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4：算法交易---修正型VWAP算法
• 修正型VWAP震荡市执行效果图(ρ=3;激进系数λ=3;调整阀值σ=0.002)
• 策略战胜市场均价0.001995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上涨市执行效果图(ρ=3;激进系数λ=3;调整阀值σ=0.002)
• 传统投资：索罗斯、巴菲特；量化投资：西蒙斯、文艺复 兴科技公司、大奖章基金（Medallion Fund）
• 传统投资与量化投资业绩比较： ▪ 1988-2008，年均回报率35.6%（扣除资产管理费和投资 收益分成）,均高出索罗斯和巴菲特十几个百分点； ▪ 1988-1999，净回报率2478%，1st;量子基金1710%，2nd; 同期S&P9.6%； ▪ 2002-2005，规模为50亿美元的大奖章基金已经为投资 者支付了60多亿美元的回报。
•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：
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：86.88+ 17.802=104.682万 (5) 市场追踪： 2010年5月21日收市前，沪深300指数期货合约IF1005到期交割，收市前指数价格 为2726点，而IF1005收盘价为2750，期货和现货价格收敛。 (6) 结束套利:
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。
▪ 平仓获利：（2967-2750）*300=6.51万 ▪ 盈亏相抵后，总利润：6.51-5.1=1.41万 ▪ 盈利率：1.41/104.682=1.35%
▪ 半个月时间获得1.35%，相当于年化收益32%。
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。
• 再平衡
定期或不定期进行再平衡，优化模型，提高收益
数量化
再平衡
构建模型
构建组合
模型验证
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
• 投资是长期的，因此策略 也是需要进行动态地调整
模型验证
文艺复兴科技及西蒙斯简介
•ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ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；
• 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]
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 股指期货买卖冲击成本为0.2个指数点：0.2 套利成本合计TC：2.9+8.7+14.5+5.8+8.7+0.2+0.2=41 无套利区间上届：2896+41=2937 无套利区间下届：2896-41=2855 无套利区间：[2855,2937]
• 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
传统投资VS量化投资
• 下图为3种基金1、3、5、10年期相对于S&P指数的信息 比率，数据覆盖1996.01.01-2005.12.31
量化投资应用及举例
深圳市国泰安信息技术有限公司
量化投资的应用
• 量化投资技术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、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控 制等。
准确性 的思想
分散化 • 严格控制风险，充当准确地实现分散化投资目标
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。
• 不同点：传统投资依赖公司调研和个人 经验及主观判断；量化投资依靠数理模 型实现投资理念。
传统投资VS量化投资
量化投资基础知识
深圳市国泰安信息技术有限公司
目录
1.什么是量化投资 2.传统投资VS量化投资 3.量化投资应用及举例 4.量化投资从构想到实现 5.量化投资的发展历程以及现状 6.量化投资在中国 7.国泰安量化投资平台简介
什么是量化投资
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量化投资的定义
• 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。
候选因子
因子有效性 检验
选股
冗余因子剔 除
综合评分模 型构建
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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)。
• 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易决策
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。
• 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。