数量化金融和投资策略.ppt

证券交易和执行 抽象理论研究和投资组合构建的实现，理论和实践相结合 从组合构建阶段平稳有效地过渡到交易执行阶段 关注以下策略: 交易委托智能解决方案以寻求流动性 冲击成本和交易成本最小化 佣金分配vs.最佳执行 执行数量化交易策略，系统和软件 平滑过渡以及alpha 损失最小化 数量化投资过程改进 尽可能使所有任务自动化 安装并监控诊断程序，是否出现问题？进程是否出错？哪里出错？ 明确定义进程成功的标准 各个阶段之间的平稳转换和 alpha 损失最小化 数据效率最大化，减小模型差错，检查所有特征 管理层审核：遵循既定目标 数量化方法和共同基金 选股: 使用数量化模型－价值、动力、因子－选股，例如价值和成长 资产配置策略: 股票、固定收益产品、外汇和大宗商品 投合优化: 基于限制和目标构建最优投资组合 多/空策略: 130/30 准多/空策略: 做空现有持仓股票 指数追踪: 模拟特定指数，最小化跟踪误差 交易成本控制 数量化研究 投资过程自动化: 充分利用技术优势 数量化方法和共同基金– 全球视野 前10大数量化共同基金－按照过去1年回报排名 案例: 2007年夏，数量化基金的巨大损失 发生了什么? 案例: 8月伏击 发生了什么? 那些数量交易员使用复杂的数学模型投资于全球市场 他们与沃伦.巴菲特和彼得.林奇等价值投资者非常不同 他们使用“统计套利”，“市场中性”等交易策略 历史上来看，数量交易员表现不错 但是在7月末和8月初，数量交易员遭遇伏击：整个美国股市下跌4％，但是Renaissance Institutional Equities slid 8.7%, AQR Captial Management 13%, Goldman Sachs Global Equity Opportunities 30%, Tykhe Capital LLC 20%, etc. 他们的大部分损失出现在7/8-9/8，10天之后，部分损失得到弥补 案例: 市场情况 发生了什么? 5/8: 贝尔斯登CEO辞职 7/8: 有传言贝尔斯登将要被出售 市场流动性紧缩 全球股市下跌 数量化基金如何应对？ 降低杠杆 卖掉好的，盈利的资产 买回差股票 市场中性－多/空－净多头或者只作多 案例: 8月伏击 市场方面: 随着大量的数量化基金发行和大批资金流入这些基金，盈利机会减少，迫使此类基金加大杠杆。 次贷危机使得流动性紧缩 基金方面: 很多基金使用相似的模型和投资/交易策略，持仓结构相似 这些专业人士有着相似的背景 芝加哥、麻省理工、伯克力、哥伦比亚等大学毕业 数学、物理、计算机专业 雷同的风险模型 MSCI Barra 案例: 数量化基金能做什么? 模型多样化，人员多样化 结合其它手段，比如基本面分析 做好应对“黑天鹅”事件的准备 我们是谁? 李志勇，罗切斯特大学工商管理硕士，麻省大学电子工程硕士，大连理工大学电子工程学士。从事过投资组合分析，投资建模，金融资产定价，交易分析，和风险管理等工作。在2008年6月加入中金公司前，曾先后在美林，摩根斯丹利，瑞士银行集团等供职。 李关峥，CFA，主要负责金融衍生产品定价和交易策略相关的研究。毕业于复旦大学数量经济学专业，曾任国泰君安证券衍生品分析师。 李永喜，2003年清华大学会计系本科毕业，2003年8月至2005年10月就职于毕马威华振会计师事务所、2005年11月加入中金公司，任策略组研究助理。 刘伟，2005年6月在南京邮电大学获得管理信息系统学士学位，2008年3月在上海交通大学获得金融工程硕士学位。于2008年4月在中金公司研究部工作，研究期货权证衍生品的投资和套利。 冯汉杰，实习生，2007年获清华大学应用数学专业学士学位，现在清华大学数学科学系概率论与数理统计专业攻读硕士学位，有很强的数量分析功底。 即将入职的同事 中金公司其它部门强大的数量分析组（资产定价，风险管理、固定收益、衍生品，新产品开发等部门） 我们能做什么? 市场研究: 进行广泛的市场研究，从全球、行业、风格到时间序列、风险和收益预测、阿尔法获得以及高频数据分析。 投资组合构建及优化: 构建最优化投资组合需要考虑不同资产类别和不同行业的表现，投资者对市场趋势的判断，投资者的风险偏好以及收益预期。 交易策略: 使用数量方法开发、测试以及更新交易策略。 为机构投资者提供全面的投资咨询: 除了各项单独的服务，我们可以为客户提供全面的解决方案，从策划、策略、选股、组合优化到风险管理、表现评价以及跟踪咨询。在并不影响基金经理的投资决策地位的前提下，为基金经理提供全面的信息和另一项投资决策工具。 风险管理咨询: 利用我们的分析能力和技术硬件条件，为机构投资者提供风险管理咨询。 客户定制服务: 利用我们的专业知识和经验，公司内部各个部门的