中金公司数量化金融和投资策略资料实用教案

1、会计学1中金公司数量化金融和投资策略中金公司数量化金融和投资策略(cl)资料资料第一页，共74页。2内容内容(nirng)l第一部分：数量化金融及其应用l第二(d r)部分：数量化投资和交易策略在股市中的应用第1页/共74页第二页，共74页。3第一第一(dy)部分：数量化金融及其应用部分：数量化金融及其应用l什么是数量化金融？l数量化金融发展简史l应用l举例l数量化金融的现状l数量化金融的真正(zhnzhng)地位第2页/共74页第三页，共74页。4什么什么(shn me)是数量化金融？是数量化金融？l数量化金融是现代金融学的一个分支，它大量(dling)采用数学模型和方法，用于研究、分析、交

2、易、投资和风险控制中。l也被称作金融工程、数学金融、或者计算金融等。第3页/共74页第四页，共74页。5金融金融(jnrng)、数学和计算机科学的交叉学科、数学和计算机科学的交叉学科l金融: 宏观和微观经济，公司财务，资本市场，投资理论，投资组合理论，资产定价，银行业，风险控制l数学: 实分析，函数分析，概率论，随机(su j)过程，随机(su j)计算，微分方程，数值分析，概率分布，时间序列，模式识别，极值理论，博弈论l计算机科学: 算法, 数据结构，数据库，编程语言 (C+, VB, Java, C#, Matlab, SAS), 操作系统l由技术上的领先来推动第4页/共74页第五页，共7

3、4页。6数量化金融数量化金融(jnrng)发展简史发展简史l1827 Brown: 发现了布朗运动。l1900 Bachelier: 第一次用BM来描述股票价格走向。l1905 Einstein: 系统地阐述了BM的物理学基础。l1923 Wiener: 对BM进行了严格的数学描述，以此完善了数量化金融的必要工具。l1950s Samuelson: 重新发现了Bachelier的工作，并为期权定价奠定基础。l1951 Ito: 发现了Itos Lemma, 用以描述微分方程中随机变量之间的关系。l1952 Markowitz: 第一次提出了用于投资组合选择的数量方法(fngf)。l1963 S

4、harpe: 发展了定价有风险资产的简单模型, CAPM。l1966 Fama: 认定股票价格不可预测，并提出“市场有效论”假说。l1973 Black, Sholes and Merton: 此三位经济学家发现了用于期权定价的Black-Scholes 公式。这几乎与芝加哥期权交易市场开业是在同一时间。第5页/共74页第六页，共74页。7数量化金融数量化金融(jnrng)发展简史（续）发展简史（续）l1974 Merton: 提出了用公司资产为标的期权模型，以此来估算公司的价值。l1977 Vasicek: 提出了一致的市场利率模型框架。l1979 Cox, Ross, Rubinstein

5、: 发现了二叉树模型，并将期权定价理论解释得普通大众也可以接受。l1979 81 Harrison, Kreps, Pliska: 阐述了期权定价理论和概率论之间的关系，从此数量化金融变成了严格意思上的科学。l1986 Ho and Lee: 引入了利率模型中的符值与校准的概念。l1992 Heath, Jarrow and Morton: 对利率曲线的动态特性进行了建模。l1997 Brace, Gatarek and Musiela: BGM 模型。l2000 Li: 提出了基于概率理论的，用于CDO等复杂产品定价的方法。l2002 Hagan, Kumar, Lesniewski, Wo

6、odwad: SABR (stochastic, alpha , beta, and rho) 是描述(mio sh)远期利率和其波动性（这二者都是随机过程）的模型。第6页/共74页第七页，共74页。8对很多人来说过于对很多人来说过于(guy)复杂复杂 TddTTrKtSddyyxNdKNedNtStCxrt1221221)21()/ )(ln()2exp(21)()()()()(第7页/共74页第八页，共74页。9障碍障碍(zhng i)期权期权: Up-and-Out call),(),()(),(),()(),(),(),(),(),(2122222xBNKxBNBxKexBNKxBNB

7、xBBxNKxNKeBxNKxNxxtCrrtrrtBxTt0 ,0)21(log1),(2rssx 标的(bio de), B 障碍, K 行权价, = T-t第8页/共74页第九页，共74页。10但有了好的工具但有了好的工具(gngj)会容易很多会容易很多第9页/共74页第十页，共74页。11用用C+进行进行(jnxng)期权建模期权建模第10页/共74页第十一页，共74页。12应用应用(yngyng): 金融资产定价金融资产定价l市场: 股市，固定(gdng)收益，信贷，外汇，大宗商品 l产品:l期货: 股票，债券，大宗商品，外汇，VIXl远期l期权: 欧式，美式，百慕大，亚式，障碍，二

8、进式，复合，回看，平均，选择，延后支付，梯形，彩虹l掉期: 利率，信贷，全回报，股票，方差，波动率l掉期期权l混合: 可转债，与股票相连的结构化产品l资产抵押: Pass-thru, IO, POl按揭抵押: CDO, CMO, 指数 (iTraxx, CDX)l结构化产品: 股票，固定(gdng)收益，信贷，外汇l更多第11页/共74页第十二页，共74页。13应用应用: 交易交易(jioy)和套利策略和套利策略l股票: 算法交易，高频交易，股指期货套利，波动性分散，多/空策略，市场中性，并购套利l期权: covered call, naked put, straddle, strangle,

9、 butterfly, bull spread, bear spread, calendar spread, vertical spread, debit spread, credit spreadl利率: yield shift, steepening, flatting, twist, inter-market spread, futures basis, swap spread, spread between municipal bond and treasury, carry trade, break-even inflation, TED spread tradel信贷: yield

10、 enhancement, credit spread widen/narrow, credit pairl相关性: CDX, tranchesl波动性: 做多/空波动性l混合: 可转债套利l其它: 基于特定事件的，多策略，全球(qunqi)宏观第12页/共74页第十三页，共74页。14应用应用(yngyng): 风险管理风险管理l市场风险和信用风险l价格敏感度计算(j sun): Delta, Gamma, Vega, Rho, Theta, etc.l在险价值（Value-at-Risk）l极端情况分析l市场崩溃可能性分析l投资组合的跟踪误差第13页/共74页第十四页，共74页。15应用应

11、用: 利率利率(ll)曲线建模曲线建模l利率(ll)曲线: 曲线符值，单因子模型，多因子模型，无套利模型，平衡模型，Libor 市场模型：lHo-LeelVasiceklCox-Ingersoll-RosslHJM (Heath, Jarrow, Morton)lBGMlLMM 第14页/共74页第十五页，共74页。16应用应用(yngyng): 波动性建模波动性建模l波动率弯线和平面 l随机(su j)波动率l不可确定参数l波动性的经验分析l自回归条件异方差（GARCH，Robert F. Engle and Clive Granger）模型l 第15页/共74页第十六页，共74页。17应用

12、应用(yngyng): 其它金融市场建模和分析其它金融市场建模和分析 l资产价格跳跃 l更加合理的资产价格和回报率概率分布模型(mxng)l静态对冲和动态对冲l市场崩溃建模l股票红利建模l流通性差的市场l交易成本建模l 第16页/共74页第十七页，共74页。18数量化金融学报数量化金融学报 Agent-based modeling Anomalies in prices Asset-liability modeling Behavioral finance Bounded rationality Corporate finance Corporate valuation Derivatives

13、 pricing and hedging Evolutionary game theory Experimental finance Extreme risks and insurance Financial econometrics Financial engineering Learning adaptation Liquidity modeling Market dynamics and prediction Market microstructure Operational risk modeling Portfolio management Price formation Risk

14、management Trading systems Web-based financial services 第17页/共74页第十八页，共74页。19举例举例(j l): 期权套利期权套利l你是一位期权交易员。某天你发现市场上有这样的报价：l一个 at-the-money 欧式 call option: 行权价$100，到期6个月，价格$8l相同行权价和到期的put option 价格$6l标的(bio de)股票不分红l6个月的，无票面利率的，面值100的国债价格97l这中间有没有问题？如果有的话，你会怎么做？l 第18页/共74页第十九页，共74页。20举例举例: 股票结构化产品股票结

15、构化产品(chnpn)定价定价 l你是一位基金经理。假设当前SP500 指数(SPX)是1,300点。你预计(yj)市场的波动会很大，但不确定会往哪个方向变动。为了在市场向上和向下的时候你都能够有一定的收益，你联系一家券商的股票产品部。在经过商议后，你决定从他们那里购买一个结构化产品。这个产品有如下结构： l从现在开始的180天之内，如果SPX的波动维持在当前点位的82%和118%之间，那么在180天后到期时，券商付给你一笔钱。这笔钱是按下列公式计算l|180天后的SPX点位 SPX当前点位| / SPX当前点位 * 面值 (10,000,000) * 系数 (250) l但是，如果SPX点位

16、一旦超出这个范围，那么这个产品就自动无效。l现在，你需要知道这个产品的合理价格？ 第19页/共74页第二十页，共74页。21举例举例(j l): 市场风险估算和管理市场风险估算和管理l你是一家投资银行的风险控制总监。某天你在检查公司的交易仓位时，你发现公司持有下列仓位：l$5亿各种股票，2亿各种期权l$20亿公司债l$25亿利率(ll)掉期l$3亿的英镑、日元、欧元等外汇现期l其它非常复杂的结构化产品l 综合从市场和研究部得到的信息，你认为在未来的10天内股票市场会大幅下挫，信贷市场会恶化，Libor曲线平坦化，美元对其它主要货币会大幅升值。l考虑这些市场因素，你非常担心如果不采取措施的话，公

17、司的仓位会遭受巨大损失。在风暴过后，公司能不能存活还是个问题。这事关公司生死存亡，所以你需要立刻知道公司仓位的精确在险价值是多大！第20页/共74页第二十一页，共74页。22举例举例(j l): 投资组合优化投资组合优化 l你是一位资产管理公司的投资经理。你为几位高端客户理财。一位前企业家是你的客户。他在给你说明了他承受风险的能力后，希望他的投资能够在未来的10年内以10%到15%的年回报率增长。同时，他和你一起选择了50支可以包括在他的投资组合里的股票。l为了构建这个投资组合，你根据(gnj)1993年1月至2007年12月15年间的市场数据计算出这50支股票的期望收益、方差、和协方差等数值

18、。在使用了优化算法并考虑美国国债对总体投资的影响后，你找到了理想的投资组合。在这个基础上，你会每个月对此组合进行调整，以保证客户的投资目标。第21页/共74页第二十二页，共74页。23数量化金融数量化金融(jnrng)的现状的现状l在发达市场非常成熟和流行：l 对冲基金: Renaissance Technology, Citedal, AQR, GSAM Alpha, 2Sigma, etc.l 投资银行: 庞大的数量分析研究团队，数量交易员，交易室分析员，数量风险管理师l 采用数量化方法的传统基金l金融工程硕士（MFE）l与数量化金融有关的博士和研究方向l各类证书: FRM, PRM, C

19、QF, etc.l各种( zhn)学报: Mathematical Finance, Journal of Financial and Quantitative Analysis, Risk, Finance and Stochastics, Journal of Quantitative Finance, etc, in addition to JoF, JoFEl明星式人物: John Hull, Paul Wilmott, Emanuel Derman, Nassim Taleb, etc.第22页/共74页第二十三页，共74页。24数量化金融数量化金融(jnrng)的失败案例的失败案例

20、l1987年10月美国股市大崩盘: 算法交易，交易组合保险lMetallgesellschaft 集团: 风险管理，市场流通性l长期资本(zbn)管理公司: 模型差错，市场流通性l所罗门兄弟: 风险管理lAmaranth: 对冲l2007年夏天数量基金的重大损失: 杠杆效应，极端市场情况l悲剧不断上演第23页/共74页第二十四页，共74页。25数量化金融数量化金融(jnrng)的真正地位的真正地位l支持者: 市场变得越来越复杂，有太多的因素要考虑（宏观，微观，股市，利率，外汇，能源，商品等等）。如果没有完备的数学模型，就不存在严格意义上的现代金融。所以，尖端数学模型和计算机技术的应用非常重要，

21、是我们能否在激烈(jli)的竞争中脱颖而出甚至生存的关键。l反对者: 金融市场归根到底是由供求关系决定的。在市场上，投资者、对冲者、投机者等等在一起买进和卖出各种金融产品。所以说这是一个由人来决定的环境，而且不是所有人都表现出理智的行为。因此，数学模型不能描述人在市场上的行为。第24页/共74页第二十五页，共74页。26数量化金融的真正数量化金融的真正(zhnzhng)地位地位l只是一个(y )工具l为人们提供一个(y )思考的框架l不能单独使用，并且要谨慎处理l对业务和市场的精深理解才是关键第25页/共74页第二十六页，共74页。27数量化金融非常数量化金融非常(fichng)有趣并且有高回

22、报性，但是有趣并且有高回报性，但是l“如果你有一个好的模型和技术(jsh)平台，它们会帮你累积信息，理解风险，并且快速做出决定。但是模型不可能为你做出所有的决定 如果你不能很好地理解你的模型，或者以错误的方式使用，它会反过来给你带来损害”。 David Li, 数量分析总监, 巴克莱银行l“常识高于金融模型 若不然，你会迷失在模型中” - Lyle Minton, Point Clear partnerl“不同的角色和组织的人需要使用不同的模型 实际上，所有的模型都是错的，但有一些是有用处的”。- Igor Hlivka, 数量交易总监, Mitsubishi UFJ Securities第2

23、6页/共74页第二十七页，共74页。28第二第二(d r)部分：数量化投资和交易策略在股市中的应用部分：数量化投资和交易策略在股市中的应用l数量化投资简史l数量化投资理论基础l数量建模、投资、交易策略l如何建立(jinl)数量化投资的框架l数量化方法和共同基金l案例分析l我们是谁？我们能为你们做些什么？第27页/共74页第二十八页，共74页。29数量化投资数量化投资(tu z)简史简史l1960 - 1980l基本层面的研究l宏观经济模型l投资组合理论 （Markowitz, CAPM, etc.）l1990sl计算机技术，数据库，非线性模型l风险管理 （VaR）lBayesian 方法l优化

24、技术l新世纪l结构化产品，金融衍生品l高频交易，算法交易l复杂策略（混沌(hndn)理论，神经网络，模式识别）第28页/共74页第二十九页，共74页。30数量化对冲基金数量化对冲基金(jjn)l约70%的对冲基金可被归为数量化基金l对冲基金管理(gunl)的资产大约为2万亿美元数据(shj)来源: Credit Suisse/Tremont Hedge fund Index第29页/共74页第三十页，共74页。31数量化共同数量化共同(gngtng)基金基金l数量化的共同基金(jjn)在过去的几年里有了很大的发展。据Lippers的统计，此类基金(jjn)管理的资产在2007年达到6,360亿

25、美元，是2002年规模的3倍l但因为共同基金(jjn)业管理的资产达20万亿美元，所以数量基金(jjn)所占的比重仍较小，只有大约3.2%l大部分的策略是做多，但近年130/30的策略日趋流行第30页/共74页第三十一页，共74页。32数量化投资数量化投资(tu z)的理论基础的理论基础l现代金融理论l均值-方差分析l资产资本(zbn)定价模型（CAPM）l无套利定价原理（APT）l数量模型l数学和数值优化l风险管理l交易成本l经济计量学技术l单因子模型l多因子模型第31页/共74页第三十二页，共74页。33均值均值(jn zh)-方差分析方差分析l与两个不同的理论框架保持一致：l设定假设下的

26、功用最大化l资产的回报率符合(fh)多元正态分布l充分利用多样化原理第32页/共74页第三十三页，共74页。34均值均值(jn zh)-方差分析方差分析wwwmin受限于以下(yxi)约束条件: 1,.,1 , 1 , 10llww求解(qi ji):111212blabachbclbacg111clblla0hgw第33页/共74页第三十四页，共74页。35资本资产定价资本资产定价(dng ji)模型（模型（CAPM）),cov()var(MiMfMfiRRRRRERRE第34页/共74页第三十五页，共74页。36无套利无套利(to l)定价原理（定价原理（APT）l基于无套利原理l是一种(

27、y zhn)多因子的经济计量模型l定义了Alpha，或者叫“主动Alpha”，也就是主动选股带来的收益l例如：Fama/French五因素模型第35页/共74页第三十六页，共74页。37数学数学(shxu)和数值优化和数值优化l金融学理论的核心在于优化：风险和收益的均衡l优化问题包括三个基本要素l目标函数 f(x)l给定收益率的方差(fn ch)最小化，或者给定方差(fn ch)的收益率最大化l一组变量: xl资产组合的构成和比例l一组约束条件lwwwwf)(minJjxhIixgji,.,2 , 1, 0)(,.,2 , 1, 0)(禁止(jnzh)卖空，单个资产上限5%，整股约束等等第36

28、页/共74页第三十七页，共74页。38数学数学(shxu)和数值优化和数值优化l线性规划(xin xn u hu) (LP): 在一组线性等式或者不等式的约束下最小化一个线性函数l二次优划: 最小化一个二次目标函数l凸优化: 包含子集合的优化问题，如半正定优化(SPD), 二阶锥优化 (SOCP), 几何优化 (GP), 最小二乘法 (LS), 凸二次优化(QS)l锥优化: 去掉标准线性规划(xin xn u hu)中的非负约束l整数优化与组合优化: 变量只能取整数，如二项值或者整数值第37页/共74页第三十八页，共74页。39风险风险(fngxin)管理管理-风险风险(fngxin)的计算的

29、计算l计算方差、协方差矩阵l隐含波动(bdng)率l指数加权移动平均 (EWMA)l自回归条件异方差 (GARCH)()()()(_2_YYXXEXYCovXXEXVar),(rSKCfititiititiitrrr, 2, 111,122112)1 ()1 (0, 0,21212ttt第38页/共74页第三十九页，共74页。40风险风险(fngxin)的计算的计算l在险价值(jizh) (VaR) 计算l高阶及极端风险的测量第39页/共74页第四十页，共74页。41将风险将风险(fngxin)分解分解lBarra E3 模型(mxng)中风险定义1332108.0.1 .005.0022.0

30、第40页/共74页第四十一页，共74页。42将风险将风险(fngxin)分解分解l系统性风险的分解l其他风险的分解: 总体风险分解，积极(jj)风险分解，积极(jj)系统风险分解，等等第41页/共74页第四十二页，共74页。43交易成本交易成本l交易的执行是投资过程中一个重要的组成部分l一个糟糕的交易会直接(zhji)损害投资组合的收益l对于算法交易来说，交易成本是至关重要的第42页/共74页第四十三页，共74页。44预测风险和收益预测风险和收益 财务财务(ciw)和经济因子和经济因子l财务信息lP/E lP/Bl分红(fn hng)率增长l等等l经济因子lGDPl失业率l领先，同时和滞后的指

31、标l信用价差l能源价格l汇率l等等第43页/共74页第四十四页，共74页。45预测风险和收益预测风险和收益(shuy) 统计模型统计模型l单因子模型: 单个价格的动态过程: 自回归移动平均模型(ARMA)lARMA(p,q)l多因子模型:多个价格的动态过程及相关性l向量自回归模型(VAR)lVAR(p)l向量自回归移动平均模型 (VARMA)lVARAM(p,q)l协整: 误差修正模型(ECM)l状态空间:便于制定(zhdng)大量的动态过程l类ARCH/GARCH 模型qtqttptpttbbxaxax.1111ttptptttsxAxAxAx.2211qqppttLBLBLBILBLALA

32、LAILALBxLA.)(.)()()(221221第44页/共74页第四十五页，共74页。46预测预测(yc)风险和收益风险和收益 其他模型其他模型l随机游走模型l时间多样化l动态模拟l主成分分析多因子模型 l长期均衡模型和多趋势(qsh)模型lBayesian 方法: Black-Litterman 模型l神经网络模型l行为金融模型: 解释和刻画市场中的异常现象第45页/共74页第四十六页，共74页。47什么样的模型什么样的模型(mxng)是好模型是好模型(mxng)？l对样本有很强的解释能力l对样本外结果有很强的预测(yc)能力l很小的估计误差l对资产价格的属性有稳定的描述l能够盈利的策

33、略，赚钱！第46页/共74页第四十七页，共74页。48数量化交易数量化交易/投资投资(tu z)必须有纪律必须有纪律lAlpha 模型: 产生现实、合理的收益期望(qwng)和预测l风险管理: 控制和管理投资、交易风险l控制成本: 管理交易成本l执行: 监视并管理投资的每个步骤l业绩归因分析: 策略是否可行？如果可行，业绩来自于技巧还是运气？第47页/共74页第四十八页，共74页。49例子例子: 证券分析证券分析(fnx)和挑选和挑选第48页/共74页第四十九页，共74页。50例子例子(l zi): 数量化建模和投资组合建立数量化建模和投资组合建立第49页/共74页第五十页，共74页。51例子

34、例子(l zi): 执行和风险管理执行和风险管理第50页/共74页第五十一页，共74页。52策略策略(cl): 风险中性风险中性l多/空策略l业绩(yj)表现与市场表现无关l组合beta ()基本上为零l大约6%的对冲基金使用此策略数据来源(liyun): Investment Strategies of Hedge Funds, Stefanini时间: 01/1994 12/2004第51页/共74页第五十二页，共74页。53策略策略(cl): 成对证券价差交易成对证券价差交易l多仓价格有望上涨的证券，空仓价格有望下跌的证券l一帮情况下，两个证券价格是同涨同跌的，它们价格的差距，价差，是均

35、值回复的l抓住趋势的暂时(znsh)骤变并期待趋势能够反转第52页/共74页第五十三页，共74页。54策略策略(cl)：统计套利：统计套利l统计套利，StatArb，不是考虑成对的股票，而是成百只股票的组合lbeta中性，利用统计和经济计量(jling)模型l恰当的模型是最重要的第53页/共74页第五十四页，共74页。55策略：指数策略：指数(zhsh)套利套利l指数期货和指数组成成份的一揽子股票组合具有相关(xinggun)关系l如果确信价差会收敛，可以卖出期货，并买入同等价值的一揽子股票l如果确信价差会扩大，可以采用相反的操作第54页/共74页第五十五页，共74页。56策略：波动策略：波动

36、(bdng)率套利率套利l期权交易: 买入低波动率，卖出高波动率lDelta对冲: 与标的资产的价格的直接变动无关，头寸的盈利取决于标的资产的价格的凸度l波动率互换：利用将来的波动率变化，不考虑其他任何因素l波动率分散：利用指数波动率和其成份(chng fn)一揽子股票的波动率之间的不平衡第55页/共74页第五十六页，共74页。57策略策略(cl)：结构化产品：结构化产品l结构化产品可以针对投资者对市场的具体看法量身定制l例子: 双障碍敲出期权l起始日: 今天l期限: 6个月l类型: 期权l标的: 国企指数(当前为11,947) 或者其他指数l障碍价格: 9,947 和 13,947l到期(d

37、o q)回报: 如果没有碰到障碍价格则: |HSCEI 11,947|, 否则为：10%第56页/共74页第五十七页，共74页。58 策略策略(cl)：其他想法：其他想法还有许多(xdu)可以做第57页/共74页第五十八页，共74页。59数量化模型和策略数量化模型和策略(cl)的优势的优势l一致性：相同的输入会导致相同的信号l严格执行纪律，不受情绪或其它主观标准的影响l可以完全自动化 l可以用过去的历史数据全面测试，用模拟情景测试l在低迷的市场，数量化交易模型产生的结果由于同传统的资产相关度很低，可以提供一个(y )新的“alpha”来源第58页/共74页第五十九页，共74页。60如何构建数量

38、化投资如何构建数量化投资(tu z)框架框架l目标l建立可靠的预测模型l为投资组合分配(fnpi)和风险管理配置可靠的模型l管理组合的调仓成本和交易成本l监控并定期检查整个投资过程l框架第59页/共74页第六十页，共74页。61股票市场研究股票市场研究(ynji)l数量化投资中最重要的一个环节l关注点：l全球市场，基本面，区域/行业(hngy)/板块，会计处理l风格，基准，对手，其它特征分析l多因子股票风险模型l时间序列分析: ARMA, ARIMA, ARCH, GARCHl高频数据研究l历史数据回溯测试，蒙特卡罗模拟 l不同资产类别和不同市场的相关性，敏感度l“可转移的alpha”，多/空

39、扩展，绝对收益以及其它投资研究第60页/共74页第六十一页，共74页。62投资投资(tu z)组合构建、优化和管理组合构建、优化和管理l按照客户的要求构建投资组合：风险，风格，质量，安全性，税收，社会责任，行业集中度，流动性等l遵照投资组合，使用优化工具和技术使股票选择和权重分配精细化l关注点l资产配置策略l投资组合优化l风险约束lAlpha，贝塔(bi t)，夏普比率，跟踪误差分析l策略：多/空策略，130/30，市场中性等第61页/共74页第六十二页，共74页。63证券交易和执行证券交易和执行(zhxng)l抽象理论研究(ynji)和投资组合构建的实现，理论和实践相结合l从组合构建阶段平稳

40、有效地过渡到交易执行阶段l关注以下策略:l交易委托智能解决方案以寻求流动性l冲击成本和交易成本最小化l佣金分配vs.最佳执行l执行数量化交易策略，系统和软件l平滑过渡以及alpha 损失最小化 第62页/共74页第六十三页，共74页。64数量化投资过程数量化投资过程(guchng)改进改进l尽可能使所有任务自动化l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？ l明确定义进程成功(chnggng)的标准l各个阶段之间的平稳转换和 alpha 损失最小化l数据效率最大化，减小模型差错，检查所有特征l管理层审核：遵循既定目标第63页/共74页第六十四页，共74页。65数量化方法和共同数

41、量化方法和共同(gngtng)基金基金l选股: 使用数量化模型价值、动力、因子选股，例如价值和成长l资产配置策略: 股票、固定收益产品、外汇和大宗商品l投合优化: 基于限制(xinzh)和目标构建最优投资组合l多/空策略: 130/30l准多/空策略: 做空现有持仓股票l指数追踪: 模拟特定指数，最小化跟踪误差l交易成本控制l数量化研究l投资过程自动化: 充分利用技术优势第64页/共74页第六十五页，共74页。66数量化方法和共同数量化方法和共同(gngtng)基金基金 全球视野全球视野l前10大数量化共同基金按照过去(guq)1年回报排名第65页/共74页第六十六页，共74页。67案例案例(

42、n l): 2007年夏，数量化基金的巨大损失年夏，数量化基金的巨大损失发生(fshng)了什么?第66页/共74页第六十七页，共74页。68案例案例(n l): 8月伏击月伏击l发生了什么?l那些数量交易员使用复杂的数学模型投资于全球市场l他们与沃伦.巴菲特和彼得.林奇等价值投资者非常不同l他们使用“统计套利”，“市场中性(zhngxng)”等交易策略l历史上来看，数量交易员表现不错l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.l他们的大部分损失出现在7/8-9/8，10天之后，部分损失得到弥补第67页/共74页第六十八页，共74页。69案例案例: 市场市场(shchng)情况情况l发生了什么?l5/8: 贝尔斯登CEO辞职