alpha策略介绍教程文件
阿尔法策略应用
阿尔法策略应用股指 期货的推出为基金经理和机构投资者提供了对冲市场系统性风险、博取Alpha收益的有效工具。
利用股指期货进行主动型Alpha对冲，关键是到底需要做空多大规模的股指期货才能最有效的将现货组合的Alpha值剥离出来一、什么是阿尔法策略阿尔法收益就是高于经β调整后的预期收益率的超额收益率，其最初是由William Sharpe在1964年其著作《投资组合理论与资本市场》中首次提出，并指出投资者在市场中交易面临系统性风险和非系统性风险，公式表达如下：E（Rp）=Rf+β*（Rm-Rf）其中 β=Cov（Ri，Rm）/Var（Rm），E（Rp）表示投资组合的期望收益率，Rf为无风险报酬率，E（Rm）表示市场组合期望收益率，β为某一组合的系统风险系数。
CAPM模型主要表示单个证券或投资组合同系统风险收益率之间的关系，也即是单个投资组合的收益率等于无风险收益率与风险溢价之和。
资本资产定价模型（CAMP）认为，在有效的市场里，只有承担系统风险才可以得到一定的收益补偿，非系统风险无法获得补偿，所以一种证券的预期收益主要由其β值决定。
β值越高的证券，预期收益就越高，β值越低的证券，预期收益就越低。
经验表明，由于新兴市场的有效性较弱，专业投资者容易在这种市场利用专业管理、积极操作、资金规模等优势获得较高的阿尔法收益，从而跑赢大市。
二、常用的阿尔法收益策略能够产生阿尔法收益大致有两种产品：一种是诸如债券等固定收益产品，依靠自身产品设计就能够获得阿尔法，另一种是通过产品组合获取阿尔法，各类机构往往通过股票、基金、商品期货、金融衍生品等不同的资产类别构成的组合。
第一种方法较为简单，一般投资者都可以实现；第二种方法则要求投资者具有较高的研究分析能力，在国外市场普遍应用于对冲基金之中。
20世纪80年代以来，随着布雷顿森林体系的瓦解、金融自由化的扩展、石油危机和债务危机的爆发以及信息技术的飞速发展，国际金融市场上的风险急剧增加。
阿尔法策略、阿尔法套利、贝塔策略
阿尔法策略、阿尔法套利、贝塔策略在现在资本市场定价理论中，投资组合的收益率(rp)可以表达为右边第一项beta*rm 也就是贝塔收益，第二项alpha 也就是阿尔法策略收益（尽管这两部分都是随机变量）。
所谓市场是牛市还是熊市看的是rm；beta对于一个投资组合来说短时间内是固定的；而阿尔法策略就是beta＝0，即rp＝alpha的策略。
1、（1）什么是阿尔法策略？投资者在市场交易中面临着系统性风险（即贝塔或Beta、β风险）和非系统性风险（即阿尔法或Alpha、α风险），通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益(即阿尔法收益)的策略组合，即为阿尔法策略。
从广义上讲，获取阿尔法收益的投资策略有很多种，其中既包括传统的基本面分析选股策略、估值策略、固定收益策略等等，也包括利用衍生工具对冲掉贝塔风险、获取阿尔法收益的可转移阿尔法策略。
后者在国内通常被称为阿尔法对冲策略，并在近年A股市场上得到广泛应用。
（2）阿尔法策略是如何构建的？阿尔法策略所涉及的市场领域非常广泛，在股市、债市、商品市场等各类市场都有应用。
而目前国内市场上最常见的还是股市阿尔法对冲策略，其通常利用选股、择时等方面优势，寻找具有稳定超额收益的现货组合，通过股指期货等衍生工具来分离贝塔，进而获得与市场相关度较低的阿尔法收益。
尤其是在熊市或者盘整期，可以采用“现货多头＋期货空头”的方法，一方面建立能够获取超额收益的投资组合的多头头寸，另一方面建立股指期货的空头头寸以对冲现货组合的系统风险，从而获取正的绝对收益。
此外，还有机构根据获取阿尔法的途径，采取统计套利、事件驱动、高频交易等策略来获取阿尔法收益。
而在上述各种策略构建过程中，基于大类资产配置、行业配置、择时与选股体系的量化策略均得到了广泛应用。
2、阿尔法套利阿尔法套利是指指数期货与具有阿尔法值的证券产品之间进行反向对冲套利，也就是做多具有阿尔法值的证券产品，做空指数期货，实现回避系统性风险下的超越市场指数的阿尔法收益。
20170711-东方证券-衍生品系列研究之(六)：商品期货中的alpha策略
商品期货中的alpha策略
目录
一、研究方法 .................................................................................................................. 3
1.1 背景................................................................................................................................................. 3 1.2 品种选择 ........................................................................................................................................ 3 1.3 回测时间段选择 ............................................................................................................................ 5 1.4 合约选择 ........................................................................................................................................ 5 1.5 多空组合构建 ................................................................................................................................ 5 1.6 多头组合构建 ................................................................................................................................ 6
阿尔法(ALPHA)策略
阿尔法 (ALPHA)策略Alpha策略是典型的对冲策略,通过构建相对价值策略来超越指数，然后通过指数期货或期权等风险管理工具来对冲系统性风险。
中性策略也是比较典型的对冲策略,通过构造股票多空组合减少对某些风险的暴露。
Alpha策略和中性策略在本质上差异最小，Alpha策略可以看成中性策略的一种。
但是Alpha策略的约束更小,其Alpha来源可能是行业的、风格的或者其他的；而中性策略则将更多无法把握的风险中性化了。
一、阿尔法(ALPHA)策略1.什么是阿尔法 (ALPHA)策略？投资者在市场交易中面临着系统性风险(β风险)和非系统性风险(α风险)，通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益的策略组合，即为阿尔法策略。
从广义上讲，获取阿尔法收益的投资策略有很多种，其中既包括传统的基本面分析选股策略、估值策略、固定收益策略等，也包括利用衍生工具对冲掉贝塔风险、获取阿尔法收益的可转移阿尔法策略。
2.阿尔法策略有哪些关键要素？Alpha策略的成败有两个关键要素：其一是现货组合的超额收益空间有多大；其二是交易成本的高低。
两者相抵的结果，才是Alpha策略可获得的利润空间。
在股市Alpha 策略中，最考验策略制定者水平的因素在于选股方法和能力。
阿尔法策略就是买入一组未来看好的股票，然后做空相应价值的期货合约，组合对冲掉系统性风险，组合的收益完全取决于投资者的选股能力，而与市场的涨跌无关，做到了市场中性。
3.阿尔法策略的优势？阿尔法策略有三大优势：一是回避了择时这一难题，仅需专注于选股；二是波动较单边买入持有策略要低；三是在单边下跌的市场下也能盈利，阿尔法与市场的相关性理论上为0。
在熊市或者盘整期，可以采用“现货多头＋期货空头”的方法，一方面建立能够获取超额收益的投资组合的多头头寸，另一方面建立股指期货的空头头寸以对冲现货组合的系统风险，从而获取正的绝对收益。
4.如何构建阿尔法策略？阿尔法策略所涉及的市场领域非常广泛，在股市、债市、商品市场等各类市场都有应用。
alpha对冲策略
alpha对冲策略Alpha对冲策略是一种利用市场机会进行风险控制的交易策略。
它的核心思想是通过建立一对相互关联的头寸，实现对冲风险，同时利用市场波动赚取收益。
这种策略常用于对冲基金、量化投资和衍生品交易等领域。
在Alpha对冲策略中，投资者通常会同时建立多头和空头头寸，以对冲市场风险。
多头头寸表示投资者预期某个资产价格上涨，而空头头寸则表示预期价格下跌。
通过同时持有这两个头寸，投资者可以在市场上涨或下跌时都能够赚取收益。
Alpha对冲策略的关键在于寻找可靠的Alpha信号。
Alpha信号是指能够预测资产价格变动的信号，投资者可以根据这些信号来决定建立多头或空头头寸。
常用的Alpha信号包括技术指标、基本面分析和市场情绪等。
投资者需要通过分析大量的数据和市场信息，筛选出有效的Alpha信号，以提高策略的成功率。
一旦找到了可靠的Alpha信号，投资者就可以根据市场情况来决定建立多头或空头头寸的比例。
例如，如果投资者认为市场将上涨，就可以增加多头头寸的比例；相反，如果预期市场下跌，就可以增加空头头寸的比例。
通过调整头寸比例，投资者可以灵活应对市场的变化，降低交易风险。
在实施Alpha对冲策略时，投资者还需要考虑交易成本和风险管理。
交易成本包括佣金费用、滑点和资金成本等，投资者需要合理控制交易成本，以确保策略的盈利性。
风险管理涉及到止损和风险控制指标的设置，投资者需要设定合理的止损点和风险控制指标，及时平仓或调整头寸，以避免大幅亏损。
Alpha对冲策略的优势在于能够在市场上涨或下跌时都能够获利，降低投资组合的波动性。
它能够帮助投资者平衡风险和收益，提高投资组合的整体效益。
然而，实施Alpha对冲策略也存在一定的挑战和风险。
首先，寻找可靠的Alpha信号需要大量的数据分析和市场研究，需要投资者具备专业的分析能力和经验。
其次，交易成本和风险管理也需要投资者具备一定的技巧和经验。
Alpha对冲策略是一种利用市场机会进行风险控制的交易策略。
量化投资中的阿尔法策略
基于趋势跟踪
量化择时策略之一是基于趋势跟踪，通 过识别市场趋势，利用技术指标和机器 学习算法来预测市场走势，指导投资决 策。
VS
基于统计套利
另一种量化择时策略则是基于统计套利， 通过分析市场数据、对冲风险等手段，寻 找具有套利机会的投资组合。
组合优化策略
基于马科维茨投资组合理 论
组合优化策略之一是基于马科维茨投资组合 理论，通过分散投资、风险控制等方法，优 化投资组合的收益风险比。
总结词：互补性
详细描述：人工智能和传统投资策略具有很强的互补性。传统投资策略在人的经验、判断和决策方面具有优势，而人工智能 在数据处理、模式识别和预测方面具有优势。两者的结合可以更好地应对市场的复杂性和不确定性。
人工智能在量化投资中的用
要点一
总结词
要点二
详细描述
挑战与风险
虽然人工智能在量化投资中的应用具有广阔的前景，但也 面临着一些挑战和风险。例如，人工智能算法的透明度和 可解释性不足，可能会导致投资者对算法的不信任；同时 ，人工智能算法的过度拟合和泛化能力不足，也可能会影 响其在实际投资中的表现。因此，投资者需要谨慎选择和 使用人工智能算法。
模型过拟合与欠拟合
总结词：阿尔法策略可能面临模型过拟合与欠拟合的 问题。过拟合是指模型过于复杂，导致在训练数据上 表现良好，但在测试数据上表现较差；欠拟合则是指 模型过于简单，无法捕捉到重要的市场特征。
详细描述：在量化投资中，阿尔法策略的复杂性和适用 性之间存在权衡关系。如果投资者使用过于复杂的模型 ，他们可能会面临过拟合的风险。这意味着模型在训练 数据上可能表现出色，但在真实市场环境中可能无法获 得超额收益。相反，如果投资者使用过于简单的模型， 他们可能会面临欠拟合的风险。这意味着模型可能无法 捕捉到重要的市场特征，从而无法做出准确的投资决策 。因此，投资者需要仔细选择合适的模型复杂性和特征 集来避免过拟合和欠拟合的问题。
pure alpha策略(一)
pure alpha策略(一)纯Alpha策略什么是纯Alpha策略纯Alpha策略是一种投资策略，通过寻找并利用市场中的价格差异、技术指标、基本面分析等因素，以投资组合的形式获得超额收益。
纯Alpha策略主要依赖投资组合经理或团队的能力，通过优秀的研究、分析和决策能力来实现超额收益。
纯Alpha策略的特点•独立性：纯Alpha策略不会受到大盘影响，它主要通过独特的投资思路和策略来获取超额收益，相对市场的波动具有一定的抗风险能力。
•灵活性：纯Alpha策略投资者可以根据市场条件和个人判断进行自主的投资决策，灵活调整投资组合的配置，以应对不同的市场环境。
•高风险高收益：纯Alpha策略投资涉及较高风险，但也有可能获得较高的收益。
投资者需要具备较高的风险承受能力和研究能力。
纯Alpha策略的基本原理纯Alpha策略的基本原理可以归纳为以下几个方面：1.市场信息分析：投资者通过对市场信息的搜集、分析和研究，寻找出市场中存在的价格差异和投资机会，例如利用技术指标分析市场走势、分析公司财务报表等。
2.投资标的选择：基于市场信息的分析，投资者选择具备较高潜在收益的投资标的，例如股票、债券、期货等，以构建投资组合。
3.头寸管理：投资者根据市场情况和个人风险偏好，对投资组合进行适当的调整和管理，包括买入、卖出、加仓、减仓等操作。
4.风险控制：纯Alpha策略中，风险控制是至关重要的一环。
投资者需要设置止损位、控制仓位、分散投资等手段，以避免大幅度损失。
纯Alpha策略的应用纯Alpha策略在资本市场中有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：•对冲基金：对冲基金是纯Alpha策略的主要应用场景之一。
通过对冲基金的运作，投资者可以实现投资组合和大盘之间的分离，以获得稳定的超额收益。
•增强指数基金：增强指数基金是通过采取纯Alpha策略，以超越基准指数为目标的基金。
通过运用纯Alpha策略的技巧和策略，增强指数基金可以在基准指数的基础上获得额外的收益。
广发 多因子alpha系列 基于筹码分布的选股策略
广发多因子alpha系列基于筹码分布的选股策略广发多因子alpha系列基于筹码分布的选股策略在投资领域，选股策略一直是投资者们关注的焦点之一。
广发多因子alpha系列提出的基于筹码分布的选股策略，正是一种新颖而又实用的方法。
这一策略不仅能够帮助投资者找到具有潜在增长空间的个股，还能够在一定程度上规避风险，是一种有着广阔应用前景的方法。
在进行这一选股策略的评估时，我们需要从多个角度进行全面的分析。
我们需要理解并掌握广发多因子alpha系列的具体方法和原理。
我们需要对基于筹码分布的选股策略进行深入的研究和探讨，了解其在实际操作中的应用。
我们需要对此策略的优势和局限性进行客观的评价，并提出个人观点与建议。
1. 广发多因子alpha系列的方法和原理广发多因子alpha系列是基于广发基金多年的研究和实践经验，提出了一套包括风险因子、估值因子、成长因子等多种因子的选股模型。
这一模型综合了多个因子的影响，能够更全面地评估个股的投资价值，为投资者提供了更加科学的选股方法。
在这一多因子模型中，基于筹码分布的选股策略占据着重要的位置。
它通过分析股票持有者的成本价与市场价格的关系，来判断股票的操纵程度、筹码分布情况以及操纵者的进出时点。
这一策略强调了对市场情绪和资金流向的把握，从而更加准确地判断个股的投资价值。
2. 基于筹码分布的选股策略的实际应用基于筹码分布的选股策略并不是简单的理论模型，而是在实际操作中能够发挥作用的有效策略。
通过对该策略的实际应用案例进行研究，我们可以发现它在不同市场环境下都能够取得较好的效果。
在牛市中，基于筹码分布的选股策略能够帮助投资者捕捉到操纵力度较大的个股，从而获得更高的收益。
而在熊市中，该策略则能够帮助投资者规避风险，避免跟随市场情绪盲目操作，从而保持较好的资产状况。
这一策略的灵活性和稳健性使其在实际操作中能够适应不同的市场环境，为投资者带来更好的投资体验。
3. 优势和局限性然而，基于筹码分布的选股策略也并非完美无缺。
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Alpha策略
Alpha策略是通过因子模型来获取超额收益的策略，这里的超额收益往往是指没有经过风险调整的，单纯衡量资产组合收益率超过基准指数收益率的部分。
获取这种超额收益的目的主要是通过卖空股指期货构造对冲策略。
可转移alpha 策略不同于alpha策略，需要投资组合能够获取经风险调整后的超额收益，即CAPM模型中的alpha。
所谓因子模型，就是通过因子来解释股票收益率，每只股票都有相同的无数个因子，在不同时期不同个股能有效解释收益率的因子是不一样的。
衡量因子有效性的指标是信息比。
每个因子的更新时期不同，有些因子要隔一段时间才能得到最新的数据，因此随着时间的推移，直到数据更新之前，因子的有效性也会逐渐下降。
除了时效性，还有一种因子的有效性下降情况，就是因子的轮动，有效性高的因子种类可能会发生改变，原来用于资产选择的因子有效性会降低，如果需要根据最新的有效因子进行资产重新配置，将会因为提高资产组合的换手率造成大量的交易成本，因此还需要权衡因子有效性和交易成本，一些研究报告也做了诸如此类的研究，提出了因子的半衰期。
半衰期是指因子IC_IR下降到一半的时间。
因子还有可能如果是多因子模型，还需要考虑因子的加权方式，根据加权结果得出最终评分，再将个股进行分档，构建投资组合。
行业配置也可以用alpha 策略进行配置，同样也是根据因子模型对行业进行筛选和加权构建投资组合。
Alpha策略因子选择
Alpha策略因子有多种，可分为统计因子、宏观经济因子、基本面因子。
统计因子包括动量和反转等；宏观经济因子有通货膨胀率和无风险利率等；基本面因子有PE、PB、ROE等。
运用最多的是alpha因子，即通过CAPM模型计算的经风险调整后的超额收益，运用已实现的alpha因子可以构建alpha动量组合和alpha反转组合。
Alpha动量组合、alpha反转组合及基准指数往往可以构建大盘方向性指标，有研究报告做出过相关分析，运用Alpha动量与反转策略与基准指数的相互比较，可以研判市场目前所处的状态和未来的走势，即识别市场是处于牛市、熊市还是盘整市。
在这里，将alpha＞0的股票组合称之为动量组合，alpha＜0的股票组合称之为反转组合。
（1）如果Alpha 动量与反转策略都能够超越指数，且反转策略超越动量策略，
则市场处于牛市中；
（2）如果Alpha 动量和反转间无明显优势，两种策略与基准指数间也无明显优势时，市场为熊市（或牛市转入熊市的过度期）。
（3）如果Alpha 反转策略超过基准指数，且基准指数超过动量策略，则市场处于由熊市转为牛市的过度阶段。
（4）Alpha 动量超越反转策略，且反转策略不能战胜基准指数，市场处于盘整期（或结构性牛市）。
该研判方法在A股市场中取得了不错的成绩。
Alpha因子的数据，即计算已实现alpha，需要考虑alpha运用多长的时期去计算alpha值。
不同时期计算的alpha不一样，因子数据不一样会影响投资组合的收益率，需要根据样本历史数据计算出收益率最高最稳定的区间。
除了alpha因子还有许多构建alpha策略的因子，包括基本面因子、事件驱动等，有许多报告作出相关研究，每一时期的有效因子都不一样。
另外一种生存alpha的方法是算法交易。
通过合理的选择买卖时机，减少买入成本、增加卖出收益，获取超越竞争对手的Alpha。
算法交易设计时，主要的考虑的是冲击成本与时间风险的平衡。
算法交易可以分为三大类：被动型算法交易、主动型算法交易及综合型算法交易。
各种类型的算法交易有各自应用的范围。
如果一个投资者希望在尽量短的时间内进行交易，需要使用偏主动型的算法交易；如果希望交易必须全部完成，需要使用偏被动型的算法交易。
如果交易对象的流动性较差、波动性较大，则需要使用主动型算法交易，反之则适合使用被动型算法交易。
有些Alpha因子不是线性因子，即根据股票收益率排序的因子值不是单调的，这种不满足单调性的因子往往要排除在外，但还有另外一种方法，可以将这种非线性因子转化为线性的。
非线性因子与股票收益之间存在非线性关系常见的有以下几种：（1）非线性因子中间较好，两端较差；（2）第二种非线性因子整体呈线性，但及好的一端出现掉头；（3）第三种非线性因子同样整体呈线性，但及差的一端出现掉头。
将非线性因子转化为线性因子，一种方法是在因子模型中引入该因子的多项式，通过多项式特征来拟合收益率和因子值。
这种方法可以有效改善非线性因子，但引入多项式经济解释意义不强。
第二种方法是引入附加因子，即哑变量。
因子非线性的原因可能是股票另外一种特征不同导致因子对股票收益的作用方式不同。
比如，换手率跟股票收益率有显著的负相关，但是具有一定的非线性特征，如果考虑把全部样本分为两部分：高市值样本和低市值样本，发现在两个不同样本内，换手率与股票收益的关系显著不同，因此我们引入股票流通市值作为换手率因子的附加因素。
这样能很好的缓解因子的非线性。
这种方法的缺点是不同的因子可能有不同的几种附加因子，难以完全寻找。
Alpha策略因子加权
Alpha策略因子加权一般是等权重加权或IC_IR加权，不同的加权方法影响到综合因子评分，因子加权需要考虑到不同因子的有效性。
IC_IR是一个衡量因子有效性及稳定性的一个指标，广发证券多篇跟踪市场研究报告都表明IC_IR加权在大部分时间里能取得更好的收益。
Alpha策略因子调整
因子调整分为同时间跨行业选择不同的因子，同行业在不同时间选择最有效的因子。
不同时间上市场关注的因子不一样，能解释收益率的因子也不一样，因此需要定期更新因子，重新配置投资组合。
Alpha策略个股选择
个股选择即根据因子评分对个股进行分档，根据分档取预计收益率最高的股票构建投资组合。
即使每期的因子一样，每期的因子数据也会不同，因此根据因子暴露来构建的资产组合会定期进行调整。
如果完全依靠最新的因子数据重新进行个股分档，重新构建新的组合，将会造成很大的组合换手率，必然导致高额的交易成本。
所以以降低换手率为目的，可以恰当牺牲因子的IC_IR。
一种思路是将每个因子的
各期相关系数提高，自然每期的因子暴露不会有太大改变，换手率就会降低。
方法是将因子数据的各期滞后性加到因子模型中，比如原来有两个因子A和B，权重分别为50%，现在加入AB因子的滞后1期，4个因子的权重分别为25%。
但是旧因子数据的加入必然会导致因子有效性降低，由此提出了因子的半衰期。
半衰期为因子IC_IR下降到一半的时期数，往往将这个时期数作为该因子的滞后期数，同时该因子在半衰期内需满足组合换手率下降速度快于IC_IR下降速度。
一些研究报告作了实证分析，加入因子的滞后期能较好的达成目的。
关于滞后因子的权重确定，是一个最优化问题，给定换手率，最大化IC_IR：
Alpha策略行业配置
由于市场存在轮动，一些行业在某些时期出现正alpha，一些行业在同期出现负alpha，当正alpha行业转负时，负alpha行业转正，两类行业alpha负相关。
当alpha为正值或负值时，往往会持续一段时间。
基于这种现象可以构建做多做空组合，做多当期正alpha行业，做空当期负alpha行业。
关于何时变动行业头寸方向，即根据其他指标及时判断在alpha从正转负（或从负转正）时及时由多转空（空转多），有研究报告作出过相关检验，未发现能有效解释行业alpha转变的因子，因此只能通过以往alpha突破某个临界值来更改投资头寸方向。
一般这种行业配置方法都能有效取得超过基准的收益。
另外一种市场现象则是一些行业在大部分时间内都存在正alpha，一些行业在大部分时间内都存在负alpha。
研究报告指出，最近几年具有持续正alpha的行业为：黑色金属、食品饮料、公用事业、交通运输和金融服务；具有持续负alpha 的行业为：农林牧渔、电子元器件、信息服务和综合。