金融量化策略

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇金融量化策略范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

金融量化策略范文第1篇

关键词：大数据；量化投资；量化选股

中图分类号：F830 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）17-0106-01

量化投资理论是从20世纪50年代由马克维茨创造性地提出了用均值方差最优的数字方法来选择最优投资组合。由于当时对数据的处理量过大而复杂，因此，直到1990年后随着计算机被广泛使用，以量化作为核心的投资基金才逐渐超越传统的基金。量化选股策略是针对中国股票市场特性，从众多的指标参数中找出能够较为合理解释股票收益率的有效且不冗余的因子，并根据这些因子在选股策略中所占的权重来构建量化投资策略。随着信息技术的日异发展，资本市场深化改革步伐加快，证券市场间同业经营，居民消费等领域也迎来了信息数据量呈现几何级数增加现状。运用大数据思维分析众多股民的知识结构、行为习惯对股票投资形式的认知而形成固有模式思维，“大数据”思维正以不同形式、路径的方式影响着证券选股策略。大数据技术的战略意义不在于其庞大的信息数据量，而在于对含有意义的数据根据建模权重进行专业量化处理，帮助大家对于股票进行优化选股有着重要研究意义。因此，基于大数据思维模式分析多因子量化选股策略更加适用这样的市场，给投资者提供更好的参考模型。

作为量化投资界的传奇人物詹姆斯・西蒙斯，他曾因“用公式打败市场”的故事在金融界中为人津津乐道。在1989年由他创办的基金成立至今的20年时间里，该基金持续地获得了每年平均35%（扣除费用后）净回报率，而同期被称为“股神”的巴菲特每年平均回报率也才大约在20%左右。即使在金融危机的2008年，该基金仍然获得了80%的高额回报，“最赚钱基金经理”对西蒙斯来说无出其右。

目前，国内对量化投资策略研究还比较少，做量化交易的基金也相对较少，投资者对量化投资仍持怀疑态度。另外，中国目前的资本市场还不完善，做空机制以及金融衍生工具相对较少，股票市场上仍然采用T+1的交易模式，这些都导致了量化投资在中国市场的发展弊端。但是，随着股指期货等新的做空金融衍生工具的推出，量化投资开始走入“中国大妈们”的视野。

运用量化思维投资证券选股策略在国外已有四五十年。量化投资从无到有一直是很神秘的，人们把它叫做“黑匣子”。但是，当时的量化投资证券选股策略大多仅仅是数学模型，并不是人们想象的那么神秘。量化投资证券选股策略之所以弄得这样神秘是因为：（1）是为了保护其知识产权，防止侵权；（2）是为了防止其策略扩散后影响整个投资比率的失衡，缩短该策略的寿命；（3）是为了控制投资风险，如果该策略细节被投资对立面获得，则有可能会造成被动的投资效果。因此，投资公司、基金经理是不会说出其量化投资策略的。这是由于金融动荡中如果没有好的投资策略及对风险的控制力就有可能把老本亏个精光。

随着时间流逝，任何投资策略的盈利模式都会被市场所消化，量化投资策略也会随着时间的变化而改变。在量化投资证券选股这方面，重要的不是策略这一表面形式，而是掌握量化投资证券选股的研究模式。大家不必要去追逐那些形式的数学公式、策略模型，而应该根据现在大数据时代下对海量证券股票信息的合理分析整合，去学习、改进新的证券选股模式，以适应未来发展需要。

大数据时代的到来也给新形势下运用多因子量化模式选股带来极佳的发展机遇。

参考文献：

金融量化策略范文第2篇

【关键词】金融衍生品 量化投资 相关性 探究

金融衍生品与量化投资之间的相关性是当前经济发展比较重要的研究议题，两者的有效配合在某种程度上能使投资者获得较为丰富的投资收益，并且将风险以及杠杆性将至最低。就当前现状而言，金融衍生品内容越来越多，而量化投资投资工具呈现多元化的趋势，这为投资者提供了较多的投资方式以及渠道，并使其在最小风险值内获取最大的经济收益。文章主要介绍了金融衍生品及量化投资，重点阐述了两者之间的关联性，最后论述了两者有效融合的前提下如何获得最大的经济效益值。

一、金融衍生品与量化投资概念阐述以及其发展

（一）金融衍生品

金融衍生品在我国经济中运用范围不断扩宽，它是基于经济发展而形成的，是社会发展的必然产物，并且对于全球经济有着深远的影响，比如加剧世界经济一体化、促使金融一体化的逐步形成，金融衍生品在我国经济发展中扮演非常重要的角色，带动了我国实体经济的发展。所谓金融衍生品，它是与金融相关，并由其引发的派生物，属于一种金融交易工具。近年来，随着市场经济发展速度不断提升，我国金融市场逐渐趋向完善，这也为金融衍生品的发展提供了良好的契机，使其发展日益壮大并成为金融市场的主力军，并且与信贷以及货币市场联系日益密切，最终促进了金融资产配置的逐渐完善，即风险管理的复杂链条。从目前情况分析，我国经济发展呈现出良好的前景，相对应的工业以及房地产发展相对较好，在此基础之上，依据高杠杆原理，金融产品自身的优势性彻底被展现出来，并为投资者带来相对较好的经济效益值。但是金融产品也存在一定的风险，可谓是一把“双刃剑”，虽然它可促进金融市场的发展，但如果运用不当将会引发极为严重的后果。上世纪90年代以来，就发生了多起由于金融产品运用不当而引发的经济损失，例如：2008年金融危机波及全球，引发金融危机的原因主要是CDS等金融产品，其在美国金融市场运作中出现风险管理不当的现象，也就是风险失控，继而引发了全球性的经济危机。

金融衍生品主要是基于与金融有关产品的通过不同方式衍生而来，主要包含四种基本形式，分别是远期、期货、期权、互换，其价格的变动规律主要是由基础标的物所决定的，随着它的变化而变化的，而金融衍生品的价值主要与基础工具的相关因素有关，比如利率、汇率、市场价格、指数、信用等级等等，从本质上分析，它属于虚拟的有价证券，在某种意义上而言是一种权利证书，给予投资者基础性的权利，且与实物资本有着很大的区别，能够使投资者获得投资收益。与一般金融产品相比，金融产品有了极大的改良与进步，产品结构更为复杂，其定价模式基本比较单一，主要是以复杂数学模型为主，将多种风险以及因子，如Beta、Delta、Rho、久期等，通过多种方式的映射、组合、分解复合等，继而形成金融衍生品，结构层次多样。金融产品虽然为投资者提供了发展契机，但是也存在极大的风险，这种风险的形成与交易与结算有着直接的关联，上述两种交易形式基本发生在将来，基于高杠杆的影响，市场风险难以有效控制，预测就更难以估计。

（二）量化投资

量化投资在我国金融市场发展中得到了进一步推广，相较于定性投资，量化投资科学性更强，并且具备相应的理论依据。在投资过程中，投资者可以利用数学、统计学，还可以借助数据挖掘等方法，以此构建投资策略，管理投资组合，继而实现风险管理，利用数据模型，借助系统交易信号，系统会自动完成相关交易。从本质上分析，量化投资属于工具，投资者可以通过经验累加，然后利用数学模型的功能性，继而实现信息化的表达。量化投资形式具有自身的优势特点，这也是传统投资形式不可比拟的，它主要将投资者经验累积以另外一种方式呈现，即数学模型，继而转化至计算机中，运用相对科学的计算方式，实现产品投资，随着金融市场的日益完善，数学模型也得以不断优化。无论是数量化的投资，还是依靠计算机程序的投资，对于技术的要求极为苛刻，在业界誉为“黑箱交易”，从某种角度分析，量化投资基本不依赖大脑，而是依据交易系统，继而实施具体的决策，上述交易系统是之前确定的，且形式非常复杂的，这样的系统往往具备较高的精准度。与此同时，交易系统开发需要一定的技术支持，即程序算法设计，部分开发者通常会采取相应措施，加密交易系统，以此保障知识产权不受侵害。外界投资者对此并不清楚，具体运行机制也存在极大的疑问。量化投资者基于交易系统的前提下，收集市场最新的数据变化，同时采集与之相关的信息，将其输送至交易模型里，然后通过科学的计算，数据的挖掘，加密信息的处理，最终敲定资产配置方案，确定交易的最佳时机。按照相关公式进行量化投资在某种程度上是一种相对理性的投资，其自身的优势集中体现在分析策略这一环节，突出明晰性以及一致性，与此同时，运用信息与公式，由此获得的结果基本相同，这在某种程度上对交易者非常有利，避免由于其客观性以及随意性而引发的交易失误。

针对量化投资而言，其涵盖多个方面：就现状而言，主要包括量化资产配置、量化投资交易、风险管理。以资产配置为例，必须要基于行业选择的前提下，以此实施有效配置，然后依据策略组合，在行业内开展相关工作，实行资产优化。量化资产投资，它在某种程度上奠定了总体投资方向，确定发展前景最好的行业、风格和产品。换言之，投资者需要根据市场行情变化规律，选择市场以及产品，然后给予最佳资金分配方案。相较于传统的投资形式，量化投资更具一定的优势，更具科学以及合理性，同时兼具高信度。投资者可以依据数据模型，对整个市场进行有效分析，继而给予相对准确的判断，以此进行理性投资决策。

二、两者之间的关联性分析

金融衍生品与量化投资的有效结合能够起到非常关键性的作用，投资者能够选择相对发展较好的金融产品进行量化投资，由此收获了相对丰富的投资收益，因而探讨两者之间的关联性以及有效融合具有划时代意义。近年来，我国金融市场发展形势良好，也因此带动了金融衍生品的迅速扩大，促进了国民经济的迅速增值。但是以我国现有金融衍生品现状来说，无论是从行业总量、规模，还是参与范围及层次方面来看，金融衍生品都还属于小众市场，仍需不断创新与改革。从目前情况分析，对于大部分的投资者而言，他们对于金融衍生品的了解还不够透彻，这也导致了民主对于金融衍生品的了解甚少，基本都停留在电视或是报纸上对于金融衍生品的看法，这于金融衍生品的长远发展是非常不利的。2008年的金融危机，很多实体企业采取了相应的对策，比如参与期货市场，实施套期保值，以此降低生产经营风险，也在某种程度上扩宽市场发展。

金融市场发展速度的加快，股指期货得以大面积扩散，指数期权也扩大了应用范围，这于我国金融市场发展而言是极为有利的因素，为量化投资提供良好的发展契机，迎来发展机遇。借助量化投资原理，运用相关实践方法，通过计算机程序实施投资交易，这将是之后金融衍生品投资的主流方向。

金融衍生品的诞生是社会发展的必然产物，其功能性集中体现在投资风险规避，它形成的主要动因与投资者关系密切，满足其转移风险的需求，同时实现其套期保值实际需求，这一过程又被称为风险对冲，这样可以使投资者运用相对较少的低成本，基于现货价格变动，达到规避风险的目的。从目前形势分析，量化投资在我国金融衍生品上得到了广泛应用，其对冲实践需要借助相关载体，也就是具备一定的期货市场方可实现，但是基于交易品种单一的现状，这使得量化投资产品在某种程度上具有一定的局限性。随着股指期权的诞生，个股期权的逐步实施，扩大了金融市场的投资发展，让更多的投资者增加了风险规避渠道，推动了量化投资范围的不断扩大。量化交易策略也在某种程度上发生了改变，更具创造性，带动实体经济发展。

金融衍生品的诞生以及投入使用促进了我国金融市场交易的逐步完善，这其中金融衍生品的一个非常重要的功能得到了极大的发挥，即价格发现。所谓价格发现功能，主要从参与者角度出发，他们通过获得信息，且基于价格预期，利用公开拍卖形式，或是借助电脑进行撮合交易，这在某种程度上可以获取市场真实需求，供求关系，并且极具竞争性以及预期性的体系。随着世界经济一体化趋势不断加强，世界金融市场不断扩大，与之相关的金融衍生品应用范围也随之不断扩大，金融交易所的相关交易实现跨越式的进步，通过这种形式形成的价格权威性更强。上述价格通过不同的传播工具不断扩散，如报纸、电视、网络等，范围波及全球，俨然成为市场价格的引领者，这为大众提供了良好的平台，让其透过相关经济信息了解经济动态，以便帮助投资者给予正确的决策，借以提升资源配置效率。量化投资相较于传统投资形式具有一定的优势，这主要体现在两个方面：分别是速度与规则，从某种角度分析，我们可以预期，量化交易应用范围，促使市场报价更为紧密，成交更为频繁，从而增强市场流动性。与此同时，基于量化交易策略而言，其中部分交易存在策略的相似性，这对于未来的金融市场影响颇大，集中体现在市场价格波动这一方面，具体表现为高波动性以及规律性，上述改变与量化投资有着非常直接的关联。

金融衍生品是社会发展的阶段性产物，量化投资是基于传统投资形式基础上的创新与变革，两者之间具有一定的关联性，就好比人和人之间的合作，通过量化投资，金融衍生品能够在某种程度上受益，彰显其风险规避功能，量化投资对于投资者而言是巨大的福音，使其更理性地进行投资，从而避免由于自身主观原因而造成的经济损失，与此同时，能够有效消除非预期损失。针对金融衍生品而言，其不断发展对量化投资而言也是非常有益的，为其提供应用平台，借助不同领域资源整合，从总体角度分析，优化金融市场，交易环境不断完善，并且对投资者影响极大，使其投资理念不断升华，投资水平在某种程度上也得到看提高，继而促使投资者通过结合金融衍生品与量化投资获取丰厚的投资收益。总的来说，金融衍生品与量化投资可谓是相辅相成的关系，彼此相互促进又相互影响，协调好两者的关系对金融市场发展益处多多。

三、结语

总体来说，金融衍生品在我国金融市场的广泛运用极大的促进了国民经济的发展，量化投资是一种相对理想的投资理念，将金融衍生品与量化投资有效融合能够获得良好的成效，这于金融市场经济发展而言也是极为有利的因素，为投资者提供了良好的应用平台，促使其获得比较丰富的投资收益。文章主要介绍了金融衍生品以及量化投资的发展，重点阐述了两者之间的相关性。

参考文献：

[1]李东昌.金融衍生品与量化投资相关性研究初探[J].山东工业技术，2015（06）.

[2]张梅.后金融危机时代金融衍生品的风险管理与控制[J].湖南商学院学报，2010（02）.

[3]寇宏，袁鹰，王庆芳.套期保值与金融衍生品风险管理研究[J].金融理论与实践，2010（05）.

[4]林世光.可拓学在金融衍生品市场风险中的量化分析[J].武汉理工大学学报，2010（11）.

[5]薛智胜.金融创新风险的防范与监管探析――以金融衍生品为例[J].云南大学学报（法学版），2012（01）.

金融量化策略范文第3篇

德意志银行在第十二期年度另类投资调查报告中预测，2014年，对冲基金管理资产总规模将从2013年底的2.6万亿美元增至3万亿美元新高。而反观国内，量化对冲投资才刚刚起步，尤其是公募领域，尚未有一只真正意义上追求绝对收益的量化对冲产品。

受市场有效性和工具种类等因素的限制，国外一些成熟的量化对冲模型无法照搬回A股。我们将国外的模型进行了本土化的改造，4年来，这种改造已初见成效：2013年，我们的8个量化对冲专户组合年化平均收益超过了12%。我们欣慰地看见，中国式的量化对冲投资已见雏形，且羽翼渐丰。

这些专户组合的投资过程，也是我们验证本土化量化对冲模型的过程。在实际运行的组合中，我们大体采取两种模式：阿尔法策略和套利策略。所谓阿尔法策略，是专注于创造绝对收益。根据A股市场的特点，我们将理论上的阿尔法策略进行了改造，以传统的主动型股票研究分析结果为基础，利用多因子模型来控制组合的风险和相关性，追求超越市场平均回报的绝对收益，为投资者提供持续稳定的阿尔法回报；第二类是套利策略，即利用衍生品到期收敛特点进行套利，在国内做得比较多的就是ETF和分级基金套利。这类套利策略基于市场的广度和速度，但囿于公募基金内部防火墙等监管规定的限制，我们采用的多为分级基金套利。这种方法绕开了高频交易对速度的极致追求，能够为组合贡献无风险收益。

更为可贵的是，通过量化对冲专户的实践，我们打造了自己的量化投资流水线，在金融工具、阿尔法策略、套利及实时风控等业务链环节上，我们的团队和模型进一步得到完善，即使在白酒股异动、乌龙指这样的“黑天鹅”事件出现时，也经受住了市场的考验。

金融量化策略范文第4篇

曲折的量化之路

量哲创始人魏明岚先生很早就与量化结缘，但由于种种原因他的量化之路并不平坦，中间甚至一度中断。

魏明岚，台湾人，具有深厚的专业教育背景，本科就读财政专业计量组，MBA毕业于美国Emory大学商学院，主修金融工程方向，获金融管理硕士学位。Emory大学是美国十大老牌名校之一，培养了终端政商界杰出人士，如前美国总统吉米？卡特、前韩国总理李洪九、第十届人大副委员长及九三学社中央主席韩启德等，其商学院在美国排名前十。魏明岚在金融工程领域有深厚的功底，对期权期货等金融衍生品有独到的见解。

回到中国之前，魏明岚先在美国ING做过金融产品研究，2000年左右，为了爱情，他远渡重洋来到上海。“当时中国经济发展得很好，心想回来应该也有不错的发展，但回来后才发现，金融行业还比较稚嫩，根本没有做对冲的条件。”魏明岚如此描述当时的情景。后经人引荐到当时还是周鸿祎控制的3721做财务总监，直到3721公司卖给雅虎，期间做了大量PE相关工作，和IDG等PE界人士亦非常熟悉。

对于这段时间量化生涯的中断，魏明岚坦言“大环境所限迫不得已，但实业的经验时期对企业的价值有更清晰的认识，对日后的投资是有一定帮助的”。尽管如此，他的量化投资之路却没有中断过，这期间他一直在用自己的资金做量化交易，逐渐形成一套完整的模型，就是现在“优势”系列，后面在产品模块中将做详细介绍。

之后，随着中国金融行业的发展，期货、期指、融资融券等衍生品工具的一步步放开，魏明岚的量化之路逐渐走上正轨。2012年5月，他成立了上海量哲投资管理有限公司，骨干人员主要是来自高校的金融工程或数学系教授，除了深厚的学术背景，都具备丰富的投资经验。

魏明岚说，“我们的核心竞争力就是行之有效的策略和完善的模型，这来源于团队深厚的数学以及金融工程功底，以及丰富的投资经验。只要辅以合适的平台，实现我们的策略，一定可以获得让投资人满意的回报。”

多层次的产品组合

传统的观念中量化交易会有效地分散、降低风险，但其收益率也是相对较低的。魏明岚认为这是市场对量化的误解，他认为“好的量化应当是风险和收益的组合，既可以是低风险低收益的，也可以是高风险高收益的，应满足不同的投资需求和偏好”。

量哲的产品组合很好地体现了他的观点。从量哲的产品介绍表格可以看出，量哲的产品层次清晰，组合很丰富，既有高收益的，也有相对低收益，但风险也相对较低的产品。这样一来就可以满足不同客户的需求，有些客户如高净值人群或机构投资者更看重长期的回报，就可以选择优势或优渥系列，而一些对资金流动性要求较高或一些不愿承担太高风险的公司专户就可以选择优安或优利系列。

谈到产品的发行和运营情况，魏明岚说，“经过这几年的培育，国内投资者改变了以往只看收益的做法，越来越多的开始关注风险状况。总的来说，国内的客户不太愿意承担过高的风险，即使有获得高收益的可能。出发点是在保值的基础上再想办法增值，所以优渥、优安比较受欢迎，一只优渥产品已于4月正式启动，5月启动了一只优安产品。而优势系列主要是自己和朋友的资金一直在做，收益不错。”

为了实现不同系列产品的投资目标，量哲团队制定了不同的量化模型，“为实现较高收益，优势系列保留了相对较大的对冲敞口，而优安及优利的基本没有敞口，除非是特殊情况下会留一点点”，同时在模型设计时，预留了能容纳较大的资金规模，也就是说其产品的资金容量是足够大的。

总体而言，量哲的投资策略主要是基于α套利，通过模型进行因子分析，选出具有潜在超额收益的股票，通常股票池的量都比较大，能够很好地分散风险，同时通过对冲交易规避系统性风险。魏明岚透露，“今年10～11月份，高频交易模型将投入使用，成为公司投资组合中的一个策略群，到时整体的风险系数将会进一步降低。”

面临的发展问题

和所有量化基金一样，魏明岚也面临着这样那样的问题。尽管已经过了最艰难的时期，但仍然有各种各样的问题亟待解决。

首先是观念问题，券商是量化基金发行和交易过程中的重要环节，很多的券商还在沿用固有思维，对于量化基金的理解比较浅，有时甚至抱怀疑态度。这使得基金在发行和交易之前要花大量的时间和精力去做调研工作，降低了工作效率。

其次券商的支持能力有限，对接平台等IT问题尚需自己解决。另外券商的交易佣金制度缺乏灵活性，对量化交易，尤其是高频交易来说，应当有更合理的佣金制度。

金融量化策略范文第5篇

寒暄已毕，坐定后，银华基金量化投资部总监周毅用他惯常的平缓语速说道。

《投资者报》记者第一次采访周毅在2010年3月，那时，银华基金正推出国内第一个杠杆指数基金，作为产品的设计者，基金经理也由他担任。

谈及国内基金产品创新，在华尔街做了11年量化投资并参与过房地美等资产抵押债券设计的周毅自谦道，只是将国外的产品移植到中国市场。

从北大计算机系到华尔街操盘手，1998年到2008年期间，周毅亲身体验了互联网泡沫的“过山车”以及次债的摧枯拉朽。

前一次危机“迫使”他转身做了金融，后一次让他下定决心离开华尔街回国。

传统上人们认为，有完善的投资、研究体系才是投资的内涵，但周毅看来，这是投资的一小部分。

“与传统的基于投研平台的投资不同，量化投资更多依靠模型和程序，所以有时候在华尔街，量化投资交易员的地位比较高。”

这算是一个量化投资者的立场。

从北大到华尔街

周毅的求学之路可谓顺利。高中毕业后，他被保送北大，选了当时热门的计算机专业，四年后，在留学热潮中，又赴美国南卡罗来纳大学继续深造。

但求职之路并不平坦。

1998年毕业时，互联网空前繁荣，华尔街互联网人才紧俏。周毅和他的同学们赶上了好时代，不费力就找到了一份薪水不菲、让人眼红的职业。

但此时，互联网泡沫依稀传出咝咝破裂之声。2000年，泡沫终于破灭。

回忆至此，周毅说：“像坐过山车。”

互联网繁荣带来财富以及身处行业的成就感顷刻消失。巨大的落差袭来，周毅的很多同学被迫改行做了律师，而周毅把职业的方向盘打向了美国发达的金融业，主要做计算机量化投资。

投资生涯由此起航。

1999年，他进入美国约翰・霍普金斯大学学习金融，与此同时，利用计算机强项，在普华永道金融服务部做一些量化模型。

在普华永道的八年里，他曾参与了包括导致次贷危机的房地美、房利美等资产抵押证券产品的设计。

普华永道的客户涉及华尔街各大投行和机构，内容囊括股票、债券、期货以及各种衍生品，这对周毅来说，是难得的学习机会。

“这不仅让我的职业方向转到金融，而且让我全面接触到各类金融产品。”

但他也意识到，必须有深度上的提高。2006年，周毅加入在金融衍生品方面领先的巴克莱银行，并在该部门做量化投资，与在华尔街名声凿凿的李祥林共事。

李祥林现任中金风险管理总监，在加速华尔街资产证券市场化方面贡献卓著。有人说，如果不是金融危机爆发，李很可能问鼎诺贝尔经济学奖，这间接说明巴克莱银行对金融衍生品的重视。

研发、利用先进的量化模型，发现定价有偏差的产品，用巴克莱银行的低成本融资赚取差价，这就是周此时的主要工作。

次贷危机爆发后，金融衍生品遭受摧毁性打击。

2008年，周毅以巴克莱亚太公司副董事身份转战香港，做相对简单的股票及债权衍生品投资。此后，为照顾亲人回到北京。

把海外思路带回国

对一个长期与衍生品打交道的人来说，回国能做什么？

“当时直观感觉，自己能做的其实有限。”对A股不了解，在华尔街擅长的东西也用不上。国内投资领域能与其沾边的只有指数基金占主体的量化投资。

量化投资方法是相对于定性投资而言，后者主要靠人力，前者主要靠计算机以及数据模型。

2009年底，周毅加盟银华基金，当时银华量化投资还是一片空白。

摆在他面前最迫切的问题是，该从哪里切入。

“既然不了解A股，我不大可能直接把美国或中国香港市场用的量化投资模型直接应用到A股投资中，这从逻辑上讲不通。”

指数基金被动化管理成了突破口。

根据华尔街的经验，周毅深切地明白，指数基金的产品研发、创新、先发优势最重要。然而，当时国内跟踪沪深300等优质标的指数基金已经很多，在跟踪标的上难以获得先发优势，产品形式创新成为不二选择。

“看到这种情况，我在想，在形式上要有别于国内其他产品，做别人没有的东西，才有取胜的可能性。”

结合国内证券市场的条件及A 股的特征，周毅把目光放在了国外已经流行的杠杆指数基金上。

虽然在周毅看来，这算不上什么创新，但在国内首次吃螃蟹，总免不了一些曲折。先想到国外普遍采取与券商做互换的方式做杠杆，然而，由于潜在的信用风险被他否定。

“这条路堵死之后，我们选择了当时国内已经有的分级基金，这虽然不能做完美的杠杆指数基金，但是一定程度上可以实现我的想法。”

经过几个月的奔波，2010年3月，银华深证100分级基金发行，在随后的7月到10月，该基金让市场见识了杠杆基金的魅力。其间，银华深证100锐进份额上涨了109%，而其跟踪的指数深证100上涨了50%。

2010年4月，股指期货推出后，引进做空机制成为现实。

目前，用对冲策略做创新是周的一个着力点。记者了解到，银华旗下已有三只专户产品运用了对冲策略。

“具体做法就是用股指期货空头做等量对冲，其实就是做减法，比如，把超越沪深300指数的收益，通过等量对冲变成绝对收益，尽量降低风险。”