**市场中性策略是一种投资策略，旨在通过同时持有相等或类似市值的多头和空头头寸来减少或消除市场风险（系统性风险）**。这种策略的核心思想是利用选股能力获取超额收益（Alpha），同时通过对冲手段如股指期货来减少市场波动对投资组合的影响。具体分析如下：

- **多头Alpha**：通过量化模型或其他方法选择预期表现优于市场的股票构建多头组合。这些股票的表现超过了市场的平均水平，为投资者提供了所谓的Alpha收益。
- **空头负Alpha**：在空头方面，投资者可能会选择卖空股指期货或其他衍生品，以对冲掉多头组合的市场风险。股指期货的升贴水变化会影响空头端的收益，基差率对股票市场中性策略的未来表现有较为显著影响。

市场中性策略的优势在于能够在不同市场环境下提供相对稳定的回报，特别是对于追求稳健收益的投资者来说，这种策略具有吸引力。然而，这种策略也有其挑战和局限性：

- **成本考虑**：市场中性策略需要考虑对冲成本，这通常表现为期货价格与现货价格之间的基差。基差的波动虽然会影响中性策略的短期净值表现，但不改变策略在建仓时锁定的长期对冲成本。
- **环境影响**：市场中性策略的表现受到市场波动性、流动性、成分股表现等因素的影响。在市场风格急剧切换、低波动率环境、成交量低迷或成分股表现更优的情况下，量化超额容易发生回撤。

值得一提的是，市场中性策略在国内的发展与股指期货合约紧密相关。市场规模逐渐扩大，但同时也面临着风格暴露、对冲成本控制等问题。在实践中，投资者需要合理选择合约并进行资金分配，以确保策略的有效执行。

综上所述，市场中性策略通过构建多头和空头头寸来追求绝对收益，减少市场波动对投资组合的影响。这种策略适合那些希望避免大幅市场波动带来的不确定性的投资者，提供了一种稳健的投资选择。然而，投资者在应用市场中性策略时，需要仔细考虑对冲成本、市场环境变化以及策略的持续优化。

发布于2024-6-17 15:42 北京

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发布于2024-6-20 17:06 上海

市场中性策略概述

市场中性策略是一种投资策略，旨在通过同时构建多头和空头头寸以对冲市场风险，在任何市场环境下均能获得稳定收益。这种策略不依赖市场的上涨或下跌来赚钱，而是通过对整体收益的保护来获取利润。市场中性策略的构建方式多样，主要分为股票多头端、对冲端及中性三部分。其中，股票多头端通常采用量化多头策略，对冲端则是利用各类对冲工具建立空头头寸进行对冲，以达到对系统性风险的敏感度为0的目标。

市场中性策略的应用

市场中性策略在量化交易中的应用主要体现在以下几个方面：

阿尔法套利：做多具有阿尔法值的证券产品，做空指数期货，实现回避系统性风险下的超越市场指数的阿尔法收益。

贝塔套利：期指市场上做空，在股票市场上构建拟合300指数的成份股，赚取其中的价差，这种被动型的套利。

统计套利：通过构建统计套利模型捕捉市场出现的统计套利机会，当信号指数超出设定的临界值时，可以使用成对交易进行统计套利。

基本面套利：在某一行业内构建投资组合：买入行业内龙头企业、同时卖出行业内有衰退迹象的企业。

市场中性策略的优点和风险

市场中性策略的优点包括提供分散化的组合、低风险、牛市、熊市可以具有相同的表现、与其他资产类相关性小、对市场的影响小、比直接交易的压力小等。然而，这种策略也存在一些风险，如需要应用复杂并成本高昂的计算机模型来分析数据，辅助决定长短头寸中股票的选择；股票的选择取决于基金经理人，由此可以产生完全不同的收益和风险；这种策略的成本也比较高，组合经常变换以维持长短头寸；不是每支股票都可以卖空，基金经理人一般卖空那些流动性非常好的股票。

市场中性策略的发展趋势

近年来，为了应对股指期货的贴水，一部分量化团队开发了股票T+0策略，在原有的股票池中通过日内的股票交易来获取额外收益，同时量化选股模型也开始从传统的低频线性模型转向，建立在机器学习算法上的相对高频非线性模型，旨在提升模型自身的Alpha水平。

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发布于2024-6-17 16:04 佛山