什么是量化对冲

量化对冲是一种利用数学和统计模型来进行投资和管理风险的投资策略 量化对冲的目的是通过利用市场数据和计算机技术来确定交易决策，以实现投资组合的最优化和风险的最小化

在这种投资策略中，投资者会使用算法和数学模型来分析市场数据，选择最优的交易组合并利用技术指标和其他市场信号进行买入和卖出

量化对冲作为一种高度技术化的投资策略，需要对数学、计算机科学和金融等领域有一定的了解和专业知识

同时，随着科技的不断发展和应用，量化对冲的重要性也在越来越受到金融界的关注

乔治·索罗斯、朱里安·罗伯逊、詹姆斯·西蒙斯、约翰·保尔森、肯尼斯·格里芬，以这群著名的经理人为代表的对冲基金在资本市场上创造了辉煌战绩，他们通常使用的量化对冲方式也成为了众多投资者探讨与研究的话题。

在普通大众眼中，量化对冲的交易理念过于艰深，交易策略又花样繁多，难以理解其本质。一种普遍的认知是这是一种通过数学方法实现低风险高收益的投资方式。

然而量化对冲并非如此简单，也并不总是能够满足投资者的要求。

从概念上来说，量化与对冲是区分开来的。

“量化”是一种通过数学模型来投资的方法。它借助统计学、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、高于平均水平的超额回报，其本质是定性投资的数量化实践。量化的核心是对数学模型的运用，本质理念是相信数学模型能够揭示影响证券收益的大多数因素，风险与收益都可以计算出来。当然，量化模型也无法提供绝对性的数据，都是对大概率事件的发生的预期。

“对冲”即通过反向操作的方式对冲风险，选取股票组合，通过管理并降低组合的系统风险以应对金融市场变化。资本资产定价理论(CAPM)把投资组合的期望收益分为两部分：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。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α收益，使得投资组合无论在市场上涨或下跌时均有机会获取正收益，因此对冲基金往往追求绝对收益而非相对收益。

量化基金的范围很广，所有采用量化投资策略的产品（包括公募基金、对冲基金等）都可以纳入量化基金的范畴。

对冲基金往往采取量化模型进行投资决策，但量化基金不一定采取对冲方式。