量化基金有哪些投资策略
什么量化基金?量化基金的投资策略有哪些?下面懂视小编来告诉大家。量化对冲基金兼具风险小和回报稳定的优势。年化收益可稳定保持在10%-20%。据相关数据显示,中国量化对冲基金近两年平均收益率高达37.5%,这对广大经验股灾之殇的投资者来说是一种分散投资风险,均衡资产配置的极佳选择。一、什么是量化基金?是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。数量化投资的组合构建注重的是对宏观数据、市场行为、企业财务数据、交易数据进行分析,利用数据挖掘技术、统计技术、计算方法等处理数据,以得到最优的投资组合和投资机会。二、量化基金的投资策略量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程,包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易,资产配置,风险控制等。量化基金的投资策略1、量化择时股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立,股票价格充分反映了所有相关的信息,价格变化服从随机游走,股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中,存在经典线性相关之外的非线性相关,从而拒绝了随机游走的假设,指出股价的波动不是完全随机的,它貌似随机、杂乱,但在其复杂表面的背后,却隐藏着确定性的机制,因此存在可预测成分。量化基金的投资策略2、量化选股量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法,如果该公司满足了该方法的条件,则放入股票池,如果不满足,则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种,总的来说,可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。量化基金的投资策略3、股指期货套利股指期货套利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,或者同时进行不同期限,不同(但相近)类别股票指数合约交易,以赚取差价的行为,股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。量化基金的投资策略4、商品期货套利商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面:(1)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。(2)由于价格的波动性,价格差价经常出现不合理。(3)不合理必然要回到合理。(4)不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。量化基金的投资策略5、算法交易算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易,它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中,程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。根据各个算法交易中算法的主动程度不同,可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。量化基金的投资策略6、期权套利期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约,希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多种多样,是多种相关期权交易的组合,具体包括:水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。量化基金的投资策略7、统计套利有别于无风险套利,统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利,是一种风险套利,其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利在方法上可以分为两类,一类是利用股票的收益率序列建模,目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha收益,我们称之为β中性策略;另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模,我们称之为协整策略。量化基金的投资策略8、资产配置资产配置是指资产类别选择,投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合,极大地丰富了资产配置的内涵,形成了现代资产配置理论的基本框架。它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限,将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上,通过比较不同资产类的统计特征,建立数学模型,进而确定组合资产的配置目标和分配比例。
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量化基金又可以细分为采用多因子模型选股的基金和采取指数增强策略的主动管理型量化基金。第一类产品找到影响股票投资收益率的一组主要指标,并依据这些指标构建一个股票组合,期望该组合在未来一段时间内获得相对大盘的超额收益。以大摩多因子
量化交易种比较受宽客们所熟知的量化经典策略有:alpha对冲(股票+期货)集合竞价选股(股票)多因子选股(股票)网格交易(期货)指数增强(股票)跨品种套利(期货)跨期套利(期货)日内回转交易(股票)做市商交易(期货)海龟交易法(期货)行业轮动(股票)机器学习...
其根本原因不在于投资方法的是否有效,而在于投资者的“心”!在于投资者在投资过程中如何有效地控制住“本我”,做到投资过程中不起心不动念!这比学习证券投资方法要难上千倍! 原学量化系统(原学道行投资法)不仅教大家最有效的证券投资“术”,还要花更多的...
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