aqr量化基金

⑴ aqr为什么关网啊，就是对冲基金啊

aqr为什么关网啊？
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⑵ 光大保德信基金量化业务还有哪些亮点金昉毅老师对此怎么说

在机智姐的一篇文章中，金昉毅老师说过这个问题，他认为光大保德信基金量化业务有两个方面的亮点和特色。
一是致力于融合量化学术研究和投资，坚信学术研究创造投资价值。因为我们认为量化的学术研究是量化投资赖以生存的土壤，我们希望能够成为中国的AQR，打造学术研究和实际投资相结合的环境。

⑶ 在投行内部做量化交易与独立出去做量化交易有何不同

这里我们只说量化交易，不讨论量化研究和量化定价这一块的业务。
量化交易是分两个阶段的。第一个阶段是2008年以前，或者说Dodd-Frank法案以前，投行内部林立着各样的很多对冲基金或者类对冲基金的实体，比如Morgan Stanley的PDT（Process Driven Trading）和高盛的Global Alpha，而很多投资银行的自营交易业务也很像对冲基金。在这一阶段，这些类对冲基金的实体和外面的对冲基金是没有啥区别的，业务很类似——赌方向、做部分对冲（Partial Hedging）、跨市场套利，也非常敢于承担风险。
当时在投行内做对冲基金类型的量化交易有着非常大的优势，因为两点——第一是银行有着非常良好的融资渠道，融资成本显著地低于当时的对冲基金，如果你尝试去组建过一个基金，你就知道资金成本对于一个对冲基金的影响多么大——巴菲特这么多年的成功是离不开长期1.6倍的财务杠杆和其低于中央银行存款准备金率的资金渠道的（详细内容参见AQR的论文——Buffet's Alpha）。 炒股需要经常总结，积累，时间长了就什么都会了。为了提升自身炒股经验，新手前期可以私募风云网那个直播平台去学习一下股票知识、操作技巧，对在今后股市中的赢利有一定的帮助。
第二是银行有着一个灰色的信息流——客户的交易记录。这个交易信息，就是今天，也是非常有用的内部消息。几周前Bill Gross从PIMCO离开时，所有投行的Sales都疯了，不停地研究之前PIMCO在自己银行的仓位，然后分析那些债券最有可能最先被清盘，从而给其它客户交易建议。而当年文艺复兴多次更迭合作的投行，就是因为其大奖章基金的交易记录得不到妥善的保密，很多合作银行的自营交易桌跟着交易。
这两个优势造成了当时的自营交易极其暴利，而且管理层为了做大业绩，全力支持明星交易员放大杠杆——而实际上，金融危机期间很多的CEO都是靠着自营交易的暴利业绩从交易大厅升职到管理层的——比如Citi的前任CEO Pandit和摩根斯坦利的前任John Mack。
这也造成了，为什么很多高盛离职的自营交易员在金融危机后，当银行不能做自营交易后出来自立门户开设对冲基金，却完全无法复制当年的业绩——因为他们是因为整个组织的强大而获得超额收益，当失去了资金优势和信息优势后，一切都成为了浮云。
2008年，准确说是2009年后，一切都变了。
首先是政府明令规定自营交易不让干了，于是各种投行旗下的基金，放入资管部的放入资管部（比如Goldman Sachs Global Alpha进入GSAM），独立营业的独立营业（比如PDT从摩根斯坦利分离），要不直接就关门大吉了（比如UBS、德银）。
还有一些硕果仅存的，一般是在股票交易部门，打着对冲为名，通过会计手法，维持着极小的自营规模，这种类似的团队很多投行都有。但是不成气候了，也不会造成任何系统性的风险——当然，各种马路传奇故事也销声匿迹了。
银行内部还有没有量化交易了，其实还有——那就是随着计算机技术进步的自动化做市交易。做市在国内这个概念刚刚出现——因为期权做市商制度的引入。但是在美国这个是从华尔街开始就有的交易体系了。简单来说，就是假设你经营一家买可乐的小店，你有两个主要的交易——一是从总经销商那里拿货，用的价格是Bid，二是分销给街边下象棋和夕阳下奔跑的孩子们，这是Ask。Bid是你的进价，Ask是你的出货价格，Bid一般小于Ask（除非你是搞慈善的）。你持续的维持报出这两个价格，同时根据你的存货来调整报价或者对应报价的数量——比如你的存货太多，大爷不出来下象棋了，你就降低Bid，这样很难进到货了，而保持Ask，等待有人来消耗你的库存。
这个过程就是基本的做市商交易流程，在金融中，由于没有实际的总经销商供货，你的报价（Bid-Ask）是基于你对于对应资产的Fair Price的估计来决定的，通常是你算出来的均衡价格加减一个值构造成Bid-Ask组合。在很长的时间内，这个报价都是靠人来完成，这个过程是枯燥的，而且很容易出错——而对于期权类产品（非线性价格）也很难快速报价。我之前和期权交易员合作过很长时间，他们的工作不一定智力上很难，但是对于人得耐力绝对是一种挑战——因为在开市后他们要注意力高度集中的报价，一quote两quote，一quote两quote，似爪牙，似魔鬼的步伐，报价，报价，在这交易大厅报价... ...
于是，从简单的资产起，从交易所级别开始支持API交易了。什么是简单的资产，就是Vanilla类别的，比如个股、指数、外汇、国债等等。因此投行由于本来就是大量资产的做市商，开始把原来这套过程通过计算机来完成。后面大家发现计算机是完美胜任这项工作的，因为计算机能够高速计算库存来调整报价，还能报出很多复杂的单类型。因此从2000年开始个股、指数开始逐步被自动化做市来包揽，2005年后个股期权自动化做市大热，而2008年后外汇自动化做市也相当成熟了，2010年开始国债自动化做市也在美国兴起——这也是我目前在工作的内容。
那么对冲基金呢，除了传统的量化Alpha，他们难道不能也做这个业务吗？实际上，很多对冲基金的自动化做市业务比投行还要好——比如Citadel，比如KCG。但是区别何在？区别在于两点，第一是很多对冲基金不是专属做市商（Designated market maker）。DMM的特权是其有专属席位——在美国这样高度商业化的国家，DMM也是非常稀有的。原因在于，DMM是有责任的，那就是在各种大型金融危机中，当流动性极差的时候，DMM还是要持续的报价，一quote两quote，一quote两quote，似爪牙，似魔鬼的步伐... ... 在流动很差的时候这是非常危险的，因为大家丢给你的都是不好的资产，比如大跌的时候，都在卖，你的Bid反复被Hit，然后又没人来hit你的Ask，浮动亏损可以非常大。那么DMM的特权呢，DMM可以获得非常高比例的rebate，也就是说，佣金返点非常高。这是对于其承担的义务的回报。

第二就是绝大多是对冲基金不是Broker，也是你一般想买股票不会去找他们报价。在外汇和债券这类市场中，有两级市场，一个是B2C市场，也就是零售市场，里面基本都是Broker-Client，而第二级就是B2B市场，都是Broker-Broker。一般来说，B2B市场的Bid Ask Spread要低一些。一个形象的例子就是，我小时候去批发书的商店买书，一个商店有本习题集没有，于是老板去隔壁家拿了一本，卖给我，最后肯定这个老板要把一部分价格还给隔壁家，我付的价格和老板付给隔壁家的价格就是B2C到B2B市场的差价。
这里投行又耍流氓了，他们有着B2C市场的接入优势，因此只要客户量够大，基本都能把自动化做市实现盈利——因为根据大数法则，一定时间内，买卖双方的交易量应该是均衡的。
那么对冲基金靠什么——靠更好的策略。对冲基金如果要做高频做市的，基本在B2B市场参与，他们不是DMM，但是也自己去报价，然后靠着对于价格走向的准确判断，来调整报价，实现拿到多数对自己有利的单，或者持有更久符合预测方向的单，来达到盈利。这种不是DMM却自发去做做市商的行为，叫做Open Market Making。
Citadel是期权自动化做市的王者，顶峰时期一年的利润可以到1 Billion（2009），而整个市场那年的利润也就是7 Billion左右。因此如果策略逆天，没有客户流，也能靠做市赚钱的。
此外，做市业务之外，对冲基金还多了很多机会。因为很多业务银行做起来不划算——比如商品。考虑一个金融类公司，不能光讨论交易策略，宏观上你一定要思考资金成本等问题，这才是投资之道在投资之外。商品这些之前银行干了很多坏事的业务（详细参加高盛的铜交易和JP的风电交易）都被监管方克以了极高的资本罚金。这是Basel III里面的规定，也就是你拿着1元的股票和1元的监管资产过夜受到的处罚是完全不同的，具体算法参见Basel对于RWA（Risk Weighted Asset）计算的细则。这一系列监管，造成了对冲基金有了大量的新业务——因为投行退出。而大量银行的人才也流向了对冲基金。
现在门径这么清晰，那么投行和对冲基金做量化交易的工作差别就很明显了——投行主要以自动化做市为中心的高频信号、客户流分析、报价博弈论等研究为主。而对冲基金主要是传统的量化Alpha、量化资产配置为主——当然还有公开市场自动化做市了。
希望可以帮助到你，祝投资愉快！

⑷ 大秦AQR真的是商务部成立的吗 现在在昆明的运营中心都把牛吹上天了

我也在一个AQR群，一天他们都在里面宣讲。不过入之后，杠杆和每周收益的确很诱人。但对于资金的流向，并未说明，就连群里面所谓的专家，博士，同样也解答不出来，或者就是答非所问一样~~~昆明的会议，更是难说，原来是25号开，结果，群里面出的通知又改了日期。据说是有大领导来，更有甚者说阿拉伯皇室也要参加。我只能呵呵了。皇室要来参加这个会，为什么只安排在一个没听说过的酒店来开这个会？连会议的名称跟AQR大秦沾不上半点关系~~~

⑸ AQR对冲基金在中国合法

大秦AQR公司是合法的吗？

⑹ 量化对冲领域有哪些经典的策略和传奇人物

阿斯内斯是法玛在芝加哥大学指导的金融博士，其博士毕业论文在三因子模型的基础上加入了动量因子，以四因子模型的形式完成了一系列的实证分析。博士毕业后阿斯内斯进入高盛，成为了一名量化交易分析员，随后在高盛组建了全球阿尔法基金，主要从事以量化为导向的交易工作，业绩不俗。1997年他离开高盛创办了自己的AQR资本管理公司，目前该公司是全球顶尖的对冲基金之一。虽然没有直接的证据证明阿斯内斯在工作中采用的是多因子模型基础上的股价预测技术，但是可以想见的是，市值、账面市值比、动量因子和因子模型应该与其量化交易策略存在一定的关联。阿斯内斯在一些访谈和学术论文中也时常谈到价值、动量/趋势、低风险、套息等相关概念，是为佐证。

由学术研究进入量化交易实业领域的一个更为极端的例子，应该是文艺复兴科技公司的西蒙斯，这也是中国读者较为熟悉的一个量化交易从业者。西蒙斯于1961年在加州大学伯克利分校取得数学博士学位，年仅23岁，并在30岁时就任纽约州立大学石溪分校数学学院院长。他在1978年离开学校创立了文艺复兴科技公司，该公司因为旗下的量化旗舰基金——大奖章基金傲人的业绩而闻名。关于西蒙斯所使用的量化交易策略，坊间一直有诸多猜测。许多人认为其所使用的应该是基于隐马尔科夫模型的量化交易策略，原因在于西蒙斯的早期合伙人鲍姆是隐马尔科夫模型估计算法的创始人之一，同时文艺复兴科技公司招聘了大量的语音识别专家，隐马尔科夫模型正是语音识别领域的一个重要技术工具。作者对这一说法持怀疑态度，不过不管怎样，从文艺复兴科技公司比较另类的人员构成来看，这应该是一个比较纯正的使用量化交易策略进行运作的对冲基金公司。

虽然大部分的量化对冲基金正在使用的交易策略都或多或少的进行保密，但是仍然有一些量化交易策略在多年的使用后开始慢慢为外界所熟知，统计套利就是其中之一。这个策略的概念最早产生于摩根斯坦利，当时的做法也被称为配对交易，实际上就是使用统计的方法选取一对历史价格走势相似的股票，当两支股票之间的价格差距变大、超出一定阈值之后，就分别做多和做空这两支股票，依靠该价格差在随后的时间里回归到正常水平来获取收益。由于这种量化交易策略既源自于统计分析、又存在等待价差回归的套利特性，因此被称之为统计套利。而随着对这类交易策略的进一步深入研究，统计套利策略目前已经远远超出了配对交易的范畴，变得更加的复杂和多样化。

肖曾经是摩根斯坦利这个统计套利交易组的成员之一，他于1980年在斯坦福大学获得计算机博士学位，随后留校进行学术研究。肖在1986年加入摩根斯坦利后负责该组的技术部门，但是在两年之后、如同统计套利的首创者班伯格（注）一样、由于政治斗争等原因从公司离职，并创立了自己的德劭基金公司。结合了肖的大规模并行计算研究背景和在摩根斯坦利接触到的统计量化策略，德劭基金公司利用计算机量化模型作为主要的策略进行交易并取得了巨大的成功。值得一提的时，肖在对冲基金领域扎根之后，仍然不忘科学研究，其成立的德劭研究公司致力于通过强大的计算机硬、软件能力在分子动力学模拟等生化科研领域取得前沿性进展。这与阿斯内斯一直在金融杂志上发表学术论文的行为，相映成趣，当然肖的学术研究相对而言可能更为极客一些。

相比起统计套利，传统意义上的套利策略是一个更为人熟知、更经典的量化交易策略。实际上现代金融框架的一部分都是基于“无套利”这样一个假设原则建立起来的，可见套利策略的深入人心与重要性。如果说统计套利的重点在于刻画和预测多个资产间的统计关系，那么传统套利可能就更重注于各个资产的价值计算，以及策略执行时的交易成本估计和优化。只不过量化交易策略进化到现在，统计套利和传统的套利策略已经是互相渗透、互相融合的了。以计算机能力见长的德劭基金公司，对这两种套利策略应该都是有所涉及的。

说起套利，不得不提到长期资本管理公司。这家公司的阵容十分豪华，包括债券套利的先驱梅里韦瑟、两位诺贝尔奖获得者莫顿和斯科尔斯、美联储副主席穆林斯等诸多顶级从业者，主要从事的正是债券的量化套利交易，当然其中也会包含一些其他形式策略的成分。公司成立的前三年间表现非常出色，但是在1998年俄罗斯国债违约之后，相关的连锁反应使得公司产生巨大亏损，在美联储的干预下被华尔街几家公司出资接管，形同倒闭。实际上，长期资本管理公司在俄罗斯债券上的损失本身并不大，但是许多大金融机构在亏损环境下必须保证足够的资本量，因此通过出售流动性较好的七大工业国债券等资产来减低风险、增加资本，全球主要债券价格在卖出压力下大幅下跌，波动巨大，这才导致了杠杆极大的长期资本管理公司在债券套利上产生巨额亏损。

⑺ AQR 是什么意思，在财经里

AQR是资本管理公司（AQR Capital Management）。

AQR在1998年，成立于纽约州纽约市，现总部位于康涅狄格州格林威治，由阿斯内斯与合伙人共同创办的一家量化对冲基金，它通过算法和计算机模型来寻找市场暂时的无效性并从中获利。公司名字用阿纳斯和合伙人的英文首字母命名。

(7)aqr量化基金扩展阅读：

在经济学，行为金融，数据和技术的联系中，AQR在过去的二十年中一直在不断探索驱动市场的驱动方式以及如何将其应用于客户投资组合。 我们的求知欲文化迫使我们挑战现状，破坏长期以来的信念并发掘新见解。 目前AQR已经成立20周年

⑻ 高频交易和量化交易有何不同

高频交易和量化交易有3点不同：

一、两者的概述不同：

1、高频交易的概述：指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易。

2、量化交易的概述：指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略。

二、两者的作用不同：

1、高频交易的作用：这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。

2、量化交易的作用：极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

三、两者的特点不同：

1、高频交易的特点：

（1）高频交易都是由计算机自动完成的程序化交易；

（2）高频交易的交易量巨大；

（3）高频交易的持仓时间很短，日内交易次数很多；

（4）高频交易每笔收益率很低，但是总体收益稳定。

2、量化交易的特点：

（1）纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

（2）系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。

（3）套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

（4）概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

⑼ aqr量化基金是不是传销

金融传销屡见不鲜，要想投资理财还是去银行靠谱，钱不是大风刮来的