目录
1.量化投资策略分类
2.量化股票中性策略
3.量化选股策略
4.量化指数增强策略
近年来，量化投资越来越成为私募行业引人注目的一股力量。2021年Q2，国内量化私募资产管理规模已突破万亿元，半年增长约43%。
量化私募的飞速发展也为投资者带来了许多新的投资工具，量化策略的比较优势再度凸显。
量化投资与主观投资策略相对应，量化投资就是借助计算机技术和数学模型，通过海量的数据分析，进行投资的方法。简单地类别，主观投资策略就像围棋高手，量化投资策略则像Alpha Go。
量化投资的优点非常突出：
量化投资就像一个武林宗派，包含多个细分的策略门派，主要包含但不限于如下这些：
权益类资产
权益类资产，简单地说，就是拥有这个资产全部或者部分所有权，也享有这部分资产产生的收益，同时也需要承担一定的风险。权益类资产包括股票、股票型开放式基金、阳光私募产品、股指期货等等
量化投资在权益投资上的应用十分广泛，代表策略有这样三种：
01
量化股票中性策略
抗跌能涨，创造长期绝对收益
1.1
什么是量化股票中性策略
股票市场中性策略的具体的做法是：做多选股、做空股指——买多一个股票组合，同时卖空相同市值的股指期货（如沪深300股指期货、中证500股指期货等），这样整个投资组合中既包括了一揽子的股票多头，又包括了相应的股指期货空头，进而对冲了市场波动。
量化市场中性策略，简单地说，就是通过程序化的方式实现以上操作。可简单理解为两部分：
通过量化模型找到那些表现相对于基准指数有显著超额收益的股票，以此建立多头投资组合；
做空基准指数对应的股指期货，对冲掉市场风险，获取Alpha收益。
1.2
量化股票中性策略收益来源
市场中性策略的目的就是消除市场涨跌对股价的影响，主要赚股票自身小趋势的钱，即以绝对Alpha收益为目标。
股票中性策略的收益取决于三部分：Alpha收益、资金效率和对冲成本。
Alpha收益来源于量化选股构造投资组合中的超额收益；
资金效率主要指对股指期货交易所要求的保证金比例，这会影响到能用于投资的金额从而影响收益；
对冲成本则是基差。一方面是中性产品建仓时点的基差，这是总的对冲成本。另一方面就是中性产品持有过程中，基差的动态变化会阶段性影响产品业绩。市场中性策略，在卖空股指期货过程中，贴水的扩大会使得收益减低。
基差
基差=现货价格—期货价格。
如果期货价格<现货价格，称之为贴水；
如果期货价格>现货价格，称之为升水。
如果期货的贴水增加（升水减少），预示着期货价格将要下跌；
如果期货的贴水减少（升水增加），预示着期货价格将要上涨。
1.3
量化市场中性策略的优势
收益稳定：与市场涨跌的相关性非常低，追求长期稳定的绝对回报
可持续：获利主要取决于量化选股能力，无须依靠市场择时
1.3
量化市场中性策略的风险点
-国内做空制度和工具的限制，妨碍对冲策略的充分发挥：
目前，国内比较有效的做空工具就是股指期货，比较单一。融券还受到标的股和可融券量等限制，期权产品还没推出。此外，股票T+1交易也和期指有错位。
-依赖选股能力和市场格局：
若市场呈现大盘风格，上涨股票比例少，不利于超额创造。
在国内，由于沪深300指数多是大盘蓝筹股，其中又以金融股权重最大，股票表现同质化严重。因此，做多一篮子股票、做空股指期货的策略，就会演变成做多优质中小盘股票、做空大盘蓝筹股的格局，这就比较依赖市场行情。若中小盘指数基本都在下降通道，和大盘股一致，中性策略就表现不好。而且，在所选股票表现弱于大盘之时，中性策略也会亏损。
-悲观情绪下市场活跃度降低，不利于量价因子交易。
-熊市引发的悲观情绪可能会加深贴水成本。
02
量化选股策略
数量化方法选股，追求超额收益
2.1
什么是量化选股策略？
量化选股策略，简单地说，就是依靠预先设定好的计算机程序选X
计算机程序到底是如何选择一篮子股票？主要分三步：
首先，管理人搜集大量历史数据。
数据主要包含三类：量价类数据，如成交量、5日均线、30日均线等；基本面数据：如公司上一季度的营业收入、净利润、ROE等；其他重要信息，如新闻舆情、产业上下游政策变动等。
接下来，管理人建立和验证交易模型。
管理人通过挖掘以上数据与股价之间的规律，把这种规律编为程序，也就是交易模型。然后再将历史数据带入交易模型，测试它的收益及波动情况。只有当收益和波动符合预期时，管理人才会将这个程序即交易模型用于未来的实盘操作。
最后，在实盘操作过程中持续完善模型。
管理人在实盘中不断搜寻新的数据，挖掘新数据与股价涨跌之间的规律，以建立新的模型或补充旧的模型，期望在各个市场环境下都有可能捕捉到收益。
2.2
量化选股收益来源
量化选股策略收益来源是Alpha收益和Beta收益。量化选股策略的重点，在于通过选股构建出Alpha收益丰厚的投资组合。
α&β
当买入一只股票，其价格走势由两方面组成：
一个是整个市场的走势(β)—是市场上大家平均赚钱的能力；
另一个是股票剥离市场涨跌之外的走势(α) —超越市场平均水平的收益，即超额收益。
量化选股超额收益除了来自程序的选股能力，另外一个重要来源是高速数据处理能力和交易能力。
2.3
量化选股策略的优势
选股灵活，在市场风格轮动的过程中，更容易捕捉α收益。
2.4
量化选股策略的风险点
选股模型同质化：
对因子迭代和模型构建要求较高，否则会因交易拥堵而使超额收益下降。
对交易环境比较敏感：
交易量下降、波动力下降，都可能制约量化选股策略产品的表现。市场波动越大，错误定价越高，更容易在波动中截留更多的α收益；市场交投越活跃，个人投资者参与度越高换手越高，则量化基金更易于捕捉错误定价带来的Alpha收益。
对风格切换过快的行情不适应：
量化多头选股是纯右侧交易，目的是捕捉市场风格，并且紧跟该风格。
假设市场连续10天A风格，连续10天B风格，连续10天C风格。量化多头在第11或12天就从A风格切换至B风格，在第22天切换C风格。量化选股策略越容易选出具有Alpha收益的个股；
但假如市场连续3天A风格，1天B风格，3天C风格，2天B风格，1天A风格。量化多头不断切换风格，节奏上总是慢半拍，交易摩擦成本陡增，从而很可能不利于整体表现。
03
量化指数增强策略
承担市场风险，赚取“双重”收益
3.1
什么是量化指数增强策略
量化指数增强策略指用程序化的方式追踪指数，同时采用一些判断基准，将不看好的股票权重调低或平仓，将看好的股票加大仓位，以提高收益率。
目的主要是两个：
跟踪指数：短期内和指数涨跌具有比较强的关联性，同涨同跌；
超越指数：指数涨，我涨更多；指数跌，我跌更少。中长期能够取得超越指数之外的超额收益。
指数
指数就是反映代表性股票整体表现的一个指标，这个指标是通过对代表性股票的价格进行一定计算得出的。例如，上证50、沪深300、中证500、中证1000等指数，是目前量化指增产品涉及最多的指数。
沪深300指数是由上海和深圳证券市场中选取300只A股作为样本，沪深300指数样本覆盖了沪深市场六成左右的市值，具有良好的市场代表性。行业内分布以金融、信息技术、日常消费、工业、医疗保健为主。
中证500指数是由全部A股中剔除沪深300指数成份股及总市值排名前300名的股票后，总市值排名靠前的500只股票组成，综合反映中国A股市场中一批中小市值公司的股票价格表现。其中电子、电力设备及新能源、基础化工和医药行业权重占比最大，主要覆盖的行业对应技术创新和需求转型升级赛道。
3.2
量化指数增强策略收益来源
指数增强策略的收益来自两部分之和，一部分是跟踪所锚定的指数，获取了市场本身涨跌的收益，即β收益。另一部分就是优选个股，获得超越市场本身涨跌的超额收益，即α收益。
其中，A股市场指数种类繁多，具体选择哪一指数作为对标指数，一定程度上影响了产品的整体收益。
Alpha收益即超额收益体现管理人的投资能力，来源较多。目前，私募指数增强产品中因子选股Alpha策略贡献了超额收益的主要部分。
3.3
量化指增产品的优势
逻辑透明，易于了解产品：
指数增强策略多是在跟踪指数成分股权重的基础上进行超配或低配，或适当加入成分股以外的投资标的，以追求超越跟踪指数的收益；风险敞口与跟踪指数基本一致。
相较于传统主动管理策略，指数增强策略的风险敞口和权重配置更为透明，有具体的对标指数，指数增强策略产品往往更加容易理解。
风格稳定，利于有效归因：
指数增强策略的持仓组合与跟踪指数成分股重合度较高。大多数指数增强策略跟踪指数成分股的仓位大于80%，因此策略风格贴近跟踪指数，不易发生风格偏移。
主观多头经常被投资者诟病的理由之一是风格漂移，业绩归因较难。而指数增强策略比较容易知道是通过风险暴露还是挖掘哪类因子获取了超额收益。
波动较低，风险控制较强：
指数增强策略的主动管理程度因受跟踪指数的限制而稍低一些，相应地其业绩波动性则有所降低；同时，为了保证Beta端能够较精准跟踪指数，避免市场突发风格异动造成跟踪偏离，管理人还需要控制投资组合与跟踪指数的偏离（跟踪误差）以及各种风险暴露。例如投资组合里面的股票平均市值要与指数权重股平均市值接近、行业配比要与指数配比基本一致等等。
3.3
量化指数增强策略的风险点
入场点位：入场时指数位置越高，如果遇到市场暴跌，超额收益也需要更长的时间去弥补指数的亏损，浮亏的时间也会延长。
超额先天条件：随着市场有效性的提升，获取超额收益的先天条件会逐渐降低乃至消失，比如市场中机构投资者参与的比重不断提升、全市场同策略产品整体规模不断增加等都会降低超额。但目前A股仍然以散户居多，容易产生羊群效应下的股价非理性波动，超额收益的先天条件依然存在。
持有时间：量化指数增强安全垫需要靠时间积累，安全垫未建立时，无法长期持有的客户容易在市场波动浮亏的刺激下出局。
通过以上可以看到，不同的量化产品都有自己的优势特征，没有哪个策略是完美的，对投资者来说，需要根据自身的风险偏好，寻找最合适的工具。同时，近几年的行业也越发证明，通过资产配置形成合适的组合的重要性。优秀的管理人和有效的策略最终会将时间转化为收益。
END
声明：
数据来源：https://3g.163.com/dy/article/GIAM4LJ90519DDQ2.html
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