量化对冲投资.pptx

泰达宏利量化对冲投资目录概念：什么是量化对冲？策略：如何做量化对冲？投资团队与业绩风险提示概念：什么是量化对冲财富需求：净值绝对增长风险波动较小绝对收益产品的发展概念：什么是量化对冲概念：量化（投资方法）通过将投资理念公式化，采用计算机技术指导并执行投资纪律性投资广度可回测对冲（控制风险）市值对冲：控制市场涨跌风险行业中性：控制行业偏离风险风格中性：控制风格偏离风险概念：什么是量化对冲什么是量化对冲？类似举例对冲量化选股概念：什么是量化对冲构造具有稳定超额收益的股票组合利用做空股指期货，可以剥离股票组合的系统性风险；通过投资组合对冲，牛市熊市都能实现绝对收益；图 熊市对冲效果图 牛市对冲效果目录概念：什么是量化对冲？策略：如何做量化对冲？投资团队与业绩风险提示策略：如何做量化对冲核心能力：稳定的超额收益Explore Familiar Risk, Avoid Unfamiliar Risk超额收益能力多因子模型财务行为大数据超额收益稳定风险模型基本面风险模型统计风险模型策略：如何做量化对冲没有秘密的多因子多因子模型本没有秘密，无非是帮助我们更加科学和精确的认识市场，观察市场，并且用更加准确和严密的思维将投资理念贯彻到投资行为中；我们对多因子的理解市场由不同投资逻辑的群体构成，不同群体的集体投票表决决定了价格变化；每个显著的因子代表一类投资逻辑，通过加权汇总，模拟市场的总体看法；不排除某个因子在一定时期内产生波动，但不会所有因子同时失效，从而达成在大概率上战胜市场；成长性盈利质量财务杠杆流动性市场情绪估值技术指标波动率……多因子量化选股体系：将多个直观具有逻辑背景的因子策略相结合，获取稳定的超额收益投资策略策略：如何做量化对冲举例：透过多因子看市场逻辑对因子的持续跟踪研究，深入分析Alpha因子的作用条件，并关注其背后的市场逻辑；清楚的知道我们的超额收益从哪里来，也很清楚自己承担的是哪一部分市场风险；动量因子Alpha回测PE因子Alpha回测行业间的估值不可比；估值不是选择股票的好理由，没有业绩成长，估值本身没有意义；行业体现为动量，个股体现为反转；行业内股票为同质竞争，而行业间不同质，关注个性；策略：如何做量化对冲行业层面多因子模型自定义构造行业指数，计算行业因子值；测试单个因子效果；由于行业本身数目远小于个股，且受到各种宏观变量影响，我们更关注因子逻辑及其存在环境，淡化回测效果；举例：行业动量因子采用长期动量，避免高换手在行业主题不明确的2011、2012年表现不好在行业主题持续的2007（周期）、2008（消费防御）、2013（新兴行业）表现好年化收益（Alpha）8.36%波动率12.03%信息比例0.69 最大回撤-10.04%策略：如何做量化对冲行业层面多因子模型从回测效果来看，行业层面的多因子模型确实产生了超额收益；年化收益19.14%波动率12.91%信息比例1.48最大回撤-6.03%年化超额收益15.47%波动率11.25%信息比例1.38 最大回撤-10.59%策略：如何做量化对冲选股层面多因子模型多因子模型在选股层面的效果和稳定性都好于行业配置；　行业模型Alpha选股模型Alpha200518.95%25.70%200621.17%24.12%200723.69%41.28%200820.96%31.29%200915.96%37.80%201024.83%25.15%20113.63%24.54%2012-1.05%26.93%201336.54%16.56%201422.17%10.21%年化收益（Alpha）25.63%波动率5.36%信息比例4.78最大回撤-2.20%策略：如何做量化对冲风险模型对冲 简单对冲的问题：简单选股直接叠加股指期货做空，会导致行业风格等方面结构差异，带来风险； 风险模型对冲：先通过风险模型对选股作风险结构修正，降低与指数的结构差异，再作对冲；行业简单对冲股指期货沪深300简单选股估值风格行业风险模型对冲股指期货沪深300风险模型处理简单选股估值风格策略：如何做量化对冲基本面风险统计层面风险Alpha传统的组合构建采用单一基本面风险模型控制风险敞口对市场变化反应迟钝统计风险模型对市场短期风格切换，运行结构变化反映迅速，保护Alpha收益策略：如何做量化对冲稳健的回报产生惊人复利，规避回撤保护业绩非常重要，每一次的回撤都需要后期更高的涨幅才能回到前期高点基本面风险模型和统计风险模型同时对组合进行约束，确保组合在剧烈的市场风格切换时第一时间做出反映；风险模型保护超额收益，起到维护稳定基金业绩的作用，累计最大回撤原则上不超过组合相对于基准波动率的1倍；目录概念：什么是量化对冲？策略：如何做量化对冲？投资团队与业绩风险提示投资团队与业绩戴洁，金融工程总监，博士。毕业于清华