數字解密構建股票多空投資策略

1. 私募基金有什麼投資策略

近年來私募基金發展迅速，在經過2015年股災的洗禮以及2016年監管的規范化之後，私募基金迎來新的發展契機。私募基金策略的分類不僅是私募基金投研人員研究開始的第一步，也是私募基金投資者資產配置和風險評估的第一步。基於網上資料為大家簡單介紹私募基金中的股票投資、管理期貨、相對價值、事件驅動、組合投資、債券投資、宏觀對沖、復合投資等策略。
私募策略架構圖
股票策略
股票策略是以投資股票類資產為主要收益來源，其投資標的為滬深上市公司股票，以及和股票相關的金融衍生工具（股指期貨、ETF期權等）。股票策略是目前國內陽光私募行業最主流的投資策略，約有80%以上的私募基金採用此策略，按照風險的大小排序分別為股票多頭、股票多空、股票市場中性三種子策略。
股票多頭策略
股票多頭是指基金經理基於對某些股票看好從而在低價買進股票，待股票上漲至某一價位時賣出以獲取差額收益。該策略的投資盈利主要通過持有股票來實現，所持有股票組合的漲跌幅決定了基金的業績。其實質就是單純的股票的買賣操作，此策略具有高風險、高收益特徵。
股票多空策略
股票多空策略，簡單而言就是基於各種理論模型和經驗總結，在股票投資中配置不同比例的股票多頭和空頭（融券賣空股票、做空股指期貨或股票期權等），構建成符合自己預期收益和風險特徵的投資組合，並持續跟蹤和調整的投資策略。股票多空策略與股票多頭策略相比，共同點都是將資產主要投向於股票，核心都是選股。所不同的是，股票多頭只需要選出被低估的股票，而股票多空策略則同時還需要選出被高估的標的，同時採取做多和做空操作來對沖掉組合風險。此策略一般呈現中等收益、中等風險特徵。
股票市場中性策略
股票市場中性策略，指基金經理通過融券、股指期貨、期權等工具完全對沖掉股票組合的系統性風險，或是僅留有極小的風險敞口，以期望獲得超額收益。股票市場中性策略可以看做是股票多空策略中的一種特別的實施方式，市場中性策略要求投資組合的系統性風險近似為零，基金經理必須構建嚴謹的投資組合風險對沖模型進行估算，以保證其多頭頭寸和空頭頭寸的風險敞口相等。這類基金的收益主要來源於多頭與空頭頭寸漲跌幅的差額。此策略一般呈現低收益、低風險特徵。
管理期貨策略
管理期貨策略稱為商品交易顧問策略（Commodity Trading Advisors簡稱CTA），該策略主要投資：商品期貨、金融期貨、期權與衍生產品、外匯與貨幣。管理期貨策略區別於其他策略的關鍵在於期貨是杠桿交易，投資者可以成倍的放大收益（或虧損），並且賣空像做多一樣稀鬆平常（每一份期貨合約的背後都有一個多頭和空頭），投資者可以同時從上漲和下跌中獲利。該策略一般包含期貨趨勢策略、期貨套利策略、復合期貨策略三種子策略。
期貨趨勢策略，指基金經理通過定性、定量等分析方法，跟蹤商品價格漲跌趨勢，通過做多、做空雙向手段博取收益。此類策略一般呈現高收益、高風險的特徵
期貨套利策略
期貨套利策略，指基金經理通過定性、定量等分析方法利用相同期貨品種在不同市場、不同時點的不合理價差，或者相關期貨品種不同交易場所的不合理價差來獲利。具有對價差的深刻認識並能發現不合理的定價，是套利成功的關鍵，無論是從資本逐利還是從避險的角度來說，套利都是一種有效的交易模式。此類策略一般呈現低收益、低風險的特徵。
復合期貨策略
復合期貨策略，指基金經理通過多種分析方法和交易手段，獲取期貨市場漲跌收益。此類策略資金容量大，一般呈現中等收益、中等風險特徵。
相對價值策略
相對價值策略強調從資產價格的相對高低中獲利，既同時涉及兩個具有高度相關性的資產或者不同市場中的同一資產，當這兩個資產（市場）之間的價格差變得充分大時，買入價格低的資產，賣出價格高的資產，獲取兩者之間的價格差。簡單一點說，相對價值策略是一種無風險或者低風險套利。該策略一般包括ETF套利策略、可轉債套利策略和分級基金套利策略。此類策略普遍呈現較低收益、較低風險特徵。
ETF套利策略
ETF套利策略，由於ETF基金可以同時在一級、二級市場進行交易，當一級市場的ETF份額凈值和二級市場交易價格之間存在不合理價差時，就是交易機會的出現。一般有如下兩種交易方法：一是折價套利，當ETF二級市場價格小於凈值時，投資者便可以在二級市場買進ETF，然後在一級市場贖回ETF份額，再於二級市場賣掉ETF籃子中的股票，賺取之間的差價；二是溢價套利，與折價套利相反。
可轉債套利策略
可轉債套利是指通過轉債與相關聯的基礎股票之間定價的無效率性進行的無風險獲利行為。可轉債套利的主要原理：當可轉債的轉換平價與其標的股票價格產生相對折價時，兩者間就會產生套利空間，投資者可以通過將手中的轉債立即轉換成股票並賣出股票，或者投資者可以立即融券並賣出股票，然後再購買可轉債立即轉換成股票並償還先前的融券。
分級基金套利策略
分級基金又叫「結構型基金」，是指在一個投資組合下，通過對基金收益或凈資產的分解，形成兩級（或多級）風險收益表現有一定差異化基金份額的基金品種。絕大多數的股票型分級基金分為三類份額：基礎份額、A類份額（獲取約定收益的穩健份額）、B類份額（具有杠桿功能的進取份額）。當基礎份額凈值大幅高於兩類子基金按初始比例得到的整體二級市場價格時，就產生了折價套利機會。投資者可通過在二級市場買入兩類子份額並申請將兩類子份額合並為場內基礎份額，進而在場內贖回基礎份額。當基礎份額凈值大幅低於兩類子份額按初始比例得到的整體二級市場價格時，就產生了溢價套利機會。投資者可通過在場內申購基礎份額，然後申請將基礎份額拆分為兩類子份額，進而在二級市場將兩類子份額賣出。
事件驅動策略
事件驅動型投資策略，就是通過分析重大事件發生前後對投資標的影響不同而進行的套利。基金經理一般需要估算事件發生的概率及其對標的資產價格的影響，並提前介入等待事件的發生，然後擇機退出。該策略主要包含定向增發和並購重組等策略。此類策略一般呈現高風險、高收益特徵。
定向增發策略
定向增發指將募集的資金專門投資於定向增發的股票，即主要投資於上市公司非公開發行的股票。定向增發通常有良好的預期收益：一方面，定向增發行為對上市公司的股價利好；另一方面，定向增發由於拿到了「團購價格」，因此有折價優勢。定向增發的基金通常需要較大的規模才能做到有效地分散風險，且會面臨募資周期與定增項目周期不匹配的情況。另外，由於定增投資者會有12個月的持股鎖定期，定增策略的基金相對於股票類的基金流動性較差。
並購重組策略
該策略是通過押寶重組概念的股票，當公司宣布並購重組時對股價形成利好後獲利。
組合策略
組合策略指將投資理財上的「資產配置」概念，應用於單一基金上，由基金經理人針對全球經濟和金融情勢的變化，決定在不同市場、不同投資工具的資產配置比重。 組合策略通常通過投資在於多種不同類型的專業基金如股票基金，債券基金、貨幣基金、甚至絕對回報基金作為資產配置的工具。投資「組合基金」能充分發揮多元化效益，將投資風險分散，而擁有一個完善的基金組合，所需的資本卻遠比自行建立投資組合為低。
FOF
FOF（Fund of Fund）是一種專門投資於其他投資基金的基金。FOF並不直接投資股票或債券，其投資范圍僅限於其他基金，通過持有其他證券投資基金而間接持有股票、債券等證券資產，它是結合基金產品創新和銷售渠道創新的基金新品種。
MOM
MOM（Manager of Managers） 即管理人之管理人模式。是指一個基金產品，分為母基金和子基金兩種層面，母基金募資然後把資金分配給下層子基金管理人管理。當然母基金管理人不單單是做資金分配這樣一個工作，更多是多宏觀走勢產生一個判斷，做好一個資產配置的計劃，然後挑選各種投資風格底下最為優秀的子基金管理人，而且在資金分配完之後也可以調整資金分配、增減子基金管理人等等。FOF是直接投向現有的基金產品，MOM則是把資金交給幾位優秀的基金經理分倉管理，更具靈活性。
TOT
TOT（Trust of Trusts）是指投資於陽光私募證券投資信託計劃的信託產品，該產品可以幫助投資人選擇合適的陽光私募基金，構建投資組合，並適時調整，以求獲得中長期超額收益。
債券策略
債券策略是指專門投資於債券的策略，對債券進行組合投資，尋求較為穩定的收益。在國內，債券策略的投資對象主要是國債、金融債和企業債。通常，債券為投資人提供固定的回報和到期還本，因此債券基金具有收益穩定、風險較低的特徵。此外債券策略也可以有一小部分資金投資於股票市場（可轉債、打新股）以增強收益。
宏觀對沖策略
宏觀策略對沖基金是指充分利用宏觀經濟的基本原理來識別金融資產價格的失衡錯配現象，在世界范圍內，投資外匯、股票、債券、國債期貨、商品期貨、利率衍生品及期權等標的，操作上為多空倉結合，並在確定的時機使用一定的杠桿增強收益。宏觀策略的主要優勢是與股市、債市關聯度低，同時投資靈活，在股票市場低迷時也能創造收益。此類策略一般呈現較高風險、較高收益特徵。
復合策略
該策略通過將對沖基金的多種策略組合起來來運作對沖基金。每一種對沖基金的策略都有其優勢和劣勢的一面。通過對多種策略的組合，往往可以平滑單一策略的風險，使得業績表現趨向於穩定。此類策略一般呈現低風險、低收益特徵。

2. 如何從當前的股票市場分析到私募基金的八大策略

隨著中國金融市場的逐漸完善與私募行業的快速發展，私募基金的投資策略也越來越多樣化，並逐漸朝著海外對沖基金的方向發展。基於對私募行業的跟蹤以及對管理人投資策略的研究，我們將目前私募行業各類型投資策略進行了大體的梳理，大致分為股票策略、債券策略、市場中性、事件驅動、宏觀期貨、量化套利、組合基金以及復合策略等八大類。
股票策略：
股票策略以股票為主要投資標的，是目前國內陽光私募行業最主流的投資策略，約有八成以上的私募基金採用該策略，內含股票多頭、股票多空兩種子策略。由於資本市場發展的緣故，國內的私募基金運作最多的投資策略即為股票策略，持續披露凈值的產品數量超過3200隻，規模佔全市場比重的85%左右。
純股票多頭是指基金經理基於對某些股票看好從而在低價買進股票，待股票上漲至某一價位時賣出以獲取差額收益。該策略的投資盈利主要通過持有股票來實現，所持有股票組合的漲跌幅決定了基金的業績。按選擇股票的角度劃分，主要分為價值投資、成長投資、趨勢投資、行業投資。
隨著我國金融市場的逐步完善與融資融券、股指期貨等金融工具的推出，國內陽光私募基金正逐步走向真正意義上的對沖基金，在投資組合中加入對沖工具成為越來越多基金經理的選擇，股票多空策略也應運而生。
代表機構：朱雀投資、民森投資

債券策略：
債券策略的私募基金主要以債券為投資對象，以絕對收益為目標。由於債券價格對利率變化較為敏感，基金經理需對債券組合的風險暴露進行調整，隨著國債期貨的推出，投資組合可結合國債期貨來減少凈值波動。固定收益基金通常收益空間較小，一般會配合結構化產品來擴大收益區間。
2012年的債券牛市行情中，債券型基金大行其道，也推動了債券策略私募基金的萌芽。由於在投資范圍和杠桿使用上的限制，許多債券型私募通過有限合夥和基金專戶來發行產品，更多的是成立結構化產品，以傳統的管理型產品來運作的數量並不多。
代表機構：樂瑞資產、鵬揚投資

市場中性策略：
市場中性策略是指同時構建多頭和空頭頭寸以對沖市場風險，在市場不論上漲或者下跌的環境下均能獲得穩定收益的一種投資策略。市場中性策略主要依據統計套利的量化分析，市場中性策略又分為阿爾法套利和貝塔套利。阿爾法套利：做多具有阿爾法值的證券產品，做空指數期貨，實現迴避系統性風險下的超越市場指數的阿爾法收益；貝塔套利：在期指市場上做空，在股票市場上構建擬合300指數的成分股，賺取其中的價差。
國內的私募管理人一般在選股方面具有較多心得，但在市場系統性下跌中也會不得不遭遇凈值的大幅調整，允許信託賬戶做空之後，越來越多的傳統私募基金開始嘗試轉型，朱雀、翼虎、鼎峰、重陽等私募就是其中的代表。當然，也有一些管理人從一開始就立足於市場中性策略，如寧聚、盈融達、尊嘉等私募。
在2014年11月、12月金融股獨漲的極端行情中，以往通過做多中小市值、做空滬深300期貨來獲得雙向收益的市場中性策略私募遭遇「黑天鵝」事件，尊嘉、寧聚等一批私募機構甚至出現20%以上的回撤幅度，此前構造的穩健收益特徵遭受空前打擊。隨著中證500股指期貨放開，大部分市場中性策略私募都紛紛將對沖標的轉向中證500，對沖效果也更為理想。
代表機構：富善投資、盈融達

事件驅動策略：
事件驅動型的投資策略就是通過分析重大事件發生前後對投資標的影響不同而進行的套利。基金經理一般需要估算事件發生的概率及其對標的資產價格的影響，並提前介入等待事件的發生，然後擇機退出。該策略在我國目前有效性偏弱的A股市場中有一定的生存空間。事件驅動型策略主要分為定向增發、並購重組、參與新股、熱點題材與特殊事件。
事件驅動策略私募產品普遍有1.5年-3年的封閉運行期，相比一般私募產品流動性更差。另外，上市公司定向增發的股票一般會通過證券公司來承銷，因而近年來券商資管產品中參與定增投資的數量占據主導。今年以來，隨著新三板市場火爆起來，越來越多的私募也開始關注和參與這一市場，數十隻新三板私募基金應運而生。
代表機構：澤熙投資、永安基金

宏觀期貨策略：
宏觀期貨策略包含宏觀對沖和管理期貨兩類細分策略。
宏觀對沖策略主要是通過對國內以及全球宏觀經濟情況進行研究，當發現一國的宏觀經濟變數偏離均衡值，基金經理便集中資金對相關品種的預判趨勢進行操作。宏觀對沖策略是所有策略中涉及到投資品種最多的策略之一，包括股票、債券、股指期貨、國債期貨、商品期貨、利率衍生品等。操作上為多空倉結合，並在確定的時機使用一定的杠桿增強收益。目前受制於國內外匯管制以及利率市場尚不完善，宏觀對沖基金參與外匯品種的較少，但隨著國內金融市場的完善，宏觀對沖策略將迎來快速發展的時期。
管理期貨被稱之為最「分散」的策略，由於基於管理期貨基金本身的特性，其可以提供多元化的投資機會，從商品，黃金，到貨幣和股票指數等。因此在某種程度上，管理期貨基金的決策一般對計算機程序較為倚重，可以實現與傳統的投資品種保持較低的相關性，來達到充分分散整體投資組合風險的目標。
代表機構：凱豐投資、泓湖投資

量化套利策略：
量化套利策略的核心是利用證券資產的錯誤定價，即買入相對低估的品種、賣出相對高估的品種來獲取無風險的收益。套利策略一般也會結合多空手段來實現市場中性，優點是凈值波動小，不過當市場品種出現較大波動時套利基金容易虧損。套利策略主要有期現套利、跨市場套利、跨品種套利、ETF套利等。
由於這種投資策略需要計算機技術和金融工具緊密結合，而且在模型的前期開發、構建直到實戰中都需要投入大量的人力和物力，國內從事這一投資策略的機構大多有在海外從事量化投資的經驗，可追溯業績的時間也不夠長。
代表機構：禮一投資、申毅投資

組合基金策略：
組合基金分為FOF（Fund of Funds）、MOM（Manager of Manager）兩種形式。FOF即基金中的基金，通常由專業機構篩選私募基金，構造合理的基金組合，從而實現基金間的配置。MOM是在FOF的基礎上發展衍生出的新型組合基金投資策略，FOF是直接投向現有的基金產品，MOM則可以理解成把資金交給幾位優秀的基金經理分倉管理，更具靈活性。
從運作模式上看，MOM與直接認購其他基金的FOF（產品較為類似，但是FOF產品存在三個劣勢，一是兩款產品的架構上存在雙重收費；二是底層的配置資產並不透明，投資者難以了解；三是當資本市場出現大的下跌時，容易發生流動性風險，難以贖回母基金的份額。MOM則可以避免這些缺點。
隨著海外組合基金理念的引入，越來越多的機構參與到組合基金的運作中來，尤其是去年開始的牛市行情以來，部分商業銀行和券商陸續有MOM產品推出。其中，萬博兄弟資產無疑是國內組合基金策略私募中的佼佼者，他們從宏觀經濟研究以及宏觀的資產配置入手，再是依靠准確齊全的資料庫以及科學有效的評價體，遴選出最具投資價值的私募基金團隊，之後還具備良好的風控能力，以控制產品凈值的回撤。
代表機構：萬博兄弟、平安羅素

復合策略：
隨著期貨品種的加入及對沖策略普遍應用，很多陽光私募機構將多種投資策略結合使用，以期增加獲利空間。如將定向增發、商品期貨同時吸納，在兩個相關性極低的領域進行復合投資。具體而言，可以採用多策略管理人模式，將基金資產分配給不同管理人打理，例如同安投資自行負責選擇定向增發項目投資，並運用期指期貨對沖系統性風險；另外選擇多家期貨公司，以其自營團隊進行商品期貨套利操作，獲取穩定收益；再另選基金經理進行現金管理。與組合基金不同的是，同安投資並非獨立的第三方，而是在資產配置的同時，還負責部分資產的直接投資。

3. 什麼是股票多空策略

股票多空策略，簡單而言就是基於各種理論模型和經驗總結，在股票投資中配置不同比例的股票多頭和空頭（即買入股票和融券賣空股票），構建成符合自己歷史收益和風險特徵的投資組合，並持續跟蹤和調整的投資策略。由於不同的原理和多空比例，股票多空策略又分為多種形式，下面簡單介紹各種策略的運用。

4. 什麼是多策略私募基金

多策略私募股權基金，顧名思義，就是將多種策略結合而成的一種新型基金。與傳統的單一策略基金不同，多策略私募股權基金通常結合多種不同的策略，以避免單一策略在特定市場的局限性
定量私募股權基金受到投資者的青睞，尤其是指數增強策略能夠快速適應風格轉換的市場，受到大量基金的追捧。截至2021年第二季度末，國內量化私募股權基金行業管理的總資產規模已突破「1萬億」大關，100億量化機構數量已超過20家。
量化投資的收益來自於投資策略。一個有效的投資策略是一個非常復雜的統計模型，它被用來捕捉市場的無效波動並從中獲利。大多數定量私募股權產品將採用多策略組合，以追求更穩定的回報。
拓展資料
私募股權基金投資的幾種策略
1. 股票的策略
股票策略是以投資股票資產為主要收入來源，投資對象為滬深兩市上市公司股票以及與股票相關的金融衍生品(股指期貨、ETF期權等)。股票策略是目前我國私募股權行業最主流的投資策略。大約80%的私募股權基金採用了這種策略。根據風險敞口的大小，將其分為三個子策略:多股策略、多空股票策略和中性股票市場策略。
2. 股票的長期戰略
牛市是指基金經理們以對某些股票的樂觀態度為基礎，低價買進股票，然後在股價上漲到一定價格時賣出股票，以獲得差價收益的行為。該策略的投資收益主要通過持有股票來實現，股票組合的漲跌決定了基金的業績。這種策略的本質是簡單的股票交易，具有高風險、高利潤的特點。
3.股票做多和做空策略
股票多空策略，簡單來說，就是在各種理論模型和經驗總結的基礎上，在股票投資中配置不同比例的多頭和空頭頭寸(通過賣空股票、賣空股指期貨或股票期權等方式賣空股票)的一種投資策略。構建符合預期收益和風險特徵的投資組合，並持續跟蹤和調整它。與股票多空策略相比，股票多空策略的共同點是資產主要投資於股票，其核心是選股。不同之處在於，看多股票只需要選擇被低估的股票，而股票做多和做空策略也需要選擇估值過高的目標，同時進行做多和做空操作來抵消投資組合風險。這種策略的特點是中等收入和中等風險。
4. 股市中性策略
市場中性策略是指基金經理通過賣空、股指期貨、期權等工具完全抵消股票組合的系統性風險，或只留下最小的風險敞口，以獲得超額回報。市場中性策略是股票多空策略的一種特殊實施方式。市場中性策略要求投資組合的系統風險近似為零，基金經理必須建立嚴格的投資組合風險對沖模型進行估計，以確保其多頭頭寸和空頭頭寸的風險敞口相等。這類基金的收益主要來源於多頭和空頭頭寸漲跌的差異。這種策略的特點是低利潤、低風險。
（本回答僅供參考，不作為任何投資建議）

5. 股市的多空組合是啥意思

一、股市的多空組合是指，做多和做空兩種方式相結合的投資模式。
二、具體來說：
1、多頭是指投資者對股市看好，預計股價將會看漲，於是趁低價時買進股票，待股票上漲至某一價位時再賣出，以獲取差額收益。一般來說，人們通常把股價長期保持上漲勢頭的股票市場稱為多頭市場。多頭市場股價變化的主要特徵是一連串的大漲小跌。
2、空頭是投資者和股票商認為現時股價雖然較高，但對股市前景看壞，預計股價將會下跌，於是把借來的股票及時賣出，待股價跌至某一價位時再買進，以獲取差額收益。採用這種先賣出後買進、從中賺取差價的交易方式稱為空頭。人們通常把股價長期呈下跌趨勢的股票市場稱為空頭市場，空頭市場股價變化的特徵是一連串的大跌小漲。
3、多空策略：
1）多空策略(Long/ShortStrategy)，是對沖基金最常見的策略。大部分共同基金只能持有多頭頭寸(LongPosition)，對沖基金則可以比較靈活的調整多頭和空頭頭寸的比率;在大盤下跌的時候，甚至可以只持有空頭頭寸。
2）多空策略除了用於股票交易外，也廣泛用於債券、商品、金融衍生品和外匯。投資者通過自身對市場中的某一塊，可能是一個行業、一個板塊或者是一個概念，做出看多或看空的判斷，並由此建立相應的投資組合。但市場中沒有專家，判斷失誤和外部風險所帶來的資金損失是不可避免的，因此還需要配置一套規避風險的機制。這里指的即是耳熟能詳的對沖交易，來對之前的投資判斷做出相應的反向補償。
三、多頭：
1、多頭是期貨交易所中投機方式之一。投機者估計證券、商品等有漲價趨勢，先期買進，企圖漲價後售出，以獲取差額利益的行為。這種投機方式以先買進為基礎，投機者於未售出前手頭多有了一筆證券或商品，故稱"多頭"。與"空頭"相對。
2、多頭行情是指股票市場上買入者多於賣出者，股市行情看漲稱為多頭行情。另外還代指一系列跟多頭有關的股票術語。其內容包括:多頭(指買股票或期貨的人)、多頭排列(如果短期均線、中期均線、長期均線從上至下排列，叫做多頭排列。好似長期均線托著中期均線，中期均線又托著短期均線，不讓跌下來，所以叫做多頭排列。)、多頭買入(在股票大漲時候購買)、多頭行情(股票市場上買入者多於賣出者，股市行情看漲稱為多頭行情.。)、多頭獲利(賣方獲利)、多頭止損(賣方受損)。
四、空頭：
1、空頭是投資者和股票商認為現時股價較高，對股市前景看壞，預計股價將會下跌，於是把股票賣出，趁高價時賣出的投資者。採用這種先賣出後買進、從中賺取差價的交易方式稱為空頭。人們通常把股價長期呈下跌趨勢的股票市場稱為空頭市場，空頭市場股價變化的特徵是一連串的大跌小漲。
2、股價變化是由多頭和空頭的力量對比所決定的。多頭會預測價格上漲，從而作出購買決策。空頭因為預測價格將下跌，將會拋售手中的股票。如同其他的交易一樣，當多頭和空頭在價格上達成一致時，就達成了交易。

6. 常用的股票投資策略有哪些

1、 股票多頭策略：純股票多頭策略是指基金經理基於對某些股票看好從而在低價買進股票，再待股票上漲至某一價位時賣出以獲取差額收益。

2、股票多空策略：在投資組合中加入融券、股指期貨、期權等對沖工具，具體有阿爾法策略、套期保值策略、趨勢策略等。阿爾法策略就是通過持有股票組合多頭，同時做空股指期貨完全對沖掉股票組合的Beta暴露，而達到完全的市場中性。此類基金的凈值漲跌幅基本不受市場波動影響，收益主要源於股票組合跑贏大盤的超額收益。套期保值策略操作手法類似於阿爾法策略，但該策略並不像阿爾法策略是從消除Beta的維度出發，而是在大盤出現明顯下跌時做空股指期貨以達到套期保值、減少基金凈值回撤的目的。趨勢策略涉及到個股的多空投資以及股指期貨的雙向操作，目的是在個股或整個市場出現明顯趨勢的時候增大收益區間。個股的多空策略即持有被低估的股票，賣出被高估的股票，這樣無論在牛熊市中都可獲取收益。另外，還有通過雙向投資股指期貨來擴大收益的機構。

7. 股市中所謂的多空是什麼意思

在股市裡，投資者經常聽到「多空」這個詞。從整體上看，多空意味著漲跌。股市中的看好後市價格者，往往被人們稱為「多頭」；股市中不看好後市價格的人，往往會被人們稱為「空頭」。多頭喜歡先買後賣，賺價格上漲的錢；空頭喜歡先賣後買，賺價格回落的錢。

如此一來，投資者進行了一買一賣操作，在交易頭寸上幾乎沒有進行單邊傾斜。在後續的市場行情中，只要股票甲的強勢程度優於股票乙，則投資者就將收獲盈利。在這種情況下，投資者獲得收益的方式，就不是博取股票價格的漲跌，而是來自甲乙兩只股票的相對強弱。總體而言，這類多空策略，會給投資者提供一種不太依賴於大盤環境的新型盈利方式。

8. 如何用大數據炒股

我們如今生活在一個數據爆炸的世界裡。網路每天響應超過60億次的搜索請求，日處理數據超過100PB，相當於6000多座中國國家圖書館的書籍信息量總和。新浪微博每天都會發布上億條微博。在荒無人煙的郊外，暗藏著無數大公司的信息存儲中心，24小時夜以繼日地運轉著。
克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中認為，大數據的核心就是預測，即只要數據豐富到一定程度，就可預測事情發生的可能性。例如，「從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性」，或者通過一個人穿過馬路的速度，預測車子何時應該減速從而讓他及時穿過馬路。

那麼，如果把這種預測能力應用在股票投資上，又會如何？

目前，美國已經有許多對沖基金採用大數據技術進行投資，並且收獲甚豐。中國的中證廣發網路百發100指數基金（下稱百發100），上線四個多月以來已上漲68%。

和傳統量化投資類似，大數據投資也是依靠模型，但模型里的數據變數幾何倍地增加了，在原有的金融結構化數據基礎上，增加了社交言論、地理信息、衛星監測等非結構化數據，並且將這些非結構化數據進行量化，從而讓模型可以吸收。

由於大數據模型對成本要求極高，業內人士認為，大數據將成為共享平台化的服務，數據和技術相當於食材和鍋，基金經理和分析師可以通過平台製作自己的策略。

量化非結構數據

不要小看大數據的本領，正是這項剛剛興起的技術已經創造了無數「未卜先知」的奇跡。

2014年，網路用大數據技術預測命中了全國18卷中12卷高考作文題目，被網友稱為「神預測」。網路公司人士表示，在這個大數據池中，包含互聯網積累的用戶數據、歷年的命題數據以及教育機構對出題方向作出的判斷。

在2014年巴西世界盃比賽中，Google亦通過大數據技術成功預測了16強和8強名單。

從當年英格蘭報社的信鴿、費城股票交易所的信號燈到報紙電話，再到如今的互聯網、雲計算、大數據，前沿技術迅速在投資領域落地。在股票策略中，大數據日益嶄露頭角。

做股票投資策略，需要的大數據可以分為結構化數據和非結構化數據。結構化數據，簡單說就是「一堆數字」，通常包括傳統量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等專業信息；非結構化數據就是社交文字、地理位置、用戶行為等「還沒有進行量化的信息」。

量化非結構化就是用深度模型替代簡單線性模型的過程，其中所涉及的技術包括自然語言處理、語音識別、圖像識別等。

金融大數據平台-通聯數據CEO王政表示，通聯數據採用的非結構化數據可以分為三類：第一類和人相關，包括社交言論、消費、去過的地點等；第二類與物相關，如通過正在行駛的船隻和貨車判斷物聯網情況；第三類則是衛星監測的環境信息，包括汽車流、港口裝載量、新的建築開工等情況。

衛星監測信息在美國已被投入使用，2014年Google斥資5億美元收購了衛星公司Skybox，從而可以獲得實施衛星監測信息。

結構化和非結構化數據也常常相互轉化。「結構化和非結構化數據可以形象理解成把所有數據裝在一個籃子里，根據應用策略不同相互轉化。例如，在搜索頻率調查中，用戶搜索就是結構化數據；在金融策略分析中，用戶搜索就是非結構化數據。」網路公司人士表示。

華爾街拿著豐厚薪水的分析師們還不知道，自己的僱主已經將大量資本投向了取代自己的機器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投資1500萬美元，以支持該公司的大數據平台建設。該平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量數據進行分析，並且回答投資者提出的各種金融問題，例如「下月有颶風，將對美國建材板塊造成什麼影響？」

在Kensho處理的信息中，有80%是「非結構化」數據，例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等。這類信息通常是電腦和模型難以消化的。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler認為，華爾街過去是基於20%的信息做出100%的決策。

既然說到高盛，順便提一下，這家華爾街老牌投行如今對大數據可謂青睞有加。除了Kensho，高盛還和Fortress信貸集團在兩年前投資了8000萬美元給小額融資平台On Deck Capital。這家公司的核心競爭力也是大數據，它利用大數據對中小企業進行分析，從而選出值得投資的企業並以很快的速度為之提供短期貸款。

捕捉市場情緒

上述諸多非結構化數據，歸根結底是為了獲得一個信息：市場情緒。

在采訪中，2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特•席勒的觀點被無數采訪對象引述。可以說，大數據策略投資的創業者們無一不是席勒的信奉者。

席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中，主要參考三個變數：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。他認為，市場本身帶有主觀判斷因素，投資者情緒會影響投資行為，而投資行為直接影響資產價格。
然而，在大數據技術誕生之前，市場情緒始終無法進行量化。

回顧人類股票投資發展史，其實就是將影響股價的因子不斷量化的過程。

上世紀70年代以前，股票投資是一種定性的分析，沒有數據應用，而是一門主觀的藝術。隨著電腦的普及，很多人開始研究驅動股價變化的規律，把傳統基本面研究方法用模型代替，市盈率、市凈率的概念誕生，量化投資由此興起。

量化投資技術的興起也帶動了一批華爾街大鱷的誕生。例如，巴克萊全球投資者（BGI）在上世紀70年代就以其超越同行的電腦模型成為全球最大的基金管理公司；進入80年代，另一家基金公司文藝復興（Renaissance）年均回報率在扣除管理費和投資收益分成等費用後仍高達34%，堪稱當時最佳的對沖基金，之後十多年該基金資產亦十分穩定。

「從主觀判斷到量化投資，是從藝術轉為科學的過程。」王政表示，上世紀70年代以前一個基本面研究員只能關注20隻到50隻股票，覆蓋面很有限。有了量化模型就可以覆蓋所有股票，這就是一個大的飛躍。此外，隨著計算機處理能力的發展，信息的用量也有一個飛躍變化。過去看三個指標就夠了，現在看的指標越來越多，做出的預測越來越准確。

隨著21世紀的到來，量化投資又遇到了新的瓶頸，就是同質化競爭。各家機構的量化模型越來越趨同，導致投資結果同漲同跌。「能否在看到報表數據之前，用更大的數據尋找規律？」這是大數據策略創業者們試圖解決的問題。

於是，量化投資的多米諾骨牌終於觸碰到了席勒理論的第三層變數——市場情緒。

計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等，藉助自然語言處理方法，提取有用的信息；而藉助機器學習智能分析，過去量化投資只能覆蓋幾十個策略，大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。

基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究，已逐漸成為一個新的學術熱點，並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上，研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度（以交易量指標衡量）及股價走勢的變化。

海外就有學術研究指出，公司的名稱或者相關關鍵詞的搜索量，與該公司的股票交易量正相關。德國科學家Tobias Preis就進行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趨勢（Google Trends），以美國標普500指數的500隻股票為其樣本，以2004年至2010年為觀察區間，發現谷歌趨勢數據的公司名稱搜索量和對應股票的交易量，在每周一次的時間尺度上有高度關聯性。也就是說，當某個公司名稱在谷歌的搜索量活動增加時，無論股票的價格是上漲或者下跌，股票成交量與搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以標普500指數的樣本股為基礎，依據上述策略構建的模擬投資組合在六年的時間內獲得了高達329%的累計收益。

在美國市場上，還有多家私募對沖基金利用Twitter和Facebook的社交數據作為反映投資者情緒和市場趨勢的因子，構建對沖投資策略。利用互聯網大數據進行投資策略和工具的開發已經成為世界金融投資領域的新熱點。

保羅·霍丁管理的對沖基金Derwent成立於2011年5月，注冊在開曼群島，初始規模約為4000萬美元， 2013年投資收益高達23.77%。該基金的投資標的包括流動性較好的股票及股票指數產品。
通聯數據董事長肖風在《投資革命》中寫道，Derwent的投資策略是通過實時跟蹤Twitter用戶的情緒，以此感知市場參與者的「貪婪與恐懼」，從而判斷市場漲跌來獲利。

在Derwent的網頁上可以看到這樣一句話：「用實時的社交媒體解碼暗藏的交易機會。」保羅·霍丁在基金宣傳冊中表示：「多年以來，投資者已經普遍接受一種觀點，即恐懼和貪婪是金融市場的驅動力。但是以前人們沒有技術或數據來對人類情感進行量化。這是第四維。Derwent就是要通過即時關注Twitter中的公眾情緒，指導投資。」

另一家位於美國加州的對沖基金MarketPsych與湯普森·路透合作提供了分布在119個國家不低於18864項獨立指數，比如每分鍾更新的心情狀態（包括樂觀、憂郁、快樂、害怕、生氣，甚至還包括創新、訴訟及沖突情況等），而這些指數都是通過分析Twitter的數據文本，作為股市投資的信號。

此類基金還在不斷涌現。金融危機後，幾個台灣年輕人在波士頓組建了一家名為FlyBerry的對沖基金，口號是「Modeling the World（把世界建模）」。它的投資理念全部依託大數據技術，通過監測市場輿論和行為，對投資做出秒速判斷。

關於社交媒體信息的量化應用，在股票投資之外的領域也很常見：Twitter自己也十分注重信息的開發挖掘，它與DataSift和Gnip兩家公司達成了一項出售數據訪問許可權的協議，銷售人們的想法、情緒和溝通數據，從而作為顧客的反饋意見匯總後對商業營銷活動的效果進行判斷。從事類似工作的公司還有DMetics，它通過對人們的購物行為進行分析，尋找影響消費者最終選擇的細微原因。

回到股票世界，利用社交媒體信息做投資的公司還有StockTwits。打開這家網站，首先映入眼簾的宣傳語是「看看投資者和交易員此刻正如何討論你的股票」。正如其名，這家網站相當於「股票界的Twitter」，主要面向分析師、媒體和投資者。它通過機器和人工相結合的手段，將關於股票和市場的信息整理為140字以內的短消息供用戶參考。

此外，StockTwits還整合了社交功能，並作為插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，讓人們可以輕易分享投資信息。

另一家公司Market Prophit也很有趣。這家網站的宣傳語是「從社交媒體噪音中提煉市場信號」。和StockTwits相比，Market Prophit更加註重大數據的應用。它採用了先進的語義分析法，可以將Twitter里的金融對話量化為「-1（極度看空）」到「1（極度看多）」之間的投資建議。網站還根據語義量化，每天公布前十名和後十名的股票熱度榜單。網站還設計了「熱度地圖」功能，根據投資者情緒和意見，按照不同板塊，將板塊內的個股按照顏色深淺進行標注，誰漲誰跌一目瞭然。

中國原創大數據指數

盡管大數據策略投資在美國貌似炙手可熱，但事實上，其應用尚僅限於中小型對沖基金和創業平台公司。大數據策略投資第一次被大規模應用，應歸於中國的百發100。

網路金融中心相關負責人表示，與歐美等成熟資本市場主要由理性機構投資者構成相比，東亞尤其是中國的股票類證券投資市場仍以散戶為主，因此市場受投資者情緒和宏觀政策性因素影響很大。而個人投資者行為可以更多地反映在互聯網用戶行為大數據上，從而為有效地預測市場情緒和趨勢提供了可能。這也就是中國國內公募基金在應用互聯網大數據投資方面比海外市場並不落後、甚至領先的原因。

百發100指數由網路、中證指數公司、廣發基金聯合研發推出，於2014年7月8日正式對市場發布，實盤運行以來一路上漲，漲幅超過60%。跟蹤該指數的指數基金規模上限為30億份，2014年9月17日正式獲批，10月20日發行時一度創下26小時瘋賣18億份的「神話」。

外界都知道百發100是依託大數據的指數基金，但其背後的細節鮮為人知。

百發100數據層面的分析分為兩個層面，即數據工廠的數據歸集和數據處理系統的數據分析。其中數據工廠負責大數據的收集分析，例如將來源於互聯網的非結構化數據進行指標化、產品化等數據量化過程；數據處理系統，可以在數據工廠遞交的大數據中尋找相互統計關聯，提取有效信息，最終應用於策略投資。

「其實百發100是在傳統量化投資技術上融合了基於互聯網大數據的市場走勢和投資情緒判斷。」業內人士概括道。

和傳統量化投資類似，百發100對樣本股的甄選要考慮財務因子、基本面因子和動量因子，包括凈資產收益率（ROE）、資產收益率（ROA）、每股收益增長率（EPS）、流動負債比率、企業價值倍數（EV/EBITDA）、凈利潤同比增長率、股權集中度、自由流通市值以及最近一個月的個股價格收益率和波動率等。

此外，市場走勢和投資情緒是在傳統量化策略基礎上的創新產物，也是百發100的核心競爭力。接近網路的人士稱，市場情緒因子對百發100基金起決定性作用。

網路金融中心相關負責人是羅伯特•席勒觀點的支持者。他認為，投資者行為和情緒對資產價格、市場走勢有著巨大的影響。因此「通過互聯網用戶行為大數據反映的投資市場情緒、宏觀經濟預期和走勢，成為百發100指數模型引入大數據因子的重點」。

傳統量化投資主要著眼點在於對專業化金融市場基本面和交易數據的應用。但在網路金融中心相關業務負責人看來，無論是來源於專業金融市場的結構化數據，還是來源於互聯網的非結構化數據，都是可以利用的數據資源。因此，前文所述的市場情緒數據，包括來源於互聯網的用戶行為、搜索量、市場輿情、宏觀基本面預期等等，都被網路「變廢為寶」，從而通過互聯網找到投資者參與特徵，選出投資者關注度較高的股票。

「與同期滬深300指數的表現相較，百發100更能在股票市場振盪時期、行業輪動劇烈時期、基本面不明朗時期抓住市場熱點、了解投資者情緒、抗擊投資波動風險。」網路金融中心相關負責人表示。

百發100選取的100隻樣本股更換頻率是一個月，調整時間為每月第三周的周五。

業內人士指出，百發100指數的月收益率與中證100、滬深300、中證500的相關性依次提升，說明其投資風格偏向中小盤。

但事實並非如此。從樣本股的構成來說，以某一期樣本股為例，樣本股總市值6700億元，佔A股市值4.7%。樣本股的構成上，中小板21隻，創業板4隻，其餘75隻樣本股均為大盤股。由此可見，百發100還是偏向大盤為主、反映主流市場走勢。

樣本股每個月的改變比例都不同，最極端的時候曾經有60%進行了換倉。用大數據預測熱點變化，市場熱點往往更迭很快；但同時也要考慮交易成本。兩方面考慮，網路最後測算認為一個月換一次倉位為最佳。

樣本股對百發100而言是核心機密——據說「全世界只有基金經理和指數編制機構負責人兩個人知道」——都是由機器決定後，基金經理分配給不同的交易員建倉買入。基金經理也沒有改變樣本股的權利。

展望未來，網路金融中心相關負責人躊躇滿志，「百發100指數及基金的推出，只是我們的開端和嘗試，未來將形成多樣化、系列投資產品。」

除了百發100，目前市場上打著大數據旗幟的基金還有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指數基金。

南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪財經和深圳證券信息公司三方聯合編制的。和百發100類似，也是按照財務因子和市場情緒因子進行模型打分，按照分值將前100和前300名股票構成樣本股。推出至今，這兩個指數基金分別上漲了10%左右。

正如百發100的市場情緒因子來自網路，南方-新浪I100和I300的市場情緒因子全部來自新浪平台。其中包括用戶在新浪財經對行情的訪問熱度、對股票的搜索熱度；用戶在新浪財經對股票相關新聞的瀏覽熱度；股票相關微博的多空分析數據等。

此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大數據策略上做文章。據了解，天弘基金將和阿里巴巴合作，推出大數據基金產品，最早將於2015年初問世。

天弘基金機構產品部總經理劉燕曾對媒體表示，「在傳統的調研上，大數據將貢獻於基礎資產的研究，而以往過度依賴線下研究報告。大數據將視野拓展至了線上的數據分析，給基金經理選股帶來新的邏輯。」

在BAT三巨頭中，騰訊其實是最早推出指數基金的。騰訊與中證指數公司、濟安金信公司合作開發的「中證騰安價值100指數」早在2013年5月就發布了，號稱是國內第一家由互聯網媒體與專業機構編制發布的A股指數。不過，業內人士表示，有關指數並沒有真正應用大數據技術。雖然騰訊旗下的微信是目前最熱的社交平台，蘊藏了大量的社交數據，但騰訊未來怎麼開發，目前還並不清晰。

大數據投資平台化

中歐商學院副教授陳威如在其《平台戰略》一書中提到，21世紀將成為一道分水嶺，人類商業行為將全面普及平台模式，大數據金融也不例外。

然而，由於大數據模型對成本要求極高，就好比不可能每家公司都搭建自己的雲計算系統一樣，讓每家機構自己建設大數據模型，從數據來源和處理技術方面看都是不現實的。業內人士認為，大數據未來必將成為平台化的服務。

目前，阿里、網路等企業都表示下一步方向是平台化。

螞蟻金服所致力搭建的平台，一方麵包括招財寶一類的金融產品平台，另一方麵包括雲計算、大數據服務平台。螞蟻金服人士說，「我們很清楚自己的優勢不是金融，而是包括電商、雲計算、大數據等技術。螞蟻金服希望用這些技術搭建一個基礎平台，把這些能力開放出去，供金融機構使用。」

網路亦是如此。接近網路的人士稱，未來是否向平台化發展，目前還在討論中，但可以確定的是，「網路不是金融機構，目的不是發產品，百發100的意義在於打造影響力，而非經濟效益。」
當BAT還在摸索前行時，已有嗅覺靈敏者搶佔了先機，那就是通聯數據。

通聯數據股份公司（DataYes）由曾任博時基金副董事長肖風帶隊創建、萬向集團投資成立，總部位於上海，公司願景是「讓投資更容易，用金融服務雲平台提升投資管理效率和投研能力」。該平台7月上線公測，目前已擁有130多家機構客戶，逾萬名個人投資者。

通聯數據目前有四個主要平台，分別是通聯智能投資研究平台、通聯金融大數據服務平台、通聯多資產投資管理平台和金融移動辦公平台。

通聯智能投資研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研報三款產品，可以對基於自然語言的智能事件進行策略分析，實時跟蹤市場熱點，捕捉市場情緒。可以說，和百發100類似，其核心技術在於將互聯網非結構化數據的量化使用。

通聯金融大數據服務平台更側重於專業金融數據的分析整理。它可以提供公司基本面數據、國內外主要證券、期貨交易所的行情數據、公司公告數據、公關經濟、行業動態的結構化數據、金融新聞和輿情的非結構化數據等。

假如將上述兩個平台比作「收割機」，通聯多資產投資管理平台就是「廚房」。在這個「廚房」里，可以進行全球跨資產的投資組合管理方案、訂單管理方案、資產證券化定價分析方案等。

通聯數據可以按照主題熱點或者自定義關鍵字進行分析，構建知識圖譜，將相關的新聞和股票提取做成簡潔的分析框架。例如用戶對特斯拉感興趣，就可以通過主題熱點看到和特斯拉相關的公司，並判斷這個概念是否值得投資。「過去這個搜集過程要花費幾天時間，現在只需要幾分鍾就可以完成。」王政表示。

「通聯數據就好比一家餐館，我們把所有原料搜集來、清洗好、准備好，同時准備了一個鍋，也就是大數據存儲平台。研究員和基金經理像廚師一樣，用原料、工具去『烹制』自己的策略。」王政形容道。

大數據在平台上扮演的角色，就是尋找關聯關系。人類總是習慣首先構建因果關系，繼而去倒推和佐證。機器學習則不然，它可以在海量數據中查獲超越人類想像的關聯關系。正如維克托`邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》中所提到的，社會需要放棄它對因果關系的渴求，而僅需關注相互關系。

例如，美國超市沃爾瑪通過大數據分析，發現颶風用品和蛋撻擺在一起可以提高銷量，並由此創造了頗大的經濟效益。如果沒有大數據技術，誰能將這毫無關聯的兩件商品聯系在一起？
通聯數據通過機器學習，也能找到傳統量化策略無法發現的市場聯系。其中包括各家公司之間的資本關系、產品關系、競爭關系、上下游關系，也包括人與人之間的關系，例如管理團隊和其他公司有沒有關聯，是否牽扯合作等。

未來量化研究員是否將成為一個被淘汰的職業？目前研究員的主要工作就是收集整理數據，變成投資決策，而之後這個工作將更多由機器完成。

「當初醫療科技發展時，人們也認為醫生會被淘汰，但其實並不會。同理，研究員也會一直存在，但他們會更注重深入分析和調研，初級的數據搜集可以交給機器完成。」王政表示。
但當未來大數據平台並廣泛應用後，是否會迅速擠壓套利空間？這也是一個問題。回答根據網上資料整理