量化投资在期货中应用
期货交易中的量化交易策略利用数学模型赚取利润
期货交易中的量化交易策略利用数学模型赚取利润量化交易是指通过运用大量数据和数学模型，以及使用算法和自动化系统来进行的交易策略。
它借助科技手段对市场进行分析和预测，进而制定出具有高度准确性和可执行性的交易策略。
期货交易是一种金融衍生品交易，它的风险和波动性较大，因此，利用量化交易策略来进行期货交易可以帮助投资者降低风险、提高交易效率，进而赚取更多的利润。
在期货交易中，利用数学模型进行量化交易策略的方法有很多种，下面将介绍其中几种常见的方法。
首先，统计套利是一种常见的量化交易策略。
通过对不同市场、合约之间的统计关系进行分析，找出其中的价格差异和相关性，进而制定相应的交易策略。
例如，通过对现货市场和期货市场的关系进行分析，以及对同一品种不同交割月份的合约进行比较，可以找到价格差异较大的机会，进而进行套利操作。
这种策略可以利用数学模型对历史数据进行回测和验证，以保证其稳定性和可靠性。
其次，趋势跟踪是另一种常见的量化交易策略。
该策略认为价格存在一定的趋势性，即价格在一段时间内具有明显的上升或下降趋势。
通过对价格走势进行分析，可以判断市场的长期走势，并采取相应的交易动作。
这种策略可以利用数学模型对市场进行技术指标的计算和分析，以及对历史数据进行回测，以确定交易时机和止损水平。
再次，配对交易是一种基于统计关系的量化交易策略。
该策略将两个相关性较高的品种进行匹配，当其中一个品种的价格出现偏离时，即可进行交易。
例如，对两个相关性较高的期货合约进行配对，当其中一个合约的价格上涨而另一个合约的价格下跌时，即可进行买入一个合约、卖出另一个合约的交易动作。
这种策略可以利用数学模型对两个品种的相关性进行分析和协整性检验，以确定交易时机和头寸配比。
最后，套利交易是一种通过利用市场价差进行风险无套利利润的量化交易策略。
通过对相关的期货合约进行研究和分析，可以找到价格差异较大的机会，进而进行套利操作。
这种策略可以利用数学模型对历史数据进行回测和验证，以确定交易时机和止损水平。
期货交易中的量化模型
期货交易中的量化模型随着科技的发展和数据的爆炸式增长，量化交易在金融市场中扮演着越来越重要的角色。
量化交易是指利用数学模型、统计学方法和计算机技术对金融市场进行预测和交易的一种方法。
在期货交易中，量化模型的应用可以提高交易效率、降低风险，同时也带来了一系列的挑战和争议。
一、量化交易的定义和意义量化交易是指通过建立和运用量化模型，利用计算机算法自动执行交易决策的一种交易方式。
量化交易的核心是将交易行为规则化，使其能够通过计算机程序自动执行。
量化交易的目标是在市场的波动中获得稳定的收益，通过大规模数据的分析和算法的优化，发现一些市场的套利机会或者预测市场未来的走势。
量化交易的意义在于提高交易效率并降低市场风险。
通过量化模型分析市场，可以快速找到潜在的交易机会，并在瞬间完成交易操作，避免了人为因素和情绪的干扰。
同时，量化交易也可以通过风险管理模型对投资组合进行优化，降低风险，提高稳定性。
在大规模数据时代，利用量化模型进行交易已经成为金融市场的主流。
二、量化模型在期货交易中的应用1. 统计套利模型统计套利模型是一种基于统计学原理的量化交易策略。
通过对市场的历史数据进行分析，寻找价格和价差的统计关系，并建立模型进行预测。
常见的统计套利模型有配对交易和均值回归策略。
配对交易是指同时买入一个标的资产，卖出另一个标的资产，通过它们之间的价差变化获利；均值回归策略是指将股票价格回归到其长期均值附近进行交易。
2. 基于趋势的模型基于趋势的模型是一种利用市场趋势进行交易的量化模型。
通过分析市场价格的趋势和波动，预测未来价格的走势，并进行交易决策。
常见的基于趋势的模型有动量策略和趋势跟踪策略。
动量策略是指根据过去一段时间的价格表现来预测未来价格的走势；趋势跟踪策略是指通过监测市场的趋势，选择跟随趋势进行交易。
3. 现货期货套利模型现货期货套利模型是指通过同时买卖现货和期货合约，利用现货和期货之间的价差进行套利交易。
现货期货套利模型通常基于现货和期货市场之间的基本关系，例如存储费用、利息成本、供需关系等。
量化投资策略研究及应用
量化投资策略研究及应用一、量化投资的基本概念1. 量化投资的基本原理量化投资的基本原理是通过实时的数据收集和分析，运用数学模型和统计方法来预测和分析市场价格的走势，以期获得超额收益。
通过对历史数据的回测和实盘交易，不断地优化模型和策略，从而控制风险、提高收益。
2. 量化投资的特点（1）科学化：量化投资以数据分析和统计模型为基础，是一种科学化的投资方式，相对于传统投资方法更加客观。
（2）自动化：量化投资利用计算机程序进行交易，实现交易的自动化和高效化。
（3）系统化：量化投资建立了完整的交易体系和风险控制体系，规避了许多非理性决策。
（4）风险控制：量化投资在模型构建和交易执行中，对风险进行了有效的控制，提高了投资的稳定性和可持续性。
二、量化投资策略研究1. 基本面策略基本面策略是根据上市公司的财务报表、行业地位、经营状况等基本面因素，构建投资组合的投资策略。
通过量化模型挖掘公司价值和成长性，从而选取具有较高投资价值的个股。
2. 技术面策略技术面策略以市场价格、成交量、动量等技术指标为基础，通过量化模型识别出市场价格的趋势和波动，从而制定买卖策略。
3. 套利策略套利策略是利用不同市场之间、不同产品之间、同一产品在不同交易场所之间的价格差异，通过量化模型进行交易，从中获取收益。
4. 高频交易策略高频交易策略是利用计算机程序在极短的时间内进行大量的交易，以获取微小的价格差，从而实现盈利。
5. 统计套利策略统计套利策略是利用历史数据的统计规律，通过建立统计模型进行交易，从中获得收益。
1. 股票市场在股票市场上，量化投资策略常用于选股、择时和风险控制。
通过量化模型对股票的基本面和技术面进行综合分析，选取具有投资价值的个股，并制定买卖策略。
2. 期货市场在期货市场上，量化投资策略多用于套利交易和统计套利策略。
利用量化模型分析期货合约之间的价格差异，进行套利交易；或者通过统计模型识别期货价格的波动规律，制定交易策略。
投资策略的量化模型及其应用
投资策略的量化模型及其应用随着金融市场的飞速发展和投资理念的不断升级，越来越多的投资者和机构开始聚焦于投资策略的量化模型及其应用。
量化投资作为一种利用数学和计算机技术来进行投资决策的方法，已经成为很多投资者和机构的首选。
本文主要从以下几个方面来探讨投资策略的量化模型及其应用：一、量化投资的定义及发展量化投资（Quantitative investment）是一种基于数学和计算机技术的投资方法，主要通过收集、整理和分析大量的市场数据，将投资策略转化为数学模型，并优化和调整模型以实现收益最大化。
量化投资的核心是模型构建和数据分析，它将传统的主观投资决策转化为客观、科学的投资过程。
量化投资在20世纪初期被广泛使用，但直到20世纪80年代才受到广泛关注和认可。
现在，量化投资已经成为许多机构投资者和个人投资者的首选。
二、量化模型的构建量化模型的构建是量化投资的关键环节，它包括确定投资目标、确定投资策略和确定投资标的。
量化模型的构建过程中，需要考虑以下几个方面：1.证券选择：在量化投资中，重点是对证券的选择和权重分配。
可以采用市值加权、等权重、行业加权等不同方式进行证券选择和权重分配。
2.投资策略：根据投资目标的不同，投资策略也会有所不同。
常见的投资策略包括：趋势跟随、均值回归、股票配对等。
3.模型优化：模型的优化非常重要，可以采用统计学的方法、机器学习的方法和人工智能的方法，来不断优化模型的预测能力。
模型优化过程中，需要注意控制风险和考虑资金管理。
三、量化模型应用量化模型应用广泛，可以应用于股票、债券、期货、外汇等不同市场。
以下是量化模型的几种应用场景：1.股票量化模型：在股票市场上，量化投资可以根据公司基本面和技术面指标来进行股票选择和交易。
根据权益类资产收益率的预测能力，可以通过简单规则、基本面因子和技术面因子进行股票选取和组合配置。
2.期货量化模型：在期货市场上，量化投资可以根据期货市场的走势和基本面因素，来预测期货价格的波动。
量化小知识
量化是一种通过数学模型和统计方法来辅助投资操作的技术。
它依托计算机技术，创造出可以摆脱人性的操作模式。
量化交易在期货市场和A股市场中都有应用，其中期货市场中的量化交易主要是高频交易，而A股市场中的量化交易则以中短线交易为主。
量化的本质是建立高精度浮点数值和量化后低精度的定点数值之间的数据映射。
这种映射关系可以通过线性量化和非线性量化来实现。
线性量化是目前最常用的量化方法，它通过一个公式将输入的浮点数据映射到定点数据上。
而非线性量化则可以根据不同场景的权值输入分布特点，采用不同的映射方式。
量化的作用是可以帮助投资者在交易中获得更多的收益。
通过量化的手段，投资者可以更快地处理数据、更准确地分析市场趋势、更有效地进行风险管理，从而在交易中获得更多的收益。
同时，量化交易也可以减少人的情绪对交易的影响，使得交易更加理性、客观。
总之，量化是一种有效的投资工具，可以帮助投资者更好地把握市场机会，提高交易效率，降低风险。
量化投资的模型与策略
量化投资的模型与策略量化投资是指通过利用数据和数学模型来制定投资决策的一种投资方式。
本文将探讨量化投资的模型和策略，并分析其优势和应用领域。
一、量化投资模型量化投资模型是量化投资的基石，它通过对大量的历史数据进行分析和建模，以发现规律和趋势，从而预测未来市场的走势。
常见的量化投资模型包括趋势跟踪模型、均值回归模型、因子模型等。
1. 趋势跟踪模型趋势跟踪模型是一种通过观察市场价格的趋势来进行投资决策的模型。
它基于市场价格的上涨或下跌趋势，选择相应的投资策略。
例如，当市场呈现上涨趋势时，可以选择买入股票或其他投资品种，而当市场呈现下跌趋势时，则可以选择卖出或做空。
2. 均值回归模型均值回归模型是一种基于市场价格回归到其长期均值的趋势来进行投资决策的模型。
它认为市场价格的偏离程度会逐渐回归到其长期均值，因此在价格偏离较大时选择买入，而在价格偏离较小时选择卖出。
3. 因子模型因子模型是一种通过分析市场中的各种因素来进行投资决策的模型。
它认为市场价格的变化可以由一系列因素解释，例如利率、经济指标等。
通过选择适当的因子，并进行相应的加权组合，可以预测市场未来的走势。
二、量化投资策略量化投资策略是基于量化投资模型的具体操作方法。
它根据不同的市场环境和投资目标，选择合适的模型，制定相应的投资策略。
1. 多因子策略多因子策略是一种基于因子模型的投资策略。
它通过选取多个具有独立解释市场变化能力的因子，并进行适当的加权组合，来实现超额收益。
例如选择股票市盈率、市净率等因子进行分析，以确定投资组合的配置比例。
2. 配对交易策略配对交易策略是一种基于均值回归模型的投资策略。
它通过选择两个相关性较高的股票或其他投资品种，当它们的价格偏离较大时，选择买入其中一个，同时卖出另一个。
当价格回归到其均值时，即可实现盈利。
3. 动量策略动量策略是一种基于趋势跟踪模型的投资策略。
它认为市场价格的趋势会延续一段时间，因此选择市场上表现较好的股票或其他投资品种进行投资。
期货交易中的量化交易模型
期货交易中的量化交易模型一、引言随着科技进步和数据处理能力的提升，量化交易模型在金融领域中扮演着越来越重要的角色。
在期货交易中，量化交易模型通过运用复杂的算法和数学模型，利用历史数据进行分析和预测，从而帮助交易员做出更为理性和精确的决策。
本文将介绍期货交易中的量化交易模型及其应用。
二、传统交易与量化交易模型1. 传统交易方法的局限性传统的期货交易方法主要依赖于交易员的经验和直觉，通常辅以一些基本的技术指标分析。
然而，这种方法往往受制于人类的主观判断和情绪波动，容易受到外部因素的干扰，导致交易结果的不稳定和风险的增加。
2. 量化交易模型的优势量化交易模型通过大量的历史数据和复杂的算法进行模拟和回测，可以剔除主观情感因素，实现对市场的客观分析和预测。
其优势主要体现在以下几个方面：（1）准确性：量化交易模型可以精确地分析市场行情和价格走势，辅助交易员制定具有科学依据的交易策略。
（2）纪律性：量化交易模型遵循既定的规则和策略，不受情绪和心理因素的影响，有助于保持交易员的纪律性和冷静思考。
（3）风险控制：量化交易模型可以提供风险管理和控制策略，通过设置止损和止盈机制，有效地控制交易风险。
（4）高效性：量化交易模型可以自动执行交易指令，减少人工操作，提高交易效率。
三、量化交易模型的应用1. 基于统计学的量化模型基于统计学的量化模型是最常用和最基础的模型之一。
该模型通过对历史数据的统计分析，提取出价格的统计规律，进而进行趋势预测和波动率估计。
常见的统计学模型包括均值回归模型、马尔可夫模型和协整模型等。
2. 基于技术指标的量化模型技术指标是量化交易中常用的工具之一，通过计算价格和交易量的变化，帮助交易员判断市场的买入和卖出信号。
常见的技术指标包括移动平均线、相对强弱指标（RSI）和布林带等。
量化模型可以根据技术指标的数值和交叉等信号，制定具体的交易策略。
3. 基于机器学习的量化模型机器学习技术在量化交易中发挥着越来越重要的作用。
量化投资模型解析
量化投资模型解析量化投资是一种基于数学和统计学原理的投资方法，通过建立模型来分析市场数据和趋势，以制定投资决策。
量化投资模型的应用已经成为金融领域的热门话题，它的出现既是技术进步的产物，也是投资者对风险控制和收益最大化的追求。
一、量化投资模型的基本原理量化投资模型的基本原理是通过对市场数据的分析和建模，找出市场中的规律和趋势，以此为依据进行投资决策。
这种模型的建立需要依赖大量的历史数据和统计学方法，通过对数据的处理和分析，可以得到一些有意义的结论。
二、量化投资模型的构建过程1. 数据收集和整理量化投资模型的构建首先需要收集和整理相关的市场数据，包括股票价格、交易量、财务指标等。
这些数据需要经过严格的筛选和处理，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据分析和建模在数据收集和整理完成后，需要进行数据分析和建模。
这一过程包括利用统计学方法对数据进行分析，寻找其中的规律和趋势，并建立相应的数学模型。
常用的统计学方法包括回归分析、时间序列分析等。
3. 模型验证和优化建立完模型后，需要对模型进行验证和优化。
验证模型的准确性和可靠性是非常重要的，可以通过历史数据的回测和实盘交易来验证模型的效果。
同时，根据验证结果对模型进行优化，进一步提高模型的预测能力和稳定性。
三、量化投资模型的应用领域量化投资模型的应用领域非常广泛，包括股票市场、期货市场、外汇市场等。
在股票市场中，量化投资模型可以用来进行股票选择和交易策略的制定。
在期货市场中，量化投资模型可以用来进行期货合约的套利和对冲操作。
在外汇市场中，量化投资模型可以用来进行外汇交易的决策和风险管理。
四、量化投资模型的优势和挑战量化投资模型相比传统的投资方法具有一些明显的优势，例如能够快速分析大量的数据，发现市场中的规律和趋势；能够自动执行交易策略，减少人为因素对投资决策的影响；能够进行风险控制和资金管理，提高投资的稳定性和收益率等。
然而，量化投资模型也存在一些挑战，例如对数据的质量和准确性要求较高；对模型的建立和优化需要大量的时间和精力；对市场的变化和不确定性的适应能力有限等。
量化投资策略研究及应用
量化投资策略研究及应用第一部分：量化投资策略的定义及特点量化投资策略是指基于数据分析和统计模型来进行投资决策的方法。
相比于传统的基本面分析和技术分析，量化投资更加注重对数据的挖掘和分析，通过建立数学模型和算法来进行投资决策。
它的主要特点包括：1. 数据驱动：量化投资策略依赖于大量的历史数据和实时数据进行分析和决策。
2. 系统化：量化投资策略建立系统化的模型和算法，通过自动化的方式进行交易。
3. 风险控制：量化投资更加注重风险控制和资金管理，通过严格的风控规则来保证投资的稳健性。
第二部分：量化投资策略的研究方法量化投资策略的研究方法主要包括数据挖掘、统计分析和机器学习等多种手段。
量化投资需要建立海量的数据基础，包括历史价格数据、财务数据、宏观经济数据等。
然后，通过统计分析方法对这些数据进行挖掘和分析，发现其中的规律和特征。
运用机器学习和人工智能等技术，构建量化投资模型和算法，实现自动化交易。
在研究方法上，量化投资借助了大数据技术和人工智能技术的发展，使得投资决策更加科学化和精确化。
第三部分：量化投资策略的应用范围量化投资策略的应用范围非常广泛，主要包括股票市场、期货市场、外汇市场等金融市场。
在股票市场中，量化投资策略可以应用于股票选取、市场择时、套利交易等方面，通过建立股票评分模型和交易信号模型来实现稳定的投资收益。
在期货市场中，量化交易策略可以帮助投资者进行期货合约的交易，通过对期货品种的价格和波动进行预测，实现期货投资的稳健增长。
在外汇市场中，量化交易策略也可以应用于外汇交易，通过对外汇市场的趋势和波动进行预测，实现外汇投资的盈利。
第四部分：量化投资策略的风险与挑战虽然量化投资策略在投资领域中具有显著的优势，但也面临着一些风险和挑战。
量化投资依赖大量的历史数据和实时数据进行分析，数据质量和准确性直接影响投资策略的有效性。
量化投资策略建立在数学模型和算法之上，模型的稳定性和有效性需要不断验证和修正。
量化投资的期货策略
量化投资的期货策略随着时间的推移，金融投资市场已经渐渐地从主观性投资转移至量化投资的时代，而其中一个当前较为热门的领域便是期货市场。
量化投资策略已成为投资者们越来越常见的投资方式，通过计算机算法和大量的数据分析，这些策略在选择买卖资产或进行风险管理时，能够做出更为客观、准确的决策。
本文将详细解释什么是量化投资，以及在期货市场中如何使用量化投资策略以取得投资收益。
什么是量化投资？量化投资是一种基于数学、统计学和计算机技术的投资方法。
它利用大量的数据对市场进行分析从而寻找投资机会。
量化投资策略是一种算法交易，它基于数学、统计和计算机模型，通过对历史数据进行深入分析和监测短期市场变化，从而确定买卖股票或者期货的时机和价格。
传统的投资方式通常依赖于分析基本面和技术指标来作出投资决策。
然而，量化投资利用大量的数据和机器算法来消除主观性，使投资决策更为科学化，能够优化投资组合并利用市场中的交易机会。
相比于传统投资方式，量化投资通常更为客观、准确和高效。
什么是期货市场？期货市场是一种交易场所，允许买卖方进行某种特定期货品种的投机或者保值交易。
期货合约是一种协议，规定在未来特定时间点和价格下，买方必须购买、卖方必须出售特定商品；同时，期货合约具有标准化，例如内含的交割物种类、交割地点、交割数量和期货合约到期日等提前确定，促进了交易的便利和透明度。
在期货市场中使用量化投资策略的好处1. 量化策略可以自动交易：在高速交易环境中，高速瞬间的交易机会通常会比人类反应更快，而此时量化策略发挥的作用尤为明显。
量化策略具有快速的决策动作和执行准确率，并可实现实时自动化交易。
2. 客观理性：量化投资策略是可以用数学模型来解释受到市场趋势的人们完成的。
这意味着从受众的角度来看，量化投资将更可能是客观和理性的、以事实为基础而不是情感阐述。
3. 避免一些重大的漏洞：量化策略可以消除人为的判断或偏见，有助于消除人类因为恐慌行动时做出的错误决策。
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➢ 自动化交易就是技术分析投资方式的自动化，将技术分析投资 方式固化成计算及可以理解的模型、技术指标。
➢ 克服人性的弱点，对将交易员的思路转变成机器的自动判断。
➢ 程序化交易基于历史数据的检测，相信历史会重演。
➢ 程序化交易能够实现程序的下单，减轻交易员，基金经理的工 作负荷。
➢ 期货的高杠杆，T+0交易模式，低交易成本给程序化交易孕育 的土壤。
对冲产品
➢ 利用人工选股或者数理化选股，选出具有超额收益alpha 的股票组合。
➢ 利用股指期货做空机制，分离市场收益和超额收益。
➢ 由于超额收益可能较难获得，并且也并不稳定，加上股 指期货端资金的占用导致股票仓位不高，所以通过择时， 可以在获得超额收益同时，享受到股指上扬的市场收益。
➢ 对于正向市场，还能获得展期收益。
程序化 交易
量化选 股
期货与现货股票交易的异同
杠杆 方向 交易频率
结算 技术指标 交易策略 成本
期货交易
股票交易
杠杆投机交易，放大收 股票交易无杠杆 益和风险
双边交易
做多，融券尚不完 善
T+0交易。短线，长线 T+1交易。中长线 结合，短线高频交易居 持有的较多 多，多数不隔夜
逐日盯市制度
浮动盈亏，不逐日 结算
强调未来的预判和经济行业 强调历史的重演，进行模式
分析
判别
人为影响因素较多，纪律性 有比较好的纪律性， 较差
跟多的是强调投资的艺术性。 更多的应用自然科学的理论， 如分形，人工智能，小波分 析，SVM等。。
➢ 价格趋势和反转的择时； 寻找价格趋势或者反转点，大部分的技术分析策略都属于这一类。
➢ 相对价值、套利、对冲； 获取两个或者多个证券之间价格差异的量化方法，有期现套，有统计套利、 alpha对冲，股票多空操作。
24手
股指期货手续费 105.6万
最大风险敞口
78.38%
夏普值 日波动率 年化收益率 风 险 度 超 过 50% 次数
1.757 0.77% 21.42% 2次
期货持仓
累计收益
股票组合累计超额收益
套保比例
CSI300
日波动率 Sharp ratio 交易日 年化收益率 累计收益率 最大回撤 同期股票组合收益率 同期沪深300收益率 最大期货持仓 最大资金风险度 股指期货手续费
➢ 程序化无法实现一套策略打天下，多是策略的组合，并且需要 经常根据行情调整参数。
➢ 对系统的要求高，强调行情的速度和下单的速度。
➢ 程序化交易主要分为趋势跟随策略，抓日内反转策略等。
➢ 程序化交易更象一门艺术。
商品期货产 品策略
基于产业的季 节性套利交易
策略
基于历史数据 统计的套利策
略
程序化交易策 略
➢ 高频和超高频交易； 量化方式用在非常短的时间内，是针对微观市场的结果、做市等。
➢ 风险模型评估； 使用VaR模型，极值理论等来对资产的风险进行量化评估。
➢ 结构化产品设计和定价； 利用模型对产品进行复制组合或者分拆，使用模型和衍生品工具对冲风险
量化择 时
套利交 易
对冲产 品
量化 投资
风险控 制
➢ 产品=套保+机械交易+风险仓位管理
Alpha套利累计 收益率 现货股票组合累 计收益率
同期沪深300收益 率 最大风险度 最大回撤 最大期货保证金 占用 最长返回最高点 时间 最大期货仓位
80.27%
29.51%
-36.16%
61.36% 9.91% 4214.89万
224日
226手，
最小期货仓位
0.52% 0.35 349
2.84% 3.99% 9.49% -22.83% -24.35%
158 50.66% 469820.09
期指持仓
累计收益率
股票累计收益率
CSI300
商品季节性跨品种套利
小麦与玉米的价差在 雨水开始缩小，可考 虑建立买玉米抛小麦 的套利头寸，在小暑 开始逐步扩大，小暑 前后可建立买小麦抛 玉米的套利头寸。我 们在雨水节气附近， 也即2月16日建立建 立买玉米抛小麦的套 利头寸，采取资金对 等原则，套利仓位控 制在70%，截至6月 16日，累计收益率达 到27.25%。
➢ 金融衍生品陆续丰富，为产品设计提供丰富的想法和工 具
➢ 期货公司咨询业务开展为研究提供动力，推动研究产品 化方向发展
➢ 机构投资者比例增加，期货卖方和机构买方的业务合作 将更加紧密
➢ 对金融人才提出更高的要求，对交易系统和研发平台的 提升也会需求迫切
➢ 未来的产品设计以结构化产品为主线，针对不同风险偏 好，结合多种衍生品工具，运用量化手段进行。
IT系统服务
金融期货产 品策略
提供多种下单 方式
宏观驱动型投 机交易
高速的行情接 口
程序化交易
提供程序化交 易平台等
量化对冲产品
其它量化产品
套利产品
➢ 量化alpha产品 ➢ 保本产品 ➢ 指数ETF，杠杆ETF ➢ 程序化单边投机交易 ➢ 套利产品 期现套利 跨期套利 期股轮动套利等
产品
在期货短线交易中有效 有效性有限，机构
性高
以基本面分析为主
交易策略多样，套利交 以价值投资的选股
易种类多。
策略为主导
交易成本低
成本相对较高
投机交易 •基于宏观基本面判断 • 基于技术指标的程序化交易
套期保值 •被动套期保值 • 追求alpha的主动套保
套利交易 •简单期现套利 • 跨期，跨市场，跨品种强弱套利
基于CPPI，OBPI等 收益率较低，回撤可
方式。
能较大，但是保本
套利产品模式多样， 收益率低，回撤小 基本以量化分析为基 础。可持续性不强
➢ 金融衍生品的不断推出提供更多投资机会，拓展基金公 司的产品线。
➢ 对系统的要求更高，满足高频交易和套利需求
➢ 更多的会吸收自然科学和数学理论的知识
➢ 对金融中介机构和量化投资者提出更高的要求
风险偏好
程序化机械投机交易 风险较大
量化alpha产品
风险中等
保本产品 套利产品
风险偏好较低 风险偏好低
产品特点
收益率比较
产品以技术指标运用 为基础，结合模式判 断等工具，一般分趋 势跟随交易和震荡回 复交易
收益率较高，但是回 撤较大
产品利用期指对冲市 收益率中等，回撤中 场风险，以获取正的 等。能抵御负收益的 绝对超额收益为目的。 风险 有时结合市场择时选 择对冲时机
什么是量化投资？
➢量化投资是基于模型的 ➢基于市场非有效或是弱有效的理论基础 ➢纪律性 ➢有系统性 ➢及时性 ➢靠概率战胜市场 ➢数量化交易，数量化投资，数量化风险管理，量化定价等
基本面型
技术型
代表人物：巴菲特
代表人物：西蒙斯
注重基本面的数据
注重过去的价格数据，交易 量，交易价格，持仓量等
更多的借助人脑的经验判断 更多的通过模型，借助电脑 判断