量化投資與分析匯總十篇

序論：好文章的創(chuàng)作是一個不斷探索和完善的過程，我們?yōu)槟扑]十篇量化投資與分析范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質(zhì)，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

中圖分類號：F832 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2012）09（c）-0252-02

2012年以來，以量化分析技術(shù)投資著稱的量化基金表現(xiàn)得一枝獨秀，逐漸從振蕩市中脫穎而出。一季度，上證綜指上漲2.88%，同期標(biāo)準(zhǔn)股票型基金平均業(yè)績?yōu)?.31%，而按照Wind分類的13只量化基金，其平均業(yè)績?yōu)?.92%，五行基金更是取得7.65%的正收益，在亞洲量化基金中排名第一，超越同期上證指數(shù)4.77個百分點。

美國私募基金復(fù)興科技公司的第一支純粹的量化投資基金—— 大獎?wù)禄穑瑥?988年3月成立至2008年的21年里，平均年度凈收益高達(dá)36%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)跑贏同期道指年均8.81%的漲幅，比索羅斯、巴菲特同期的業(yè)績高出10%，原因：一是數(shù)學(xué)家基金經(jīng)理；二是量化分析技術(shù)。

1 基本面分析量化分析是投資機構(gòu)先后采用的2種投資技術(shù)

基本面分析，是分析員和基金經(jīng)理通常采用研究財務(wù)報表，與公司高層會談，與相關(guān)人員荷香業(yè)專家討論等方式，對少數(shù)幾家公司股票（約10到100只股票）進(jìn)行非常深入的研究分析，來決定要投資哪些股票以及如何投資。在基本面分析分類中，會根據(jù)行業(yè)不同，有專員長期跟蹤和深入研究其中一個行業(yè)，而這幾名專員最后則會成投資這個行業(yè)的專家。在股票市場成立以來長期采用的較為傳統(tǒng)的分析和投資方式就是基本面分析。基本面投資，通過企業(yè)內(nèi)部財務(wù)報表的形式，來發(fā)現(xiàn)企業(yè)的潛在價值，以求企業(yè)得到穩(wěn)定持續(xù)的高額收益，一旦買入，長期持有。

量化分析，借助數(shù)學(xué)、物理學(xué)、幾何學(xué)、心理學(xué)甚至仿生學(xué)的知識，通過建立模型，進(jìn)行估值、擇時選股。量化分析員和量化基金經(jīng)理，通常會同時研究全盤數(shù)千支股票，分析的方式也可以是基于公司基本面的，但是會強調(diào)量化財務(wù)指標(biāo)。量化的指標(biāo)（又稱因子）也可以是其他更有特色的數(shù)據(jù)。從事量化分析投資的基金經(jīng)理通常不去上市公司實地調(diào)研，而是將精力放在不斷完善模型上，量化分析投資的模型是決定投資業(yè)績的關(guān)鍵，投資模型始終處于絕密狀態(tài)，不同市場設(shè)計不同的量化分析投資管理模型，在全球各種市場上進(jìn)行短線交易。

2 量化分析技術(shù)獲取超額投資收益之道

在變幻莫測的市場經(jīng)濟中，能否理性思考投資、不受情緒影響，將是成功的關(guān)鍵。而利用計算機的篩選得出的量化分析基金，不受投資中非理性因素影響，使投資更有計劃行、紀(jì)律性、規(guī)律性，基金管理人要做到不貪婪、不恐懼、不放棄，不受情緒影響，以一顆平常心追求利益瘦小。

量化分析，有一套完整、科學(xué)的投資體系。嚴(yán)格的紀(jì)律性是量化投資明顯區(qū)別于主動投資的重要特征。在量化分析基金的運作中，主觀判斷也會出現(xiàn)和量化分析模型相左的情兄，但會堅持量化分析投資的紀(jì)律，相信模型判斷的長期穩(wěn)定性，不會盲目去調(diào)整改變。與傳統(tǒng)偏股型基金不同，量化分析基金采用獨特的投資組合管理方式，漸進(jìn)動態(tài)調(diào)整基金組合。這樣不僅可以順應(yīng)瞬息萬變的市場，還可以降低個股集中度，平穩(wěn)投資業(yè)績。因此，這種方式并不會產(chǎn)生傳統(tǒng)意義的重倉股，也就大大降低了重倉個股的風(fēng)險。

量化分析業(yè)績，來自于量化分析模型批量選股的成功率大于失敗率。量化分析的模型敏銳的“發(fā)覺”了開場環(huán)境的轉(zhuǎn)變，自動調(diào)高了評估因子、預(yù)期因子及市場反轉(zhuǎn)因子的權(quán)重，量化分析模型依此邏輯選擇的股票大部分取得較好收益，提升了整體業(yè)績。

3 量化分析技術(shù)創(chuàng)始人并非經(jīng)濟學(xué)家。

量化分析技術(shù)并非發(fā)端于華爾街，不少人最初并非經(jīng)濟學(xué)家，如巴契里耶和布萊克原先是數(shù)學(xué)家，夏普則從事醫(yī)學(xué)，奧斯伯恩為天文學(xué)家，沃金與坎德爾是統(tǒng)計學(xué)家，而特雷諾則是數(shù)學(xué)家兼物理學(xué)家。1970年代美國債券市場和股票市場全面崩盤，當(dāng)時提出用量化分析方法管理投資組合的人是作家彼得·伯恩斯坦。1952年3月發(fā)表“投資組合選擇”論文、提出現(xiàn)代財務(wù)和投資理論最著名遠(yuǎn)見的馬克維茨，以該理論勉強通過博士答辯，到1990年10月，這些人中才有三位獲得諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎。

2012年，美國倫斯理工學(xué)院金融工程碩士李炬澎，依據(jù)5000年中國古老的《易經(jīng)八卦數(shù)理》研發(fā)立體數(shù)量模型分析微觀經(jīng)濟，用超高頻率政治外交詞匯、交易數(shù)據(jù)、股票期權(quán)數(shù)據(jù)、公司債務(wù)數(shù)據(jù)來做個股分析，用《五行相克相生原理》來分析自然、社會、政治、人文如何影響宏觀經(jīng)濟。比如用計算機分析新聞報道中天地雷風(fēng)水火山澤8中自然天文現(xiàn)象與宏觀經(jīng)濟關(guān)聯(lián)程度，使五行基金取得亞洲量化分析投資行業(yè)第一名的業(yè)績。

4 量化分析技術(shù)應(yīng)用的載體是計算機軟硬件技術(shù)的發(fā)展

馬克維茨的投資組合現(xiàn)代金融理論，提出了風(fēng)險報酬和效率邊界概念，并據(jù)此建立了模型，成為奠基之作。托賓隨后提出了分離理論，但仍需要利用馬克維茨的系統(tǒng)執(zhí)行高難度的運算，1961年，與馬克維茨共同獲得1990年諾貝爾獎的夏普用IBM最好的商用電腦，解出含有100只證券的問題也需要33mim。夏普1963年1月提出了“投資組合的簡化模型”（單一指數(shù)模型），簡化模型只用30s。1964年夏普又開發(fā)出資本資產(chǎn)定價模型（CAPM），不僅可以作為預(yù)測風(fēng)險和預(yù)期回報的工具，還可以衡量投資組合的績效，以及衍生出在指數(shù)型基金、企業(yè)財務(wù)和企業(yè)投資、市場行為和資產(chǎn)評價等多領(lǐng)域的應(yīng)用和理論創(chuàng)新。1976年，羅斯在CAPM的基礎(chǔ)上，提出“套利定價理論”（APT），提供一個方法評估影響股價變化的多種經(jīng)濟因素。布萊克和斯克爾斯提出了“期權(quán)定價理論”。莫頓則發(fā)明了“跨期的資本資產(chǎn)定價模型”。

5 量化分析應(yīng)用的關(guān)鍵是基本面分析無法快速精確處理豐富的金融產(chǎn)品和巨大交易量

1970年代以前，華爾街認(rèn)為投資管理需要天賦、直覺以及獨特的駕馭市場的能力，基本面分析師、基金經(jīng)理可以獨力打敗市場，而無需依靠那些缺乏靈魂、怪異的數(shù)學(xué)符號和縹緲虛幻的模型。華爾街對學(xué)術(shù)界把投資管理的藝術(shù)，轉(zhuǎn)化成通篇晦澀難懂的數(shù)學(xué)方程式一直持有敵意，1970年代初期，美國表現(xiàn)最佳的基金經(jīng)理人從未聽過貝塔值，并認(rèn)為那些擁有數(shù)學(xué)和電腦背景的學(xué)者只是一群騙子。

量化分析投資不會出現(xiàn)在個人投資者為主的時代。個人投資者既缺乏閑暇的時間，也普遍無此能力。僅有現(xiàn)資理論的建立，及各類模型的完善與推陳出新，并不會直接催生出量化分析投資，它還需要其他幾個重要前提條件，比如：機構(gòu)投資者在市場中占據(jù)主導(dǎo)，隨著社保基金和共同基金資產(chǎn)的大幅增加，成為市場上的主要機構(gòu)投資者，專業(yè)機構(gòu)管理大規(guī)模資產(chǎn)，需要新的運作方式和金融創(chuàng)新技術(shù)，專業(yè)的投資管理人有能力和精力專注地研究、運用這些量化分析技術(shù)。

1970年代后期的Wells Fargo銀行，率先用量化分析技術(shù)管理投資組合，投資高股息股票，用較少的風(fēng)險獲得了較大的收益，不用這些模型，不用電腦運算這些公式，會陷于困境。1980年代以來，面對數(shù)不勝數(shù)的各類證券產(chǎn)品和期權(quán)類產(chǎn)品，以及龐大的成交量，許多復(fù)雜的證券定價，必須靠大容量高速運算的電腦來完成。到2007年美國股市近一半的機構(gòu)基金都是由量化模型來管理的。從2000年初到2007年全球量化分析基金市場連續(xù)8年表現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他投資方式。

6 量化分析在應(yīng)對經(jīng)濟危機和突發(fā)經(jīng)濟事件中開拓前進(jìn)

1987年10月大股災(zāi)，當(dāng)天股市和期貨成交量高達(dá)令人吃驚的410億美元，價值瞬間縮水6000億美元。很多股票直接通過電腦而不是經(jīng)由交易所交易。一些采用投資組合保險策略的公司，在電腦模式的驅(qū)使下，不問價格機械賣出股票。很多交易員清楚這些投資組合會有大單賣出，寧愿走在前面爭相出逃，加劇了恐慌。針對整個投資組合而非單個證券，機械式的交易，電腦的自動操作，大量的空單在瞬間涌出，將市場徹底砸垮。

1997年至1998年亞洲金融危機股市暴跌，量化分析投資的算法交易也起到了同樣的壞作用。著名的長期資本管理公司，遭遇俄羅斯國債違約這一小概率事件，也陷入破產(chǎn)之境，迫使美聯(lián)儲集華爾街諸多投資銀行之力，加以救助。

2007年8月金融危機中，許多量化基金出現(xiàn)巨額損失。其原因主要是幾家大型對沖基金大量賣出它們的量化分析基金股票，去彌補其在其他投資方式上的損失。由于很大相同倉位的股票在很短的時間內(nèi)被廉價賣出，從而加劇了很多投資指標(biāo)的損失，尤其是價值和動量指標(biāo)的損失。

2011年即使歐債金融危機發(fā)生，量化分析基金也再次表現(xiàn)優(yōu)異，超過其他投資方式，雖然能否就此再度復(fù)興仍屬未知，此一趨勢已不可逆轉(zhuǎn)。

7 量化分析技術(shù)今后幾年全球應(yīng)用的熱點在中國的A股市場

中國金融、資本、股市投資者結(jié)構(gòu)很不合理，A股市場的專業(yè)投資機構(gòu)持有市值的15.6%，而發(fā)達(dá)市場這一比例大致為70%。更為不合理的是交易結(jié)構(gòu)，A股市場個人投資者持有市值占比26%，但卻完成了85%的交易。根據(jù)Wind分類，目前我國市場上共有13只量化基金，包含11只普通股票型基金，1只指數(shù)基金和1只偏股混合基金。

中國現(xiàn)有的人才和技術(shù)都難以支持完全的量化分析投資，在缺乏國際化人才和成熟模型的情況下，經(jīng)營業(yè)績自然也差強人意。

量化分析今后幾年全球熱點在中國的A股市場。現(xiàn)在主要發(fā)達(dá)國家的股市很大程度上由量化基金所控制。為了尋找更高收益的市場，很多大型量化基金也開始大量投資于發(fā)展中國家市場，中國的A股市場是今后幾年全球量化分析投資熱點，所以近年來很多北美和歐洲的高層量化分析基金經(jīng)理和分析員紛紛到中國大陸、香港和新加坡推廣量化投資技術(shù)。這是國際國內(nèi)的金融市場和投資者，都要面對的機會和挑戰(zhàn)。

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二、量化投資“黑箱”中的構(gòu)造與證券投資學(xué)的差異

在傳統(tǒng)的證券投資學(xué)中，投資組合理論、資本資產(chǎn)定價模型、套利定價理論和期權(quán)定價理論是現(xiàn)代金融理論的四塊基石。前兩者主要依靠均值-方差組合優(yōu)化的思想，后兩者則主要依靠市場的無套利條件。傳統(tǒng)的投資方法主要是基本面分析和技術(shù)分析兩大類，而量化投資則是“利用計算機科技并采用一定的數(shù)學(xué)模型去實現(xiàn)投資理念、實現(xiàn)投資策略的過程”。從概念看，量化投資既不是基本面分析，也不是技術(shù)分析，但它可以采用基本面分析，也可以采用技術(shù)分析，關(guān)鍵在于依靠模型來實現(xiàn)投資理念與投資策略。為了分析量化投資對證券投資學(xué)的啟示，本文從量化投資“黑箱”的各個構(gòu)成來探討量化投資與證券投資學(xué)中思路和觀點的差異。

（一）資產(chǎn)定價與收益的預(yù)測

根據(jù)組合優(yōu)化理論，投資者將持有無風(fēng)險組合與市場風(fēng)險資產(chǎn)組合，獲得無風(fēng)險利率與市場風(fēng)險溢價。資本資產(chǎn)定價模型則將此應(yīng)用到單一證券或組合，認(rèn)為證券的風(fēng)險溢價等于無風(fēng)險利率加上與風(fēng)險貢獻(xiàn)比率一致的風(fēng)險溢價，超過的部分就是超額收益，即投資組合管理所追求的阿爾法值。追求顯著正的阿爾法是資產(chǎn)定價理論給實務(wù)投資的一大貢獻(xiàn)。基于因素模型的套利定價理論則從共同風(fēng)險因素的角度提供了追求阿爾法的新思路。其中，法瑪和佛倫齊的三因素定價模型為這一類量化投資提供了統(tǒng)一的參考。可以說，在因素定價方面，量化投資繼承了資產(chǎn)定價理論的基本思想。對于因素定價中因素的選擇，證券投資學(xué)認(rèn)為，對資產(chǎn)價格的影響，長期應(yīng)主要關(guān)注基本面因素，而短期應(yīng)主要關(guān)注市場的交易行為，即采用技術(shù)分析。在量化投資中，主要強調(diào)按照事先設(shè)定的規(guī)則進(jìn)行投資，這在一定程度上與技術(shù)分析類似。但是，在技術(shù)分析中，不同的人會有不同的結(jié)論，而量化投資則強調(diào)投資的規(guī)則化和固定化，不會因人的差異而有較大的不同。另外，量化交易更強調(diào)從統(tǒng)計和數(shù)學(xué)模型方面尋找資產(chǎn)的錯誤定價或者進(jìn)行收益的預(yù)測。

（二）無套利條件與交易成本

在證券投資學(xué)里，流動性是證券的生命力。組合投資理論、資本資產(chǎn)定價模型以及套利定價理論等都認(rèn)為市場中存在大量可交易的證券，投資者可以自由買賣證券。這主要是為了保證各種交易都能實現(xiàn)，如套利交易。根據(jù)套利定價理論，一旦市場出現(xiàn)無風(fēng)險的套利機會，理性投資者會立即進(jìn)行套利交易，當(dāng)市場均衡時就不存在套利機會。現(xiàn)實市場中往往存在套利限制。一是因為凱恩斯說的“市場的非理性維持的時間可能會長到你失去償付能力”。二是因為市場總是存在交易費用等成本。但證券投資學(xué)中，對市場中套利限制與非流動性的關(guān)注較少，這是因為傳統(tǒng)金融理論中簡化了市場結(jié)構(gòu)。市場微觀結(jié)構(gòu)理論研究在既定的交易規(guī)則下，金融資產(chǎn)交易的過程及其結(jié)果，旨在揭示金融資產(chǎn)交易價格形成的過程及其原因。在市場微觀結(jié)構(gòu)理論中，不同的市場微觀結(jié)構(gòu)對市場流動性的沖擊是不同的。因而，從量化投資的角度看，為了降低交易帶來的價格沖擊，能實施量化投資策略的證券往往都應(yīng)有較好的流動性，因為交易時非流動性直接影響投資策略的實施。從這個意義上講，量化投資時的交易成本不僅包括交易費用，更主要的是要考慮市場交易沖擊的流動性成本。

（三）風(fēng)險控制與市場情緒

在證券市場中，高收益與高風(fēng)險相匹配。量化投資在追求高收益的同時，不可避免地承擔(dān)了一定的風(fēng)險。在證券投資學(xué)中，系統(tǒng)性風(fēng)險主要源于宏觀經(jīng)濟因素，非系統(tǒng)性因素則主要源于行業(yè)、公司因素，并且不考慮市場交易行為的影響。在量化投資中，較多地使用因素定價模型，不僅會考慮市場經(jīng)濟因素，而且會考慮交易行為等因素，只是不同的模型有不同的側(cè)重點，在多模型的量化投資系統(tǒng)中自然包括了這兩方面的因素。除了各種基本面和市場交易的因素風(fēng)險外，量化投資還有自身不可忽視的風(fēng)險源。一方面，量化交易中，部分交易是采用保證交易的期貨、期權(quán)等衍生品交易，這種杠桿交易具有放大作用，隱藏著巨大的風(fēng)險。另一方面，市場沖擊的流動性成本也是量化投資的風(fēng)險控制因素，理所當(dāng)然地在圖1的風(fēng)險控制模型中體現(xiàn)出來。另外，在一般的投資過程中，市場情緒或多或少會成為風(fēng)險控制的一個對象。然而，在量化投資中，更多的交易都是通過計算機來實現(xiàn)的，如程序交易等，這樣以來，投資者情緒等因素對投資決策的影響相對較小。所以，在量化投資的風(fēng)險控制模型中較少地考慮市場情緒以及投資者自身的情緒，主要是通過承擔(dān)適度的風(fēng)險來獲得超額回報，因為畢竟減少風(fēng)險也減少了超額回報。

（四）執(zhí)行高頻交易與算法交易

在對未來收益、風(fēng)險和成本的綜合權(quán)衡下，實現(xiàn)投資策略成為量化投資的重要執(zhí)行步驟。為了達(dá)到投資目標(biāo)，量化投資不斷追求更快的速度來執(zhí)行投資策略，這就推動了采用高速計算機系統(tǒng)的程序化交易的誕生。在證券投資學(xué)里，技術(shù)分析認(rèn)為股價趨勢有長期、中期和短期趨勢，其中，長期和中期趨勢有參考作用，短期趨勢的意義不大。然而，隨著計算機信息科技的創(chuàng)新，量化投資策略之間的競爭越來越大，誰能運作更快的量化模型，誰就能最先找到并利用市場錯誤定價的瞬間，從而賺取高額利潤。于是，就誕生了高頻交易：利用計算機系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)和進(jìn)行量化分析，快速做出交易決策，并且隔夜持倉。高頻交易的基本特點有：處理分筆交易數(shù)據(jù)、高資金周轉(zhuǎn)率、日內(nèi)開平倉和算法交易。高頻交易有4類流行的策略：自動提供流動性、市場微觀結(jié)構(gòu)交易、事件交易和偏差套利。成功實施高頻交易同時需要兩種算法：產(chǎn)生高頻交易信號的算法和優(yōu)化交易執(zhí)行過程的算法。為了優(yōu)化交易執(zhí)行，目前“算法交易”比較流行。算法交易優(yōu)化買賣指令的執(zhí)行方式，決定在給定市場環(huán)境下如何處理交易指令：是主動的執(zhí)行還是被動的執(zhí)行，是一次易還是分割成小的交易單。算法交易一般不涉及投資組合的資產(chǎn)配置和證券選擇問題。

三、對量化投資在證券投資教學(xué)中應(yīng)用的思考

從上述分析可以知道，量化投資的“黑箱”構(gòu)造與證券投資學(xué)之間存在一定的差異，因此，在證券投資的教學(xué)中應(yīng)當(dāng)考慮量化投資發(fā)展的要求。

（一）市場微觀結(jié)構(gòu)與流動性沖擊

在理性預(yù)期和市場有效假說下，市場價格會在相關(guān)信息披露后立即調(diào)整，在信息披露前后市場有著截然不同的表現(xiàn)。在證券投資學(xué)里，一般認(rèn)為價格的調(diào)整是及時準(zhǔn)確的，然而，現(xiàn)實的世界里，價格調(diào)整需要一個過程。在不同的頻率下，這種價格形成過程的作用是不同的。在長期的投資中，短期的價格調(diào)整是瞬間的，影響不大。然而，在高頻交易中，這種價格調(diào)整過程影響很大。市場微觀結(jié)構(gòu)就是研究這種價格形成過程。市場微觀結(jié)構(gòu)理論中有兩種基本的模型：存貨模型和信息模型。存貨模型關(guān)注商委托單簿不平衡對訂單流的影響，解釋沒有消息公布時價格短暫波動的原因。信息模型關(guān)注信息公布后信息反映到價格中的這一過程，認(rèn)為含有信息的訂單流是導(dǎo)致價格波動的原因。無論是關(guān)注委托訂單的存貨模型還是關(guān)注市場參與者信息類型的信息模型，這些市場微觀結(jié)構(gòu)的研究加強了流動性與資產(chǎn)價格之間的聯(lián)系，強調(diào)流動性在量化投資決策中的重要作用。一般的證券投資學(xué)中基本沒有市場微觀結(jié)構(gòu)的內(nèi)容，因而，為了加強證券投資學(xué)的實用性，應(yīng)關(guān)注市場微觀結(jié)構(gòu)的內(nèi)容與發(fā)展。

（二）業(yè)績評價與高杠桿

對于證券組合而言，不僅要分析其超額收益和成本，還要考慮其風(fēng)險與業(yè)績。在組合業(yè)績評價中，一方面要考慮風(fēng)險的衡量，另一方面則要分析業(yè)績的來源。在證券投資學(xué)中，組合業(yè)績來自于市場表現(xiàn)以及管理者的配置與選股能力。對于量化投資而言，市場時機和管理者的能力依然重要，然而，量化投資的業(yè)績評價還應(yīng)考慮另一個因素：高杠桿。量化交易中，部分交易是采用保證交易的期貨、期權(quán)等衍生品交易，這種杠桿交易具有放大作用，在市場好的時候擴大收益，但在市場不好的時候會加速虧損，這些與傳統(tǒng)的業(yè)績評價就不太一樣。在一般的證券投資學(xué)里，業(yè)績評價主要考慮經(jīng)風(fēng)險調(diào)整的收益，很少考慮其杠桿的作用，這不僅忽略了杠桿的貢獻(xiàn)，而且有可能夸大了投資者的技能水平。

（三）人為因素與模型風(fēng)險

在量化投資中，非常注重計算機對數(shù)據(jù)和模型的分析，這突出了量化投資的規(guī)則性和固定性。然而，實際中，別看量化采用了各種數(shù)學(xué)、統(tǒng)計模型，但策略設(shè)計、策略檢測和策略更新等過程都離不開人的決策。量化交易策略與判斷型交易策略的主要差別在于策略如何生成以及如何實施。量化投資運用模型對策略進(jìn)行了細(xì)致研究，并借助計算機實施策略，能夠消除很多認(rèn)為的隨意性。但是，量化策略畢竟體現(xiàn)投資者的交易理念，這一部分依賴于投資者的經(jīng)驗，一部分依賴于投資者對市場的不斷觀察與更新。實際上，人始終處于交易之中，對于市場拐點以及趨勢反轉(zhuǎn)的判斷主要還是依賴投資者的經(jīng)驗。光大的烏龍指事件充分表明了人為因素在量化投資中的兩面性：決策實施依賴于人的設(shè)定，而人的設(shè)定不僅依賴于經(jīng)驗，而且人還會犯錯。人之所以會犯錯，一方面是因為人們對市場的認(rèn)知是不完全的，另一方面則是人們使用了錯誤的模型。經(jīng)典的證券投資理論中，股票價格的變動被認(rèn)為是隨機的，小概率事件出現(xiàn)的機會比較小，但是經(jīng)驗研究表明股票收益率具有肥尾現(xiàn)象，小概率事件發(fā)生的機會超出了人們原先的認(rèn)識，即市場還會出現(xiàn)“黑天鵝”。更為關(guān)鍵的是，量化投資更依賴數(shù)學(xué)和統(tǒng)計模型，這就使得量化投資存在較大的模型風(fēng)險，即使用了錯誤的模型。為了防范模型風(fēng)險，應(yīng)采用更為穩(wěn)健的模型，即模型的參數(shù)和函數(shù)應(yīng)該適應(yīng)多種市場環(huán)境。近年來，研究表明，證券收益及其與風(fēng)險因素的關(guān)系存在較大的非線性，同時，市場中存在一定的“噪聲”，采用隱馬爾科夫鏈等隨機過程和機器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行信息處理成為量化投資的重要技術(shù)支持。

篇（3）

一、量化投資及量化投資體系的定義

什么是量化投資？簡單來講，量化投資就是利用計算機科技并結(jié)合一定的數(shù)學(xué)模型去實現(xiàn)投資理念與投資策略的過程。與傳統(tǒng)的投資方法不同的是：傳統(tǒng)的方法主要有基本面分析法和技術(shù)分析法這兩種，而量化投資主要依靠數(shù)據(jù)和模型來尋找投資標(biāo)的和投資策略。量化投資系統(tǒng)則是由人設(shè)定出某種規(guī)則，在計算機當(dāng)中根據(jù)規(guī)則構(gòu)建這種模型，而后由計算機自己去根據(jù)市場的情況進(jìn)行一些投資機會的判斷。從他們投資方式的區(qū)別當(dāng)中可以看出，量化投資更依賴于數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)投資則更依賴于人的主觀判斷。從這點上來說，量化投資可以有效的規(guī)避一些人為的錯誤判斷。

二、我國量化投資體系的發(fā)展

在美國，量化投資方法的發(fā)展己經(jīng)有將近年的歷史，量化方法從允嫉較衷謖嫉矯攔市場30%上以上的比重。而在中國，量化投資只是剛剛起步而己。但是已經(jīng)有很多基金公司允即罅Υ蛟熳約旱牧炕投資團隊，期望在傳統(tǒng)的基本面研究之外源匆黃新的投資天地。國內(nèi)證券市場上成立比較早的量化投資基金主要包括：嘉實基金――嘉實量化阿爾法股票、上投摩根基金管理有限公司――上投摩根阿爾法、光大保德信基金――光大量化、富國基金管理有限公司――富國滬深增強、國泰君安資產(chǎn)管理公司――君享量化。近年來，一些公募基金、私募基金也都不斷加快了布局量化投資基金的方法。這些量化投資基金，主要研究了基于基本面的多因子選股模型，這些投資組合因子主要包括：公司財務(wù)基本面數(shù)據(jù)，市場行情數(shù)據(jù)，行業(yè)數(shù)據(jù)等，并在實證中不斷完善量化投資指標(biāo)因子的選取。研究行業(yè)以及個股的價格趨勢，運用道氏理論、K線理論、波浪理論、切線理論、形態(tài)理論等一些常用的技術(shù)分析方法建立不同風(fēng)格的投資模型和投資組合。

三、量化投資的優(yōu)點

量化投資作為一種有效的主動投資工具，是對定性投資方式的繼承和發(fā)展。實踐中的定性投資是指，以深入的宏觀經(jīng)濟和市場基本面分析為核心，輔以對上市公司的實地調(diào)研、與上市公司管理層經(jīng)營理念的交流，發(fā)表各類研究報告作為交流手段和決策依據(jù)。因此，定性投資基金的組合決策過程是由基金經(jīng)理在綜合各方面的市場信息后，依賴個人主觀判斷、直覺以及市場經(jīng)驗來優(yōu)選個股，構(gòu)建投資組合，以獲取市場的超額收益。與定性投資相同，量化投資的基礎(chǔ)也是對市場基本面的深度研究和詳盡分析，其本質(zhì)是一種定性投資思想的理性應(yīng)用。但是，與定性投資中投資人僅依靠幾個指標(biāo)做出結(jié)論相比，量化投資中投資人更關(guān)注大量數(shù)據(jù)所體現(xiàn)出來的特征，特別是挖掘數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計特征，以尋找經(jīng)濟和個股的運行路徑，進(jìn)而找出阿爾法盈利空間。與定性投資相比，量化投資具有以下優(yōu)勢：

（一）量化投資可以讓理性得到充分發(fā)揮

量化投資以數(shù)學(xué)統(tǒng)計和建模技術(shù)代替?zhèn)€人主觀判斷和直覺，能夠保持客觀、理性以及一致性，克服市場心理的影響。將投資決策過程數(shù)量化能夠極大地減少投資者情緒對投資決策的影響，避免在市場悲觀或非理性繁榮的情況下做出不理智的投資決策，因而避免了不當(dāng)?shù)氖袌鰮駮r傾向。

（二）是量化投資可以實現(xiàn)全市場范圍內(nèi)的擇股和高效率處理

量化投資可以利用一定數(shù)量化模型對全市場范圍內(nèi)的投資對象進(jìn)行篩選，把握市場中每個可能的投資機會。而定性投資受人力、精力和專業(yè)水平的限制，其選股的覆蓋面和正確性遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法和量化投資相比。

（三）是量化投資更注重組合風(fēng)險管理

量化投資的三步選擇過程，本身就是在嚴(yán)格的風(fēng)險控制約束條件下選擇投資組合的過程，能夠保證在實現(xiàn)期望收益的同時有效地控制風(fēng)險水平。另外，由于量化投資方式比定性投資方式更少的依賴投資者的個人主觀判斷，就避免了由于人為誤判和偏見產(chǎn)生的交易風(fēng)險。當(dāng)然，無論是定性投資還是量化投資，只要得當(dāng)?shù)膽?yīng)用都可以獲取阿爾法超額收益，二者之間并不矛盾，相反可以互相補充。量化投資的理性投資風(fēng)格恰可作為傳統(tǒng)投資方式的補充。

四、量化投資的局限性

量化投資是一種非常高效的工具，其本身的有效性依賴于投資思想是否合理有效，因此換言之，只要投資思想是正確的，量化投資本身并不存在缺陷。但是在對量化投資的應(yīng)用中，確實存在過度依賴的風(fēng)險。量化投資本身是一種對基本面的分析，與定性分析相比，量化分析是一種高效、無偏的方式，但是應(yīng)用的范圍較為狹窄。例如，某項技術(shù)在特定行業(yè)、特定市場中的發(fā)展前景就難以用量化的方式加以表達(dá)。通常量化投資的選股范圍涵蓋整個市場，因此獲得的行業(yè)和個股配置中很可能包含投資者不熟悉的上市公司。這時盲目的依賴量化投資的結(jié)論，依賴歷史的回歸結(jié)論以及一定指標(biāo)的篩選，就有可能忽略不能量化的基本面，產(chǎn)生巨大的投資失誤。因此，基金經(jīng)理在投資的時候一定要注意不能單純依賴量化投資，一定要結(jié)合對國內(nèi)市場基本面的了解。

五、量化投資對中國的啟示

通過研究國外市場的發(fā)展和中國市場的特點，對中國市場上的監(jiān)管創(chuàng)新，制定相關(guān)的法律法規(guī)也勢在必行。由于市場結(jié)構(gòu)的差異，國內(nèi)量化投資情況與國外有很大不同。技術(shù)型量化投資的應(yīng)用主要是集中在期貨市場，并且有較高的推崇程度；金融型量化投資的應(yīng)用主要集中在股票市場，由于需要應(yīng)用的時間數(shù)據(jù)周期相對較長，實際中應(yīng)用并不普遍。目前，中國金融市場正處于迅速發(fā)展的階段，很多新的金融工具在不斷被引進(jìn)，用量化投資方式來捕捉這種機會，也是非常合理的。與國外相比，目前國內(nèi)股票市場僅屬于非有效或弱有效市場，非理性投資行為依然普遍存在，將行為金融理論引入國內(nèi)證券市場是非常有意義的。國內(nèi)有很多實證文獻(xiàn)討論國內(nèi)A股市場未達(dá)到半強勢有效市場。

目前對中國市場特點的一般共識包括：首先，中國市場是一個個人投資者比例非常高的市場，這意味著市場情緒可能對中國市場的影響特別大。其次，中國作為一個新興市場，各方面的信息搜集有很大難度，有些在國外成熟市場唾手可得的數(shù)據(jù)，在中國市場可能需要自主開發(fā)。這盡管加大了工作量，但也往往意味著某些指標(biāo)關(guān)注的人群少，存在很大機會。其三，中國上市公司的主營比較繁雜，而且變化較快，這意味著行業(yè)層面的指標(biāo)可能效率較低。而中國的量化投資實際上就是從不同的層面驗證這幾點，并從中贏利。例如，考慮到國內(nèi)A股市場個人投資者較多的情況，我們可以通過分析市場情緒因素的來源和特征指標(biāo)，構(gòu)建市場泡沫度模型，并以此判斷市場泡沫度，作為資產(chǎn)配置和市場擇時的重要依據(jù)。

在中國金融市場的不斷發(fā)展階段，融資融券和股指期貨的推出結(jié)束了中國金融市場不能做空的歷史，量化投資策略面臨著重大機遇。運用量化投資的機理和方法，將成為中國市場未來投資策略的一個重要發(fā)展趨勢。量化投資在給投資者進(jìn)行規(guī)避風(fēng)險和套利的同時，也會帶來一定的風(fēng)險，對證券具有助漲助跌的作用。由于國內(nèi)股票市場還不夠成熟，量化投資在中國的適用性很大程度上取決于投資小組的決策能力和創(chuàng)造力。以經(jīng)濟政策對中國量化投資的影響為例。中國的股市有“政策市”之稱，中國股市的變化極大的依賴于政府經(jīng)濟政策的調(diào)節(jié)，但是經(jīng)濟政策本身是無法量化的。基金建倉應(yīng)早于經(jīng)濟政策的施行，而基于對經(jīng)濟政策的預(yù)期，但預(yù)期的影響比經(jīng)濟政策的影響更難以量化。例如，在現(xiàn)階段勞動力成本不斷上升、國際局勢動蕩、國際大宗商品價格上升的情況下，央行何時采取什么力度的加息手段，對市場有何種程度的影響，這一沖擊是既重要又無法量化的。為解決這個在中國利率非市場化特點下出現(xiàn)的問題，需要基金投資小組采取創(chuàng)造性的方式，將對中國經(jīng)濟多年的定性經(jīng)驗和定量的指標(biāo)體系結(jié)合起來，方能提高投資業(yè)績。

參考文獻(xiàn)：

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量化基金發(fā)行提速

今年上半年,嘉實量化阿爾法、中海量化策略兩只量化基金的推出,打破了國內(nèi)量化基金多年的沉寂。而近期,更是有3只量化基金同時登臺亮相,且各具特色。截至目前,國內(nèi)基金市場上已經(jīng)發(fā)行7只量化基金,包括光大保德信量化核心、上投摩根阿爾法、嘉實量化阿爾法、中海量化策略、長盛量化紅利策略股票型基金、富國滬深300增強基金及華商動態(tài)阿爾法基金。前兩只分別成立于2004年8月和2005年10月,而后5只均是今年才成立。量化基金時隔四年后的再次大量推出,引起了市場的密切關(guān)注。種種跡象表明,以定性投資為主的國內(nèi)基金業(yè)正在掀起一場量化投資浪潮。

光大保德信量化核心,一方面通過光大保德信的多因素數(shù)量模型對股票的預(yù)期收益率進(jìn)行估算,個股預(yù)期收益率的高低決定投資組合是否持有股票;另一方面,投資團隊從風(fēng)險控制角度,重點關(guān)注數(shù)據(jù)以來的信息,通過行業(yè)分析和個股分析形成對量化的補充;最后由投資組合優(yōu)化器根據(jù)預(yù)先設(shè)計的風(fēng)險構(gòu)建組合。

上投摩根阿爾法基金,同步以“成長”與“價值”雙重量化指標(biāo)進(jìn)行股票選擇,然后研究團隊對個股進(jìn)行基本面審核,結(jié)合跟蹤誤差的緊密監(jiān)控,以求不論指數(shù)高低,市場多空,皆創(chuàng)造主動管理回報。投研團隊最終決定進(jìn)入組合的股票,量化分析是輔助和基礎(chǔ)。

嘉實量化基金,以“定量投資”為主,輔以“定性投資”。通過行業(yè)選擇模型,捕捉具有投資吸引力的行業(yè),然后再在所選行業(yè)中運用阿爾法多因素模型篩選個股。定性的輔助作用表現(xiàn)在利用基本面研究成果,對模型自動選股的結(jié)果進(jìn)行復(fù)核,剔除掉滿足某些特殊條件的股票。

中海量化策略,以量化模型作為資產(chǎn)配置與構(gòu)建投資組合的基礎(chǔ)。根據(jù)量化指標(biāo)實行從一級股票庫初選,從二級股票庫精選,再根據(jù)相關(guān)模型計算行業(yè)配置權(quán)重。結(jié)合行業(yè)配置權(quán)重,組合每只股票的配置比例。

長盛量化紅利策略股票型基金,是作為國內(nèi)首只運用“量化投資”策略投資于紅利股票的基金,該產(chǎn)品將給投資者帶來不同于傳統(tǒng)基金的新體驗。該只基金的另一個顯著特點是“瞄準(zhǔn)紅利”。所謂紅利,強調(diào)的是具有較高安全邊際、較低下行風(fēng)險的價值型投資,在目前市場總體估值處于歷史平均水平時,價值型風(fēng)格更能獲得投資者的青睞。

富國滬深300增強基金,以滬深300指數(shù)為追蹤標(biāo)的,并對指數(shù)基金進(jìn)行增強,并且是國內(nèi)第一只采用量化方法進(jìn)行主動增強的滬深300指數(shù)基金。量化增強的方法主要包括:利用多因子阿爾法模型選擇股票;通過風(fēng)險估測模型有效控制風(fēng)險預(yù)算,并通過交易成本模型控制成本、保護(hù)業(yè)績。相比定性的方法,定量投資手段在對成份股較多的指數(shù)進(jìn)行增強方面以及控制跟蹤誤差方面具有很強的優(yōu)越性。

當(dāng)前適逢宏觀經(jīng)濟、證券市場復(fù)蘇向上之際,匯集A股市場300只規(guī)模大、流動性好、最具代表性股票的滬深300指數(shù),有望迎來較好表現(xiàn)。而以滬深300為跟蹤標(biāo)的,并利用定量投資模型進(jìn)行主動增強的富國滬深300增強基金,亦面臨良好的投資環(huán)境與投資時點。

華商動態(tài)阿爾法基金,將以高阿爾法值的股票為主要投資目標(biāo),采用量化投資的方法,努力在有效控制風(fēng)險的同時提高基金組合收益。華商動態(tài)阿爾法基金的投資將主要采用阿爾法策略和量化策略。阿爾法策略是依靠精選行業(yè)和個股,來獲取超過大盤表現(xiàn)的超額收益。量化策略是指采用數(shù)量化分析方法來對股票進(jìn)行分析和篩選,基于數(shù)量模型來配置行業(yè)權(quán)重。它具有投資范圍更廣、紀(jì)律性更強、投資思想可驗證等優(yōu)勢,更能夠限制投資過程中主觀隨意性可能帶來的損失,幫助基金經(jīng)理進(jìn)行客觀決策。

定量投資適合A股市場

正因為A股市場不是特別有效的市場,數(shù)量化投資策略正好可以發(fā)揮其紀(jì)律性、系統(tǒng)性、及時性、準(zhǔn)確性、分散化的各種優(yōu)點,從而捕獲國內(nèi)市場的各種投資機會。相比定性投資,現(xiàn)階段A股市場的特點更適合采用客觀、公正而理性的定量投資風(fēng)格。

股票市場復(fù)雜度和有效性的增加已對傳統(tǒng)定性投資基金經(jīng)理的單兵作戰(zhàn)能力提出了挑戰(zhàn)。相對于海外成熟市場,A股市場的發(fā)展歷史較短,有效性偏弱,市場上被錯誤定價的股票相對較多,那么,留給定量投資策略去發(fā)掘市場的無效性、尋找超額收益的潛力和空間也就更大。事實上,盡管量化基金在國內(nèi)的發(fā)展歷程較短,但是從國內(nèi)已有的兩只采用了定量投資方法并且已經(jīng)運作了一段時間的基金來看,量化基金被證明是適應(yīng)中國市場的。

量化基金產(chǎn)品包括但不限于數(shù)量化共同基金產(chǎn)品、指數(shù)基金產(chǎn)品、指數(shù)增強型基金產(chǎn)品、行業(yè)指數(shù)基金產(chǎn)品、風(fēng)格類指數(shù)基金產(chǎn)品、策略指數(shù)基金產(chǎn)品、ETF產(chǎn)品、收益分級型產(chǎn)品等等。從數(shù)量化投資提供的工具和方法來看,能夠給投資者提供的基金產(chǎn)品可以說是百花齊放,還應(yīng)該做到有的放矢,滿足投資者不同風(fēng)險收益偏好的投資需求。

量化投資需過三道坎

我國A股市場的量化基金仍然才開始起步,各方面都有待進(jìn)一步的完善。不僅機構(gòu)需要有完善數(shù)量化投資策略各方面的耐心,也需要投資者給數(shù)量化基金以耐心。采用數(shù)量化策略的共同基金要在中國市場獲得成功,仍有很長的路要走,需要不斷的修正數(shù)量模型以適應(yīng)中國市場的特征。

對于量化基金的產(chǎn)品設(shè)計,雖然量化基金一般都是采用多因素模型對股票進(jìn)行分析和篩選,但不同的量化基金產(chǎn)品的側(cè)重點是不一樣的,也就是說,包括投資思路、觀察角度、分析方法等在內(nèi)都是不同的。在個股篩選和分析的角度、行業(yè)分析的角度、大類資產(chǎn)配置的角度等方面,均有不同的思路,因此,不同的量化基金產(chǎn)品可以體現(xiàn)出各自不同的投資理念和各自的投資特色。

具體來說,基金要想真正推行量化投資,主要應(yīng)該跨越如下“三道門檻”。

首先,目前國內(nèi)對做空的限制以及投資產(chǎn)品的稀缺,導(dǎo)致很多成熟的數(shù)量化投資手段不能在國內(nèi)得以應(yīng)用。一些對沖策略可能需要期貨類的投資產(chǎn)品,而有些統(tǒng)計套利策略可能需要市場上要有做空的手段,目前這些條件在A股市場上尚不具備,因此,在一定程度上制約了量化投資的施展空間。

其二,中國目前對于基金的考核體系比較短期化,部分量化基金經(jīng)理有可能迫于短期排名的壓力,也去追漲殺跌,不去執(zhí)行相當(dāng)于投資紀(jì)律的量化策略,這就恰恰偏離了量化基金設(shè)計的初衷。量化投資策略成功與否需要從長期來看,不能因為短期內(nèi)跑不過市場就認(rèn)為量化基金管理得不好,對于量化基金的評價時間不能太短。

此外,量化投資對人的要求很高。量化投資需要考慮的一個重要因素是預(yù)測相對于市場的超額收益,即阿爾法收益,找到阿爾法預(yù)測模型。在阿爾法預(yù)測上,要保證不斷有新的阿爾法策略產(chǎn)生。一個新的阿爾法策略出來后,過一段時間就被市場充分理解,可能阿爾法收益就會逐漸消失,這就需要不斷產(chǎn)生新的阿爾法收益模型。

量化基金本土化前景

A股市場的發(fā)展歷史較短,有效性偏弱,市場上被錯誤定價的股票相對較多,那么,留給定量投資策略去發(fā)掘市場的無效性、尋找超額收益的潛力和空間也就更大。相比定性投資,現(xiàn)階段A股市場的特點更適合定量投資客觀、公正而理性的投資風(fēng)格。股票市場復(fù)雜度和有效性的增加已對傳統(tǒng)定性投資基金經(jīng)理的單兵作戰(zhàn)能力提出了挑戰(zhàn)。正因為市場的弱有效性,數(shù)量化投資才更有發(fā)揮的價值。這也是量化基金可以在中國本土化獲得成功的有利條件。

數(shù)量化投資可以為投資者帶來更多、更豐富、更有特色的基金產(chǎn)品,豐富機構(gòu)的產(chǎn)品線。只有建立完善的產(chǎn)品線,才能滿足不同投資者的需求,才能在不同的市場狀況下獲得發(fā)展,才能有強大的基金公司。機構(gòu)可以從數(shù)量化投資所帶來的無限量基金產(chǎn)品線上獲得豐厚的利益。

篇（5）

金融衍生品與量化投資之間的相關(guān)性是當(dāng)前經(jīng)濟發(fā)展比較重要的研究議題，兩者的有效配合在某種程度上能使投資者獲得較為豐富的投資收益，并且將風(fēng)險以及杠桿性將至最低。就當(dāng)前現(xiàn)狀而言，金融衍生品內(nèi)容越來越多，而量化投資投資工具呈現(xiàn)多元化的趨勢，這為投資者提供了較多的投資方式以及渠道，并使其在最小風(fēng)險值內(nèi)獲取最大的經(jīng)濟收益。文章主要介紹了金融衍生品及量化投資，重點闡述了兩者之間的關(guān)聯(lián)性，最后論述了兩者有效融合的前提下如何獲得最大的經(jīng)濟效益值。

一、金融衍生品與量化投資概念闡述以及其發(fā)展

（一）金融衍生品

金融衍生品在我國經(jīng)濟中運用范圍不斷擴寬，它是基于經(jīng)濟發(fā)展而形成的，是社會發(fā)展的必然產(chǎn)物，并且對于全球經(jīng)濟有著深遠(yuǎn)的影響，比如加劇世界經(jīng)濟一體化、促使金融一體化的逐步形成，金融衍生品在我國經(jīng)濟發(fā)展中扮演非常重要的角色，帶動了我國實體經(jīng)濟的發(fā)展。所謂金融衍生品，它是與金融相關(guān)，并由其引發(fā)的派生物，屬于一種金融交易工具。近年來，隨著市場經(jīng)濟發(fā)展速度不斷提升，我國金融市場逐漸趨向完善，這也為金融衍生品的發(fā)展提供了良好的契機，使其發(fā)展日益壯大并成為金融市場的主力軍，并且與信貸以及貨幣市場聯(lián)系日益密切，最終促進(jìn)了金融資產(chǎn)配置的逐漸完善，即風(fēng)險管理的復(fù)雜鏈條。從目前情況分析，我國經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)出良好的前景，相對應(yīng)的工業(yè)以及房地產(chǎn)發(fā)展相對較好，在此基礎(chǔ)之上，依據(jù)高杠桿原理，金融產(chǎn)品自身的優(yōu)勢性徹底被展現(xiàn)出來，并為投資者帶來相對較好的經(jīng)濟效益值。但是金融產(chǎn)品也存在一定的風(fēng)險，可謂是一把“雙刃劍”，雖然它可促進(jìn)金融市場的發(fā)展，但如果運用不當(dāng)將會引發(fā)極為嚴(yán)重的后果。上世紀(jì)90年代以來，就發(fā)生了多起由于金融產(chǎn)品運用不當(dāng)而引發(fā)的經(jīng)濟損失，例如：2008年金融危機波及全球，引發(fā)金融危機的原因主要是CDS等金融產(chǎn)品，其在美國金融市場運作中出現(xiàn)風(fēng)險管理不當(dāng)?shù)默F(xiàn)象，也就是風(fēng)險失控，繼而引發(fā)了全球性的經(jīng)濟危機。

金融衍生品主要是基于與金融有關(guān)產(chǎn)品的通過不同方式衍生而來，主要包含四種基本形式，分別是遠(yuǎn)期、期貨、期權(quán)、互換，其價格的變動規(guī)律主要是由基礎(chǔ)標(biāo)的物所決定的，隨著它的變化而變化的，而金融衍生品的價值主要與基礎(chǔ)工具的相關(guān)因素有關(guān)，比如利率、匯率、市場價格、指數(shù)、信用等級等等，從本質(zhì)上分析，它屬于虛擬的有價證券，在某種意義上而言是一種權(quán)利證書，給予投資者基礎(chǔ)性的權(quán)利，且與實物資本有著很大的區(qū)別，能夠使投資者獲得投資收益。與一般金融產(chǎn)品相比，金融產(chǎn)品有了極大的改良與進(jìn)步，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜，其定價模式基本比較單一，主要是以復(fù)雜數(shù)學(xué)模型為主，將多種風(fēng)險以及因子，如Beta、Delta、Rho、久期等，通過多種方式的映射、組合、分解復(fù)合等，繼而形成金融衍生品，結(jié)構(gòu)層次多樣。金融產(chǎn)品雖然為投資者提供了發(fā)展契機，但是也存在極大的風(fēng)險，這種風(fēng)險的形成與交易與結(jié)算有著直接的關(guān)聯(lián)，上述兩種交易形式基本發(fā)生在將來，基于高杠桿的影響，市場風(fēng)險難以有效控制，預(yù)測就更難以估計。

（二）量化投資

量化投資在我國金融市場發(fā)展中得到了進(jìn)一步推廣，相較于定性投資，量化投資科學(xué)性更強，并且具備相應(yīng)的理論依據(jù)。在投資過程中，投資者可以利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)，還可以借助數(shù)據(jù)挖掘等方法，以此構(gòu)建投資策略，管理投資組合，繼而實現(xiàn)風(fēng)險管理，利用數(shù)據(jù)模型，借助系統(tǒng)交易信號，系統(tǒng)會自動完成相關(guān)交易。從本質(zhì)上分析，量化投資屬于工具，投資者可以通過經(jīng)驗累加，然后利用數(shù)學(xué)模型的功能性，繼而實現(xiàn)信息化的表達(dá)。量化投資形式具有自身的優(yōu)勢特點，這也是傳統(tǒng)投資形式不可比擬的，它主要將投資者經(jīng)驗累積以另外一種方式呈現(xiàn)，即數(shù)學(xué)模型，繼而轉(zhuǎn)化至計算機中，運用相對科學(xué)的計算方式，實現(xiàn)產(chǎn)品投資，隨著金融市場的日益完善，數(shù)學(xué)模型也得以不斷優(yōu)化。無論是數(shù)量化的投資，還是依靠計算機程序的投資，對于技術(shù)的要求極為苛刻，在業(yè)界譽為“黑箱交易”，從某種角度分析，量化投資基本不依賴大腦，而是依據(jù)交易系統(tǒng)，繼而實施具體的決策，上述交易系統(tǒng)是之前確定的，且形式非常復(fù)雜的，這樣的系統(tǒng)往往具備較高的精準(zhǔn)度。與此同時，交易系統(tǒng)開發(fā)需要一定的技術(shù)支持，即程序算法設(shè)計，部分開發(fā)者通常會采取相應(yīng)措施，加密交易系統(tǒng)，以此保障知識產(chǎn)權(quán)不受侵害。外界投資者對此并不清楚，具體運行機制也存在極大的疑問。量化投資者基于交易系統(tǒng)的前提下，收集市場最新的數(shù)據(jù)變化，同時采集與之相關(guān)的信息，將其輸送至交易模型里，然后通過科學(xué)的計算，數(shù)據(jù)的挖掘，加密信息的處理，最終敲定資產(chǎn)配置方案，確定交易的最佳時機。按照相關(guān)公式進(jìn)行量化投資在某種程度上是一種相對理性的投資，其自身的優(yōu)勢集中體現(xiàn)在分析策略這一環(huán)節(jié)，突出明晰性以及一致性，與此同時，運用信息與公式，由此獲得的結(jié)果基本相同，這在某種程度上對交易者非常有利，避免由于其客觀性以及隨意性而引發(fā)的交易失誤。

針對量化投資而言，其涵蓋多個方面：就現(xiàn)狀而言，主要包括量化資產(chǎn)配置、量化投資交易、風(fēng)險管理。以資產(chǎn)配置為例，必須要基于行業(yè)選擇的前提下，以此實施有效配置，然后依據(jù)策略組合，在行業(yè)內(nèi)開展相關(guān)工作，實行資產(chǎn)優(yōu)化。量化資產(chǎn)投資，它在某種程度上奠定了總體投資方向，確定發(fā)展前景最好的行業(yè)、風(fēng)格和產(chǎn)品。換言之，投資者需要根據(jù)市場行情變化規(guī)律，選擇市場以及產(chǎn)品，然后給予最佳資金分配方案。相較于傳統(tǒng)的投資形式，量化投資更具一定的優(yōu)勢，更具科學(xué)以及合理性，同時兼具高信度。投資者可以依據(jù)數(shù)據(jù)模型，對整個市場進(jìn)行有效分析，繼而給予相對準(zhǔn)確的判斷，以此進(jìn)行理性投資決策。

二、兩者之間的關(guān)聯(lián)性分析

金融衍生品與量化投資的有效結(jié)合能夠起到非常關(guān)鍵性的作用，投資者能夠選擇相對發(fā)展較好的金融產(chǎn)品進(jìn)行量化投資，由此收獲了相對豐富的投資收益，因而探討兩者之間的關(guān)聯(lián)性以及有效融合具有劃時代意義。近年來，我國金融市場發(fā)展形勢良好，也因此帶動了金融衍生品的迅速擴大，促進(jìn)了國民經(jīng)濟的迅速增值。但是以我國現(xiàn)有金融衍生品現(xiàn)狀來說，無論是從行業(yè)總量、規(guī)模，還是參與范圍及層次方面來看，金融衍生品都還屬于小眾市場，仍需不斷創(chuàng)新與改革。從目前情況分析，對于大部分的投資者而言，他們對于金融衍生品的了解還不夠透徹，這也導(dǎo)致了民主對于金融衍生品的了解甚少，基本都停留在電視或是報紙上對于金融衍生品的看法，這于金融衍生品的長遠(yuǎn)發(fā)展是非常不利的。2008年的金融危機，很多實體企業(yè)采取了相應(yīng)的對策，比如參與期貨市場，實施套期保值，以此降低生產(chǎn)經(jīng)營風(fēng)險，也在某種程度上擴寬市場發(fā)展。

金融市場發(fā)展速度的加快，股指期貨得以大面積擴散，指數(shù)期權(quán)也擴大了應(yīng)用范圍，這于我國金融市場發(fā)展而言是極為有利的因素，為量化投資提供良好的發(fā)展契機，迎來發(fā)展機遇。借助量化投資原理，運用相關(guān)實踐方法，通過計算機程序?qū)嵤┩顿Y交易，這將是之后金融衍生品投資的主流方向。

金融衍生品的誕生是社會發(fā)展的必然產(chǎn)物，其功能性集中體現(xiàn)在投資風(fēng)險規(guī)避，它形成的主要動因與投資者關(guān)系密切，滿足其轉(zhuǎn)移風(fēng)險的需求，同時實現(xiàn)其套期保值實際需求，這一過程又被稱為風(fēng)險對沖，這樣可以使投資者運用相對較少的低成本，基于現(xiàn)貨價格變動，達(dá)到規(guī)避風(fēng)險的目的。從目前形勢分析，量化投資在我國金融衍生品上得到了廣泛應(yīng)用，其對沖實踐需要借助相關(guān)載體，也就是具備一定的期貨市場方可實現(xiàn)，但是基于交易品種單一的現(xiàn)狀，這使得量化投資產(chǎn)品在某種程度上具有一定的局限性。隨著股指期權(quán)的誕生，個股期權(quán)的逐步實施，擴大了金融市場的投資發(fā)展，讓更多的投資者增加了風(fēng)險規(guī)避渠道，推動了量化投資范圍的不斷擴大。量化交易策略也在某種程度上發(fā)生了改變，更具創(chuàng)造性，帶動實體經(jīng)濟發(fā)展。

金融衍生品的誕生以及投入使用促進(jìn)了我國金融市場交易的逐步完善，這其中金融衍生品的一個非常重要的功能得到了極大的發(fā)揮，即價格發(fā)現(xiàn)。所謂價格發(fā)現(xiàn)功能，主要從參與者角度出發(fā)，他們通過獲得信息，且基于價格預(yù)期，利用公開拍賣形式，或是借助電腦進(jìn)行撮合交易，這在某種程度上可以獲取市場真實需求，供求關(guān)系，并且極具競爭性以及預(yù)期性的體系。隨著世界經(jīng)濟一體化趨勢不斷加強，世界金融市場不斷擴大，與之相關(guān)的金融衍生品應(yīng)用范圍也隨之不斷擴大，金融交易所的相關(guān)交易實現(xiàn)跨越式的進(jìn)步，通過這種形式形成的價格權(quán)威性更強。上述價格通過不同的傳播工具不斷擴散，如報紙、電視、網(wǎng)絡(luò)等，范圍波及全球，儼然成為市場價格的引領(lǐng)者，這為大眾提供了良好的平臺，讓其透過相關(guān)經(jīng)濟信息了解經(jīng)濟動態(tài)，以便幫助投資者給予正確的決策，借以提升資源配置效率。量化投資相較于傳統(tǒng)投資形式具有一定的優(yōu)勢，這主要體現(xiàn)在兩個方面：分別是速度與規(guī)則，從某種角度分析，我們可以預(yù)期，量化交易應(yīng)用范圍，促使市場報價更為緊密，成交更為頻繁，從而增強市場流動性。與此同時，基于量化交易策略而言，其中部分交易存在策略的相似性，這對于未來的金融市場影響頗大，集中體現(xiàn)在市場價格波動這一方面，具體表現(xiàn)為高波動性以及規(guī)律性，上述改變與量化投資有著非常直接的關(guān)聯(lián)。

金融衍生品是社會發(fā)展的階段性產(chǎn)物，量化投資是基于傳統(tǒng)投資形式基礎(chǔ)上的創(chuàng)新與變革，兩者之間具有一定的關(guān)聯(lián)性，就好比人和人之間的合作，通過量化投資，金融衍生品能夠在某種程度上受益，彰顯其風(fēng)險規(guī)避功能，量化投資對于投資者而言是巨大的福音，使其更理性地進(jìn)行投資，從而避免由于自身主觀原因而造成的經(jīng)濟損失，與此同時，能夠有效消除非預(yù)期損失。針對金融衍生品而言，其不斷發(fā)展對量化投資而言也是非常有益的，為其提供應(yīng)用平臺，借助不同領(lǐng)域資源整合，從總體角度分析，優(yōu)化金融市場，交易環(huán)境不斷完善，并且對投資者影響極大，使其投資理念不斷升華，投資水平在某種程度上也得到看提高，繼而促使投資者通過結(jié)合金融衍生品與量化投資獲取豐厚的投資收益。總的來說，金融衍生品與量化投資可謂是相輔相成的關(guān)系，彼此相互促進(jìn)又相互影響，協(xié)調(diào)好兩者的關(guān)系對金融市場發(fā)展益處多多。

三、結(jié)語

總體來說，金融衍生品在我國金融市場的廣泛運用極大的促進(jìn)了國民經(jīng)濟的發(fā)展，量化投資是一種相對理想的投資理念，將金融衍生品與量化投資有效融合能夠獲得良好的成效，這于金融市場經(jīng)濟發(fā)展而言也是極為有利的因素，為投資者提供了良好的應(yīng)用平臺，促使其獲得比較豐富的投資收益。文章主要介紹了金融衍生品以及量化投資的發(fā)展，重點闡述了兩者之間的相關(guān)性。

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[4]林世光.可拓學(xué)在金融衍生品市場風(fēng)險中的量化分析[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報，2010（11）.

篇（6）

量化模型是工具，投資理念是靈魂

“如果把投資比作吃飯的話，那么‘吃什么’由投資理念來決定，再根據(jù)所吃的食物決定使用的吃飯工具，即量化模型。”張靖認(rèn)為，在量化投資領(lǐng)域，投資理念才是量化投資的靈魂，決定了投資的邏輯。只有將最根本的邏輯融入適當(dāng)?shù)牧炕椒ㄖ胁拍軐⒘炕顿Y的“魔力”發(fā)揮出來，創(chuàng)造最大的投資收益。

談到模型在量化投資中的作用，張靖有其獨到的見解，“量化模型的采用必須與投資理念密切結(jié)合，并不是越復(fù)雜的模型越好，有時簡單易操作的模型反而更加有效。正如吃西餐要用刀叉，吃中餐要用筷子一樣，與投資理念相匹配的模型才是最好的模型。”

用量化的方法做有把握的事

張靖對量化投資最通俗的解釋就是“用量化的方法做有把握的事兒”。換句話說，就是通過對大量樣本數(shù)據(jù)和市場環(huán)境的量化分析，通過平衡投資的風(fēng)險和收益，建立量化模型，捕捉大概率事件，有把握地獲取市場上普遍的、稍高于平均水平的超額收益。

另外，張靖提到，量化模型并不是固定不變的，需要逐步提升，不斷改進(jìn)，在變化中總結(jié)經(jīng)驗和規(guī)律，使得量化模型能夠適應(yīng)市場和投資者投資習(xí)慣的變化。以大摩多因子基金模型中現(xiàn)有的動量因子為例，從總體來看，隨著市場逐漸回歸理性，其效應(yīng)應(yīng)該是逐漸遞減的。所以隨著該因子效應(yīng)的遞減，未來可能會將其從模型中剔除掉。相應(yīng)地，另外一些新的因子可能會加入模型中。

量化選股、量化擇時、量化交易

篇（7）

量化投資基金對國內(nèi)基金投資者來說是一個相對陌生的概念。它是指基金管理人在分析歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上總結(jié)股市運行的規(guī)律,開發(fā)出數(shù)量化投資模型,并且以模型輸出的結(jié)果作為投資決策的主要依據(jù)。與此相對的是定性決策,即由基金經(jīng)理或管理團隊決定資產(chǎn)配置、行業(yè)配置、個股選擇,根據(jù)個人經(jīng)驗和判斷來建立最終的投資組合。

量化投資在發(fā)達(dá)市場中十分流行,而在國內(nèi)這一新的投資方式則只是剛剛起步。最早一只量化概念主動型基金光大量化核心成立于2004年,而此后的4年間再無量化基金成立。2009年是量化投資重新起步,陸續(xù)發(fā)行了嘉實量化、中海量化、南方策略優(yōu)選等四只量化基金。

量化投資有優(yōu)勢嗎?

與定性決策相比,量化投資最大的好處就是避免了基金經(jīng)理主觀決策的隨意性,降低了對基金經(jīng)理個人能力和經(jīng)驗的依賴;同時能夠根據(jù)嚴(yán)格的組合配置原則,建立符合投資目標(biāo)的優(yōu)化投資組合。

從國外成熟市場的情況來看,優(yōu)秀的量化基金表現(xiàn)非常突出。例如數(shù)量化投資的創(chuàng)始人之一詹姆斯.西蒙斯管理的大獎?wù)禄?自1988年成立后年均回報率達(dá)到38.5%,成為20年內(nèi)最賺錢的基金經(jīng)理。這一收益率水平遠(yuǎn)超過巴菲特20%的平均年收益率。

但在國內(nèi)市場上,量化基金數(shù)量寥寥可數(shù),而早期的量化基金相比定性投資基金并未顯出優(yōu)勢。那么與依賴優(yōu)秀基金經(jīng)理的主動型基金相比,依賴模型的量化投資是否真的能產(chǎn)生優(yōu)勢呢?這取決于三個關(guān)鍵因素。

一是市場環(huán)境是否成熟。數(shù)量化模型的運用有重要的前提條件,最主要的是必須在一個相對成熟穩(wěn)定的市場中運行,這種市場環(huán)境下基于歷史數(shù)據(jù)設(shè)計的模型才可能延續(xù)其有效性。而國內(nèi)股市歷史上曾經(jīng)大起大落,市場結(jié)構(gòu)和運行規(guī)律都發(fā)生過質(zhì)變。在這種情況下量化模型有可能跟不上市場本身的改變,嚴(yán)格的量化投資也難以顯現(xiàn)適應(yīng)變化的靈活性。因此早期市場并不適合量化投資理念;而隨著市場逐漸成熟,量化投資的優(yōu)勢才開始逐漸顯現(xiàn)。2009年后量化投資基金數(shù)量大增,也是對這一趨勢的反映。

二是量化基金的運作模式。從國內(nèi)市場的實際情況來看,純粹依賴模型的量化管理模式仍然并不適合,嚴(yán)格數(shù)量化的投資策略難以取得成功。這是因為量化模型難以涵蓋所有重要的市場因子,例如中國股市上十分重要的政策變化就無法納入量化模型分析。因此在量化模型的基礎(chǔ)上,在投資策略中適當(dāng)加以主動修正是必不可少的。但如何把握主動和量化之間的平衡,又成為量化基金的一個難題。國內(nèi)最早引入的量化基金,在純量化管理還是混合主動管理的選擇上就付出了不少學(xué)習(xí)成本。

三是投資模型本身的質(zhì)量,這也是量化基金最核心的競爭力。投資模型是量化基金最核心的投資密訣。模型是否有效,是否真實反映市場運行的核心規(guī)律,決定了量化基金投資運作的長期效果。因此在成熟市場上,獨特的投資模型往往是量化基金的核心競爭力所在。同時模型本身是否穩(wěn)健也是量化基金持續(xù)投資的基礎(chǔ)。如果不結(jié)合中國市場的實際引入成熟市場上的投資模型,往往并不成功。

量化投資的時機

基于以上幾點原因,量化投資在國內(nèi)仍處于起步階段。但隨著股市逐漸走向常態(tài)化增長,主動型基金數(shù)量不斷增多,定性管理愈加難以獲得超額收益,量化投資的空間正在逐漸顯現(xiàn)。

從投資上看,量化模型的優(yōu)缺點都十分明顯,簡單概括就是選股/配置強,選時弱。量化模型的主要優(yōu)勢體現(xiàn)在對大量個股的海選,以及確定科學(xué)的配置比例上。但在判斷市場趨勢何時發(fā)生轉(zhuǎn)換的選時決策上,多數(shù)量化模型可以說無能為力。因此,量化投資的主導(dǎo)思想是獲取alpha收益,而規(guī)避beta風(fēng)險并非量化投資的強項。

因此,量化基金能否在投資中取得優(yōu)勢,就取決于它能否揚長避短。從投資目標(biāo)上看,量化基金的目標(biāo)不是與主動型基金爭奪冠軍,而是成為一名穩(wěn)定戰(zhàn)勝多數(shù)主動型基金的選手。運作良好的量化基金,應(yīng)該能夠超越多數(shù)主動決策的基金經(jīng)理,獲取穩(wěn)定的超額收益。

TIPS:

創(chuàng)新主動量化投資――南方策略優(yōu)選

南方策略優(yōu)選是最新一只量化投資基金。該基金在產(chǎn)品設(shè)計上充分考慮了中國市場的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢,提出了創(chuàng)新的主動量化投資模式。這種以定量模型為核心,但在決策流程和模型構(gòu)建中有機結(jié)合定性分析的模式有可能成為量化投資的主導(dǎo)模式。

南方策略優(yōu)選的主動量化投資模式主要體現(xiàn)在三個層次:在資產(chǎn)配置層面上定性定量并重,在行業(yè)配置層面上的定量為主定性為輔,以及在個股選擇層面的量化篩選。

針對量化投資的三大關(guān)鍵因素,南方策略優(yōu)選都做出了針對性的改進(jìn)和創(chuàng)新。從而有可能在逐漸成熟的中國股市上,探索量化投資模式的運作空間。

從該投資模型模擬運行的結(jié)果來看,南方策略優(yōu)選的表現(xiàn)相當(dāng)突出。模擬組合在超過60%的月度內(nèi)獲得了正的超額收益,正向超額收益顯著高于負(fù)向超額收益。其投資模型的三年以來的各階段累計收益在主動型基金中基本可以排名前10%。

篇（8）

一、要解決的問題

（1）問題一：根據(jù)所給數(shù)據(jù)量化分析處理公眾投資者的個人狀況、信息獲取方式、媒體信任程度、風(fēng)險態(tài)度。（2）問題二：在量化分析處理公眾投資者的個人狀況、信息獲取方式、媒體信任程度、風(fēng)險態(tài)度的基礎(chǔ)上，建立合適的數(shù)學(xué)模型分析它們之間的相關(guān)性；

二、模型的假設(shè)

（1）建模時在所有的問題答卷中剔除那些相關(guān)性不大的問題，只從中選取具有代表性的問題，以減少建模復(fù)雜度。（2）建模過程中的各變量是相互獨立的且數(shù)據(jù)有很強代表性。（3）證券市場是有效的，且價格的變動具有慣性。

三、模型的建立與求解

（一）對問題一的求解

（1）模型的準(zhǔn)備。通過對數(shù)據(jù)的分析，我們從所有47個問題中選出20個具有代表性的問題，將提煉出的問題分成4大類：個人基本信息狀況、信息獲取方式、媒體信任程度、風(fēng)險態(tài)度。

（2）模型的求解與量化分析。通過對第一大類個人基本信息狀況中所選取的5個問題進(jìn)行量化分析得到個人基本信息狀況的量化分析，在所有調(diào)查的616名對象中，女性共有236人，女性投資者占總投資人數(shù)將近四成。我國投資者的年齡主要集中在30歲以下，占調(diào)查總數(shù)的36.4%，其次是30～50歲，占比為31.2%，二者之和占到調(diào)查總數(shù)的近70%。60歲以上投資者僅占8.4%。盡管中高學(xué)歷投資者居多，但分析表明，教育程度與投資者收益沒有明顯關(guān)系。其次在廣大投資者當(dāng)中97%的投資者屬于中產(chǎn)階級，62%的投資者目的在于改善生活，83.5%的投資者對上市公司只是部分了解，這也顯示出了中國投資者投資證券的意愿不強，市場的積極性未完全調(diào)動，但同時也說明了我國證券市場還有很大部分未開發(fā)，證券市場前景廣闊。

通過對第二大類信息獲取方式中所選取的5個問題進(jìn)行量化分析可知65%投資者投資知識來源于時間和雜志，65.5%的投資者做投資時是經(jīng)過理性分析的，這反映出我國大多數(shù)投資者是屬于風(fēng)險厭惡者或者傾向于風(fēng)險厭惡，在進(jìn)行投資時還是比較理性的。其次有77.6%的投資者認(rèn)為以往的投資經(jīng)驗對現(xiàn)在或未來的投資是有用的。73%的投資者會關(guān)注財經(jīng)新聞的報道，85%的投資者主要從網(wǎng)絡(luò)，電視，報紙雜志等媒體中獲得投資信息。

通過對第三大類媒體信任程度中所選取的5個問題進(jìn)行量化分析得到的媒體信任程度量化分析表如表1所示。

從表1可以看出53%的投資者最初進(jìn)入股市的原因是認(rèn)為有利可圖，自己決定進(jìn)入。對于媒體反復(fù)推薦的股票，68%投資者不會購買，對媒體的信任程度還是比較低的。其次有76.6%的投資者覺得媒體上推薦的股票是有一定道理的，但有40.4%投資者之所以相信媒體上推薦的股票是因為自身能力的不足，只好相信媒體推薦。同時，在聽取各類人士意見時，35%的投資者相信身邊熟悉炒股的朋友。總之，我國投資者對于媒體的信任程度還是偏低的，這同時意味著我國的證券業(yè)還有著巨大的發(fā)展空間。

通過對第四大類風(fēng)險態(tài)度中所選取的5個問題進(jìn)行量化分析得到的風(fēng)險態(tài)度量化分析表如表2所示。

根據(jù)表2分析顯示，投資者的操作模式相對穩(wěn)定，3個月內(nèi)換手1次或更短的投資者占比最多，總體來看，投資者的持股時間相對較短，長期投資者占投資者比例較小。從趨勢上看，在2008年以來的下跌行情中，投資者更傾向于頻繁換手，3個月內(nèi)換手1次或更短的投資者逐漸增加至62.4%，持股半年內(nèi)的比例明顯下降至28.6%。至于持股一年以上的雖有所增加，但平均占比不高，這部分長期投資者的增加不能排除是因套牢產(chǎn)生的被動長期投資。股票下跌時，只有不到20%的股民會選擇低價再買入，再一次反映出我國股民大多數(shù)屬于風(fēng)險厭惡者。同時，面對股價下跌，但持有目標(biāo)是五年時，62%的投資者會維持不動，但面對股價下跌，但持有目標(biāo)是三十年，只有42%的投資者會繼續(xù)維持不動。總之，投資者個人承擔(dān)風(fēng)險的態(tài)度還是比較理性的。

（二）對問題二的求解

（1）模型的準(zhǔn)備。證券市場市場參與者眾多，市場機制更為復(fù)雜，信息不對稱現(xiàn)象更為明顯。對于風(fēng)險態(tài)度的衡量，在影響證券銷售量的因素中，有價格，上市公司市場信譽，投資者的風(fēng)險態(tài)度等。本題中著重量化被調(diào)查者的風(fēng)險態(tài)度。為了確定投資者分別隸屬于風(fēng)險厭惡，風(fēng)險中性，風(fēng)險偏好哪種類型，我們在分析數(shù)據(jù)的過程中，給每個問題每個選項賦分的原則如下：1）選A、B、C、D的基礎(chǔ)得分分別為1、2、3、4。2）將投資者的態(tài)度分為（0～30）風(fēng)險厭惡型，（31～60）風(fēng)險中立型，和（61～90）風(fēng)險喜好型。

相關(guān)系數(shù)用來反映兩者之間的相關(guān)性，考慮相關(guān)系數(shù)r時，我們遵循以下準(zhǔn)則：1）當(dāng)r>0時，表示兩變量正相關(guān)，r

通過數(shù)據(jù)分析，我國投資者的總體風(fēng)險態(tài)度是介于風(fēng)險厭惡和風(fēng)險中立的，由此可以看出投資者較為希望通過風(fēng)險投資增加其個人收入。但是由于客觀、主觀因素，投資者中，持觀望態(tài)度者較多。

（2）模型的建立與求解。根據(jù)題目提供的數(shù)據(jù)以及前面的賦值，算出所有被調(diào)查者的風(fēng)險態(tài)度值，并選出問卷中的第二問跟風(fēng)險態(tài)度進(jìn)行相關(guān)性分析，則有：

結(jié)果為a=[1 1 1 2 1 1 4 3 2 1 1 1 1 3 2 2 4 3…1]

對應(yīng)的風(fēng)險態(tài)度值為b=[44 44 46 45 41 42 47 41 54 46 38 49 51 53 53 50 44 44…47]

根據(jù)以上分析可知總體個人狀況與風(fēng)險態(tài)度的相關(guān)性小，由此得出我國近段時間進(jìn)行投資的民眾數(shù)量較大，覆蓋到不同民眾的方方面面。信息獲取方式與風(fēng)險態(tài)度之間聯(lián)系大、得知在我國的投資領(lǐng)域，投資者的信息獲取途徑和多少對其投資的方向性還是有較大的影響。媒體信任程度與風(fēng)險態(tài)度之間的相關(guān)性適中，可知部分投資者對待媒體信息的態(tài)度還是比較冷靜。

參考文獻(xiàn)：

[1] 楊桂元，黃己立.數(shù)學(xué)建模[M].合肥：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社，2008.

[2] 李柏年，胡守信.基于MATLAB的數(shù)學(xué)實驗[M].北京：科學(xué)出版社，2004.

篇（9）

說到量化交易，雖不陌生，但仍懵懂。到底什么是量化交易呢？

量化交易區(qū)別于定性投資（過去的投資方法）的鮮明特征，就是充分利用各種各樣的數(shù)理模型。它是借助現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)的方法，利用計算機技術(shù)，從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件，然后制定策略，并用數(shù)量模型驗證及固化這些規(guī)律和策略，繼而再嚴(yán)格執(zhí)行這些已固化的策略來指導(dǎo)投資，以求獲得可持續(xù)的、穩(wěn)定且高于平均的超額回報。

對于量化交易中模型與人到底是什么關(guān)系？比如中醫(yī)與西醫(yī)的診療方法，中醫(yī)是望、穩(wěn)、問、切，最后判斷出的結(jié)果，很大程度上基于中醫(yī)的經(jīng)驗，定性程度上大一些；而西醫(yī)就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依托于醫(yī)學(xué)儀器，最后得出結(jié)論，對癥下藥。

以此形容的話，可以說定性投資像中醫(yī)，更多地憑主觀臆斷和個人經(jīng)驗判斷病在哪里；量化交易像西醫(yī)，依靠數(shù)量模型判斷，而這些模型對于使用量化交易的投資者的作用就像CT機對于醫(yī)生的作用。在每一天的投資運作之前，一般都會先用模型對整個市場進(jìn)行一次全面的檢查和掃描，然后根據(jù)檢查和掃描結(jié)果做出投資決策。

量化交易靠概率取勝

和傳統(tǒng)投資方式相比，量化交易的視角更廣，它借助計算機高效、準(zhǔn)確地處理海量信息，更廣泛地尋找和驗證投資機會，消除投資組合配置的局限性，并依靠計算機配置投資組合，克服人性弱點，使投資決策更科學(xué)、更理性。

具體來說，這個新興的投資方法，與我們那些傳統(tǒng)的看指標(biāo)判斷、聽消息判斷、簡單看財務(wù)報表判斷等定性投資方法相比較，主要有以下幾大優(yōu)勢：

量化交易有著嚴(yán)格的紀(jì)律性。比如，如果有人問你，某年某月某一天，你為什么購買某支股票的話，你就可以打開量化交易系統(tǒng)，系統(tǒng)會顯示出當(dāng)時被選擇的這只股票與其他股票在成長面上、估值上、資金上、買賣時機上的綜合評價情況，而且這個評價會非常全面，比普通投資者拍腦袋或者簡單看某一個指標(biāo)買賣更具有說服力。

它系統(tǒng)性較完備，具體表現(xiàn)為“三多”，包括多層次、多角度、多數(shù)據(jù)。因為人腦處理信息的能力是有限的，當(dāng)一個資本市場只有100只股票，這對定性投資基金經(jīng)理有優(yōu)勢，他可以深刻分析這100家公司。但當(dāng)有成千上萬只股票時，量化交易就可以充分發(fā)揮它強大的信息處理優(yōu)勢，捕捉更多、拓展更大的投資機會。

另外，定性投資大部分時間在琢磨哪一個企業(yè)是偉大的企業(yè)，那個股票是可以翻倍的股票，而量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一個品種被低估了，買入低估的，賣出高估的。

量化交易靠概率取勝。這表現(xiàn)為兩個方面，首先量化投資不斷地從歷史中挖掘，有望在未來重復(fù)的歷史規(guī)律，并且加以利用。其次它在股票實際操作過程中，運用概率分析，提高買賣成功的概率和倉位控制。

量化投資者也有噩夢

事實上，量化交易的方法在海外已有30多年的發(fā)展歷史，素以投資業(yè)績穩(wěn)定，抗風(fēng)險能力強著稱，目前已經(jīng)成為海外基金管理投資市場的重要方法。

而與海外成熟市場相比，量化交易以基本面分析為驅(qū)動，以全市場、多維度的視角廣度掃描投資機會，在中國市場的應(yīng)用將更顯其優(yōu)勢。

不過，在談及這么多利好之后，還是要“潑一次冷水”。不要以為不停閃爍的超級電腦自動進(jìn)行著高速交易，熒幕上滾動著通過高速網(wǎng)絡(luò)提前獲取的最新市場消息，加上通過杠桿放大的頭寸，賬戶的盈利不斷上跳，這一切的一切就預(yù)示著“可以躺著賺錢的時代”來臨了，現(xiàn)實并沒有這么美好。

相對來說，量化交易目前還處在初級發(fā)展階段，比如基本面投資者只需簡單的基于預(yù)測特定事件，比如超過或差于預(yù)期的財報做交易即可。而量化交易者則需要搞清楚具體消息對股價的平均影響程度，這就不是一件容易的事了，因為你的研究對象時刻還在變化著。

不僅如此，研究出一套只基于公司財報的交易系統(tǒng)不難，比如基于超出預(yù)期的營收或股息來買入。但是供給面的情況、消費者層面的情緒納入交易模型中，也比較麻煩。

同時，股票、基本面、新聞消息之間的關(guān)系也是不停變化著的。記得2009年美股到達(dá)低點的時候，很多“低質(zhì)”公司的回報大大高于“優(yōu)質(zhì)”公司的回報。很多3塊錢的“垃圾股”可以在很短時間內(nèi)漲到10塊錢，而高價的優(yōu)質(zhì)公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。對于基本面投資者來說，這是掘金的好時候，但對于量化投資者來說卻是噩夢，因為大多數(shù)模型此時都會顯示做多“優(yōu)質(zhì)股”做空“垃圾股”，后果則可想而知。

篇（10）

據(jù)悉，青騅投資管理有限公司（后稱“青騅投資”）繼2012年4月通過華寶信托，發(fā)行了信托獲批股指期貨交易業(yè)務(wù)資格以來國內(nèi)第一只陽光私募發(fā)行的股票量化全對沖產(chǎn)品之后，再次成立國內(nèi)首只引入國債期貨作為對沖工具的債券對沖管理型產(chǎn)品“青騅1號債券對沖專項資產(chǎn)管理計劃”。該產(chǎn)品系青騅投資聯(lián)手國泰君安期貨及某基金公司子公司推出的一款專項資產(chǎn)管理計劃，資金已募集完畢并到位，于2013年8月14日正式宣告成立。

值得關(guān)注的是，該產(chǎn)品涉及到三方平臺，由多個管理人聯(lián)合操作。基金公司子公司作為資產(chǎn)管理人，青騅投資公司作為投顧主要負(fù)責(zé)產(chǎn)品的投資策略，國泰君安期貨資管部門作為基金專戶資產(chǎn)受托人完成國債期貨端的交易。

分析人士指出，基金方作為特殊法人單位在期貨公司開立資管賬戶，并引入外部投資顧問參與、主導(dǎo)產(chǎn)品的設(shè)計和投資運作，這一合作模式在期貨資管領(lǐng)域尚屬首例，有望開創(chuàng)機構(gòu)投資者合作參與期貨資管業(yè)務(wù)的熱潮。對于特殊法人單位參與期貨資管業(yè)務(wù)的模式也是全新的嘗試。

引入量化對沖策略