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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