量化投資技術(shù)幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統(tǒng)計套利、算法交易，資產(chǎn)配置，風(fēng)險控制等。

1·量化選股

　　量化選股就是采用數(shù)量的方法判斷某個公司是否值得買入的行為。根據(jù)某個方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池，如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類。

2·量化擇時

　　股市的可預(yù)測性問題與有效市場假說密切相關(guān)。如果有效市場理論或有效市場假說成立，股票價格充分反映了所有相關(guān)的信息，價格變化服從隨機游走，股票價格的預(yù)測則毫無意義。眾多的研究發(fā)現(xiàn)我國股市的指數(shù)收益中，存在經(jīng)典線性相關(guān)之外的非線性相關(guān)，從而拒絕了隨機游走的假設(shè)，指出股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復(fù)雜表面的背后，卻隱藏著確定性的機制，因此存在可預(yù)測成分。

3·股指期貨套利

　　股指期貨套利是指利用股指期貨市場存在的不合理價格，同時參與股指期貨與股票現(xiàn)貨市場交易，或者同時進行不同期限，不同(但相近)類別股票指數(shù)合約交易，以賺取差價的行為,股指期貨套利主要分為期現(xiàn)套利和跨期套利兩種。股指期貨套利的研究主要包括現(xiàn)貨構(gòu)建、套利定價、保證金管理、沖擊成本、成分股調(diào)整等內(nèi)容。

4·商品期貨套利

　　商品期貨套利盈利的邏輯原理是基于以下幾個方面 ：（1）相關(guān)商品在不同地點、不同時間對應(yīng)都有一個合理的價格差價。（2）由于價格的波動性，價格差價經(jīng)常出現(xiàn)不合理。（3）不合理必然要回到合理。（4）不合理回到合理的這部分價格區(qū)間就是盈利區(qū)間。

5·統(tǒng)計套利

　　有別于無風(fēng)險套利,統(tǒng)計套利是利用證券價格的歷史統(tǒng)計規(guī)律進行套利,是一種風(fēng)險套利，其風(fēng)險在于這種歷史統(tǒng)計規(guī)律在未來一段時間內(nèi)是否繼續(xù)存在。統(tǒng)計套利在方法上可以分為兩類,一類是利用股票的收益率序列建模，目標是在組合的β值等于零的前提下實現(xiàn)alpha 收益，我們稱之為β中性策略；另一類是利用股票的價格序列的協(xié)整關(guān)系建模，我們稱之為協(xié)整策略。

6·期權(quán)套利

　　期權(quán)套利交易是指同時買進賣出同一相關(guān)期貨但不同敲定價格或不同到期月份的看漲或看跌期權(quán)合約，希望在日后對沖交易部位或履約時獲利的交易。期權(quán)套利的交易策略和方式多種多樣，是多種相關(guān)期權(quán)交易的組合，具體包括：水平套利、垂直套利、轉(zhuǎn)換套利、反向轉(zhuǎn)換套利、跨式套利、蝶式套利、飛鷹式套利等。

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7·算法交易

　　算法交易又被稱為自動交易、黑盒交易或者機器交易，它指的是通過使用計算機程序來發(fā)出交易指令。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格、甚至可以包括最后需要成交的證券數(shù)量。根據(jù)各個算法交易中算法的主動程度不同，可以把不同算法交易分為被動型算法交易、主動型算法交易、綜合型算法交易三大類。

8·資產(chǎn)配置

　　資產(chǎn)配置是指資產(chǎn)類別選擇，投資組合中各類資產(chǎn)的適當(dāng)配置以及對這些混合資產(chǎn)進行實時管理。量化投資管理將傳統(tǒng)投資組合理論與量化分析技術(shù)的結(jié)合，極大地豐富了資產(chǎn)配置的內(nèi)涵，形成了現(xiàn)代資產(chǎn)配置理論的基本框架。它突破了傳統(tǒng)積極型投資和指數(shù)型投資的局限，將投資方法建立在對各種資產(chǎn)類股票公開數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析上，通過比較不同資產(chǎn)類的統(tǒng)計特征，建立數(shù)學(xué)模型，進而確定組合資產(chǎn)的配置目標和分配比例。

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