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多/空策略：将基金部分资产买入股票，部分资产卖空股票或者股指期货。对冲基金经理可以通过调整多空资产比例，自由地调整基金面临的市场风险，往往是规避其不能把握的市场风险，尽可能降低风险，获取较稳定的收益。套利策略：对两类相关资产同时进行买入、卖出的反向交易以获取价差，在交易中一些风险因素被对冲掉，留下的风险因素则是基金超额收益的来源。由于采用产品不一，因此套利策略又可以分为：股指套利、封闭式基金套利、统计套利等。事件驱动型策略：投资于发生特殊情形或是重大重组的公司，例如发生分拆、收购、合并、破产重组、财务重组、资产重组或是股票回购等行为的公司。事件驱动策略主要有不良证券投资和并购套利，其他策略常与这两种策略一并使用。趋势策略：通过判断证券或市场的走势来获利而不再是将市场风险对冲掉后依靠选择证券的能力来获利，而且有时还大量采用杠杆交易以增加盈利。类型上可以分为：全球宏观基金、新兴市场对冲基金、纯粹卖空基金、交易基金及衍生品基金。于是，我们决定使用套利策略+多/空策略，利用投资组合的方式进行对阿尔法策略的测试，首先，我们选中了 ADA ， CRO ，和经过 1000万次拟合所产生的最小方差组合和最大夏普组合进行阿尔法套利策略测试，其分配如下：
Min Variance834550Returns0.264763Volatility0.385884Sharpe0.686121BTC0.204153USDT0.004153ETH0.415922XRP0.149941BCH0.082533BSV0.019926ADA0.016479LTC0.021585CRO0.031211LINK0.054097Max Sharpe999323Returns1.281194Volatility0.699474Sharpe1.831655BTC0.026382USDT0.053029ETH0.051912XRP0.009166BCH0.012842BSV0.065732ADA0.191178LTC0.007359CRO0.314827LINK0.267572 ADACROMin VarianceMax Sharpe超额收益率（alpha)0.8568457831.33326647-0.3211805840.695250416收益率1.4464522431.9210053860.2647631.281194波动率0.8807370.7575720.3858840.699474我们采用了 2018.7.1-2019.7.1的价格作为训练集，并用 2019.7.1-2020.7.30 作为测试集，以上为测试结果。在超额收益上，最大化夏普投资组合虽然不如单一币种，但是其波动率小于任意单一币种。对于绝对收益来说，投资 CRO 无疑是最好的选择。单一币种策略在此测试集的表现明显优于任意组合策略。
而所谓阿尔法套利，是指寻找到获得较高α正值的组合，买入该组合，同时卖出等值的指数，在建立套利头寸后，组合如果表现强于指数，若价格是下跌，则指数下跌幅度高于α组合，指数空头收益高于α股票组合损失，套利组合获得收益；若价格上涨，则α组合上涨收益多于空头损失，套利亦获得收益。
这种情况的出现也是阿尔法策略的难点之一：选取能够获得阶段性超额收益的标的；其次判断价差点位，选择在组合与指数价差较窄时建立套利头寸；当价差扩大获得套利收益后，根据市场状况则平掉套利头寸获取收益。由于历史数据较短，我们仅能获得一年的训练数据（请注意，数据存在非常大的偶然性）。
ADACROalpha 套利策略收益率145.04297431170988%18.77110388156067%
Conclusion 结语alpha 套利策略风险相对较小，收益预期相对比较稳定，对于量化对冲产品来说，阿尔法策略是一个拥有较高性价比的选择。
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