量化策略眼花缭乱，究竟怎么分类
量化这两个字似乎天生让人望而生畏，再加上各种高深莫测的策略，给投资人的感觉简直犹如文科生面对高数，理科生面对马哲。有一种想偷走的冲动。
但是大道至简，今天这篇文章就教大家如何简单的区分量化基金。
主动or被动
从基金产品的投资目标来划分，量化基金可以分为两类，一类是主动型，另一类是被动型。
被动型的就是指数型量化基金，跟踪指数的变化而变化的，包括被动指数型基金和指数增强型基金。
主动型的量化基金主要采用各种量化投资策略进行投资组合管理，常用的策略有量化选股、量化择时、统计套利、股指期货套利等。
这两类基金的区别就像是气球和风筝，主动型量化基金通过模型可以在股市“蓝天”中自由选择，而被动型量化基金总是被一根叫做标的指数的线牵着，虽然也可以飞的很高，却总是离不开那根线。
对冲OR不对冲
量化和对冲是两个概念。因此量化基金也可以分为做对冲的量化基金和不对冲的量化基金。
“对冲”书本上的解释是通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化。
简单来说，对冲通常是用金融衍生品与金融工具结合，对冲市场或资产上的风险。比如基金管理人一边买入股票构建多头组合，一边卖空股指期货。当市场上涨时，投资人获得的是股票多头收益超过股指上涨的部分，当市场下跌时，投资人获得的是空头收益减去股票下跌的部分。因此量化对冲基金具备低风险和稳定收益的特征。
对冲策略的智慧一直都蕴含在我们的生活中，举个例子：我们都爱吃美食，但是美食中有很多卡路里，会堆积成脂肪，而运动会消耗卡路里，达到减肥效果，这样两者对冲就能达到放心美食而不增重的效果了。
常见的量化对冲策略包括：股票对冲、事件驱动、全球宏观、相对价值套利四种
数据分析咨询请扫描二维码
需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升，企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年，中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中，可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面，主要包括数据的收集、整理、分析和可视化，以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能： 统计学基础：数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异，总体来看，入门并不算特别困难，但需要一定的学习和实践积累。 入门难度：数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程，它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展，随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长，企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术，每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法： 对比分析法：通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级，以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域，吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言，在选择成为一名数据分析师时，行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能，旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df： importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢，因此随着年龄的增长，从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据，可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科，旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师，需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能： 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的，Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行，因为它拥有丰富的库和工具，能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代，数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任，而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一，已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中，数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升，还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20
