量化投資策略分析精選(九篇)

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第1篇：量化投資策略分析范文

關鍵詞：投資策略 概念體系 分析框架 分形市場

一、引言

證券市場存在分形現象已得到了國內外學者的廣泛認可。實務中已開始利用分形現象定性的指導實際投資，并獲得了可觀的收益?；诜中卫碚搶ν顿Y策略進行量化研究更是具有非同尋常的理論意義。一方面，統計套利、算法交易、資產配置等傳統量化模型由于忽略了投資者行為、證券價格的長記憶性、證券收益率的“尖峰肥尾”等分形特征而存在刻畫不精確、忽視風險等局限。利用分形理論量化研究投資策略可對證券市場中分形現象量身度造，可充分克服傳統量化投資模型的不足，從而更好地指導實際投資；另一方面，基于分形現象進行量化投資的理論研究至今仍是空白。因此，在證券市場呈分形現象的背景下，運用分形理論來構建量化投資策略可彌補此理論空白，具有較大的理論與現實意義。然而，利用證券市場的分形現象來量化研究投資策略的前提和基礎是理解分形市場中投資策略的相關概念及其分析框架。目前，國內外尚無文獻對其系統探討。鑒于分形市場中投資策略的相關概念及其分析框架的重要性以及研究現狀，本文將對其進行系統探討，以期為構建分形市場中投資策略的量化模型奠定基礎。

二、分形市場中投資策略概念體系

（ 一 ）分形市場的界定 1970年，Fama創造性的將有效市場假設（Efficient Market Hypothesis ，EMH）歸納為公理。EMH為傳統資本市場理論（CMT）奠定了基石、提供了分析框架。在EMH下，證劵的價格代表了證劵的真實價值，證劵價格的變動必將遵循隨機漫步（Random Walk）；從而，尋求價格偏離內在價值的證劵，以及尋找證劵價格的起伏周期和預測模式必將徒勞無功。然而實證表明，證劵市場的運行方式與EMH所描述的情況相差甚遠，而是呈現分形特征。Peters（1994）集眾人之智、采眾家之長，在EMH和協同市場假設（Coherent Market Hypothesis，CMH）的基礎上，提出了著名的分形市場假說（Fractal Market Hypothesis，FMH）。 FMH的基本內容：市場由眾多投資者組成，不同投資者的投資期限不同；市場信息對不同投資期限的投資者產生不同影響。短期投資者主要注重歷史信息，基本遵循技術分析；較長期投資者更加偏重基礎信息；市場穩定性主要取決于市場流動性；價格反映了短期技術分析與長期基本分析的結合；如果某項資產與經濟周期循環無關，那么將不具有長期趨勢。FMH是EMH的有力擴展，FMH強調信息接受程度和投資期限對投資者行為的影響。在FMH下，投資者僅是有限理性的。信息積累和信息滯后對投資者的影響將造成證劵價格的有偏隨機游走，表現出長記憶、混沌序等分形特征。投資者的投資期限上的差異將保證市場的流動性和穩定性。在FMH下證劵市場不僅僅是經濟和商業形勢的映射，更是投資者情緒的晴雨表。樊智、張世英（2002）基于對EMH與FMH兩者聯系與區別的詳盡討論下，給出了分形市場的一般性描述；分形市場是指具有正反饋機制和非線性結構特性的資本市場，其價格序列波動的表現形式為具有一定維數（Hurst指數 ）的分數布朗運動（Fractional Brownian Motion， FBM）。該描述切中了分形市場的反饋機制及結構特性，但稍顯片面，同時過于復雜。因此，本文對分形市場作如下簡單明了的定義。所謂分形市場是指以FMH作為市場運行機制的市場。

（ 二 ）分形市場中投資概念的理解 研討投資策略的前提和基礎是理解投資。不同學者關于投資的定義說法各異。投資是指投入資金賺取更多資金；是指投入當前資金或者其他資源以期獲取未來收益的行為。盡管說法各異，但對其本質特征的描述卻是殊途同歸。投資的本質特征就是放棄或犧牲某種現在有價值的東西，期望從未來收益中獲得補償；即期望資產增值，即追尋 是投資活動的核心?；谇拔膶Ψ中问袌龅慕缍?，本文對投資進行結構性分解時，主要是針對分形市場中有價證劵的投資。投資是一項經濟活動，因此，對投資活動的主體——投資者進行分析是至關重要的。在分形市場中，基于短期與較長期投資者對信息敏感度的差異，不同類別投資者對投資策略的偏好將存在差異。較長期投資者相對于短期投資者對基礎信息具有更加敏感，因此，對價值投資更具有傾向性；而短期投資者相對于較長期投資者更注重歷史信息，因此，對基于技術分析的投資策略更具有傾向性。同時，由于同一投資者也難保持其投資期限時間一致，因此，同一投資者也難保持其投資策略偏好的恒常性。在分形市場中，千差萬別的投資者驅動著證券市場的流動，支撐著證券市場的穩定；形形的投資者形成行影無蹤、變化無常的市場動力，驅使著證券市場呈現分形特征。金融工具作為投資活動的客體，是投資者在證券市場中的選擇集。金融工具作為資金融通的載體，風險收益組合多樣。投資者對金融工具的選擇的實質就是對風險收益組合的選擇，這依賴于投資者的投資目的、風險偏好等因素。因此，金融工具制約著投資者執行投資策略的可行性。因此，金融工具特征的確定是理解投資的又一關鍵因素。投資過程，作為投資活動的核心，連接著投資者與金融工具。投資過程主要由兩部分工作組成。一部分工作是證券與市場分析；第二部分工作是對最優的資產投資組合進行構建。在投資過程中，投資者對證劵與市場分析的根本目的是尋找出內在價值偏離價格的證劵；基于證劵價格起伏周期預測模式的市場時機選擇是構建最優資產組合、優化資產配置的核心。投資過程的本質是通過選擇或協調各種金融工具，從而選擇與投資者的投資目的相適應的風險收益組合；是投資活動順利開展的關鍵保障。因此，投資過程的優劣直接關系到投資活動的成敗。

（ 三 ）分形市場中投資策略的厘定 基于對分形市場的界定以及分形市場中投資概念的厘定，便可對分形市場中投資策略展開詳細探討。所謂投資策略就是指投資者根據自身需求和風險承擔能力對投資資產進行安排、配置。確定投資者收益需求和風險厭惡特征是構建其投資策略的前提。隨后，投資者設計可實現其目標的投資策略。投資者將根據自身對資產的內在價值、預期收益、風險等因素的推斷結果進行投資資產選擇、配置。因此，投資者對資產內在價值、預期收益、風險等因素的推斷結果是構建投資策略的基礎，投資者根據推斷結果設計使自身效用最大化的投資策略。在EMH下，由于市場具有競爭性以及投資者具有同質預期，風險收益完全匹配。追求高收益，必然要承擔高風險；不接受高風險，便只能接受低收益。在分形市場中，形形的投資者對資產內在價值、預期收益、風險等因素的推斷方法千差萬別；因此，基于推斷結果所設計的投資策略便具有差異。投資策略的差異表現為投資者歷史投資行為的差異，最終造成證券收益與風險的分形特征。證券市場存在分形特征，因此，證券收益、風險的時變特征具有復雜性、非線性。從而，分形市場中風險收益不完全匹配；在實際投資中，存在套利機會。因此，優異的投資策略可充分利用風險與收益非完全匹配的特征；從而，可以在減少一定程度的風險的同時并增加一定程度的收益?；诖?，分形市場中投資策略的一個直觀描述就是指投資者根據自身需求和風險承擔能力設計協調和選擇風險收益組合以實現自身效用最大化的方案。

三、分形市場中投資策略分析框架

（ 一 ）分形市場中的推斷方法 由前文討論可知，確定投資者收益需求和風險厭惡特征是構建其投資策略的前提，而投資者對資產內在價值、預期收益、風險等因素的推斷結果是構建投資策略的基礎。因此，準確的推斷結果是投資策略有效的先決條件；而推斷結果的準確性依賴于投資者所采用的推斷方法。在分形市場中，推斷方法的設計是設計投資策略的必要步驟。傳統資產組合理論、資本資產定價方法等量化投資模型，其推斷方法常?；诰€性范式，難以追蹤分形市場中的分形信號?，F有基于人工智能、小波分析、支持向量機等理論的量化投資模型，其推斷方法對分形市場中的分形特征也不是量身度造。為克服證券價格、收益、波動中的分形特征對推斷方法的干擾，在分形市場中，所設計的推斷方法不僅要可充分克服分形噪音的干擾，而且還要能更好的追蹤分形信號。因此，在分形市場中，設計投資策略的先決條件便是設計資產內在價值、預期收益、風險等因素的推斷方法。

（ 二 ）分形市場中投資策略的分解 理論上，在分形市場中尋求價格偏離內在價值的證劵、尋找證劵價格的起伏周期和預測模式并非無稽之談。與此相反，由于分形通常具有精細結構，而證劵價格又往往表現出分形走勢；因此，波動的證劵價格蘊藏著許多低買高賣的機會；從而，優質的市場時機選擇策略可以讓投資者獲得盈千累萬的資本利得。證劵的內在價值是指證券未來收益的風險調整貼現值。由此可見，證劵的內在價值受證劵未來收益水平和風險調整貼現率的影響。而未來收益水平和風險調整貼現率具有不確定性；因此，證券內在價值也具有波動性。同時，由于激發證券價格和證劵內在價值波動的因素不完全相同；從而，證券價格和證券內在價值的波動往往具有不一致性。因此，根據證券價格和證券內在價值的變動特征，選擇內在價值被低估的證劵并非是天方夜譚。基于上述分析，在分形市場中，選擇價格偏離價值的證劵和選擇基于證券價格預測模式的市場時機均具有可行性；且無論是證劵選擇還是市場時機選擇都影響著風險收益組合。因此，證劵選擇策略和市場時機選擇策略是影響投資策略的兩個因素。另一方面，基于早期研究可知，投資的業績可以通過證劵選擇能力和市場擇時能力這兩個角度解釋。而投資業績的好壞是投資策略優劣的外在表現，因此，在分形市場中，可將投資策略分解為證劵選擇策略和市場擇時策略。其中，證劵選擇策略，就是指識別價格偏離內在價值的證劵的策略；市場擇時策略就是指掌控證劵價格起伏周期的策略。

（ 三 ）分形市場中投資策略的分析框架 基于前文對分形市場中投資策略的厘定及分解可知，投資策略的設計可通過證劵選擇策略設計和市場擇時策略設計實現，構建有效投資策略的關鍵是分析證劵選擇策略和市場擇時策略。（1）分形市場中證劵選擇策略分析。根據前文的厘定，證劵選擇策略，是指識別價格偏離內在價值的證劵的策略。識別價格偏離價值的證券的前提和基礎是確定證券的內在價值。證劵的內在價值是指證券未來收益的風險調整貼現值。其中，未來收益是指包括資本利得、紅利在內的全部現金回報，風險調整貼現率等于無風險收益率與風險溢金（Risk Premium）之和；風險溢金是指針對投資某項資產時的額外風險所需的額外回報率。在理論上和實務中，未來收益常?；跉v史數據、經濟形勢等因素給出判斷；風險溢金的確定取決于投資者對超額風險和額外回報二者間關系的看待，依賴于投資者的風險厭惡程度。投資者常常希望承擔低風險并享受高收益，從而常常利用風險資產組合構建或協調風險收益組合。有效前沿或稱最小方差邊界、有效投資組合、有效邊界、最優資產組合等，其上的風險收益組合是約定風險范圍內預期收益最高的投資組合，是投資者首選的風險收益組合。因此，優異的證劵選擇策略必將在有效前沿上選擇風險資產。從而，設計證劵選擇策略關鍵在于設計有效前沿的構建策略。傳統有效前沿構建基于Markowitz的資產組合理論和市場完美性假設，在期望收益、方差、風險資產間協方差已知的情況下，便可根據均值——方差準則構建有效前沿。在EMH的假設下，市場具有完美性；然而，實際的市場并不完美，交易成本、資本利得稅等因素影響著風險資產組合的構建，從而影響著有效前沿的構建。Jarrow et al.（2007）研究表明，即使很小比例的交易成本也可能嚴重扭曲無交易成本下的最優資產組合。與此同時，在FMH的理論下和金融市場的現實背景下，較長期投資者和短期投資者對期望收益、方差、風險資產間協方差預期非同質。因此，分形市場中的有效前沿是代表最佳風險收益組合的變動曲線。綜上所述，基于投資者投資期限構建動態有效前沿的策略是設計證劵選擇策略的關鍵。（2）分形市場中市場擇時策略分析。根據前文的界定，市場擇時策略是指掌控證劵價格起伏周期的策略。證劵價格起伏周期的掌控基于對證劵價格趨勢的把握。因此，對證劵價格趨勢的分析是設計擇時策略的重中之重。所謂證劵價格趨勢，是指證劵價格朝某方向運行的過程。實操中，常常以某種移動平均線（Moving Average，MV）朝某方向運行的過程作為價格趨勢，但確認價格趨勢并非易事；同時，以移動平均線作為證券價格趨勢會具有一定的滯后性。投資者掌控證券價格趨勢的根本目的是希望低買高賣，并順勢而為。因此，設計低買、高賣策略便可掌控證券價格趨勢，實現優質市場時機選擇。而低買、高賣策略的設計，關鍵在于捕捉證券價格的低位、高位。所謂證券價格低位或高位，是指在既定的投資時間區間內，相對最低或最高的證券價格。其中，投資時間區間由投資者的投資起點和投資期限確定。在分形市場與真實證券市場中，由于投資者投資起點和投資期限的差異，因此，不同投資者的投資時間區間不盡相同。從而，證券價格的低位與高位只是相對的，緊緊依賴于投資者的投資時間區間。同時，由于信息對不同投資者影響不同，致使不同投資者投資行為不同。短期投資者因受信息擴散緩慢以及對信息反應遲鈍的影響，表現出慣，造成證券價格的慣性效應；較長期投資者受此影響不大。投資者對信息反應行為的差異，致使較長的投資時間區間內證券價格分形波動。從而，較短投資時間區間內的證券價格低位、高位混雜在較長投資時間區間內的低位與高位之間；這是是短期投資者慣的結果，也是短期投資者市場擇機根本的根本依據。設計低買、高賣策略便可實現優質市場時機選擇，因此，設計低買、高賣策略就是設計市場擇時策略。對于短期投資者，市場擇機的根本依據就是把握慣引致的慣性效應。低買策略和高賣策略并非兩種不同的策略，本質上高賣策略和低買策略并無區別，會在證券價格高位賣出證券便會在證券價格低位買入證券。這是因為，當投資者賣出證券時，相當于用股票在買現金。如果投資者能在證券價格高位賣出證券，那么，以證券作為現金價格必然是在價格低位買入了現金。因此，要想在證券價格低位買入證券，只需要在現金價格高位賣出現金。綜上，設計市場擇時策略關鍵在于設計高賣策略，在投資者的投資時間區間內捕捉證券價格的高位，掌控短期投資者的慣。（3）有效前沿與慣。證券選擇和市場擇時二者相互影響，因此，作為兩者核心依據的有效前沿與慣也將相互影響。短期投資者嚴重的慣，將導致證券價格過度的慣性效應，營造出市場情緒潮流。此時，非完全理性的較長期投資者也難以完全擺脫市場情緒的影響。在情緒潮流中，部分較長期投資者將重新衡量預期收益、風險等因素；并根據其重新衡量的結果，做出推理，改變其投資行為。如：舍棄既定投資期限、改變投資風格等。最終，與短期投資者一起致使市場偏離既定的有效前沿。另一方面，基于投資者投資期限構建的有效前沿可反映短期投資者的慣。在分形市場中，市場偏離既定有效前沿伊始，由于較長期投資者更加偏重基礎信息，短期投資者更加關注歷史信息；因此，此時的市場動力主要源于短期投資者的投資行為。此時，短期投資者的投資行為是對歷史信息的反應，表現為慣。綜上所述，嚴重的慣將導致市場偏離既定的有效前沿，基于投資者投資期限構建的既定有效前沿可反映慣。有效前沿與慣分別作為證券選擇和市場擇時的核心依據，兩者相互聯系、相互影響。

（ 四 ）分形市場中投資策略設計的展望 由前文可知，投資策略的設計可通過證劵選擇策略設計和市場擇時策略設計實現?；谑袌鰮駮r的資產配置對投資業績具有絕大部分的貢獻，且證券選擇本身也依賴于時間因素，因此，本文僅對市場擇時策略設計給出一些展望。設計市場擇時策略關鍵在于基于證券價格的慣性效應設計高賣策略。高賣策略即在投資者的投資時間區間內捕捉證券價格的高位。由于證券價格具有分形特征，而分形通常具有自相似性，通?？捎梢恍┑^程得到。從而，證券價格走勢是自相似吸引子或幾個自相似吸引子的迭加?；谖佣ɡ砗推促N定理，證券價格的這種分形走勢可用少量幾個壓縮映射和生成元產生一個新的分形走勢來無限逼近。由于這個新的分形走勢由其生成元和迭代函數系唯一確定，因此，其未來走勢確定。在證券價格未來走勢不會較大偏離此前分形走勢的假設下，便可利用這個構建的分形走勢尋找證券價格未來走勢中的相對高位，進而根據投資者的投資期限做出投資決策?？梢?，尋找證券價格走勢的逼近分形走勢是設計高賣策略的方法之一。另一方面，證券價格的分形走勢具有標度不變性特征。標度不變性是指在不同時間或空間尺度下證券價格的分布函數間具有冪律關系。由于較短時間間隔觀察到的證劵價格相對于較長時間間隔上觀察到的證券價格具有更多的數據，因此，也包含著更多的有效信息和信息噪音。利用高頻數據和低頻數據間的標度不變性特征，可獲得較之低頻數據更多的有效信息，可免受較之高頻數據更少的噪音干擾。從而，更有利于投資者進行投資決策。分形分布（Fractal Distribution）可真實描述證券市場收益序列的“尖峰肥尾”現象，是對真實證券市場收益序列的統計描述，可充分反應證券市場中的標度不變性特征?；诜中畏植嫉氖袌鰮駮r策略可克服基于正態分布的市場擇時策略低估風險、過早賣出等不足。從而，利用分形分布可以更加精準的計算出證券價格未來走勢的概率，進而可根據概率的大小進行市場擇時。然而，分形分布的參數估計具有較大困難，因此，設計分形分布的參數估計方法是設計高賣策略的又一方法?？傊?，利用證券價格的分形走勢設計投資策略關鍵在于充分利用分形的種種特征，充分利用分形時間序列中的有效信息和盡可能去除分形時間序列中的信息噪音。

四、結論

本文通過對分形市場中投資概念的理解，在投資者協調和選擇風險收益組合可行性分析的基礎上，將投資策略厘定為投資者根據自身需求和風險承擔能力設計協調和選擇風險收益組合以實現自身效用最大化的方案。在此基礎上，對設計分形市場中投資策略的先決條件——資產預期收益、風險等因素的推斷方法進行了分析。在把投資策略分解為證券選擇策略和市場擇時策略的基礎上，提出了分形市場中投資策略的分析框架。在分形市場中，設計基于投資者投資期限的有效前沿和基于投資者投資時間區間的高賣低買策略是構建投資策略的關鍵路徑。而設計高賣低買策略關鍵在于投資者在投資期限內有效捕捉證券價格的高低位，掌控短期投資者的慣。本文對分形市場中投資策略分析框架的建立，將為進一步構建貼近證券市場分形現象的量化投資策略提供理論基礎。

*本文系教育部高等學校博士點專項科研基金項目“分形市場環境下開放式基金業績持續性之關鍵因素挖掘研究”（項目編號：20120172120050）；教育部人文社會科學研究青年基金項目“明星效應下基金家族價值偏愛及家族造星策略有效性研究”（項目編號：13YJC790150）；中央高?；究蒲袠I務費專項資金“分形條件下基金投資風格漂移與股票市場波動效應量化研究”（項目編號： 2013ZB0016）及國家社會科學青年基金“開放式基金投資風格漂移及風格資產輪換策略有效性研究”（項目編號：12CJY006）的階段性成果

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第2篇：量化投資策略分析范文

【關鍵詞】量化投資 特點 策略 發展

一、引言

量化投資在國外的實踐已經有了40多年的發展，我國的量化投資起步較晚，從2004年開始出現量化投資的產品，由于缺乏有效的對沖手段，直到2010年4月滬深300股指期貨上市之后才能算是真正意義上開始涉足量化投資。[1]

2015年的中國股市跌宕起伏，杠桿配資引發了大幅上漲和斷崖式下跌，股市出現罕見的千股漲停、千股跌停、千股停牌的奇觀，眾多機構投資者和散戶蒙受了巨大的損失。但其中少數量化投資基金在大幅波動的市場中卻表現相對穩定。量化投資基金和量化對沖策略的穩健，很快引起了全市場的關注，也成為近期銀行、券商、信托等機構追捧的新的產品模式。

在此背景下，作者在本文中對于量化投資的概念、特點、策略、理論基礎和發展做一個總結，希望為量化投資研究和實踐做一些參考。

二、量化投資解讀

（一）量化投資的定義

量化投資在學術界并沒有嚴格統一的定義，現有的定義對于量化投資的定義的側重點各有不同。本文對于量化投資的定義為：

量化投資是指將投資者的投資思想或理念轉化為數學模型，或者利用模型對于真實世界的情況進行模擬進而判斷市場行為或趨勢，并交由計算機進行具體的投資決策和實施的過程。

（二）量化投資的特點

1.投資決策中能夠客觀理性，克服人類心理對投資決策的影響。傳統投資的分析決策，大多數方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在進行投資決策時，很難不受市場情緒的影響。[2]量化投資運用模型對歷史和當時市場上的數據進行分析檢測，模型一經檢驗合格投入正式運行后，投資決策將交由計算機處理，一般情況下拒絕人為的干預，這樣在進行投資決策時受人的情緒化的影響將很小，投資過程可以做到理性客觀。

2.能夠通過海量信息的大數據處理，提高投資決策效率。我國股票市場上有近3000只股票，與上市公司相關的各種信息紛繁復雜，包括政策、國內外經濟指標、公司公告、研究報告等，投資者靠自己手工的篩選根本就是力不從心。量化投資的出現為這個問題的解決帶來了希望。量化投資運用計算機技術快速處理大量數據，對其進行辨別、分析、找出數據之間的關聯并做出投資決策，大大減少了人工的工作量，提高了投資決策效率。

3.能夠實現精準投資。傳統的投資方法中認為投資是一門藝術，投資決策需要的是投資者的經驗和技術，投資者的主觀評價起到決定作用。而量化投資有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精準投資。例如在股指期貨套利的過程中，現貨與股指期貨如果存在較大的差異時就能進行套利，量化投資策略和交易技術會抓住精確的捕捉機會，進行套利交易來獲利。另外，在控制頭寸規模方面，傳統的投資方法只能憑感覺，并沒有具體的測算和界定，而量化投資必須要設定嚴格精確的標準。[3]

4.能夠快速反應和決策，把握市場稍縱即逝的機會。量化投資往往利用高速計算機進行程序化交易，與人腦相比它能夠迅速發現市場存在的信息并進行相應的處理，具有反應快速、把握市場稍縱即逝的機會的特點。量化投資在速度上最出色的運用就是高頻交易，與低頻交易相對，高頻交易是通過高速計算機，在極短的時間內對市場的變化做出迅速的反應并完成交易。[4]

5.能夠有效地控制風險，獲取較為穩定的收益。與傳統投資方式不同的是，量化投資在獲得較高超額收益的同時能夠更好地控制風險，業績也更為穩定。相關研究顯示，1996年至2005年期間，量化投資基金與以所有傳統主動型投資基金和偏重于風險控制的傳統主動型投資基金的信息比率對比情況中，量化投資基金的信息比率都是最高，說明量化投資相對于傳統投資，能夠在獲得更高的超額收益的同時，有效地控制風險。

三、量化投資的策略

一般的量化投資的策略指的是用來實現投資理念或模擬市場行為判斷趨勢從而獲取收益的模型。量化投資需要權衡收益、風險、交易成本、具體的執行等各個方面，一般情況下這些方面會形成相對獨立的模塊。有時候量化投資策略模型也會將風險、成本等方面融合在模型中。

（一）國外量化投資策略的分類

國外習慣上將量化投資的策略分成兩大類，一類是阿爾法導向的策略，另一類是貝塔導向的策略。阿爾法策略（alpha strategy）是通過量化擇時和調整投資組合中不同資產的頭寸大小來獲取收益的策略;貝塔策略（beta strategy）是通過量化的手段復制指數或者稍微的超出指數收益的策略。[6]相比而言，量化指數的貝塔策略相對更容易，所以一般情況下所說的量化投資的策略指的是阿爾法策略（alpha strategy）。

阿爾法策略主要有兩種類型，分別為理論驅動模型和數據驅動模型。

理論驅動模型是比較常見的類型，這些策略是運用已經存在的經濟、金融學的理論，構建策略模型，進行投資決策。理論驅動模型根據輸入的數據的不同可以進一步分類，主要有基于價格相關數據的策略和基于基本面數據的策略。

數據驅動模型廣泛的被運用于股票、期貨和外匯市場，因為采用的數學工具更為復雜，相對而言難于理解，目前使用的還不是很多。與理論驅動模型不同，數據驅動模型認為進行投資決策其實是不需要理論的支持，運用數據挖掘技術，可以從數據（例如交易所的價格數據）中識別出某種行為模式或市場趨勢，進而進行預測或者解釋未來的模式，從中獲取收益。

（二）我國量化投資策略的分類

國內比較常見的量化投資策略主要有兩種分類方式，一種是按投資標的所在市場分類區分的量化投資策略，分為現貨市場和衍生品市場量化投資策略?，F貨市場包括股票市場、ETF市場和債券市場，衍生品市場包括商品期貨市場、股指期貨市場、國債期貨市場、外匯市場和期權與其他衍生品市場，國內運用較多的是投資于商品期貨和股指期貨等期貨市場。

另一種分類方式是分為兩大類：判斷趨勢的單邊投機策略和判斷波動率的套利交易策略。[7]單邊投機策略主要包括量化選股和量化擇時，套利交易策略主要包括股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、另類套利策略等，目前國內普遍采用的是這種分類方式。

四、量化投資理論的發展

（一）投資理論的發展

量化投資的理論基礎最早可以追溯到上個世紀50年代，Markowitz（1952）[8]第一次把數理工具引入到金融研究領域，提出了均值――方差模型和風險報酬與有效前沿的相關概念，這是量化投資接受的最早的嚴肅的學術成果。Sharpe（1964）[9]、Litner（1965）[10]、Mossin（1966）[11]在馬克維茨研究的基礎上得出了資本資產定價模型（CAPM），這是如今度量證券風險的基本的量化模型。

20世紀60年代，Samuelson（1965）與Fama（1965）[12]提出了有效市場假說（Efficient Markets Hypothesis，EMH），這為后來在新聞量化交易等方面提供了思路和理論支持。20世紀70年代，金融衍生品不斷涌現，對于衍生品的定價成為當時研究的重點。Black和Scholes（1973）[13]將數學方法引入金融定價，他們建立了期權定價模型（B-S模型），為量化投資中對衍生品的定價奠定了理論基礎。在該理論之后，Ross（1976）[14]根據無套利原則提出了套利定價理論（APT），該理論是資本資產定價模型（CAPM）的完善和發展，為量化投資中的多因素定價（選股）模型提供了基礎，這也是Alpha套利的思想基礎。

20世紀80年代，期權定價理論倒向微分方程求解;“金融工程”概念得以產生，金融工程著力于研究量化投資和量化交易。同期，學者們從有效市場理論的最基本假設著手，放寬了假設條件，形成了金融學的另一個重要的分支――行為金融學。

20世紀90年代，金融學家更加注重對于金融風險的管理，產生了諸多的數量化模型，其中最為著名的風險管理數量模型是VaR（Value at Risk）模型，這是量化投資對于風險控制的重要理論基礎。[15]

20世紀末，數理金融對于數學工具的引入更加的迅速，其中最為重大的突破無疑是非線性科學在數理金融上的運用，非線性科學的出現為金融科學量化手段和方法論的研究提供了強有力的研究工具[16]，尤其在混合多種阿爾法模型而建立混合模型時是非常有效的一種技術。

（二）量化投資的數學和計算基礎

量化投資策略模型的建立需要運用大量的數學和計算機方面的技術，主要有隨機過程、人工智能、分形理論、小波分析、支持向量機等。[17]隨機過程可以用于金融時序數列的預測，在現實中經常用于預測股市大盤，在投資組合模型構建的過程中，可以優化投資組合;人工智能的很多技術，例如專家系統、機器學習、神經網絡、遺傳算法等，可以運用于量化投資;分形理論用于時間序列進行預測分析;小波分析主要用于波型的處理，從而預測未來的走勢;數據挖掘技術可以運用于數據驅動模型，還可以運用于設置模型的細節;支持向量機可以分析數據，識別模式，用于分類和回歸分析。

五、國內外量化投資實踐的發展

（一）國外量化投資實踐的發展

本文認為量化投資在國外的發展已經經歷了四個發展階段：

1.第一階段從1949年至1968年：對沖階段。該階段是量化投資的萌芽階段，該階段具體的量化投資實踐很少，主要是為量化投資提供的理論基礎和技術準備，量化投資脫胎于傳統投資，對抗市場波動，通過對沖穩定Alpha收益，但收益率低了。

2.第二階段從1969年至1974年：杠桿階段。在該階段，量化投資從理論走入了實踐。在投資思路上，因為原本的Alpha策略收益有限，通過放杠桿擴大第一階段的穩定收益。實踐方面，1969年，前美國麻省理工學院數學系教授愛德華?索普（Ed Thorp）開辦了第一個量化對沖基金，進行可轉債套利，他是最早的量化投資的者使用者。1971年，巴萊克國際投資公司（BGI）發行了世界上第一只被動量化基金，標志著量化投資的真正開始。

3.第三階段從1975年至2000年：多策略階段。在這一階段，雖有一定的挫折，但總體上量化投資得到了平穩的發展。在投資思路上，由于上一階段通過杠桿放大收益的副作用產生，放大以后的波動率又增大，從而轉向繼續追求策略的穩定收益，具體的手段是采用多策略穩定收益。實踐方面，1977年，美國的富國銀行指數化跟蹤了紐約交易所的1500只股票，成立了一只指數化基金，開啟了數量化投資的新紀元。[18]1998年，據統計共有21只量化投資基金管理著80億美元規模的資產。[19]

4.第四階段從2000年至今：量化投資階段。這一階段，量化投資得到了迅猛的發展，并且發展的速度越來越快。投資思路上，運用量化工具，策略模型化，注重風險管理。在實踐方面，在2008年全球金融危機以前，全球對沖基金的規模由2000年的3350億美元在短短的7年時間內上升至危機發生前的1.95萬億美元，受美國次貸危機的影響全球對沖基金規模有較大的回落，直到2008年之后，在全球經濟復蘇的大背景下對沖基金規模才開始反彈。

（二）我國量化投資的發展

本文認為，到目前為止，我國量化投資的發展的主要經歷了三個階段：

1.第一階段從2004年至2010年：起步階段。在這一階段，由于我國沒有足夠的金融工具，量化投資在我國發展緩慢。2004年8月，光大保德信發行“光大保德信量化股票”，該基金借鑒了外方股東量化投資管理理念，這是我國最早的涉足量化投資的產品。2010年4月16日，準備多年的滬深300股指期貨的在中金所的上市，為許多對沖基金的產品提供了對沖工具，從此改變了以前我證券市場只能單邊進行做多的情況。

2.第二階段從2011年至2013年：成長階段。2011年，被認為是我國量化對沖基金元年，[21]而隨著股指期貨、融資融券、ETF和分級基金的豐富和發展，券商資管、信托、基金專戶和有限合伙制的量化對沖產品的發行不斷出現，這個階段的量化投資真正意義上開始發展，促使該階段發展的直接原因就是股指期貨的出現。[20]

3.第三階段從2014年至今：迅猛發展階段。2014年被認為是“值得載入我國私募基金史冊的一年”，基金業協會推行私募基金管理人和產品的登記備案制，推動了私募基金的全面陽光化，加速了私募基金產品的發行，其中包括量化對沖型私募產品。2014年稱得上我國量化對沖產品增長最迅速的一年，以私募基金為代表的各類機構在量化對沖產品上的規模均有很大的發展，部分金融機構全年銷售的量化對沖基金規模超過了百億。

2015年，上證50ETF期權于2月9日正式推出，這對于對我國的量化投資有著極大的促進作用。4月16日，上證50與中證500兩只股指期貨新品種的上市給量化投資帶來更多的策略的運用，金融衍生品的不斷豐富和發展，為量化投資提供更多的豐富對沖手段，也提供了更多的套利機會。

六、總結

量化投資的技術、策略、硬件設施條件都在飛速的發展，與傳統的投資方式相比，量化投資有著自身的特點和優勢。尤其是量化對沖產品，以其長期穩健的收益特征，成為目前“資產荒”下對信托、理財產品和固定收益產品良好的替代產品。未來隨著我國股指期貨、融資融券、國債期貨、期權等金融產品的不斷創新，以及股指期貨市場未來逐步恢復正常，量化投資發展前景不可限量。

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[21]嚴高劍.對沖基金與對沖策略起源、原理與A股市場實證分析[J].商業時代，2013，（12）：81-83.

第3篇：量化投資策略分析范文

關鍵詞:行為金融；投資策略；主板市場；選股標準

JEL分類號:G1　中圖分類號:F832　文獻標識碼:A　文章編號:1006-1428(2011)10-0107-05

一、行為金融理論概述及A股市場投資行為

傳統現代金融理論起源于20世紀50年代。在Arrow-Debreu一般均衡理論和Von Neumann＆Mor-genstem建立的預期效用函數理論分析范式下，1952年Markwitz提出了資產組合理論，1958年Modigiani＆Miller提出了資本結構理論，上世紀八十年代Sharpe、Lintner等人在資產組合理論基礎上發展了資本資產定價模型，Ross在1976年提出了套利定價理論，Black＆Scholes于1972年發明了期權定價模型.上述理論統一于Fama等在1970年代建立的有效市場假說，它們共同構筑起了近乎完美的現代金融理論大廈，被廣泛地應用于金融理論與實務中，定量指導人們的金融投資行為。

然而，上述金融理論模型在現實統計檢驗中出現了很多異?，F象。主要表現為以下兩個方面:首先，傳統金融理論一般假設投資者是理性的，但是大量的心理學研究表明，人們的實際投資決策行為會出現系統性的偏差，如過度自信、后悔規避、心理賬戶、錨定效應等，從而導致投資者行為的非理性；其次，傳統金融學理論一般認為市場是有效的，價格反映一切，但由于上述投資者行為偏差及一些制度因素，價格經常并不能反映真實信息，市場常常是非有效的。人們開始日益注重投資者行為在金融理論中的特殊作用，從投資者心理和行為關系出發研究金融投資活動，由此開創了行為金融學的研究。

Burrel&Bauman教授在1951年發表的《投資研究實驗方法的可能性》中首次明確提出將心理學和金融學研究結合起來，用實驗方法來驗證投資理論，并認為將行為方法和定量投資模型相結合具有重要意義。1979年，斯坦福大學的Tversky和普林斯頓大學的Kahneman教授提出了著名的前景理論(ProspectTheory)，該理論是行為金融理論的核心內容和代表學說.為行為金融理論的發展奠定了理論基礎，Kah-neman本人也因此榮獲2002年度諾貝爾經濟學獎。1985年，Bondt＆Thaler發表的《股票市場過度反應了嗎?》一文引發了對行為金融理論的關注，開啟了行為金融理論研究的新階段，此后，Shleifer對“噪聲交易者”和“套利限制”的研究、Odean對“處置效應”的研究、Shiller對股價異常和股市羊群效應的研究等進一步豐富了其內涵，行為金融理論的影響日漸擴大。

傳統金融理論把金融投資過程看作一個動態均衡過程，有效市場假說是傳統金融理論的核心。Shleiferf2000)總結有效市場假說建立在三個逐漸弱化的假設上:第一，假設投資者是理性的，可以理性評估資產價值；第二，即使有些投資者不是理性的，由于他們交易的隨機性，可以抵消彼此對資產價格的影響；第三，即使投資者的非理并非隨機而是具有相關性，市場可以利用“套利”消除其對資產價格的影響。行為金融學以前景理論為基礎，針對上述三個假設分別質疑，形成了相對應的三個層次研究:有限理性的投資者個體行為；投資者的群體行為；有限套利的非有效市場。

滬、深證券交易所相繼在1990年和1991年成立，標志著我國證券市場開始形成。作為一個新興資本市場，我國股市存在著嚴重的非理性投資行為:1、證券投資主要以投機行為為主，股票價格嚴重偏離股票的基礎價值。具體表現為:波動性較大，市盈率過高，換手率過高。2、投資理念不成熟。具體表現為:第一，暴富心理波段操作頻繁過度；第二，羊群行為十分明顯。3、強烈的政策依賴性。我國股市一直以“政策市”飽受詬病，政治、經濟政策及證券市場政策、法規常常直接干預市場，對市場造成巨大影響。4、機構投資者對股市操縱現象時有發生，中小投資者存在“跟莊”情結。這些非理都制約了證券市場自身功能的發揮，阻礙了證券市場的健康發展。因此，借鑒行為金融理論，研究適合我國投資者的投資策略顯得十分必要。

二、A股市場量化投資策略盈利性研究

根據行為金融理論，由于投資者存在各種認知偏差，容易產生過度反應或反應不足，從而導致非理性的投資行為，而且這種非理會長期存在，證券市場上將出現系統性偏差，資產也會錯誤定價，可以藉此制定有效的投資策略獲取穩定的投資回報，即行為金融投資策略?？蓪⑿袨榻鹑谕顿Y策略分為兩大類:一類是積極型的投資策略，即尋求由于投資者系統性的行為和認知偏差所引起的證券定價偏差，在大多數投資者認識到這些偏差之前投資這些證券，并隨著大多數投資者意識到這些偏差并投資它們時賣出這些證券。例如:反向投資策略、動量交易策略、小盤股投資策略和ST投資策略等；另一類是保守型的投資策略，即為了盡量規避人們的系統和認知偏差而制定的投資策略，如價值投資策略、資金平均策略和時間分散化策略等。

行為金融投資策略中最典型的是反向投資策略和動量投資策略，兩者可能在不同的時間段分別獲得正的收益。其盈利性研究方法可分為兩類:l、利用股票收益率實證分析，代表性方法是Jegadeesh＆Titmanf1993)提出的，他們考察了1962-1989年間美國股市數據，將樣本股票按照過去一段時間(即形成期)收益率排序等分為10個組合，排名最差的一組為輸家組合，排名最好的一組為贏家組合，然后考察未來一段時間(即持有期1內買入贏家組合和賣出輸家組合的超額收益率(與該時期的市場收益率相比較)，重復此過程，對上述超額收益率t檢驗，發現在3-12月的較短時間，存在顯著的股票收益動量效應。2、基金投資行為實證分析，Gfinbl~t、Titman＆Wermer(fl995)設計了一個基金投資行為衡量指標ITM計算基金重倉股數據，研究了美國155只共同基金10年內的投資策略以及相應的績效，結果顯示76.8％的基金采取“動量”投資策略。

我們參考Jegadeesh＆Titman(1993)方法，結合Lakonishok＆Shleifer(1996)、Chan、Jegadeesh&Lakonishokfl996)和Lee＆Swaminathan(2000)的思想，考慮到投資者對指標使用的習慣性，利用A股數據按股票收益率、換手率(代表交易量)、PE(市盈率)三大最

主流指標在形成期選擇大值(贏家)組合和小值(輸家)組合，考察其在持有期的超額收益率，分析各種投資策略的盈利性.以期尋找適用于我國A股市場的量化投資策略。具體方法如下:

(1)我國證券市場目前有主板市場、中小板市場、創業板市場三類，考慮到主板市場成立時間較長，投資行為相對較為成熟，對主板市場的研究基本就可以對我國證券市場投資行為全貌有較清晰認識:

(2)選定一個時間長度作為股票業績評價期.稱為股票投資組合的形成期，計算各樣本股票在形成期的平均超額收益率:

(3)根據上述收益率對樣本股票進行升序和降序排列，其中收益率數值最大的數只股票組成贏家組合，最小的數只股票組成輸家組合，選擇換手率、PE等指標時作類似處理:

(4)再選一個時間長度作為持有期，計算組合在持有期的平均超額收益率:

(5)移動一個檢驗周期，連續重復上述步驟.得到一系列持有期超額收益率，取平均值為對應投資策略的超額收益率，并對該結果做t檢驗:

(6)結合超額收益率和t檢驗結果，比較不同的投資策略，得到適用的量化投資策略。這K個期間的平均超額收益率；然后再在時刻T+2重復這一過程，一直持續下去，得到平均超額收益率時間序列，求平均值，在股票超額收益率為正態分布假設下進行t檢驗。

對上述方法說明如下:

(1)由于目前我國A股市場除少量的融券業務外.并不存在完善的股票賣空機制，所以我們不構造賣空股票的組合，盡管也計算贏家和輸家組合的收益率之差并進行統計分析，但目的是比較動量投資策略和反向投資策略的相對優劣:

(2)與經典Jegadeesh&Titman(1993)方法不同，我們參考朱戰宇等(2003)的方法，以周為檢驗周期單位，這是因為我國股市交易相比國外頻繁得多，月度檢驗期過長，會遺漏很多相關信息:

(3)根據目標市場的大小，選擇投資10、5、3等不同只股票計算平均收益率。

投資者行為是動態變化的過程，太過久遠的交易數據對研究新市場環境下的交易策略顯然沒有多大意義，所以本研究選取樣本期間為2009年10月1日至2010年11月30日，研究數據來自天軟(nysoft)金融分析軟件?？紤]到只有14個月數據，我們取形成期和持有期分別為一、二、四、八和十三周。收盤價數據采用比例復權，基準為“最后一個交易日”，保留小數點后兩位有效數字，如股票在某個周五沒有開市，就依次用本周四、三、二、一的可比收盤價代替。我們用Matlab(R2010b)編程處理數據，超額收益率是指個股收益率減去同期相應的市場收益率，考慮到廣大投資者一般將上證綜合指數作為判斷大盤走勢的標準，我們以其為基準計算超額收益率。

主板市場取我國A股市場中所有在2009年10月1日前上市的公司，剔除掉其中的中小企業板、創業板和ST公司，共1156家上市公司，截取2009年9月30日至2010年11月30日的周交易數據，選擇投資10只股票，結果如下:

1、以收益率為選股標準。

我們發現，共有5個“買漲”策略的平均超額收益在5％水平下顯著，形成期均為1周，且均為正，隨著持有期的增加而減少，(1-1)策略超額收益率最大，超過1％:15個“買跌”策略的平均超額收益在5％水平下顯著為正，形成期主要集中在8和13周，持有期為2和4周的收益率較大；10個“買漲一賣跌”策略的平均超額收益率在5％水平下顯著，且持有期為1和2周時，為正值，持有期為8和13周時，收益率為負值。這說明，選擇購買前期較短時期(1周，最多2周)收益率高的股票，或購買前期較長時期(8周或13周)收益率低的股票，持有期較短(1或2周)能取得明顯的超額收益。

2、以換手率為選股標準。

共有4個“買高換手率”策略的平均超額收益在5％水平下顯著，持有期均為13周，均為正且較??；23個“買低換手率”策略的平均超額收益在5％水平下顯著為正，且均在1％以上；19個“買高一賣低”策略的平均超額收益率在5％水平下顯著，且為負。這說明，選擇購買前期換手率低的股票可獲得明顯的較高超額收益率。

3、以市盈率為選股標準。

共有19個“買高市盈率”策略的平均超額收益在5％水平下顯著，均為正且較小；18個“買低市盈率”策略的平均超額收益在5％水平下顯著為正，且形成期越短，收益率越大，1和2周的平均超額收益率基本上在1％以上，和持有期無關；9個“買高一賣低”策略的平均超額收益率在5％水平下顯著，有正有負。這說明.選擇購買過去短期(1或2周)動態市盈率低的股票?？扇〉妹黠@的較高超額收益。

三、總結與展望

在對行為金融理論發展介紹的基礎上，我們對我國A股主板市場發展現狀和投資行為作了簡要分析.總結各種行為投資策略后，揭示出對于不斷完善但非理時有發生的我國證券市場，借鑒行為金融理論進行投資操作具有重要的現實意義。我們接著參考Jegadeesh＆Titman(1993)等的方法，利用主板市場數據按股票收益率、換手率、市盈率等指標在形成期選擇贏家組合和輸家組合，考察其在持有期的超額收益率，實證研究發現對于主板市場來說，換手率、動態市盈率都是較好的選股指標，收益率的有效性相對較弱，我們可以購買前期換手率低的股票、短期動態市盈率低的股票來提高股票投資的盈利性。

第4篇：量化投資策略分析范文

曾經，“對沖”在中國資本市場還是比較敏感的詞匯。2010年，股指期貨蹣跚而至，融資融券和轉融通也相繼出臺。股市投資思維從單向做多擴展為雙向的做多和做空。

10月23日，保監會連續公布關于《保險資金參與股指期貨交易規定》和《保險資金參與金融衍生產品交易暫行辦法》的通知，從公布的通知可以看出對保險資金投資范圍的進一步放開，市場分析人士對此的理解為希望通過擴大原有的投資范圍、完善監管機制以及組建投資團隊，為保險資金入市提供更好的資本對沖工具。

對此，國泰君安證券研究所金融工程小組分析師蔣瑛琨認為，我國資本市場已進入對沖時代，金融工程與衍生品研究在中國市場的重要性已經凸現。

投資理念的革新

對沖基金在海外已經走過了逾60年的歷程，見證了海外資本市場的變革和金融衍生品市場的成長與繁榮。從2010年以來，中國資本市場也進入對沖時代。對沖時代下會對市場帶來哪些變化？對投資格局有什么創新？我們該如何面對？

根據現資理論的資本資產定價模型，一個投資組合的收益由兩部分組成，一部分是市場提供的相對收益，或β收益；另一部分是投資管理人提供的超越市場的超額收益，或α收益，也是絕對收益。一個投資組合的風險也包含兩部分風險，即市場風險或系統性風險，以及投資組合的特定風險。特定風險不能完全去掉，只能分散，而系統風險可以通過相應的期貨等工具進行對沖。市場風險對沖后的投資組合回報就是市場中性的絕對收益，也就是所謂對沖基金追求的回報。過去，投資者只關心投資收益，卻沒有意識到其中隱藏的風險；只關心某個策略當下能賺多少錢，卻并不知道這個策略未來在市場風格變化后是否還能繼續賺錢。在對沖時代，投資更應看重風險調整后的收益，即投資的性價比。貨比三家，在同等風險下，不同策略能帶來怎樣的回報？投資者會看重長期穩定和持續的α。

在單向做多的投資思維中，我們的投資一直靠天吃飯，也更關心指數點位。在雙向投資時代，投資可以不必靠天吃飯，投資者更關心純粹的市場中性的絕對收益。

另一方面，對沖帶來了收益中α與β的分離，同時使投資策略也衍生出可轉移α等創新策略。如同包子或比薩餅一樣，相對收益的“皮”和絕對收益的“餡”可以分開，也可以構成不同的組合。例如，債券組合的β可以融入來自于股票或商品市場中產生的α，以增強債券組合的收益，這樣，不同資產市場中的絕對收益α能力可互相轉移及組合。

對沖時代將促使量化投資理念和方法得到更廣泛的認同和發展。對沖雖然并不一定意味著狹義的量化投資模式，但量化投資中對風險的量化觀念以及對衍生工具的應用都會融入對沖投資策略中。基于數量模型的量化投資也具有在多證券和多資產市場中發現差價的天然優勢。

工具化時代來臨

過去兩年的A股經歷了一跌再跌的熊市，有人將之歸咎于股指期貨做空的推手。其實，恰恰相反，股指期貨的引入使A股現貨市場的波動性降低，期現套利投資者也逐步成為市場穩定的有效力量。

伴隨對沖時代的來臨，市場需要更多β型場內工具和金融衍生品工具。場內指數型基金和交易型開放式指數基金（ETF）等成為配置和交易的工具?？梢园l現，股指期貨的推出促使ETF規模顯著增長，也大大促進了交易活躍性。除了傳統的β，還有另類β工具，如策略指數和杠桿指數基金。時下活躍的場內分級基金和場外結構化產品正填補了杠桿工具稀缺的空白。

工具型產品更加標準化、風險透明化，在信息不對稱的股票市場中，相對于個股選擇，是更適合大多數個人投資者的投資工具。

當然，在股市震蕩中，在對沖時代來臨之際，我們目前還缺少足夠的衍生品工具，還面臨不同瓶頸，我們必須正視并尋求解決之道，這也是對沖時代中國資本市場發展的必經之路。

對沖基金新型策略崛起

市場持續低迷，對沖基金卻迎來了各種機遇，新型投資策略產品加速崛起，但在不同市場環境中，不同策略的業績差別較大。

“對沖基金是最近這兩年才開始慢慢出現的，這之前私募證券基金都是做傳統的A股多頭，最近兩年才出現使用新的投資策略的產品。”融智評級高級研究員包桂芝表示，今年以來，新基金法的修訂明確了私募基金/對沖基金的法律地位；信托公司證券賬號放開、期貨公司獲批資管資格等都是對沖基金發展中的有利因素。

她說，“最近兩年低迷的市場行情為對沖基金創造了探索新策略的機會，大家都特別關注對沖基金各種新型策略。今年，一些國外的大型對沖基金公司也開始進入中國，因為他們看好對沖基金在中國的發展前景?！?/p>

光大證券另類投資部總經理葛新元近日也對外表示，中國對沖基金的發展是整個市場發展的必然趨勢，各種金融工具估計在今后三五年內將加速出現。

據私募排排網統計，截至2012年9月底，具有業績記錄的對沖基金表現差強人意。

數據顯示，近1個月所有策略產品的平均收益率均低于同期滬深300的表現；近3個月只有管理期貨、相對價值策略和債券基金獲取絕對收益，收益率分別為18.23%、1.17%和0.29%；近6個月收益率管理期貨和宏觀策略這兩個策略占絕對優勢，收益率在10%左右，同期滬深300收益率為-6.59%；近1年收益率兩極分化較嚴重，宏觀策略的平均收益率為47.89%，股票策略的平均收益率為-7.06%，同期滬深300指數的收益率為-11.16%。

“不同策略在不同市場環境中的收益能力會不同?！卑鹬ケ硎?，把時間拉長點看，就能看出一些策略的優勢，比如管理期貨，與股票市場的相關性很低，相對價值策略的收益一般比較穩定，在市場好的時候可能沒有指數漲得多，但市場不好的時候跌得比市場少，或者能夠獲取正收益。

受限于各種瓶頸，目前國內對沖基金規模還不大。

投資品種、投資工具的缺乏是對沖基金發展所面臨的主要問題。包桂芝介紹，與海外成熟市場相比，目前國內可投資的品種較少，除了傳統A股做多，可投資的金融衍生品只有一個滬深300股指期貨，做空機制雖然開始放開，但可做空的股票數量有限，并且在實際操作中難度也較大。

其次是人才缺乏。包桂芝認為，中國的對沖基金剛剛開始發展，尤其是新型策略的產品，比如量化、對沖、期貨、宏觀策略等，都需要這些方面的專業人才。即便是國外成熟的策略，在中國市場也有一個適應本土化的過程。

第5篇：量化投資策略分析范文

2011年7月1日，本刊正式引入《今日投資66》專欄，介紹今日投資66的選股邏輯、方法以及挑選出的股票。今日投資66（簡稱I66）是利用量化投資方法挑選出的一個66只股票的組合。其實早在2005年中今日投資就推出了I66，過去幾年累計收益率達到16倍，遠超同期市場不到3倍的漲幅。為什么直到今日我們才大張旗鼓地推出I66呢？原因其實很簡單，因為市場環境。量化投資近幾年在中國快速發展，其投資理念也越來越多地獲得認同。

股票市場上形形的各種分析方法總結起來可以歸類為三大流派：數量分析、基本面分析和技術分析。關于這三大流派孰優孰劣的爭論已經持續了近百年，三方各執一詞，百年爭論下來也沒有爭出個結果來。當今世界也是這三種流派大概各占三分之一的格局。而A股市場顯然尚未跟上，量化投資遠遠沒有達到三分之一的市場占有率。

第一部分：什么是量化投資

量化投資在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。事實上，互聯網的發展，使得新概念在世界范圍的傳播速度非常快，作為一個概念，量化投資并不算新，國內投資者早有耳聞。但是，真正的量化基金在國內還比較罕見。那么，何為量化投資？

康曉陽：量化就是符合投資常識的投資邏輯和策略

接下來會發生什么？

深圳市天馬資產管理有限公司是國內最早開發量化投資模型的資產管理公司，致力于量化投資工作接近十年。作為國內量化投資的“開山鼻祖”，深圳天馬的董事長康曉陽先生如下介紹量化投資：

大家看到這個圖，魚跳起來了，風在刮，接下來會是什么？日本發生的9級大地震！2011年3月7日我看到一個報道，有50條鯨魚在擱淺沙灘，就在發生地震那個縣東部的海岸，有的死了，專家解釋這些鯨魚集體迷路了。作為一個地震專家或者學者，其實他們的經驗沒有告訴他這50條鯨魚擱淺沙灘跟地震有什么關系。到底有沒有關系呢？我們知道5•12四川大地震之前發生了同樣的事情，很多癩蛤蟆過馬路，這跟地震有什么關系？

投資做股票有兩類，講很多種策略，無外乎就是買你自己喜歡的和買市場喜歡的，買自己喜歡和買市場喜歡的背后邏輯就是找影響股價的要素。

量化是什么？做投資，最終的分析停留在數據上，既然是數據，就可以標準化、固化。從你自己的角度買自己喜歡的東西，其實也可以量化，每個人都有對美的標準，但并不是符合這個指標，你就一定喜歡。如果有一個海選，把符合你喜歡特征的人放在你面前你去選，就可以量化。

鯨魚擱淺在沙灘上，根據歷史數據統計就會發現這個事情跟接下來要發生的事情有什么關聯。把人的行為邏輯影響股價所有的要素進行綜合分析，預測下一個市場喜歡的東西或者喜歡的策略是什么，簡單一句話，量化就是符合投資常識的投資邏輯和策略。就股票來講，投資標的的數據和因素量化，再用一些模型統計的方法把選出來的標的進行優化，最后成為投資組合，這就是量化的基本邏輯。用數理的方法把你的投資邏輯或者市場的投資邏輯固化，只要有投資邏輯的思想或者策略，都可以量化。

就股票而言，有很多種方法，有價值型股票，分析方法無非是那幾種，只是大家的標準不一樣，量化的東西可以設一個相對寬松的東西，初選之后再優化，比如成長型股票，肯定關心盈利、收益。選出來10個、20個、50個甚至100、200個股票，然后配比重，怎么優化組合，根據你的風險和預期收益率反推回來怎么優化，最后得出一個比重，哪只股票應該投多少。有些是成本交易，比如套利，什么情況下出現一定條件的時候提示你。

要真正做到量化，首先要有一個基本的理論模型。你要覺得什么樣的股票表現好，什么樣的股票你愿意投資，這就是量化的基本邏輯。但是，有了這個邏輯之后還不夠，還要有復合型人才，因為量化投資不光要懂得投資股票，還要懂得數理分析。打個比方，雖然我很懂股票，但我不懂數理分析，很多計算機模型也不懂，更不懂編程序，要真正做到量化投資，就必須有復合型團隊。為什么這么多年華爾街學金融工程、數理、物理的人大受歡迎？因為他們可以用統計工具。前段時間我在英國的一所大學和一些專門做模型分析的教授交流，我發現他們想的東西更加復雜，基本上把市場上任何的東西都想要量化。

我理解，就是去跟蹤你的投資邏輯，它只是幫你實現你想法的一種工具。另外還要有高質量的數據，因為，你通?？吹降臇|西和市場本身存在的東西可能并不一樣。如果把鯨魚放到海灘上，這作為數據化，統計過去2000年有多少次鯨魚擱淺在海灘發生，假如有真實的數據，就可以研究出跟地震的相關性。要懂數理統計工具，建立模型就是紀律，不能改變，改變就不是模型。有人說看到今天不行，換一下，那就不是模型了。我們看過一個電影，造出來的機器人最后自己都控制不了，那就是模型。如果造出來的機器人自己能控制，那不是模型。人為什么能掙得到錢，為什么還要量化？傳統是靠個人經驗的，而且你看到、聽到的東西都是有限的。量化有什么好處？它可以把你知道的東西在整個森林中搜索。計算機是不知疲倦的，晚上你在打鼾，計算機還可以工作。你的模型是你建的，你很理性的情況下建的模型，市場情緒變了，它不會變，那時候你不可能去改模型，所以它不會受情緒的影響。

華泰聯合：實現投資理念與策略的過程

國內研究機構中涉足量化投資較早并多次獲得新財富最佳分析師評選金融工程第一名的華泰聯合證券金融工程團隊如是說：

數量化投資是利用計算機科技并采用一定的數學模型去實現投資理念、實現投資策略的過程。與傳統定性的投資方法不同，數量化投資不是靠個人感覺來管理資產，而是將適當的投資思想、投資經驗、甚至包括直覺反映在量化模型中，利用電腦幫助人腦處理大量信息、幫助人腦總結歸納市場的規律、建立可以重復使用并反復優化的投資策略（經驗），并指導我們的投資決策過程。

本質上來講，數量化投資也是一種主動型投資策略，其理論基礎在于市場是非有效或弱有效的，基金經理可以通過對個股、行業及市場的驅動因素進行分析研究，建立最優的投資組合，試圖戰勝市場從而獲取超額收益。然而一些定性的投資者卻并不太認可定量投資，他們認為，定性研究可以將把股票基本面研究做得很深入，從而在決策深度上具有優勢。然而，在當今市場上，信息量越來越大且傳播速度極快，單個分析師所能跟蹤的股票數量開始顯得越發有限，也因此錯過了許多優秀的投資機會，可謂是擁有深度的同時錯失了廣度。量化投資正好彌補了這一缺失，通過使用強大的計算機技術，它能夠實時對全市場進行掃描，并依仗其紀律性、系統性、及時性、準確性以及分散化的特點最大概率的捕獲戰勝市場的投資標的。

事實上，在海外市場，我們看到越來越多的定量與定性完美結合的成功案例。通過向量化模型中加入分析師對未來主觀判斷的觀點（定性的觀點），再結合來自于歷史規律檢驗的觀點（定量的觀點），定量與定性的優勢便能得到充分的發揮和融合。我們相信，這也將是未來量化產品發展的主流方向和趨勢。

結論

量化研究作為一種研究方法，其本質是使用統計學、數學和計算機工具改進研究效率，使得我們能夠在更短的時間、更大的視角領域下，依靠清晰的研究邏輯，獲取更為有效和操作性以及復制性更強的研究成果。量化研究的本質是一類發現市場規律的方法體系，其基本功能是認識市場和解釋市場，并以做到預測市場為目的。

量化投資簡單來講，它以模型為主體，使用大量數據，并且在很大程度上用電腦這樣的投資方式；其以科學性和系統性著稱，并將在嚴格的紀律化模型制約下，緊密跟蹤策略，使運作風險最小化，并力爭取得較高收益。

第二部分：量化投資在蓬勃發展

量化投資在世界的發展史

美國市場有200多年，從證券市場開始，也有快400――500年了，但是量化的發展是上世紀50――60年代的事。首先有一些理論模型，沒有理論模型支撐很難做到量化的東西。

數理化投資于上世紀50~70年論上發芽

Harry Markowitz在上世紀50年表一系列關于投資組合“均值―方差”優化的論文，這使得投資者可以定量化風險，并把風險和預期回報放在一個理論框架下統一考慮；

WilliamSharpe在1964年發表CAPM模型，此模型顯示個股的預期回報和個股的風險及市場的預期回報成正比；

Steven Ross在1976年發表APT模型，此模型顯示個股的預期回報可以表示成一系列非特定因素預期回報的加權平均，此模型為量化投資者指出了很實用的研究框架；

Black-Scholes在1972年發表關于股票權證的定價模型；

Fama和French在1993年發表三因素模型，此模型顯示個股的預期回報由三個因素（市場，個股的市值，個股的市凈率）決定；

此后很多研究者做了非常多的實證研究，并發現了一些對個股將來回報有預測作用的因素：比如市盈率，市凈率，資產回報率，盈利一致預期，中長期價格動能，短期價格反轉等。

數理化投資從上世紀70年代末開始實際運用

Barclays Global Investors(BGI)于1978年創立了全球第一只數量化投資策略基金，到被BlackRocks收購之前BGI以14000億美元的規模，高居全球資產管理規模之首。

SSgA(道富環球投資管理公司)和 GSAM(高盛國際資產管理公司)為首的一大批以數量化投資為核心競爭力的公司已經成為機構資產管理公司中的“巨無霸”。

“詹姆斯•西蒙斯創辦的文藝復興科技公司花費15年的時間，研發基于數學統計理論的計算機模型，借助該模型，西蒙斯所管理的大獎章基金，從1989 年到2009 年間，平均年回報率高達35％，較同期標普500 指數年均回報率高20 多個百分點，比“金融大鱷”索羅斯和“股神”巴菲特的操盤表現都高出10 余個百分點。

在國外。其他采用量化投資的公司沒有獲得驚人的表現，并非是量化方法不好，而是他們還沒有構建出更好的模型以及正確的策略。作為量化投資的大行家和受益者，西蒙斯承認有效市場的套利機會極少而且會趨同小時，然而，仍然有無數轉瞬即逝的很小的機會存在，在證券市場，那些很小的交易，都會對這個龐大的市場產生影響，而每天都會有成千上萬這樣的交易發生。這個市場看似雜亂無章，卻存在著內在規律，而量化操作自從誕生以來，無疑成為捕捉這些規律的一把利器，為海外投資者屢建奇功。

CQA（教育產品內容與數據測試）數據統計：在2002年-2004年三年間，量化產品的平均年收益率為5.6%，比非量化產品的平均年收益率高出1%。從信息比率來看，量化產品為0.37，非量化產品為0.06。此外，量化基金的運作費率相對更低，例如傳統產品費率為0.6%，主動量化產品費率在0.45%-5%之間。

理柏(LIPPER)數據顯示，2005年到2008年之間，87只大盤量化基金業績表現好于非量化基金，增強型量化基金在2005年和2006年更是大幅跑贏非量化基金。但2007年和2008年除市場中性基金外，所有基金業績下滑很快，其中雙向策略和大盤量化基金表現差于非量化基金，而增強型和市場中性量化基金表現則優于非量化基金。

量化投資在中國的發展現狀

研究力量不斷壯大

目前大部分券商研究所都配有金融工程研究小組，成員超過5個的不在少數。根據2010年11月份的《新財富》最佳分析師榜單，國信證券金融工程小組人數有12人，為目前人員配備最多的量化投資研究團隊。其他入選金融工程前五名的研究小組中，申銀萬國8人，華泰聯合、安信證券各5人，中信證券4人。

數量化方面的研究報告數量也是逐年增加。據不完全統計，2008-2010年相關報告數量分別有52、142、794篇，今年上半年就達到了633篇，逐年遞增趨勢非常明顯。不過，和2010年研究報告10萬多份的總量相比，數量化研究的廣度和深度還有很大提升空間。

量化產品初露鋒芒

天馬旗下的產品中，現有兩個信托產品采用量化投資策略，分別是新華―天馬成長，和平安―Lighthorse穩健增長。

此外，上投摩根、嘉實、中?；?、長盛基金、光大保德、富國基金、南方基金等都有量化產品推出，但是量化基金的比例還是非常小。即便在2009年，全年新發基金超過100只的情況下，新發的量化基金也僅有4只，數量在2009年的新發基金市場中僅占3％。與指數基金、普通股票基金相比，量化基金可謂是基金市場上的稀缺資源。

2011年，在國內緊縮政策與國外動蕩局勢的影響下，A股市場呈現結構性震蕩上揚的格局。隨著市場輪動的提速及內在容量的擴大，精選個股的難度日益加大。在此背景下，定性投資容易受到投資者情緒影響，而定量投資則能夠通過計算機的篩選，幫助投資者克服非理性因素，在充分控制風險的前提下應對市場萬變。以“人腦＋電腦”為主要構建的量化基金逐漸顯現投資優勢，今年量化基金異軍突起，整體表現不俗。截至4 月6 日， 9 只具有完整業績的主動型量化基金平均收益率為0.64%，超越同期股票型基金和混合型基金-1.39%、-3.08%的凈值增長率。其中，“元老”光大保德信量化核心基金收益率達5.19%。此外，南方策略、中海量化策略、長盛量化紅利、長信量化先鋒、上投摩根阿爾法、華泰柏瑞量化先行基金也均取得正收益，分別達到4.12%、3.28%、2.60%、2.13%、0.77%和0.16%；僅嘉實量化阿爾法和華商動態阿爾法收益為負，分別為-4.48%、-7.94%。此外，從以往披露的公開信息可以發現，國內量化基金多側重價值因子，也契合今年低估值大盤藍籌股領漲的市場格局。

第三部分：解讀量化投資

在西蒙斯崛起之前，判斷型投資完全占據著主流地位，因為當前全球投資界的三大泰斗當中，無論是價值投資的巴菲特、趨勢投資的羅杰斯，還是靠哲學思維的索羅斯，都是判斷型投資的代表。但隨著西蒙斯的聲名鵲起，量化投資開始受到投資大眾的重視并呈現出蓬勃的發展態勢。但需要指出的是，世界上沒有萬能的投資方法，任何一種投資方法都有其優缺點，量化投資當然也不例外。定量投資成功的關鍵是定量投資這個模型的設計好壞，設計的好壞主要由模型設計者對市場的了解、模型構建的了解和模型實踐經驗來決定的。

量化投資的決策體系

量化基金的成功運作必然依托一個完整而有效的量化體系用來支撐，該體系是數據獲取、數據處理、資產配置、組合管理到全程風險控制等諸多環節的有機結合。

我們借鑒海外量化基金運作架構的諸多優點，并結合華泰聯合金融工程資深研究員的看法，旨在提供一個適合中國市場特點的量化基金運作架構體系。該體系綜合考慮了定性及定量兩大主要選股思路，在風險可控下，充分發揮量化投資的優勢。

此架構包含以下幾個主要層次：

1. 數據提供：量化體系的底層一般是數據接入端口，數據來源于外部數據提供商。

2. 數據預處理：由于中國A 股市場歷史較短，數據質量一般，特別是早期的數據較為不規范。因此，在輸入模型前必須對數據進行全面的清洗，從而增強數據的有效性和連續性。

3. 資產配置：資產配置是量化基金的核心。不同的投資者具有不同的投資理念，即不同的資產收益率看法。因此，通過構建差異化的因子配置模型來實現差異化的投資理念則充分展現了量化投資的優勢和精髓。舉例而言，我們可以開發針對不同市場狀況（如牛市、熊市、震蕩市和轉折市）以及不同投資風格（如保守、激進和中庸）的量化模塊。這些模塊就類似于兒童手中的玩具積木，一旦投資決策委員會確定了戰略和戰術配置比例，接下來要做的就是簡單的選積木和搭積木的過程。模塊化投資嚴格的遵循了投資思路，從而將量化投資的紀律性、系統性、及時性和準確性展露無遺。

4. 投資決策：宏觀經濟政策對中國A 股市場的表現影響較大，也就是我們常說的“政策市”。針對這一現狀，綜合考慮定性和定量的宏觀判斷對于我們選擇合適的基金倉位及資產組合將十分必要。一方面，結合宏觀及行業分析師對于未來宏觀經濟的預判以及個別性事件的分析，另一方面，考察既定的一系列量化擇時指標和宏觀經濟指標的最新動向，從而能較為全面的提出投資建議。

5. 組合管理：在對于宏觀趨勢、戰略和戰術資產配置的全面考量之后，留給基金管理人的工作將是如何實現在交易成本，投資風險以及組合收益三者之間的最大平衡。

經典量化投資模型綜述與評價

目前，由于計算的復雜程度和對速度的要求，量化投資的交易過程通常是由電腦自動來完成的，可在某些方面電腦依然不可能替代人腦。投資若要取得成功，就需要頂尖的大腦來羅織數據、發現規律、編制最快最好的電腦程序；此外，量化投資所使用的模型在用了一段時間之后就會慢慢失效，因為越來越多的“山寨版”會出現，因而需要不斷發現新的模型以走在這場軍備競賽的前列，而此時需要的就是配備精良、高速運作的人腦。由此可見，模型在量化投資的整個體系中居于核心地位。近幾十年來，西方理論界與實務界均誕生了不少量化投資模型，大力推動了量化投資的發展，這其中又大致可分為三大類：傳統的基于經濟學意義的模型（structural model）、現代的基于數學、統計學意義以及計算機原理的模型（statistical model）、程序化交易模型。以下就這三者分別予以介紹。

(一)傳統的基于經濟學意義的模型

這種模型雖然用到了一些數學與統計學的工具， 但其核心思想與前提假設仍然是圍繞經濟學或金融學原理而展開的。例如，B-S 模型與二叉樹模型提供了金融產品定價的新思路，因而也衍生出了所謂的以選擇權為基礎之投資組合保險策略（option-basedportfolio insurance，OBPI），如歐式保護性賣權（protective put）策略、復制性賣權（synthetic put）策略和一些持倉策略―――買入持有（buy-andhold）策略、停損（stop-loss） 策略、固定比例投資組合保險(constant proportion portfolio insurance，CPPI) 策略、時間不變性組合保障（timeinvariant portfolio protection，TIPP）策略、固定組合（constant mix）策略與GARP（Growth at a Reasonable Price）策略等。

(二)現代的基于數學、統計學意義以及計算機原理的模型

與上述模型相比，這種模型“量化”的傾向愈加明顯―――淡化甚至忽略經濟學或金融學背景，基本上只是依賴先進的數學、統計學工具與IT 技術構建模型，進而確定投資策略。模型中應用的具體方法主要包括參數法、回歸分析、時間序列分析、極值理論、馬爾科夫鏈、歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法等等。

(三)程序化交易模型

隨著金融市場的日益復雜化， 越來越多的復雜交易策略被設計出來，這些交易策略很難通過傳統的手工方式執行，于是程序化交易應運而生。程序化交易是指按照預先編制的指令通過計算機程序來完成交易的方式，可以分為決策產生和決策執行兩個層面：前者是指以各種實時/歷史數據為輸入通過事先設計好的算法計算得出交易決策的過程，而后者是指利用計算機算法來優化交易訂單執行的過程； 也可以從交易頻率的角度，分為高頻交易和非高頻交易。程序化交易使得復雜的量化交易策略得以實施，優化交易指令的執行，解放人力使之把精力更多地集中到投資策略的研究上， 最重要的是能克服人性的種種弱點與障礙從而保證絕對的“客觀性”與“紀律性”。然而，這種交易方式也引起了諸多爭議，如對速度的過高要求會造成市場的不公平、巨大的交易量可能會增加市場的波動性、容易產生鏈式反應、為了盈利可能會制造人為的價格而降低市場的有效性等等。

量化投資的主要策略

增強型指數基金：策略的主要目的還是跟蹤指數，希望用量化模型找出能緊跟指數但同時又能小幅超越的組合。

非指數型量化基金：能利用絕大多數好的投資機會，而不需去管組合是否能緊跟指數。

多―空對沖基金：買入模型認為能表現好的股票， 賣空模型認為會表現差的股票。有時可能凈多倉， 有時可能凈空倉。此策略在對沖基金中很流行。在A股市場中能賣空的股票不多，所以一般只能用期指去對沖。

市場中性的多―空對沖基金：買入模型認為能表現好的股票， 賣空模型認為會表現差的股票。在任何時候凈倉位為0，同時在各行業上，大小盤風格上的凈倉位都為0。此策略在對沖基金中也比較流行。此策略的波動率非常小，在國外一般會加入杠桿。

130/30基金：一般共同基金采用，即買入130%的多倉， 賣空30%的空倉。

程序化高頻交易：利用期指或股價的日內波動進行高頻買賣。有些策略是找價格模式，有些是利用交易所規則上的漏洞。

可轉移Alpha：主要用在增強型指數基金上，具體是用期貨來跟蹤指數，一部分多出來的錢投資于風險比較小的能取得絕對正收益的策略上。

市場擇時/行業輪動/風格輪動：用數量化模型預測市場/行業/風格的拐點

量化投資和傳統投資的比較

天馬資產首席數量分析師朱繁林博士表示，量化投資區別于定性投資的鮮明特征就是模型，對于量化投資中模型與人的關系，大家也比較關心?？梢源騻€比方來說明這種關系，我們先看一看醫生治病,中醫與西醫的診療方法不同，中醫是望、穩、問、切，最后判斷出的結果，很大程度上基于中醫的經驗，定性程度上大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依托于醫學儀器，最后得出結論，對癥下藥。

醫生治療病人的疾病，投資者治療市場的疾病，市場的疾病是什么？就是錯誤定價和估值，沒病或病得比較輕，市場是有效或弱有效的；病得越嚴重，市場越無效。

投資者用資金投資于低估的證券，直到把它的價格抬升到合理的價格水平上。但是，定性投資和定量投資的具體做法有些差異，這些差異如同中醫和西醫的差異，定性投資更像中醫，更多地依靠經驗和感覺判斷病在哪里；定量投資更像是西醫，依靠模型判斷，模型對于定量投資基金經理的作用就像CT機對于醫生的作用。在每一天的投資運作之前，會先用模型對整個市場進行一次全面的檢查和掃描，然后根據檢查和掃描結果做出投資決策。

傳統的定性投資強調的是基金經理的個人經驗和主觀判斷，相對來說強調基金經理的單兵作戰能力。而量化投資主要是用來源于市場和基本面的模型指導投資。

量化投資可以最大限度地捕捉到市場上的機會。而傳統的定性投資受到研究員，基金經理覆蓋范圍的限制。

量化投資借助模型進行投資，比較客觀和理性，更不會受市場和情緒影響。

量化投資的可復制性更好。傳統的定性投資易受到基金經理，資深研究員人動的影響。

其實，定量投資和傳統的定性投資本質上是相同的，二者都是基于市場非有效或是弱有效的理論基礎，而投資經理可以通過對個股估值，成長等基本面的分析研究，建立戰勝市場，產生超額收益的組合。不同的是，定性投資管理較依賴對上市公司的調研，以及基金經理個人的經驗及主觀的判斷，而定量投資管理則是“定性思想的量化應用”,更加強調數據。

國內量化基金投資風險分析

（一）量化模型質量產生的投資風險

投資模型本身的質量，是量化基金最核心的競爭力。專業人士以為，對于中國這樣的新興市場，量化投資的關鍵是能否根據市場特點，設計出好的投資模型。然而，已有的量化基金中，大多簡單地利用國外已公開的模型，或是用基金公司自有的一些簡單模型，在考察市場的有效性上普遍比較欠缺。如中海量化策略和南方策略優化在行業權重配置中均采用的Black-Litterman（BL）模型。這種模型現是華爾街主流模型，亦是高盛公司資產管理部門在資產配置上的主要工具。然而，在國內市場信息搜集等方面局限性較大的情況下，該系統到底是否有效，是否僅是基金公司體現其“專業性”的一個由頭，還有待觀察。

（二）基金經理執行紀律打折扣所產生的道德風險

好買基金研究中心的一份報告指出，大部分量化基金在擇時、行業配置和資金管理等方面并沒有采用量化模型，更多的是基金經理的主觀判斷。觀察這些量化基金的契約和季度報告可以發現，基金要么不進行擇時，要么根據主觀經驗進行擇時，這在很大程度上無法體現出模型選股產生的效果。

（三）數量化模型滯后產生的風險

量化基金效果如何，無法脫離資本市場環境的成熟度。量化模型的運用有重要的前提條件，是必須在一個相對成熟穩定的市場中運行，這種市場環境下基于歷史數據設計的模型才可能延續其有效性。國內股市曾經大起大落，市場結構和運行規律都發生過質變。在這種情況下量化模型有可能跟不上市場本身的改變，嚴格的量化投資也難以適應變化。這或許是這種舶來品水土不服的一大原因。可以說，早期的A股市場并不適合量化投資理念，而隨著市場逐漸成熟，量化投資的優勢才開始逐漸顯現。近兩年量化投資基金數量成倍增加，也是對這一趨勢的反映。

第6篇：量化投資策略分析范文

從開始的分級基金到如今的量化對沖專戶，銀華量化投資團隊在量化投資的本土化上進行了卓有成效的嘗試。如今，銀華分級基金規模已經占到市場一半左右份額，而量化對沖專戶的規模也已超過10億元。時間和專戶業績證明了銀華量化團隊卓越的投資管理能力。2013年，銀華量化對沖專戶產品的費前平均年化收益超過15%，最高的賬戶則超過30%。

周毅認為，在中國，量化對沖產品有著廣泛的客戶基礎，只要做好產品和策略，滿足客戶的投資需求，量化對沖產品將有十分廣闊的發展空間。目前，銀華在量化對沖策略的本土化上，已經取得了顯著的先發優勢，隨著監管制度的變革以及金融工具的發展，量化對沖事業的春天已經到來。

步步為營 四年精磨優秀團隊

2010-2011年，周毅以分級基金作為量化投資的突破口，帶領銀華量化團隊初戰告捷。當年，銀華的分級基金一鳴驚人，獲得了不可動搖的市場地位，也為此后銀華的量化之路提供了市場認可度和基礎支持。

2012年，周毅向著量化投資本土化進一步邁進，從量化專戶開始嘗試絕對收益。團隊先后建立了側重阿爾法策略和套利策略的研究小組。

2013年，來自銀行渠道的數據顯示，銀華基金管理的量化對沖專戶扣除全部費用后的平均收益率達到12.65%，凈值波動率卻僅為滬深300指數的1/4，而夏普比率則高達1.95，創造了穩定的絕對收益。

成績的取得與銀華基金量化團隊的打造是密不可分的。周毅介紹，2010年，銀華基金最早在國內設立量化投資部。2013年，銀華量化的團隊架構已經相對完整、人才配置齊全，團隊中的骨干力量均有海外留學經歷和多年海外量化投資相關工作經驗。在天時、地利、人和齊備的機遇之下，銀華量化團隊逐漸發展完善，并在實戰中得到了鍛煉。

信托“破剛”獨門策略巧奪市場

2014年，周毅看中了信托業拐點帶給量化對沖的好時機。

周毅認為，信托與量化對沖，看似毫無相關性，但實際上面對的是同一類投資者——追求穩定回報的高凈值客戶。

“過去幾年，信托做得非常好，剛性兌付帶來了低風險下的高回報。投資者更熱衷于信托產品，而對沖基金則相對顯得冷門。”周毅說。

而到了2014年，事情正在發生變化。對非標投資的控制讓信托業走入瓶頸，2013年底，信托發展所依賴的房地產業和礦業進入衰退周期，多只信托產品出現兌付危機，打破“信托剛性兌付”的呼聲也越來越高，這意味著其投資屬性正在改變。

周毅認為，面對這種趨勢，未來可能有一部分投資者將從信托產品中脫離，轉而選擇新的投資方向。而對沖基金相對來說是個新興投資工具，需要向客戶證明自己的絕對收益能力和風控能力?！皩τ谌魏涡屡d的投資種類，重要的是你有過硬的管理業績，以數字證明自己。”周毅說。

目前銀華量化對沖專戶產品的投資策略大概分為兩種模式：阿爾法策略和套利策略。所謂阿爾法策略，是專注于創造絕對收益。根據A股市場的特點，銀華將理論上的阿爾法策略進行了改造，以傳統的主動型股票研究分析結果為基礎，利用多因子模型來控制組合的風險和相關性，追求超越市場平均回報的絕對收益，為投資者提供持續穩定的阿爾法回報。

第二類策略是套利策略，即利用衍生品到期收斂特點進行套利。銀華采用的多為分級基金套利。這種方法能夠為組合貢獻低風險收益。

不管是阿爾法策略還是套利策略，都不依賴擇時，而是在所選的股票和放空的標的之間的相對強弱差上，賺取絕對收益。“對沖并不需要判斷某個行業是漲還是跌，只是基于相對強弱，中間的差是回報。對指數也是同樣的道理?！敝芤憬榻B，“這也是國外對沖機構廣泛使用的投資方法?！?/p>

當對沖投資策略程序一旦設定好，就像是一個冷靜理性的基金經理，沒有貪婪和恐懼等情緒。量化投資可能產生不了歷史上最棒的基金經理，但是確實是一種回報穩定的投資方式。

對沖春天期待機制與產品創新

周毅表示，他十分期待中證500股指期貨、個股期權以及股指期權的推出。他堅信，從發展趨勢來講，中國的衍生工具會越來越多，國外成熟的量化對沖投資模式未來在中國大有用武之地，同時量化投資管理的資金規模也會變大。

在目前的階段，周毅并不認可過快提升對沖類產品的規模。國際經驗表明，任何一個優秀的對沖基金公司的管理規模都是有上限的。不管多好的策略，它所能支持的資金量，所能支持的衍生品存貨量和股票量都是有限的。

周毅測算，僅就目前的投資標的而言，銀華團隊可以有效管理的量化對沖基金規模極限或為50多億元，而單只對沖基金的理想規模大約是5億元左右。但隨著中證500股指期貨、股指期權等衍生工具誕生，這個規模會大幅增加。

第7篇：量化投資策略分析范文

打球的樂趣在不同階段是不一樣的，開始時對結果比較在意，希望在扣球中尋找暢快的感覺，在輸贏間體會心態的波動，因此也比較熱衷于學習各種不同技巧，不同的發球制勝的方式，也會嘗試尋找各種能提升打擊和旋轉力量的好球拍。后一階段并不是對結果不在意了，而是部分樂趣慢慢轉向了中間的過程，體會集全身力量操縱小球的感覺，體會如何將身體調適到可以應對各種不同來球的狀態，學習能夠增加發球和擊球的穩定性的各種方法，學習放棄一些看起來很絢但可能影響動作穩定性的技巧和動作。

相比其他球類運動，乒乓球不但體積最小，球拍算也算小的，對于一個人的身體而言，對球拍方向的操縱余地其實是很大的，從各手指關節開始，到腕關節、肘關節、肩關節、腰部、膝關節和腳步移動，任何一個關節的變動都足以影響球拍的運動方向和速度，球拍的最后運動結果是一個多變量空間幾何方程。所以我們看到自學者的動作差異一般很大，多數人選擇自己覺得最容易控制一個或多個關節去打球。通常越靠近球拍的關節初學者使用的越多，因為這些關節旋轉對球拍的影響最直接最明顯，乒乓球運動的方向和速度對這些關節的運動也是最敏感的，因此，也最快能看到動作調整對結果的影響。但就我理解，其實過多的運用近關節反而會影響擊球的穩定性，而遠關節例如腰部、腳步，因為距離遠，所以力臂長，在固定其他關節的基礎上去應用遠關節控制球拍，是有利于增加動作穩定性和準確性的。為什么腳步要頻繁移動，也是為了通過腳步運動替代近關節運動，避免對過于靈活的近關節的過度使用。但這也并不意味著完全不能使用這些敏感關節，而是多數初學者還無法熟練到能夠駕馭這個部分，最關鍵的是要有主次之分，連專業運動員也無法熟練到沒有主次的靈活運用所有關節。對多數想學好乒乓球的人而言，首先嘗試放棄或固定一些不必要的關節運動、從一些容易掌握的關節入手、慢慢理解和學習減少過多影響變量的重要性是繼續進步的關鍵。

這是打乒乓球過程中的一些個人體會，篇幅所限未能詳盡，也未必全面，但我想很多小球類運動可能都有一些相似的道理。

相比運動而言，我所從事的投資行業，顯然要更復雜很多，投資收益影響因素太多，遠遠超過影響球拍運動的七個關節。宏觀、行業、公司、市場、制度、交易、心理，各種不同層面都有很多因素在影響市場，因此，可供選擇的投資策略也非常豐富，按理念不同有：基本面分析、技術面分析、量化分析、博弈分析、套利分析，按周期不同有，高頻交易、短線策略、中期策略、長期策略，按可供選擇的品種有：個股投資、組合投資、基金投資、杠桿投資，還有各種不同劃分。

對大多數投資者而言，不是找不到方法，而是可供選擇的方法和技巧過多了，而且似乎每種都可能帶來豐厚的收益，投資收益對越短期風險越高的投資策略和投資品種越敏感，因此，越激進的投資方法和投資品種誘惑越大。這種環境下，知道放棄什么和知道如何選擇是同等重要的。

第8篇：量化投資策略分析范文

    的研究成果。

    關鍵詞:行為金融;現代金融;防御型投資策略;進攻型投資策略

    行為金融學是從微觀個體行為以及產生這種行為的更深層次的心理、社會等因素來解釋、研究和預測資本市場的現象和問題。在美國和歐洲,行為金融學不僅在學術研究中受到越來越多的重視,它在實踐中也已經得到了應用。個人投資者在應用行為金融學的知識來避免心理偏差和認知錯誤,機構投資者也正在以行為金融學的精髓來發展以行為為中心的交易策略。

    一、行為金融學的基本概念和理論

    迄今為止,行為金融學還沒有形成一套系統、完整的理論。目前絕大部分的研究成果都集中于確認那些會對資本市場產生系統性影響的投資者決策心理特點以及行為特征。

    第一,投資者的心理特點。處理信息的啟發法?，F代社會信息量越來越大,傳播速度也越來越快,金融市場決策者面臨的情況日益復雜。決策者將不得不更多的使用啟發法。啟發法是使用經驗或常識來回答問題或進行判斷,它意味著對信息進行快速的、有選擇性的解釋,在很大程度上取決于直覺。由于決策的速度很快以及不完整性,使用啟發式方法可能得不出正確的結論,從而造成認知錯誤和判斷錯誤。啟發式方法一般包括:一是典型性。這種啟發性方法是一個諺語的起源:“如果它看起來像只鴨 子并且呷呷的叫聲像只鴨子,它可能是只鴨子。”在形成預期時,人們通過評估未來不確定事件的概率與其最近所觀察到事件的相似程度。典型性使得投資者對新信息反應過度,也就是投資者在形成預期時給予新信息太多的權重。二是顯著性。對于發生不頻繁的事件,如果人們最近觀察到這種事件,那么人們傾向于過分估計這種事件在未來發生的概率。例如,如果最近一架飛機墜毀的消息頻繁地被媒體傳播,人們將過高估計飛機未來發生墜毀的概率。顯著性可能使得投資者對新信息反應過度。三是自負。人們對自己的能力和知識非常自負。例如,當人們說這件事有90%可能性將發生或這聲明是真實時,那么這種事件發生的可能性小于70%。自負可能使投資者對新信息反應遲鈍。四是錨定。心理學家已經證明,當人們進行數量化估計時,他們的估計判斷可能被該項目先 前的價值所嚴重影響。例如,二手車的銷售商通常是在開始談判時出高價,然后再降價,這銷售商盡力將消費者滯留在高價格上。錨定使得投資者對新信息反應遲鈍。

    第二,后悔。人類犯錯誤后的傾向是后悔,而不是從更遠的背景中去看這種錯誤,并會嚴厲自責。后悔理論有助于解釋投資者延遲賣出價值已減少的股票,加速賣出價值已增加的股票。Shefrin和Statman指出,后悔理論表明投資者避免賣出價值已減少的股票是不想使已犯的錯誤成為現實,從而避免后悔,投資者賣出價值已增加的股票是為了避免價格隨后可能降低而造成后悔。

    第三,認知不協調。認知不協調是人們被告知有證據表明其信念或假設是錯誤時,人們所體驗的心理和智力上的沖突。認知不協調理論認為,人們存在采取行動減輕未被充分理性思索的認知不協調的傾向:人們可以回避新信息或開發出扭曲的論據以保持自己的信念或假設正確。如新車買主有選擇地避免閱讀他們其他車型的廣告,而去看他們所選擇車型的廣告。

    第四,回避損失。趨利避害是人類行為的主要動機之一,而對“趨利”與“避害”的選擇在經濟活動中是首先考慮如何避免損失,其次才是獲取收益。研究表明,人們在從事金融交易中賦予“避害”因素的考慮權重是“趨利”因素的兩倍。

    第五,羊群效應。人們的相互影響對人的偏好改變的作用是十分巨大的,追求時尚與盲從心理便是其中最突出的特點。這對經濟決策的形成與改變具有特殊的影響力。在金融投資領域,人們往往是顯著的、非理性的從眾心理特征與行為。

    (二)決策行為的一般特征

    1994年,Shefrin和Statman開始研究可能對金融市場行為產生系統影響的決策行為特征。,一些決策行為特征已經得到行為金融學家們的公認,并作為對決策者的基本假設:

    第一,決策者的偏好是多樣的、可變的,他們的偏好經常在決策過程中才形成;

    第二,決策者是應變性的,他們根據決策的性質和決策環境的不同選擇決策程序或技術;

    第三,決策者追求滿意方案而不一定是最優方案。盡管這些決策特征之間相互作用的特點和對市場的影響尚不十分明確,但實證研究表明,投資者決策行為特征與市場中投資特性是相關的,如股票價格的過度波動性和價格中的泡沫;投資者中存在追隨領導者和從眾行為;過早的售出盈利投資和過晚售出失敗投資;資產價格對新的市場信息反應過度或不足等。

    二、行為金融學在證券市場的實際應用

    在證券市場投資中具體運用行為金融學可分為防御型策略和進攻型策略。防御型策略是指利用行為金融學對人的投資心理以及決策特征的分析來控制心理偏差和認知錯誤,也就是在投資中避免犯錯;進攻型投資策略則在了解投資者的心理偏差和決策失誤對市場產生的影響的基礎上制定相應的投資策略以從中獲利。

    對于個人投資者而言,更現實的是采取防御型投資策略。個人投資者在資金實力、分析手段與信息獲得與把握上都處于劣勢,因而經?？看蚵犘〉老⒌茸鳛闆Q策依據,行為經常是非理性的。此外個人投資者對自己的資金負責,缺乏來自第三方的監督控制體系,導致個人投資者在投資過程中容易犯心理偏差和認識錯誤,因而有必要采用防御型行為金融投資策略來指導投資。進攻型投資策略一般為機構投資者采用,因為在錯綜復雜的金融市場中,要對證券的定價進行判斷非常困難,個人投資者很難在實際中判斷出當前的市場定價是正確的還是發生了偏差,只有掌握著大量信息和良好分析技術的專業投資者才有可能進行判斷。此外,各種定價錯誤或偏差的幅度和持續的時間都是有限的,個人投資者精力有限、交易成本高,無法利用這些偏差和錯誤來獲利。

    防御型行為金融投資策略是應用一系列行為金融的知識對自身的投資行為進行內省式的審察和研判,具體可包括:首先要核對信息的來源,核實信息的可信度、實效性等,要密切關注最近有無更新的消息或數字披露,要避免只關注支持自己看法的信息。第二,判斷自身是否過分自信,特別在最近投資行為取得了一系列成功時就更應關注這點。第三,要善于比較正面和負面觀點,查明對市場持最樂觀以及最悲觀態度的分別是什么人以及為什么會持有這樣的觀點。第四,要避免錨定效應導致不理性的期望值。

    對于機構投資者而言,更重要的是可以采用進攻型投資策略。各類投資機構由投資經理們具體負責運作的,投資經理們和個人投資者一樣,在投資決策中也會犯各種心理偏差和認識錯誤,因而也需要采用防御型投資策略來加以避免。但投資經理們有著良好的金融投資專業知識和豐富的實際經驗,他們能更好的對自身的行為進行控制。在各類機構中一般都有著良好的管理監督制度和風險管理措施,在一定程度上也可以幫助投資經理們避免犯心理偏差和認知錯誤。因而,機構投資者更重要的是利用進攻型投資策略來獲得盈利。目前可采用的進攻型行為金融投資策略主要有:

    曾 琪:行為金融學理論探討及其實際應用第一,反向投資策略。反向投資策略,就是買進過去表現差的股票而賣出過去表現好的股票來進行套利.這種策略的提出最初是基于De Bondt 和Thaler(1985,1987)對股市過度反應的實證研究。行為金融理論認為,由于投資者在實際投資決策中,往往過分注重上市公司的近期表現,根據公司的近期表現對其未來進行預測,從而導致對近期業績情況做出持續過度反應,形成對績差公司股價的過分低估和對績優公司股價的過分高估,最終為反向投資策略提供了套利的機會。

    第二,動量交易策略。動量交易策略,即預先對股票收益和交易量設定過濾準則,當股票收益或交易量滿足過濾準則就買賣出股票的投資策略。行為金融意義上的動量交易策略的提出,源于對股市中股票價格中間收益延續性的研究。Jegadeesh與Titman(1993)在對資產股票組合的中間收益進行研究時發現,以3到12個月為間隔所構造的股票組合的中間收益呈現出延續性,即中間價格具有向某一方向連續變動的動量效應。Rouvenhorst(1998)在其他十二個國家發現了類似的中間價格動量效應,表明這種效應并非來自于數據采樣偏差。

    第三,成本平均策略和時間分散化策略。成本平均策略是指投資者在購買證券時按照預定的計劃根據不同的價格分批地進行,以備證券價格下跌時攤低成本,從而規避一次性投入可能帶來的較大風險。時間分散化策略是指根據投資股票的風險將隨著投資期限的延長而降低的信念,建議投資者在年輕時股票投資比例可較大,并隨著年齡的增長逐步減少。

    參考文獻:

    [1]Kaheman, D.and A.Tversky(1979). “Prospect Theory: An Analysis of Decisio n Making Under risk”, Econometrica

    [2]Baberis.N.A.shleifer and R.Vishny (1997). “A Model of Investor Sentiment”, Journal of Financial Economics

第9篇：量化投資策略分析范文

關鍵詞：對沖基金 投資策略 特點

“對沖”一詞原本是一種風險管理的方法，通過同時買入和賣出證券達到減少風險的目的。1949年美國記者瓊斯創立了第一支對沖基金，買入被低估公司的股票，同時賣出被高估公司的股票，加上利用杠桿交易，獲取了高額的回報。這樣的投資策略無論市場漲跌都能獲得絕對收益。當市場上漲時，被低估公司的股票上漲幅度大于被高估公司股票的上漲幅度，整體而言是獲利的。相反，當市場下跌時，被高估公司股票的下跌幅度大于被低估公司的下跌幅度，總體而言依然是獲利的。瓊斯的多空頭并非完全對沖，由于他相信股票價格長期來看處于上升趨勢，他持有凈多頭。瓊斯的這一投資策略被稱之為股票多空頭策略。瓊斯認為，雖然經濟情況不好預測，但通過對公司治理結構、財務狀況等的分析，是能夠尋找出低估與高估的公司。這樣的投資組合的收益率的波動性小，雖不能保證很高的收益率，但是可以通過杠桿來放大，同時投資組合的方差變小，也就是風險變小，實現了低風險下的高收益。

瓊斯的對沖基金神秘運作數年后才被人得知，而后被廣為效仿，對沖基金得到了長足的發展。瓊斯的投資策略顯然具有對沖的性質，買低賣高，所以稱之為對沖基金。但是隨著對沖基金的快速發展，產生了多種多樣的投資策略，很多對沖基金不具有或不明顯具有對沖的特點，“對沖基金”一詞也就只具有名義上的意義了。

一、對沖基金的特點

目前，存在著很多對沖基金，不盡相同，但一般具有如下特點：（1）私下募集：這樣可以有效的規避監管，無需受監管部門在杠桿使用、能否做空、披露信息、衍生品使用方面的限制。對沖基金的投資人一般來自高凈值的人群。但近年，機構投資者對對沖基金的投資呈不斷上升的趨勢，大有趕超個人投資者之勢。（2）投入自有資金：對沖基金經理通常將自有資金投入對沖基金，這樣能夠使基金經理和投資人的利益保持一致。對沖基金經理作為一般合伙人管理基金，投資人作為有限合伙人享有分紅權，但是不參與經營，提高了對沖基金的運營效率。（3）收取15%-20%的業績獎勵費：除了像共同基金那樣收取管理費之外，對沖基金經理通常對基金的收益收取15%-20%的業績獎勵費，這樣更大程度的激勵基金經理提高業績，同時也吸引大批優秀人才進入對沖基金行列。（4）操作隱蔽：對沖基金不像共同基金那樣需要公開披露有關信息，同時基金經理通常與投資人約定享有極大的操作自由，不必向投資披露投資策略和方式。（5）投資工具靈活：除傳統的股票、債券等金融工具外，對沖基金還運用如期貨、期權、掉期等各種衍生工具，或者他們的組合，使用的投資工具廣泛而靈活。（6）使用杠桿，可以賣空：對沖基金充分利用杠桿和賣空技術，杠桿可以放大資金量，杠桿使用從幾倍、幾十倍、甚至幾百倍不等，形成強大的力量。透過期貨、期權、融資融券等方式賣空可以在資產被高估或者市場下行的情況下獲利。宏觀對沖基金，如索羅斯的量子基金透過杠桿和賣空的方式可以對全球金融市場產生重大的影響。（7）數量化投資：對沖基金運用復雜的數學模型來做投資決策，在對投資進行定量分析的基礎上進行投資，減少風險，增加回報。

二、對沖基金按照投資策略的分類

（一）市場中性策略

市場中性策略又稱為證券套利策略或相對價值策略，利用市場的非均衡進行套利。當基金經理認為兩種相關資產的價格偏離合理的區間時，買入被低估的資產，同時賣空被高估的資產，當兩種資產價格回歸均衡時獲利。買入和賣空的資產在金額上應做到嚴格匹配，這樣才是市場中性的，即與市場的漲跌無關。市場中性策略又可細分為固定收益套利和股票市場中性策略。固定收益套利基金投資于各種債券，包括政府債券、公司債券等，利用相關債券之間出現的不均衡價差尋找投資機會。股票市場中性策略利用相關股票之間出現的不均衡價差獲利，將市場風險完全對沖。

（二）股票多空頭策略

與股票市場中性策略略有不同，股票多空頭策略一般持有凈多頭，也就是說，買入的金額大于賣空的金額，認為市場是向上的。此外，在買入股票的同時，為了防止下跌帶來的損失，除了通過賣空相關股票外，還可以買入此股票的看跌期權，這樣當股票下跌時，虧損的最大金額就是看跌期權的執行價與買入股票價格的差。由于買入期權的成本通常較高，所以基金經理大都采用賣空相關股票的方式來規避下跌的風險。相反，在賣空股票的同時，為了防止價格上升帶來的損失，可以通過買入看漲期權的方式來進行對沖。

（三）賣空型策略

此策略尋找被高估公司的證券，通過賣空此類公司的證券，待證券價格回歸正常時獲利。對沖基金通過分析公司的經營狀況、財務報表真實性、市場前景等方面判斷公司是否被高估。比如，通過分析公司的財務報表，再加上實地調查等方式，對沖基金發現公司有財務造假的情況，虛增利潤，從而導致股價被高估。此時對沖基金首先做空此公司的股票，然后將公司財務造假的情況宣布出去，造成公司股價下跌，對沖基金獲利了結。賣空型基金通常持有凈空頭或者純空頭。前者會持有一部分多頭，后者則純粹的持有空頭頭寸，風險也較大。

（四）宏觀策略

運用宏觀策略的對沖基金稱之為宏觀對沖基金，此類基金運用經濟學的基本原理，分析全球各國的宏觀經濟指標，在全球范圍內尋找金融資產出現的價格錯配情況，通過貨幣、利率、債券、商品等工具進行投資，充分利用杠桿將資金量放大數倍，以達到與一國金融當局對抗的能力。宏觀對沖基金可以運用兩國之間的匯率不均衡進行投機獲利。當一國實行固定匯率時，由于出現了嚴重的國際收支逆差等情況，導致此國貨幣被嚴重高估，但由于固定匯率的限制，此國貨幣不能貶值，宏觀對沖基金便趁此時機大量拋空此國貨幣，從而給此國貨幣造成巨大的貶值壓力，直至此國宣布本國貨幣貶值，對沖基金獲利了結。宏觀對沖基金的典型代表是索羅斯的量子基金。索羅斯在1992年就是利用英鎊與德國馬克之間的匯率失衡通過賣空英鎊的手法狙擊英鎊成功，獲得了大量收益。索羅斯在1997年狙擊泰銖時也獲得了巨大的成功，但是在香港市場和俄羅斯市場則以失敗告終。

（五）事件驅動策略

事件驅動策略又稱之為特殊事件策略，利用公司發生的特殊事件進行投資獲利，比如合并、重組、股票回購等事項，此策略主要包括兼并套利策略和不幸證券策略。（1）兼并套利策略投資于各種兼并收購事件，比如杠桿收購、要約收購等。一般認為被收購公司的股票價格會上升，收購公司的股票價格會下降，所以對沖基金在做多被收購公司的同時，做空收購公司，當股票價格如預期那樣變化的時候，便能獲得收益。（2）不幸證券策略是指投資于那些面臨破產、重組以及其他危機情況公司的證券，當這類公司擺脫危機情況后，證券價格隨之上升，對沖基金便能獲利。由于此類證券屬于較低等級，其他類型的投資基金較少參與，從而此類證券的價格會更低，對沖基金能以極低的價格買入，待情況逆轉后獲得可觀收益。但是，此種投資策略也面臨較大的風險，如果危機公司未能走出低谷，對沖基金將面臨較大損失。

（六）新興市場策略

此種策略的對沖基金投資于經濟增長速度快、增長潛力大的新興市場國家，獲取高額的回報。新興市場國家一方面發展快，另一方面在制度上還有很多不完善之處，漏洞較多，信息傳遞效率低從而價格變化不夠及時，這就給了對沖基金更多的機會在合適的價格投資，最終獲得巨額收益。新興市場策略與宏觀策略存在重疊之處，宏觀對沖基金往往利用新興市場國家的制度缺陷，攻擊一國的金融體系，達到獲利的目的。

（七）基金的基金型策略

該策略指對沖基金投資于其它的對沖基金，以使投資多樣化，減少風險，增加回報。具體而言，該策略又可分為兩類。（1）一只大型基金又分成若干子基金，每個子基金由一名對沖基金經理管理，不同的子基金采用不同的投資策略或投資于不同的資產，若干子基金構成的大型基金在投資策略和資產配置方面均實現了多樣化。（2）一只對沖基金不分成若干子基金，由一名基金經理管理，該基金經理將資金投資于不同特點的對沖基金，從而獲得更加穩定的回報?；鸬幕鹗杖‰p重管理費和業績獎勵費，對于投資者而言需要支付比例更高的費用。大型基金由于規模龐大，自身的管理能力有限，所以較多采用基金的基金型策略，這也是大型基金的一個發展趨勢。

參考文獻：

[1]張楊.宏觀型對沖基金的經營策略分析[J].特區經濟，2009，1

[2]張樹德.對沖基金的定義與分類[J].財會月刊（理論），2008，12