主流量化交易策略

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一、量化对冲
（二）量化对冲 所谓“量化对冲”其实是“量化”和“对冲”两个概念的结合。
2.对冲
“对冲”的概念最早由Alfred W. Jones 于1949年创立第一只对冲基金时 提出，他认为“对冲”就是通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化。
资本资产定价模型：E(ri)=rf+βim(E(rm)-rf) 投资组合的期望收益由两部分组成：其中α 收益为投资组合超越 市场基准的收益，β收益为投资组合承担市场系统风险而获得的收益。 虽然优秀的基金经理可以通过选股、择时获得α 收益，但无法避免市 场下跌带来的系统风险。而通过对冲手段可以剥离或降低投资组合的 系统风险(β收益)，获取纯粹的α 收益，使得投资组合无论在市场上涨 或下跌时均能获取正收益，因此对冲基金往往追求绝对收益而非相对 收益。
1.量化 “量化”投资是区别于传统“定性”投资而言的。量化投资通过借
助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中寻找能够带来超 额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的 数量化模型来指导投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超 额回报，其本质是定性投资的数量化实践。由此可见，所有采用量化 投资策略的产品(包括普通公募基金、对冲基金等等)都可以纳入量化 基金的范畴。量化投资的最大的特点是强调纪律性，即可以克服投资 者主观情绪的影响。
七、量化对冲的常用策略
（三）全球宏观策略 全球宏观策略是一种基于宏观经济周期理论对各国经济增长趋势、
资金流动、财政/货币政策变化等因素进行自上而下的分析，并预期 其对股票、债券、货币、商品、衍生品等各类投资品价格的影响，运 用量化、定性分析方法作出投资决策并在不同国家、不同大类资产之 间进行轮动配置，以期获得稳定收益。

4.3.1案例4-6：均线交叉策略 4.3.2案例4-7：A股版均线交叉策略
4.4.1案例4-8：VWAP动量策略 4.4.2案例4-9：A股版VWAP动量策略
4.5.1案例4-10：布林带策略 4.5.2案例4-11：A股版布林带策略
4.6.1案例4-12：RSI2策略 4.6.2案例4-13：A股版RSI2策略
8.1.1自定义策略 8.1.2海龟投资策略
8.10.1案例8-5：图表输出 8.10.2参数优化 8.10.3案例8-6：参数优化
1
9.1 TA-Lib 技术指标
2
9.2 MACD策略
3
9.3 KDJ策略
4
9.4 RSI策略
5
9.5基石、策 略与灵感
9.1.1 TA-Lib官网 9.1.2矩阵版TA-Lib金融函数模块
6.1回溯流程 6.2运行流程详解
6.3零点策略
6.4不同数据源与格 式修改
6.5金融数据包 与实盘数据更 新
6.6稳定第一
6.1.1案例6-1：投资回报率 6.1.2代码构成 6.1.3运行总流程
6.2.1设置股票数据源 6.2.2设置策略参数 6.2.3 dataPre数据预处理 6.2.4绑定策略函数 6.2.5回溯测试：zwBackTest 6.2.6输出回溯结果数据、图表
2.3.1常用量化软件包简介 2.3.2案例2-2：模块库列表
2.4.1 TA-Lib金融软件包 2.4.2案例2-3：MA均线函数调用 2.4.3 TA-Lib函数调用 2.4.4量化分析常用指标
2.5.1阿尔法（Alpha）策略 2.5.2 Beta策略 2.5.3海龟交易法则 2.5.4 ETF套利策略
5.5.1对标测试1：投资回报参数 5.5.2对标测试2：VWAP策略

股票
债券
平均收益 标准差 偏度 峰度
0.89
0.93
0.64
3.47
4.27
2.45
0.71
-0.34
0.37
4.53
1.81
3.56
Source: Gary Corton, K Greet Rouwenhorst, Fact and Fantasies about Commidty Fuyures
上证综合指数 上证国债指数 豆一连续 沪铜连续
1
0.454
0.61
0.0298
1
0.39
0.515
1
0.62
1
资料来源：wind资讯，齐鲁证券
国外的CTA发展类型简介
根据投资方向的不同，CTA基金可以分为分散型CTA基金和专业化CTA基金。 分散型CTA基金投资的期货品种较多，分散投资往往会使其风险较低；而专业 化的CTA基金则专注于投资某类市场;
• 对中国1995年以来的上证综合指数，期货指数（以豆一与沪铜为代表）与国债指数进行 拟合分析，结果如下表所示。可以发现，股票与商品的相关系数最低，而债券与商品的 相关系数也不高，说明加入商品期货可能有利于大类资产组合分散风险。
表：中国期货与股票、债券市场的相关性
上证综合指数 上证国债指数
豆一连续 沪铜连续
• 商品期货收益与股票、债券的负相关性随着持有区间的延长而增加，这说明商品期货对 投资组合风险的分散作用在长时间里更加显著
• 商品期货与通货膨胀呈正相关关系，意味着商品期货是抵御通货膨胀的有效工具。
表：商品期货与股票债券和通货膨胀的相关系数（1959-2008）
投资期限
股票
债券
通货膨胀

期货交易中的量化模型随着科技的发展和数据的爆炸式增长，量化交易在金融市场中扮演着越来越重要的角色。

量化交易是指利用数学模型、统计学方法和计算机技术对金融市场进行预测和交易的一种方法。

在期货交易中，量化模型的应用可以提高交易效率、降低风险，同时也带来了一系列的挑战和争议。

一、量化交易的定义和意义量化交易是指通过建立和运用量化模型，利用计算机算法自动执行交易决策的一种交易方式。

量化交易的核心是将交易行为规则化，使其能够通过计算机程序自动执行。

量化交易的目标是在市场的波动中获得稳定的收益，通过大规模数据的分析和算法的优化，发现一些市场的套利机会或者预测市场未来的走势。

量化交易的意义在于提高交易效率并降低市场风险。

通过量化模型分析市场，可以快速找到潜在的交易机会，并在瞬间完成交易操作，避免了人为因素和情绪的干扰。

同时，量化交易也可以通过风险管理模型对投资组合进行优化，降低风险，提高稳定性。

在大规模数据时代，利用量化模型进行交易已经成为金融市场的主流。

二、量化模型在期货交易中的应用1. 统计套利模型统计套利模型是一种基于统计学原理的量化交易策略。

通过对市场的历史数据进行分析，寻找价格和价差的统计关系，并建立模型进行预测。

常见的统计套利模型有配对交易和均值回归策略。

配对交易是指同时买入一个标的资产，卖出另一个标的资产，通过它们之间的价差变化获利；均值回归策略是指将股票价格回归到其长期均值附近进行交易。

2. 基于趋势的模型基于趋势的模型是一种利用市场趋势进行交易的量化模型。

通过分析市场价格的趋势和波动，预测未来价格的走势，并进行交易决策。

常见的基于趋势的模型有动量策略和趋势跟踪策略。

动量策略是指根据过去一段时间的价格表现来预测未来价格的走势；趋势跟踪策略是指通过监测市场的趋势，选择跟随趋势进行交易。

3. 现货期货套利模型现货期货套利模型是指通过同时买卖现货和期货合约，利用现货和期货之间的价差进行套利交易。

现货期货套利模型通常基于现货和期货市场之间的基本关系，例如存储费用、利息成本、供需关系等。