量化阿尔法是什么意思（股市阿尔法贝塔）

　　 银行证卷资金流向alpha是什么意思

　　你说的应该是Alpha（阿尔法）模型。
下面的文字请参考：
1、什么是阿尔法策略？
投资者在市场交易中面临着系统性风险（即贝塔或Beta、β风险）和非系统性风险（即阿尔法或Alpha、α风险），通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益(即阿尔法收益)的策略组合，即为阿尔法策略。从广义上讲，获取阿尔法收益的投资策略有很多种，其中既包括传统的基本面分析选股策略、估值策略、固定收益策略等等，也包括利用金融衍生工具对冲交易贝塔风险、获取阿尔法收益的可转移阿尔法策略。后者在国内通常被称为阿尔法对冲交易策略，并在近年A股市场上得到广泛应用。
2、阿尔法策略是如何构建的？
阿尔法策略所涉及的市场领域非常广泛，在股市、债市、商品市场等各类金融市场都有应用。而目前国内市场上最常见的还是股市阿尔法对冲交易策略，其通常利用选股、择时等方面优势，寻找具有稳定超额收益的现货组合，通过股指期货等金融衍生工具来分离贝塔，进而获得与市场相关度较低的阿尔法收益。尤其是在熊市或者盘整期，可以采用“现货多头＋期货空头”的方法，一方面建立能够获取超额收益的投资组合的多头头寸，另一方面建立股指期货的空头头寸以对冲现货组合的系统风险，从而获取正的绝对收益。此外，还有机构根据获取阿尔法的途径，采取统计套利交易、事件驱动、高频交易等策略来获取阿尔法收益。而在上述各种策略构建过程中，基于大类资产配置、行业配置、择时与选股体系的量化策略均得到了广泛应用。
3、阿尔法对冲交易策略成功的关键是什么？
Alpha策略成败的两个关键要素是：其一，现货组合的超额收益空间有多大；其二，对冲交易成本的高低。两者相抵的结果，才是Alpha策略可获得的利润空间。在股市Alpha策略中，最考验策略制定者水平的因素在于选股方法和能力。
4、阿尔法策略在我国市场的发展空间如何？
从国内外的经验来看，阿尔法策略一般运用在市场效率相对较弱的市场上，如新兴股票市场、创业板市场等。我国的股票市场正是一个新兴的市场，效率相对较低，特别是伴随着股指期货、融资融券等衍生品种的推出，的确存在利用风险对冲来获取超额收益Alpha的巨大需求和空间。
用量化模型构建个股组合
在构建个股组合方面，投资者可以采用量化模型的方法来选股。量化模型的优势在于能覆盖全部股票，业绩的稳定性和可复制性高。基金公司运用最多的量化模型是多因子模型。影响股票收益的因子有多种，大致可分为长期因子和短期因子。长期因子包括价值因子，盈利质量因子等，短期因子则包括市场技术分析以及动量等因子。将这些因子有机地结合起来，就构成了对每一只股票的打分，此打分也称股票的预期收益。用此方法计算出来的预期收益尽管不像狙击步枪一样精准，却可像冲锋枪一样，在大概率上具有较高的胜率。
在构建投资组合过程中，与预期收益同等重要的是预期风险。有些股票尽管有很高的预 期收益，但如果预期风险也很高，在历史上收益的波动率很大，那么在投资组合中所占的权重也不应太高。在预测风险方面，专业机构往往会购买商业模型或开发自己的风险模型来预测每一只股票的风险，进而计算组合风险。
在确定组合中个股权重时，专业机构会根据投资者的收益要求和风险承受能力，从量化因子库中选择适当的因子为投资者量身定做预期收益模型，同时兼顾股票的预期风险和交易成本，用优化的方法计算组合中每只股票的权重。
阿尔法对冲策略是选择具有超额收益能力的个股组合，同时运用沪深300股指期货对冲市场风险以获得超额收益的绝对收益策略。此种策略追求的是与市场涨跌相关性较低的绝对收益。
用股指期货对冲市场风险
确定了股票的最优组合并不代表一定能有正的收益。即使我们有最好的预期收益模型和最好的风险模型，我们也只可能做到战胜所有股票的平均值，即战胜指数。如果指数下跌了百分之二十，我们的模型即使战胜指数百分之十，我们最终还是亏损了百分之十。那么我们有没有办法在市场上获得正的收益？答案就在于运用股指期货对冲掉市场风险。
在股指期货市场，投资者可以在购买股票现货的同时卖空同等金额的股指期货，即所谓的套期保值策略。如果市场上涨，现货随着市场的上涨而盈利，股指期货则由于我们卖空而出现亏损。由于我们的股票组合能够战胜市场，所以现货方面的盈利多于股指期货方面的亏损，最终我们盈利。反之，如果市场下跌，现货方面亏损，股指期货方面会出现盈利。由于我们股票组合战胜市场，亏损的比市场小，那么股指期货的盈利要大于股票方面的亏损，我们还是盈利。
主要风险在于选股策略
下面让我们看两个实例。以2012年2月为例，自2月1日至2月17日期间沪深300指数上涨3.13%， 此期间根据简单的多因子模型组合测算，模型上涨3.59%，战胜市场。如果我们在2月1日以2469点收盘价卖空1202合约，2月17日合约到期时以2537点平仓。期间股指期货亏损2.76%，股票盈利3.59%，最终我们盈利0.83%。
以2012年5月为例，自5月2日至5月18日沪深300指数下跌4.06%，此期间模型组合下跌3.74%，跌幅小于市场。如果我们5月2日以2686点卖空1205合约，至5月18日合约到期时以2576点平仓，期间股指期货盈利4.12%，减去3.74%的股票亏损，最终我们盈利0.38%。
从以上两个实例中可见，不管市场上涨还是下跌，卖空股指期货总能对冲掉大部分现货股票组合的市场风险。阿尔法对冲策略的主要风险在选股策略上。由于股票市场的规律性变化、一些突发事件的影响和统计模型本身的概率属性，选股模型在某些月份或特殊时期有可能失去效用，出现做多的股票跑输市场的情形，从而产生短期的亏损。这需要投资者有正确的认识，也要求基金经理能不断完善投资模型和操作技巧，增强获胜概率。
熊市和震荡市表现最佳
下面我们看看阿尔法对冲交易策略和贝塔策略的对比。贝塔策略是指被动跟踪指数的策略，从长期来讲，贝塔策略是可能盈利的，但由于股票市场波动比较大，在某段特定时间内往往会出现亏损或被套住的情况。以A股市场2011年1月4日到2012年11月29日的表现，沪深300指数在2129点到3372点之间波动，日收益率最高为4.9%，最低为-3.8%，年化风险高达20%。同期的阿尔法对冲策略，日最高收益率为2.16%，最低为-0.31%，年化风险为2.1%，风险仅为指数的十分之一。从累计收益来对比，2011年到现在沪深300指数亏损近30%，而阿尔法对冲策略则累计上涨23%。
很多投资者对贝塔风险的防范意识往往不足。市场跌50%以后需要100%的收益来回填。而投资者往往不能有足够的信念和理由来坚持，客观上造成了追涨杀跌、市场涨而投资者亏损的局面。阿尔法对冲策略则有效地回避了市场过山车式的震荡，使投资者能长期稳定地参与经济的发展、股市的成长和个股的机会。
阿尔法对冲交易策略在操作中需要注意以下几个事项。第一，现货与期货头寸之前的差额，即风险暴露敞口不宜过大，否则会影响套期保值的效果。第二，由于现货是长期持有，而股指期货合约有到期日，所以在股指期货合约到期时需要向下一个合约展期，从而维持套期保值的延续性。第三，股指期货有日盯市保证金制度，投资者需要密切注意股指期货的保证金，以免被强制平仓。第四，对冲交易策略在熊市和震荡市中表现最佳，在牛市中投资者可适当调整对冲比例，在拿到alpha收益的同时适当收获整个市场的上涨收益。

　　统计学的阿尔法有啥意义

　　现在的股指实际上是一九现象,其实50%的股票价格都没有恢复到530以前的水平,股指因为大盘的走高和不断推出新股上市而大幅上涨.但是,实际上大多数散户在这个月里没赚到多少钱,股市已经透支未来太多了,一旦权重股调整,又将是一个黑色六月,估计就在十一月份,个人估计.

　　阿尔法量化是什么意思

　　D-Alpha对冲交易系统
在D-Alpha系统中，一个有效的策略从开始到最后实际交易，需要经过四个步骤：历史数据统计后验、历史高频数据后验、实时高频数据模拟交易和实盘交易

　　量化交易中。D-Alpha 是什么意思？希望说的详细点

　　D-Alpha对冲交易系统
在D-Alpha系统中，一个有效的策略从开始到最后实际交易，需要经过四个步骤：历史数据统计后验、历史高频数据后验、实时高频数据模拟交易和实盘交易，具体流程见图18-2。
历史数据统计后验
历史数据统计一般以收盘价或者日均价作为买入卖出的交易价格，交易成本的考虑一般是事先设定一个固定的数值，比如千分之三。然后根据设定的交易价格计算出在某一段时间内的收益率、超额收益、夏普率等结果。
历史数据统计后验的优势是效率高、简单方便，一般十年左右的数据后验，几十分钟就可以程序跑完。缺点是不够精确，尤其不能考虑资金量对市场的影响。因为有的策略和市场容量之间有很大的关系，例如高频交易策略，在资金量大的情况下，很多有效的策略就会失效，因为其冲击成本会吃掉所有的收益率。
因此历史数据统计后验只能作为筛选策略的初步方法，更加精细的方法需要历史高频数据后验实现
历史高频交易数据后验
历史高频交易数据后验的核心在于根据历史高交易频数据进行模拟撮合，撮合算法主要是判断在某个时段的成交量的成交比例。例如某个股票在历史上5.0-5.1价位之间成交了10000股，其中的挂单量为50000股。那么在后验的时候，可以设定成交股的A%和挂单量的B%中最小值，为模拟撮合的成交量。
如果想严格一些，将A和B的值设的小一些即可，如果宽松一些，将A和B的值设大一些。在本量化投资系统中，A和B的值一般取为10%和30%。
高频数据实时模拟
策略后验可以解决一个策略在样本内的效果问题，但是无法检验其在样本外的效果。解决这个问题的方法是进行高频数据的实时模拟交易。
实时模拟交易也有全自动化和手工两种方式，全自动化是将策略写成一个DLL，放在模拟上自动运行，手工就是利用机会监控的消息提示，进行人工交易。
高频数据实时模拟和实盘交易已经非常接近，对冲击成本的考虑，市场容量的考虑基本上和实盘已经一致，唯一不能解决的就是对市场的影响，因为模拟交易不能影响市场价格，这个就只有在实盘交易中实现。
实盘实时交易
前面三个步骤的目的都是为了最后进行实盘交易，实盘交易对市场的影响会体现出来，只有通过了实盘实时交易，一个策略才能被证明是有效的。

　　什么是Alpha 测试，什么是beta 测试，两者有何区别？

　　大型通用软件，在正式发布前，通常需要执行Alpha和Beta测试，目的是从实际终端用户的使用角度，对软件的功能和性能进行测试，以发现可能只有最终用户才能发现的错误。
Alpha测试是由一个用户在开发环境下进行的测试，也可以是公司内部的用户在模拟实际操作环境下进行的受控测试，Alpha测试不能由程序员或测试员完成。Alpha测试发现的错误，可以在测试现场立刻反馈给开发人员，由开发人员及时分析和处理。目的是评价软件产品的功能、可使用性、可靠性、性能和支持。尤其注重产品的界面和特色。Alpha测试可以从软件产品编码结束之后开始，或在模块（子系统）测试完成后开始，也可以在确认测试过程中产品达到一定的稳定和可靠程度之后再开始。有关的手册（草稿）等应该在Alpha测试前准备好。
Beta测试是软件的多个用户在一个或多个用户的实际使用环境下进行的测试。开发者通常不在测试现场，Beta测试不能由程序员或测试员完成。因而，Beta测试是在开发者无法控制的环境下进行的软件现场应用。在Beta测试中，由用户记下遇到的所有问题，包括真实的以及主管认定的，定期向开发者报告，开发者在综合用户的报告后，做出修改，最后将软件产品交付给全体用户使用。Beta测试着重于产品的支持性，包括文档、客户培训和支持产品的生产能力。只有当Alpha测试达到一定的可靠程度后，才能开始Beta测试。由于Beta测试的主要目标是测试可支持性，所以Beta测试应该尽可能由主持产品发行的人员来管理。
由于Alpha和Beta测试的组织难度大，测试费用高，测试的随机性强、测试周期跨度较长，测试质量和测试效率难于保证，所以，很多专业软件可能不再进行Beta测试。随着测试技术的提高，以及专业测试服务机构的大量涌现，很多软件的Beta测试外包给这些专业测试机构进行测试。

　　股票交易中的贝塔系数和阿尔法系数怎么看？

　　哎呀，没有用的，真正的老股民谁看那些东西呀！

　　什么是股市阿尔法品种，贝塔品种，有什么相关书籍，谢谢

　　这个概念是投资组合理论的概念。

阿尔法指超额收益

贝塔收益是系统性收益。

这些概念的提出，对于股票资本成本的计算，和量化投资组合的设计很重要，是基础。

传统的价值投资和技术分析的概念体系里不把这个概念做重点。

书籍的话，主要是美国经典商学院的教材，投资组合理论类教材，都会详细介绍。