01、資産收益的拆分
在介紹主流量化交易政策之前，需要先知道資産收益的拆分。資産收益通常可以拆分為Beta收益和Alpha收益，Beta為市場風險補償，Alpha則是投資組合的超額收益。
JPMorgan将傳統的Alpha進一步拆分，其中将通過指數權重優化和選股優化等指數增強方式取得的超額收益稱為Enhanced Beta，其中通過投資相關性較低的另類大類資産取得的超額收益稱為Alternative Beta，剩下的Alpha收益才是無風險的超額收益True Alpha。
資料來源：券商研報
一般來說，主動型量化政策往往有較高的夏普比率，但政策容量小、成本高，被動型或指數型量化政策則相反。不同的量化投資基金追求不同的風險和收益，是以量化投資政策極為多樣化，在此我們分享一些主流量化交易政策。
02、統計套利交易政策
統計套利就是基于某投資品種曆史價格資料，尋找其價格規律，進而在一定機率上擷取套利機會。常見思路是找出相關性較高的兩個投資品種，根據它們之間長期均衡的協整關系，當價差偏離一定程度時，買入被相對低估的品種，賣空被相對高估的品種，等到價差回歸均衡時平倉獲利。有别于無風險套利，統計套利是根據資産的曆史價格規律進行的風險套利，其風險在于資産間的這種協整關系在未來是否會繼續存在。
統計套利主要包含跨資産套利、跨市場套利等。以跨境ETF套利為例，下圖為iShares China Large Cap UCITS (FXC)跨境指數基金，該ETF的成分股為香港交易所上市的按市值排名前50隻中國股票，即投資紅籌股、大盤股。
資料來源：iShares
投資者既可以購買該ETF，也可以直接在香港交易所購買成分股。由于ETF和其成分股本質相同，是以ETF淨值和成分股淨值在長期應高度相關，存在協整關系。基于該協整關系，跨境ETF套利政策的思路為，當ETF淨值和成分股淨值價差超過一定水準時，買入相對低價的一方，等到價差回歸正常後平倉獲利。該ETF主要成分股及權重如下:
在量化金融分析師AQF中介紹了基于兩隻相關性較高的股票的配對交易政策。下圖左為兩隻股票的收盤價走勢圖，可以看出兩隻股票價格高度相關；下圖右為兩股票價差圖，當價差超過上限時買入低估股票，價差回歸時再賣出獲利，如果市場可以做空則可以獲得雙向收益。
資料來源：量化金融分析師AQF項目課程
AQF(Analyst of Quantitative Finance)量化金融分析師，是基于Python語言的專業量化投資證書。該證書由中國社科院下設的中國市場學會量化金融标準委員會建立的全國财經金融培養工程（簡稱PFT）主辦并頒發，是代表量化金融行業的專業水準認證。
AQF核心課程體系，包括以下五大部分内容：量化投資基礎、Python語言程式設計基礎、基于Python的經典量化投資政策、量化交易系統設計、量化實盤交易。
AQF核心課程詳細介紹的量化投資政策有：通道政策、反轉政策、ETF套利政策、趨勢追蹤政策、均值回歸政策、海龜交易政策、事件驅動型政策、基本面多因子政策、技術面多因子政策、股指期貨套利政策、商品期貨套利政策、期權交易程式化政策、配對交易（Pair Tarding）政策、機器學習：支援向量機與股票漲跌預測、深度學習：神經網絡與股票漲跌預測。
沒有萬能的政策，隻有合适的政策；算法的背後是真正的交易哲學。對市場保持敬畏，保持冷靜，做政策的終身學習者。
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