智能量化投资系统
简述:本课题将以全市场金融数据和全盘口量价数据为基础，融合现代量化投资特质，全面使用
机器学习算法做为数据建模和策略开发的核心，力求搭建在功能和算法上均模块化的，具有高度
可扩展性的的智能量化投资平台来驱动上层业务。
1.量化投资概要
截至2018初,量化对冲基金的全球规模超1TrillionUSD。欧美行业龙头包括：
全类量化基金(Multi-strategyQuantitative)：如RenaissanceTechnology,D.E.
Shaw,TwoSigmaInvestments,AQRCapital,MillenniumManagement等；
专注高频的做市商或套利基金(HighFrequencyMarketMaking)：如VirtuFinancial,
KnightCapital,TowerResearch,GETCO等；
如全球宏观风格(QuantitativeGlobalMacro)的BridgewaterAssociates等；
专营固定收益市场的(Mortgage&Fixedincome)的BrevanHoward等；
以相对价值和左侧交易见长(Relativevalue&Tailrisk)的CapulaInvestment；
做CTAsystematic的Citadel,PDTPartners,ManGroup等。
使用量化方法最为集中的金融业务是自营投资(ProprietaryTrading),指数跟踪(Index
Tracking)，二级市场做市(MarketMaking)，和代客交易执行(OrderExecution)。前两者属
买方业务,为资金方服务。后两者属卖方业务,为买方服务。规模皆海量。
自营投资：主体多集中在量化对冲基金和投行自营部。使用自有资金,以绝对高收益为目标，风险
敞口大,业务监管少。
自营业务以二级市场为主要交易场所,寻市场中无风险（或低风险）套利机会，实现零
成本（或低成本）正收益,或主动承担有溢价补偿(RiskPremium)的风险元素实现与大
盘弱相关的Alpha收益。盈利来源于管理费（如规模的1-2%）和绝对收益分成(如全年
收益的20-40%)。
金融核心是金融工程中的套利理论,收益与风险的自融资复制理论，和现代金融中的风险
资产定价理论。
指数跟踪：主体多为公募基金和投行证券部。服务养老基金，社保基金以及保险公司等机构资
金。以获取各类大盘的Beta收益为目标,投资品类和监管严格,风险偏好低，流动性要求高。
指数跟踪业务主要标的为股票,债券和货币，以最少调仓和最少标的为原则,实现为投资者
参与大盘或细分行业的内生成长收益为目标。业务盈利主要是资金规模挂钩的固定管理费,
少有参与分享Beta收益。过去多见于投行承销的指数产品(Indexproducts)，现多以
ETF形式出现。
金融核心是风险因子的分析提取，和资产组合的最优化配置。
做市和交易执行：主体集中在投行的资本市场部(CapitalMarkets)和经纪部(Brokerage)。以
为所有买方提二级市场的交易中介为业务，承担流动性风险，赚取盘口价差(bid/askspreads)。
监管最严，风险敞口最小。
近年来,处于龙头地位的自营主体因其交易体量巨大，业务实质也属做市，如Citadel和
多数从事高频交易的龙头基金。
金融核心是市场微观结构的量化分析，冲击成本建模，和动态流动性管理。
2.明确盈利性质
盈利性质也即赚什么钱。是参与实现了价格发现，还是承担了有溢价补偿的风险，是增强了
市场有效性，还是为市场提供了流动性。
盈利性质不同，在资金容量(Capacity)，收益风险比(Returnriskprofile)，流动性(Liquidity)，
尾部风险(Tailrisk)四个方面均不同。
传统量化方法的优势是剔除交易者的心理因素和认知偏差。传统量化方法是对基金经理的交易经
验做规则处理，做自动化执行。本质是投资人或交易者的经验集合。
现代量化方法的优势是挖掘金融市场中超出正常认知边界的深层次逻辑。如高维度数据间的非线
性关联(onlineardependence)，高频率数据上的长程韧度(Longrangepersistence)。
真正意义上的量化投资不同于交易者经验集合的自动化执行。
现代量化投资的逻辑需来源于量价的可预测性。核心在于资产价格变化的随机性背后是否有确定
性结构，市场集体行为的在多大程度上有效。用科学原理建立量价模型，靠算法和数据驱动信号
和策略。
以量化为风格做投资也有其明确边界。一级市场的多数主动策略，如价值投资(Valueinvesting),
承压资产(Distressedassets),资产结构(Capitalstructure),杠杆收购(Leveragedbuyout)等
均不适合。
但量化投资的核心还是投资，针对量化的特质做策略开发，首先需要明确各类策略的盈利性质，
分以下几类。
价格发现型策略:方向性策略(Directionalstrategy)和相对价值策略(Relativevaluestrategy)
方向性策略：包括量化宏观类策略（Quantitativemacro），如用CTA/managed
futures实现的趋势跟踪(Trendfollowing)；
相对价值类策略：包括债券类相对价值(Fixed-incomerelativevalue),股票多空策略
(equitylong/short);
特点：资金容量大,但尾部风险高。
增强市场有效性策略：套利类策略(Arbitragestrategy)
无风险套利策略：如汇率三角套利(Currencytrianglearbitrage),沽购平价策略(Put-
callparityarbitrage)，
有风险的套利策略：如期限套利(Forward-spotarbitrage),可转债套利策略
(Convertiblearbitrage),相关性多空策略(Dispersionstrategy)，以及各类统计套利策
略(Statisticalarbitrage)。
特点：资金容量有限，风险收益比高，可实现市场中性，但标的流动性风险高。
风险溢价型策略：统计型溢价策略(Statisticalriskpremium)和资产型溢价策略(Asset
specificriskpremium)
统计型溢价策略：包括波动性溢价策略(Shortvolatilitystrategy)和尾部风险策略
(Tail/crashstrategy)等。特点是所承担的风险有可预期的溢价特征如Volatilityrisk
premium和Tailriskpremium,
资产性溢价策略：包括赚取利率溢价（Interestrateriskpremium）的息差策略(Carry
tradestrategy)，赚取权益溢价的策略（Equitypremium）,和赚取信用溢价的策略
（Creditpremium）。特点是所承担风险的资产属性明确。
特点：资金容量大，多属右侧交易策略，可实现市场中性，也需管理尾部风险。
提供流动性型策略：提供标的流动性(Marketliquidity)和资金流动性(Fundingliquidity)策略
量化做市策略：包括二级市场上各类Deltaone标的(Equity,Debt)的量化做市策略，
高流动性衍生品（Futures,options,swaps）的量化做市策略，也包括高频做市策略,赚
取盘口价差。
特点：收益风险比高,盈利稳定,有资金流动性风险。高频做市策略的资金容量有上限。
3.投资逻辑表达
投资逻辑的表达回答的是如何产生交易观点(view),用什么产品表达观点，在什么市场表达，以
及如何高效表达的问题。
是直接用标的表达,还是使用期货,期权,或掉期；是表达于股市，期市,还是债市,汇市；如何优
化收益风险比例，以加强赢面空间(Upsideopportunity)和控制下行风险(Downsiderisk)，以
及如何增减杠杆率和管理标的流动性和资金流动性。
比如投资风格是全球宏观,重点策略会是在各大类资产的期货市场做方向性策略(CTAManaged
futures)和在多币种间多资产间做量化息差策略(Carrytradestrategy)。
又比如投资风格是股票多空(Equitylong/short),重点策略会考虑承担权益溢价的策略(Equity
premium)或以个股为标的的统计套利(Statisticalarbitrage)。
例一：股票多空策略(Equitylong/short)。
观点的产生来源于对权益标的的市场面量价数据和基本面财务数据的量化分析。比如通过
分析产生的交易观点是看多京东。
最直接的表达是在标的市场做多个股(Outrightpurchaseofstocks),但资金占用高。
进一步，通过增加杠杆率来降低初始资金要求，也可以在该标的对应的期权市场表达,做
多价内看涨期权(LongIn-the-moneycall)。
再进一步,可实现对单一标的的零资金表达：做空高strike同时做多低strike,将超过预
期的upsideoption卖出，用所得来为预期内做多的表达实现融资。
看多个股的观点也可做跨标的表达。
假设看多京东这个观点的原因是看好京东线下重资产未来与其线上电商头部式零售的模式
潜力,尤其是相较于阿里等一众线下轻资产但线上长尾销售模式之间的不可持续。
跨资产表达可以是投资两类模式所代表个股的相对价值,并同时加配行业ETF对冲,实现行
业Beta中性的相对价值表达.
对同一标的的观点也可作跨市场表达。
比如交易观点是看空大盘,即可在期市上表达：做空指数期货；
也可在期权市场上表达：做多远价位指数期权(Deepout-of-moneyputs)获取Tailrisk
premium增值；
亦可在信用市场上表达：做多CreditDefaultIndex,如ACDXIG获取信用溢价
(Creditspread)增值。
例二:全球宏观中的息差策略(Carrytradestrategy)。
策略原理是以低息币种为融资货币,换汇并购买高息币种资产，获取息差回报。观点的产
生来源于对融资货种和投资币种的双重寻。
比如,过去10年发达经济体流动性宽松,美日欧瑞的银行间利率接近零或为负,与此同时
新型经济体，如中国,韩国，印度,因以美金为信用背书发行本币从而导致本土信贷宽松,
各类本土资产的资本回报率高企。
产生的交易观点是看空发达市场货币(Developedmarketcurrency),看多新兴市场货币
(Emergingmarketcurrency)。
观点表达既可以在外汇市场上直接表达成看多新兴市场货币对发达市场货币的汇率，涉
及产品是外汇远期(FXforward)。
也可以在利率市场上以跨币种利率掉期(Cross-currencyswaps)做利差表达；
亦可以先在美金银行间回购市场(Repomarket)低息融资,如0.5%年化成本,再以1:6.5