什么是量化对冲？

1. 什么是量化对冲？

“量化对冲”是“量化”和“对冲”两个概念的结合。“量化”指借助统计方法、数学模型来指导投资，其本质是定性投资的数量化实践。“对冲”指通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化，获取相对稳定的收益。

2. 量化对冲是什么意思?

“量化对冲”是“量化”和“对冲”两个概念的结合。
1、量化：指借助统计方法、数学模型来指导投资，其本质是定性投资的数量化实践。
2、对冲：指通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化，获取相对稳定的收益。
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。
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3. 量化对冲的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。　　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。量化对冲程序化交易的对象股票、债券、期货、现货、期权等等　　　量化对冲产品的操作流程先用量化投资的方式构建股票多头组合，然后空头股指期货对冲市场风险，最终获取稳定的超额收益。量化选股的具体方法量化投资一般会选出几百支股票进行投资分析来分散风险，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。

4. 量化对冲是什么？

“量化对冲”是“量化”和“对冲”两个概念的结合。“量化”指借助统计方法、数学模型来指导投资，其本质是定性投资的数量化实践。“对冲”指通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化，获取相对稳定的收益。

5. 什么是量化对冲？

“量化对冲”是“量化”和“对冲”两个概念的结合。“量化”指借助统计方法、数学模型来指导投资，其本质是定性投资的数量化实践。“对冲”指通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化，获取相对稳定的收益。

6. 什么是量化对冲？

目前市场内的量化投资策略逐步开始受到关注，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。总体看，量化投资确实可以在一定程度上规避市场的系统性风险，从而实现稳定的获利，但比较专业，需要不断的学习和进步。我加过一个投资群，里面的群主在这方面还有一定研究的，群号：74429394，希望能给对量化投资感兴趣的人带来帮助。

7. 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。

8. 【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。