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起底33家券商资管量化理财周报 2014年11月10日 04:32起底33家券商资管量化：主力国金17款产品最多，国泰君安孙佳宁接棒章飚目前已有33家券商合计对外发行量化对冲集合理财产品85款。
其中，国金证券发行17款居首，中金公司、国泰君安分列二三位传统投资渠道信用风险承压、金融工具多元化促使量化对冲在国内快速发展，券商资管也是其中主力之一。
据理财周报记者不完全统计，目前已有33家券商合计对外发行量化对冲集合理财产品85款。
其中，国金证券发行17款居首，中金公司、国泰君安分列二三位。
量化对冲采用程序化选股，对人才素质要求很高。
沪上一家券商资管人士向记者坦言：“量化团队每个人都要求懂编程、交易，招的都是数理化背景的高端人才。
”除了人才外，策略也是各家券商资管的核心竞争力。
在量化投资江湖中，每个人的心中都有一套量化模型。
国金证券资产管理分公司投资总监石兵在接受理财周报记者采访时直言，公司核心人员稳定，不断开发新的策略是公司的竞争优势，最多的产品有6个策略同时运行。
国泰君安资管量化团队上半年调整以后，孙佳宁于7月加入接盘，带领公司量化对冲实现新的突破。
券商资管扎堆进入从2011年国泰君安业内首推券商量化对冲集合理财产品至今3年有余，券商资管量化对冲市场不断发展壮大。
据理财周报记者不完全统计，目前已有33家券商合计对外发行量化对冲集合理财产品85款。
其中，国金证券发行17款居首，产品涵盖慧泉量化专享系列、慧泉量化对冲系列、慧泉精选对冲系列以及慧泉ETF套利系列；中金公司发行11款居第二位，产品主要集中在对冲绝对收益系列；国泰君安位处第三，目前共有6款量化对冲产品运行，涉及君享套利系列、君享对冲系列和君享量化。
值得注意的是，尽管量化对冲在券商资管中占比很小，但是各家券商仍然看好其未来发展前景，推出相应的量化对冲产品。
例如天风证券的天象量化套利1号、浙商证券的金惠转型成长量化对冲1号、东方证券资管的东方红量化系列等。
分 析 师联合证券金融工程团队联系电话:(0755) 8208 0141 本文认为轮动策略的本质就是两个互补品种的强势时段错位，提供了投资者来回切换品种的机会。
抓住两个互补品种轮动的这种最基本方式，我们定义了对数差形式的相对强弱，并指出这种定义有坚实的合理性。
从轮动的方法上，以MACD，XMA，EMA为依据的轮动都有大幅度的超额收益，其中MACD表现较优，以轮动金属指数和医药指数为例，从2005年净值1元开始可以到当前的6.6元，堪比市场上最优秀的基金。
轮动适用的范围很广，我们展示的其他行业间比如采掘指数和食品指数的轮动，股指和债指比如深证成指和国债数的轮动，互补个股间比如中金黄金和恒瑞医药的轮动，都有非常惊人的收益。
2005年1元净值开始，轮动中金黄金和恒瑞医药可以将净值变为60元！从几个举例中，我们看到目前轮动策略都已经切换到了更保守的资产上了，暗示市场或许已经到了需要投资者采取保守策略的时候。
轮动后的混合品再和现金轮动，就是通常说的择时，可以较大幅度提高产品的收益风险比，从而提高产品吸引力。
同样以金属指数和医药指数轮动后择时为例，最后形成的产品风险大幅度降低，而收益并没有损失。
两个互补品种的轮动是轮动策略的基本方式，就像钟表的齿轮，在这个基本方式上可以再组合衍生出更复杂，更广泛的策略和应用。
对于机构投资者，本文介绍的轮动策略适合用于专户理财，基金中可以自由取舍的资金部分，增强型指数基金的增强部分，和未来的基金一对多产品。
相关研究《策略指数研究系列之二-基于市场情绪的行业轮动策略》，王红兵，2009。
4互补投资品种的轮动和择时策略目 录轮动策略的实质 (3)相对强弱的定义 (3)轮动的方法 (4)MACD轮动 (5)XMA轮动 (5)EMA轮动 (6)其他互补品种之间的轮动 (7)其他互补行业指数之间的轮动 (7)股票指数和债券指数的轮动 (8)互补个股之间的轮动 (9)轮动后的择时：改善风险收益比 (9)轮动的多种组合和应用 (11)轮动策略的实质所谓轮动策略，就是指不同投资品种的强势时间并不重合，在时间轴上有一定程度的错开，利用这种性质，在不同的时间段切换到不同的强势品种，从而达到总收益率的提升。
中金量化基本面因子手册随着投资者对投资市场越来越精细化的管理需求，量化投资的应用越来越广泛。
而在量化投资领域里，基本面因子是投资者关注的一个重要指标，其涉及公司的财务和经营状况等多个方面，直接影响公司在市场上的表现。
因此，对于投资者而言，了解并且合理利用基本面因子是实现稳健投资的重要手段之一。
中金量化基本面因子手册就是一个涵盖了基本面因子的详细指南，为投资者提供了全面的信息以及使用方法。
本手册详细介绍了中金量化基本面因子模型体系，其中包括基本面因子的相关定义、数据来源、计算方法以及具体的应用案例。
读者可根据手册提供的信息和案例，了解如何结合基本面因子制定投资策略，挖掘投资机会。
中金量化基本面因子手册可分为两大部分。
第一部分为基础部分，主要包括基本面因子的概念、来源和计算方法，此外还介绍了中金量化基本面因子分类标准。
这部分内容是了解基本面因子不可缺少的基础，能够让投资者对基本面因子的特点、计算方法和应用场景形成全面的了解。
第二部分为应用部分，主要包括了中金量化基本面因子在投资领域中应用的各类案例。
这些案例的制定与实施，充分显示了基本面因子的实用性和实效性。
从收益率、风险、市值等多个维度，分享了聚焦不同时间尺度下风格的选股策略及因子组合的挖掘。
在本手册中，中金量化基本面因子被分为了三大类：资产负债表因子、利润表因子以及现金流量表因子。
每个因子类别都包括了核心因子和扩展因子。
核心因子是反映公司财务状况的重要指标，其中包括财务稳定性、成长性、盈利能力等指标。
扩展因子则是基于核心因子的衍生指标，提供更加细致的信息，帮助投资者更好地识别投资机会。
除了提供基本面因子的定义和分类外，本手册还详细介绍了如何使用基本面因子来建立投资组合，并进一步实现优化。
这一部分具体介绍了各类投资组合的构建方法，以及如何利用基本面因子来捕捉市场中的周期性机会。
通过不同层次的挖掘，提高投资组合的效率和优势，实现了盈利最大化的目标。
尤其值得注意的是，本手册最后提供了一个关于基本面因子实现上市公司筛选的实例应用。
第1篇一、实验背景随着我国金融市场的发展，证券投资已成为众多投资者关注的焦点。
为了提高投资者的投资水平和风险控制能力，本文通过实验的方式，对几种常见的证券投资策略进行研究和分析，以期为投资者提供参考。
二、实验目的1. 了解和掌握不同证券投资策略的基本原理和操作方法。
2. 分析各种策略在不同市场环境下的优缺点。
3. 通过模拟实验，检验各种策略的实际应用效果。
三、实验内容本次实验主要涉及以下几种证券投资策略：1. 基本面分析策略2. 技术分析策略3. 指数投资策略4. 对冲投资策略1. 基本面分析策略基本面分析策略是指通过分析公司的财务报表、行业状况、宏观经济等因素，来判断公司股票的内在价值，从而进行投资决策。
实验过程中，选取一家具有代表性的上市公司，对其财务报表、行业状况、宏观经济等方面进行分析，并与市场价值进行比较，得出投资建议。
2. 技术分析策略技术分析策略是指通过分析股票价格、成交量、均线等技术指标，来判断股票走势，从而进行投资决策。
实验过程中，选取一只具有代表性的股票，运用技术分析的方法，对其走势进行分析，得出买卖时机。
3. 指数投资策略指数投资策略是指通过投资跟踪某一指数的基金，来实现与指数同步的收益。
实验过程中，选取一只具有代表性的指数基金，观察其与指数的走势，分析其投资价值。
4. 对冲投资策略对冲投资策略是指通过买入和卖出相关资产，来降低投资风险。
实验过程中，选取具有相关性的两只股票，运用对冲策略，降低投资风险。
四、实验过程1. 收集相关数据收集实验所需的各种数据，包括公司财务报表、行业数据、宏观经济数据、股票价格、成交量、均线等技术指标等。
2. 分析数据运用基本面分析、技术分析等方法，对收集到的数据进行分析，得出投资建议。
3. 模拟实验根据分析结果，运用模拟交易软件进行模拟实验，检验各种策略的实际应用效果。
4. 结果分析对模拟实验的结果进行分析，总结各种策略的优缺点。
五、实验结果与分析1. 基本面分析策略通过基本面分析，发现该公司具有较好的发展前景，但市场价值被低估。
中金公司组织结构及部门职责（所属领域：证券）2021年1月目录一、组织结构 (3)二、主要部门职责 (4)1、投资银行部 (4)2、投资业务内核部 (4)3、资本市场部 (4)4、股票业务部 (4)5、固定收益部 (4)6、资产管理部 (4)7、中金基金 (5)8、中金资本 (5)9、财富管理部 (5)10、财富服务中心 (5)11、研究部 (5)12、财务部 (5)13、采购部 (5)14、法律合规部 (5)15、风险管理部 (6)16、公共关系部 (6)17、机构规制部 (6)18、人力资源部 (6)19、信息技术部 (6)20、行政管理部 (6)21、业务支持协调部 (7)22、运作部 (7)23、战略发展部 (7)24、中金学院 (7)25、资产托管部 (7)26、资金部 (7)中金公司组织结构及部门职责一、组织结构二、主要部门职责1、投资银行部负责为境内外企业和机构客户提供股权融资、债务及结构化融资和财务顾问等投资银行服务，具体包括境内外首次公开发行股票并上市的保荐与承销，境内外上市公司再融资的保荐与承销，境内外各类固定收益融资工具的承销，企业并购重组、战略入股、上市公司私有化以及分立等交易的财务顾问服务。
2、投资业务内核部负责对投资银行项目进行质量管理和风险控制。
3、资本市场部负责股权融资、债务融资、资产证券化等各类投资银行项目的销售工作，对接投资者的投资需求与投资银行业务客户的融资需求。
4、股票业务部负责为境内外的专业投资者提供“投研、销售、交易、产品、跨境”等一站式股票业务综合金融服务，具体包括机构交易服务和主经纪商、场外衍生品、资本引荐、做市交易等资本服务。
5、固定收益部负责为机构及企业客户提供多种固定收益类、大宗商品类、外汇类证券及衍生品的销售、交易、研究、咨询、产品开发等一体化综合服务。
6、资产管理部专注于主动管理，负责为境内外客户设计及提供高质量、创新性的资产管理产品和方案，实现客户资产的长期稳步增值。
金融投资策略量化分析和技术指标的应用投资是一项复杂而风险较高的活动，而金融投资则更是需要精确的决策和方法来获取收益。
在金融投资领域，量化分析和技术指标的应用被广泛认可和采用。
本文将探讨金融投资策略中量化分析和技术指标的定义、应用及其对投资决策的影响。
一、量化分析的定义与应用量化分析是一种基于数学和统计的方法，将市场数据和经济指标进行计算和分析，以此为基础来制定投资策略。
通过对历史数据的研究和模型的建立，量化分析可以量化投资机会，并制定交易策略。
在金融市场中，量化分析广泛应用于股票、期货、外汇等各类金融资产的投资交易中。
例如，通过构建价格模型和波动率模型，量化分析可以帮助投资者判断股票价格的趋势和波动情况，以此来指导投资决策。
二、技术指标的定义与应用技术指标是一种通过对市场历史数据进行计算和分析而得出的一些图表和指标，帮助投资者判断市场的走势和价格变化。
它是量化分析的一种具体应用方法。
技术指标的种类繁多，如移动平均线、相对强弱指数、随机指标等。
这些指标可以根据不同的投资需求和市场特点来选择使用。
通过对技术指标的观察和分析，投资者可以更好地把握市场的走势，从而制定相应的买入和卖出策略。
三、量化分析和技术指标对投资决策的影响量化分析和技术指标的应用对投资决策有着重要的影响。
首先，通过量化分析和技术指标的应用，投资者可以更好地理解市场的变化和走势，提高投资决策的准确性。
其次，量化分析和技术指标的应用可以帮助投资者对风险进行有效的控制。
通过对历史数据的分析，可以确定投资策略的预期收益和风险水平，从而制定适合的止损和止盈策略，保护投资者的本金。
此外，量化分析和技术指标的应用还可以提高交易的效率。
通过利用计算机和自动化交易系统，投资者可以更加迅速地获取和分析市场数据，进行操作决策，从而减少了人为的主观判断和交易错误的风险。
四、未来发展趋势随着技术的不断进步和量化分析方法的不断完善，金融投资策略中量化分析和技术指标的应用将得到更广泛的推广。
中金所杯参考书目中金所杯参考书目是指参加中国金融期货交易所组织的期货交易竞赛所需参考的书目。
这些书目涵盖了金融期货、投资理论、经济学、金融市场等多个方面的知识，旨在帮助参赛选手全面了解金融期货交易的相关知识和技能，提高他们的交易能力和策略水平。
在中金所杯参考书目中，一般会包括以下几类书籍：1.金融期货理论：这类书籍主要介绍金融期货的基本概念、交易机制、风险管理等内容。
参赛选手需要了解金融期货的基本操作流程，掌握交易规则和风险控制方法。
推荐书目包括《金融期货交易与风险管理》、《金融期货学》等。
2.投资理论：投资理论是金融期货交易的基础，参赛选手需要具备一定的投资理论知识。
推荐书目包括《证券投资基本理论》、《投资学》等。
3.经济学：经济学是理解金融市场运作的基础，也是金融期货交易的重要参考。
参赛选手需要了解宏观经济、微观经济和产业经济等相关知识。
推荐书目包括《宏观经济学》、《微观经济学》、《产业经济学》等。
4.金融市场：金融期货交易是在金融市场中进行的，了解金融市场的运作和特点对参赛选手具有重要意义。
推荐书目包括《金融市场学》、《证券市场学》等。
5.量化交易：量化交易是金融期货交易的一种重要策略，可以提高交易效率和收益率。
参赛选手可以学习量化交易的基本理论和实践方法，提高自己的交易策略水平。
推荐书目包括《量化投资——策略与技术》、《量化交易——如何用Python进行股票量化交易》等。
除了上述书目外，参赛选手还可以根据自己的实际情况和兴趣补充其他相关书籍。
例如，如果对技术分析感兴趣，可以学习相关的技术分析书籍；如果对基本面分析感兴趣，可以学习相关的财务报表分析书籍。
总之，中金所杯参考书目是参赛选手在准备金融期货交易竞赛时需要参考的书目。
通过系统学习这些书籍，参赛选手可以全面掌握金融期货交易的理论和实践知识，提高自己的交易能力，为竞赛取得好成绩打下坚实的基础。
量化投资策略及实践随着信息技术的不断发展，越来越多的投资者开始进行量化投资。
量化投资是指利用计算机程序进行投资的一种方式，其目的是通过大量数据的分析、计算以及模型的构建，减少主观性的影响，从而达到获取超额收益的目标。
量化投资不仅可以提高投资效率，还可以降低风险，成为现代投资领域不可或缺的重要一环。
一、量化投资的基本特征量化投资的基本特征主要包括三个方面：1.超越人的认知水平：量化投资最大的优势在于其可以处理大量的数据，以及建立完备的数学模型。
这些计算机程序可以处理的数据大小，不仅超出人类的认知水平，也能够快速的回归数据集，査找数据的变化和规律，从而达到更准确的预测目的；2.策略的稳定性：量化投资应用数学模型，属于计算机执行的机械程序化操作，与人的主观因素无关。
因此，策略的稳定性更高，不受人的主观判断和情绪的影响，且策略的执行效率也更高；3.透明性和规律性：量化投资主要依赖于数据和模型，因此其操作规律及策略建模过程较为透明。
投资者可以进行回测并且通过比对回测数据和实际数据，检验策略的优劣性。
二、主流量化策略1.趋势跟随策略：趋势跟随是一种重要的量化策略，旨在利用大的趋势来获取收益。
其基本思路是跟随市场大趋势进行交易。
当股价走势上涨时，追买，当股价走势下跌时，追空。
2.均值回归策略：均值回归策略旨在利用股票价格的周期性波动来获取超额收益。
通过分析历史股价变化，在特定的时间窗口内检测当前股价的偏离程度，对偏离超过阈值的股票进行对冲;对均值以内的股票进行买入。
3.动量策略：动量策略利用股票价格的动态走势来获取超额收益。
其基本思路是，以价格走势、交易量及其他价格变动相关信息为依据，分析出股票的走势，从而获得适当性的股票交易信号。
三、量化投资实践案例1.美林证券：美林证券研发出一种策略，即根据盈利预测的可靠性来买进股票。
该策略根据股票的盈利预测及其对市场情绪的影响，预测股票未来走势，从而获取超额收益。
2.万得证券：万得证券利用计量经济学的方法并结合宏观经济分析，构建了一个基于价格和信用的量化模型，以量化普通债券的风险管理方案。
量化交易必读书单，你读了几本？《投资学》是由三名美国知名学府的著名金融学教授撰写的优秀著作，是美国最好的商学院和管理学院的首选教材，在世界各国都有很大的影响，被广泛使用。
自1999年《投资学》第4版以及2002年的第5版翻译介绍进中国以后，在国内的大学里，本书同样得到广泛运用和热烈反响。
此为本书的第6版，作者在前5版的基础上根据近年来金融市场、投资环境的变化和投资理论的最新进展做了大幅度的内容更新和补充，还充分利用了网络资源为使用者提供了大量网上资料。
全书共分7大部分，27章。
详细讲解了投资领域中的风险组合理论、资本资产定价模型、套利定价理论、市场有效性、证券评估、衍生证券、资产组合管理等重要内容。
该书观点权威，阐述详尽，结构清楚，设计独特，语言生动活泼，学生易于理解，内容上注重理论与实践的结合。
2. 《计量经济学导论》《计量经济学导论：现代观点》(第3版)用简洁、准确的语言了计量经济学研究的最新特点。
与传统的教材不同，在陈述和解释假定时，作者完全放弃了非随机的或在重复样本中加以固定的回归元假定。
这种方法更便于读者对计量经济学的理解和运用，是对传统计量经济学教学和研究的一个突破。
《计量经济学导论：现代观点》(第3版)含有大量例题，许多是取自或受启发于应用经济学或其他领域的最新及有影响的作品。
《计量经济学导论：现代观点》(第3版)适合各大专院校经济管理类专业本科生用作计量经济学教材，还可供经济管理类教师及科研人员用作参考书。
3. 《Trends in Quantitative Finance》书中讲到了做量化策略需要注意的几个最重要的地方，例如过拟合、未来函数、幸存者偏差等等。
有一句话已经慢慢成为了我做策略开发的信条：交易策略研发应该以经济直觉（Economic Intuition）为基础。
我本身是数学、统计出身，初期曾坚信数据挖掘的作用大于经济直觉，碰壁多次之后，慢慢开始转变观念。
这也说明一个问题，交易策略研发是一门需要实践的手艺，多做才会促进思维的进一步发展。
量化投资书籍
“量化投资”是指使用数学模型、计算机算法等方法，系统地构建投资策略和管理投资组合，以达到优化投资回报和降低风险的目的。
在这个领域，有很多值得一读的书籍，包括以下几本：
1.《量化投资实战》
这是一本量化投资领域的经典，由大师级人物Edward Thorp所著，书中详细介绍了量化投资的基本理论和实践应用，并分享了自己在量化投资领域的经验和思考。
2.《统计套利：量化投资策略与技术》
这是一本介绍量化投资策略和技术的入门书籍，作者介绍了各种投资策略和技术，并且详细分析了它们的优缺点和适用范围，适合初学者入门。
3.《算法交易最佳实践》
这是一本介绍量化投资算法的实战手册，作者介绍了各种常见的量化投资算法，如均线策略、海龟交易法等，并且详细讲解了如何根据市场条件和投资目标构建量化投资策略。
总之，量化投资是一个创新性和前沿性的投资方法，需要投资者有扎实的理论基础和实践经验，才能够在这个领域获得成功。
以上三本书籍都是非常值得投资者一读的参考资料。
中金IMS系统介绍ims系统介绍一、 IMS简介ims系统是中金公司专门为机构客户开发设计的量化交易软件，优点：交易委托指令高效，控价精准，算法稳定。
二、事务支持ims的交易支持：普通交易、量化交易、全自动交易、风险控制1.普通交易。
2.定量交易：a、篮子交易：同时完成一个股票组合的交易。
b、自定义模版交易：自定义股票池交易。
c、算法交易：使用计算机程序发出交易指令的一种方法。
在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易价格，甚至最终需要交易的证券数量。
ims系统目前支持六种算法交易策略：1） Swap：最基本的算法，它根据时间平均分割大订单2)vwap：最经典的算法之一，按照市场交易量定比例执行指令降低市场冲击成本3)volinline：也称为povpov，按照实际交易量的一定比例来执行指令4)peg：当市场价格进入到限以内并且对方盘口达设定的数量并获取市场的流动性。
5)iceberg：通过在盘口上暴露一个给定的数量来隐藏大单交易，为了减少对市场的影响，它还将在限价范围内自动吃掉挂起的订单。
6)floatfloat：盯盘算法，适用于低流动性、高价差的股票、期货物等。
3、全自动交易：又称机器人扫单，机构根据策略生成系列的委托指令，系统执行命令。
三、风险控制：支持16类风险控制指标：控制证券持仓数量、控制证券持仓市值、控制资产类别市值、控制证券交易量、控制执行价格、控制证券交易、控制同向和反向，期货保证金的控制、证券头寸成本的控制、按行业划分的证券市值的控制、交易量的控制、剩余天数的控制、到期回购资产的控制、交易对手信用额度控制、存款控制和注销控制。
详情垂询：熊绪158********中投证券成都舞阳大道营业部星期五，2022年5月25日。
量化投资课程大纲一、课程简介本课程旨在介绍量化投资的基本概念、方法和技巧，帮助学员全面了解并掌握量化投资的核心思想和操作流程。
通过本课程的学习，学员将能够熟悉量化交易的基本框架，掌握量化策略的构建和回测方法，以及运用计量模型进行风险控制和资产配置的技术手段。
二、课程大纲1. 量化投资基础1.1 量化投资概述- 量化投资的定义和特点- 量化投资与传统投资的对比1.2 量化交易的基本原理- 市场假设与交易机制- 量化交易的优势和限制1.3 量化投资的历史回顾- 量化投资的起源和发展- 成功案例分析2. 量化投资模型构建2.1 数据收集与处理- 数据来源及质量要求- 数据清洗和预处理2.2 因子选择与构建- 因子的定义和分类- 因子挖掘和验证方法2.3 模型建立与回测- 建立量化模型的基本步骤 - 回测的指标和评价方法3. 量化风险管理3.1 交易成本和市场冲击- 交易成本的构成和计算- 市场冲击对交易策略的影响 3.2 头寸管理和风险控制- 头寸规模和仓位控制- 风险度量和风险模型3.3 组合优化与资产配置- 组合优化方法和模型- 资产配置策略的构建和评估4. 量化交易策略优化4.1 参数调优和交易规则优化- 参数优化策略和方法- 交易规则的优化和改进4.2 多因子模型和组合策略- 多因子模型的构建和应用- 组合策略的构建和优化4.3 人工智能在量化投资中的应用- 机器学习和深度学习的基本原理 - 人工智能在量化投资中的应用案例三、学习资料与考核方式1. 学习资料- 量化投资相关教材及研究论文- 量化交易软件和数据源选择指南- 实例代码和案例分析2. 考核方式- 课程作业与实践项目- 期末考试或论文四、教学方法与学习要求1. 教学方法- 理论讲解与案例分析相结合- 实践操作和模拟交易演练- 小组讨论和项目合作2. 学习要求- 具备基本的金融投资知识和统计分析能力- 熟悉Python等编程语言者优先- 积极参与课堂讨论和实践操作五、参考书目1. Chan, E. (2013). "Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business."2. Liao, H. (2018). "Quantitative Equity Portfolio Management: An Active Approach to Portfolio Construction and Management."3. Tucker, B. (2016). "Applied Computational Finance: A Python-based Approach."4. Chen, J., & Lee, J. (2015). "Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets."六、结语本课程将为学员提供系统、全面的量化投资知识和技能培训，帮助学员在金融市场中运用量化方法进行投资决策和交易实践。
3．最大回撤最大回撤是投资者，尤其是机构投资者，如基金公司、资产管理公司等管理人需要密切关注的一个指标，因为最大回撤往往代表了投资人所能忍耐亏损的极限。
很多基金产品都会有一个止损线，一旦突破该止损线，将被强制清盘。
所以纵然管理人对自己的策略多么有信心，认为在未来一段时间肯定会挽回亏损，但是短期的回撤一旦超过止损线，将会强制出局，再也没有挽回的余地。
因此从实战角度来说，最大回撤往往比收益率和夏普率更加重要。
另外，最大回撤也决定了产品所能使用杠杆的比例。
例如有一个策略，最大回撤是20%，那么理论上可以用20%的自由资金做保底，设计一个结构化产品，该产品亏损20%的时候先从自有资金中扣除，这样的产品就相当于获得了5倍的杠杆，放大了本金，从而获得更大的收益。
最大回撤主要有两种：一种是历史回溯后的最大回撤，一种是对未来的预期最大回撤。
历史最大回撤就是在某个时间段上，收益率最低的那个数值；对未来的预期最大回撤，就是在某个置信区间下，未来最大回撤的值是多少。
具体形式化定义如下：给定历史数据区间D1为起始日，D n为终止日，D i为D1与D n之间的第i日，P1为起始日的组合市值，P n为终止日的组合市值，P i为第i日的组合市值，则最大历史回撤Max-Recall为(P i-P1)/P1中的最小值。
计算伪代码如下：For j=1 to n-1For i=j+1 to nRecall(i)=(Pi-Pj)/Pj // 第i日的收益率EndMax-Recall(j)=min(Recall(i)) //以j日为起始点的最大回撤EndMax-Recall=min(Max-Recall(j)) //这是最终的最大回撤而对未来最大回撤的预计，则可以借鉴V aR的思想。
也就是说，在未来的N日中，在M%的置信区间下，最大期望回撤为Max-Recall-R。
这里有两种方法，一是直接根据Max-Recall(i)的数据来做排序，计算出在M%置信区间下的Max-Recall-R；二是根据Max-Recall(i)的值拟合某个分布，然后根据分布来计算。
量化投资策略 pdf什么是量化投资？量化投资是指利用严谨的统计学和计算机分析技术，对股票、债券、商品、货币等交易市场进行深入研究和分析，从而制定出更加科学、准确的投资策略，达到更好的收益。
量化投资的特点：准确性高：量化投资利用严格的统计学方法，可以消除人为因素的影响，从而使得投资决策更加准确。
自动化程度高：量化投资依赖于计算机算法，可以将一系列规则以可执行语言的形式自动化。
监管可控：量化投资策略的执行过程是可控的，因此投资者可以对策略实时监管，避免意外损失。
“量化投资策略”如何制定？量化投资策略制定过程可简化为以下几个步骤：1.制定投资策略目标首先，需要明确的是自己的投资目标和期望收益，包括投资风险和收益率等方面。
2.数据收集和研究其次，需要获取大量的市场数据，并对市场数据进行分析和研究，以制定有效的量化投资策略。
3.开发和测试投资策略在量化投资策略制定过程中，开发者需要根据数据进行编程，并在模拟环境中进行测试和优化，以确保程序能够稳定、可靠地运营。
4.实施和监控策略最后，需要实施策略并对策略进行监控，以及时调整策略以达到更好的收益。
需要注意的是，量化投资策略的制定需要考虑市场的动态和投资者的实际情况，因此，制定策略时需要根据经验和实际数据做出合理的决策。
量化投资与传统投资的对比：传统投资依赖于人类对投资市场的研究和决策，通常具有主观性和随机性，易受各种因素影响，因此收益率不稳定。
而量化投资依赖于严谨的数据分析和模型算法，通常有着更加准确、稳定的收益率。
总之，随着技术的发展和市场的变化，量化投资策略已逐渐成为投资者不可或缺的一种投资方式。
作为投资者，如果想要赚取更多的收益，就需要更加深入地了解这一领域的相关知识，以便在未来的投资中获取更好的表现。
早在上世纪9０年代，多因子模型的理念由尤金·法玛（Euｇene Fama)和肯尼思·弗伦奇(Kｅnneth Frｅncｈ)两位经济金融领域的泰斗提出,他们首次发表三因子模型的论文,认为股票市值、账面市值比和市场风险三个因子能显著解释股票价格的变动。
此后,法玛的学生Ｃlifｆoｒd Ａsnｅs发现了动量因子,并开始在高盛建立多因子模型获取超额投资收益。
如今,多因子模型已经成为量化投资领域的主要工具之一,但多因子模型建模过程比较复杂,任何环节有所疏漏都可能导致投资业绩偏离预期。
如何建立有效的多因子模型进行量化投资？如何深入了解多因子模型的逻辑与实践?多因子模型的创新与风险控制呈现出怎样的现状与趋势？8月2５日,由经济金融网主办，优米金融协办,“量化策略的投资研究:实践与经验”在北京大学汇丰商学院开讲。
作为北大汇丰量化投资公开课系列的第四讲,本次讲座特邀北京大学校友、念空科技基金经理金戈博士主讲。
金戈博士深入浅出地介绍了国内流行的四大类量化策略,重点讲解了股票策略中的多因子策略,涵盖了从数据下载与清洗、策略思想的产生、策略的回测到风控细节在内的量化投研和交易的各个环节,并结合自身的投资实践,分享了如何有效应用这些量化策略的投资经验。
与顶尖嘉宾相遇本次量化投资公开课的主讲人金戈先生,系北京大学物理学学士, 美国弗吉尼亚大学物理学博士.金戈博士现任念空科技基金经理，曾任职美国千禧基金世坤(ＷoｒｌdQｕaｎt,管理规模百亿美元)。
在近五年国际国内市场投资实践中，金戈博士精通各种市场中性量化选股模型，对各种基本面因子和技术有深入独到的运用。
同时,他善于洞察市场风险，擅长利用国内外先进的风控系统控制并且对冲市场风险。
本次公开课旨在为听众全方位解析量化策略投资脉络，助力投资者做出更合理稳健的投资决策。
ﻫ回顾课程精彩观点量化金融的基本特点以及与主动投资的简要区别在课程之初,金戈博士言简意赅地为大家介绍了什么是量化金融,并将其与主动投资做了简要区别．他指出，同主动投资一样,量化投资也是建立在市场非有效的假设之上的投资方式。
