“量化對衝”是“量化”和“對衝”兩個概念的結合。“量化”指借助統計方法、數學模型來指導投資，其本質是定性投資的數量化實踐。“對衝”指通過管理並降低組合係統風險以應對金融市場變化，獲取相對穩定的收益。實際中對衝基金往往采用量化投資方法，兩者經常交替使用，但量化基金不完全等同於對衝基金。
過去的13年間全球對衝基金市場經曆了快速增長、衰退、反彈三個階段。08年金融危機前，全球對衝基金規模由2000年的3350億美元上升至1.95萬億美元。受金融危機影響，全球對衝基金規模一度縮減。09年之後，在全球經濟複蘇背景下對衝基金規模又開始反彈，截至2013年11月底，全球對衝共基金管理著1.99萬億美元的資產。
從目前對衝基金的全球分布來看，北美地區(美國為主)是全球對衝基金市場發展最成熟的地區，且近年來占比有所擴大，截止2013年11月該地區對衝基金規模占據全球的67.5%。其次是歐洲地區，占比達22.2%；接著是亞太地區，占比達7.3%(日本+亞洲非日本)
常見的量化對衝策略包括：股票對衝(Equity Hedge)、事件驅動(Event Driven)、全球宏觀(Macro)、相對價值套利(Relative Value)四種，任意一隻對衝基金既可采取其中某一策略也可同時采取多種投資策略，目前全球使用占比最高的策略是股票多空策略，占比達32.5%
量化對衝產品有以下幾方麵特點：1、投資範圍廣泛，投資策略靈活；2、無論市場上漲還是下跌，均以獲取絕對收益為目標；3、更好的風險調整收益，長期中對衝基金在獲取穩定收益的同時提供了更好的防禦性；4、與主要市場指數相關性低，具備資產配置價值。
一、 什麽是量化對衝投資？
近年來隨著證券市場不斷發展，金融衍生產品不斷推出，做空工具不斷豐富，投資的複雜程度也日益提高，其中以追求絕對收益為目標的量化對衝投資策略以其風險低、收益穩定的特性，成為機構投資者的主要投資策略之一。
所謂“量化對衝”其實是“量化”和“對衝”兩個概念的結合。
其中“量化”投資是區別於傳統“定性”投資而言的。量化投資通過借助統計學、數學方法，運用計算機從海量曆史數據中尋找能夠帶來超額收益的多種“大概率”策略，並紀律嚴明地按照這些策略所構建的數量化模型來指導投資，力求取得穩定的、可持續的、高於平均的超額回報，其本質是定性投資的數量化實踐。由此可見，所有采用量化投資策略的產品(包括普通公募基金、對衝基金等等)都可以納入量化基金的範疇。量化投資的最大的特點是強調紀律性，即可以克服投資者主觀情緒的影響。
“對衝”的概念最早由Alfred W. Jones 於1949年創立第一隻對衝基金時提出，他認為“對衝”就是通過管理並降低組合係統風險以應對金融市場變化。
資本資產定價理論(CAPM)告訴我們，投資組合的期望收益由兩部分組成：
其中α收益為投資組合超越市場基準的收益，β收益為投資組合承擔市場係統風險而獲得的收益。雖然優秀的基金經理可以通過選股、擇時獲得α收益，但無法避免市場下跌帶來的係統風險。例如2011年股票型基金中業績排名第一的博時主題(行情 股吧 買賣點)行業，年收益為-9.5%，顯著好於同類平均的-24.55%以及滬深300的-25.01%。雖然跑贏了市場但依然虧錢，因為市場下跌的係統性風險無法有效規避。
而通過對衝手段可以剝離或降低投資組合的係統風險(β收益)，獲取純粹的α收益，使得投資組合無論在市場上漲或下跌時均能獲取正收益，因此對衝基金往往追求絕對收益而非相對收益。(數據來源：Choice資訊)
需要注意的是，在實際應用中，由於對衝基金往往采用量化模型進行投資決策，兩者經常交替使用，但量化基金不完全等同於對衝基金。
二、 全球量化對衝基金發展情況
過去的13年間，全球對衝基金市場經曆了快速增長、衰退、反彈三個階段。2008年金融危機前期，全球對衝基金規模由2000年的3350億美元一度上升至1.95萬億美元，漲幅接近500%。管理的基金數量也由2000年的2840隻上漲接近3.5倍。2008年金融危機期間，受業績表現不佳同時投資者大量贖回影響，到2009年4月，全球對衝基金規模縮減至1.29萬億美元。2009年之後，在全球經濟複蘇背景下，對衝基金規模又開始反彈，至2013年11月底，全球對衝基金共管理著1.99萬億美元的資產。
從目前對衝基金的全球分布來看，北美地區(以美國為主)當之無愧成為全球對衝基金市場發展最成熟的地區，且近年來占比有所擴大，截止2013年11月該地區對衝基金規模占據了全球對衝基金規模的67.5%。其次是歐洲地區，占比達22.2%；接著是亞太地區，占比達7.3%(日本+亞太非日本)，但這兩個地區近年來對衝基金規模占比有所下降。
三、 量化對衝常用策略
對衝基金廣泛采用各種投資策略，各種策略本身又在不斷演化，根據專業對衝基金研究機構HFR(Hedge Fund Research)的分類，對衝基金的交易策略可以分為股票對衝(Equity Hedge)、事件驅動(Event Driven)、全球宏觀(Macro)、相對價值套利(Relative Value)四種。另一家專業對衝基金研究機構Eurekahedge的分類更細，其將對衝基金策略分為套利(Arbitrage)、管理期貨(CTA/Managed Future)、高收益債(Distressed Debt)、事件驅動(Event Driven)、固定收益(Fixed Income)、股票多空策略(Long/Short Equities)、全球宏觀(Macro)、相對價值套利(Relative Value)、多策略基金(Multi-Strategy)。任意一隻對衝基金既可采取其中某一策略也可同時采取多種投資策略。
根據Eurekahedge統計，截止2013年11月，全球采用各種策略的對衝基金占比如下圖所示，其中占比最高的是股票多空策略類，占比達32.5%；其次是多策略類，占比達15.3%；再次為事件驅動類，占比達10.3%。該三類策略占據了所有對衝基金的半邊江山。
兩家機構的對衝基金策略分類略有不同，部分Eurekahedge分類下的投資策略屬於HFR一級策略分類下的子策略，此處我們采用HFR更廣義的分類方法對常見的對衝策略進行說明
1、股票對衝策略
股票對衝策略通過做多/做空兩種方式來投資股票及其衍生品(如股指期貨、融資融券等)。投資範圍可以是全市場，也可以專注於某些特定行業、主題。不同的基金在淨風險敞口、融資杠杆、持有期、持股集中和持有股票價格範圍方麵有很大的差異。國內比較常見的是股市中性策略(市場中性策略)，即運用複雜的量化方法從技術麵、基本麵角度分析未來價格變動趨勢以及不同股票間的相關性，進而買入低估值股票同時賣出高估值股票，或者通過股指期貨對現有投資組合頭寸進行完全(或部分)對衝，隔離係統風險，獲取α收益。
該策略的成功取決於量化選股模型的有效性、對衝的覆蓋程度，選股模型越有效、係統風險對衝得越好，策略效果越好。
2、事件驅動策略
事件驅動策略是指在前期深入挖掘和分析可能造成特定公司證券價格異常波動的特殊事件的基礎上，通過充分把握交易時機獲取超額投資回報的交易策略。常見的事件驅動類投資策略包括定向增發、兼並收購、ST摘帽、年報高送轉、業績超預期等等。例如預計某公司年報高送轉或業績超市場預期，則可提前潛伏買入該公司股票(交易時機)，等事件明朗或將要明朗(發展進程)且市場充分反映預期時逢高賣出獲利。國內最常見的事件驅動策略為定向增發策略，即以一定折價認購其看好的某公司發行的定增股票，待鎖定期滿後在二級市場溢價賣出獲取收益。
該策略的成功取決於特殊事件發生的頻度，事件朝預期的發展進程以及對交易時機的把握，特殊事件發生頻度越大，事件的發展越有利於策略，對交易時機把握越準確，策略的效果越好。
3、全球宏觀策略
全球宏觀策略是一種基於宏觀經濟周期理論對各國經濟增長趨勢、資金流動、財政/貨幣政策變化等因素進行自上而下的分析，並預期其對股票、債券、貨幣、商品、衍生品等各類投資品價格的影響，運用量化、定性分析方法作出投資決策並在不同國家、不同大類資產之間進行輪動配置，以期獲得穩定收益。例如當對衝基金更看好未來美國經濟的複蘇，就可以逐步做多美股資產，同時將資金撤出新興市場並做空新興市場資產來構建組合。
市場上比較著名的宏觀資產配置模型為美林證券於2004年提出的投資時鍾模型。該理論將經濟周期劃分成四個階段：衰退、複蘇、過熱和滯漲，在複蘇周期經濟開始增長，同時保持較低的通脹水平，此時表現較好的資產為股票；在過熱周期經濟增長開始放緩，同時通脹抬頭，此時表現較好的資產為大宗商品；在滯漲周期經濟增長率降低至潛能之下，通脹繼續上升，股票與債券的表現均不好，此時適合持有現金；在衰退階段，經濟開始衰退，通脹走低，此時表現最好的資產為債券。該模型通過在全球範圍內不同資產間輪動配置獲取超額收益。
該策略的成功取決於對全球宏觀經濟趨勢的判斷，判斷越準確，策略的效果越好。
4、相對價值(套利)策略
相對價值策略的原理是通過一係列的基本麵和量化分析方法可以確定多個證券之間價值偏離的合理範圍，一旦價值偏離超過這個合理範圍便產生了套利空間，通過買入低估證券、賣出高估證券獲取兩者價差回歸均衡帶來的收益。該策略可投資的資產包括股票、債券、期貨、基金以及其他金融衍生品。例如曆史上中國銀行(行情 股吧 買賣點)與工商銀行(行情 股吧 買賣點)的合理價差維持在-0.9~-1.1波動，當兩者價差明顯超越合理範圍後，可以買入低估股票、賣出高估股票套利，實際應用中還需考慮手續費、衝擊成本等費用。
該策略的成功取決於對相關證券之間合理價差範圍的確定，同時價差是否回歸均衡範圍也相當重要，若由於某些基本麵因素發生變化導致合理價差範圍改變，價差無法回歸均衡甚至產生更大偏離，則會給策略帶來損失。
四、 量化對衝基金特點
量化對衝產品有以下幾方麵特點：1、投資範圍廣、投資策略靈活；2、以追求絕對收益為目標；3、更好的風險調整收益；4、與主要市場指數相關性低、具備資產配置價值。
1、投資範圍廣、投資策略靈活
普通公募產品由於投資範圍受限，參與衍生品投資的比例較低，例如我國《證券投資基金參與股指期貨交易指引》規定，基金持有的買入股指期貨合約價值不得超過基金淨資產的10%，基金持有的賣出期貨合約價值不得超過基金持有的股票總市值20%。且必須以套期保值為主，嚴格限製投機。
而對於部分私募量化對衝產品(如私募基金、公募專戶、)而言，不僅可以在現金、銀行(行情 專區)存款、股票、債券、證券投資基金、央行票據、短期融資券、資產支持證券、金融衍生品、商品期貨等各類資產間靈活配置，而且沒有投資比例上的限製，極大地提高了投資的靈活性。
2、以追求絕對收益為目標
由於公募基金有投資範圍和倉位限製，如股票型基金不得低於60%的規定(部分基金更高)，隻能靠買入持有或者降低倉位管理資產，更多是靠天吃飯，使得在下跌行情中無法避免係統性風險，因此公募產品業績的考核一直更加注重相對收益排名，於是造成前述某些基金雖然跑贏了市場但依然虧錢的窘境。而對衝基金投資策略靈活，可以通過做多/做空、股指期貨對衝等方法降低投資組合的係統風險，無論市場上漲還是下跌，均能獲取一定風險下的絕對收益，以追求絕對收益為目標。
另一方麵，近些年來我國A股市場始終處於弱勢震蕩狀態，行業板塊之間輪動特征明顯，因此公募產品業績波動巨大，今年業績第一的基金明年很可能倒數第一，大有你方唱罷我方登場之態勢。受此影響，投資者的風險偏好愈發降低，其對穩健收益的追求愈發迫切，絕對收益產品也越來越受到市場的重視和歡迎。
3、更好的風險調整收益
通過比較海外對衝基金和主要市場指數的業績表現可以看到，長期中各類策略對衝基金的累計收益均超於了主要市場指數，均實現了正年化收益率。在市場下跌時，對衝基金也體表現一定的抗跌性，如2008年金融危機期間。整體來看，對衝基金在獲取穩定收益的同時提供了更好的防禦性。
從風險調整後收益指標來看，各類對衝基金的夏普指數和索丁諾指數均大於主要市場指數。值得注意的是，不同對衝基金之間表現也有所差異，單純收益角度來看，事件驅動策略對衝基金表現最好，過去13年間累計收益達321.19%。而采用相對價值(套利)策略的對衝基金夏普比率最高為1.96，較其他策略的對衝基金有更好的風險調整後收益。
表格 1: 對衝基金風險收益指標
| EH全球對衝基金 | 事件驅動 | 股票多空 | 相對價值 | 全球宏觀 | 上證指數 | 恒生指數 | 日經225 | 法國CAC | 富時100 | 德國DAX | ||||||||||||
| 年平均收益 | 9.79 | 10.68 | 9.51 | 10.27 | 8.96 | 2.93 | 2.12 | -1.70 | 1.68 | -2.15 | -0.12 | 2.29 | ||||||||||
| 最高月收益 | 5.31 | 6.82 | 9.08 | 4.03 | 6.16 | 27.45 | 15.51 | 12.85 | 10.77 | 12.80 | 8.65 | 21.38 | ||||||||||
| 最低月收益 | -4.41 | -9.18 | -6.74 | -4.05 | -1.96 | -24.63 | -25.23 | -27.88 | -20.14 | -16.24 | -13.98 | -21.39 | ||||||||||
| 2013年收益 | 8.01 | 11.87 | 14.89 | 5.14 | 2.07 | -6.75 | 2.87 | 56.72 | 29.60 | 17.99 | 14.43 | 25.48 | ||||||||||
| 2014年收益 | 1.30 | 2.14 | 1.88 | 1.14 | -0.17 | -2.82 | -2.01 | -8.90 | 0.32 | 1.93 | 0.94 | 0.39 | ||||||||||
| 成立以來收益 | 275.61 | 321.19 | 261.96 | 299.61 | 237.22 | 50.47 | 34.64 | -21.62 | 26.62 | -26.51 | -1.69 | 37.81 | ||||||||||
| 過去3個月收益 | 2.26 | 3.24 | 3.29 | 2.05 | 0.19 | -7.39 | -4.37 | -5.24 | 2.68 | 1.95 | 2.44 | 1.95 | ||||||||||
| 過去1年收益 | 7.04 | 11.60 | 12.86 | 4.31 | 0.89 | -13.07 | -0.80 | 28.39 | 22.42 | 17.62 | 7.11 | 23.86 | ||||||||||
| 夏普指數 | 1.51 | 1.22 | 0.98 | 1.96 | 1.61 | 0.03 | 0.01 | -0.18 | -0.02 | -0.23 | -0.15 | 0.01 | ||||||||||
| 標準差 | 5.16 | 7.10 | 7.63 | 4.22 | 4.33 | 27.35 | 21.65 | 20.56 | 15.63 | 17.98 | 14.20 | 21.55 | ||||||||||
| 下行標準差 | 2.76 | 4.60 | 4.65 | 2.16 | 1.75 | 18.92 | 15.87 | 15.68 | 11.83 | 13.98 | 10.99 | 16.08 | ||||||||||
| 索丁諾指數 | 2.82 | 1.89 | 1.61 | 3.82 | 3.97 | 0.05 | 0.01 | -0.24 | -0.03 | -0.30 | -0.19 | 0.02 | ||||||||||
| 最大回撤 | -12.40 | -23.31 | -22.02 | -9.22 | -4.21 | -70.97 | -59.88 | -62.79 | -52.56 | -60.53 | -49.73 | -68.29 | ||||||||||
| 月正收益比率 | 71.18 | 74.12 | 68.24 | 80.59 | 72.35 | 54.71 | 59.41 | 52.94 | 59.41 | 54.71 | 55.88 | 57.65 | ||||||||||
數據來源：Eurekahedge，Choice資訊，天天基金研究中心，數據區間：1999/12/31~2014/2/28
注釋：無風險收益統一按2%計算
4、與主要市場指數相關性低、具備資產配置價值
考察過去13年間各對衝基金指數與全球主要市場指數的相關性可以看到，除恒生指數外，對衝基金與主要市場指數間的相關性都比較低，其中日經255和法國CAC指數與各對衝基金指數均呈負相關，因此將對衝基金加入投資組合後可以降低組合整體的收益波動並提高組合的風險調整後收益。另外，各類對衝基金指數間的相關性較高，因此在采用不同策略的對衝基金間配置不能有效降低組合的整體風險。
表格 2: 對衝基金與主要市場指數間相關性
| EH全球對衝基金 | 事件驅動 | 股票多空 | 相對價值 | 全球宏觀 | 上證指數 | 恒生指數 | 日經225 | 標普500 | 法國CAC | 富時100 | 德國DAX | |
| 全球對衝基金指數 | 1.00 | |||||||||||
| 事件驅動 | 0.99 | 1.00 | ||||||||||
| 股票多空 | 0.99 | 0.99 | 1.00 | |||||||||
| 相對價值 | 0.99 | 0.99 | 0.98 | 1.00 | ||||||||
| 全球宏觀 | 0.99 | 0.98 | 0.98 | 0.99 | 1.00 | |||||||
| 上證指數 | 0.45 | 0.45 | 0.50 | 0.40 | 0.44 | 1.00 | ||||||
| 恒生指數 | 0.80 | 0.81 | 0.84 | 0.77 | 0.77 | 0.76 | 1.00 | |||||
| 日經225 | -0.16 | -0.11 | -0.06 | -0.18 | -0.23 | 0.21 | 0.27 | 1.00 | ||||
| 標普500 | 0.44 | 0.50 | 0.50 | 0.45 | 0.35 | 0.32 | 0.66 | 0.65 | 1.00 | |||
| 法國CAC | -0.33 | -0.28 | -0.24 | -0.36 | -0.39 | 0.26 | 0.20 | 0.88 | 0.54 | 1.00 | ||
| 富時100 | 0.38 | 0.44 | 0.44 | 0.37 | 0.30 | 0.44 | 0.71 | 0.70 | 0.92 | 0.70 | 1.00 | |
| 德國DAX | 0.59 | 0.63 | 0.64 | 0.58 | 0.53 | 0.53 | 0.82 | 0.53 | 0.90 | 0.49 | 0.94 | 1.00 |
