量化基金雄風不再怎麼辦

1. 量化基金的優缺點

量化基金的優點：
有助於避免盲點，控制風險；量化基金就是在大量歷史數據的分析基礎上，綜合考慮到各種各樣的投資方法，然後藉助於計算機和數據分析來統計開發出適合當前市場的投資模型，依據投資模型來做出的投資決策。其核心其實就是通過數量化投資策略去進行風險控制，再加上主動投資的策略就可以在風險可控的情況下，獲取市場的超額收益。另外量化基金突破了傳統和指數型投資的局限，在行情不好的時候還可以變成固收類基金產品。
量化基金的缺點：
量化基金的應變能力不強，量化基金模型結構上的相似性將直接影響模型的有效性以及流動性問題。如果市場行情突變，量化基金需要一段時間進行演算法的優化和調整。量化模型緊要是根據歷史數據來構建的，所以它吸收新的信息的能力是比較緩慢和遲鈍的。
而且採取量化基金之後是沒有辦法追求相當高的收益額，量化基金往往關注的是長期業績。也就是說，如果投資者目標是追求短期收益，量化基金並不能完成這一個目的。除此以外，一旦外部環境發生變化或者發生某些重大事件，如果基本面上的變化等其有效性很可能就會受到影響。
小結：量化基金是投資形式的一種，其本身是一種更加深層次性的分析行為，與傳統定性分析相比，具有合理性和高效化的特點。但是不可忽視的是，企業中的基金經理在投資的過程中一定要注意不能過於依賴量化投資，需要結合本身的經驗以及國內經濟市場的形式進行准確判斷法。
【拓展資料】
基金有廣義和狹義之分，廣義上指為了某種目的而設立的具有一定數量的資金，如信託投資基金、公積金、退休基金等，狹義上指具有特定目的和用途的資金，平常所說的基金主要是指證券投資基金。證券投資基金的收益來自未來，收益表現與投資標的基礎市場的表現密不可分，具有一定風險。
根據不同標准，可以將證券投資基金劃分為不同的種類：
一、根據基金單位是否可增加或贖回，可分為開放式基金和封閉式基金。開放式基金不上市交易（這要看情況），通過銀行、券商、基金公司申購和贖回，基金規模不固定；封閉式基金有固定的存續期，一般在證券交易場所上市交易，投資者通過二級市場買賣基金單位。
二、根據組織形態的不同，可分為公司型基金和契約型基金。基金通過發行基金股份成立投資基金公司的形式設立，通常稱為公司型基金；由基金管理人、基金託管人和投資人三方通過基金契約設立，通常稱為契約型基金。中國的證券投資基金均為契約型基金。
三、根據投資風險與收益的不同，可分為成長型、收入型和平衡型基金。
四、根據投資對象的不同，可分為股票基金、債券基金、貨幣市場基金、期貨基金等。

2. 量化基金能買嗎

量化基金能買嗎？能買。量化基金是利用統計學、數學等量化投資方法管理的基金，量化基金與普通基金有很大不同，普通基金由基金經理管理，由人為主動管理基金業績表現，使普通基金的業績可能受到基金經理的個人影響，而量化基金則採用了量化的投資策略進行投資組合的管理，量化基金在投資過程中避免了人為因素的各種影響。量化基金採用的策略包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、資產配置等，相比於普通基金，量化基金具有三個方面的優勢，首先，量化基金的持倉規模大，量化基金通過大量持倉股票和金融產品，量化基金就擁有整體博取更高收益的可能性，其次，量化基金採用選股模型來嚴格選股，量化基金選股過程避免了基金經理個人對股票的偏好和個人情緒的影響，符合了量化模型的股票才會被入選，對於不符合的股票，基金經理也不能改變，所以量化基金就能嚴格遵守投資紀律，這使量化基金可能擁有更好的更客觀的收益，再次，量化基金適合於定投，因為量化基金既具有指數型基金一樣的客觀性，還有跑贏指數的潛在能力，這就使量化基金很適合定投，所以，量化基金是能買的。

3. 基金跌的時候怎麼辦

1、在結構式行情中，基金下跌時可以補倉，補倉的時候可以採取等額或等比補倉的形式，等額就是每次補倉的金額是一樣的，比如說：每次下跌都補倉1千元；等比就是每次補倉的金額等比例的增加，比如說第一次一千，第二次兩千，以此類推。
2、對於長線投資者而言：如果基金一直下跌，可以設置一個基金定投，因為基金定投每次買入的成本不同，根據基金定投微笑曲線原理，當達到一個盈虧平衡點後，基金就能開始盈利。
拓展資料
根據不同標准，可以將證券投資基金劃分為不同的種類：
（1）根據基金單位是否可增加或贖回，可分為開放式基金和封閉式基金。開放式基金不上市交易（這要看情況），通過銀行、券商、基金公司申購和贖回，基金規模不固定；封閉式基金有固定的存續期，一般在證券交易場所上市交易，投資者通過二級市場買賣基金單位。
（2）根據組織形態的不同，可分為公司型基金和契約型基金。基金通過發行基金股份成立投資基金公司的形式設立，通常稱為公司型基金；由基金管理人、基金託管人和投資人三方通過基金契約設立，通常稱為契約型基金。我國的證券投資基金均為契約型基金。
（3）根據投資風險與收益的不同，可分為成長型、收入型和平衡型基金。
（4）根據投資對象的不同，可分為債券基金、股票基金、貨幣基金和混合型基金四大類。
最早的對沖基金是哪一支，這還不確定。在20世紀20年代美國的大牛市時期，這種專門面向富人的投資工具數不勝數。其中最有名的是本傑明·格雷厄姆和傑里·紐曼創立的格雷厄姆·紐曼合夥公司基金。
2006年，沃倫·巴菲特在一封致美國金融博物館（Museum of American Finance）雜志的信中宣稱，20世紀20年代的格雷厄姆·紐曼合夥公司基金是其所知最早的對沖基金，但其他基金也有可能更早出現。
在1969—1970年的經濟衰退期和1973—1974年股市崩盤時期，很多早期的基金都損失慘重，紛紛倒閉。20世紀70年代，對沖基金一般專攻一種策略，大部分基金經理都採用做多/做空股票模型。70年代的衰退時期，對沖基金一度乏人問津，直到80年代末期，媒體報道了幾只大獲成功的基金，它們才重回人們的視野。
20世紀90年代的大牛市造就了一批新富階層，對沖基金遍地開花。交易員和投資者更加關注對沖基金，是因為其強調利益一致的收益分配模式和「跑贏大盤」的投資方法。接下來的十年中，對沖基金的投資策略更加層出不窮，包括信用套利、垃圾債券、固定收益證券、量化投資、多策略投資等等。

4. 大數據基金逆勢猛發 主動引入量化對沖策略

大數據基金逆勢猛發 主動引入量化對沖策略

大數據正在持續激發商業模式創新，不斷催生新業態，成為互聯網等新興領域促進業務創新增值、提升企業核心價值的重要驅動力。大數據產業正在成為新的經濟增長點，對未來信息產業格局產生重要影響。在各個互聯網平台紛紛拿出自己的數據做成金融產品的同時，基金公司也在希望借力大數據基金，抓住成長於互聯網時代的新一代基民。

六月以來，國內資本市場逐步走弱，基金募集依然極度低迷。新基金不僅首募規模慘淡，且頻現延長募集問題。行情不好，公募也明顯放慢了新產品的發行節奏。而其中，大數據基金反而是靜流中的一股暗涌。不僅形形色色大數據指數陸續面世，而且基於這些指數開發的產品也將列隊發行。

大數據指數的開發也進入精耕細作的階段。公募對互聯網數據的要求越來越挑剔，尤其要求與投資者行為密切相關。公募合作的互聯網平台從網路、新浪財經，亦發展到雪球、騰訊自選股、同花順等記錄了投資行為的平台。

中國公募基金行業對大數據引入投資的應用還處於初級階段，因此開發較為簡單的指數型基金是多數試水者的首選。然而，今年6月中旬以來A股接連幾度大跌，讓始終保持高倉位、必須跟隨指數的大數據指數基金面臨著業績的壓力。

震盪市中，配置了代表轉型方向小票的高倉位大數據指數基金遭遇重挫，先行者也在思考這類產品如何轉身的問題。如今，大數據基金產品的開發走向了倉位和操作更加靈活的主動量化趨勢，引入對沖策略。

大數據為新基金「貼金」

經濟觀察報注意到，僅是今年7、8兩個月份，中證指數公司已發布三條與雪球相關的大數據指數，三條與銀聯相關的大數據指數，一條與360旗下的搜索引擎有關的大數據指數，一條與搜房網房天下有關的大數據指數。記者了解到，博時基金、大成基金、天弘基金、中歐基金、鵬華基金正在開發基於上述指數的基金產品，將在未來兩三個月內發行。

大數據基金始步於2014年，升溫於2015年。去年，廣發基金[微博]與網路的合作打響大數據基金頭炮;今年，除了新增南方、博時、大成、天弘、中歐、鵬華、嘉實等將近十家試水者之外，產品發行的速度和數量均在今年明顯上升一個台階。記者了解到，博時和大成等公募基金公司已經把大數據基金的開發作為公司的戰略重點。

年輕的大數據指數尚未建立自己的地位。大數據是否只是營銷的噱頭，仍是多數基民心中揮之不去的質疑。對此，博時基金副總裁王德英以量化基金在國內從不受重視到大受歡迎的經歷勉勵自己。他認為，前幾年尚未做出業績的量化基金發展得不溫不火。但從去年開始，一些運作時間較長的量化基金已積累出業績，尤其是在今年股市震盪期中成為很多投資者在債券、固定收益類產品之外的避險之選，「希望多積累點業績，來說服投資者。」

大數據因子的出現，寄予了公募在投研方式變革的期望，也希望能夠把大數據開發成一個良好的策略，幫助原有的量化模型跑贏市場。

大數據基金的選股多採用「多因子」模型，參考此類基金的基金合同，大都採用「財務」、「動量」、「大數據」等三類因子選股。

王德英介紹，目前各家公募所引用的互聯網數據要麼與基本面有關，如銀聯跨行交易數據，以及螞蟻金服旗下支付寶[微博]金融信息服務平台提供的網上消費類統計型趨勢特徵數據;要麼是與市場信心或情緒有關的數據，如反映市場熱點的網路或新浪財經等。

華南一位大數據指數基金經理告訴經濟觀察報，大數據跟投資的相關性大小對最後出來的指數產品的影響並不是那麼直接，還取決於它跟現有的模型匹配的程度有多大，「如果它在某一段時間的市場情況下我們覺得表現會好，會增加它的權重，有時候會降低。」

大成基金首席戰略官溫智敏認為，原則上隨著對大數據的應用能力的提升，大數據的權重會越來越大，「包括我們關於這支產品或者後續的產品方面在未來會把互聯網的元素強化。」

經濟觀察報了解到，大數據指數的選股模型的優劣取決與各家公募在量化投資領域的積累。仔細研究發現，來自各個互聯網平台的數據只是選股模型中的一個因子，且所佔的權重目前還不大，少則六分之一，多則三分之一。

王德英表示，將大數據因子融入原有的量化模型中，考驗的是模型的成熟度。包括大數據在內的各個因子的權重並不是固定的。不同因子如何調配才能優勢互補，需要多年的運行經驗才能總結出來，「模型經常要調整，哪個失效，要剔掉;要不斷統計和優化。」

這意味著大數據指數和傳統被動管理型的指數有較大差異。通過多個因子策略的調整和權重優化，大數據指數可實現一定程度的主動管理。

目前市面上的大數據指數基金多數是每月調一次倉。一位不願具名的大數據指數基金的基金經理告訴經濟觀察報，現在大數據指數都是一個月一換倉，換手率比其它的主動管理型基金還是偏高一些。其進一步揭示了產品局限性和風險性，「主動管理型基金可以挑時間換倉，而我們每個月就定期這樣去換，如果趕上時間點不好，大容量可能會容納不下。」

前述基金經理管理的大數據指數基金並沒有設置最大的規模。其表示，「規模如果太大可能會影響一些調倉，尤其像現在股市不好成交低迷的情況。但是三十億、五十億正常規模的基金應該是沒問題的，畢竟百隻股票三千萬、五千萬，即使換倉一天換不了，拿三五天、一周來換的話也是很合理的。」

不過，與主動型基金相比，大數據指數基金的管理費用低廉具有明顯的競爭優勢。一位業內人士認為，這也是策略指數能夠在很短的時間內獲得市場和投資者廣泛青睞的一個重要原因。

逆勢而上 勇於創新

溫智敏告訴經濟觀察報，策略指數在國外很重要的一種策略就是等權重。傳統的指數採用的是市值加權的方式，意味著更看重所謂市值較大的股票。而大數據指數則是在等權重的情況下，由模型中的多個因子去考量和選擇。

溫智敏認為，現在經濟轉型的情況下，資本市場更加看重成長性股票。等權重的方式下選出了大量的小票，是有資本市場的判斷邏輯在背後支撐。

然而，先行者卻在實踐中發現了問題。傾向於小盤股的特點導致其收益不穩定。

以最早成立的廣發中證網路百發策略100指數基金為例，其募集金額曾高達23億元，基金的成分股為100隻，成分股中中小盤股佔比較高。該指數策略採用等權重方式，以23億元的募集金額來看，每隻股票的配置資金為2300萬元。值得投資者注意的是，中小盤股較多，當基金進行調倉時可能將產生一定的沖擊成本。

近幾個月的震盪市中，受傷最大的是那些被認為代表轉型方向，最有上升空間的小票。配置了小票的高倉位大數據指數基金，便在這一過程中遭遇了較大的回撤。百發100指數基金便是其中一員。

百發100指數基金自去年運行以來，廣發基金意識到該基金的規模局限性，廣發基金大數據混合基金經理季峰表示，「假設在極端行情下，市場流動性匱乏，成分股大部分集中在小盤股上，後果就是交易過程中會產生巨大的沖擊成本，對基金業績造成影響。」

高倉位，主動性差，作為第一波大數據指數基金的先行者，廣發基金思考著如何更好地發揮大數據的優勢。指數型產品碰壁之後，首隻大數據主動量化基金廣發大數據混合在解決問題的背景下誕生。記者發現，新發的廣發大數據混合在倉位上更加靈活，為0~95%之間，而非百發100那樣在任何時候都必須保持90%以上的倉位。

在加權方式上，第二代大數據基金也做了改變，拋棄了等權的方法。廣發大數據混合不再像此前那樣按等權重買入，而是按照市值比例進行配置。季峰認為，由於加權方式採用類市值加權，因而基金規模不做任何限制，調倉的流動性風險和沖擊成本將大幅降低。此外，在應對下跌趨勢時，除了降低倉位，一旦展開趨勢性行情時，該基金也會開股指期貨空單對沖。

股市行情震盪，讓市場上基金的業績表現分化。基金管理公司也開始從側重指數型產品轉型到側重主動管理型產品。主動管理型能夠在大數據選股的優勢上結合擇時對沖風險。

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5. 量化基金是什麼意思

量化基金主要指的是通過數理統計分析，來選擇一些投資回報率比較高的證券進行投資，到最後能夠獲取超越指數基金的收益，這樣的一種基金投資方式叫作量化基金。

量化基金對於基金的選擇和風險是一個非常不錯的方式，我個人認為量化基金對於基金市場以後的發展將會起到很好的促進作用，同時對於量化基金而言，我們一定要去鑽研和學習技巧，因為這樣才能讓自己少走彎路。

6. 量化基金的投資策略

量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。
1、量化選股
量化選股就是採用數量的方法判斷某個公司是否值得買入的行為。根據某個方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池，如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類
2、量化擇時
股市的可預測性問題與有效市場假說密切相關。如果有效市場理論或有效市場假說成立，股票價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股票價格的預測則毫無意義。眾多的研究發現我國股市的指數收益中，存在經典線性相關之外的非線性相關，從而拒絕了隨機遊走的假設，指出股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因此存在可預測成分。
3、股指期貨套利
股指期貨套利是指利用股指期貨市場存在的不合理價格，同時參與股指期貨與股票現貨市場交易，或者同時進行不同期限，不同(但相近)類別股票指數合約交易，以賺取差價的行為，股指期貨套利主要分為期現套利和跨期套利兩種。股指期貨套利的研究主要包括現貨構建、套利定價、保證金管理、沖擊成本、成分股調整等內容。
4、商品期貨套利
商品期貨套利盈利的邏輯原理是基於以下幾個方面 ：(1)相關商品在不同地點、不同時間對應都有一個合理的價格差價。(2)由於價格的波動性，價格差價經常出現不合理。(3)不合理必然要回到合理。(4)不合理回到合理的這部分價格區間就是盈利區間。
5、統計套利
有別於無風險套利，統計套利是利用證券價格的歷史統計規律進行套利，是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。統計套利在方法上可以分為兩類，一類是利用股票的收益率序列建模，目標是在組合的β值等於零的前提下實現alpha 收益，我們稱之為β中性策略；另一類是利用股票的價格序列的協整關系建模，我們稱之為協整策略。
6、期權套利
期權套利交易是指同時買進賣出同一相關期貨但不同敲定價格或不同到期月份的看漲或看跌期權合約，希望在日後對沖交易部位或履約時獲利的交易。期權套利的交易策略和方式多種多樣，是多種相關期權交易的組合，具體包括：水平套利、垂直套利、轉換套利、反向轉換套利、跨式套利、蝶式套利、飛鷹式套利等。
7、演算法交易
演算法交易又被稱為自動交易、黑盒交易或者機器交易，它指的是通過使用計算機程序來發出交易指令。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格、甚至可以包括最後需要成交的證券數量。根據各個演算法交易中演算法的主動程度不同，可以把不同演算法交易分為被動型演算法交易、主動型演算法交易、綜合型演算法交易三大類。
8、資產配置
資產配置是指資產類別選擇，投資組合中各類資產的適當配置以及對這些混合資產進行實時管理。量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術的結合，極大地豐富了資產配置的內涵，形成了現代資產配置理論的基本框架。它突破了傳統積極型投資和指數型投資的局限，將投資方法建立在對各種資產類股票公開數據的統計分析上，通過比較不同資產類的統計特徵，建立數學模型，進而確定組合資產的配置目標和分配比例。