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20210624 Meetup 策略案例

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问题

如何更方便地提取平台已整理好的因子，我想获取比如某个申万一级行业的波动率指标，数据源返回了价格交易量换手率等信息，波动率需要自己写函数计算了。有没有更方便的方法，像普通标的一样在特征列表里面写想要的因子，再连连线就能搞定

视频

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策略源码

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波动率（Volatility）是金融市场中用于衡量资产价格随时间变化的程度。波动率越高，表示资产价格的变动幅度越大，风险也越高。在股票市场中，波动率通常以历史波动率（基于过去的价格变动）或隐含波动率（基于期权定价）来衡量。

BigQuant的金融市场历史数据因子平台以及AI量化策略编写平台（PC端），可以验证波动率指标因子组成的量化策略。

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ATR即平均真实范围（Average True Range）是由著名的技术分析大师J. Welles Wilder Jr.在1978年提出的，主要用于衡量市场波动性。

ATR是衡量资产价格波动性的指标，表现为价格在一定时间内的平均最大波动范围，主要反映价格波动的强度。

计算方法：

ATR计算基于一定时期内的真实波幅（TR）平均值。

真实波幅（TR）考虑

期权波动率跨式组合

您是否听说过“骑墙观望”这个词？它的意思是指您对某个问题的正反两面都持支持态度。与之类似，有一种常用的期权策略被称为跨式组合，当您认为标的期货市场将发生变化，但您对变化的方向没有把握时，便可以使用跨式组合。

买入跨式组合

买入跨式组合是指做多跨式组合。交易者买入行权价、到期日和标的产品都相同的看涨期权和[看跌期权](https://www.zhihu.com/search?q=%E7%9C%8B%E8%B7%8C%E6%9C%9F%E6%9D%83&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&

摘要

雪球的投资本质

①投资人与券商充当的角色

②投资人与券商是否对立

这是投顾经常被问到的问题。销售机构在推荐雪球产品时，必定会讲到交易对手方是券商，一些投资人会简单理解自己在和券商做博弈。我自己在第一次接触雪球时也有这样的误解：如果雪球产品跌破敲入价格，保本保息机制就消失了，所以作为对手方的券商特别有动力想股票下跌，这样就不用支付利息了。路演里刘博士很清晰的描述了券商与投资

本文来自于MSCI研究，原文标题为《因子焦点：防守定位的价值在哪里？》

关键词：MSCI  |  全球投资  |  因子投资

作者：Hitendra D Varsani MSCI 研究部 执行董事

Waman Virgaonkar MSCI 研究部 副总裁

核心观点：

1、全球股市在 2021 年第三季度下跌，结束了连续五个季度的正回报。MSCI 动量指数和 MSCI 最低波动率指数在 MSCI ACWI 因子指数中表现领先。

2、虽然股市在去年取得了强劲的回报，但对滞胀的担忧加剧可能会导致防御性定位。在防御性因子中，最低波动率相对于质量的估值处于历史低位。

3、

问题

freestyle996+如何运用股票标注的方法对1-3日内上涨的股票进行标注?

视频回放

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本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

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之前我们说到，凯利公式是解决呈现二项分布的胜率赔率固定的赌博活动的方案，但是交易呈现出的结果远比二项分布要复杂，因此凯利公式能够提供的帮助有限。不过，由于波动率主要是在损失一端造成严重的损害，因此如果使用止损严格的进行限制，只要波动率足够低，那么实际上我们可以近似的使用凯利公式。而且，也只有这种情况下，凯利公式才有一些实践意义。这也同时说明，重仓交易的首要前提，是极低的风险金，而绝非是交易者对未来行情的观点。很多新手在这里有认识的错误，总是认为这一次我很确定，或者说这一次行情会很大，因此我决定重仓交易。这样很容易失败，没有人事先知道交易的成败，能够控制的只有风险金的规模。而如果对风险控制意识淡

导语：资本市场上有诸多风险资产，各有不同的收益率和波动率。为了分散风险，我们一般会同时持有多种不同的资产，但是如何合理地进行配置是个难题。配置不好的话可能不光分散了风险，也对冲没了收益。本文要介绍的，就是著名的现代资产配置（MPT）理论。

作者：肖睿 编辑：宏观经济算命师

本文由JoinQuant量化课堂推出，难度为进阶上，深度为 level-1。

阅读本文需要掌握效用和[风险模型](https://www.joinquant.com/post/1774?f

很多MFE或者MF的课程里，在衍生品对冲或Black Scholes推导中都会介绍一种叫Delta hedging的对冲方式。在这些课程或者书籍里，大家都知道Delta就是期权关于标的资产价格的偏导数，然后做Delta hedging是为了消除掉来自于标的价格的风险。非常多的学生会很浅显的把Delta hedging就当作是个消除标的风险的过程，然后用之来推导BS等formula。

然而在实际的trading里，Delta hedging又是怎么用的呢？今天，我带着大家了解一下很多朋友既熟悉又陌生的Delta hedging。

首先，在我之前的文章讲过，期权区别于一般交易的显著特征就是它的

超预期的低波动率在读下面的文字之前大家闭上眼睛， 想一下低波动率的股票有哪些？ 再思考一下买这些股票的投资组合的收益会是什么样的？ 是高还是低？ 能不能跑赢指数？1。 2 。 3 。。有了一个答案以后我们继续看下去。

旧金融学认为 高风险 意味着高收益， 低风险意味着低收益。 所以那些低波动率股票的投资组合应该获取不到多少的超额收益。但说出来你可能不信，低波动率的表现会比高波动率股票的表现更好。下图是不同因子在老美市场的表现。可以看到， 每种策略都在08 年国际金融危机中受到了不小的冲击，但是无论是危机之前还是危机之后， 低波动率策略表现仅次于多因子策略， 低波动率因子表现比其他单一

期权一直是欧美专业交易团队的秘密武器， 因其结构复杂、交易方式多样而备受推崇。近年来，在对冲基金行业表现低迷的美国，传统的趋势追踪策略收益缩水，但期权策略基金却异军突起，屡屡斩获行业大奖。中国市场继ETF50期权之后，豆粕和白糖期权的上市又给投资者增加了新的兴奋点。目前市场上关于期权交易策略的内容铺天盖地，保护看跌、备兑看涨、垂直/水平价差、跨式/宽跨式组合、蝶式组合、鹰式组合、波动率套利……其中，看起来最神秘、最高深莫测的策略莫过于“波动率套利”策略了，这也是我们在众多专业期权基金和自营交易公司的材料上经常看到的策略。

为什么“波动率套利”这几个字让人总是让人觉得很高冷、有

导语：资本市场上有诸多风险资产，各有不同的收益率和波动率。为了分散风险，我们一般会同时持有多种不同的资产，但是如何合理地进行配置是个难题。配置不好的话可能不光分散了风险，也对冲没了收益。本文要介绍的，就是著名的现代资产配置（MPT）理论。

阅读本文需要掌握效用和风险模型（level-1）的知识。

本文是一系列文章中的第三篇。本系列从基础概念入手，推导出 CAPM 模型。系列中共有四篇：

1. 效用模型
2. [风险模型](https://www.joinquant.com/post/1774?

在现代投资组合理论中，马科维茨首先提出可以使用资产收益序列的标准差来衡量其波动情况，自此以后收益波动率成为最常用的风险度量之一。在传统的资产定价理论中，资产波动率是最重要的参数之一。波动率越大，资产预期收益的不确定性越高，资产公允价格也越高，来作为投资者承担收益不确定性的风险补偿。从我们下文分析结果来看，个股波动率因子暴露度和其未来预期收益总体上存在负相关（详见“IC分析”和“收益分析”），表明投资者更偏好于持有低波动率的个股，而高波动率的个股长期而言并未获得相应的风险补偿。

在上一期多因子检验研究报告中，我们对估值因子进行了系统检验。在本期报告中，我们进一步使用股票量价数据的波动率

预测模型背后的基本思想是指标可能包含可以用来预测前瞻性变量（称为目标变量）的信息。预测模型的任务是寻找和利用任何此类信息。

日期 趋势性 波动率 日回报率

20130214 0.251 1.572 0.144

20130215 0.101 1.778 0.055

20130216 -0.167 2.004 -0.013

假设我们使用几年的数据建立模型，并让它学习如何用前一期的两个指标，趋势性和波动率，来对日回报率进行预测。在机器学习中，这个过程对应的术语称为模型的训练。然后，我们可以利用近期价格计算出当期趋势性等于0.225，波动率等于1.244。基于这些数据，训练的模型能预测出目标

我有个朋友，酷爱主观交易。每每聊天，他经常说，“我这有个好的trade，能有25%的return，比你那个5%的book强多了”。我便和他讲，“你那个交易，动辄回撤30%，我这个日波动率只有2%，我加8倍杠杆都比你安全，回报分分钟到40%”；可能他就是揶揄我，所以这样的对话发生了很多回，他依然乐此不彼。我决定写文章讲讲这回事。

很多主观交易员一直不能理解Sharpe究竟在衡量什么。在传统的语境下，衡量一个对冲基金表现的一直是绝对回报率，比如周一见报的这篇文章，