中金公司数量化金融和投资策略资料
起底33家券商资管量化
起底33家券商资管量化理财周报 2014年11月10日 04:32起底33家券商资管量化：主力国金17款产品最多，国泰君安孙佳宁接棒章飚目前已有33家券商合计对外发行量化对冲集合理财产品85款。
其中，国金证券发行17款居首，中金公司、国泰君安分列二三位传统投资渠道信用风险承压、金融工具多元化促使量化对冲在国内快速发展，券商资管也是其中主力之一。
据理财周报记者不完全统计，目前已有33家券商合计对外发行量化对冲集合理财产品85款。
其中，国金证券发行17款居首，中金公司、国泰君安分列二三位。
量化对冲采用程序化选股，对人才素质要求很高。
沪上一家券商资管人士向记者坦言：“量化团队每个人都要求懂编程、交易，招的都是数理化背景的高端人才。
”除了人才外，策略也是各家券商资管的核心竞争力。
在量化投资江湖中，每个人的心中都有一套量化模型。
国金证券资产管理分公司投资总监石兵在接受理财周报记者采访时直言，公司核心人员稳定，不断开发新的策略是公司的竞争优势，最多的产品有6个策略同时运行。
国泰君安资管量化团队上半年调整以后，孙佳宁于7月加入接盘，带领公司量化对冲实现新的突破。
券商资管扎堆进入从2011年国泰君安业内首推券商量化对冲集合理财产品至今3年有余，券商资管量化对冲市场不断发展壮大。
据理财周报记者不完全统计，目前已有33家券商合计对外发行量化对冲集合理财产品85款。
其中，国金证券发行17款居首，产品涵盖慧泉量化专享系列、慧泉量化对冲系列、慧泉精选对冲系列以及慧泉ETF套利系列；中金公司发行11款居第二位，产品主要集中在对冲绝对收益系列；国泰君安位处第三，目前共有6款量化对冲产品运行，涉及君享套利系列、君享对冲系列和君享量化。
值得注意的是，尽管量化对冲在券商资管中占比很小，但是各家券商仍然看好其未来发展前景，推出相应的量化对冲产品。
例如天风证券的天象量化套利1号、浙商证券的金惠转型成长量化对冲1号、东方证券资管的东方红量化系列等。
数量化策略090819互补投资品种的轮动和择时策略 090820重点
分 析 师联合证券金融工程团队联系电话:(0755) 8208 0141 本文认为轮动策略的本质就是两个互补品种的强势时段错位，提供了投资者来回切换品种的机会。
抓住两个互补品种轮动的这种最基本方式，我们定义了对数差形式的相对强弱，并指出这种定义有坚实的合理性。
从轮动的方法上，以MACD，XMA，EMA为依据的轮动都有大幅度的超额收益，其中MACD表现较优，以轮动金属指数和医药指数为例，从2005年净值1元开始可以到当前的6.6元，堪比市场上最优秀的基金。
轮动适用的范围很广，我们展示的其他行业间比如采掘指数和食品指数的轮动，股指和债指比如深证成指和国债数的轮动，互补个股间比如中金黄金和恒瑞医药的轮动，都有非常惊人的收益。
2005年1元净值开始，轮动中金黄金和恒瑞医药可以将净值变为60元！从几个举例中，我们看到目前轮动策略都已经切换到了更保守的资产上了，暗示市场或许已经到了需要投资者采取保守策略的时候。
轮动后的混合品再和现金轮动，就是通常说的择时，可以较大幅度提高产品的收益风险比，从而提高产品吸引力。
同样以金属指数和医药指数轮动后择时为例，最后形成的产品风险大幅度降低，而收益并没有损失。
两个互补品种的轮动是轮动策略的基本方式，就像钟表的齿轮，在这个基本方式上可以再组合衍生出更复杂，更广泛的策略和应用。
对于机构投资者，本文介绍的轮动策略适合用于专户理财，基金中可以自由取舍的资金部分，增强型指数基金的增强部分，和未来的基金一对多产品。
相关研究《策略指数研究系列之二-基于市场情绪的行业轮动策略》，王红兵，2009。
4互补投资品种的轮动和择时策略目 录轮动策略的实质 (3)相对强弱的定义 (3)轮动的方法 (4)MACD轮动 (5)XMA轮动 (5)EMA轮动 (6)其他互补品种之间的轮动 (7)其他互补行业指数之间的轮动 (7)股票指数和债券指数的轮动 (8)互补个股之间的轮动 (9)轮动后的择时：改善风险收益比 (9)轮动的多种组合和应用 (11)轮动策略的实质所谓轮动策略，就是指不同投资品种的强势时间并不重合，在时间轴上有一定程度的错开，利用这种性质，在不同的时间段切换到不同的强势品种，从而达到总收益率的提升。
投资策略_中金公司_侯振海_策略研究：投资策略报告,2010年四季度投资策略,股市“再泡沫化”能否实现？_20
2009 年 10 月 10 日
A 股策略
研究部
侯振海
分析员，SAC 执业证书编号：S0080209100102
houzh@
王慧
张博
分析员，SAC 执业证书编号：S0080210030003 分析员，SAC 执业证书编号：S0080209080100
wanghui@
zhangbo@
股市“再泡沫化”能否实现？
2010 年四季度投资策略
投资要点： ► 我们认为 A 股的走势 “长期取决于经济面，中期取决于资金面，短期取决于政策面”。 ► 从经济面上看，人口结构和资源要素限制继续制约发达国家经济增速及其经济政策效果，使得“贬值本币”成
为其普遍采用的策略，货币政策的目标开始向转嫁矛盾性的汇率博弈。货币供应增速的内生性特点加强，已过 人口拐点的发达国家宽松的货币政策无法推升本国货币供应，只能使大量资金流向资本市场和国外，推升新兴 市场国家通胀和资产价格水平。在这一国际背景下，中国房地产矛盾更趋突出。中国居民住宅总市值已超名义 GDP 的 2 倍，占居民财富总值的 6 成以上。而中国的人口结构拐点也将在 2014 年发生，因此如何避免房价近期 大涨未来大跌是政府的重要政策目标。在政府无法采取真正紧缩性的货币政策来抑制房价短期内过快上涨的前 提下，行政性措施和区域差别性措施将是唯一选择。 ► 从资金供应上看，根据居民对于收入进行消费和投资配置的数据进行测算显示：当前居民储蓄意愿已经偏低（仅 略高于 07 年），进一步储蓄搬家的空间不大。而且今年居民部门配置于股市的新增资金量实际上并不低。个别 权重股滞涨拖累了大盘股指，实际上掩盖了今年市场整体流通市值大幅增加的事实。我们的测算结果显示，2011 年居民部门可流入股市的资金将大体将与今年持平。从资金需求上看，四季度中小盘股票的限售解禁股将取代 银行融资成为市场主要的资金需求压力来源。按照自由流通市值测算，如果不考虑解禁和新股需求，至年底市 场仍有约 15%的市值上升空间，如考虑解禁和新股的资金需求，则空间将缩小至 7%。 ► 从政策上看，促转型将是“十二五”规划的核心，其两大主线内容一是消费规模扩大与结构升级+产业结构升级， 二是区域经济+城镇化。投资者可关注包括新能源、节能环保、新材料、高端装备制造等政策扶持的新兴产业的 投资机会。 ► 在升值、经济下滑、资产价格泡沫和通胀的选择中，目前市场预期的方向只能是资产价格泡沫和通胀。因而， 股市将出现较强的“再泡沫化”预期。在这种预期的驱使下，我们有理由相信，在市场资金面压力相对较轻的 四季度前期，A 股市场会有相对良好的表现。A 股四季度出现先上涨后调整的走势概率较大。这是因为四季度 前期是有利因素集中体现的时期，这些有利条件包括：房地产政策处于出台后的一段观察期、短期经济走势向 好、海外资金风险偏好上升（美元贬值）。而到了四季度后期，有利因素将逐渐减少，不利因素将逐渐增多。这 些不利因素主要包括：房地产政策再度进入博弈期、如房地产销量大幅下滑，则政策风险降低但经济增速将出 现反复、在美国中期大选和美联储量化宽松政策宣布之后，美元可能开始反弹，届时海外市场风险偏好也可能 将有所回落、市场资金面的压力在四季度中后期将逐步加大。 ► 估值提升的机会有望从小盘股转向中盘股。大盘股也有望先走出一波估值回归的行情。中小板和创业板股票走 势将出现分化。从行业板块配置上讲，我们认为四季度前期需要突出的是“通胀预期”、“政策利好预期”和“超 跌反弹”三大主线。从通胀主题上看，主要包括：农业、食品饮料、零售消费、有色金属和煤炭等资源类股票。 政策利好预期涵盖的板块主要包括：节能减排相关板块和产业转移中西部开发概念。超跌反弹主要以估值修复 为主题，主要包括部分前期超跌的周期性股票的反弹，我们相对更为看好地产、煤炭和保险。本轮行情可能持 续性不强，但短期力度较大，建议投资者近期可配置高贝塔的周期性股票，而四季度后期，我们依然看好盈利 增长确定性强的消费和医药类个股。
中金量化基本面因子手册
中金量化基本面因子手册随着投资者对投资市场越来越精细化的管理需求，量化投资的应用越来越广泛。
而在量化投资领域里，基本面因子是投资者关注的一个重要指标，其涉及公司的财务和经营状况等多个方面，直接影响公司在市场上的表现。
因此，对于投资者而言，了解并且合理利用基本面因子是实现稳健投资的重要手段之一。
中金量化基本面因子手册就是一个涵盖了基本面因子的详细指南，为投资者提供了全面的信息以及使用方法。
本手册详细介绍了中金量化基本面因子模型体系，其中包括基本面因子的相关定义、数据来源、计算方法以及具体的应用案例。
读者可根据手册提供的信息和案例，了解如何结合基本面因子制定投资策略，挖掘投资机会。
中金量化基本面因子手册可分为两大部分。
第一部分为基础部分，主要包括基本面因子的概念、来源和计算方法，此外还介绍了中金量化基本面因子分类标准。
这部分内容是了解基本面因子不可缺少的基础，能够让投资者对基本面因子的特点、计算方法和应用场景形成全面的了解。
第二部分为应用部分，主要包括了中金量化基本面因子在投资领域中应用的各类案例。
这些案例的制定与实施，充分显示了基本面因子的实用性和实效性。
从收益率、风险、市值等多个维度，分享了聚焦不同时间尺度下风格的选股策略及因子组合的挖掘。
在本手册中，中金量化基本面因子被分为了三大类：资产负债表因子、利润表因子以及现金流量表因子。
每个因子类别都包括了核心因子和扩展因子。
核心因子是反映公司财务状况的重要指标，其中包括财务稳定性、成长性、盈利能力等指标。
扩展因子则是基于核心因子的衍生指标，提供更加细致的信息，帮助投资者更好地识别投资机会。
除了提供基本面因子的定义和分类外，本手册还详细介绍了如何使用基本面因子来建立投资组合，并进一步实现优化。
这一部分具体介绍了各类投资组合的构建方法，以及如何利用基本面因子来捕捉市场中的周期性机会。
通过不同层次的挖掘，提高投资组合的效率和优势，实现了盈利最大化的目标。
尤其值得注意的是，本手册最后提供了一个关于基本面因子实现上市公司筛选的实例应用。
证券投资策略实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着我国金融市场的发展，证券投资已成为众多投资者关注的焦点。
为了提高投资者的投资水平和风险控制能力，本文通过实验的方式，对几种常见的证券投资策略进行研究和分析，以期为投资者提供参考。
二、实验目的1. 了解和掌握不同证券投资策略的基本原理和操作方法。
2. 分析各种策略在不同市场环境下的优缺点。
3. 通过模拟实验，检验各种策略的实际应用效果。
三、实验内容本次实验主要涉及以下几种证券投资策略：1. 基本面分析策略2. 技术分析策略3. 指数投资策略4. 对冲投资策略1. 基本面分析策略基本面分析策略是指通过分析公司的财务报表、行业状况、宏观经济等因素，来判断公司股票的内在价值，从而进行投资决策。
实验过程中，选取一家具有代表性的上市公司，对其财务报表、行业状况、宏观经济等方面进行分析，并与市场价值进行比较，得出投资建议。
2. 技术分析策略技术分析策略是指通过分析股票价格、成交量、均线等技术指标，来判断股票走势，从而进行投资决策。
实验过程中，选取一只具有代表性的股票，运用技术分析的方法，对其走势进行分析，得出买卖时机。
3. 指数投资策略指数投资策略是指通过投资跟踪某一指数的基金，来实现与指数同步的收益。
实验过程中，选取一只具有代表性的指数基金，观察其与指数的走势，分析其投资价值。
4. 对冲投资策略对冲投资策略是指通过买入和卖出相关资产，来降低投资风险。
实验过程中，选取具有相关性的两只股票，运用对冲策略，降低投资风险。
四、实验过程1. 收集相关数据收集实验所需的各种数据，包括公司财务报表、行业数据、宏观经济数据、股票价格、成交量、均线等技术指标等。
2. 分析数据运用基本面分析、技术分析等方法，对收集到的数据进行分析，得出投资建议。
3. 模拟实验根据分析结果，运用模拟交易软件进行模拟实验，检验各种策略的实际应用效果。
4. 结果分析对模拟实验的结果进行分析，总结各种策略的优缺点。
五、实验结果与分析1. 基本面分析策略通过基本面分析，发现该公司具有较好的发展前景，但市场价值被低估。
证券领域：中金公司组织结构及部门职责
中金公司组织结构及部门职责（所属领域：证券）2021年1月目录一、组织结构 (3)二、主要部门职责 (4)1、投资银行部 (4)2、投资业务内核部 (4)3、资本市场部 (4)4、股票业务部 (4)5、固定收益部 (4)6、资产管理部 (4)7、中金基金 (5)8、中金资本 (5)9、财富管理部 (5)10、财富服务中心 (5)11、研究部 (5)12、财务部 (5)13、采购部 (5)14、法律合规部 (5)15、风险管理部 (6)16、公共关系部 (6)17、机构规制部 (6)18、人力资源部 (6)19、信息技术部 (6)20、行政管理部 (6)21、业务支持协调部 (7)22、运作部 (7)23、战略发展部 (7)24、中金学院 (7)25、资产托管部 (7)26、资金部 (7)中金公司组织结构及部门职责一、组织结构二、主要部门职责1、投资银行部负责为境内外企业和机构客户提供股权融资、债务及结构化融资和财务顾问等投资银行服务，具体包括境内外首次公开发行股票并上市的保荐与承销，境内外上市公司再融资的保荐与承销，境内外各类固定收益融资工具的承销，企业并购重组、战略入股、上市公司私有化以及分立等交易的财务顾问服务。
2、投资业务内核部负责对投资银行项目进行质量管理和风险控制。
3、资本市场部负责股权融资、债务融资、资产证券化等各类投资银行项目的销售工作，对接投资者的投资需求与投资银行业务客户的融资需求。
4、股票业务部负责为境内外的专业投资者提供“投研、销售、交易、产品、跨境”等一站式股票业务综合金融服务，具体包括机构交易服务和主经纪商、场外衍生品、资本引荐、做市交易等资本服务。
5、固定收益部负责为机构及企业客户提供多种固定收益类、大宗商品类、外汇类证券及衍生品的销售、交易、研究、咨询、产品开发等一体化综合服务。
6、资产管理部专注于主动管理，负责为境内外客户设计及提供高质量、创新性的资产管理产品和方案，实现客户资产的长期稳步增值。
完整版量化策略设计及实战应用
量化投资常见策略
?Alpha 策略
量化投资常见策略
?指数增强策略
基本原理：结合了被动与主动投资，在被动地追踪指数表现的同时，通过一系列的
方法，力图取得超越指数的表现。
量化投资常见策略
?指数增强策略
目录
1 2 3 4
量化投资简介 量化投资的主要内容 多因子模型体系 多因子模型开发实例
有效的因子=有效的区分度
怎么判断多个因子是否有效呢？
因子打分的过程
多因子模型构建步骤
国信iQuant平台
https:///
使用国信iQuant平台进行单因子分析
使用国信iQuant平台进行单因子分析
使用国信iQuant平台进行单因子分析
使用国信iQuant平台进行单因子分析
常见因子
1.BETA因子 包括：beta250（利用个股收益率序列和沪深 300 指数收益率序列进 行一元线性回归，益率序列 长度取 250 交易日 ） 2. 动量类因子 包括：最近一个月收益率 、最近两个月收益率等 3.规模类因子 包括: 总市值，流通市值等 4.盈利类因子 包括: 净资产收益率ROE、总资产报酬率ROA、销售毛利率、销售净利 率 5.波动因子 包括: 前一个月的波动率，前一个月的振幅 6.成长类因子 包括: 营业收入同比增长率、营业利润同比增长率等 7.估值类因子 包括: 市盈率（TTM），市净率，市销率，市现率，企业价值倍数等 8.杠杆类因子 包括：现金比率、流动比率等 9.流动性因子 包括：近一个月换手率、近两个月换手率等
Fama-French 因子模型
三个因子的具体介绍
代码功能： 获取HS300在2018.6.4-2018.7.1这一个月的市值风险
金融投资策略量化分析和技术指标的应用
金融投资策略量化分析和技术指标的应用投资是一项复杂而风险较高的活动，而金融投资则更是需要精确的决策和方法来获取收益。
在金融投资领域，量化分析和技术指标的应用被广泛认可和采用。
本文将探讨金融投资策略中量化分析和技术指标的定义、应用及其对投资决策的影响。
一、量化分析的定义与应用量化分析是一种基于数学和统计的方法，将市场数据和经济指标进行计算和分析，以此为基础来制定投资策略。
通过对历史数据的研究和模型的建立，量化分析可以量化投资机会，并制定交易策略。
在金融市场中，量化分析广泛应用于股票、期货、外汇等各类金融资产的投资交易中。
例如，通过构建价格模型和波动率模型，量化分析可以帮助投资者判断股票价格的趋势和波动情况，以此来指导投资决策。
二、技术指标的定义与应用技术指标是一种通过对市场历史数据进行计算和分析而得出的一些图表和指标，帮助投资者判断市场的走势和价格变化。
它是量化分析的一种具体应用方法。
技术指标的种类繁多，如移动平均线、相对强弱指数、随机指标等。
这些指标可以根据不同的投资需求和市场特点来选择使用。
通过对技术指标的观察和分析，投资者可以更好地把握市场的走势，从而制定相应的买入和卖出策略。
三、量化分析和技术指标对投资决策的影响量化分析和技术指标的应用对投资决策有着重要的影响。
首先，通过量化分析和技术指标的应用，投资者可以更好地理解市场的变化和走势，提高投资决策的准确性。
其次，量化分析和技术指标的应用可以帮助投资者对风险进行有效的控制。
通过对历史数据的分析，可以确定投资策略的预期收益和风险水平，从而制定适合的止损和止盈策略，保护投资者的本金。
此外，量化分析和技术指标的应用还可以提高交易的效率。
通过利用计算机和自动化交易系统，投资者可以更加迅速地获取和分析市场数据，进行操作决策，从而减少了人为的主观判断和交易错误的风险。
四、未来发展趋势随着技术的不断进步和量化分析方法的不断完善，金融投资策略中量化分析和技术指标的应用将得到更广泛的推广。
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障碍期权: Up-and-Out call
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应用: 交易和套利策略
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
期权: covered call, naked put, straddle, strangle, butterfly, bull spread, bear spread, calendar
spread, vertical spread, debit spread, credit spread
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 trade
数量化金融和投资策略
李志勇
内容
第一部分：数量化金融及其应用
第二部分：数量化投资和交易策略在股市中的应用
1
第一部分：数量化金融及其应用
什么是数量化金融？ 数量化金融发展简史 应用 举例 数量化金融的现状 数量化金融的真正地位
2
什么是数量化金融？
数量化金融是现代金融学的一个分支，它大量采用数学模型和方法，用于研究、分析、 交易、投资和风险控制中。 也被称作金融工程、数学金融、或者计算金融等。
ห้องสมุดไป่ตู้
3
金融、数学和计算机科学的交叉学科
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
数学: 实分析，函数分析，概率论，随机过程，随机计算，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
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
期货: 股票，债券，大宗商品，外汇，VIX 远期 期权: 欧式，美式，百慕大，亚式，障碍，二进式，复合，回看，平均，选择， 延后支付，梯形，彩虹 掉期: 利率，信贷，全回报，股票，方差，波动率 掉期期权 混合: 可转债，与股票相连的结构化产品
资产抵押: Pass-thru, IO, PO 按揭抵押: CDO, CMO, 指数 (iTraxx, CDX) 结构化产品: 股票，固定收益，信贷，外汇 更多……
6
对很多人来说过于复杂
C (t ) S (t ) N (d1 ) e rt KN (d 2 ) 1 y2 N ( x) exp( )dy 2 2 1 ln(S (t ) / K ) (r 2 )T 2 d1 T
x
d 2 d1 T
5
数量化金融发展简史（续）
1974 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。 1977 Vasicek: 提出了一致的市场利率模型框架。 1979 Cox, Ross, Rubinstein: 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。 1979 – 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。 1986 Ho and Lee: 引入了利率模型中的符值与校准的概念。 1992 Heath, Jarrow and Morton: 对利率曲线的动态特性进行了建模。 1997 Brace, Gatarek and Musiela: BGM 模型。 2000 Li: 提出了基于概率理论的，用于CDO等复杂产品定价的方法。 2002 Hagan, Kumar, Lesniewski, Woodwad: SABR (stochastic, alpha , beta, and rho) 是描 述远期利率和其波动性（这二者都是随机过程）的模型。
2r 2r
0 t T ,0 x B
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1 [logs (r 2 ) ] 2
1
x 标的, B 障碍, K 行权价, τ = T-t
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但有了好的工具会容易很多
9
用C++进行期权建模
10
应用: 金融资产定价
市场: 股市，固定收益，信贷，外汇，大宗商品 产品:
作系统 由技术上的领先来推动
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数量化金融发展简史
1827 Brown: 发现了布朗运动。 1900 Bachelier: 第一次用BM来描述股票价格走向。 1905 Einstein: 系统地阐述了BM的物理学基础。 1923 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。 1950s Samuelson: 重新发现了Bachelier的工作，并为期权定价奠定基础。 1951 Ito: 发现了Ito’s Lemma, 用以描述微分方程中随机变量之间的关系。 1952 Markowitz: 第一次提出了用于投资组合选择的数量方法。 1963 Sharpe: 发展了定价有风险资产的简单模型, CAPM。 1966 Fama: 认定股票价格不可预测，并提出“市场有效论”假说。 1973 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。