量化投资篇(1):深入浅出量化对冲Alpha基金的操作
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量化投资是一种利用数学模型和算法来辅助投资决策的策略。它源于对生活中的量化思想的洞察，比如计算从住处到工作地点的最短路线。这种思想在金融领域的应用使得投资者能够通过数据驱动的方法，找出大概率下的最优策略。量化投资的历史可以追溯到上世纪八十年代的行为金融学理论，它挑战了传统金融学的有效市场假说，并指出投资者往往非理性，其决策依赖于有限的注意力和认知资源。
在投资者非理性的情况下，行为金融学理论指出，投资者关注是一种稀缺的认知资源。这一理论在面对有限信息时尤其适用，比如在地震发生后，人们无法深入分析所有上市公司的表现，只能根据行业信息进行决策。在面对庞大的市场数据时，强大的定量信息处理能力就成为优势，能够捕捉更多投资机会，拓展更大的投资空间。
量化交易员的一天包括策略开发、系统设计、风险管理与算法执行等环节。不同于定性投资依赖于市场分析和主观判断，量化投资依赖于历史数据的分析和模型构建，目标是通过统计学和数学方法，追求稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。
量化投资的四大特点包括纪律性、系统性、套利思想和概率取胜。纪律性体现在决策依据模型，确保决策过程的科学性和可追溯性。系统性则体现在多层次、多角度和多数据的分析，包括大类资产配置、行业选择和个股精选等。套利思想则强调寻找估值洼地，利用市场错误定价的机会进行投资。概率取胜则意味着投资策略是基于历史规律的重复利用，以及通过一组股票取胜，而不是依赖单个股票的出色表现。
广义来看，所有采用量化投资策略的产品，如公募基金和对冲基金等，都可纳入量化基金范畴。对冲策略则通过管理并降低组合系统风险，应对市场变化。例如，华宝量化对冲基金通过量化选股和期货对冲策略，成功规避了系统性风险，即使在市场剧烈波动时也能获得显著正收益。
量化对冲基金的操作流程包括量化选股获取超额收益和期货对冲系统性风险。量化选股通过精准的模型选择潜力股票，同时根据市场情况调整权重，控制风险。期货对冲则通过做空股指期货，对冲市场风险，使基金无论市场涨跌都能获取绝对收益。
常见的量化投资问答涵盖了基础篇、进阶篇和风险应对篇，涉及策略选择、操作流程、收益与风险、影响、产品比较和营销策略等。基础篇重点介绍了量化和对冲的概念、操作流程、收益与安全性的比较、策略对象、杠杆使用、市场中性策略、收益范围和风险对冲方法。进阶篇深入探讨了不同策略的细节，包括策略选择、风险控制、策略差异、市场波动影响和产品风险评估。风险应对篇则关注了量化对冲的风险点、风险控制策略、亏损情况分析、和市场风险、操作风险以及策略表现的可预见性和管理。营销篇则针对客户偏好提供了策略推荐，包括风险承受能力、收益预期和市场趋势分析。
