時(shí)間：2023-06-27 15:25:11
緒論：在尋找寫作靈感嗎？愛(ài)發(fā)表網(wǎng)為您精選了8篇量化投資與分析，愿這些內(nèi)容能夠啟迪您的思維，激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，歡迎您的閱讀與分享！
盡管量化投資已經(jīng)成為市場(chǎng)投資的發(fā)展趨勢(shì),但是大多數(shù)投資者并不是很熟悉量化投資。一方面是由于量化投資一定程度上依賴數(shù)學(xué)模型,而賺錢的投資模型都是機(jī)構(gòu)的秘密武器,不會(huì)輕易披露。另一方面是由于量化投資采用計(jì)算機(jī)系統(tǒng),設(shè)計(jì)各種交易手段,有著較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算與技術(shù)要求,現(xiàn)在許多量化投資都是計(jì)算機(jī)自動(dòng)執(zhí)行的程序交易。另外,量化交易者,俗稱寬客(quants)的交易和故事多多少少增加了量化投資的神秘感。所以,人們一般把量化投資稱為“黑箱”。納蘭(Narang,R.,2012)描述了量化交易系統(tǒng)的典型構(gòu)造,打開(kāi)了量化投資的“黑箱”。納蘭認(rèn)為阿爾法模型用來(lái)預(yù)測(cè)市場(chǎng)未來(lái)方向,風(fēng)險(xiǎn)控制模型用來(lái)限制風(fēng)險(xiǎn)暴露,交易成本模型用來(lái)分析為構(gòu)建組合產(chǎn)生的各種成本,投資組合構(gòu)建模型在追逐利潤(rùn)、限制風(fēng)險(xiǎn)與相關(guān)成本之間做出平衡,然后給出最優(yōu)組合。最優(yōu)目標(biāo)組合與現(xiàn)有組合的差異就由執(zhí)行模型來(lái)完成。數(shù)據(jù)和研究部分則是量化投資的基礎(chǔ):有了數(shù)據(jù),就可以進(jìn)行研究,通過(guò)測(cè)試、檢驗(yàn)與仿真正確構(gòu)建各個(gè)模型。預(yù)測(cè)市場(chǎng)并制定策略是量化投資的核心,即阿爾法模型在量化投資中處于核心地位。隨著量化投資的不斷發(fā)展,量化投資模型也在不斷改進(jìn)。簡(jiǎn)單的策略可能就是證券或組合的套利行為,如期現(xiàn)套利組合、市場(chǎng)異象研究中的差價(jià)組合等。統(tǒng)計(jì)套利策略是經(jīng)典的量化投資策略,如匹配交易或攜帶交易。近年來(lái),高頻交易成為量化投資的重要內(nèi)容,基于高速的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)實(shí)施高頻的程序交易已經(jīng)是量化投資的重要利器。丁鵬(2012)將量化投資的主要內(nèi)容分為以下幾個(gè)方面: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、期權(quán)套利、算法交易、ETF/LOF套利和高頻交易等。他認(rèn)為量化投資的優(yōu)勢(shì)在于:紀(jì)律性、系統(tǒng)性、及時(shí)性、準(zhǔn)確性和分散化。
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(jià)模型、套利定價(jià)理論和期權(quán)定價(jià)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(chǎng)的無(wú)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(jì)算機(jī)科技并采用一定的數(shù)學(xué)模型去實(shí)現(xiàn)投資理念、實(shí)現(xiàn)投資策略的過(guò)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(lái)實(shí)現(xiàn)投資理念與投資策略。為了分析量化投資對(duì)證券投資學(xué)的啟示,本文從量化投資“黑箱”的各個(gè)構(gòu)成來(lái)探討量化投資與證券投資學(xué)中思路和觀點(diǎn)的差異。
(一)資產(chǎn)定價(jià)與收益的預(yù)測(cè)
根據(jù)組合優(yōu)化理論,投資者將持有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)組合與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)組合,獲得無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。資本資產(chǎn)定價(jià)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(xiǎn)溢價(jià)等于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率加上與風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)比率一致的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),超過(guò)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(jià)理論給實(shí)務(wù)投資的一大貢獻(xiàn)?；谝蛩啬Ｐ偷奶桌▋r(jià)理論則從共同風(fēng)險(xiǎn)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(jià)模型為這一類量化投資提供了統(tǒng)一的參考?？梢哉f(shuō),在因素定價(jià)方面,量化投資繼承了資產(chǎn)定價(jià)理論的基本思想。對(duì)于因素定價(jià)中因素的選擇,證券投資學(xué)認(rèn)為,對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的影響,長(zhǎng)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(chǎng)的交易行為,即采用技術(shù)分析。在量化投資中,主要強(qiáng)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(huì)有不同的結(jié)論,而量化投資則強(qiáng)調(diào)投資的規(guī)則化和固定化,不會(huì)因人的差異而有較大的不同。另外,量化交易更強(qiáng)調(diào)從統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)模型方面尋找資產(chǎn)的錯(cuò)誤定價(jià)或者進(jìn)行收益的預(yù)測(cè)。
(二)無(wú)套利條件與交易成本
在證券投資學(xué)里,流動(dòng)性是證券的生命力。組合投資理論、資本資產(chǎn)定價(jià)模型以及套利定價(jià)理論等都認(rèn)為市場(chǎng)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(shí)現(xiàn),如套利交易。根據(jù)套利定價(jià)理論,一旦市場(chǎng)出現(xiàn)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的套利機(jī)會(huì),理性投資者會(huì)立即進(jìn)行套利交易,當(dāng)市場(chǎng)均衡時(shí)就不存在套利機(jī)會(huì)?，F(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中往往存在套利限制。一是因?yàn)閯P恩斯說(shuō)的“市場(chǎng)的非理性維持的時(shí)間可能會(huì)長(zhǎng)到你失去償付能力”。二是因?yàn)槭袌?chǎng)總是存在交易費(fèi)用等成本。但證券投資學(xué)中,對(duì)市場(chǎng)中套利限制與非流動(dòng)性的關(guān)注較少,這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)金融理論中簡(jiǎn)化了市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。市場(chǎng)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(guò)程及其結(jié)果,旨在揭示金融資產(chǎn)交易價(jià)格形成的過(guò)程及其原因。在市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論中,不同的市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)對(duì)市場(chǎng)流動(dòng)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(lái)的價(jià)格沖擊,能實(shí)施量化投資策略的證券往往都應(yīng)有較好的流動(dòng)性,因?yàn)榻灰讜r(shí)非流動(dòng)性直接影響投資策略的實(shí)施。從這個(gè)意義上講,量化投資時(shí)的交易成本不僅包括交易費(fèi)用,更主要的是要考慮市場(chǎng)交易沖擊的流動(dòng)性成本。
(三)風(fēng)險(xiǎn)控制與市場(chǎng)情緒
在證券市場(chǎng)中,高收益與高風(fēng)險(xiǎn)相匹配。量化投資在追求高收益的同時(shí),不可避免地承擔(dān)了一定的風(fēng)險(xiǎn)。在證券投資學(xué)中,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)主要源于宏觀經(jīng)濟(jì)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(chǎng)交易行為的影響。在量化投資中,較多地使用因素定價(jià)模型,不僅會(huì)考慮市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)因素,而且會(huì)考慮交易行為等因素,只是不同的模型有不同的側(cè)重點(diǎn),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(chǎng)交易的因素風(fēng)險(xiǎn)外,量化投資還有自身不可忽視的風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)。另一方面,市場(chǎng)沖擊的流動(dòng)性成本也是量化投資的風(fēng)險(xiǎn)控制因素,理所當(dāng)然地在圖1的風(fēng)險(xiǎn)控制模型中體現(xiàn)出來(lái)。另外,在一般的投資過(guò)程中,市場(chǎng)情緒或多或少會(huì)成為風(fēng)險(xiǎn)控制的一個(gè)對(duì)象。然而,在量化投資中,更多的交易都是通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)的,如程序交易等,這樣以來(lái),投資者情緒等因素對(duì)投資決策的影響相對(duì)較小。所以,在量化投資的風(fēng)險(xiǎn)控制模型中較少地考慮市場(chǎng)情緒以及投資者自身的情緒,主要是通過(guò)承擔(dān)適度的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)獲得超額回報(bào),因?yàn)楫吘箿p少風(fēng)險(xiǎn)也減少了超額回報(bào)。
(四)執(zhí)行高頻交易與算法交易
在對(duì)未來(lái)收益、風(fēng)險(xiǎn)和成本的綜合權(quán)衡下,實(shí)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(lái)執(zhí)行投資策略,這就推動(dòng)了采用高速計(jì)算機(jī)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(jià)趨勢(shì)有長(zhǎng)期、中期和短期趨勢(shì),其中,長(zhǎng)期和中期趨勢(shì)有參考作用,短期趨勢(shì)的意義不大。然而,隨著計(jì)算機(jī)信息科技的創(chuàng)新,量化投資策略之間的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越大,誰(shuí)能運(yùn)作更快的量化模型,誰(shuí)就能最先找到并利用市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)的瞬間,從而賺取高額利潤(rùn)。于是,就誕生了高頻交易:利用計(jì)算機(jī)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(cāng)。高頻交易的基本特點(diǎn)有:處理分筆交易數(shù)據(jù)、高資金周轉(zhuǎn)率、日內(nèi)開(kāi)平倉(cāng)和算法交易。高頻交易有4類流行的策略:自動(dòng)提供流動(dòng)性、市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)交易、事件交易和偏差套利。成功實(shí)施高頻交易同時(shí)需要兩種算法:產(chǎn)生高頻交易信號(hào)的算法和優(yōu)化交易執(zhí)行過(guò)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(chǎng)環(huán)境下如何處理交易指令:是主動(dòng)的執(zhí)行還是被動(dòng)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(wèn)題。 三、對(duì)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(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)與流動(dòng)性沖擊
在理性預(yù)期和市場(chǎng)有效假說(shuō)下,市場(chǎng)價(jià)格會(huì)在相關(guān)信息披露后立即調(diào)整,在信息披露前后市場(chǎng)有著截然不同的表現(xiàn)。在證券投資學(xué)里,一般認(rèn)為價(jià)格的調(diào)整是及時(shí)準(zhǔn)確的,然而,現(xiàn)實(shí)的世界里,價(jià)格調(diào)整需要一個(gè)過(guò)程。在不同的頻率下,這種價(jià)格形成過(guò)程的作用是不同的。在長(zhǎng)期的投資中,短期的價(jià)格調(diào)整是瞬間的,影響不大。然而,在高頻交易中,這種價(jià)格調(diào)整過(guò)程影響很大。市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)就是研究這種價(jià)格形成過(guò)程。市場(chǎng)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(duì)訂單流的影響,解釋沒(méi)有消息公布時(shí)價(jià)格短暫波動(dòng)的原因。信息模型關(guān)注信息公布后信息反映到價(jià)格中的這一過(guò)程,認(rèn)為含有信息的訂單流是導(dǎo)致價(jià)格波動(dòng)的原因。無(wú)論是關(guān)注委托訂單的存貨模型還是關(guān)注市場(chǎng)參與者信息類型的信息模型,這些市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的研究加強(qiáng)了流動(dòng)性與資產(chǎn)價(jià)格之間的聯(lián)系,強(qiáng)調(diào)流動(dòng)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(méi)有市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的內(nèi)容,因而,為了加強(qiáng)證券投資學(xué)的實(shí)用性,應(yīng)關(guān)注市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的內(nèi)容與發(fā)展。
(二)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)與高杠桿
對(duì)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(xiǎn)與業(yè)績(jī)。在組合業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)中,一方面要考慮風(fēng)險(xiǎn)的衡量,另一方面則要分析業(yè)績(jī)的來(lái)源。在證券投資學(xué)中,組合業(yè)績(jī)來(lái)自于市場(chǎng)表現(xiàn)以及管理者的配置與選股能力。對(duì)于量化投資而言,市場(chǎng)時(shí)機(jī)和管理者的能力依然重要,然而,量化投資的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)還應(yīng)考慮另一個(gè)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(chǎng)好的時(shí)候擴(kuò)大收益,但在市場(chǎng)不好的時(shí)候會(huì)加速虧損,這些與傳統(tǒng)的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)就不太一樣。在一般的證券投資學(xué)里,業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)主要考慮經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)
在量化投資中,非常注重計(jì)算機(jī)對(duì)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(shí)際中,別看量化采用了各種數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)模型,但策略設(shè)計(jì)、策略檢測(cè)和策略更新等過(guò)程都離不開(kāi)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(shí)施。量化投資運(yùn)用模型對(duì)策略進(jìn)行了細(xì)致研究,并借助計(jì)算機(jī)實(shí)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(yàn),一部分依賴于投資者對(duì)市場(chǎng)的不斷觀察與更新。實(shí)際上,人始終處于交易之中,對(duì)于市場(chǎng)拐點(diǎn)以及趨勢(shì)反轉(zhuǎn)的判斷主要還是依賴投資者的經(jīng)驗(yàn)。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(shí)施依賴于人的設(shè)定,而人的設(shè)定不僅依賴于經(jīng)驗(yàn),而且人還會(huì)犯錯(cuò)。人之所以會(huì)犯錯(cuò),一方面是因?yàn)槿藗儗?duì)市場(chǎng)的認(rèn)知是不完全的,另一方面則是人們使用了錯(cuò)誤的模型。經(jīng)典的證券投資理論中,股票價(jià)格的變動(dòng)被認(rèn)為是隨機(jī)的,小概率事件出現(xiàn)的機(jī)會(huì)比較小,但是經(jīng)驗(yàn)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(jī)會(huì)超出了人們?cè)鹊恼J(rèn)識(shí),即市場(chǎng)還會(huì)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(jì)模型,這就使得量化投資存在較大的模型風(fēng)險(xiǎn),即使用了錯(cuò)誤的模型。為了防范模型風(fēng)險(xiǎn),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(chǎng)環(huán)境。近年來(lái),研究表明,證券收益及其與風(fēng)險(xiǎn)因素的關(guān)系存在較大的非線性,同時(shí),市場(chǎng)中存在一定的“噪聲”,采用隱馬爾科夫鏈等隨機(jī)過(guò)程和機(jī)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。
盡管量化投資已經(jīng)成為市場(chǎng)投資的發(fā)展趨勢(shì)，但是大多數(shù)投資者并不是很熟悉量化投資。一方面是由于量化投資一定程度上依賴數(shù)學(xué)模型，而賺錢的投資模型都是機(jī)構(gòu)的秘密武器，不會(huì)輕易披露。另一方面是由于量化投資采用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)各種交易手段，有著較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算與技術(shù)要求，現(xiàn)在許多量化投資都是計(jì)算機(jī)自動(dòng)執(zhí)行的程序交易。另外，量化交易者，俗稱寬客（quants）的交易和故事多多少少增加了量化投資的神秘感。所以，人們一般把量化投資稱為“黑箱”。納蘭（Narang，R.，2012）描述了量化交易系統(tǒng)的典型構(gòu)造，打開(kāi)了量化投資的“黑箱”。納蘭認(rèn)為阿爾法模型用來(lái)預(yù)測(cè)市場(chǎng)未來(lái)方向，風(fēng)險(xiǎn)控制模型用來(lái)限制風(fēng)險(xiǎn)暴露，交易成本模型用來(lái)分析為構(gòu)建組合產(chǎn)生的各種成本，投資組合構(gòu)建模型在追逐利潤(rùn)、限制風(fēng)險(xiǎn)與相關(guān)成本之間做出平衡，然后給出最優(yōu)組合。最優(yōu)目標(biāo)組合與現(xiàn)有組合的差異就由執(zhí)行模型來(lái)完成。數(shù)據(jù)和研究部分則是量化投資的基礎(chǔ)：有了數(shù)據(jù)，就可以進(jìn)行研究，通過(guò)測(cè)試、檢驗(yàn)與仿真正確構(gòu)建各個(gè)模型。預(yù)測(cè)市場(chǎng)并制定策略是量化投資的核心，即阿爾法模型在量化投資中處于核心地位。隨著量化投資的不斷發(fā)展，量化投資模型也在不斷改進(jìn)。簡(jiǎn)單的策略可能就是證券或組合的套利行為，如期現(xiàn)套利組合、市場(chǎng)異象研究中的差價(jià)組合等。統(tǒng)計(jì)套利策略是經(jīng)典的量化投資策略，如匹配交易或攜帶交易。近年來(lái)，高頻交易成為量化投資的重要內(nèi)容，基于高速的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)實(shí)施高頻的程序交易已經(jīng)是量化投資的重要利器。丁鵬（2012）將量化投資的主要內(nèi)容分為以下幾個(gè)方面：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、期權(quán)套利、算法交易、ETF/LOF套利和高頻交易等。他認(rèn)為量化投資的優(yōu)勢(shì)在于：紀(jì)律性、系統(tǒng)性、及時(shí)性、準(zhǔn)確性和分散化。
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(jià)模型、套利定價(jià)理論和期權(quán)定價(jià)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(chǎng)的無(wú)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(jì)算機(jī)科技并采用一定的數(shù)學(xué)模型去實(shí)現(xiàn)投資理念、實(shí)現(xiàn)投資策略的過(guò)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(lái)實(shí)現(xiàn)投資理念與投資策略。為了分析量化投資對(duì)證券投資學(xué)的啟示，本文從量化投資“黑箱”的各個(gè)構(gòu)成來(lái)探討量化投資與證券投資學(xué)中思路和觀點(diǎn)的差異。
（一）資產(chǎn)定價(jià)與收益的預(yù)測(cè)
根據(jù)組合優(yōu)化理論，投資者將持有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)組合與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)組合，獲得無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。資本資產(chǎn)定價(jià)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(xiǎn)溢價(jià)等于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率加上與風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)比率一致的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，超過(guò)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(jià)理論給實(shí)務(wù)投資的一大貢獻(xiàn)?；谝蛩啬Ｐ偷奶桌▋r(jià)理論則從共同風(fēng)險(xiǎn)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(jià)模型為這一類量化投資提供了統(tǒng)一的參考。可以說(shuō)，在因素定價(jià)方面，量化投資繼承了資產(chǎn)定價(jià)理論的基本思想。對(duì)于因素定價(jià)中因素的選擇，證券投資學(xué)認(rèn)為，對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的影響，長(zhǎng)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(chǎng)的交易行為，即采用技術(shù)分析。在量化投資中，主要強(qiáng)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(huì)有不同的結(jié)論，而量化投資則強(qiáng)調(diào)投資的規(guī)則化和固定化，不會(huì)因人的差異而有較大的不同。另外，量化交易更強(qiáng)調(diào)從統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)模型方面尋找資產(chǎn)的錯(cuò)誤定價(jià)或者進(jìn)行收益的預(yù)測(cè)。
（二）無(wú)套利條件與交易成本
在證券投資學(xué)里，流動(dòng)性是證券的生命力。組合投資理論、資本資產(chǎn)定價(jià)模型以及套利定價(jià)理論等都認(rèn)為市場(chǎng)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(shí)現(xiàn)，如套利交易。根據(jù)套利定價(jià)理論，一旦市場(chǎng)出現(xiàn)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的套利機(jī)會(huì)，理性投資者會(huì)立即進(jìn)行套利交易，當(dāng)市場(chǎng)均衡時(shí)就不存在套利機(jī)會(huì)?，F(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中往往存在套利限制。一是因?yàn)閯P恩斯說(shuō)的“市場(chǎng)的非理性維持的時(shí)間可能會(huì)長(zhǎng)到你失去償付能力”。二是因?yàn)槭袌?chǎng)總是存在交易費(fèi)用等成本。但證券投資學(xué)中，對(duì)市場(chǎng)中套利限制與非流動(dòng)性的關(guān)注較少，這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)金融理論中簡(jiǎn)化了市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。市場(chǎng)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(guò)程及其結(jié)果，旨在揭示金融資產(chǎn)交易價(jià)格形成的過(guò)程及其原因。在市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論中，不同的市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)對(duì)市場(chǎng)流動(dòng)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(lái)的價(jià)格沖擊，能實(shí)施量化投資策略的證券往往都應(yīng)有較好的流動(dòng)性，因?yàn)榻灰讜r(shí)非流動(dòng)性直接影響投資策略的實(shí)施。從這個(gè)意義上講，量化投資時(shí)的交易成本不僅包括交易費(fèi)用，更主要的是要考慮市場(chǎng)交易沖擊的流動(dòng)性成本。
（三）風(fēng)險(xiǎn)控制與市場(chǎng)情緒
在證券市場(chǎng)中，高收益與高風(fēng)險(xiǎn)相匹配。量化投資在追求高收益的同時(shí)，不可避免地承擔(dān)了一定的風(fēng)險(xiǎn)。在證券投資學(xué)中，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)主要源于宏觀經(jīng)濟(jì)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(chǎng)交易行為的影響。在量化投資中，較多地使用因素定價(jià)模型，不僅會(huì)考慮市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)因素，而且會(huì)考慮交易行為等因素，只是不同的模型有不同的側(cè)重點(diǎn)，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(chǎng)交易的因素風(fēng)險(xiǎn)外，量化投資還有自身不可忽視的風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)。另一方面，市場(chǎng)沖擊的流動(dòng)性成本也是量化投資的風(fēng)險(xiǎn)控制因素，理所當(dāng)然地在圖1的風(fēng)險(xiǎn)控制模型中體現(xiàn)出來(lái)。另外，在一般的投資過(guò)程中，市場(chǎng)情緒或多或少會(huì)成為風(fēng)險(xiǎn)控制的一個(gè)對(duì)象。然而，在量化投資中，更多的交易都是通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，如程序交易等，這樣以來(lái)，投資者情緒等因素對(duì)投資決策的影響相對(duì)較小。所以，在量化投資的風(fēng)險(xiǎn)控制模型中較少地考慮市場(chǎng)情緒以及投資者自身的情緒，主要是通過(guò)承擔(dān)適度的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)獲得超額回報(bào)，因?yàn)楫吘箿p少風(fēng)險(xiǎn)也減少了超額回報(bào)。
（四）執(zhí)行高頻交易與算法交易
在對(duì)未來(lái)收益、風(fēng)險(xiǎn)和成本的綜合權(quán)衡下，實(shí)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(lái)執(zhí)行投資策略，這就推動(dòng)了采用高速計(jì)算機(jī)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(jià)趨勢(shì)有長(zhǎng)期、中期和短期趨勢(shì)，其中，長(zhǎng)期和中期趨勢(shì)有參考作用，短期趨勢(shì)的意義不大。然而，隨著計(jì)算機(jī)信息科技的創(chuàng)新，量化投資策略之間的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越大，誰(shuí)能運(yùn)作更快的量化模型，誰(shuí)就能最先找到并利用市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)的瞬間，從而賺取高額利潤(rùn)。于是，就誕生了高頻交易：利用計(jì)算機(jī)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(cāng)。高頻交易的基本特點(diǎn)有：處理分筆交易數(shù)據(jù)、高資金周轉(zhuǎn)率、日內(nèi)開(kāi)平倉(cāng)和算法交易。高頻交易有4類流行的策略：自動(dòng)提供流動(dòng)性、市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)交易、事件交易和偏差套利。成功實(shí)施高頻交易同時(shí)需要兩種算法：產(chǎn)生高頻交易信號(hào)的算法和優(yōu)化交易執(zhí)行過(guò)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(chǎng)環(huán)境下如何處理交易指令：是主動(dòng)的執(zhí)行還是被動(dòng)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(wèn)題。
三、對(duì)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(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)與流動(dòng)性沖擊
在理性預(yù)期和市場(chǎng)有效假說(shuō)下，市場(chǎng)價(jià)格會(huì)在相關(guān)信息披露后立即調(diào)整，在信息披露前后市場(chǎng)有著截然不同的表現(xiàn)。在證券投資學(xué)里，一般認(rèn)為價(jià)格的調(diào)整是及時(shí)準(zhǔn)確的，然而，現(xiàn)實(shí)的世界里，價(jià)格調(diào)整需要一個(gè)過(guò)程。在不同的頻率下，這種價(jià)格形成過(guò)程的作用是不同的。在長(zhǎng)期的投資中，短期的價(jià)格調(diào)整是瞬間的，影響不大。然而，在高頻交易中，這種價(jià)格調(diào)整過(guò)程影響很大。市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)就是研究這種價(jià)格形成過(guò)程。市場(chǎng)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(duì)訂單流的影響，解釋沒(méi)有消息公布時(shí)價(jià)格短暫波動(dòng)的原因。信息模型關(guān)注信息公布后信息反映到價(jià)格中的這一過(guò)程，認(rèn)為含有信息的訂單流是導(dǎo)致價(jià)格波動(dòng)的原因。無(wú)論是關(guān)注委托訂單的存貨模型還是關(guān)注市場(chǎng)參與者信息類型的信息模型，這些市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的研究加強(qiáng)了流動(dòng)性與資產(chǎn)價(jià)格之間的聯(lián)系，強(qiáng)調(diào)流動(dòng)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(méi)有市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的內(nèi)容，因而，為了加強(qiáng)證券投資學(xué)的實(shí)用性，應(yīng)關(guān)注市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的內(nèi)容與發(fā)展。
（二）業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)與高杠桿
對(duì)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(xiǎn)與業(yè)績(jī)。在組合業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)中，一方面要考慮風(fēng)險(xiǎn)的衡量，另一方面則要分析業(yè)績(jī)的來(lái)源。在證券投資學(xué)中，組合業(yè)績(jī)來(lái)自于市場(chǎng)表現(xiàn)以及管理者的配置與選股能力。對(duì)于量化投資而言，市場(chǎng)時(shí)機(jī)和管理者的能力依然重要，然而，量化投資的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)還應(yīng)考慮另一個(gè)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(chǎng)好的時(shí)候擴(kuò)大收益，但在市場(chǎng)不好的時(shí)候會(huì)加速虧損，這些與傳統(tǒng)的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)就不太一樣。在一般的證券投資學(xué)里，業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)主要考慮經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)
在量化投資中，非常注重計(jì)算機(jī)對(duì)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(shí)際中，別看量化采用了各種數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)模型，但策略設(shè)計(jì)、策略檢測(cè)和策略更新等過(guò)程都離不開(kāi)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(shí)施。量化投資運(yùn)用模型對(duì)策略進(jìn)行了細(xì)致研究，并借助計(jì)算機(jī)實(shí)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(yàn)，一部分依賴于投資者對(duì)市場(chǎng)的不斷觀察與更新。實(shí)際上，人始終處于交易之中，對(duì)于市場(chǎng)拐點(diǎn)以及趨勢(shì)反轉(zhuǎn)的判斷主要還是依賴投資者的經(jīng)驗(yàn)。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(shí)施依賴于人的設(shè)定，而人的設(shè)定不僅依賴于經(jīng)驗(yàn)，而且人還會(huì)犯錯(cuò)。人之所以會(huì)犯錯(cuò)，一方面是因?yàn)槿藗儗?duì)市場(chǎng)的認(rèn)知是不完全的，另一方面則是人們使用了錯(cuò)誤的模型。經(jīng)典的證券投資理論中，股票價(jià)格的變動(dòng)被認(rèn)為是隨機(jī)的，小概率事件出現(xiàn)的機(jī)會(huì)比較小，但是經(jīng)驗(yàn)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(jī)會(huì)超出了人們?cè)鹊恼J(rèn)識(shí)，即市場(chǎng)還會(huì)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(jì)模型，這就使得量化投資存在較大的模型風(fēng)險(xiǎn)，即使用了錯(cuò)誤的模型。為了防范模型風(fēng)險(xiǎn)，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(chǎng)環(huán)境。近年來(lái)，研究表明，證券收益及其與風(fēng)險(xiǎn)因素的關(guān)系存在較大的非線性，同時(shí)，市場(chǎng)中存在一定的“噪聲”，采用隱馬爾科夫鏈等隨機(jī)過(guò)程和機(jī)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。
（四）2013年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)的啟示
量化投資重在風(fēng)控
近幾年，國(guó)內(nèi)基金公司都在積極推出量化投資產(chǎn)品。但市場(chǎng)人士認(rèn)為，目前國(guó)內(nèi)的常見(jiàn)“量化”基金，實(shí)質(zhì)上大多是“量化選股”基金，從量化的風(fēng)險(xiǎn)控制到量化的交易，整個(gè)決策流程依然靠傳統(tǒng)的方法。
國(guó)內(nèi)著名投行宏觀策略研究員的工作積累，華爾街量化投資的歷練，使華商大盤量化擬任基金經(jīng)理費(fèi)鵬對(duì)量化投資的A股應(yīng)用有著自己的心得。他認(rèn)為，量化投資最大的優(yōu)勢(shì)在風(fēng)險(xiǎn)控制上。與傳統(tǒng)的價(jià)值投資“越跌越買”的理念不同，他認(rèn)為量化投資應(yīng)該是主動(dòng)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行判斷，通過(guò)技術(shù)分析、量化模型分析等判定風(fēng)險(xiǎn)，在確定風(fēng)險(xiǎn)之后，及時(shí)對(duì)倉(cāng)位進(jìn)行控制，及時(shí)止損。
費(fèi)鵬認(rèn)為，目前市場(chǎng)上的量化產(chǎn)品將研究的重點(diǎn)放在擇股和行業(yè)配置上，缺乏有效及時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)體系，而從國(guó)外的經(jīng)驗(yàn)看，量化的一大特點(diǎn)就是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)判。因此，華商基金量化投資團(tuán)隊(duì)在吸收國(guó)內(nèi)外先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)，在模型設(shè)計(jì)之初，便將核心定為風(fēng)險(xiǎn)控制。
在設(shè)計(jì)中，華商基金量化投資團(tuán)隊(duì)借助了包括從統(tǒng)計(jì)信息學(xué)角度出發(fā)的信息熵值（Entropy）的變化、從分形理論出發(fā)的市場(chǎng)模式（P atter n）的變化、從金融物理學(xué)角度出發(fā)的金融泡沫統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的變化、從市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)出發(fā)的分析師一致預(yù)期分歧的變化和趨勢(shì)等，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型，對(duì)中短期系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量分析，依靠基金經(jīng)理和研究員對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、人口與社會(huì)的結(jié)構(gòu)性特征、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)周期等因素的分析，對(duì)長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定性分析。
量化投資堅(jiān)持追求絕對(duì)收益
提及量化投資，人們就會(huì)想到西蒙斯用公式打敗市場(chǎng)的經(jīng)典案例。但這一投資工具在被引入國(guó)內(nèi)投資市場(chǎng)之后，并沒(méi)有展現(xiàn)其神奇的威力。根據(jù)wi n d數(shù)據(jù)分類顯示，目前市場(chǎng)上有19只量化基金，2 012年可統(tǒng)計(jì)的15只量化基金平均收益率僅為2 . 5 5%（同期滬指上漲3 .17%），國(guó)內(nèi)發(fā)行的量化基金的表現(xiàn)不盡如人意。
在費(fèi)鵬看來(lái)，國(guó)內(nèi)的量化基金僅僅是“量化選股”，追求相對(duì)收益。他認(rèn)為，量化投資的核心應(yīng)該是風(fēng)控，堅(jiān)持追求的則應(yīng)該是絕對(duì)收益。
相比而言，目前國(guó)內(nèi)公募量化基金多采用多因子模型，而多因子模型的設(shè)計(jì)原理是把價(jià)值投資理論通過(guò)數(shù)字模型加以表達(dá)。在實(shí)際測(cè)算中，華商基金量化團(tuán)隊(duì)每日漲幅居前的股票中，會(huì)有所謂投資價(jià)值較少的“垃圾股”，很難通過(guò)價(jià)值投資理論解釋。
對(duì)此，華商量化投資團(tuán)隊(duì)在設(shè)計(jì)選股模型時(shí)，更多的是通過(guò)捕捉市場(chǎng)的異常波動(dòng)，尋找股價(jià)波動(dòng)的非基本面的因素。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘，建立初選股票池，然后按照行業(yè)分類，結(jié)合基本面研究，通過(guò)行業(yè)研究員調(diào)研，尋找相互印證支持依據(jù)，在分析手段上更多了對(duì)隱性信息的補(bǔ)充。
關(guān)鍵詞：量化基金；數(shù)量化投資；量化策略
中圖分類號(hào)：F832.51 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2011.11.38 文章編號(hào)：1672-3309（2011）11-84-02
近年來(lái)，隨著我國(guó)資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展，數(shù)量化投資在國(guó)內(nèi)越來(lái)越受到關(guān)注。國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)投資者逐漸增加量化分析在投資中的應(yīng)用。在基本面投資的基礎(chǔ)上應(yīng)用數(shù)量化策略,成為投資領(lǐng)域發(fā)展的新趨勢(shì)。國(guó)內(nèi)的基金公司在這股潮流下也紛紛推出自己的量化基金產(chǎn)品。
依據(jù)資訊商wind的顯示，截至2011年9月底市場(chǎng)上一共有14只不同類型的量化基金。
一、國(guó)內(nèi)量化基金的發(fā)展
據(jù)統(tǒng)計(jì)，國(guó)外定量投資在全部投資產(chǎn)品中的份額中占30%以上，主動(dòng)投資產(chǎn)品中大約有20-30%使用量化技術(shù)。與國(guó)外市場(chǎng)相比，國(guó)內(nèi)基金無(wú)論數(shù)量還是規(guī)模都要小很多。國(guó)內(nèi)大部分量化基金都是在2008年金融危機(jī)之后才陸續(xù)推出。目前市場(chǎng)上有65家基金公司，正式推出量化基金的也只有13家。
自開(kāi)始兩只量化基金成立后，2006-2008年期間市場(chǎng)上沒(méi)有任何新的量化基金成立，之后又呈現(xiàn)出一個(gè)快速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。為什么國(guó)內(nèi)量化基金的發(fā)展會(huì)有如此特點(diǎn)？分析一下其中原因，筆者認(rèn)為有如下幾點(diǎn)：
（一）國(guó)內(nèi)資本市場(chǎng)的發(fā)展為量化投資準(zhǔn)備了必要條件。2005年以來(lái)，證券市場(chǎng)發(fā)生了一系列變化：股權(quán)分置改革完成、IPO擴(kuò)容，賣方量化研究能力提高、股指期貨及融資融券的推出等。如何在眾多的上市公司中迅速、有效地選擇投資目標(biāo)，降低調(diào)研和投資成本，成為機(jī)構(gòu)投資者面對(duì)的新問(wèn)題。而通過(guò)用量化手段，分析、歸納出相對(duì)客觀的選股模式，發(fā)掘內(nèi)在的驅(qū)動(dòng)因素，正是量化選股的優(yōu)勢(shì)所在。正是在這樣的環(huán)境下，機(jī)構(gòu)投資者開(kāi)始重視起量化投資來(lái)。作為證券市場(chǎng)上的賣方，券商紛紛在自己的金工團(tuán)隊(duì)基礎(chǔ)上成立數(shù)量化研究團(tuán)隊(duì)，推出了大量量化策略報(bào)告和量化投資方面的服務(wù)（如程序化交易服務(wù)）。一些陽(yáng)光私募基金也開(kāi)始成立。公募基金作為市場(chǎng)的領(lǐng)頭羊，自然在量化投資方面不甘落后，招兵買馬為發(fā)行量化基金做準(zhǔn)備。
（二）國(guó)外量化基金的優(yōu)異表現(xiàn)吸引了眾人的目光，特別是2008年金融危機(jī)期間，量化基金的優(yōu)異表現(xiàn)吸引了更多的人關(guān)注。當(dāng)時(shí)大部分基金都虧損嚴(yán)重，但部分采用量化策略的基金卻獲得了非常好的收益。詹姆斯?西蒙斯管理的大獎(jiǎng)?wù)禄鸬哪昃鶅艋貓?bào)率高達(dá)35%，成為量化基金中令人眼紅的明星。國(guó)內(nèi)基金公司正是抓住投資者對(duì)量化基金的興趣，適時(shí)推出各自的量化基金產(chǎn)品。
（三）人才隊(duì)伍的積累，為國(guó)內(nèi)量化基金的推出提供了可能。量化基金是一個(gè)舶來(lái)品，熟悉量化基金管理的人才在國(guó)內(nèi)相當(dāng)缺乏。光大保德信和上投摩根之所以能較早推出其量化基金，關(guān)鍵在于其外方股東的支持，其產(chǎn)品采用的是其外方股東提供的量化投資方法。而當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)的本土基金則缺乏這方面的人才，自然沒(méi)有實(shí)力推出量化基金產(chǎn)品。但金融危機(jī)給了國(guó)內(nèi)基金行業(yè)機(jī)會(huì)，危機(jī)之后很多國(guó)外的投資人才回到國(guó)內(nèi)，他們也帶來(lái)的國(guó)外的一些先進(jìn)的量化投資知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。目前市場(chǎng)上量化基金經(jīng)理絕大多數(shù)均是有海外背景的。
二、國(guó)內(nèi)量化基金的量化技術(shù)
通過(guò)基金的招募說(shuō)明書(shū)，我們可以將市場(chǎng)上目前量化基金采用的數(shù)量化模型和模型主要使用的選股指標(biāo)羅列出來(lái)。
我們無(wú)法了解各基金量化模型的詳細(xì)內(nèi)容，但從表2可以看出，目前國(guó)內(nèi)基金采用的模型多是側(cè)重于選股的。其中多因子模型應(yīng)用最多，通過(guò)多因子模型篩選出被低估的股票，進(jìn)行價(jià)值投資是大部分基金所采用的量化方法。這一情況也與海外情況類似。
三、國(guó)內(nèi)量化基金收益及績(jī)效
本文選取了成立以來(lái)、最近1年（20100930-20110930）、今年以來(lái)這3個(gè)時(shí)間段來(lái)從收益和績(jī)效兩個(gè)方面對(duì)市場(chǎng)上量化基金進(jìn)行對(duì)比。通過(guò)比較，我們可以看到富國(guó)滬深300、光大保德信核心和中海量化策略這三支基金表現(xiàn)相對(duì)較好。但從總體上來(lái)說(shuō)，國(guó)內(nèi)量化基金表現(xiàn)還不是很突出，各只業(yè)績(jī)差距也很大。
四、影響國(guó)內(nèi)量化基金發(fā)展的因素
國(guó)內(nèi)量化基金的發(fā)展畢竟要取決于證券市場(chǎng)的大環(huán)境，隨著股改的結(jié)束、股指期貨的推出，市場(chǎng)環(huán)境相比之前更有利于量化投資的發(fā)展，但仍然有很多的約束，如衍生產(chǎn)品的缺乏，對(duì)基金公司、保險(xiǎn)公司投資的約束，這些都制約了機(jī)構(gòu)投資者在量化投資方面施展拳腳的空間。當(dāng)然，我相信隨著中國(guó)資本市場(chǎng)的發(fā)展，這些情況在未來(lái)會(huì)逐步改善。
數(shù)量化模型的應(yīng)用需要結(jié)合實(shí)際的市場(chǎng)環(huán)境，國(guó)內(nèi)量化投資水平的提高，不能依靠引進(jìn)模型，最關(guān)鍵的還是要結(jié)合本土的實(shí)際情況，開(kāi)發(fā)適合國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的模型。量化技術(shù)的本土化發(fā)展是未來(lái)量化基金發(fā)展的關(guān)鍵，只有設(shè)計(jì)出符合國(guó)內(nèi)市場(chǎng)環(huán)境并能取得不錯(cuò)業(yè)績(jī)的量化模型，投資者才能真正認(rèn)同量化基金。
另外，基金的考核機(jī)制也是影響量化基金發(fā)展的一個(gè)重要因素。量化基金因其特殊性，其績(jī)效考核與普通基金會(huì)有不同。設(shè)定一個(gè)合理的基金考核制度，給其一個(gè)寬松的投資環(huán)境，只有這樣量化基金才能更加健康的發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
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【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。
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【關(guān)鍵詞】量化投資 量化投資策略 資產(chǎn)配置
量化投資是投資者借助計(jì)算機(jī)信息化建立數(shù)學(xué)模型，把最新市場(chǎng)數(shù)據(jù)和相關(guān)信息輸入到模型中，通過(guò)公式計(jì)算出投資對(duì)象，做出最優(yōu)投資決策。量化投資不依靠投資者的感覺(jué)直覺(jué)，不依賴個(gè)人判斷，而是將其經(jīng)驗(yàn)利用信息通過(guò)模型實(shí)現(xiàn)投資理念。同時(shí)，投資者期望達(dá)到收益和風(fēng)險(xiǎn)的合理配比，利用夏普比率等科學(xué)方法控制收益和風(fēng)險(xiǎn)。量化投資者不用每天重復(fù)的分析瑣碎信息，只需要不斷完善這個(gè)模型并不斷創(chuàng)造新的可以盈利的模型。
二、量化投資策略
（一）量化投資策略分類
量化投資策略，主要包括量化擇時(shí)策略、統(tǒng)計(jì)套利策略、算法交易策略、組合套利策略、高頻交易策略等。
（1）量化擇時(shí)策略是收益率最高的一種交易策略，通過(guò)對(duì)宏微觀指標(biāo)的量化分析判斷未來(lái)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)并確定買入、賣出或持有，按照高拋低吸原則獲得超額收益率。在量化擇時(shí)策略中，趨勢(shì)跟蹤策略是投資者使用最多的策略。量化擇時(shí)分析策略包括：趨勢(shì)跟蹤策略、噪音交易策略、理易策略。
（2）統(tǒng)計(jì)套利是風(fēng)險(xiǎn)套利的一種，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，估計(jì)相關(guān)變量的概率分布，判斷規(guī)律在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)是否繼續(xù)存在。統(tǒng)計(jì)套利策略包括協(xié)整策略和配對(duì)利差策略、均值回歸策略以及多因素回歸策略。
（3）算法交易又稱為自動(dòng)交易，主要是研究如何利用各種下單方法，降低沖擊成本的交易策略，將一個(gè)大額交易通過(guò)算法拆分成數(shù)個(gè)小額交易，以此來(lái)減少對(duì)市場(chǎng)價(jià)格造成沖擊，降低交易成本。算法交易策略包括交易量加權(quán)平均價(jià)格策略、時(shí)間加權(quán)平均價(jià)格策略、盯住盤口測(cè)量、執(zhí)行落差策略、下單路徑優(yōu)選策略。
（4）組合套利策略主要針對(duì)期貨市場(chǎng)上的跨期、跨市及跨品種套利的交易策略。組合套利策略包括均衡價(jià)格策略、套利區(qū)間策略、牛市跨期套利、熊市跨期套利等。
（5）高頻交易是一種持倉(cāng)時(shí)間短、交易量巨大、交易次數(shù)多、單筆收益率低的投資策略，人們從無(wú)法利用的極為短暫的市場(chǎng)變化中尋求獲利的計(jì)算機(jī)化交易，依靠快速大量的計(jì)算機(jī)交易以獲取高額穩(wěn)定的收益。高頻交易策略包括流動(dòng)性回扣交易策略、獵物算法交易策略和自動(dòng)做市商策略。
如下是量化投資中幾種主要的投資交易策略：
（1）趨勢(shì)跟蹤策略。趨勢(shì)跟蹤策略追隨大的走勢(shì)，向上突破重要的壓力線可能預(yù)示著更大一波的上漲趨勢(shì)，向下突破重要的支撐線可能預(yù)示著更大一波的下跌趨勢(shì)。趨勢(shì)跟蹤策略試圖尋找大趨勢(shì)的到來(lái)，在突破的時(shí)候進(jìn)行相應(yīng)的建倉(cāng)或平倉(cāng)的投資操作來(lái)獲得超額收益。
趨勢(shì)型指標(biāo)進(jìn)行擇時(shí)的基本理念是順勢(shì)而為，跟蹤市場(chǎng)運(yùn)行趨勢(shì)。在趨勢(shì)策略中使用的技術(shù)指標(biāo)是最多的，常用有：移動(dòng)平均線（MA）、平滑異動(dòng)移動(dòng)平均線（MACD）、平均差（DMA）、趨指標(biāo)（DMI）等。
（2）噪音交易策略。噪聲交易是指交易者在缺乏正確信息的情況下進(jìn)行密集交易的行為。有效市場(chǎng)中噪聲只是一個(gè)均值為零的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，但市場(chǎng)并不總是有效的，市場(chǎng)上有很多異常信息，往往有人能夠提前獲得這些異常信息，很可能對(duì)投資的判斷提供重要的價(jià)值。噪聲交易策略的運(yùn)用主要是機(jī)構(gòu)投資者通過(guò)計(jì)算得到市場(chǎng)的噪聲交易指數(shù)，監(jiān)測(cè)該指數(shù)的變化，根據(jù)其變化來(lái)設(shè)計(jì)量化交易策略。
（3）協(xié)整策略。在統(tǒng)計(jì)套利策略中，協(xié)整策略是應(yīng)用最廣泛的一種策略。協(xié)整套利的主要原理，是找出相關(guān)性最好的幾組產(chǎn)品，再找出每一組的協(xié)整關(guān)系，當(dāng)某一組投資產(chǎn)品的價(jià)差偏離到一定程度時(shí)建倉(cāng)，買入被低估的資產(chǎn)、賣出被高估的資產(chǎn)，當(dāng)價(jià)差均衡時(shí)獲利了結(jié)平倉(cāng)。協(xié)整策略包括協(xié)整檢驗(yàn)、GARCH檢驗(yàn)、TARCH檢驗(yàn)以及EGARCH檢驗(yàn)。
（4）多因素回歸策略。多因素回歸策略，也是一種被廣泛使用的投資策略。這一策略利用影響投資收益的多種選擇因素，并根據(jù)其與收益的相關(guān)性，建立多元回歸模型，簡(jiǎn)化投資組合分析所要求的證券相關(guān)系數(shù)的輸入，這類方法的代表是套利定價(jià)模型。
（二）量化投資策略組合
量化投資策略組合綜合考慮交易商品、策略類別、策略數(shù)量、時(shí)間周期因素。量化投資策略組合相比較單一投資策略有以下優(yōu)勢(shì)：
（1）策略組合降低了對(duì)單一策略的依賴，當(dāng)單一策略失去競(jìng)爭(zhēng)力，使用策略組合的方式，可以利用不同產(chǎn)品價(jià)格變化、變化幅度、周期等多個(gè)方面把握投資機(jī)會(huì)，在一定程度上保證了穩(wěn)定的收益率，盈利機(jī)會(huì)更多；
（2）策略組合可以分散單一策略的交易風(fēng)險(xiǎn)，降低風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)策略組合將投資風(fēng)險(xiǎn)分散化，盡可能規(guī)避市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、策略風(fēng)險(xiǎn)及系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)等。
三、量化投資資產(chǎn)配置
資產(chǎn)配置是指資產(chǎn)類別選擇，即投資組合中各類資產(chǎn)的適當(dāng)配置及對(duì)這些混合資產(chǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)管理。量化投資管理打破了傳統(tǒng)投資組合的局限，它與量化分析結(jié)合，將投資組合作為一個(gè)整體，確定組合資產(chǎn)的配置目標(biāo)和分配比例，深化了資產(chǎn)配置的內(nèi)涵。
資產(chǎn)配置包括戰(zhàn)略資產(chǎn)配置和戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置兩大類。戰(zhàn)略資產(chǎn)配置是長(zhǎng)期資產(chǎn)配置，針對(duì)較長(zhǎng)時(shí)間的市場(chǎng)情況，控制長(zhǎng)期投資風(fēng)險(xiǎn)以達(dá)到收益最大化。戰(zhàn)術(shù)性資產(chǎn)配置是依據(jù)資產(chǎn)預(yù)期收益的短期變化，獲取超額收益的機(jī)會(huì)。因此，戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置是建立在長(zhǎng)期戰(zhàn)略資產(chǎn)配置過(guò)程中的短期分配策略，二者相輔相成。在長(zhǎng)期投資活動(dòng)的戰(zhàn)略資產(chǎn)配置下，戰(zhàn)術(shù)性資產(chǎn)配置利用其積極的靈活的投資機(jī)會(huì)，適當(dāng)?shù)呐浜蠎?zhàn)略資產(chǎn)配置，獲取較高收益。
四、前景展望
在量化投資飛速發(fā)展的今天，它己經(jīng)成為金融市場(chǎng)中不可忽視的一個(gè)領(lǐng)域，中國(guó)的金融市場(chǎng)在逐步發(fā)展及完善，中國(guó)的量化投資也會(huì)繼續(xù)發(fā)展和前進(jìn)，隨著量化投資方面的加大投入，量化投資的進(jìn)程加快，中國(guó)量化投資的前景無(wú)限。
參考文獻(xiàn)：
關(guān)鍵詞：量化；投資；基金
數(shù)量化投資（以下簡(jiǎn)稱量化投資）作為一種新興的投資方法出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，千禧年后蓬勃發(fā)展，截至2008年，該類投資基金占美國(guó)證券市場(chǎng)份額的30%。
近年來(lái)，量化投資在中國(guó)漸漸引起重視，光大保德信基金、上投摩根基金、嘉實(shí)基金、中?；稹㈤L(zhǎng)盛基金、華商基金和富國(guó)基金等，先后推出了自己的量化基金產(chǎn)品。不少基金公司國(guó)內(nèi)外廣攬數(shù)量化投資人才，一股“量化基金”的熱潮悄然掀起。
正如定性投資的偶像巴菲特一樣，量化投資領(lǐng)域的傳奇人物為詹姆斯 西蒙斯。據(jù)統(tǒng)計(jì)，詹姆斯 西蒙斯管理的大獎(jiǎng)?wù)禄饛?989到2006年的平均年收益率高達(dá)38.5%，凈回報(bào)率超過(guò)股神巴菲特（他以連續(xù)32年保持戰(zhàn)勝市場(chǎng)的紀(jì)錄，過(guò)去20年平均年回報(bào)達(dá)到20%），即使在2007年次債危機(jī)爆發(fā)當(dāng)年，該基金回報(bào)都高達(dá)85%，西蒙斯也因此被譽(yù)為“最賺錢基金經(jīng)理”，“最聰明億萬(wàn)富翁”。與巴菲特的“價(jià)值投資”不同，西蒙斯依靠數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)管理著自己旗下的巨額基金，他稱自己為“模型先生”。西蒙斯幾乎從不雇用華爾街的分析師，他的文藝復(fù)興科技公司里坐滿了數(shù)學(xué)和自然科學(xué)的博士。用數(shù)學(xué)模型捕捉市場(chǎng)機(jī)會(huì)，由計(jì)算機(jī)做出交易決策，是這位超級(jí)投資者成功的秘訣。（上海金融學(xué)院國(guó)際金融研究院 鹿長(zhǎng)余）
截至2009年6 月30 日，中國(guó)定量投資規(guī)?？偭看蠹s187 億元，在全部基金管理規(guī)模中占比僅0.6%?？梢哉f(shuō)量化投資在中國(guó)目前還是一塊需要開(kāi)墾的處女地，可以預(yù)期的是，量化投資在中國(guó)發(fā)展前景廣闊。
什么是量化投資呢？“通過(guò)信息和個(gè)人判斷（using information and judgment）來(lái)管理資產(chǎn)為基本面投資或者傳統(tǒng)投資，如果遵循固定規(guī)則，由計(jì)算機(jī)模型產(chǎn)生投資決策則可被視為數(shù)量化投資。” ――Fabozzi《Challenges In Quantitative Equity Management》
與傳統(tǒng)投資相比，量化投資的優(yōu)越性主要來(lái)自兩個(gè)方面：其一，現(xiàn)資組合理論強(qiáng)調(diào)通過(guò)多元化投資組合消除非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，以實(shí)現(xiàn)降低風(fēng)險(xiǎn)的作用。但實(shí)際上由于人的視野和精力都相對(duì)有限，基金經(jīng)理或研究員不可能進(jìn)行大范圍的股票甄選和高頻率的驗(yàn)證測(cè)算，形成的投資策略得不到寬度、廣度上的肯定，難免形成一孔之見(jiàn)?？咳肆φ邕x得到的投資組合很難達(dá)到最優(yōu)化配置，無(wú)法確保在風(fēng)險(xiǎn)管理和利潤(rùn)追求上的投資目標(biāo)。而量化投資的視角更廣，借助計(jì)算機(jī)高效、準(zhǔn)確地處理海量信息，更廣泛地尋找和驗(yàn)證投資機(jī)會(huì)，消除投資組合配置的局限性。其二，行為金融學(xué)認(rèn)為，投資者是不理性的。任何一個(gè)投資個(gè)體的判斷與決策過(guò)程都會(huì)不同程度地受到認(rèn)知、情緒、意志等各種心理因素的影響。基金經(jīng)理和投資研究員在一段時(shí)間跟蹤某只股票之后，由于時(shí)刻關(guān)心股價(jià)的表現(xiàn)和基本面的變動(dòng)，可能出現(xiàn)不同程度的情感依賴，“和股票談起戀愛(ài)”。即使出現(xiàn)了下跌趨勢(shì)，也可能因?yàn)檫^(guò)度自信、抵制心理等不理性的分析出發(fā)點(diǎn)而導(dǎo)致投資、薦股時(shí)的行為偏差。而量化投資依靠計(jì)算機(jī)配置投資組合，克服了人性弱點(diǎn)，使投資決策更科學(xué)、更理性。
簡(jiǎn)單的說(shuō)，量化投資是快速高效、客觀理性、個(gè)股與組合并重、收益與風(fēng)險(xiǎn)并重的投資方法。
量化投資的一般步驟如下：
數(shù)據(jù)化模型構(gòu)建組合
1、 數(shù)據(jù)化：主要任務(wù)是把眾多紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)整理分類歸納成有用的數(shù)據(jù)；
2、 建立模型：給定一個(gè)策略，選擇合適的模型預(yù)測(cè)收益與風(fēng)險(xiǎn)，選擇最好的策略建立模型；
3、 構(gòu)建組合：根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果按照規(guī)則選擇對(duì)象構(gòu)建組合；
最后我們來(lái)看下專業(yè)金融人士對(duì)量化投資的一些看法。
嘉實(shí)基金公司的王永宏博士介紹，定量投資和傳統(tǒng)的定性投資本質(zhì)上是相同的，二者都是基于市場(chǎng)是非有效或弱有效的理論基礎(chǔ)，投資經(jīng)理可以通過(guò)對(duì)個(gè)股估值、成長(zhǎng)等基本面的分析研究，建立戰(zhàn)勝市場(chǎng)、產(chǎn)生超額收益的組合。不同的是，定性投資管理較依賴對(duì)上市公司的調(diào)研，以及基金經(jīng)理個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷，而定量投資管理則是“定性思想的理性應(yīng)用”。定量投資的核心投資思想包括宏觀周期、估值、成長(zhǎng)、盈利質(zhì)量、市場(chǎng)情緒變化等等。
俗話說(shuō)，“條條大路通羅馬”。巴菲特與西蒙斯的投資理念與成功，說(shuō)明投資沒(méi)有一定之規(guī)。
以巴菲特為代表的一類投資家認(rèn)為，“現(xiàn)實(shí)世界是極為復(fù)雜的，經(jīng)驗(yàn)與思考才是財(cái)富制勝之道”。因此，其成功的關(guān)鍵，不是頂級(jí)的科技，而是對(duì)市場(chǎng)的理解、洞悉和不隨波逐流的勇氣，即以“人”的因素造就財(cái)富的增值。
西蒙斯代表的一類投資家則被看作是推論公式、信任模型的數(shù)學(xué)家。他們利用搜集分析大量的數(shù)據(jù)，利用電腦來(lái)篩選投資機(jī)會(huì)，并判斷買賣時(shí)機(jī)，將投資思想通過(guò)具體指標(biāo)、參數(shù)的設(shè)計(jì)體現(xiàn)在模型中，并據(jù)此對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行不帶任何主觀情緒的跟蹤分析，借助于計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力來(lái)選擇投資，以保證在控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下實(shí)現(xiàn)收益最大化。
目前量化投資觀念也在中國(guó)興起，量化產(chǎn)品正開(kāi)始萌芽。新發(fā)行的嘉實(shí)量化阿爾法基金就是量化投資產(chǎn)品，其試圖將投資專家的銳利洞悉和數(shù)學(xué)家的嚴(yán)格客觀進(jìn)行整合，在基本面分析的基礎(chǔ)上，提煉出產(chǎn)生長(zhǎng)期超額收益的投資思想，借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)強(qiáng)大的信息處理能力構(gòu)建定量模型及投資組合，并根據(jù)市場(chǎng)變化趨勢(shì)及時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整，加上基金經(jīng)理嚴(yán)格遵守紀(jì)律性投資法則，使該基金在融合定性投資思想精髓的同時(shí)，能夠規(guī)避基金經(jīng)理個(gè)人情緒對(duì)組合的影響，有效克服人性弱點(diǎn)，力爭(zhēng)取得長(zhǎng)期、持續(xù)、穩(wěn)定的超額收益。
富國(guó)基金另類投資部總經(jīng)理，前巴克萊（BGI）大中華主動(dòng)股票投資總監(jiān)李笑薇認(rèn)為量化投資的核心仍是“人腦”。盡管量化投資在海外發(fā)展已有30 余年。由于種種原因，目前這一投資方式在中國(guó)尚處起步階段，對(duì)于量化投資也存在諸如“量化就是模型決定一切”、“量化是完全由計(jì)算機(jī)選股”等較片面的認(rèn)識(shí)。李笑薇表示，量化投資的核心是模型設(shè)計(jì)，“模型決定一切”的說(shuō)法只能說(shuō)是部分正確。當(dāng)一個(gè)模型已經(jīng)設(shè)計(jì)建設(shè)好之后，模型所產(chǎn)生的交易單的確需要嚴(yán)格執(zhí)行，只有在特殊情況下才能對(duì)其進(jìn)行修改。
但量化投資的核心是模型的設(shè)計(jì)和建設(shè)。而人腦無(wú)疑是這一過(guò)程中的關(guān)鍵。人對(duì)市場(chǎng)的理解，對(duì)模型構(gòu)建的了解，對(duì)模型在市場(chǎng)中應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)，是搭建一個(gè)完美“黑匣子”的最關(guān)鍵?！爸挥心Ｐ驮O(shè)計(jì)和建設(shè)得好，投資業(yè)績(jī)的把握才會(huì)增加。”李笑薇表示。
此外，不同的市場(chǎng)以及同一個(gè)市場(chǎng)的不同階段對(duì)應(yīng)的投資模型是不一樣的。所以模型從開(kāi)始設(shè)計(jì)到最后應(yīng)用要經(jīng)過(guò)不斷修改，這是最難的問(wèn)題?！斑@需要足夠的對(duì)市場(chǎng)的理解和對(duì)模型的理解?！崩钚苯忉尩?，定性投資人和定量投資人看待市場(chǎng)的角度不同。
關(guān)鍵詞：量化分析；風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度相關(guān)性；相關(guān)系數(shù)；理性投資
一、要解決的問(wèn)題
（1）問(wèn)題一：根據(jù)所給數(shù)據(jù)量化分析處理公眾投資者的個(gè)人狀況、信息獲取方式、媒體信任程度、風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度。（2）問(wèn)題二：在量化分析處理公眾投資者的個(gè)人狀況、信息獲取方式、媒體信任程度、風(fēng)險(xiǎn)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(shí)在所有的問(wèn)題答卷中剔除那些相關(guān)性不大的問(wèn)題，只從中選取具有代表性的問(wèn)題，以減少建模復(fù)雜度。（2）建模過(guò)程中的各變量是相互獨(dú)立的且數(shù)據(jù)有很強(qiáng)代表性。（3）證券市場(chǎng)是有效的，且價(jià)格的變動(dòng)具有慣性。
三、模型的建立與求解
（一）對(duì)問(wèn)題一的求解
（1）模型的準(zhǔn)備。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析，我們從所有47個(gè)問(wèn)題中選出20個(gè)具有代表性的問(wèn)題，將提煉出的問(wèn)題分成4大類：個(gè)人基本信息狀況、信息獲取方式、媒體信任程度、風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度。
（2）模型的求解與量化分析。通過(guò)對(duì)第一大類個(gè)人基本信息狀況中所選取的5個(gè)問(wèn)題進(jìn)行量化分析得到個(gè)人基本信息狀況的量化分析，在所有調(diào)查的616名對(duì)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(guó)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(méi)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(jí)，62%的投資者目的在于改善生活，83.5%的投資者對(duì)上市公司只是部分了解，這也顯示出了中國(guó)投資者投資證券的意愿不強(qiáng)，市場(chǎng)的積極性未完全調(diào)動(dòng)，但同時(shí)也說(shuō)明了我國(guó)證券市場(chǎng)還有很大部分未開(kāi)發(fā)，證券市場(chǎng)前景廣闊。
通過(guò)對(duì)第二大類信息獲取方式中所選取的5個(gè)問(wèn)題進(jìn)行量化分析可知65%投資者投資知識(shí)來(lái)源于時(shí)間和雜志，65.5%的投資者做投資時(shí)是經(jīng)過(guò)理性分析的，這反映出我國(guó)大多數(shù)投資者是屬于風(fēng)險(xiǎn)厭惡者或者傾向于風(fēng)險(xiǎn)厭惡，在進(jìn)行投資時(shí)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(yàn)對(duì)現(xiàn)在或未來(lái)的投資是有用的。73%的投資者會(huì)關(guān)注財(cái)經(jīng)新聞的報(bào)道，85%的投資者主要從網(wǎng)絡(luò)，電視，報(bào)紙雜志等媒體中獲得投資信息。
通過(guò)對(duì)第三大類媒體信任程度中所選取的5個(gè)問(wèn)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(duì)于媒體反復(fù)推薦的股票，68%投資者不會(huì)購(gòu)買，對(duì)媒體的信任程度還是比較低的。其次有76.6%的投資者覺(jué)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?yàn)樽陨砟芰Φ牟蛔?，只好相信媒體推薦。同時(shí)，在聽(tīng)取各類人士意見(jiàn)時(shí)，35%的投資者相信身邊熟悉炒股的朋友?？傊覈?guó)投資者對(duì)于媒體的信任程度還是偏低的，這同時(shí)意味著我國(guó)的證券業(yè)還有著巨大的發(fā)展空間。
通過(guò)對(duì)第四大類風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度中所選取的5個(gè)問(wèn)題進(jìn)行量化分析得到的風(fēng)險(xiǎn)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(duì)穩(wěn)定，3個(gè)月內(nèi)換手1次或更短的投資者占比最多，總體來(lái)看，投資者的持股時(shí)間相對(duì)較短，長(zhǎng)期投資者占投資者比例較小。從趨勢(shì)上看，在2008年以來(lái)的下跌行情中，投資者更傾向于頻繁換手，3個(gè)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(zhǎng)期投資者的增加不能排除是因套牢產(chǎn)生的被動(dòng)長(zhǎng)期投資。股票下跌時(shí)，只有不到20%的股民會(huì)選擇低價(jià)再買入，再一次反映出我國(guó)股民大多數(shù)屬于風(fēng)險(xiǎn)厭惡者。同時(shí)，面對(duì)股價(jià)下跌，但持有目標(biāo)是五年時(shí)，62%的投資者會(huì)維持不動(dòng)，但面對(duì)股價(jià)下跌，但持有目標(biāo)是三十年，只有42%的投資者會(huì)繼續(xù)維持不動(dòng)?？傊?，投資者個(gè)人承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度還是比較理性的。
（二）對(duì)問(wèn)題二的求解
（1）模型的準(zhǔn)備。證券市場(chǎng)市場(chǎng)參與者眾多，市場(chǎng)機(jī)制更為復(fù)雜，信息不對(duì)稱現(xiàn)象更為明顯。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的衡量，在影響證券銷售量的因素中，有價(jià)格，上市公司市場(chǎng)信譽(yù)，投資者的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度等。本題中著重量化被調(diào)查者的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度。為了確定投資者分別隸屬于風(fēng)險(xiǎn)厭惡，風(fēng)險(xiǎn)中性，風(fēng)險(xiǎn)偏好哪種類型，我們?cè)诜治鰯?shù)據(jù)的過(guò)程中，給每個(gè)問(wèn)題每個(gè)選項(xiàng)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(xiǎn)厭惡型，（31～60）風(fēng)險(xiǎn)中立型，和（61～90）風(fēng)險(xiǎn)喜好型。
相關(guān)系數(shù)用來(lái)反映兩者之間的相關(guān)性，考慮相關(guān)系數(shù)r時(shí)，我們遵循以下準(zhǔn)則：1）當(dāng)r>0時(shí)，表示兩變量正相關(guān)，r
通過(guò)數(shù)據(jù)分析，我國(guó)投資者的總體風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度是介于風(fēng)險(xiǎn)厭惡和風(fēng)險(xiǎn)中立的，由此可以看出投資者較為希望通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)投資增加其個(gè)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(xiǎn)態(tài)度值，并選出問(wèn)卷中的第二問(wèn)跟風(fēng)險(xiǎn)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(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)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(gè)人狀況與風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的相關(guān)性小，由此得出我國(guó)近段時(shí)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(xiǎn)態(tài)度之間聯(lián)系大、得知在我國(guó)的投資領(lǐng)域，投資者的信息獲取途徑和多少對(duì)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(xiǎn)態(tài)度之間的相關(guān)性適中，可知部分投資者對(duì)待媒體信息的態(tài)度還是比較冷靜。
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