股票的阿爾法投資策略

Ⅰ T0和日內阿爾法的區別是什麼

通俗的說，就是人工和機器的區別。人工選股，以自己的策略進行日內差價交易，效率非常低。然而作用阿爾法t演算法，系統事先自動設置好交易策略，分筆交易，只要持有低倉，並且股票成交量活躍，就可以在震盪行情中獲得超額收益。我了解到的國內做阿爾法t的做得好的人大都能維持穩定收益，而且他們用阿爾法t的手續費特別低。

Ⅱ 阿爾法套利的常用策略

能夠產生阿爾法收益大致有兩種產品：一種是諸如債券等固定收益產品，依靠自身產品設計就能夠獲得阿爾法，另一種是通過產品組合獲取阿爾法，各類機構往往通過股票、基金、商品期貨、金融衍生品等不同的資產類別構成的組合。第一種方法較為簡單，一般投資者都可以實現；第二種方法則要求投資者具有較高的研究分析能力，在國外市場普遍應用於對沖基金之中。
20世紀80年代以來，隨著布雷頓森林體系的瓦解、金融自由化的擴展、石油危機和債務危機的爆發以及信息技術的飛速發展，國際金融市場上的風險急劇增加。為了規避、轉移和分散風險，金融創新層出不窮，期貨期權被市場廣泛認可，各類衍生金融工具應運而生，場外交易蓬勃發展。對沖基金在信用保證金制度提供的杠桿下，遊走於場內和場外市場，藉助於商品和金融市場提供的豐富產品和交易手段，實現了傳統的股票和債券所不具有的多樣化和超額收益。
就獲取第二種阿爾法收益的具體策略而言，主要涵蓋：
1、多/空策略，就是將基金部分資產買入股票，部分資產賣空股票或者股指期貨。對沖基金經理可以通過調整多空資產比例，自由地調整基金面臨的市場風險，往往是規避其不能把握的市場風險，盡可能降低風險，獲取較穩定的收益。
2、套利策略，就是對兩類相關資產同時進行買入、賣出的反向交易以獲取價差，在交易中一些風險因素被對沖掉，留下的風險因素則是基金超額收益的來源。由於採用產品不一，因此套利策略又可以分為：股指套利、封閉式基金套利、統計套利等。
3、事件驅動型策略，就是投資於發生特殊情形或是重大重組的公司，例如發生分拆、收購、合並、破產重組、財務重組、資產重組或是股票回購等行為的公司。事件驅動策略主要有不良證券投資和並購套利，其他策略常與這兩種策略一並使用。
4、趨勢策略，通過判斷證券或市場的走勢來獲利而不再是將市場風險對沖掉後依靠選擇證券的能力來獲利，而且有時還大量採用杠桿交易以增加盈利。類型上可以分為：全球宏觀基金、新興市場對沖基金、純粹賣空基金、交易基金及衍生品基金。 阿爾法套利是股指期貨所特有的套利機制，其原理是將資產收益分為兩部分，一部分是因承受系統性風險所享有的貝塔收益，另一部分是因承受非系統性風險所享有的阿爾法收益。阿爾法套利就是尋求具有超額收益阿爾法的證券，並利用股指期貨將這些證券的貝塔即系統性風險抵消掉，從而獲得超額的阿爾法收益。
目前市場上只有關注於找尋具有超額收益的單個股票或幾個股票，缺乏可交易的板塊產品，而在ETF市場上，一般都是單純的跟蹤指數，利用其和指數之間良好的擬合性，進行股指的期現套利。隨著資本市場的發展完善，將會形成越來越多的人為市場板塊，這些板塊之間具有較低的關聯性，交易這些板塊而不僅僅是其中的某一品種，就成為投資者的自然選擇。未來會出現更多的板塊ETF，而不同的板塊在不同的時期會有不同的阿爾法收益，因此，未來尋找具有超額收益的板塊ETF，為股指的阿爾法套利又提供了一種可能。 阿爾法套利中的阿爾法а是指股票相對指數的超額收益，當а為正時，表明股票走勢能夠強於指數。而所謂а套利，是指尋找到獲得較高а正值的股票構建一個組合，買入該組合的股票，同時賣出等值的股指期貨合約，在建立套利頭寸後，股票組合如果表現強於指數，若價格是下跌，則指數下跌幅度高於а股票組合，指數期貨空頭收益高於а股票組合損失，套利組合獲得收益；若價格上漲，則а股票組合上漲收益多於期貨空頭損失，套利亦獲得收益。
比如在股指期貨上市時，因市場不確定因素較多，而且地產調控政策出台，可預計一些防禦性板塊會獲得相對指數的強勢表現，因此可以買入如下三隻股票構建一個а組合：雲南白葯，伊利股份和北大荒。股指期貨上市以來，該組合價值出現下跌，但下跌幅度遠小於指數，取得正向а值。
阿爾法套利
在股指期貨剛上市時，可以買入該組合,同時賣空等值的股指期貨合約，經過一輪暴跌以後,期貨空頭取得收益，並且該收益超過а組合價值的縮水，套利頭寸取得正向收益，如下圖所示。
а套利在實際操作中主要面臨的難點包括:選取能夠獲得階段性超額收益的股票；其次判斷價差點位，選擇在組合與指數價差較窄時建立套利頭寸；當價差擴大獲得套利收益後,根據市場狀況擇機平掉套利頭寸獲取收益。

Ⅲ 股票統計套利策略和阿爾法策略的異同主要區別是什麼

所謂的阿爾法，最初指的是超額收益，現在也有把阿爾法看做為絕對收益的。統計套利策略是利用統計學發現市場的規律來進行套利，但是否有超額收益，是否是絕對收益，依據不同的統計策略各有不同。實際上並無所謂的阿爾法策略，因為對於專業投資者而言，無論是追求相對收益還是追求絕對收益，都需要阿爾法。不過有一種策略叫可轉移阿爾法策略，指的是通過對不同類型的資產進行組合，將有優勢領域資產的超額收益轉移到只能獲取貝塔收益的資產上，從而從總體上看，資產組合具備了阿爾法也即超額收益。

Ⅳ 股票中提到的：阿爾法潛力是什麼求解

阿爾法（琢）的含義簡單來說就是超額收益，具體而言就是基金的實際收益超過它因承受相應風險而獲得的對應預期收益的部分，是與基金經理業績直接相關的收益。阿爾法基金運用了當前國際市場上新型的積極投資策略。這種投資策略，以獲得最高的阿爾法值為基金投資的最終目的，通過動態計量模型等具體實施策略的完成來創造超額收益，為投資者帶來超額回報。一．阿爾法是什麼這里提到的阿爾法值（也叫詹森指數Jenson），是以資本資產定價模型（CAPM）為基礎，衡量基金相對業績（即能否戰勝市場）的一種指標。

Ⅳ 最近證券策略師經常說的alpha邏輯是什麼意思請詳細說一下，不歡迎蜻蜓點水式的解答。謝謝！

alpha邏輯就是使用alpha策略的思維方式，也就是少掙點沒關系，別讓我賠了行不的邏輯。
先說一下alpha策略，買入優質股票，做空股指期貨；
beta策略,當判斷股票上漲時增大beta值，就是多拿點股票，預測下跌時賣點股指期貨或者賣點股票。
當市場處於震盪市，方向不明時，那些用beta策略在趨勢行情獲利的基金開始賠錢，這時他們想到了alpha策略的穩定性，轉而使用alpha策略投資，他們這時的邏輯變成了alpha邏輯。當出現趨勢行情後，他們又開始轉為beta策略了。。。

Ⅵ 阿爾法指的是什麼

1、阿爾法，alpha，即α，是希臘字母表的第一個字母，有第一個、開端、最初的含意。在字母解釋法中，ALPHA 為字母A。用於各類理工學科當中。

2、阿爾法是一種超額收益的投資策略。
阿爾法收益是實際收益超過它因承受相應風險而獲得的對應預期收益的部分，是與基金經理業績直接相關的收益。

阿爾法基金主要是利用阿爾法系數進行的投資策略。阿爾法系數是指投資或基金的絕對回報和按照貝塔系數計算的預期風險回報之間的差額。絕對回報或額外回報是基金投資的實際回報減去無風險投資收益。

絕對回報是用來測量投資者或基金經理的投資技術，是預期回報貝塔系數和市場回報的乘積，反映投資或基金由於市場整體變動而獲得的回報，體現投資實際風險回報和平均預期風險回報的差額。

3、汽車品牌

Alfa（阿爾法）公司創建於1910年，但是它的前身卻是由Alessandro Darracq於1907年在米蘭創建的另一個公司。在Cavalier Ugo Stella先生的領導下，阿爾法生產了一系列具有很高操控性的產品，因而聞名當地，開始成為當時汽車市場上比較出名的品牌。最早的成名之作，當屬Alfa型號為24HP的裝備直列4缸鑄鐵引擎的車型。

Ⅶ 阿爾法量化是什麼意思

一種交易方式。
在傳統交易市場的諸多弊端下，一種結合運用數學模型代替人為主觀判斷的量化交易方式應運而生。

Alpha智能量化平台在量化交易的基礎上，結合區塊鏈、AI、大數據、雲計算等技術，旨在實現DeFi跨平台交易的最佳利率，為全球用戶提供非託管智能合約。通過先進的數學模型從龐大的歷史數據中海選出能夠帶來超額收益的多種「大概率」事件來定製策略。智能優化利率機制通過檢測功能定時在不用平台間為沉澱資產尋找最佳收益率，自動將投資者的部分資金遷移到更高收益率的平台，以更低的風險，收獲更高的收益。系統化的投資模型和嚴格的投資紀律規避了投資行為中的人為偏誤，極大地減少了因投資者情緒波動造成的影響，同時也避免了在市場極度狂熱或悲觀的情緒下投資者們做出不理性的投資動作。

阿爾法量化交易是指在D-Alpha系統中，從一個有效的策略到最後的實際交易的過程，而此過程需要經過四個步驟：
1、歷史數據統計後驗。
2、歷史高頻數據後驗。
3、實時高頻數據模擬交易。
4、實盤交易。

阿爾法量化交易其實和絕大多數炒幣機器人沒有太大的區別，數字貨幣自動交易機器人無非就是三種類型

一種是行情監控
最簡單的行情收集，分析信息，無需人工盯盤，從海量的幣以及價格當中篩選出重要的指標信號出現的代幣

第二種是交易決策
這種類型的程序是當前幾種當中最為復雜的，通過給出可能交易的信號來收集重要的信息，不需要人工主觀的

判斷，為交易決策提供支持，以前的話，這種情況只有特別專業的交易者才能做到。

第三種就是自動交易
自動交易又分為三種，交易所和項目方所使用的相對簡單一些，比較復雜的還是屬於散戶所使用的量化交易機器人，因為既要迎合行情又要針對這個交易所和項目方的行為進行調整。

Ⅷ 什麼是阿爾法模式

股票量化投資是一個龐雜紛繁的問題，從來源於民間的技術分析到現代金融學的基石投資組合理論，從服務股民的大V戰法和選股器到縱橫華爾街的火箭科學博士和BARRA風險模型，似乎所有人都在追尋一隻上帝之手，在瞬息萬變的股票市場獲得笑傲江湖的收益，究其本質，大家追求的這種東西叫做「阿爾法」，也就是一種所謂的「絕對收益能力」。絕對收益能力是真實的投資管理能力，這區別於主動承擔大盤風險（泛指系統性風險、基準風險）的投資。
事後來看，任何跑贏大盤或者基準的能力都叫做阿爾法能力，這也是所有量化投資策略追求的目標，不管是擇時型CTA，高頻交易，還是嵌入機器學習的智能演算法，我們期待的收益就是絕對收益，我們獲取的絕對收益就是我們的阿爾法。但是，在股票量化投資領域，追求阿爾法的方法比較特別，因為每一隻股票的漲跌自然產生了相對於基準或者大盤的阿爾法，我們獲取的阿爾法的主要手段是用某種指標或者方法找到這些股票，然後通過對沖大盤或者基準的方式，獲取這些阿爾法，形成策略事實上的阿爾法能力。
因為收益率自帶時間屬性，談論阿爾法時也必然涉及時間屬性，在什麼時間刻度上獲取阿爾法非常重要，這也是我們後驗（回測）時選擇窗寬的關鍵。
股票量化最特別的地方在於，我們要用指標（選股因子）找到在一個時間區間內有阿爾法的股票，構造投資組合，對沖系統性風險，最終把這個阿爾法提取出來。換句話說，一般策略的阿爾法是通過各種交易手段獲取的，而股票量化策略的阿爾法主要是是通過選股因子選出來具有阿爾法的股票，自然獲得的。