量化对冲策略
量化的dma对冲策略
量化的dma对冲策略
量化的DMA对冲策略是指通过量化方法来确定股票的买卖点，并在市场走势与预期不符时进行对冲，以降低风险并获得收益。
以下是该策略的详细步骤：
1. 数据收集：收集历史股票价格、成交量、财务数据等相关信息，为后续的量化分析提供数据支持。
2. 量化分析：利用统计学、数学和机器学习等方法，对历史数据进行分析，以寻找股票价格变化的规律和趋势。
3. 制定交易策略：根据量化分析结果，制定交易策略，包括买入和卖出点的确定、止损和止盈的设置等。
4. 执行交易：根据交易策略，在股票市场中执行买入或卖出操作。
5. 对冲风险：在市场走势与预期不符时，通过使用其他金融工具（如股指期货、期权等）进行对冲，以降低风险。
6. 调整和优化：根据实际交易情况和市场变化，对量化模型和交易策略进行不断调整和优化，以提高收益和降低风险。
量化的DMA对冲策略的核心在于量化分析，通过数学和统计方法来寻找股票价格变化的规律和趋势，并根据这些规律制定交易策略。
同时，该策略也强调对冲风险，以降低市场波动对投资收益的影响。
量化对冲是什么意思
金斧子财富： 量化投资是以数据为基础，以策略模型为核心，以程序化交易为手段，以追求绝对收益为目标的投资方法。
量化投资的本质：一种概率游戏，通过寻找市场上的某种共性/规律/大概率事件，并将它不断重复，利用大数定律来获取收益。
使用数学模型和计算机等新技术，将投资思想定量化，形成客观的、冷静的、有严格纪律性的投资策略。
华尔街90%的基金采用量化分析方法（共同基金/对冲基金），美国市场70%的交易量由算法交易实现，量化投资已经成为海外成熟市场主流的投资方式之一。
什么是对冲？对冲是降低或消除投资风险的一种手段。
一般意义上讲，对冲的操作方式是在买入一种资产的同时，卖出另一种与之相关、数量相当的资产，从而达到盈亏相抵、风险对冲的目的。
具体到股票投资上，对冲的一般做法是：买入一个股票多头组合，卖空等量的股指期货合约，从而把市场系统性风险从投资组合中剥离出来。
由于缺少对冲工具，国内的量化投资经历了一个比较痛苦的成长期。
但是经过几年的洗礼，尤其是2013年以来，量化投资呈现出爆发性的增长。
IF、IH、IC及Option等工具的推出，极大地推动了量化对冲投资基金的发展。
常见的量化对冲策略包括：股票对冲(Equity Hedge)、事件驱动(Event Driven)、全球宏观(Macro)、相对价值套利(Relative Value)四种，任意一只对冲基金既可采取其中某一策略也可同时采取多种投资策略，目前全球使用占比最高的策略金斧子财富： 是股票对冲策略，占比达32.5%量化对冲产品有以下几方面特点：1、投资范围广泛，投资策略灵活；2、无论市场上涨还是下跌，均以获取绝对收益为目标；3、更好的风险调整收益，长期中对冲基金在获取稳定收益的同时提供了更好的防御性；4、与主要市场指数相关性低，具备资产配置价值。
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使用量化分析优化对冲基金的风险管理策略
使用量化分析优化对冲基金的风险管理策略对冲基金作为一种复杂的投资工具，面临着诸多风险和挑战。
为了提高对冲基金的风险管理能力并实现更好的收益，使用量化分析成为一种有效的策略。
本文将探讨如何利用量化分析来优化对冲基金的风险管理策略。
一、介绍对冲基金的风险管理挑战对冲基金的风险管理具有一定的复杂性。
首先，对冲基金往往利用杠杆操作来增加投资回报，但杠杆操作也将带来更大的风险。
其次，对冲基金可能在多个市场进行投资，不同市场的波动性和相关性也会影响风险管理的效果。
此外，对冲基金的投资策略和交易频率也对风险管理造成一定挑战。
二、利用量化分析进行风险测量量化分析是一种使用数学和统计方法来分析和解决问题的方法。
在对冲基金的风险管理中，量化分析可以帮助我们识别和测量各种风险。
以下是一些常用的量化指标和方法：1. 历史风险价值（Historical Value at Risk，简称HVaR）：通过对历史数据的分析，计算在给定置信水平下的最大可能损失。
HVaR可以帮助我们了解过去的风险状况并预测未来的风险。
2. 风险敞口（Risk Exposure）：通过分析不同资产类别的收益率和波动性，确定对冲基金在不同市场条件下的表现。
风险敞口可以帮助我们了解对冲基金在不同市场环境下的风险敏感度。
3. 协方差矩阵（Covariance Matrix）：通过计算不同资产之间的协方差，确定投资组合中不同资产的相关性和波动性。
协方差矩阵可以帮助我们构建有效的投资组合和优化风险分散。
三、利用量化模型进行风险控制量化模型是一种使用数学模型和算法来识别和控制风险的方法。
在对冲基金的风险管理中，量化模型可以帮助我们制定合理的风险管理策略。
以下是一些常用的量化模型和算法：1. 值量分析（Value at Risk，简称VaR）模型：VaR模型基于统计方法，通过计算在一定时间内基金可能遭受的最大损失，帮助我们确定适当的风险敞口和止损点。
VaR模型可以帮助我们制定风险控制的目标和限制。
量化对冲基金方案
量化对冲基金方案前言随着信息技术的迅猛发展，量化投资成为资本市场中的一种新兴投资策略，而其中的量化对冲基金更是备受关注。
本文将介绍量化对冲基金的基本概念和实施方法，并探讨其在投资组合中的应用。
量化对冲基金概述量化对冲基金是一种利用大量历史数据和数学模型进行交易决策的对冲基金，旨在通过对不同证券的价格、行情、流动性等信息进行分析、建模和评估，利用统计学和机器学习等技术，实现在多个市场上进行市场中性 (Market-Neutral) 交易，达到减少市场波动风险，缩小对单个证券方向的暴露度，从而获得稳定收益的目的。
与传统的基金经理择时和选股不同，量化对冲基金投资策略具有高度系统性和自动化程度。
其投资组合构建的过程中，需要将投资目标转化为特定的数学模型，通过程序化的规则进行交易决策，并严格控制持仓风险，实时管理交易组合的买卖。
量化对冲基金实施方法量化对冲基金的实施方法主要包括以下两个步骤：1.量化分析:量化分析是量化对冲基金非常关键的一步。
量化分析的主要目的是对市场和证券进行数据分析，依据一定的统计学和机器学习方法，构建模型，并对模型进行后验检验，以获得可靠的预测结果。
在这个过程中，需要将复杂的金融数据转化为可读取的信息以进行数据分析，主要数据来源是市场报价、经济数据、公司财务报告等。
这里需要使用到Python、R等编程语言以及MATLAB等数学软件，来进行数据处理和建模。
在分析及迭代过程中需要严格遵守风险管理策略，统计数据的有效性，同时还要按照固定比例并控制杠杆，以有效控制投资风险。
2.自动化交易策略:量化对冲基金是一种高度自动化的投资策略。
在量化分析的基础上，需要将自己对市场和证券的预判用编程语言翻译为交易规则。
自动化交易策略通过对证券市场和行情的实时监视和数据分析，自主地进行买卖决策，以满足基金的投资目标。
实现自动交易需要考虑到交易成本和流动性等问题，通常需要使用到高频交易和算法交易策略。
量化对冲基金的应用量化对冲基金可以广泛应用于各类投资策略中，如流动性交易策略、事件驱动策略、股票、商品、期货、外汇等资产的交易策略。
金融建模—金融投资基本知识
谢谢！
一、量化对冲
（二）量化对冲 所谓“量化对冲”其实是“量化”和“对冲”两个概念的结合。
2.对冲
“对冲”的概念最早由Alfred W. Jones 于1949年创立第一只对冲基金时 提出，他认为“对冲”就是通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化。
资本资产定价模型：E(ri)=rf+βim(E(rm)-rf) 投资组合的期望收益由两部分组成：其中α 收益为投资组合超越 市场基准的收益，β收益为投资组合承担市场系统风险而获得的收益。 虽然优秀的基金经理可以通过选股、择时获得α 收益，但无法避免市 场下跌带来的系统风险。而通过对冲手段可以剥离或降低投资组合的 系统风险(β收益)，获取纯粹的α 收益，使得投资组合无论在市场上涨 或下跌时均能获取正收益，因此对冲基金往往追求绝对收益而非相对 收益。
1.量化 “量化”投资是区别于传统“定性”投资而言的。量化投资通过借
助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中寻找能够带来超 额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的 数量化模型来指导投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超 额回报，其本质是定性投资的数量化实践。由此可见，所有采用量化 投资策略的产品(包括普通公募基金、对冲基金等等)都可以纳入量化 基金的范畴。量化投资的最大的特点是强调纪律性，即可以克服投资 者主观情绪的影响。
七、量化对冲的常用策略
（三）全球宏观策略 全球宏观策略是一种基于宏观经济周期理论对各国经济增长趋势、
资金流动、财政/货币政策变化等因素进行自上而下的分析，并预期 其对股票、债券、货币、商品、衍生品等各类投资品价格的影响，运 用量化、定性分析方法作出投资决策并在不同国家、不同大类资产之 间进行轮动配置，以期获得稳定收益。
金融市场保本策略指南
金融市场保本策略指南一、分散投资策略分散投资是保本策略的基础。
通过将资金投资于不同类型的资产，如股票、债券、基金、房产等，可以有效降低投资风险。
投资者应根据自身的风险承受能力和投资目标，合理配置各类资产。
例如，可以在股票市场中选择不同行业、不同市值的股票，同时在债券市场中选择不同期限、不同信用等级的债券。
还可以考虑投资黄金、房地产等非金融资产，以进一步分散风险。
二、固定收益投资策略固定收益投资策略旨在获取稳定的收益，为整个投资组合提供底层支撑。
这类策略主要包括投资国债、企业债、银行存款等金融产品。
固定收益投资风险相对较低，但收益有限。
在实际操作中，投资者应关注产品的信用等级、到期时间等因素，以确保投资安全。
同时，投资者还可以通过购买分级基金、可转换债券等金融产品，以获取固定收益的同时，保留一定的上涨空间。
三、量化对冲策略量化对冲策略通过利用数学模型和计算机技术，对市场进行深入研究，寻找套利机会。
投资者可以通过同时买入低价资产，卖出高价资产，实现收益的同时，降低风险。
量化对冲策略需要投资者具备较强的数学和统计学知识，以及对金融市场的深刻理解。
在实际操作中，投资者应关注市场趋势、宏观经济等因素，以提高套利成功的概率。
四、保险策略保险策略是一种风险转移的投资方法。
通过购买保险产品，如投资型保险、终身保险等，可以将风险转移给保险公司。
保险策略可以在一定程度上降低投资风险，但同时也要注意保险产品的合同条款，避免保险费用过高，影响整体投资收益。
投资者在选择保险产品时，应充分了解产品的保障范围、费用结构等因素，以确保投资效益。
五、危机投资策略危机投资策略是指在市场危机时期，寻找被低估的优质资产进行投资。
危机投资策略需要投资者具备较强的市场判断力和心理素质，能够在市场恐慌时保持冷静。
这种策略在市场危机结束后，往往能够获得较高的收益。
投资者在实施危机投资策略时，应关注危机的性质、影响范围等因素，以判断投资机会。
六、长期持有策略长期持有策略是指选择具有长期成长潜力的优质资产，进行长期持有。
股票量化交易的7个策略
股票量化交易的7个策略
鉴于股票量化交易高度复杂，主要包括以下7种策略：
1、价格动量策略：价格动量策略是基于股票价格上涨或下跌的动量，根据价格和成交量发现超额收益。
2、反转策略：反转策略判断价格是支撑或阻力位，假定价格在这一点转向，以获得一定收益。
3、趋势跟踪策略：趋势跟踪策略是基于股票价格的变化发现趋势，并以追踪或延续这一趋势从而获得收益。
4、基准策略：基准策略建立一个投资基准，将股票的收益水平与投资基准作对比，以获得超额收益。
5、对冲策略：对冲策略以投资者的资产作为基准，根据价格波动构建投资组合，以抵消价格波动的影响，最终实现超额收益。
6、套利策略：套利策略是基于投资者利用价格差的差异实现的收益，可以作为有效的风险控制工具，减少投资风险。
7、做多做空策略：做多做空策略是投资者利用价格变化实现利润的方法，可以基于不同的价格水平做多或做空股票，以获得利润。
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什么是量化对冲基金
什么是量化对冲基金
在国外，量化对冲基金一直被成为“抗跌神话”，在国内，量化对冲基金也正在进入一个黄金时代。
量化对冲策略，又称Alpha策略，是“量化”和“对冲”两个概念的结合。
1、“量化”指借助统计方法、数学模型来指导投资，其本质是定性投资的数量化实践。
2、“对冲”指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。
金融学的经典模型CAPM表明：一个投资组合的期望收益可以分为两部分，α收益和β收益。
即投资收益率=α收益+β收益。
α收益为投资组合超越市场基准的收益。
β收益为投资组合承担市场系统风险而获得的收益。
优秀的基金经理可以利用选股择时能力获得α收益，但却较难避免市场下跌（系统性风险）带来的损害。
使用量化对冲策略，可以剥离或降低投资组合的系统性风险（β收益），使投资组合无论在市场上涨或下跌时，均有机会获取α的正收益。
量化对冲基金追求的是绝对收益而非相对收益。
量化对冲交易对象有哪些呢？股票、债券、期货、期权、大宗商品等都可以作为投资标的。
操作流程是怎样的呢？
第一步，先用量化投资的方式构建股票多头组合；第二步，用空头股指期货对冲市场风险，最终获取稳定的超额收益。
这时候有小伙伴会问了，既然可以无视市场涨跌，那量化对冲策略是不是什么时候都可以用？
其实不是的，量化对冲是有适用性条件的，起码对冲是有效的。
量化对冲策略适用于不同的市场环境，在震荡市，下跌市或者股债双杀的市场中，由于其绝对收益的特性，会更有吸引力。
最后推荐两个电影：《大空头》和《华尔街之狼》，帮助理解。
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万家基金目前的量化对冲产品使用股指期货空头进行完全对冲，、博尔：量化选股模型，而不是量化对冲微量网：云平台发布策略专题研究：量化对冲策略及产品简介2014年03月29日 10:26来源：天天基金研究中心手机免费看热点个股|字体：大中小|共26331人参与讨论报告摘要：“量化对冲”是“量化”和“对冲”两个概念的结合。
“量化”指借助统计方法、数学模型来指导投资，其本质是定性投资的数量化实践。
“对冲”指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。
过去的13年间全球对冲基金市场经历了快速增长、衰退、反弹三个阶段。
08年金融危机前，全球对冲基金规模由2000年的3350亿美元上升至1.95万亿美元。
受金融危机影响，全球对冲基金规模一度缩减。
09年之后，在全球经济复苏背景下对冲基金规模又开始反弹，截至2013年11月底，全球对冲共基金管理着1.99万亿美元的资产。
从目前对冲基金的全球分布来看，北美地区(美国为主)是全球对冲基金市场发展最成熟的地区，且近年来占比有所扩大，截止2013年11月该地区对冲基金规模占据全球的67.5%。
其次是欧洲地区，占比达22.2%；接着是亚太地区，占比达7.3%(日本+亚洲非日本)常见的量化对冲策略包括：股票对冲(Equity Hedge)、事件驱动(Event Driven)、全球宏观(Macro)、相对价值套利(Relative Value)四种，任意一只对冲基金既可采取其中某一策略也可同时采取多种投资策略，目前全球使用占比最高的策略是股票多空策略，占比达32.5%量化对冲产品有以下几方面特点：1、投资范围广泛，投资策略灵活；2、无论市场上涨还是下跌，均以获取绝对收益为目标；3、更好的风险调整收益，长期中对冲基金在获取稳定收益的同时提供了更好的防御性；4、与主要市场指数相关性低，具备资产配置价值。
一、什么是量化对冲投资？近年来随着证券市场不断发展，金融衍生产品不断推出，做空工具不断丰富，投资的复杂程度也日益提高，其中以追求绝对收益为目标的量化对冲投资策略以其风险低、收益稳定的特性，成为机构投资者的主要投资策略之一。
所谓“量化对冲”其实是“量化”和“对冲”两个概念的结合。
其中“量化”投资是区别于传统“定性”投资而言的。
量化投资通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报，其本质是定性投资的数量化实践。
由此可见，所有采用量化投资策略的产品(包括普通公募基金、对冲基金等等)都可以纳入量化基金的范畴。
量化投资的最大的特点是强调纪律性，即可以克服投资者主观情绪的影响。
“对冲”的概念最早由Alfred W. Jones 于1949年创立第一只对冲基金时提出，他认为“对冲”就是通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化。
资本资产定价理论(CAPM)告诉我们，投资组合的期望收益由两部分组成：其中α收益为投资组合超越市场基准的收益，β收益为投资组合承担市场系统风险而获得的收益。
虽然优秀的基金经理可以通过选股、择时获得α收益，但无法避免市场下跌带来的系统风险。
例如2011年股票型基金中业绩排名第一的博时主题行业，年收益为-9.5%，显著好于同类平均的-24.55%以及沪深300的-25.01%。
虽然跑赢了市场但依然亏钱，因为市场下跌的系统性风险无法有效规避。
而通过对冲手段可以剥离或降低投资组合的系统风险(β收益)，获取纯粹的α收益，使得投资组合无论在市场上涨或下跌时均能获取正收益，因此对冲基金往往追求绝对收益而非相对收益。
(数据来源：Choice资讯)需要注意的是，在实际应用中，由于对冲基金往往采用量化模型进行投资决策，两者经常交替使用，但量化基金不完全等同于对冲基金。
二、全球量化对冲基金发展情况过去的13年间，全球对冲基金市场经历了快速增长、衰退、反弹三个阶段。
2008年金融危机前期，全球对冲基金规模由2000年的3350亿美元一度上升至1.95万亿美元，涨幅接近500%。
管理的基金数量也由2000年的2840只上涨接近3.5倍。
2008年金融危机期间，受业绩表现不佳同时投资者大量赎回影响，到2009年4月，全球对冲基金规模缩减至1.29万亿美元。
2009年之后，在全球经济复苏背景下，对冲基金规模又开始反弹，至2013年11月底，全球对冲基金共管理着1.99万亿美元的资产。
从目前对冲基金的全球分布来看，北美地区(以美国为主)当之无愧成为全球对冲基金市场发展最成熟的地区，且近年来占比有所扩大，截止2013年11月该地区对冲基金规模占据了全球对冲基金规模的67.5%。
其次是欧洲地区，占比达22.2%；接着是亚太地区，占比达7.3%(日本+亚太非日本)，但这两个地区近年来对冲基金规模占比有所下降。
三、量化对冲常用策略对冲基金广泛采用各种投资策略，各种策略本身又在不断演化，根据专业对冲基金研究机构HFR(Hedge Fund Research)的分类，对冲基金的交易策略可以分为股票对冲(EquityHedge)、事件驱动(Event Driven)、全球宏观(Macro)、相对价值套利(Relative Value)四种。
另一家专业对冲基金研究机构Eurekahedge的分类更细，其将对冲基金策略分为套利(Arbitrage)、管理期货(CTA/Managed Future)、高收益债(Distressed Debt)、事件驱动(Event Driven)、固定收益(Fixed Income)、股票多空策略(Long/Short Equities)、全球宏观(Macro)、相对价值套利(Relative Value)、多策略基金(Multi-Strategy)。
任意一只对冲基金既可采取其中某一策略也可同时采取多种投资策略。
根据Eurekahedge统计，截止2013年11月，全球采用各种策略的对冲基金占比如下图所示，其中占比最高的是股票多空策略类，占比达32.5%；其次是多策略类，占比达15.3%；再次为事件驱动类，占比达10.3%。
该三类策略占据了所有对冲基金的半边江山。
两家机构的对冲基金策略分类略有不同，部分Eurekahedge分类下的投资策略属于HFR 一级策略分类下的子策略，此处我们采用HFR更广义的分类方法对常见的对冲策略进行说明1、股票对冲策略股票对冲策略通过做多/做空两种方式来投资股票及其衍生品(如股指期货、融资融券等)。
投资范围可以是全市场，也可以专注于某些特定行业、主题。
不同的基金在净风险敞口、融资杠杆、持有期、持股集中和持有股票价格范围方面有很大的差异。
国内比较常见的是股市中性策略(市场中性策略)，即运用复杂的量化方法从技术面、基本面角度分析未来价格变动趋势以及不同股票间的相关性，进而买入低估值股票同时卖出高估值股票，或者通过股指期货对现有投资组合头寸进行完全(或部分)对冲，隔离系统风险，获取α收益。
该策略的成功取决于量化选股模型的有效性、对冲的覆盖程度，选股模型越有效、系统风险对冲得越好，策略效果越好。
2、事件驱动策略事件驱动策略是指在前期深入挖掘和分析可能造成特定公司证券价格异常波动的特殊事件的基础上，通过充分把握交易时机获取超额投资回报的交易策略。
常见的事件驱动类投资策略包括定向增发、兼并收购、ST摘帽、年报高送转、业绩超预期等等。
例如预计某公司年报高送转或业绩超市场预期，则可提前潜伏买入该公司股票(交易时机)，等事件明朗或将要明朗(发展进程)且市场充分反映预期时逢高卖出获利。
国内最常见的事件驱动策略为定向增发策略，即以一定折价认购其看好的某公司发行的定增股票，待锁定期满后在二级市场溢价卖出获取收益。
该策略的成功取决于特殊事件发生的频度，事件朝预期的发展进程以及对交易时机的把握，特殊事件发生频度越大，事件的发展越有利于策略，对交易时机把握越准确，策略的效果越好。
3、全球宏观策略全球宏观策略是一种基于宏观经济周期理论对各国经济增长趋势、资金流动、财政/货币政策变化等因素进行自上而下的分析，并预期其对股票、债券、货币、商品、衍生品等各类投资品价格的影响，运用量化、定性分析方法作出投资决策并在不同国家、不同大类资产之间进行轮动配置，以期获得稳定收益。
例如当对冲基金更看好未来美国经济的复苏，就可以逐步做多美股资产，同时将资金撤出新兴市场并做空新兴市场资产来构建组合。
市场上比较著名的宏观资产配置模型为美林证券于2004年提出的投资时钟模型。
该理论将经济周期划分成四个阶段：衰退、复苏、过热和滞涨，在复苏周期经济开始增长，同时保持较低的通胀水平，此时表现较好的资产为股票；在过热周期经济增长开始放缓，同时通胀抬头，此时表现较好的资产为大宗商品；在滞涨周期经济增长率降低至潜能之下，通胀继续上升，股票与债券的表现均不好，此时适合持有现金；在衰退阶段，经济开始衰退，通胀走低，此时表现最好的资产为债券。
该模型通过在全球范围内不同资产间轮动配置获取超额收益。
该策略的成功取决于对全球宏观经济趋势的判断，判断越准确，策略的效果越好。
4、相对价值(套利)策略相对价值策略的原理是通过一系列的基本面和量化分析方法可以确定多个证券之间价值偏离的合理范围，一旦价值偏离超过这个合理范围便产生了套利空间，通过买入低估证券、卖出高估证券获取两者价差回归均衡带来的收益。
该策略可投资的资产包括股票、债券、期货、基金以及其他金融衍生品。
例如历史上中国银行与工商银行的合理价差维持在-0.9~-1.1波动，当两者价差明显超越合理范围后，可以买入低估股票、卖出高估股票套利，实际应用中还需考虑手续费、冲击成本等费用。
该策略的成功取决于对相关证券之间合理价差范围的确定，同时价差是否回归均衡范围也相当重要，若由于某些基本面因素发生变化导致合理价差范围改变，价差无法回归均衡甚至产生更大偏离，则会给策略带来损失。
四、量化对冲基金特点量化对冲产品有以下几方面特点：1、投资范围广、投资策略灵活；2、以追求绝对收益为目标；3、更好的风险调整收益；4、与主要市场指数相关性低、具备资产配置价值。
1、投资范围广、投资策略灵活普通公募产品由于投资范围受限，参与衍生品投资的比例较低，例如我国《证券投资基金参与股指期货交易指引》规定，基金持有的买入股指期货合约价值不得超过基金净资产的10%，基金持有的卖出期货合约价值不得超过基金持有的股票总市值20%。
且必须以套期保值为主，严格限制投机。
而对于部分私募量化对冲产品(如私募基金、公募专户、)而言，不仅可以在现金、银行存款、股票、债券、证券投资基金、央行票据、短期融资券、资产支持证券、金融衍生品、商品期货等各类资产间灵活配置，而且没有投资比例上的限制，极大地提高了投资的灵活性。