期貨期權丁鵬

A. 對沖基金的交易模式

在《量化投資—策略與技術》一書中（丁鵬著，電子工業出版社，2012/1)，將對沖基金的交易模式總結為4大類型，分別為：股指期貨對沖、商品期貨對沖、統計對沖和期權對沖。 有別於無風險對沖，統計對沖是利用證券價格的歷史統計規律進行套利的，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。
統計對沖的主要思路是先找出相關性最好的若干對投資品種（股票或者期貨等），再找出每一對投資品種的長期均衡關系（協整關系），當某一對品種的價差（協整方程的殘差）偏離到一定程度時開始建倉——買進被相對低估的品種、賣空被相對高估的品種，等到價差回歸均衡時獲利了結即可。 統計對沖的主要內容包括股票配對交易、股指對沖、融券對沖和外匯對沖交易。 期權（Option）又稱選擇權，是在期貨的基礎上產生的一種衍生性金融工具。從其本質上講，期權實質上是在金融領域將權利和義務分開進行定價，使得權利的受讓人在規定時間內對於是否進行交易行使其權利，而義務方必須履行。在期權的交易時，購買期權的一方稱為買方，而出售期權的一方則稱為賣方；買方即權利的受讓人，而賣方則是必須履行買方行使權利的義務人。
期權的優點在於收益無限的同時風險損失有限，因此在很多時候，利用期權來取代期貨進行做空、對沖利交易，會比單純利用期貨套利具有更小的風險和更高的收益率。

B. 套利交易的套利模式

在《量化投資—策略與技術》一書中（丁鵬著，電子工業出版社，2012/1），將套利交易模式總結為4大類型，分別為：股指期貨套利、商品期貨套利、統計和期權套利。 期權（Option）又稱選擇權，是在期貨的基礎上產生的一種衍生性金融工具。從其本質上講，期權實質上是在金融領域將權利和義務分開進行定價，使得權利的受讓人在規定時間內對於是否進行交易行使其權利，而義務方必須履行。在期權的交易時，購買期權的一方稱為買方，而出售期權的一方則稱為賣方；買方即權利的受讓人，而賣方則是必須履行買方行使權利的義務人。期權的優點在於收益無限的同時風險損失有限，因此在很多時候，利用期權來取代期貨進行做空、套利交易，會比單純利用期貨套利具有更小的風險和更高的收益率

C. 對沖基金是什麼意思

對沖基金：採用對沖交易手段的基金稱為對沖基金(hedge fund)，也稱避險基金或套期保值基金。

對沖基金：是指金融期貨和金融期權等金融衍生工具與金融工具結合後以營利為目的的金融基金。

它是投資基金的一種形式，意為「風險對沖過的基金」。對沖基金採用各種交易手段進行對沖、換位、套頭、套期來賺取巨額利潤。

這些概念已經超出了傳統的防止風險、保障收益操作范疇。加之發起和設立對沖基金的法律門檻遠低於互惠基金，使之風險進一步加大。

(3)期貨期權丁鵬擴展閱讀：

對沖基金交易模式：

在《量化投資—策略與技術》一書中（丁鵬著，電子工業出版社，2012/1)，將對沖基金的交易模式總結為4大類型，分別為：股指期貨對沖、商品期貨對沖、統計對沖和期權對沖。

1，股指期貨

股指期貨對沖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。股指期貨套利分為期現對沖、跨期對沖、跨市對沖和跨品種對沖。

2，商品期貨

與股指期貨對沖類似，商品期貨同樣存在對沖策略，在買入或賣出某種期貨合約的同時，賣出或買入相關的另一種合約，並在某個時間同時將兩種合約平倉。

在交易形式上它與套期保值有些相似，但套期保值是在現貨市場買入（或賣出）實貨、同時在期貨市場上賣出（或買入）期貨合約；

而套利卻只在期貨市場上買賣合約，並不涉及現貨交易。 商品期貨套利主要有期現對沖、跨期對沖、跨市場套利和跨品種套利4種。

3，統計對沖

有別於無風險對沖，統計對沖是利用證券價格的歷史統計規律進行套利的，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。

統計對沖的主要思路是先找出相關性最好的若干對投資品種（股票或者期貨等），再找出每一對投資品種的長期均衡關系（協整關系），當某一對品種的價差（協整方程的殘差）偏離到一定程度時開始建倉——買進被相對低估的品種、賣空被相對高估的品種，等到價差回歸均衡時獲利了結即可。

統計對沖的主要內容包括股票配對交易、股指對沖、融券對沖和外匯對沖交易。

4，期權對沖

期權（Option）又稱選擇權，是在期貨的基礎上產生的一種衍生性金融工具。從其本質上講，期權實質上是在金融領域將權利和義務分開進行定價，使得權利的受讓人在規定時間內對於是否進行交易行使其權利，而義務方必須履行。

在期權的交易時，購買期權的一方稱為買方，而出售期權的一方則稱為賣方；買方即權利的受讓人，而賣方則是必須履行買方行使權利的義務人。

期權的優點在於收益無限的同時風險損失有限，因此在很多時候，利用期權來取代期貨進行做空、對沖利交易，會比單純利用期貨套利具有更小的風險和更高的收益率。

D. 什麼是對沖基金的交易模式

1、採用對沖交易手段的基金稱為對沖基金(hedge fund)也稱避險基金或套期保值基金，是指金融期貨和金融期權等金融衍生工具與金融工具結合後以營利為目的的金融基金。它是投資基金的一種形式，意為「風險對沖過的基金」。
2、交易模式：
在《量化投資—策略與技術》一書中（丁鵬著，電子工業出版社，2012/1)，將對沖基金的交易模式總結為4大類型，分別為：股指期貨對沖、商品期貨對沖、統計對沖和期權對沖。
股指期貨：
股指期貨對沖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。股指期貨套利分為期現對沖、跨期對沖、跨市對沖和跨品種對沖。
商品期貨：
與股指期貨對沖類似，商品期貨同樣存在對沖策略，在買入或賣出某種期貨合約的同時，賣出或買入相關的另一種合約，並在某個時間同時將兩種合約平倉。在交易形式上它與套期保值有些相似，但套期保值是在現貨市場買入（或賣出）實貨、同時在期貨市場上賣出（或買入）期貨合約；而套利卻只在期貨市場上買賣合約，並不涉及現貨交易。 商品期貨套利主要有期現對沖、跨期對沖、跨市場套利和跨品種套利4種。
統計對沖：
有別於無風險對沖，統計對沖是利用證券價格的歷史統計規律進行套利的，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。
統計對沖的主要思路是先找出相關性最好的若干對投資品種（股票或者期貨等），再找出每一對投資品種的長期均衡關系（協整關系），當某一對品種的價差（協整方程的殘差）偏離到一定程度時開始建倉——買進被相對低估的品種、賣空被相對高估的品種，等到價差回歸均衡時獲利了結即可。 統計對沖的主要內容包括股票配對交易、股指對沖、融券對沖和外匯對沖交易。
期權對沖：
期權（Option）又稱選擇權，是在期貨的基礎上產生的一種衍生性金融工具。從其本質上講，期權實質上是在金融領域將權利和義務分開進行定價，使得權利的受讓人在規定時間內對於是否進行交易行使其權利，而義務方必須履行。在期權的交易時，購買期權的一方稱為買方，而出售期權的一方則稱為賣方；買方即權利的受讓人，而賣方則是必須履行買方行使權利的義務人。
期權的優點在於收益無限的同時風險損失有限，因此在很多時候，利用期權來取代期貨進行做空、對沖利交易，會比單純利用期貨套利具有更小的風險和更高的收益率。

E. 量化投資

沒有你想的書

我多年來都有關注這方面的書 可是也沒有在國內找到

數量化投資是將投資理念及策略通過具體指標、參數的設計，體現到具體的模型中，讓模型對市場進行不帶任何情緒的跟蹤；相對於傳統投資方式來說，具有快速高效、客觀理性、收益與風險平衡和個股與組合平衡等四大特點。量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括估值與選股、資產配置與組合優化、訂單生成與交易執行、績效評估和風險管理等，在各個環節都有不同的方法及量化模型：

一、估值與選股

估值：對上市公司進行估值是公司基本面分析的重要方法，在「價值投資」的基本邏輯下，可以通過對公司的估值判斷二級市場股票價格的扭曲程度，繼而找出價值被低估或高估的股票，作為投資決策的參考。對上市公司的估值包括相對估值法和絕對估值法，相對估值法主要採用乘數方法，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等；絕對估值法主要採用折現的方法，如公司自由現金流模型、股權自由現金流模型和股利折現模型等。相對估值法因簡單易懂，便於計算而被廣泛使用；絕對估值法因基礎數據缺乏及不符合模型要求的全流通假設而一直處於非主流地位。隨著全流通時代的到來和國內證券市場的快速發展，絕對估值法正逐漸受到重視。

選股：在當前品種繁多的資本市場中，從浩瀚復雜的數據背後選出適合自己投資風格的股票變得越加困難。在基本面研究的基礎上結合量化分析的手段就可以構建數量化選股策略，主流的選股方法如下：

資產配置方法與模型
資產配置類別 資產配置層次 資產配置方法 資產配置模型
戰略資產配置 全球資產配置 大類資產配置 行業風格配置 收益測度 風險測度 估計方法 馬克維茨 MV 模型 均值 -LPM 模型 VaR 約束模型 Black-Litterman 模型
戰術資產配置 ( 動態資產配置 ) 周期判斷 風格判斷 時機判斷 行業輪動策略 風格輪動策略 Alpha 策略 投資組合保險策略

基本面選股：通過對上市公司財務指標的分析，找出影響股價的重要因子，如：與收益指標相關的盈利能力、與現金流指標相關的獲現能力、與負債率指標相關的償債能力、與凈資產指標相關的成長能力、與周轉率指標相關的資產管理能力等。然後通過建立股價與因子之間的關系模型得出對股票收益的預測。股價與因子的關系模型分為結構模型和統計模型兩類：結構模型給出股票的收益和因子之間的直觀表達，實用性較強，包括價值型(本傑明·格雷厄姆—防禦價值型、查爾斯·布蘭迪—價值型等)、成長型(德伍·切斯—大型成長動能、葛廉·畢克斯達夫—中大型成長股等)、價值成長型(沃倫·巴菲特—優質企業選擇法、彼得·林奇—GARP價值成長法等)三種選股方法；統計模型是用統計方法提取出近似線性無關的因子建立模型，這種建模方法因不需先驗知識且可以檢驗模型的有效性，被眾多經濟學家推崇，包括主成分法、極大似然法等。

多因素選股：通過尋找引起股價共同變動的因素，建立收益與聯動因素間線性相關關系的多因素模型。影響股價的共同因素包括宏觀因子、市場因子和統計因子(通過統計方法得到)三大類，通過逐步回歸和分層回歸的方法對三類因素進行選取，然後通過主成分分析選出解釋度較高的某幾個指標來反映原有的大部分信息。多因素模型對因子的選擇有很高的要求，因子的選擇可依賴統計方法、投資經驗或二者的結合，所選的因子要有統計意義上或市場意義上的顯著性，一般可從動量、波動性、成長性、規模、價值、活躍性及收益性等方面選擇指標來解釋股票的收益率。

動量、反向選股：動量選股策略是指分析股票在過去相對短期的表現，事先對股票收益和交易量設定條件，當條件滿足時買進或賣出股票的投資策略，該投資策略基於投資者對股票中期的反應不足和保守心理，在投資行為上表現為購買過去幾個月表現好的股票而賣出過去幾個月表現差的股票。反向選股策略則基於投資者的錨定和過度自信的心理特徵，認為投資者會對上市公司的業績狀況做出持續過度反應，形成對業績差的公司業績過分低估和業績的好公司業績過分高估的現象，這為投資者利用反向投資策略提供了套利機會，在投資行為上表現為買進過去表現差的股票而賣出過去表現好的股票。反向選股策略是行為金融學理論發展至今最為成熟，也是最受關注的策略之一。

二、資產配置

資產配置指資產類別選擇、投資組合中各類資產的配置比例以及對這些混合資產進行實時管理。資產配置一般包括兩大類別、三大層次，兩大類別為戰略資產配置和戰術/動態資產配置，三大層次為全球資產配置、大類資產配置和行業風格配置。資產配置的主要方法及模型如下：

戰略資產配置針對當前市場條件，在較長的時間周期內控制投資風險，使得長期風險調整後收益最大化。戰術資產配置通常在相對較短的時間周期內，針對某種具體的市場狀態制定最優配置策略，利用市場短期波動機會獲取超額收益。因此，戰術資產配置是在長期戰略配置的過程中針對市場變化制定的短期配置策略，二者相互補充。戰略資產配置為未來較長時間內的投資活動建立業務基準，戰術資產配置通過主動把握投資機會適當偏離戰略資產配置基準，獲取超額收益。

三、股價預測

股價的可預測性與有效市場假說密切相關。如果有效市場假說成立，股價就反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股價的預測就毫無意義，而我國的股市遠未達到有效市場階段，因此股價時間序列不是序列無關，而是序列相關的，即歷史數據對股價的形成起作用，因此可以通過對歷史信息的分析來預測股價。

主流的股價預測模型有灰色預測模型、神經網路預測模型和支持向量機預測模型(SVM)。灰色預測模型對股價的短期變化有很強的預測能力，近年發展起來的灰色預測模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陳代謝模型和灰色馬爾可夫模型。人工神經網路模型具有巨量並行性、存儲分布性、結構可變性、高度非線性和自組織性等特點，且可以逼近任何連續函數，目前在金融分析和預測方面已有廣泛的應用，效果較好。支持向量機模型在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中有許多優勢，且結構簡單，具有全局優化性和較好的泛化能力，比神經網路有更好的擬合度。

四、績效評估

作為集合投資、風險分散、專業化管理、變現性強等特點的投資產品，基金的業績雖然受到投資者的關注，但要對基金有一個全面的評價，則需要考量基金業績變動背後的形成原因、基金回報的來源等因素，績效評估能夠在這方面提供較好的視角與方法，風險調整收益、擇時/股能力、業績歸因分析、業績持續性及Fama的業績分解等指標和方法可從不同的角度對基金的績效進行評估。

績效評估模型 / 指標

績效評估准則
擇時 / 股能力
業績歸因分析
風險調整收益
業績持續性
Fama 業績分解

模型 / 指標
T-M 模型

H-M 模型

GII 模型

C-L 模型
資產配置收益

證券選擇收益

行業選擇收益

行業內個股選擇收益
RAROC

Sharp, Stutzer

Treynor, Jensen

, ,
雙向表分析

時間序列相關性
總風險收益

系統風險收益

分散化投資收益

五、基於行為金融學的投資策略

上世紀50～70年代，隨著馬科維茨組合理論、CAPM模型、MM定理及有效市場假說的提出，現代金融經濟學建立了一套成熟的理論體系，並且在學術界占據了主導地位，也被國際投資機構廣泛應用和推廣，但以上傳統經濟學的理論基石是理性人假設，在理性人假設下，市場是有效率的，但進入80年代以後，關於股票市場的一系列研究和實證發現了與理性人假設不符合的異常現象，如：日歷效應、股權溢價之謎、期權微笑、封閉式基金折溢價之謎、小盤股效應等。面對這些金融市場的異常現象，諸多研究學者從傳統金融理論的基本假設入手，放鬆關於投資者是完全理性的嚴格假設，吸收心理學的研究成果，研究股市投資者行為、價格形成機制與價格表現特徵，取得了一系列有影響的研究成果，形成了具有重要影響力的學術流派－行為金融學。

行為金融學是對傳統金融學理論的革命，也是對傳統投資實踐的挑戰。隨著行為金融理論的發展，理論界和投資界對行為金融理論和相關投資策略作了廣泛的宣傳和應用，好買認為，無論機構投資者還是個人投資者，了解行為金融學的指導意義在於：可以採取針對非理性市場行為的投資策略來實現投資目標。在大多數投資者認識到自己的錯誤以前，投資那些定價錯誤的股票，並在股價正確定位之後獲利。目前國際金融市場中比較常見且相對成熟的行為金融投資策略包括動量投資策略、反向投資策略、小盤股策略和時間分散化策略等。

六、程序化交易與演算法交易策略

根據NYSE的定義，程序化交易指任何含有15隻股票以上或單值為一百萬美元以上的交易。程序化交易強調訂單是如何生成的，即通過某種策略生成交易指令，以便實現某個特定的投資目標。程序化交易主要是大機構的工具，它們同時買進或賣出整個股票組合，而買進和賣出程序可以用來實現不同的目標，目前程序化交易策略主要包括數量化程序交易策略、動態對沖策略、指數套利策略、配對交易策略和久期平均策略等。

演算法交易，也稱自動交易、黑盒交易或無人值守交易，是使用計算機來確定訂單最佳的執行路徑、執行時間、執行價格及執行數量的交易方法，主要針對經紀商。演算法交易廣泛應用於對沖基金、企業年金、共同基金以及其他一些大型的機構投資者，他們使用演算法交易對大額訂單進行分拆，尋找最佳路由和最有利的執行價格，以降低市場的沖擊成本、提高執行效率和訂單執行的隱蔽性。任何投資策略都可以使用演算法交易進行訂單的執行，包括做市、場內價差交易、套利及趨勢跟隨交易。演算法交易在交易中的作用主要體現在智能路由、降低沖擊成本、提高執行效率、減少人力成本和增加投資組合收益等方面。主要的演算法包括：交易量加權平均價格演算法(VWAP)、保證成交量加權平均價格演算法(Guaranteed VWAP)、時間加權平均價格演算法(TWAP)、游擊戰演算法(Guerrilla)、狙擊手演算法(Sniper)、模式識別演算法(Pattern Recognition)等。

綜上所述，數量化投資技術貫穿基金的整個投資流程，從估值選股、資產配置到程序化交易與績效評估等。結合量化投資的特點及我國證券市場的現狀，好買認為量化投資技術在國內基金業中的應用將主要集中在量化選股、資產配置、績效評估與風險管理、行為金融等方面，而隨著包括基金在內的機構投資者佔比的不斷提高、衍生品工具的日漸豐富(股指期貨、融資融券等)以及量化投資技術的進步，基金管理人的投資策略將會越來越復雜，程序化交易(系統)也將有快速的發展。

F. 喬治·索羅斯寫過一本叫《量化投資》的書嗎

一下內容純手打

證券分析方法主要分三種：
一是基本面分析，代表作《證券分析》《價值投資》，代表任務「巴菲特」；

二是技術面分析，代表做《趨勢技術分析》《道瓊斯理論》等，注重短期投資，索羅斯屬於短期投機類型，但是沒有任何資料顯示他的投資流派屬於純粹的技術面分析，可能的情況是上述兩種都有。今年的而貝爾經濟學得主法瑪提出的」有效市場假說「某一種程度上，否定了技術面分析。

三是量化分析，美國近幾十年興起的一種方法，典型的代表人物是西蒙斯。

中國國內的量化投資的研究還比較少，量化投資的基金以及機構也不夠普遍，切主要集中於香港地區。原因之一是，國內金融金融市場沒有完全開放，金融產品匱乏。美國市場的金融產品多達幾萬種，而國內只有兩百多種。

關於量化投資的書，國內國外都有很多，主要集中與國外，國內學者大多是對國外技術的學習。當然，如果你是初學者，建議你還是從國內的相關書籍開始學起。

如果有一本書，叫《量化投資》，我敢保證你看了一定學不到什麼東西，丁鵬的《量化投資》就是這樣，只是對現在主要方法以及模型的簡單介紹。用於同行業交流也許會有些價值。書籍內容從：量化選股、量化擇時、到套利什麼什麼的，基本上都是簡單的介紹，可以當作課外讀物，了解一下什麼叫量化投資。如果你真的想學到什麼東西，直接網路文庫：量化選股、多因子選股等詞，你會看到無數國內證券機構對市場的量化研究。而且資料詳細。可是，你學不到最根本的原理。

原因如下：
進行量化分析，必須至少具備兩種能力：

一、扎實且足夠的數學、統計學基礎，用於理論上的金融建模；
二、能夠使用相關計量軟體進行數據分析或者模型求解等。

這兩個要求一般人很難到達，所以證券從業的教材認為難度大是量化投資的一個很大局限性。

如果樓主對量化投資有興趣，我可以推薦一些教材給你：

如果僅僅是想了解一下： 丁鵬《量化投資》，書很貴，個人認為沒什麼實用價值。可以有個簡單的系統的認識；

如果是想學習並且能在實際中運用，建議如下：

數學方面：
《微積分》 到高級《高級微積分》
《線性代數》《非線性代數》
《概率論與數理統計》《概率、隨機變數、隨機過程》
《離散數學》《運籌學》《統計學》
金融理論上
《計量經濟學基礎》《計量經濟分析》
《數量金融學》《金融時間序列分析》
。。。。還有很多很多
以及其他金融知識基礎
建模方面
這類的書，我看的不多哦，你自己網路一下，或者找個圖書館看看
計算機軟體
C 和 C++ 至少學一個，SQL 建議學一點
建模軟體主要有：MATHEMATICA MATLAB SAS SAC R Eviews GAMS 等等等等，終於哪些海外基金用的是哪一種，或者是不是自己做的專用軟體，我就不知道了。
不過，上述的軟體，肯定是可以滿足個人的研究需求的。這個，你選幾種學一學還是可以的。

一個人，想要精通上述全部，應該是很難的，所以，註定了，量化分析的方法，單個的普通人很難完成。
量化投資起源與上世紀美國政府大幅度削減了對物理航天業經費自持，導致很多搞火箭的科學家、數學家下崗。於是他們流入金融行業（收入高），利用自己對數學、計算機的優勢，使用原先用於火箭的建模預測證券市場，發現有著顯著成效。當然，這些模型的前提是，現代金融理論的奠基，以及數量金融的發展。

因此，我個人對量化投資的理解是：金融界的火箭科學家，傳統的分析方法，只用看某一或某幾個指標，根據歷史經驗或者主觀的客觀的XXOO判斷證券的未來走勢，但是量化分析，首先建立合理的數學模型，然後藉助計算機運用某些XX的演算法，分析求解，難度相對於傳統的方法難很多。

如果你想比較淺顯的掌握，用於投資決策的參考
那量化分析，也沒有想想中的那麼高深，它本質上是一種金融的建模，本質上，常用的方法還是統計專業的那幾個 ，什麼 回歸分析，線性規劃 ，相關性，時間序列等等等。。。我看了丁鵬的書，大致上認為他是用了這些方法。所以你只用把應用數學學好就好了。
還有一些像遺傳演算法、神經網路這些他的書裡面也提到了，屬於現代演算法，這些方法比較小，難度大，但是我猜只有學術界會用這些方法，因為現代演算法在實際運用中還不夠成熟，預測經常不準確。

表述有些亂，不過大致也只能寫成這樣了。

最後：和量化分析相關的專業主要有三個：
金融專業：金融工程；
數學專業：統計、應用數學；
計算機專業
這些專業的就業方向是可以面向量化分析的