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《量化投资与对冲基金入门》 对冲基金入门

2023-08-23 02:58:13 互联网 未知 基金

《量化投资与对冲基金入门》

作者:丁鹏

出版社:中国工信出版社

补充笔记

1、传统投资方法:基本面分析法和技术分析法

2、有效市场假说:在无效市场中,价格反映部分历史信息,采用技术分析法有效;在弱有效市场中,价格反映了全部历史信息,采用基本面分析有效;在半有效市场中,价格反映了全部公开信息,内幕消息或量化分析有效;在强有效市场中,价格反映了全部信息,所有分析手段均无效。

3、传统基金目标:跑赢某个基准,但亏损几率大且难保证稳定收益。量化投资采用各种对冲手段,化解系统性风险,获得中性、稳健的绝对收益。

4、量化投资的内容,包括量化选股、量化择时、股指期指套利、商品期货套利、统计套利、算法交易、资产配置、风险控制等。

(1)量化选股一般包括公司估值法、趋势法、资金法。

(2)量化择时,若股票价格时间序列并非序列相关,即可以通过历史数据对股票价格进行预测。

(3)股指期指套利,利用股指期货存在的不合理价格,同时参与股指期货和股指现货交易,赚取差价。

(4)商品期货套利,相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价,如果差价不合理,则出现套利机会。

(5)统计套利,利用证券价格的历史规律进行套利,风险套利。

(6)期权套利,同时买进卖出同一相关期货。

(7)算法交易,利用计算机程序发出交易指令。

(8)资产配置,对投资组合中各类资产适当配置及对这些混合资产进行实时管理。

5、对冲基金,早期对冲基金是真正意义上的对冲,指在期货市场上建立与现货商品相近、数量相同,但交易部分相反的交易方式。现在的对冲基金采用各种交易手段(卖空、杠杆操作、程序交易、互换交易、套利交易、衍生品种等)赚取巨额收益。对冲基金由于可以使用多样的交易手段,使得用户的资本在熊市的时候也能有所保值。

6、对冲基金策略主要可以分为宏观因素策略(高收益/高风险/高容量)、事件驱动策略(高收益/低风险/低容量)、相对价值策略(低收益/低风险/高容量)。宏观因素策略利用证券、利率或商品价格的趋势进行操作,即基于各国宏观经济基本面的判断,投资各国资本市场,但往往不做对冲和避险。

时间驱动策略利用市场中的缺陷或偶发事件进行交易,例如破产、合并、并购等。

相对价值策略利用市场对相关正确评价不一致的情况进行套利。

7、股票对冲策略,基金经理通过做多和做空两种方式进行。投资决策通过定量和定性基本面分析等。一般采取的投资理念包括股市中性子策略(分析证券之间的相关性)、基本增长子策略(分析财报中比同行业、市场指标相对优势。着眼于市场份额扩大和收入增加带来的盈利增长)、基本价值子策略(分析公司财报中比同行优势的指标,着眼于正在产生大量现金流的公司)、定量定向子策略(通过数理技巧来确定未来价格变动)、行业子策略(对行业进行深入分析并投资)、做空子策略(寻找价格高估的公司)、股票对冲。

8、事件驱动策略。行为主义子策略(通过投资公司日前、日后或者没有发布正式信息的交易(比如资产甩卖、证券回购)来进行投资)、信用套利子策略(一般持有公司债券,通过运用基本面分析债券发行方信用改良的可能性)、危机重组子策略(投资公司固定收益资产,主要是进入即将或正式进入破产程序的公司)、并购套利子策略(投资一些正在从事公司交易的相关证券)、特殊情形子策略(分析公司交易、破产重组、部分分拆、资产甩卖等情况进行投资)。

9、宏观因素策略。活跃交易子策略(运用人为策略或基于规则的高频率策略来交易多种资产)、大宗商品子策略(根据市场数据、关系和影响来分析商品)、货币子策略(通过人为或者系统决策辨明货币资产的趋势和惯性)。

10、相对价值策略。投资理念建立在相关证券之间的利差。即做多低估资产的同时做空高估资产,等待价值回归。

11、相对价值策略中主要的策略是阿尔法策略,即买入一批股票组合的同时,做空股指期货。策略的核心是选股模型,主要有多因子模型(采用一系列因子作为选股标准)、风格轮动模型(利用市场风格特征,有时偏好大盘股,有时偏好小盘股)、行业轮动模型(经济周期导致有些行业先启动、有些行业跟随)、资金流模型(通过判断资金的流向来判断股票的涨跌)、动量反转模型(根据股票表现的强弱情况,假设强势的股票还会持续强势一段时间则为动量模型,如果假设强势的股票会在未来一段时间弱势则为反转效应)、一致预期模型(大多数分析看好的股票,会上涨)和筹码选股模型(主力资金要拉升一支股票,会慢慢收集筹码,要卖出一支股票,也会慢慢分派筹码)。

12、多因子模型建立过程包括候选因子的选取、选股因子的有效性检验、有效但冗余因子剔除、综合评分模型建立、模型评价与改进。

13、宏观因素策略包含趋势择时(认为趋势存在持续性,只要找对趋势方向,跟随操作就可)、市场情绪择时(利用投资者热情来判断大势方向)、时变夏普率(利用Tsharpe值与经济周期反方向运动原理)、牛熊线、Hurst指数(分形理论中对趋势判断的应用)、SVM分类、SWARCH模型及异常指标模型。

14、高频交易,利用高速计算机进行程序化证券交易的投资策略的总称。包括流动性回扣交易(通过判断其他购买股票的买家的心理价位和数量、对股票进行提前买入,通过获得交易所的回扣盈利)、猎物算法交易(根据交易所的定价机制,制造人为的价格来诱使机构投资者提高买入或者降低卖出价格)、自动做市商策略(通过发出超级订单来捕捉其他人的投资意向)和程序化交易。

15、期指套利(股指期货与股指现货之间的套利)和商品套利(期现套利、跨期套利、跨市场套利和跨品种套利)。

个人感受:

1、市场变化非常迅速,策略和模型也应该随之调整。

2、可以从交易参与各方、交易流程、交易地点、交易时间、交易规则等各个维度对投资进行进一步深入认识。

3、每个模型都存在一定的假设条件,只有判断市场符合这些假设时,模型才能真正有用。

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