类更细,其将对冲基金策略分为套利(Arbitrage)、管理期货(CTA/Managed Future)、高收益债(Distressed Debt)、事件驱动(Event Driven)、固定收益(Fixed Income)、股票多空策略(Long/Short Equities)、全球宏观(Macro)、相对价值套利(Relative Value)、多策略基金(Multi-Strategy)。任意一只对冲基金既可采取其中某一策略也可同时采取多种投资策略。

    根据Eurekahedge统计,截止2013年11月,全球采用各种策略的对冲基金占比如下图所示,其中占比最高的是股票多空策略类,占比达32.5%;其次是多策略类,占比达15.3%;再次为事件驱动类,占比达10.3%。该三类策略占据了所有对冲基金的半边江山。

    两家机构的对冲基金策略分类略有不同,部分Eurekahedge分类下的投资策略属于HFR一级策略分类下的子策略,此处我们采用HFR更广义的分类方法对常见的对冲策略进行说明

    1、股票对冲策略

    股票对冲策略通过做多/做空两种方式来投资股票及其衍生品(如股指期货、融资融券等)。投资范围可以是全市场,也可以专注于某些特定行业、主题。不同的基金在净风险敞口、融资杠杆、持有期、持股集中和持有股票价格范围方面有很大的差异。国内比较常见的是股市中性策略(市场中性策略),即运用复杂的量化方法从技术面、基本面角度分析未来价格变动趋势以及不同股票间的相关性,进而买入低估值股票同时卖出高估值股票,或者通过股指期货对现有投资组合头寸进行完全(或部分)对冲,隔离系统风险,获取α收益。

    该策略的成功取决于量化选股模型的有效性、对冲的覆盖程度,选股模型越有效、系统风险对冲得越好,策略效果越好。

    2、事件驱动策略

    事件驱动策略是指在前期深入挖掘和分析可能造成特定公司证券价格异常波动的特殊事件的基础上,通过充分把握交易时机获取超额投资回报的交易策略。常见的事件驱动类投资策略包括定向增发、兼并收购、ST摘帽、年报高送转、业绩超预期等等。例如预计某公司年报高送转或业绩超市场预期,则可提前潜伏买入该公司股票(交易时机),等事件明朗或将要明朗(发展进程)且市场充分反映预期时逢高卖出获利。国内最常见的事件驱动策略为定向增发策略,即以一定折价认购其看好的某公司发行的定增股票,待锁定期满后在二级市场溢价卖出获取收益。

    该策略的成功取决于特殊事件发生的频度,事件朝预期的发展进程以及对交易时机的把握,特殊事件发生频度越大,事件的发展越有利于策略,对交易时机把握越准确,策略的效果越好。

    3、全球宏观策略

    全球宏观策略是一种基于宏观经济周期理论对各国经济增长趋势、资金流动、财政/货币政策变化等因素进行自上而下的分析,并预期其对股票、债券、货币、商品、衍生品等各类投资品价格的影响,运用量化、定性分析方法作出投资决策并在不同国家、不同大类资产之间进行轮动配置,以期获得稳定收益。例如当对冲基金更看好未来美国经济的复苏,就可以逐步做多美股资产,同时将资金撤出新兴市场并做空新兴市场资产来构建组合。

    市场上比较著名的宏观资产配置模型为美林证券于2004年提出的投资时钟模型。该理论将经济周期划分成四个阶段:衰退、复苏、过热和滞涨,在复苏周期经济开始增长,同时保持较低的通胀水平,此时表现较好的资产为股票;在过热周期经济增长开始放缓,同时通胀抬头,此时表现较好的资产为大宗商品;在滞涨周期经济增长率降低至潜能之下,通胀继续上升,股票与债券的表现均不好,此时适合持有现金;在衰退阶段,经济开始衰退,通胀走低,此时表现最好的资产为债券。该模型通过在全球范围内不同资产间轮动配置获取超额收益。

    该策略的成功取决于对全球宏观经济趋势的判断,判断越准确,策略的效果越好。

    4、相对价值(套利)策略

      

    相对价值策略的原理是通过一系列的基本面和量化分析方法可以确定多个证券之间价值偏离的合理范围,一旦价值偏离超过这个合理范围便产生了套利空间,通过买入低估证券、卖出高估证券获取两者价差回归均衡带来的收益。该策略可投资的资产包括股票、债券、期货、基金以及其他金融衍生品。例如历史上中国银行与工商银行的合理价差维持在-0.9~-1.1波动,当两者价差明显超越合理范围后,可以买入低估股票、卖出高估股票套利,实际应用中还需考虑手续费、冲击成本等费用。

    该策略的成功取决于对相关证券之间合理价差范围的确定,同时价差是否回归均衡范围也相当重要,若由于某些基本面因素发生变化导致合理价差范围改变,价差无法回归均衡甚至产生更大偏离,则会给策略带来损失。

    四、 量化对冲基金特点

    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。

    1、投资范围广、投资策略灵活

    普通公募产品由于投资范围受限,参与衍生品投资的比例较低,例如我国《证券投资基金参与股指期货交易指引》规定,基金持有的买入股指期货合约价值不得超过基金净资产的10%,基金持有的卖出期货合约价值不得超过基金持有的股票总市值20%。且必须以套期保值为主,严格限制投机。

    而对于部分私募量化对冲产品(如私募基金、公募专户、)而言,不仅可以在现金、银行存款、股票、债券、证券投资基金、央行票据、短期融资券、资产支持证券、金融衍生品、商品期货等各类资产间灵活配置,而且没有投资比例上的限制,极大地提高了投资的灵活性。

    2、以追求绝对收益为目标

    由于公募基金有投资范围和仓位限制,如股票型基金不得低于60%的规定(部分基金更高),只能靠买入持有或者降低仓位管理资产,更多是靠天吃饭,使得在下跌行情中无法避免系统性风险,因此公募产品业绩的考核一直更加注重相对收益排名,于是造成前述某些基金虽然跑赢了市场但依然亏钱的窘境。而对冲基金投资策略灵活,可以通过做多/做空、股指期货对冲等方法降低投资组合的系统风险,无论市场上涨还是下跌,均能获取一定风险下的绝对收益,以追求绝对收益为目标。

    另一方面,近些年来我国A股市场始终处于弱势震荡状态,行业板块之间轮动特征明显,因此公募产品业绩波动巨大,今年业绩第一的基金明年很可能倒数第一,大有你方唱罢我方登场之态势。受此影响,投资者的风险偏好愈发降低,其对稳健收益的追求愈发迫切,绝对收益产品也越来越受到市场的重视和欢迎。

    3、更好的风险调整收益

    通过比较海外对冲基金和主要市场指数的业绩表现可以看到,长期中各类策略对冲基金的累计收益均超于了主要市场指数,均实现了正年化收益率。在市场下跌时,对冲基金也体表现一定的抗跌性,如2008年金融危机期间。整体来看,对冲基金在获取稳定收益的同时提供了更好的防御性。

     

    从风险调整后收益指标来看,各类对冲基金的夏普指数和索丁诺指数均大于主要市场指数。值得注意的是,不同对冲基金之间表现也有所差异,单纯收益角度来看,事件驱动策略对冲基金表现最好,过去13年间累计收益达321.19%。而采用相对价值(套利)策略的对冲基金夏普比率最高为1.96,较其他策略的对冲基金有更好的风险调整后收益。

    4、与主要市场指数相关性低、具备资产配置价值

    考察过去13年间各对冲基金指数与全球主要市场指数的相关性可以看到,除恒生指数外,对冲基金与主要市场指数间的相关性都比较低,其中日经255和法国CAC指数与各对冲基金指数均呈负相关,因此将对冲基金加入投资组合后可以降低组合整体的收益波动并提高组合的风险调整后收益。另外,各类对冲基金指数间的相关性较高,因此在采用不同策略的对冲基金间配置不能有效降低组合的整体风险。

    来源:网络

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    1. 策略原理

    何为alpha?

    提到Alpha策略,首先要理解什么是CAPM模型。

    CAPM模型于1964年被Willian Sharpe等人提出。Sharpe等人认为,假设市场是均衡的,资产的预期超额收益率就由市场收益超额收益和风险暴露决定的。如下式所示。

    其中rm为市场组合,rf为无风险收益率。

    根据CAPM模型可知,投资组合的预期收益由两部分组成,一部分为无风险收益率rf,另一部分为风险收益率。

    CAPM模型一经推出就受到了市场的追捧。但在应用过程中发现,CAPM模型表示的是在均衡状态下市场的情况,但市场并不总是处于均衡状态,个股总会获得超出市场基准水平的收益,即在CAPM模型的右端总是存在一个alpha项。

    为了解决这个问题,1968年,美国经济学家迈克·詹森(Michael Jensen)提出了詹森指数来描述这个alpha,因此又称alpha指数。计算方式如式2所示。

    因此,投资组合的收益可以改写成

    可将投资组合的收益拆分为alpha收益和beta收益。其中beta的计算公式为

    β是由市场决定的,属于系统性风险,与投资者管理能力无关,只与投资组合与市场的关系有关。当市场整体下跌时,β对应的收益也会随着下跌(假设beta为正)。alpha收益与市场无关,是投资者自身能力的体现。投资者通过自身的经验进行选股择时,得到超过市场的收益。

    什么是alpha对冲策略?

    所谓的alpha对冲不是将alpha收益对冲掉,恰恰相反,alpha对冲策略是将β收益对冲掉,只获取alpha收益,如下图所示。

    alpha对冲策略将市场性风险对冲掉,只剩下alpha收益,整体收益完全取决于投资者自身的能力水平,与市场无关。目前,有许多私募基金采用alpha对冲策略。

    怎么对冲?

    alpha对冲策略常采用股指期货做对冲。在股票市场上做多头,在期货市场上做股指期货空头。当股票现货市场亏损时,可以通过期货市场弥补亏损;当期货市场亏损时,可以通过股票现货市场弥补亏损。

    策略收益情况

    目前alpha对冲策略主要用于各类基金中。国际上比较知名的桥水基金、AQR基金等都采用过这种策略。国内也有许多利用alpha对冲策略的基金,比如海富通阿尔法对冲混合、华宝量化对冲混合等,近一年平均收益率约为36.70%。

    策略要点

    alpha策略能否成功,主要包括以下几个要点

    • 获取到的alpha收益是否足够高,能否超过无风险利率以及指数.
    • 期货和现货之间的基差变化.
    • 期货合约的选择.

    alpha对冲只是一种对冲市场风险的方法,在创建策略时需要结合其他理论一起使用,怎样获取到较高的alpha收益才是决定策略整体收益的关键。

    2. 策略实现

    第一步:制定一个选股策略,构建投资组合,使其同时拥有alpha和beta收益。
    (本策略选取过去一天EV/EBITDA值并选取30只EV/EBITDA值最小且大于零的股票)
    第二步:做空股指期货,将投资组合的beta抵消,只剩alpha部分。
    第三步:进行回测。

    股票池:沪深300指数
    期货标的:CFFEX.IF对应的真实合约
    回测时间:2017-07-01 08:00:00 至 2017-10-01 16:00:00
    回测初始资金:1000万

    3. 策略代码

    详见:https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/101

    4. 回测结果与稳健性分析

    设定初始资金1000万,手续费率为0.01%,滑点比率为0.01%。策略回测结果如下图所示。

    回测期累计收益率为0.32%,年化收益率为1.32%,沪深300指数收益率为5.09%,策略整体跑输指数。最大回撤为1.17%,胜率为74.29%。

    以同样的策略进行选股,不对冲beta时回测结果如下图所示。

    对比可以看出,利用alpha对冲策略比未对冲策略收益低,但胜率高于普通策略,最大回撤低于未对冲策略。这也说明了alpha对冲策略能够规避一部分由市场带来的风险。

    改变回测期,观察策略收益情况如下表所示(以2020年10月30日为结束期)。

    指标近三月近六月今年来近1年近2年近3年
    年化收益率-3.72%7.11%-2.26%-0.77%-0.52%-3.05%
    最大回撤3.14%3.09%7.88%7.86%14.72%16.12%
    胜率86.96%90.00%42.96%64.36%60.48%50.55%

    由上表可知,近几年该策略的整体收益为负,只有近六月的收益率为正。策略最大回撤一直维持在相对较低的水平上,随着时间周期拉长,最大回撤不断增加,胜率不断下降。

    注:此策略只用于学习、交流、演示,不构成任何投资建议。

    内容来源:掘金量化myquant.cn

     

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空空如也

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