发展方向和交易策略
北京大学金融与投资（期货）研修班（第三期)
北京大学金融与投资（期货）研修班（第三期)
北大培训20190176号 发展方向和交易策略
【教育单位】
【研修背景】
【研修目的】
【课程价值】
- 权威师资力量 ：北京大学及名牌高校知名教授、业界著名专家学者、实战派明星操盘手及海外专家共同执教，不同类型师资优势互补，完美结合。
- 教学模式丰富 ：课堂讲授、小组讨论、案例分析、主题沙龙、实盘操作等。
- 课程体系与时俱进 ：课程设计与时俱进，包括前瞻性、实用性学术理论、多种类案例分析及衍生品工具、交易品种的模拟实操等。
- 行业交流知行合一 ：组织专业讲座、学习分享、校友论坛、企业拜访、班级团队建设等系列活动，提供学习实践和交流合作的资源平台。加入北大校友网络，与来自不同领域的校友交流碰撞。
【招生对象】
【服务管理】
【课程安排】 拟安排以下主要课程。具体授课以实际安排为准。
教学模块
主题
模块一：
金融与投资基础
模块二：大宗商品及期货市场基础理论
模块三：农产品/工业品期货
模块四：股票篇
模块五：金融期货品种特点、交易策略与技巧
模块六：期权原理与场外衍生品
模块七：交易模式
模块八：企业与机构投资者
模块九：投资修炼
【师资介绍】 发展方向和交易策略 拟安排以下主要老师，具体授课以实际安排为准：
曹和平 北京大学经济学院教授、博士生导师
何小锋 北京大学经济学院教授、博士生导师
叶静怡 北京大学经济学院教授、博士生导师
王俊宜 北京大学经济学院教授、博士生导师
张亚光 北京大学经济学院副院长、博士生导师
吕随启 北京大学经济学院副教授、博士生导师
张智勇 北京大学心理与认知科学学院副教授、博士生导师
胡俞越 北京工商大学证券期货研究所教授、博士生导师
常 清 中国农业大学经济管理学院财政金融系教授、博士生导师
焦 健 中粮期货有限公司 董事总经理
高子剑 东吴证券股份有限公司 金融工程首席分析师
吴洪涛 善境投资管理（上海）有限公司 董事长
王 军 华通万物投资管理公司 董事长
寿 江 上海青泽投资管理有限公司 总经理
杨雪松 中国金融衍生品研究院贵金属院 院长
张宜生 中国期货业协会研究发展委员会 主任
发展方向和交易策略 苑天舒 中国文化书院 秘书长
李永强 上海朔阳资产管理有限公司 总经理
李东翰 发展方向和交易策略 实战专家
傅海棠 实战专家
许 工 实战专家
史 辉 实战专家
傅 祥 实战专家
【学习时间】
【授课地点】
【证书管理】
【学费标准】
培训学费：￥128000元/ 人/期（含讲义、证书费用，不含往返交通及食宿费）。
万家战略发展产业混合C (010612)
1、大类资产配置策略本基金采取积极的大类资产配置策略,通过宏观策略研究,综合考虑宏观经济、国家财政政策、货币政策、产业政策以及市场流动性等方面的因素,对相关资产类别的预期收益进行动态跟踪,决定大类资产配置比例。 2、股票投资策略 (1)主题界定在经济发展进入新常态背景下,为了实现推动经济稳定增长和结构优化、提升经济活力以及推进民生改善等目标,国家推出了涵盖制度改革和产业发展的经济发展战略。本基金界定的战略发展产业是指符合或受益于国家经济发展战略的相关产业。经济发展战略包括但不限于: 1)科技创新发展战略:科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑,坚持科技创新是我国提高生产力,做大经济总盘的最优方法。受益于科技创新发展战略的相关产业主要包括计算机、通信、电子、电气设备、汽车、电子元器件和信息设备等。 2)内外需双循环战略:扩大内需是我国经济发展长期的、基本的立足点。 我国正在建立全球最大的内需循环体,将内需打造为发动经济的主要引擎,同时实现内需和外需的相互促进。受益于内外需双循环战略的相关产业主要包括: a. 消费(涵盖医药生物、食品饮料、纺织服装、家电、传媒、休闲服务、商业贸易、旅游餐饮、农林牧渔和地产金融等行业); b. 投资(涵盖钢铁、有色、机械、化工、建筑建材和军工等行业)。 3)发展方向和交易策略 其他战略:包括区域发展战略(如“丝绸之路”、“一带一路”、“京津冀协调发展”、“长江经济带”、“粤港澳大湾区”等)、行业发展战略(如“中国制造 2025”、“战略新兴产业”等)以及经济改革战略等。 未来随着经济增长方式转变和经济改革政策的调整,国家经济发展战略将发生变化,本基金将始终围绕符合国家发展战略方向并受益于相关产业政策的行业和经济领域进行投资。 (2)个股投资策略本基金在行业分析的基础上,采用自下而上的方法精选个股。通过对上市公司基本面的深入研究,在注重安全边际的基础上挑选具有良好长期竞争力的优质公司。具体而言,本基金将会重点关注个股的以下几个方面: 1)上市公司品质公司管理层是公司战略的执行者,优秀的管理团队是实现企业快速而持续发展的重要保障。本基金重点考察公司治理结构、管理层战略规划能力、内部团队管理能力等方面。 成长性方面,本基金将结合定量分析和定性分析综合判断。在定量分析部分,我们主要参考主营业务收入增长率、主营业务利润增长率、净资产收益率(ROE)、毛利率等成长性指标。在对上市公司成长性的定性分析上,本基金主要关注企业成长能力的可持续性。重点从行业成长前景、所处产业链地位、政策扶持程度、用户消费习惯、行业竞争状况、盈利能力、财务结构等方面进行分析。 盈利质量方面,本基金利用总资产报酬率、净资产收益率、盈利现金比率(经营现金净流量/净利润)、股息率等指标来考量公司的盈利能力和质量。此外,本基金还将关注上市公司盈利的构成、盈利的主要来源等,全面分析其盈利能力和质量。 在核心竞争力方面,本基金重点考察企业自主研发能力和技术创新能力。具体包括但不限于产品技术含量、技术发展前景、技术成熟程度、研究经费投入规模、配套政策支持、研究成果转化的经济效果等。同时,本基金还将关注该技术是否具有一定的竞争壁垒,发展方向和交易策略 是否符合未来科技创新和经济发展方向,公司在所属细分行业占有的市场份额以及未来产品线的布局规划。 2)估值水平本基金将在组合构建时注重个股估值水平,以确定该股是否具有足够的安全边际,尽可能寻找估值合理或者低估,且在各自行业中具有领先地位的优质上市公司股票作为投资标的。具体评估指标包括个股的 P/E、P/S、P/CF、PEG 等。 3)预期差本基金将通过严密的实地调研及论证,及时把握市场上出现的有效预期差,发现被低估的股票。预期差表现在多个方面,包括公司盈利是否具备持续超预期潜力,公司管理团队水平、资产质量、发展规划是否被市场显著低估等。 3、债券投资策略在债券投资上,坚持稳健投资的原则,控制债券投资风险。本基金将在利率合理预期的基础上,发展方向和交易策略 通过久期管理,稳健地进行债券投资,控制债券投资风险。 在预期利率上升阶段,保持债券投资组合较短的久期,降低债券投资风险;在预期利率下降阶段,在评估风险的前提下,适当增大债券投资的久期,以期获得较高投资收益。 在确定债券投资组合久期后,本基金将根据对市场利率变化周期以及不同期限券种供求状况等的分析,预测未来收益率曲线形状的可能变化,并确定相应的期限结构配置,以获取因收益率曲线的变化所带来的投资收益。 信用债券投资方面,基金管理人充分发挥长期积累的信用研究成果,利用信用分析深入挖掘价值被低估的标的券种,以获取最大化的信用溢价。在信用债券的选择时将特别重视信用风险的评估和防范。通过分析宏观经济周期、市场资金结构和流向、信用利差的历史统计区间等因素判断当前信用债市场信用利差的合理性、相对投资价值和风险以及信用利差曲线的未来走势,从而确定信用债总体的投资比例。通过综合分析公司债券、企业债等信用债券发行人所处行业发展前景、发展状况、市场地位、财务状况、管理水平和债务水平,结合债券担保条款、抵押品估值及债券其他要素,综合评价债券发行人信用风险以及债券的信用级别。通过动态跟踪信用债券的信用风险,确定信用债的合理信用利差,挖掘价值被低估的品种,以获取超额收益。 4、资产支持证券投资策略本基金投资资产支持证券将采取自上而下和自下而上相结合的投资策略。自上而下投资策略指基金管理人在平均久期配置策略与期限结构配置策略基础上,运用数量化或定性分析方法对资产支持证券的利率风险、提前偿付风险、流动性风险溢价、税收溢价等因素进行分析,对收益率走势及其收益和风险进行判断。 自下而上投资策略指基金管理人运用数量化或定性分析方法对资产池信用风险进行分析和度量,选择风险与收益相匹配的更优品种进行配置。 5、可转换债券与可交换债券投资策略可转换债券(含可分离交易可转债的纯债部分)与可交换债券兼具权益类证券与固定收益类证券的特性,具有抵御下行风险、分享股票价格上涨收益的特点。 本基金在对可转换债券和可交换债券条款和发行债券公司基本面进行深入分析研究的基础上,利用可转换债券和可交换债券估值分析,投资具有较高安全边际和良好流动性的可转换公司债券、可交换债券,获取稳健的投资回报。 6、金融衍生产品投资策略 (1)股指期货投资策略本基金参与股指期货交易以套期保值为目的,利用股指期货剥离部分多头股票资产的系统性风险。基金经理根据市场的变化、现货市场与期货市场的相关性等因素,计算需要用到的期货合约数量,对这个数量进行动态跟踪与测算,并进行适时灵活调整。同时,综合考虑各个月份期货合约之间的定价关系、套利机会、流动性以及保证金要求等因素,在各个月份期货合约之间进行动态配置。 (2)国债期货投资策略本基金可基于谨慎原则,以套期保值为主要目的,运用国债期货对基本投资组合进行管理,提高投资效率。本基金主要采用流动性好、交易活跃的国债期货合约,发展方向和交易策略 通过多头或空头套期保值等策略进行套期保值操作。 (3)股票期权投资策略本基金将按照风险管理的原则,以套期保值为主要目的参与股票期权交易。 本基金将结合投资目标、比例限制、风险收益特征以及法律法规的相关限定和要求,确定参与股票期权交易的投资时机和投资比例。 7、信用衍生品投资策略本基金将按照风险管理的原则,以风险对冲主要目的,并遵守证券交易所或银行间市场的相关规定,参与信用衍生品投资。本基金将根据所持标的债券等固定收益品种的投资策略,审慎开展信用衍生品投资,合理确定信用衍生品的投资金额、期限等。同时,本基金将加强基金投资信用衍生品的交易对手方、创设机构的风险管理,合理分散交易对手方、创设机构的集中度,对交易对手方、创设机构的财务状况、偿付能力及杠杆水平等进行必要的尽职调查与严格的准入管理。 8、融资交易策略本基金可通过融资交易的杠杆作用,在符合融资交易各项法规要求及风险控制要求的前提下,放大投资收益。 9、其他为了更好地实现投资目标,在综合考虑预期风险、收益、流动性等因素的基础上,在未来条件许可的情况下,本基金可根据相关法律法规,在履行适当程序后,参与融券业务和转融通证券出借业务。 未来,随着市场的发展和基金管理运作的需要,基金管理人可以在不改变投资目标的前提下,遵循法律法规的规定,在履行适当程序后相应调整或更新投资策略。
《盛宏清专栏》利率互换定价策略的思考框架
除了单方向交易，利率互换大量用于基差交易和NDD 交易。基差交易主要有REPO 对SHIBOR，REPO 对债券，SHIBOR 对同业资金成本，DEPO 对贷款利率等等，主要是用于资金成本对冲和客户贷款成本对冲。在2013年，一些中资银行（如中信）利用利率互换较好地对冲了资金成本，一些券商和外资机构也较好地利用利率互换降低了债券的浮亏。NDD 发展方向和交易策略 领域是外资机构的天下，他们利用香港和内地市场的连通优势大做NDD 套利交易，价差高时可达20BP，20万的敞口头寸即可在秒秒种赚400万元。而且，香港市场的交易员出手火辣，能够引领价格预期，经过NDD 交易渠道刺激国内利率互换价格大幅度波动。
All quotes delayed a minimum of 15 发展方向和交易策略 minutes. See here for a complete list of exchanges and delays.
盛冠达：解密基本面量化CTA策略
作为国内 第一批量化高频交易的践行者 ，盛冠达资产 从创立初期就选择了与大多数量化机构不一样的发展定位 。和同期成立的现如今已经规模比较大的量化机构比起来，盛冠达并没有在比较流行的 股票量化 领域发展，而是选择主攻相对小众的 衍生品领域 ，策略上也是从套利做起，近年来才开始逐渐加入CTA和股票的策略。所以，相比于现如今百亿量化的发展模式来说，盛冠达其实走的是量化领域另一种发展模式，也就是选择去构建一个 “小而精炼” 的团队。
在初创的几年主要围绕 期货衍生品进行各种套利模型 的研究和交易，经过6年多的发展和沉淀，公司形成了以 统计套利策略、基本面量化CTA、股票高频策略 为核心资产方向。公司具有 17人投研团队 和8人组成的IT技术团队，核心技术成员来自谷歌、小米创始团队、微软MVP、深交所等，投研团队按照策略进行分工，其中，股票T0团队8人，CTA团队5人，套利团队4人。
盛冠达自2017年开始布局CTA策略，而之所以选择CTA策略这个赛道，一方面是因为盛冠达在那之前做套利策略，创始团队属于国内第一批期货衍生品高频套利交易者， 对期货品种的属性及交易特征有着非常深刻的认识和理解 。另一方面，从大类资产配置角度来说，商品CTA与股票、债券资产的相关性低，具有危机阿尔法的属性。在近年股票资产大幅波动的场景下，均能有不错的收益，从2015年股灾、2016年熔断以及今年的新冠疫情导致股票资产价格大幅下跌期间，商品CTA策略的表现就能够看出来。而盛冠达作为提供投资工具的管理人，也希望通过扩充产品线以满足投资者的配置需求。
虽然起步比较晚，盛冠达更加重视自身策略与其他策略的 差异性和竞争优势 ，所以相比于大部分从传统价量信号触发的CTA策略，盛冠达选择 从基本面因子出发 ，将基本面因子和量化交易相结合，进而提升了传统量化CTA夏普偏低的问题，也更好地满足了机构资金的配置需求。
对于国内的CTA策略来说， 引入基本面数据其实是近几年才开始的 ，虽然海外的CTA机构对于基本面数据的应用十分广泛，然而国内在早年却几乎没有运用基本面数据建模的量化机构。一方面可能是因为在过去单靠量价类的策略就可以获得不错的回报，另一方面是国内的基本面数据来源多、更新不稳定，所以很难在商品领域做出结构化的数据库。那么，随着基本面数据在股票量化领域越来越多地被使用，那么CTA策略是否也会像股票策略一样，进入“基本面量化”的时代呢？
从逻辑上来说，盛冠达认为，商品期货价格 由现货产业供需决定 ，因此 以产业逻辑为出发点，通过多维度基本面数据量化分析寻求商品市场交易机会应该是具有预测力的。 并且海外的CTA机构也会在模型中大量纳入基本面的数据，虽说海外的数据情况和国内并不完全可比，但至少说明， 基本面可能的确是一个重要研究方向 。
从策略的操作流程上看，基本面数据的运用与传统CTA在方法论上并无太大的不同。 一般来说，CTA策略会分成多空和趋势信号两大类 。 趋势信号类 通常比较好理解，是通过多个筛选条件来分辨出是否存在趋势的机会，并给各个品种分配相应的资金，若是该品种有做多或做空的信号就会去相应地交易，而每个趋势信号交易的资金量则是根据品种的波动属性和信号强弱所决定。趋势信号策略通常更关注 量价类 数据，收益来源更多是某些 统计规律 ，而纯价量的信号也有时候会在逻辑性上略弱一些。
多空类 的逻辑则会和股票多因子更为接近，是通过多个因子来给商品的各个品种来做打分排序，分数越高意味着多头机会越多，反过来分数越低意味着空头机会更强。再通过做多得分较高的品种，同时做空得分较低的品种，来实现 “买强卖弱” ，进而获取多空机会较多的品种的趋势收益。
而对于盛冠达来说，他们会在产品中 等比例地配置趋势和多空的策略 ，这两类策略会形成一定互补，共同贡献收益。 而基本面的数据则更多会运用在多空策略当中 ，在信号类策略中，基本面数据仅仅是扮演着筛选大方向的角色。因为基本面数据所带来的收益主要 来源于基本面的驱动 发展方向和交易策略 ，通过用基本面量化方式去寻找市场可能存在的定价偏离，而这些数据背后本身会有一定的逻辑支撑，鲁棒性会更好一些。
关于这个问题，我们的观点是 “部分适用” 。首先，我们认为大部分的情况下，基本面策略和纯价量策略会有非常接近的走势。因为这两种策略都会去试图捕捉品种的趋势性的机会，如果正确抓住机会的话，会有比较一致的表现。
然而，当市场出现 基本面与价格背离 ，则有可能会导致基本面策略和纯价量策略出现一些差异化。
比如今年二月份上旬春节回来以后，由于大家看到中国疫情控制情况良好且完全没有预期海外疫情的情况下，市场一片欣欣向荣，走出来一波预期与基本面相背离的多头行情，但这时候基本面模型 监控到较差基本面 ，持续发出的看空信号，所以当时策略 出现了一定浮亏 ，甚至有些头寸被动止损，整体净值小幅回撤。直到二月下旬海外疫情的超预期扩散打破期货市场的较好预期，市场的方向重新回到较差基本面这一现实，基本面模型的空头信号从二月下旬开始至整个三月份，实现大幅盈利。
所以，回到基本面量化策略所适应市场环境的话题，我们可以发现基本面量化策略和纯价量策略一样 发展方向和交易策略 偏好有趋势机会的市场，但是不仅如此，基本面量化策略还会更适合市场由“基本面”主导的行情，也就是通过基本面的逻辑驱动而带来的机会，而并非是由于情绪 。如果由情绪带来的价格与基本面偏离，那么基本面策略则可能会在风控范围内，出现一定的回撤。
作为一种使用基本面数据的策略，基本面量化和主观期货比起来，差异往往就在于 量化策略通常来说会比主观策略更有纪律性 。一方面在策略出现判断错误的情况时，量化策略会有更加 严格的止损机制 ，另一方面，量化策略会 更关注分散化 ，不会对单一持仓有过度的集中，因此保障了组合的安全性。
首先，市场其实经常会由于某些事件、情绪的刺激而背离其基本面本身。 这个时候策略通常会有一些回撤，事件冲击过大模型会止损先出来， 一旦量价形态重新回到基本面这个方向，才会再重新开仓， 由于盛冠达持仓品种足够分散且单品种交易严格止损机制，整体回撤可以控制较好。
2019年9月份，沙特第二大油田和全球最大的原油加工厂被袭击事件，导致国内原油带动着整个化工板块大幅高开上行，基本面模型在化工上的空头 被动止损 ，净值在当时出现一定回撤。但是相较于纯量价类趋势策略，由于基本面模型本身看空，所以 没有在大幅上行后去追多 ，而是等待重新回到下跌轨道去做空。而如果那时候去追多了，很有可能会赶上大量品种的快速反转，导致进一步回撤，而这也正是去年9月份国内CTA策略整体回撤的那段时间里， 盛冠达回撤控制得更好的一个重要原因。
其次，风控的关键在于分散。 由于基本面策略依托的基本面数据惯性较强，策略信号的变动频率往往相对于量价策略要更慢一些， 因此分散是控制隔夜风险以及各类事件风险最好的方式，从品种分散、行业分散、策略分散等维度去持仓的控制集中度。 盛冠达在组合中会交易40多个品种，单一品种的持仓的保证金占比不超过2%。
而盛冠达之所以能比大部分人做的更好，主要在于团队在 现货数据库搭建方面已经有5年经验 ，积累了较多经验的同时，也知道哪些地方可能容易出坑；同时团队核心成员都有较强的量化功底，把找到的高质量的基本面数据和科学的量化方法结合起来，才能持续在市场中赚钱。