序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇量化投資和價值投資范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

華爾街從來不乏傳奇。2006年,全球最高薪酬收入再次落入一個華爾街人士之手。前數(shù)學家、定量化對沖基金經(jīng)理西蒙斯年收入達到驚人的15億美元。2009年,另外一群人――高頻交易者――幫高盛銀行等金融機構賺得盆滿缽溢。

這些人,因其使用高等數(shù)學手段決定億萬計資金的投向,而在30年前贏得“火箭科學家”名聲。在外人看來,他們有些像中世紀的煉金術師:給他們數(shù)據(jù),他們還給你美元!

華爾街的數(shù)學傳說

實際上,在華爾街上管理資金規(guī)模最大的量化技術,并非那么不可捉摸:眾多公司使用“因子加總模型”輔助他們選擇股票。

這種方法大多基于Fama-French的開創(chuàng)性論文,其基本思想很簡單:依據(jù)各項基本面指標對于歷史上超額回報的貢獻程度,來決定這些基本面指標在選出“超級股票”上的“有效性”,并據(jù)此賦予這些指標不同的權重;按照上市公司指標在全部籃子股票中的排序,再使用上述步驟中獲得的權重對其進行加權加總計算。如果該公司的加權之和排名靠前,則表明該公司的基本面指標符合能夠帶來超額回報的歷史模式,從而有望在未來展現(xiàn)強勢。

數(shù)學模式大同小異,公司之間的競爭主要集中在兩個方面:第一,各公司均投入巨資,研制自己的特有指標;第二,研制更加有效、穩(wěn)定的加總方式。

傳統(tǒng)的基本面分析往往要求基金公司雇傭大量分析師,成本高昂。由于每個分析師能夠跟蹤的公司數(shù)目有限,基金經(jīng)理不得不在較小的股票籃子中進行選擇,有可能錯失最好的投資機會,投資組合的分散程度也受到限制。同時,依賴基本面分析進行投資管理要求基金經(jīng)理進行大量的主觀判斷,人性弱點(貪婪與恐懼)對投資業(yè)績往往產(chǎn)生較大影響,投資業(yè)績波動較大。使用這種方法建構的投資組合往往無法定量化控制每只個股給投資組合帶來的風險。從基金公司的角度而言,這種方法對基金經(jīng)理個人的依賴較大,一旦出現(xiàn)人員變化,基金業(yè)績也往往隨之波動。

量化選股方式將投資決策建立在對歷史模式的詳盡研究之上,克服了上述缺點。其在美國投資界的應用近20年來大幅提升,管理資產(chǎn)額的上升速度為傳統(tǒng)方式的4倍。

回歸價值投資

然而,過去數(shù)年,定量化基金遭遇了重大打擊。2007年,最大的定量化機構對沖基金、高盛名下的Global Alpha遭遇了重大損失,幾乎清盤。2008年,眾多量化基金再遭滑鐵盧。筆者在北美也曾主持研制一個包含上百個指標的量化選股系統(tǒng),但在實踐中,卻最終放棄。

實戰(zhàn)經(jīng)歷指出該類系統(tǒng)的一個致命弱點是,在實戰(zhàn)中,哪一類因子何時發(fā)揮作用,是不可預測的。有些時候是價值因子占優(yōu),有時候是增長因子占優(yōu),而何時其影響力出現(xiàn)變化,難以事先預測。其結果就是分析師與基金經(jīng)理疲于奔命地試圖追趕因子影響力變化的腳步,并據(jù)此不斷矯正模型。如此,基金經(jīng)理不得不在使用量化系統(tǒng)的同時,使用個人化的隨機判斷對量化系統(tǒng)進行糾正――這弱化了它本該享有的優(yōu)勢并導致投資業(yè)績大幅波動。

仔細反思,最主要的問題在于,各預測因子被無機地組織在一起,各個因子之間的互相影響卻沒有被考慮。也就是說,華爾街模型“從數(shù)學到數(shù)學”,缺乏對投資哲學的深入理解。

量化技術所具有的優(yōu)勢應該被利用,但數(shù)學手段應該被視為手段,而不是主導。一個有希望的發(fā)展方向,是將量化技術與價值投資哲學相結合,實現(xiàn)“從哲學到數(shù)學”式的投資理念。為此,需要在投資哲學上,梳理價值投資理念的本質(zhì)。

價值投資在國內(nèi)市場有眾多擁護者,也不乏懷疑者。實際上,國內(nèi)普通投資者對價值投資的理解有值得深化之處。筆者以為,價值投資的本質(zhì)有二:

第一,價值投資告訴投資者,市場會犯錯。以“5毛錢買進1元錢價值”作為號召,價值投資拒絕接受“有效市場理論”。但事實上,在大多數(shù)時候市場是有效的。大多數(shù)股票的價格正確反映了所有的信息、知識與預期,當時的價格就是上市公司的內(nèi)在價值。要獲得超額回報,必須去尋找市場可能呈現(xiàn)的“異?！?或者說在何處投資者的平均預期可能落空。價值投資就是尋找“未來”與“預期”之間的歧異。量化系統(tǒng)的設計目標是,要有能力淘汰那95%的普通(有效)情況,而把注意力引導剩余的5%――在那里,“未來”與“預期”有最大的機會出現(xiàn)歧異。

第二,價值投資的另一面,是說任何人都會犯錯。當我們集中注意力去尋找“超級股票”的時候,是在下一個極大的賭注。這個賭注是高風險的。所以,請記住索羅斯的告誡:“投資者重要的不是做對還是做錯,而是在做對的時候賺多少,做錯的時候虧多少?！睘閷_第一個賭注的風險,需要尋找最大的安全邊際――當我們犯錯的時,安全邊際將保護我們不致尸骨無存。

安全邊際是指,市場漲跌的輪回已經(jīng)測試過所有情景。該公司在完整的牛熊市周期中,由千千萬萬投資者的真金實銀所測試出來的估值空間。因此,安全邊際的定義并非相對市場平均水平更低的PE值這么簡單。每家公司都不同于別的公司,將不同公司的估值水平相比較,更多時候帶來誤導而不是洞察力。應該將公司目前估值水平與該公司調(diào)整后的歷史范圍相比較,并決定“安全邊際”存在與否。

在實踐中,要尋找在未來可能提供業(yè)績驚喜、而仍在其估值范圍下限附近交易的公司。依據(jù)此思想,數(shù)量化技術可以對所有上市公司的投資機會予以量化評估,進而實現(xiàn)“從哲學到數(shù)學”的投資思路。

對中國股市獨特性的夸大導致某些論者以為,在中國股市,唯有投機可以贏得超額利潤。這其實是偽命題。事實上,正是由于中國股市效率較低且風險奇高,一個系統(tǒng)化評估市場錯配與風險衡量的系統(tǒng),可以發(fā)揮最大效率。一切都取決于對市場運行規(guī)律的深入把握與技術優(yōu)勢的結合。在實踐中,我們開發(fā)的量化價值投資體系取得了穩(wěn)定超越指數(shù)的優(yōu)良業(yè)績。這有力地證明,中國股市的特殊性并沒有遮蓋其作為投資市場的普遍性。

在股市投資這項人類活動中,同時存在著兩類知識。一是客觀知識,即可以憑借科學(數(shù)學)方法來發(fā)現(xiàn)的真實;二是主觀價值,即通過對價值的認定來獲得的完善。在證券分析方法的演進過程中,這兩類知識從最初的混沌不分,到此后的分裂和截然對立,再到兩者被有機結合。

篇(2)

摘 要 自2010年4月股指期貨推出后，數(shù)量化投資逐漸成為我國資本市場的一個熱點。對此，本文以投資者熟知的MACD指標為基礎，運用遺傳算法和模擬退火算法，建立了一個數(shù)量化投資模型。該模型的仿真投資收益明顯超出大盤，而風險明顯低于大盤。本文基于MACD指標建立數(shù)量化投資模型的方法簡單、有效，可操作性強，可方便地推廣至其他技術指標，在數(shù)量化投資領域中可能具有廣泛的發(fā)展前景。

關鍵詞 數(shù)量化投資 MACD 遺傳算法 模擬退火算法

一、研究背景

與傳統(tǒng)投資基于各方面信息和個人判斷進行操作不同，數(shù)量化投資將適當?shù)慕鹑诶碚摗⑼顿Y經(jīng)驗等反映在數(shù)量模型中，然后利用程序軟件代替大腦對海量信息進行科學處理，總結歸納市場規(guī)律，最終建立可以重復使用的、不依靠個人主觀判斷的投資策略。

由于數(shù)量化投資的操作策略往往經(jīng)過了嚴格的驗證，具有較強的系統(tǒng)性和規(guī)范性，主觀隨意性較少，風險可測可控，因此隨著計算機數(shù)據(jù)處理能力的迅速提高，數(shù)量化投資獲得了快速發(fā)展，數(shù)量化基金的規(guī)模亦迅速擴大。據(jù)統(tǒng)計，自2003年以來，數(shù)量化基金規(guī)模的年均增長速度高達15%，而傳統(tǒng)型基金規(guī)模的增長速度則低于5%。

很顯然，科學的數(shù)量模型是數(shù)量化投資成敗的關鍵。當前，主流的數(shù)量模型均考慮了多方面的因素，既包括各種基本面因素，又包括各種技術因素，涉及較為高深的經(jīng)濟學、金融學、技術分析等知識，模型都比較復雜，理解難度較高，甚至令人望而生畏。對此，本文以人們熟知的技術指標為基礎，通過引入遺傳算法和模擬退火算法對參數(shù)進行優(yōu)化，建立了一種較為簡單、有效的數(shù)量模型構建方法，希望能為推動我國剛剛起步的數(shù)量化投資發(fā)展有所幫助。

二、模型框架

由于MACD指標以經(jīng)平滑后的股票價格為基礎，而股票價格包含了絕大部分的基本信息和技術信息，因此本文以MACD指標為基礎研究建立相應的數(shù)量化投資模型。

（一）MACD公式

MACD是投資者最熟悉的技術指標之一，主要包括EMA、DIF和DEA三個指標，涉及一個已知變量（收盤價P）和三個未知參數(shù)（ 和 ），公式較為簡單。

（二）決策準則

雖然MACD指標的運用方式有很多種，既存在對指標值的應用（如比較DIF和DEA的大?。执嬖趯π螒B(tài)的應用（如底背離、頂背離等）。對此，本文制定的決策準則相當簡單，即：

時，做多

時，做空

三、模型參數(shù)優(yōu)化

（一）參數(shù)的科學取值是決定MACD指標投資決策價值的一個關鍵因素

在一般的技術分析參考書和交易軟件中， 和 通常取12、26和9。然而，該取值并不是最優(yōu)的。

例如，以2005年1月5日至2010年12月31的滬深300指數(shù)為例，根據(jù)（公式1）和（公式2），做多業(yè)務在 和 取值12、26和9時，可獲得的投資收益為230.55%（收益①）；而在 和 取40、195、130時，可獲得的投資收益為651.98%（收益②）。

因此，參數(shù)取值是否合理決定了使用MACD指標進行投資決策時投資收益的高低，決定了MACD指標的投資決策價值。

（二）人工智能算法在技術指標參數(shù)優(yōu)化領域中的突出優(yōu)勢

運用MACD指標建立數(shù)量化投資模型的關鍵在于對公式中的三個參數(shù)進行優(yōu)化。然而，雖然參數(shù)取值與投資收益間存在確定的函數(shù)關系，但該關系并不能用一個表達式予以直接闡述，因此傳統(tǒng)的解析方法在此并不適用。而其他傳統(tǒng)方法如隨機法和窮舉法的優(yōu)化效率不高。在此情況下，可運用人工智能算法有效解決此類優(yōu)化難題。

遺傳算法（Genetic Algorithms）和模擬退火算法（Simulated Annealing Algorithms）是人工智能的重要分支，兩者均從一定的初始值開始，按照明確的規(guī)則搜索最優(yōu)解，并不要求目標函數(shù)存在明確的表達式，且具有高效、魯棒性強等特點。由于技術指標參數(shù)與投資收益間的關系相當復雜，不存在明確的函數(shù)關系式，因此遺傳算法和模擬退火算法在技術指標參數(shù)優(yōu)化領域中具有很高的應用價值。

此外，遺傳算法和模擬退火算法的基本原理和運算過程雖然較為復雜，但其運用卻相當簡單，MATLAB等數(shù)據(jù)處理軟件均提供了現(xiàn)成的工具箱供用戶方便地使用，且即使不掌握參數(shù)優(yōu)化的原理和運算過程，也不會對數(shù)量模型的研究產(chǎn)生重大影響，因此運用遺傳算法和模擬退火算法對技術指標參數(shù)進行優(yōu)化的可操作性強。

（三）遺傳算法和模擬退火算法應用舉例

1.MATLAB指令

假設投資收益R和參數(shù) 、 間的關系為R=gain( 、 )，則MATLAB的遺傳算法指令和模擬退火算法指令分別為：

[x,fval] = ga(@gain,nvars, [],[],[],[],lb,ub,[],options)；

[x,fval] = simulannealbnd(@gain,x0,lb,ub,options)。

其中：

x和fval是程序返回值，分別為參數(shù) 、 的最優(yōu)化取值及其所對應的投資收益；

gain是目標函數(shù)，可根據(jù)（公式1）、（公式2）和（公式3）編寫；

nvars是待優(yōu)化的參數(shù)個數(shù)；

x0是參數(shù) 、 的初始值；

lb是參數(shù)的下界；

ub是參數(shù)的上界；

options是MATLAB指令的設置選項。

篇(3)

關鍵詞：托賓Q理論 美聯(lián)儲 貨幣寬松政策

中圖分類號：F820

文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2016）09-180-02

國際貨幣基金組織的研究報告對貨幣政策通過房地產(chǎn)行業(yè)進行傳輸?shù)那肋M行了總結。一國利率的變化將直接或間接影響國內(nèi)的需求，直接的方式是：通過成本的改變以及信貸獲得的難易程度影響住宅建設和家庭支出；間接的方式是：通過改變房屋價格來實現(xiàn)。房屋價格的變化反過來會影響整體需求，方式是改變住房投資的激勵機制（托賓的Q理論效應）和改變家庭使用抵押物價值的能力來減少其獲得消費的資金量。貨幣的傳導中有關大國貨幣政策影響小國經(jīng)濟表現(xiàn)的文獻中，利用沖擊反應函數(shù)及變數(shù)分解等，探討美國貨幣政策對美國本身的貿(mào)易收支和總體經(jīng)濟的實質(zhì)效果。實證結果顯示，美國貨幣政策短期會造成美國貿(mào)易赤字，而在長期貿(mào)易會呈現(xiàn)盈余的情形。

一、托賓Q理論的概述

托賓的Q理論和投資支出之間有著一種關聯(lián)。Q理論是一種投資模型，一般用于財政，假定投資任何資產(chǎn)是一個函數(shù)Q比率：資產(chǎn)的市值與其重置成本的比。

MVt：市場價值；MCt邊際成本或重置成本。

因資產(chǎn)多樣化外加層層包裝的架構下，一般投資大眾對于該項憑證所產(chǎn)生的風險根本搞不清楚。當時的美國由于低利率政策，加上大量的外資不斷的流入，創(chuàng)造出寬松的信貸條件，而政府又鼓勵負債融資性消費，導致投資銀行為了賺取高利房貸，不斷對其信評較差的客戶進行貸放，但當這些信評較差的客戶還不出錢時，銀行只好拍賣這些因次級房貸所形成抵押債權重新包裝后所形成的商品，也就是所謂的不動產(chǎn)投資信托憑證。

二、基于托賓Q理論的美聯(lián)儲貨幣寬松政策

金融危機過后，美國聯(lián)邦儲備系統(tǒng)（Federal Reserve System，簡稱美聯(lián)儲），對外以刺激經(jīng)濟復蘇和支持勞工市場為由，通過多次量化寬松政策，逐步增加每月對美元抵押貸款支持證券的購買量。經(jīng)濟學家提出，貨幣政策通過對普通股價格的影響而影響投資支出。詹姆斯?托賓發(fā)展了一種有關股票價格和投資支出相互關聯(lián)的理論，通常稱作托賓的Q理論。托賓把Q定義為企業(yè)的市場價值除以資本的重置成本。如果Q很高，那么企業(yè)的市場價值要高于資本的重置成本，新廠房和設備的資本要低于企業(yè)的市場價值。這種情況下，公司可發(fā)行股票，而且能在股票上得到一個比正在購買的設施和設備要高一些的價格。由于廠商可以發(fā)行較少股票而買到較多新的投資品，投資支出便會增加。

貨幣政策如何會影響股票價值呢？很簡單，當貨幣供給增加時，社會公眾發(fā)現(xiàn)他們持有的貨幣比所需要的多，于是就會通過支出來花掉這些貨幣。去處之一就是股票市場，社會公眾會增加對股票的需求從而提高股票的價格。把這一點和上述事實――股票價格（Ps）愈高，則Q愈高，從而投資支出I也愈高――相結合，得出下面的貨幣政策傳遞機制：

當Q>1時，股價高，公司價值高于重置成本，相對企業(yè)市值而言，新的廠房和設備比較便宜，企業(yè)愿意通過購買資產(chǎn)來擴大投資。

當Q

在傳統(tǒng)貨幣政策受阻時，美國Fed采取直接向民間商銀購入中長期資產(chǎn)，并設定目標來直接影響中長期利率（及實質(zhì)利率），通過通膨預期、財富管道、信用與匯率管道等，來傳遞貨幣政策效果。當量化寬松（QE）政策實施后使得市場上產(chǎn)生了預期的通貨膨脹率，當預期的通貨膨脹率產(chǎn)生時，市場上同時預期了中長期利率將會下降，導致市場上資金流出美國，當資金流出時造成市場上利率降低。因利率降低反而造成市場上需求增加，同時使得當期的股票價格和不動產(chǎn)價格上升。由于實質(zhì)利率下降，當資產(chǎn)價格上揚時也造成家庭財富、資產(chǎn)凈值以及銀行擔保品價值增加。最終造成消費、投資以及銀行放款增加。而預期長期利率降低同時使得國內(nèi)資金流出，造成美國匯率貶值，促進出口增加，且當長期利率降低時也造成民間投資增加。進一步激勵美國國內(nèi)經(jīng)濟活動而改善失業(yè)率。

采用美國房貸違約率、房價成長率、失業(yè)率、實質(zhì)國內(nèi)生產(chǎn)毛額及聯(lián)邦基準利率為變量，利用模型中的因果關系檢定、沖擊反應分析及預測誤差變異數(shù)分解法，進行研究美國貨幣政策對總體經(jīng)濟變量和房屋市場的傳遞效果。結果發(fā)現(xiàn)在緊縮性貨幣政策下會造成房貸違約率的增加以及房價的下跌。而全局變量中可知，失業(yè)率、國內(nèi)生產(chǎn)毛額對房屋市場也有一定程度的影響。從沖擊反應分析中可以發(fā)現(xiàn)房價與房貸違約率呈負向關系。托賓Q理論貫穿資本市場的價格機制與套利投資機制之中，把企業(yè)與資本市場緊密地聯(lián)系起來。托賓Q理論的含義是豐富的：企業(yè)的市場價值發(fā)現(xiàn)和價值確定不僅是企業(yè)投資決策的依據(jù)，而且還是企業(yè)優(yōu)化資本配置和優(yōu)化產(chǎn)權或所有權結構配置的依據(jù)。股票價格的高低成為了左右企業(yè)進行套利投資的關鍵因素，也就Q定了企業(yè)能否利用資本市場達到資本升值，迅速擴大規(guī)模的目的。同時，資本市場在企業(yè)資本配置與產(chǎn)權或所有權動態(tài)轉(zhuǎn)換中也必然將達到均衡――資本市場在托賓Q值等于1時達到無套利均衡，企業(yè)股票價格反映了資本的真實價值，企業(yè)在重置資本與并購企業(yè)之間的選擇沒有差異。托賓Q值也必將圍繞資本市場的均衡點上下波動。

三、結論

綜上，量化寬松政策的最直接的目的，是增加貨幣供給，刺激支出；但是，中央銀行同時還有目的地選擇它用新創(chuàng)造的貨幣購買的證券的類型，影響這些證券的價格，改變經(jīng)濟中的信貸條款。托賓Q理論更新了傳統(tǒng)的投資理念，企業(yè)之間并購和出售的套利行為是一種全新的投資思維，企業(yè)產(chǎn)權或所有權也在動態(tài)轉(zhuǎn)換中達到最優(yōu)配置。

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篇(4)

（遼寧對外經(jīng)貿(mào)學院，遼寧 大連 116052）

摘要：隨著滬港通的正式實施，中國股市交易量不斷創(chuàng)歷史新高.同時在世界石油價格持續(xù)降低的情況下，投資策略顯得十分重要.本文重點分析策略指數(shù)投資在股市投資中的運用.

關鍵詞 ：投資組合；股市；策略指數(shù)投資

中圖分類號：F830.59文獻標識碼：A文章編號：1673-260X（2015）05-0068-03

1 策略指數(shù)投資介紹

2014年末隨著股市行情的走強，指數(shù)化產(chǎn)品迅速擺脫前幾年凈贖回的頹勢，呈現(xiàn)爆發(fā)式快速增長.伴隨著規(guī)模的迅速擴張，結構上也出現(xiàn)了一些變化.其中策略指數(shù)產(chǎn)品尤其引人關注.廣發(fā)中證百發(fā)100指數(shù)基金在開放募集后2天即超過20億元，顯示市場對特定方式策略指數(shù)投資的熱情追捧.策略指數(shù)投資，在國外又稱為Smart Beta，即“聰明”的Beta，是相對于“傳統(tǒng)”的Beta策略而存在的一種投資理念.傳統(tǒng)認知上的Beta是指一種全市場投資組合的系統(tǒng)性風險，在CAPM中以全市場所有股票的市值加權方式計算（market capitalization weighted）.比如標普500指數(shù)、日經(jīng)指數(shù)、以及在國內(nèi)最具代表性的滬深300指數(shù).通過簡單的推演，就可以論證市值加權并非是最優(yōu)的方法.市場對股票的定價并非完全有效，那么市值加權的方式傾向于給高估的股票以更高的權重，而低估的股票以更低的權重，顯然這種方式并非是最優(yōu)的.在這一點上，Hsu（2006）已經(jīng)給出嚴格的論證.事實上，市值加權更加注重的是投資機會的市場容量（capacity），因此該類指數(shù)更多地被用作投資的業(yè)績基準.那么，如果將投資組合更換成一種非市值加權的方式，其得到的beta就是smart beta，相關的投資策略就稱為策略指數(shù)投資.這種smart beta指數(shù)中的股票權重往往是通過特定的量化算法獲得，看起來投資效果會比傳統(tǒng)的市值加權beta更加實用，相關的投資策略也往往會選擇市值加權指數(shù)作為投資業(yè)績的基準.

常見的Smart Beta策略包括價值策略、低波動策略、分散化策略、動量策略等.其中價值策略是以一些股票的價值指標為加權方式，目標是選擇一些基本面滿足特定屬性的股票構成組合.比如基于財務基本面評分的基本面加權，或基于分紅率的紅利加權等.低波動策略的目標是構建一個最低或較低波動率的投資組合，通常包括最小方差目標加權、波動率倒數(shù)加權等方法.分散化策略的目的是提高組合中股票的分散度，應用最廣的是等權重策略.動量策略在國外也是一種常見的策略，因為國外市場上驗證發(fā)現(xiàn)動量因子非常有效，因此會選擇以動量因子來作為股票選擇和加權的方式，見表1.

據(jù)統(tǒng)計，美國近三年新發(fā)行的Smart Beta策略投資產(chǎn)品規(guī)模約在600億美元，大致與市值加權的指數(shù)產(chǎn)品規(guī)模相當，策略也主要以紅利、等權重、基本面、低波動為主.而國內(nèi)近年來策略指數(shù)投資產(chǎn)品發(fā)展也非常迅速.中證指數(shù)公司針對主要的Smart Beta策略進行了驗證，證明Smart Beta策略確實能大概率上擊敗以市值加權的滬深300指數(shù).其中表現(xiàn)最好的是低波動相關策略，包括300最小方差、300低貝塔、300低波動.

2 資產(chǎn)配置下的策略指數(shù)投資

根據(jù)經(jīng)典的CAPM模型我們知道，股票資產(chǎn)的收益率取決于其承擔的市場風險大小Beta，而無法被解釋的部分則為Alpha.但隨后的諸多研究發(fā)現(xiàn)，各種股票之間的Alpha具有異常的高相關性特征，或許存在市場因子以外的其他因素在影響股票資產(chǎn)的收益率.隨后發(fā)展的Fama-French三因素模型提出在市場因子以外，價值因子和規(guī)模因子也是非常顯著的.后來又將動量因子補充進來，從而形成四因素模型.

自此，風格因子投資的概念逐漸被學術界與投資界所廣泛接受.事實上，自從1970年代以來，國外就開始萌生基于這種理念的主動投資管理.投資業(yè)界在三因素模型基礎上開發(fā)了非常有效的線性因子投資模型，如Barra公司將國家地域因子、宏觀因子、概念風險因子等逐步納入到其風險評估模型中.隨后，學術界又逐步發(fā)現(xiàn)了更多有效的風險和策略因子，如低波動率、低流動性、基本面因子等.人們也逐漸發(fā)現(xiàn)，原來投資界以往的諸多策略產(chǎn)品實際上并非是提供了有效的Alpha，而只不過是將各種風格因子的beta巧妙包裝成投資能力的Alpha來推銷給投資者.

在這樣的視角上，資產(chǎn)配置投資就自然而然地成為投資方法的主流.我們對資產(chǎn)的看法不再是其表面上所呈現(xiàn)出來的風險與收益特征，而是其特定或持續(xù)暴露的風險因子敞口，比如價值因子敞口、規(guī)模因子敞口等.如果投資者能夠設定自己的風險預算，明確其將在各種風險因子上的敞口，就可以從市場上選擇合適的股票、策略指數(shù)產(chǎn)品，經(jīng)過合理的搭配而形成組合.這樣的投資組合在風險上是可控的，從而將投資引入了一個新的配置時代.

因此，基于特定量化策略的Smart Beta策略指數(shù)投資開始風靡.這些指數(shù)投資產(chǎn)品不僅能夠提供超越傳統(tǒng)Beta的收益表現(xiàn)，更重要的是它們滿足了投資者的資產(chǎn)配置需求.這些產(chǎn)品的透明性好、費用低廉，并且突出地暴露到某一個特定的風險因子上.比如在紅利策略中，通常會選擇那些分紅率最高的股票進入組合，并給予高分紅股票更高的權重，這樣就使得組合在價值因子上產(chǎn)生了顯著的風險敞口.在等權策略中，全部入選組合的股票無論市值大小都給予相同權重，從而導致小盤股獲得比市值加權指數(shù)更高的權重，導致組合在規(guī)模因子上產(chǎn)生顯著的風險敞口.波動率倒數(shù)加權策略則會給予波動率較低的股票更高的權重，從而整體上降低組合的波動性風險，因此也在波動率因子上產(chǎn)生顯著的敞口.投資者在把握這些策略指數(shù)產(chǎn)品的風險特征后，就能夠方便地構建自己的組合配置，反過來也促進了策略指數(shù)投資的快速興起.

然而，Smart Beta策略指數(shù)產(chǎn)品也并非完全的“聰明”.在某一段時間內(nèi)，也許特定的策略指數(shù)能戰(zhàn)勝市值加權組合，使得它看起來非常“聰明”，但在另一段時間內(nèi)該策略指數(shù)可能會落后市值加權組合，使得它看起來也不是那么“聰明”.這是因為策略指數(shù)產(chǎn)品通常會有嚴重的風險因子敞口，因此其業(yè)績也隨著風險因子的表現(xiàn)而起伏不定.可能有一些因子長期來看存在明顯的超額收益，導致這些策略看起來非常具有吸引力.

針對幾個主要的風險因子，測算了2006-2014年間的表現(xiàn).表3中我們發(fā)現(xiàn)小盤因子是中國A股市場上長期表現(xiàn)最好的，但其波動率也比較大.價值因子、反轉(zhuǎn)因子、基本面因子的長期表現(xiàn)也非常好.然而，表4測算了這些因子表現(xiàn)的相關性，發(fā)現(xiàn)各種因子之間的相關性非常低.并且單一因子的信息比率都無法達到2以上，這就表明單純使用一個因子，即使是表現(xiàn)最好的小盤因子也依然無法達到滿意的投資效果.

因此，風格偏向非常明顯的策略指數(shù)投資產(chǎn)品也即往往會隨著市場風格的切換而發(fā)生特別明顯的波動.但是，如果投資者能夠設定自己的風險預算約束，就能夠合理地選擇多個策略指數(shù)投資產(chǎn)品來構造自己的組合基金.組合基金利用不同產(chǎn)品風險敞口的低相關性來降低組合的波動風險.

3 組合基金投資

組合基金是能充分利用策略指數(shù)投資產(chǎn)品的優(yōu)勢，同時又充分控制和分散風險的一種很好的方法.目前國內(nèi)興起的量化投資基金很多策略就是試圖去搭配不同的風險因子，希望在控制一定的風險暴露基礎上，追求更高的收益.然而我們發(fā)現(xiàn)，這些策略大多數(shù)仍然是存在明顯的風險暴露.

我們選擇2014年表現(xiàn)最好的三只公募基金：華泰柏瑞量化指數(shù)、大摩多因子、長信量化先鋒.可以發(fā)現(xiàn)，雖然這三只基金在2014年、2013年表現(xiàn)較好，但在2011年、2012年里普遍較弱.其主要原因是這些基金普遍在小盤因子上有很強的暴露，2013-2014年里小盤因子表現(xiàn)很強，但2011-2012年里價值因子表現(xiàn)更好.表6拆解了三只基金的全部持倉的自由流通市值分布，不難看出大摩多因子與長信量化先鋒在小盤股上偏向非常明顯，而華泰柏瑞量化指數(shù)向小盤的偏離較小.

我們選擇其中業(yè)績記錄較長的大摩多因子、長信量化先鋒，另外搭配兩只偏向價值的策略指數(shù)基金：華寶興業(yè)上證180價值ETF、銀河滬深300價值.以等權重在四個產(chǎn)品之間搭配，構造一個混合的組合基金投資產(chǎn)品（FOF）.

經(jīng)過計算，不難看出兩個偏向價值的基金產(chǎn)品在2011和2012年明顯好于兩只偏向小盤的量化產(chǎn)品，但在2013年和2014年里表現(xiàn)弱于量化產(chǎn)品.經(jīng)過等權構造后，F(xiàn)OF組合在2011-2014年間均能取得正的超額收益，更重要的是其信息比率提升到了2.20，遠遠高于四只產(chǎn)品各自的信息比率，這說明經(jīng)過搭配后，資產(chǎn)組合的收益風險表現(xiàn)得到了明顯的提升.

4 結論

策略指數(shù)投資的Smart Beta正逐漸成為市場上非常重要的一類產(chǎn)品，因其風格特征顯著，在特定的市場環(huán)境下提供“聰明”的Beta收益而逐漸受到投資者的熱捧.然而，單一投資策略指數(shù)產(chǎn)品并不能提供穩(wěn)健的收益，可以考慮在資產(chǎn)配置的目標下合理搭配策略指數(shù)投資產(chǎn)品，獲取更加穩(wěn)健的收益.

參考文獻：

〔1〕鄭鳴,李思哲.我國基金風格投資的積極風險補償研究[J].廈門大學學報(哲學社會科學版)，2010(02).

〔2〕蔡偉宏.我國股票市場行業(yè)指數(shù)超額聯(lián)動的實證分析[J].南方經(jīng)濟，2006(02).

篇(5)

2016年以來，A股震蕩明顯加劇。如何更好地規(guī)避風險、保住前期浮盈，成為投資者最關心的話題。在此背景下，一些收益穩(wěn)定、回撤控制能力強的量化產(chǎn)品就成了投資者穩(wěn)健配置的首選。據(jù)《投資者報》數(shù)據(jù)研究中心對全市場成立于2016年前的67只量化產(chǎn)品（A、C類分開計算）的區(qū)間復權單位凈值增長率、以及區(qū)間復權單位凈值相對大盤增長率的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截至5月13日，華寶興業(yè)基金旗下的華寶興業(yè)量化對沖策略混合型發(fā)起式基金A/C（以下簡稱“華寶量化對沖”）在全部67只量化產(chǎn)品中業(yè)績表現(xiàn)最好，其區(qū)間復權單位凈值相對大盤增長率均超過了20%。

震蕩市場上的投資利器

對于旨在獲取絕對回報的華寶量化對沖來說，完全稱得上是震蕩市場上的投資利器。

據(jù)公開資料顯示，自2014年9月成立以來，華寶量化對沖基金已成功穿越4次股市大劫：在2015年1月下旬、4月下旬、6月中旬、以及2016年1月上旬的A股大幅調(diào)整中，平穩(wěn)規(guī)避了風險，歷次凈值漲幅超越滬指均在5個百分點以上（數(shù)據(jù)來源：Wind；截至：2016.4.22）。

此外，值得一提的是，現(xiàn)任基金經(jīng)理徐林明，證券從業(yè)經(jīng)歷14年，除了擔任華寶興業(yè)量化對沖基金、上證180價值ETF及聯(lián)接基金、華寶興業(yè)事件驅(qū)動的基金經(jīng)理外，還是華寶興業(yè)基金的助理投資總監(jiān)兼量化投資部總經(jīng)理。據(jù)業(yè)內(nèi)人士介紹，徐林明長期從事主動量化策略研究和量化投資工作，在擇時、行業(yè)配置和選股領域有較深入的思考和研究，總體負責量化對沖的投資運作和量化模型開發(fā)。

談及當前的投資操作，徐林明表示，“2016年以來股指期貨負基差結構仍然存在，在此局面下，華寶量化對沖繼續(xù)保持低倉位運作，股票部分用于滿足申購新股的市值要求，同時對這部分頭寸，利用股指期貨對沖系統(tǒng)性風險。一季度華寶量化對沖的資金主要投資于低風險的標的或者現(xiàn)金管理，并積極參與新股申購、可轉(zhuǎn)債申購、協(xié)議存款、隔夜回購等，力爭在風險可控的前提下實現(xiàn)凈值的穩(wěn)健增長。”

業(yè)內(nèi)創(chuàng)新量化投資專家

實際上，華寶量化對沖成立自以來，其凈值一直穩(wěn)步上升，雖然，期間受到市場基差擾動有一定回撤，但很快就回歸正常，這顯然得益于旗下強大的創(chuàng)新量化投資專家團隊。

篇(6)

“與匯添富那只產(chǎn)品的純主動性相比，我們這只產(chǎn)品是有量化約束的?！?泰達宏利逆向策略股票型證券投資基金焦云在接受時代周報記者采訪時表示，該基金運用定量分析和定性分析相結合的方法構建股票備選庫，以明確定量、定性分析的具體運用領域把量化策略貫徹到投資的全過程中，回避受市場熱捧而價格超高的個股，把握事件沖擊等逆向投資機會。

據(jù)了解，這也是泰達宏利旗下首只量化基金產(chǎn)品。今年以來，跌宕起伏的行情持續(xù)考驗基金投資管理能力。然而量化基金表現(xiàn)卻一枝獨秀。銀河數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，2012年一季度，上證綜指上漲2.88%，同期標準股票型基金平均業(yè)績?yōu)?.31%，而量化基金的平均業(yè)績?yōu)?.92%。

逆向投資正當時

“其實對于逆向投資策略，投資者并不陌生，巴菲特名言‘在別人恐懼時貪婪，在別人貪婪時恐懼’就是逆向投資思維的一種表述?！碧┻_宏利逆向策略基金擬任基金經(jīng)理焦云告訴時代周報記者，逆向投資策略就是對抗人性從眾的心理弱點，避開機構扎堆的熱門股、題材股，尋找被市場忽略或股價被嚴重低估的成長類股票。

在焦云看來，逆向投資強調(diào)的不隨波逐流，不是簡單的和市場趨勢作對，也不是簡單的掘金冷門股，而是在研判大勢的基礎上，對上市公司本身的投資價值進行分析，以適當價格介入股價被嚴重低估的股票，獲取估值回歸帶來的投資收益。

焦云指出，在市場整體震蕩，短期內(nèi)板塊頻繁輪動的情況下，每一種投資思維都能在市場中占有一席之地。逆向投資策略瞄準被市場忽視、低估、看空的“非主流”股票，極有可能挖掘出一些蘊含著巨大投資潛力的個股，捕捉一些結構性的投資機會。

據(jù)焦云介紹，逆向投資在海外已有30多年的發(fā)展歷史，經(jīng)過行為經(jīng)濟學先驅(qū)丹尼爾?卡納曼和“逆向投資之父”戴維?德雷曼的努力，逆向投資理論從一種交易策略上升為一種主要的投資策略，據(jù)彭博社數(shù)據(jù)統(tǒng)計，現(xiàn)在全球已有100多只逆向投資基金，規(guī)模超過百億歐元。

1月份，華安基金也申報一只逆向策略股票型基金，目前正在證監(jiān)會報批程序中。分析認為，受歐債危機、全球經(jīng)濟增長放緩、國內(nèi)經(jīng)濟結構轉(zhuǎn)型等因素影響，A股在未來較長時期內(nèi)都將維持寬幅震蕩的局面，但其中不乏個股結構性投資機會，這一市場格局為逆向投資策略提供了好機會。

量化基金擴容潮起

除了泰達宏利，今年以來已有多家基金公司已經(jīng)開始在量化產(chǎn)品方面布局。比如工銀瑞信3月剛剛發(fā)行了旗下第一只量化基金―工銀量化策略股票基金；富國基金開始大力打造旗下圍繞量化投資的子品牌。

所謂量化投資，是指通過建立數(shù)學模型并應用量化分析方法進行選股和操作管理。量化投資在海外已有逾30年歷史，但在國內(nèi)市場，自2004年光大保德信發(fā)行光大保德信量化核心基金才正式起步，至2009年底，量化基金方才相繼跟進成立，并迅速發(fā)展壯大。據(jù)好買基金研究中心數(shù)據(jù)統(tǒng)計，截至目前，已有16只量化基金成立。

“主要是現(xiàn)在公募基金產(chǎn)品發(fā)行越來越多，同質(zhì)化現(xiàn)象較嚴重，相較而言，獨辟蹊徑的量化產(chǎn)品顯得吸引力更大。此外，今年年初以來量化基金的不錯業(yè)績也支撐了這波擴容?！焙觅I基金研究員劉天天告訴時代周報記者。銀河數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，2012年一季度，上證綜指上漲2.88%，同期標準股票型基金平均業(yè)績?yōu)?.31%，而量化基金的平均業(yè)績?yōu)?.92%。

“在量化投資領域，出現(xiàn)了很多杰出的投資者，如詹姆斯?西蒙斯。” 有著8年海外量化投資經(jīng)驗的工銀基本面量化基金經(jīng)理游凜峰表示，“他們依靠數(shù)學模型和神秘的公式掃描市場，捕捉機會?！睋?jù)了解，詹姆斯?西蒙斯管理的大獎章基金1989-2007年均收益率高達35%，而“股神”巴菲特在同期的平均年回報大約為20%。

在游凜峰看來，量化投資的優(yōu)勢非常突出，未來將會有更多的基金經(jīng)理進入數(shù)量化選股這個領域，通過采用計算機輔助的投資組合優(yōu)化模型。

篇(7)

今年以來,A股市場反復震蕩調(diào)整,而且熱點凌亂,令多數(shù)投資者無所適從,深感“不是我不明白,這世界變化太快”。同時,基金整體業(yè)績也表現(xiàn)不佳,標準股票型基金和普通股票型基金凈值分別下跌1.37%和0.38%。然而,在此環(huán)境下,仍有不少基金實現(xiàn)正收益,表現(xiàn)搶眼。

據(jù)銀河證券數(shù)據(jù)統(tǒng)計,截至4月16日,標準股票型基金今年以來的凈值平均增長率為-1.83%,而成立于2009年6月、國內(nèi)首只采用全程數(shù)量化投資的中海量化策略股票基金卻取得了3.08%的正收益,并顯著領先于其它同期成立的基金。

繼一季度中小板一枝獨秀之后,市場上又出現(xiàn)藍籌行情開始啟動的聲音。在市場預期撲朔迷離的情況下,中?；鹫J為,依靠單個研究部門分析的方式,將受制于精力和視野局限,很難全面覆蓋整個市場,更難以做到適時把握個股和板塊機會,而市場風格的突然改變,必將迫使基金調(diào)整重倉股和行業(yè)結構,這樣的市場環(huán)境將非常適合數(shù)量化基金的投資操作。

中海量化策略股票基金的基金經(jīng)理李延剛解釋說,首先,量化管理的基金選股著眼全市場的股票,使其能更全面的選擇有成長潛力的股票,不存在由于市場風格突然變化而不適應的問題。

其次,一季度中小盤板塊的強勢拉升,目前的估值水平分化較大,風險正逐步凝聚。量化基金通過預先設定的績效目標、風險水平等方面參數(shù)來定義投資組合模型,篩選符合要求的股票,可以保證有效控制風險。

李延剛強調(diào),傳統(tǒng)的定性投資管理依賴對上市公司的調(diào)研和基金經(jīng)理個人的主觀經(jīng)驗判斷,而量化投資管理則是“定性思想的量化應用”,依據(jù)投資模型來做出投資決策,每一項決策都有大量的數(shù)據(jù)支持,結果較為科學準確,一定程度上避免了人為干擾。