市值型
股票型证券投资基金风险更大。
股票型基金依投资标地，也可以再细分几种类型，这又决定了基金的报酬率与风险性。其中产业型，例如科技、电子基金专门投资科技股，绩效就会随著电子股走势起伏；中小型基金以投资成立时间较短、中小型股本的公司为主，爆发力较大；价值型基金多半以低价、低本益比股票为主，涨跌波动都会较小，诉求稳健为主，投资人购买前要问清楚每档基金的特色。
债券型基金，投资标地为政府公债、金融债、公司债等债券，由於可随时赎回又免税，诉求的是保守、安全，吸引大户、法人当活期存款来投资。而由於国内债券基金通常投资一些高收益的债券，稳稳地赚利息钱，所以其实像货币基金，波动小，只要没有买到地雷债，几乎是稳赚不赔。至於海外债券基金就真的在债市中杀进杀出，债券也是会受到利率变化而牵动价格涨跌，所以也会有投资风险，海外基金还有汇兑风险，因此波动又较国内债券基金大。
Ⅱ 有担保债券主要包括哪些形式
有担保债券主要包括哪些形式？
1、现金流量型CMO
现金流量型CMO 是一种通过发行不同信用级别的债券并利用发行所得来购买证券化交易资产池，以资产池所产生的现金流量来支付债券投资人的结构化融资工具。对各投资者的偿付 一般是持有最高评级等级债券的投资者最为优先，依此类推，最后才是最先承担资产池损失风险且其所持有的CMO通常未经过评级的权益型投资人。作为承担资产 池最先信用损失风险的回报，权益型投资人通常可以取得资产池的大部分剩余利息，且其投资收益率可能较高。SPV会把发行CMO的收入用于购买证券化资产和 支付执行交易过程中的相关成本。
2、合成型CMO
合成型CMO 系在没有实质移转资产的情形下，利用信用衍生商品实现与现金流量型CMO同样具有转移信用风险功能的结构化工具。在合成型CMO中，投资人的款项并不直接 用于向发起人购买证券化资产，SPV只是名义上拥有证券化资产，资产实际上仍属于发起人。SPV将就证券化资产与第三方签定信用违约交换合约 （credit default swap），由第三方向SPV购买证券化资产的信用保险，第三方定期向SPV缴交的资产信用保费，SPV将承担证券化资产的信用风险。证券发行款项可由 SPV或第三方持有，SPV持有的投资人款项应按交易规定投资于低风险的合格金融工具如公债等。证券本息偿付来源于资产信用保费和证券发行款项的投资收 入。在SPV持有证券发行款项的情况下，当证券化资产发生信用损失时，SPV应向第三方支付证券化资产的信用损失金额，SPV应在证券化交易终止时会将其 持有的剩余款项归还投资人。若证券发行款项由第三方持有，则在证券化资产发生违约时SPV会与第三方协调并针对损失进行估价确认，由第三方在交易结束时将 扣除证券化资产的信用损失后的剩余款项支付给证券投资人。合成型CMO除了可进行债务工具的风险交易外，也可用于“捆绑（bundle）”企业或其它类型 的信用风险。合成型CMO可有不同交易结构，其基础资产既可以是实质资产也可以是衍生商品。
3、市值型（Market Value）CMO
市值型CMO 与现金流量型CMO类似，投资人购买证券的投资金额被用于购买证券化资产。但SPV并不是根据证券化资产面值而是根据每类资产的放贷比例（advance rate）发行证券。由于每一类资产的放贷比例一般取决于其历史价格或报酬率波动性，相互之间并不相同，因此，证券化资产池将定期按市价进行评估。若资产 池的价值过低以至于背离其放贷比例时，则资产担保品将被出售以使资产的放贷比例回复至应有的水平，担保品出售所得现金款项将偿付给投资人。市值型CMO证 券化资产可以为传统公司债及贷款，也可以是其它金融工具如私人企业股票或避险基金股份等。
4、混合型（Hybrid）CMO
混合型CMO得名于其资产池构成的“混合性”，该类CMO的证券化资产既有从发起人处购买的资产，也有通过信用违约交换合约指定的资产，由此决定了混合型CMO兼有上述各类型CMO特点。
CMO 的交易结构根据资产池资产在交易期间是否可以变动还可分为：静态型（即资产池内的资产在交易期间维持不变）、部分管理型（即服务商在管理资产池过程中可以 出售任何被视为有违约风险的资产）、积极管理型（即服务商可以自行决定买卖证券化资产，以对资产池实行积极的信用风险管理并使持有权益级CMO的投资人获 利最大化）等种类。
Ⅲ 什么是α，β收益，量化投资的策略创建与分析
α收益：一揽子可以自定义低估、同质化并且有波动的股票，不断买入更便宜的，卖出更贵的，从而获得的收益。
例如：几个跟着沪深300的ETF，你发现手中持有的沪深300ETF溢价2%了，而市场上同时存在一个折价1%的ETF，那么就卖出溢价高的沪深300ETF，去买折价的，这样虽然始终持有沪深300ETF，但获得了超越沪深300指数本身的收益，就是α收益。
解释一下同质化：明显所有的沪深300ETF是同质化的，也可以认为最小市值20个股票是同质化的，所有银行股是同质化的，分级A是同质化的。下文中有解释自定义低估。
β收益：基本面本身上涨是β收益。
例如，自定义最小市值的10个股票为一个指数，这些最小市值从5亿涨到20亿，这就是β收益。自定义最低股价10个为一个指数，从牛市的5元跌到2元，那么β收益就是负的
量化策略创建三个步骤：
策略的理论基础
历史回测
找到策略黑天鹅。
（一）策略的理论基础：（大致分为三类）：
基本面理论
按基本面又可以分为：1.价值型；2.成长型；3.品质型；按中国特色A股基本面又可以添加；4.小市值型；5.股价型
技术面理论
按技术面又可以分为：1.趋势型，2.趋势反转型，3.缩量反弹，4.指数轮动，5.择时
风险套利
风险套利（或者称轮动）：不断买入更便宜的，卖出更贵的。
注意：
有些理论基础并不牢固，并且不能很好解释（这也导致了各种投资流派互相不服）
有些量化跳过了理论基础，直接根据历史统计进行量化（本文不讨论），例如，统计两会前后涨跌，一季度历史表现最好板块
对策略理论的解释：
基本面策略可以定义什么是低估，比如低PE是低估，低市值是低估，低股价是低估，高ROE是低估，高成长是低估；也可以自定义低估，PB*PE是低估，总市值*流通市值小是低估
基本面理论提供了一揽子同质化并且有波动的股票。有些基本面策略的股票间波动较小，例如最低PE股，一段时期内总是那么几个银行股；有些波动较大，比如小市值型
技术面理论有些很难定义什么是低估，比如趋势型；有些则看似可以定义低估，例如，BIAS最小，20日跌幅最大，其实也不是
能自定义低估的策略是风险套利，不能自定义低估的策略是统计
基本面本身能上涨，就获得了β收益
我得出的结论是：风险套利策略的核心是对自定义低估的轮动，即不断获得α收益！！
如何获得α收益：大部分基本面策略的收益是因为风险套利获得的；也就是不断买入更低估的，卖出更贵的；也就是因为调仓周期内因不同股票的波动而产生收益，因此适当缩短周期有利于提高收益；所以在一年内交易次数越多，alpha收益越大（投资大师说的减少交易次数，并不适用于套利）
理论本身获得的β收益并不多，甚至为负（价值型由于近几年市场估值不断降低，不调仓的话，收益是负的）
我们应当寻找的是：基本面理论本身能上涨，且能提供同质化，波动较大的策略（即获得α，又获得β）
统计策略其内在逻辑说服力小，是过去的概率来预测未来
（二）历史回测：回测中最重要一点是：不要欺骗自己
历史回测中要用到一个哲学思想，叫做奥卡姆剃刀:较简单的理论比复杂的理论更好，因为它们更加可检验
改变测试起始时间。调仓周期超过2天的策略，应该试遍每个起始时间，取平均收益，这才最接近策略真实历史回测，因为理论上起始时间变化一两天对策略收益影响是不大的，如果变化很大就说明过度优化。
不要创建静态股票池。历史上每个阶段都有大牛股，完全可以收集大牛股作为股票池，算好调仓周期，每个阶段买最牛的，收益可以美到不敢想象
不要用PE.PB等指标精确逃顶抄底，最多用来确定一个大致范围。每次大顶点位都是不同的，这样的择时毫无意义。
先用25个以上股票测试，确定策略有效性，再减少数量做策略，如果25个测试无效，那么一两个即使收益很好，也该放弃。
改变条件权重。如果稍微改变权重，收益变化很大，那么就降低策略未来预期收益，别指望策略以后会表现这么好。
尽量从07年开始测试。除非你能确定每个时间市场的风格，显然这是不可能的。
同一套择时系统，如果用在策略1上回撤是30%，用在策略2上回撤是15%，你肯定会选择策略2，如果策略1和2本质上是差不多的策略，别太高兴，在未来，策略1和2表现谁好谁坏也是难说的
（三）找到黑天鹅：每个策略都有黑天鹅
价值型，成长型，品质型策略，黑天鹅是过一个季度，可能财务数据完全变了，因此持仓个数不能太少，行业要分开
小市值，低价，低交易额策略，黑天鹅是出现仙股
统计类，技术类策略，黑天鹅是理论本身就不完美