aqr量化基金

⑴ aqr為什麼關網啊，就是對沖基金啊

aqr為什麼關網啊？
aqr

⑵ 光大保德信基金量化業務還有哪些亮點金昉毅老師對此怎麼說

在機智姐的一篇文章中，金昉毅老師說過這個問題，他認為光大保德信基金量化業務有兩個方面的亮點和特色。
一是致力於融合量化學術研究和投資，堅信學術研究創造投資價值。因為我們認為量化的學術研究是量化投資賴以生存的土壤，我們希望能夠成為中國的AQR，打造學術研究和實際投資相結合的環境。

⑶ 在投行內部做量化交易與獨立出去做量化交易有何不同

這里我們只說量化交易，不討論量化研究和量化定價這一塊的業務。
量化交易是分兩個階段的。第一個階段是2008年以前，或者說Dodd-Frank法案以前，投行內部林立著各樣的很多對沖基金或者類對沖基金的實體，比如Morgan Stanley的PDT（Process Driven Trading）和高盛的Global Alpha，而很多投資銀行的自營交易業務也很像對沖基金。在這一階段，這些類對沖基金的實體和外面的對沖基金是沒有啥區別的，業務很類似——賭方向、做部分對沖（Partial Hedging）、跨市場套利，也非常敢於承擔風險。
當時在投行內做對沖基金類型的量化交易有著非常大的優勢，因為兩點——第一是銀行有著非常良好的融資渠道，融資成本顯著地低於當時的對沖基金，如果你嘗試去組建過一個基金，你就知道資金成本對於一個對沖基金的影響多麼大——巴菲特這么多年的成功是離不開長期1.6倍的財務杠桿和其低於中央銀行存款准備金率的資金渠道的（詳細內容參見AQR的論文——Buffet's Alpha）。 炒股需要經常總結，積累，時間長了就什麼都會了。為了提升自身炒股經驗，新手前期可以私募風雲網那個直播平台去學習一下股票知識、操作技巧，對在今後股市中的贏利有一定的幫助。
第二是銀行有著一個灰色的信息流——客戶的交易記錄。這個交易信息，就是今天，也是非常有用的內部消息。幾周前Bill Gross從PIMCO離開時，所有投行的Sales都瘋了，不停地研究之前PIMCO在自己銀行的倉位，然後分析那些債券最有可能最先被清盤，從而給其它客戶交易建議。而當年文藝復興多次更迭合作的投行，就是因為其大獎章基金的交易記錄得不到妥善的保密，很多合作銀行的自營交易桌跟著交易。
這兩個優勢造成了當時的自營交易極其暴利，而且管理層為了做大業績，全力支持明星交易員放大杠桿——而實際上，金融危機期間很多的CEO都是靠著自營交易的暴利業績從交易大廳升職到管理層的——比如Citi的前任CEO Pandit和摩根斯坦利的前任John Mack。
這也造成了，為什麼很多高盛離職的自營交易員在金融危機後，當銀行不能做自營交易後出來自立門戶開設對沖基金，卻完全無法復制當年的業績——因為他們是因為整個組織的強大而獲得超額收益，當失去了資金優勢和信息優勢後，一切都成為了浮雲。
2008年，准確說是2009年後，一切都變了。
首先是政府明令規定自營交易不讓幹了，於是各種投行旗下的基金，放入資管部的放入資管部（比如Goldman Sachs Global Alpha進入GSAM），獨立營業的獨立營業（比如PDT從摩根斯坦利分離），要不直接就關門大吉了（比如UBS、德銀）。
還有一些碩果僅存的，一般是在股票交易部門，打著對沖為名，通過會計手法，維持著極小的自營規模，這種類似的團隊很多投行都有。但是不成氣候了，也不會造成任何系統性的風險——當然，各種馬路傳奇故事也銷聲匿跡了。
銀行內部還有沒有量化交易了，其實還有——那就是隨著計算機技術進步的自動化做市交易。做市在國內這個概念剛剛出現——因為期權做市商制度的引入。但是在美國這個是從華爾街開始就有的交易體系了。簡單來說，就是假設你經營一家買可樂的小店，你有兩個主要的交易——一是從總經銷商那裡拿貨，用的價格是Bid，二是分銷給街邊下象棋和夕陽下奔跑的孩子們，這是Ask。Bid是你的進價，Ask是你的出貨價格，Bid一般小於Ask（除非你是搞慈善的）。你持續的維持報出這兩個價格，同時根據你的存貨來調整報價或者對應報價的數量——比如你的存貨太多，大爺不出來下象棋了，你就降低Bid，這樣很難進到貨了，而保持Ask，等待有人來消耗你的庫存。
這個過程就是基本的做市商交易流程，在金融中，由於沒有實際的總經銷商供貨，你的報價（Bid-Ask）是基於你對於對應資產的Fair Price的估計來決定的，通常是你算出來的均衡價格加減一個值構造成Bid-Ask組合。在很長的時間內，這個報價都是靠人來完成，這個過程是枯燥的，而且很容易出錯——而對於期權類產品（非線性價格）也很難快速報價。我之前和期權交易員合作過很長時間，他們的工作不一定智力上很難，但是對於人得耐力絕對是一種挑戰——因為在開市後他們要注意力高度集中的報價，一quote兩quote，一quote兩quote，似爪牙，似魔鬼的步伐，報價，報價，在這交易大廳報價... ...
於是，從簡單的資產起，從交易所級別開始支持API交易了。什麼是簡單的資產，就是Vanilla類別的，比如個股、指數、外匯、國債等等。因此投行由於本來就是大量資產的做市商，開始把原來這套過程通過計算機來完成。後面大家發現計算機是完美勝任這項工作的，因為計算機能夠高速計算庫存來調整報價，還能報出很多復雜的單類型。因此從2000年開始個股、指數開始逐步被自動化做市來包攬，2005年後個股期權自動化做市大熱，而2008年後外匯自動化做市也相當成熟了，2010年開始國債自動化做市也在美國興起——這也是我目前在工作的內容。
那麼對沖基金呢，除了傳統的量化Alpha，他們難道不能也做這個業務嗎？實際上，很多對沖基金的自動化做市業務比投行還要好——比如Citadel，比如KCG。但是區別何在？區別在於兩點，第一是很多對沖基金不是專屬做市商（Designated market maker）。DMM的特權是其有專屬席位——在美國這樣高度商業化的國家，DMM也是非常稀有的。原因在於，DMM是有責任的，那就是在各種大型金融危機中，當流動性極差的時候，DMM還是要持續的報價，一quote兩quote，一quote兩quote，似爪牙，似魔鬼的步伐... ... 在流動很差的時候這是非常危險的，因為大家丟給你的都是不好的資產，比如大跌的時候，都在賣，你的Bid反復被Hit，然後又沒人來hit你的Ask，浮動虧損可以非常大。那麼DMM的特權呢，DMM可以獲得非常高比例的rebate，也就是說，傭金返點非常高。這是對於其承擔的義務的回報。

第二就是絕大多是對沖基金不是Broker，也是你一般想買股票不會去找他們報價。在外匯和債券這類市場中，有兩級市場，一個是B2C市場，也就是零售市場，裡面基本都是Broker-Client，而第二級就是B2B市場，都是Broker-Broker。一般來說，B2B市場的Bid Ask Spread要低一些。一個形象的例子就是，我小時候去批發書的商店買書，一個商店有本習題集沒有，於是老闆去隔壁家拿了一本，賣給我，最後肯定這個老闆要把一部分價格還給隔壁家，我付的價格和老闆付給隔壁家的價格就是B2C到B2B市場的差價。
這里投行又耍流氓了，他們有著B2C市場的接入優勢，因此只要客戶量夠大，基本都能把自動化做市實現盈利——因為根據大數法則，一定時間內，買賣雙方的交易量應該是均衡的。
那麼對沖基金靠什麼——靠更好的策略。對沖基金如果要做高頻做市的，基本在B2B市場參與，他們不是DMM，但是也自己去報價，然後靠著對於價格走向的准確判斷，來調整報價，實現拿到多數對自己有利的單，或者持有更久符合預測方向的單，來達到盈利。這種不是DMM卻自發去做做市商的行為，叫做Open Market Making。
Citadel是期權自動化做市的王者，頂峰時期一年的利潤可以到1 Billion（2009），而整個市場那年的利潤也就是7 Billion左右。因此如果策略逆天，沒有客戶流，也能靠做市賺錢的。
此外，做市業務之外，對沖基金還多了很多機會。因為很多業務銀行做起來不劃算——比如商品。考慮一個金融類公司，不能光討論交易策略，宏觀上你一定要思考資金成本等問題，這才是投資之道在投資之外。商品這些之前銀行幹了很多壞事的業務（詳細參加高盛的銅交易和JP的風電交易）都被監管方克以了極高的資本罰金。這是Basel III裡面的規定，也就是你拿著1元的股票和1元的監管資產過夜受到的處罰是完全不同的，具體演算法參見Basel對於RWA（Risk Weighted Asset）計算的細則。這一系列監管，造成了對沖基金有了大量的新業務——因為投行退出。而大量銀行的人才也流向了對沖基金。
現在門徑這么清晰，那麼投行和對沖基金做量化交易的工作差別就很明顯了——投行主要以自動化做市為中心的高頻信號、客戶流分析、報價博弈論等研究為主。而對沖基金主要是傳統的量化Alpha、量化資產配置為主——當然還有公開市場自動化做市了。
希望可以幫助到你，祝投資愉快！

⑷ 大秦AQR真的是商務部成立的嗎 現在在昆明的運營中心都把牛吹上天了

我也在一個AQR群，一天他們都在裡面宣講。不過入之後，杠桿和每周收益的確很誘人。但對於資金的流向，並未說明，就連群裡面所謂的專家，博士，同樣也解答不出來，或者就是答非所問一樣~~~昆明的會議，更是難說，原來是25號開，結果，群裡面出的通知又改了日期。據說是有大領導來，更有甚者說阿拉伯皇室也要參加。我只能呵呵了。皇室要來參加這個會，為什麼只安排在一個沒聽說過的酒店來開這個會？連會議的名稱跟AQR大秦沾不上半點關系~~~

⑸ AQR對沖基金在中國合法

大秦AQR公司是合法的嗎？

⑹ 量化對沖領域有哪些經典的策略和傳奇人物

阿斯內斯是法瑪在芝加哥大學指導的金融博士，其博士畢業論文在三因子模型的基礎上加入了動量因子，以四因子模型的形式完成了一系列的實證分析。博士畢業後阿斯內斯進入高盛，成為了一名量化交易分析員，隨後在高盛組建了全球阿爾法基金，主要從事以量化為導向的交易工作，業績不俗。1997年他離開高盛創辦了自己的AQR資本管理公司，目前該公司是全球頂尖的對沖基金之一。雖然沒有直接的證據證明阿斯內斯在工作中採用的是多因子模型基礎上的股價預測技術，但是可以想見的是，市值、賬面市值比、動量因子和因子模型應該與其量化交易策略存在一定的關聯。阿斯內斯在一些訪談和學術論文中也時常談到價值、動量/趨勢、低風險、套息等相關概念，是為佐證。

由學術研究進入量化交易實業領域的一個更為極端的例子，應該是文藝復興科技公司的西蒙斯，這也是中國讀者較為熟悉的一個量化交易從業者。西蒙斯於1961年在加州大學伯克利分校取得數學博士學位，年僅23歲，並在30歲時就任紐約州立大學石溪分校數學學院院長。他在1978年離開學校創立了文藝復興科技公司，該公司因為旗下的量化旗艦基金——大獎章基金傲人的業績而聞名。關於西蒙斯所使用的量化交易策略，坊間一直有諸多猜測。許多人認為其所使用的應該是基於隱馬爾科夫模型的量化交易策略，原因在於西蒙斯的早期合夥人鮑姆是隱馬爾科夫模型估計演算法的創始人之一，同時文藝復興科技公司招聘了大量的語音識別專家，隱馬爾科夫模型正是語音識別領域的一個重要技術工具。作者對這一說法持懷疑態度，不過不管怎樣，從文藝復興科技公司比較另類的人員構成來看，這應該是一個比較純正的使用量化交易策略進行運作的對沖基金公司。

雖然大部分的量化對沖基金正在使用的交易策略都或多或少的進行保密，但是仍然有一些量化交易策略在多年的使用後開始慢慢為外界所熟知，統計套利就是其中之一。這個策略的概念最早產生於摩根斯坦利，當時的做法也被稱為配對交易，實際上就是使用統計的方法選取一對歷史價格走勢相似的股票，當兩支股票之間的價格差距變大、超出一定閾值之後，就分別做多和做空這兩支股票，依靠該價格差在隨後的時間里回歸到正常水平來獲取收益。由於這種量化交易策略既源自於統計分析、又存在等待價差回歸的套利特性，因此被稱之為統計套利。而隨著對這類交易策略的進一步深入研究，統計套利策略目前已經遠遠超出了配對交易的范疇，變得更加的復雜和多樣化。

肖曾經是摩根斯坦利這個統計套利交易組的成員之一，他於1980年在斯坦福大學獲得計算機博士學位，隨後留校進行學術研究。肖在1986年加入摩根斯坦利後負責該組的技術部門，但是在兩年之後、如同統計套利的首創者班伯格（注）一樣、由於政治斗爭等原因從公司離職，並創立了自己的德劭基金公司。結合了肖的大規模並行計算研究背景和在摩根斯坦利接觸到的統計量化策略，德劭基金公司利用計算機量化模型作為主要的策略進行交易並取得了巨大的成功。值得一提的時，肖在對沖基金領域紮根之後，仍然不忘科學研究，其成立的德劭研究公司致力於通過強大的計算機硬、軟體能力在分子動力學模擬等生化科研領域取得前沿性進展。這與阿斯內斯一直在金融雜志上發表學術論文的行為，相映成趣，當然肖的學術研究相對而言可能更為極客一些。

相比起統計套利，傳統意義上的套利策略是一個更為人熟知、更經典的量化交易策略。實際上現代金融框架的一部分都是基於「無套利」這樣一個假設原則建立起來的，可見套利策略的深入人心與重要性。如果說統計套利的重點在於刻畫和預測多個資產間的統計關系，那麼傳統套利可能就更重注於各個資產的價值計算，以及策略執行時的交易成本估計和優化。只不過量化交易策略進化到現在，統計套利和傳統的套利策略已經是互相滲透、互相融合的了。以計算機能力見長的德劭基金公司，對這兩種套利策略應該都是有所涉及的。

說起套利，不得不提到長期資本管理公司。這家公司的陣容十分豪華，包括債券套利的先驅梅里韋瑟、兩位諾貝爾獎獲得者莫頓和斯科爾斯、美聯儲副主席穆林斯等諸多頂級從業者，主要從事的正是債券的量化套利交易，當然其中也會包含一些其他形式策略的成分。公司成立的前三年間表現非常出色，但是在1998年俄羅斯國債違約之後，相關的連鎖反應使得公司產生巨大虧損，在美聯儲的干預下被華爾街幾家公司出資接管，形同倒閉。實際上，長期資本管理公司在俄羅斯債券上的損失本身並不大，但是許多大金融機構在虧損環境下必須保證足夠的資本量，因此通過出售流動性較好的七大工業國債券等資產來減低風險、增加資本，全球主要債券價格在賣出壓力下大幅下跌，波動巨大，這才導致了杠桿極大的長期資本管理公司在債券套利上產生巨額虧損。

⑺ AQR 是什麼意思，在財經里

AQR是資本管理公司（AQR Capital Management）。

AQR在1998年，成立於紐約州紐約市，現總部位於康涅狄格州格林威治，由阿斯內斯與合夥人共同創辦的一家量化對沖基金，它通過演算法和計算機模型來尋找市場暫時的無效性並從中獲利。公司名字用阿納斯和合夥人的英文首字母命名。

(7)aqr量化基金擴展閱讀：

在經濟學，行為金融，數據和技術的聯系中，AQR在過去的二十年中一直在不斷探索驅動市場的驅動方式以及如何將其應用於客戶投資組合。 我們的求知慾文化迫使我們挑戰現狀，破壞長期以來的信念並發掘新見解。 目前AQR已經成立20周年

⑻ 高頻交易和量化交易有何不同

高頻交易和量化交易有3點不同：

一、兩者的概述不同：

1、高頻交易的概述：指從那些人們無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易。

2、量化交易的概述：指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略。

二、兩者的作用不同：

1、高頻交易的作用：這種交易的速度如此之快，以至於有些交易機構將自己的「伺服器群組」安置到了離交易所的計算機很近的地方，以縮短交易指令通過光纜以光速旅行的距離。

2、量化交易的作用：極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

三、兩者的特點不同：

1、高頻交易的特點：

（1）高頻交易都是由計算機自動完成的程序化交易；

（2）高頻交易的交易量巨大；

（3）高頻交易的持倉時間很短，日內交易次數很多；

（4）高頻交易每筆收益率很低，但是總體收益穩定。

2、量化交易的特點：

（1）紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。

（2）系統性。具體表現為「三多」。一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；三是多數據，即對海量數據的處理。

（3）套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。

（4）概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。

⑼ aqr量化基金是不是傳銷

金融傳銷屢見不鮮，要想投資理財還是去銀行靠譜，錢不是大風刮來的