量化对冲策略有什么特点?

米娴妙 2019-12-21 23:43:00

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股指期货与个股对冲博取正阿尔法策略、商品期货与现货对冲策略、跨期对冲策略、跨市场对冲、跨品种对冲、统计套利、股票与期权对冲套利、可转债与正股对冲套利、期权跨式对冲套利、事件驱动型对冲套利、ETF与成分股对冲套利,国债期货与国债主力品种现货的套利对冲等等,以后随着中国金融产品的丰富,会有越来越多的包括利率、外汇产品在内的量化追踪套利模式。
齐新良2019-12-22 00:02:09

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  • “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。实际中对冲基金往往采用量化投资方法,两者经常交替使用,但量化基金不完全等同于对冲基金。
    齐智慧2019-12-22 00:55:01
  • 阿斯内斯是法玛在芝加哥大学指导的金融博士,其博士毕业论文在三因子模型的基础上加入了动量因子,以四因子模型的形式完成了一系列的实证分析。博士毕业后阿斯内斯进入高盛,成为了一名量化交易分析员,随后在高盛组建了全球阿尔法基金,主要从事以量化为导向的交易工作,业绩不俗。1997年他离开高盛创办了自己的AQR资本管理公司,目前该公司是全球顶尖的对冲基金之一。虽然没有直接的证据证明阿斯内斯在工作中采用的是多因子模型基础上的股价预测技术,但是可以想见的是,市值、账面市值比、动量因子和因子模型应该与其量化交易策略存在一定的关联。阿斯内斯在一些访谈和学术论文中也时常谈到价值、动量/趋势、低风险、套息等相关概念,是为佐证。由学术研究进入量化交易实业领域的一个更为极端的例子,应该是文艺复兴科技公司的西蒙斯,这也是中国读者较为熟悉的一个量化交易从业者。西蒙斯于1961年在加州大学伯克利分校取得数学博士学位,年仅23岁,并在30岁时就任纽约州立大学石溪分校数学学院院长。他在1978年离开学校创立了文艺复兴科技公司,该公司因为旗下的量化旗舰基金——大奖章基金傲人的业绩而闻名。关于西蒙斯所使用的量化交易策略,坊间一直有诸多猜测。许多人认为其所使用的应该是基于隐马尔科夫模型的量化交易策略,原因在于西蒙斯的早期合伙人鲍姆是隐马尔科夫模型估计算法的创始人之一,同时文艺复兴科技公司招聘了大量的语音识别专家,隐马尔科夫模型正是语音识别领域的一个重要技术工具。作者对这一说法持怀疑态度,不过不管怎样,从文艺复兴科技公司比较另类的人员构成来看,这应该是一个比较纯正的使用量化交易策略进行运作的对冲基金公司。虽然大部分的量化对冲基金正在使用的交易策略都或多或少的进行保密,但是仍然有一些量化交易策略在多年的使用后开始慢慢为外界所熟知,统计套利就是其中之一。这个策略的概念最早产生于摩根斯坦利,当时的做法也被称为配对交易,实际上就是使用统计的方法选取一对历史价格走势相似的股票,当两支股票之间的价格差距变大、超出一定阈值之后,就分别做多和做空这两支股票,依靠该价格差在随后的时间里回归到正常水平来获取收益。由于这种量化交易策略既源自于统计分析、又存在等待价差回归的套利特性,因此被称之为统计套利。而随着对这类交易策略的进一步深入研究,统计套利策略目前已经远远超出了配对交易的范畴,变得更加的复杂和多样化。肖曾经是摩根斯坦利这个统计套利交易组的成员之一,他于1980年在斯坦福大学获得计算机博士学位,随后留校进行学术研究。肖在1986年加入摩根斯坦利后负责该组的技术部门,但是在两年之后、如同统计套利的首创者班伯格一样、由于政治斗争等原因从公司离职,并创立了自己的德劭基金公司。结合了肖的大规模并行计算研究背景和在摩根斯坦利接触到的统计量化策略,德劭基金公司利用计算机量化模型作为主要的策略进行交易并取得了巨大的成功。值得一提的时,肖在对冲基金领域扎根之后,仍然不忘科学研究,其成立的德劭研究公司致力于通过强大的计算机硬、软件能力在分子动力学模拟等生化科研领域取得前沿性进展。这与阿斯内斯一直在金融杂志上发表学术论文的行为,相映成趣,当然肖的学术研究相对而言可能更为极客一些。相比起统计套利,传统意义上的套利策略是一个更为人熟知、更经典的量化交易策略。实际上现代金融框架的一部分都是基于“无套利”这样一个假设原则建立起来的,可见套利策略的深入人心与重要性。如果说统计套利的重点在于刻画和预测多个资产间的统计关系,那么传统套利可能就更重注于各个资产的价值计算,以及策略执行时的交易成本估计和优化。只不过量化交易策略进化到现在,统计套利和传统的套利策略已经是互相渗透、互相融合的了。以计算机能力见长的德劭基金公司,对这两种套利策略应该都是有所涉及的。说起套利,不得不提到长期资本管理公司。这家公司的阵容十分豪华,包括债券套利的先驱梅里韦瑟、两位诺贝尔奖获得者莫顿和斯科尔斯、美联储副主席穆林斯等诸多顶级从业者,主要从事的正是债券的量化套利交易,当然其中也会包含一些其他形式策略的成分。公司成立的前三年间表现非常出色,但是在1998年俄罗斯国债违约之后,相关的连锁反应使得公司产生巨大亏损,在美联储的干预下被华尔街几家公司出资接管,形同倒闭。实际上,长期资本管理公司在俄罗斯债券上的损失本身并不大,但是许多大金融机构在亏损环境下必须保证足够的资本量,因此通过出售流动性较好的七大工业国债券等资产来减低风险、增加资本,全球主要债券价格在卖出压力下大幅下跌,波动巨大,这才导致了杠杆极大的长期资本管理公司在债券套利上产生巨额亏损。
    赵饮虹2019-12-22 00:38:44
  • “量化对冲”是“量化”和“对冲”两个概念的结合。
    赖鹏彬2019-12-22 00:22:32
  • 量化对冲策略通过程序化交易分散投资,通过对冲工具控制风险,持续获得稳健收益。从投资原理角度是相对理想的投资策略。但目前股指期货受限的现实情况,却会导致量化对冲基金实际表现与理论存在差距,具体而言:1、交易工具的缺失导致对冲不完全,例如小盘股对冲工具的缺失使得市场中性策略在2019年末出现净值的剧烈波动;2、交易策略突破了严格对冲的原理。例如基金经理加入对市场机会的主观择时或趋势判断,未严格执行100%对冲,留有一定的风险敞口;3、模型实现层面或有缺陷。如编程语言、计算机硬件、数据处理等技术问题影响量化对冲策略的实现效果;4、策略的执行可能受到监管政策、交易品种流动性和负基差等限制。
    齐明松2019-12-22 00:11:30

相关问答

主动投资是指投资者在一定的投资限制和范围内,通过积极的证券选择和时机选择努力寻求最大的投资收益率。通常把投资股票和股票型基金的称为主动投资。被动投资是指以长期收益和有限管理为出发点来购买投资品种,一般选取特定的指数成分股作为投资的对象,不主动寻求超越市场的表现,而是试图复制指数的表现。无论是基于基本面的主动投资,还是基于基本面的被动投资,只要基本面策略仍然行之有效,基本面研究员的需求和价值仍然是存在的。但市场环境的变化,加大了研究的难度,也加大了对研究能力尤其是对基本面向投资转化和基本面量化的能力的要求。如何持续进化以适应市场变化,是一个值得思考的问题。扩展资料主动投资与被动投资的实际应用根据掌握的市场信息不同及所处市场的差异,可以选择不同的投资策略以获取最大的投资收益。一般来说,在有效市场中,宜采取被动投资策略,因为此时市场已经反映了所有信息,从而使得任何的主动投资策略都将带来不必要的交易成本。在弱有效市场中,则适宜采取主动投资策略,通过深入挖掘未被市场反映的信息,获取超额收益。一般来说采取主动投资策略需要有强大的研究团队或者内幕信息,否则作为一名普通投资者不可能获得市场“共识”以外的有价值的信息。在主动投资中,投资者一般采用基本面分析法和技术分析法,基于这两种方法可以把股票分为价值股、成长股、合理价格下的成长股等。在被动投资中,投资者主要就是跟踪证券价格指数,赚取收益。被动投资法-有效市场。
量化投资策略的优势有哪些?量化投资策略有如下五大方面的优势,主要包括纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化等。1纪律性:严格执行量化投资模型所给出的投资建议,而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处很多,可以克服人性的弱点,如贪婪、恐惧、侥幸心理,也可以克服认知偏差,行为金融理论在这方面有许多论述。2系统性:量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。3及时性:及时快速地跟踪市场变化,不断发现能够提供超额收益的新的统计模型,寻找新的交易机会。4准确性:准确客观评价交易机会,克服主观情绪偏差,妥善运用套利的思想。量化投资正是在找估值洼地,通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。与定性投资经理不同,量化投资经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地,哪一个品种被低估了,买入低估的,卖出高估的。5分散化:在控制风险的条件下,充当准确实现分散化投资目标的工具。分散化也可以说量化投资是靠概率取胜。这表现为两个方面,一是量化投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用,这些历史规律都是有较大概率获胜的策略。二是依靠筛选出股票组合来取胜,而不是一个或几个股票取胜,从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票,而不是押宝到单个股票上。
成本法公式就是各项取得成本加和评估价值=成本1+成本2+成本N+预计利润-税费市场法就是选取比较案例将比较因素量化对参照物修正评估价值=参照物x调整系数1x调整系数2x调整系数3收益法取得收益额a收益年限n折现率r三个参数评估值=a/r×每个评估公司都有自己的计算方法和体系这个都是商业机密了..你要详细的测算过程是看不到的.我上面告诉你的也属于原理,真正的计算要复杂的多.下面是无形评估准则内提及有关方法的要求.第二十六条注册资产评估师执行专利资产评估业务,应当根据评估对象、价值类型、资料收集情况等相关条件,分析收益法、市场法和成本法三种资产评估基本方法的适用性,恰当选择一种或者多种资产评估方法。第二十七条注册资产评估师运用收益法进行专利资产评估时,应当收集专利产品的相关收入、成本、费用数据。注册资产评估师应当对委托方或者相关当事方提供的专利未来实施情况和收益状况的预测进行必要的分析、判断和调整,确信相关预测的合理性。注册资产评估师应当根据专利资产的具体情况选择恰当的收益口径。第二十八条注册资产评估师运用收益法进行专利资产评估时,应当根据专利资产的技术寿命、技术成熟度、专利法定寿命、专利技术产品寿命及与专利资产相关的合同约定期限,合理确定专利资产收益期限。第二十九条注册资产评估师运用收益法进行专利资产评估时,应当综合考虑评估基准日的利率、投资回报率、资本成本,以及专利实施过程中的技术、经营、市场、资金等因素,合理确定折现率。专利资产折现率应当区别于企业或者其他资产折现率;折现率应当与预期收益的口径保持一致。第三十条注册资产评估师运用市场法进行专利资产评估时,应当收集足够的可比交易案例。注册资产评估师在分析交易案例的可比性时,应当考虑交易资产的特点、交易时间、限制条件、交易双方的关系、购买方现有条件,专利资产的获利能力、竞争能力、技术水平、成熟程度、剩余法定保护年限及剩余经济寿命、风险程度、转让或者使用情况,实施专利资产是否涉及其他专利资产等因素。第三十一条注册资产评估师运用市场法进行专利资产评估时,应当对专利资产与可比交易案例之间的各种差异因素进行分析、比较和调整。第三十二条注册资产评估师运用成本法进行专利资产评估时,应当合理确定专利资产的重置成本。重置成本包括合理的成本、利润和相关税费等。注册资产评估师确定专利资产重置成本时,应当合理确定形成专利资产所需的研发人员、管理人员、设备及房屋建筑物等成本以及其他相关成本费用。第三十三条注册资产评估师运用成本法进行专利资产评估时,应当合理确定贬值。第三十四条注册资产评估师对同一专利资产采用多种评估方法评估时,应当对取得的各种初步价值结论进行比较分析,形成合理的评估结论。