課程1量化投資新時(shí)代課件

量化投資與

對(duì)沖基金新時(shí)代丁鵬量化投資與

對(duì)沖基金新時(shí)代丁鵬1介紹

中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)《量化投資-策略與技術(shù)》作者《量化投資與對(duì)沖基金叢書(shū)》主編方正富邦基金投資經(jīng)理介紹中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)2光大烏龍指事件解讀為什么會(huì)劇烈波動(dòng)？（1）巨單追蹤策略（2）區(qū)間突破策略（3）止損盤(pán)光大烏龍指造成的羊群效應(yīng)光大烏龍指事件解讀為什么會(huì)劇烈波動(dòng)？3光大烏龍指事件解讀這個(gè)一種全新的盈利模式嗎？高頻交易（西蒙斯）趨勢(shì)追蹤（WINTON）海外這種量化投資方式已經(jīng)是主流的對(duì)沖基金盈利模式光大烏龍指事件解讀這個(gè)一種全新的盈利模式嗎？4光大烏龍指事件解讀光大的量化系統(tǒng)為啥會(huì)出錯(cuò)？（1）速度太快（2）風(fēng)控沒(méi)有跟上（3）訂單處理的機(jī)制有BUG國(guó)內(nèi)頂尖券商在用量化投資悶聲發(fā)財(cái)！光大烏龍指事件解讀光大的量化系統(tǒng)為啥會(huì)出錯(cuò)？56傳奇量化投資大師量化投資的理論基礎(chǔ)十大對(duì)沖基金策略分析量化對(duì)沖策略闡述量化策略分析語(yǔ)言

量化投資支撐：IT系統(tǒng)

中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)部門介紹大綱概述6傳奇量化投資大師部門介紹大綱概述傳奇的量化投資

大師：西蒙斯詹姆斯·西蒙斯（JamesSimons）

是世界級(jí)的數(shù)學(xué)家，也是最偉大的對(duì)沖基金經(jīng)理之一大獎(jiǎng)?wù)禄疬B續(xù)20年，每年35%的凈回報(bào)創(chuàng)立著名的Cherm-Simons理論2006年，西蒙斯被國(guó)際金融工程師協(xié)會(huì)評(píng)選為年度金融工程師。2007年，他個(gè)人盈利大概28億美元2006年，他賺了17億美元2005年是15億美元。學(xué)數(shù)學(xué)的也能賺大錢傳奇的量化投資

大師：西蒙斯詹姆斯·西蒙斯（JamesSi7傳奇量化投資

大師：大衛(wèi).肖傳奇量化投資

大師：大衛(wèi).肖8傳奇的量化投資

大師：伊曼紐爾·德曼畢業(yè)于哥倫比亞大學(xué)，獲理論物理學(xué)博士學(xué)位他曾是愛(ài)因斯坦、薛定諤、李政道等物理學(xué)巨匠的門徒1985年起加入著名投資銀行高盛集團(tuán)他參與創(chuàng)作了業(yè)界廣為采用的布萊克－德曼－托伊利率模型和德曼－卡尼局部波動(dòng)率模型于2000年當(dāng)選國(guó)際金融工程師協(xié)會(huì)年度金融工程師2002年入選《風(fēng)險(xiǎn)》雜志名人堂。學(xué)物理的也能賺大錢傳奇的量化投資

大師：伊曼紐爾·德曼畢業(yè)于哥倫比亞大學(xué)，獲理9傳奇的量化投資

大師：RayDalio上世紀(jì)70年代，年僅26歲的達(dá)里奧被一家從事零售經(jīng)紀(jì)預(yù)算業(yè)務(wù)的公司炒魷魚(yú)后，在一套兩居室里成立了橋水公司目前是世界最大的對(duì)沖基金公司，管理的資金約1400億美元在市場(chǎng)慘淡的2011年斬獲138億美元自1975年成立迄今，PureAlpha基金總共已為投資者賺取了358億美元的收益。失業(yè)了也可以成為偉大的對(duì)沖基金經(jīng)理

傳奇的量化投資

大師：RayDalio上世紀(jì)70年代，年僅1011全球最大的資產(chǎn)管理公司：巴克萊量化管理基金規(guī)模達(dá)1.6萬(wàn)億美元全球最賺錢的對(duì)沖基金：Bridgewater，管理規(guī)模1120億美金。最核心的PureAlpha基金近五年收益超過(guò)300億美金過(guò)去20年收益率最高的基金：大獎(jiǎng)?wù)禄?，年凈回?bào)超過(guò)35%，08年超過(guò)80%。過(guò)去三年里，高盛旗下量化基金的規(guī)模增長(zhǎng)了一倍多，達(dá)1000億美元

量化投資已經(jīng)成為國(guó)際主流的投資方式之一部門介紹大綱量化投資在國(guó)外11全球最大的資產(chǎn)管理公司：巴克萊量化管理基金規(guī)模達(dá)1.12華爾街90%的基金采用量化分析方法（共同基金/對(duì)沖基金）美國(guó)市場(chǎng)70%的交易量由算法交易實(shí)現(xiàn)量化基金產(chǎn)品從2001年開(kāi)始每年管理份額實(shí)現(xiàn)20%的增長(zhǎng)

隨著中國(guó)衍生品時(shí)代的到來(lái)，量化投資必然會(huì)成為主流的投資理念和分析理論部門介紹大綱量化投資在國(guó)外發(fā)展12華爾街90%的基金采用量化分析方法（共同基金/對(duì)沖基海外量化基金發(fā)展圖1-21988—2010年期間成立的量化基金數(shù)目海外量化基金發(fā)展圖1-21988—2010年期間成立的量13海外量化基金發(fā)展圖1-3海外量化基金規(guī)模發(fā)展海外量化基金發(fā)展圖1-3海外量化基金規(guī)模發(fā)展1415定義：量化投資就是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以策略模型為核心，以程序化交易為手段，以追求絕對(duì)收益為目標(biāo)的投資方法中醫(yī)VS西醫(yī)：傳統(tǒng)投資VS量化投資）優(yōu)點(diǎn)一：賭大概率事件（以組合對(duì)沖為主）優(yōu)點(diǎn)二：克服人性弱點(diǎn)（以機(jī)器交易為主）優(yōu)點(diǎn)三：精力無(wú)限（監(jiān)控全市場(chǎng)、全產(chǎn)品、全周期）優(yōu)點(diǎn)四：精細(xì)化交易（利用算法交易降低對(duì)市場(chǎng)的沖擊）

量化投資是投資從藝術(shù)走向科學(xué)的必由之路部門介紹大綱量化投資是什么15定義：量化投資就是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以策略模型為核心，以一個(gè)案例假設(shè)我們有一個(gè)不均勻的硬幣，有51%的概率正面，49%會(huì)反面。選擇我們賭注在下一次投擲中，若出現(xiàn)正面，我們盈利相應(yīng)的bet，反面我們輸?shù)羲械腷et。那么，現(xiàn)在有兩種策略：

A：投擲一次，賭注1000；

B：投擲1000次，每次賭注1；

你會(huì)選A還是B？因?yàn)槲覀冎烙矌攀遣痪鶆虻?，我們?%的概率優(yōu)勢(shì)?，F(xiàn)在我們來(lái)做一個(gè)統(tǒng)計(jì)的分析，計(jì)算下這兩種策略的風(fēng)險(xiǎn)收益比

一個(gè)案例假設(shè)我們有一個(gè)不均勻的硬幣，有51%的概率正面，4916一個(gè)案例1.期望收益：

A：0.51*1000-0.49*1000=20；

B：1000（1*0.51-1*0.49）=20

可見(jiàn)，兩種策略有相同的期望收益。2.全輸概率：

A：輸?shù)羧抠Y本的概率=0.49

B：輸?shù)羧抠Y本的概率=0.49*0.49...*0.49

=0.49^1000.B策略全輸?shù)母怕蔬h(yuǎn)小于A策略

一個(gè)案例1.期望收益：

A：0.51*1000-17一個(gè)案例3.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

A:

stdev(1000,0,0,0...0)=31.6；

B：stdev（1，-1,1,1，-1,...1)=1

可見(jiàn)，A策略的標(biāo)準(zhǔn)差遠(yuǎn)大于A。4.夏普比例

A：SR=20/31.62=0.63；

B:

SR=20/1=20

可見(jiàn)，B策略的收益風(fēng)險(xiǎn)比遠(yuǎn)高于A策略投資的核心是大數(shù)定律一個(gè)案例3.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

A:

stdev(1000,0,18量化投資與有效市場(chǎng)假說(shuō)量化投資是半強(qiáng)有效市場(chǎng)幾乎唯一的解決方案無(wú)效市場(chǎng)弱有效市場(chǎng)半強(qiáng)有效市場(chǎng)強(qiáng)有效市場(chǎng)價(jià)格反映了部分歷史全部信息價(jià)格反映了全部歷史信息價(jià)格反映了全部公開(kāi)信息價(jià)格反映了全部信息技術(shù)分析有效基本面分析有效內(nèi)幕消息或量化分析有效所有分析手段均無(wú)效量化投資與有效市場(chǎng)假說(shuō)量化投資是半強(qiáng)有效市場(chǎng)幾乎唯一的解決方1920量化選股量化擇時(shí)股指期貨套利商品期貨套利統(tǒng)計(jì)套利期權(quán)套利另類套利

量化投資是一個(gè)復(fù)雜的學(xué)科體系部門介紹大綱量化投資主要策略20量化選股部門介紹大綱量化投資主要策略21人工智能數(shù)據(jù)挖掘小波分析支持向量機(jī)分形理論隨機(jī)過(guò)程

量化投資的理論基礎(chǔ)是現(xiàn)代數(shù)學(xué)理論部門介紹大綱量化投資主要理論21人工智能部門介紹大綱量化投資主要理論金融市場(chǎng)的數(shù)學(xué)定義Y=F(x1,x2,…….xn)其中Y是金融市場(chǎng)的波動(dòng)（漲跌/漲跌幅/伸縮/概率）Xi

為一系列因子數(shù)學(xué)可以描述金融市場(chǎng)金融市場(chǎng)的數(shù)學(xué)定義Y=F(x1,x2,…….xn)22看做是一個(gè)函數(shù)逼近問(wèn)題案例：Y=F(換手率=300%，成交量>100億）=10%其中Y表示漲幅如何進(jìn)行函數(shù)逼近？人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/回歸/….看做是一個(gè)函數(shù)逼近問(wèn)題案例：23看成是一個(gè)分類問(wèn)題案例：Y=F(換手率=300%，成交量>100億）=1其中：1表示漲，0表示跌如何進(jìn)行分類模型的學(xué)習(xí)？決策樹(shù)/貝葉斯分類/支持向量機(jī)看成是一個(gè)分類問(wèn)題案例：24看成是一個(gè)概率問(wèn)題案例：Y=F(換手率=300%，成交量>100億）=90%其中：90%表示漲的概率如何計(jì)算概率？概率分布/隨機(jī)過(guò)程看成是一個(gè)概率問(wèn)題案例：25看成是一個(gè)模式識(shí)別問(wèn)題案例：出現(xiàn)右側(cè)的圖形時(shí)，未來(lái)的走勢(shì)是漲還是跌？如何進(jìn)行圖形模式識(shí)別？分形理論/機(jī)器學(xué)習(xí)/小波分析現(xiàn)代數(shù)學(xué)理論在量化投資中大有用武之地看成是一個(gè)模式識(shí)別問(wèn)題案例：出現(xiàn)右側(cè)的圖形時(shí)，2627很多量化策略的靈感起源于傳統(tǒng)投資量化投資提升了傳統(tǒng)投資的成功率（1）先量化選股票池，再人工分析（2）人工分析股票，量化模型檢驗(yàn)（3）量化擇時(shí)模型，判斷大盤(pán)拐點(diǎn)（4）算法交易提高交易的效率投資市場(chǎng)需要中西醫(yī)結(jié)合部門介紹大綱量化投資與傳統(tǒng)投資27很多量化策略的靈感起源于傳統(tǒng)投資部門介紹大綱量化投資量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)于經(jīng)紀(jì)商（券商/期貨公司）（1）增加市場(chǎng)活躍度（2）增加傭金收入（3）通過(guò)產(chǎn)品化增加客戶粘性經(jīng)紀(jì)商需要量化投資量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)于經(jīng)紀(jì)商（券商/期貨公司）28量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)IT公司的價(jià)值（1）大量的數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的需求（2）大量的IT服務(wù)的需求量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)IT公司的價(jià)值29量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)財(cái)富管理機(jī)構(gòu)（基金/券商資管/信托/保險(xiǎn)）的價(jià)值（1）獲得絕對(duì)收益（2）降低人力成本（3）產(chǎn)品快速?gòu)?fù)制有利于迅速做大規(guī)模量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)財(cái)富管理機(jī)構(gòu)（基金/券商資管/信托/保30量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)于監(jiān)管層（1）杜絕了內(nèi)幕消息（2）杜絕了老鼠倉(cāng)大大降低監(jiān)管成本量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)于監(jiān)管層31十大對(duì)沖基金分析2012年排名2011年排名公司/基金注冊(cè)地管理資產(chǎn)（十億美元）2012年2011年2010年11布里奇沃特聯(lián)合基金韋斯特波特76.658.934.622摩根大通資產(chǎn)管理紐約4554.245.137奧奇-齊夫資本紐約28.427.623.548貝萊德紐約25.52516.9511鮑波斯特集團(tuán)波士頓2523.421.764保爾森公司紐約22.635.8932.11710安祖高頓公司紐約21.2323.620.8817文藝復(fù)興科技公司地址紐約201715918埃利奧特紐約19.216.816.091012法拉龍資本管理舊金山19.221.520.66十大對(duì)沖基金分析2012年排名2011年排名公司/基金注冊(cè)地32BridgeWater創(chuàng)立于1975年(RayDalio)是很多創(chuàng)新策略的先鋒者：貨幣管理外包、分離Alpha與Beta等。目前管理者1200億美金，過(guò)去十年資產(chǎn)規(guī)模每年增長(zhǎng)25%。旗艦產(chǎn)品為‘PureAlpha’，分為（1）PureAlphaI（12%波動(dòng)率，100億規(guī)模）（2）PureAlpha2（18%波動(dòng)率，230億規(guī)模）BridgeWater創(chuàng)立于1975年(RayDalio)33BridgeWater圖PureAlpha累計(jì)收益率Bridgewater千禧年國(guó)際（Millennium）GAMut投資標(biāo)普500指數(shù)BridgeWater圖PureAlpha累計(jì)收益率B34BridgeWater_可轉(zhuǎn)移Alpha可轉(zhuǎn)移阿爾法是指零市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)

（貝塔為0）的投資組合的收益?？赊D(zhuǎn)移阿爾法是通過(guò)運(yùn)用像期權(quán)、互換或者期貨等金融衍生工具對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行對(duì)沖所得到的。在這種策略下，Alpha收益與Beta收益是完全分離的。BridgeWater_可轉(zhuǎn)移Alpha可轉(zhuǎn)移阿爾法是指零市35BridgeWater_可轉(zhuǎn)移Alpha假如客戶要保持其在大盤(pán)股投資比例（如36%）

的同時(shí)，增加所獲得的收益。小盤(pán)股的投資資金可以通過(guò)降低大盤(pán)股的資產(chǎn)比例（從36%降到26%）獲得，假設(shè)這10%的資產(chǎn)等于1，000，000元。具體如下。（1）投資經(jīng)理把50，000元存到保證金賬戶，利用杠桿可以買價(jià)值1，000，000元的股指期貨，這意味著剩下950，000元進(jìn)行小盤(pán)股的投資。（2）購(gòu)買1，000，000元的標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)期貨，使大盤(pán)股的投資比例重新回到36%。（3）用950，000元購(gòu)買精選的小盤(pán)股股票，可以打敗小盤(pán)股指數(shù)的收益。

（4）賣空價(jià)值950，

000元的小盤(pán)股股指期貨來(lái)對(duì)沖小盤(pán)股市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。BridgeWater_可轉(zhuǎn)移Alpha假如客戶要保持其在大36BridgeWater_可轉(zhuǎn)移Alpha結(jié)果是顧客保持了其固有的36%的大盤(pán)

股投資比例（初始的26%加上后來(lái)的10%道瓊斯500指數(shù)期貨），并且可以獲得小盤(pán)股的可轉(zhuǎn)移阿爾法收益BridgeWater_可轉(zhuǎn)移Alpha結(jié)果是顧客保持了其固37BridgeWater_可轉(zhuǎn)移Alpha牛市中可轉(zhuǎn)移Alpha策略案例BridgeWater_可轉(zhuǎn)移Alpha牛市中可轉(zhuǎn)移Alph38BridgeWater1996年BridgeWater創(chuàng)立了第二個(gè)對(duì)

沖基金（TheAllWeatherFund）核心理念是：風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)。通過(guò)資產(chǎn)配置，對(duì)低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)運(yùn)用更高的杠桿，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)運(yùn)用低杠桿，使得投資組合里所有資產(chǎn)的預(yù)期收益和風(fēng)險(xiǎn)都接近相同。這種資產(chǎn)配置的方法，可以形成一個(gè)更優(yōu)的收益風(fēng)險(xiǎn)比率，因?yàn)榉稚⒒顿Y降低的風(fēng)險(xiǎn)比杠桿運(yùn)用增加的風(fēng)險(xiǎn)要多BridgeWater1996年BridgeWater創(chuàng)立了39BridgeWater圖AllWeather投資組合風(fēng)險(xiǎn)對(duì)比BridgeWater圖AllWeather投資組合40BridgeWater_風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略通過(guò)使用杠桿降低使每個(gè)資產(chǎn)都擁有相近的預(yù)期收益和風(fēng)險(xiǎn)。借款購(gòu)買更多的低風(fēng)險(xiǎn)/低收益資產(chǎn)，如債券。通過(guò)去杠桿化降低高風(fēng)險(xiǎn)/高收益的投資品種（如股票）。從以上的投資收益流中選出投資組合，使其在任何經(jīng)濟(jì)環(huán)境下都不會(huì)與預(yù)期收益出現(xiàn)偏差。BridgeWater成功在于卓越的風(fēng)控能力BridgeWater_風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略通過(guò)使用杠桿降低使每個(gè)資41保爾森公司Paulson&Co.Inc.（保爾森，下面簡(jiǎn)稱

為“PCI”）是一家由員工持股，總部設(shè)立在紐約的對(duì)沖基金管理公司?；鸸芾碣Y產(chǎn)規(guī)模十億（美元）并購(gòu)基金保爾森合伙人，國(guó)際，增強(qiáng)的4.6事件基金保爾森優(yōu)勢(shì)，優(yōu)勢(shì)疊加8.3信貸基金保爾森信貸機(jī)會(huì)6.8復(fù)蘇基金1.8金基金1.2合計(jì)22.7表Paulson&Co.Inc.各個(gè)基金管理資產(chǎn)規(guī)模

（截止2012/1/1）保爾森公司Paulson&Co.Inc.（保爾森，下面42保爾森公司一戰(zhàn)成名2005年年底，保爾森敏銳地發(fā)現(xiàn)了美國(guó)房貸市場(chǎng)的泡沫。2006年7月籌集了1.5億美元，在做空CDO的同時(shí)收購(gòu)廉價(jià)的CDS。隨著金融危機(jī)的到來(lái)，PCI的CreditOpportunitiesFund升值589.9%，另一支基金也上漲了353%，PCI的基金總規(guī)模在2007年年底已達(dá)到280億美元（如圖所示）。保爾森公司一戰(zhàn)成名43保爾森公司遭遇滑鐵盧保爾森在2011年面臨著創(chuàng)建基金公司以來(lái)的最差業(yè)績(jī)，管理資產(chǎn)銳減至227億美元。2011年，PCI旗艦基金AdvantagePlusFunds虧損52.5%；AdvantageFunds下跌36%；RecoveryFunds下跌28%；CreditOpportunitiesFunds下跌18%；thePaulsonPartnersFund和ThePaulsonGoldFund則分別下跌了10%和10.5%。宏觀因素策略風(fēng)險(xiǎn)巨大保爾森公司遭遇滑鐵盧44保爾森公司（1）ThePaulsonAdvantageFundsThePaulsonAdvantageFunds成立于2004年4月，目前管理著83億美元資產(chǎn)，是PCI最大的基金，主要關(guān)注那些由重要的交易事件所帶來(lái)的投資機(jī)會(huì)，這些事件主要包括重組、合并、收購(gòu)、接管、破產(chǎn)以及撤資等。圖ThePaulsonAdvantageFunds歷年收益率（2008年—2011年）保爾森公司（1）ThePaulsonAdvantage45保爾森公司（2）ThePaulsonMergerFundsPaulsonPartnersLP是專門從事并購(gòu)套利的基金，平均收益率為14.28%，累計(jì)收益率高達(dá)933.68%。保爾森公司（2）ThePaulsonMergerFun46保爾森公司從上面的分析可知，Paulson&Co.的歷史收益水平是相當(dāng)有競(jìng)爭(zhēng)力的。然而，自從進(jìn)入2011年以來(lái)，該公司的基金正處于不斷的虧損之中。其旗艦對(duì)沖基金AdvantagePlusFund繼2011年全年累計(jì)損失21%之后，2012年前四個(gè)月的損失又?jǐn)U大8.8%。保爾森過(guò)去四年來(lái)始終頭頂?shù)摹皩?duì)沖基金之父”光環(huán)正在快速退去。高風(fēng)險(xiǎn)的策略很難持久保爾森公司從上面的分析可知，Paulson&Co.的歷史47文藝復(fù)興科技1988年3月，Simons成立了大獎(jiǎng)?wù)禄?，最初主要涉及期貨交易。大?jiǎng)?wù)禄鹪?993年達(dá)到2.7億美元，并開(kāi)始停止接受新資金?，F(xiàn)在，公司有150個(gè)雇員，交易60種金融產(chǎn)品，基金規(guī)模則有50億美元。自1988年創(chuàng)立以來(lái)，Medallion對(duì)沖基金年均報(bào)酬率高達(dá)34%。2004年，Simons光是傭金就賺了5億美元。2005年，Simons成為全球收入最高的對(duì)沖基金經(jīng)理，凈賺15億美元，差不多是索羅斯的兩倍；從1988年開(kāi)始，他所掌管的大獎(jiǎng)?wù)禄鹉昃貓?bào)率高達(dá)34%，15年來(lái)資產(chǎn)從未減少過(guò)。文藝復(fù)興科技1988年3月，Simons成立了大獎(jiǎng)?wù)禄?，?8文藝復(fù)興科技年份MedallionFund年收益率S&P500年收益率中國(guó)上證指數(shù)年收益率198849.40%16.60%19894.10%31.50%199055.90%3.10%32.86%199139.40%30.50%129.41%199234%7.60%166.57%199339.10%10.10%6.84%199470.70%1.30%22.30%199538.30%37.60%14.29%199631.50%23.00%65.14%199721.20%33.40%32.22%199841.50%28.60%3.97%199924.50%21.00%19.18%200098.50%9.10%51.73%200131.20%11.90%20.62%200229.10%22.10%17.52%200325.30%28.70%10.27%200427.80%10.90%15.40%200529.50%4.90%8.33%200644.30%15.80%130.43%200773.00%5.50%96.66%200880.00%37.22%58.14%200939.00%27.11%64.63%文藝復(fù)興科技年份MedallionFund年收益率S&P549文藝復(fù)興科技MedallionFund年收益率S&P500年收益率中國(guó)上證指數(shù)年收益率平均數(shù)0.4369000.1012950.384670中值0.3865000.1050000.147250最大值0.9850000.3760001.665700最小值0.2120000.37220014.29000標(biāo)準(zhǔn)差0.2106810.1979633.326102表1988—2009年MedauionFund，S&P500，中國(guó)上證指數(shù)文藝復(fù)興科技MedallionFund年收益率S&P5005051高頻交易策略（1）流動(dòng)性回扣（同時(shí)買賣，賺取傭金返還）（2）獵物追蹤算法（瞬間拉升殺跌，吸引投資者追漲殺跌的方法）（3）自動(dòng)做市商（利用數(shù)據(jù)到達(dá)的速度差距賺?。└哳l策略犧牲了資金規(guī)模部門介紹大綱文藝復(fù)興科技51高頻交易策略部門介紹大綱文藝復(fù)興科技埃利奧特1987年，PaulSinger以130萬(wàn)美元?jiǎng)?chuàng)立ElliottAssociates，主要專注于可轉(zhuǎn)債套利（convertiblearbitrage）從創(chuàng)立至今，公司創(chuàng)造了14.6%的凈復(fù)合年回報(bào)率。管理規(guī)模超過(guò)190億美元。埃利奧特1987年，PaulSinger以130萬(wàn)美元?jiǎng)?chuàng)立52埃利奧特Elliott在過(guò)去的30年都跑贏市場(chǎng)指數(shù)，

從縱向來(lái)看，減去交易費(fèi)用之后，Elliott的5年平均收益率達(dá)到15.2%埃利奧特Elliott在過(guò)去的30年都跑贏市場(chǎng)指數(shù)，

從縱向53埃利奧特Elliott

的投資操作大體分為兩種（1）先折價(jià)購(gòu)買處于“困境”（被收購(gòu)、破產(chǎn)或重組）公司、國(guó)家的債券，然后要求全額償付（2）購(gòu)買被收購(gòu)公司的債券或股票，然后要求收購(gòu)公司出更高的收購(gòu)價(jià)格。有必要提及的是，從Elliott的案例來(lái)看，涉及極為復(fù)雜的法律程序，特別是主權(quán)債務(wù)，運(yùn)用法律武器為自己取得定價(jià)權(quán)是Elliott成功的關(guān)鍵埃利奧特Elliott

的投資操作大體分為兩種54埃利奧特案例1：2003年，全球最大的快銷公司寶潔公司（P&G）宣布收購(gòu)WellaAG，隨后，法蘭克福股市Wella公司股價(jià)飚升19.6%。通過(guò)分析，Elliott認(rèn)為此次寶潔公司的收購(gòu)，WellaAG的股價(jià)被低估了。具體做法：（1）購(gòu)入被低估的資產(chǎn)權(quán)益。在收購(gòu)宣布之后，Elliott立刻現(xiàn)金購(gòu)入約10%的優(yōu)先股權(quán)。埃利奧特案例1：55埃利奧特（2）拉攏大投資者、大股東參與反對(duì)收購(gòu)的行動(dòng)。在Elliott購(gòu)入10%的優(yōu)先股后，Paulson&Co、PerryCapitalLCC、DekaInvestment均加入到Elliott的行列，反對(duì)收購(gòu)。（3）通過(guò)法律或者董事會(huì)的途徑來(lái)阻止收購(gòu)，要求更高的收購(gòu)價(jià)（4）P&G最終把優(yōu)先股股權(quán)的收購(gòu)價(jià)格提高到80歐元每股。通過(guò)以上述的投資操作，Elliott最終獲得每股15歐元的收益，收益率達(dá)到23%。事件驅(qū)動(dòng)策略是有門檻的。埃利奧特（2）拉攏大投資者、大股東參與反對(duì)收購(gòu)的行動(dòng)。在El56策略分類相對(duì)價(jià)值策略宏觀因素策略事件驅(qū)動(dòng)策略BridgeWater保爾森鮑波斯特摩根大通安祖高頓齊夫資本文藝復(fù)興科技貝萊德埃利奧特法拉龍低收益/低風(fēng)險(xiǎn)/大容量高收益/高風(fēng)險(xiǎn)/大容量高收益/低風(fēng)險(xiǎn)/小容量策略分類相對(duì)價(jià)值策略宏觀因素策略事件驅(qū)動(dòng)策略BridgeWa57策略定義資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）CAPM揭示了一個(gè)基本原理：超額的收益來(lái)自于超額的風(fēng)險(xiǎn)：資產(chǎn)的預(yù)期收益率:無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率:該資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù):資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)策略定義資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）：資產(chǎn)的預(yù)期收益率:58策略定義CAPM的缺陷：（1）沒(méi)有考慮到資產(chǎn)回報(bào)的非線性問(wèn)題（2）‘收益與風(fēng)險(xiǎn)正比’的結(jié)論值得商榷策略定義CAPM的缺陷：59策略定義第一個(gè)問(wèn)題：例如：有1億資金進(jìn)行資產(chǎn)組合配置，其中3000萬(wàn)股票+5000萬(wàn)債券+2000萬(wàn)大宗商品，預(yù)期收益率分別為：20%，5%，10%。則該資產(chǎn)組合總的預(yù)期收益率為：0.3*20%+0.5*5%+0.2*10%=10.5%問(wèn)題在于：并沒(méi)有考慮到資產(chǎn)收益率與時(shí)間的關(guān)系

策略定義第一個(gè)問(wèn)題：60策略定義如果資產(chǎn)的回報(bào)是線性的如圖所示，如此的組合配置自然是最佳解決方案時(shí)間收益率策略定義如果資產(chǎn)的回報(bào)是線性的時(shí)間收益率61策略定義但問(wèn)題是：絕大多數(shù)的資產(chǎn)收益率與時(shí)間并不是線性關(guān)系方案2：先做多、后做空，收益率會(huì)超過(guò)1000%方案1：簡(jiǎn)單持有，收益率約為200%左右需要根據(jù)市場(chǎng)的變動(dòng)，動(dòng)態(tài)調(diào)整資產(chǎn)配置，從而提高收益率。策略定義但問(wèn)題是：絕大多數(shù)的資產(chǎn)收益率與時(shí)間并不是線性關(guān)系62策略定義因此實(shí)際的交易中，需要引入

一個(gè)策略組合模型的概念。

1億資金進(jìn)行如下的動(dòng)態(tài)操作：1-3月份全部買入股票，4-8月份平倉(cāng)換成債券，9月份后，做空大宗商品對(duì)于資產(chǎn)的一系列動(dòng)態(tài)操作過(guò)程，則為一個(gè)策略。

策略定義因此實(shí)際的交易中，需要引入

一個(gè)策略組合模型的概念。63策略定義策略組合模型SCM（Strategy

CombinationModel）數(shù)學(xué)上的定義為：（1）三元組SCMi（Return，Risk，Capacity)為一個(gè)策略，其中：Return：策略預(yù)期收益率Risk：策略風(fēng)險(xiǎn)度Capacity：策略最大資金容量策略定義策略組合模型SCM（Strategy

Combin64策略定義（2）策略組合SCM為一系列

策略的集合，即：SCM=(scm1,scm2…scmi…scmn)，其中scmi為單個(gè)策略上面的例子的SCM組合即為（scm1,scm2,scm3）,其中scm1,scm2,scm3分別為股票、債券和大宗商品的子策略。SCM擴(kuò)充傳統(tǒng)的CAPM模型，關(guān)鍵是增加了Capacity這個(gè)指標(biāo)

策略定義（2）策略組合SCM為一系列

策略的集合，即：65策略的類型根據(jù)（收益率、風(fēng)險(xiǎn)度、資金容量）

的三要素組合，一共有8種類型的策略收益率風(fēng)險(xiǎn)度資金容量代表性策略低低低淘汰低低高相對(duì)價(jià)值策略低高低淘汰低高高淘汰高低低事件驅(qū)動(dòng)策略高低高不存在高高低淘汰高高高宏觀因素策略策略的類型根據(jù)（收益率、風(fēng)險(xiǎn)度、資金容量）

的三要素組合，一66策略類型（1）不存在的策略：

高收益/低風(fēng)險(xiǎn)/高容量如果一旦有這樣的策略存在，大量的資金一定會(huì)涌入該策略，從而造成收益率大幅度降低，或者就是市場(chǎng)容量大幅度降低，從而轉(zhuǎn)變?yōu)榈褪找?低風(fēng)險(xiǎn)/高容量策略，或者是高收益/低風(fēng)險(xiǎn)/低容量策略。策略類型（1）不存在的策略：

高收益/低風(fēng)險(xiǎn)/高容量67策略類型（2）淘汰的策略1：

低收益/高風(fēng)險(xiǎn)/高容量和低收益/高風(fēng)險(xiǎn)/低容量這不符合人性，任何人承擔(dān)了高風(fēng)險(xiǎn)，追求的就是高收益。

如果是高風(fēng)險(xiǎn)但是低收益的策略，沒(méi)有人愿意長(zhǎng)期從事該策略交易，從而投資者會(huì)大量撤出，從而使得該策略的市場(chǎng)收益率變大。也就是該策略會(huì)轉(zhuǎn)化為高風(fēng)險(xiǎn)/高收益/高容量的策略。策略類型（2）淘汰的策略1：

低收益/高風(fēng)險(xiǎn)/高容量和低收益68策略類型（3）淘汰的策略2：

高收益/高風(fēng)險(xiǎn)/低容量在高收益/高風(fēng)險(xiǎn)情況下，投資者肯定會(huì)選擇高容量的策略，來(lái)使得自己的絕對(duì)收益最大化，所以該策略也會(huì)遭到淘汰。由于采用該策略的投資者變少，從而使得該策略的容量會(huì)變大，轉(zhuǎn)化為高收益/高風(fēng)險(xiǎn)/高容量策略策略類型（3）淘汰的策略2：

高收益/高風(fēng)險(xiǎn)/低容量69策略類型（4）淘汰的策略3：

低收益/低風(fēng)險(xiǎn)/低容量在低收益/低風(fēng)險(xiǎn)情況下，投資者肯定優(yōu)先選擇高容量的策略，來(lái)使得自己的絕對(duì)收益最大化，所以該策略會(huì)遭到淘汰。由于采用該策略的投資者變少，從而使得該策略的收益變大，從而轉(zhuǎn)化為高收益率/低風(fēng)險(xiǎn)/低容量策略。策略類型（4）淘汰的策略3：

低收益/低風(fēng)險(xiǎn)/低容量70策略類型最終留下的長(zhǎng)期有效的

策略只有三種：（1）低收益/低風(fēng)險(xiǎn)/高容量這種策略屬于類固定收益率策略，比如銀行理財(cái)/貨幣基金/債券以及各種對(duì)沖套利策略。在美國(guó)證監(jiān)會(huì)的分類中，這種叫做‘相對(duì)價(jià)值策略’。適合做‘資產(chǎn)管理’策略類型最終留下的長(zhǎng)期有效的

策略只有三種：71策略類型（2）高收益/高風(fēng)險(xiǎn)/高容量這種策略也是最主流的投機(jī)型策略。包括一級(jí)市場(chǎng)的天使投資/創(chuàng)投/風(fēng)投，二級(jí)市場(chǎng)的各種單邊投機(jī)策略，他們的高收益來(lái)自于承擔(dān)了高風(fēng)險(xiǎn)，這也是傳統(tǒng)的資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CPAM）中所揭示的原理。美國(guó)證監(jiān)會(huì)的分類中，這種叫做‘宏觀因素策略’適合做‘自營(yíng)’策略類型（2）高收益/高風(fēng)險(xiǎn)/高容量72策略類型（3）高收益/低風(fēng)險(xiǎn)/低容量這種策略主要是利用市場(chǎng)的缺陷去賺錢，各種制度套利都屬于這種類型的策略。例如定向增發(fā)套利，缺陷套利、高頻交易等。但是這種策略的市場(chǎng)容量是有限的，只能是一個(gè)小眾策略。在美國(guó)證監(jiān)會(huì)的分類中，這種可以統(tǒng)稱為‘事件驅(qū)動(dòng)策略’。適合做‘案例’策略類型（3）高收益/低風(fēng)險(xiǎn)/低容量73策略類型策略轉(zhuǎn)換圖低收益/高風(fēng)險(xiǎn)/低容量投資者大量撤出低收益/低風(fēng)險(xiǎn)/高容量高收益/低風(fēng)險(xiǎn)/低容量高收益/高風(fēng)險(xiǎn)/高容量高收益/低風(fēng)險(xiǎn)/高容量低收益/高風(fēng)險(xiǎn)/高容量低收益/低風(fēng)險(xiǎn)/低容量高收益/高風(fēng)險(xiǎn)/低容量投資者大量涌入投資者大量撤出策略類型策略轉(zhuǎn)換圖低收益/高風(fēng)險(xiǎn)/低容量投資者大量撤出低收益74策略的類型高收益率策略：（1）要么承擔(dān)了較高的風(fēng)險(xiǎn)（2）要么犧牲了資金規(guī)模對(duì)于資產(chǎn)管理而言，高收益率策略不可能成為主導(dǎo)策略。策略的類型高收益率策略：7576“窮人要搏命，富人要穩(wěn)定”高凈值客戶不喜歡高風(fēng)險(xiǎn)策略銀行理財(cái)：20萬(wàn)億；保險(xiǎn)資金：5.7萬(wàn)億；基金：3萬(wàn)億；期貨：幾千億市場(chǎng)份額與風(fēng)險(xiǎn)度負(fù)相關(guān)。目前券商和基金的相對(duì)收益產(chǎn)品，決定了客戶群中高凈值客戶比例不大

只有實(shí)現(xiàn)絕對(duì)收益才能擴(kuò)大市場(chǎng)份額部門介紹大綱絕對(duì)收益是未來(lái)的趨勢(shì)76“窮人要搏命，富人要穩(wěn)定”部門介紹大綱絕對(duì)收益是未來(lái)77阿爾法套利股指期貨套利商品期貨套利期權(quán)套利統(tǒng)計(jì)套利另類套利部門介紹大綱主要量化對(duì)沖策略77阿爾法套利部門介紹大綱主要量化對(duì)沖策略78正向Alpha：構(gòu)建多頭股票組合，同時(shí)做空股指期貨反向Alpha：構(gòu)建空頭股票組合（融券），同時(shí)做多股指期貨核心策略：量化選股模型包括：多因子、風(fēng)格輪動(dòng)、行業(yè)輪動(dòng)、動(dòng)量翻轉(zhuǎn)、資金流、一致預(yù)期、趨勢(shì)追蹤、籌碼理論代表產(chǎn)品：PureAlpha部門介紹大綱Alpha套利78正向Alpha：構(gòu)建多頭股票組合，同時(shí)做空股指期貨部79股指期貨套利是指利用股指期貨市場(chǎng)存在的不合理價(jià)格，同時(shí)參與股指期貨與股票現(xiàn)貨市場(chǎng)交易，以賺取差價(jià)的行為。股指期貨套利分為期現(xiàn)套利，跨期套利，跨市套利和跨品種套利，其中期現(xiàn)套利和跨期套利這兩種最主流的方式。策略核心：沖擊成本和保證金管理

目前市場(chǎng)機(jī)會(huì)稀少，需要高速的套利系統(tǒng)部門介紹大綱無(wú)風(fēng)險(xiǎn)套利——股指期貨套利79股指期貨套利是指利用股指期貨市場(chǎng)存在的不合理價(jià)格，同80與股指期貨套利類似，商品期貨同樣存在套利策略，在買人或賣出某種期貨合約的同時(shí)，賣出或買入相關(guān)的另一種合約，并在某個(gè)時(shí)間同時(shí)將兩種合約平倉(cāng)。商品期貨套利主要有期現(xiàn)套利，跨期套利，跨市場(chǎng)套利和跨品種套利四種。策略核心：計(jì)算持倉(cāng)成本、現(xiàn)貨組織

期貨公司CTA產(chǎn)品將有大發(fā)展的機(jī)會(huì)部門介紹大綱商品期貨套利——基本概念80與股指期貨套利類似，商品期貨同樣存在套利策略，在買人81有別于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)套利，統(tǒng)計(jì)套利是利用證券價(jià)格的歷史統(tǒng)計(jì)規(guī)律進(jìn)行套利，是一種風(fēng)險(xiǎn)套利，其風(fēng)險(xiǎn)在于這種歷史統(tǒng)計(jì)規(guī)律在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)是否繼續(xù)存在。統(tǒng)計(jì)套利的主要內(nèi)容包括：股票配對(duì)交易、股指套利、融券套利和外匯套利。策略核心：協(xié)整模型、主成分模型

隨著轉(zhuǎn)融通成行，未來(lái)統(tǒng)計(jì)套利空間巨大部門介紹大綱統(tǒng)計(jì)套利——基本概念81有別于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)套利，統(tǒng)計(jì)套利是利用證券價(jià)格的歷史統(tǒng)計(jì)規(guī)82期權(quán)的優(yōu)點(diǎn)在于收益無(wú)限的同時(shí)風(fēng)險(xiǎn)損失有限，因此在很多時(shí)候，利用期權(quán)來(lái)取代期貨進(jìn)行做空，進(jìn)行套利交易，會(huì)比單純利用期貨套利具有更小的風(fēng)險(xiǎn)和更高的收益率。利用期權(quán)的各種組合，有多種套利方法，包括股票—期權(quán)套利、轉(zhuǎn)換套利、跨式套利、寬跨式套利、蝶式套利和飛鷹式套利等。策略核心：折溢價(jià)率

目前國(guó)內(nèi)還沒(méi)有機(jī)會(huì)部門介紹大綱期權(quán)套利——基本概念82期權(quán)的優(yōu)點(diǎn)在于收益無(wú)限的同時(shí)風(fēng)險(xiǎn)損失有限，因此在很多83算法交易指的是通過(guò)使用計(jì)算機(jī)程序來(lái)發(fā)出交易指令的方法。根據(jù)各個(gè)算法交易中算法的主動(dòng)程度不同，可以把不同算法交易分為被動(dòng)型算法交易、主動(dòng)型算法交易、綜合型算法交易三大類。策略核心：成交量分布的預(yù)測(cè)

機(jī)構(gòu)目前的手動(dòng)交易造成巨大的沖擊成本損失部門介紹大綱算法交易——基本概念83算法交易指的是通過(guò)使用計(jì)算機(jī)程序來(lái)發(fā)出交易指令的方法84另類套利策略是指利用市場(chǎng)的缺陷進(jìn)行的一些特殊場(chǎng)合的套利策略。主要包括：封閉式基金套利、并購(gòu)套利、定增套利、ETF套利、LOF套利代表產(chǎn)品：定增系列產(chǎn)品部門介紹大綱另類套利84另類套利策略是指利用市場(chǎng)的缺陷進(jìn)行的一些特殊場(chǎng)合的套《量化投資-策略與技術(shù)》《量化投資-策略與技術(shù)》85策略建模語(yǔ)言目前比較流行的策略建模語(yǔ)言主要有：（1）MATLAB（2）R語(yǔ)言策略建模語(yǔ)言目前比較流行的策略建模語(yǔ)言主要有：86MATLAB簡(jiǎn)介MATLAB的是美國(guó)MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件，

用于算法開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計(jì)算，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。在金融領(lǐng)域，利用MATLAB以及相關(guān)產(chǎn)品，可以進(jìn)行分析數(shù)據(jù)，評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)、開(kāi)發(fā)并優(yōu)化策略等一系列金融建模工作。優(yōu)勢(shì)在于：強(qiáng)大的建模能力和全面的分析能力87MATLAB簡(jiǎn)介MATLAB的是美國(guó)MathWorks公司出87MATLAB簡(jiǎn)介MATLAB金融工具箱主要有：DatafeedToolbox：金融數(shù)據(jù)工具箱EconometricsToolbox：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)工具箱FinancialDerivativesToolbox：金融衍生品工具箱Fixed-IncomeToolbox：固定收益工具箱OptimizationToolbox：優(yōu)化工具箱StatisticsToolbox：統(tǒng)計(jì)工具箱用戶可以利用MATLAB進(jìn)行（1）交易策略實(shí)現(xiàn)和回測(cè)、投資組合優(yōu)化和分析（2）資產(chǎn)分配、金融時(shí)序分析、期權(quán)價(jià)格和敏感度分析、現(xiàn)金流分析（3）風(fēng)險(xiǎn)管理、預(yù)測(cè)和模擬、利率曲線擬合和期限結(jié)構(gòu)建模（4）MonteCarlo模擬、基于GARCH的波動(dòng)性分析等。88MATLAB簡(jiǎn)介MATLAB金融工具箱主要有：8888簡(jiǎn)單均線交易系統(tǒng)

測(cè)試標(biāo)的：股指期貨日線數(shù)據(jù)交易策略：5日均線上穿20日均線做多，

5日均線下破20日均線做空。該策略暫沒(méi)考慮交易成本、沖擊成本等影響。89簡(jiǎn)單均線交易系統(tǒng)

測(cè)試標(biāo)的：股指期貨日線數(shù)據(jù)8989程序化交易回測(cè)系統(tǒng)利用MATLAB構(gòu)建量化回測(cè)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)日內(nèi)、隔夜、對(duì)沖策略的回測(cè)。豐富的圖形展示，自動(dòng)保存相關(guān)圖形文件。自動(dòng)生成Excel文件，保存交易記錄、統(tǒng)計(jì)指標(biāo)、資金流、累計(jì)平倉(cāng)盈虧等數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)函數(shù)與自定義目標(biāo)函數(shù)參數(shù)尋優(yōu)以及2D、3D參數(shù)分布圖形展示。實(shí)現(xiàn)多策略組合測(cè)試，可根據(jù)收益風(fēng)險(xiǎn)比、回撤、最大收益等不同指標(biāo)進(jìn)行資金分配優(yōu)化調(diào)整。90程序化交易回測(cè)系統(tǒng)利用MATLAB構(gòu)建量化回測(cè)平臺(tái)9090程序化交易回測(cè)系統(tǒng)91程序化交易回測(cè)系統(tǒng)9191R語(yǔ)言免費(fèi)開(kāi)源的數(shù)據(jù)處理語(yǔ)言至少幾百名世界知名統(tǒng)計(jì)學(xué)家在算法上的支持至少幾百名世界頂尖的Fortran,C,C++數(shù)學(xué)庫(kù)編程高手在代碼上的支持大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的運(yùn)算支撐開(kāi)放金融數(shù)據(jù)資源的免費(fèi)接入前沿期刊與代碼工具的協(xié)同R語(yǔ)言免費(fèi)開(kāi)源的數(shù)據(jù)處理語(yǔ)言92R的本質(zhì)：全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)者

的聯(lián)合社區(qū)R社區(qū)中最活躍貢獻(xiàn)者：金融統(tǒng)計(jì)學(xué)者與工程師，生物統(tǒng)計(jì)學(xué)者與工程師，計(jì)算機(jī)人工智能學(xué)者與工程師R語(yǔ)言是一個(gè)高效率的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)：通過(guò)R語(yǔ)言可以很高效的實(shí)現(xiàn)前沿paper的模型方法，同時(shí)R語(yǔ)言又提供與C，C++等傳統(tǒng)語(yǔ)言工具的量化結(jié)合R社區(qū)遵守開(kāi)源協(xié)議：R社區(qū)內(nèi)富含眾多商業(yè)級(jí)模塊的前身，部分R軟件包在成熟之后，也開(kāi)始遷移出R社區(qū)，形成眾多商業(yè)級(jí)前沿軟件產(chǎn)品R的本質(zhì)：全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)者

的聯(lián)合社區(qū)R社區(qū)中最活躍貢獻(xiàn)者：金93R語(yǔ)言與其他工具的對(duì)比R語(yǔ)言的總體優(yōu)勢(shì)R社區(qū)體系對(duì)其他語(yǔ)言和平臺(tái)的整合功能開(kāi)放體系與開(kāi)源屬性R語(yǔ)言與C++等通用軟件開(kāi)發(fā)語(yǔ)言相比：R語(yǔ)言可以做為C++的庫(kù)使用大量C++金融工具包已經(jīng)被納入R語(yǔ)言R軟件包多半是C++實(shí)現(xiàn)的R語(yǔ)言與SAS，Matlab等科學(xué)計(jì)算平臺(tái)相比R語(yǔ)言在性能上不及SAS，Matlab統(tǒng)一的R社區(qū)的比眾多分散的Matlab社區(qū)資源多R語(yǔ)言與EViews，RATS等專業(yè)統(tǒng)計(jì)與計(jì)量軟件相比R語(yǔ)言更適合金融工程師使用R語(yǔ)言是通用的統(tǒng)計(jì)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，跟適合作為于量化分析策略的研發(fā)平臺(tái)R語(yǔ)言與其他工具的對(duì)比R語(yǔ)言的總體優(yōu)勢(shì)94量化投資金融計(jì)量工具均值模型與波動(dòng)率分析AR,MA,ARIMAGARCH族與多元GARCH狀態(tài)空間與卡爾曼濾波隨機(jī)波動(dòng)率結(jié)構(gòu)關(guān)系分析與因子分析主成分與多因子分析斷點(diǎn)檢驗(yàn)協(xié)整模型MCMC各分布族模擬器Gibbs抽樣Boostrap抽樣退火算法族序貫分析粒子濾波量化投資金融計(jì)量工具均值模型與波動(dòng)率分析95量化投資重要支撐：IT系統(tǒng)量化投資重要支撐：IT系統(tǒng)96歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)后驗(yàn)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)一般以收盤(pán)價(jià)或者日均價(jià)作為買入賣出的交易價(jià)格。然后根據(jù)設(shè)定的交易價(jià)格計(jì)算出在某一段時(shí)間內(nèi)的收益率、超額收益、夏普率等結(jié)果。歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)后驗(yàn)的優(yōu)勢(shì)是效率高、簡(jiǎn)單方便。缺點(diǎn)是不夠精確，尤其不能考慮資金量對(duì)市場(chǎng)的影響。這個(gè)階段的IT要求：簡(jiǎn)單的原語(yǔ)/多市場(chǎng)的數(shù)據(jù)/各種盈虧報(bào)表分析。歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)后驗(yàn)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)一般以收盤(pán)價(jià)或者日均價(jià)作為買入賣97歷史高頻交易數(shù)據(jù)后驗(yàn)歷史高頻交易數(shù)據(jù)后驗(yàn)的核心在于根據(jù)歷史高交易頻數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬撮合，撮合算法主要是判斷在某個(gè)時(shí)段的成交量的成交比例。例如某個(gè)股票在歷史上5.0~5.1價(jià)位之間成交了10000股，其中的掛單量為50000股。那么在后驗(yàn)的時(shí)候，可以設(shè)定成交股的A%和掛單量的B%中最小值，為模擬撮合的成交量。一般經(jīng)驗(yàn)公式：A和B的值一般取為10%和30%。這個(gè)步驟的IT要求：快速撮合能力歷史高頻交易數(shù)據(jù)后驗(yàn)歷史高頻交易數(shù)據(jù)后驗(yàn)的核心在于根據(jù)歷史高98高頻數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)模擬策略后驗(yàn)無(wú)法檢驗(yàn)其在樣本外的效果。解決這個(gè)問(wèn)題的方法是進(jìn)行高頻數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)模擬交易。實(shí)時(shí)模擬交易是將策略寫(xiě)成一個(gè)DLL，放在模擬平臺(tái)上自動(dòng)運(yùn)行。高頻數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)模擬和實(shí)盤(pán)交易已經(jīng)非常接近，對(duì)沖擊成本的考慮，市場(chǎng)容量的考慮基本上和實(shí)盤(pán)已經(jīng)一致，唯一不能解決的就是對(duì)市場(chǎng)的影響，這個(gè)階段的IT要求：一個(gè)簡(jiǎn)單高效的統(tǒng)一的交易接口API高頻數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)模擬策略后驗(yàn)無(wú)法檢驗(yàn)其在樣本外的效果。解決這個(gè)問(wèn)99實(shí)盤(pán)程序化交易前面3個(gè)步驟的目的都是為了最后進(jìn)行實(shí)盤(pán)交易，實(shí)盤(pán)交易對(duì)市場(chǎng)的影響會(huì)體現(xiàn)出來(lái)，只有通過(guò)了實(shí)盤(pán)實(shí)時(shí)交易，一個(gè)策略才能被證明是有效的。量化投資系統(tǒng)可以通過(guò)手動(dòng)方式下單，也可以寫(xiě)成程序化交易系統(tǒng)。一般交易較為頻繁的策略，絕大多數(shù)需要通過(guò)程序化交易實(shí)現(xiàn)。這個(gè)階段IT的要求：快速報(bào)盤(pán)搶單能力實(shí)盤(pán)程序化交易前面3個(gè)步驟的目的都是為了最后進(jìn)行實(shí)盤(pán)交易，實(shí)100目前流行的綜合量化平臺(tái)大智慧DTS天軟量化平臺(tái)國(guó)泰安寬平臺(tái)恒生極速策略系統(tǒng)目前流行的綜合量化平臺(tái)大智慧DTS101系統(tǒng)設(shè)計(jì)DTS程序化交易平臺(tái)交易引擎大智慧投研終端大智慧交易終端終端應(yīng)用財(cái)匯金融數(shù)據(jù)資訊數(shù)據(jù)高速事件處理全市場(chǎng)、全品種、全業(yè)務(wù)高速交易產(chǎn)投研一體化DTS-大智慧策略交易平臺(tái)系統(tǒng)設(shè)計(jì)DTS程序化交易平臺(tái)交易引擎大智慧投研終端終端應(yīng)用財(cái)102Lua腳本編程環(huán)境Lua腳本策略編輯環(huán)境Lua腳本編程環(huán)境Lua腳本策略編輯環(huán)境103策略：Hurst指數(shù)周期判斷基于2005.02.17-2013.01.14

的滬深300指數(shù)樣本數(shù)據(jù)，采用5年滾動(dòng)窗口得出3次Hurst指數(shù)和波動(dòng)率的權(quán)重。3次權(quán)重結(jié)果都比較接近。在全樣本期間，對(duì)滬深300指數(shù)采用平均權(quán)重結(jié)果實(shí)施分形判勢(shì)策略?？偨灰状螖?shù)：67次（包括買賣）；總資本倍數(shù)：6.89（滬深300：2.19）策略：Hurst指數(shù)周期判斷基于2005.02.17-201104天軟量化平臺(tái)體系金工平臺(tái)金融分析終端金融分析平臺(tái)網(wǎng)格計(jì)算量化投資CEP引擎交易網(wǎng)關(guān)算法交易投研管理投研管理基金評(píng)價(jià)知識(shí)管理技術(shù)組件數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù).WEB/報(bào)告生成工作流引擎天軟量化平臺(tái)體系金工平臺(tái)金融分析終端金融分析平臺(tái)網(wǎng)格計(jì)算量化105天軟數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)高頻數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)高頻時(shí)間序列明細(xì)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)財(cái)務(wù)報(bào)表公司行為時(shí)間序列天軟數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)高頻數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)高頻時(shí)間序列明細(xì)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)106現(xiàn)有金融數(shù)據(jù)整合基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類天軟金融數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)商TA、交易持倉(cāng)數(shù)據(jù)基金財(cái)務(wù)估值數(shù)據(jù)預(yù)期評(píng)級(jí)類數(shù)據(jù)行情交易類滬深LEVEL1開(kāi)放式接口滬深LEVEL2港股海外股指期貨國(guó)內(nèi)商品期貨支持業(yè)內(nèi)主流資訊商，如：萬(wàn)X、聚X、財(cái)X、巨X等的數(shù)據(jù)接口支持主流基金估值、柜臺(tái)接口口支持朝陽(yáng)永續(xù)、今X投資等證券、基金、交易所報(bào)盤(pán)債券等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)現(xiàn)有金融數(shù)據(jù)整合基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類天軟金融數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)商TA、交易107恒生量化交易系統(tǒng)恒生量化交易系統(tǒng)108極速交易系統(tǒng)UFT

–發(fā)展歷程極速交易系統(tǒng)UFT–發(fā)展歷程109UFT系統(tǒng)高效穩(wěn)定可靠高效性能、極速交易:單業(yè)務(wù)處理功能耗時(shí),服務(wù)端小于0.2ms，客戶端小于1ms并發(fā)處理能力在50,000筆/秒以上克服瓶頸、持續(xù)穩(wěn)定:支持大數(shù)據(jù)容量的設(shè)計(jì)，支持百萬(wàn)級(jí)的客戶，千萬(wàn)級(jí)的委托流水容量，并經(jīng)過(guò)實(shí)際測(cè)試驗(yàn)證。采用自主研發(fā)內(nèi)存技術(shù)，隨著交易流水?dāng)?shù)據(jù)量的增加，并發(fā)處理能力持續(xù)穩(wěn)定。數(shù)據(jù)持久、事務(wù)一致:數(shù)據(jù)依賴磁盤(pán)實(shí)現(xiàn)持久化，系統(tǒng)異常不會(huì)丟失任何數(shù)據(jù)，已經(jīng)過(guò)實(shí)際測(cè)試驗(yàn)證。高效穩(wěn)定可靠UFT系統(tǒng)高效穩(wěn)定可靠高效性能、極速交易:克服瓶頸、持續(xù)穩(wěn)定智能交易iTP開(kāi)放式的程序化交易系統(tǒng)策略程序可直接加載其他動(dòng)態(tài)庫(kù)（DLL、Lib）策略程序可管理所需的行情數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)策略程序可訪問(wèn)用戶指定的服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)，提供C++開(kāi)發(fā)接口策略保密性策略程序編譯成DLL文件，保密性非常好策略程序無(wú)需上傳到服務(wù)器策略回測(cè)、策略測(cè)試提供回測(cè)機(jī)制提供策略測(cè)試機(jī)制，方便策略開(kāi)發(fā)者調(diào)試程序和觀察策略行為可用VisualC++進(jìn)行單步調(diào)試前后臺(tái)一體化的極速體驗(yàn)iTP與UFT形成前后臺(tái)一體化的垂直整合智能交易iTP開(kāi)放式的程序化交易系統(tǒng)策略保密性策略回測(cè)、策智能交易iTP–策略UI界面

iTP平臺(tái)上的策略和個(gè)性化交易工具智能交易iTP–策略UI界面iTP平臺(tái)上的策略和個(gè)寬系列帶來(lái)的全新體驗(yàn)寬系列與整個(gè)量化投資流程緊密結(jié)合寬數(shù)據(jù)寬研究精選數(shù)據(jù)策略構(gòu)建精確回驗(yàn)績(jī)效評(píng)估策略管理各類策略的研究，開(kāi)發(fā)，回測(cè)并最終定型成型策略進(jìn)行模擬交易，同時(shí)向外界展示成果模擬交易通過(guò)后策略進(jìn)入真錢交易策略形成金融產(chǎn)品，向客戶進(jìn)行推廣和教育模擬交易策略推薦證券優(yōu)選融資融券萬(wàn)人競(jìng)賽高速行情模擬交易真實(shí)柜臺(tái)因子風(fēng)控算法交易策略推薦資金配對(duì)基金孵化內(nèi)外培訓(xùn)大型峰會(huì)寬投顧寬交易寬基金寬服務(wù)寬系列帶來(lái)的全新體驗(yàn)寬系列與整個(gè)量化投資流程緊密結(jié)合寬數(shù)據(jù)寬113因子倉(cāng)庫(kù)中主要包含量化投資所需的風(fēng)險(xiǎn)因子和阿爾法因子。既有簡(jiǎn)單基礎(chǔ)因子，也有復(fù)雜組合因子。高頻因子提取高頻數(shù)據(jù)的信息含量行業(yè)因子跟蹤行業(yè)變遷和熱點(diǎn)輪動(dòng)衍生物因子尋找不同金融產(chǎn)品的信息相關(guān)性宏觀因子捕捉國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)政策動(dòng)態(tài)基本面因子反映公司結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)、管理及抗風(fēng)險(xiǎn)水平技術(shù)因子挖掘交易波動(dòng)、趨勢(shì)、模式及流動(dòng)性行為因子探索行為金融學(xué)中的系統(tǒng)行為偏差12345678事件因子發(fā)現(xiàn)公司變遷事件的特性寬數(shù)據(jù)之量化因子數(shù)據(jù)庫(kù)因子倉(cāng)庫(kù)中主要包含量化投資所需的風(fēng)險(xiǎn)因子和阿爾法因子。既有簡(jiǎn)114寬系列之寬投顧量化投顧策略超市寬系列之寬投顧量化投顧策略超市115寬投顧競(jìng)賽管理系統(tǒng)模擬交易投資競(jìng)賽投資分析策略驗(yàn)證滬深證券股指期貨香港證券商品期貨融資融券外匯交易清算柜臺(tái)股指期貨單元香港單元滬深單元撮合中心商品期貨單元融資融券單元外匯單元擴(kuò)充中融資融券標(biāo)識(shí)委托策略展示寬系列之寬投顧寬投顧競(jìng)賽管理系統(tǒng)模擬投資競(jìng)賽投資分析策略驗(yàn)證滬深證券股指期116寬基金的服務(wù)內(nèi)容寬系列之寬基金優(yōu)秀策略與基金運(yùn)作人推薦為金融機(jī)構(gòu)推薦優(yōu)秀策略與基金運(yùn)作人進(jìn)行合作，并提供全套所需要的量化投資專業(yè)技術(shù)服務(wù)12基金募集為從事量化投資的個(gè)人與機(jī)構(gòu)提供基金募集服務(wù)，包括資金募集，市場(chǎng)推廣和全套法律流程的顧問(wèn)寬基金的寬系列之寬基金優(yōu)秀策略與基金運(yùn)作人推薦12基金募集117各種平臺(tái)的比較平臺(tái)名稱優(yōu)勢(shì)適合用戶大智慧DTS簡(jiǎn)單的策略語(yǔ)言，完整的數(shù)據(jù)，高效的回測(cè)入門級(jí)客戶，快速模型測(cè)試恒生ITP極速交易，內(nèi)存交易大規(guī)模機(jī)構(gòu)客戶的實(shí)時(shí)交易天軟量化平臺(tái)大規(guī)模數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，算法引擎，MATLAB整合高級(jí)客戶，復(fù)雜模型測(cè)試寬平臺(tái)全面服務(wù)教學(xué)與培訓(xùn)各種平臺(tái)的比較平臺(tái)名稱優(yōu)勢(shì)適合用戶大智慧DTS簡(jiǎn)單的策略語(yǔ)言118目前的瓶頸數(shù)據(jù)質(zhì)量瓶頸法律瓶頸交易速度瓶頸產(chǎn)品瓶頸目前的瓶頸數(shù)據(jù)質(zhì)量瓶頸119數(shù)據(jù)質(zhì)量瓶頸數(shù)據(jù)不完整數(shù)據(jù)不準(zhǔn)缺乏統(tǒng)一接口數(shù)據(jù)質(zhì)量瓶頸數(shù)據(jù)不完整120法律瓶頸目前可以公開(kāi)募集資金的對(duì)沖基金形式（1）基金專戶/子公司（2）券商資管（3）信托（4）有限合伙前三個(gè)都有嚴(yán)格風(fēng)控要求，對(duì)交易限制很大法律瓶頸目前可以公開(kāi)募集資金的對(duì)沖基金形式121交易速度瓶頸事前風(fēng)控要求集中交易要求公平交易要求交易所行情推送問(wèn)題交易速度瓶頸有待法律問(wèn)題和技術(shù)問(wèn)題的逐步解決交易速度瓶頸事前風(fēng)控要求122產(chǎn)品瓶頸目前只有一個(gè)做空工具（HS300期指）融券尚不成氣候國(guó)債期貨、期權(quán)、OTC產(chǎn)品尚待啟動(dòng)量化投資的大發(fā)展有賴于衍生產(chǎn)品的大規(guī)模發(fā)展。產(chǎn)品瓶頸目前只有一個(gè)做空工具（HS300期指）123量化投資的春天正在走來(lái)量化投資的春天正在走來(lái)124中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)成立于2012年3月

（)由量化投資領(lǐng)域的各方參與者們自發(fā)形成的

民間非營(yíng)利組織，是目前國(guó)內(nèi)最具有影響力的寬客聚集地學(xué)會(huì)以學(xué)術(shù)活動(dòng)為主要活動(dòng)形式，以資源分享，思想碰撞為主要特征。學(xué)會(huì)的宗旨是推動(dòng)量化投資與對(duì)沖基金研究在中國(guó)的發(fā)展中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)成立于2012年3月

（ht125各地分會(huì)主要有地方分會(huì)和專業(yè)分會(huì)兩大系列正式成立的10個(gè)地方分：北京分會(huì)/上海分會(huì)/山東分會(huì)/天津分會(huì)/山西分會(huì)/重慶分會(huì)/湖南分會(huì)/大連分會(huì)/安徽分會(huì)專業(yè)分會(huì)有：MATLAB分會(huì)/金融數(shù)學(xué)分會(huì)/統(tǒng)計(jì)套利分會(huì)十余個(gè)地方分會(huì)與專業(yè)分會(huì)正在籌備中各地分會(huì)主要有地方分會(huì)和專業(yè)分會(huì)兩大系列126地方分會(huì)山東分會(huì)：第一個(gè)民政部正式登記的分會(huì)地方分會(huì)山東分會(huì)：第一個(gè)民政部正式登記的分會(huì)127學(xué)術(shù)沙龍目前為止，全國(guó)各地分會(huì)已經(jīng)舉行了超過(guò)40次沙龍

活動(dòng)。學(xué)術(shù)沙龍目前為止，全國(guó)各地分會(huì)已經(jīng)舉行了超過(guò)40次沙龍

活動(dòng)128學(xué)會(huì)活動(dòng)（1）《量化投資與對(duì)沖基金叢書(shū)》（2）中國(guó)寬客訪談錄（3）量化投資大講堂學(xué)會(huì)活動(dòng)（1）《量化投資與對(duì)沖基金叢書(shū)》129量化投資與

對(duì)沖基金叢書(shū)與電子工業(yè)出版社戰(zhàn)略合作第一批（6本）于2013/1月正式出版發(fā)行《量化投資—策略與技術(shù)》《解密對(duì)沖基金指數(shù)》《網(wǎng)格交易法》《全球十大對(duì)沖基金策略》《保本投資法》《對(duì)沖基金投資范式》量化投資與

對(duì)沖基金叢書(shū)與電子工業(yè)出版社戰(zhàn)略合作130量化投資與對(duì)沖基金叢書(shū)第二批《MATLAB策略編寫(xiě)》《R語(yǔ)言與量化投資》《量化投資系統(tǒng)可靠性》《商品期貨套利》《金融時(shí)序數(shù)列》8本海外教材正在翻譯中第三批大概20本左右的海外經(jīng)典教材的版權(quán)正在洽談中教材改變行業(yè)！量化投資與對(duì)沖基金叢書(shū)第二批131媒體合作和訊專欄媒體合作和訊專欄132媒體合作中國(guó)寬客系列訪談錄媒體合作中國(guó)寬客系列訪談錄133媒體合作無(wú)以倫比的影響力！媒體合作無(wú)以倫比的影響力！134學(xué)會(huì)官網(wǎng)讓我們一起改變中國(guó)的金融行業(yè)！學(xué)會(huì)官網(wǎng)讓我們一起改變中135未來(lái)之路金融市場(chǎng)資本市場(chǎng)財(cái)富管理對(duì)沖基金寬客未來(lái)之路金融市場(chǎng)資本市場(chǎng)財(cái)富管理對(duì)沖基金寬客136寬客：一個(gè)令人激動(dòng)的職業(yè)不需要背景不需要資歷不需要關(guān)系不需要人脈只要你努力！寬客：一個(gè)令人激動(dòng)的職業(yè)不需要背景137提前退休？提前退休？138喜歡做一名寬客

是因?yàn)榭梢宰约赫莆彰\(yùn)喜歡做一名寬客

是因?yàn)榭梢宰约赫莆彰\(yùn)139謝謝謝謝140量化投資與

對(duì)沖基金新時(shí)代丁鵬量化投資與

對(duì)沖基金新時(shí)代丁鵬141介紹

中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)《量化投資-策略與技術(shù)》作者《量化投資與對(duì)沖基金叢書(shū)》主編方正富邦基金投資經(jīng)理介紹中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)142光大烏龍指事件解讀為什么會(huì)劇烈波動(dòng)？（1）巨單追蹤策略（2）區(qū)間突破策略（3）止損盤(pán)光大烏龍指造成的羊群效應(yīng)光大烏龍指事件解讀為什么會(huì)劇烈波動(dòng)？143光大烏龍指事件解讀這個(gè)一種全新的盈利模式嗎？高頻交易（西蒙斯）趨勢(shì)追蹤（WINTON）海外這種量化投資方式已經(jīng)是主流的對(duì)沖基金盈利模式光大烏龍指事件解讀這個(gè)一種全新的盈利模式嗎？144光大烏龍指事件解讀光大的量化系統(tǒng)為啥會(huì)出錯(cuò)？（1）速度太快（2）風(fēng)控沒(méi)有跟上（3）訂單處理的機(jī)制有BUG國(guó)內(nèi)頂尖券商在用量化投資悶聲發(fā)財(cái)！光大烏龍指事件解讀光大的量化系統(tǒng)為啥會(huì)出錯(cuò)？145146傳奇量化投資大師量化投資的理論基礎(chǔ)十大對(duì)沖基金策略分析量化對(duì)沖策略闡述量化策略分析語(yǔ)言

量化投資支撐：IT系統(tǒng)

中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)部門介紹大綱概述6傳奇量化投資大師部門介紹大綱概述傳奇的量化投資

大師：西蒙斯詹姆斯·西蒙斯（JamesSimons）

是世界級(jí)的數(shù)學(xué)家，也是最偉大的對(duì)沖基金經(jīng)理之一大獎(jiǎng)?wù)禄疬B續(xù)20年，每年35%的凈回報(bào)創(chuàng)立著名的Cherm-Simons理論2006年，西蒙斯被國(guó)際金融工程師協(xié)會(huì)評(píng)選為年度金融工程師。2007年，他個(gè)人盈利大概28億美元2006年，他賺了17億美元2005年是15億美元。學(xué)數(shù)學(xué)的也能賺大錢傳奇的量化投資

大師：西蒙斯詹姆斯·西蒙斯（JamesSi147傳奇量化投資

大師：大衛(wèi).肖傳奇量化投資

大師：大衛(wèi).肖148傳奇的量化投資

大師：伊曼紐爾·德曼畢業(yè)于哥倫比亞大學(xué)，獲理論物理學(xué)博士學(xué)位他曾是愛(ài)因斯坦、薛定諤、李政道等物理學(xué)巨匠的門徒1985年起加入著名投資銀行高盛集團(tuán)他參與創(chuàng)作了業(yè)界廣為采用的布萊克－德曼－托伊利率模型和德曼－卡尼局部波動(dòng)率模型于2000年當(dāng)選國(guó)際金融工程師協(xié)會(huì)年度金融工程師2002年入選《風(fēng)險(xiǎn)》雜志名人堂。學(xué)物理的也能賺大錢傳奇的量化投資

大師：伊曼紐爾·德曼畢業(yè)于哥倫比亞大學(xué)，獲理149傳奇的量化投資

大師：RayDalio上世紀(jì)70年代，年僅26歲的達(dá)里奧被一家從事零售經(jīng)紀(jì)預(yù)算業(yè)務(wù)的公司炒魷魚(yú)后，在一套兩居室里成立了橋水公司目前是世界最大的對(duì)沖基金公司，管理的資金約1400億美元在市場(chǎng)慘淡的2011年斬獲138億美元自1975年成立迄今，PureAlpha基金總共已為投資者賺取了358億美元的收益。失業(yè)了也可以成為偉大的對(duì)沖基金經(jīng)理

傳奇的量化投資

大師：RayDalio上世紀(jì)70年代，年僅150151全球最大的資產(chǎn)管理公司：巴克萊量化管理基金規(guī)模達(dá)1.6萬(wàn)億美元全球最賺錢的對(duì)沖基金：Bridgewater，管理規(guī)模1120億美金。最核心的PureAlpha基金近五年收益超過(guò)300億美金過(guò)去20年收益率最高的基金：大獎(jiǎng)?wù)禄?，年凈回?bào)超過(guò)35%，08年超過(guò)80%。過(guò)去三年里，高盛旗下量化基金的規(guī)模增長(zhǎng)了一倍多，達(dá)1000億美元

量化投資已經(jīng)成為國(guó)際主流的投資方式之一部門介紹大綱量化投資在國(guó)外11全球最大的資產(chǎn)管理公司：巴克萊量化管理基金規(guī)模達(dá)1.152華爾街90%的基金采用量化分析方法（共同基金/對(duì)沖基金）美國(guó)市場(chǎng)70%的交易量由算法交易實(shí)現(xiàn)量化基金產(chǎn)品從2001年開(kāi)始每年管理份額實(shí)現(xiàn)20%的增長(zhǎng)

隨著中國(guó)衍生品時(shí)代的到來(lái)，量化投資必然會(huì)成為主流的投資理念和分析理論部門介紹大綱量化投資在國(guó)外發(fā)展12華爾街90%的基金采用量化分析方法（共同基金/對(duì)沖基海外量化基金發(fā)展圖1-21988—2010年期間成立的量化基金數(shù)目海外量化基金發(fā)展圖1-21988—2010年期間成立的量153海外量化基金發(fā)展圖1-3海外量化基金規(guī)模發(fā)展海外量化基金發(fā)展圖1-3海外量化基金規(guī)模發(fā)展154155定義：量化投資就是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以策略模型為核心，以程序化交易為手段，以追求絕對(duì)收益為目標(biāo)的投資方法中醫(yī)VS西醫(yī)：傳統(tǒng)投資VS量化投資）優(yōu)點(diǎn)一：賭大概率事件（以組合對(duì)沖為主）優(yōu)點(diǎn)二：克服人性弱點(diǎn)（以機(jī)器交易為主）優(yōu)點(diǎn)三：精力無(wú)限（監(jiān)控全市場(chǎng)、全產(chǎn)品、全周期）優(yōu)點(diǎn)四：精細(xì)化交易（利用算法交易降低對(duì)市場(chǎng)的沖擊）

量化投資是投資從藝術(shù)走向科學(xué)的必由之路部門介紹大綱量化投資是什么15定義：量化投資就是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以策略模型為核心，以一個(gè)案例假設(shè)我們有一個(gè)不均勻的硬幣，有51%的概率正面，49%會(huì)反面。選擇我們賭注在下一次投擲中，若出現(xiàn)正面，我們盈利相應(yīng)的bet，反面我們輸?shù)羲械腷et。那么，現(xiàn)在有兩種策略：

A：投擲一次，賭注1000；

B：投擲1000次，每次賭注1；

你會(huì)選A還是B？因?yàn)槲覀冎烙矌攀遣痪鶆虻?，我們?%的概率優(yōu)勢(shì)?，F(xiàn)在我們來(lái)做一個(gè)統(tǒng)計(jì)的分析，計(jì)算下這兩種策略的風(fēng)險(xiǎn)收益比

一個(gè)案例假設(shè)我們有一個(gè)不均勻的硬幣，有51%的概率正面，49156一個(gè)案例1.期望收益：

A：0.51*1000-0.49*1000=20；

B：1000（1*0.51-1*0.49）=20

可見(jiàn)，兩種策略有相同的期望收益。2.全輸概率：

A：輸?shù)羧抠Y本的概率=0.49

B：輸?shù)羧抠Y本的概率=0.49*0.49...*0.49

=0.49^1000.B策略全輸?shù)母怕蔬h(yuǎn)小于A策略

一個(gè)案例1.期望收益：

A：0.51*1000-157一個(gè)案例3.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

A:

stdev(1000,0,0,0...0)=31.6；

B：stdev（1，-1,1,1，-1,...1)=1

可見(jiàn)，A策略的標(biāo)準(zhǔn)差遠(yuǎn)大于A。4.夏普比例

A：SR=20/31.62=0.63；

B:

SR=20/1=20

可見(jiàn)，B策略的收益風(fēng)險(xiǎn)比遠(yuǎn)高于A策略投資的核心是大數(shù)定律一個(gè)案例3.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

A:

stdev(1000,0,158量化投資與有效市場(chǎng)假說(shuō)量化投資是半強(qiáng)有效市場(chǎng)幾乎唯一的解決方案無(wú)效市場(chǎng)弱有效市場(chǎng)半強(qiáng)有效市場(chǎng)強(qiáng)有效市場(chǎng)價(jià)格反映了部分歷史全部信息價(jià)格反映了全部歷史信息價(jià)格反映了全部公開(kāi)信息價(jià)格反映了全部信息技術(shù)分析有效基本面分析有效內(nèi)幕消息或量化分析有效所有分析手段均無(wú)效量化投資與有效市場(chǎng)假說(shuō)量化投資是半強(qiáng)有效市場(chǎng)幾乎唯一的解決方159160量化選股量化擇時(shí)股指期貨套利商品期貨套利統(tǒng)計(jì)套利期權(quán)套利另類套利

量化投資是一個(gè)復(fù)雜的學(xué)科體系部門介紹大綱量化投資主要策略20量化選股部門介紹大綱量化投資主要策略161人工智能數(shù)據(jù)挖掘小波分析支持向量機(jī)分形理論隨機(jī)過(guò)程

量化投資的理論基礎(chǔ)是現(xiàn)代數(shù)學(xué)理論部門介紹大綱量化投資主要理論21人工智能部門介紹大綱量化投資主要理論金融市場(chǎng)的數(shù)學(xué)定義Y=F(x1,x2,…….xn)其中Y是金融市場(chǎng)的波動(dòng)（漲跌/漲跌幅/伸縮/概率）Xi

為一系列因子數(shù)學(xué)可以描述金融市場(chǎng)金融市場(chǎng)的數(shù)學(xué)定義Y=F(x1,x2,…….xn)162看做是一個(gè)函數(shù)逼近問(wèn)題案例：Y=F(換手率=300%，成交量>100億）=10%其中Y表示漲幅如何進(jìn)行函數(shù)逼近？人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/回歸/….看做是一個(gè)函數(shù)逼近問(wèn)題案例：163看成是一個(gè)分類問(wèn)題案例：Y=F(換手率=300%，成交量>100億）=1其中：1表示漲，0表示跌如何進(jìn)行分類模型的學(xué)習(xí)？決策樹(shù)/貝葉斯分類/支持向量機(jī)看成是一個(gè)分類問(wèn)題案例：164看成是一個(gè)概率問(wèn)題案例：Y=F(換手率=300%，成交量>100億）=90%其中：90%表示漲的概率如何計(jì)算概率？概率分布/隨機(jī)過(guò)程看成是一個(gè)概率問(wèn)題案例：165看成是一個(gè)模式識(shí)別問(wèn)題案例：出現(xiàn)右側(cè)的圖形時(shí)，未來(lái)的走勢(shì)是漲還是跌？如何進(jìn)行圖形模式識(shí)別？分形理論/機(jī)器學(xué)習(xí)/小波分析現(xiàn)代數(shù)學(xué)理論在量化投資中大有用武之地看成是一個(gè)模式識(shí)別問(wèn)題案例：出現(xiàn)右側(cè)的圖形時(shí)，166167很多量化策略的靈感起源于傳統(tǒng)投資量化投資提升了傳統(tǒng)投資的成功率（1）先量化選股票池，再人工分析（2）人工分析股票，量化模型檢驗(yàn)（3）量化擇時(shí)模型，判斷大盤(pán)拐點(diǎn)（4）算法交易提高交易的效率投資市場(chǎng)需要中西醫(yī)結(jié)合部門介紹大綱量化投資與傳統(tǒng)投資27很多量化策略的靈感起源于傳統(tǒng)投資部門介紹大綱量化投資量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)于經(jīng)紀(jì)商（券商/期貨公司）（1）增加市場(chǎng)活躍度（2）增加傭金收入（3）通過(guò)產(chǎn)品化增加客戶粘性經(jīng)紀(jì)商需要量化投資量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)于經(jīng)紀(jì)商（券商/期貨公司）168量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)IT公司的價(jià)值（1）大量的數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的需求（2）大量的IT服務(wù)的需求量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)IT公司的價(jià)值169量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)財(cái)富管理機(jī)構(gòu)（基金/券商資管/信托/保險(xiǎn)）的價(jià)值（1）獲得絕對(duì)收益（2）降低人力成本（3）產(chǎn)品快速?gòu)?fù)制有利于迅速做大規(guī)模量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)財(cái)富管理機(jī)構(gòu)（基金/券商資管/信托/保170量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)于監(jiān)管層（1）杜絕了內(nèi)幕消息（2）杜絕了老鼠倉(cāng)大大降低監(jiān)管成本量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)于監(jiān)管層171十大對(duì)沖基金分析2012年排名2011年排名公司/基金注冊(cè)地管理資產(chǎn)（十億美元）2012年2011年2010年11布里奇沃特聯(lián)合基金韋斯特波特76.658.934.622摩根大通資產(chǎn)管理紐約4554.245.137奧奇-齊夫資本紐約28.427.623.548貝萊德紐約25.52516.9511鮑波斯特集團(tuán)波士頓2523.421.764保爾森公司紐約22.635.8932.11710安祖高頓公司紐約21.2323.620.8817文藝復(fù)興科技公司地址紐約201715918埃利奧特紐約19.216.816.091012法拉龍資本管理舊金山19.221.520.66十大對(duì)沖基金分析2012年排名2011年排名公司/基金注冊(cè)地172BridgeWater創(chuàng)立于1975年(RayDalio)是很多創(chuàng)新策略的先鋒者：貨幣管理外包、分離Alpha與Beta等。目前管理者120