量化基金 头豹词条报告系列

益、风险控制、股票Alpha、CTA等。同时，量化基金还会采用一系列风险控制措施，如仓位控制、风险控制、 等等，以最小化投资组合的风险和最大化收益。 总的来说，量化基金是一种全新的投资品种，是以大数据、人工智能和数学模型为基础的高科技投资产品。 其能减少投资者情绪和主观判断的干扰，对市场变化的数据信息做到更为精确的把握，进而达到收益最大化和风 动量策略型基金 这类基金主要利用历史价格走势和趋势来预测未来的市场走向，以购买价格上涨的证券为主。 (Momentum-based Funds) 价值投资型基金 (Value-based Funds) 这类基金主要侧重于寻找被低估或者价值高，但价格低的证券，以购买被低估的证券并卖出被高估的证券来获得收益。 多因子模型型 研究驱动型量化基金(Research-driven Quantitative Funds) 频率交易基金（High-Frequency Trading Funds） 这类基金使用最先进的计算机技术和算法，快速高效地进行交易，通常将持仓时间控制在几秒钟以内。 统计套利基金（Statistical Arbitrage Funds） 这类基金采用统计分析和量化模型，寻找市场中出现的小幅价格差异，进行套利操作。 交易成本优化 量化基金行业特征 中国的量化基金主要采用管理费和业绩费并存的收费模式，与传统基金类似。且行业竞争激烈，市场份额前 十的公司掌握了超过80%的市场份额。量化基金投资者相对年轻，90后以及00后占比不断上升，机构投资者仍然是主要的客户。随着投资者对智能化投资方式需求日益增长，未来几年内量化基金行业仍有较大的发展空间。 且提供优质的量化投资产品和服务，满足不同投资者的需求，是市场竞争的核心。当前政策逐步放宽，资本寒冬消退，进入门槛相对降低，但技术实力和运营能力仍是成功的关键。总之，中国量化基金行业具有快速发展、竞 争激烈、用户年轻化、市场前景广阔、供给多样化、准入门槛逐步降低等特征。截至2022年末，中国共有434只公募量化基金，管理规模达到4,475亿元人民币，较上年同期增长25.7%。其中，股票量化基金数量最多，但债 券和商品量化基金的发展也十分活跃。此外，一些新兴类型的量化基金，如AI、机器人和区块链等，也备受关 [6] 注。未来，随着技术创新和市场不断扩大，中国量化基金行业将继续快速发展。 商业模式 量化基金的商业模式是利用先进的数学模型和计算机技术来实现投资策略的自动化执行，以达到优化收益和降低风险的目的。 量化基金是一种基于数学、统计学和计算机技术的投资策略，以人工智能、机器学习为基础，通过算法模型来选股和配置资产，从而实现投资组合的优化和收益最大化。量化基金的商业模式主要是通过收取管理 费和绩效费来获取收益。管理费一般为基金资产的一定比例，绩效费则是在超过基准收益率后按一定比例收取。2023年新发行的量化基金中，平均管理费率约 0.82%。 竞争环境 量化基金的竞争环境是日益激烈，需要不断提高算法和技术以应对复杂的市场情况。 中国量化基金行业竞争激烈，主要集中在中国知名资管公司和互联网金融公司。截至2022年底，中国共有公募量化基金434只，管理规模达到2,447.11亿元，其中排名前五的基金公司占据了市场份额的70%以 用户画像 量化基金的用户画像是高净值、对科技和投资有较强兴趣的投资者。 中国量化基金的投资者主要是机构投资者和高净值人士。机构投资者包括银行、保险公司、基金公司、证券公司等，其通常具有较强的投资能力和风控能力，对基金的投资收益和风险控制有较高的要求。高净值 人士通常具有较高的风险承受能力和投资知识水平，对高收益、高风险的投资品种比较感兴趣。截至2022 年，中国量化基金的机构投资者占比近七成。 行业周期 量化基金行业周期由技术和数据分析方法的不断发展和创新推动。 量化基金行业的发展周期与技术发展和市场环境有密切关系。随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断进步，量化基金的投资策略和算法模型也在不断优化和升级，市场的不确定性和复杂性也在不断增加。 因此，量化基金的发展周期较短，需要不断更新和改进投资策略和算法模型，以适应市场的变化和需求。 供给需求 量化基金供给需求受到市场环境和投资者风险偏好等因素的影响。 随着投资者对风险和收益的要求提高，量化基金的需求也在不断增加。2022年中国量化基金的规模增长率 达到3.7%，市场份额也在不断扩大。此外，全球市场的逐渐开放和投资者投资知识水平的提高，也将进一步推动量化基金行业的发展和壮大。 准入门槛 量化基金的准入门槛相对较高，需要专业的团队、优秀的模型和数据以及资金实力来支撑。 量化基金行业的准入门槛较高，需要具备较强的技术研发能力、数据采集和分析能力、风险控制能力等。 此外，还需要具备较高的资本实力和声明、良好的品牌形象和客户关系。从监管层面来看，中国证监会对 基金管理公司的准入门槛也较高，需要满足一定的注册资本、投资经验、合规性等要求。 [5] 1：https://wiki.mbalib… 2：MBA智库·百科 量化基金发展历程 量化基金行业是指利用数学、统计学和计算机科学等技术来制定交易策略的基金。量化基金行业的发展历程 可以分为以下几个阶段： 第一阶段：起步阶段（20世纪70年代-90年代末期） 20世纪70年代，量化交易开始兴起。1971年，美国芝加哥商品交易所推出了第一个期货交易计算机系统， 使得量化交易开始成为现实。1980年代，股票市场开始逐渐引入计算机化交易，并发展出一些最初的量化基 金。1990年代末期，量化基金的规模还很小，但已经开始吸引了一些投资者的关注。 第二阶段：高速增长阶段（2000年-2010年） 2000年后，随着计算机技术的不断进步和金融市场的不断发展，量化基金行业开始进入了高速增长阶段。 2006年，美国量化基金行业的总资产规模首次突破1,000亿美元。2010年，全球量化基金行业的总资产规模已经 达到了3,000亿美元以上。 第三阶段：成熟阶段（2010年至今） 自2010年以来，全球量化基金行业的规模继续扩大，但增速开始放缓。与此同时，行业的竞争也越来越激烈，许多新兴的量化基金公司进入市场，与传统的量化基金公司展开竞争。此外，为了应对市场变化和投资者需 求的变化，许多量化基金公司也开始不断优化和改进其交易策略。 目前，量化基金行业处于成熟阶段。随着人工智能和大数据技术的不断发展，量化基金行业的前景依然广 阔。但同时，行业也面临着许多挑战，如数据获取和处理的困难、交易成本的上升以及投资者对于机器学习和深 度学习等技术的信任程度等方面的问题。因此，未来的量化基金行业将需要不断创新和改进，以适应市场的需求 [8] 和变化。 萌芽期 1950~1970 学者们开始研究股票价格变动中的模式和规律，并尝试用计算机程序进行预测帮助基金行业更好地理解市场趋势和风险，从而制定更有效的投资策略。 萌芽期 1970~1990 随着计算机技术逐步成熟，量化交易真正开始崭露头角。 启动期 1990~2008 在90年代初，随着机器学习和人工智能算法的出现，量化基金进入发展的黄金时期。在此后的二十多年里，量化基金行业经历了多个阶段的演变。早期的阶段主要是技术的激发期，即利用数学模型对市 场的分析和预测。 该方法的出现使得基金管理公司可以更加准确地把握市场的变化。 震荡期 2008~2010 为了应对市场波动的风险，量化基金行业逐步开始向“海拔较低”的市场领域转移，比如债券与商品 等领域。同时，ETFs（交易型基金）的出现使得量化交易更加便利和流行，也带动了量化基金的发展。 量化基金行业向“海拔较低”的市场领域转移，比如债券与商品等领域，可以降低市场波动的风险， 同时也可以提高基金的收益率。 高速发展期 2010~2023 在近年来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，量化基金已经实现从传统的技术驱动向深度学习 驱动的转变。一些行业巨头，如高盛和摩根士丹利等公司，也加入了量化基金领域。同时，量化交易的应用范围也越来越广泛，从股票和期货到加密货币和人造肉等，不断拓展市场覆盖面。 量化交易的应用范围不断扩大，为基金行业带来了更多的机会和挑战。同时，随着人工智能和大数据 技术的不断发展，量化基金的技术门槛也不断提高，这对基金公司的技术实力和人才储备提出了更高的要求。 量化基金行业产业链上游主要为数据提供商；中游为量化基金算法工具提供商；下游为基金管理公司和投资者。数据供应商是量化基金行业产业链的上游，其提供各种金融市场数据，包括经济数据、基本面数据、技术指 标数据等。量化基金工具供应商是中游，其主要提供量化分析工具、交易执行系统等，帮助基金管理公司进行量 化策略的设计和执行。基金管理公司则是下游，其是量化策略的制定者和执行者，通过数据和工具提供商的支持，设计量化策略并实施。量化基金算法工具提供商是整个产业链的中心环节，为投资者提供量化交易平台，使 得基金管理公司可以将量化策略转化为实际的交易行为。 投资者则是量化基金下游终端的受益者，通过购买量化基金获得收益。量化基金是一种利用数学模型和算法 进行投资决策的基金，其投资策略更加科学、系统化和规范化。相比于传统的基金投资方式，投资者只需付更低的管理费用就可获得更稳定的收益表现。量化基金行业产业链发展趋势之一是数据和技术的不断革新。上游数据 提供商和中游量化基金工具提供商需要不断开发新的数据和工具，以满足基金管理公司的需求。同时，人工智能技术的不断发展也将进一步促进量化基金行业的发展。另一个趋势是监管的趋严，各国监管机构对于量化基金行 业的监管力度不断加强，基金管理公司需要更加注重合规性和风险控制，以保证投资者的利益。 上 产业链上游 生产制造端 数据供应商 上游厂商 九坤投资（北京）有限公司 上海宽德私募基金管理中心（有限合伙） 上海锐天投资管理有限公司 查看全部 产业链上游说明 数据供应商是量化基金产业链上游环节。 从数据供应角度看，数据供应商为量化基金提供必要的数据支持。其提供各种数据，包括股票、债 券、商品、外汇等金融市场数据，以及宏观经济数据、新闻事件等。该类数据被用于量化模型的构建和优化。目前，市场上主要的数据供应商包括彭博（Bloomberg）、路透（Reuters）和摩根大通 （J.P. Morgan）等。以彭博为例，提供的数据覆盖超过100个国家的股票、债券、商品、外汇等市场。以东方财富choice为例：截至到2022年，东方财富Choice合作伙伴覆盖包括券商、银行、公 募、私募在内的金融机构超过20,000家，服务金融机构用户超80万，已建立起庞大的金融数据库。 从投资策略开发角度看，数据提供商在量化基金策略开发中发挥着重要作用。量化基金的策略开发需 要基于数据进行模型设计和优化。数据供应商提供的数据质量和多样性直接影响到量化基金的策略效果。以wind数据库为例，其能接受多达5个语言的量化借口；涵盖股票、债券、基金、宏观数据、新 产业链中游 品牌端 量化基金工具供应商 中游厂商 上海鸣石私募基金管理有限公司 上海金锝私募基金管理有限公司 上海艾方资产管理有限公司 查看全部 产业链中游说明 量化基金工具供应商为量化基金产业链中游。 从算法设计看，量化基金工具供应商为实现基金量化提供各种算法。包括量化选股、趋势跟踪、均值 回归等算法。该类算法被用于构建和优化量化策略。携带算法的量化工具拥有能力同时计算超过100个资产的相关性。得益于底层算法的支持，目前市场上有超过200种量化投资策略，其平均收益率比 传统投资者高出5%-10%。 从市场规模来看，量化基金工具渗透率逐渐上升，市场规模快速增加。截至2022年底，中国公募量化 基金产品达到了494只