应用举例4：算法交易---修正型VWAP 算法
• 参数分析
▪ 容忍系数、激进系数和调整阀值对策略效果影响 很大，容忍系数越大，对小幅价格偏差的反应越小 ，交易量也越偏向交易时间的尾部；激进系数越大 ，在发生因价格的调整时候的反应越大，黄色柱线 峰值越高，交易量偏向交易时间的头部；调整阀值 越大，因价格涨跌所导致的调整次数越少，则黄色 峰值数量越少。
• 投资是长期的，因此策略 也是需要进行动态地调整
量化投资在全球市场的发展历程与现状
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量化投资发展历程三阶段
• 起步阶段：1971年世界上第一只被动量化基金由巴克莱国际投资管理公 司发行，这算是美国量化投资的开端。
• 缓慢发展阶段：由于受限于数据、计算机以及网络技术的发展，1977年 到1995年，量化投资在海外缓慢发展。
应用举例2： 小朋友8周择时法
应用举例2： 小朋友8周择时法
应用举例3：股指期货套利---期现套 利
应用举例3：股指期货套利---期现套利
• 期现套利是当股指期货与现货之间的价差暂时性超 出“无套利区间”时，投资者可以通过买入价格低 估资产，卖出价格高估资产，待期、现货价差恢复 到正常水平时，再通过相反操作获利了结。
应用举例3：股指期货套利---期现套利 (3) 因为股指期货现价为2967点>2937点，因此
市场存在套利机会。
(4) 实施套利操作：ຫໍສະໝຸດ 当日收盘前买入一揽子沪深300的股票组合， 市值为2896*300=86.88万；卖出1手IF1005股 指期货合约保证金（20%的保证金率）为： 2967*300*20%=17.802万。投入总资金为：
投资策略 量化选股
量化择时 股指期货套利
商品期货套利
统计套利 算法交易
简介
利用数量化的方法选择股票组合，包括基本面和市场行为 量化选股
通过对各宏微观指标的量化分析判断大势走势
利用股指期货市场存在的不合理价格，实现期限、跨期套 利等
利用商品期货市场存在的不合理价格，实现期限、跨期、 跨市场、跨品种套利等
• 量化投资主要是指通过数理模型来实现投 资理念，由计算机产生交易策略的一种投 资方法。
• 量化投资是一种方法论 • 量化投资通常与基本面、技术面分析相结
合 • 量化投资是以定量方法进行投资的各种技
术综合
量化投资五大优势
传统投资VS量 化投资
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传统投资VS量化投资
• 相同点：本质相同，都是基于市场非有 效或是弱有效的理论基础。
应用举例4：算法交易---修正型VWAP 算法
• 下图为策略流程图：
应用举例4：算法交易---修正型VWAP
算法
• 下单量处理：
• 下图是偏差固定倍数与调整比例关系图
▪ 设置两个参数：
偏差调整比例函数ƒ(β),表示市场价 格和市场均价的偏差β导致的调整 比例。容忍系数ρ表示不同决策者 对待这种偏差的态度及相应的决策 ，这里设定5个ρ值：1、2、3、4 、5，每个ρ对应一个不同的偏差调 整比例函数ƒ(β)。
• 高速发展阶段：2000年以后，量化投资进入蓬勃发展时代，2003年后， 量化投资增速超过15%。
量化投资在海外市场现状
• 量化投资在海外的发展已有30多年的历史， 其投资业绩稳 定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认 可。
文艺复兴科技及西蒙斯简介
• 文艺复兴科技公司：
▪ 总部在纽约长岛，心脏地带是一间礼堂，公司员工会定期在 此听一场科学演讲； ▪ 200多名员工，近一半是数学、物理学、统 计学等领域的顶 尖科学家； ▪ 不雇用商学院毕业生和华尔街人士； ▪ 待遇优厚，严格保密，流动性小。
文艺复兴科技及西蒙斯简介
• 西蒙斯其人：
▪ 数学神童，MIT、Harvard、 Berkeley，密码天才；
▪ 与陈省身联合发表ChernSimons理论；
▪ 1978年，创立私人投资基金 Limroy；
▪ 1988年3月成立了大奖章基金 。
大奖章基金业绩回放
• 1990年大奖章的净回报 为55.9%；翌年39.4%；之 后的两年分别是34%和 39.1%
• 期限套利分类： ▪ 正向套利：当期货价格被高估，交易者通过卖出股
指期货，同时买入对应的现货所进行的套利交易。 ▪ 反向套利：当期货价格被低估，交易者通过买入股
指期货，同时卖出对应的现货所进行的套利交易。
应用举例3：股指期货套利---期现套利
•期货理论价格=现货价格 +融资成本-股息收入
• F(t,T)=S(t)*[1+(r-d)*(Tt)/365]
量化投资从构想到实 现
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量化投资从构想到实现
• 量化投资一般步骤
数理化构建模型模 型验证构建投组再平 衡
• 数量化
将不可观测的变量数量 化，如风险、市场情绪
量化投资从构想到实现
• 以多因子量化选股为例
量化选股的前提是构建优秀的选 股策略
• 基本流程
候选因子因子有效性检验冗 余因子剔除综合评分模型构建 选股模型验证
量化投资在中国
• 当前中国的12只量化投资基金： ▪光大量化基金（光大量化核心基金) ▪中海量化基金 ▪上投摩根阿尔法 ▪华商动态 ▪富国沪深300增强 ▪嘉实量化阿尔法基金 ▪南方策略优化 ▪长盛量化基金 ▪友邦柏瑞量化
量化投资在中国
• 李笑薇
▪ 巴克莱大中华主动股票投资总监 ▪ 摩根士丹利Barra股票风险评估高
• 策略战胜市场均价0.039988元 • 数据来源：2009年12月31号，华泰联合证券研究所，天软科技
应用举例4：算法交易---修正型VWAP 算法
• 修正型VWAP下跌市执行效果图(ρ=3;激进系数λ=3;调整阀值σ=0.002)
• 策略战胜市场均价0.039988元 • 数据来源：2009年12月31号，华泰联合证券研究所，天软科技
级研究员 ▪ 第二批“千人计划”，公募基金
唯一经理人 ▪ 富国基金另类投资部总经理
利用证券价格的历史统计规律构建资产组合
通过计算机程序发出交易指令，TWAP、VWAP为代表
应用举例1： Graham基本面量化选股
• Graham选股思想的量化实证：基本面量化选股
策略 1.上市3年以上 2.连续三年分红 3.EPS最近两年的平均值除以往前推第四年第五 年的平均值的值>1.3 4.最近12个月营业收入大于10亿 5.流动比率>1
•无套利区间：将期货理 论价格加上或者减去交 易成本后形成了区间。
•交易成本包括：借贷利 率差、买卖手续费、期 指及股市冲击成本等
• 下图为期现套利模型，紫色 为指数现货价格，红色为指 数期货价格，二者价差：两 条绿线之间为无套利区间
应用举例3：股指期货套利---期现套 利
• 案例：
2010年5月6日，深300指数收盘价为 2896点，到期日为5月21号的沪深300指 数股指期货1005合约的价格为2967点， 假设该日市场上无风险利率为4.8%，预 计2010年沪深300指数成分股年平均分红 率为2.75%，计算此时是否存在套利机会 ？
应用举例1： Graham基本面量化选股
• 下图是按照以上选股思路选出来的前20只股票按照市值加权平均形成 的一个组合，但剔除了金融类股票
应用举例2： 小朋友8周择时法
• 小朋友8周择时法：基于技术分析的量化
择时策略
▪ 当指数（或个股）的收盘价比8周前的收盘价高， 就看多（买入或者继续持有），否则看空（卖出或 继续空仓）。
应用举例3：股指期货套利---期现套 利
(1) IF1005的理论价格:
F(t,T)=S(t)*[1+(r-d)*(T-t)/365]=2896*[1+(0.048-0.0275)*15/365]=2898.4
(2) 划分无套利区间 设：股票买卖双边手续费成交额的0.1%：2896*0.1%=2.9 股票买卖双边印花税为成交额的0.3%：2896*0.3%=8.7 股票买入和卖出冲击成本为成交额的0.5%： 2896*0.5%=14.5 股票模拟指数跟踪误差为指数点位的0.2%：2896*0.2%=5.8 借贷理查成本为指数点位的0.3%：2896*0.3%=8.7 股指期货的买卖双边手续费为0.2个指数点：0.2
应用举例4：算法交易---修正型VWAP 算法
• 定义：算法交易又称自动化交易、黑盒交易或 机器交易，它指的是通过使用计算机程序发出 交易指令的方法。交易中，程序可以决定的范 围包括交易时间的选择、交易价格、甚至包括 最后需要成交的证券数量。
• 分类： ▪ 被动型算法交易，包括VWAP、TWAP等 ▪ 主动型算法交易，根据市场状况作出实时交
应用举例4：算法交易---修正型VWAP算法
• 策略原理：
▪ 此策略的原理是在市场价格高于市场均价时，根据市场价格 走势不同程度减少下单量，在保证高价位的低下单量的同时 ，能够防止出现价格的持续上涨而下单量过度地向后聚集； 在市场价格低于市场均价时，根据市场价格走势不同程度地 增加下单量，在保证低价位的高下单量的同时，能够防止价 格的持续走低而下单量过度地提前完成。
• 1994年，美联储连续6次 加息，而大奖章基金净赚 71%
量化 投资在中国
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量化投资在中国
• 从2010年起，有了较快的发展，国内已有12只量化 投资基金；
• 现状是尚处于起步阶段； • 量化投资在中国证券市场占比较低，未来发展空间
很大。
量化投资在中国
• 2009年量化投资热潮之后，量化投资在国内市场上已经形成 券商、公募基金、私募基金，以及期货界四大派系。
量化投资基础知识
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