《量化投资与对冲基金入门》 对冲基金入门

作者：丁鹏

出版社：中国工信出版社

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）。

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。