量化交易策略的研究精選(九篇)

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第1篇：量化交易策略的研究范文

（暨南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院 廣東 廣州 510632）

摘 要：“金融改革”的提出，金融市場的逐步開放，將促進金融創(chuàng)新的步伐，給投資者帶來越來越多的投資渠道，同時也將加速中國金融市場與國際金融市場的融合。通過分別建立兩個單指標(biāo)擇時策略模型，運用MATLAB模式搜索算法在設(shè)定時段內(nèi)搜索最優(yōu)參數(shù)，并分別對兩個單指標(biāo)策略進行交易仿真回驗。實證結(jié)果顯示，趨勢型指標(biāo)可以抓住大的波段行情，獲得超額收益，具有較好的擇時效果。實證顯示組合指標(biāo)策略的效益明顯高于單指標(biāo)策略。因此，采用組合指標(biāo)策略進行個股量化擇時交易較單指標(biāo)策略能獲得更優(yōu)的投資收益。

關(guān)鍵詞 ：量化擇時；趨勢指標(biāo)；組合指標(biāo)策略；參數(shù)優(yōu)化

中圖分類號：F8 文獻標(biāo)識碼：A doi：10．3969／j．issn．1665－2272．2015．12．008

1 緒論

1．1 背景意義

“金融改革”的提出將為中國的量化投資帶來發(fā)展前景。金融市場的逐步開放將會促進金融創(chuàng)新的步伐，給投資者帶來越來越多的投資渠道，同時也將加速中國金融市場與國際金融市場的融合。很多國外成熟的投資工具和投資方法將逐步進入中國市場，以期貨市場為代表的衍生品市場將迎來飛速增長，以量化投資為代表的投資方法也將得到投資者更大的關(guān)注。

在投資業(yè)，各種渠道提供的海量信息以及高頻金融交易數(shù)據(jù)都在深刻地影響這個行業(yè)的發(fā)展以及金融市場的有效性。金融創(chuàng)新給期待量化投資的投資者提供了豐富的投資工具。自20世紀(jì)50年代以來，金融市場出于規(guī)避監(jiān)管，轉(zhuǎn)嫁風(fēng)險和防范風(fēng)險等需要，推出了很多創(chuàng)新性的金融產(chǎn)品，提供了越來越豐富的投資工具。金融衍生品在金融市場中占的比例越來越重要。

中國量化投資的前景廣闊。黨的十八屆三中全會提出了“健全多層次資本市場體系”的指示精神，為十二五期間的資本市場發(fā)展指明了方向。隨著金融投資工具的增加，量化投資將顯示出其更大的作用，幫助投資者在更好的風(fēng)險管控中尋求最佳收益回報。

作為量化投資中的量化擇時，是指利用某種方法來判斷大勢的走勢情況以及時采取相應(yīng)措施，它是收益率最高的一種交易方式。就股票投資者而言，擇股和擇時都是至關(guān)重要的，正確擇股是盈利的前提，而正確擇時則是盈利的最終實現(xiàn)。因此，從微觀角度入手，建立有效的個股量化擇時交易策略值得研究。

1．2 文獻綜述

關(guān)于量化投資的研究，國內(nèi)外更多的研究主要以策略構(gòu)建和實證為主。易海波、楊向陽、羅業(yè)華、曾敏通過將量化指標(biāo)按照股票屬性進行分類排序，以自下而上的選股方式，構(gòu)建出價值、成長、質(zhì)量三個基本模型，并在此基礎(chǔ)上衍生得到四個疊加模型和GARP模型。利用八個選股模型以不同的參數(shù)進行選股，構(gòu)建出十個量化選股組合，歷史回測結(jié)果顯示這些組合風(fēng)格各異，適合不同風(fēng)險偏好的投資者。張登明通過對技術(shù)指標(biāo)的分析，構(gòu)建了完整的及時指標(biāo)組合投資策略框架。他從量化的角度，通過樣本統(tǒng)計給出了適合中國股市的優(yōu)化指標(biāo)組合及參數(shù)設(shè)置，對提高投資決策有積極意義。路來政通過研究量化基金的績效及管理能力來研究量化投資策略的應(yīng)用效果，采用T－M模型、H－M模型和C－L模型對其中9只量化基金的管理能力進行了研究，以評價量化基金使用量化投資策略的擇股效果和擇時效果，結(jié)果表明量化基金采用量化策略進行投資是有意義的。

股票擇時屬于量化投資的一個分域。劉瀾飚、李貢敏研究了市場擇時理論在中國的適用性，表明中國上市公司不僅存股票市場的市場擇時行為，而且存在債務(wù)擇時行為，即股票市場高漲時，上市公司傾向于債務(wù)融資。林正龍基于效用無差別定價原理，運用實物期權(quán)定價理論，研究項目投資收益不可完全復(fù)制的不確定性投資機會定價與擇時問題，得出不同于指數(shù)效用，對具有常值相對風(fēng)險回避系數(shù)效用函數(shù)的投資者而言，不確定性投資機會的定價與擇時與投資者當(dāng)前財富數(shù)量有關(guān)。卓琳玲、胡志強通過對樣本公司的研究，發(fā)現(xiàn)樣本公司股票行為、債券發(fā)行和內(nèi)部融資均呈下降趨勢，其中股票不是特別明顯，當(dāng)市值杠桿比率上升時期，股票發(fā)行出現(xiàn)顯著地下降趨勢，此時市場時機選擇比較明顯，說明我國股市存在明顯的市場時機選擇行為。劉陽、劉強通過研究我國從上世紀(jì)90年代初-2010年1月的上證綜指和深證成指，分析異常收益率對整個期間收益的影響及擇時的可能，發(fā)現(xiàn)極少數(shù)具有超常收益的交易日對股票市場的長期收益具有顯著的影響，認(rèn)為理性的投資者應(yīng)該放棄擇時而選擇長期投資。王俊杰在擇時模型方面分析了行業(yè)指數(shù)存在的持續(xù)性和行業(yè)輪動特征，并以時間序列模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建動量模型、MS－GARCH行業(yè)擇時模型等量化擇時策略，回測結(jié)果MS－GARCH擇時模型戰(zhàn)勝行業(yè)動量模型和指數(shù)，表現(xiàn)較好。

溫婧茹對移動平均線理論進行改進，構(gòu)造了最適參數(shù)，參考設(shè)計了觸線交易策略和過濾器交易策略，構(gòu)建了家電板板塊靜態(tài)與動態(tài)相結(jié)合的股票池，實證得出，不同股票對應(yīng)的最適參數(shù)不同，用個性化的參數(shù)進行決策能獲得更好的收益；應(yīng)用收益率確定最適參數(shù)以擇股，結(jié)合觸線交易策略以擇時，能夠跑贏大盤，取得超額收益。曹力自適應(yīng)均線更適合于組合類的標(biāo)的，如指數(shù)或者封閉式基金，因為這些標(biāo)的的走勢經(jīng)過了平均的平滑，沒有突然的大起大落，更容易用均線來跟蹤趨勢的變化。而對于個股，波動形態(tài)和指數(shù)類表的不同，所以需要使用不同的參數(shù)，在大多數(shù)個股上能夠獲得超額收益，特別對強周期性行業(yè)的股票自適應(yīng)均線有很強的擇時能力。但是自適應(yīng)均線也不是萬能的，對于某些個股，因為波動形態(tài)的復(fù)雜，用自適應(yīng)均線也無法獲得超額收益。曹力、徐彪從實證效果來看，利用可交易組合的均線模式識別找出的買入機會成功率較高，能抓住一些市場主要的反彈機會，因此累積收益非常出色。可交易組合的均線模式識別方法是擇時交易，特別是熊市中擇時的有效方法。

1．3 研究框架

傳統(tǒng)的趨勢指標(biāo)擇時策略往往是單指標(biāo)的，并且策略參數(shù)通常是約定俗成的。單指標(biāo)策略局限性和偶然性大，不能有效及時獲取收益和及時止損；約定俗成的常用參數(shù)值在面對各種波動幅度不同、周期性不同、價格彈性等不同的個股時也有失客觀性和靈動性。

所以，在探究一種改進針對個股的傳統(tǒng)趨勢指標(biāo)量化擇時的策略。首先建立基于各傳統(tǒng)趨勢指標(biāo)的單指標(biāo)擇時策略，通過參數(shù)優(yōu)化確定各單指標(biāo)策略的最適參數(shù)；并在單指標(biāo)的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地通過指標(biāo)的組合，構(gòu)建一個綜合性且參數(shù)最優(yōu)的組合指標(biāo)擇時策略，以增強策略的穩(wěn)定性和魯棒性，獲得更優(yōu)的投資收益。

1．4 術(shù)語說明

（1）累計收益率：

（2）年化收益率：年化收益率是把當(dāng)前收益率（日收益率、周收益率、月收益率）換算成年收益率來計算的，是一種理論收益率，并不是真正的已取得的收益率。

（3）夏普比率：夏普比率是一個可以同時對收益與風(fēng)險加以綜合考慮的經(jīng)典指標(biāo)，它反映了單位風(fēng)險基金凈值增長率超過無風(fēng)險收益的程度。如果夏普比率為正值，說明在衡量期內(nèi)基金的平均凈值增長率超過了無風(fēng)險利率。夏普比率越大說明基金單位風(fēng)險所獲得的風(fēng)險回報越高。因此，夏普比率是可以同時對收益與風(fēng)險加以綜合考慮的經(jīng)典指標(biāo)之一。

夏普比率=

（5）最大回撤率：在選定周期內(nèi)任一歷史時點往后推，產(chǎn)品凈值走到最低點時的收益率回撤幅度的最大值。最大回撤率用來描述買入產(chǎn)品后可能出現(xiàn)的最糟糕的情況，是一個重要的風(fēng)險指標(biāo)。

2 理論概述

2．1 量化投資理論

量化投資是運用現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)的方法，從大量的歷史數(shù)據(jù)中尋找并獲得超額收益的一種投資策略，投資者通過計算機程序，建立可以重復(fù)使用并反復(fù)優(yōu)化的投資策略，嚴(yán)格按照這些策略所構(gòu)建的數(shù)量化模型進行投資并形成回報。

量化投資的內(nèi)容主要包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統(tǒng)計套利、算法交易、ETF／LOF套利、高頻交易等。量化投資在國外已有30多年的發(fā)展歷史，但在國內(nèi)還是近年出現(xiàn)的新鮮事物。相比其他投資策略，量化投資在國外的運用已取得了更佳的業(yè)績。

與海外成熟市場相比，中國A股市場的發(fā)展歷史較短，投資理念還不夠成熟，相應(yīng)的留給主動型投資發(fā)掘市場的潛力和空間也更大。國內(nèi)很多實證文獻討論國內(nèi)A股市場也尚未達到半強勢有效市場，因此量化投資理論引入國內(nèi)證券市場是非常有意義的，它以正確的投資理念為根本，通過各種因素的分析，以全市場的廣度、多維度的深度視角掃描投資機會，在中國市場的應(yīng)用將更顯其優(yōu)勢。

2．2 擇時理論

量化擇時是量化投資的一種，它利用數(shù)量化的方法，通過對各種宏觀微觀指標(biāo)的量化分析，試圖通過回溯歷史數(shù)據(jù)，找到影響大盤走勢的關(guān)鍵信息，并且對未來走勢進行預(yù)測。如果判斷是上漲則買入持有；如果判斷是下跌則賣出清倉；如果判斷是震蕩則進行高拋低吸，這樣就可以獲得遠遠超越簡單買入持有策略的收益率。所以擇時交易是收益率最高的交易方式之一。

股票的量化擇時是預(yù)測市場以后的走勢，并由此來判斷調(diào)整投資組合的風(fēng)險水平，從而獲取更大的收益，具體表現(xiàn)是現(xiàn)金流進出證券市場和在證券間比例變換的時機選擇。

2．3 趨勢追蹤理論

趨勢擇時的基本思想來自于技術(shù)分析，技術(shù)分析認(rèn)為趨勢存在延續(xù)性，因此只要找到趨勢方向，跟隨操作即可。

技術(shù)指標(biāo)是技術(shù)分析中使用最多的一種方法，通過考慮市場行為的多個方面建立一個數(shù)學(xué)模型，并給出完整的數(shù)學(xué)計算公式，從而得到一個體現(xiàn)證券市場的某個方面內(nèi)在實質(zhì)的數(shù)字，即所謂的技術(shù)指標(biāo)值。指標(biāo)值的具體數(shù)值和相互間關(guān)系直接反映證券市場所處的狀態(tài)，為操作行為提供指導(dǎo)作用。目前證券市場上的技術(shù)指標(biāo)可分為“趨勢型指標(biāo)”、“反趨勢型指標(biāo)”、“能量指標(biāo)”、“大盤指標(biāo)”、“壓力支撐指標(biāo)”等類別。

移動平均線（MA）是一種常用的趨勢型指標(biāo)，由Joseph E．Granville于20世紀(jì)中期提出來。它是當(dāng)今運用最普遍的技術(shù)指標(biāo)之一，幫助交易者確認(rèn)現(xiàn)有趨勢、判斷將出現(xiàn)的趨勢、發(fā)現(xiàn)過度延伸而即將發(fā)轉(zhuǎn)的趨勢。后來又逐漸衍生出其他類型的均線，如平滑異同移動平均線（MACD）、三重指數(shù)平滑平均線（TRIX）等。 這些均線理論常用兩根線的交叉作為交易信號，并以此作為買賣時點的判斷。

均線理論提供了一種簡單有效的使價格序列平滑并且使趨勢更易于辨認(rèn)的方法。

因此綜合以上理論的優(yōu)點，在此基礎(chǔ)上改進傳統(tǒng)趨勢指標(biāo)的量化擇時策略，并創(chuàng)新性地開發(fā)更優(yōu)的組合指標(biāo)量化擇時策略，以達到及時獲取收益和及時止損的目的。

3 擇時策略模型建立

3．1 MA單指標(biāo)策略模型的建立

MA移動平均是指連續(xù)若干交易日收盤價的算術(shù)平均，用來顯示股價的歷史波動情況，進而反映股價指數(shù)未來的發(fā)展趨勢。

其中

利用MA指標(biāo)進行量化擇時，在短期移動均線與長期移動均線的交叉處進行買入或賣出擇時交易。以下分別建立買入和賣出法則的模型。

在短期移動均線下穿長期移動均線的黃金交叉處買入，故建立如下數(shù)學(xué)模型：

mabuy=1，MA（s）t＞MA（s）t-1&MA(s)t＞MA(l)t&MA(s）t-1＜MA（l）t-10,其他（6）

其中mabuy=1，表示滿足買進，mabuy=0表示不滿足買進。

在短期移動均線上穿長期移動均線的死亡交叉處賣出，故建立以下數(shù)學(xué)模型：

mabuy=1，MA（l）t＜MA（l）t-1&MA(s)t＜MA(l)t&MA(l）t＞MA（l）t-10,其他

其中mabuy=1，表示滿足賣出，mabuy=0表示不滿足賣出。

3．2 MACD單指標(biāo)策略模型的建立

MACD即指數(shù)平滑異同移動平均線，是根據(jù)均線的構(gòu)造原理，通過分析短期指數(shù)移動平均線與長期指數(shù)移動平均線之間的聚合與分離狀況，對買進、賣出時機做出判斷的趨勢型技術(shù)指標(biāo)。

MACD的計算如下：

（1）計算短期（ms）指數(shù)移動平均線EMA1和長期（ml）指數(shù)移動平均線EMA2。

（2）計算離差值DIF＝EMA1－EMA2。

（3）計算DIF的M日指數(shù)移動平均線，即DEA。

（4）計算MACD＝2（DIF－DEA）。

利用MA指標(biāo)進行量化擇時，在DIF與DEA的交叉處進行買入或賣出，分別建立買入和賣出法則的模型。

當(dāng)DIF、DEA均為正值，DIF向上突破DEA時，為買入信號，建立如下數(shù)學(xué)模型：

macdbuy=1，DIFt＞DIFt-1&DIF＞DEAt&DIFt-1＜DEAt-1&DIF＞00,其他 （8）

其中，macdbuy=1表示滿足買進，macdbuy=0表示不滿足買進。

當(dāng)DIF、DEA均為負(fù)值，DIF向下跌破DEA時，為賣出信號，建立如下數(shù)學(xué)模型：

macdsell=1，DIFt＜DIFt-1&DIFt＜DEAt&DIFt-1＞DEAt-1&DIF＜00,其他（9）

其中macdsell=1，macdsell=0表示滿足賣出，表示不滿足賣出。

3．3 MA－MACD組合指標(biāo)策略模型的建立

組合模型構(gòu)建兩個新的信號變量：買入信號個數(shù)閾值“buy”（1≤buy≤2，整數(shù)）和賣出信號個數(shù)閾值“sell”（1≤sell≤2，整數(shù)）。

買入信號個數(shù)閾值“buy”表示：當(dāng)MA策略中的“mabuy＝1”的買入信號個數(shù)與MACD策略指標(biāo)中的“macdbuy＝1”的買入信號個數(shù)之和至少達到閾值“buy”（1≤buy≤2)數(shù)量個時才進行買入交易。

即“buy”閾值取不同值時，買入信號組合滿足買入條件的情況如下：

buy=1時，滿足買入情況：mabuy=1||macdbuy=1||macdbuy=1||mabuy=1&macdbuy=12時，滿足買入情況：mabuy=1&macdbuy=1（10）

賣出信號個數(shù)閾值“sell”表示：當(dāng)MA策略中的“mabsell＝1”的賣出信號個數(shù)與MACD策略指標(biāo)中的“macdsell＝1”的賣出信號個數(shù)之和至少達到閾值“sell”數(shù)量個時才進行賣出交易。

即“buy”閾值取不同值時，買入信號組合滿足賣出條件的情況如下：

sell=1時，滿足賣出情況：masell=1||macdsell=1||mabsell=1&macdsell=12時，滿足買入情況：masell=1&macdsell=1（11）

3．4 模型最優(yōu)參數(shù)的選擇

就個股而言，不同的計算參數(shù)，將導(dǎo)致不同的擇時效果。面對各種波動幅度不同、周期性不同、價格彈性等不同的股票，如果盲目套用經(jīng)典參數(shù)可能會有失客觀性和靈動性。因此， 在進行量化擇時策略構(gòu)建時，需要針對個股進行策略的參數(shù)優(yōu)化，檢驗指標(biāo)不同參數(shù)的測試效果，并最終選擇一個最優(yōu)的參數(shù)組合。

夏普比率是一個可以同時對收益與風(fēng)險加以綜合考慮的經(jīng)典指標(biāo)，它反映了單位風(fēng)險基金凈值增長率超過無風(fēng)險收益的程度。如果夏普比率為正值，說明在衡量期內(nèi)基金的平均凈值增長率超過了無風(fēng)險利率。夏普比率越大說明基金單位風(fēng)險所獲得的風(fēng)險回報越高。因此，夏普比率是可以同時對收益與風(fēng)險加以綜合考慮的經(jīng)典指標(biāo)之一。

4 個股實證分析

4．1 數(shù)據(jù)選擇

為驗證上述模型的有效性，個股實證以深圳證券交易所的華誼兄弟300027為交易標(biāo)的，選取來源于國泰安2011．1．1－2014．6．30的基本面數(shù)據(jù)庫，包括個股開盤價、收盤價等。

4．2 MA單指標(biāo)擇時策略仿真回驗

首先對該股策略進行參數(shù)優(yōu)化：本策略中對于參數(shù)，在測試期間內(nèi)，以2天為間隔，測試范圍從2天到20天；以5天為間隔，測試范圍從20天到120天；搜索精度為1；測試回驗30天，截止日期設(shè)為2013－12－31。通過回驗得到參數(shù)優(yōu)化結(jié)果（見表1）。

如表1所示，最優(yōu)組合（s，l）＝（2，20），當(dāng)以2日為短期均線，20日為長期均線，在參數(shù)優(yōu)化測試期間進行交叉擇時時效果較好，在回驗測試期間內(nèi)夏普比率達2．4234。

確定最優(yōu)后，運用國泰安量化交易平臺QIA進行策略交易仿真回驗。設(shè)定合約保證金為1，合約乘數(shù)為1，市場參與度為0．5，買方手續(xù)費為0．05‰，賣方手續(xù)費為0．05‰，交易賬戶為股票賬戶并設(shè)定初始資金為1 000 000元，以一年期國債利率為無風(fēng)險利率，并以滬深300為業(yè)績比較基準(zhǔn)，以數(shù)據(jù)庫所給時間2011年1月1日-2014年6月30日為策略回驗時間區(qū)間進行回驗。最終結(jié)果（見圖1、表2）。

回驗結(jié)果顯示，此單指標(biāo)策略在2011年1月1日-2014年6月30日間的累計收益率達42．26％，年化收益率達11．10％，高出同期的滬深300指數(shù)比較基準(zhǔn)，并且勝率達60．80％。由此我們可以得出結(jié)論，采用MA單指標(biāo)策略進行個股量化擇時交易也能獲得較優(yōu)的投資回報。

4．3 MACD單指標(biāo)擇時策略仿真回驗

對該股策略進行參數(shù)優(yōu)化：該策略需要優(yōu)化確定的參數(shù)主要包括短期指數(shù)移動平均線的計算天數(shù)ms、長期指數(shù)移動平均線的計算天數(shù)ml，以及DEA的計算天數(shù)M。本策略的參數(shù)優(yōu)化依然以最大化夏普比率為最優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，并使用Matlab的模式搜索算法在設(shè)定的回驗時段內(nèi)搜索最優(yōu)參數(shù)組合（ms，ml，M）。

對于參數(shù)ms，在測試期間內(nèi)，以2天為間隔，測試范圍從2天到20天；參數(shù)ml以5天為間隔，測試范圍從20天到120天；參數(shù)M以5天為間隔，測試范圍從5天到60天；搜索精度為1；測試回驗30天，截止日期設(shè)為2013－12－31。通過回驗得到參數(shù)優(yōu)化結(jié)果如下：

如表3所示，最優(yōu)組合（ms，ml，M）＝（2，25，10），當(dāng)以2日為短期指數(shù)移動平均線計算天數(shù)，25日為長期指數(shù)移動平均線計算天數(shù)，10日為DEA計算天數(shù)，進行交叉擇時時效果較好，在回驗測試期間夏普比率達3．0682。

組合指標(biāo)擇時策略仿真回驗。由于組合指標(biāo)策略是建立在單指標(biāo)策略基礎(chǔ)上的，所以該策略中的參數(shù)（s，l）、（ms，ml，M）即為模型一和模型二參數(shù)優(yōu)化后確定的值，而參數(shù)（buy，sell）的組合情況有（2，2）、（2，1）、（1，2）和（1，1）四種，閾值組合選取哪個使得策略最優(yōu)則需要進一步的參數(shù)優(yōu)化。

對于參數(shù)buy，初始值設(shè)為2，測試最小值為1，最大值為2，步長設(shè)為1；參數(shù)sell，初始值設(shè)為2，測試最小值為1，最大值為2，步長設(shè)為1；搜索精度設(shè)為1；測試回驗90天，截止日期設(shè)為2013－12－31。通過回驗得到參數(shù)優(yōu)化結(jié)果（見表4）。

如表4所示，最優(yōu)組合（buy， sell）＝（1，1），即當(dāng)買入信號個數(shù)至少有一個時就進行買入交易，賣出信號個數(shù)至少有一個時就進行賣出交易，以此進行組合指標(biāo)擇時效果最好，在參數(shù)優(yōu)化回驗測試期間夏普比率達2．490 3。

5 結(jié)論

從價格沿趨勢移動和歷史會重演的角度出發(fā)，運用傳統(tǒng)趨勢指標(biāo)MA和MACD，分別建立MA、MACD的單指標(biāo)擇時策略模型并通過模式搜索算法分別求出兩個策略的最優(yōu)參數(shù)，從實證結(jié)果看趨勢型指標(biāo)可以抓住大的波段行情，獲得超額收益，具有較好的擇時效果。在此基礎(chǔ)上再創(chuàng)新性的運用通過設(shè)置買入和賣出信號個數(shù)閾值的方法構(gòu)建二者的最優(yōu)組合指標(biāo)模型，增強了擇時的穩(wěn)定性和魯棒性，在有效降低風(fēng)險的同時提高了收益率。

綜上所述，基于以上的不足之處，以后將沿著組合指標(biāo)擇時的思路繼續(xù)深入研究以對目前的研究進行改進。未來的工作主要是：對于用于組合的單指標(biāo)要進行更為全面的擴展，引進其他經(jīng)典趨勢型指標(biāo)DMA平均線差指標(biāo)、TRIX三重指數(shù)平滑移動平均指標(biāo)等，同時把指標(biāo)類型拓展至其他類型，如反趨勢型指標(biāo)ACCER幅度漲速指標(biāo)等，量價指標(biāo)APBP人氣意愿指標(biāo)等，大盤指標(biāo)OBOS超買超賣指標(biāo)等，壓力支撐指標(biāo)ENE軌道線指標(biāo)等。通過增加組合趨勢型數(shù)量和組合指標(biāo)類型，以使組合指標(biāo)策略更全面、更切合實際市場。

參考文獻

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3 郭建．論證券投資技術(shù)分析中歷史會重演的根本原因［J］．商業(yè)時代，2007（28）

4 李向科．證券投資技術(shù)分析［M］．北京：中國人民大學(xué)出版社，2012．

5 張登明．技術(shù)指標(biāo)投資策略的優(yōu)化及其在量化交易中的應(yīng)用［D］．武漢：華中科技大學(xué)，2010

6 方智．基于多技術(shù)指標(biāo)模型的滬深300指數(shù)走勢預(yù)測［D］．南昌：江西財經(jīng)大學(xué)，2012

7 路來政．量化投資策略的應(yīng)用效果研究［D］．廣州：暨南大學(xué)，2012

8 劉瀾飚，李貢敏．市場擇時理論的中國適用性［J］．財經(jīng)研究，2005（11）

9 林正龍．項目投資定價與擇時理論研究［D］．長沙：湖南大學(xué)，2006

10 胡志強，卓琳玲．IPO市場時機選擇與資本結(jié)構(gòu)關(guān)系研究［J］．金融研究，2008（10）

11 王俊杰．量化交易在中國股市的應(yīng)用［D］．南京：南京大學(xué)，2013

第2篇：量化交易策略的研究范文

關(guān)鍵詞：程序化交易；交易哲學(xué)；半自動交易系統(tǒng)

程序化交易產(chǎn)生于美國，早期的程序化交易分為程序化買入和程序化賣出兩種，用于紐約股票交易所同時買賣15支以上的股票組合的交易。因此，有時也被稱為籃子交易。

隨著投資管理業(yè)的資金管理規(guī)模擴大，投資經(jīng)理和基金經(jīng)理們發(fā)現(xiàn)憑經(jīng)驗和手工操作無法應(yīng)對市場風(fēng)險加大、價格變動頻繁等挑戰(zhàn)，程序化交易剛好可以解決這些難題，因為它具有速度快、避免個人情緒干擾、量化等優(yōu)勢，投資機構(gòu)紛紛投入重金研發(fā)自動交易模型，其在提高投資決策質(zhì)量和速度、交易輔助等方面大展身手。

時至今日，西方發(fā)達國家已經(jīng)研發(fā)出不少成熟的自動化交易系統(tǒng)，譬如美國有70%的交易是由程序化交易完成的，而且交易量占比連年來還有不斷上升的趨勢，交易模型的功能也日趨強大和完善。量化投資及程序化交易大師西蒙斯默默無聞地在十幾年間大量使用量化系統(tǒng)的交易方法，取得了比巴菲特、索羅斯等市場傳奇更高的年收益率。譬如海龜交易創(chuàng)始人丹尼斯不斷通過自動化交易實現(xiàn)其從400美金到2億美金的個人傳奇，還培訓(xùn)出一支海龜投資團隊（現(xiàn)在還活躍在各大投資機構(gòu)），他們?yōu)樵缙诖竽懗泽π氛叩耐顿Y客無聲無息地帶來了可觀的投資回報。

我國的程序化交易起步較晚，發(fā)展緩慢，開發(fā)出來的比較成熟的交易系統(tǒng)也相對缺乏，但最近幾年發(fā)展也很迅猛，這得益于新的投資理念的導(dǎo)入、應(yīng)用平臺開發(fā)迅速成熟，如tb（交易開拓者）、文化財經(jīng)、金字塔等平臺已經(jīng)深受廣大自動交易者所喜愛和認(rèn)同。由于程序化交易規(guī)避了人性中的貪婪和恐懼等弱點，交易速度快、系統(tǒng)性強，國內(nèi)自動化交易量占比最近幾年也在快速上升。據(jù)統(tǒng)計，我國當(dāng)前金融產(chǎn)品的程序化交易占比為20%～30%，程序化交易的發(fā)展空間將會越來越廣闊。

一、程序化交易策略為什么要創(chuàng)新

（一）策略效用的邊際遞減

使用策略的人多了效果就會越來越差。細心的投資者會發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)的股指期貨越來越難做。在2010年國內(nèi)剛推出股指期貨時就有人使用臺灣的一些比較成熟的程序化交易策略而大賺其錢，但在最近兩年卻發(fā)現(xiàn)不容易賺錢了，甚至遭到了比較大的回撤。這是什么原因呢？金融市場本身就是一個眾多策略博弈的一個場所，某個策略一旦成功并被多人使用了，其有效性就會越來越低，而且道高一尺魔高一丈，市場上會出現(xiàn)針對某種策略的獵殺者。從技術(shù)指標(biāo)層面看，例如20年前，通過一條20天均線的交易策略是有利可圖的，緊接著，越來越多人開始使用均線來做投資決策。但是，每個交易策略和買賣機會都是有容量限制的，這使得策略使用的人越多，單個K線的波動則越大，例如突破20天均線的當(dāng)根K線的波動極大，這使得中間的利潤空間迅速收縮，最終使得策略失效。也可以理解成，當(dāng)一個策略使用的人越多，知道的人越多，它的盈利能力則越低，最終變得無利可圖。在基本面分析上，同樣存在自毀性，例如20年前，只要買賬面有利潤的公司都能賺錢，緊接著所有人都認(rèn)準(zhǔn)了公司賬面利潤進行投資，這使得所有賬面有利潤的公司股價都很高，這時候，人們只能通過預(yù)測未來利潤獲得投資回報了。而隨著越來越多人熟知各種預(yù)測利潤的方法，導(dǎo)致價值被低估的公司越來越難找了，最終變成了一個均衡市場。筆者認(rèn)為，這可以認(rèn)為是交易策略效用的邊際遞減。

（二）行情特點發(fā)生變化

金融市場的復(fù)雜性表現(xiàn)在行情的多變性。還是以國內(nèi)的股指期貨為例，在2010年是一個雙邊大震蕩的行情，2011年單邊下跌，2012年、2013年寬幅震蕩，2014年上半年窄幅震蕩，可以看出無論是單邊行情還是震蕩行情，由于國內(nèi)A股的市場容量越來越大，股指期貨的日內(nèi)變動幅度呈現(xiàn)出越來越小的特點，這就給日內(nèi)趨勢易策略帶來不小的挑戰(zhàn)。

知名投資人、“悍馬理論”的創(chuàng)始人馮正平表示：世界上沒有交易圣杯，這是他的悍馬定律里的第一條。他說2008年前的市場特征與之后的就很不一樣，一些原來賺錢的模型后來都賠錢了，而有一些原來賠錢的反倒變成賺錢了。他打了個比方很生動：“就像我們造一個工具，是拿來切菜的還是砍骨頭的，還是拿來修指甲的，這個要想清楚?！币馑际窃O(shè)計模型時要清楚自己設(shè)計出來的交易模型適用于哪種市場環(huán)境，要考慮模型的針對性、適應(yīng)性。

基于多年期貨量化交易的經(jīng)驗，上海泛金投資管理有限公司董事長杭國強認(rèn)為，程序化的本質(zhì)是給自己的交易列出一系列規(guī)矩，讓自己的交易更有規(guī)則，并利用計算機提高交易速度，其中成敗的關(guān)鍵在于對細節(jié)的處理?！袄贸绦蚪缍ā⒃u價和預(yù)測未來的收益，建立有效的評估體系，不斷適應(yīng)市場的變化，才是程序化交易的靈魂”。

普天投資機構(gòu)創(chuàng)始人吳轉(zhuǎn)普也認(rèn)為：自動化交易不存在永遠的圣杯，不可能做出一個類似印鈔機一樣讓交易者獲利的程序化交易模型，自動化交易更多地被看成是一種管理控制系統(tǒng)，要加入對基本面和技術(shù)面的理解，要考慮市場參與者結(jié)構(gòu)的變化，交易程序要不斷優(yōu)化和創(chuàng)新。

在國外，一些成熟的投資公司配備了眾多數(shù)學(xué)和計算機專業(yè)人才，他們的主要任務(wù)就是針對市場的變化不斷完善模型，這正體現(xiàn)了金融機構(gòu)存在的必要性與重要性。80%～90%的工作人員是在做量化模型的建模、數(shù)據(jù)處理工作，交易執(zhí)行人員比較少。由于要處理龐雜的數(shù)據(jù)，在量化交易中，團隊的價值得到充分體現(xiàn)。每隔一段時間他們就會開發(fā)出新的交易模型。

即使在高性能硬件與軟件結(jié)合的高頻交易領(lǐng)域，也不存在可以長久不變的“交易圣杯”。高頻交易策略對技術(shù)要求比較高，在網(wǎng)絡(luò)速度、硬件反應(yīng)速度及網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測等方面都有近乎苛刻的要求。作為高頻程序化交易者，Cyc partner公司創(chuàng)始人柳峰介紹說，高頻交易者對市場的監(jiān)測，以及對策略的修改一直不曾停止，“只有不斷發(fā)現(xiàn)并保持自己的比較優(yōu)勢，才可能在變化的市場中保持盈利”。而高頻交易背后的邏輯結(jié)構(gòu)相對來說是簡單的，盈利率比較高，有些策略在三年之內(nèi)運行會比較適用。但是，在市場中采用同種高頻交易策略的數(shù)量增加之后，交易者必須對策略加以改進。

二、程序化交易策略創(chuàng)新的思路

（一）交易哲學(xué)的革新

程序化交易本質(zhì)上是交易者交易思想的體現(xiàn)，程序化是一種控制手段。有什么樣的交易哲學(xué)就有什么樣的程序化交易策略，所以審視自己的交易哲學(xué)的邏輯性就顯得尤為重要。策略的優(yōu)劣對比實際上是背后交易哲學(xué)的較量。優(yōu)秀的交易策略創(chuàng)新來自于交易哲學(xué)的突破與革新，而做到這一點并不容易，需要交易者對世界、對自然、對市場有一種深邃的洞察力并能理解轉(zhuǎn)換成為市場語言，物化為交易指標(biāo)體系。筆者幾年來一直致力于對市場背后推動力的研究，市場的上漲和下跌并非隨機和無序。比如說，我們可以把市場按照形態(tài)分為單邊和震蕩，在單邊市中趨勢性模型就能大顯身手，而趨勢性模型在震蕩市中由于來回止損會產(chǎn)生比較大的回撤。而震蕩模型策略的表現(xiàn)剛好相反，所以用什么模型不是關(guān)鍵，判斷對時段性的單邊行情還是震蕩行情成為交易策略提高勝率和盈虧比的關(guān)鍵。至于用什么模型來判斷單邊和震蕩是筆者多年研究的成果，有比較高的準(zhǔn)確性。

（二）從全自動到半自動的嘗試

筆者認(rèn)為，交易策略不易過于死板。眾多程序化交易策略堅持不下去的原因是全自動帶來的眾多劣質(zhì)交易，頻繁止損。其實法無定法，筆者認(rèn)為可以半自動化交易提高勝率和盈虧比，至于何時開啟程序化何時關(guān)閉程序化背后的規(guī)則和邏輯也必須是嚴(yán)密的、一貫的，譬如在背后規(guī)則市場進入單邊市時開啟程序，市場重歸震蕩市時關(guān)閉程序，需要一切有章可循。正如世上沒有永動機一樣，沒有一個自動化交易策略能一如既往地戰(zhàn)勝市場，能夠在資本市場有驕人業(yè)績的一定是半自動交易程序策略。

（三）交易周期、參數(shù)的調(diào)整

可以針對不同金融市場的特點，變革不同的交易周期，充分認(rèn)識到金融市場博弈的本質(zhì)。當(dāng)多數(shù)人使用某個交易周期的時候，我們可以回避它改變交易周期，比如在股指期貨中大家常用1分鐘圖、10秒鐘圖，筆者覺得不煩嘗試15秒圖，既保持了一定的反應(yīng)速度，又能減少頻繁交易的問題，對于大家在交易中常用的macd指標(biāo)、dmi指標(biāo)、均線指標(biāo)，我們可以通過測試調(diào)整其參數(shù)設(shè)置以達到階段性優(yōu)化交易的目的，更重要的是避開了大眾常用參數(shù)，可以避開程序化交易獵殺者的屠刀。建議策略框架的核心參數(shù)不要超過三個，超過三個以上的參數(shù)有擬合歷史行情的嫌疑。著名的海龜策略創(chuàng)始人也曾在海龜策略遭受比較大的虧損時修改技術(shù)參數(shù)才渡過難關(guān)的。

（四）創(chuàng)新交易技術(shù)指標(biāo)

使用獨創(chuàng)的交易技術(shù)指標(biāo)來設(shè)計交易系統(tǒng)能在金融市場上提高交易勝率和盈虧比，其原因在于創(chuàng)新的交易技術(shù)指標(biāo)相對保密，不具有從眾性，相反具有出其不意的優(yōu)勢。比如在趨勢交易系統(tǒng)里面大家認(rèn)為均線是一個很好的趨勢跟蹤指標(biāo)，但它的缺點也很突出，除具有其他趨勢跟蹤指標(biāo)一樣的滯后性外，對付慢漲急跌或者慢跌急漲的行情是一個弱項，所以有人創(chuàng)造了自適應(yīng)均線來對付這種行情，這就是創(chuàng)新交易指標(biāo)的做法。筆者舉出這個例子意在拋磚引玉，創(chuàng)新和改良指標(biāo)的方法和技術(shù)有賴于開發(fā)者的細心、耐心和汗水。

三、程序化交易策略創(chuàng)新后測試要注意的問題

首先，避免對交易策略的參數(shù)過度優(yōu)化。過度優(yōu)化是以擬合歷史取得比較高的勝率和盈虧比的，這種過度優(yōu)化的策略對付現(xiàn)實或者未來變化的行情反倒會產(chǎn)生比較大的回撤甚至虧損，這是由于形態(tài)的周期性反復(fù)原理產(chǎn)生的。

其次，核心框架策略可以試著應(yīng)用于其他金融交易品種，觀察其表現(xiàn)。

再次，某一參數(shù)取值的盈利遠遠高于或低于附近的參數(shù)值就要引起高度警惕。

最后，不要對一兩次巨虧或比較長的連續(xù)虧損單獨做優(yōu)化，否則即使減小了最大回撤也是不可靠的。

參考文獻：

[1]（美）里什q納蘭.打開量化投資的黑箱[M].郭劍光，譯.北京：機械工業(yè)出版社，2012.

第3篇：量化交易策略的研究范文

大概沒有出現(xiàn)過這么密集的傷心消息了――2月21日，史上最年輕的諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主肯尼斯?阿羅（Kenneth Arrow）與世長辭；最有影響力的經(jīng)濟學(xué)家之一蒂莫西?富爾斯特（Timothy Fuerst）在同一天去世；3月6日，美國金融學(xué)會訃告，著名金融學(xué)家羅蒂芬?羅斯（Stephen A?Ross）在家因心臟病突發(fā)逝世，對接觸過現(xiàn)代金融學(xué)科的人而言，都知道套利定價理論（APT，Arbitrage Pricing Theory）的偉大之處。

就在人們紛紛對西方財經(jīng)圈大牛表示緬懷之時，傳來一個中國投資大佬境外因病醫(yī)治無效過世的消息，讓整個量化投資圈頗為震驚。

這個大佬就是量游投資創(chuàng)始人朱天華。我打開他的微信，簽名“交易是統(tǒng)計游戲”赫然醒目呈現(xiàn)在那里，或許也是他公司名的來由。

朱總是哥倫比亞大學(xué)博士，有15年美國頂級投行經(jīng)驗，任美國高盛集團交易和銷售部董事總經(jīng)理。關(guān)鍵是在高盛，朱博負(fù)責(zé)金融產(chǎn)品量化、程式化和高頻化的交易和策略，主管美國的國債期貨、國債現(xiàn)貨，包括利率期貨、外匯、商品期貨還曾任瑞士信貸全球自營部的總監(jiān)、美國雷曼兄弟公司固定收益部副總裁和資深交易員、美國IDC固定收益和金融衍生品資深策略專家。

放眼華人量化投資圈，大概沒幾個人能有這樣豐富而資深的背景了。

一般來說，回國創(chuàng)業(yè)的量化創(chuàng)業(yè)者有三類，第一類是像朱天華這樣真正受過頂尖投行熏陶的扎實大牛，少之又少；第二類是海外大機構(gòu)做過幾年相關(guān)工作的，基本知道主要套路；第三類是非主流對沖基金合伙人，或是從策略轉(zhuǎn)投資、從研究轉(zhuǎn)投資的新人。

我后來與朱天華總共有過三面之緣，每次都在講風(fēng)控。

第一次見到朱總是上海交大高級金融學(xué)院的論壇上，當(dāng)時話題還算應(yīng)景――對沖基金在中國的困境與對策。朱總參加的是圓桌討論環(huán)節(jié)，穿著松松垮垮的休閑外套，他個頭略小，臉上不帶微笑，神情略顯滄桑。他說話雖聲不大，但氣場強烈，當(dāng)時依稀記得的重要觀點是：很多人太不敬畏投資了，不知道投資中的不確定性有多難控制。

第二次是在虹口區(qū)對沖基金園區(qū)附近一家酒店大堂。那時大概是2016年5月，聽說朱總很久不見投資人了。我當(dāng)時像平常一樣咨詢他一些問題，但我很快就發(fā)現(xiàn)，朱總交流起來有自己的頻道。他說得更多的是一些形而上學(xué)的理念。

最后一次見他，是在去年底上海的一個對沖基金論壇上。他坐在前排一個有名牌的座位上，冷靜地觀察著這個熱鬧的世界，周圍是喧鬧的年輕人。他穿著還是一樣樸素，一樣不為人所注意，感覺整個人有些消瘦。看他提前要走，我與他打了個招呼，他依舊低調(diào)地淺淺一笑。

不過，短短的幾次接觸，發(fā)現(xiàn)朱總?cè)杂袔c交易原則值得借鑒。

1.分散化。多品種多交易方法。朱總堅持量化交易，他覆蓋的交易品種有期貨、股指、商品期權(quán)、分級、ETF等，他基本都在做一些多品種的交易策略。這與他在高盛時一脈相承，他當(dāng)時負(fù)責(zé)金融產(chǎn)品量化、程式化和高頻化的交易和策略，對美國國債期貨、國債現(xiàn)貨，包括利率期貨、外匯、商品期貨等各品種也非常精通。

2.尋求趨勢相反機會。朱總偏重微觀，偏重統(tǒng)計意義上的回歸，在量化交易中盡量找一些與趨勢策略相反機會的策略，與趨勢模型做較好的組合補充。

3.永遠敬畏風(fēng)險。他信服凱恩斯所言的“市場保持不理性的時間可能比你保持不破產(chǎn)的時間更長”。至于具體方法，主要通過對海量數(shù)據(jù)風(fēng)控解決方式。他說起過去美國白銀市場，曾經(jīng)從5元漲到80元，后來跌到10元、2元、1元，非常無法想象。他也提到當(dāng)時高盛躲過次貸危機最強大的是其風(fēng)控，在他看來，風(fēng)控才是資產(chǎn)管理的靈魂。

4.人工智能是方向。2003年朱總在雷曼期間就接觸了深度學(xué)習(xí)專家，擁有下棋人工智能，只是沒feedback?，F(xiàn)在可以通過Led work等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)策略復(fù)興、優(yōu)化，也可以通過非結(jié)構(gòu)化思維，進行頭寸與風(fēng)險分配，主要通過歷史數(shù)據(jù)，再用反饋測試。

總之，在朱總眼中，中國市場剛剛起步，阿爾法機會巨大。

想起《黑天鵝》一書的作者納西姆?塔勒布對他的理念形成重要沖擊的一刻――當(dāng)時，塔勒布在芝加哥商業(yè)交易所工作，這份工作讓他的喉嚨嘶啞。起初，他也沒在意，返回紐約后才去看醫(yī)生。醫(yī)生語氣凝重地告訴他，他得了喉癌。塔勒布聽罷心里一沉，外面正好細雨霏霏，他在淅淅瀝瀝的雨中走了一程又一程。他走進醫(yī)學(xué)圖書館，發(fā)瘋似地查找醫(yī)學(xué)文獻了解自己的病情。衣服上流下的雨水在他腳下形成了一個小水洼，竟然一點兒也沒有察覺，因為喉癌通常是那些抽了一輩子煙且煙癮很大的人，才有可能得的。塔勒布還很年輕，關(guān)鍵是他幾乎不吸煙。像他這樣的人患喉癌的概率小之又小，連十萬分之一都不到。他成了一只黑天鵝！后來，每每他投資的時候，這份深刻的與死亡很近的印象盤踞于他腦中，由此自然發(fā)展出了黑天鵝投資體系，對風(fēng)險中的“肥尾”尤為重視。

第4篇：量化交易策略的研究范文

關(guān)鍵詞：期貨公司；資產(chǎn)管理；模式

一、背景介紹

期貨公司受托客戶資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)自2012年10月正式獲批到現(xiàn)在已經(jīng)歷了近2年的市場檢驗。不論是IT系統(tǒng)建設(shè)還是人才隊伍搭建都積累了許多經(jīng)驗，期貨公司資管業(yè)務(wù)也開始逐步走入正軌。但是，期貨資管在業(yè)務(wù)模式與發(fā)展戰(zhàn)略層面，也面臨著越來越多急需解決的問題，本文嘗試從國內(nèi)外期貨類資管機構(gòu)的發(fā)展歷程入手，探索中國期貨公司資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的發(fā)展路徑。

二、競爭格局

目前，國內(nèi)可以開展期貨類資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的機構(gòu)主要有信托公司、基金公司、證券公司三類機構(gòu)，這三類機構(gòu)主要開展的為期貨類通道業(yè)務(wù)，幫助期貨私募機構(gòu)實現(xiàn)陽光化運作。而期貨公司目前除了提供通道幫助期貨私募實現(xiàn)陽光化運作外，還基于自身的研究和交易團隊自主開展交易。

（一）信托公司

早在2011年7月，銀監(jiān)會的《信托公司參與股指期貨交易業(yè)務(wù)指引》為信托公司參與股指期貨交易提供了法律依據(jù)，至此，期貨私募有了合法的陽光化通道。但是，由于信托公司之前并未接觸過期貨類業(yè)務(wù)，所以在和期貨私募合作的過程中存在IT系統(tǒng)對接及風(fēng)險控制標(biāo)準(zhǔn)難統(tǒng)一等一系列問題。特別是在制度層面，信托參與期貨市場只能進行股指期貨的套期保值交易進一步限制了期貨私募的操作空間。另外，在結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品發(fā)行方面，信托通道也存在困難。

（二）基金公司

在銀監(jiān)會信托參與股指期貨交易業(yè)務(wù)指引后三個月，證監(jiān)會的《基金管理公司特定客戶資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)試點辦法》明確基金公司專戶可投資商品期貨，基金專戶投資期貨不受限制后，目前已經(jīng)成為期貨私募陽光化的主流通道。

（三）證券公司

證監(jiān)會2012年10月正式修訂后的《證券公司客戶資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)管理辦法》《證券公司集合資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)實施細則》及《證券公司定向資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)實施細則》也放寬了“小集合”的投資范圍。“小集合”投資范圍基本和基金專戶一致。因此，也成為期貨私募陽光化的通道之一。不過，由于放松投資范圍和比例的時間較晚，未成為期貨私募陽光化的主要通道。

三、目前業(yè)務(wù)模式

期貨公司資管業(yè)務(wù)的推出不僅改變了期貨公司高度依賴經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)的經(jīng)營狀況，而且還為期貨公司研究業(yè)務(wù)提供了投資與研究一體化的機會。目前，各個期貨公司雖然在資管業(yè)務(wù)上各有側(cè)重點，但總體歸納而言主要有兩種發(fā)展模式：

（一）自主發(fā)展

（1）傳統(tǒng)現(xiàn)貨背景公司?；A(chǔ)雄厚的傳統(tǒng)現(xiàn)貨背景公司在商品研究領(lǐng)域已經(jīng)形成了自己的獨有優(yōu)勢，部分公司更是在期貨資管業(yè)務(wù)開閘前已經(jīng)通過另設(shè)投資公司的方式試水了期貨投資，積累了一定數(shù)量的交易人才和實盤交易經(jīng)驗。永安期貨是這類公司的典型代表。永安期貨以低風(fēng)險商品期貨套利對沖為主要交易策略，注重產(chǎn)品的絕對回報。據(jù)了解，永安期貨目前的“一對一”資管產(chǎn)品規(guī)模超過6億元，而其管理的基金專戶產(chǎn)品規(guī)模已接近20億元。

（2）股東實力較強券商系公司。另一類采取自主發(fā)展策略的公司是依托強大券商背景的券商系公司。這類公司在IT系統(tǒng)建設(shè)和金融工程研究領(lǐng)域優(yōu)勢突出。因此，這類公司在資管產(chǎn)品設(shè)計上普遍采用量化策略和程序化交易手段實現(xiàn)投資目標(biāo)。廣發(fā)期貨目前其策略組合中有量化對沖、套利、單邊趨勢和高頻等多種策略，公司資管產(chǎn)品已接近16億元規(guī)模。在已發(fā)行資管產(chǎn)品中，自主策略產(chǎn)品規(guī)模超14億元，這些產(chǎn)品目前的平均年化收益率為15%～20%，最大回撤不超過3%。

（二）通道模式

（1）“通道”業(yè)務(wù)概述。證券類私募規(guī)模的急劇膨脹客觀上催生了私募陽光化的需求，私募基金的信托陽光化模式下，信托財產(chǎn)的獨立性使得資金安全性得到提高。同時信托公司作為受托人可選擇托管銀行和管理人等，做到分工負(fù)責(zé)，完善制度制衡，信托公司還可以提供客觀的業(yè)績記錄，進行日常信息披露，為受益人提供流動性安排。信托通道的出現(xiàn)為證券私募的規(guī)范運作和發(fā)展壯大提供了強大的制度保障，在證券私募的發(fā)展過程中起著關(guān)鍵作用。所謂“期貨通道業(yè)務(wù)”，是指期貨公司將交易席位出借給期貨私募機構(gòu)，幫助期貨私募機構(gòu)發(fā)行陽光化產(chǎn)品，并協(xié)助其完成募資和銷售。在這個過程中，期貨公司向期貨私募提供通道，收取一定的過橋費用。在通道類業(yè)務(wù)中，期貨公司沒有主動、系統(tǒng)地進行項目開發(fā)、產(chǎn)品設(shè)計、交易結(jié)構(gòu)安排和風(fēng)險控制措施，不直接參與投資交易業(yè)務(wù)。

（2）期貨公司通道類業(yè)務(wù)主要面臨的問題有：第一，競爭激烈。信托集合計劃、基金專戶、證券公司小集合產(chǎn)品開展“通道”業(yè)務(wù)時間較長，積累了豐富的操作經(jīng)驗，而期貨公司資管業(yè)務(wù)開展時間較短，各項業(yè)務(wù)還處在摸索過程中。第二，技術(shù)含量低。由于通道類業(yè)務(wù)技術(shù)含量低，業(yè)務(wù)開展初期由于牌照紅利有一定利潤，但長期看，隨著參與“通道”業(yè)務(wù)機構(gòu)逐步增多，激烈的市場競爭會將通道費逐步拉低。第三，政策限制。期貨公司資管業(yè)務(wù)的開展受限于只能進行“一對一”服務(wù)等因素，無法發(fā)揮集合理財?shù)囊?guī)模效益。另外，由于“一對一”的限制，也無法設(shè)計分級類產(chǎn)品，產(chǎn)品規(guī)模明顯受限。第四，無客戶積累?！巴ǖ馈睒I(yè)務(wù)不論是資金還是客戶都在期貨公司外部，期貨公司無法有針對性地給客戶提供個性化的產(chǎn)品，長期來看，無法完成資金、客戶的積累。

四、期貨公司資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)發(fā)展模式初探

期貨公司資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的獲批對期貨公司來說既是機遇也是挑戰(zhàn)，投資者需要充分利用期貨市場來進行風(fēng)險分散、提高收益。然而，期貨公司資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)起步晚，缺乏資產(chǎn)管理經(jīng)驗，客戶對期貨類資產(chǎn)管理產(chǎn)品也普遍缺乏了解。因此，期貨公司要強化優(yōu)勢補足劣勢，探索適合自身特點的業(yè)務(wù)發(fā)展模式。

（一）專業(yè)期貨私募孵化機構(gòu)

期貨公司將來可以為期貨私募提供系統(tǒng)化的IT信息系統(tǒng)、融資中介、研發(fā)支持、風(fēng)控結(jié)算與托管、產(chǎn)品發(fā)行與品牌營銷推廣服務(wù)。期貨私募所對接的不僅僅是一家期貨公司，而是期貨公司背后的全金融業(yè)務(wù)鏈條。這種業(yè)務(wù)對接就要求期貨資管部門要有更廣闊的業(yè)務(wù)視野和集團資源整合能力，能夠為私募提供一攬子解決方案。

（1）IT信息系統(tǒng)。期貨交易競爭的維度一般包括策略開發(fā)和執(zhí)行速度兩個方面，近年來期貨私募廣泛應(yīng)用的量化和高頻交易技術(shù)更對交易系統(tǒng)的執(zhí)行速度提出了更高的要求。因此，期貨公司應(yīng)加大在IT信息系統(tǒng)上的投入，在人員配備上和資金支持上給予IT部門以傾斜。

（2）融資中介。由于部分期貨資管產(chǎn)品是結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品，期貨私募客觀上需要期貨公司提供穩(wěn)定和低成本的優(yōu)先資金支持。因此，期貨公司應(yīng)在優(yōu)先資金門檻、優(yōu)先資金性質(zhì)、資金杠桿、優(yōu)先資金收益率、優(yōu)先資金流動性、劣后收益稅收、發(fā)起設(shè)立的時間周期、風(fēng)險控制措施等方面給予期貨私募提供服務(wù)。

（3）研發(fā)支持。期貨公司在商品基礎(chǔ)研究領(lǐng)域建立了系統(tǒng)的研究框架，研究報告有助于期貨私募拓展視野和完善投資邏輯。并且，資管業(yè)務(wù)獲批后，期貨公司研究逐步從傳統(tǒng)研究向投資研究一體化轉(zhuǎn)型，這也為期貨私募提供更好的服務(wù)奠定了基礎(chǔ)。

（4）風(fēng)控結(jié)算托管服務(wù)。由于期貨交易的杠桿特性，風(fēng)控水平成為投顧選擇通道的重要參考因素。期貨公司應(yīng)搭建全面自動化、數(shù)字化的事前、事中、事后風(fēng)控系統(tǒng)。另外，期貨公司還應(yīng)當(dāng)為私募提品凈值結(jié)算和聯(lián)合銀行提供資金托管服務(wù)，保證客戶資金安全。

（5）產(chǎn)品發(fā)行與品牌營銷推廣。期貨私募最終要形成品牌效應(yīng)，而品牌的形成，需要有時間和專業(yè)團隊去支持。因此，在資管產(chǎn)品募集、路演、推廣的過程中，期貨公司若能提供一體化的解決方案。不僅有助于期貨私募品牌的推廣而且期貨私募還可專注于交易。

（二）專業(yè)資產(chǎn)管理機構(gòu)

期貨公司資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)發(fā)展模式和路徑選擇至關(guān)重要，期貨資管業(yè)務(wù)的發(fā)展必然要順應(yīng)財富管理行業(yè)的結(jié)構(gòu)演進，市場需求的急速變化，以及監(jiān)管環(huán)境的特點。最終，滿足以客戶為中心的資產(chǎn)配置需求，以期貨類資管產(chǎn)品為代表的另類資產(chǎn)管理服務(wù)機構(gòu)必將在未來的資管機構(gòu)競爭中占據(jù)重要位置。

（1）依托強大投研能力的基本面交易。基于商品基本面研究的主觀趨勢交易和商品套利交易一直是期貨公司的優(yōu)勢領(lǐng)域。在資管時代，期貨公司要強化自身的差異化優(yōu)勢，為客戶提供差異化的產(chǎn)品。另外，期貨公司原有的研究部門應(yīng)強化對資管部門的支持力度，向投資研究一體化轉(zhuǎn)型，為資管部門提供數(shù)據(jù)、信息、策略、研究支持。

（2）以量化策略為核心的程序化交易。通過大量的數(shù)據(jù)分析建立起系統(tǒng)化的量化模型是一種有效研判市場趨勢的手段。程序化交易是量化策略的實現(xiàn)方式，據(jù)國外機構(gòu)統(tǒng)計，有超過60%的期貨資管產(chǎn)品是采取程序化交易的方式進行交易。這種交易通常由計算機系統(tǒng)產(chǎn)生的系統(tǒng)信號來做出交易決策，在一定程度上避免了決策的隨意性。

（3）以組合配置為核心的FOF。FOF（Fund of Fund）是一種專門投資于其他投資基金的基金，是結(jié)合基金產(chǎn)品創(chuàng)新和銷售渠道創(chuàng)新的基金新品種。期貨FOF模式通過對市場中的期貨資管產(chǎn)品進行定量、定性分析以及盡職調(diào)查，利用投資風(fēng)格差異、策略互補構(gòu)建基金。FOF的組合投資方式?jīng)Q定了其收益回報較為穩(wěn)定，這種低波動風(fēng)險與高收益結(jié)合的投資方式對專業(yè)機構(gòu)投資者是非常有吸引力的。

參考文獻：

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第5篇：量化交易策略的研究范文

1973年前后，世界金融市場面臨著第二次世界大戰(zhàn)以后最重大的變化，債券和外匯市場首當(dāng)其沖。戰(zhàn)后金融市場如果用一個詞來形容的話，這個詞就是“固定”：固定的外匯匯率、由央行固定的短期和長期利率、固定的黃金價格。隨著20世紀(jì)60年代末的通貨膨脹狂潮，這種毫無變化的固定金融關(guān)系陽壽將近，黃金價格、外匯匯率和長期利率都相繼自由浮動，這種變化對于金融行業(yè)既是機會也是挑戰(zhàn)，債券市場首當(dāng)其沖。在此之前，債券投資所需要的技術(shù)含量跟收發(fā)室里面分揀報紙信件這個工作的技術(shù)含量差不多，投資者買了債券之后往保險柜里一放，記得該領(lǐng)息票的時間和最后還本的時間就行了，如果當(dāng)年你跟誰說起債券可以在到期日之前拋出或者在價格較低的時間買入，很少會有人理解；但是利率和匯率開始浮動之后，原來躺在保險柜里面的呆頭呆腦的債券忽然變成了價格可能上下大幅起落的金融產(chǎn)品，這使得海里的鯊魚、草原上的獅子遠遠地聞到腥味。

這期間的另外一個變化來源于金融行業(yè)之外，但是它和我們量化投資的主題關(guān)系緊密：電子計算機的發(fā)展、普及，以及其在金融行業(yè)里的應(yīng)用。過去在交易大廳里面交易的時候，如果有客人要咨詢某種債券的價格，交易員會從一本厚厚的藍皮書上查出這個債券，然后報價。20世紀(jì)70年代初，債券交易商的桌上慢慢有了用現(xiàn)在的眼光來看功能簡單、笨頭笨腦的計算器，這使債券交易的速度無形中加快。

對許多人來說，債券要比股票邏輯性強得多。如果你知道某種債券的息票率，那么你可以根據(jù)目前的市場利率很精確地計算出債券的價格。唯一不確定的因素是發(fā)債人倒閉或者違責(zé)的可能性，也就是債券的信用風(fēng)險，這種可能性事先無法準(zhǔn)確知道，但是一般可能性都比較小。對于不同的信用風(fēng)險，市場會有不同的“信用利差”利率來補償。例如，其他情況相同的債券，違責(zé)可能性大的債券的利率要相對高一些。各種不同時間到期的債券、各種信用風(fēng)險不同的債券之間存在一定的關(guān)系。如果一只債券的發(fā)行人沒有違責(zé)的話，債券的價格不管如何上下浮動，在到期日的時候都要回到面值。這都是很有規(guī)律的東西，都可以用數(shù)學(xué)公式精確地表述。換言之，相對于債券，股票的邏輯性、數(shù)學(xué)性都比較差。正是這個原因，梅里韋瑟的量化套利策略首先在債券市場上找到用武之地。

第6篇：量化交易策略的研究范文

關(guān)鍵詞：對沖策略 債券市場 應(yīng)用 風(fēng)險

隨著美國次貸危機的爆發(fā)，全球主要經(jīng)濟體的央行資產(chǎn)負(fù)債表急速擴張，調(diào)控經(jīng)濟造成一個嚴(yán)重結(jié)果――包括固定收益資產(chǎn)、大宗商品、外匯資產(chǎn)、股票以及基于此的各類金融衍生品，都需要進行相對、絕對價值和價格的重估。

與此同時，因政府調(diào)控參與其中，經(jīng)濟周期不穩(wěn)定性加劇，主要資產(chǎn)出現(xiàn)明顯的同質(zhì)化波動現(xiàn)象。根據(jù)匯豐的研究，目前各類資產(chǎn)間價格走勢的相關(guān)度非常之高。趨同現(xiàn)象已經(jīng)持續(xù)了近幾年，這反映了市場正在根據(jù)量化寬松和其他應(yīng)對危機的政策來重新定價?？傊录?qū)動因素在發(fā)揮作用，市場情緒受到政策及經(jīng)濟周期預(yù)示性的影響。

流動性對資產(chǎn)重新估值的影響加劇，造成很多有效的資產(chǎn)投資策略失效，而這時，對沖策略正發(fā)揮越發(fā)重要的作用：一方面，資產(chǎn)間高相關(guān)性為對沖操作提供了有效前提；另一方面，事件驅(qū)動及價格波動率的提高，令傳統(tǒng)的單向操作風(fēng)險放大，對沖策略所特有的平衡收益與風(fēng)險的作用越發(fā)凸顯。

對于債券市場，尤其是中國的銀行間債券市場，對沖的思路和策略是否有效，本文僅作為拋磚引玉式的探討性嘗試。

與債券市場相關(guān)的幾個對沖策略介紹

對沖（hedge），一般是同時進行兩筆行情相關(guān)、方向相反、數(shù)量相當(dāng)、盈虧相抵的交易，是一種在減低風(fēng)險的同時投資獲利的手法。本文借鑒對沖基金研究公司HFR的分類方法，主要介紹與債市相關(guān)的對沖策略。

（一）事件驅(qū)使主策略

本策略是在提前挖掘和深入分析可能造成股價、債券價格或其他資產(chǎn)價格異常波動的事件基礎(chǔ)上，通過充分把握交易時機獲取超額投資回報的交易策略。投資理念通常來自基本面特點，而不是數(shù)理分析，投資理念的實現(xiàn)取決于預(yù)測獨立于現(xiàn)有資本結(jié)構(gòu)以外的事件發(fā)展結(jié)果。

（二）宏觀因素主策略

宏觀因素主策略運用廣泛的策略進行交易，投資基礎(chǔ)在于經(jīng)濟指標(biāo)的變動方向及其對股票、固定收益產(chǎn)品、貨幣和大宗商品市場的影響。投資人運用各種投資技術(shù)，包括人為決策和系統(tǒng)決策，結(jié)合從上往下和從下往上的宗旨或者基本面分析。宏觀因素主策略被進一步分為7個子策略，以下介紹2種。

1.活躍交易子策略

活躍交易子策略運用人為決策或者基于規(guī)則的高頻率方式來交易多種資產(chǎn)。大部分投資組合換手周期很短，平均的交易周期短于5天。其過程是評估歷史和當(dāng)前價格，用技術(shù)面、基本面和量化市場數(shù)據(jù)來決定短暫存在的幾秒鐘或者幾天的交易機會。本策略經(jīng)常運用融資杠桿，活躍于各個市場板塊，通常在投資地域上很分散。

2.大宗商品―綜合商品策略

本策略包括人為決策和系統(tǒng)決策。系統(tǒng)決策主要根據(jù)數(shù)學(xué)、算法和技術(shù)模型來決定進行投資，很少或者幾乎沒有主觀人為因素來影響投資的過程。策略的運用基于對市場上大宗商品資產(chǎn)之間所顯現(xiàn)出的趨勢或者慣性特征的判斷。使用本策略一般在一定的市場周期持有超過35%的大宗商品市場敞口，通常還有對大宗商品資產(chǎn)敏感的股票或者其他附屬衍生物的敞口。策略運用主要受到從上而下的宏觀變量分析結(jié)果的影響。

（三）相對價值主策略

本策略的投資基礎(chǔ)是多個相關(guān)證券之間存在價值分歧時，通過運用一系列基本面和數(shù)理分析技巧來實現(xiàn)投資理念。可投資資產(chǎn)包括股票、固定收益產(chǎn)品、金融衍生物和其他證券形式。投資固定收益產(chǎn)品時，多通過數(shù)理分析來衡量資產(chǎn)之間的現(xiàn)有關(guān)系，尋找出證券之間風(fēng)險調(diào)整利差所帶來的投資機會。相對價值可分為6個子策略。

1.固定收益―資產(chǎn)抵押子策略

本子策略的投資基礎(chǔ)是相關(guān)證券之間存在利差，這些相關(guān)利差中的一個或者多個部分來自抵押的固定收益資產(chǎn)，抵押可以是物理抵押物，也可以是其他金融債權(quán)（貸款、信用卡）。

2.固定收益―可轉(zhuǎn)債套利子策略

本子策略的投資基礎(chǔ)也是相關(guān)證券之間存在利差，這些相關(guān)利差中一個或者多個部分來自于可轉(zhuǎn)債。投資時，運用投資程序來分離出可轉(zhuǎn)債和不可轉(zhuǎn)債之間的價差投資機會?？赊D(zhuǎn)換套利敞口對一些因素很敏感：發(fā)行人信用質(zhì)量、隱含的或已實現(xiàn)的相關(guān)證券波動性、利率高低、發(fā)行人的股票估價，以及一些特有的市場指標(biāo)。

3.固定收益―公司債券子策略

本子策略的投資基礎(chǔ)是相關(guān)證券之間的利差中一個或者多個部分來自于公司債券。投資時，運用投資程序分離出多個公司債券、公司債券和無風(fēng)險政府債券之間的利差投資機會。

4.固定收益―政府債券子策略

本子策略的投資基礎(chǔ)是相關(guān)證券之間的利差中一個或者多個部分來自于政府債券。投資時，運用投資程序分離出多個政府債券、公司債券和無風(fēng)險政府債券之間的利差投資機會。本子策略一般運用多個投資流程，包括量化和基本面人為決策；與其他相對價值子策略相比，更多受到自上而下的宏觀因素影響。

5.波動套利子策略

本子策略交易一類資產(chǎn)的波動性，運用套利、市場中立或者混合策略來實現(xiàn)。所包括的風(fēng)險可以是做多、做空、中性或者隨著隱含的波動方向而變化的風(fēng)險。投資時，運用投資程序分離出一系列的固定收益證券，通常是多個期權(quán)或者含有期權(quán)特點的證券之間的利差投資機會。其敞口對隱含和實現(xiàn)的波動率、利率水平、發(fā)行人股票定價，以及一些廣泛和特定的因素都很敏感。

6.復(fù)合策略子策略

本子策略使用的基礎(chǔ)相關(guān)收益資產(chǎn)之間的利差來自于固定收益資產(chǎn)、衍生物、股票、不動產(chǎn)、掛牌合伙（MLP）及其組合，以及其他資產(chǎn)。投資時，通常運用數(shù)理分析來測量資產(chǎn)現(xiàn)有關(guān)系，從而判斷出有利的風(fēng)險調(diào)整利差投資機會。

債券市場應(yīng)用對沖策略時需關(guān)注的問題

（一）對沖策略需具備的條件

從對沖策略的角度來理解對沖概念，已遠不是教科書上的“針對投資風(fēng)險敞口購買等量的對沖工具頭寸”這么簡單了，對沖策略的使用必須具備三個條件：一是對沖交易工具和被對沖的風(fēng)險敞口相關(guān)性高；二是對沖交易執(zhí)行成本比被對沖的風(fēng)險敞口要低；三是對沖交易工具具有高流動性。

（二）對沖策略的主要風(fēng)險

1.基差波動風(fēng)險

基差波動風(fēng)險是指保值工具與被保值商品之間價格波動不同步所帶來的風(fēng)險，是對沖策略的主要風(fēng)險。

上述三個條件中，最核心的是具有高度流動性的低成本對沖工具，在此基礎(chǔ)上是合適工具的篩選，以及策略的制定。當(dāng)前市場上資產(chǎn)間相關(guān)性建模仍是金融工程探討的前沿話題，國內(nèi)主流方法依然是協(xié)整理論或其改進版（如協(xié)整資產(chǎn)組合、隨機殘差價差模型等），而其核心依然是通過控制配對資產(chǎn)的對沖效果和風(fēng)險的最優(yōu)化選擇，從而回避風(fēng)險，以及品種間相關(guān)性不足造成的基差波動風(fēng)險。對于基差的風(fēng)險，除資產(chǎn)相關(guān)性分析外，還可以通過對基差波動數(shù)列的分析，做到風(fēng)險的量化測算（如基于基差的群聚效應(yīng)制作GARCH模型等）。

2.工具波動率風(fēng)險

對沖策略還面臨工具波動率風(fēng)險，尤其是對沖工具使用杠桿后，不利的波動率可能造成現(xiàn)金的過度侵蝕，進而縮短對沖存續(xù)期，使策略失敗。對于工具波動率的風(fēng)險，要基于不同資產(chǎn)的價格特性分別研判，這也是制定對沖策略的重要一部分。

（三）制定對沖策略的重點

對沖策略的制定，重點應(yīng)放在：一是通過相關(guān)性分析模型，篩選最優(yōu)的對沖工具或資產(chǎn)組合標(biāo)的；二是研判投資標(biāo)的預(yù)期波動率和基差風(fēng)險；三是根據(jù)具體要求（風(fēng)險要求、收益要求、時間要求等），在前述兩點基礎(chǔ)上，設(shè)定交易策略。

第7篇：量化交易策略的研究范文

嘉信理財是美國個人金融服務(wù)市場的領(lǐng)導(dǎo)者，也是全球最大的網(wǎng)上理財交易公司。1986年嘉信理財通過合并旗下的證券、銀行、財務(wù)管理和金融咨詢服務(wù)等多個分支機構(gòu)最終成立了嘉信理財，截至2013年底，嘉信理財資管業(yè)務(wù)規(guī)模達2.4萬億美元。嘉信理財?shù)某晒σ恢北粐鴥?nèi)券商作為效仿研究的典范，該公司在上世紀(jì)70年代率先降傭金并開發(fā)網(wǎng)絡(luò)渠道；互聯(lián)網(wǎng)的興起引領(lǐng)嘉信理財開創(chuàng)了將電子商務(wù)與傳統(tǒng)零售業(yè)務(wù)相結(jié)合的增值新模式，成為最大的網(wǎng)上理財交易商。統(tǒng)一網(wǎng)上網(wǎng)下收費標(biāo)準(zhǔn)，網(wǎng)上提供快捷交易方式，網(wǎng)下提供復(fù)雜的支持和咨詢，以網(wǎng)上網(wǎng)下客戶任意轉(zhuǎn)換的方式來增加客戶對其平臺的依賴度。此后，嘉信聚焦于資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)，通過多樣產(chǎn)品和特色服務(wù)打造個性化專業(yè)“資管平臺”，實現(xiàn)差異化競爭。

在北京的活動中，嘉信理財主席成員暨嘉信基金會主席、嘉信消費者教育資深副總裁 Carrie Schwab-Pomerantz談到，她是伴隨著嘉信理財一起成長起來的，從她的父親身上學(xué)到了如何管理自己的財富。她提到財富管理中最重要的三個原則是了解自己進行管理的目標(biāo)并且設(shè)置合理的路徑來達到這個目標(biāo)，要重視投資的重要性，投資中需要分散再分散。

嘉實財富量化研究中心負(fù)責(zé)人周靜博士在活動中表示，目前國內(nèi)高凈值客戶在資產(chǎn)配置方面遇到了困惑，量化對沖產(chǎn)品因其低風(fēng)險中等回報的特征，逐步成為有效解決方案。據(jù)其介紹，嘉實財富旗下的“金阿爾法”是采用量化對沖策略的產(chǎn)品，即以量化多因子模型的方式構(gòu)建股票組合，同時利用滬深300指數(shù)期貨進行對沖，以消除股票組合的市場系統(tǒng)風(fēng)險。因此這個產(chǎn)品的特點就是不會跟隨股票市場的上下波動，風(fēng)險收益特征是低風(fēng)險具有中等收益，適合高凈值財富人群保本并且適當(dāng)增值的需求。

第8篇：量化交易策略的研究范文

【關(guān)鍵詞】量化對沖；多因子選股；Alpha

一、量化投資與Alpha策略

（一）量化投資的優(yōu)勢

1.出色的數(shù)據(jù)處理能力

通過計算機建模對歷史數(shù)據(jù)進行分析，能夠替代人進行大量繁瑣的工作，極大的提高了工作效率。既能夠在分析的過程中形成投資策略，又可以建立模擬測試平臺對策略進行檢驗。

2.克服人性弱點

人性本質(zhì)上的弱點是很多失敗投資決策的根源，計算機可以幫助人控制自身的情感，以量化投資的方法進行自動化交易，避免人工操作，也就可以在一定程度上減少人類情感對投資決策的影響。

3.反應(yīng)迅速

量化投資的自動化交易程序反應(yīng)十分靈敏，通過計算機對各種信號的快速識別，能夠在毫秒內(nèi)做出反應(yīng)，這種數(shù)量級的反應(yīng)速度已經(jīng)足夠捕捉目前市場上最短級別的交易機會。

（二）主流Alpha策略

1.動量Alpha，強者恒強的現(xiàn)象在市場中普遍存在，市場表現(xiàn)好的股票能夠積累人氣，持續(xù)上漲趨勢容易延續(xù)下去，買入漲勢好的股票組合，利用股指期貨等工具進行對沖。

2.反轉(zhuǎn)Alpha，關(guān)注走勢最差，短期變現(xiàn)最不好的股票，認(rèn)為股價跌到一定程度會集聚反轉(zhuǎn)的能量，買入股價跌幅較大、技術(shù)形態(tài)上超跌的股票，建立對沖頭寸。

3.多因子選股Alpha，源于三因子模型，將股票價格的原因分割為不同因子，考察各因子與股價的相關(guān)性來設(shè)計投資策略，獲取因子的超額收益。

二、因子選取及有效性分析

本文Alpha策略主要針對短期反轉(zhuǎn)效應(yīng)，“地量見地價”是股票市場中的一條重要原則，低股價、小成交量具有明顯的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。相對于價值類、成長類因子，規(guī)模類因子的短期反轉(zhuǎn)效應(yīng)更強。因此，本文從規(guī)模類因子、動量因子與技術(shù)指標(biāo)類因子中初步選取了9個因子，分別為股價、總市值、日成交量、日換手率、RSI、STOM、ROC、CR、AROON。

（一）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)清理共分四步：剔除ST類股票數(shù)據(jù)；清楚股票異常數(shù)據(jù)（包括數(shù)據(jù)庫中缺失的股票數(shù)據(jù)以及停牌股票的日數(shù)據(jù)）；對股價進行復(fù)權(quán)處理；因子數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，采用N（0，1）正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化處理，標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)值越高代表其原始股價越低。

（二）因子評價標(biāo)準(zhǔn)

本文主要從因子的收益能力以及風(fēng)險程度兩方面來檢測單個因子的有效性。需要觀測的值有：訓(xùn)練集內(nèi)組合的累計Alpha、勝率、最大回撤、收益回撤比以及將樣本分組后的各項數(shù)據(jù)。

（三）因子的選取

經(jīng)系統(tǒng)回測后，從各因子年化收益率的排序情況來看，在正向?qū)_組中，市值、股價、成交量三個因子表現(xiàn)最好，年化收益率均超過了20%，表現(xiàn)最差的三個因子為日換手率、月?lián)Q手率與CR指標(biāo)，年化收益率低于10%。

從風(fēng)險的角度對比各因子的表現(xiàn)，成交量與市值的回撤最大，收益能力強的股價因子的回撤幅度相對也較低，股價因子的表現(xiàn)最為優(yōu)秀，收益能力居中的RSI、ROC的回撤也在中間水平，而AROON指標(biāo)的回撤相對其他指標(biāo)較為優(yōu)秀。收益能力較低的CR的回撤同樣很大，換手率與STOM則表現(xiàn)出低收益低回撤。

對比綜合性指標(biāo)收益回撤比，可以得出9個因子的收益回撤比差異顯著，排序從大到小分別為股價、市值、成交量、ROC、RSI、AROON、CR、STOM、換手率，其中各因子的收益能力起到關(guān)鍵性作用。長期投資組合的區(qū)間收益回撤比反映的是各因子在長期持續(xù)產(chǎn)生超額收益的效應(yīng)。

綜上，依據(jù)各因子在整個樣本區(qū)間的表現(xiàn)，將表現(xiàn)最差的日換手率、STOM與CR指標(biāo)這三個因子剔除，用剩下的六個因子構(gòu)成最優(yōu)因子組合。

三、多因子選股策略檢驗

（一）多因子Alpha策略要素

本文Alpha策略為短周期持倉；選股的標(biāo)準(zhǔn)為小市值、低股價、低成交量、低RSI、低ROC、低AROON；打分方式分為等權(quán)重法與變權(quán)重法，變權(quán)重打分考察各因子在樣本內(nèi)收益能力與抗風(fēng)險能力的綜合表現(xiàn)，將收益回撤比作為篩選股票時各因子的權(quán)重；對沖方式為等市值完全對沖；對沖工具使用滬深300股指期貨主力合約。

（二）不同打分方式投資組合樣本外表現(xiàn)

等權(quán)重組合區(qū)間收益140.48%，組合最大回撤為29.08%；變權(quán)重組合區(qū)間收益211.73%，最大回撤26.78%；同期市場指數(shù)漲幅為5.40%，最大回撤43.49%。兩種組合方式資金曲線相似。

改變打分權(quán)重后，組合在樣本外的勝率與盈虧比明顯提高，這是收益提高的根本原因，在一定程度上也反映出所選因子真實有效。

本文在對2006至2015年中國證券市場的研究中發(fā)現(xiàn)，短期反轉(zhuǎn)Alpha策略真實有效。股價因子的效用最為顯著，技術(shù)指標(biāo)類因子的表現(xiàn)沒有規(guī)模類因子突出，換手率因子效果不佳。在震蕩市中Alpha策略最為有效，極端行情下，尤其在暴跌行情中，使用股指期貨對沖不掉組合的市場風(fēng)險，此情況下多因子選股模型階段性失效。

參考文獻：

第9篇：量化交易策略的研究范文

摘要 投資組合保險策略是在機構(gòu)投資者的發(fā)展過程中應(yīng)運而生的一種投資理念。研究結(jié)果表明，每種保險策略的優(yōu)越性只是相對而言的，沒有哪一種是絕對優(yōu)于其他投資策略。但是，如果將保險策略有效組合起來，可大大提高組合保險的效果。因此，投資組合保險策略的研究，對企業(yè)財經(jīng)管理的投資組合保險有很好的參考作用。

關(guān)鍵詞 投資組合 保險策略 企業(yè)財經(jīng)管理

一、投資組合保險策略的背景和內(nèi)涵分析

投資組合保險策略指的是將一部分資金投資在無風(fēng)險資產(chǎn)，以保證資產(chǎn)組合在最低的價值前提下，其余資金隨著市場變動而不斷調(diào)整無風(fēng)險資產(chǎn)和風(fēng)險資產(chǎn)比例，不斷發(fā)掘資產(chǎn)升值的潛力的一種資產(chǎn)動態(tài)調(diào)整策略。在國外，投資組合保險已有二十多年的發(fā)展歷史，我國對投資組合保險的應(yīng)用還不是很普遍，其研究處于起步階段。在研究中，一般采用單一組合保險策略進行模擬，如固定比例的投資組合保險（CPPI），在市場上升的時候，CPPI的效果優(yōu)于組合保障（TIPP）。但在市場下跌時，TIPP可以有效將市場上升的獲利保護起來，減少投資風(fēng)險，效果優(yōu)于CPPI。因此，兩種策略的結(jié)合，能否在市場的波動中獲得好的效果，是本文將要探討的問題。

二、定量分析模型

（一）簡單參數(shù)的投資組合保險策略量化分析

TIPP是各種簡單參數(shù)的投資組合保險策略的一般形式，其他策略可以根據(jù)TIPP的變動情況分析。

第一，普通的TIPP。首先，設(shè)定底值，TIPP底值是變動的，其公式表達為：Ft=aMt+bert（0≤a≤1，b≥0），其中，r為無風(fēng)險率，aMt表示組合歷史價值的大小，即組合可能產(chǎn)生的價值。當(dāng)a取值0.9時，組合的最大價值即為90%。bert投資是設(shè)定的保值水平，通常是由投資者附加的，這一數(shù)值會隨時間而遞增，如果投資者無要求，則b為0，本文以b=0研究。

第二，CPPI。CPPI和TIPP的不同點在于，投資者事先確定的底值會隨著組合價值變化而變化，以無風(fēng)險利率分析，CPPI底值會隨著時間遞增，可以用Ft=F0ert，即等價于在TIPP策略中a=0，b=0的情況。

（二）組合保險策略模擬

本文以實際資產(chǎn)來模擬組合保險策略，假定資產(chǎn)初期價值是100萬元，安裝資產(chǎn)是債券，風(fēng)險資產(chǎn)是股票指數(shù)，假定交易成本量為0.5%，因為頻繁交易會對組合價值產(chǎn)生影響，因而設(shè)定重新調(diào)整率（trigger），將其設(shè)定為1%、3%、5%、8%。在實驗中，保底率為0.9，CPPI策略的a=0，b=100萬×0.9；TIPP策略的a=0.9，b=0，m取值為1～5的變量。

由于投資組合保險的最終目的是最后價值，在研究中要考慮戰(zhàn)勝大盤率。戰(zhàn)勝大盤率=組合價值收益率﹣大盤指數(shù)的收益率。在實驗中，將CPPI和TIPP的戰(zhàn)勝大盤率差值進行分析，如果TIPP策略的終值低于CPPI策略的底值，則表示策略失效。

三、研究數(shù)據(jù)分析

（一）短期投資

在短期投資時，其調(diào)整策略可以設(shè)定如下：在風(fēng)險資產(chǎn)的下跌幅度超過trigger，可以判斷市場將會下跌，投資組合宜采用TIPP策略，保障投資組合安全。原因在于TIPP的市場上漲能力較低，在風(fēng)險資產(chǎn)的上漲幅度超過trigger，可以判斷市場將會上漲，持有全部的風(fēng)險資產(chǎn)，可獲得較好的市場收益。這種方法只適合短期投資，由于長期市場的波動較大，風(fēng)險資產(chǎn)為0的情況時有發(fā)生，將導(dǎo)致獲利的減少。

（二）長期投資

如前所述，在市場上升時，CPPI策略可獲得更多收益，效果優(yōu)于TIPP；而在市場下跌時，TIPP可以將市場上升時的收益保護起來，減少投資風(fēng)險，效果優(yōu)于CPPI。因此，長期投資的策略如下：風(fēng)險資產(chǎn)的上漲幅度超過trigger則采用CPPI策略，風(fēng)險資產(chǎn)的下跌幅度超過trigger則采用TIPP策略。需注意的是，在采用組合保險策略時，要根據(jù)風(fēng)險資產(chǎn)的大小進行切換，由于交易次數(shù)增加，也要根據(jù)交易量的大小及時調(diào)整策略，以免影響組合保險策略效果。

四、總結(jié)

從以上研究可以發(fā)現(xiàn)，保險策略各有優(yōu)點和缺陷，沒有絕對的優(yōu)越性。在短期投資時，盡量參與市場的上方獲利，應(yīng)選擇市場參與能力較強的策略和TIPP結(jié)合。在長期投資時，可將，CPPI和TIPP結(jié)合，調(diào)整策略保底率不應(yīng)取值太低，減少風(fēng)險投資。同時，由于采用了組合保險策略，市場上升過程中的風(fēng)險資產(chǎn)額度可能會比單一的保險策略大，在保險策略切換時，風(fēng)險資產(chǎn)向無風(fēng)險資產(chǎn)轉(zhuǎn)移的數(shù)量比單一策略大，導(dǎo)致交易成本的影響增大，對策略效果可能會產(chǎn)生影響。尤其是在長期投資中，交易次數(shù)增加，從而導(dǎo)致交易費用較大而影響組合保險策略效果。

隨著機構(gòu)投資者的進一步發(fā)展，組合保險策略的重要性也日益受到重視。組合保險策略的進一步完善還需要長期的實踐。對于養(yǎng)老金等的風(fēng)險規(guī)避問題，選擇組合保險可能會取得較好的效果。此外，靈活結(jié)合多種組合保險策略，能夠收到更好效果。因此，企業(yè)在投資過程中，將多種投資組合保險策略有效結(jié)合起來，對企業(yè)的財經(jīng)管理有非常重要的作用。

參考文獻：

[1]李慶.論證券投資組合的風(fēng)險分散效應(yīng)與應(yīng)用.現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè).2010.22（17）.