大奖章量化基金

㈠ 大奖章基金如何购买

中国不能买

㈡ 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。

㈢ 为什么99%的基金经理都会输给“量化投资”

量化投资是指通过抄数量化袭方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大。
一般而言，具备以下四个因素就是量化：
1、对海量的数据进行分析。
2、运用统计分析的方法。
3、运用计算机、甚至大型计算机作为辅助工具，进行数据存取、统计分析和策略实证测试。
4、寻找统计规律，基于大概率思想制定投资和交易策略。
以量化投资的鼻祖、华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)为例，由其运作的大奖章基金(Medallion)在的二十年间，平均年化收益率为35%，若算上44%的收益提成，则该基金实际的年化收益率可高达60%，比同期标普500指数年均回报率高出20多个百分点，即使相较金融大鳄索罗斯和股神巴菲特的操盘表现，也要遥遥领先十几个百分点。

㈣ 量化基金是什么意思

量化基金其实就是抄一种量化投资。量化投资是通过借助统计学、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，（策略有量化选股、量化择时、商品期货套利、统计套利、期权套利、资产配置等。）并严格按照这些策略所构建的量化模型来指导投资，其本质是定性投资的数量化实践。
区别于普通基金，量化基金是通过数理统计分析，选择那些回报可能会超越基准的证券进行投资，以期获取超越指数基金的收益，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。量化基金主要采用量化投资策略来进行投资组合管理，Wind数据显示，Miss摩家的大摩多因子策略近1年净值增长率为10.67%，而同期上证综指仍跌0.89%，前者超出后者11个百分点。
BitOffer全球首推保本保息量化基金，率先进入数字货币理财快车道

㈤ 詹姆斯·西蒙斯的大奖章基金用的是什么量化交易模型

他的模型应该是有好几个版本吧，但是具体的透漏的很少，不过他基金回报率真的是很大的数额呢。百分之38左右了，真是策略不少。

㈥ 大奖章基金的投资范围及条件

大奖章基金的投资范围有着严格的限制，投资的产品必须符合3个条件：“必须在公众市场上交易、必须有足够的流动性、必须适合用数学模型来交易。”
正因为如此，大奖章基金不包括创投基金，不涉足未上市公司股份，而一些小公司的股票、创业板股票也不包括在内，而适合用数学模型交易的品种一般来说要求有比较多，有比较准确的历史价格、交易量等。 公司现有150个雇员，交易60种金融产品，基金规模50亿美元。在150名雇员中有三分之一是拥有自然科学博士学位的顶尖科学家, 涵盖数学、理论物理学、量子物理学和统计学等领域。
当指令下达后，20名交易员会通过数千次快速的日内短线交易来捕捉稍纵即逝的机会。交易量之大甚至有时能占到整个纳斯达克市场交易量的10%。不过，当市场处于极端波动等特殊时刻，交易会切换到手工状态。 从2002年底至2005年底，规模为50亿美元的大奖章基金已经为投资者支付了60多亿美元的回报。1990年大奖章的净回报为55.9%；翌年39.4%；之后的两年分别是34%和39.1%。1994年，美联储连续6次加息，而大奖章基金净赚了71%；2000年，科技股股灾，标普指数下跌了10%，大奖章基金更是大获丰收，净回报98.5%；2008年，全球金融危机，各类资产价格下滑，大部分对冲基金都亏损，而大奖章赚了80%。

㈦ 大奖章基金的介绍

大奖章基金大奖章基金成立于1988年3月，是美国私募基金公司文艺复兴科技公司的第一支专基金属产品，产品的基金经理是两位美国著名的数学家：西蒙斯和埃克斯，他们分别于1967年和1976年获得学界最高荣誉，美国数学学会5年一度的伟布伦奖，这是大奖章基金名称的由来。

㈧ 大奖章基金的公司投资策略

20年来，西蒙斯来的复兴科技对冲基金在源全球市场进行交易，并且使用了复杂的数学模型去分析并执行交易，其中很多过程已经完全自动化了。复兴科技公司使用了程序模型来预测那些易于交易的金融工具价格。这些程序模型的建立是在大量数据收集之后，通过寻找那些非随机行为来进行预测。
为了建立这些程序模型，复兴公司雇佣了大量的非金融背景的专业人士，包括数学家，物理学家，社会学家和统计学家。在公司位于东锡托基特的办公室里，有三分之一的雇员都拥有博士学位。 主要通过对历史数据的统计，找出金融产品价格、宏观经济、市场指标、技术指标等各种指标间变化的数学关系，发现市场目前存在的微小获利机会，并通过杠杆比率进行快速而大规模的交易获利。现在大奖章基金的投资组合包含了全球上千种股市以及其他市场的投资标的，模型对国债、期货、货币、股票等主要投资标的的价格进行不间断的监控，并作出买入或卖出的指令。

㈨ 谁有大奖章基金收益的最新数据,可以共享一下吗

如有，肯定是可以分享的。