量化投资的平衡项目

为了尽量减少对市场的敞口，每个月重新平衡项目投资是必不可少的。根据量化投资智能平台，亿启量化支持根据市场情况做出自动调整的策略。算法将根据上个月的市场贝塔系数自动剔除表现不佳的项目并购买表现优异的项目，做出调整。此代码使系统策略能够始终掌握市场趋势并最大化潜在价值。

投资组合是使用多空策略和正负贝塔中和开发的。投资理论基于证券市场线模型，投资组合中有两组证券，一组具有正贝塔系数（当股票价值与投资资本的比例达到一定数量时高价卖出），另一组为负值（以低价买入）一定比例的总杠杆）。

系统可以首先导入管道和拉取统计数据，例如简单移动平均线、平均交易量和回报的滚动线性回归。根据这些因素创建了一个由排名前列的项目集合，并对算法进行了编码，以从列表中取出表现尤其突出的项目，列表中靠后的项目。该算法卖空表现差的项目，多头买入表现最佳的项目。

贝塔系数根据过去两年交易日的回归计算得出的，每个月都会通过将最近 30 个交易日代入方程并删除最早的月份来重新计算贝塔系数。基于新的贝塔系数，该算法通过移除表现不佳的股票并添加到表现优异的投资组合中来重新平衡其项目的投资组合。

此操作的主要目标是最大化阿尔法系数。再平衡部分有两个关键组成部分，即目标和约束。它的目标包括在这个“阿尔法”或主动交易策略中使用管道的“组合排名”。它要求在我们的投资组合中最大化动量（这是一个自定义因子）、质量、价值和贝塔系数的组合排名，同时最小化约束——这包括确保投资组合在事先定义的贝塔系数范围内。

该投资想法主要包括买入被低估的股票并卖空被高估的股票，因为我们假设多头头寸的价值会增加，而空头头寸的价值会下降。即使多头头寸价值下降，策略也将是有利可图的。由于拥有市场中性投资组合，因此多头头寸的表现将优于空头头寸。

任何可能导致多头证券下跌的情况都会导致多头头寸亏损和空头头寸获利。同样，可以导致多头和空头头寸证券上涨的事件对投资组合利润的影响很小，因为头寸相互平衡，这将导致最小的市场风险。

中和风险因素函数确保投资组合由一定数量的正和负贝塔股票组成。这使我们拥有一个市场中性的投资组合，即使多头头寸价值下降也能获利：由于拥有市场中性投资组合，多头头寸的表现将优于空头头寸。通过创建这样的投资组合，目标是利用市场中的低效率，使市场价格反映个人买家对该证券的判断中的心理和信息偏差。

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编译者/作者：亿启量化

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