量化投资策略与技术期末报告
量化投资策略报告
量化投资策略报告摘要：量化投资策略是近年来快速发展的一种投资方法，基于统计学和数学模型，以及大数据和人工智能技术的支持，通过数据挖掘、机器学习和自动化交易等手段，实现对投资策略的量化化和自动化。
本报告将从数据源的选择、模型构建的方法、策略实施的流程、风险控制的措施四个方面，详细阐述量化投资策略的核心要点和注意事项。
一、数据源的选择量化投资策略的主要数据源包括经济数据、财务数据、市场数据和舆情数据。
例如，经济数据如GDP、CPI、PMI等；财务数据如利润、收入、负债、现金流等；市场数据如股价、成交量、PE、PB等；舆情数据如新闻、社交媒体、研究报告等。
不同的策略会选择不同的数据源，有些策略需要多个数据源的交叉验证，而有些策略仅需要一个数据源即可。
二、模型构建的方法模型构建是量化投资策略中最重要的一步。
它需要借助于统计学和机器学习方法，对所选数据源进行分析和挖掘，得到投资模型。
模型有很多种构建方法，常见的有回归模型、聚类模型、决策树模型、神经网络模型等。
不同的模型适用于不同的数据源和投资目标。
三、策略实施的流程策略实施是量化投资策略的关键环节。
实施过程包括策略验证（backtesting）、模拟交易和实盘交易三个阶段。
策略验证是检验投资策略是否可行的重要环节，需要借助历史数据对投资模型进行验证。
模拟交易是在模拟环境下进行的，可以发现实盘交易中可能存在的问题。
实盘交易是最终的目标，它需要考虑手续费、滑点等实际因素。
四、风险控制的措施量化投资策略会面临各种各样的风险，例如市场风险、模型风险、操作风险等。
为了降低风险，需要采取一些措施。
例如，分散化投资，控制单个股票、行业和地域的比重；设立止损和止盈点，及时止损、止盈；控制交易频率，避免过度交易等。
结论：量化投资策略是一种基于数据分析和科学技术的投资方法，其优势在于能充分利用大数据和人工智能技术来实现对投资的量化化和自动化。
然而，要想取得长期稳定的投资收益，除了选择好数据源和构建好模型，还需要注意实现流程和风险控制的措施。
量化投资研究报告
量化投资研究报告量化投资研究报告量化投资是一种基于数据分析和数学模型的投资策略，它通过构建模型和运用算法来辅助投资决策。
本研究报告将探讨量化投资的基本原理、风险与收益以及未来发展趋势。
量化投资的基本原理是以大量数据为基础，通过对数据进行分析和挖掘，建立数学模型来预测市场趋势和价格走向。
它的核心概念是市场行为能够被统计和量化，并且过去的数据能够预测未来的走势。
通过运用算法和自动化交易系统，可以在短时间内完成大量交易，并且降低投资决策的主观性。
量化投资的优势在于能够通过系统化的方法对市场进行分析并制定投资策略，从而降低投资决策的情绪化和主观性。
它能够在短时间内处理大量的数据和交易，提高交易效率，减少交易成本。
此外，量化投资还可以通过风险控制模型和回测来降低投资风险，提高收益稳定性。
然而，量化投资也存在一定的风险。
首先，量化模型的建立和参数的选择是一个非常复杂的过程。
如果模型建立不准确或者参数选择不当，很可能会导致投资决策的错误和亏损。
其次，市场的变化和不确定性也会对量化投资策略产生影响。
如果市场的运行模式发生变化，量化模型可能失去价值，导致投资策略失效。
此外，量化投资还面临着市场流动性不足、交易执行能力不足等问题。
量化投资是一个不断进步和发展的领域。
未来，随着科技的进步和数据的积累，量化模型和算法将变得更加精细和准确。
新的技术和工具的出现也将为量化投资提供更多的机会和挑战。
同时，监管政策的完善也将为量化投资提供更好的环境和机制。
总结而言，量化投资是一种基于数据分析和数学模型的投资策略。
它通过系统化的方法对市场进行分析和预测，并通过算法和自动化交易系统进行交易。
虽然量化投资具有一定的风险，但它也具有较高的收益潜力和风险控制能力。
未来，量化投资将继续发展并成为投资领域的重要趋势。
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。
量化投资：策略与技术
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。
目录分析
0 1
第1章量化 投资概念
0 2
第2章量化 选股
0 3
第3章量化 择时
0 4
第4章股指 期货套利
0 6
第6章统计 套利
0 5
第5章商品 期货套利
第8章算法交易
量化投资：策略与技术
读书笔记模板
01 思维导图
03 读书笔记 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 精彩摘录 06 作者介绍
思维导图
关键字分析思维导图
套利
期货
理论
系统
第章
资金
交易平台
技术
Hale Waihona Puke 量化策略 套利分析
策略
基本概念
内容
趋势
追踪
交易
市场
内容摘要
本书是有关量化投资策略的著作，首先介绍了量化投资大师西蒙斯的传奇故事（连续20年，每年赚60%）； 然后用60多个案例介绍了量化投资的各个方面的内容，主要分为策略篇与理论篇两部分，策略篇主要包括：量化 选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易和资产配置等。理论篇主要包 括：人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论、随机过程及IT技术等；最后介绍了作者开发的DAlpha量化对冲交易系统，该系统全球市场验证显示具有长期稳健的收益率。
15.1基本概念 15.2主要内容 15.3灰色马尔可夫链股市预测
16.1数据仓库技术 16.2编程语言
17.1万德中国金融数据库 17.2文华财经：程序化交易平台 17.3交易开拓者：期货自动交易平台 17.4大连交易所套利指令 17.5 MT5：外汇自动交易平台
量化策略个人工作总结
量化策略个人工作总结在过去的一段时间里，我一直在实施量化策略并不断优化和调整我的工作方式。
在这个过程中，我积累了一些经验和教训，以下是我对这一段经历的总结和反思：首先，我发现量化策略需要持续不断的数据分析和市场研究。
在实施策略的过程中，我不断收集和分析市场数据，以便及时调整和优化我的交易策略。
这种数据驱动的决策方式对我的工作非常有帮助，可以帮助我减少风险并提高收益。
其次，我意识到在实施量化策略时，风险管理是非常重要的。
在过去的工作中，我遇到过一些风险事件，这些事件给我的交易策略带来了一定的损失。
因此，我开始更加重视风险管理，包括设置止损点，控制仓位大小以及分散投资等方法，以降低投资的风险。
另外，在实施量化策略时，我发现需要保持耐心和长远的眼光。
有时候，市场的波动会让人心生焦虑，但我意识到必须要保持冷静，不要被情绪左右。
我学会了在市场的长期趋势中寻找机会，而不是被短期波动所影响。
最后，我发现交流和学习很关键。
在这段时间的工作中，我和一些行业专家进行了交流，一起研究和讨论市场动态和投资策略。
通过和他们的交流，我学到了更多有关量化策略的知识和经验。
总的来说，在实施量化策略的过程中，我不断地学习和成长。
我相信这些经验和教训将对我的未来工作产生积极的影响，帮助我更好地应对市场的挑战，提高我的交易效益。
在量化策略的工作中，我深刻意识到市场是一个动态变化的环境，而成功的量化策略需要不断地反思和进化。
尽管我已经积累了一些成功和失败的经验，但我清楚地知道这只是一个开始，我需要不断地学习和改进自己的工作方式。
首先，我开始更加重视技术分析和模型构建。
我意识到市场情绪和技术指标对交易决策的影响是不容忽视的。
在过去的工作中，我不断学习和探索各种技术分析方法，包括图表模式、趋势线、移动平均线等，以及基于这些技术指标构建的量化模型。
通过分析市场行情和利用技术分析工具，我能够更准确地把握市场情绪和趋势，从而制定更有效的交易策略。
年度量化总结报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在对2022年度的工作进行全面、系统的回顾和总结，通过对各项指标数据的分析，评估年度工作成果，查找不足，为下一年的工作提供借鉴和改进方向。
二、工作回顾1. 工作概述2022年，在公司领导的正确指导下，全体员工团结一心，积极进取，紧紧围绕年度工作目标，圆满完成了各项工作任务。
以下是本年度主要工作回顾：（1）生产经营方面：全年实现销售收入XX亿元，同比增长XX%；实现利润总额XX 亿元，同比增长XX%。
（2）市场拓展方面：成功开拓XX个新市场，市场份额进一步提升，达到XX%。
（3）技术创新方面：研发新产品XX项，申请专利XX项，技术成果转化率XX%。
（4）质量管理方面：产品合格率XX%，顾客满意度达到XX%。
（5）人力资源方面：招聘优秀人才XX人，员工满意度达到XX%。
2. 主要工作成果（1）生产经营成果本年度，公司紧紧围绕市场需求，优化产品结构，提高产品质量，加强成本控制，确保了生产经营的稳定增长。
以下是部分关键指标：- 销售收入：XX亿元，同比增长XX%；- 利润总额：XX亿元，同比增长XX%；- 成本控制：生产成本同比下降XX%；- 产品质量：产品合格率达到XX%。
（2）市场拓展成果本年度，公司加大市场拓展力度，积极开拓新市场，成功进入XX个新市场，市场份额进一步提升。
以下是部分关键指标：- 新市场开拓：XX个；- 市场份额：达到XX%；- 客户满意度：达到XX%。
（3）技术创新成果本年度，公司高度重视技术创新，加大研发投入，提高技术成果转化率。
以下是部分关键指标：- 研发投入：同比增长XX%；- 新产品研发：XX项；- 专利申请：XX项；- 技术成果转化率：达到XX%。
（4）质量管理成果本年度，公司持续加强质量管理，提高产品质量，确保顾客满意度。
以下是部分关键指标：- 产品合格率：达到XX%；- 顾客满意度：达到XX%。
（5）人力资源成果本年度，公司注重人才引进和培养，提高员工满意度。
量化分析课程期末总结
量化分析课程期末总结一、引言量化分析是一门在金融领域具有重要地位的学科，通过运用数学、统计学和计算机编程等工具，对金融市场的各类数据进行分析、建模和预测，进而制定出一套科学、系统的投资策略。
本学期我在学校开设的量化分析课程中，系统性地学习了量化交易的基本理论和方法，并通过实践操作将理论知识应用到实际交易中。
在这个过程中，我深刻认识到量化分析在投资领域的重要性，同时也感受到其具有挑战性的一面。
在本篇总结中，我将回顾这门课程的重要内容和学习收获，并对未来的量化分析研究提出一些思考和展望。
二、课程内容回顾1. 量化交易基础知识量化交易基础知识是量化分析课程的基础，包括金融市场的基本构成、行情数据的获取和处理、交易策略的设计和测试等内容。
在课程中，我通过学习与实践操作，掌握了各类行情数据的获取和处理方法，包括股票、期货等市场数据，并学会了使用编程语言实现这些操作。
2. 统计学方法在量化交易中的应用统计学方法是量化分析中不可或缺的一部分，它能够帮助我们对市场的行情数据进行建模和预测。
在课程中，我系统地学习了统计学方法在量化交易中的应用，包括时间序列分析、回归分析、协整关系、因子模型等。
通过这些方法，我可以更加准确地对市场的未来走势进行预测。
3. 机器学习在量化交易中的应用机器学习是近年来发展非常迅速的一个领域，它能够从大量的数据中发现模式和规律。
在量化分析中，机器学习方法被广泛用于建模和预测。
在课程中，我学习了机器学习的基本原理和常用算法，包括线性回归、决策树、支持向量机、随机森林等。
通过这些方法，我可以更加准确地预测金融市场的走势。
4. 交易策略的设计和优化交易策略是量化分析的核心，决定了交易者的投资回报和风险水平。
在课程中，我学习了各类交易策略的设计原则和优化方法，包括均值回归策略、趋势跟踪策略、市场中性策略等。
通过课程中的实践操作，我不断地完善自己的交易策略，提高了交易的盈利能力。
三、学习收获总结在本学期的量化分析课程中，我受益匪浅，主要包括以下几个方面的学习收获：1. 知识体系的建立通过学习量化分析课程，我建立了完整的量化交易知识体系，掌握了量化分析的基本理论和方法，并通过实践操作将这些理论和方法应用到实际交易中。
证劵量化投资实训报告范文
一、实训背景随着金融市场的不断发展，量化投资已成为一种重要的投资策略。
量化投资通过对大量历史数据进行统计分析，寻找投资机会，并利用数学模型进行投资决策。
为了更好地了解和掌握量化投资方法，我参加了证券量化投资实训课程。
二、实训内容1. 量化投资基础知识实训课程首先介绍了量化投资的基本概念、发展历程、优势及局限性。
通过学习，我了解到量化投资主要分为统计套利、高频交易、市场中性策略、多因子模型等类型。
2. 数据处理与分析实训课程重点讲解了数据处理与分析方法。
包括数据清洗、数据预处理、特征工程等。
通过学习，我掌握了Python、R等编程语言在数据处理与分析中的应用。
3. 量化投资策略研究实训课程选取了多个量化投资策略进行研究和实践，包括：（1）统计套利策略：通过对历史数据进行统计分析，寻找具有统计显著性的套利机会。
（2）市场中性策略：通过构建多空组合，实现市场中性投资。
（3）多因子模型：通过选取多个因子，构建投资组合，以期获得超额收益。
4. 实战操作在实训过程中，我运用所学知识，结合实际情况，进行以下实战操作：（1）选取一只股票，进行基本面分析，包括盈利能力、成长性、估值等。
（2）运用技术分析，分析股票的走势，寻找买卖时机。
（3）结合多因子模型，构建投资组合，模拟投资过程。
三、实训成果1. 理论知识掌握通过实训课程，我对量化投资的基本理论、方法及工具有了较为全面的了解，为今后从事量化投资工作打下了坚实的基础。
2. 实践能力提升在实训过程中，我学会了如何运用Python、R等编程语言进行数据处理与分析，提高了自己的编程能力。
3. 投资策略研究通过实战操作，我掌握了多种量化投资策略，并成功构建了投资组合，实现了模拟投资过程中的盈利。
四、实训总结1. 量化投资具有广阔的发展前景，但同时也面临着诸多挑战。
2. 量化投资需要具备扎实的理论基础、编程能力及数据分析能力。
3. 在实际操作中，要注重策略的优化与风险控制。
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《量化投资策略与技术》结课报告学科专业: 研究方向：姓名：学号：2015年7月9日目录1.1备选对象................................................................1.2择股标准................................................................2投资组合的构建2.1目标股票的收益率........................................................2.2最优投资组合............................................................ 3预期收益和风险4风险对冲策略附录A :原始数据表A1:财务指标.............................................................. 表A2 :投资组合股票收益率（节选）........................................... 表A3 :投资组合日收益率（节选）............................................ 表A4 :资产组合预期收益率（节选）........................................... 表A5 :沪深300股指期货日收盘价和收益率（节选）............................ 附录B :代码B1:择股.................................................................... B2:投资组合风险-收益的计算................................................ B3:最优投资组合求解........................................................1目标股票的选取1.1备选对象从上海主板、深圳主板、中小板和创业板分别随机选择10只股票，列示于表1.1中：表1.1投资组合备选对象所属板块股票名称股票代码中国国贸600007首创股份600008包钢股份600010华能国际600011日照港600017上港集团600018上海电力600021中国石化600028三一重工600031万科A 000002.SZ世纪星源000005.SZ深振业A 000006.SZ零七股份000007.SZ中国宝安000009.SZ 深圳主板士佔A南玻A 000012.SZ沙河股份000014.SZ深康佳A 000016.SZ深华发A 000020.SZ深赤湾A 000022.SZ新和成002001.SZ鸿达兴业002002.SZ伟星股份002003.SZ华邦颖泰002004.SZ ,.疋德豪润达002005.SZ中小板“精功科技002006.SZ大族激光002008.SZ天奇股份002009.SZ传化股份002010.SZ盾安环境002011.SZ特锐德300001南风股份300004来美药业300006汉威电子300007 .,_ 立思辰300010创业板,,,鼎汉技术300011新宁物流300013亿纬锂能300014银江股份300020大禹节水3000211.2择股标准本文使用财务选股的方法选择投资组合的目标股票，所使用的财务指标来源于2014年度上市公司财务报表，具体标准为：①每股收益（EPS）排名前16位；②净资产收益率（ROE）排名前16位;③销售净利率（NPM）排名前20位同时满足以上三个条件的成为备选股票。
使用R软件对原始数据进行处理（处理过程见附录B1），选择出满足条件的10只股票，剔除停牌股票后，共有8只股票进入投资组合。
!投资组合股票（表 1.2）表1.2股票代码股票名称所属市场备注600007 中国国贸600011 华能国际上海主板600018 上港集团600021 上海电力000002.SZ 万科A深圳主板000022.SZ 深赤湾A 停牌002008.SZ 大族激光002010.SZ 传化股份中小板002001.SZ 新和成002003.SZ 伟星股份停牌2投资组合的构建2.1目标股票的收益率8只股票的日收益率和累计收益率如图 2.1和2.2所示:图2.1日收益率图2.2累计收益率股票的相关系数矩阵如下：万科A 华能国际上海电力新和成大族激光传化股份中国国贸上港集团万科A 1.000 0.403 0.336 0.292 0.285 0.309 0.484 0.346 华能国际0.403 1.000 0.510 0.281 0.287 0.282 0.354 0.353 上海电力0.336 0.510 1.000 0.305 0.339 0.287 0.382 0.397 新和成0.292 0.281 0.305 1.000 0.417 0.333 0.370 0.333 大族激光0.285 0.287 0.339 0.417 1.000 0.406 0.383 0.332 传化股份0.309 0.282 0.287 0.333 0.406 1.000 0.287 0.244 中国国贸0.484 0.354 0.382 0.370 0.383 0.287 1.000 0.445 上港集团0.346 0.353 0.397 0.333 0.332 0.244 0.445 1.0002.2最优投资组合根据马科维茨的资产组合理论确定最优投资组合，该理论的核心是在给定收益水平下，确定资产组合中每只股票的权重使风险最小；或者在给定风险承受能力的情况下，选择权重使组合期望收益最大。
假设市场上仅有n种资产，其收益率向量记为X =（X i,X2,|l（,X n）T,投资者投资此n 种风险资产的资产组合向量记为 w =（W i, W2,||（,W n）T。
两种资产收益率的协方差记为f 二cov（x「X j）,i,j=1,2,山,n，其对应的协方差矩阵记为（；r）n n。
n相应地，该资产组合的收益率为w i X i，总风险为二pp=w T v w。
i=1最优投资组合的含义是在给定的预期收益水平下，风险最小的投资策略，即:s.t.w T E（X） _ r p其中r p代表预期收益。
数据处理过程见附录B2、B3,计算所得最优投资组合（表2.1）收益率方差（风险）为0.0002671121。
表2.1最优投资组合（节选）股票名称万科A 华能上海新和成大族传化中国上港组合国际电力激光股份国贸集团权重0.11310.4434-0.02570.2366-0.13750.07890.14570.14571日收益率2009/1/5 0.039 0.027 0.034 0.054 0.036 0.052 0.044 0.036 3.917%2009/1/6 0.03 0.013 0.033 0.012 0.053 0.037 0.035 0.023 1.504%2009/1/7 -0.006 -0.003 -0.013 -0.016 -0.005 0.02 -0.004 0.009 -0.246%2009/1/8 0.006 -0.008 -0.019 -0.049 -0.038 0.035 -0.007 -0.042 -1.336%2009/1/9 -0.001 0.024 0.056 0.019 0.061 0.068 0.026 0.009 1.555%2009/1/12 -0.012 0 -0.006 0.003 0.012 -0.021 -0.022 0.023 -0.352%2009/1/13 -0.035 -0.022 -0.025 -0.043 -0.037 -0.056 -0.058 -0.02 -3.384% 注：①文中使用的是无买空限制的投资组合模型，因此可能出现权重为负的情况。
②由于篇幅所限，上表仅列示了日收益率的部分计算结果，完整的时间跨度为2009年1月曰一2015年7月2日。
该投资组合的日收益率和累计收益率分别如图 2.1和图2.2所示：图2.1投资组合日收益率图2.2投资组合累计收益率3预期收益和风险报告采用CAPM模型计算投资组合的预期收益率和风险。
其中，R为资产组合的期望收益率，R f为无风险资产收益率，［代表资产组合的1系数，R M表示市场组合的预期收益率其中，Cov （R i ，R m ）是股票（组合）收益率与市场组合收益率的协方差,Var （R m ）为市场组合收益率的方差。
［也即代表了股票（组合）收益率变动对市 场组合收益率变动的敏感度，因此用来衡量该股票（组合）的系统性风险大小。
本文使用的沪深300指数代表市场组合，经计算可得，投资组合与市场组合的协方差Cov （R,入）=0.000197，市场组合收益率方差Var （R m ） =0.00025，投资 组合的■:i =0.788，预期收益率见附录 A 表A4。
图3.1组合收益率与预期收益率的拟合图3.1显示了组合收益率和利用 CAPM 模型计算的收益率预测值的关系，可 以看出两者存在较强的相关性，两者的相关系数为0.75954,拟合效果较好。
下面探讨当大盘趋势不同时，股票组合的收益率情况。
（I ）大盘上升以2015年3月16日到2015年4月23日这段时间为例，沪深300指数收盘 价从3705.671上涨到4740.892,上涨了 31.049%。
同一时间段，股票组合上涨幅 度为26.9606%,略弱于大盘涨幅，但也有可观的收益（U ）大盘下降以2015年6月13日到2015年7月2日这段时间为例，沪深300指数下跌 幅度为-23.001%，同一时期股票组合的收益率为-13.3968%，在一定程度上规避 了系统性风险，有效减损。
（川）大盘振荡在2014年5月7日到7月11日之间，沪深300指数处于震荡阶段。
最高收 盘价2191.855，最低2115.143,涨幅0.5%，收益率方差5.7768*10』。
同时期股 票组合收益率为14.48%，几何平均收益率0.202%，可见在大盘振荡阶段，股票 组合仍能维持稳定上涨的态势。
4风险对冲策略本文选择沪深300股指期货进行风险对冲，选择最小方差风险对冲模型计算 套期保值比率，计算过程如下：Var(R F )和Var (邸)分别为现货组合、股指期货和风险对冲后组合的收益率方差,C S S T R S _ C F F T R FRH一C S S T二 Rs - h R F,C F F TC S ST其中，S T 为股票组合T 日收盘价，S T 1为股票组合T+1日收盘价，F T 为股指期货T 日收盘价，F T 1股指期货为T+1日收盘价；C S 为现货头寸，C F 为期货头寸，R S 代表现货收益率，R F 为期货收益率，h 为套期保值的比率。