量化投資與對(duì)沖基金新時(shí)代PPT通用課件

1、量化投資與對(duì)沖基金新時(shí)代介紹 中國(guó)量化投資學(xué)會(huì) 理事長(zhǎng)量化投資-策略與技術(shù)作者量化投資與對(duì)沖基金叢書主編 方正富邦基金 投資經(jīng)理光大烏龍指事件解讀為什么會(huì)劇烈波動(dòng)？（1）巨單追蹤策略（2）區(qū)間突破策略（3）止損盤光大烏龍指造成的羊群效應(yīng)光大烏龍指事件解讀這個(gè)一種全新的盈利模式嗎？高頻交易（西蒙斯）趨勢(shì)追蹤（WINTON）海外這種量化投資方式已經(jīng)是主流的對(duì)沖基金盈利模式光大烏龍指事件解讀光大的量化系統(tǒng)為啥會(huì)出錯(cuò)？（1）速度太快（2）風(fēng)控沒有跟上（3）訂單處理的機(jī)制有BUG國(guó)內(nèi)頂尖券商在用量化投資悶聲發(fā)財(cái)！6 傳奇量化投資大師 量化投資的理論基礎(chǔ) 十大對(duì)沖基金策略分析 量化對(duì)沖策略闡述 量化策略分

2、析語言 量化投資支撐：IT系統(tǒng) 中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)部門介紹大綱概述傳奇的量化投資大師：西蒙斯詹姆斯西蒙斯（James Simons）是世界級(jí)的數(shù)學(xué)家，也是最偉大的對(duì)沖基金經(jīng)理之一大獎(jiǎng)?wù)禄疬B續(xù)20年，每年35%的凈回報(bào)創(chuàng)立著名的Cherm-Simons理論2006年，西蒙斯被國(guó)際金融工程師協(xié)會(huì)評(píng)選為年度金融工程師。2007年，他個(gè)人盈利大概28億美元2006年，他賺了17億美元2005年是15億美元。學(xué)數(shù)學(xué)的也能賺大錢傳奇量化投資大師：大衛(wèi).肖Shaw于1980年在斯坦福獲得博士學(xué)位，隨后在哥倫比亞大學(xué)計(jì)算機(jī)系做老師1986年成立肖博士公司從事對(duì)沖基金業(yè)務(wù)，截至2009年7月管理230億美元的資

3、產(chǎn)（全球第四大對(duì)沖基金）他成立了一個(gè)研究實(shí)驗(yàn)室（），主要搞計(jì)算生物化學(xué)領(lǐng)域的超級(jí)計(jì)算機(jī)。學(xué)計(jì)算機(jī)的也能賺大錢傳奇的量化投資大師：伊曼紐爾德曼畢業(yè)于哥倫比亞大學(xué)，獲理論物理學(xué)博士學(xué)位他曾是愛因斯坦、薛定諤、李政道等物理學(xué)巨匠的門徒1985年起加入著名投資銀行高盛集團(tuán)他參與創(chuàng)作了業(yè)界廣為采用的布萊克德曼托伊利率模型和德曼卡尼局部波動(dòng)率模型于2000年當(dāng)選國(guó)際金融工程師協(xié)會(huì)年度金融工程師2002年入選風(fēng)險(xiǎn)雜志名人堂。學(xué)物理的也能賺大錢傳奇的量化投資大師：Ray Dalio上世紀(jì)70年代，年僅26歲的達(dá)里奧被一家從事零售經(jīng)紀(jì)預(yù)算業(yè)務(wù)的公司炒魷魚后，在一套兩居室里成立了橋水公司目前是世界最大的對(duì)沖基金公

4、司，管理的資金約1400億美元在市場(chǎng)慘淡的2011年斬獲138億美元自1975年成立迄今，Pure Alpha基金總共已為投資者賺取了358億美元的收益。失業(yè)了也可以成為偉大的對(duì)沖基金經(jīng)理11 全球最大的資產(chǎn)管理公司：巴克萊量化管理基金規(guī)模達(dá)1.6 萬億美元 全球最賺錢的對(duì)沖基金：Bridgewater，管理規(guī)模1120億美金。最核心的Pure Alpha基金近五年收益超過300億美金 過去20年收益率最高的基金：大獎(jiǎng)?wù)禄穑陜艋貓?bào)超過35%，08年超過80%。 過去三年里，高盛旗下量化基金的規(guī)模增長(zhǎng)了一倍多，達(dá)1000億美元 量化投資已經(jīng)成為國(guó)際主流的投資方式之一部門介紹大綱量化投資在國(guó)外

5、12 華爾街90%的基金采用量化分析方法（共同基金/對(duì)沖基金） 美國(guó)市場(chǎng)70%的交易量由算法交易實(shí)現(xiàn) 量化基金產(chǎn)品從2001年開始每年管理份額實(shí)現(xiàn)20%的增長(zhǎng) 隨著中國(guó)衍生品時(shí)代的到來，量化投資必然會(huì)成為主流的投資理念和分析理論部門介紹大綱量化投資在國(guó)外發(fā)展海外量化基金發(fā)展圖1-2 19882010年期間成立的量化基金數(shù)目海外量化基金發(fā)展圖1-3 海外量化基金規(guī)模發(fā)展15 定義：量化投資就是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以策略模型為核心，以程序化交易為手段，以追求絕對(duì)收益為目標(biāo)的投資方法 中醫(yī)VS西醫(yī)：傳統(tǒng)投資VS量化投資） 優(yōu)點(diǎn)一：賭大概率事件（以組合對(duì)沖為主） 優(yōu)點(diǎn)二：克服人性弱點(diǎn)（以機(jī)器交易為主） 優(yōu)點(diǎn)

6、三：精力無限（監(jiān)控全市場(chǎng)、全產(chǎn)品、全周期） 優(yōu)點(diǎn)四：精細(xì)化交易（利用算法交易降低對(duì)市場(chǎng)的沖擊） 量化投資是投資從藝術(shù)走向科學(xué)的必由之路部門介紹大綱量化投資是什么一個(gè)案例假設(shè)我們有一個(gè)不均勻的硬幣，有51%的概率正面，49%會(huì)反面。選擇我們賭注在下一次投擲中，若出現(xiàn)正面，我們盈利相應(yīng)的bet，反面我們輸?shù)羲械腷et。那么，現(xiàn)在有兩種策略：A：投擲一次，賭注1000；B：投擲1000次，每次賭注1；你會(huì)選A還是B？因?yàn)槲覀冎烙矌攀遣痪鶆虻?，我們?%的概率優(yōu)勢(shì)?，F(xiàn)在我們來做一個(gè)統(tǒng)計(jì)的分析，計(jì)算下這兩種策略的風(fēng)險(xiǎn)收益比一個(gè)案例1. 期望收益：A： 0.51 * 1000 - 0.49 * 100

7、0 = 20； B： 1000 （1 * 0.51 - 1 * 0.49） = 20可見，兩種策略有相同的期望收益。2. 全輸概率：A： 輸?shù)羧抠Y本的概率 = 0.49B： 輸?shù)羧抠Y本的概率 = 0.49 * 0.49 . * 0.49= 0.49 1000. B策略全輸?shù)母怕蔬h(yuǎn)小于A策略一個(gè)案例3. 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 A:stdev(1000,0,0,0 .0) = 31.6 ； B：stdev（1，-1,1,1，-1, . 1) = 1可見，A策略的標(biāo)準(zhǔn)差遠(yuǎn)大于A。4. 夏普比例A： SR = 20/31.62 = 0.63； B:SR = 20/1 = 20可見，B策略的收益風(fēng)險(xiǎn)比遠(yuǎn)高于A策

8、略投資的核心是大數(shù)定律量化投資與有效市場(chǎng)假說量化投資是半強(qiáng)有效市場(chǎng)幾乎唯一的解決方案無效市場(chǎng)弱有效市場(chǎng)半強(qiáng)有效市場(chǎng)強(qiáng)有效市場(chǎng)價(jià)格反映了部分歷史全部信息價(jià)格反映了全部歷史信息價(jià)格反映了全部公開信息價(jià)格反映了全部信息技術(shù)分析有效基本面分析有效內(nèi)幕消息或量化分析有效所有分析手段均無效20 量化選股 量化擇時(shí) 股指期貨套利 商品期貨套利 統(tǒng)計(jì)套利 期權(quán)套利 另類套利 量化投資是一個(gè)復(fù)雜的學(xué)科體系部門介紹大綱量化投資主要策略21 人工智能 數(shù)據(jù)挖掘 小波分析 支持向量機(jī) 分形理論 隨機(jī)過程 量化投資的理論基礎(chǔ)是現(xiàn)代數(shù)學(xué)理論部門介紹大綱量化投資主要理論金融市場(chǎng)的數(shù)學(xué)定義Y=F(x1,x2,.xn)其中Y是

9、金融市場(chǎng)的波動(dòng)（漲跌/漲跌幅/伸縮/概率）Xi 為一系列因子數(shù)學(xué)可以描述金融市場(chǎng)看做是一個(gè)函數(shù)逼近問題案例：Y=F(換手率=300%，成交量100億）=10%其中Y表示漲幅如何進(jìn)行函數(shù)逼近？人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/回歸/.看成是一個(gè)分類問題案例：Y=F(換手率=300%，成交量100億）=1其中：1表示漲，0表示跌如何進(jìn)行分類模型的學(xué)習(xí)？決策樹/貝葉斯分類/支持向量機(jī)看成是一個(gè)概率問題案例：Y=F(換手率=300%，成交量100億）=90%其中：90%表示漲的概率如何計(jì)算概率？概率分布/隨機(jī)過程看成是一個(gè)模式識(shí)別問題案例：出現(xiàn)右側(cè)的圖形時(shí)，未來的走勢(shì)是漲還是跌？如何進(jìn)行圖形模式識(shí)別？分形理論/機(jī)器學(xué)習(xí)/

10、小波分析現(xiàn)代數(shù)學(xué)理論在量化投資中大有用武之地27 很多量化策略的靈感起源于傳統(tǒng)投資 量化投資提升了傳統(tǒng)投資的成功率（1）先量化選股票池，再人工分析（2）人工分析股票，量化模型檢驗(yàn)（3）量化擇時(shí)模型，判斷大盤拐點(diǎn)（4）算法交易提高交易的效率投資市場(chǎng)需要中西醫(yī)結(jié)合部門介紹大綱量化投資與傳統(tǒng)投資量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)于經(jīng)紀(jì)商（券商/期貨公司）（1）增加市場(chǎng)活躍度（2）增加傭金收入（3）通過產(chǎn)品化增加客戶粘性經(jīng)紀(jì)商需要量化投資量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)IT公司的價(jià)值（1）大量的數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的需求（2）大量的IT服務(wù)的需求量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)財(cái)富管理機(jī)構(gòu)（基金/券商資管/信托/保險(xiǎn)）的價(jià)值（1）獲得絕對(duì)收益

11、（2）降低人力成本（3）產(chǎn)品快速?gòu)?fù)制有利于迅速做大規(guī)模量化投資對(duì)行業(yè)的價(jià)值對(duì)于監(jiān)管層（1）杜絕了內(nèi)幕消息（2）杜絕了老鼠倉(cāng)大大降低監(jiān)管成本十大對(duì)沖基金分析2012年排名2011年排名公司/基金注冊(cè)地管理資產(chǎn)（十億美元）2012年2011年2010年11布里奇沃特聯(lián)合基金韋斯特波特76.658.934.622摩根大通資產(chǎn)管理紐約4554.245.137奧奇-齊夫資本紐約28.427.623.548貝萊德紐約25.52516.9511鮑波斯特集團(tuán)波士頓2523.421.764保爾森公司紐約22.635.8932.11710安祖高頓公司紐約21.2323.620.8817文藝復(fù)興科技公司地址紐約20

12、1715918埃利奧特紐約19.216.816.091012法拉龍資本管理舊金山19.221.520.66BridgeWater創(chuàng)立于1975年(Ray Dalio)是很多創(chuàng)新策略的先鋒者：貨幣管理外包、分離Alpha與Beta等。目前管理者1200億美金，過去十年資產(chǎn)規(guī)模每年增長(zhǎng)25%。旗艦產(chǎn)品為Pure Alpha，分為（1）Pure Alpha I（12%波動(dòng)率，100億規(guī)模）（2）Pure Alpha2（18%波動(dòng)率，230億規(guī)模）BridgeWater圖 Pure Alpha 累計(jì)收益率Bridgewater千禧年國(guó)際（Millennium）GAMut 投資標(biāo)普500指數(shù)Bridge

13、Water_可轉(zhuǎn)移Alpha可轉(zhuǎn)移阿爾法是指零市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)（貝塔為0）的投資組合的收益?？赊D(zhuǎn)移阿爾法是通過運(yùn)用像期權(quán)、互換或者期貨等金融衍生工具對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行對(duì)沖所得到的。在這種策略下，Alpha收益與Beta收益是完全分離的。BridgeWater_可轉(zhuǎn)移Alpha假如客戶要保持其在大盤股投資比例（如36%）的同時(shí)，增加所獲得的收益。小盤股的投資資金可以通過降低大盤股的資產(chǎn)比例（從36%降到26%）獲得，假設(shè)這10%的資產(chǎn)等于1，000，000元。具體如下。（1）投資經(jīng)理把50，000元存到保證金賬戶，利用杠桿可以買價(jià)值1，000，000元的股指期貨，這意味著剩下950，000元進(jìn)行小盤股的投資

14、。（2）購(gòu)買1，000，000元的標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)期貨，使大盤股的投資比例重新回到36%。（3）用950，000元購(gòu)買精選的小盤股股票，可以打敗小盤股指數(shù)的收益。（4）賣空價(jià)值950，000元的小盤股股指期貨來對(duì)沖小盤股市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。BridgeWater_可轉(zhuǎn)移Alpha結(jié)果是顧客保持了其固有的36%的大盤股投資比例（初始的26%加上后來的10%道瓊斯500指數(shù)期貨），并且可以獲得小盤股的可轉(zhuǎn)移阿爾法收益BridgeWater_可轉(zhuǎn)移Alpha牛市中可轉(zhuǎn)移Alpha策略案例BridgeWater1996年BridgeWater創(chuàng)立了第二個(gè)對(duì)沖基金（The All Weather Fund）核心

15、理念是：風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)。通過資產(chǎn)配置，對(duì)低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)運(yùn)用更高的杠桿，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)運(yùn)用低杠桿，使得投資組合里所有資產(chǎn)的預(yù)期收益和風(fēng)險(xiǎn)都接近相同。這種資產(chǎn)配置的方法，可以形成一個(gè)更優(yōu)的收益風(fēng)險(xiǎn)比率，因?yàn)榉稚⒒顿Y降低的風(fēng)險(xiǎn)比杠桿運(yùn)用增加的風(fēng)險(xiǎn)要多BridgeWater圖 All Weather投資組合風(fēng)險(xiǎn)對(duì)比BridgeWater_風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略通過使用杠桿降低使每個(gè)資產(chǎn)都擁有相近的預(yù)期收益和風(fēng)險(xiǎn)。借款購(gòu)買更多的低風(fēng)險(xiǎn)/低收益資產(chǎn)，如債券。通過去杠桿化降低高風(fēng)險(xiǎn)/高收益的投資品種（如股票）。從以上的投資收益流中選出投資組合，使其在任何經(jīng)濟(jì)環(huán)境下都不會(huì)與預(yù)期收益出現(xiàn)偏差。BridgeWater成功在于卓越的風(fēng)

16、控能力保爾森公司Paulson & Co. Inc.（保爾森，下面簡(jiǎn)稱為“PCI”）是一家由員工持股，總部設(shè)立在紐約的對(duì)沖基金管理公司?；鸸芾碣Y產(chǎn)規(guī)模十億（美元）并購(gòu)基金保爾森合伙人，國(guó)際，增強(qiáng)的4.6事件基金保爾森優(yōu)勢(shì)，優(yōu)勢(shì)疊加8.3信貸基金 保爾森信貸機(jī)會(huì)6.8復(fù)蘇基金1.8金基金1.2合計(jì)22.7表 Paulson & Co. Inc.各個(gè)基金管理資產(chǎn)規(guī)模 （截止2012/1/1）保爾森公司一戰(zhàn)成名2005年年底，保爾森敏銳地發(fā)現(xiàn)了美國(guó)房貸市場(chǎng)的泡沫。2006年7月籌集了1.5億美元，在做空CDO的同時(shí)收購(gòu)廉價(jià)的CDS。隨著金融危機(jī)的到來，PCI的Credit Opportunitie

17、s Fund升值589.9%，另一支基金也上漲了353%，PCI的基金總規(guī)模在2007年年底已達(dá)到280億美元（如圖所示）。保爾森公司遭遇滑鐵盧保爾森在2011年面臨著創(chuàng)建基金公司以來的最差業(yè)績(jī)，管理資產(chǎn)銳減至227億美元。2011年，PCI旗艦基金Advantage Plus Funds虧損52.5%；Advantage Funds下跌36%；Recovery Funds下跌28%；Credit Opportunities Funds下跌18%；the Paulson Partners Fund 和The Paulson Gold Fund則分別下跌了10%和10.5%。宏觀因素策略風(fēng)險(xiǎn)巨大

18、保爾森公司（1）The Paulson Advantage FundsThe Paulson Advantage Funds成立于2004年4月，目前管理著83億美元資產(chǎn)，是PCI最大的基金，主要關(guān)注那些由重要的交易事件所帶來的投資機(jī)會(huì)，這些事件主要包括重組、合并、收購(gòu)、接管、破產(chǎn)以及撤資等。圖 The Paulson Advantage Funds歷年收益率（2008年2011年）保爾森公司（2）The Paulson Merger FundsPaulson Partners LP是專門從事并購(gòu)套利的基金，平均收益率為14.28%，累計(jì)收益率高達(dá)933.68%。保爾森公司從上面的分析可知，P

19、aulson & Co.的歷史收益水平是相當(dāng)有競(jìng)爭(zhēng)力的。然而，自從進(jìn)入2011年以來，該公司的基金正處于不斷的虧損之中。其旗艦對(duì)沖基金Advantage Plus Fund繼2011年全年累計(jì)損失21%之后，2012年前四個(gè)月的損失又?jǐn)U大8.8%。保爾森過去四年來始終頭頂?shù)摹皩?duì)沖基金之父”光環(huán)正在快速退去。高風(fēng)險(xiǎn)的策略很難持久文藝復(fù)興科技1988年3月，Simons成立了大獎(jiǎng)?wù)禄?，最初主要涉及期貨交易。大?jiǎng)?wù)禄鹪?993年達(dá)到2.7億美元，并開始停止接受新資金。現(xiàn)在，公司有150個(gè)雇員，交易60種金融產(chǎn)品，基金規(guī)模則有50億美元。自1988年創(chuàng)立以來，Medallion對(duì)沖基金年均報(bào)酬率高

20、達(dá)34%。2004年，Simons光是傭金就賺了5億美元。2005年，Simons成為全球收入最高的對(duì)沖基金經(jīng)理，凈賺15億美元，差不多是索羅斯的兩倍；從1988年開始，他所掌管的大獎(jiǎng)?wù)禄鹉昃貓?bào)率高達(dá)34%，15年來資產(chǎn)從未減少過。文藝復(fù)興科技年份Medallion Fund年收益率S&P500年收益率中國(guó)上證指數(shù)年收益率198849.40%16.60%19894.10%31.50%199055.90%3.10%32.86%199139.40%30.50%129.41%199234%7.60%166.57%199339.10%10.10%6.84%199470.70%1.30%22.30%

21、199538.30%37.60%14.29%199631.50%23.00%65.14%199721.20%33.40%32.22%199841.50%28.60%3.97%199924.50%21.00%19.18%200098.50%9.10%51.73%200131.20%11.90%20.62%200229.10%22.10%17.52%200325.30%28.70%10.27%200427.80%10.90%15.40%200529.50%4.90%8.33%200644.30%15.80%130.43%200773.00%5.50%96.66%200880.00%37.22%58

22、.14%200939.00%27.11%64.63%文藝復(fù)興科技Medallion Fund年收益率S&P500年收益率中國(guó)上證指數(shù)年收益率平均數(shù)0.4369000.1012950.384670中值0.3865000.1050000.147250最大值0.9850000.3760001.665700最小值0.2120000.37220014.29000標(biāo)準(zhǔn)差0.2106810.1979633.326102表 19882009年Medauion Fund，S&P500，中國(guó)上證指數(shù)51高頻交易策略（1）流動(dòng)性回扣（同時(shí)買賣，賺取傭金返還）（2） 獵物追蹤算法（瞬間拉升殺跌，吸引投資者追漲殺 跌的

23、方法）（3）自動(dòng)做市商（利用數(shù)據(jù)到達(dá)的速度差距賺?。└哳l策略犧牲了資金規(guī)模 部門介紹大綱文藝復(fù)興科技埃利奧特1987年，Paul Singer以130萬美元?jiǎng)?chuàng)立Elliott Associates，主要專注于可轉(zhuǎn)債套利（convertible arbitrage）從創(chuàng)立至今，公司創(chuàng)造了14.6%的凈復(fù)合年回報(bào)率。管理規(guī)模超過190億美元。埃利奧特Elliott在過去的30年都跑贏市場(chǎng)指數(shù)，從縱向來看，減去交易費(fèi)用之后，Elliott的5年平均收益率達(dá)到15.2%埃利奧特Elliott的投資操作大體分為兩種（1）先折價(jià)購(gòu)買處于“困境”（被收購(gòu)、破產(chǎn)或重組）公司、國(guó)家的債券，然后要求全額償付（2）

24、購(gòu)買被收購(gòu)公司的債券或股票，然后要求收購(gòu)公司出更高的收購(gòu)價(jià)格。有必要提及的是，從Elliott的案例來看，涉及極為復(fù)雜的法律程序，特別是主權(quán)債務(wù)，運(yùn)用法律武器為自己取得定價(jià)權(quán)是Elliott成功的關(guān)鍵埃利奧特案例1：2003年，全球最大的快銷公司寶潔公司（P&G）宣布收購(gòu)Wella AG，隨后，法蘭克福股市Wella公司股價(jià)飚升19.6%。通過分析，Elliott認(rèn)為此次寶潔公司的收購(gòu)，Wella AG的股價(jià)被低估了。具體做法：（1）購(gòu)入被低估的資產(chǎn)權(quán)益。在收購(gòu)宣布之后，Elliott立刻現(xiàn)金購(gòu)入約10%的優(yōu)先股權(quán)。埃利奧特（2）拉攏大投資者、大股東參與反對(duì)收購(gòu)的行動(dòng)。在Elliott購(gòu)入10

25、%的優(yōu)先股后，Paulson & Co、Perry Capital LCC、Deka Investment均加入到Elliott的行列，反對(duì)收購(gòu)。（3）通過法律或者董事會(huì)的途徑來阻止收購(gòu)，要求更高的收購(gòu)價(jià)（4）P&G最終把優(yōu)先股股權(quán)的收購(gòu)價(jià)格提高到80歐元每股。通過以上述的投資操作，Elliott最終獲得每股15歐元的收益，收益率達(dá)到23%。事件驅(qū)動(dòng)策略是有門檻的。策略分類相對(duì)價(jià)值策略宏觀因素策略事件驅(qū)動(dòng)策略BridgeWater保爾森鮑波斯特摩根大通安祖高頓齊夫資本文藝復(fù)興科技貝萊德埃利奧特法拉龍低收益/低風(fēng)險(xiǎn)/大容量高收益/高風(fēng)險(xiǎn)/大容量高收益/低風(fēng)險(xiǎn)/小容量策略定義資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CA

26、PM）CAPM揭示了一個(gè)基本原理：超額的收益來自于超額的風(fēng)險(xiǎn)：資產(chǎn)的預(yù)期收益率 : 無風(fēng)險(xiǎn)利率 : 該資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù) :資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)策略定義CAPM的缺陷：（1）沒有考慮到資產(chǎn)回報(bào)的非線性問題（2）收益與風(fēng)險(xiǎn)正比的結(jié)論值得商榷 策略定義第一個(gè)問題：例如：有1億資金進(jìn)行資產(chǎn)組合配置，其中3000萬股票+5000萬債券+2000萬大宗商品，預(yù)期收益率分別為：20%，5%，10%。則該資產(chǎn)組合總的預(yù)期收益率為：0.3*20%+0.5*5%+0.2*10%= 10.5%問題在于：并沒有考慮到資產(chǎn)收益率與時(shí)間的關(guān)系 策略定義如果資產(chǎn)的回報(bào)是線性的如圖所示，如此的組合配置自然是最佳解決方案 時(shí)間收益率策

27、略定義但問題是：絕大多數(shù)的資產(chǎn)收益率與時(shí)間并不是線性關(guān)系 方案2：先做多、后做空，收益率會(huì)超過1000% 方案1：簡(jiǎn)單持有，收益率約為200%左右 需要根據(jù)市場(chǎng)的變動(dòng)，動(dòng)態(tài)調(diào)整資產(chǎn)配置，從而提高收益率。策略定義因此實(shí)際的交易中，需要引入一個(gè)策略組合模型的概念。 1億資金進(jìn)行如下的動(dòng)態(tài)操作：1-3月份全部買入股票，4-8月份平倉(cāng)換成債券，9月份后，做空大宗商品對(duì)于資產(chǎn)的一系列動(dòng)態(tài)操作過程，則為一個(gè)策略。 策略定義策略組合模型SCM（Strategy Combination Model）數(shù)學(xué)上的定義為：（1）三元組SCMi（Return，Risk，Capacity)為一個(gè)策略，其中：Return：

28、策略預(yù)期收益率 Risk：策略風(fēng)險(xiǎn)度 Capacity：策略最大資金容量策略定義（2）策略組合SCM為一系列策略的集合，即：SCM=(scm1, scm2scmiscmn )，其中scmi為單個(gè)策略 上面的例子的SCM組合即為（scm1, scm2,scm3）,其中scm1, scm2,scm3分別為股票、債券和大宗商品的子策略。SCM擴(kuò)充傳統(tǒng)的CAPM模型，關(guān)鍵是增加了Capacity這個(gè)指標(biāo) 策略的類型根據(jù)（收益率、風(fēng)險(xiǎn)度、資金容量）的三要素組合，一共有8種類型的策略 收益率風(fēng)險(xiǎn)度資金容量代表性策略低 低 低 淘汰低 低 高 相對(duì)價(jià)值策略低高低淘汰低高高淘汰高 低 低 事件驅(qū)動(dòng)策略高低高不

29、存在高高 低淘汰高 高 高 宏觀因素策略 策略類型（1）不存在的策略：高收益/低風(fēng)險(xiǎn)/高容量如果一旦有這樣的策略存在，大量的資金一定會(huì)涌入該策略，從而造成收益率大幅度降低，或者就是市場(chǎng)容量大幅度降低，從而轉(zhuǎn)變?yōu)榈褪找?低風(fēng)險(xiǎn)/高容量策略，或者是高收益/低風(fēng)險(xiǎn)/低容量策略。策略類型（2）淘汰的策略1：低收益/高風(fēng)險(xiǎn)/高容量和低收益/高風(fēng)險(xiǎn)/低容量這不符合人性，任何人承擔(dān)了高風(fēng)險(xiǎn)，追求的就是高收益。如果是高風(fēng)險(xiǎn)但是低收益的策略，沒有人愿意長(zhǎng)期從事該策略交易，從而投資者會(huì)大量撤出，從而使得該策略的市場(chǎng)收益率變大。也就是該策略會(huì)轉(zhuǎn)化為高風(fēng)險(xiǎn)/高收益/高容量的策略。策略類型（3）淘汰的策略2：高收益/高

30、風(fēng)險(xiǎn)/低容量在高收益/高風(fēng)險(xiǎn)情況下，投資者肯定會(huì)選擇高容量的策略，來使得自己的絕對(duì)收益最大化，所以該策略也會(huì)遭到淘汰。由于采用該策略的投資者變少，從而使得該策略的容量會(huì)變大， 轉(zhuǎn)化為高收益/高風(fēng)險(xiǎn)/高容量策略策略類型（4）淘汰的策略3：低收益/低風(fēng)險(xiǎn)/低容量在低收益/低風(fēng)險(xiǎn)情況下，投資者肯定優(yōu)先選擇高容量的策略，來使得自己的絕對(duì)收益最大化，所以該策略會(huì)遭到淘汰。由于采用該策略的投資者變少，從而使得該策略的收益變大，從而轉(zhuǎn)化為高收益率/低風(fēng)險(xiǎn)/低容量策略。策略類型最終留下的長(zhǎng)期有效的策略只有三種：（1）低收益/低風(fēng)險(xiǎn)/高容量這種策略屬于類固定收益率策略，比如銀行理財(cái)/貨幣基金/債券以及各種對(duì)沖套

31、利策略。在美國(guó)證監(jiān)會(huì)的分類中，這種叫做相對(duì)價(jià)值策略。適合做資產(chǎn)管理策略類型（2）高收益/高風(fēng)險(xiǎn)/高容量這種策略也是最主流的投機(jī)型策略。包括一級(jí)市場(chǎng)的天使投資/創(chuàng)投/風(fēng)投，二級(jí)市場(chǎng)的各種單邊投機(jī)策略，他們的高收益來自于承擔(dān)了高風(fēng)險(xiǎn)，這也是傳統(tǒng)的資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CPAM）中所揭示的原理。美國(guó)證監(jiān)會(huì)的分類中，這種叫做宏觀因素策略適合做自營(yíng)策略類型（3）高收益/低風(fēng)險(xiǎn)/低容量這種策略主要是利用市場(chǎng)的缺陷去賺錢，各種制度套利都屬于這種類型的策略。例如定向增發(fā)套利，缺陷套利、高頻交易等。但是這種策略的市場(chǎng)容量是有限的，只能是一個(gè)小眾策略。在美國(guó)證監(jiān)會(huì)的分類中，這種可以統(tǒng)稱為事件驅(qū)動(dòng)策略。適合做案例策略類

32、型策略轉(zhuǎn)換圖低收益/高風(fēng)險(xiǎn)/低容量投資者大量撤出低收益/低風(fēng)險(xiǎn)/高容量高收益/低風(fēng)險(xiǎn)/低容量高收益/高風(fēng)險(xiǎn)/高容量高收益/低風(fēng)險(xiǎn)/高容量低收益/高風(fēng)險(xiǎn)/高容量低收益/低風(fēng)險(xiǎn)/低容量高收益/高風(fēng)險(xiǎn)/低容量投資者大量涌入投資者大量撤出策略的類型高收益率策略：（1）要么承擔(dān)了較高的風(fēng)險(xiǎn)（2）要么犧牲了資金規(guī)模對(duì)于資產(chǎn)管理而言，高收益率策略不可能成為主導(dǎo)策略。76 “窮人要搏命，富人要穩(wěn)定” 高凈值客戶不喜歡高風(fēng)險(xiǎn)策略 銀行理財(cái)：20萬億；保險(xiǎn)資金：5.7萬億；基金：3萬億；期貨：幾千億 市場(chǎng)份額與風(fēng)險(xiǎn)度負(fù)相關(guān)。 目前券商和基金的相對(duì)收益產(chǎn)品，決定了客戶群中高凈值客戶比例不大 只有實(shí)現(xiàn)絕對(duì)收益才能擴(kuò)大

33、市場(chǎng)份額部門介紹大綱絕對(duì)收益是未來的趨勢(shì)77 阿爾法套利 股指期貨套利 商品期貨套利 期權(quán)套利 統(tǒng)計(jì)套利 另類套利部門介紹大綱主要量化對(duì)沖策略78 正向Alpha：構(gòu)建多頭股票組合，同時(shí)做空股指期貨 反向Alpha：構(gòu)建空頭股票組合（融券），同時(shí)做多股指期貨 核心策略：量化選股模型 包括：多因子、風(fēng)格輪動(dòng)、行業(yè)輪動(dòng)、動(dòng)量翻轉(zhuǎn)、資金流、一致預(yù)期、趨勢(shì)追蹤、籌碼理論 代表產(chǎn)品：Pure Alpha部門介紹大綱Alpha套利79 股指期貨套利是指利用股指期貨市場(chǎng)存在的不合理價(jià)格，同時(shí)參與股指期貨與股票現(xiàn)貨市場(chǎng)交易，以賺取差價(jià)的行為。 股指期貨套利分為期現(xiàn)套利，跨期套利，跨市套利和跨品種套利，其中期現(xiàn)

34、套利和跨期套利這兩種最主流的方式。 策略核心：沖擊成本和保證金管理 目前市場(chǎng)機(jī)會(huì)稀少，需要高速的套利系統(tǒng)部門介紹大綱無風(fēng)險(xiǎn)套利股指期貨套利80 與股指期貨套利類似，商品期貨同樣存在套利策略，在買人或賣出某種期貨合約的同時(shí)，賣出或買入相關(guān)的另一種合約，并在某個(gè)時(shí)間同時(shí)將兩種合約平倉(cāng)。 商品期貨套利主要有期現(xiàn)套利，跨期套利，跨市場(chǎng)套利和跨品種套利四種。 策略核心：計(jì)算持倉(cāng)成本、現(xiàn)貨組織 期貨公司CTA產(chǎn)品將有大發(fā)展的機(jī)會(huì)部門介紹大綱商品期貨套利基本概念81 有別于無風(fēng)險(xiǎn)套利，統(tǒng)計(jì)套利是利用證券價(jià)格的歷史統(tǒng)計(jì)規(guī)律進(jìn)行套利，是一種風(fēng)險(xiǎn)套利，其風(fēng)險(xiǎn)在于這種歷史統(tǒng)計(jì)規(guī)律在未來一段時(shí)間內(nèi)是否繼續(xù)存在。 統(tǒng)計(jì)

35、套利的主要內(nèi)容包括：股票配對(duì)交易、股指套利、融券套利和外匯套利。 策略核心：協(xié)整模型、主成分模型 隨著轉(zhuǎn)融通成行，未來統(tǒng)計(jì)套利空間巨大部門介紹大綱統(tǒng)計(jì)套利基本概念82 期權(quán)的優(yōu)點(diǎn)在于收益無限的同時(shí)風(fēng)險(xiǎn)損失有限，因此在很多時(shí)候，利用期權(quán)來取代期貨進(jìn)行做空，進(jìn)行套利交易，會(huì)比單純利用期貨套利具有更小的風(fēng)險(xiǎn)和更高的收益率。 利用期權(quán)的各種組合，有多種套利方法，包括股票期權(quán)套利、轉(zhuǎn)換套利、跨式套利、寬跨式套利、蝶式套利和飛鷹式套利等。 策略核心：折溢價(jià)率 目前國(guó)內(nèi)還沒有機(jī)會(huì)部門介紹大綱期權(quán)套利基本概念83 算法交易指的是通過使用計(jì)算機(jī)程序來發(fā)出交易指令的方法。 根據(jù)各個(gè)算法交易中算法的主動(dòng)程度不同，可

36、以把不同算法交易分為被動(dòng)型算法交易、主動(dòng)型算法交易、綜合型算法交易三大類。 策略核心：成交量分布的預(yù)測(cè) 機(jī)構(gòu)目前的手動(dòng)交易造成巨大的沖擊成本損失部門介紹大綱算法交易基本概念84 另類套利策略是指利用市場(chǎng)的缺陷進(jìn)行的一些特殊場(chǎng)合的套利策略。 主要包括：封閉式基金套利、并購(gòu)套利、定增套利、ETF套利、LOF套利 代表產(chǎn)品：定增系列產(chǎn)品部門介紹大綱另類套利量化投資-策略與技術(shù)策略建模語言目前比較流行的策略建模語言主要有：（1）MATLAB（2）R語言MATLAB簡(jiǎn)介MATLAB的是美國(guó)MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件，用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計(jì)算，主要包括MATLAB和Simulink

37、兩大部分。在金融領(lǐng)域，利用MATLAB以及相關(guān)產(chǎn)品，可以進(jìn)行分析數(shù)據(jù)，評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)、開發(fā)并優(yōu)化策略等一系列金融建模工作。優(yōu)勢(shì)在于：強(qiáng)大的建模能力和全面的分析能力87MATLAB簡(jiǎn)介MATLAB金融工具箱主要有：Datafeed Toolbox：金融數(shù)據(jù)工具箱Econometrics Toolbox：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)工具箱Financial Derivatives Toolbox：金融衍生品工具箱Fixed-Income Toolbox：固定收益工具箱Optimization Toolbox：優(yōu)化工具箱Statistics Toolbox：統(tǒng)計(jì)工具箱用戶可以利用MATLAB進(jìn)行（1）交易策略實(shí)現(xiàn)和回測(cè)、投

38、資組合優(yōu)化和分析（2）資產(chǎn)分配、金融時(shí)序分析、期權(quán)價(jià)格和敏感度分析、現(xiàn)金流分析（3）風(fēng)險(xiǎn)管理、預(yù)測(cè)和模擬、利率曲線擬合和期限結(jié)構(gòu)建模（4）Monte Carlo模擬、基于GARCH的波動(dòng)性分析等。88簡(jiǎn)單均線交易系統(tǒng)測(cè)試標(biāo)的：股指期貨日線數(shù)據(jù)交易策略：5日均線上穿20日均線做多，5日均線下破20日均線做空。該策略暫沒考慮交易成本、沖擊成本等影響。89程序化交易回測(cè)系統(tǒng)利用MATLAB構(gòu)建量化回測(cè)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)日內(nèi)、隔夜、對(duì)沖策略的回測(cè)。豐富的圖形展示，自動(dòng)保存相關(guān)圖形文件。自動(dòng)生成Excel文件，保存交易記錄、統(tǒng)計(jì)指標(biāo)、資金流、累計(jì)平倉(cāng)盈虧等數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)函數(shù)與自定義目標(biāo)函數(shù) 參數(shù)尋優(yōu)以及2D、3

39、D參數(shù)分布圖形展示。實(shí)現(xiàn)多策略組合測(cè)試，可根據(jù)收益風(fēng)險(xiǎn)比、回撤、最大收益等不同指標(biāo)進(jìn)行資金分配優(yōu)化調(diào)整。90程序化交易回測(cè)系統(tǒng)91R語言免費(fèi)開源的數(shù)據(jù)處理語言至少幾百名世界知名統(tǒng)計(jì)學(xué)家在算法上的支持至少幾百名世界頂尖的Fortran,C,C+數(shù)學(xué)庫(kù)編程高手在代碼上的支持大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的運(yùn)算支撐開放金融數(shù)據(jù)資源的免費(fèi)接入前沿期刊與代碼工具的協(xié)同R的本質(zhì)：全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)者的聯(lián)合社區(qū)R社區(qū)中最活躍貢獻(xiàn)者：金融統(tǒng)計(jì)學(xué)者與工程師，生物統(tǒng)計(jì)學(xué)者與工程師，計(jì)算機(jī)人工智能學(xué)者與工程師R語言是一個(gè)高效率的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)：通過R語言可以很高效的實(shí)現(xiàn)前沿paper的模型方法，同時(shí)R語言又提供與C，C+等傳統(tǒng)語言工具的量化結(jié)

40、合R社區(qū)遵守開源協(xié)議：R社區(qū)內(nèi)富含眾多商業(yè)級(jí)模塊的前身，部分R軟件包在成熟之后，也開始遷移出R社區(qū)，形成眾多商業(yè)級(jí)前沿軟件產(chǎn)品R語言與其他工具的對(duì)比R語言的總體優(yōu)勢(shì)R社區(qū)體系對(duì)其他語言和平臺(tái)的整合功能開放體系與開源屬性R語言與C+等通用軟件開發(fā)語言相比：R語言可以做為C+的庫(kù)使用大量C+金融工具包已經(jīng)被納入R語言R軟件包多半是C+實(shí)現(xiàn)的R語言與SAS，Matlab等科學(xué)計(jì)算平臺(tái)相比R語言在性能上不及SAS，Matlab統(tǒng)一的R社區(qū)的比眾多分散的Matlab社區(qū)資源多R語言與EViews，RATS等專業(yè)統(tǒng)計(jì)與計(jì)量軟件相比R語言更適合金融工程師使用R語言是通用的統(tǒng)計(jì)開發(fā)語言，跟適合作為于量化分析策

41、略的研發(fā)平臺(tái)量化投資金融計(jì)量工具均值模型與波動(dòng)率分析AR,MA,ARIMAGARCH族與多元GARCH狀態(tài)空間與卡爾曼濾波隨機(jī)波動(dòng)率結(jié)構(gòu)關(guān)系分析與因子分析主成分與多因子分析斷點(diǎn)檢驗(yàn)協(xié)整模型MCMC各分布族模擬器Gibbs抽樣Boostrap抽樣退火算法族序貫分析粒子濾波量化投資重要支撐：IT系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)后驗(yàn)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)一般以收盤價(jià)或者日均價(jià)作為買入賣出的交易價(jià)格。然后根據(jù)設(shè)定的交易價(jià)格計(jì)算出在某一段時(shí)間內(nèi)的收益率、超額收益、夏普率等結(jié)果。歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)后驗(yàn)的優(yōu)勢(shì)是效率高、簡(jiǎn)單方便。缺點(diǎn)是不夠精確，尤其不能考慮資金量對(duì)市場(chǎng)的影響。這個(gè)階段的IT要求：簡(jiǎn)單的原語/多市場(chǎng)的數(shù)據(jù)/各種盈虧報(bào)表分析。

42、歷史高頻交易數(shù)據(jù)后驗(yàn)歷史高頻交易數(shù)據(jù)后驗(yàn)的核心在于根據(jù)歷史高交易頻數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬撮合，撮合算法主要是判斷在某個(gè)時(shí)段的成交量的成交比例。例如某個(gè)股票在歷史上5.05.1價(jià)位之間成交了10000股，其中的掛單量為50000股。那么在后驗(yàn)的時(shí)候，可以設(shè)定成交股的A%和掛單量的B%中最小值，為模擬撮合的成交量。一般經(jīng)驗(yàn)公式：A和B的值一般取為10%和30%。這個(gè)步驟的IT要求：快速撮合能力高頻數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)模擬策略后驗(yàn)無法檢驗(yàn)其在樣本外的效果。解決這個(gè)問題的方法是進(jìn)行高頻數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)模擬交易。實(shí)時(shí)模擬交易是將策略寫成一個(gè)DLL，放在模擬平臺(tái)上自動(dòng)運(yùn)行。高頻數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)模擬和實(shí)盤交易已經(jīng)非常接近，對(duì)沖擊成本的考慮，市

43、場(chǎng)容量的考慮基本上和實(shí)盤已經(jīng)一致，唯一不能解決的就是對(duì)市場(chǎng)的影響，這個(gè)階段的IT要求：一個(gè)簡(jiǎn)單高效的統(tǒng)一的交易接口API實(shí)盤程序化交易前面3個(gè)步驟的目的都是為了最后進(jìn)行實(shí)盤交易，實(shí)盤交易對(duì)市場(chǎng)的影響會(huì)體現(xiàn)出來，只有通過了實(shí)盤實(shí)時(shí)交易，一個(gè)策略才能被證明是有效的。量化投資系統(tǒng)可以通過手動(dòng)方式下單，也可以寫成程序化交易系統(tǒng)。一般交易較為頻繁的策略，絕大多數(shù)需要通過程序化交易實(shí)現(xiàn)。這個(gè)階段IT的要求：快速報(bào)盤搶單能力目前流行的綜合量化平臺(tái)大智慧DTS天軟量化平臺(tái)國(guó)泰安寬平臺(tái)恒生極速策略系統(tǒng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)DTS程序化交易平臺(tái)交易引擎大智慧投研終端大智慧交易終端終端應(yīng)用財(cái)匯金融數(shù)據(jù)資訊數(shù)據(jù)高速事件處理全市場(chǎng)、

44、全品種、全業(yè)務(wù)高速交易產(chǎn)投研一體化DTS-大智慧策略交易平臺(tái)Lua腳本編程環(huán)境Lua腳本策略編輯環(huán)境策略：Hurst指數(shù)周期判斷基于2005.02.17-2013.01.14 的滬深300指數(shù)樣本數(shù)據(jù)，采用5年滾動(dòng)窗口得出3次Hurst指數(shù)和波動(dòng)率的權(quán)重。3次權(quán)重結(jié)果都比較接近。在全樣本期間，對(duì)滬深300指數(shù)采用平均權(quán)重結(jié)果實(shí)施分形判勢(shì)策略。總交易次數(shù)：67次（包括買賣）；總資本倍數(shù)：6.89 （滬深300：2.19）天軟量化平臺(tái)體系金工平臺(tái)金融分析終端金融分析平臺(tái)網(wǎng)格計(jì)算量化投資CEP引擎交易網(wǎng)關(guān)算法交易投研管理投研管理基金評(píng)價(jià)知識(shí)管理技術(shù)組件數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù).WEB/報(bào)告生成工作流引擎天軟數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

45、高頻數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)高頻時(shí)間序列明細(xì)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)財(cái)務(wù)報(bào)表公司行為時(shí)間序列現(xiàn)有金融數(shù)據(jù)整合基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類天軟金融數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)商TA、交易持倉(cāng)數(shù)據(jù)基金財(cái)務(wù)估值數(shù)據(jù)預(yù)期評(píng)級(jí)類數(shù)據(jù)行情交易類滬深LEVEL1開放式接口滬深LEVEL2港股海外股指期貨國(guó)內(nèi)商品期貨支持業(yè)內(nèi)主流資訊商，如：萬X、聚X、財(cái)X、巨X等的數(shù)據(jù)接口支持主流基金估值、柜臺(tái)接口口支持朝陽永續(xù)、今X投資等證券、基金、交易所報(bào)盤債券等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)恒生量化交易系統(tǒng)極速交易系統(tǒng) UFT 發(fā)展歷程UFT系統(tǒng)高效穩(wěn)定可靠高效性能、極速交易:單業(yè)務(wù)處理功能耗時(shí),服務(wù)端小于0.2ms，客戶端小于1ms并發(fā)處理能力在50,000筆/秒以上克服瓶頸、持續(xù)穩(wěn)定 :

46、支持大數(shù)據(jù)容量的設(shè)計(jì)，支持百萬級(jí)的客戶，千萬級(jí)的委托流水容量，并經(jīng)過實(shí)際測(cè)試驗(yàn)證。采用自主研發(fā)內(nèi)存技術(shù)，隨著交易流水?dāng)?shù)據(jù)量的增加，并發(fā)處理能力持續(xù)穩(wěn)定。數(shù)據(jù)持久、事務(wù)一致:數(shù)據(jù)依賴磁盤實(shí)現(xiàn)持久化，系統(tǒng)異常不會(huì)丟失任何數(shù)據(jù)，已經(jīng)過實(shí)際測(cè)試驗(yàn)證。高效穩(wěn)定可靠智能交易 iTP開放式的程序化交易系統(tǒng)策略程序可直接加載其他動(dòng)態(tài)庫(kù)（DLL、Lib）策略程序可管理所需的行情數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)策略程序可訪問用戶指定的服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)，提供C+開發(fā)接口策略保密性策略程序編譯成DLL文件，保密性非常好策略程序無需上傳到服務(wù)器策略回測(cè)、策略測(cè)試提供回測(cè)機(jī)制提供策略測(cè)試機(jī)制，方便策略開發(fā)者調(diào)試程序和觀察策略行為可用 Visual C+ 進(jìn)行單步調(diào)試前后臺(tái)一體化的極速體驗(yàn)iTP 與 UFT 形成前后臺(tái)一體化的垂直整合智能交易 iTP 策略UI界面 iTP 平臺(tái)上的策略和個(gè)性化交易工具寬系列帶來的全新體驗(yàn)寬系列與整個(gè)量化投資流程緊密結(jié)合寬數(shù)據(jù)寬研究精選數(shù)據(jù)策略構(gòu)建精確回驗(yàn)績(jī)效評(píng)估策略管理各類策略的研究，開發(fā)，回測(cè)并最終定型成型策略進(jìn)行模擬交易，同時(shí)向外界展示成果模擬交易通過后策略進(jìn)入真錢交易策略形成金融產(chǎn)品，向客戶進(jìn)行推廣和教育模擬交易策略推薦證券優(yōu)選