期货量化对冲 期货量化对冲交易策略

【策略】量化对冲的三种策略

期货市场行情瞬息万变，交易本身也蕴含极大风险。不过，投资并非一定是“刀口舔血”，通过数据分析和特定的交易软件，投资者也可好贺孝获得稳定的收益。如今进入衍生品时代，量化对冲交易将成为投友稿资者的核心策略。

▌市场有波动就能赚钱

2011年底，国际大宗商品市场的波动越来越多地显示出资金面的重要性，而非传统的基本面在决定市场波动。这种新变化，使投资者越来越依赖资金的分析来做出决策，这也在一定程度上推动了量化对冲交易的发展。

所谓量化投资，其本质就是利用数据和模型来进行投资决策工作。东方证券资深分析师丁鹏表示，目前国内的量化对冲交易仍处于起步阶段，但国际市场上早已不乏成功案例。如在美国，由“对冲基金之王”詹姆斯·西蒙斯管理的“大奖章”基金连续20年年均盈利达35%。西蒙斯的主要策略就是利用强大的数学模型和计算机软件，通过对历史数据的相关性分析来预测未来，在全球市场的不同产品中进行高频交易，赚取微小的波动差，从而获取一个稳健持续的收益。

丁鹏指出，对冲交易更多的属于中性策略，不太受到牛熊市大环境的影响，只要有波动就能赚钱。他认为，投资的暴利时代已经结束，在衍生品时代，虽然市场操作的难度大大增加，但稳健盈利将会成为资产管理的核心竞争力，且绝对收益产品也将变成高净值客户的追求。因此，量化对冲交易将成为获取绝对收益的核心。

丁鹏表示，目前国内市场应用较多的还是期现的套利交易，而实际上，量化的概念包括期货、期权套利及算法交易等。以股指期货套利为例，其基本概念是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或同时进行不同期限、不同（但相近）类别股票指数合约交易来赚取差价的行为，其主要方法包括期现、跨期、跨市、跨品种套利等。

而期权套利的优点在于收益无限的同时，风险损失却有限，因此很多时候利用期权取代期货来做空，进行套利交易，比单纯利用期货套利具有更小的风险和更高的收益率。其主要方法包括股票—期权套利、转换套利、跨式套利、宽跨式套利、“蝶式”套利和“飞鹰式”套利等。

▌量化对冲三种交易策略

流动性回扣交易

为争取更多的交易订单，美国所有的证券交易所都为那些创造流动性的券商提供一定的交易费用回扣，通常为0.25美分/股。不论买单还是卖单，只要交易成功，交易所即向该流动性的原始提供券商支付回扣，同时向利用该流动性进行交易的券商征收更高的费用。随着这种激励机制的普及，越来越多以专门获取交易回扣为赢利目的交易策略便应运而生。

例：假设机构投资者的心理成交价格在30-30.05美元。如果交易系统中的第一个买单（如100股）配对成功，以30美元成交。这样，交易系统中第二个买单（如500股）便显示出来。假设该买单也配对成功，以30美元成交，根据上述交易信息，专门从事流动性回扣策略的高频交易者的计算机系统即可能察觉到机构投资者其他后续30美元买单的存在，遂迅速采取行动，报出价格为30.01美元的买单100股。毫无疑问，那些曾以30美元出售股票的券商更愿以30.01美元的价格出售给该回扣交易商。

交易成功后，回扣交易商立刻调整交易方向，将刚刚以30.01美元购得的100股股票以相同价格，即30.01美元挂单卖出。由于30美元股价已不复存在，故该卖单很可能被机构投资者接受。

这样一来拍握，尽管回扣交易商在整个交易过程中没有赢利，但由于第二个主动卖单给市场提供了流动性，从而获得交易所提供的每股0.25美分的回扣佣金。不言而喻，回扣交易商所获得的每股0.25美分的盈利是以机构投资者多付出的1.0美分为代价的。

猎物算法交易

在美国，超过一半的机构投资者的算法报单遵循国家最佳竞价原则。根据该原则，当一个报单由于价格更为优先，从而在排序上超过另一个报单时，为能成交第二个报单，常常调整股价并与前者保证一致。事实上，一只股票的算法报单价格常以极快的速度相互攀比追逐，从而使该股票价格呈现出由高到低、由低到高的阶段性变动趋势，这也正是在实际交易中经常看到数量有限的100股或500股小额交易常常将股价推高或拉低十美分至几十美分的原因。

所谓猎物算法交易策略，就是在对上述股价变动历史规律进行研究的基础上而设计，即通过制造人为的价格来诱使机构投资者提高买入价格或降低卖出价格，从而锁定交易利润。

例：假设机构投资者遵循国家最佳竞价原则，且心理成交价格在30-30.05美元。像上例中流动性回扣交易商一样，猎物算法交易商用非常相似的程序和技术来寻找其他投资者潜在的连续算法订单。在计算机确认价格为30美元的算法报单的存在后，猎物算法交易程序即发起攻击：报出价格为30.01美元的买单，迫使机构投资者迅速将后续买单价格调高至30.01美元。然后猎物算法交易商进一步将价格推高至30.02美元，诱使机构投资者继续追逐。

以此类推，猎物算法交易商瞬间将价格推至机构投资者能接受的价格上限30.05美元，并以此价格将股票卖给后者。交易商知道30.05美元的人为价格一般难以维持，从而在价格降低时补仓赚取利润。

自动做市商交易

做市商的主要功能即为交易中心提供交易流动性。与普通做市商一样，自动做市商高频交易者通过向市场提供买卖订单来提高流动性。不同的是，他们通常与投资者进行反向操作。自动做市商高频交易者的高速计算机系统，具有通过发出超级快速订单来发现其他投资者投资意向的能力。比如，在以极快速度发出一个买单或卖单后，如果没有迅速成交，该订单将被马上取消。然而，如果成交，系统即可捕捉到大量潜在、隐藏订单存在的信息。

例：假设机构投资者向其算法交易系统发出价格在30.01-30.03美元之间的系列买单，外界无人知道。为发现潜在订单的存在，自动做市商高频交易者的高速计算机系统以30.05美元的价格发出一个100股的卖单。由于价格高于投资者价格上限，因此没引起任何反应，该卖单被撤销；计算机又以30.04美元再次探试，还是没引起反应，该卖单也被撤销；计算机再以30.03美元探试，结果交易成功。

基于此，计算机系统即意识到一定数量价格上限为30.03美元的隐藏买单的存在。于是，运算功能强大的该计算机系统随即发出30.01美元的买单，并利用其技术优势赶在机构投资者之前进行成交，然后再以30.03美元的价格反卖给机构投资者。

量化对冲基金的优缺点

一、优点：量化对冲基金最扒衡大的优点就是预期收益高，风险小，回撤低，是二级市场股票投资当下最春中做好的选择。

二、缺点

1、策略的市场容量：以我们常见的CTA为例，几乎每个CTA策略的市场容量都是有限的，现在不少CTA策略改为做长线的趋势跟踪也是这个原因。尤其是在中国，由于各个商品期货策略的相关性高，100个期货品种里面差不多能分成3-5个大类，并且均由人民币定价，规模上限比较明显。虽然过去几年CTA策略在国内表现很好，但从国外的经验来看，Barclay CTA Index自1980年以来的年化收益率在10%左右。市场容量约束往往还会引发策略共振的副作用。在2008年初，长期资本系的基金就发生了策略共振，这是一帮由长期资本管理公司出来的一群天才二次创办的多家基金公司，交易标的和策略非常类似，在2007年下半年，他们都看到了在日本债券收益率的机会，建立了相似的头寸，结果这个机会容纳不了这么多头寸，一起把桥震垮了，大部分长期资本系公司在金融危机之前就已经倒掉了。

2、存在大量无法量化的情形：真实市场中不是每个因素都可以被量化的，主要有三类：

（1）宏观的事件。宏观事件的因素不是太少，而是太多，多到难以量化，或者量化的性价比不高。

（2）过去出现次数太少的事件。比如某个事件只出现过一次，那么很难知道这个事件具体受到什么因素的影响。

（3）未知事件。在量化策略设计时，对已经发生过的事件考虑的比较充分，每个突发事件都会有相应的处理方法，但是对于没有发生过的事件，几乎没有办法考虑，往往会做出错误的决定。

3、过度拟合的策略：过度拟合指的是量化策略的开发者，通过不断增加或优化参数培告，找到表现最好的股票，注意这个最好往往没有之一。过度拟合的策略往往有以下特征：

（1）回撤很小，甚至几乎没有回撤；

（2）交易次数很低；

（3）参数很多；

（4）符合条件的标的很少。

过度拟合策略是在追求低回撤且稳健回报的目标导向下，添加了太多的参数，对历史行情进行了过多的拟合，尤其是考虑了很多偶然

4、基金经理对策略的信任度：量化基金并不是完全不受人为因素的影响，有时反而更加考验人性。每个基金经理都清楚，每个量化策略都有适合其生存的环境，以及会受到同类策略会对手策略的影响。此前，就有新闻爆出国内某知名量化基金，在市场好的时候，为了赚的的更多，动了凡心，改了策略，这还是赚钱的时候，尚且难以完全信任模型，如果处于较大亏损的情形之下，基金经理很难不怀疑自己的模型。

5、量化投资对基本面的研究深度不足：主动管理型基金会对个股有着深入的研究，每个拟投资的标的一般都会有估值的上下限，但量化投资往往很难做到类似的深度，导致一些优质标的的买入时机不好，或者仓位太小。

操作环境：

Magicbook

Microsoft Edge 96.0.1054.43

到底什么是量化对冲

“量化对冲”是“量化”和“对冲”两个概念的结合。“量化兄孝”指借助统计方法、数学模型来指茄好导投资，其本质是定性投资的数量化实践。“对冲”指颤尘铅通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化，获取相对稳定的收益。实际中对冲基金往往采用量化投资方法，两者经常交替使用，但量化基金不完全等同于对冲基金。

应答时间：2021-08-12，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

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期货可以用量化交易吗

期货可以使用量化交易，而且量化交易所占的比例越来越高，以基金等大资金账户为主。

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲念岁旅观的情况下作出非理性的投资决策。

拓展资料：

量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。

量化交易具有以下几个方面的特点：

1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

2、系统性。具体表现为“三多”。

一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；

二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；

三是多数据，即对海量数据的处理。

3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。

量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操雀纯作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括：

1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行仔凳情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。

2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。

3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。

4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。

5、单一投资品种导致的不可预测风险。

为规避或减小量化交易存在的潜在风险，可采取的策略有：保证历史数据的完整性；在线调整模型参数；在线选择模型类型；风险在线监测和规避等。