證券投資學 課件 第十四章 量化投資

第14章量化投資學習目標掌握量化投資的概念與特征。了解量化投資與傳統(tǒng)投資分析之間的差異。掌握量化投資的主要策略與方法，特別是選股策略與擇時策略。掌握多因子模型、動量反轉(zhuǎn)策略、趨勢追蹤策略的原理、構(gòu)建思路，Python實現(xiàn)與回測。掌握股指期貨套利、商品期貨套利、期權套利、統(tǒng)計套利的套利思路。量化投資量化投資概述12課程內(nèi)容量化選股與量化擇時策略量化投資3其他量化投資策略量化投資概述量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化投資的概念量化投資概述量化投資概述量化投資是一種利用計量和數(shù)學模型來進行投資決策的方法。它的基本理念是利用計算機技術并結(jié)合一定的數(shù)學模型去踐行投資者的投資邏輯、實現(xiàn)投資決策的過程。成功量化三要素：投資邏輯、數(shù)學模型以及計算機算法優(yōu)勢：大大減少投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化投資的特點量化投資概述量化投資概述紀律性紀律性是指投資者通過量化模型對數(shù)據(jù)進行處理、分析，投資決策受交易規(guī)則和模型的嚴格控制優(yōu)勢克服認知偏差，也可以克服沖動、貪婪等情緒弱點追溯和修正，適應不斷變化的市場環(huán)境和投資條件量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化投資的特點量化投資概述量化投資概述系統(tǒng)性系統(tǒng)性特點表現(xiàn)為投資者在應對復雜的市場環(huán)境時通過多維度研判交易策略，控制投資風險，提高策略交易效率和準確度：量化投資依賴于包括資產(chǎn)配置模型、行業(yè)選擇模型、精選個股模型等在內(nèi)的多層次、精細化的模型。量化投資不僅依賴于單一的數(shù)據(jù)或指標，而是從多個角度對市場進行觀察和分析，包括宏觀周期、市場結(jié)構(gòu)、估值、成長等。量化投資利用現(xiàn)代科技手段，能夠高效處理和分析海量的市場數(shù)據(jù)。量化投資采用系統(tǒng)性的方法進行投資決策。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化投資的特點量化投資概述量化投資概述及時性及時性特點主要體現(xiàn)為其能夠快速追蹤市場變化、獲取更全面的市場信息以及不斷發(fā)掘新的能夠提供差額收益的統(tǒng)計模型，尋找新的交易機會。準確性量化投資以歷史數(shù)據(jù)為基礎，通過綜合考量各種市場信息，運用嚴謹?shù)臄?shù)學模型和算法，對潛在的交易機會進行準確、客觀的評價。分散性為了達到風險控制目的，量化投資會分散配置交易標的，用概率取勝。這種分散配置主要體現(xiàn)在投資策略的構(gòu)建和風險管理過程中，旨在通過多樣化的投資組合來降低單一資產(chǎn)或策略的風險敞口，提高整體投資組合的穩(wěn)健性和收益性。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化投資的理解誤區(qū)量化投資概述量化投資概述量化投資不是基本面分析的對立者量化投資以正確的投資理念為根本，通過對上市公司基本面、成長性等因素的分析研究，以全市場的廣度，多維度的深度視角識別投資機會，構(gòu)建戰(zhàn)勝市場、產(chǎn)生超額收益的投資組合。在量化投資策略的投資邏輯、數(shù)學模型以及計算機算法當中，基本面分析都是不可或缺的重要內(nèi)容?；久娣治鲋杏玫降脑S多要素都可以進行量化。很多量化投資模型是基于基本面因素，同時考慮市場因素、技術因素等構(gòu)建的量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化投資的理解誤區(qū)量化投資概述量化投資概述量化投資不是被動投資量化投資是一種主動投資。量化投資者認為市場并非完全有效的，因此投資者可以利用模型進行積極的證券選擇和時機選擇，構(gòu)建可以戰(zhàn)勝市場的投資組合。量化投資不等于交易化投資程序化交易，是指通過既定程序或特定軟件，自動生成或執(zhí)行交易指令的交易行為。量化投資的重點在于將投資邏輯和投資理念數(shù)量化，并不一定需要自動化買賣下單。被動投資者通常按照市場指數(shù)構(gòu)建投資組合量化投資均需要程序化交易，但是程序化交易不只適用于量化投資量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化投資的理解誤區(qū)量化投資概述量化投資概述量化投資模型不是一成不變的政治、經(jīng)濟、技術和市場環(huán)境等因素是不斷變化的，都可能會影響量化模型的有效性和表現(xiàn)。因此，量化投資者需要與時俱進，不斷地學習和探索新的技術和方法，并應用于模型的構(gòu)建和優(yōu)化當中，以適應不斷變化的市場環(huán)境和技術進步，從而提高投資策略的有效性和穩(wěn)健性。量化投資不總是風險低、利潤高的量化投資也可能出現(xiàn)模型錯誤、市場異常以及數(shù)據(jù)質(zhì)量問題等情況。投資者在進行量化投資時要理性看待風險與收益，制定合適的投資策略，并嚴格執(zhí)行風險管理措施，以提高投資收益率。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化投資的理解誤區(qū)量化投資概述量化投資概述量化投資捕捉的是大概率事件量化投資者通過數(shù)學模型和統(tǒng)計分析，尋找并利用那些在歷史數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻率較高、概率較大的市場行為或走勢。通過量化分析，投資者可以預測在特定條件下，市場大概率會產(chǎn)生某些特定的反應或趨勢，從而制定交易策略，以期在長期中獲得可持續(xù)的正收益。量化投資模型只能基于歷史數(shù)據(jù)預測未來趨勢，而不是預測市場每一次波動或走勢。成功的量化投資者需要在模型預測的基礎上，結(jié)合穩(wěn)健的風險管理策略，以應對市場的不確定性和波動。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化投資與傳統(tǒng)投資策略比較量化投資概述量化投資概述量化投資與傳統(tǒng)投資的不同主要體現(xiàn)在以下幾個方面：（1）在投資決策方面，傳統(tǒng)投資主要依賴于投資者的經(jīng)驗、市場直覺和基本面分析。而量化投資決策主要基于量化模型和算法，通過分析大量的歷史數(shù)據(jù)，運用統(tǒng)計學、機器學習等工具來進行分析。（2）在投資收益方面，傳統(tǒng)投資的收益取決于投資者的經(jīng)驗和市場的分析能力。量化投資能夠在各種市場環(huán)境下保持相對穩(wěn)定的收益。（3）在風險控制方面，傳統(tǒng)投資依靠投資組合分散投資風險，但存在較高的風險。量化投資往往能夠精確地量化和管理風險量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化投資與傳統(tǒng)投資策略比較量化投資概述量化投資概述量化投資與傳統(tǒng)投資的不同主要體現(xiàn)在以下幾個方面：（4）在執(zhí)行效率方面，傳統(tǒng)投資的執(zhí)行效率往往會受到人為因素的影響。量化投資通過和自動化的交易系統(tǒng)相結(jié)合，能夠提高了交易效率，減少人為錯誤和情緒干擾。量化投資也有缺點交易決策過分依賴統(tǒng)計模型和歷史數(shù)據(jù)策略開發(fā)困難容易被模仿影響因素難以量化缺乏人性判斷與直覺量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化投資發(fā)展史量化投資概述量化投資概述國外量化投資發(fā)展史萌芽階段（20世紀50—60年代）1952年，哈里·馬科維茨發(fā)表現(xiàn)代投資組合理論（ModernPortfolioTheory）。這一理論首次將風險和收益進行數(shù)量化分析，創(chuàng)新性地將數(shù)學優(yōu)化方法引入金融決策當中。隨后，威廉·夏普（1964）、約翰·林特納（1965）、簡·莫森（1966）深入研究了資產(chǎn)價格的均衡結(jié)構(gòu)，并成功推導出了資本資產(chǎn)定價模型（CAPM）。這些理論和模型為量化投資的發(fā)展奠定了堅實的理論基礎。20世紀60年代，保羅·薩繆爾森（1965）和尤金·法瑪（1965）提出了有效市場假說（EMH），對投資實務研究產(chǎn)生了重要影響。在這一時期，計算機的應用尚處于初級階段，投資決策主要依靠手工計算和簡單的統(tǒng)計方法。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化投資發(fā)展史量化投資概述量化投資概述早期發(fā)展階段（20世紀70—80年代）20世紀70年代，隨著金融創(chuàng)新的不斷進行，衍生產(chǎn)品的定價成為理論研究的重點。1973年，費希爾·布萊克和邁倫·斯科爾斯提出的期權定價模型，實現(xiàn)了金融理論的又一大突破。此后，斯蒂芬·羅斯（1976）建立了套利定價理論（APT），這一理論在投資實務中得到了廣泛應用，其中多因素定價（選股）模型可以看作APT理論最典型的代表。1971年，巴克利國際投資管理公司發(fā)行了世界第一只被動量化基金，開啟了量化投資的新篇章。1977年，巴克利發(fā)行了第一只主動量化基金，標志著美國量化投資時代正式開啟。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化投資發(fā)展史量化投資概述量化投資概述快速發(fā)展階段（20世紀90年代至今）20世紀80年代和90年代，隨著電腦技術和網(wǎng)絡技術的不斷革新，量化交易開始迅速普及。Alpha投資策略、價值和動量策略、杠桿交易等量化策略逐漸被引入和應用，助推了量化投資的進一步發(fā)展。人工智能技術的崛起進一步推動了量化交易的發(fā)展。越來越多的投資機構(gòu)采用機器學習和深度學習等技術來分析市場數(shù)據(jù)，優(yōu)化交易策略，提高交易性能。量化選股與量化擇時策略量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化選股量化選股與量化擇時策略量化投資概述量化選股就是采用數(shù)量的方法判斷某家公司的股票是否值得買入的行為。量化選股的方法：公司估值法：比較股票價格與市場價格的差異趨勢法：分析市場表現(xiàn)資金法：追隨市場主力資金的方向量化選股策略：基本面選股：基于公司財務和經(jīng)營狀況的選股方法，具體包括多因子模型、風格輪動模型、行業(yè)輪動模型等市場行為選股：基于股票價格和交易量等市場數(shù)據(jù)的量化選股方法，包括資金流模型、動量反轉(zhuǎn)策略、一致預期模型和籌碼選股模型。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化選股量化選股與量化擇時策略量化投資概述多因子模型基本概念：多因子模型的基本原理是采用一系列的因子作為選股標準，滿足這些因子的股票則被買入，不滿足的則賣出。一般而言，多因子選股模型有打分法和回歸法兩種判斷方法。策略構(gòu)建：因子選?。喊l(fā)掘各類與股票收益率相關的因子因子有效性檢驗：主要采用排序的方法檢驗候選因子的選股有效性因子篩選：剔除冗余因子，只保留同類因子中收益最好、區(qū)分度最高的綜合評分模型建立：打分法和回歸法模型評價及持續(xù)改進：對選用的因子、模型本身進行持續(xù)的再評價和不斷的改進量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化選股量化選股與量化擇時策略量化投資概述Python實現(xiàn)以及回測策略構(gòu)建：多因子模型的Python實現(xiàn)：以投資回報率、市凈率、市盈率三因子為例，構(gòu)建簡單的多因子模型。回報率因子越大越好，該因子越大，說明上市公司的基本面良好，經(jīng)營穩(wěn)定。市盈率因子越小越好，表示公司股價相對其賬面價值較低。市盈率因子越大越好，表明公司在盈利能力方面較強。根據(jù)三個因子的綜合得分進行排序，等權重買入符合三個因子的股票，并設置最大持股數(shù)量10只，投資組合每月進行調(diào)整，調(diào)倉時間是每個月的第二個交易日。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化選股量化選股與量化擇時策略量化投資概述Python實現(xiàn)以及回測策略構(gòu)建：多因子模型回測量化回測是投資策略評估和優(yōu)化的重要工具。通過量化回測，投資者可以評估策略的盈利能力和風險水平，優(yōu)化參數(shù)和規(guī)則，制定交易策略和風控措施。然而，回測結(jié)果僅是過去的模擬交易，實盤交易中可能會有更多的挑戰(zhàn)和不確定性，需要進行實盤驗證來檢驗策略的可行性。因此，在進行量化回測時，需要注意數(shù)據(jù)質(zhì)量、未來函數(shù)、過度擬合、風險控制等問題，以確?；販y結(jié)果的準確性和可靠性。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化選股量化選股與量化擇時策略量化投資概述動量反轉(zhuǎn)策略基本概念：動量反轉(zhuǎn)策略是量化投資中的一種重要策略，它基于市場價格動量或趨勢的原理來構(gòu)建投資組合。具體可以分為動量策略和反轉(zhuǎn)策略。分類：動量策略：動量策略是預先對股票收益和交易量設定過濾準則，當股票收益或股票收益和交易量同時滿足過濾準則就買入或賣出股票的投資策略反轉(zhuǎn)策略：反轉(zhuǎn)策略是與動量策略相對立的，它認為過去一段時間內(nèi)表現(xiàn)不佳的股票在未來可能會有出色的表現(xiàn)。該策略基于市場對信息的過度反應。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化選股量化選股與量化擇時策略量化投資概述動量反轉(zhuǎn)策略構(gòu)建：對動量效應進行測試時，需要設定一個回溯期P（也稱形成期），用于計算資產(chǎn)的歷史表現(xiàn)，如過去的3個月、12個月、24個月等。同時設定一個持有期Q，該期間實際持有動量組合，如未來的3個月、12個月、24個月等。將回溯期為P，持有期為Q的動量組合，記為（P,Q）動量組合。對所有動量組合（P,Q）按照如下步驟進行測試：確定待選股票池。構(gòu)建初始股票組合。將待選股票池中的股票分別按照測試時點前P個月的累計收益率排序，選取收益率最好的一部分股票構(gòu)建動量組合，同時以待選股票池中所有股票構(gòu)建基準組合。評估持有期表現(xiàn)。求（P,Q）動量組合的超額收益率。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化選股量化選股與量化擇時策略量化投資概述Python實現(xiàn)和回測：動量策略的Python實現(xiàn)例：以一個月內(nèi)個股漲幅為動量效應的衡量指標，漲幅越大，則動量效應越明顯，根據(jù)漲幅篩選前50只股票，構(gòu)建股票池。本動量策略每月重新評估股票池，并進行調(diào)倉。在風險控制措施方面，設置為當個股虧損超過10%時，立刻止損離場；止盈采用時間止盈，持股周期為一個月，到期后不論盈虧均賣出。圖14-3為動量策略在2018年12月28日的部分持倉狀況。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化選股量化選股與量化擇時策略量化投資概述動量策略的回測動量策略的回測結(jié)果如圖14-4所示。策略收益率以及年化收益率都為負，顯著低于基準組的收益率以及年化收益率，這表明動量策略在回測期間表現(xiàn)不佳，未能戰(zhàn)勝市場。此外，夏普指數(shù)、信息比率以及α值都為負，表明在調(diào)整市場風險后，策略并未能產(chǎn)生超額收益，反而表現(xiàn)為負收益。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化選股量化選股與量化擇時策略量化投資概述反轉(zhuǎn)策略的Python實現(xiàn)選取過去一個月內(nèi)跌幅最大的個股作為“表現(xiàn)最差”的股票。然而，對于因基本面驟變而崩盤的股票，不應納入計算，因為這些股票的表現(xiàn)較差是有合理原因的，與反轉(zhuǎn)效應僅研究價格的目標相沖突。先從滬深300指數(shù)成分股中選擇出跌幅最大的50只個股，并將這50只股票按照成交額排序，選擇成交額最小的25只股票。至于換倉周期以及止損條件與前面動量策略一致。反轉(zhuǎn)策略在2018年12月28日的部分持倉狀況如圖14-5所示。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化選股量化選股與量化擇時策略量化投資概述反轉(zhuǎn)策略回測反轉(zhuǎn)策略的回測結(jié)果如圖14-6所示。策略的累計收益率以及年化收益率低于基準組合，表明反轉(zhuǎn)策略在回測期間表現(xiàn)不如市場平均水平。此外，夏普指數(shù)、信息比率以及α值都為負，表明在調(diào)整市場風險后，策略并未能產(chǎn)生超額收益，反而表現(xiàn)為負收益。從這些指標可以看出，反轉(zhuǎn)策略在回測期間的表現(xiàn)不佳該反轉(zhuǎn)策略并不適合實際應用，需要對策略進行優(yōu)化調(diào)整，或考慮其他更有效的投資策略。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化選股量化選股與量化擇時策略量化投資概述其他量化選股策略風格輪動策略：投資風格是針對股票市場而言的，是指投資于某類具有共同受益特征或價格行為的股票，即某類投資風格很受歡迎，并且在某一個時間段內(nèi)具有持續(xù)性。例如，價值投資和成長型投資、大盤股和小盤股。例：晨星公司的風格箱判別法量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化選股量化選股與量化擇時策略量化投資概述行業(yè)輪動模型：行業(yè)輪動與風格輪動類似，由于經(jīng)濟周期的原因，總有一些行業(yè)先啟動，有的行業(yè)跟隨。在經(jīng)濟周期過程中，依次對這些輪動的行業(yè)進行配置，則比買入持有策略有更好的效果。行業(yè)輪動策略是根據(jù)行業(yè)輪動現(xiàn)象所形成的策略，利用行業(yè)趨勢進行獲利的方法。其本質(zhì)是通過一段時期的市場表現(xiàn)，力求抓住表現(xiàn)較好的行業(yè)以及投資品種，選擇不同時期的強勢行業(yè)進行獲利。例：經(jīng)濟增長速度加快時，與國家經(jīng)濟聯(lián)系緊密的行業(yè)如鋼鐵、煤炭、電力等基建利潤也會隨之增長。當經(jīng)濟增速放緩時，非周期性的行業(yè)如醫(yī)藥、基礎消費品、基礎建設等行業(yè)呈現(xiàn)較強的防御性。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化選股量化選股與量化擇時策略量化投資概述資金流選股：在市場中，經(jīng)常存在交易性機會，是指股價在短期內(nèi)可能受到某些消息的影響或者某些市場內(nèi)在因素的改變從而產(chǎn)生劇烈波動帶來的價差投資機會。資金流模型使用資金流流向來判斷股價在未來一段時間的漲跌情況。如果是資金流入的股票，則股價在未來一段時間可能會上漲；如果是資金流出的股票，則股價在未來一段時間可能會下跌。根據(jù)資金流向可以構(gòu)建相應的投資策略。一致預期：一致預期，是指市場上的投資者可能會對某些信息產(chǎn)生一致的看法。比如大多數(shù)分析師看好某只股票，可能這只股票的價格在未來一段時間會上漲；如果大多數(shù)分析師看空某只股票，可能這只股票的價格在未來一段時間會下跌。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化選股量化選股與量化擇時策略量化投資概述籌碼選股：籌碼選股是另外一種市場行為策略，其基本思想是：如果主力資金要拉升一只股票，則會慢慢收集籌碼；如果主力資金要賣出一只股票，則會慢慢分派籌碼。所以根據(jù)籌碼的分布和變動情況，就可以預測股票價格未來是上漲還是下跌。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化擇時量化選股與量化擇時策略量化投資概述量化擇時是利用數(shù)學模型和統(tǒng)計方法來判斷大勢的走勢情況確定最佳的買入和賣出時機的投資策略。量化擇時策略：趨勢追蹤（1）基本概念：趨勢追蹤的基本思想來源于技術分析，認為趨勢存在延續(xù)性，即當前的趨勢在未來一段時間內(nèi)可能會持續(xù)。如果我們能準確識別出當前的市場趨勢，那么按照這一趨勢方向進行相應的交易操作，理論上就能夠獲得收益。（2）單指標擇時策略移動平均線指標移動平均是對每天的股價進行平均化處理，以消除偶然因素和季節(jié)性影響。移動平均線就是采用這種方法將一段時間內(nèi)的股票價格平均值連接成線，顯示股價的歷史波動情況，進而反映股價的未來發(fā)展趨勢。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化擇時量化選股與量化擇時策略量化投資概述移動平均收斂（發(fā)散）指標移動平均收斂（發(fā)散）指標，也就是平滑異同平均線，通過分析收盤價的短期（常用為12日）指數(shù)移動平均線與長期（常用為26日）指數(shù)移動平均線之間的聚合與分離狀況，對買進、賣出時機作出研判。MACD指標由三部分構(gòu)成：快速線DIF，慢速線DEA，以及MACD柱狀線。動態(tài)移動平均指標動態(tài)移動平均指標，是一種用于分析價格趨勢的技術指標。它通過計算兩條不同周期的移動平均線的差值來研判市場的買賣能量和未來價格走勢。三重指數(shù)平滑移動平均指標三重指數(shù)平滑移動平均指標，是一種研究股價趨勢的長期技術分析工具。它通過三次平滑處理來反映股價的長期波動趨勢，過濾掉不必要的短期波動。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化擇時量化選股與量化擇時策略量化投資概述（3）組合指標擇時策略單個指標的擇時效果一定程度上來說具有很大的偶然性，而且每個擇時指標的效果與參數(shù)的選擇有很大的關系。為了增強擇時的穩(wěn)健性、降低偶然性原因，可以將前面講的4個指標結(jié)合起來，構(gòu)建一個綜合指標。趨勢追蹤策略的python實現(xiàn)2018年1月11日持倉及累計盈虧狀況如圖14-7所示。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化擇時量化選股與量化擇時策略量化投資概述趨勢追蹤策略回測趨勢追蹤策略回測結(jié)果如圖14-8所示。從圖14-8中可以看出，策略收益線大部分時間都高于基準收益線，策略的累計收益為32.62%，顯著高于基準組，表明該策略在回測期間表現(xiàn)整體優(yōu)于基準。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化擇時量化選股與量化擇時策略量化投資概述其他量化擇時策略（1）市場情緒人天生是趨利避害、厭惡風險的。很多投資大師認為心理情緒造就90%的行情，用公式表述為T（趨勢）=G（資金）+P（心理）。市場情緒擇時就是利用投資者的熱情程度來判斷市場的大勢方向。具體來說，當投資者情緒熱烈、積極入市時，大盤可能會持續(xù)上漲；當投資者情緒低迷、不斷出市的時候，大盤可能持續(xù)下跌。常見的市場情緒指標有投資者信心指數(shù)、折溢價率、新股數(shù)據(jù)、投資者行為等。量化選股與擇時策略其他量化投資策略量化擇時量化選股與量化擇時策略量化投資概述其他量化擇時策略（1）支持向量機SVM擇時就是利用支持向量機（SupportVectorMachine,SVM）技術進行大盤趨勢的模式識別。通過這種方法，投資者可以將大盤區(qū)分為幾個明顯的模式，據(jù)此識別出關鍵特征，然后利用這些特征和歷史數(shù)據(jù)訓練出一個模型以預測未來的趨勢。采用SVM技術對大盤趨勢進行預測涉及多個環(huán)節(jié)，包括訓練數(shù)據(jù)準備、訓練參數(shù)輸入、學習樣本輸入、模型訓練學習、評估訓練結(jié)果、訓練參數(shù)優(yōu)化等一系列循環(huán)的過程。其他量化投資策略量化選股與擇時策略其他量化投資策略股指期貨套利其他量化投資策略量化投資概述股指期貨套利，是指利用股指期貨市場存在的不合理價格，同時參與股指期貨與股票現(xiàn)貨市場交易，或者同時進行不同期限、不同但相近類別股票指數(shù)合約交易以賺取差價的行為。具體包含期現(xiàn)套利、跨期套利、跨市套利和跨品種套利四種類型。期現(xiàn)套利期現(xiàn)套利，即股指期貨與股票現(xiàn)貨之間的套利，是利用股指期貨合約與其對應的現(xiàn)貨指數(shù)之間的定價偏差進行的套利交易，屬于無風險套利。期現(xiàn)套利是在買入（賣出）某個月份的股指期貨合約的同時賣出（買入）相同價值的標的指數(shù)的現(xiàn)貨股票組合，并在未來某個時間對兩筆頭寸同時進行平倉，從而鎖定套利利潤。量化選股與擇時策略其他量化投資策略股指期貨套利其他量化投資策略量化投資概述跨期套利跨期套利的核心在于計算和理解均衡價差。均衡價差的計算通?；跓o套利原則，即兩個不同到期日的期貨合約之間的價差應該反映資金成本、存儲成本和便利收益等因素。投資者可以利用同一期貨品種的不同合約月份之間的價差進行套利，即同時買入低價合約和賣出高價合約，從中賺取價差利潤?？缡袌鎏桌缡袌鎏桌?，是指在不同市場之間進行的套利交易行為。由于兩個市場的供求影響因素、市場環(huán)境及交易規(guī)則等方面不完全一致，價格的傳導存在滯后甚至失真的情況，因此固有價差水平會出現(xiàn)偏離?？缡袌鎏桌抢檬袌鍪Ш鈺r機，在某個市場買入（賣出）某一交割月份股指期貨合約的同時，在另一個市場賣出（買入）同一交割月份的同種股指期貨合約，以對沖或交割方式結(jié)束交易的一種操作方式。量化選股與擇時策略其他量化投資策略股指期貨套利其他量化投資策略量化投資概述商品期貨套利與股指期貨套利類似，商品期貨同樣存在套利策略，在買入或賣出某種期貨合約的同時，賣出或買入相關的另一種合約，并在某個時間同時將兩種合約平倉。商品期貨套利盈利的邏輯原理基于以下幾個方面：相關商品在不同地點、不同時間對應都有一個合理的價格差價；由于價格的波動性，價格差價經(jīng)常出現(xiàn)不合理，而這種不合理狀態(tài)最終會回到合理狀態(tài)；不合理狀態(tài)回到合理狀態(tài)的這部分價格調(diào)整過程為套利者提供了盈利空間。商品期貨套利主要有期現(xiàn)套利、跨期套利、跨市場套利和跨品種套利四種。量化選股與擇時策略其他量化投資策略股指期貨套利其他量化投資策略量化投資概述期現(xiàn)套利利用同一種商品在期貨市場與現(xiàn)貨市場之間的不合理價差進行的套利行為。當期貨價格與現(xiàn)貨價格之間出現(xiàn)不合理的基差時，套利者通過構(gòu)建現(xiàn)貨與期貨的套利資產(chǎn)組合，以期望基差在未來回歸合理的價值區(qū)間并獲取套利利潤?？缙谔桌ㄟ^觀察期貨各合約價差的波動，以賺取差價為目的，在同期貨品種的不同合約月份建立數(shù)量相等、方向相反的交易部位，并以對沖或交割方式結(jié)束交易的一種操作方式。量化選股與擇時策略其他量化投資策略股指期貨套利其他量化投資策略量化投資概述跨市場套利指在不同市場之間進行的套利交易行為。當同一商品在兩個交易所中的價格差額超出了將商品從一個交易所的交割倉庫運送到另一交易所的交割倉庫的交易成本和其他相關費用時，就可以進行跨市場套利?？缙贩N套利利用不同但相關聯(lián)的商品期貨品種之間的價差進行套利。這種套利方式利用了不同品種之間的價格相關性或比價關系來賺取利潤。根據(jù)套利商品之間的關系，跨品種套利可分為相關商品套利和產(chǎn)業(yè)鏈跨品種套利兩種類型。量化選股與擇時策略其他量化投資策略股指期貨套利其他量化投資策略量化投資概述統(tǒng)計套利統(tǒng)計套利定義為一種基于模型的投資過程，在不依賴于經(jīng)濟含義的情況下運用數(shù)量手段構(gòu)建資產(chǎn)組合，通過對比股票價格與模型所預測的理論價值，構(gòu)建證券投資組合的多頭和空頭，獲取一個穩(wěn)定的α收益。統(tǒng)計套利的核心思路是先識別出相關性最強的若干對投資品種（如股票、期貨等），然后確實每一對投資品種的長期均衡關系（協(xié)整關系）。當某一對品種的價差（協(xié)整方程的殘差）偏離其均衡水平到一定程度時，投資者開始建倉，買進被相對低估的品種，