什么是α、β收益，量化交易策略創建與分析
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什么是α收益：
一攬子可以自定義低估、同質化并且有波動的股票，不斷買入更便宜的，賣出更貴的，從而獲得的收益。例如：幾個跟著滬深300的ETF，你發現手中持有的滬深300ETF溢價2%了，而市場上同時存在一個折價1%的ETF，那么就賣出溢價高的滬深300ETF，去買折價的，這樣雖然始終持有滬深300ETF，但獲得了超越滬深300指數本身的收益，就是α收益。解釋一下同質化：明顯所有的滬深300ETF是同質化的，也可以認為最小市值20個股票是同質化的，所有銀行股是同質化的，分級A是同質化的。下文中有解釋自定義低估。
一攬子可以自定義低估、同質化并且有波動的股票，不斷買入更便宜的，賣出更貴的，從而獲得的收益。例如：幾個跟著滬深300的ETF，你發現手中持有的滬深300ETF溢價2%了，而市場上同時存在一個折價1%的ETF，那么就賣出溢價高的滬深300ETF，去買折價的，這樣雖然始終持有滬深300ETF，但獲得了超越滬深300指數本身的收益，就是α收益。解釋一下同質化：明顯所有的滬深300ETF是同質化的，也可以認為最小市值20個股票是同質化的，所有銀行股是同質化的，分級A是同質化的。下文中有解釋自定義低估。
什么是β收益：
基本面本身上漲是β收益。例如，自定義最小市值的10個股票為一個指數，這些最小市值從5億漲到20億，這就是β收益。自定義最低股價10個為一個指數，從牛市的5元跌到2元，那么β收益就是負的
基本面本身上漲是β收益。例如，自定義最小市值的10個股票為一個指數，這些最小市值從5億漲到20億，這就是β收益。自定義最低股價10個為一個指數，從牛市的5元跌到2元，那么β收益就是負的
知道α，β收益后，就該理論指導實踐，創建量化策略了
量化交易策略創建三個步驟：1.策略的理論基礎，2.歷史回測，3.找到策略黑天鵝。
（一）、策略的理論基礎：大致分為三類：一、基本面理論，二、技術面理論，三、風險套利
1.按基本面又可以分為：1.價值型，2.成長型，3.品質型，按中國特色A股基本面又可以添加：4.小市值型，5股價型
2.按技術面又可以分為：1.趨勢型，2.趨勢反轉型，3.縮量反彈，4.指數輪動，5.擇時
3.風險套利（或者稱輪動）：不斷買入更便宜的，賣出更貴的。
注意：
1.有些理論基礎并不牢固，并且不能很好解釋（這也導致了各種投資流派互相不服）
1.有些理論基礎并不牢固，并且不能很好解釋（這也導致了各種投資流派互相不服）
2.有些量化跳過了理論基礎，直接根據歷史統計進行量化（本文不討論），例如，統計兩會前后漲跌，一季度歷史表現最好板塊
對策略理論的解釋：
1.基本面策略可以定義什么是低估，比如低PE是低估，低市值是低估，低股價是低估，高ROE是低估，高成長是低估；也可以自定義低估，PB*PE是低估，總市值*流通市值小是低估
2.基本面理論提供了一攬子同質化并且有波動的股票。有些基本面策略的股票間波動較小，例如最低PE股，一段時期內總是那么幾個銀行股；有些波動較大，比如小市值型
3.技術面理論有些很難定義什么是低估，比如趨勢型；有些則看似可以定義低估，例如，BIAS最小，20日跌幅最大，其實也不是
4.能自定義低估的策略是風險套利，不能自定義低估的策略是統計
5.基本面本身能上漲，就獲得了β收益
我得出的結論是：風險套利策略的核心是對自定義低估的輪動，即不斷獲得α收益��！
1.如何獲得α收益：大部分基本面策略的收益是因為風險套利獲得的；也就是不斷買入更低估的，賣出更貴的；也就是因為調倉周期內因不同股票的波動而產生收益，因此適當縮短周期有利于提高收益；所以在一年內交易次數越多，alpha收益越大（投資大師說的減少交易次數，并不適用于套利）
2.理論本身獲得的β收益并不多，甚至為負（價值型由于近幾年市場估值不斷降低，不調倉的話，收益是負的）
3.我們應當尋找的是：基本面理論本身能上漲，且能提供同質化，波動較大的策略（即獲得α，又獲得β）
4.統計策略其內在邏輯說服力小，是過去的概率來預測未來
（二）、歷史回測：回測中最重要一點是：不要欺騙自己
歷史回測中要用到一個哲學思想，叫做奧卡姆剃刀:較簡單的理論比復雜的理論更好，因為它們更加可檢驗
1.改變測試起始時間。調倉周期超過2天的策略，應該試遍每個起始時間，取平均收益，這才最接近策略真實歷史回測，因為理論上起始時間變化一兩天對策略收益影響是不大的，如果變化很大就說明過度優化。
2.不要創建靜態股票池。歷史上每個階段都有大牛股，完全可以收集大牛股作為股票池，算好調倉周期，每個階段買最牛的，收益可以美到不敢想象
3.不要用PE.PB等指標精確逃頂抄底，最多用來確定一個大致范圍。每次大頂點位都是不同的，這樣的擇時毫無意義。
4.先用25個以上股票測試，確定策略有效性，再減少數量做策略，如果25個測試無效，那么一兩個即使收益很好，也該放棄。
5.改變條件權重。如果稍微改變權重，收益變化很大，那么就降低策略未來預期收益，別指望策略以后會表現這么好。
6.盡量從07年開始測試。除非你能確定每個時間市場的風格，顯然這是不可能的。
7.同一套擇時系統，如果用在策略1上回撤是30%，用在策略2上回撤是15%，你肯定會選擇策略2，如果策略1和2本質上是差不多的策略，別太高興，在未來，策略1和2表現誰好誰壞也是難說的
（三）、找到黑天鵝：每個策略都有黑天鵝
1.價值型，成長型，品質型策略，黑天鵝是過一個季度，可能財務數據完全變了，因此持倉個數不能太少，行業要分開
2.小市值，低價，低交易額策略，黑天鵝是出現仙股
3.統計類，技術類策略，黑天鵝是理論本身就不完美
說明及解釋：
1.以下各種理論的歷史回測中一律使用5天調倉，測試個數25個，測試開始時間為2007年6月1日（因為涉及長時間的數據2007年1月4日還沒有，像20日漲幅，60日成交量），，如果覺得參數設定有錯誤，歡迎指正
2.幾本量化投資的書下載
3.一個人的思維有限，我只想到這么多分類，以后想到了繼續補充
4.文章不定時更新，還未完成。
下面是歷史回測及黑天鵝
年化收益最高排行如下
年化收益最低排行如下
1.價值型。首先要說的是價值類型只是很普通的一種策略，價值投資并不是帶著光環，高人一等。
理論基礎是：低估的將會最終回歸。
黑天鵝是：1.低估的將一直低估，市場非理性時間足夠長到你破產。2.PE和PB不是連續指標，一個季度公布報表后，PE和PB可能突然變很大，從而不再低估。
自定義PE*PB且大于0，
測試結果為：5日年化12.57%，20日年化12.13%，60日年化10.19%，120日年化10.84%,240日年化12.46%（價值投資怎么也要持股1年吧）
同時單獨回測PE，PB，得到類似結果：
結論：分析數據看，第一期PE*PB50個平均數為76.82，最后一期PE*PB平均數為14.85，這意味著市場最低估的50個股票比07年6月跌幅為56%，市場估值不段降低
PS：如果市場最低PE是5倍，且長期存在幾百個PE是5倍左右的股票，那么采用低PE策略也會有驚人的收益，這時價值投資者一定會歡呼，但這其實是因為套利才取得的收益，
2.成長型。
理論基礎是：高速成長會帶來股價上漲
黑天鵝是：1.成長股不一定上漲，只是降低估值，2.成長很難量化，單季度變化大，
歷史回測：首先測試的是增速，營業利潤、營收、預期收入等都可以有增速
測試結果為：5日20.88%，20日18.6%，60日13.5%，120日11.91%，240日9.91%
另外測試PEG，由于PEG指標里有PE，其實是包含了低估和成長兩套理論
測試結果為：5日18.96%，20日18.34%，60日13.48%，120日11.38%，250日5.41%
結論：1.用PEG選低于1的竟然如此至少，現在全市場十分高估，2.用分析師預期增長率結果也不好，不信你試試
3.品質型
理論基礎是：高ROE、ROIC、高股息的股票長期跑贏市場
黑天鵝是：不是連續指標，單季度變化大，
歷史回測：一年凈資產收益率：
測試結果為：
五年凈資產收益率：
測試結果為：
結論：凈資產收益率，簡單從高到低做測試不科學，凈資產收益率超過100%的就有好幾個
4.小市值型