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凯利公式简单算法
凯利公式是一种用于计算投资组合最优资产配置比例的算法。
它的核心思想是在风险和收益之间取得最佳平衡，以最大化长期利润。
凯利公式的数学表达式为：
f* = (bp - q)/b
其中，f*表示最优投资比例，p表示投资项目的胜率，q表示投资项目的失败率，b表示每次成功的收益倍数，1/b表示每次失败的亏损倍数。
例如，假设某个投资项目成功概率为60%，失败概率为40%，每次成功的收益倍数为2，每次失败的亏损倍数为1，则根据凯利公式，最优投资比例为：
f* = (0.6 x 2 - 0.4 x 1)/2 = 0.5
即最优资产配置比例为50%。
通过凯利公式，投资者可以根据投资项目的胜率、失败率、收益倍数和亏损倍数计算出最优的资产配置比例，以达到最大化长期收益的目
的。
需要注意的是，凯利公式并不是万能的，它只适用于胜率和亏损率固定的投资项目，并且需要在长期投资中才能发挥作用。
投资者在使用凯利公式时应当综合考虑各种因素，以确保投资决策的准确性和稳定性。
凯利公式在投资中的应用凯利公式起源于上个世纪60年代，原本是为了在信息传输过程中，降低噪音在通讯中的干扰，使噪音干扰引起错误的可能性降低到零，后来被人应用到赌场的投注比例上和投资的资产配置上。
凯利公式的表达式为f*=（bp-q）/b，其中f*为计算出来的凯利最优投资比例，b为赔率，即期望盈利/预计亏损，p为成功概率，q为失败概率，即1-p。
凯利公式认为，只要投资者每次都用全部投资金额的f*比例来进行投资，就可获得长期增长率的最大化，并且不会有破产的可能。
凯利公式的几点思考首先，凯利值在很多情况下并不客观，直接按照凯利值去分配资金的方法有待商榷。
要注意的是，计算凯利值需要先确定赔率和胜率。
举个例子，假定一个抛硬币的简单赌局，正面赢2元，反面输1元，很容易确定赔率b=2，胜率p=0.5，最后得出f*=0.25，即每次应当投入到赌局中的资金比例为当前总资金的25%。
而在现实投资中，这两个参数都是很难确定的。
大部分情况下，投资的赔率和胜率并不是事先确定好的，投资者需要自己估计。
虽然预先确定好止损和止盈或许可以确定交易的赔率，但是交易的胜率是根本无法确定的，这完全需要根据经验或者历史统计来估计，这就导致最后计算出来的结果并不是最准确的资产配置比例。
赔率和胜率在每次交易中并不完全相同。
理论上，影响每次交易的赔率和胜率的因素有很多，包括交易时机、市场资金流向、宏观环境等，而这些因素在每次交易中的影响方式和影响程度都是不同的，这导致每次交易的赔率和胜率都会有所差别。
下图是一个应用在股指期货上的交易策略，我们截取了其中100次交易进行胜率分析，可以观察到，平均胜率基本维持在50%附近，而单独每次交易的胜率并不固定，基本呈现一个随机的分布。
更深一步理解，现实中的投资并不像抛硬币赌局那么简单，赌局在下完赌注之后就只要等待结果，而投资是一个连续的过程。
在这个过程中，随着投资环境的变化，胜率和赔率也在不断变化。
所以，要达到精确凯利公式的最优资产配置是几乎不可能的，其只能作为资产配置的参考。
凯利公式的理解最重要补充凯利公式是用于计算赌博或投资中的最佳下注或投资比例的一种数学模型。
该公式可以帮助投资者在风险和回报之间找到平衡，从而最大化长期收益。
在了解凯利公式之前，有几个重要的概念需要明确：1. 赌注（The Stake）：赌注是指投资者在一次赌博或投资中愿意承担的风险金额。
在股票投资中，赌注可以是投资者所投入的资金的一部分。
2. 赌注比例（The Stake Fraction）：赌注比例是指投资者愿意用于一次赌博或投资的总赌注金额的比例。
3. 赔率（The Odds）：赔率是指在一次赌博或投资中获得回报的概率。
赔率可以是一个数字，例如3:1，表示有1/4的概率获胜。
理解了这些基本概念之后，我们可以开始讨论凯利公式。
f = (bp - q) / b其中，f是赌注比例，b是赌注的赔率，p是获胜的概率，q是失败的概率。
公式的结果告诉我们，在每次赌博或投资中，我们应该把总赌注的多少比例用于该次赌博或投资。
通过凯利公式，我们可以得出以下几个重要结论：1.最大化长期收益：凯利公式的目标是最大化长期收益。
通过计算赌注比例，凯利公式告诉我们如何在长期内获得最大的回报。
2.最小化风险：凯利公式可以帮助投资者最小化他们承担的风险。
通过考虑赌注比例，公式帮助我们在回报和风险之间找到平衡。
然而，凯利公式也有一些限制和局限性，需要我们在实际应用中加以考虑：1.信息不完备：凯利公式的有效性基于参与者对赌博或投资的赔率和概率的准确了解。
然而，在实际中，这些信息往往是不完备的，可能会导致公式的准确性受到影响。
2.高度理性假设：凯利公式假设投资者或赌徒是高度理性的，并且对自己的概率和赔率的估计是准确的。
然而，在现实生活中，人们的决策往往受到情绪、偏见和认知限制的影响，这可能导致公式的应用效果不佳。
3.忽略非线性效应：凯利公式是基于线性效应的假设，即赌注比例的增加或减少会直线对应于预期回报的增加或减少。
然而，在实际情况下，这种线性关系可能并不成立，因为风险和回报的关系并非总是线性的。
凯利公式在股市的运用凯利公式是一个在股市中被广泛应用的数学公式，它可以帮助投资者计算出在某个投资机会中应该投入多少资金，以最大程度地增加收益并降低风险。
下面将介绍凯利公式的原理及其在股市中的运用。
凯利公式是由贝尔实验室的数学家约翰·凯利于1956年提出的，它是基于概率论和信息论的原理。
凯利公式的核心思想是，投资者在某个投资机会中应该把资金投入的比例应该与该机会的概率和收益率成正比。
简单来说，如果一个投资机会的概率越大，收益率越高，那么投资者应该投入更多的资金；反之，如果概率较小，收益率较低，投资者应该减少投资。
在股市中，凯利公式可以用来帮助投资者确定每次交易中应该投入的资金比例。
首先，投资者需要计算出该股票的赢率（即投资成功的概率）和赔率（即投资成功后的盈利与投入资金的比例）。
然后，根据凯利公式的计算公式，投资者可以得出一个最优的资金投入比例。
凯利公式的计算公式如下：f = (bp - q) / b其中，f代表投资者应该投入的资金比例，b代表赔率，p代表赢率，q代表输率。
通过凯利公式的计算，投资者可以得出一个最优的资金投入比例，以最大程度地增加收益。
然而，凯利公式也有其局限性。
首先，它假设投资者可以准确地估计出投资机会的概率和收益率，但实际上市场是非常不确定的，投资者很难预测未来的走势。
其次，凯利公式没有考虑投资者的风险承受能力，对于风险厌恶的投资者来说，可能不愿意将大部分资金投入到一个投资机会中。
在实际运用中，投资者可以根据自己的风险承受能力和市场情况来调整凯利公式得出的资金投入比例。
如果投资者对市场有较高的预测能力，并且能够承受较大的风险，可以适当提高资金投入比例；反之，如果投资者对市场走势不确定或者风险承受能力较低，可以适当降低资金投入比例。
除了在股市中的运用，凯利公式也可以应用于其他领域，例如赌博、期货等。
在这些领域中，投资者同样可以根据凯利公式来计算最优的资金投入比例，以最大程度地增加收益。
凯利公式简单算法凯利公式是由约翰·凯利于1956年提出的一种庄家的对赌策略，它是一种用于帮助投资者在不同交易中达到最优表现的数学公式。
它可以让投资者利用最小的风险获得最大的回报，在公式中，投资者可以根据资金的总量、资产的收益率、赔率等因素计算出自己最优的投注金额，使得他们的投资回报最大化。
凯利公式是量化投资中应用最广泛，最有影响力的资金管理公式之一，其广泛应用于金融、赌博、体育、证券等领域。
凯利公式使用简单，只需要几个基本的数学计算即可得出最优的投注金额。
投资者首先需要确定他们的收益率与亏损率，以及他们对任何一次投注的信心水平。
然后，他们可以应用凯利公式计算出最大投注额和最大投注盈利。
凯利公式的主要核心是根据概率论和信息论的原理，计算出每笔交易的期望收益率和期望亏损率，根据这些比率来确定投资者应该支付的资金量。
具体公式如下：F = (bp-q)/b其中，F是最优投注比例，b是赔率，p是胜利的概率，q是失败的概率。
从上式中可以看出，当p=1/b时，F最大，此时投注金额占总资金的比例最小，风险也最小但同时也保证最大的期望收益。
在实践中，这个公式十分强大。
凯利公式可以帮助交易者找到他们应该购买或出售的股票数量，而不会让他们的仓位过大或太小，因此它对于实现完美的交易非常有用。
更进一步来讲，这个公式还可以帮助投资者在投资方案中提高资金的效率以及最大化的利润。
总体而言，凯利公式是处理交易的有效策略，其不仅可以使投资者最小化风险，同时也最大化投资回报。
然而，投资者需要理解凯利公式并充分了解自己的风险偏好和投资目标，以便在运用公式时做出明智的选择。
除此之外，投资者在使用凯利公式时也需要注意风险管理，以免造成不可承受的损失。
除了凯利公式之外，其他的风险管理策略也非常重要，例如，资金分散、止损设置、利润目标设置、投资心态管理等方面。
综合考虑这些风险管理策略，投资者可以制定一个更实际且可行的交易规划，以创造稳健的投资回报。
凯利公式及其应用凯利公式是在博弈论中用来计算最佳押注比例的数学公式，由美国数学家约翰·凯利（John Kelly）在1956年提出。
这个公式的应用范围非常广泛，包括股票交易，投资组合管理，赌博等领域。
下面将介绍凯利公式的原理及其应用。
凯利公式的原理：凯利公式是以期望增长率为基础的，通过计算投资者最佳押注比例来最大化长期收益。
这个公式可以用以下的方式表示：f* = (bp - q) / b其中，f*表示最佳押注比例，b表示回报率，p表示胜率，q=1-p表示失败率。
根据这个公式计算出的最佳押注比例，理论上可以使投资者在长期内最大化收益。
凯利公式的应用：1.股票交易：凯利公式可以帮助投资者计算每次交易的最佳押注比例。
通过评估投资者获得收益的概率以及收益的期望值，可以为每个交易确定一个最佳押注比例。
这样可以确保在长期内，投资者最大限度地提高股票投资的收益率。
2.投资组合管理：凯利公式也可以用于对投资组合的管理。
通过计算每个资产的回报率以及相关的胜率和失败率，可以为每个资产确定一个最佳押注比例。
这样可以使投资组合在长期内获得最大的收益，并降低风险。
3.赌博：在赌博领域，凯利公式可以帮助赌徒计算每次押注的最佳比例。
通过评估不同赌局的赔率和胜率，可以为每个押注确定一个最佳比例。
这样可以最大限度地提高赌徒在长期内的收益。
总结：凯利公式是一个非常重要的数学工具，可以帮助投资者和赌徒最大限度地提高长期收益。
然而，要正确应用凯利公式，需要准确评估资产的回报率以及相关的胜率和失败率。
同时，在使用凯利公式时，也需要注意风险的控制，确保押注的比例在可接受的范围内。
量化投资中如何使用凯利公式来管理仓位
凯利公式的简介网上很多，就不赘述了。
很多策略（特别是技术分析策略），一般都有胜率和盈亏比的概念。
胜率就是所有交易中赚钱的交易占比，即p；因为股票不像赌博，输一次不会输掉全部本金，所以公式要改进成盈亏比，就相当于赔率b，即每单位亏损对应的收益。
所以，使用凯利公式计算每次交易的仓位公式是：
凯利公式
还沿用上一篇量化投资策略中，应用推进分析判断双均线策略回测是否过度拟合中使用的推进分析框架，对比使用凯利公式和不使用的结果。
策略Start Value Total Value Annual Return Max Drawdown
BuyHold 1000000 7676552.8 14.06% 68.89%
DMA 1000000 9431464.986 15.59% 54.94%
DMA_Kelly 1000000 2268909.023 5.43% 39.43%
BuyHold
DMA
DMA_Kelly
可以看到，使用凯利公式管理仓位的最大好处，就是减小了回撤，但是后果是收益率大幅缩水。
分析原因可能是：
1、凯利公式一般要求成千上万次的交易，才能看到统计意义上的效果，此处的DMA策略，从2006年10月到2022年11月，一共只有56次交易，交易次数太少，效果不佳。
2、仓位系数比较低，也说明要改进策略，从以下图表也能看出来，胜率在后期下降到了30%多，所以仓位也随之下降，收益率自然就低了。
收盘价格与凯利公式计算的仓位比例
收盘价与年化收益率
收盘价与胜率
收盘价与盈亏比。
凯利公式在a股的运用
凯利公式是一种用于确定最优投注比例的公式，它被广泛应用于各种赌博和投资场合。
在A股市场中，凯利公式也可以被用来确定最优的股票投资比例。
首先，我们需要明确凯利公式的数学表达式。
该公式为：f=(pb-p)/b，其中p为成功的概率，b为投注比例，f为最优投注比例。
在这个公式中，p和b都是可以调整的参数，而f 则是根据这两个参数计算出来的。
在A股市场中，我们可以将凯利公式应用于股票投资。
假设我们有一笔资金可以用于投资股票，同时我们有一组股票可供选择。
我们可以使用凯利公式来确定最优的投资比例。
具体来说，我们可以根据每只股票的历史表现、市场前景、公司基本面等因素来估计每只股票成功的概率p和投注比例b。
然后，我们可以用凯利公式计算出每只股票的最优投注比例f。
最后，我们将资金按照计算出的最优比例分配到每只股票上。
需要注意的是，凯利公式只是一种理论上的工具，它并不能保证实际投资的盈利。
在实际应用中，我们还需要考虑其他因素，如市场风险、流动性等。
此外，由于股票市场的复杂性和不确定性，我们不能完全依赖凯利公式来做出投资决策。
总之，凯利公式可以作为一种辅助工具来帮助我们确定最优的股票投资比例。
但是，在实际应用中，我们还需要综合考虑其他因素来做出投资决策。
如何运用凯利公式进行投资管理？
凯利公式是一种常见的投资管理模型，可以帮助投资者计算自己
的投资规模和策略。
具体来说，凯利公式可以用来计算最优投资规模，即在保持投资资金安全的前提下，最大化获利。
以下是凯利公式的应
用实例：
假设你是一名投资者，手中有10000元投资资金。
你看好某股票，认为其涨幅有望超过市场平均水平。
根据凯利公式，你需要做以下的
计算：
1. 计算成功率
首先，你需要计算你的投资决策的成功率。
比如，你做了一个彩
票的决策，中奖几率是1/10，那么你的成功率就是10%。
如果你看好
的股票，你认为成功率为60%。
2. 计算收益率
其次，你需要估算你的投资决策的收益率。
如果你买入该股票，
你预期的收益率是30%。
3. 计算最优投资规模
有了以上两个数据后，你就可以用凯利公式计算你的最优投资规
模了。
具体计算公式是W=((p*q)-(1-p))/q，其中W是最优投资规模，
p为成功率，q为收益率的反比例关系。
在这个实例中，最优投资规模
为1463元。
以上就是如何运用凯利公式进行投资管理的相关介绍了。
需要指出的是，投资并非一项固定的活动，而需要根据不断变化的市场情况进行调整和跟进。
因此，在进行投资决策时，需要通过多种渠道收集和分析信息，以确保自己的投资更加稳健和有盈利潜力。
对资金管理的凯利公式的讨论引言在金融投资领域，资金管理是非常重要的一环。
恰当的资金管理能够帮助投资者保护资产，降低风险，最大化投资收益。
而凯利公式作为一种资金管理策略，被广泛应用于股票、期货、期权等交易市场。
本文将对凯利公式的原理和应用进行讨论，并探讨其优点与不足。
凯利公式的原理凯利公式是由贝尔实验室的研究员约翰·凯利于1956年提出的。
该公式用于计算在有限次赌博中，应该押多少资金以最大化投资回报。
凯利公式的核心思想是根据投资者对赌博的胜率和赔率的估计，来确定押注的比例。
具体而言，凯利公式的计算公式为：$$ f=\\frac{p \\cdot b - q}{b} $$其中，f为押注资金比例，p为胜率，q为失败率（1-p），b为赔率。
根据凯利公式，当p>b/q时，f>0，应该押注资金；当p<b/q时, f<0，应该回避押注；当p=b/q时，f=0，即不押注。
凯利公式的应用凯利公式主要应用于投资领域，帮助投资者决定资金配置的比例。
通过合理的资金管理，可以达到保护资产、降低风险、最大化回报的目标。
在股票投资中，凯利公式可以用于确定购买某只股票的仓位比例。
根据投资者对股票涨跌的判断和预期回报率，可以利用凯利公式计算出应该投入的资金比例，以最大化投资回报。
然而，凯利公式的使用必须建立在对股票涨跌的准确估计上，否则可能带来较大的风险。
在期货和期权交易中，凯利公式同样适用。
通过根据投资者对市场走势的预测和交易品种的赔率，可以根据凯利公式计算出适宜的仓位比例，以实现资金的最优配置。
然而，由于期货和期权市场的风险较大，投资者需要具备较高的投资能力和风险承受能力才能有效运用凯利公式。
凯利公式的优缺点凯利公式作为一种资金管理策略，具有以下优点：1.最大化回报：凯利公式能够根据投资者对胜率和赔率的估计，合理分配资金，最大化投资回报。
2.风险控制：通过合理的资金管理，凯利公式可以帮助投资者降低风险，避免因单次投资损失过大而导致的资金困境。
凯利公式与投资策略（原创：财富发电机版权所有转发不究）凯利公式源自物理学家凯利教授在贝尔实验室研究通信技术时的发现，凯利公式可应用于多次的随机赌博游戏，解决如何投注可使资金的复利增长率最高，且永远不会导致完全损失所有资金。
它假设赌博可无限次进行，而且没有下注上下限。
凯利公式：f=(bp-cq)/bc公式中：f为现有资金应进行下次投注的比例；b为投注获胜时的盈利率；c为投注失败时的亏损率；p为获胜概率；q为落败概率，即1 - p；凯利公式最简单的例子：如果有一种赌博机会，你可以不断重复下注。
假若你赢的概率是p=0.6，输的概率是1－p＝0.4。
如果赢了，你用来投资的钱就翻倍；输了，钱就全部损失了。
那么，你每次应该用你手中资金的多少去投资以便达到最好的回报？显然，一次就把全部钱都投进去不是一个好的策略。
如果赌错了，根本就没有再捞回来的机会。
正确的答案是：f=（1*0.6-1*0.4）/1*1=0.2你每次应该用你手头资金的20%去赌。
在获胜概率不变的情况下，平均每赌36次，你手里的钱就会翻一番。
如果获胜概率p<0.5，就不应该参与。
好莱坞影片《决战21点》取材于根据凯利判据而战胜赌场的真实的故事：麻省理工学院（MIT）的一群学生在华裔马恺文带领下，依据凯利判据的原理在美国各地赌城以21点盈利1000万美元。
之后，他们被赌场永久禁入。
他们战胜赌场的原理是：在一开始胜率很小的情况下下最小注，同时计算10点牌发出了多少张，其它人则将信息传递给最后一个人，这个获得最多信息的人下最大注。
根据计算，这样玩家比庄家多3%的优势。
仅仅3% 的获胜机率，却足以使职业赌徒最终战胜了赌场。
中国的A股如赌场，在A股市场投资也可以运用凯利公式。
假设有一种投资策略，比如macd金叉时买入，死叉时卖出；或5日均线上穿60日均线时买入，下穿60日均线后卖出。
每次买卖均在获利10%时止盈或亏损10% 时止损，其获胜的概率假定为53%，那么我们每次投资的比例是多少呢？f=（0.1*0.53-0.1*0.47）/0.1*0.1=0.6即每次投入手头现有资金的60%。
如果你有100元，首次应投资60元，若投资成功，总资产为106元，则下次投资应投资106*0.6=63.6元。
反之，首次投资若失败，止损后总资产为94元，则下次投资应投资94*0.6=56.4元。
如果获胜的概率为55%，通过凯利公式算出的投资比例为100%，则可将全部资金投入。
如果获胜的概率大于55%，比如60%，通过凯利公式算出的投资比例为200%，则可以通过借贷来增加投入。
当获胜的概率接近100%时，比如前几年的房地产市场，大家都认为房价会不停的上涨而不会下跌时，通过大量借贷投资就是最佳选择，这时候大量的资金会涌入这个市场，并导致泡沫形成。
但世界上没有100%获胜的赌局，一旦有黑天鹅事件出现，借贷投资者就会遭受巨大的损失，甚至丧失全部本金。
通过凯利公式下注，在长期中能获得最高的复利增长率且永远不会输掉全部本金。
但是尽管理论上能保证长期最高复利增长率，但这个长期可能非常长。
另外，按凯利公式投资，由于存在连续止盈止损的可能性，净值波动总是很大。
凯利公式对我们在证券市场投资有很大的指导意义。
从凯利公式我们可以看出，提高获胜概率非常重要，这决定了投资的成功或失败。
所以投资者最重要的，是拥有一个成功率大于50%的投资策略。
对于长线投资者，有些投资策略从历史上来看有比较高的取胜概率，比如按大盘的平均市盈率决定交易，当平均市盈率降到12倍时买入，平均市盈率上升到25倍时卖出；分散投资诸如*st类的重组股，这类股票因重组失败而退市的概率很小，而恢复交易后往往带来数倍的投资收益；对于短线投资者，比较流行的如波浪理论、江恩理论，有报道称其成功率只有35%。
公开的为大众所熟知的理论往往没有什么用处，短线投资者想要在股票市场获得盈利，就必须另行寻找确实有效的短线交易策略。
现在有些软件如同花顺等，可以自行编写交易指标，还可以进行历史数据的模拟测试。
我们要做的就是通过数学的方法，用多种技术指标的组合，尽量提高取胜概率。
但是历史数据不等于未来数据，从历史数据得来的指标并不一定适用于未来。
同时短线投资者还得秉承“不能把所有的鸡蛋放到一个篮子里”的格言，分散投资以分散风险。
1、国信证券国信证券已有策略一览策略定位策略名称择时EMS择时策略择时从基金仓位看大盘风险择时从市场协同性看大盘风险配置正ALPHA行业配置配置国信投资时钟配置GSRS在大类资产配置中的应用配置基于景气指数的行业配置配置核聚类及行业轮动配置聚类分析与行业热点选股GSMS资金强弱选股策略选股区分度动量选股选股多因子与LOGISTIC选股模型选股CART行业内决策树选股套利股指期货套利策略应用套利事件冲击及套利应用套利配对交易核聚类策略简介找到一组核行业，使得核行业的收益率序列之间的距离很远，同时，每个核行业周围又会被其他非核行业围绕，其他行业围绕着核行业而形成两个或多个大的聚类。
核行业可以代表它们周围行业的共性，并且通过核行业的轮动可以体现不同的行业聚类之间的轮动效应。
由于核行业与自己同一聚类的行业距离较近，与非同一聚类的行业的距离较远，所以一个核行业与其他行业的距离差异性应该比较大，也就是说核行业与其他行业的距离的标准差应该是比较大的；同时，由于不同的核行业不应该处于同一个聚类中，所以核行业之间的距离应该相对较大。
因此我们通过计算行业收益率之间的欧氏距离矩阵的方法来进行核聚类，筛选出的核行业为“采掘业”和“医药生物”行业。
其中，采掘业为周期性行业，而医药生物为非周期性行业，从另一个角度印证了两个核行业之间的差异性的显著。
轮动策略简述对于选出的两个核行业，采掘业和医药生物行业，我们研究了他们之间相对收益的动量反转效应。
我们计算了不同采样期的相对收益与不同持有期相对收益之间的相关系数表，可以看到多数短采样期的相对收益与短持有期的相对收益都有着较高的正相关性，说明采掘业与医药生物的相对收益，有着很强的动量效应。
根据采掘业与医药生物之间相对收益的动量效应，我们构建了一种简单有效的追逐动量的轮动策略：每周末计算过去12周两个行业的累计相对收益，作为轮动信号。
从这周末开始，持有过去12周相对收益较大的行业，直到信号发生变化。
正ALPHA行业配置简介根据各行业Alpha 与其它行业Alpha 相关系数，国信证券将24个行业分为两类，一类行业包括：采掘行业、金融行业、房地产行业、有色金属、黑色金属和交运仓储。
其余所有行业为二类行业。
等权重配置下，两个组合Alpha值的相关系数达到－0.857 。
根据市场权重进行配置，两个组合Alpha 值的相关系数为－0.916 。
在几乎所有的投资周期内，两类组合的Alpha都能表现出理想的负相关关系，并且没有频繁的交叉，对于构建实用的投资策略十分有利。
按照上述分类方法，国信证券选择两类组合的Alpha 值最接近的时点为调仓时点，在2002 年至今的7.5 年时间中，这样的时点共出现过20次，平均每年小于3 次。
100% 换仓的情况下，2002 年至今，累计收益率达到131.02 ％；40 ％换仓情况下，累计收益率达104.17 ％，同期万德全A指数的累计收益率为87.42 ％。
60/40 组合的Beta 值始终控制在0.967 至 1.029 之间，均值为0.997 ；Alpha 则在2/3以上时间内大于0 。
从09 年 1 月 1 日起分析该组合的收益，至5 月27 日，累计收益为53.97 ％，同期万德全A 指数的累计收益为52.00％，沪深300 指数累计收益为47.94 ％，上证综指的累计收益仅为37.63 ％。
基于基金隐形重仓股的投资策略简介通过选股能力和业绩持续性检验筛选出目标基金，用这些基金最新的隐形重仓股构建股票投资组合。
组合可以分成三类，包括符合条件的全部隐形重仓股，较上季度增持、新进或份额没有变动的隐形重仓股和遭减持的隐形重仓股组合。
实证结果显示，基于隐形重仓股的多头策略，全部、非减持和减持三种组合从2008 年4 月1 至2011 年5 月27 日，收益率分别为52.71%，61.52%和40.01%。
用沪深300 股指期货对冲风险的多空策略，全部、非减持和减持三种组合收益率分别为82.79%，92.23%和69.62%，同期沪深300指数涨跌幅为-24.77%。
基于基本面先行因子的行业配置模型简介从行业的基本面角度分析各行业先行因子存在的可能性，通过海量的基本面因子筛选，寻找可行的行业先行因子，并通过构建基于先行因子的回归模型来对行业收益进行预测。
最终，通过对16 个行业进行回溯和样本外检验，模型的效果多空收益对比显著分列在行业平均市场收益的两侧，达到了配臵的预期目标。
总体来说，单行业的预测效果泾渭分明，医药生物、食品饮料、电子等行业预测效果极佳，但也有个别行业，如石化、银行、家电等预测效果不佳。
基于基本面因子，我们的确可以对于行业的收益表现有一定的预测作用，但毕竟基本面因子并不是解释行业收益唯一的原因，尤其是行业特征的不同，各行业对于基本面因子的预测所表现的吻合度也必然是各有不同的。
2．华泰联合证券有三个组成部分，一是指数研究，二是量化择时研究，三是行业配置研究。
指数研究包括：G50成长策略指数、低风险保守策略指数、高风险激进策略指数、反转机会策略指数GARP策略指数、市场认知偏差策略指数、实业资本偏差策略指数。
量化择时分为择时指标和轮动指标，择时指标有移动Hurst指标、交易量偏差指标、SAR周线指标、自适应均线指标、小朋友指标、XMA周线指标。
移动Hurst 指数于2008 年7 月由联合证券金融工程团队开发，已经成功预测到2008年7 月、8 月的继续探底，9 月的进入底部区域，和今年2 月以来的全面反弹。
在对历史数据的回溯中，该指标也能够准确地对2005 年的熊市底部，2007 年的牛市顶部进行标识，其识别牛熊转换区间的能力让人印象深刻，在业内引起广泛的关注。
其原理是利用二十世纪数学的崭新领域分形理论，通过比较复杂的计算提取股票指数收益序列的分形特征，来描述市场对趋势的记忆能力高低。
而市场牛熊转换的时期对应到对前期趋势记忆力的消退期，通过对趋势记忆力的变化可以来判断市场是否面临大趋势的转换。
股票指数的移动Hurst 指数通常在0.4-0.8 之间波动，低于0.55 的移动Hurst 指数意味着市场对前期趋势记忆的消退，很可能酝酿大趋势的反转。
而如果移动Hurst 指数高于0.55，则表示目前正在趋势中，而且未来一段时间很可能维持该趋势，移动Hurst 指数的值越高，未来维持近期趋势的可能性越高。
交易量偏差是我们开发的一种市场情绪指标，它计算的依据就是指数的每日成交量。
