量化对冲基金介绍.doc

量化对冲基金介绍 一、基本概念 量化对冲基金是“量化”和“对冲”两个概念的结合。“量化”即借助工具（统计方法、数学模型、机器学习等）选出优于市场的股票组合。“对冲”即利用期货、期权等金融衍生产品以及对相关联的不同股票进行买空卖空、风险对冲的操作技巧，在一定程度上规避和化解投资风险。 从结果上讲，蓝颜色的股票组合只要比同期沪深300跌的少，即存在超额收益，那么虽然这个组合是跌的，但是只要同期做空沪深300（买入等额期货），就能够把超额收益提取出来，最终形成红颜色收益曲线。 严格来说，在对冲基金的定义里，这种操作策略叫做α（阿尔法）策略，指的是股票组合超越股票指数所带来的超额收益。 量化对冲基金就是用量化投资找到超额收益α，然后做空股指期货，然后获取稳定的超额收益。此外，量化对冲基金还利用基差进行套利。基差套利交易指的是由于各种原因，期货和现货价格出现较大的偏离，那么此时买进一个期货合约的同时卖出另外一个合约并持有到期，因为最终期货价格和现货价格会趋于一致，所以能够获得无风险收益。量化对冲绝对收益的来源：α+基差套利。由于α收益主要来自于量化选股策略，基差收益来自于基差套利策略，下面将重点介绍这两种策略。 二、量化选股策略 量化投资和传统的定性投资本质是相同的，都是通过个股的基本面、估值、成长性以及趋势跟踪等等要素去分析。不同的是，传统定性投资依赖上市公司的调研，并加以基金经理个人经验及主观判断，而量化投资则是定性思想与定量规律进行量化应用的过程。量化选股策略主要是研究如何利用各种方法选出最佳的股票组合，使得该股票组合的收益率尽可能高的同时，保持尽可能的稳定性。常用的量化选股策略主要有多因子模型、风格轮动模型、行业轮动模型、资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型以及筹码选股模型等8个模型。下面主要介绍几个量化选股的策略，以及和基准业绩的比较，来说明量化选股策略的有效性以及稳定性。 （一）多因子 通过量化方法，找出影响股价波动的影响因子。比如PEG、ROE、ROA、股息率等等。然后根据量化结果，对各个因子对股票的影响进行赋权，最后得到综合的判断。 潘凡（2011）年做的模型检验，采用了2005年1月到2010年12月共6年的数据，每月初将样本股票按最新的综合评分从大到小排序，分为Q1到Q5共5个股票加权组合，其检验结果如下： 从中可知，得分最高的Q1组合年化复合收益率为35.48%，而同期上证指数年化收益为14.19%，大约68.06%的月份跑赢上证指数。 （二）风格轮动 投资风格是指投资于具有共同受益特征或共同价格行为的股票，并且在一个时间段内具有持续性和连续性（譬如，价值投资和成长型投资，或者大盘股和小盘股）。由于投资风格的存在，从而产生一种叫做风格动量的效应，即短期内收益高的股票，中短期收益也较高。 曹源（2010）采用了2004.6-2010.11月78个月的历史数据，对大小盘风格轮动策略进行了测算。 如上表所示，若从2004年6月开始按轮动策略开始投资，截至2010年11月累计收益率307.16%高于同期上证综指为81.26%，虽逊于小盘策略的收益，但是大幅度地跑赢了市场指数。从实证结果看，A股市场确实存在风格效应，风格转换策略是有效的。 （三）行业轮动 这种策略是根据一个经济周期中的行业轮动顺序，从而在轮动开始前进行配置，在轮动结束后进行调整，则可以获取超额收益。其原理来自于宏观经济周期，形成了周期行业以及非周期行业的轮动效应。 基准策略2策略1谢江（2010）利用2003年至2009年的数据，采用MACD市场指标对市场进行趋势描述，设计了两个策略进行实证分析。策略1 选择绝对强势行业以及相对强势行业，并进行平均权重投资，策略2 选择相对强势的时段以及相对强势的行业进行投资。两种策略实证结果如下： 基准 策略2 策略1 如上图所示，策略1的收益率为1093.93%，策略2的收益率为965.26%，策略收益率远远大于择时性质的基准，也远远大于沪深300指数同期收益水平。 综上所述，以上三种量化选股策略相对于同期的指数走势，具有明显的优势且较为稳定。这说明量化选股模型是有效的，可以构建现货股票α策略组合。同时利用估值期货进行对冲，实现量化对冲组合的α收益。 三、基差套利策略 基差套利是利用股指期货市场存在的不合理的价格，利用期货合约与其对应的现货指数之间的定价偏差，同时参与股指期货与股票现货市场交易，以赚取差价的行为。基差套利的模型简化为下图： 根据股指期货与其期限相同的现货指数在交割日价格收敛的特点，计算股指期货的理论价值，得出股指期货指数的无套利区间。无套利区间是指不存在套利空间的价格水平。只要价格运行在无套利区间以外，便有套利的机会。例如，价格突破无套利空间上限，需要做空股指期货同时做多现货指数进行套利；