量化投资基本面分析方法

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量化投资基本面分析方法范文第1篇

外面这么热闹，金融业内对此却颇显冷漠。某金融工程师在接受媒体采访时表示，平时不怎么关注迪马克，：“技术分析只是决策中的一个方面，做投资时，会辅助使用一些技术指标，但不会像迪马克那样精细化，而会看一些市场底部或顶部的特征，包括成交量、形态等。”

事实上，迪马克的指标并非横空出世，两年之前，就有券商提出了TD的中国改进版，行内简称TD模型。最开始这家券商还热热闹闹地经常报信号，然后就不怎么跟了。至于其他技术模型，也没有一个能得到长久关注的。笔者在同业交流时常抛出技术分析的话题，很多人常常只是笑笑，“技术这事嘛，仁者见仁……”。

虽然近几年里，技术分析在业内并非主流，但在早些年，技术分析的市场要大的多。90年代做股票，连公募界也多谈的是均线和趋势。那时候，市场规模小，波动大；公司少，可选的蓝筹股不多；散户多，投资追涨杀跌的多。发展到如今，至少在机构，看基本面的多，看技术分析的少，这也是市场自身的一种适应与变化吧。

到底谁对谁错，该看基本面还是技术分析？这不是本文可以得到的结论。事实上，基本面投资和技术面投资的实质没有区别。所有的投资，都是从历史规律中学习和总结经验。基本面看的是公司的财务、管理、发展等的规律，技术面看的是股票价格的规律。有效市场假说认为，证券价格已充分地反映了投资者可以获得的信息，包括基本面信息。所以光看价格也不能说它不科学，这只是某种尚有争议的科学假说而已。

对于量化投资者而言，重要的是对各类投资方法保持一种开放的心态。金融工程师们不必耻于谈技术。而对于那些流传在民间的各位技术大师，不可全信，也不可否定，有甄别的学习才是一种科学的态度。而对于散户，也不必过于盲从所谓的技术大师。现在出了个迪马克，以后就跟着他的观点走，他说牛我就买，他说熊我就卖？这不是一种明智的投资方法。

投资方法应该是一套科学的体系。评价投资方法要考察足够多的样本，测试足够多的环境，对于那些几次成功就拿来忽悠的某些指标或模型，风险太大。而单论技术择时，如果仅仅是对上证指数，由于时间不够长，种类也单一，样本数是偏少的，很难做出成功的模型。这也是量化投资很少做大盘择时的原因。

回到迪马克的观点。“沪指未来六个月将继续反弹至2900点（迪马克在去年12月初预测大盘将反弹48%至2900）”？我不认为有足够大的可能性。至少在我个人自认为科学的逻辑体系下，迪马克预测准确的可能性只有25%。具体而言，对于一个行权价高出现价（2328点）500多点的美式看涨期权来说，在年化40%波动率的假设下，半年内行权的概率仅为25%。

量化投资基本面分析方法范文第2篇

投资分析的方法有很多种：技术面分析、基本面分析、Top Down分析、Bottom Up分析等，交易策略的选择分析的最终目的，就是要知道未来的“趋势”，是上涨趋势或下跌趋势，才能做出正确的投资策略和资金配置。基本分析中的GDP、CPI、利率、制造业采购经理人指数等等景气信号，都是属于落后指标，在实际投资上都不是用来判断多空转折点，运用基本分析资料来判断市场多空，有几个问题难以克服：一是政府机构或投资银行，对于公布经济数据及研究报告内容，常常一修再修，过于信任信息，引用错误信息，用于判断市场，难免会得到错误的结论。二是虽然由正确的数据推出合理的结论，但是市场已经反映过度了。三是期价基本面与国际经济趋势不同，期价无法反映其基本面。不管是基本分析，或是技术分析，没有哪一种工具是百分百可以完全适用的，所以许多研究的重点在于找出特定环境下适用的指标，以提高交易胜率。而这些因素更不可能永恒不变。因此，给投资人一条鱼，不如给他钓竿，更不如教他怎么自己造钓竿。

二、基本分析与技术分析

现资理论主要区分为基本分析与技术分析两大领域，近年来研究偏向于技术分析居多，但事实上两者各有其优劣，但在不同时机各有其适合发挥的空间，如同投资大师索罗斯把景气与股价比喻为老人与狗，虽然终究价格与景气最终会抵达相同的地方，但也代表是常会有被高估和被低估的现象。总之基本分析是我们用来衡量投资期价内含价值的方法，而技术分析却常是我们用来决定买卖时机的方法。因此，两者各有其研究价值。

（1）基本分析：是指投资分析人员根据经济学、金融学、财务管理学及投资学的基本原理，对决定投资价值及价格的基本要素如宏观经济指标、经济政策走势、行业发展状况、产品市场状况、公司销售和财务状况，评估投资价值，判断合理价位，从而提出相应的投资建议的一种分析方法。基本分析的理论基础建立在以下一个前提条件之下，即任何金融资产的“真实”（或“内在”）价值等于这项资产所有者的所有预期收益流量的现值。基本分析的架构可分为三部分，包括宏观经济分析，产业分析及公司分析，总体经济分析又可以从经济增长率、物价指数、利率、汇率、货币供给额来做研究。

（2）技术分析。技术分析是通过图表型态解析（Chart analysis），或计量化技术指标（Technical index）的买卖信号，分析过去及现在价格变化的走势，以推演未来价格的变动趋势（Trend），但不予深入探讨其变动的理由。图表型态解析的技术分析，是运用股价变化走势所构成的各种图形，以推测未来价格的变动趋势。例如，道氏理论、波浪理论及由趋势线所画出的支撑线、阻力线、W底、M头等价格型态，皆属于此种技术指标。技术分析是以统计学为工具，发展出一些可以帮助投资人，以较客观及科学化的市场信息，通过明确的数值及机械化的买卖信号来研判买卖时机，寻找能预测出期市买卖点及超买超卖现象的指标。因此，技术分析的目的，在决定买卖时机。技术分析在以交易资料侦测市场供需变化，掌握套利机会并借此获取超额报酬。技术分析的基本假设如下：一是价格由供需关系决定，以形成趋势型态变动。二是历史将会一再地重演，投资人可利用过去价格的变动资料或趋势，预测未来价格的变动趋势。也就是贪婪与恐惧（或害怕）是影响投资人的主要情绪。实务上，技术分析的方法很多，主要可分为图表型态及计量化指标分析。

三、研究设计与结论分析

本研究运用移动平均线和VIX指数结合的方法，对我国期货市场上的农产品、能源化工和金属三大类期货品种的综合表现进行分析。研究区间为金融危机之后的2008年11月至2014年7月。

（1）VIX指数：VIX（Volatility Index），又称之为波动率指数，此指数的编列起源来自于1987年美国股市发生大崩盘后，美国政府为了稳定股市且保护投资人，纽约证交所因而衍生出断路器的规则，也就是说当美股市场波动过于剧烈，此刻将采用人为方式停止任何的交易活动，以此降低市场波动率，VIX指数编列的方式主要以S&P500指数选择权权利金价格反推所得的隐含波动率，并利用插补法的方式将买卖权以及近远月份等波动率编制而成，由于隐含波动率主要反映市场投资人对于未来指数波动的预期，这也意味着当VIX指数越高时，表示投资人预期未来指数波动将加剧。反之，当VIX指数走低，这也表示投资人预期未来指数波动将趋缓，指数也将陷入狭幅盘势格局，VIX也因而不仅代表着市场多数人对于未来指数波动的看法，更可清楚透露市场预期心理的变化情形。因此，又称之为投资人恐慌指标。

量化投资基本面分析方法范文第3篇

随着沪港通的正式实施，中国股市交易量不断创历史新高。同时在世界石油价格持续降低的情况下，投资策略显得十分重要。为此，重点分析策略指数投资在股市投资中的运用。

关键词：

投资组合；股市；策略指数投资

中图分类号：

F83

文献标识码：A

文章编号：16723198（2015）09010803

1策略指数投资介绍

2014年末随着股市行情的走强，指数化产品迅速摆脱前几年净赎回的颓势，呈现爆发式快速增长。伴随着规模的迅速扩张，结构上也出现了一些变化。其中策略指数产品尤其引人关注。广发中证百发100指数基金在开放募集后2天即超过20亿元，显示市场对特定方式策略指数投资的热情追捧。策略指数投资，在国外又称为Smart Beta，即“聪明”的Beta，是相对于“传统”的Beta策略而存在的一种投资理念。传统认知上的Beta是指一种全市场投资组合的系统性风险，在CAPM中以全市场所有股票的市值加权方式计算（market capitalization weighted）。比如标普500指数、日经指数、以及在国内最具代表性的沪深300指数。通过简单的推演，就可以论证市值加权并非是最优的方法。市场对股票的定价并非完全有效，那么市值加权的方式倾向于给高估的股票以更高的权重，而低估的股票以更低的权重，显然这种方式并非是最优的。在这一点上，Hsu（2006）已经给出严格的论证。事实上，市值加权更加注重的是投资机会的市场容量（capacity），因此该类指数更多地被用作投资的业绩基准。那么，如果将投资组合更换成一种非市值加权的方式，其得到的beta就是smart beta，相关的投资策略就称为策略指数投资。这种smart beta指数中的股票权重往往是通过特定的量化算法获得，看起来投资效果会比传统的市值加权beta更加实用，相关的投资策略也往往会选择市值加权指数作为投资业绩的基准。

常见的Smart Beta策略包括价值策略、低波动策略、分散化策略、动量策略等。其中价值策略是以一些股票的价值指标为加权方式，目标是选择一些基本面满足特定属性的股票构成组合。比如基于财务基本面评分的基本面加权，或基于分红率的红利加权等。低波动策略的目标是构建一个最低或较低波动率的投资组合，通常包括最小方差目标加权、波动率倒数加权等方法。分散化策略的目的是提高组合中股票的分散度，应用最广的是等权重策略。动量策略在国外也是一种常见的策略，因为国外市场上验证发现动量因子非常有效，因此会选择以动量因子来作为股票选择和加权的方式，见表1。

据统计，美国近三年新发行的Smart Beta策略投资产品规模约在600亿美元，大致与市值加权的指数产品规模相当，策略也主要以红利、等权重、基本面、低波动为主。而国内近年来策略指数投资产品发展也非常迅速。中证指数公司针对主要的Smart Beta策略进行了验证，证明Smart Beta策略确实能大概率上击败以市值加权的沪深300指数。其中表现最好的是低波动相关策略，包括300最小方差、300低贝塔、300低波动。

2资产配置下的策略指数投资

根据经典的CAPM模型我们知道，股票资产的收益率取决于其承担的市场风险大小Beta，而无法被解释的部分则为Alpha。但随后的诸多研究发现，各种股票之间的Alpha具有异常的高相关性特征，或许存在市场因子以外的其他因素在影响股票资产的收益率。随后发展的Fama-French三因素模型提出在市场因子以外，价值因子和规模因子也是非常显著的。后来又将动量因子补充进来，从而形成四因素模型。

自此，风格因子投资的概念逐渐被学术界与投资界所广泛接受。事实上，自从1970年代以来，国外就开始萌生基于这种理念的主动投资管理。投资业界在三因素模型基础上开发了非常有效的线性因子投资模型，如Barra公司将国家地域因子、宏观因子、概念风险因子等逐步纳入到其风险评估模型中。随后，学术界又逐步发现了更多有效的风险和策略因子，如低波动率、低流动性、基本面因子等。人们也逐渐发现，原来投资界以往的诸多策略产品实际上并非是提供了有效的Alpha，而只不过是将各种风格因子的beta巧妙包装成投资能力的Alpha来推销给投资者。

在这样的视角上，资产配置投资就自然而然地成为投资方法的主流。我们对资产的看法不再是其表面上所呈现出来的风险与收益特征，而是其特定或持续暴露的风险因子敞口，比如价值因子敞口、规模因子敞口等。如果投资者能够设定自己的风险预算，明确其将在各种风险因子上的敞口，就可以从市场上选择合适的股票、策略指数产品，经过合理的搭配而形成组合。这样的投资组合在风险上是可控的，从而将投资引入了一个新的配置时代。

因此，基于特定量化策略的Smart Beta策略指数投资开始风靡。这些指数投资产品不仅能够提供超越传统Beta的收益表现，更重要的是它们满足了投资者的资产配置需求。这些产品的透明性好、费用低廉，并且突出地暴露到某一个特定的风险因子上。比如在红利策略中，通常会选择那些分红率最高的股票进入组合，并给予高分红股票更高的权重，这样就使得组合在价值因子上产生了显著的风险敞口。在等权策略中，全部入选组合的股票无论市值大小都给予相同权重，从而导致小盘股获得比市值加权指数更高的权重，导致组合在规模因子上产生显著的风险敞口。波动率倒数加权策略则会给予波动率较低的股票更高的权重，从而整体上降低组合的波动性风险，因此也在波动率因子上产生显著的敞口。投资者在把握这些策略指数产品的风险特征后，就能够方便地构建自己的组合配置，反过来也促进了策略指数投资的快速兴起。

然而，Smart Beta策略指数产品也并非完全的“聪明”。在某一段时间内，也许特定的策略指数能战胜市值加权组合，使得它看起来非常“聪明”，但在另一段时间内该策略指数可能会落后市值加权组合，使得它看起来也不是那么“聪明”。这是因为策略指数产品通常会有严重的风险因子敞口，因此其业绩也随着风险因子的表现而起伏不定。可能有一些因子长期来看存在明显的超额收益，导致这些策略看起来非常具有吸引力。

针对几个主要的风险因子，测算了2006-2014年间的表现。表3中我们发现小盘因子是中国A股市场上长期表现最好的，但其波动率也比较大。价值因子、反转因子、基本面因子的长期表现也非常好。然而，表4测算了这些因子表现的相关性，发现各种因子之间的相关性非常低。并且单一因子的信息比率都无法达到2以上，这就表明单纯使用一个因子，即使是表现最好的小盘因子也依然无法达到满意的投资效果。

因此，风格偏向非常明显的策略指数投资产品也即往往会随着市场风格的切换而发生特别明显的波动。但是，如果投资者能够设定自己的风险预算约束，就能够合理地选择多个策略指数投资产品来构造自己的组合基金。组合基金利用不同产品风险敞口的低相关性来降低组合的波动风险。

3组合基金投资

组合基金是能充分利用策略指数投资产品的优势，同时又充分控制和分散风险的一种很好的方法。目前国内兴起的量化投资基金很多策略就是试图去搭配不同的风险因子，希望在控制一定的风险暴露基础上，追求更高的收益。然而我们发现，这些策略大多数仍然是存在明显的风险暴露。

我们选择2014年表现最好的三只公募基金：华泰柏瑞量化指数、大摩多因子、长信量化先锋。可以发现，虽然这三只基金在2014年、2013年表现较好，但在2011年、2012年里普遍较弱。其主要原因是这些基金普遍在小盘因子上有很强的暴露，2013-2014年里小盘因子表现很强，但2011-2012年里价值因子表现更好。表6拆解了三只基金的全部持仓的自由流通市值分布，不难看出大摩多因子与长信量化先锋在小盘股上偏向非常明显，而华泰柏瑞量化指数向小盘的偏离较小。

我们选择其中业绩记录较长的大摩多因子、长信量化先锋，另外搭配两只偏向价值的策略指数基金：华宝兴业上证180价值ETF、银河沪深300价值。以等权重在四个产品之间搭配，构造一个混合的组合基金投资产品（FOF）。

经过计算，不难看出两个偏向价值的基金产品在2011和2012年明显好于两只偏向小盘的量化产品，但在2013年和2014年里表现弱于量化产品。经过等权构造后，FOF组合在2011-2014年间均能取得正的超额收益，更重要的是其信息比率提升到了2.20，远远高于四只产品各自的信息比率，这说明经过搭配后，资产组合的收益风险表现得到了明显的提升。

4结论

策略指数投资的Smart Beta正逐渐成为市场上非常重要的一类产品，因其风格特征显著，在特定的市场环境下提供“聪明”的Beta收益而逐渐受到投资者的热捧。然而，单一投资策略指数产品并不能提供稳健的收益，可以考虑在资产配置的目标下合理搭配策略指数投资产品，获取更加稳健的收益。

参考文献

[1]郑鸣，李思哲.我国基金风格投资的积极风险补偿研究[J].厦门大学学报（哲学社会科学版），2010，（02）.

[2]蔡伟宏.我国股票市场行业指数超额联动的实证分析[J].南方经济，2006，（02）.

量化投资基本面分析方法范文第4篇

关键词：对冲基金 对冲策略 量化投资 资产管理

2011年以来，随着投资者对股指期货、融资融券等做空工具认识的深入，对券商自营参与股指期货不俗表现的考察，基金专户、信托、券商资管甚至有限合伙制的“量化对冲”型产品不断发行。但是由于“量化”相对来说对于数学、计算机等技能要求比较高、模型化程度较高，往往产品管理人或营销渠道还故意渲染其“黑盒子”特征，让它们产生更多的神秘感和高深度。事实上“量化对冲”并不复杂，其中量化是获取收益的方法，是和基本面、技术分析相并列的几个证券投资分析方法之一；而对冲才是关键，它是管理风险的手段，通过对冲来规避市场系统性风险，从而在市场整体下跌过程中还能获利。

由此可见，量化和对冲并非同一回事情。量化不仅可以管理对冲型产品，也可以在公募基金中很好的运用。比如，2012年8月底成立的交银阿尔法核心股票基金就是以量化的方法进行管理的，在成立不到三个月的时间中就超越沪深300指数1.5%。同样，对冲基金可以用量化的方法来管理，比如文艺复兴科技公司的大奖章基金等；也可以用基本面方法来打造，比如鲍尔森基金、索罗斯的量子基金等。运用基本面方法进行管理的对冲基金同样有不俗的表现，美国市场1998-2008年十年间基本面中性对冲基金平均年收益9.1%，远超过很多共同基金、量化的对冲基金。本文希望能够通过对对冲基金策略逻辑及原理的分析，为投资者和学术研究人员进一步了解市场及新兴的资产管理模式提供帮助。

共同基金与对冲基金――低利率高波动环境下的专业化分工选择

（一）共同基金

共同基金早于对冲基金诞生，它起源于英国，盛行于美国。在美国，共同基金的发展得到了法律的支持与推动（如1933年的《证券法》、1934年的《证券交易法》、1940年的《投资公司法》和《投资顾问法》），形成了完整的制度体系与运作流程。在长达数十年的发展过程中，共同基金为投资者带来了丰富的回报，但同时也暴露了自身的缺陷，即共同基金无法规避系统风险，它们在熊市来临时只能减少但不能消灭损失。也就是说，共同基金的收益率与股票、债券等基础市场的相关性较高。而且，并不是所有的共同基金都可以跑赢基准（即所谓的相对收益），先锋基金公司鲍格尔研究发现，1942-1997年间，主动型共同基金平均落后标普500指数约1.3%，即主动型共同基金在平均意义上无法跑赢比较基准。

（二）对冲基金

在出现低利率、高波动性与低证券投资收益的背景下，投资者需要寻找另类的投资工具，以满足其追求绝对收益的需求。对冲基金投资范围广、投资策略灵活，既可以在经济繁荣时获利，也可以在经济萧条时获利，因此获得了较好的投资效果。对冲基金（Hedge Fund）又称套利基金或避险基金。对冲（Hedge）一词，原意指在赌博中为防止损失而采用两方下注的投机方法，因而把在金融市场既买又卖的投机基金称为对冲基金。美国的对冲基金是随着美国金融业的发展、特别是期货和期权等交易的出现而发展起来的。对冲基金起源于20世纪50年代初的美国，原意是指广泛利用金融衍生产品进行风险对冲的一类基金。然而，对冲基金后来的发展大大超出其原本含义。如今人们普遍认为，对冲基金是利用各种金融衍生产品的杠杆效用，承担高风险、追求高收益的一种投资模式。

那么，对冲基金到底是什么呢？实际上，对冲基金具有十分丰富的内涵，很难进行精确定义。不过，通过考察和比较各类对冲基金，依然可以发现以下共同特征：

采取有限合伙制，多为私募形式。由于操作上要求高度的隐蔽性和灵活性，因此，对冲基金采取有限合伙制且以私募形式募集资金，这样可以避开针对公募基金的监管需求例如信息披露、投资组合限制等。投资者以资金入伙，但是不参与投资活动；发起人同样以资金入伙，但负责基金的投资决策与销售管理。一般来说，合伙人的数量受到严格控制，例如美国要求控制在100人以下。

追求绝对收益。追求绝对收益是对冲基金的典型特征，这一点与共同基金明显不同。共同基金的业绩评价一般采取“相对收益”，以跑赢市场、获得高于市场基准的收益为目标，而对冲基金则以“绝对收益”为目标，不强调与市场基准的关联度。

发起人放入自己的资金，采用激励管理费率。对冲基金的发起人会将自有资金放入所管理的基金中，管理费率则采取“固定费率+业绩提成”的方式，这便使得对冲基金的发起人与投资者建立起“风险共担，收益共享”的关系。

使用杠杆，多头/空头，操作非常灵活。对冲基金的投资范围非常广，涉足利率、汇率、股市等多个市场。对冲基金的投资策略非常灵活，不仅建立多头头寸，也会根据市场判断和策略需要建立空头头寸。而且，由于追求绝对收益，因此对冲基金常常使用杠杆，包括杠杆借贷（利用银行信用放大资金倍数）、杠杆投资（利用衍生品放大投资系数）等，以追求最大程度的高回报。由于操作上的高度隐蔽性、灵活性以及杠杆效应，对冲基金在现代国际金融市场的投机活动中担当了重要角色。

综上所述，对冲基金经过几十年的不断演变，已经成为一种新的投资模式的代名词―即采取有限合伙人制和激励管理费率，基于前沿的投资策略与复杂的投资技巧，充分利用金融衍生品的杠杆效应，追求绝对收益的投资模式。

（三）共同基金与对冲基金的比较

对冲基金与共同基金的比较如表1所示，其本质区别是法律结构的差异。共同基金具有更加透明的信息披露，更加严格的监管环境。而对冲基金由于其私下募集性质，因此具有更加灵活的操作方式。从风险管理水平来看，共同基金通过组合分散来管理风险，但是无法规避系统性风险；而对冲基金则通过对冲来规避风险。

对冲策略原理与实证分析

对冲策略通过构建多空头寸进行风险规避，是最常见的获得准绝对收益的手段。最传统的对冲策略是套利策略，通过寻找市场错误定价的机会，建立相反方向的头寸来获取收益。最典型的对冲策略是Alpha策略，通过构建相对价值策略来超越指数，然后通过指数期货或期权等风险管理工具来对冲系统性风险。另外，中性策略也是比较典型的对冲策略，通过构造股票多空组合减少对某些风险的暴露，可以分为基于基本面和基于统计的两种类型，配对交易就属于后者。第四类对冲策略是事件驱动型策略，通过寻找可能进行重组、收购、兼并、破产清算或者其他事件的公司，买入股价受事件正面影响的公司，卖出股价受事件负面影响的公司。

（一）套利策略：最传统的对冲策略

套利策略包括转债套利、股指期货期现套利、跨期套利、ETF套利等，是最传统的对冲策略。其本质是金融产品定价“一价原理”的运用，即当同一产品的不同表现形式之间的定价出现差异时，买入相对低估的品种、卖出相对高估的品种来获取中间的价差收益。因此，套利策略所承受的风险是最小的，更有部分策略被称为“无风险套利”。

A股市场发展最为成熟的套利策略应该是ETF套利，虽还不能称产业化，但是已经有专业化从事ETF套利的投资公司。套利者通过实时监测ETF场内交易价格和IOPV之间的价差，当场内价格低于IOPV一定程度时，通过场内买入ETF，然后执行赎回操作转换成一篮子股票卖出，来获取ETF场内价格和IOPV之间的价差。反之，当IOPV低于场内价格时，通过买入一篮子股票来申购ETF份额，然后场内卖出ETF来获利。除此之外还有ETF新发阶段、成份股停牌等情形都可能出现套利机会。当然，随着套利资金的参与，ETF套利机会在不断收窄，因此，即使是专业从事套利的投资公司也开始向统计套利或延时套利策略延伸。

股指期货、融资融券等衍生品和做空工具的推出创造了更多的套利机会。2010年和2011年套利收益最大的来源是股指期货和现货之间的套利机会。沪深300股指期货上市以来大部分时间处于升水状态，因此通过买入沪深300一篮子股票同时卖出期货合约，当期货合约到期时基差收缩就能获利。除了买入沪深300股指期货之外还可以通过上证50、上证180和深证100等ETF来复制股票现货，这也是这三支ETF在股指期货推出之后规模快速增长的原因之一。当然随着沪深300ETF的上市，期现套利便利性进一步得到提升，这或许也是最近沪深300指数期货升水水平快速下降的原因之一。

当前市场中比较热的套利机会来自分级基金。分级基金是国内基金业特有的创新产品，它从出现开始就受到广泛投资者的追捧。比如2012年截至三季度末，在上证指数下跌5%，大量股票基金规模萎缩的情况下，股票型分级基金场内份额增长了108%。其主要原因是分级基金在将传统的共同基金拆分成稳定收益和杠杆收益两种份额的同时，给市场提供了众多的套利机会―上市份额和母基金之间的套利机会、稳定收益份额二级市场收益套利机会、定点折算和不定点折算带来的套利机会。部分基金公司已经在发行专门从事分级基金套利的专户产品。

（二）Alpha策略：变相对收益为绝对收益

Alpha策略成功的关键就是寻找到一个超越基准（具有股指期货等做空工具的基准）的策略。比如，可以构造指数增强组合+沪深300指数期货空头策略。这种策略隐含的投资逻辑是择时比较困难，不想承受市场风险。图1和图2是根据一个定量增强策略对冲系统性风险之后的月度Alpha收益和滚动年Alpha收益。通过对冲策略，组合63.16%的月份获得正的收益，而从年滚动收益来看，获取正回报的概率是89.32%。从收益来看，2000年以来平均每个月高达0.98%，2006年以来月收益达2.18%，而2000年以来滚动年收益平均为16.05%，2006年以来滚动年收益平均为36.73%。其中获取负收益的时间主要集中在2005-2006年股改期间，定量策略失效，未能成功战胜沪深300。在国内基金运行的这几年中，基金表现出卓越的选股能力，通过Alpha策略可以成功地放大基金公司这方面的专业技能。

（三）中性策略：从消除Beta的维度出发

市场中性策略可以简单划分为统计套利和基本面中性两种，中性策略表现数据相对有限，主要是这一类策略数据常常包含基本面多空、波动率套利等策略的表现。中性策略和多空策略很多情况下方法和思想比较类似，只是中性策略尝试在构造避免风险暴露的多空组合的同时追求绝对回报。因此，多头头寸和空头头寸的建立不再是孤立的，甚至是同步的。多头头寸和空头头寸严格匹配，构造出市场中性组合，因此其收益都源于选股，而与市场方向无关―即追求绝对收益（Alpha），而不承受市场风险（Beta）。

基于统计套利的市场中性表现往往优于基于基本面的市场中性，主要原因是统计套利的信息来源更加广泛，换手率也较高。在市场中性策略方面，中信证券金融工程及衍生品组研究也分两个方面进行，一方面是研究境外市场中性策略的发展及其最近的进展，另一方面也在做本土化的尝试。尤其是融资融券推出之后，在国内市场开发中性策略产品已经成为可能。图3和图4分别给出基于组合的统计套利策略表现和基于配对的统计套利交易案例，可以发现，在融资融券标的中运用统计套利能够获得非常稳定的收益，这和境外市场表现很相近。

（四）事件驱动策略：分享事件冲击的“红利”

在任何一个市场，事件发生在影响企业基本面之前首先影响的是市场参与者的预期，然后就会直接冲击股价，A股市场也不例外。事件驱动策略通过关注正在或可能会进行重组、收购、兼并、破产清算或其他特殊事件的公司，当股价受到这些事件冲击时，就能从中获利。股改时期寻找下一个股改的公司、司空见惯的寻找具有重组题材的公司等都是事件驱动策略的体现。中信证券金融工程及衍生品组针对A股市场上分离债发行、分红送配、股权激励、成分股调整等都进行过事件研究，通过捕捉事件在不同环节对股价的冲击节奏来获取超额收益。

图5和图6分别给出白酒行业和钢铁行业过去发生的两个可以运用事件驱动策略的案例。2009年9月8日水井坊公告全兴集团中外双方股东自2009年9月9日起举行正式会谈；2001年3月2日DHHBV将持有全兴集团53%的股权，并将间接控制全兴集团现时持有的公司39.71%的股权，从而触发要约收购义务。这个事件本身对于水井坊而言应该属于利好，市场预期应该是会强于行业。因此可以选择公告出来之后做多水井坊卖空其他白酒公司来对冲风险，比如贵州茅台、五粮液等行业比较有代表性的公司。从图5可以发现，水井坊公告之后，股价走势明显强于贵州茅台等同业公司。水井坊2009年9月16日股价复牌之后三个月内上涨了20%，而贵州茅台股价基本没有发生大幅波动。同样，2008年12月28日唐钢股份与邯郸钢铁、承德钒钛签署换股吸收合并。唐钢股份（吸收合并完毕后为河北钢铁）在短短的2个月时间内股价就从4.1元上涨到6.30元，涨幅超过50%；到2009年8月份股价最高达到11.32元。而同期钢铁行业代表性公司宝钢股份表现相对落后。在这两个事件中，买入受事件刺激的股票、卖出行业代表性公司，可以不承受市场系统性风险获取事件影响带来的超额收益。

当然，事件驱动策略收益和事件发生频率密切相关。从CS/Tremont并购套利策略表现来看，当全球并购事件交易量较高时，并购驱动策略表现会更好。根据花旗集团和汤森路透等机构等的统计，近几年并购事件多发区域从欧美市场向亚太等新兴市场转移，预计擅长事件驱动策略的资金也会随之转移，并且强化事件对于股票价格的冲击。并购事件也是A股市场永恒的主题之一，尤其是近几年央企整合在加速。同时，融资融券业务的试点，各个行业的代表性大公司大多数是属于融资融券标的，买入具有事件发生的公司卖出行业代表性公司来获取事件驱动收益是切实可行的。

结论

从以上四种不同类型的套利策略可以看出，不同类型的对冲基金的收益来源和风险敞口各不相同。Alpha策略和中性策略在本质上差异最小，Alpha策略可以看成中性策略的一种。但是Alpha策略的约束更小，其Alpha来源可能是行业的、风格的或者其他的；而中性策略则将更多无法把握的风险中性化了。事件策略和套利策略则分别依赖管理者对于事件和套利机会的把握。这些策略的运作都需要管理人在特定的领域具备较高的技能，因此对冲基金可以说是投资管理行业专业化分工的产物，将管理人更加擅长的技能给充分凸显出来。当然，也正是这种收益来源和专业技能要求的不同，造就了不同类型策略的对冲基金之间、对冲基金和共同基金之间业绩表现的低相关性，从而使得对冲基金这一资产类别受到保险、养老金等长期投资者战略配置的青睐。

量化投资基本面分析方法范文第5篇

关键词：对冲策略 债券市场 应用 风险

随着美国次贷危机的爆发，全球主要经济体的央行资产负债表急速扩张，调控经济造成一个严重结果――包括固定收益资产、大宗商品、外汇资产、股票以及基于此的各类金融衍生品，都需要进行相对、绝对价值和价格的重估。

与此同时，因政府调控参与其中，经济周期不稳定性加剧，主要资产出现明显的同质化波动现象。根据汇丰的研究，目前各类资产间价格走势的相关度非常之高。趋同现象已经持续了近几年，这反映了市场正在根据量化宽松和其他应对危机的政策来重新定价。总之，事件驱动因素在发挥作用，市场情绪受到政策及经济周期预示性的影响。

流动性对资产重新估值的影响加剧，造成很多有效的资产投资策略失效，而这时，对冲策略正发挥越发重要的作用：一方面，资产间高相关性为对冲操作提供了有效前提；另一方面，事件驱动及价格波动率的提高，令传统的单向操作风险放大，对冲策略所特有的平衡收益与风险的作用越发凸显。

对于债券市场，尤其是中国的银行间债券市场，对冲的思路和策略是否有效，本文仅作为抛砖引玉式的探讨性尝试。

与债券市场相关的几个对冲策略介绍

对冲（hedge），一般是同时进行两笔行情相关、方向相反、数量相当、盈亏相抵的交易，是一种在减低风险的同时投资获利的手法。本文借鉴对冲基金研究公司HFR的分类方法，主要介绍与债市相关的对冲策略。

（一）事件驱使主策略

本策略是在提前挖掘和深入分析可能造成股价、债券价格或其他资产价格异常波动的事件基础上，通过充分把握交易时机获取超额投资回报的交易策略。投资理念通常来自基本面特点，而不是数理分析，投资理念的实现取决于预测独立于现有资本结构以外的事件发展结果。

（二）宏观因素主策略

宏观因素主策略运用广泛的策略进行交易，投资基础在于经济指标的变动方向及其对股票、固定收益产品、货币和大宗商品市场的影响。投资人运用各种投资技术，包括人为决策和系统决策，结合从上往下和从下往上的宗旨或者基本面分析。宏观因素主策略被进一步分为7个子策略，以下介绍2种。

1.活跃交易子策略

活跃交易子策略运用人为决策或者基于规则的高频率方式来交易多种资产。大部分投资组合换手周期很短，平均的交易周期短于5天。其过程是评估历史和当前价格，用技术面、基本面和量化市场数据来决定短暂存在的几秒钟或者几天的交易机会。本策略经常运用融资杠杆，活跃于各个市场板块，通常在投资地域上很分散。

2.大宗商品―综合商品策略

本策略包括人为决策和系统决策。系统决策主要根据数学、算法和技术模型来决定进行投资，很少或者几乎没有主观人为因素来影响投资的过程。策略的运用基于对市场上大宗商品资产之间所显现出的趋势或者惯性特征的判断。使用本策略一般在一定的市场周期持有超过35%的大宗商品市场敞口，通常还有对大宗商品资产敏感的股票或者其他附属衍生物的敞口。策略运用主要受到从上而下的宏观变量分析结果的影响。

（三）相对价值主策略

本策略的投资基础是多个相关证券之间存在价值分歧时，通过运用一系列基本面和数理分析技巧来实现投资理念。可投资资产包括股票、固定收益产品、金融衍生物和其他证券形式。投资固定收益产品时，多通过数理分析来衡量资产之间的现有关系，寻找出证券之间风险调整利差所带来的投资机会。相对价值可分为6个子策略。

1.固定收益―资产抵押子策略

本子策略的投资基础是相关证券之间存在利差，这些相关利差中的一个或者多个部分来自抵押的固定收益资产，抵押可以是物理抵押物，也可以是其他金融债权（贷款、信用卡）。

2.固定收益―可转债套利子策略

本子策略的投资基础也是相关证券之间存在利差，这些相关利差中一个或者多个部分来自于可转债。投资时，运用投资程序来分离出可转债和不可转债之间的价差投资机会。可转换套利敞口对一些因素很敏感：发行人信用质量、隐含的或已实现的相关证券波动性、利率高低、发行人的股票估价，以及一些特有的市场指标。

3.固定收益―公司债券子策略

本子策略的投资基础是相关证券之间的利差中一个或者多个部分来自于公司债券。投资时，运用投资程序分离出多个公司债券、公司债券和无风险政府债券之间的利差投资机会。

4.固定收益―政府债券子策略

本子策略的投资基础是相关证券之间的利差中一个或者多个部分来自于政府债券。投资时，运用投资程序分离出多个政府债券、公司债券和无风险政府债券之间的利差投资机会。本子策略一般运用多个投资流程，包括量化和基本面人为决策；与其他相对价值子策略相比，更多受到自上而下的宏观因素影响。

5.波动套利子策略

本子策略交易一类资产的波动性，运用套利、市场中立或者混合策略来实现。所包括的风险可以是做多、做空、中性或者随着隐含的波动方向而变化的风险。投资时，运用投资程序分离出一系列的固定收益证券，通常是多个期权或者含有期权特点的证券之间的利差投资机会。其敞口对隐含和实现的波动率、利率水平、发行人股票定价，以及一些广泛和特定的因素都很敏感。

6.复合策略子策略

本子策略使用的基础相关收益资产之间的利差来自于固定收益资产、衍生物、股票、不动产、挂牌合伙（MLP）及其组合，以及其他资产。投资时，通常运用数理分析来测量资产现有关系，从而判断出有利的风险调整利差投资机会。

债券市场应用对冲策略时需关注的问题

（一）对冲策略需具备的条件

从对冲策略的角度来理解对冲概念，已远不是教科书上的“针对投资风险敞口购买等量的对冲工具头寸”这么简单了，对冲策略的使用必须具备三个条件：一是对冲交易工具和被对冲的风险敞口相关性高；二是对冲交易执行成本比被对冲的风险敞口要低；三是对冲交易工具具有高流动性。

（二）对冲策略的主要风险

1.基差波动风险

基差波动风险是指保值工具与被保值商品之间价格波动不同步所带来的风险，是对冲策略的主要风险。

上述三个条件中，最核心的是具有高度流动性的低成本对冲工具，在此基础上是合适工具的筛选，以及策略的制定。当前市场上资产间相关性建模仍是金融工程探讨的前沿话题，国内主流方法依然是协整理论或其改进版（如协整资产组合、随机残差价差模型等），而其核心依然是通过控制配对资产的对冲效果和风险的最优化选择，从而回避风险，以及品种间相关性不足造成的基差波动风险。对于基差的风险，除资产相关性分析外，还可以通过对基差波动数列的分析，做到风险的量化测算（如基于基差的群聚效应制作GARCH模型等）。

2.工具波动率风险

对冲策略还面临工具波动率风险，尤其是对冲工具使用杠杆后，不利的波动率可能造成现金的过度侵蚀，进而缩短对冲存续期，使策略失败。对于工具波动率的风险，要基于不同资产的价格特性分别研判，这也是制定对冲策略的重要一部分。

（三）制定对冲策略的重点

对冲策略的制定，重点应放在：一是通过相关性分析模型，筛选最优的对冲工具或资产组合标的；二是研判投资标的预期波动率和基差风险；三是根据具体要求（风险要求、收益要求、时间要求等），在前述两点基础上，设定交易策略。