導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫(xiě)好一篇金融投資量化方法，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

【關(guān)鍵詞】金融衍生品 量化投資 相關(guān)性 探究

金融衍生品與量化投資之間的相關(guān)性是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)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(xiǎn)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(lái)越多，而量化投資投資工具呈現(xiàn)多元化的趨勢(shì)，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(xiǎn)值內(nèi)獲取最大的經(jīng)濟(jì)收益。文章主要介紹了金融衍生品及量化投資，重點(diǎn)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(jì)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(guó)經(jīng)濟(jì)中運(yùn)用范圍不斷擴(kuò)寬，它是基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展而形成的，是社會(huì)發(fā)展的必然產(chǎn)物，并且對(duì)于全球經(jīng)濟(jì)有著深遠(yuǎn)的影響，比如加劇世界經(jīng)濟(jì)一體化、促使金融一體化的逐步形成，金融衍生品在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演非常重要的角色，帶動(dòng)了我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)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(lái)，隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度不斷提升，我國(guó)金融市場(chǎng)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(jī)，使其發(fā)展日益壯大并成為金融市場(chǎng)的主力軍，并且與信貸以及貨幣市場(chǎng)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(xiǎn)管理的復(fù)雜鏈條。從目前情況分析，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出良好的前景，相對(duì)應(yīng)的工業(yè)以及房地產(chǎn)發(fā)展相對(duì)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(shì)性徹底被展現(xiàn)出來(lái)，并為投資者帶來(lái)相對(duì)較好的經(jīng)濟(jì)效益值。但是金融產(chǎn)品也存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，可謂是一把“雙刃劍”，雖然它可促進(jìn)金融市場(chǎng)的發(fā)展，但如果運(yùn)用不當(dāng)將會(huì)引發(fā)極為嚴(yán)重的后果。上世紀(jì)90年代以來(lái)，就發(fā)生了多起由于金融產(chǎn)品運(yùn)用不當(dāng)而引發(fā)的經(jīng)濟(jì)損失，例如：2008年金融危機(jī)波及全球，引發(fā)金融危機(jī)的原因主要是CDS等金融產(chǎn)品，其在美國(guó)金融市場(chǎng)運(yùn)作中出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管理不當(dāng)?shù)默F(xiàn)象，也就是風(fēng)險(xiǎn)失控，繼而引發(fā)了全球性的經(jīng)濟(jì)危機(jī)。

金融衍生品主要是基于與金融有關(guān)產(chǎn)品的通過(guò)不同方式衍生而來(lái)，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(jià)格的變動(dòng)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(jià)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(chǎng)價(jià)格、指數(shù)、信用等級(jí)等等，從本質(zhì)上分析，它屬于虛擬的有價(jià)證券，在某種意義上而言是一種權(quán)利證書(shū)，給予投資者基礎(chǔ)性的權(quán)利，且與實(shí)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(jià)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(xiǎn)以及因子，如Beta、Delta、Rho、久期等，通過(guò)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(jī)，但是也存在極大的風(fēng)險(xiǎn)，這種風(fēng)險(xiǎn)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(lái)，基于高杠桿的影響，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)難以有效控制，預(yù)測(cè)就更難以估計(jì)。

（二）量化投資

量化投資在我國(guó)金融市場(chǎng)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(qiáng)，并且具備相應(yīng)的理論依據(jù)。在投資過(guò)程中，投資者可以利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)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(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管理，利用數(shù)據(jù)模型，借助系統(tǒng)交易信號(hào)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)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(guò)經(jīng)驗(yàn)累加，然后利用數(shù)學(xué)模型的功能性，繼而實(shí)現(xiàn)信息化的表達(dá)。量化投資形式具有自身的優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)，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(yàn)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(jì)算機(jī)中，運(yùn)用相對(duì)科學(xué)的計(jì)算方式，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品投資，隨著金融市場(chǎng)的日益完善，數(shù)學(xué)模型也得以不斷優(yōu)化。無(wú)論是數(shù)量化的投資，還是依靠計(jì)算機(jī)程序的投資，對(duì)于技術(shù)的要求極為苛刻，在業(yè)界譽(yù)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(shí)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(shí)，交易系統(tǒng)開(kāi)發(fā)需要一定的技術(shù)支持，即程序算法設(shè)計(jì)，部分開(kāi)發(fā)者通常會(huì)采取相應(yīng)措施，加密交易系統(tǒng)，以此保障知識(shí)產(chǎn)權(quán)不受侵害。外界投資者對(duì)此并不清楚，具體運(yùn)行機(jī)制也存在極大的疑問(wèn)。量化投資者基于交易系統(tǒng)的前提下，收集市場(chǎng)最新的數(shù)據(jù)變化，同時(shí)采集與之相關(guān)的信息，將其輸送至交易模型里，然后通過(guò)科學(xué)的計(jì)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(shí)機(jī)。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(duì)理性的投資，其自身的優(yōu)勢(shì)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(shí)，運(yùn)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(duì)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(duì)量化投資而言，其涵蓋多個(gè)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(xiǎn)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(shí)施有效配置，然后依據(jù)策略組合，在行業(yè)內(nèi)開(kāi)展相關(guān)工作，實(shí)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(chǎng)行情變化規(guī)律，選擇市場(chǎng)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(shì)，更具科學(xué)以及合理性，同時(shí)兼具高信度。投資者可以依據(jù)數(shù)據(jù)模型，對(duì)整個(gè)市場(chǎng)進(jìn)行有效分析，繼而給予相對(duì)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(duì)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(duì)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(shí)代意義。近年來(lái)，我國(guó)金融市場(chǎng)發(fā)展形勢(shì)良好，也因此帶動(dòng)了金融衍生品的迅速擴(kuò)大，促進(jìn)了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的迅速增值。但是以我國(guó)現(xiàn)有金融衍生品現(xiàn)狀來(lái)說(shuō)，無(wú)論是從行業(yè)總量、規(guī)模，還是參與范圍及層次方面來(lái)看，金融衍生品都還屬于小眾市場(chǎng)，仍需不斷創(chuàng)新與改革。從目前情況分析，對(duì)于大部分的投資者而言，他們對(duì)于金融衍生品的了解還不夠透徹，這也導(dǎo)致了民主對(duì)于金融衍生品的了解甚少，基本都停留在電視或是報(bào)紙上對(duì)于金融衍生品的看法，這于金融衍生品的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展是非常不利的。2008年的金融危機(jī)，很多實(shí)體企業(yè)采取了相應(yīng)的對(duì)策，比如參與期貨市場(chǎng)，實(shí)施套期保值，以此降低生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，也在某種程度上擴(kuò)寬市場(chǎng)發(fā)展。

金融市場(chǎng)發(fā)展速度的加快，股指期貨得以大面積擴(kuò)散，指數(shù)期權(quán)也擴(kuò)大了應(yīng)用范圍，這于我國(guó)金融市場(chǎng)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(jī)，迎來(lái)發(fā)展機(jī)遇。借助量化投資原理，運(yùn)用相關(guān)實(shí)踐方法，通過(guò)計(jì)算機(jī)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(huì)發(fā)展的必然產(chǎn)物，其功能性集中體現(xiàn)在投資風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避，它形成的主要?jiǎng)右蚺c投資者關(guān)系密切，滿足其轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的需求，同時(shí)實(shí)現(xiàn)其套期保值實(shí)際需求，這一過(guò)程又被稱為風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖，這樣可以使投資者運(yùn)用相對(duì)較少的低成本，基于現(xiàn)貨價(jià)格變動(dòng)，達(dá)到規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的目的。從目前形勢(shì)分析，量化投資在我國(guó)金融衍生品上得到了廣泛應(yīng)用，其對(duì)沖實(shí)踐需要借助相關(guān)載體，也就是具備一定的期貨市場(chǎng)方可實(shí)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(gè)股期權(quán)的逐步實(shí)施，擴(kuò)大了金融市場(chǎng)的投資發(fā)展，讓更多的投資者增加了風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避渠道，推動(dòng)了量化投資范圍的不斷擴(kuò)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(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

金融衍生品的誕生以及投入使用促進(jìn)了我國(guó)金融市場(chǎng)交易的逐步完善，這其中金融衍生品的一個(gè)非常重要的功能得到了極大的發(fā)揮，即價(jià)格發(fā)現(xiàn)。所謂價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，主要從參與者角度出發(fā)，他們通過(guò)獲得信息，且基于價(jià)格預(yù)期，利用公開(kāi)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(chǎng)真實(shí)需求，供求關(guān)系，并且極具競(jìng)爭(zhēng)性以及預(yù)期性的體系。隨著世界經(jīng)濟(jì)一體化趨勢(shì)不斷加強(qiáng)，世界金融市場(chǎng)不斷擴(kuò)大，與之相關(guān)的金融衍生品應(yīng)用范圍也隨之不斷擴(kuò)大，金融交易所的相關(guān)交易實(shí)現(xiàn)跨越式的進(jìn)步，通過(guò)這種形式形成的價(jià)格權(quán)威性更強(qiáng)。上述價(jià)格通過(guò)不同的傳播工具不斷擴(kuò)散，如報(bào)紙、電視、網(wǎng)絡(luò)等，范圍波及全球，儼然成為市場(chǎng)價(jià)格的引領(lǐng)者，這為大眾提供了良好的平臺(tái)，讓其透過(guò)相關(guān)經(jīng)濟(jì)信息了解經(jīng)濟(jì)動(dòng)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(shì)，這主要體現(xiàn)在兩個(gè)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(chǎng)報(bào)價(jià)更為緊密，成交更為頻繁，從而增強(qiáng)市場(chǎng)流動(dòng)性。與此同時(shí)，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(duì)于未來(lái)的金融市場(chǎng)影響頗大，集中體現(xiàn)在市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)這一方面，具體表現(xiàn)為高波動(dòng)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(huì)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(guò)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(xiǎn)規(guī)避功能，量化投資對(duì)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(jì)損失，與此同時(shí)，能夠有效消除非預(yù)期損失。針對(duì)金融衍生品而言，其不斷發(fā)展對(duì)量化投資而言也是非常有益的，為其提供應(yīng)用平臺(tái)，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(chǎng)，交易環(huán)境不斷完善，并且對(duì)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(guò)結(jié)合金融衍生品與量化投資獲取豐厚的投資收益?？偟膩?lái)說(shuō)，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(duì)金融市場(chǎng)發(fā)展益處多多。

三、結(jié)語(yǔ)

總體來(lái)說(shuō)，金融衍生品在我國(guó)金融市場(chǎng)的廣泛運(yùn)用極大的促進(jìn)了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，量化投資是一種相對(duì)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(chǎng)經(jīng)濟(jì)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(tái)，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(diǎn)闡述了兩者之間的相關(guān)性。

參考文獻(xiàn)：

[1]李東昌.金融衍生品與量化投資相關(guān)性研究初探[J].山東工業(yè)技術(shù)，2015（06）.

[2]張梅.后金融危機(jī)時(shí)代金融衍生品的風(fēng)險(xiǎn)管理與控制[J].湖南商學(xué)院學(xué)報(bào)，2010（02）.

[3]寇宏，袁鷹，王慶芳.套期保值與金融衍生品風(fēng)險(xiǎn)管理研究[J].金融理論與實(shí)踐，2010（05）.

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

[5]薛智勝.金融創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)的防范與監(jiān)管探析――以金融衍生品為例[J].云南大學(xué)學(xué)報(bào)（法學(xué)版），2012（01）.

篇2

（暨南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院 廣東 廣州 510632）

摘 要：“金融改革”的提出，金融市場(chǎng)的逐步開(kāi)放，將促進(jìn)金融創(chuàng)新的步伐，給投資者帶來(lái)越來(lái)越多的投資渠道，同時(shí)也將加速中國(guó)金融市場(chǎng)與國(guó)際金融市場(chǎng)的融合。通過(guò)分別建立兩個(gè)單指標(biāo)擇時(shí)策略模型，運(yùn)用MATLAB模式搜索算法在設(shè)定時(shí)段內(nèi)搜索最優(yōu)參數(shù)，并分別對(duì)兩個(gè)單指標(biāo)策略進(jìn)行交易仿真回驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果顯示，趨勢(shì)型指標(biāo)可以抓住大的波段行情，獲得超額收益，具有較好的擇時(shí)效果。實(shí)證顯示組合指標(biāo)策略的效益明顯高于單指標(biāo)策略。因此，采用組合指標(biāo)策略進(jìn)行個(gè)股量化擇時(shí)交易較單指標(biāo)策略能獲得更優(yōu)的投資收益。

關(guān)鍵詞 ：量化擇時(shí)；趨勢(shì)指標(biāo)；組合指標(biāo)策略；參數(shù)優(yōu)化

中圖分類號(hào)：F8 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A doi：10．3969／j．issn．1665－2272．2015．12．008

1 緒論

1．1 背景意義

“金融改革”的提出將為中國(guó)的量化投資帶來(lái)發(fā)展前景。金融市場(chǎng)的逐步開(kāi)放將會(huì)促進(jìn)金融創(chuàng)新的步伐，給投資者帶來(lái)越來(lái)越多的投資渠道，同時(shí)也將加速中國(guó)金融市場(chǎng)與國(guó)際金融市場(chǎng)的融合。很多國(guó)外成熟的投資工具和投資方法將逐步進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)，以期貨市場(chǎng)為代表的衍生品市場(chǎng)將迎來(lái)飛速增長(zhǎng)，以量化投資為代表的投資方法也將得到投資者更大的關(guān)注。

在投資業(yè)，各種渠道提供的海量信息以及高頻金融交易數(shù)據(jù)都在深刻地影響這個(gè)行業(yè)的發(fā)展以及金融市場(chǎng)的有效性。金融創(chuàng)新給期待量化投資的投資者提供了豐富的投資工具。自20世紀(jì)50年代以來(lái)，金融市場(chǎng)出于規(guī)避監(jiān)管，轉(zhuǎn)嫁風(fēng)險(xiǎn)和防范風(fēng)險(xiǎn)等需要，推出了很多創(chuàng)新性的金融產(chǎn)品，提供了越來(lái)越豐富的投資工具。金融衍生品在金融市場(chǎng)中占的比例越來(lái)越重要。

中國(guó)量化投資的前景廣闊。黨的十八屆三中全會(huì)提出了“健全多層次資本市場(chǎng)體系”的指示精神，為十二五期間的資本市場(chǎng)發(fā)展指明了方向。隨著金融投資工具的增加，量化投資將顯示出其更大的作用，幫助投資者在更好的風(fēng)險(xiǎn)管控中尋求最佳收益回報(bào)。

作為量化投資中的量化擇時(shí)，是指利用某種方法來(lái)判斷大勢(shì)的走勢(shì)情況以及時(shí)采取相應(yīng)措施，它是收益率最高的一種交易方式。就股票投資者而言，擇股和擇時(shí)都是至關(guān)重要的，正確擇股是盈利的前提，而正確擇時(shí)則是盈利的最終實(shí)現(xiàn)。因此，從微觀角度入手，建立有效的個(gè)股量化擇時(shí)交易策略值得研究。

1．2 文獻(xiàn)綜述

關(guān)于量化投資的研究，國(guó)內(nèi)外更多的研究主要以策略構(gòu)建和實(shí)證為主。易海波、楊向陽(yáng)、羅業(yè)華、曾敏通過(guò)將量化指標(biāo)按照股票屬性進(jìn)行分類排序，以自下而上的選股方式，構(gòu)建出價(jià)值、成長(zhǎng)、質(zhì)量三個(gè)基本模型，并在此基礎(chǔ)上衍生得到四個(gè)疊加模型和GARP模型。利用八個(gè)選股模型以不同的參數(shù)進(jìn)行選股，構(gòu)建出十個(gè)量化選股組合，歷史回測(cè)結(jié)果顯示這些組合風(fēng)格各異，適合不同風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資者。張登明通過(guò)對(duì)技術(shù)指標(biāo)的分析，構(gòu)建了完整的及時(shí)指標(biāo)組合投資策略框架。他從量化的角度，通過(guò)樣本統(tǒng)計(jì)給出了適合中國(guó)股市的優(yōu)化指標(biāo)組合及參數(shù)設(shè)置，對(duì)提高投資決策有積極意義。路來(lái)政通過(guò)研究量化基金的績(jī)效及管理能力來(lái)研究量化投資策略的應(yīng)用效果，采用T－M模型、H－M模型和C－L模型對(duì)其中9只量化基金的管理能力進(jìn)行了研究，以評(píng)價(jià)量化基金使用量化投資策略的擇股效果和擇時(shí)效果，結(jié)果表明量化基金采用量化策略進(jìn)行投資是有意義的。

股票擇時(shí)屬于量化投資的一個(gè)分域。劉瀾飚、李貢敏研究了市場(chǎng)擇時(shí)理論在中國(guó)的適用性，表明中國(guó)上市公司不僅存股票市場(chǎng)的市場(chǎng)擇時(shí)行為，而且存在債務(wù)擇時(shí)行為，即股票市場(chǎng)高漲時(shí)，上市公司傾向于債務(wù)融資。林正龍基于效用無(wú)差別定價(jià)原理，運(yùn)用實(shí)物期權(quán)定價(jià)理論，研究項(xiàng)目投資收益不可完全復(fù)制的不確定性投資機(jī)會(huì)定價(jià)與擇時(shí)問(wèn)題，得出不同于指數(shù)效用，對(duì)具有常值相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)回避系數(shù)效用函數(shù)的投資者而言，不確定性投資機(jī)會(huì)的定價(jià)與擇時(shí)與投資者當(dāng)前財(cái)富數(shù)量有關(guān)。卓琳玲、胡志強(qiáng)通過(guò)對(duì)樣本公司的研究，發(fā)現(xiàn)樣本公司股票行為、債券發(fā)行和內(nèi)部融資均呈下降趨勢(shì)，其中股票不是特別明顯，當(dāng)市值杠桿比率上升時(shí)期，股票發(fā)行出現(xiàn)顯著地下降趨勢(shì)，此時(shí)市場(chǎng)時(shí)機(jī)選擇比較明顯，說(shuō)明我國(guó)股市存在明顯的市場(chǎng)時(shí)機(jī)選擇行為。劉陽(yáng)、劉強(qiáng)通過(guò)研究我國(guó)從上世紀(jì)90年代初-2010年1月的上證綜指和深證成指，分析異常收益率對(duì)整個(gè)期間收益的影響及擇時(shí)的可能，發(fā)現(xiàn)極少數(shù)具有超常收益的交易日對(duì)股票市場(chǎng)的長(zhǎng)期收益具有顯著的影響，認(rèn)為理性的投資者應(yīng)該放棄擇時(shí)而選擇長(zhǎng)期投資。王俊杰在擇時(shí)模型方面分析了行業(yè)指數(shù)存在的持續(xù)性和行業(yè)輪動(dòng)特征，并以時(shí)間序列模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建動(dòng)量模型、MS－GARCH行業(yè)擇時(shí)模型等量化擇時(shí)策略，回測(cè)結(jié)果MS－GARCH擇時(shí)模型戰(zhàn)勝行業(yè)動(dòng)量模型和指數(shù)，表現(xiàn)較好。

溫婧茹對(duì)移動(dòng)平均線理論進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)造了最適參數(shù)，參考設(shè)計(jì)了觸線交易策略和過(guò)濾器交易策略，構(gòu)建了家電板板塊靜態(tài)與動(dòng)態(tài)相結(jié)合的股票池，實(shí)證得出，不同股票對(duì)應(yīng)的最適參數(shù)不同，用個(gè)性化的參數(shù)進(jìn)行決策能獲得更好的收益；應(yīng)用收益率確定最適參數(shù)以擇股，結(jié)合觸線交易策略以擇時(shí)，能夠跑贏大盤，取得超額收益。曹力自適應(yīng)均線更適合于組合類的標(biāo)的，如指數(shù)或者封閉式基金，因?yàn)檫@些標(biāo)的的走勢(shì)經(jīng)過(guò)了平均的平滑，沒(méi)有突然的大起大落，更容易用均線來(lái)跟蹤趨勢(shì)的變化。而對(duì)于個(gè)股，波動(dòng)形態(tài)和指數(shù)類表的不同，所以需要使用不同的參數(shù)，在大多數(shù)個(gè)股上能夠獲得超額收益，特別對(duì)強(qiáng)周期性行業(yè)的股票自適應(yīng)均線有很強(qiáng)的擇時(shí)能力。但是自適應(yīng)均線也不是萬(wàn)能的，對(duì)于某些個(gè)股，因?yàn)椴▌?dòng)形態(tài)的復(fù)雜，用自適應(yīng)均線也無(wú)法獲得超額收益。曹力、徐彪從實(shí)證效果來(lái)看，利用可交易組合的均線模式識(shí)別找出的買入機(jī)會(huì)成功率較高，能抓住一些市場(chǎng)主要的反彈機(jī)會(huì)，因此累積收益非常出色?？山灰捉M合的均線模式識(shí)別方法是擇時(shí)交易，特別是熊市中擇時(shí)的有效方法。

1．3 研究框架

傳統(tǒng)的趨勢(shì)指標(biāo)擇時(shí)策略往往是單指標(biāo)的，并且策略參數(shù)通常是約定俗成的。單指標(biāo)策略局限性和偶然性大，不能有效及時(shí)獲取收益和及時(shí)止損；約定俗成的常用參數(shù)值在面對(duì)各種波動(dòng)幅度不同、周期性不同、價(jià)格彈性等不同的個(gè)股時(shí)也有失客觀性和靈動(dòng)性。

所以，在探究一種改進(jìn)針對(duì)個(gè)股的傳統(tǒng)趨勢(shì)指標(biāo)量化擇時(shí)的策略。首先建立基于各傳統(tǒng)趨勢(shì)指標(biāo)的單指標(biāo)擇時(shí)策略，通過(guò)參數(shù)優(yōu)化確定各單指標(biāo)策略的最適參數(shù)；并在單指標(biāo)的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地通過(guò)指標(biāo)的組合，構(gòu)建一個(gè)綜合性且參數(shù)最優(yōu)的組合指標(biāo)擇時(shí)策略，以增強(qiáng)策略的穩(wěn)定性和魯棒性，獲得更優(yōu)的投資收益。

1．4 術(shù)語(yǔ)說(shuō)明

（1）累計(jì)收益率：

（2）年化收益率：年化收益率是把當(dāng)前收益率（日收益率、周收益率、月收益率）換算成年收益率來(lái)計(jì)算的，是一種理論收益率，并不是真正的已取得的收益率。

（3）夏普比率：夏普比率是一個(gè)可以同時(shí)對(duì)收益與風(fēng)險(xiǎn)加以綜合考慮的經(jīng)典指標(biāo)，它反映了單位風(fēng)險(xiǎn)基金凈值增長(zhǎng)率超過(guò)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益的程度。如果夏普比率為正值，說(shuō)明在衡量期內(nèi)基金的平均凈值增長(zhǎng)率超過(guò)了無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率。夏普比率越大說(shuō)明基金單位風(fēng)險(xiǎn)所獲得的風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)越高。因此，夏普比率是可以同時(shí)對(duì)收益與風(fēng)險(xiǎn)加以綜合考慮的經(jīng)典指標(biāo)之一。

夏普比率=

（5）最大回撤率：在選定周期內(nèi)任一歷史時(shí)點(diǎn)往后推，產(chǎn)品凈值走到最低點(diǎn)時(shí)的收益率回撤幅度的最大值。最大回撤率用來(lái)描述買入產(chǎn)品后可能出現(xiàn)的最糟糕的情況，是一個(gè)重要的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

2 理論概述

2．1 量化投資理論

量化投資是運(yùn)用現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的方法，從大量的歷史數(shù)據(jù)中尋找并獲得超額收益的一種投資策略，投資者通過(guò)計(jì)算機(jī)程序，建立可以重復(fù)使用并反復(fù)優(yōu)化的投資策略，嚴(yán)格按照這些策略所構(gòu)建的數(shù)量化模型進(jìn)行投資并形成回報(bào)。

量化投資的內(nèi)容主要包括量化選股、量化擇時(shí)、股指期貨套利、商品期貨套利、統(tǒng)計(jì)套利、算法交易、ETF／LOF套利、高頻交易等。量化投資在國(guó)外已有30多年的發(fā)展歷史，但在國(guó)內(nèi)還是近年出現(xiàn)的新鮮事物。相比其他投資策略，量化投資在國(guó)外的運(yùn)用已取得了更佳的業(yè)績(jī)。

與海外成熟市場(chǎng)相比，中國(guó)A股市場(chǎng)的發(fā)展歷史較短，投資理念還不夠成熟，相應(yīng)的留給主動(dòng)型投資發(fā)掘市場(chǎng)的潛力和空間也更大。國(guó)內(nèi)很多實(shí)證文獻(xiàn)討論國(guó)內(nèi)A股市場(chǎng)也尚未達(dá)到半強(qiáng)勢(shì)有效市場(chǎng)，因此量化投資理論引入國(guó)內(nèi)證券市場(chǎng)是非常有意義的，它以正確的投資理念為根本，通過(guò)各種因素的分析，以全市場(chǎng)的廣度、多維度的深度視角掃描投資機(jī)會(huì)，在中國(guó)市場(chǎng)的應(yīng)用將更顯其優(yōu)勢(shì)。

2．2 擇時(shí)理論

量化擇時(shí)是量化投資的一種，它利用數(shù)量化的方法，通過(guò)對(duì)各種宏觀微觀指標(biāo)的量化分析，試圖通過(guò)回溯歷史數(shù)據(jù)，找到影響大盤走勢(shì)的關(guān)鍵信息，并且對(duì)未來(lái)走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。如果判斷是上漲則買入持有；如果判斷是下跌則賣出清倉(cāng)；如果判斷是震蕩則進(jìn)行高拋低吸，這樣就可以獲得遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越簡(jiǎn)單買入持有策略的收益率。所以擇時(shí)交易是收益率最高的交易方式之一。

股票的量化擇時(shí)是預(yù)測(cè)市場(chǎng)以后的走勢(shì)，并由此來(lái)判斷調(diào)整投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平，從而獲取更大的收益，具體表現(xiàn)是現(xiàn)金流進(jìn)出證券市場(chǎng)和在證券間比例變換的時(shí)機(jī)選擇。

2．3 趨勢(shì)追蹤理論

趨勢(shì)擇時(shí)的基本思想來(lái)自于技術(shù)分析，技術(shù)分析認(rèn)為趨勢(shì)存在延續(xù)性，因此只要找到趨勢(shì)方向，跟隨操作即可。

技術(shù)指標(biāo)是技術(shù)分析中使用最多的一種方法，通過(guò)考慮市場(chǎng)行為的多個(gè)方面建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型，并給出完整的數(shù)學(xué)計(jì)算公式，從而得到一個(gè)體現(xiàn)證券市場(chǎng)的某個(gè)方面內(nèi)在實(shí)質(zhì)的數(shù)字，即所謂的技術(shù)指標(biāo)值。指標(biāo)值的具體數(shù)值和相互間關(guān)系直接反映證券市場(chǎng)所處的狀態(tài)，為操作行為提供指導(dǎo)作用。目前證券市場(chǎng)上的技術(shù)指標(biāo)可分為“趨勢(shì)型指標(biāo)”、“反趨勢(shì)型指標(biāo)”、“能量指標(biāo)”、“大盤指標(biāo)”、“壓力支撐指標(biāo)”等類別。

移動(dòng)平均線（MA）是一種常用的趨勢(shì)型指標(biāo)，由Joseph E．Granville于20世紀(jì)中期提出來(lái)。它是當(dāng)今運(yùn)用最普遍的技術(shù)指標(biāo)之一，幫助交易者確認(rèn)現(xiàn)有趨勢(shì)、判斷將出現(xiàn)的趨勢(shì)、發(fā)現(xiàn)過(guò)度延伸而即將發(fā)轉(zhuǎn)的趨勢(shì)。后來(lái)又逐漸衍生出其他類型的均線，如平滑異同移動(dòng)平均線（MACD）、三重指數(shù)平滑平均線（TRIX）等。 這些均線理論常用兩根線的交叉作為交易信號(hào)，并以此作為買賣時(shí)點(diǎn)的判斷。

均線理論提供了一種簡(jiǎn)單有效的使價(jià)格序列平滑并且使趨勢(shì)更易于辨認(rèn)的方法。

因此綜合以上理論的優(yōu)點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上改進(jìn)傳統(tǒng)趨勢(shì)指標(biāo)的量化擇時(shí)策略，并創(chuàng)新性地開(kāi)發(fā)更優(yōu)的組合指標(biāo)量化擇時(shí)策略，以達(dá)到及時(shí)獲取收益和及時(shí)止損的目的。

3 擇時(shí)策略模型建立

3．1 MA單指標(biāo)策略模型的建立

MA移動(dòng)平均是指連續(xù)若干交易日收盤價(jià)的算術(shù)平均，用來(lái)顯示股價(jià)的歷史波動(dòng)情況，進(jìn)而反映股價(jià)指數(shù)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

其中

利用MA指標(biāo)進(jìn)行量化擇時(shí)，在短期移動(dòng)均線與長(zhǎng)期移動(dòng)均線的交叉處進(jìn)行買入或賣出擇時(shí)交易。以下分別建立買入和賣出法則的模型。

在短期移動(dòng)均線下穿長(zhǎng)期移動(dòng)均線的黃金交叉處買入，故建立如下數(shù)學(xué)模型：

mabuy=1，MA（s）t＞MA（s）t-1&MA(s)t＞MA(l)t&MA(s）t-1＜MA（l）t-10,其他（6）

其中mabuy=1，表示滿足買進(jìn)，mabuy=0表示不滿足買進(jìn)。

在短期移動(dòng)均線上穿長(zhǎng)期移動(dòng)均線的死亡交叉處賣出，故建立以下數(shù)學(xué)模型：

mabuy=1，MA（l）t＜MA（l）t-1&MA(s)t＜MA(l)t&MA(l）t＞MA（l）t-10,其他

其中mabuy=1，表示滿足賣出，mabuy=0表示不滿足賣出。

3．2 MACD單指標(biāo)策略模型的建立

MACD即指數(shù)平滑異同移動(dòng)平均線，是根據(jù)均線的構(gòu)造原理，通過(guò)分析短期指數(shù)移動(dòng)平均線與長(zhǎng)期指數(shù)移動(dòng)平均線之間的聚合與分離狀況，對(duì)買進(jìn)、賣出時(shí)機(jī)做出判斷的趨勢(shì)型技術(shù)指標(biāo)。

MACD的計(jì)算如下：

（1）計(jì)算短期（ms）指數(shù)移動(dòng)平均線EMA1和長(zhǎng)期（ml）指數(shù)移動(dòng)平均線EMA2。

（2）計(jì)算離差值DIF＝EMA1－EMA2。

（3）計(jì)算DIF的M日指數(shù)移動(dòng)平均線，即DEA。

（4）計(jì)算MACD＝2（DIF－DEA）。

利用MA指標(biāo)進(jìn)行量化擇時(shí)，在DIF與DEA的交叉處進(jìn)行買入或賣出，分別建立買入和賣出法則的模型。

當(dāng)DIF、DEA均為正值，DIF向上突破DEA時(shí)，為買入信號(hào)，建立如下數(shù)學(xué)模型：

macdbuy=1，DIFt＞DIFt-1&DIF＞DEAt&DIFt-1＜DEAt-1&DIF＞00,其他 （8）

其中，macdbuy=1表示滿足買進(jìn)，macdbuy=0表示不滿足買進(jìn)。

當(dāng)DIF、DEA均為負(fù)值，DIF向下跌破DEA時(shí)，為賣出信號(hào)，建立如下數(shù)學(xué)模型：

macdsell=1，DIFt＜DIFt-1&DIFt＜DEAt&DIFt-1＞DEAt-1&DIF＜00,其他（9）

其中macdsell=1，macdsell=0表示滿足賣出，表示不滿足賣出。

3．3 MA－MACD組合指標(biāo)策略模型的建立

組合模型構(gòu)建兩個(gè)新的信號(hào)變量：買入信號(hào)個(gè)數(shù)閾值“buy”（1≤buy≤2，整數(shù)）和賣出信號(hào)個(gè)數(shù)閾值“sell”（1≤sell≤2，整數(shù)）。

買入信號(hào)個(gè)數(shù)閾值“buy”表示：當(dāng)MA策略中的“mabuy＝1”的買入信號(hào)個(gè)數(shù)與MACD策略指標(biāo)中的“macdbuy＝1”的買入信號(hào)個(gè)數(shù)之和至少達(dá)到閾值“buy”（1≤buy≤2)數(shù)量個(gè)時(shí)才進(jìn)行買入交易。

即“buy”閾值取不同值時(shí)，買入信號(hào)組合滿足買入條件的情況如下：

buy=1時(shí)，滿足買入情況：mabuy=1||macdbuy=1||macdbuy=1||mabuy=1&macdbuy=12時(shí)，滿足買入情況：mabuy=1&macdbuy=1（10）

賣出信號(hào)個(gè)數(shù)閾值“sell”表示：當(dāng)MA策略中的“mabsell＝1”的賣出信號(hào)個(gè)數(shù)與MACD策略指標(biāo)中的“macdsell＝1”的賣出信號(hào)個(gè)數(shù)之和至少達(dá)到閾值“sell”數(shù)量個(gè)時(shí)才進(jìn)行賣出交易。

即“buy”閾值取不同值時(shí)，買入信號(hào)組合滿足賣出條件的情況如下：

sell=1時(shí)，滿足賣出情況：masell=1||macdsell=1||mabsell=1&macdsell=12時(shí)，滿足買入情況：masell=1&macdsell=1（11）

3．4 模型最優(yōu)參數(shù)的選擇

就個(gè)股而言，不同的計(jì)算參數(shù)，將導(dǎo)致不同的擇時(shí)效果。面對(duì)各種波動(dòng)幅度不同、周期性不同、價(jià)格彈性等不同的股票，如果盲目套用經(jīng)典參數(shù)可能會(huì)有失客觀性和靈動(dòng)性。因此， 在進(jìn)行量化擇時(shí)策略構(gòu)建時(shí)，需要針對(duì)個(gè)股進(jìn)行策略的參數(shù)優(yōu)化，檢驗(yàn)指標(biāo)不同參數(shù)的測(cè)試效果，并最終選擇一個(gè)最優(yōu)的參數(shù)組合。

夏普比率是一個(gè)可以同時(shí)對(duì)收益與風(fēng)險(xiǎn)加以綜合考慮的經(jīng)典指標(biāo)，它反映了單位風(fēng)險(xiǎn)基金凈值增長(zhǎng)率超過(guò)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益的程度。如果夏普比率為正值，說(shuō)明在衡量期內(nèi)基金的平均凈值增長(zhǎng)率超過(guò)了無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率。夏普比率越大說(shuō)明基金單位風(fēng)險(xiǎn)所獲得的風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)越高。因此，夏普比率是可以同時(shí)對(duì)收益與風(fēng)險(xiǎn)加以綜合考慮的經(jīng)典指標(biāo)之一。

4 個(gè)股實(shí)證分析

4．1 數(shù)據(jù)選擇

為驗(yàn)證上述模型的有效性，個(gè)股實(shí)證以深圳證券交易所的華誼兄弟300027為交易標(biāo)的，選取來(lái)源于國(guó)泰安2011．1．1－2014．6．30的基本面數(shù)據(jù)庫(kù)，包括個(gè)股開(kāi)盤價(jià)、收盤價(jià)等。

4．2 MA單指標(biāo)擇時(shí)策略仿真回驗(yàn)

首先對(duì)該股策略進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化：本策略中對(duì)于參數(shù)，在測(cè)試期間內(nèi)，以2天為間隔，測(cè)試范圍從2天到20天；以5天為間隔，測(cè)試范圍從20天到120天；搜索精度為1；測(cè)試回驗(yàn)30天，截止日期設(shè)為2013－12－31。通過(guò)回驗(yàn)得到參數(shù)優(yōu)化結(jié)果（見(jiàn)表1）。

如表1所示，最優(yōu)組合（s，l）＝（2，20），當(dāng)以2日為短期均線，20日為長(zhǎng)期均線，在參數(shù)優(yōu)化測(cè)試期間進(jìn)行交叉擇時(shí)時(shí)效果較好，在回驗(yàn)測(cè)試期間內(nèi)夏普比率達(dá)2．4234。

確定最優(yōu)后，運(yùn)用國(guó)泰安量化交易平臺(tái)QIA進(jìn)行策略交易仿真回驗(yàn)。設(shè)定合約保證金為1，合約乘數(shù)為1，市場(chǎng)參與度為0．5，買方手續(xù)費(fèi)為0．05‰，賣方手續(xù)費(fèi)為0．05‰，交易賬戶為股票賬戶并設(shè)定初始資金為1 000 000元，以一年期國(guó)債利率為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，并以滬深300為業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)，以數(shù)據(jù)庫(kù)所給時(shí)間2011年1月1日-2014年6月30日為策略回驗(yàn)時(shí)間區(qū)間進(jìn)行回驗(yàn)。最終結(jié)果（見(jiàn)圖1、表2）。

回驗(yàn)結(jié)果顯示，此單指標(biāo)策略在2011年1月1日-2014年6月30日間的累計(jì)收益率達(dá)42．26％，年化收益率達(dá)11．10％，高出同期的滬深300指數(shù)比較基準(zhǔn)，并且勝率達(dá)60．80％。由此我們可以得出結(jié)論，采用MA單指標(biāo)策略進(jìn)行個(gè)股量化擇時(shí)交易也能獲得較優(yōu)的投資回報(bào)。

4．3 MACD單指標(biāo)擇時(shí)策略仿真回驗(yàn)

對(duì)該股策略進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化：該策略需要優(yōu)化確定的參數(shù)主要包括短期指數(shù)移動(dòng)平均線的計(jì)算天數(shù)ms、長(zhǎng)期指數(shù)移動(dòng)平均線的計(jì)算天數(shù)ml，以及DEA的計(jì)算天數(shù)M。本策略的參數(shù)優(yōu)化依然以最大化夏普比率為最優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，并使用Matlab的模式搜索算法在設(shè)定的回驗(yàn)時(shí)段內(nèi)搜索最優(yōu)參數(shù)組合（ms，ml，M）。

對(duì)于參數(shù)ms，在測(cè)試期間內(nèi)，以2天為間隔，測(cè)試范圍從2天到20天；參數(shù)ml以5天為間隔，測(cè)試范圍從20天到120天；參數(shù)M以5天為間隔，測(cè)試范圍從5天到60天；搜索精度為1；測(cè)試回驗(yàn)30天，截止日期設(shè)為2013－12－31。通過(guò)回驗(yàn)得到參數(shù)優(yōu)化結(jié)果如下：

如表3所示，最優(yōu)組合（ms，ml，M）＝（2，25，10），當(dāng)以2日為短期指數(shù)移動(dòng)平均線計(jì)算天數(shù)，25日為長(zhǎng)期指數(shù)移動(dòng)平均線計(jì)算天數(shù)，10日為DEA計(jì)算天數(shù)，進(jìn)行交叉擇時(shí)時(shí)效果較好，在回驗(yàn)測(cè)試期間夏普比率達(dá)3．0682。

組合指標(biāo)擇時(shí)策略仿真回驗(yàn)。由于組合指標(biāo)策略是建立在單指標(biāo)策略基礎(chǔ)上的，所以該策略中的參數(shù)（s，l）、（ms，ml，M）即為模型一和模型二參數(shù)優(yōu)化后確定的值，而參數(shù)（buy，sell）的組合情況有（2，2）、（2，1）、（1，2）和（1，1）四種，閾值組合選取哪個(gè)使得策略最優(yōu)則需要進(jìn)一步的參數(shù)優(yōu)化。

對(duì)于參數(shù)buy，初始值設(shè)為2，測(cè)試最小值為1，最大值為2，步長(zhǎng)設(shè)為1；參數(shù)sell，初始值設(shè)為2，測(cè)試最小值為1，最大值為2，步長(zhǎng)設(shè)為1；搜索精度設(shè)為1；測(cè)試回驗(yàn)90天，截止日期設(shè)為2013－12－31。通過(guò)回驗(yàn)得到參數(shù)優(yōu)化結(jié)果（見(jiàn)表4）。

如表4所示，最優(yōu)組合（buy， sell）＝（1，1），即當(dāng)買入信號(hào)個(gè)數(shù)至少有一個(gè)時(shí)就進(jìn)行買入交易，賣出信號(hào)個(gè)數(shù)至少有一個(gè)時(shí)就進(jìn)行賣出交易，以此進(jìn)行組合指標(biāo)擇時(shí)效果最好，在參數(shù)優(yōu)化回驗(yàn)測(cè)試期間夏普比率達(dá)2．490 3。

5 結(jié)論

從價(jià)格沿趨勢(shì)移動(dòng)和歷史會(huì)重演的角度出發(fā)，運(yùn)用傳統(tǒng)趨勢(shì)指標(biāo)MA和MACD，分別建立MA、MACD的單指標(biāo)擇時(shí)策略模型并通過(guò)模式搜索算法分別求出兩個(gè)策略的最優(yōu)參數(shù)，從實(shí)證結(jié)果看趨勢(shì)型指標(biāo)可以抓住大的波段行情，獲得超額收益，具有較好的擇時(shí)效果。在此基礎(chǔ)上再創(chuàng)新性的運(yùn)用通過(guò)設(shè)置買入和賣出信號(hào)個(gè)數(shù)閾值的方法構(gòu)建二者的最優(yōu)組合指標(biāo)模型，增強(qiáng)了擇時(shí)的穩(wěn)定性和魯棒性，在有效降低風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)提高了收益率。

綜上所述，基于以上的不足之處，以后將沿著組合指標(biāo)擇時(shí)的思路繼續(xù)深入研究以對(duì)目前的研究進(jìn)行改進(jìn)。未來(lái)的工作主要是：對(duì)于用于組合的單指標(biāo)要進(jìn)行更為全面的擴(kuò)展，引進(jìn)其他經(jīng)典趨勢(shì)型指標(biāo)DMA平均線差指標(biāo)、TRIX三重指數(shù)平滑移動(dòng)平均指標(biāo)等，同時(shí)把指標(biāo)類型拓展至其他類型，如反趨勢(shì)型指標(biāo)ACCER幅度漲速指標(biāo)等，量?jī)r(jià)指標(biāo)APBP人氣意愿指標(biāo)等，大盤指標(biāo)OBOS超買超賣指標(biāo)等，壓力支撐指標(biāo)ENE軌道線指標(biāo)等。通過(guò)增加組合趨勢(shì)型數(shù)量和組合指標(biāo)類型，以使組合指標(biāo)策略更全面、更切合實(shí)際市場(chǎng)。

參考文獻(xiàn)

1 丁鵬．量化投資——策略與技術(shù)［M］．北京：電子工業(yè)出版社，2012

2 方浩文．量化投資發(fā)展趨勢(shì)及其對(duì)中國(guó)的啟示［J］．宏觀管理，2012（5）

3 郭建．論證券投資技術(shù)分析中歷史會(huì)重演的根本原因［J］．商業(yè)時(shí)代，2007（28）

4 李向科．證券投資技術(shù)分析［M］．北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2012．

5 張登明．技術(shù)指標(biāo)投資策略的優(yōu)化及其在量化交易中的應(yīng)用［D］．武漢：華中科技大學(xué)，2010

6 方智．基于多技術(shù)指標(biāo)模型的滬深300指數(shù)走勢(shì)預(yù)測(cè)［D］．南昌：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)，2012

7 路來(lái)政．量化投資策略的應(yīng)用效果研究［D］．廣州：暨南大學(xué)，2012

8 劉瀾飚，李貢敏．市場(chǎng)擇時(shí)理論的中國(guó)適用性［J］．財(cái)經(jīng)研究，2005（11）

9 林正龍．項(xiàng)目投資定價(jià)與擇時(shí)理論研究［D］．長(zhǎng)沙：湖南大學(xué)，2006

10 胡志強(qiáng)，卓琳玲．IPO市場(chǎng)時(shí)機(jī)選擇與資本結(jié)構(gòu)關(guān)系研究［J］．金融研究，2008（10）

11 王俊杰．量化交易在中國(guó)股市的應(yīng)用［D］．南京：南京大學(xué)，2013

篇3

從上世紀(jì)五十年代起，隨著股票、債券、期權(quán)、期貨以及衍生品市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展，以有價(jià)證券為標(biāo)的物的現(xiàn)資學(xué)作為金融學(xué)的重要分支在以流動(dòng)性為主要目的的金融市場(chǎng)中產(chǎn)生了越來(lái)越重要的作用。同時(shí)一方面能夠?yàn)橥顿Y者轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)，一方面又能夠憑借市場(chǎng)的波動(dòng)獲取客觀的超額回報(bào)，如何專業(yè)化進(jìn)行投資以及構(gòu)造低風(fēng)險(xiǎn)高利潤(rùn)的資產(chǎn)組合作為一個(gè)重要的課題受到了包括企業(yè)政府和個(gè)人投資者在內(nèi)的普遍重視。

從廣義上講，現(xiàn)資學(xué)有兩個(gè)重要的理論分支，其一是以格雷厄姆在其聰明的投資者一書(shū)中提出的以價(jià)值評(píng)估為核心的價(jià)值投資，其代表的投資策略使用者是著名的投資大師巴菲特。而另外一個(gè)重要的分支就是量化投資學(xué)，其基礎(chǔ)理論是借助數(shù)學(xué)建模的理論基礎(chǔ)，廣泛使用概率測(cè)度，統(tǒng)計(jì)原理和計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)投資標(biāo)的物進(jìn)行模型建立，設(shè)定投資策略并由程序來(lái)進(jìn)行擇時(shí)，估值和選股。其理論基礎(chǔ)是上世紀(jì)五十年代由馬克維茨提出的投資組合模型理論。

二、量化投資的理論基礎(chǔ)

事實(shí)上，量化投資理論是嚴(yán)格基于經(jīng)典投資理論的兩個(gè)假設(shè)而建立的，這兩個(gè)假設(shè)分別是市場(chǎng)有效假設(shè)和無(wú)套利機(jī)會(huì)原則。市場(chǎng)有效假設(shè)認(rèn)為，在現(xiàn)代有效金融市場(chǎng)中，市場(chǎng)是不可能被打敗的，也就是，不存在超額回報(bào)，回報(bào)與風(fēng)險(xiǎn)必然成正比。市場(chǎng)中天然蘊(yùn)含著一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)與收益交換的機(jī)制，其中投資者提出需求而市場(chǎng)提供供給，在一個(gè)有效地市場(chǎng)中，風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)機(jī)制也意味著超額回報(bào)由承擔(dān)超額風(fēng)險(xiǎn)而來(lái)。

與市場(chǎng)有效假設(shè)緊密相關(guān)的是無(wú)套利機(jī)會(huì)原則，也就是金融市場(chǎng)是不可預(yù)測(cè)的，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)套利機(jī)會(huì)并不存在。主流的金融理論主張市場(chǎng)是不可預(yù)測(cè)的，因?yàn)橐坏┦袌?chǎng)能夠被預(yù)測(cè)，那么它就不再有效，獲取超額回報(bào)可以不再承擔(dān)多余的風(fēng)險(xiǎn)。而投資者會(huì)蜂擁而至，最終抹平無(wú)風(fēng)險(xiǎn)套利機(jī)會(huì)，市場(chǎng)將重新恢復(fù)有效。

事實(shí)上量化投資在的基本核心在于其從理論上完成了關(guān)證券價(jià)值和交易流程的完整概念梳理，并且通過(guò)數(shù)理模型的方式用計(jì)算機(jī)程序模擬了出來(lái)。最關(guān)鍵的是，量化交易理論認(rèn)為投資在市場(chǎng)中關(guān)于收益與風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)制是動(dòng)態(tài)的，它并沒(méi)有排除掉資產(chǎn)回報(bào)是有可能超額并且可以預(yù)估的這種可能性。在以市場(chǎng)有效假設(shè)和無(wú)套利機(jī)會(huì)原則為基礎(chǔ)的理論上，量化投資對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和收益模型提出了自己的看法。

三、量化投資的發(fā)展現(xiàn)狀

從量化投資的角度，為了更好地測(cè)度和衡量金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)架構(gòu)，研究者提出了一個(gè)量化模型概念，也就是beta回報(bào)和alpha回報(bào)，其中beta回報(bào)用于測(cè)度市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)敞口，而alpha回報(bào)用于測(cè)度超出市場(chǎng)回報(bào)的那部分收益。所有的證券和投資組合收益都可以被看做由市場(chǎng)部分的beta回報(bào)和非市場(chǎng)部分的alpha回報(bào)組成，市場(chǎng)部分的beta回報(bào)是源于投資者所承擔(dān)的投資風(fēng)險(xiǎn)敞口的基于市場(chǎng)基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)的收益，與量化模型無(wú)關(guān)。而alpha回報(bào)則是那些超過(guò)平均市場(chǎng)回報(bào)的超出收益，這取決于量化投資的主動(dòng)投資水平。

篇4

主動(dòng)型投資方法面臨革新

人的思維在任何時(shí)候都只能考慮有限個(gè)變量，對(duì)傳統(tǒng)主動(dòng)型投資人而言，決策廣度的有限性，體現(xiàn)在跟蹤股票數(shù)量上的限制，以及決策時(shí)思考變量上的限制。當(dāng)然，傳統(tǒng)的主動(dòng)投資方法在決策深度上是有優(yōu)勢(shì)的，所以做更加深入的基本面研究，以彌補(bǔ)決策廣度的不足，是決定成敗的關(guān)鍵。

隨著市場(chǎng)信息傳遞速度的加快，眾多分析師對(duì)基本面數(shù)據(jù)的不斷挖掘，更加深入的分析，似乎越來(lái)越難以彌補(bǔ)決策廣度的不足。如果將傳統(tǒng)主動(dòng)型投資比喻為―個(gè)“揀西瓜”比賽的話，現(xiàn)在剩下的西瓜越來(lái)越小了，那么這時(shí)“揀西瓜”的工具與方法就顯得非常重要了。

即使投資人有超越市場(chǎng)的預(yù)測(cè)能力，但現(xiàn)實(shí)中收益常常被投資人主觀認(rèn)知上的情緒化波動(dòng)侵蝕掉了。同時(shí)，傳統(tǒng)投資的管理者本身情緒難免受到周圍環(huán)境的影響，常常會(huì)做出一些偏離自己判斷的交易行為，這樣的隨機(jī)交易常常會(huì)侵蝕掉部分應(yīng)該獲得的收益。

數(shù)量化投資彌補(bǔ)主觀判斷的缺陷

與傳統(tǒng)基金的基金經(jīng)理相比，量化基金經(jīng)理們更愿意將他們的見(jiàn)解與目前速度驚人的計(jì)算機(jī)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)技術(shù)等結(jié)合起來(lái)作為研究工具，在模型中可以將自己的研究和視野拓展到只要有數(shù)據(jù)支持的任何地方。比如，量化基金經(jīng)理們可以把所有股票納入自己的海選范圍內(nèi)，從多維度的變量空間中找到自己的獲利機(jī)會(huì)，并可以檢驗(yàn)這樣的獲利機(jī)會(huì)在歷史上的成敗概率。這樣的變量可以包括宏觀變量、基本面變量、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及有關(guān)投資者心理的市場(chǎng)行為變量。當(dāng)然，量化投資跟蹤調(diào)查的范圍可以很廣，但是在最終決策上要受到眾多限制的，以保證在控制風(fēng)險(xiǎn)水平的前提下，實(shí)現(xiàn)收益率的最大化。

另外，量化投資和傳統(tǒng)的投資可以找到合理的結(jié)合點(diǎn)，這在量化模型的輸入變量View上，因?yàn)槿魏斡^點(diǎn)既可以來(lái)自于歷史規(guī)律的檢驗(yàn)，也可以來(lái)自于人腦對(duì)未來(lái)的主觀判斷。當(dāng)然，在量化投資的過(guò)程中，依賴主觀判斷的成分相對(duì)要小得多，因?yàn)榇蠖鄶?shù)量化經(jīng)理們認(rèn)為，依靠沒(méi)有數(shù)據(jù)支持的主觀判斷做出的決策總是不可靠的。

篇5

揭開(kāi)定量投資神秘面紗

與定性投資不同，定量投資更多關(guān)注“數(shù)字”背后的意義，依靠計(jì)算機(jī)的幫助，分析數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)特征，以尋找股票運(yùn)行模式，進(jìn)而挖掘出內(nèi)在價(jià)值。

李延剛總結(jié)了定量投資的三大優(yōu)勢(shì)：首先是理性。定量投資是對(duì)于基于基本面定性投資方法和工具的數(shù)量化統(tǒng)計(jì)性總結(jié)，它在吸收了針對(duì)某種投資風(fēng)格和理念的成功經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，以先進(jìn)的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)技術(shù)替代人為的主觀判斷，并能夠客觀理性地堅(jiān)持，以避免投資的盲目性和偶然性?！巴耆臄?shù)量化分析過(guò)程將極大地減少投資者情緒的影響，避免在市場(chǎng)極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策，因而在牛熊市的轉(zhuǎn)換中具有很強(qiáng)的自我調(diào)節(jié)性。”

其次，全市場(chǎng)覆蓋。定量投資可以利用數(shù)量化模型對(duì)壘市場(chǎng)的投資標(biāo)的進(jìn)行快速高效的掃捕篩選，把握市場(chǎng)每一個(gè)可能的投資機(jī)會(huì)，而定性投資受人力精力的限制，顯然無(wú)法顧及如此廣的覆蓋面。

此外，數(shù)量化投資更注重組合控制和風(fēng)險(xiǎn)管理。數(shù)量化的個(gè)股選擇和組合構(gòu)造過(guò)程。實(shí)質(zhì)上就是在嚴(yán)格的約束條件下進(jìn)行投資組合的過(guò)程，先從預(yù)先設(shè)定的績(jī)效目標(biāo)的角度來(lái)定義投資組合，然后通過(guò)設(shè)置各種指標(biāo)參數(shù)來(lái)篩選股票，對(duì)組合實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，以保證在有效控制風(fēng)險(xiǎn)水平的條件下實(shí)現(xiàn)期望收益?！皳Q言之，數(shù)量化投資模型能夠很好地體現(xiàn)組合收益與基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)的匹配和一致，”李延剛解釋。

定量投資是否適應(yīng)中國(guó)市場(chǎng)

“談到定量投資，不得不提量化投資領(lǐng)域中的傳奇人物――詹姆斯?西蒙斯?！崩钛觿偛⒉谎陲椘鋵?duì)這位投資大師的崇敬，“他不僅是世界級(jí)的數(shù)學(xué)家，也是最偉大的對(duì)沖基金經(jīng)理之一。他創(chuàng)辦的文藝復(fù)興科技公司花費(fèi)15年時(shí)間，研發(fā)基于量化數(shù)學(xué)模型的計(jì)算機(jī)模型，借助該模型，兩蒙斯所管理的大獎(jiǎng)?wù)禄穑瑥?989年到2006年的平均年收益率達(dá)到了38.5％，甚至超過(guò)股神巴非特?！?/p>

值得一提的是，李延剛也來(lái)自數(shù)量化投資的發(fā)源地――北美，他有著6年海外一線投資管理的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，深刻領(lǐng)會(huì)并掌握了量化投資理念與方法，具備數(shù)量化投資領(lǐng)域的成功經(jīng)驗(yàn)。2007年，李延剛回國(guó)后加盟中?；?，著手增強(qiáng)中?；鸾鹑诠こ虉F(tuán)隊(duì)的寅力。在借鑒國(guó)外成熟的投資理念與經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合A股實(shí)際，他用了近兩年時(shí)間對(duì)數(shù)量化模型進(jìn)行反復(fù)修改與調(diào)試。目前，中海基金的金融工程部已經(jīng)形成從擇時(shí)、配置到選股等方面的一系列研究成果，并在今年順勢(shì)推出中海量化策略基金。

詹姆斯?西蒙斯的神話在中國(guó)證券市場(chǎng)能否再次實(shí)現(xiàn)?“當(dāng)其他人都擺西瓜攤的時(shí)候，我們擺了一個(gè)蘋果攤?！崩钛觿傆靡粋€(gè)形象的比喻來(lái)形容定量投資存國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的發(fā)展機(jī)遇。他認(rèn)為，目前國(guó)內(nèi)證券市場(chǎng)定性投資者太多，競(jìng)爭(zhēng)激烈，而數(shù)量化投資者則太少，機(jī)會(huì)相對(duì)更多，競(jìng)爭(zhēng)也很小。李延剛表示，大量實(shí)征研究證明，中國(guó)證券市場(chǎng)為一個(gè)弱有效市場(chǎng)，市場(chǎng)上被錯(cuò)誤定價(jià)的股票相對(duì)較多，留給定量投資發(fā)掘市場(chǎng)非有效性的空間也就越大?；谶@種考慮，定量投資方法在中國(guó)的發(fā)展極具發(fā)展空間。

“今年推出量化基金并非一時(shí)的心血來(lái)潮，一方面中?；鸾鹑诠こ滩恳呀?jīng)逐漸成熟，而另一方面也是出于市場(chǎng)時(shí)機(jī)的考慮?！崩钛觿倧?qiáng)調(diào)。

他認(rèn)為，在經(jīng)歷2008年的巨幅下跌后，市場(chǎng)底部已經(jīng)基本確立，目前小盤股估值相對(duì)較貴，短期內(nèi)市場(chǎng)可能會(huì)以調(diào)整為主，但未來(lái)市場(chǎng)走勢(shì)仍然存在諸多不確定。在此背景下，如何把握結(jié)構(gòu)性機(jī)會(huì)將是未來(lái)投資關(guān)鍵之所在，利用數(shù)量模型進(jìn)行分析和投資的量化基金具備更好的適應(yīng)性。中海量化策略基金將把握市場(chǎng)調(diào)整時(shí)機(jī)，采用數(shù)量化模型選人具有估值優(yōu)勢(shì)和成長(zhǎng)優(yōu)勢(shì)的大中盤股票作為基石，輔之以部分優(yōu)質(zhì)的小盤股票。

“量體裁衣”完善全程量化流程

據(jù)了解，中海量化策略基金的全程量化流程分三個(gè)步驟，即選股策略自下而上，施行一級(jí)股票庫(kù)初選、二級(jí)股票庫(kù)精選以及投資組合行業(yè)權(quán)重配置的全程數(shù)量化。

“就像裁縫做衣服一樣，量化基金在投資中也要通過(guò)‘量體裁衣’來(lái)完善全程量化流程。通過(guò)全程量化與基金經(jīng)理的思想相配合，才能做出優(yōu)質(zhì)的量化基金?！崩钛觿偙硎?。

首先，選取代表性最強(qiáng)的反映公司盈利能力的指標(biāo)，對(duì)于所有的A股上市公司進(jìn)行篩選從而得到一級(jí)股票庫(kù)?！爸饕ㄟ^(guò)對(duì)所有A股股票過(guò)去三年平均EPS(每股收益)、ROE(凈資產(chǎn)收益率)、毛利率三項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行篩選，它們能分別較好的反映上市公司的獲利能力，從而得到一級(jí)股票庫(kù)?！崩钛觿傉f(shuō)。

其次，通過(guò)盈利性指標(biāo)、估值指標(biāo)、一致預(yù)期指標(biāo)，熵值法確定指標(biāo)權(quán)重后，對(duì)一級(jí)庫(kù)股票進(jìn)行打分排名，從而篩選出二級(jí)股票庫(kù)。其中，一致預(yù)期指標(biāo)則是通過(guò)各券商分析師的調(diào)查后，得出上市公司盈利預(yù)期數(shù)據(jù)平均值，以此權(quán)威性地反映市場(chǎng)對(duì)公司未來(lái)盈利的預(yù)期水平?！爸泻Ａ炕鹨胍恢骂A(yù)期作為選股指標(biāo)，可以全面、權(quán)威的反應(yīng)市場(chǎng)對(duì)上市公司未來(lái)盈利的預(yù)期水平，為投資決策提供更為真實(shí)和前瞻性的依據(jù)。與此同時(shí)，還可以根據(jù)預(yù)期的變化及時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，更加適應(yīng)股市的震蕩波動(dòng)?！崩钛觿倧?qiáng)調(diào)。

篇6

對(duì)于金融投資尤其是商業(yè)金融投資而言，能否在提高收益的前提下同時(shí)降低投資的風(fēng)險(xiǎn)性？就此問(wèn)題，已有的投資類研究未給出系統(tǒng)性的解答。就投資而言，重點(diǎn)是投資路徑研究而言，已有研究采用了五類分析方法，依次為：因子分析法、結(jié)構(gòu)方程分析法、隨機(jī)模型分析法、關(guān)聯(lián)性分析法、其它分析方法。在因子分析法上，研究了朱英明（2004）、朱琪等（2007）的成果。前者通過(guò)選取關(guān)鍵因子，就長(zhǎng)三角外商投資關(guān)鍵路徑給予明確，后者采用關(guān)鍵因子分析，確定了廣東省亟需提升勞動(dòng)力水平來(lái)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。在結(jié)構(gòu)方程分析法上，研究了李春紅等（2014）的成果。該成果確定了持股和大股東持股對(duì)上市公司發(fā)展的差異化影響。在隨機(jī)模型分析法上，分析了潘見(jiàn)獨(dú)等（2015）的研究。該研究以隨機(jī)二階模型為基礎(chǔ)，通過(guò)仿真分析，確定了最佳碳交易投資路徑。在關(guān)聯(lián)性分析法上，參閱了張海亮等（2013）的研究和胡超凡等（2015）的研究。他們采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析理論，以關(guān)聯(lián)性分析入手，明確了基金投資、外商直接投資的路徑依賴與路徑選擇。上述分析對(duì)金融投資具有極大的借鑒性，但是就投資中如何提高收益、降低風(fēng)險(xiǎn)的同步實(shí)現(xiàn)問(wèn)題，沒(méi)有給出解答。針對(duì)這一不足，本研究，將結(jié)合上述五類成果，采用最優(yōu)化分析為主、融合性分析為輔的方法，給予解決。

最佳路徑理論分析

金融投資，尤其是投資對(duì)象為商業(yè)體的金融投資，如何實(shí)現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)健的收益是一個(gè)現(xiàn)實(shí)性極強(qiáng)的課題。針對(duì)已有研究在此領(lǐng)域成果較少，且無(wú)系統(tǒng)性解決方案背景下，本研究嘗試首先從理論層面給出一種系統(tǒng)性解決路線和框架。對(duì)于持續(xù)穩(wěn)健性收益的實(shí)現(xiàn)，主要是從收益的最大化角度出發(fā)，同時(shí)要兼顧風(fēng)險(xiǎn)的最小化。當(dāng)二者同時(shí)具備時(shí)（即收益最大化和風(fēng)險(xiǎn)最小化同時(shí)具備時(shí)），即可實(shí)現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)健收益。對(duì)于滿足上述二者要求的金融投資，在本次研究中簡(jiǎn)稱為最小風(fēng)險(xiǎn)最大收益型投資?，F(xiàn)在需要首先解決兩個(gè)問(wèn)題，才能繼續(xù)穩(wěn)健性投資研究。這兩個(gè)問(wèn)題分別為：如何測(cè)度投資風(fēng)險(xiǎn)（包括預(yù)期投資風(fēng)險(xiǎn)和實(shí)際投資風(fēng)險(xiǎn)），以及如何量化投資收益（預(yù)期投資收益和實(shí)際投資收益）。對(duì)于實(shí)際投資收益率，本研究以客戶投資后的平均實(shí)際收益率作為指標(biāo)進(jìn)行測(cè)度。即在一定時(shí)期內(nèi)，所有投資客戶在投資期結(jié)束后，得到的實(shí)際總收益（這其中不僅包括投資的本金，還包括本金對(duì)應(yīng)的實(shí)際收益）減去投資本金之后的剩余部分除以其投資本金所得值的平均值。從該定義可以看出，實(shí)際投資收益率即可大于零，也可小于等于零。對(duì)于個(gè)單個(gè)投資客戶而言，當(dāng)投資期結(jié)束后，如果本金全部損失，其實(shí)際投資收益率為-1；當(dāng)投資期結(jié)束后，本金全部收回且附帶一定數(shù)量的收益，其個(gè)人實(shí)際投資收益率大于0；當(dāng)投資期結(jié)束后，僅僅收回本金，其個(gè)人實(shí)際投資收益率等于0；類似地還有其它介于上述三種類型的其它情形發(fā)生。綜合所有被調(diào)查對(duì)象的收益進(jìn)行分析，即可得到平均收益值。當(dāng)平均收益值大于0，即可確定實(shí)際投資風(fēng)險(xiǎn)為0；當(dāng)平均收益率等于0，對(duì)應(yīng)的實(shí)際投資風(fēng)險(xiǎn)不等于0，且其取值為實(shí)際投資收益率與1之間的差值的絕對(duì)值。對(duì)于上述方式確定的風(fēng)險(xiǎn)值，研究將其定義為平均投資風(fēng)險(xiǎn)，也稱之為實(shí)際投資風(fēng)險(xiǎn)。一般而言，實(shí)際投資風(fēng)險(xiǎn)與預(yù)期投資收益率、預(yù)期投資期限二者之間存在因果關(guān)系。對(duì)于單個(gè)金融投資產(chǎn)品而言，其吸納的投資客戶數(shù)量具有有限確定性。以單個(gè)產(chǎn)品的所有用戶的實(shí)際投資收益率進(jìn)行分析，可以得到該產(chǎn)品的實(shí)際投資風(fēng)險(xiǎn)。再擴(kuò)大范圍，以單個(gè)公司的所有金融投資產(chǎn)品為研究對(duì)象，可以得到其針對(duì)所有產(chǎn)品的實(shí)際投資風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于這種面板數(shù)據(jù)，采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法，可以確定實(shí)際投資風(fēng)險(xiǎn)與預(yù)期投資收益率、預(yù)期投資期限等因素之間是否存在因果關(guān)系。如果存在因果關(guān)系，可以進(jìn)一步定量確定各因素之間的關(guān)系表現(xiàn)形式。采用不可替代表現(xiàn)形式進(jìn)行測(cè)度，可以量化各潛在因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)系數(shù)。基于此，可以確定實(shí)際投資風(fēng)險(xiǎn)與影響實(shí)際投資風(fēng)險(xiǎn)因素之間的作用關(guān)系及具體表現(xiàn)。需要強(qiáng)調(diào)的是，一旦這種量化形式得到確定，也就確定了實(shí)際投資風(fēng)險(xiǎn)是否能降到最低，以及如何降到最低。對(duì)于這兩個(gè)判定——實(shí)際投資風(fēng)險(xiǎn)能否降到最低，以及如何降到最低，本文將給出具體的判定方式和判定結(jié)果。與此同時(shí)，采用相似的方法對(duì)實(shí)際投資收益率進(jìn)行分析，以前述提到的平均收益率作為測(cè)度指標(biāo)。一般而言，平均收益與預(yù)期投資期限、預(yù)期投資收益率二者存在相關(guān)性。采取與風(fēng)險(xiǎn)分析類似的方法，可以得到平均收益與預(yù)期投資期限、預(yù)期投資收益之間的不可替代性邏輯關(guān)系，由此確定三者之間的帶有貢獻(xiàn)系數(shù)的表達(dá)式。再次強(qiáng)調(diào)，一旦這種量化形式得到確定，實(shí)際上也就確定了平均收益率是否能提高到最大，以及如何提高到最大可能。對(duì)于這兩個(gè)判定，下面將給出具體的判定方式和判定結(jié)果（該判定中同時(shí)給出了最小風(fēng)險(xiǎn)的判定方法）。當(dāng)結(jié)果與導(dǎo)致結(jié)果之間的不可替代性關(guān)系確立后，利用導(dǎo)致結(jié)果的因素投入量以及對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)系數(shù)間的整體作用關(guān)系，可以確定是具有最小性還是最大性。下面直接給出對(duì)應(yīng)分析結(jié)果（由于這種分析需要較多的優(yōu)化分析理論與分析過(guò)程，在此不再詳列）。最小性需要滿足以下四個(gè)約束：約束一為預(yù)期投資收益率大于零，約束二為預(yù)期投資期限大于零，約束三為預(yù)期投資收益率對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)系數(shù)小于零，約束四為預(yù)期投資期限對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)系數(shù)小于零。最大性需要滿足以下五個(gè)約束的兩類情形：約束一為預(yù)期投資收益率大于零，約束二為預(yù)期投資期限大于零，約束三為預(yù)期投資收益率對(duì)投資收益的貢獻(xiàn)系數(shù)大于零且小于1，約束四為預(yù)期投資期限對(duì)投資收益的貢獻(xiàn)系數(shù)大于零，約束五為預(yù)期投資期限對(duì)投資收益的貢獻(xiàn)系數(shù)和預(yù)期投資收益率對(duì)投資收益的貢獻(xiàn)系數(shù)之和小于1。以上為第一類情形。以下為第二類情形。約束一為預(yù)期投資收益率大于零，約束二為預(yù)期投資期限大于零，約束三為預(yù)期投資期限對(duì)投資收益的貢獻(xiàn)系數(shù)大于零且小于1，約束四為預(yù)期投資收益率對(duì)投資收益的貢獻(xiàn)系數(shù)大于零，約束五為預(yù)期投資期限對(duì)投資收益的貢獻(xiàn)系數(shù)和預(yù)期投資收益率對(duì)投資收益的貢獻(xiàn)系數(shù)之和小于1。上述結(jié)果明確了是否能實(shí)現(xiàn)最小風(fēng)險(xiǎn)與最大收益，以及如何實(shí)現(xiàn)最小風(fēng)險(xiǎn)與最大收益。接下來(lái)以從事商業(yè)金融投資的多家公司作為具體對(duì)象進(jìn)行研究，從投資客戶角度和投資實(shí)體角度展開(kāi)最佳路徑實(shí)現(xiàn)研究。

最佳路徑實(shí)證研究

本文選擇位于陜西西安的金融機(jī)構(gòu)作為研究對(duì)象，對(duì)商業(yè)金融投資進(jìn)行實(shí)證研究。之所以選取位于西安的金融機(jī)構(gòu)作為研究對(duì)象，原因主要有兩個(gè)：原因一、研究團(tuán)隊(duì)與西安金融機(jī)構(gòu)保持較為緊密的合作關(guān)系，便于調(diào)研分析等；原因二、西安作為西部地區(qū)的代表性城市，對(duì)其金融投資進(jìn)行分析，有助于就西部地區(qū)金融投資特征進(jìn)行代表性分析?；谏鲜鲈?，對(duì)西安多家從事商業(yè)金融投資的機(jī)構(gòu)進(jìn)行調(diào)研分析。調(diào)研從前期準(zhǔn)備到實(shí)際展開(kāi)以及量化分析等后續(xù)研究為止，歷時(shí)兩年（2014年12月至2016年12月）?？傆?jì)深入6家金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行調(diào)研分析，涉及三類機(jī)構(gòu)---銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融、P2P機(jī)構(gòu)。通過(guò)深入調(diào)研分析研究，獲取了對(duì)應(yīng)的研究結(jié)果數(shù)據(jù)，主要是針對(duì)實(shí)際投資收益率和實(shí)際投資風(fēng)險(xiǎn)的研究結(jié)果，在此以表格的形式對(duì)其進(jìn)行展示。為了避免研究結(jié)果對(duì)研究對(duì)象造成不必要的影響，在結(jié)果展示中隱去研究對(duì)象的具體名稱，以代號(hào)標(biāo)之。需要指出的是，對(duì)于下表中出現(xiàn)的類型相同、代號(hào)相同的機(jī)構(gòu)，可以認(rèn)為是同一個(gè)機(jī)構(gòu)。 從表1與表2的結(jié)果來(lái)看，之前無(wú)法確定的實(shí)際投資風(fēng)險(xiǎn)和實(shí)際投資收益率問(wèn)題不僅解決，而且具有較高的置信度（這主要是從兩表的可決系數(shù)與調(diào)整后的可決系數(shù)均大于0.85得到）。與此同時(shí)，結(jié)合理論分析中提出的最小風(fēng)險(xiǎn)最大收益率滿足的約束條件，對(duì)上述量化分析結(jié)果研究后確定并非所有的實(shí)證商業(yè)金融投資滿足。這其中僅有銀行（1）、銀行（2）、互聯(lián)網(wǎng)金融投資機(jī)構(gòu)（1）、互聯(lián)網(wǎng)金融投資機(jī)構(gòu)（2）四家機(jī)構(gòu)滿足實(shí)際收益率最大化約束條件，同時(shí)在實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)方面僅有銀行（1）和銀行（2）滿足。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)金融投資機(jī)構(gòu)（1）、互聯(lián)網(wǎng)金融投資機(jī)構(gòu)（2）由于其“預(yù)期投資收益率對(duì)實(shí)際投資風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)率”過(guò)于接近0，所以不將其作為滿足最小風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)象。因此，結(jié)合分析可見(jiàn)，能夠確保投資者持續(xù)收益的金融機(jī)構(gòu)，在實(shí)證分析中只有銀行1和銀行2能夠?qū)崿F(xiàn)。需要指出的是，研究是在投資有限性范圍進(jìn)行的，即設(shè)定投資總金額不超過(guò)40萬(wàn)人民幣。因此，對(duì)于普通投資者在額度不超過(guò)40萬(wàn)人民幣前提下，通過(guò)上述兩家金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行合法投資，收益的持續(xù)穩(wěn)定性是可以保障的。對(duì)于不滿足持續(xù)穩(wěn)定性的其它四家金融機(jī)構(gòu)，通過(guò)對(duì)其金融產(chǎn)品設(shè)計(jì)與推廣深入分析后發(fā)現(xiàn)，主要是由于兩類原因?qū)е碌臒o(wú)法持續(xù)性。（一）拔苗助長(zhǎng)式的提高預(yù)期收益率對(duì)不滿足持續(xù)性發(fā)展的四家金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行跟蹤分析，發(fā)現(xiàn)其在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中存在人為提高預(yù)期收益率的問(wèn)題。通過(guò)人為提高預(yù)期收益率，來(lái)吸引潛在投資者的眼球，從而實(shí)現(xiàn)其費(fèi)或管道費(fèi)的最大化。這種拔苗助長(zhǎng)的方式，不僅為無(wú)法有效兌現(xiàn)收益承諾埋下了隱患，而且對(duì)機(jī)構(gòu)聲譽(yù)和發(fā)展造成了無(wú)法估量的損失。就多個(gè)認(rèn)為提高預(yù)期投資收益率的產(chǎn)品來(lái)看，最終實(shí)際收益率均是在拔高之前的預(yù)期收益率附近。這說(shuō)明，在進(jìn)行人為干預(yù)之前，商業(yè)金融投資分析的準(zhǔn)確性和預(yù)見(jiàn)性都是有保障的，只是通過(guò)人工干預(yù)破壞了局部金融生態(tài)穩(wěn)定性。（二）投資對(duì)象無(wú)絕對(duì)比較優(yōu)勢(shì)或相對(duì)比較優(yōu)勢(shì)對(duì)于大量繼續(xù)投資的商業(yè)機(jī)構(gòu)而言，由于其商業(yè)布局不夠合理，以及商業(yè)發(fā)展計(jì)劃不夠明確，導(dǎo)致其商業(yè)發(fā)展不具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)或相對(duì)優(yōu)勢(shì)，這種優(yōu)勢(shì)的不存在，勢(shì)必造成其盈利能力不強(qiáng)。因此，即便吸引來(lái)大量資金對(duì)其進(jìn)行扶持，也無(wú)法發(fā)揮資金的作用。以在西安進(jìn)行的商業(yè)投資為例，部分被投資對(duì)象位于金花商圈和萬(wàn)達(dá)商圈的覆蓋范圍內(nèi)，從事的商業(yè)項(xiàng)目卻與覆蓋者的商業(yè)項(xiàng)目存在較高的趨同性，這勢(shì)必削弱了其商業(yè)優(yōu)勢(shì)，由此導(dǎo)致金融投資的無(wú)效性。綜合以上分析，要實(shí)現(xiàn)商業(yè)金融投資的持續(xù)性，對(duì)金融機(jī)構(gòu)而言不僅要避免出現(xiàn)拔苗助長(zhǎng)的發(fā)展方式，而且要選取具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)和相對(duì)比較優(yōu)勢(shì)的被投資對(duì)象。與此同時(shí)，從投資客戶而言，避免以預(yù)期投資收益率作為投資發(fā)起的唯一原則。應(yīng)以機(jī)構(gòu)信譽(yù)、機(jī)構(gòu)品牌以及機(jī)構(gòu)產(chǎn)品設(shè)計(jì)等為判定依據(jù)，采取綜合性評(píng)判，來(lái)實(shí)現(xiàn)個(gè)人投資盈利的持續(xù)性與穩(wěn)定性。

金融投資尤其是商業(yè)金融投資，能否在提高收益的前提下同時(shí)降低投資的風(fēng)險(xiǎn)性，本文對(duì)這一尚未解決的問(wèn)題進(jìn)行了分析。在研究之初，分析了五類六篇為主的研究成果，即因子分析法、結(jié)構(gòu)方程分析法、隨機(jī)模型分析法、關(guān)聯(lián)性分析法、其它分析方法為主的五類研究成果。通過(guò)對(duì)已有成果的分析發(fā)現(xiàn)其對(duì)金融投資具有極大的借鑒性，但是就投資中如何提高收益、降低風(fēng)險(xiǎn)的同步實(shí)現(xiàn)問(wèn)題，沒(méi)有給出解答。針對(duì)這一不足，本研究提出采用最優(yōu)化分析為主、融合性分析為輔的方法，給予解決?；谠撍悸?，通過(guò)理論論證，提出了一種系統(tǒng)性的解決方案，確保收益最大化的同時(shí)風(fēng)險(xiǎn)最小化。該方案確定了評(píng)估實(shí)現(xiàn)最小風(fēng)險(xiǎn)和最大收益的兩類共計(jì)九項(xiàng)判定依據(jù)。其次，以西部地區(qū)的三類六家金融機(jī)構(gòu)作為實(shí)證對(duì)象，經(jīng)過(guò)歷時(shí)兩年的調(diào)研分析，確定了實(shí)際實(shí)現(xiàn)最小風(fēng)險(xiǎn)最大收益的實(shí)現(xiàn)路徑。其中，明確了6家金融機(jī)構(gòu)中，只有兩家銀行機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了最小風(fēng)險(xiǎn)和最大收益，其它四家金融機(jī)構(gòu)均未實(shí)現(xiàn)該要求。最后，基于上述分析結(jié)果，從兩個(gè)方面提出了治轉(zhuǎn)改的依據(jù)和方法。

作者:陳媛 單位:武漢體育學(xué)院體育科技學(xué)院

參考文獻(xiàn)：

1.朱英明.外商投資企業(yè)空間集聚的路徑選擇研究——以長(zhǎng)江三角洲地區(qū)為例[J].中國(guó)軟科學(xué)，2004（11）

2.朱琪，曹芳子.創(chuàng)新型人力資本投資現(xiàn)狀及其優(yōu)化路徑：以廣東省為例[J].華南師范大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2007（3）

3.李春紅，王苑萍，鄭志丹.雙重委托對(duì)上市公司過(guò)度投資的影響路徑分析——基于異質(zhì)性雙邊隨機(jī)邊界模型[J].中國(guó)管理科學(xué)，2014（11）

4.潘見(jiàn)獨(dú)，顧鋒，張濤.基于碳交易機(jī)制的制造業(yè)最優(yōu)投資路徑分析[J].工業(yè)工程與管理，2015（2）

篇7

本文較系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)在證券期貨市場(chǎng)中的應(yīng)用，其中包括作者的一些最新研究成果，如：證券期貨市場(chǎng)指標(biāo)體系的研究；新華財(cái)經(jīng)指數(shù)的編制；證券投資組合的研究與應(yīng)用等。

關(guān)鍵詞：統(tǒng)計(jì)學(xué)　證券市場(chǎng)　期貨市場(chǎng)

分類號(hào)：o212　c8　f832.5　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：a

文章編號(hào)：1002-1566(2000)01-0054-04

the application of statistics on securities and futures markets

li cong-zhu,ding shao-fang,wang ling-hua,sun da-ning

(north china university of technology,100041)

abstract：in this paper,the application of statistics on securities and futures markets is introduced,author's many new achievements are included in it,such as study of index system on securities and future markets;study of xin hua index number of securities;study and application of investment in bond and so on.

key words：statistics securities markets futures markets

一、序

言

我國(guó)自九十年代初建立證券期貨市場(chǎng)以來(lái)，短短幾年，得到了迅猛發(fā)展，方興未艾。僅拿股市來(lái)看(截至1999年07月13日)，在滬深兩市上市的境內(nèi)公司已達(dá)900家，滬深市場(chǎng)的a，b股股數(shù)是981只，上市公司900家，其中滬市501只(461家)，深市480只(439家)，滬深a股股數(shù)874只，b股股數(shù)107只。這與1991年滬市8家深市6家上市公司相比，可見(jiàn)發(fā)展速度之快。市價(jià)總值21083億元人民幣，占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重超過(guò)25%；開(kāi)辦證券90家，兼營(yíng)證券業(yè)務(wù)的信托投資公司237家，下屬證券營(yíng)業(yè)部2400多家；現(xiàn)有43家境內(nèi)企業(yè)海外上市，累計(jì)籌集資金100多億美元；已有107家公司成功發(fā)行了b股，籌集資金近50億美元；股民已達(dá)4000多萬(wàn)。自1999年五月十九日井噴式行情以來(lái)，滬深兩市的日成交量猛增，至六月二十五日高達(dá)800多億(1998年8月18日香港股市一天的成交量為790億港元)，創(chuàng)下空前的天量。證券市場(chǎng)的作用愈來(lái)愈大，并逐漸成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的晴雨表。

統(tǒng)計(jì)學(xué)及其相關(guān)學(xué)科在證券期貨交易中有什么作用呢?我們先從世界范圍談起。

據(jù)有關(guān)報(bào)道，當(dāng)今華爾街最搶手的不再是傳統(tǒng)的mba，而是有統(tǒng)計(jì)背景、數(shù)理能力強(qiáng)的人才。一些在美國(guó)獲得統(tǒng)計(jì)或數(shù)學(xué)博士學(xué)位的

三者結(jié)合起來(lái)，就是力量。數(shù)學(xué)給經(jīng)濟(jì)界帶來(lái)新的視角，新的觀念。抽象的數(shù)學(xué)工具一旦準(zhǔn)確地切入金融市場(chǎng)，就顯得非常實(shí)用和有價(jià)值。二十多年來(lái)，指導(dǎo)期權(quán)交易的理論—定價(jià)模型得到廣大投資者的一貫遵循。沒(méi)有統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、不懂定價(jià)公式含義的人要想在市場(chǎng)有出色表現(xiàn)將是十分困難的。

證券金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)管理是個(gè)永恒的話題，投資者都想尋求收益回報(bào)，但又必須面對(duì)各種各樣的損失可能。市場(chǎng)到底存在哪些風(fēng)險(xiǎn)，如何確定風(fēng)險(xiǎn)的大小，如何才能實(shí)現(xiàn)收益最大化和風(fēng)險(xiǎn)最小化，歷來(lái)都是受人關(guān)注的焦點(diǎn)和難點(diǎn)。自從1952年美國(guó)學(xué)者馬柯威茨運(yùn)用數(shù)量方法創(chuàng)立證券組合理論以來(lái)，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的神秘色彩逐漸淡化，不再變得那么可怕和不可駕馭。

馬柯威茨組合理論的立足點(diǎn)是全面考慮“期望收益最大”和“不確定性(即風(fēng)險(xiǎn))最小”。它通過(guò)總結(jié)投資損失的概率分布和可能收益與預(yù)期收益的偏離程度(即我們統(tǒng)計(jì)學(xué)上的方差)，發(fā)現(xiàn)投資者應(yīng)該同時(shí)按適當(dāng)比例購(gòu)買各種證券而不是一種證券，進(jìn)行分散化投資，其收益才盡可能是確定的。通過(guò)數(shù)量分析得出的這種結(jié)論，迎合了投資者避風(fēng)險(xiǎn)的需要。風(fēng)險(xiǎn)管理能力的提高促進(jìn)了基金的蓬勃發(fā)展。在短短的幾十年間，隨著量化研究的不斷深入，組合理論及其實(shí)際運(yùn)用方法越來(lái)越完善，成為現(xiàn)資學(xué)中的主流工具。由于馬哥威茨證券組合選擇理論給金融投資和管理思想帶來(lái)革新，1990年他獲得了諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。

眾所周知，量變引起質(zhì)變。數(shù)量關(guān)系的背后，牽扯著市場(chǎng)的穩(wěn)定與發(fā)展。金融業(yè)的現(xiàn)代化推動(dòng)了統(tǒng)計(jì)與數(shù)理方法的應(yīng)用研究，反過(guò)來(lái)，當(dāng)今世界的金融管理特別是防范金融風(fēng)險(xiǎn)，也越來(lái)越要量化研究。早在1995年9月，美國(guó)斯但福大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授劉遵義就通過(guò)實(shí)證比較，數(shù)量分析和模糊評(píng)價(jià)等方興，預(yù)測(cè)出菲律賓、韓國(guó)、泰國(guó)、印尼和馬來(lái)西亞有可能發(fā)生金融危機(jī)。后來(lái)的事實(shí)果然如此。這從一個(gè)側(cè)面提醒我們，沒(méi)有完整、科學(xué)的分析預(yù)測(cè)工具，就可能在國(guó)際金融競(jìng)爭(zhēng)中蒙受重大損失。只有加強(qiáng)對(duì)作為金融信息的各種變量的研究，才能提高對(duì)金融運(yùn)行規(guī)律的認(rèn)識(shí)，才能把握市場(chǎng)的發(fā)展動(dòng)向。

經(jīng)濟(jì)理論的數(shù)學(xué)化和統(tǒng)計(jì)分析，使各種經(jīng)濟(jì)行為也越來(lái)越數(shù)量化。在金融領(lǐng)域也不例外。定價(jià)公式和組合理論地位的確立，就證明數(shù)量工具已發(fā)揮了不可磨滅的作用。有統(tǒng)計(jì)顯示，在西方金融市場(chǎng)，三分之一的人運(yùn)用組合理論來(lái)投資，三分之一的人靠技術(shù)分析管理頭寸，另外三分之一的人仍在堅(jiān)守基礎(chǔ)分析。雖然運(yùn)用何種手段來(lái)指導(dǎo)決策是投資者個(gè)人偏好、觀念的問(wèn)題，但組合理論和技術(shù)分析所運(yùn)用的統(tǒng)計(jì)工具逐漸被認(rèn)同，說(shuō)明理性投資將成為市場(chǎng)的寵兒。由此我們不難理解華爾街選才的動(dòng)機(jī)。

主觀意見(jiàn)和直覺(jué)判斷有很大的隨意性，顯然與現(xiàn)資決策的要求相去甚遠(yuǎn)。對(duì)市場(chǎng)和價(jià)格進(jìn)行定量研究，從而揭示客觀存在的數(shù)量依存關(guān)系，成為投資和管理決策的一項(xiàng)基礎(chǔ)工作。用統(tǒng)計(jì)工具處理各種證券金融數(shù)據(jù)，可以比較全面地分析各種因素的影響力度。其主要表現(xiàn)在：

1　結(jié)構(gòu)分析：證券市場(chǎng)與匯率、利率變動(dòng)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展有多大的關(guān)聯(lián)度；單一證券與整個(gè)市場(chǎng)之間如何相互影響，市場(chǎng)指數(shù)設(shè)計(jì)是否合理；證券與期貨價(jià)格走勢(shì)是否相互制約；同一類證券有沒(méi)有一定的連動(dòng)關(guān)系。

2　價(jià)值預(yù)測(cè)：分析未來(lái)證券發(fā)行和上市價(jià)格的理論定位，確定金融衍生證券的價(jià)格，分析預(yù)測(cè)證券期貨的價(jià)格走勢(shì)，進(jìn)行投資決策等。

3　政策評(píng)價(jià)：研究市場(chǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警及控制，探討不同的組合投資效果。

4　理論檢驗(yàn)：證券價(jià)格能否反映所有的信息，市場(chǎng)的有效性實(shí)證檢驗(yàn)；各種技術(shù)指標(biāo)的適用性和優(yōu)化處理，周期效應(yīng)的對(duì)比分析。

從以上可看出，量化研究有助于搞好風(fēng)驗(yàn)管理，設(shè)計(jì)投資組合，選擇交易時(shí)機(jī)，評(píng)估市場(chǎng)特性。統(tǒng)計(jì)工具在證券金融市場(chǎng)的大量應(yīng)用，對(duì)交易技術(shù)的升級(jí)換代，管理水平的提高做出了特殊貢獻(xiàn)?，F(xiàn)在，電腦交易系統(tǒng)在國(guó)外大行其道，依據(jù)不同要求設(shè)計(jì)的模型軟件層出不窮，只要把數(shù)據(jù)輸入電腦中，投資者根據(jù)分析結(jié)果隨時(shí)制訂和調(diào)整投資計(jì)劃。

篇8

4月28日，《投資者報(bào)》從國(guó)投瑞銀基金公司了解到，該公司旗下第5單可投資股指期貨的一對(duì)多專戶產(chǎn)品的發(fā)行受到熱捧。發(fā)行首日，來(lái)自中信建投證券的百萬(wàn)級(jí)客戶踴躍參與認(rèn)購(gòu)，使得首募金額接近2億元。為了控制這只產(chǎn)品的適當(dāng)規(guī)模，便于未來(lái)的管理效率，國(guó)投瑞銀決定“一日售馨”，提前結(jié)束募集。

此種跡象現(xiàn)于近期滬指再度失守3000點(diǎn)，股票型新基金發(fā)行一個(gè)月時(shí)間規(guī)模也不過(guò)十幾億元的背景中，不免令人深思。

《投資者報(bào)》本周基金專題對(duì)一季報(bào)展開(kāi)全樣本解析，而走進(jìn)“基金經(jīng)理面對(duì)面”專欄的嘉賓，如農(nóng)銀匯理基金總經(jīng)理許紅波將對(duì)個(gè)中數(shù)據(jù)深度解讀，此外還有興全可轉(zhuǎn)債楊云、光大保德信信用添益陸欣、華夏亞債中國(guó)指基董元星，以及“寬客”大摩華鑫金融工程部副總監(jiān)劉釗。

不刻意打造“明星基金經(jīng)理”

《投資者報(bào)》：許紅波能否將農(nóng)銀匯理一季報(bào)的精華觀點(diǎn)做個(gè)介紹？同時(shí)，作為一家基金公司的總經(jīng)理，讓人才流動(dòng)尤其是投研人才流動(dòng)減少，是各家基金公司不可避免的一個(gè)問(wèn)題。對(duì)此你怎么考慮？

許紅波：今年以來(lái)市場(chǎng)出現(xiàn)了明顯的風(fēng)格轉(zhuǎn)換，大盤價(jià)值股相對(duì)小盤成長(zhǎng)股表現(xiàn)搶眼，去年風(fēng)光無(wú)限的小盤股回落幅度較大。這背后的主要原因在于，宏觀經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的現(xiàn)象最終反映到股票市場(chǎng)，大部分周期價(jià)值股過(guò)去兩年相對(duì)落后的漲幅，具備估值修復(fù)的動(dòng)能和需求。而另一方面，小盤股在長(zhǎng)時(shí)間推高過(guò)程中積累了較大的估值壓力，因此遭到市場(chǎng)的暫時(shí)拋棄。

從我們旗下基金一季報(bào)的主要觀點(diǎn)可看到，一季度市場(chǎng)風(fēng)格的最大特征，便是低估值“大象”起舞，而高估值“消費(fèi)”跳水。我們基本按此轉(zhuǎn)換的大方向進(jìn)行投資調(diào)整，如農(nóng)銀大盤藍(lán)籌一季度主要增加了低估值且業(yè)績(jī)相對(duì)確定的行業(yè)配置，其中低估值藍(lán)籌股是主要增持的個(gè)股對(duì)象，降低了科技、醫(yī)藥股配置。

農(nóng)銀匯理當(dāng)然也會(huì)遇到“人才流動(dòng)”的問(wèn)題，從公司角度來(lái)說(shuō)，我們能做的是盡量用好的制度去保持人員穩(wěn)定。比如在基金經(jīng)理的考核上，會(huì)更注重長(zhǎng)期業(yè)績(jī)。有的基金經(jīng)理出現(xiàn)一段時(shí)間的業(yè)績(jī)波動(dòng)，管理層會(huì)客觀分析原因而非簡(jiǎn)單換人。

我們的投研團(tuán)隊(duì)有三大特點(diǎn)：招攬“勤奮好學(xué)”的人、倡導(dǎo)“溝通無(wú)邊界”的文化和用“晉升機(jī)制”培養(yǎng)后備梯隊(duì)。從沒(méi)有刻意去打造“明星基金經(jīng)理”。

我們的投研團(tuán)隊(duì)中有十年以上的“老兵”，也有新晉行業(yè)的年輕人，但在他們身上都體現(xiàn)出勤奮好學(xué)的特點(diǎn)。我們主要以三大層次的量化考核指標(biāo)來(lái)評(píng)定研究員業(yè)績(jī)。第一層為基礎(chǔ)研究，即各行業(yè)研究員的模擬股票組合與行業(yè)指數(shù)的對(duì)比，以超額收益率排名，第二層為策略研究員行業(yè)配置，第三層為由部門總經(jīng)理親自操作的研究部全市場(chǎng)模擬組合。

量化投資在中國(guó)會(huì)更有效

《投資者報(bào)》：在金融投資領(lǐng)域，有一群絕頂聰明的人，業(yè)內(nèi)稱之為“寬客”（Quant 金融工程師），他們?cè)窍笱浪?nèi)的讀書(shū)天才，擁有物理學(xué)家和數(shù)學(xué)家的光環(huán)，又以數(shù)據(jù)與模型尋找市場(chǎng)機(jī)會(huì)并大賺其錢。其杰出代表就是詹姆斯?西蒙斯，他管理的大獎(jiǎng)?wù)禄鹌骄晔找媛蔬_(dá)38.5%。“基金經(jīng)理面對(duì)面”專欄一直很關(guān)注金融創(chuàng)新，也持續(xù)對(duì)量化投資展開(kāi)了討論，作為一位中國(guó)“寬客”，劉釗覺(jué)得量化投資能給投資者帶來(lái)何種啟迪？

劉釗：量化投資的核心是擁有一套完整科學(xué)的投資體系，并嚴(yán)格執(zhí)行。在投資市場(chǎng)，憑感覺(jué)很容易出問(wèn)題。量化投資是一套科學(xué)方法，有嚴(yán)格的分析、計(jì)算，什么好什么不好，不是自己說(shuō)了算，是數(shù)據(jù)和模型說(shuō)了算。參數(shù)什么時(shí)候該調(diào)，什么時(shí)候不能動(dòng)，也都是有規(guī)則的。所以說(shuō)，量化投資有一套完整的、科學(xué)的體系。

說(shuō)到投資，大家首先想到的是巴菲特的價(jià)值投資，其實(shí)量化投資也可以建立價(jià)值投資類的模型。舉例來(lái)說(shuō)，衡量?jī)r(jià)值投資的最重要指標(biāo)是低市盈率，如果以市盈率為標(biāo)準(zhǔn)來(lái)建模，以2005年5月為時(shí)間點(diǎn)，按市盈率對(duì)所有上市公司排序，再按市值比例模擬買入市盈率最低的100只股票，第二年5月，重新計(jì)算市盈率最低的100只股票，并調(diào)整組合，如此重復(fù)，每年調(diào)整一次倉(cāng)位。

結(jié)果是，從2005年5月至2010年5月，滬深300指數(shù)年化收益率為25.4%，同期量化建模的低市盈率策略基金達(dá)29.46%。

《投資者報(bào)》：量化投資在成熟市場(chǎng)受重視，但在新興的中國(guó)會(huì)否水土不服？

劉釗：量化投資之所以會(huì)有超額收益，與市場(chǎng)不成熟、非理性因素較多有關(guān)，也與市場(chǎng)中量化方法使用的多少有關(guān)，目前中國(guó)市場(chǎng)量化投資的應(yīng)用還較少，應(yīng)該會(huì)更有效。

債券投資回報(bào)還看通脹水平

《投資者報(bào)》：董元星能否與各位債基經(jīng)理一道對(duì)債市投資把脈？

董元星：我們這只新產(chǎn)品主要投資于國(guó)債，因而引起了投資者的廣泛關(guān)注。通脹上升導(dǎo)致今年一個(gè)季度中國(guó)債券市場(chǎng)收益率的上行。在利率風(fēng)險(xiǎn)的壓力下，很多投資者關(guān)心投資債市是否有機(jī)會(huì)？隨著市場(chǎng)逐漸適應(yīng)央行的節(jié)奏，政策邊際效果逐漸減弱，債市進(jìn)入了相對(duì)平穩(wěn)運(yùn)行階段。如果通脹水平在下半年得到充分遏制的話，今年的債券市場(chǎng)應(yīng)該很可能提供一個(gè)較為不錯(cuò)的回報(bào)。

陸欣：從宏觀經(jīng)濟(jì)各項(xiàng)指標(biāo)看，未來(lái)經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)大起大落的可能性不大，更可能是呈現(xiàn)平穩(wěn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。雖然3月 CPI同比漲幅達(dá)5.38%，再創(chuàng)近兩年新高，不過(guò)這基本符合市場(chǎng)預(yù)期。結(jié)合翹尾和新漲價(jià)因素，可以預(yù)見(jiàn)二季度物價(jià)壓力會(huì)逐步降低，6月份可能會(huì)再度高企，但下半年物價(jià)將呈現(xiàn)逐步回落態(tài)勢(shì)。就貨幣政策而言，央行今年最多還有一次加息。在此宏觀背景下，股市難見(jiàn)趨勢(shì)性機(jī)會(huì)，債市尤其是信用債與股票相比，投資收益相對(duì)穩(wěn)定，風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。

篇9

本文較系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)在證券期貨市場(chǎng)中的應(yīng)用，其中包括作者的一些最新研究成果，如：證券期貨市場(chǎng)指標(biāo)體系的研究；新華財(cái)經(jīng)指數(shù)的編制；證券投資組合的研究與應(yīng)用等。

關(guān)鍵詞：統(tǒng)計(jì)學(xué)證券市場(chǎng)期貨市場(chǎng)

分類號(hào)：O212C8F832.5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1002-1566(2000)01-0054-04

TheApplicationofStatisticsonSecuritiesandFuturesMarkets

LICong-zhu,DINGShao-fang,WANGLing-hua,SUNDa-ning

(NorthChinaUniversityofTechnology,100041)

Abstract：Inthispaper,theApplicationofStatisticsonSecuritiesandFuturesMarketsisintroduced,author''''smanynewachievementsareincludedinit,suchasstudyofindexsystemonSecuritiesandfuturemarkets;studyofXinHuaindexnumberofsecurities;studyandapplicationofinvestmentinbondandsoon.

KeyWords：statisticssecuritiesmarketsfuturesmarkets

一、序言

我國(guó)自九十年代初建立證券期貨市場(chǎng)以來(lái)，短短幾年，得到了迅猛發(fā)展，方興未艾。僅拿股市來(lái)看(截至1999年07月13日)，在滬深兩市上市的境內(nèi)公司已達(dá)900家，滬深市場(chǎng)的A，B股股數(shù)是981只，上市公司900家，其中滬市501只(461家)，深市480只(439家)，滬深A(yù)股股數(shù)874只，B股股數(shù)107只。這與1991年滬市8家深市6家上市公司相比，可見(jiàn)發(fā)展速度之快。市價(jià)總值21083億元人民幣，占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重超過(guò)25%；開(kāi)辦證券90家，兼營(yíng)證券業(yè)務(wù)的信托投資公司237家，下屬證券營(yíng)業(yè)部2400多家；現(xiàn)有43家境內(nèi)企業(yè)海外上市，累計(jì)籌集資金100多億美元；已有107家公司成功發(fā)行了B股，籌集資金近50億美元；股民已達(dá)4000多萬(wàn)。自1999年五月十九日井噴式行情以來(lái)，滬深兩市的日成交量猛增，至六月二十五日高達(dá)800多億(1998年8月18日香港股市一天的成交量為790億港元)，創(chuàng)下空前的天量。證券市場(chǎng)的作用愈來(lái)愈大，并逐漸成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的晴雨表。

統(tǒng)計(jì)學(xué)及其相關(guān)學(xué)科在證券期貨交易中有什么作用呢?我們先從世界范圍談起。

據(jù)有關(guān)報(bào)道，當(dāng)今華爾街最搶手的不再是傳統(tǒng)的MBA，而是有統(tǒng)計(jì)背景、數(shù)理能力強(qiáng)的人才。一些在美國(guó)獲得統(tǒng)計(jì)或數(shù)學(xué)博士學(xué)位的中國(guó)留學(xué)生被華爾街錄用，轉(zhuǎn)眼間便當(dāng)上了年薪百萬(wàn)美元的“白領(lǐng)”貴族。如，1984年入中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)少年班的黃沁于1988年提前畢業(yè)，赴美國(guó)麻省理工學(xué)院就讀研究生，畢業(yè)后受聘到華爾街某大型證券公司工作。在這個(gè)世界上金融證券業(yè)最發(fā)達(dá)的地方，他以統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，建立了自己的投資理論，現(xiàn)已升任該公司副總裁，主管對(duì)外投資工作。年僅27歲的黃沁是進(jìn)入華爾街金融界高層領(lǐng)導(dǎo)的少數(shù)華人之一。

華爾街取才原則的轉(zhuǎn)向，從一個(gè)側(cè)面反映出證券期貨等金融業(yè)目前發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)和未來(lái)的潮流。證券金融交易是信息量最大，信息敏感度最強(qiáng)、信息變化頻度最高的領(lǐng)域。隨著市場(chǎng)日趨復(fù)雜，數(shù)字已成為傳遞信息最直接的裁體，加上未來(lái)的經(jīng)濟(jì)是被網(wǎng)絡(luò)覆蓋與籠罩的數(shù)字化經(jīng)濟(jì)，大量的數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)工具將在分析研究中發(fā)揮不可或缺的重要影響。能否把握那看似枯燥無(wú)味的數(shù)字所隱含的精微變化，成為決定未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)成敗的關(guān)鍵因素之一。

前年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)授予在期權(quán)定價(jià)方面做出開(kāi)拓性貢獻(xiàn)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家。他們?cè)诙嗄昵熬吞剿鞒鼍哂袆潟r(shí)代意義的定價(jià)模型——布萊克.斯科爾期定價(jià)公式。本世紀(jì)20年代開(kāi)設(shè)了股票期權(quán)品種，由于采用柜臺(tái)交易方式和缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的設(shè)計(jì)合約，很難轉(zhuǎn)讓對(duì)沖，交易量不足稱道。1973年美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家布萊克和斯科爾斯，引進(jìn)概率統(tǒng)計(jì)上隨機(jī)變量函數(shù)的一些定理和積分求值，推導(dǎo)出不支付紅利的股票期權(quán)定價(jià)公式，從此期權(quán)有了明確科學(xué)的價(jià)格定位依據(jù)，很快形成一個(gè)完整的市場(chǎng)，并迅速推廣到全世界，直至現(xiàn)在，期權(quán)占據(jù)著金融王國(guó)的重要位置。定價(jià)公式成為整個(gè)市場(chǎng)運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)。這個(gè)期權(quán)公式的定價(jià)思想所引發(fā)的金融革命表現(xiàn)在，預(yù)測(cè)遠(yuǎn)期價(jià)格成為可能，不僅使期權(quán)為指數(shù)、貨幣、利率、期貨交易提供了全新的保值，投資手段，極大地豐富了金融市場(chǎng)，而且進(jìn)一步推動(dòng)了對(duì)各種金融產(chǎn)品的價(jià)值研究，提高了操作的理論水平。由此可以推斷，沒(méi)有布萊克.斯科爾斯定價(jià)模型，期權(quán)就不可能發(fā)展這么快，全球金融衍生品市場(chǎng)也就不可能有今天的高度發(fā)達(dá)，如今國(guó)外大型金融機(jī)構(gòu)在總結(jié)金融交易失利原因時(shí)，總是首先追究最初的定價(jià)是否存在漏洞和錯(cuò)誤

建立一個(gè)模型就摘取經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的桂冠這一事實(shí)，體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)密不可分的關(guān)系。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，自1969年設(shè)立諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)以來(lái)的40多位獲獎(jiǎng)?wù)咧校挠?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家有23位，10位擔(dān)任過(guò)世界計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)會(huì)長(zhǎng)，有六位直接靠計(jì)量經(jīng)濟(jì)的研究和應(yīng)用成果獲獎(jiǎng)。借用統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)，將經(jīng)濟(jì)理論數(shù)學(xué)公式化，將經(jīng)濟(jì)行為定量化，已成為當(dāng)今世界經(jīng)濟(jì)的熱門課題。

有關(guān)專家指出，統(tǒng)計(jì)學(xué)，經(jīng)濟(jì)理論和數(shù)學(xué)這三者對(duì)于真正了解現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活中的數(shù)量關(guān)系來(lái)說(shuō)，都是必要的，但本身并非充分條件。三者結(jié)合起來(lái)，就是力量。數(shù)學(xué)給經(jīng)濟(jì)界帶來(lái)新的視角，新的觀念。抽象的數(shù)學(xué)工具一旦準(zhǔn)確地切入金融市場(chǎng)，就顯得非常實(shí)用和有價(jià)值。二十多年來(lái)，指導(dǎo)期權(quán)交易的理論—定價(jià)模型得到廣大投資者的一貫遵循。沒(méi)有統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、不懂定價(jià)公式含義的人要想在市場(chǎng)有出色表現(xiàn)將是十分困難的。

證券金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)管理是個(gè)永恒的話題，投資者都想尋求收益回報(bào)，但又必須面對(duì)各種各樣的損失可能。市場(chǎng)到底存在哪些風(fēng)險(xiǎn)，如何確定風(fēng)險(xiǎn)的大小，如何才能實(shí)現(xiàn)收益最大化和風(fēng)險(xiǎn)最小化，歷來(lái)都是受人關(guān)注的焦點(diǎn)和難點(diǎn)。自從1952年美國(guó)學(xué)者馬柯威茨運(yùn)用數(shù)量方法創(chuàng)立證券組合理論以來(lái)，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的神秘色彩逐漸淡化，不再變得那么可怕和不可駕馭。

馬柯威茨組合理論的立足點(diǎn)是全面考慮“期望收益最大”和“不確定性(即風(fēng)險(xiǎn))最小”。它通過(guò)總結(jié)投資損失的概率分布和可能收益與預(yù)期收益的偏離程度(即我們統(tǒng)計(jì)學(xué)上的方差)，發(fā)現(xiàn)投資者應(yīng)該同時(shí)按適當(dāng)比例購(gòu)買各種證券而不是一種證券，進(jìn)行分散化投資，其收益才盡可能是確定的。通過(guò)數(shù)量分析得出的這種結(jié)論，迎合了投資者避風(fēng)險(xiǎn)的需要。風(fēng)險(xiǎn)管理能力的提高促進(jìn)了基金的蓬勃發(fā)展。在短短的幾十年間，隨著量化研究的不斷深入，組合理論及其實(shí)際運(yùn)用方法越來(lái)越完善，成為現(xiàn)資學(xué)中的主流工具。由于馬哥威茨證券組合選擇理論給金融投資和管理思想帶來(lái)革新，1990年他獲得了諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。

眾所周知，量變引起質(zhì)變。數(shù)量關(guān)系的背后，牽扯著市場(chǎng)的穩(wěn)定與發(fā)展。金融業(yè)的現(xiàn)代化推動(dòng)了統(tǒng)計(jì)與數(shù)理方法的應(yīng)用研究，反過(guò)來(lái)，當(dāng)今世界的金融管理特別是防范金融風(fēng)險(xiǎn)，也越來(lái)越要量化研究。早在1995年9月，美國(guó)斯但福大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授劉遵義就通過(guò)實(shí)證比較，數(shù)量分析和模糊評(píng)價(jià)等方興，預(yù)測(cè)出菲律賓、韓國(guó)、泰國(guó)、印尼和馬來(lái)西亞有可能發(fā)生金融危機(jī)。后來(lái)的事實(shí)果然如此。這從一個(gè)側(cè)面提醒我們，沒(méi)有完整、科學(xué)的分析預(yù)測(cè)工具，就可能在國(guó)際金融競(jìng)爭(zhēng)中蒙受重大損失。只有加強(qiáng)對(duì)作為金融信息的各種變量的研究，才能提高對(duì)金融運(yùn)行規(guī)律的認(rèn)識(shí)，才能把握市場(chǎng)的發(fā)展動(dòng)向。

經(jīng)濟(jì)理論的數(shù)學(xué)化和統(tǒng)計(jì)分析，使各種經(jīng)濟(jì)行為也越來(lái)越數(shù)量化。在金融領(lǐng)域也不例外。定價(jià)公式和組合理論地位的確立，就證明數(shù)量工具已發(fā)揮了不可磨滅的作用。有統(tǒng)計(jì)顯示，在西方金融市場(chǎng)，三分之一的人運(yùn)用組合理論來(lái)投資，三分之一的人靠技術(shù)分析管理頭寸，另外三分之一的人仍在堅(jiān)守基礎(chǔ)分析。雖然運(yùn)用何種手段來(lái)指導(dǎo)決策是投資者個(gè)人偏好、觀念的問(wèn)題，但組合理論和技術(shù)分析所運(yùn)用的統(tǒng)計(jì)工具逐漸被認(rèn)同，說(shuō)明理性投資將成為市場(chǎng)的寵兒。由此我們不難理解華爾街選才的動(dòng)機(jī)。

主觀意見(jiàn)和直覺(jué)判斷有很大的隨意性，顯然與現(xiàn)資決策的要求相去甚遠(yuǎn)。對(duì)市場(chǎng)和價(jià)格進(jìn)行定量研究，從而揭示客觀存在的數(shù)量依存關(guān)系，成為投資和管理決策的一項(xiàng)基礎(chǔ)工作。用統(tǒng)計(jì)工具處理各種證券金融數(shù)據(jù)，可以比較全面地分析各種因素的影響力度。其主要表現(xiàn)在：

1結(jié)構(gòu)分析：證券市場(chǎng)與匯率、利率變動(dòng)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展有多大的關(guān)聯(lián)度；單一證券與整個(gè)市場(chǎng)之間如何相互影響，市場(chǎng)指數(shù)設(shè)計(jì)是否合理；證券與期貨價(jià)格走勢(shì)是否相互制約；同一類證券有沒(méi)有一定的連動(dòng)關(guān)系。

2價(jià)值預(yù)測(cè)：分析未來(lái)證券發(fā)行和上市價(jià)格的理論定位，確定金融衍生證券的價(jià)格，分析預(yù)測(cè)證券期貨的價(jià)格走勢(shì)，進(jìn)行投資決策等。

3政策評(píng)價(jià)：研究市場(chǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警及控制，探討不同的組合投資效果。

4理論檢驗(yàn)：證券價(jià)格能否反映所有的信息，市場(chǎng)的有效性實(shí)證檢驗(yàn)；各種技術(shù)指標(biāo)的適用性和優(yōu)化處理，周期效應(yīng)的對(duì)比分析。

從以上可看出，量化研究有助于搞好風(fēng)驗(yàn)管理，設(shè)計(jì)投資組合，選擇交易時(shí)機(jī)，評(píng)估市場(chǎng)特性。統(tǒng)計(jì)工具在證券金融市場(chǎng)的大量應(yīng)用，對(duì)交易技術(shù)的升級(jí)換代，管理水平的提高做出了特殊貢獻(xiàn)?，F(xiàn)在，電腦交易系統(tǒng)在國(guó)外大行其道，依據(jù)不同要求設(shè)計(jì)的模型軟件層出不窮，只要把數(shù)據(jù)輸入電腦中，投資者根據(jù)分析結(jié)果隨時(shí)制訂和調(diào)整投資計(jì)劃。

投資者競(jìng)爭(zhēng)的優(yōu)勢(shì)不再停留在信息的收集上，而是綜合處理信息的能力。誰(shuí)的模型從總量上與趨勢(shì)上能更合理、科學(xué)地分析市場(chǎng)，誰(shuí)就能掌握主動(dòng)。

篇10

據(jù)有關(guān)報(bào)道，當(dāng)今華爾街最搶手的不再是傳統(tǒng)的MBA，而是有統(tǒng)計(jì)背景、數(shù)理能力強(qiáng)的人才。一些在美國(guó)獲得統(tǒng)計(jì)或數(shù)學(xué)博士學(xué)位的中國(guó)留學(xué)生被華爾街錄用，轉(zhuǎn)眼間便當(dāng)上了年薪百萬(wàn)美元的“白領(lǐng)”貴族。如，1984年入中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)少年班的黃沁于1988年提前畢業(yè)，赴美國(guó)麻省理工學(xué)院就讀研究生，畢業(yè)后受聘到華爾街某大型證券公司工作。在這個(gè)世界上金融證券業(yè)最發(fā)達(dá)的地方，他以統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，建立了自己的投資理論，現(xiàn)已升任該公司副總裁，主管對(duì)外投資工作。年僅27歲的黃沁是進(jìn)入華爾街金融界高層領(lǐng)導(dǎo)的少數(shù)華人之一。

華爾街取才原則的轉(zhuǎn)向，從一個(gè)側(cè)面反映出證券期貨等金融業(yè)目前發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)和未來(lái)的潮流。證券金融交易是信息量最大，信息敏感度最強(qiáng)、信息變化頻度最高的領(lǐng)域。隨著市場(chǎng)日趨復(fù)雜，數(shù)字已成為傳遞信息最直接的裁體，加上未來(lái)的經(jīng)濟(jì)是被網(wǎng)絡(luò)覆蓋與籠罩的數(shù)字化經(jīng)濟(jì)，大量的數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)工具將在分析研究中發(fā)揮不可或缺的重要影響。能否把握那看似枯燥無(wú)味的數(shù)字所隱含的精微變化，成為決定未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)成敗的關(guān)鍵因素之一。

前年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)授予在期權(quán)定價(jià)方面做出開(kāi)拓性貢獻(xiàn)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家。他們?cè)诙嗄昵熬吞剿鞒鼍哂袆潟r(shí)代意義的定價(jià)模型——布萊克.斯科爾期定價(jià)公式。本世紀(jì)20年代開(kāi)設(shè)了股票期權(quán)品種，由于采用柜臺(tái)交易方式和缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的設(shè)計(jì)合約，很難轉(zhuǎn)讓對(duì)沖，交易量不足稱道。1973年美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家布萊克和斯科爾斯，引進(jìn)概率統(tǒng)計(jì)上隨機(jī)變量函數(shù)的一些定理和積分求值，推導(dǎo)出不支付紅利的股票期權(quán)定價(jià)公式，從此期權(quán)有了明確科學(xué)的價(jià)格定位依據(jù)，很快形成一個(gè)完整的市場(chǎng)，并迅速推廣到全世界，直至現(xiàn)在，期權(quán)占據(jù)著金融王國(guó)的重要位置。定價(jià)公式成為整個(gè)市場(chǎng)運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)。這個(gè)期權(quán)公式的定價(jià)思想所引發(fā)的金融革命表現(xiàn)在，預(yù)測(cè)遠(yuǎn)期價(jià)格成為可能，不僅使期權(quán)為指數(shù)、貨幣、利率、期貨交易提供了全新的保值，投資手段，極大地豐富了金融市場(chǎng)，而且進(jìn)一步推動(dòng)了對(duì)各種金融產(chǎn)品的價(jià)值研究，提高了操作的理論水平。由此可以推斷，沒(méi)有布萊克.斯科爾斯定價(jià)模型，期權(quán)就不可能發(fā)展這么快，全球金融衍生品市場(chǎng)也就不可能有今天的高度發(fā)達(dá)，如今國(guó)外大型金融機(jī)構(gòu)在總結(jié)金融交易失利原因時(shí)，總是首先追究最初的定價(jià)是否存在漏洞和錯(cuò)誤建立一個(gè)模型就摘取經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的桂冠這一事實(shí)，體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)密不可分的關(guān)系。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，自1969年設(shè)立諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)以來(lái)的40多位獲獎(jiǎng)?wù)咧?，著名的?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家有23位，10位擔(dān)任過(guò)世界計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)會(huì)長(zhǎng)，有六位直接靠計(jì)量經(jīng)濟(jì)的研究和應(yīng)用成果獲獎(jiǎng)。借用統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)，將經(jīng)濟(jì)理論數(shù)學(xué)公式化，將經(jīng)濟(jì)行為定量化，已成為當(dāng)今世界經(jīng)濟(jì)的熱門課題。

有關(guān)專家指出，統(tǒng)計(jì)學(xué)，經(jīng)濟(jì)理論和數(shù)學(xué)這三者對(duì)于真正了解現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活中的數(shù)量關(guān)系來(lái)說(shuō)，都是必要的，但本身并非充分條件。三者結(jié)合起來(lái)，就是力量。數(shù)學(xué)給經(jīng)濟(jì)界帶來(lái)新的視角，新的觀念。抽象的數(shù)學(xué)工具一旦準(zhǔn)確地切入金融市場(chǎng)，就顯得非常實(shí)用和有價(jià)值。二十多年來(lái)，指導(dǎo)期權(quán)交易的理論—定價(jià)模型得到廣大投資者的一貫遵循。沒(méi)有統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、不懂定價(jià)公式含義的人要想在市場(chǎng)有出色表現(xiàn)將是十分困難的。

證券金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)管理是個(gè)永恒的話題，投資者都想尋求收益回報(bào)，但又必須面對(duì)各種各樣的損失可能。市場(chǎng)到底存在哪些風(fēng)險(xiǎn)，如何確定風(fēng)險(xiǎn)的大小，如何才能實(shí)現(xiàn)收益最大化和風(fēng)險(xiǎn)最小化，歷來(lái)都是受人關(guān)注的焦點(diǎn)和難點(diǎn)。自從1952年美國(guó)學(xué)者馬柯威茨運(yùn)用數(shù)量方法創(chuàng)立證券組合理論以來(lái)，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的神秘色彩逐漸淡化，不再變得那么可怕和不可駕馭。

馬柯威茨組合理論的立足點(diǎn)是全面考慮“期望收益最大”和“不確定性(即風(fēng)險(xiǎn))最小”。它通過(guò)總結(jié)投資損失的概率分布和可能收益與預(yù)期收益的偏離程度(即我們統(tǒng)計(jì)學(xué)上的方差)，發(fā)現(xiàn)投資者應(yīng)該同時(shí)按適當(dāng)比例購(gòu)買各種證券而不是一種證券，進(jìn)行分散化投資，其收益才盡可能是確定的。通過(guò)數(shù)量分析得出的這種結(jié)論，迎合了投資者避風(fēng)險(xiǎn)的需要。風(fēng)險(xiǎn)管理能力的提高促進(jìn)了基金的蓬勃發(fā)展。在短短的幾十年間，隨著量化研究的不斷深入，組合理論及其實(shí)際運(yùn)用方法越來(lái)越完善，成為現(xiàn)資學(xué)中的主流工具。由于馬哥威茨證券組合選擇理論給金融投資和管理思想帶來(lái)革新，1990年他獲得了諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。

眾所周知，量變引起質(zhì)變。數(shù)量關(guān)系的背后，牽扯著市場(chǎng)的穩(wěn)定與發(fā)展。金融業(yè)的現(xiàn)代化推動(dòng)了統(tǒng)計(jì)與數(shù)理方法的應(yīng)用研究，反過(guò)來(lái)，當(dāng)今世界的金融管理特別是防范金融風(fēng)險(xiǎn)，也越來(lái)越要量化研究。早在1995年9月，美國(guó)斯但福大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授劉遵義就通過(guò)實(shí)證比較，數(shù)量分析和模糊評(píng)價(jià)等方興，預(yù)測(cè)出菲律賓、韓國(guó)、泰國(guó)、印尼和馬來(lái)西亞有可能發(fā)生金融危機(jī)。后來(lái)的事實(shí)果然如此。這從一個(gè)側(cè)面提醒我們，沒(méi)有完整、科學(xué)的分析預(yù)測(cè)工具，就可能在國(guó)際金融競(jìng)爭(zhēng)中蒙受重大損失。只有加強(qiáng)對(duì)作為金融信息的各種變量的研究，才能提高對(duì)金融運(yùn)行規(guī)律的認(rèn)識(shí)，才能把握市場(chǎng)的發(fā)展動(dòng)向。

經(jīng)濟(jì)理論的數(shù)學(xué)化和統(tǒng)計(jì)分析，使各種經(jīng)濟(jì)行為也越來(lái)越數(shù)量化。在金融領(lǐng)域也不例外。定價(jià)公式和組合理論地位的確立，就證明數(shù)量工具已發(fā)揮了不可磨滅的作用。有統(tǒng)計(jì)顯示，在西方金融市場(chǎng)，三分之一的人運(yùn)用組合理論來(lái)投資，三分之一的人靠技術(shù)分析管理頭寸，另外三分之一的人仍在堅(jiān)守基礎(chǔ)分析。雖然運(yùn)用何種手段來(lái)指導(dǎo)決策是投資者個(gè)人偏好、觀念的問(wèn)題，但組合理論和技術(shù)分析所運(yùn)用的統(tǒng)計(jì)工具逐漸被認(rèn)同，說(shuō)明理性投資將成為市場(chǎng)的寵兒。由此我們不難理解華爾街選才的動(dòng)機(jī)。

主觀意見(jiàn)和直覺(jué)判斷有很大的隨意性，顯然與現(xiàn)資決策的要求相去甚遠(yuǎn)。對(duì)市場(chǎng)和價(jià)格進(jìn)行定量研究，從而揭示客觀存在的數(shù)量依存關(guān)系，成為投資和管理決策的一項(xiàng)基礎(chǔ)工作。用統(tǒng)計(jì)工具處理各種證券金融數(shù)據(jù)，可以比較全面地分析各種因素的影響力度。其主要表現(xiàn)在：

1結(jié)構(gòu)分析：證券市場(chǎng)與匯率、利率變動(dòng)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展有多大的關(guān)聯(lián)度；單一證券與整個(gè)市場(chǎng)之間如何相互影響，市場(chǎng)指數(shù)設(shè)計(jì)是否合理；證券與期貨價(jià)格走勢(shì)是否相互制約；同一類證券有沒(méi)有一定的連動(dòng)關(guān)系。

2價(jià)值預(yù)測(cè)：分析未來(lái)證券發(fā)行和上市價(jià)格的理論定位，確定金

融衍生證券的價(jià)格，分析預(yù)測(cè)證券期貨的價(jià)格走勢(shì)，進(jìn)行投資決策等。

3政策評(píng)價(jià)：研究市場(chǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警及控制，探討不同的組合投資效果。

4理論檢驗(yàn)：證券價(jià)格能否反映所有的信息，市場(chǎng)的有效性實(shí)證檢驗(yàn)；各種技術(shù)指標(biāo)的適用性和優(yōu)化處理，周期效應(yīng)的對(duì)比分析。

從以上可看出，量化研究有助于搞好風(fēng)驗(yàn)管理，設(shè)計(jì)投資組合，選擇交易時(shí)機(jī)，評(píng)估市場(chǎng)特性。統(tǒng)計(jì)工具在證券金融市場(chǎng)的大量應(yīng)用，對(duì)交易技術(shù)的升級(jí)換代，管理水平的提高做出了特殊貢獻(xiàn)?，F(xiàn)在，電腦交易系統(tǒng)在國(guó)外大行其道，依據(jù)不同要求設(shè)計(jì)的模型軟件層出不窮，只要把數(shù)據(jù)輸入電腦中，投資者根據(jù)分析結(jié)果隨時(shí)制訂和調(diào)整投資計(jì)劃。

投資者競(jìng)爭(zhēng)的優(yōu)勢(shì)不再停留在信息的收集上，而是綜合處理信息的能力。誰(shuí)的模型從總量上與趨勢(shì)上能更合理、科學(xué)地分析市場(chǎng)，誰(shuí)就能掌握主動(dòng)。