地产基金量化投资策略

1. 量化策略在基金中是什么意思

具体而言，数量化基金主要依赖计算机的数量化分析方法进行股票筛选，不需要依靠主观内判断及容个人意见对每只股票进行单独、深入的分析。面对纷繁复杂的股市，量化基金系统化的组合构建能够极大减轻个人情绪对组合的影响，克服人性的弱点及认知偏差，避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策，使选股过程更趋理性。

2. 首个房地产股票价格指数发布

当大数据、房地产、股票这几个词碰撞在一起的时候，会迸发出什么样的火花呢？“中证房天下大数据指数”将于9月23日正式发布，这是国内首支房地产股票价格指数，也是开篇问题的答案。中证房天下大数据指数是由中国指数研究院与中证指数有限公司、博时基金合作，研发的中国第一支房地产大数据指数，该指数的诞生，预示着中国房地产指数系统与金融资本市场融合迈出了第一步。

9月11日，该指数由中房指数系统发起人、中国房地产开发集团理事长孟晓苏先生，我国经济学泰斗、中国工程院院士李京文以及来自清华北大等高校的知名学术权威、房地产主管部委相关领导及我国金融证券领域的高级研究专家组成的鉴定委员会鉴定通过。

国内首支房地产股票价格指数将发布

相较于传统指数，中证房天下大数据指数优势明显。背靠中国房地产指数系统庞大的数据库资源，中证房天下指数以详实准确的数据为依据，数据颗粒度精细到具体项目，避免人为因素影响；其次，庞大的数据覆盖房地产投资开发的各个环节，反映各城市房地产运营成本（拿地价格，溢价率）与销售状况（金额，面积），更好的评测企业业绩表现；通过已知推导未知，中证房天下指数可以提前预判企业业绩趋势，及时调整投资策略。

今年以来货币、信贷、财税等多重政策宽松推动房地产市场持续回升。数据显示，2015年1-7月全国商品房销售面积为59914万平方米，同比增长6.1%；销售额为41171亿元，同比增长13.4%，楼市“金九银十”的销售旺季有望如期而至，房地产行业的资本市场行情值得期待。中证房天下大数据指数的适时推出，将帮助广大投资者运用大数据科学选择优质房地产股票，切实享受房地产行业在资本市场的投资红利，为投资者开拓更多元的投资渠道。

中国房地产指数系统秘书长、中国指数研究院院长莫天全表示，中证房天下大数据指数将于9月23日正式发布，这是中国指数研究院在金融领域拓展的新起点。随着房地产行业转型升级步伐的加快，中国房地产指数系统未来将全面加强与金融资本市场的创新融合，并进一步延伸指数覆盖领域，在房地产关联产业不断拓展，持续致力于打造更为丰富完善的中国指数研究体系。

据介绍，中证房天下大数据指数按照上市公司的销售情况、土地储备情况以及去化情况得到对应的房地产行业大数据因子得分。在此基础上，按照综合财务因子、市场驱动因子以及房地产行业大数据因子加权得到个股综合得分。最后，选择综合得分最高的、不超过房地产行业股票数量80%的股票为样本建立指数，为投资决策提供参考。

博时基金管理有限公司副总裁王德英表示，在指数正式发布后，博时基金将采用指数量化投资策略，推出紧密跟踪中证房天下大数据指数的基金，这将是国内第一只“房地产大数据”的基金产品。届时投资者可通过该产品，分享在房地产专业数据及研究支持下的大数据投资红利。

（以上回答发布于2015-09-14，当前相关购房政策请以实际为准）

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3. 量化投资策略与技术修订版有什么不同

量化投资策略就是利用量化的方法，进行金融市场的分析、判断和交易的策略、算法的版总称。
量化投资策略权类型包括：
（1） 趋势判断型量化投资策略，判断趋势型是一种高风险的投资方式，通过对大盘或者个股的趋势判断，进行相应的投资操作。如果判断是趋势向上则做多，如果判断趋势向下则做空，如果判断趋势盘整，则进行高抛低吸。这种方式的优点是收益率高，缺点是风险大。一旦判断错误则可能遭受重大损失。所以趋势型投资方法适合于风险承受度比较高的投资者，在承担大风险的情况下，也会有机会获得高额收益。
（2） 波动率判断型量化投资策略，判断波动率型投资方法，本质上是试图消除系统性风险，赚取稳健的收益。这种方法的主要投资方式是套利，即对一个或者N个品种，进行买入同时并卖出另外一个或N个品种的操作，这也叫做对冲交易。这种方法无论在大盘哪个方向波动，向上也好，向下也好，都可以获得一个比较稳定的收益。在牛市中，这种方法收益率不会超越基准，但是在熊市中，它可以避免大的损失，还能有一些不错的收益。

4. 什么是量化投资交易策略

一文看懂量化投资策略

闲话基

量化投资在近些年受到越来越多的关注，包括规模、策略、业绩。量化投资，是指通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中，寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，按照策略构建的数量模型严格执行投资，力求获得长期稳定可持续高于平均的超额回报。

跨市场策略涉及外汇兑换、国际期货交易对冲，交易实现难度大，国内用得少。

由于期货具有杠杆属性，这类策略持仓的市值往往很大，有时候甚至超过产品资产总值，导致收益率的波动率是所有量化策略中最大的。在市场出现连续震荡行情时，这样策略由于杠杆属性会出现较大的回撤。另外一个对这类策略的一个限制是，目前市场上活跃交易的期货品种不多，高频交易很大程度倚重于品种成交量，开平仓时间间隔较短，使得策略容量不大。

5. 量化投资策略的优势有哪些

量化投资策略的优势有哪些?
量化投资策略有如下五大方面的优势，主要包括纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化等。
(1)纪律性：严格执行量化投资模型所给出的投资建议，而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。
(2)系统性：量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。
(3)及时性：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。
(4)准确性：准确客观评价交易机会，克服主观情绪偏差，妥善运用套利的思想。量化投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。与定性投资经理不同，量化投资经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
(5)分散化：在控制风险的条件下，充当准确实现分散化投资目标的工具。分散化也可以说量化投资是靠概率取胜。这表现为两个方面，一是量化投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用，这些历史规律都是有较大概率获胜的策略。二是依靠筛选出股票组合来取胜，而不是一个或几个股票取胜，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票，而不是押宝到单个股票上。

6. 如何构建量化投资策略

，第一层级是包含所有中国对冲基金的综合指数，第二层级为四个分策略指数，包版括相对价值策略、权趋势性策略、事件驱动策略和多策略指数，第三层级为第二层级的子策略，目前包括权益类套利、股票市场中性策略指数（相对价值策略）、CTA、股票动态对冲、宏观对冲等子策略指数。

7. 什么是α，β收益，量化投资的策略创建与分析

α收益：一揽子可以自定义低估、同质化并且有波动的股票，不断买入更便宜的，卖出更贵的，从而获得的收益。

例如：几个跟着沪深300的ETF，你发现手中持有的沪深300ETF溢价2%了，而市场上同时存在一个折价1%的ETF，那么就卖出溢价高的沪深300ETF，去买折价的，这样虽然始终持有沪深300ETF，但获得了超越沪深300指数本身的收益，就是α收益。

解释一下同质化：明显所有的沪深300ETF是同质化的，也可以认为最小市值20个股票是同质化的，所有银行股是同质化的，分级A是同质化的。下文中有解释自定义低估。

β收益：基本面本身上涨是β收益。

例如，自定义最小市值的10个股票为一个指数，这些最小市值从5亿涨到20亿，这就是β收益。自定义最低股价10个为一个指数，从牛市的5元跌到2元，那么β收益就是负的

量化策略创建三个步骤：

1. 策略的理论基础

2. 历史回测

3. 找到策略黑天鹅。

（一）策略的理论基础：（大致分为三类）：

基本面理论

按基本面又可以分为：1.价值型；2.成长型；3.品质型；按中国特色A股基本面又可以添加；4.小市值型；5.股价型

技术面理论

按技术面又可以分为：1.趋势型，2.趋势反转型，3.缩量反弹，4.指数轮动，5.择时

风险套利

风险套利（或者称轮动）：不断买入更便宜的，卖出更贵的。

注意：

有些理论基础并不牢固，并且不能很好解释（这也导致了各种投资流派互相不服）

有些量化跳过了理论基础，直接根据历史统计进行量化（本文不讨论），例如，统计两会前后涨跌，一季度历史表现最好板块

对策略理论的解释：

基本面策略可以定义什么是低估，比如低PE是低估，低市值是低估，低股价是低估，高ROE是低估，高成长是低估；也可以自定义低估，PB*PE是低估，总市值*流通市值小是低估

基本面理论提供了一揽子同质化并且有波动的股票。有些基本面策略的股票间波动较小，例如最低PE股，一段时期内总是那么几个银行股；有些波动较大，比如小市值型

技术面理论有些很难定义什么是低估，比如趋势型；有些则看似可以定义低估，例如，BIAS最小，20日跌幅最大，其实也不是

能自定义低估的策略是风险套利，不能自定义低估的策略是统计

基本面本身能上涨，就获得了β收益

我得出的结论是：风险套利策略的核心是对自定义低估的轮动，即不断获得α收益！！

如何获得α收益：大部分基本面策略的收益是因为风险套利获得的；也就是不断买入更低估的，卖出更贵的；也就是因为调仓周期内因不同股票的波动而产生收益，因此适当缩短周期有利于提高收益；所以在一年内交易次数越多，alpha收益越大（投资大师说的减少交易次数，并不适用于套利）

理论本身获得的β收益并不多，甚至为负（价值型由于近几年市场估值不断降低，不调仓的话，收益是负的）

我们应当寻找的是：基本面理论本身能上涨，且能提供同质化，波动较大的策略（即获得α，又获得β）

统计策略其内在逻辑说服力小，是过去的概率来预测未来

（二）历史回测：回测中最重要一点是：不要欺骗自己

历史回测中要用到一个哲学思想，叫做奥卡姆剃刀:较简单的理论比复杂的理论更好，因为它们更加可检验

改变测试起始时间。调仓周期超过2天的策略，应该试遍每个起始时间，取平均收益，这才最接近策略真实历史回测，因为理论上起始时间变化一两天对策略收益影响是不大的，如果变化很大就说明过度优化。

不要创建静态股票池。历史上每个阶段都有大牛股，完全可以收集大牛股作为股票池，算好调仓周期，每个阶段买最牛的，收益可以美到不敢想象

不要用PE.PB等指标精确逃顶抄底，最多用来确定一个大致范围。每次大顶点位都是不同的，这样的择时毫无意义。

先用25个以上股票测试，确定策略有效性，再减少数量做策略，如果25个测试无效，那么一两个即使收益很好，也该放弃。

改变条件权重。如果稍微改变权重，收益变化很大，那么就降低策略未来预期收益，别指望策略以后会表现这么好。

尽量从07年开始测试。除非你能确定每个时间市场的风格，显然这是不可能的。

同一套择时系统，如果用在策略1上回撤是30%，用在策略2上回撤是15%，你肯定会选择策略2，如果策略1和2本质上是差不多的策略，别太高兴，在未来，策略1和2表现谁好谁坏也是难说的

（三）找到黑天鹅：每个策略都有黑天鹅

价值型，成长型，品质型策略，黑天鹅是过一个季度，可能财务数据完全变了，因此持仓个数不能太少，行业要分开

小市值，低价，低交易额策略，黑天鹅是出现仙股

统计类，技术类策略，黑天鹅是理论本身就不完美

8. 量化投资有哪些策略

这串真的香啊，来一把？57

9. 量化投资策略到底什么是量化投资

1. 量化投资策略就是利用量化的方法，进行金融市场的分析、判断和交易的策略、算法的总内称。

2. 量化投资策略类容型包括：

   （1） 趋势判断型量化投资策略，判断趋势型是一种高风险的投资方式，通过对大盘或者个股的趋势判断，进行相应的投资操作。如果判断是趋势向上则做多，如果判断趋势向下则做空，如果判断趋势盘整，则进行高抛低吸。这种方式的优点是收益率高，缺点是风险大。一旦判断错误则可能遭受重大损失。所以趋势型投资方法适合于风险承受度比较高的投资者，在承担大风险的情况下，也会有机会获得高额收益。

   （2） 波动率判断型量化投资策略，判断波动率型投资方法，本质上是试图消除系统性风险，赚取稳健的收益。这种方法的主要投资方式是套利，即对一个或者N个品种，进行买入同时并卖出另外一个或N个品种的操作，这也叫做对冲交易。这种方法无论在大盘哪个方向波动，向上也好，向下也好，都可以获得一个比较稳定的收益。在牛市中，这种方法收益率不会超越基准，但是在熊市中，它可以避免大的损失，还能有一些不错的收益。

10. 如何合理利用私募基金量化选股策略

随着近期指数增强产品的兴起，量化选股的概念再一次进入了投资者的眼帘，伴随近些年国内量化投资的高速发展，量化选股策略早已大量应用在了私募产品的投资策略之中。

量化选股的定义

简单来说，量化选股就是利用数量化的方法构建模型，进而选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资方法。

量化选股为什么能赚钱？

由于A股市场不是特别有效的市场，在非有效的市场下，量化模型对于市场微观交易机会的把握和处理是远强于人脑的，市场的非理性机会，各种各样的套利机会，很多都需要通过大量的数据统计和挖掘来发现。
另一方面，量化选股策略由于是程序化操作，其纪律性，客观性，准确性，及时性的特征，能够更好的把握市场机遇，不会受人为情绪因素所影响，而且对交易机会的发现和执行要比人为判断更加迅速。再者，量化选股因为是通过数据挖掘，模型选股，所以构建的投资组合可以同时持有数百只股票，而且可以高频率的交易，这样能很好的起到分散风险并提高收益的作用。

量化选股的风险特征如何？

一、市场中性策略
对于市场中性策略来说，其目标主要是通过量化选股的方法选出高阿尔法的股票构建组合，并做股指期货对冲。以此来剥离股票组合的市场风险，并收获纯阿尔法收益。所以一般情况下中性策略相对纯股票多头产品回撤风险要小，波动平滑，最大回撤一般较小，属于相对比较稳健的投资策略。

二、指数增强策略
市场上现在比较主流的指数增强策略主要由原来的市场中性策略演变而来，为了能够提高资金使用效率和搏取更高的收益，将市场中性策略中的股指期货对冲部分去除，直接构建股票纯多头组合，运用量化选股的方法选择一揽子股票，追踪指数，控制跟踪误差。目的是在承担市场风险的前提下，获取能比市场指数更高的收益，不仅获取中性策略中所提供的纯阿尔法收益，也获取市场本身所带来的收益。
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