由于新浪博文置顶的文章只能一篇，为了更好的让大家了解我开发的系统起了个奇怪的标题：内容分两部分：

一、长余量子量化对冲投资系统

1、长余量子投资系统简介：http://13203275.blog.hexun.com/47713140_d.html

2.我的个人简历；http://l13203275.blog.hexun.com/55940413_d.html

               http://l13203275.blog.hexun.com/74747648_d.html

3.更多内容见http://13203275.blog.hexun.com/

二、对冲2.0时代，我为什么如此自信于我的量化对冲模型

（文本的读者请看最后面的新补充：对冲基金的优势在哪里？）

    股指期货开通初期，期现价差巨大，给投资者提供了巨大的套利空间，各证券公司、期货公司纷纷建议客户采用ETF或者沪深300股票与沪深300期指对冲套利策略，当期指价差过大时，采用对冲交易。这样的策略其年化收益可以达到10%左右。由于这种对冲是等待价差达到一定程度时下单，故可以称之为“守株待兔”式对冲，这可以看成是国内对冲产品1.0时代。期指运行一年来，这种守株待兔式的对冲机会越来越少。利用ETF和期指对冲的策略，目前的年化收益率只有5%左右。

     自股指期货开通以来，各大机构都加大了对冲产品的研发。自主构建股票现货组合对冲沪深300股指期货可以称之为主动出击式的对冲，但要想取得好的对冲收益，难度非常大，这也是金融工程师梦寐以求的事业。我们把这种主动出击式的对冲称之为期指对冲策略2.0。遗憾的是，目前还没有见到公开的具有稳定赢利优势的对冲2.0产品。 上周末，在杭州参加了中国期货业协会主办的“第五届中国期货分析师论坛”，期间和某大型期货公司研究所所长谈到股指期货和现货的对冲话题。据他所知，2011年以来，他所知道的采用期现对冲2.0策略的产品都是亏损的，为什么会这样？这是因为数量化难就难在要有稳定的超额阿尔法收益，无论市场主流上涨的股票属于什么风格，你的模型组合总是要跑赢沪深300，这样的模型，对冲后才有稳定赢利。（他不知道我研究的对冲产品在今年依然表现出色，我的应兴业证券之约构建的2月19日组合，三周时间跑赢沪深300指数3个百分点还多。）

    很多拒绝数量化的人士认为，数量化组合表现优异不能说明模型好，他们认为，这是由于你的模型选出的股恰好符合了当时的形势，并且举例说，2009年只要你选了小盘股，随便选出的组合都能跑赢大盘指数。我不想争论，赚钱是个人的事情。总所周知，对沪深股市来说，2008年底到2011年4月，市场上涨的主流板块从小盘股到大盘股，期间，我检验了6次组合（5次再博客公开，最后一次是公开给机构的），但每次的组合都能跑大幅度赢指数，这说明，我们的模型是适应了国内市场的，无论市场的主涨的股票风格是什么。下面从理论上来说明我的模型是能选出跑赢指数的股票的。

下图是农民秋天扬场的场景图。我小时候，这样的场景是秋收的一道风景。

http://photo20.hexun.com/p/2011/0427/438786/b_vip_A73603C6EAD94E07B55D61B615F74DDB.jpg及 博文“对冲2.0时代，我为什么如此自信于我的量化对冲模型”" />



    1970-80年代，在我的家乡东北，大豆收割后先堆放在场院里，全部收割后再慢慢“打场”。每次打场，把适当量的大豆秧颗铺到场地上，农民用马拉的石磙子碾压带有豆荚的大豆秧。经过连续的一段时间的碾压，豆荚爆裂，大豆粒散落一地，夹杂着小石子、小的硬土块还有豆荚的残片等。有经验的农民通过扬场和扫场把大豆和小石子、小的硬土块还有豆荚的残片分离，选出大豆，甚至可以把大豆分成上等品质的和一般品质的。但是对于没有经验的农民，扬场只能使得碾压后的大豆、石块、土块、豆荚残片一团糟，区分不出来大豆和杂物。

   同样的道理，好的数量化模型可以区分出股票的增长潜力，滥竽充数的量化模型不能稳定有效的区分股票增长潜力。

  如下图，全市场的2000多股票经过我的模型甄别，分别放到相应的篮子（组）中。

http://photo20.hexun.com/p/2011/0427/438788/b_vip_B858660E1C907FAE57C71D36079A39FF.jpg及 博文“对冲2.0时代，我为什么如此自信于我的量化对冲模型”" />

长余量子模型把股票分三类：上等马、中等马、下等马。

上等马：未来一段时间内，其涨幅跑赢大盘很多。用数理统计学中的假设检验的思想来说，就是其涨幅显著大于指数的涨幅；

中等马：未来一段时间内，其上涨幅度和指数涨幅差不相上下。用数理统计学中的假设检验的思想来说，就是不能拒绝其涨幅和指数的涨幅相等；

下等马：未来一段时间内，其上涨幅度远远落后指数的涨幅。用数理统计学中的假设检验的思想来说，就是其涨幅显著小于指数的涨幅；

   上等马、中等马、下等马是一个粗略的分法，可以细分，比如20-50个分成一组，这样，2000多股票可以分成30-40组。

    一个好的模型的关键，就是利用现在的数据，能区分出未来的上等马、中等马、下等马。就投资组合来说，如果能找出未来的上等马就足够了，就是一个成功的模型。我要求我们的模型更上一层楼，就是，不但能找出上等马，还要区分出中等马、下等马。

关于模型有效性的检验，理论上的原假设H0是：这个模型无效，即选出的股票是随机分配到各个篮子（组）中，经过一段时间，各组的收益没有显著差别。

    实践数据：经过一段时间之后，如果给出的各组收益随着组别的增大而显著减少，说明长余量子模型确实有效。而且，我将1000-2000只股分组，在数理统计学的假设检验的理论上，这相当于做了1000-2000次的假设检验。因为，如果模型没效果，每一个股票被分到每个组是随机的，那么各组之间的收益应该没有显著差别。所以，如果日后各组的收益呈现明显递减的趋势规律，那说明我的模型绝对有效。即，对股票有区分能力。在理论上，属于序约束下的统计推断。

请看下面几幅图，这些都是实际检测时的效果。

http://photo20.hexun.com/p/2011/0427/438792/b_vip_4F6D0DA090E55FC17C59EFFBC78652E4.jpg及 博文“对冲2.0时代，我为什么如此自信于我的量化对冲模型”" />

从张图可以看出，各组的涨幅很明显有下降的趋势，即越靠后的组涨幅越小------模型区分股票的能力优秀。

http://photo20.hexun.com/p/2011/0427/438790/b_vip_F830E21689C49B8C31344E5C174B7773.jpg及 博文“对冲2.0时代，我为什么如此自信于我的量化对冲模型”" />
从上图可以看出，各组收益（绿线）趋势是向下的，这说明，越靠前的股票涨幅越大，而相应的风险（橙色线）是增加的。这表明模型是优秀的。

http://photo20.hexun.com/p/2011/0427/438790/b_vip_786B2605F07D54BD141AA5FAD7186A34.jpg及 博文“对冲2.0时代，我为什么如此自信于我的量化对冲模型”" />
同样，前面的组合涨幅较大，越靠后的组涨幅越差，趋势也很明显。

http://photo20.hexun.com/p/2011/0427/438790/b_vip_40A68B03DA85FC1A731602DDA4D04FE5.jpg及 博文“对冲2.0时代，我为什么如此自信于我的量化对冲模型”" />

最后这张图是投资组合理论中的风险收益图，每一个黄点表示一个组合的风险收益状况，可以看到排名在前的组合明显优于后面的组合。图中的黑色曲线是等效线。

在最近的大跌中，基金的净值大幅度下跌，也有十余家的私募基金遭遇到了清仓，所有这些都是因为基金公司没有使用期指来对冲风险，那么他们为什么不用：因为他们在无法确定大盘上涨还是下跌的情况下，没有能力构建稳定跑赢指数的股票组合能力，因此不敢对冲。在此轮下跌中，我的实盘验证此模型的账户避很好的对冲掉了风险.所以，我对我的模型非常自信，自信我的模型能把股票分成3、6、9等。

对冲基金的优势在哪里？下面的一段话摘自易方达基金量化投资部总经理刘震在某次论坛上的发言：

对冲基金卖的是性价比----易方达基金量化投资部总经理刘震

没有对冲性质的产品，最后做出来的结果，无论是收益高还是收益低，把运气成分去掉之后，性价比是不太变的，大概是0.5-0.7左右，这意味着丢钱的概率是25%-30%，两三年丢一次，这就是为什么买股票非常不靠谱，为什么高端客户买股票比较少，这就是原因。

这也是为什么我们要做对冲基金，就是把市场的风险去掉，提高投资性价比。如果性价比在1.5左右，丢钱的概率就是10年丢一次。成熟市场上，对冲基金一起丢钱的时候是08年全球金融危机的时候，再上一次是98年亚洲金融危机的时候。所以为什么对冲基金收益不一定高，也不一定跑赢大盘（原话是：收益不高，跑不赢大盘），还不保底，还要收20%，还能卖的出去，就是这个原因。

原文链接：http://stock.hexun.com/2011-08-17/132552139.html