中国量化基金研究调研报告
基金管理调研报告
基金管理调研报告基金管理调研报告一、调研背景及目的近年来，中国的基金市场经历了快速增长，投资者对基金的需求也不断增加。
然而，随着市场规模的扩大，基金管理的质量和能力也受到了更大的关注。
本次调研的目的是了解当前基金管理的情况，探讨其存在的问题，并提出相应的建议和改进方案，以促进基金市场的健康发展。
二、调研方法及范围本次调研主要采用了问卷调查和访谈的方式。
问卷调查主要面向基金投资者，包括个人和机构投资者。
访谈主要采访了基金管理公司的相关人员，包括基金经理、研究员和风控人员。
调研的范围主要涵盖了股票、债券和混合型基金。
三、调研结果分析1. 基金业绩波动大：调研结果显示，大部分基金的业绩波动较大，存在较高的风险。
与此同时，基金经理的业绩评价也受到了较大的误差和随机性的影响，难以判断其真实的能力。
2. 基金信息披露不透明：在调研过程中，许多投资者反映基金的信息披露不透明，难以对基金的投资情况和投资策略进行有效的了解和评估。
3. 风控管理不到位：部分基金管理公司对风险管理和控制的重视程度不够，存在风控体系不健全、风险评估不准确等问题。
这给投资者带来了不必要的风险。
四、问题分析与建议1. 基金经理能力评价的改进：建议引入更科学和客观的评估方法，如基于风险调整后收益率的评估模型，减少评价误差和随机性。
2.加强基金信息披露：建议相关监管部门增加基金信息披露的规范和要求，增加基金投资者对基金的透明度和信息公开度。
3. 加强风险管理和控制：建议基金管理公司加大对风险管理和控制的投入，建立完善的风险管理体系，提高风险评估的准确性和及时性。
五、结论基金管理在中国市场面临一些问题和挑战，包括业绩波动大、信息披露不透明和风控管理不到位等。
为了促进基金市场的健康发展，应加强对基金经理能力的评价，加强基金信息披露，同时加强风险管理和控制。
六、参考文献1. 《基金管理手册》2. 王小红，2009，基金管理与基金业绩评价，金融学刊，第9期。
基金产业调研报告
基金产业调研报告概述本次调研报告旨在全面了解和分析基金产业的现状和发展趋势，根据市场信息和专业意见，为投资者提供决策参考。
本报告将从以下几个方面进行调研：基金定义和类型、市场规模、发展趋势、风险管理和监管框架等。
基金定义和类型基金是一种由多个投资者共同出资，由专业基金管理人负责投资和管理的一种集合资金形式。
根据投资对象和运作方式的不同，基金可分为股票基金、债券基金、混合基金、指数基金等多个类型。
每种类型的基金在投资策略和风险收益特征上有所差异，投资者可根据自身需求和风险承受能力选择适合的基金进行投资。
市场规模截至目前，全球基金市场规模已逾10万亿美元，并呈现持续增长的趋势。
在中国，随着金融市场的发展壮大，基金市场规模也在不断扩大。
根据统计数据，中国境内的基金市场规模已超过10万亿元人民币。
未来随着金融知识普及和公众投资意识的增强，基金市场将进一步发展壮大。
发展趋势未来基金产业的发展趋势主要表现为以下几个方面：1. 多样化产品：随着市场竞争的加剧，基金管理公司将提供更多样化的产品以满足投资者的需求。
例如，灵活配置基金、ETF基金等，将会受到越来越多的关注和投资。
2. 机构专业化：在资本市场的高度竞争下，基金管理公司将更加注重专业化和精细化管理，提高投资业绩和风险控制能力。
3. 科技创新应用：科技的发展将对基金产业产生深远影响，例如人工智能、大数据等技术的运用将提升基金的投资决策能力和风险控制水平。
4. 国际化发展：中国的基金市场在未来将进一步发展和开放，引入更多国际基金公司和产品，增加境外资金的流入。
风险管理和监管框架随着基金市场的不断发展，风险管理和监管也愈发重要。
针对基金投资风险，国家和相关部门出台了一系列的监管措施和规范，包括基金销售、基金投资标准、基金信息披露等方面的规定。
监管框架的建立和完善，将为基金行业提供良好的发展环境和投资者保护。
总结基金产业作为资本市场的重要组成部分，具有丰富的投资品种和广泛的参与人群。
量化投资分析分析报告
1.概述背景量化投资在国外的实践已经有了40多年的发展，我国的量化投资起步较晚，从2004年开始出现量化投资的产品，由于缺乏有效的对冲手段，直到2010年4月沪深300股指期货上市之后才能算是真正意义上开始涉足量化投资。
2015年的中国股市跌宕起伏，杠杆配资引发了大幅上涨和断以传统投资的分析决策，大多数方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在进行投资决策时，很难不受市场情绪的影响。
量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预，这样在进行投资决策时受人的情绪化的影响将很小，投资过程可以做到理性客观。
支持大数据处理，提高决策效率我国股票市场上有近3000只股票，与上市公司相关的各种信息纷繁复杂，包括政策、国内外经济指标、公司公告、研究报告等，投资者靠自己手工的筛选根本就是力不从心。
量化投资的出现为这个问题的解决带来了希望。
量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工工作量，提高了投资决策效率。
统计模型支撑，策略选股择时精准传统的投资方法中认为投资是一门艺术，投资决策需要的是投资者的经验和技术，投资者的主例如在股业绩也量化投资的应用量化投资几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、统计套利、算法交易和资产配置等。
量化选股量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。
根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。
量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。
量化择时股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。
众多的研究发现我国股市的指数收益中，存在经典线性相关之外的非线性相关，从而拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，类是利用股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。
量化发展现状分析报告
量化发展现状分析报告量化发展现状分析报告近年来，量化发展成为金融行业的新热点，越来越多的机构和投资者开始将量化策略应用于投资决策中。
目前，量化发展的整体态势持续向好，但仍存在一些挑战和问题。
市场规模方面，根据国内外权威机构的统计数据，全球量化资金管理规模呈上升趋势，截至2020年已达到数万亿美元。
中国市场量化资金管理规模也在快速增长，但相对于国际市场仍有较大差距。
国内机构和投资者对于量化策略的认识和应用水平还有待提高，整体市场格局仍未成熟。
创新技术方面，人工智能、大数据和区块链等新兴技术的应用促进了量化发展的进一步提升。
人工智能技术的发展使得量化模型的构建更加智能化和自动化，大数据分析能力的提高为量化策略提供了更多的数据支持。
区块链技术的应用也为量化交易提供了更加安全和透明的交易环境。
随着技术的发展，量化策略的研究和实践将更加多样化和精细化。
监管环境方面，对于量化交易的监管仍存在一定的不确定性和需要完善的地方。
量化策略的复杂性和高频交易的风险性使得监管部门面临着监管手段和标准的难题。
然而，近年来监管部门出台了一系列规范和政策，加强了对量化机构和投资者的监管，提高了市场的稳定性和透明度。
风险管理方面，量化策略的风险管理是投资者关注的焦点。
尽管量化策略通过严谨的模型和系统化的操作可以降低风险，但由于市场环境的变化和模型的局限性，仍存在一定的风险和不确定性。
因此，投资者需要关注量化策略的风险控制机制和回测结果，合理配置资金和风险。
总结来说，量化发展的现状呈现出市场规模逐步扩大、创新技术广泛应用、监管环境不断完善和风险管理继续挑战的特点。
未来，量化发展将继续推动金融行业的变革和创新，为投资者提供更加多样化和有效的投资工具。
然而，也需要关注市场格局和风险管理的健康发展，确保量化发展的可持续性和稳定性。
量化研究报告及质化研究报告
量化研究报告及质化研究报告量化研究报告是一种基于统计数据和数学模型进行研究的报告。
量化研究通常通过收集大量的数据，并使用统计方法和计量模型进行分析，以获得对研究问题的量化评估和解释。
这种研究方法可以提供数量化的结果，如百分比、平均数和相关系数等，从而客观地评估研究问题。
质化研究报告是一种基于深入访谈、观察和文件分析等方法进行研究的报告。
质化研究主要关注的是研究对象的感受、观点和经验等非数量化的信息。
通过分析和解释这些非数量化的信息，研究者可以深入理解研究问题，并提供详细的描述和解释。
质化研究报告通常包含引用具体案例、引用研究对象的直接话语和分析研究对象之间的关系等内容。
量化研究报告和质化研究报告有各自的优点和限制。
量化研究报告的优点在于它们提供了数量化的结果，可以进行统计分析和建立模型，可以提供客观的评估和预测。
然而，量化研究的限制在于它们只能提供局限于研究问题中的变量和因果关系的信息，不能提供深入的理解和解释。
相比之下，质化研究报告的优点在于它们可以提供深入的理解和解释，可以揭示研究对象背后的复杂动因和意义。
质化研究也可以灵活地适应研究问题的变化，并允许研究者与研究对象进行直接互动。
然而，质化研究也有一些限制，比如样本规模较小，结果的可靠性和普遍性可能有限。
无论是量化研究报告还是质化研究报告，都需要进行严谨和透明的方法论和数据分析过程。
在写作研究报告时，需要清楚地描述研究问题、研究方法、数据收集和分析过程，并结合具体的例证和分析结果进行详细的解释。
此外，还需要说明研究的局限性和可能的偏见，并提出进一步研究的建议。
总之，量化研究报告和质化研究报告各有其独特的优点和限制。
研究者需要根据研究问题的性质和研究目标选择适当的研究方法，并在写作研究报告时遵循严谨和透明的方法论和数据分析过程。
量化投资发展及我国现状分析
量化投资发展及我国现状分析【摘要】本文主要介绍了量化投资发展及我国现状的分析。
在文章首先解释了量化投资的概念，接着介绍了我国量化投资的起步情况，并阐明了本文的目的及意义。
在分析了量化投资的基本原理、国际量化投资发展现状以及我国量化投资发展现状，同时探讨了我国量化投资面临的挑战和发展前景。
在提出了我国量化投资的未来发展方向，给出了推动我国量化投资发展的建议，并对全文进行了总结。
通过本文的分析，可以更全面地了解量化投资在我国的发展现状，为我国量化投资的进一步发展提供参考和建议。
【关键词】量化投资、发展、我国、基本原理、国际发展、现状分析、挑战、发展前景、未来发展方向、建议、总结1. 引言1.1 量化投资的概念量化投资是指利用数学模型和大规模数据进行投资决策的一种投资方式。
量化投资通过对历史数据和市场走势的分析，建立模型预测未来市场走势，从而提高投资决策的准确性和效率。
量化投资依靠计算机算法和统计学方法，通过程序化交易进行买卖操作，减少人为情绪干扰，实现规模化操作。
量化投资的兴起，源于信息技术和金融市场的发展。
随着数据量的爆发性增长和计算能力的提升，量化投资逐渐成为投资界的热门话题。
量化投资逐渐被广泛运用于股票、期货、外汇等金融市场，成为投资者获取超额收益的重要手段。
在我国，量化投资起步较晚，但发展态势迅猛。
随着金融科技的兴起和监管政策的支持，我国量化投资行业逐渐壮大，吸引了越来越多的资本和人才投入。
未来，我国量化投资有望成为金融市场的重要力量，推动金融市场的发展和稳定。
1.2 我国量化投资的起步情况我国量化投资的起步情况可以追溯到2000年左右，当时国内的金融市场还处于初级阶段，投资者主要依靠经验和直觉进行投资决策。
随着信息技术的发展和金融市场的完善，我国的量化投资开始逐渐兴起。
最早采用量化投资策略的是一些私募基金和券商资管产品，它们利用数学模型和算法来分析数据、识别交易信号，从而实现系统化、自动化的投资。
基金调研报告范文
基金调研报告范文基金调研报告范文报告主题：对XXX基金的调研报告一、研究目的和背景作为投资者，我们希望找到一只具有稳定收益和增长潜力的基金，尤其是在当前市场波动的背景下。
本次调研旨在对XXX 基金进行全面的调查和分析，以了解其运营情况、投资策略和表现等方面的信息，为我们的投资决策提供关键参考。
二、调研内容和方法1. 调研内容：（1）基金公司概况：了解基金公司的背景、规模和历史业绩等情况；（2）基金经理情况：调查基金经理的从业经验、投资理念以及过往投资业绩等情况；（3）基金投资策略：分析基金的投资策略、持仓结构和风险控制情况；（4）基金表现：对基金的综合回报、收益分布以及与同类基金的比较进行评估；（5）风险评估：对基金的风险情况进行评估和分析。
2. 调研方法：（1）资料调研：通过查阅基金公司的年报、公告、网站等资料，获取基金的相关信息；（2）访谈调研：与基金经理进行座谈，了解其投资策略和看法；（3）数据分析：通过对历史业绩数据的收集和整理，进行量化分析和评估。
三、调研结果和分析1. 基金公司概况：XXX基金是一家拥有多年行业经验的知名基金公司，管理着多只优质基金产品。
公司拥有一支经验丰富的投资团队，管理规模较大，并且近年来取得了良好的投资业绩，受到了投资者的青睐。
2. 基金经理情况：XXX基金的基金经理经历丰富，平均从业年限超过10年，具有深厚的行业经验和丰富的投资管理经验。
他们注重价值投资和长期持有，注重基本面分析和风险控制，对市场走势和行业趋势有着独到的见解，有能力把握投资机会。
3. 基金投资策略：XXX基金采用多元化的投资策略，包括价值投资、成长投资、股票配置策略等。
基金的持仓结构较为稳健，注重配置优质股票和债券资产，同时控制风险，确保基金的稳定回报。
4. 基金表现：在过去三年中，XXX基金的综合回报率表现稳定，与同类基金相比具有较好的表现。
基金的年均回报率超过10%，超过了同类基金的平均水平，投资者可以获得较高的收益。
量化交易在中国市场的现状与发展趋势
量化交易在中国市场的现状与发展趋势随着科技进步和金融市场的不断发展，越来越多的投资者开始关注量化交易。
量化交易，简单来说，就是使用预先设定好的规则和算法，通过计算机程序进行交易。
这种交易方式在外国市场已经得到广泛应用，但在中国市场的发展还相对较为缓慢。
本文就量化交易在中国市场的现状和未来发展趋势进行探讨。
一、中国市场的现状目前，中国市场的量化交易还处于起步阶段。
与日本、美国、欧洲等市场相比，中国的量化交易市场规模还比较小。
在中国，机构量化交易的探索和发展已经开始了，但公募基金量化投资的数量还不多。
在具体的应用方面，以场内交易市场为例，目前主要有两种量化交易策略，一种是基于技术分析的，另一种是基于基本面分析的。
前者包括移动平均、RSI等技术分析指标，后者则包括基本面指标、资产负债表等基本面变量。
这些指标能够帮助投资者制定交易策略，但目前的应用还相对较为有限。
另外，目前在中国，量化交易还存在一些问题，如数据诚信问题、风险控制问题等。
这些问题都需要通过技术手段和监管手段得到解决，并逐步完善市场的相关制度和规则。
二、发展趋势尽管中国市场的量化交易相对较为滞后，但随着国内金融市场的逐步开放以及科技手段的不断进步，未来量化交易在中国市场的发展仍有很大潜力。
首先，在技术手段方面，随着人工智能和大数据技术的不断发展，越来越多的数据可以用于量化分析，这将有助于提高交易的准确性和效率，并扩大量化交易的适用范围。
其次，在制度和规则上，监管部门需要加强对量化交易的监管和控制，确保量化交易的合法性和诚信性。
此外，行业协会和机构也可以通过共同制定行业标准和规范来推动量化交易发展。
最后，在投资者教育方面，需要向投资者介绍量化交易的基本理念和方法，并引导投资者正确使用量化交易工具。
这有助于提高投资者的风险意识和市场素养，促进量化交易在中国市场的发展。
三、结论量化交易在中国市场的应用和发展仍处于初级阶段，但未来有广阔的发展前景。
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中国量化基金研究调研报告成文日期：2017/12/21公募量化基金篇一、量化基金简介量化基金的本质实际上是采用量化投资策略来进行投资组合管理的基金，根据量化基金的投资策略，我们通常将量化基金，尤其是公募量化基金分为三大类，分别是主动量化型基金、指数量化型基金以及对冲量化型基金。
主动量化型基金策略多为量化选股策略，同时也有部分基金采用事件驱动、行业轮动、大数据选股等策略，其中量化选股策略又分为多因子模型选股、量化基本面选股以及人工智能选股；指数量化型基金以增强指数为主，多为对股票型指数（如沪深300指数等）的增强，也有部分对债券型指数（如对国债指数或信用债指数）的增强；对冲量化型基金多为股票、期货等的多空策略基金，策略偏向于市场中性策略。
三种基金类型具体介绍如下：（1）主动量化型主动量化型基金指的是量化基金中，以股票多头为投资方向，结合资产配置、量化选股及风险控制等策略进行量化投资的基金。
据统计，主动量化型基金多数为混合型基金，其契约限定的股票仓位限制多为0-95%或60%-95%。
实际操作中，主动量化型基金最近一年的调仓幅度并不大，2016年年初、年中及年末的平均仓位均在80%左右。
此类型量化基金的表现受股票市场表现的影响很大。
此外，主动量化型基金的管理费率多为1.5%，收费水平与主动投资偏股型基金相当。
（2）指数量化型传统的指数量化型基金以增强指数型为主，近两年随着债券基金和行业主题基金的升温，一些被动投资的债券指数基金和股票指数基金也结合了量化的投资运作方式，加入到指数量化型基金的行列。
指数量化型基金的收费水平差异较明显，跟踪权益类指数的基金管理费率大都在0.8%以上，而跟踪债券指数的被动指数型债基管理费率多为0.3%，仅个别跟踪企业债指数的基金将费率设置在0.7%。
（3）对冲量化型对冲量化型基金虽然也是进行主动投资的，但区别于主动量化型基金的是，对冲量化型基金在进行多头的同时开立空头账户，从而将系统性风险进行对冲，以达到绝对收益的目的，因此大部分对冲量化型基金将“绝对收益”也体现在基金名称中。
除国泰全球绝对收益外，对冲量型基金均为混合型基金，契约限定仓位均为80%-120%，以便对冲操作。
此外，大部分对冲量化型基金的费率为1%，个别对冲量化型基金将管理费提升至1.5%，与主动量化型基金持平。
二、我国公募量化基金发展现状（1）公募量化基金发行概况截止至2016年，公募市场上现存的量化基金共132只。
最早发行于2004年8月——光大保德信量化核心证券投资基金，次年10月上投摩根发行了一只量化选股策略的基金——上投摩根阿尔法股票型证券投资基金（后因仓位上限不足80%改名为“上投摩根阿尔法混合型证券投资基金”）。
早期量化基金的运作并未引起市场的重视，直至2009年市场经历了一轮牛熊切换后，市场对于量化投资渐渐关注，伴随着2015年以来的基金发行热潮，量化基金在数量上出现激增。
2015年和2016年分别发行量化基金32只和55只（如图1所示），发行的产品类型也出现了一定程度的分化，除了主动量化型基金外，对冲量化型和指数量化型基金数量也逐渐增多。
图1：公募量化基金发行数量数据来源：wind资讯（2）公募量化基金规模.如图2所示，公募量化基金总规模自2013年以来快速扩张，至2016年公募量化基金规模已接近800亿元，但是对比公募基金的总规模（2016年总量超9万亿），量化基金的体量依然很小，未来量化基金规模的上升空间依然很大。
虽然量化基金在发行的产品类型上逐步差异化，对冲量化型和指数量化型的数量之和（63只）与主动量化型数量（69只）相当，但主动量化型基金在规模上占绝对领先地位（如图3所示）。
截止至2016年末，主动量化型基金的规模达698.21亿元，而对冲量化型和指数量化型的规模分别为49.80亿元和36.55亿元，主动量化型基金规模远超其余两类规模之和。
主动量化型基金的规模在牛市行情中得以迅速扩张，2007年末仅光大核心与上投阿尔法的2只基金规模合计达到了418.17亿元，截止至2016年末主动量化型基金规模扩张至698.21亿元。
2015年以来，采用对冲手段的量化基金在规模上也有一个较大幅度的增长（由2014年末44.10亿元增长至187.10亿元），但受到股指期货开仓限制的影响，2016年对冲量化基金规模出现大幅缩减（2016年末为49.80亿元）。
指数量化型基金在近年来发行数量上虽有明显增加，但规模（2016年末为36.55亿元）始终不及对冲量化基金。
图2：公募量化基金规模（亿元）数据来源：Wind资讯图3：各类公募量化基金数量（只）和规模（亿元）图数据来源：wind资讯数（3）公募量化基金业绩表现从各年度业绩来看，量化基金在发展初期并未取得明显的优势，如表1所示，2011年到2013年主动量化型基金的收益率甚至落后于同期中国股基指数，但随着量化基金的发展，不同基金公司在量化基金方向上发力。
随着产品数量的增加，量化基金的业绩也有一定程度的提升，2014年至2015年的年度业绩（33.92%和49.09%）均领先于主动管理股票型基金指数，2016年平均回撤幅度在2.29%，而同期股基指数下跌了16.25%。
指数量化型基金中标的为股指的部分在牛市中收益领先于主动管理基金指数，在震荡下行的环境中回撤幅度相对较小。
2016年对冲量化型基金在空头头寸上受到一定限制，未能做到真正的绝对收益，但将回撤幅度控制在了2%以内。
表1：量化基金年度业绩2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年主动量化型 4.65 -26.23 2.08 12.54 33.92 49.09 -2.29 指数量化型（股）/ -24.8 8.68 -5.73 48.11 10.01 -4.55 指数量化型（债）/ / / -1.2 10.01 9.67 1.5 对冲量化型/ / / / -1.89 12.8 -1.79 中国股基指数0.21 -24.07 5.58 14.56 20.96 43.71 -16.25 中国混基指数 3.73 -22.38 4.68 11.56 18.42 49.74 -8.52数据来源：wind资讯以主动量化型基金为例分析其绩效指标，如表3所示，从风险收益交换效率的角度来看，主动量化型基金具有显著优势，夏普比率为0.82，远高于同期中国股基指数（0.50）和沪深300指数（0.51）。
表2：量化基金相关绩效指标亚普比率胜率下行标准差主动量化型基金0.824 65.79% 12.26中国股基指数0.504 63.16% 13.82沪深300 0.507 57.89% 11.76数据来源：wind资讯综上所述，公募量化基金处于快速发展期，基金规模和业绩表现均有大幅的成长空间，随着量化基金数量的增多，市场竞争逐渐加强，有望使量化基金的业绩表现进一步提高，并且使基金管理人使用的策略更加丰富化，从而调整、合理化主动型量化基金、对冲型量化基金和指数型量化基金之间的结构比例。
私募量化基金篇一、私募量化基金策略简介（1）套利型1.可转债套利可转债套利策略是指基金管理人通过转债与相关联的基础股票之间定价的无效率性进行的无风险获利行为。
可转债的套利交易不一定要在可转换期才能进行，只要有卖空机制和存在机会，在不可转换期同样可以锁定收益进行无风险套利是指通过转债与相关联的基础股票之间定价的无效率性进行的无风险获利行为。
2.固定收益套利固定收益套利策略常被形容成“压路机前捡硬币”。
不同于进行方向性投资、以期获取丰厚利润的全球宏观策略，固定收益套利是利用相似投资工具之间微小的定价异常获利，其价格变动通常以基点来表示(1个基点等于0.01%)。
而为了识别微小的价格变动，必须借助复杂的数学模型来筛选定价失效现象，寻找套利机会。
（2）管理期货策略近些年，随着期货市场在全球资本市场的大幅度崛起，期货作为一种新的投资方式进入私募基金经理的眼中，同时期货市场与股票市场具备着高度的无相关性，其对众多股票重仓的私募基金而言也是一种很好的分散风险的投资策略。
管理期货策略涵盖商品期货、股指期货、国债期货等品种，根据预判的价格走势做出多空仓的操作。
管理期货领域的策略可以分为趋势策略、套利策略两个个大类。
（3）多策略基金随着期货品种的加入及对冲策略的普遍应用，很多私募机构将多种投资策略结合使用，以期增加获利空间。
具体的操作模式因基金管理人的能力不同而有所差异。
例如，混沌投资因兼具丰富的商品期货和股票市场投资经验，其旗下混沌价值系列基金同时参与股票、商品期货市场，在两个相关性极低的领域进行复合投资。
行业内还有部分量化对冲基金将不同量化投资策略进行复合，如无花果投资，旗下基金投资策略包括阿尔法策略、程序化期货;富善投资，旗下基金投资策略包括程序化期货、阿尔法策略和套利策略。
（4）多组合型多组合型基金主要分为FOF、MOM两种形式。
FOF(Fund of Funds)即基金中的基金，通常是由专业机构筛选私募基金、构造合理的基金组合，从而实现基金间的配置。
该策略的优势是可同时参与不同策略的多只基金，业绩相对平稳。
目前国内组合基金多主要配置股票策略基金，投资回报与股票型私募基金涨跌趋同现象明显，未能做到有效分散风险，实现“长期获取稳健收益”的宗旨。
MOM(Manager of Manager)是在FOF的基础上发展衍生出的新型组合基金投资策略，与FOF不同的是，FOF是直接投向现有的基金产品，MOM则可以理解成把资金交给几位优秀的基金经理分仓管理，更具灵活性，但由于中国市场的特殊性，也存在一定局限。
（5）股票策略（以市场中性策略为主）股票策略的投资标的以股票为中心，其产品数在中国当前私募市场中占据较大分类，是当前最流行的投资策略。
该类策略根据对股票投资的方向不同，可以细分为股票多头与股票多空两种。
1.股票多头策略股票多头策略是指基金经理根据自身判断，从众多股票中选出自身看好的某些股票，在其低价时买进股票，等待股票上涨至某一价位时卖出从而获得价差收益。
该策略的投资盈利主要是通过持有股票来实现，所持有股票组合的涨跌幅决定了基金的业绩。
选择股票的角度主要有四类：(1)价值投资。
(2)成长投资。
(3)趋势投资。
(4)行业投资。
2. 阿尔法策略阿尔法策略也被成为市场中性策略，目前在市场中较为流行，是指在持有股票组合多头的同时，通过做空股指期货来对冲掉股票组合的暴露，从而实现股票组合的市场中性。
此类基金的净值涨跌幅基本不受市场波动影响，收益主要源于股票组合跑赢大盘的超额收益。
（6）债券型债券型策略的基金主要以债券为投资对象，以绝对收益为目标。
由于债券价格对利率变化较为敏感，基金经理需对债券组合的利率风险暴露进行调整，随着国债期货的推出，投资组合可结合国债期货来减少净值波动。