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中国股票市场和期货市场投资风险居高不下，当系统性风险出现时会造成市场巨幅波动，使很多投资者蒙受巨大的经济损失，A股市场多年发展依然呈现牛短熊长的特征，股指期货的推出给广大投资者带来了福音。国外股指期货的发展经历了很长一段时间，为减少股票投资的损失，推出了基于股票指数的衍生品股指期货，与此同时，基于套利定价模型发展而来的Fama-French多因子模型在国外市场中表现优异，逐渐成为一种主流的投资方式。中国对于股指期货量化对冲的研究相对较晚，当前市场上可用于量化对冲交易的标的很少，而且股指期货是天然具有高杠杆的新型投资标的，在量化对冲过程中如何充分认识其投资风险，减少投资中的系统性风险，利用科学的方法对投资风险进行分解、对冲操作管理，达到投资收益和风险的有效管理是本文的写作出发点。
由于股指期货兼具股票和期货双重特性，利用股指期货的量化对冲既需要关注股票市场的风险，同时也需要特别关注股指期货的市场风险，与股票交易不同的是股指期货允许进行卖空操作，本文分别从期货合约属性和交易制度说明它的风险特殊性，结合学术界文献研究，充分说明股指期货量化对冲的实现原理和理论依据，并从涵盖市场风险、现金流风险、流动性风险、基差风险、法律风险和操作风险六个方面介绍了股指期货量化对冲中的风险成因以及对应风险防范的方法，结合E公司的实践说明了量化对冲整个过程中如何完成投资过程中投前、投中和投后的全过程有效管理;还补充说明了利用大数据进行量化对冲面临的新问题。
投资过程中的风险控制重要性不言而喻，本文尝试通过定性和定量相结合的方式进行研究。量化对冲的风险控制的核心是控制模型的风险，股指期货的量化对冲风险除了选择控制现货和期货对冲的匹配程度，更重要的是控制模型的有效性、适用性和健壮性。市场上主流的Barra风险模型发展已经比较成熟，通过分析研究Barra模型将风险主要分解为行业风险和风格风险的相关缺陷，提出E公司的多因子模型在Barra风险模型的基础上进行优化的方案。
量化对冲的有效性最终取决于模型是否可以创造稳定的超额收益。本文从Fama-French模型出发说明如何构造股指期货量化对冲模型，结合第二章中股指期货量化对冲的风险分析，分别从因子选择、模型参数设置和业绩归因分析三方面详细说明在模型的设计中如何实现风险规避。其次，对于因子加工中数据准确性的处理方法做了说明，不同的处理方法会影响模型因子的有效性;并且解释说明了E公司在量化对冲模型研发中提供的优化增强工具的研究内容。最后还说明了E公司在量化对冲风险控制中的风险因子的设置方式。
在实证中，通过构建一个多因子模型进行有效性检验。考虑到量化对冲的收益是基于小市值股票高收益的特性，而且在2017年后很多量化对冲模型出现失效的情况，同时为避免上证50和HS300的市值效应对于模型的影响，本文的量化对冲模型主要基于中证500股指期货合约进行构建，通过选择在2016年之前验证有效的5个因子，构建多因子模型，从2017年至2019年三年的数据分析，模型的运行效果良好，在收益和风险控制均满足了设计要求。
基于上述有效的多因子模型，本文对多因子模型的风险控制进行了进一步的优化研究。风险控制的核心是通过设置风险敞口大小来调整模型的收益，如何实现优化需要结合投资者对于中国市场的理解和经验，逐渐调整达到优化的目的。因此，本文在多因子模型行业中性的策略基础上，分别考虑设计将市值因子和流动性因子作为风险因子，通过调整其敞口大小来对比风险模型的运行结果，得出市值因子和流动性因子作为风险因子是有效的，并且中性化这两个因子可以获得更好的投资收益。
最后，多因子模型虽然可以分解量化对冲中的大部分风险，但是对于市场中的系统性风险还是无法完全有效消除。基于股指期货量化对冲的市场系统性风险控制的重要性，提出了投资者教育和增加新股指期货合约的建议，参与的投资者和可以选择的交易品种更多，股票市场和股指期货市场的对应股指期货合约匹配度越高，市场风险可以更好的转移和分散，最终达到市场的更加均衡，从而为股指期货的量化对冲提供更加平稳的市场环境。
综上所述，E公司基于Barra风险控制模型优化的多因子模型，结合定性和定量的风险控制方式，可以实现股指期货量化对冲的风险有效管理，并能通过调整因子风险敝口，达到风险可控的投资收益目标。
由于股指期货兼具股票和期货双重特性，利用股指期货的量化对冲既需要关注股票市场的风险，同时也需要特别关注股指期货的市场风险，与股票交易不同的是股指期货允许进行卖空操作，本文分别从期货合约属性和交易制度说明它的风险特殊性，结合学术界文献研究，充分说明股指期货量化对冲的实现原理和理论依据，并从涵盖市场风险、现金流风险、流动性风险、基差风险、法律风险和操作风险六个方面介绍了股指期货量化对冲中的风险成因以及对应风险防范的方法，结合E公司的实践说明了量化对冲整个过程中如何完成投资过程中投前、投中和投后的全过程有效管理;还补充说明了利用大数据进行量化对冲面临的新问题。
投资过程中的风险控制重要性不言而喻，本文尝试通过定性和定量相结合的方式进行研究。量化对冲的风险控制的核心是控制模型的风险，股指期货的量化对冲风险除了选择控制现货和期货对冲的匹配程度，更重要的是控制模型的有效性、适用性和健壮性。市场上主流的Barra风险模型发展已经比较成熟，通过分析研究Barra模型将风险主要分解为行业风险和风格风险的相关缺陷，提出E公司的多因子模型在Barra风险模型的基础上进行优化的方案。
量化对冲的有效性最终取决于模型是否可以创造稳定的超额收益。本文从Fama-French模型出发说明如何构造股指期货量化对冲模型，结合第二章中股指期货量化对冲的风险分析，分别从因子选择、模型参数设置和业绩归因分析三方面详细说明在模型的设计中如何实现风险规避。其次，对于因子加工中数据准确性的处理方法做了说明，不同的处理方法会影响模型因子的有效性;并且解释说明了E公司在量化对冲模型研发中提供的优化增强工具的研究内容。最后还说明了E公司在量化对冲风险控制中的风险因子的设置方式。
在实证中，通过构建一个多因子模型进行有效性检验。考虑到量化对冲的收益是基于小市值股票高收益的特性，而且在2017年后很多量化对冲模型出现失效的情况，同时为避免上证50和HS300的市值效应对于模型的影响，本文的量化对冲模型主要基于中证500股指期货合约进行构建，通过选择在2016年之前验证有效的5个因子，构建多因子模型，从2017年至2019年三年的数据分析，模型的运行效果良好，在收益和风险控制均满足了设计要求。
基于上述有效的多因子模型，本文对多因子模型的风险控制进行了进一步的优化研究。风险控制的核心是通过设置风险敞口大小来调整模型的收益，如何实现优化需要结合投资者对于中国市场的理解和经验，逐渐调整达到优化的目的。因此，本文在多因子模型行业中性的策略基础上，分别考虑设计将市值因子和流动性因子作为风险因子，通过调整其敞口大小来对比风险模型的运行结果，得出市值因子和流动性因子作为风险因子是有效的，并且中性化这两个因子可以获得更好的投资收益。
最后，多因子模型虽然可以分解量化对冲中的大部分风险，但是对于市场中的系统性风险还是无法完全有效消除。基于股指期货量化对冲的市场系统性风险控制的重要性，提出了投资者教育和增加新股指期货合约的建议，参与的投资者和可以选择的交易品种更多，股票市场和股指期货市场的对应股指期货合约匹配度越高，市场风险可以更好的转移和分散，最终达到市场的更加均衡，从而为股指期货的量化对冲提供更加平稳的市场环境。
综上所述，E公司基于Barra风险控制模型优化的多因子模型，结合定性和定量的风险控制方式，可以实现股指期货量化对冲的风险有效管理，并能通过调整因子风险敝口，达到风险可控的投资收益目标。