量化交易员带你写Long-Short Strategy代码

你真的学会多空策略？量化交易员带你写Long-Short Strategy代码¶

在金融和对冲基金领域，Long-Short Equity 策略通过同时建立多头（long）和空头（short）的股票头寸，来获取风险调整后收益并降低整体风险暴露。它不仅适合在市场上涨或下跌的环境中运用，还常被专业投资机构用来分散风险、获取超额收益。本文将带你深入了解这一策略的运作原理、历史演变、收益来源，以及如何在 Python 中进行回测和实践。

关键观点：
- 同时做多和做空股票，以从上涨和下跌中获利
- 目标是降低整体市场风险暴露
- 常用于对冲基金、机构投资与专业交易场景
- 涉及多种因素：选股、市场择时、因子敞口等

什么是 Long-Short Equity 策略？¶

Long-Short Equity 策略，顾名思义，就是通过买入（做多）被认为将上涨的股票，同时卖出（做空）被认为将下跌的股票，从而在市场不同时期的涨跌中都能获取收益，并尽量降低对整体市场波动的依赖。

示例：
如果投资者通过基本面分析判断 A 公司被低估（期待股价上涨），而 B 公司被高估（期待股价下跌），则可同时做多 A 公司并做空 B 公司。借由这种多空头寸的平衡组合，即使市场整体上涨或下跌，该组合也有机会在两方面获利。

示例：Long-Short Equity 策略¶

假设投资者同时买入（做多）一些被低估的公司股票，并卖出（做空）一些被高估的公司股票。比如，发现 Company A 被低估，就做多它；同时发现 Company B 估值过高，就做空它。

通过这种“多头+空头”的组合形式，即便市场整体下挫，多头部分可能会产生浮亏，但空头部分有望取得盈利，从而减小整体波动，增强组合的抗风险能力。

下面是 2024 年 1 月-3 月期间，根据 Morningstar 数据给出的部分高估和低估股票示例（仅供说明）：

Top 5 Most Overvalued Stocks（高估股票）

（来源：Morningstar）

Top 5 Most Undervalued Stocks（低估股票）

（来源：Morningstar）

注：表格中示例为说明策略所用。实际投资时需结合更多基本面及市场数据。

Long-Short Equity 策略的历史发展¶

Long-Short Equity 策略与对冲基金的历史紧密相连。从 20 世纪起，一些投资者便开始利用做多和做空来降低市场整体风险，同时赚取个股波动的差价。

• 20 世纪：对冲基金崛起
  随着对冲基金的出现，机构投资者逐渐采用多空结合的方式，以在单个股票的差异化走势中获利。

• 20 世纪 50-60 年代：价值投资兴起
  本杰明·格雷厄姆（Benjamin Graham）和沃伦·巴菲特（Warren Buffett）将“买入低估、卖出高估”的思想带入大众视野，奠定了 Long-Short 思路的基本面基础。

• 20 世纪 70-80 年代：量化模型出现
  随着金融理论和计算机技术的发展，量化选股、统计模型等陆续被引入，诞生了更多依赖数学算法的多空策略。

• 20 世纪末至 21 世纪初
  金融监管、市场竞争和金融工具的丰富，进一步推动了 Long-Short Equity 策略的多元化。如今，大数据、机器学习、人工智能等新技术，让多空策略持续演进。

Long-Short Equity 策略的收益来源¶

Long-Short Equity 策略的收益主要来自以下几方面：

1. 选股收益
   凭借对公司基本面、财务指标和市场情绪的分析，买入被低估股票、卖出被高估股票，从而获取差异化收益。

2. 市场择时
   在市场预期看涨时倾向多头，在市场预期下跌时倾向空头，借助宏观经济指标、技术分析等进行时机判断。择时能力出色时可进一步提升收益。

3. 因子敞口
   一些多空策略聚焦于特定因子（如价值、成长、动量、质量等）。当这些因子表现优异时，相应策略也会获得超额回报。

Long-Short Equity 基金的类型¶

市场上的 Long-Short Equity 基金因投资理念和目标的不同，往往分为以下几类(2)：

1. 行业/板块型基金
   专注于特定行业（如科技、医药、金融等），在同一行业内部同时做多和做空，以把握行业内部的估值差异。

2. 市场中性型基金
   保持多头和空头头寸在市值上的相对平衡（近似 0 净敞口），更强调捕捉个股之间的相对价值差，而非整体市场方向。

3. 地域型基金
   限定于某个国家或地区（如美国、欧洲、亚洲或新兴市场），基于本地市场的特点，同时做多和做空当地的股票组合。

Long-Short Equity vs Long Only 投资¶

Long-Short Equity vs 市场中性（Market Neutral）策略¶

Long-Short Equity vs 价值投资（Value Investing）¶

Long-Short Equity 策略的运作方式¶

让我们通过一个简单例子来直观理解其运作原理。假设某基金经理在科技板块建了如下头寸：

• 若科技板块整体下跌：多头（苹果、谷歌）亏损，但空头（微软、IBM）可能盈利，组合整体损失相对可控。
• 若科技板块整体上涨：多头获利，空头亏损，也同样对冲一定的风险。

若基金经理更看好多头，可分配更多资金在多头（如 70% 多头，30% 空头）。这样能在牛市中获利更大，但在熊市中也面临更大下行风险。

关于 Long-Short Equity 策略的常见误区¶

误区 1：Long-Short Equity 很“危险”，因为涉及做空。
现实：合理运用空头头寸能对冲风险，提高风险调整后收益。

误区 2：Long-Short Equity 一定需要复杂的数学模型。
现实：基础的多空策略更多依赖对市场和公司的理解，技术和模型只是辅助手段。

误区 3：Long-Short Equity 仅适用于对冲基金。
现实：个人投资者在适当风险管理下，也可借鉴多空策略的精髓。

如何构建一个 Long-Short Equity 策略？¶

一般而言，构建 Long-Short Equity 策略可分以下步骤：

1. 确定股票池（Universe）
   可以按市值、日均成交额、价格区间等维度筛选目标股票。

2. 分行业或板块分类
   将股票按行业分组（科技、医药、汽车、金融等），在同一板块或行业内做多空以减少系统性影响。

3. 设置做多或做空的指标
   根据历史数据或量化因子（如昨日涨跌幅、财务指标、技术指标等）进行排名，选择高排名做空、低排名做多，或结合均值回归、动量策略等原理。

4. 资金分配（Capital Allocation）
   最简单的做法是等权分配，也可依据市值、波动率或前期表现等进行差异化分配。

使用 Python 构建 Long-Short Equity 策略的步骤¶

下面通过一段简化的 Python 代码示例来演示如何进行回测。示例选取了 38 家在纽约证券交易所上市的科技股，假设基于前一日涨跌幅进行排名，利用均值回归思路来做多空。

Step 1 - 导入库并获取历史数据¶

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import yfinance as yf

# 读取 38 家科技股的历史数据
tickers = ['AAPL', 'ACN', 'ADI', 'ADP', 'ADSK', 'ANSS', 'APH', 'BABA', 'BIDU', 'BR', 'CRM',
           'FFIV', 'FIS', 'FISV','GOOG', 'GPN', 'IBM','INTC', 'INTU', 'IPGP', 'IT', 'JKHY', 
           'KEYS', 'KLAC', 'LRCX', 'MA', 'MCHP', 'MSFT','MSI', 'NVDA', 'NXPI', 'PYPL', 'SNPS', 
           'TEL', 'TTWO', 'TXN', 'V', 'VRSN']

data = yf.download(tickers, '2018-1-1', '2024-3-1')['Adj Close']

Step 2 - 计算每日收益率¶

# 计算每日收益率
daily_stock_returns = (data - data.shift(1)) / data.shift(1)
daily_stock_returns.dropna(inplace=True)

# 根据前一天的收益率进行降序排名
df_rank = daily_stock_returns.rank(axis=1, ascending=False, method='min')

Step 3 - 生成交易信号¶

# 依据排名生成交易信号
df_signal = df_rank.copy()
for ticker in tickers:
    # 排名靠前的做空 ( -1 )，排名靠后的做多 ( +1 )
    df_signal[ticker] = np.where(df_signal[ticker] < 22, -1, 1)

# 计算根据交易信号可能带来的下一日收益
returns = df_signal.mul(daily_stock_returns.shift(-1), axis=0)

# 对所有股票的收益做平均
strategy_returns = np.sum(returns, axis=1)/len(tickers)
df_signal.head(3)

输出示例：

Step 4 - 输出绩效指标：累计收益率、夏普比率和最大回撤¶

if not strategy_returns.empty:
    # 累计收益率
    cumulative_returns = (strategy_returns + 1).cumprod()

    # 夏普比率 (假设无风险利率为 0)
    daily_rf_rate = 0
    annual_rf_rate = daily_rf_rate * 252
    strategy_volatility = strategy_returns.std() * np.sqrt(252)
    sharpe_ratio = (strategy_returns.mean() - annual_rf_rate) / strategy_volatility

    # 最大回撤
    cum_max = cumulative_returns.cummax()
    drawdown = (cumulative_returns - cum_max) / cum_max
    max_drawdown = drawdown.min()

    print("Cumulative Returns:")
    print(cumulative_returns[-1] if not cumulative_returns.empty else "No trades executed.")
    print("\nSharpe Ratio:")
    print(sharpe_ratio)
    print("\nMax Drawdown:")
    print(max_drawdown)
else:
    print("No trades executed. Cannot compute performance metrics.")

输出：

Cumulative Returns:
1.0314663731001577

Sharpe Ratio:
0.0038672646408557058

Max Drawdown:
-0.03183340726727493

Step 5 - 结果可视化¶

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制累计收益曲线
if not strategy_returns.empty:
    cumulative_returns = (strategy_returns + 1).cumprod()
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    cumulative_returns.plot()
    plt.title('Cumulative Returns')
    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel('Cumulative Return')
    plt.grid(True)
    plt.show()

    # 设定 6 个月（126 个交易日）的滚动窗口计算滚动夏普比率
    rolling_window = 126
    rolling_sharpe_ratio = (strategy_returns.rolling(window=rolling_window).mean() /
                            strategy_returns.rolling(window=rolling_window).std()) * np.sqrt(252)

    # 绘制滚动夏普比率
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    rolling_sharpe_ratio.plot()
    plt.title('Rolling 6-Month Sharpe Ratio')
    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel('Sharpe Ratio')
    plt.grid(True)
    plt.show()

    # 绘制最大回撤
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    drawdown.plot()
    plt.title('Maximum Drawdown')
    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel('Drawdown')
    plt.axhline(max_drawdown, color='red', linestyle='--', label='Max Drawdown')
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.show()

可视化结果示例：

以上回测结果仅作示例，不能保证未来收益表现。实际交易时需多维度评估策略，包括不同市场环境、不同因子组合及交易成本等。

排名机制（Ranking Scheme）在 Long-Short Equity 策略中的重要性¶

在本例中，我们采用前一日回报率来进行排名，并运用均值回归的思路。但在实盘中，可能结合其他指标（例如移动平均、成交量、财务指标等）综合评估，并决定使用动量还是均值回归。

例： 著名的 AQR 资本管理公司在构建其 QMJ（Quality Minus Junk）组合时，就会综合企业盈利能力、成长性、安全性等基本面指标来构造质量评分，再据此进行多空操作。

资金分配（Capital Allocation）¶

在上文示例中，我们使用等权分配，将组合资金平均投入每只股票。除此之外，常见的还有：

• 基于市值加权：市值大的股票权重更高
• 基于波动率加权：波动更大的股票权重更低
• 基于因子加权：根据前期表现或因子分数分配权重

再平衡（Rebalancing）频率¶

• 高频再平衡：对短期策略而言，每日甚至每小时都要更新头寸，但会增加交易成本和滑点风险。
• 低频再平衡：中长期策略可能选择每周、每月或每季度再平衡，虽然交易成本更低，但也可能错失短期行情或加大对不利走势的敞口。

风险管理与行业趋势¶

Long-Short Equity 策略同样面临选股偏差和市场风格切换等风险。如果做多的股票价格下跌，做空的股票价格上涨，组合会出现亏损。

• 风险管理手段
• 设置止损和止盈
• 定期更换股票池（防范过度集中）
• 行业及公司层面的分散化
• 行业趋势
• 越来越多基金在组合中保持一定偏多，以期待长期的股票市场向上趋势
• 同时依靠对冲措施，减小市场波动带来的冲击

交易成本与滑点（Slippage）¶

Long-Short 策略相对活跃，需要考虑：

• 佣金、手续费：做空需借券或保证金，费用相对较高。
• 滑点：市场波动、流动性不足、大额交易都可能导致成交价格偏离预期。

示例：
若原本假设每笔交易总成本为 0.1%，但实际执行后发现滑点和佣金更高，可能需要调高至 0.2% 并重新回测，确保结果更贴近真实市场表现。

Long-Short Equity 策略的应用¶

• 对冲基金和机构投资者常用来管理市场风险，追求绝对收益
• 个人交易者可在杠杆合理、风险可控的情况下借鉴多空思路
• 跨市场或跨品种（如商品、货币）中也可应用类似原理

Long-Short Equity 策略的优点¶

1. 分散化：多空结合有效降低组合与单边市场波动的关联度
2. 灵活性：可适应牛、熊、不确定等多种市场环境
3. 获取超额收益：通过差异化选股和积极管理，多空策略能捕捉更多alpha
4. 风险对冲：空头头寸在市场下跌时为组合提供一定保护
5. 可定制：可根据投资目标、风险偏好灵活调整因子和头寸比例

Long-Short Equity 策略的局限¶

1. 复杂度高：需要深入研究和分析，选股与择时要求更专业
2. 执行风险：做空面临借券难度、可能遭遇逼空行情
3. 杠杆效应：部分多空策略会运用杠杆放大收益，也会放大风险
4. 市场敞口：如果多空仓位不平衡，仍可能面临较大市场风险
5. 成本压力：频繁交易带来更多佣金、滑点和借券成本

结语¶

Long-Short Equity 策略常被对冲基金视为核心策略之一，通过同时做多和做空股票，投资者可以在市场涨跌中创造潜在收益并相对降低整体风险敞口。随着金融科技和数据分析工具的不断演进，Long-Short 策略也在不断迭代，从简单的价值与动量因子到复杂的机器学习模型，皆有其应用价值。

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