量化投資策略(經濟學名詞)

量化投資策略就是利用量化的方法，進行金融市場的分析、判斷和交易的策略、算法的總稱。

所謂的量化就是通過海量的數據客觀分析決策，利用模型撲捉價差，獲得持續穩定的收益，從而避免了人為主觀因素干擾。

對沖即利用配對交易尋找套利空間，無視熊牛市，市場漲跌均可獲利，從而規避系統性風險。

基本介紹

• 中文名：量化投資策略
• 兩大類：趨勢判斷型和波動率判斷型。
• 量化投資策略：量化選股，量化擇時
• 股指期貨套利：現套利和跨期套利
• 期權的優點：收益無限的同時風險損失有限
• 另類套利：事件套利、ETF套利、LOF套利

基本概念

在《量化投資—策略與技術》（丁鵬著、電子工業出版社、2012/1)中，將策略分為兩大類：分別為：趨勢判斷型和波動率判斷型。

量化投資

什麼是量化投資呢?其實，就如同中醫和西醫的區別，中醫靠經驗，講究“望、聞、問、切、聽”，西醫靠指標，通過一系列的檢查數據綜合判斷病情。量化投資無非就是用指標和公式驅動投資和交易。還是舉淘寶的例子，賣家需要考慮安排今年雙十一的客服配備和商品物流安排，如果賣家根據去年的經驗判斷，“中午的時候買家比較多”從而在中午增倍客服，並預約好物流，這就是定性投資。如果賣家使用雲計算對自己去年雙十一的銷售大數據進行了建模分析，發現“11：25至12：15，12：45—13：30”的時段交易最活躍，並因此倍增客服、預約物流，這就是微量網量化投資。

2010年我國推出了股指期貨，第一次有了可以做空市場的工具，從而為設計基於算法的複雜策略提供了基礎，因此2010年我們叫做對沖基金和量化投資元年。隨著股指期貨的推出，有四種和量化投資相關的產品蓬勃發展。第一種是做多股票、做空股指期貨的阿爾法對沖型產品;第二種是利用股指期貨可以日內多次買賣交易的特點，用技術分析和程式化交易股指期貨，所謂的程式化CTA產品;第三種是在極短的時間裡，用複雜算法高頻率交易股指期貨，所謂的高頻交易產品;第四種是，對股指期貨和其現貨ETF/股票進行價差買賣操作。當然，這些高端的量化工具需要大量的計算機和科研投入，因此主要掌握在專業機構手中。量化投資出現的意義是，科技和工程力量進入了理財行業，老百姓不僅可以選擇跟大盤隨波逐流的公募基金，也可以選擇所謂的絕對收益理財產品。

雲計算時代的量化投資

量化投資元年之後，很多對此感興趣的相關專業人士都加入到量化投資策略的開發陣營中，相對於有限的資產管理機構和產品需求，人才和策略出現了階段性過剩，需要出路。另外一方面，有一個龐大的客戶群體，他們對直接購買理財產品不感興趣，希望可以通過證券期貨賬戶參與到自身財富管理的過程中，但他們又沒有太多的時間去打理自己的賬戶。市場需要一個策略提供者和需要租用策略模型的理財者對接的平台，使他們可以交易;理財者租用模型後，也需要一個功能強大的模型使用環境，保證策略的正常運行，這就是雲計算時代的量化投資，所謂的“雲交易”。微量網正是上述雲交易一個具體的大眾套用。

在一個創新和變革的時代中，信息技術、工程技術、網際網路、物聯網甚至萬聯網已經改變了人們的衣食住行，改變了我們的生活。如今，這些技術也開始逐漸滲透到智力博弈的巔峰行業——財富管理行業。上個世紀的科幻片中，那些笨頭笨腦的機器人如同天方夜譚，在快速發展的時代中，那些形象現在已經成了古董。租個機器人去投資理財，已經成為了現實，但會像最近電影上那樣，出現一個和人完全一樣，還具有自進化能力的“機器人”嗎?當然，量化投資的思想來源終歸是人，雲計算和大數據時代的量化投資，將投資的想像力又向前推進了一步，簡化了我們的生活，滿足了我們的需求。這讓大家看到了科技進步的某種希望。

類型

2.1 趨勢判斷型量化投資策略

判斷趨勢型是一種高風險的投資方式，通過對大盤或者個股的趨勢判斷，進行相應的投資操作。如果判斷是趨勢向上則做多，如果判斷趨勢向下則做空，如果判斷趨勢盤整，則進行高拋低吸。這種方式的優點是收益率高，缺點是風險大。一旦判斷錯誤則可能遭受重大損失。所以趨勢型投資方法適合於風險承受度比較高的投資者，在承擔大風險的情況下，也會有機會獲得高額收益。

2.2 波動率判斷型量化投資策略

判斷波動率型投資方法，本質上是試圖消除系統性風險，賺取穩健的收益。這種方法的主要投資方式是套利，即對一個或者N個品種，進行買入同時並賣出另外一個或N個品種的操作，這也叫做對沖交易。這種方法無論在大盤哪個方向波動，向上也好，向下也好，都可以獲得一個比較穩定的收益。在牛市中，這種方法收益率不會超越基準，但是在熊市中，它可以避免大的損失，還能有一些不錯的收益。

股指期貨套利是在股票和股指期貨之間的對沖操作，商品期貨是在不同的期貨品種之間，統計套利是在有相關性的品種之間，期權套利則是在看漲看跌期權之間的對沖。

趨勢判斷型

量化選股

量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為。量化選股策略總的來說可以分為兩類：第一類是基本面選股，第二類是市場行為選股。

基本面選股介紹了多因子模型、風格輪動模型和行業輪動模型。市場行為選股介紹了資金流模型、動量反轉模型、一致預期模型、趨勢追蹤模型和籌碼選股模型。

量化擇時

量化擇時就是利用數量化的方法，通過對各種巨觀微觀指標的量化分析，試圖找到影響大盤走勢的關鍵信息，並且對未來走勢進行預測。本書一共介紹了8種量化擇時方法，分別是趨勢擇時、市場情緒擇時、有效資金模型、牛熊線、Hurst指數、SVM分類、SWARCH模型及異常指標模型。

波動率判斷型

股指期貨套利

股指期貨套利是指利用股指期貨市場存在的不合理價格，同時參與股指期貨與股票現貨市場交易，或者同時進行不同期限、不同（但相近）類別股票指數契約交易，以賺取差價的行為。股指期貨套利分為期現套利、跨期套利、跨市套利和跨品種套利，本書主要闡述期現套利和跨期套利這兩種最主流的方式。

商品期貨套利

與股指期貨套利類似，商品期貨同樣存在套利策略，在買入或賣出某種期貨契約的同時，賣出或買入相關的另一種契約，並在某個時間同時將兩種契約平倉。在交易形式上它與套期保值有些相似，但套期保值是在現貨市場買入（或賣出）實貨、同時在期貨市場上賣出（或買入）期貨契約；而套利卻只在期貨市場上買賣契約，並不涉及現貨交易。

商品期貨套利主要有期現套利、跨期套利、跨市場套利和跨品種套利4種

統計套利

有別於無風險套利，統計套利是利用證券價格的歷史統計規律進行套利的，是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。

統計套利的主要思路是先找出相關性最好的若干對投資品種（股票或者期貨等），再找出每一對投資品種的長期均衡關係（協整關係），當某一對品種的價差（協整方程的殘差）偏離到一定程度時開始建倉——買進被相對低估的品種、賣空被相對高估的品種，等到價差回歸均衡時獲利了結即可。

統計套利的主要內容包括股票配對交易、股指對沖、融券對沖和外匯對沖交易。

期權套利

期權（Option）又稱選擇權，是在期貨的基礎上產生的一種衍生性金融工具。從其本質上講，期權實質上是在金融領域將權利和義務分開進行定價，使得權利的受讓人在規定時間內對於是否進行交易行使其權利，而義務方必須履行。在期權的交易時，購買期權的一方稱為買方，而出售期權的一方則稱為賣方；買方即權利的受讓人，而賣方則是必須履行買方行使權利的義務人。

期權的優點在於收益無限的同時風險損失有限，因此在很多時候，利用期權來取代期貨進行做空、套利交易，會比單純利用期貨套利具有更小的風險和更高的收益率。

其他

算法交易

算法交易又稱自動交易、黑盒交易或者機器交易，它指的是通過使用電腦程式來發出交易指令的方法。在交易中，程式可以決定的範圍包括交易時間的選擇、交易的價格，甚至包括最後需要成交的證券數量。

根據各個算法交易中算法的主動程度不同，可以把算法交易分為被動型算法交易、主動型算法交易、綜合型算法交易三大類。

另類套利

分別為事件套利、ETF套利、LOF套利和高頻交易。