沪深300ETF如何配对交易
1、沪深300ETF的配对交易理论上是可行的，用沪深300ETF和中证500指数来配对，或者和其他中小盘指数配对，利用它们之间的相对关系来套利。但实际上要参与一级市场的申购和赎回，***申购和赎回的量是90万份。按照最近公布的ETF净值，做一手要243万。而且还要冒一定的风险。这个套利一般有机器来做的，普通股民也就只有看看的份儿。
2、沪深300ETF是以沪深300指数为标的的在二级市场进行交易和申购/赎回的交易型开放式指数基金。投资者可以在ETF二级市场交易价格与基金单位净值之间存在差价时进行套利交易。 是中国市场推出的重量级ETF基金。 标的指数：沪深300指数。
3、套利交易是指利用相关市场或相关电子合同之间的价差变化，在相关市场或相关电子合同上进行交易方向相反的交易，以期望价差发生变化而获利的交易行为。
什么叫配对交易呢
笔记：
如果你买通用汽车的股票，意味着许多事情：你看好世界经济、你看好美国经济、你看好美国的汽车业、而在美国汽车业中你还看好通用汽车公司。这一连串判断只要你错了一个。那你买通用汽车这个决策就错了。这么多因素，综合权衡。想想都头大。
所以你可以这么改。同时这么买，一支通用汽车，一支美国的福特汽车，两支股票你都买。但是一支做多，一支做空，这就是配对交易。
这么一来那你就不用考虑这么多层次的复杂因素了，世界经济、美国经济、美国汽车业，所有这些因素都互相抵消，因为你一家做多一家做空。
你这个购买结构，只需要考虑一个因素：通用和福特哪家公司会经营得更好？然后买入你判断好的这一家，而买空另一家。当然，这个问题也不容易，但比之前要考虑那么多的因素，简单多了。
配对交易，其实就是我们经常听到的“对冲”交易中的一种。你发现没有，它本质上，是从市场的无限不确定性中，划出有限的不确定性，把原来有很多选项变成面对只有两个选项，然后在这个有限的领域，再去培养自己的判断力。
什么是私募基金跟投
私募基金管理人，为了把控项目风险，加强项目投后管理，或者为了与员工共享投资收益，实现员工激励的最终目的，往往在实践中会考虑设计“员工跟投”的结构。【选私募-查排名-点击一键与私募直聊】
实践中，大多私募股权投资基金管理人选择了员工跟投于其所管理的私募基金的交易结构（即通常所言“基金跟投”）。基金业协会目前在实务操作中对跟投员工的定义，即指私募基金管理人的正式员工。但是，目前在提交基金备案申请时，基金业协会并未要求跟投员工为从业人员，亦未要求提供跟投员工的基金从业资格证明文件等材料。
以私募股权投资基金为例，实践中，常见的员工跟投模式有两种：***种是员工直接跟投于私募基金管理人所管理的基金，第二种，员工通过投资于某合伙企业而间接投资于私募基金管理人所管理的基金，从而实现直接跟投的效果。
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期货中的对冲机制是怎么一回事
对冲交易简单地说就是盈亏相抵的交易。对冲交易即同时进行两笔行情相关、方向相反、数量相当、盈亏相抵的交易。
从世界各国证券市场的实践来看，在建立风险对冲机制上分别采取了现货卖空、股票期货、股指期货和股票期权、股指期权等形式，由于期权类产品除了增大杠杆效应外，其风险对冲的机制本质上同期货是一致的，从某种意义上它们可以看成期货产品功能的延伸。
因此，将国际市场上的风险对冲机制主要分为现货卖空、股票期货和股指期货三种形式。
扩展资料
对冲模式
1、股指期货对冲
股指期货对冲是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限、不同（但相近）类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为。股指期货套利分为期现对冲、跨期对冲、跨市对冲和跨品种对冲
2、商品期货对冲
与股指期货对冲类似，商品期货同样存在对冲策略，在买入或卖出某种期货合约的同时，卖出或买入相关的另一种合约，并在某个时间同时将两种合约平仓。
在交易形式上它与套期保值有些相似，但套期保值是在现货市场买入（或卖出）实货、同时在期货市场上卖出（或买入）期货合约；而套利却只在期货市场上买卖合约，并不涉及现货交易。 商品期货套利主要有期现对冲、跨期对冲、跨市场套利和跨品种套利4种。
3、统计对冲
有别于无风险对冲，统计对冲是利用证券价格的历史统计规律进行套利的，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。 统计对冲的主要内容包括股票配对交易、股指对冲、融券对冲和外汇对冲交易。
4、期权对冲
期权（Option）又称选择权，是在期货的基础上产生的一种衍生性金融工具。从其本质上讲，期权实质上是在金融领域将权利和义务分开进行定价，使得权利的受让人在规定时间内对于是否进行交易行使其权利，而义务方必须履行。
5、定增对冲
作为股权再融资的重要方式之一，定向增发广受外界关注的一大特点是增发价格相对于增发时的市场价格往往有着较高的折价。
机构投资者在参与定向增发时采用股指期货进行对冲是锁定收益、减小风险的较优方案。建议投资者选择性地参与多只定向增发的股票，构建现货组合分散非系统性风险，同时用股指期货对冲系统性风险，锁定定向增发的收益。
参考资料来源：百度百科-风险对冲机制
参考资料来源：百度百科-对冲机制
参考资料来源：百度百科-对冲
什么是量化交易，未来前景如何？知道的讲讲。
量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。在国外的期货交易市场，程序化渐渐地成为主流，国内则刚刚起步。今天我们就来分析一下它的优势和劣势。
量化交易到底有何种魅力?
所谓量化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，减少投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化模型=计算机技术+量化分析师制定策略
在股票市场上，量化交易早不是什么新闻，量化从业人士张威告诉人民创投(ID：renminct)，在国外七成的交易都是通过计算机决策的，在国内这个数字也接近五成。
过去的股票市场都是靠交易员手动敲键盘来操作的，难免一失手成千古恨，这种行为被戏称为“胖手指”，相比之下，量化交易则如同点石成金的“仙人指”。量化里最美的童话就是“旱涝保收”，牛市也好，熊市也罢，都能大赚特赚。
传统股市量化中最耀眼的明星莫过于詹姆斯西蒙斯，其一手缔造的大奖章基金自1988成立至2009年西蒙斯退休的这21年间，年平均收益率达到了惊人的46%，即使是2007年次贷危机席卷美国，量化基金遭遇滑铁卢的时代，大奖章基金依然获得了骄人的73%的回报率。
量化投资中常用的策略，包括阿尔法策略，CTA策略和套利策略。阿尔法策略通过选股组合，挖掘超越市场整体表现的投资机会;CTA策略通过追随趋势，追涨杀跌;套利策略利用市场价格差异，空手套白狼。每个量化投资策略都是个黑盒子，它们是量化公司的量化投资的核心竞争力，其他外部人无法知道其中的秘密。
旱涝保收，坐收渔利，这样的“黑科技”让币圈的投资者也分外眼红。一家量化交易企业的创始人这样描述自己转行数字货币量化交易的经历：“两年前，炒币的朋友经常24小时看行情，搞得精神疲惫，问我如何在数字货币领域实现量化、程序化交易。他们提供了一个比较简单初级的模型，希望我在它的基础上扩展改造，增加风险管理模块。”
现在大大小小的数字货币量化交易团队采用的量化策略与传统外汇市场、期货市场用来做套利的策略虽然大体相似，可也玩出了新的花样，搬砖就是一个典型。搬砖学名“配对交易”，是指同类型股票或同股异地股票根据价值分析以及股价相对比例相互置换的一种套利方法，由于政策原因，同股异地搬砖并不常见，但在数字货币市场，大大小小的交易所数不胜数，不同交易所之间的价格也常有差异，利用价格差低买高卖，就成为数字货币量化中最简单粗暴的盈利方式。
量化交易的优势
1. 严格的纪律性
量化交易有着严格的纪律性，这样做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。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的化，我会打开量化交易系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况，而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。
2. 完备的系统性
完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型;其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、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;再者就是多数据，就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。
3. 妥善运用套利的思想
量化交易正是在找估值洼地，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。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票;与定性投资不同，量化交易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。
4. 靠概率取胜
这表现为两个方面，一是定量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。二是在股票实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率和仓位控制。
量化交易的风险性
首先是一二级市场“级差”风险，其次是交易员操作风险，最后是系统软件的风险。
一二级市场的“级差”是整个套利交易的核心。在现有规则下，ETF套利模式分为两种：一种是通过购买一揽子票，按照兑换比例在一级市场换得相应的ETF份额，然后在二级市场上将ETF卖出;另一种则与前者相反，是在二级市场上购买ETF份额，通过兑换比例换得相应数量的股票，然后在二级市场卖出股票。交易的顺序视股票价格、兑换比例、ETF份额交易价格的变动而决定。
由于股价的变动，ETF套利级差转瞬即逝，因此纷繁复杂的计算过程，目前业内由计算机完成，交易员通过设定计算程序并按照结果决定策略，又或者完全自动让系统在出现套利空间时自动交易，后者便称之为程序化交易。
又因为套利的空间非常小，通常只有万分之几，因此套利交易为了获取适中的收益，参与的资金量都比较大。如果交易员把握不当顺序做反，则投资将出现亏损，这便是级差风险。而为了控制这样的人为风险，券商一般提倡自动化交易，方向由计算机把握，交易员输入交易数量即可。
第二种风险是交易员操作失误，比如光大这次的乌龙指事件，有可能是交易员在输入数量的时候出现了失误。这同时也牵扯到第三种风险，系统软件风险，每个交易员在系统中都有相应的交易权限，包括数量、金额。光大本次涉及的金额坊间一度传闻为70亿元，而数量如此巨大的金额是如何绕过系统权限完成交易的?这个问题的暴露，也导致业内质疑光大风控并未做足。
这个平台犹如币圈的一个缩影，每一个人都心惊胆战地伏在荷官的膝下，聆听骰子撞击的声音，殊不知荷官才是他们中的头号玩家。“职业投资者都知道有庄家”，张威直言。多数的量化平台可能会推出更复杂的止损策略和更出色的套利机制，但除非平台拥有足够雄厚的资本成为游戏的庄家，否则就只有被收割的命运。
量化作为工具，或许无可厚非，但许多数字货币基金以“量化”为名，公开募集资金，行走在法律的边缘。中国人民大学教授赵锡军认为，金融行业和其他行业不同，参与金融活动，动用的是别人的钱，发生风险，别人会有损失，因此政府需要更加严格地监管。
量化交易一念天堂，一念地狱。小编在这里希望广大投资者切莫游走在法律的边缘，以身试法，否则等待你的将是法律的制裁
【量化】各平台开源的选股策略汇总
大概收集了下各平台开源的量化选股策略。本意为供自己参考，顺手分享一下，希望能对有缘人有用，哈哈。
一、 多因子模型选股
多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。
1 、大师系列——价值投资法整理归档（一共19个经典的大师策略）
2 、多因子换档反转策略
3 、Foster Friess积极成长策略
4 、Fama-French三因子火锅五因子模型
5 、多因子模型+资产组合优化（加“社区神定律——每月25号以后不交易”）
6 、11年100倍以上的多因子策略-四因子选股策略研究
7 、光大多因子模型
《光大证券_多因子系列报告之一:因子测试框架》，
《光大证券_多因子系列报告之二：因子测试全集》，
《光大证券_多因子系列报告之三：多因子组合“光大Alpha1.0”》
8 、小费雪选股法
（一）小费雪——静态市收率PS：
（二）小费雪——相对市收率：
（三）小费雪（终）：
参考研报：《 华泰价值选股之低市收率A股模型Ⅱ 》
9 、华泰价值选股之FFScore模型
来源:【聚宽社区】
参考研报： 【华泰金工林晓明团队】华泰价值选股之FFScore模型
10、国信动态多因子算法的实现
参考研报：国信《45数量化投资技术系列之四十五：基于A股市场选股因子边际效用和有效分散的动态区分度动量策略》
二、风格轮动模型
1 、斗牛蛋卷二八轮动原版策略实现（本质为择时）
简介：“二八轮动”就是根据A股市场中大盘股和小盘股走势不同作为信号判断的。（所谓二，就是指数量占20%的大盘股、权重股；所谓的八,就是数量占80%左右的中小盘股，非权重股；其轮动就是指在两者之间不断切换，轮流持有。）
三、配对交易
所谓配对交易，就是利用两只股票（或基金、债券等其他品种）走势非常相似，如果出现一直股票正偏离，一只股票负偏离，那么做空正偏离的股票，做多负偏离的股票。
1. 工农配对（偏向择时）
2. 银行轮动（中、农、工、商）无止损，年化77%
附：质疑帖：
四、 行业选股
1. 【羊群效应系列】--寻找行业轮动中的龙头股：
金融市场的羊群效应主要是指投资者在市场交易过程中的学习与模仿的现象，当市场中存在羊群效应时，投资者在做出自己的决策时更加依赖于他人的行为而忽略自己所获取的信息。
五、资金流模型
1、 资金流模型的研究：
2、 资金流数据+支持向量机——判断股价走势：
（资金流可以解释一部分股价的变化，这里的思路是不考虑基本面也不考虑时间序列，主要看大额资金是流入还是流出。因此，考虑输入资金流数据，通过机器学习的方式来对未来股价的涨跌做分类预测。这里用的是支持向量机。）
3 、个股资金流：
六、事件选股：
1 、异动事件选股：
简介：在通常情况下，股票与指数的日内走势是随波逐流的关系。但是，在某些特殊的交易日里，股票可能在盘中频繁出现与指数走势背道而驰的情况。这种个性十足的价格异动，我们称之为“特立独行”事件。
策略中异动事件的筛选方法如下：
（1）取交易日t、股票stk的日内分钟收益率序列，计算其与上证综指当日分钟收益率序列的皮尔逊相关系数COV(stk,t)；
（2）将相关度因子COV(stk,t)低于阈值Lambda，视为发生“特立独行”异动事件。对于Lambda的选取，本文采用的计算方法是全部股票平均相关系数减去两倍标准差。
据此尝试构建一个基于“特立独行”异动事件的投资组合，在发生异动事件的样本中，选取“逆势涨”的部分，“逆市涨”指的是当日股票收益大于0，且市场收益率小于0。每日收盘后选出合格的股票标的，次日以开盘价等权买入，持有50个交易日后以收盘价卖出。由于事件发生的概率较低，为了防止空仓率高的情况，本文调长持有时间，这也一定程度减少了投资机会。
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升级版：
2 、事件驱动研究——财报对分析师评级上调事件的影响
七、趋势追踪模型
（衡量股票趋势的指标最重要的就是均线系统，因为它是应用最为广泛的趋势追踪指标，
所以均线是不可或缺的，把它作为捕捉大盘主趋势的基石。但是纯粹的均线由于噪音等原因，使得经常会出现误操作，需要进行更多的处理机制，包括极点、过滤微小波动、高低点比较策略、高低点突破策略、长波的保护机制、长均线的保护机制等概念和技术细节；卡尔曼滤波）
1、 基于胜率的趋势交易策略：
简介：简单构建了一个基于胜率的趋势交易策略。认为过去一段时间（N天）内胜率较高、信息比率较高的股票会在紧随其后的几天有较好的表现
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2、 海龟模型趋势跟随策略
简介：基于唐奇安突破通道，海龟模型的趋势捕捉是基于唐奇安突破通道系统，即价格突破20日***价的***值为入市信号，价格突破10日***价的最小值为离场信号。
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3、 多头趋势回踩策略
简介：多头趋势回撤的思路，是根据若干条均线呈现出的形态判断一支股票是否处于强势状态，并抓住回调的时机低位买入。顾名思义，这个策略的要点分为两部分：多头趋势和回撤点。5、10、20、60、120五根均线为从上至下依次排序，由此判定股价处于多头趋势。均线呈完全相反的排列顺序，是空头趋势。均线反复交叉的情况，则为震荡趋势。
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配对交易的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于配对交易实例、配对交易的信息别忘了在本站进行查找喔。