“量化”指借助统计方法、数学模型来指导投资，其本质是定性投资的数量化实践。“对冲”指通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化，获取相对稳定的收益。实际中对冲基金往往采用量化投资方法，两者经常交替使用，但量化基金不完全等同于对冲基金。

一、什么是量化对冲投资？

近年来随着证券市场不断发展，金融衍生产品不断推出，做空工具不断丰富，投资的复杂程度也日益提高，其中以追求绝对收益为目标的量化对冲投资策略以其风险低、收益稳定的特性，成为机构投资者的主要投资策略之一。

所谓“量化对冲”其实是“量化”和“对冲”两个概念的结合。

其中“量化”投资是区别于传统“定性”投资而言的。量化投资通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报，其本质是定性投资的数量化实践。由此可见，所有采用量化投资策略的产品(包括普通公募基金、对冲基金等等)都可以纳入量化基金的范畴。量化投资的最大的特点是强调纪律性，即可以克服投资者主观情绪的影响。

 “对冲”的概念最早由Alfred W. Jones 于1949年创立第一只对冲基金时提出，他认为“对冲”就是通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化。

资本资产定价理论(CAPM)告诉我们，投资组合的期望收益由两部分组成：

其中α收益为投资组合超越市场基准的收益，β收益为投资组合承担市场系统风险而获得的收益。虽然优秀的基金经理可以通过选股、择时获得α收益，但无法避免市场下跌带来的系统风险。而通过对冲手段可以剥离或降低投资组合的系统风险(β收益)，获取纯粹的α收益，使得投资组合无论在市场上涨或下跌时均能获取正收益，因此对冲基金往往追求绝对收益而非相对收益。

需要注意的是，在实际应用中，由于对冲基金往往采用量化模型进行投资决策，两者经常交替使用，但量化基金不完全等同于对冲基金。

二、 量化对冲基金特点

量化对冲产品有以下几方面特点：

1、投资范围广、投资策略灵活

普通公募产品由于投资范围受限，参与衍生品投资的比例较低，例如我国《证券投资基金参与股指期货交易指引》规定，基金持有的买入股指期货合约价值不得超过基金净资产的10%，基金持有的卖出期货合约价值不得超过基金持有的股票总市值20%。且必须以套期保值为主，严格限制投机。

而对于部分私募量化对冲产品(如私募基金、公募专户、)而言，不仅可以在现金、银行存款、股票、债券、证券投资基金、央行票据、短期融资券、资产支持证券、金融衍生品、商品期货等各类资产间灵活配置，而且没有投资比例上的限制，极大地提高了投资的灵活性。

2、以追求绝对收益为目标

由于公募基金有投资范围和仓位限制，如股票型基金不得低于60%的规定(部分基金更高)，只能靠买入持有或者降低仓位管理资产，更多是靠天吃饭，使得在下跌行情中无法避免系统性风险，因此公募产品业绩的考核一直更加注重相对收益排名，于是造成前述某些基金虽然跑赢了市场但依然亏钱的窘境。而对冲基金投资策略灵活，可以通过做多/做空、股指期货对冲等方法降低投资组合的系统风险，无论市场上涨还是下跌，均能获取一定风险下的绝对收益，以追求绝对收益为目标。

另一方面，近些年来我国A股市场现在处于弱势震荡状态，行业板块之间轮动特征明显，因此公募产品业绩波动巨大，今年业绩第一的基金明年很可能倒数第一，大有你方唱罢我方登场之态势。受此影响，投资者的风险偏好愈发降低，其对稳健收益的追求愈发迫切，绝对收益产品也越来越受到市场的重视和欢迎。

3、更好的风险调整收益

通过比较海外对冲基金和主要市场指数的业绩表现可以看到，长期中各类策略对冲基金的累计收益均超于了主要市场指数，均实现了正年化收益率。在市场下跌时，对冲基金也体表现一定的抗跌性，如2008年金融危机期间。整体来看，对冲基金在获取稳定收益的同时提供了更好的防御性。

从风险调整后收益指标来看，各类对冲基金的夏普指数和索丁诺指数均大于主要市场指数。值得注意的是，不同对冲基金之间表现也有所差异，单纯收益角度来看，事件驱动策略对冲基金表现最好，过去13年间累计收益达321.19%。而采用相对价值(套利)策略的对冲基金夏普比率最高为1.96，较其他策略的对冲基金有更好的风险调整后收益。

4、与主要市场指数相关性低、具备资产配置价值

考察过去13年间各对冲基金指数与全球主要市场指数的相关性可以看到，除恒生指数外，对冲基金与主要市场指数间的相关性都比较低，其中日经255和法国CAC指数与各对冲基金指数均呈负相关，因此将对冲基金加入投资组合后可以降低组合整体的收益波动并提高组合的风险调整后收益。另外，各类对冲基金指数间的相关性较高，因此在采用不同策略的对冲基金间配置不能有效降低组合的整体风险。

三、 量化对冲常用策略

对冲基金广泛采用各种投资策略，各种策略本身又在不断演化，根据专业对冲基金研究机构HFR(Hedge Fund Research)的分类，对冲基金的交易策略可以分为股票对冲(Equity Hedge)、事件驱动(Event Driven)、全球宏观(Macro)、相对价值套利(Relative Value)四种。另一家专业对冲基金研究机构Eurekahedge的分类更细，其将对冲基金策略分为套利(Arbitrage)、管理期货(CTA/Managed Future)、高收益债(Distressed Debt)、事件驱动(Event Driven)、固定收益(Fixed Income)、股票多空策略(Long/Short Equities)、全球宏观(Macro)、相对价值套利(Relative Value)、多策略基金(Multi-Strategy)。任意一只对冲基金既可采取其中某一策略也可同时采取多种投资策略。

1、股票对冲策略

股票对冲策略通过做多/做空两种方式来投资股票及其衍生品(如股指期货、融资融券等)。投资范围可以是全市场，也可以专注于某些特定行业、主题。不同的基金在净风险敞口、融资杠杆、持有期、持股集中和持有股票价格范围方面有很大的差异。国内比较常见的是股市中性策略(市场中性策略)，即运用复杂的量化方法从技术面、基本面角度分析未来价格变动趋势以及不同股票间的相关性，进而买入低估值股票同时卖出高估值股票，或者通过股指期货对现有投资组合头寸进行完全(或部分)对冲，隔离系统风险，获取α收益。

该策略的成功取决于量化选股模型的有效性、对冲的覆盖程度，选股模型越有效、系统风险对冲得越好，策略效果越好。

2、事件驱动策略

事件驱动策略是指在前期深入挖掘和分析可能造成特定公司证券价格异常波动的特殊事件的基础上，通过充分把握交易时机获取超额投资回报的交易策略。常见的事件驱动类投资策略包括定向增发、兼并收购、ST摘帽、年报高送转、业绩超预期等等。例如预计某公司年报高送转或业绩超市场预期，则可提前潜伏买入该公司股票(交易时机)，等事件明朗或将要明朗(发展进程)且市场充分反映预期时逢高卖出获利。国内最常见的事件驱动策略为定向增发策略，即以一定折价认购其看好的某公司发行的定增股票，待锁定期满后在二级市场溢价卖出获取收益。

该策略的成功取决于特殊事件发生的频度，事件朝预期的发展进程以及对交易时机的把握，特殊事件发生频度越大，事件的发展越有利于策略，对交易时机把握越准确，策略的效果越好。

3、全球宏观策略

全球宏观策略是一种基于宏观经济周期理论对各国经济增长趋势、资金流动、财政/货币政策变化等因素进行自上而下的分析，并预期其对股票、债券、货币、商品、衍生品等各类投资品价格的影响，运用量化、定性分析方法作出投资决策并在不同国家、不同大类资产之间进行轮动配置，以期获得稳定收益。例如当对冲基金更看好未来美国经济的复苏，就可以逐步做多美股资产，同时将资金撤出新兴市场并做空新兴市场资产来构建组合。

市场上比较著名的宏观资产配置模型为美林证券于2004年提出的投资时钟模型。该理论将经济周期划分成四个阶段：衰退、复苏、过热和滞涨，在复苏周期经济开始增长，同时保持较低的通胀水平，此时表现较好的资产为股票；在过热周期经济增长开始放缓，同时通胀抬头，此时表现较好的资产为大宗商品；在滞涨周期经济增长率降低至潜能之下，通胀继续上升，股票与债券的表现均不好，此时适合持有现金；在衰退阶段，经济开始衰退，通胀走低，此时表现最好的资产为债券。该模型通过在全球范围内不同资产间轮动配置获取超额收益。

该策略的成功取决于对全球宏观经济趋势的判断，判断越准确，策略的效果越好。

4、相对价值(套利)策略

相对价值策略的原理是通过一系列的基本面和量化分析方法可以确定多个证券之间价值偏离的合理范围，一旦价值偏离超过这个合理范围便产生了套利空间，通过买入低估证券、卖出高估证券获取两者价差回归均衡带来的收益。该策略可投资的资产包括股票、债券、期货、基金以及其他金融衍生品。例如历史上中国银行与工商银行的合理价差维持在-0.9~-1.1波动，当两者价差明显超越合理范围后，可以买入低估股票、卖出高估股票套利，实际应用中还需考虑手续费、冲击成本等费用。

该策略的成功取决于对相关证券之间合理价差范围的确定，同时价差是否回归均衡范围也相当重要，若由于某些基本面因素发生变化导致合理价差范围改变，价差无法回归均衡甚至产生更大偏离，则会给策略带来损失。

5、CTA（管理期货）策略

狭义上来说，CTA策略的研究对象只包括期货，像国内的股指期货，大宗商品期货和国债期货（利率期货），这些品种是目前国内CTA策略的主要研究对象和利润来源；广义上来说，可以是大宗商品期货，国债期货（利率期货），股票，外汇（包括spots和futures），甚至期权等任何有一定历史公开量价数据的品种。通常来说，以分钟、小时和日线数据为主。少部分CTA策略也会用到tick数据，包括level2的bid price，ask price，bid volume，ask volume。对单个品种历史上的量价数据进行分析，包括开盘价，收盘价，最高价，最低价，成交量，持仓量这些数据，提炼出具有概率优势的规律，这就是通常意义上的因子或者策略，并将此规律用代码实现，并假设这类规律在未来会依然存在。最后用此类规律来判断品种未来的方向，进行开仓，平仓，加仓，减仓等操作，并以此来获利。通常来说，演化至今的CTA策略基本都是全自动交易，但也依然有辅之以手工判断的交易存在。

在国内该策略有主观判断和量化两种，主观判断的成功取决于对某品种的走势判断的准确性，量化的成功则取决于策略模型的有效性。

现在国内从事量化对冲投资的私募也越来越多了，市场上出现了大量的标榜自己能获得长期稳定收益的对冲基金，个人投资者已经越来越难从已有的信息中判断出一只量化对冲型的产品的好坏了。弘酬专业的评价与筛选体系，能够高效准确的发现优秀的基金。