行情太差 对冲基金业绩损失惨重投资者疯狂撤资

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       多年来，由于可为投资者谋求更高回报，对冲基金行业吸引了数十亿美元资金流入。但经过了障碍重重的几个月后，对冲基金的收益已大不如前，投资者们疯狂撤离，多家基金公司倒闭。

　　总体而言，专门追踪对冲基金行业数据的HFR公司发布研究报告称，今年第三季度，对冲基金经理手中所掌握的用于投资股票、债券、大宗商品与外汇的资金总量已大幅缩减了950亿美元。对冲基金行业面临着自2008年第三季度(受金融危机影响最严重的一季度)以来最严重的一次“失血”。

　　数月以来，各国央行的一系列意想不到的举措、希腊遇政治难关、波多黎各爆发债务危机、中国市场也不景气，引发了全球市场动荡，让投资者蒙受了严重的损失。这对于对冲基金经理们而言无疑是个坏消息，意味着他们先前所部署的任何一种投资策略都变得失去了意义——无论是对遇险企业进行投资还是购买股票。

　　虽然此消息一出，无异于在金融圈投下了一颗重磅炸弹，但迄今为止，今年的市场动荡还未达到2008年雷曼兄弟破产时那样的水平，上一次对冲基金行业经历如此大的跌幅，也是在那时。撤资的消息令批判对冲基金的声音开始涌现，人们纷纷指责，对冲基金存在的意义本是在市场大幅波动时对投资者予以保护，但显然它们没能做到这一点。

　　诸多对冲基金行业的“大腕们”也都见证了今年公司收益的“惊天逆转”。知名投资家威廉·阿克曼(William A. Ackman)的潘兴广场资本管理公司(Pershing Square Capital Management)今年已经亏损了9.4%，而阿克曼的得意门生——被誉为“对冲基金新星”的米克·麦圭尔(Mick McGuire)所创立的马尔卡托资本管理公司(Marcato International)，其今年也亏损了11.6%。此外，那些在近几年来频频打赢“英镑狙击战”的对冲基金们，如今的日子也开始不好过了，如拉里·罗宾斯(Larry Robbins)所创办的格伦维尤资本管理公司(Glenview Capital Management)，该公司亏损幅度高达13.5%。

　　然而，损失最为惨重的对冲基金经理们还是那些将鸡蛋放在同一个篮子里的人，即所谓的“对冲基金旅馆”，它们往往将全部或大部分的资金都投入到了同一支股票上。诺伟司(Novus)公司的研究数据显示，包括瓦兰特(116.16, 6.29, 5.72%)制药(VRX)与钱尼尔能源(CQH)在内，九支受对冲基金们欢迎的热门个股在上季度的下跌幅度均超过20%。

　　诺伟司(Novus)公司的首席研究官Stan Altshuller称，“就在两个星期内，无情的溃败几乎击中了行业内的所有大佬，对冲基金们难以接招，疲惫不堪”。

　　伴随着令人失望的业绩数字不断被公开，遭遇投资者撤资的对冲基金的名单也在不断扩大。因此，宣告倒闭的对冲基金的数字也在不断增长。

　　由私募股权企业凯雷集团(Carlyle Group)所控股的凯雷资产管理公司表示，公司在今年8月收到了来自投资者的反馈，要求从基金中撤资20亿美元。另一家私募股权投资公司也面临着相似的困境，贝恩资本(Bain Capital)在本月初向投资者宣告，经过三年的亏损，公司决定关闭旗下管理着22亿美元的回报基金，并将所有资金返还给投资者。上周，峰堡投资集团(Fortress Investment Group)也宣布关闭了旗下管理着23亿美元的旗舰对冲基金，因为“经济大环境不利于我们取得的结果”。公司今年已经流失了17%的投资者。

　　面对全球对冲基金之殇，别以为不知名的小型对冲基金们就能幸免于难。一家名为Spruce AlphLa的小型对冲基金采取了高风险的杠杆式外汇交易策略，结果是仅仅在8月一个月就亏损了近50%。

　　目前，掌握在全球所有对冲基金手里的资金规模约为2.87万亿美元。HFR公司的数据显示，截至9月底，各对冲基金平均亏损了1.5%，而与之对应的标准普尔500系数同期才下降了1个百分点。

                                                                                                            --来自新浪财经 翻译自纽约时报

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王小川，同济大学管理学博士，MATLAB技术论坛管理团队核心成员，经管之家（原人大经济论坛）数据分析与挖掘课程培训Python主讲导师，证券从业人员。

现就职于国内某大型券商研究所，从事量化投资相关工作，并承担了部分高校统计课程教学任务。

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描述性研究
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2、大师选股策略
3、市场中性选股策略
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1、什么是时间序列数据  
2、时间序列的平稳性检验与白噪声探讨  
3、时间序列平滑  
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第三天：
Part1：投资组合基本概念
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2、CAPM模型
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Part2：投资组合构建
1、单因子测试
2、多因子测试
3、常见的组合构建方法
Part3：数据挖掘算法在量化投资中的运用  
1、逻辑回归与涨跌预测   
2、支持向量机模型与涨跌预测  
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2、文本处理技巧
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案例分析：
案例一：单因子全套测试代码
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案例三：文本数据处理案例

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不能与大势作对

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