量化投資和價(jià)值投資精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達(dá)。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(jià)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(gè)華爾街人士之手。前數(shù)學(xué)家、定量化對(duì)沖基金經(jīng)理西蒙斯年收入達(dá)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(jī)構(gòu)賺得盆滿缽溢。

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

華爾街的數(shù)學(xué)傳說

實(shí)際上,在華爾街上管理資金規(guī)模最大的量化技術(shù),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(jiǎn)單:依據(jù)各項(xiàng)基本面指標(biāo)對(duì)于歷史上超額回報(bào)的貢獻(xiàn)程度,來決定這些基本面指標(biāo)在選出“超級(jí)股票”上的“有效性”,并據(jù)此賦予這些指標(biāo)不同的權(quán)重;按照上市公司指標(biāo)在全部籃子股票中的排序,再使用上述步驟中獲得的權(quán)重對(duì)其進(jìn)行加權(quán)加總計(jì)算。如果該公司的加權(quán)之和排名靠前,則表明該公司的基本面指標(biāo)符合能夠帶來超額回報(bào)的歷史模式,從而有望在未來展現(xiàn)強(qiáng)勢(shì)。

數(shù)學(xué)模式大同小異,公司之間的競(jìng)爭(zhēng)主要集中在兩個(gè)方面:第一,各公司均投入巨資,研制自己的特有指標(biāo);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(gè)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(jìn)行選擇,有可能錯(cuò)失最好的投資機(jī)會(huì),投資組合的分散程度也受到限制。同時(shí),依賴基本面分析進(jìn)行投資管理要求基金經(jīng)理進(jìn)行大量的主觀判斷,人性弱點(diǎn)(貪婪與恐懼)對(duì)投資業(yè)績(jī)往往產(chǎn)生較大影響,投資業(yè)績(jī)波動(dòng)較大。使用這種方法建構(gòu)的投資組合往往無法定量化控制每只個(gè)股給投資組合帶來的風(fēng)險(xiǎn)。從基金公司的角度而言,這種方法對(duì)基金經(jīng)理個(gè)人的依賴較大,一旦出現(xiàn)人員變化,基金業(yè)績(jī)也往往隨之波動(dòng)。

量化選股方式將投資決策建立在對(duì)歷史模式的詳盡研究之上,克服了上述缺點(diǎn)。其在美國(guó)投資界的應(yīng)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(jià)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(jī)構(gòu)對(duì)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(gè)包含上百個(gè)指標(biāo)的量化選股系統(tǒng),但在實(shí)踐中,卻最終放棄。

實(shí)戰(zhàn)經(jīng)歷指出該類系統(tǒng)的一個(gè)致命弱點(diǎn)是,在實(shí)戰(zhàn)中,哪一類因子何時(shí)發(fā)揮作用,是不可預(yù)測(cè)的。有些時(shí)候是價(jià)值因子占優(yōu),有時(shí)候是增長(zhǎng)因子占優(yōu),而何時(shí)其影響力出現(xiàn)變化,難以事先預(yù)測(cè)。其結(jié)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(shí),使用個(gè)人化的隨機(jī)判斷對(duì)量化系統(tǒng)進(jìn)行糾正――這弱化了它本該享有的優(yōu)勢(shì)并導(dǎo)致投資業(yè)績(jī)大幅波動(dòng)。

仔細(xì)反思,最主要的問題在于,各預(yù)測(cè)因子被無機(jī)地組織在一起,各個(gè)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(xué)到數(shù)學(xué)”,缺乏對(duì)投資哲學(xué)的深入理解。

量化技術(shù)所具有的優(yōu)勢(shì)應(yīng)該被利用,但數(shù)學(xué)手段應(yīng)該被視為手段,而不是主導(dǎo)。一個(gè)有希望的發(fā)展方向,是將量化技術(shù)與價(jià)值投資哲學(xué)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)“從哲學(xué)到數(shù)學(xué)”式的投資理念。為此,需要在投資哲學(xué)上,梳理價(jià)值投資理念的本質(zhì)。

價(jià)值投資在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)有眾多擁護(hù)者,也不乏懷疑者。實(shí)際上,國(guó)內(nèi)普通投資者對(duì)價(jià)值投資的理解有值得深化之處。筆者以為,價(jià)值投資的本質(zhì)有二:

第一,價(jià)值投資告訴投資者,市場(chǎng)會(huì)犯錯(cuò)。以“5毛錢買進(jìn)1元錢價(jià)值”作為號(hào)召,價(jià)值投資拒絕接受“有效市場(chǎng)理論”。但事實(shí)上,在大多數(shù)時(shí)候市場(chǎng)是有效的。大多數(shù)股票的價(jià)格正確反映了所有的信息、知識(shí)與預(yù)期,當(dāng)時(shí)的價(jià)格就是上市公司的內(nèi)在價(jià)值。要獲得超額回報(bào),必須去尋找市場(chǎng)可能呈現(xiàn)的“異?！?或者說在何處投資者的平均預(yù)期可能落空。價(jià)值投資就是尋找“未來”與“預(yù)期”之間的歧異。量化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)是,要有能力淘汰那95%的普通(有效)情況,而把注意力引導(dǎo)剩余的5%――在那里,“未來”與“預(yù)期”有最大的機(jī)會(huì)出現(xiàn)歧異。

第二,價(jià)值投資的另一面,是說任何人都會(huì)犯錯(cuò)。當(dāng)我們集中注意力去尋找“超級(jí)股票”的時(shí)候,是在下一個(gè)極大的賭注。這個(gè)賭注是高風(fēng)險(xiǎn)的。所以,請(qǐng)記住索羅斯的告誡:“投資者重要的不是做對(duì)還是做錯(cuò),而是在做對(duì)的時(shí)候賺多少,做錯(cuò)的時(shí)候虧多少?！睘閷?duì)沖第一個(gè)賭注的風(fēng)險(xiǎn),需要尋找最大的安全邊際――當(dāng)我們犯錯(cuò)的時(shí),安全邊際將保護(hù)我們不致尸骨無存。

安全邊際是指,市場(chǎng)漲跌的輪回已經(jīng)測(cè)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(shí)銀所測(cè)試出來的估值空間。因此,安全邊際的定義并非相對(duì)市場(chǎng)平均水平更低的PE值這么簡(jiǎn)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(shí)候帶來誤導(dǎo)而不是洞察力。應(yīng)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(shí)踐中,要尋找在未來可能提供業(yè)績(jī)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(shù)可以對(duì)所有上市公司的投資機(jī)會(huì)予以量化評(píng)估,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)“從哲學(xué)到數(shù)學(xué)”的投資思路。

對(duì)中國(guó)股市獨(dú)特性的夸大導(dǎo)致某些論者以為,在中國(guó)股市,唯有投機(jī)可以贏得超額利潤(rùn)。這其實(shí)是偽命題。事實(shí)上,正是由于中國(guó)股市效率較低且風(fēng)險(xiǎn)奇高,一個(gè)系統(tǒng)化評(píng)估市場(chǎng)錯(cuò)配與風(fēng)險(xiǎn)衡量的系統(tǒng),可以發(fā)揮最大效率。一切都取決于對(duì)市場(chǎng)運(yùn)行規(guī)律的深入把握與技術(shù)優(yōu)勢(shì)的結(jié)合。在實(shí)踐中,我們開發(fā)的量化價(jià)值投資體系取得了穩(wěn)定超越指數(shù)的優(yōu)良業(yè)績(jī)。這有力地證明,中國(guó)股市的特殊性并沒有遮蓋其作為投資市場(chǎng)的普遍性。

在股市投資這項(xiàng)人類活動(dòng)中,同時(shí)存在著兩類知識(shí)。一是客觀知識(shí),即可以憑借科學(xué)(數(shù)學(xué))方法來發(fā)現(xiàn)的真實(shí);二是主觀價(jià)值,即通過對(duì)價(jià)值的認(rèn)定來獲得的完善。在證券分析方法的演進(jìn)過程中,這兩類知識(shí)從最初的混沌不分,到此后的分裂和截然對(duì)立,再到兩者被有機(jī)結(jié)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(guó)資本市場(chǎng)的一個(gè)熱點(diǎn)。對(duì)此，本文以投資者熟知的MACD指標(biāo)為基礎(chǔ)，運(yùn)用遺傳算法和模擬退火算法，建立了一個(gè)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(fēng)險(xiǎn)明顯低于大盤。本文基于MACD指標(biāo)建立數(shù)量化投資模型的方法簡(jiǎn)單、有效，可操作性強(qiáng)，可方便地推廣至其他技術(shù)指標(biāo)，在數(shù)量化投資領(lǐng)域中可能具有廣泛的發(fā)展前景。

關(guān)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(gè)人判斷進(jìn)行操作不同，數(shù)量化投資將適當(dāng)?shù)慕鹑诶碚?、投資經(jīng)驗(yàn)等反映在數(shù)量模型中，然后利用程序軟件代替大腦對(duì)海量信息進(jìn)行科學(xué)處理，總結(jié)歸納市場(chǎng)規(guī)律，最終建立可以重復(fù)使用的、不依靠個(gè)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(yán)格的驗(yàn)證，具有較強(qiáng)的系統(tǒng)性和規(guī)范性，主觀隨意性較少，風(fēng)險(xiǎn)可測(cè)可控，因此隨著計(jì)算機(jī)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(kuò)大。據(jù)統(tǒng)計(jì)，自2003年以來，數(shù)量化基金規(guī)模的年均增長(zhǎng)速度高達(dá)15%，而傳統(tǒng)型基金規(guī)模的增長(zhǎng)速度則低于5%。

很顯然，科學(xué)的數(shù)量模型是數(shù)量化投資成敗的關(guān)鍵。當(dāng)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(shù)因素，涉及較為高深的經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、技術(shù)分析等知識(shí)，模型都比較復(fù)雜，理解難度較高，甚至令人望而生畏。對(duì)此，本文以人們熟知的技術(shù)指標(biāo)為基礎(chǔ)，通過引入遺傳算法和模擬退火算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，建立了一種較為簡(jiǎn)單、有效的數(shù)量模型構(gòu)建方法，希望能為推動(dòng)我國(guó)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(biāo)以經(jīng)平滑后的股票價(jià)格為基礎(chǔ)，而股票價(jià)格包含了絕大部分的基本信息和技術(shù)信息，因此本文以MACD指標(biāo)為基礎(chǔ)研究建立相應(yīng)的數(shù)量化投資模型。

（一）MACD公式

MACD是投資者最熟悉的技術(shù)指標(biāo)之一，主要包括EMA、DIF和DEA三個(gè)指標(biāo)，涉及一個(gè)已知變量（收盤價(jià)P）和三個(gè)未知參數(shù)（ 和 ），公式較為簡(jiǎn)單。

（二）決策準(zhǔn)則

雖然MACD指標(biāo)的運(yùn)用方式有很多種，既存在對(duì)指標(biāo)值的應(yīng)用（如比較DIF和DEA的大?。?，又存在對(duì)形態(tài)的應(yīng)用（如底背離、頂背離等）。對(duì)此，本文制定的決策準(zhǔn)則相當(dāng)簡(jiǎn)單，即：

時(shí)，做多

時(shí)，做空

三、模型參數(shù)優(yōu)化

（一）參數(shù)的科學(xué)取值是決定MACD指標(biāo)投資決策價(jià)值的一個(gè)關(guān)鍵因素

在一般的技術(shù)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(wù)在 和 取值12、26和9時(shí)，可獲得的投資收益為230.55%（收益①）；而在 和 取40、195、130時(shí)，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(biāo)進(jìn)行投資決策時(shí)投資收益的高低，決定了MACD指標(biāo)的投資決策價(jià)值。

（二）人工智能算法在技術(shù)指標(biāo)參數(shù)優(yōu)化領(lǐng)域中的突出優(yōu)勢(shì)

運(yùn)用MACD指標(biāo)建立數(shù)量化投資模型的關(guān)鍵在于對(duì)公式中的三個(gè)參數(shù)進(jìn)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(guān)系，但該關(guān)系并不能用一個(gè)表達(dá)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(jī)法和窮舉法的優(yōu)化效率不高。在此情況下，可運(yùn)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(biāo)函數(shù)存在明確的表達(dá)式，且具有高效、魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)。由于技術(shù)指標(biāo)參數(shù)與投資收益間的關(guān)系相當(dāng)復(fù)雜，不存在明確的函數(shù)關(guān)系式，因此遺傳算法和模擬退火算法在技術(shù)指標(biāo)參數(shù)優(yōu)化領(lǐng)域中具有很高的應(yīng)用價(jià)值。

此外，遺傳算法和模擬退火算法的基本原理和運(yùn)算過程雖然較為復(fù)雜，但其運(yùn)用卻相當(dāng)簡(jiǎn)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(yùn)算過程，也不會(huì)對(duì)數(shù)量模型的研究產(chǎn)生重大影響，因此運(yùn)用遺傳算法和模擬退火算法對(duì)技術(shù)指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的可操作性強(qiáng)。

（三）遺傳算法和模擬退火算法應(yīng)用舉例

1.MATLAB指令

假設(shè)投資收益R和參數(shù) 、 間的關(guān)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(duì)應(yīng)的投資收益；

gain是目標(biāo)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(gè)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(shè)置選項(xiàng)。

篇(3)

關(guān)鍵詞：托賓Q理論 美聯(lián)儲(chǔ) 貨幣寬松政策

中圖分類號(hào)：F820

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1004-4914（2016）09-180-02

國(guó)際貨幣基金組織的研究報(bào)告對(duì)貨幣政策通過房地產(chǎn)行業(yè)進(jìn)行傳輸?shù)那肋M(jìn)行了總結(jié)。一國(guó)利率的變化將直接或間接影響國(guó)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(shè)和家庭支出；間接的方式是：通過改變房屋價(jià)格來實(shí)現(xiàn)。房屋價(jià)格的變化反過來會(huì)影響整體需求，方式是改變住房投資的激勵(lì)機(jī)制（托賓的Q理論效應(yīng)）和改變家庭使用抵押物價(jià)值的能力來減少其獲得消費(fèi)的資金量。貨幣的傳導(dǎo)中有關(guān)大國(guó)貨幣政策影響小國(guó)經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)的文獻(xiàn)中，利用沖擊反應(yīng)函數(shù)及變數(shù)分解等，探討美國(guó)貨幣政策對(duì)美國(guó)本身的貿(mào)易收支和總體經(jīng)濟(jì)的實(shí)質(zhì)效果。實(shí)證結(jié)果顯示，美國(guó)貨幣政策短期會(huì)造成美國(guó)貿(mào)易赤字，而在長(zhǎng)期貿(mào)易會(huì)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(guān)聯(lián)。Q理論是一種投資模型，一般用于財(cái)政，假定投資任何資產(chǎn)是一個(gè)函數(shù)Q比率：資產(chǎn)的市值與其重置成本的比。

MVt：市場(chǎng)價(jià)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(gòu)下，一般投資大眾對(duì)于該項(xiàng)憑證所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)根本搞不清楚。當(dāng)時(shí)的美國(guó)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(lì)負(fù)債融資性消費(fèi)，導(dǎo)致投資銀行為了賺取高利房貸，不斷對(duì)其信評(píng)較差的客戶進(jìn)行貸放，但當(dāng)這些信評(píng)較差的客戶還不出錢時(shí)，銀行只好拍賣這些因次級(jí)房貸所形成抵押債權(quán)重新包裝后所形成的商品，也就是所謂的不動(dòng)產(chǎn)投資信托憑證。

二、基于托賓Q理論的美聯(lián)儲(chǔ)貨幣寬松政策

金融危機(jī)過后，美國(guó)聯(lián)邦儲(chǔ)備系統(tǒng)（Federal Reserve System，簡(jiǎn)稱美聯(lián)儲(chǔ)），對(duì)外以刺激經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇和支持勞工市場(chǎng)為由，通過多次量化寬松政策，逐步增加每月對(duì)美元抵押貸款支持證券的購(gòu)買量。經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出，貨幣政策通過對(duì)普通股價(jià)格的影響而影響投資支出。詹姆斯?托賓發(fā)展了一種有關(guān)股票價(jià)格和投資支出相互關(guān)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(chǎng)價(jià)值除以資本的重置成本。如果Q很高，那么企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值要高于資本的重置成本，新廠房和設(shè)備的資本要低于企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)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(gè)比正在購(gòu)買的設(shè)施和設(shè)備要高一些的價(jià)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(huì)增加。

貨幣政策如何會(huì)影響股票價(jià)值呢？很簡(jiǎn)單，當(dāng)貨幣供給增加時(shí)，社會(huì)公眾發(fā)現(xiàn)他們持有的貨幣比所需要的多，于是就會(huì)通過支出來花掉這些貨幣。去處之一就是股票市場(chǎng)，社會(huì)公眾會(huì)增加對(duì)股票的需求從而提高股票的價(jià)格。把這一點(diǎn)和上述事實(shí)――股票價(jià)格（Ps）愈高，則Q愈高，從而投資支出I也愈高――相結(jié)合，得出下面的貨幣政策傳遞機(jī)制：

當(dāng)Q>1時(shí)，股價(jià)高，公司價(jià)值高于重置成本，相對(duì)企業(yè)市值而言，新的廠房和設(shè)備比較便宜，企業(yè)愿意通過購(gòu)買資產(chǎn)來擴(kuò)大投資。

當(dāng)Q

在傳統(tǒng)貨幣政策受阻時(shí)，美國(guó)Fed采取直接向民間商銀購(gòu)入中長(zhǎng)期資產(chǎn)，并設(shè)定目標(biāo)來直接影響中長(zhǎng)期利率（及實(shí)質(zhì)利率），通過通膨預(yù)期、財(cái)富管道、信用與匯率管道等，來傳遞貨幣政策效果。當(dāng)量化寬松（QE）政策實(shí)施后使得市場(chǎng)上產(chǎn)生了預(yù)期的通貨膨脹率，當(dāng)預(yù)期的通貨膨脹率產(chǎn)生時(shí)，市場(chǎng)上同時(shí)預(yù)期了中長(zhǎng)期利率將會(huì)下降，導(dǎo)致市場(chǎng)上資金流出美國(guó)，當(dāng)資金流出時(shí)造成市場(chǎng)上利率降低。因利率降低反而造成市場(chǎng)上需求增加，同時(shí)使得當(dāng)期的股票價(jià)格和不動(dòng)產(chǎn)價(jià)格上升。由于實(shí)質(zhì)利率下降，當(dāng)資產(chǎn)價(jià)格上揚(yáng)時(shí)也造成家庭財(cái)富、資產(chǎn)凈值以及銀行擔(dān)保品價(jià)值增加。最終造成消費(fèi)、投資以及銀行放款增加。而預(yù)期長(zhǎng)期利率降低同時(shí)使得國(guó)內(nèi)資金流出，造成美國(guó)匯率貶值，促進(jìn)出口增加，且當(dāng)長(zhǎng)期利率降低時(shí)也造成民間投資增加。進(jìn)一步激勵(lì)美國(guó)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)而改善失業(yè)率。

采用美國(guó)房貸違約率、房?jī)r(jià)成長(zhǎng)率、失業(yè)率、實(shí)質(zhì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)毛額及聯(lián)邦基準(zhǔn)利率為變量，利用模型中的因果關(guān)系檢定、沖擊反應(yīng)分析及預(yù)測(cè)誤差變異數(shù)分解法，進(jìn)行研究美國(guó)貨幣政策對(duì)總體經(jīng)濟(jì)變量和房屋市場(chǎng)的傳遞效果。結(jié)果發(fā)現(xiàn)在緊縮性貨幣政策下會(huì)造成房貸違約率的增加以及房?jī)r(jià)的下跌。而全局變量中可知，失業(yè)率、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)毛額對(duì)房屋市場(chǎng)也有一定程度的影響。從沖擊反應(yīng)分析中可以發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)與房貸違約率呈負(fù)向關(guān)系。托賓Q理論貫穿資本市場(chǎng)的價(jià)格機(jī)制與套利投資機(jī)制之中，把企業(yè)與資本市場(chǎng)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(chǎng)價(jià)值發(fā)現(xiàn)和價(jià)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(quán)或所有權(quán)結(jié)構(gòu)配置的依據(jù)。股票價(jià)格的高低成為了左右企業(yè)進(jìn)行套利投資的關(guān)鍵因素，也就Q定了企業(yè)能否利用資本市場(chǎng)達(dá)到資本升值，迅速擴(kuò)大規(guī)模的目的。同時(shí)，資本市場(chǎng)在企業(yè)資本配置與產(chǎn)權(quán)或所有權(quán)動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換中也必然將達(dá)到均衡――資本市場(chǎng)在托賓Q值等于1時(shí)達(dá)到無套利均衡，企業(yè)股票價(jià)格反映了資本的真實(shí)價(jià)值，企業(yè)在重置資本與并購(gòu)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(chǎng)的均衡點(diǎn)上下波動(dòng)。

三、結(jié)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(shí)還有目的地選擇它用新創(chuàng)造的貨幣購(gòu)買的證券的類型，影響這些證券的價(jià)格，改變經(jīng)濟(jì)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(gòu)和出售的套利行為是一種全新的投資思維，企業(yè)產(chǎn)權(quán)或所有權(quán)也在動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換中達(dá)到最優(yōu)配置。

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篇(4)

（遼寧對(duì)外經(jīng)貿(mào)學(xué)院，遼寧 大連 116052）

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

關(guān)鍵詞 ：投資組合；股市；策略指數(shù)投資

中圖分類號(hào)：F830.59文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：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(qiáng)，指數(shù)化產(chǎn)品迅速擺脫前幾年凈贖回的頹勢(shì)，呈現(xiàn)爆發(fā)式快速增長(zhǎng).伴隨著規(guī)模的迅速擴(kuò)張，結(jié)構(gòu)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(guān)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(chǎng)對(duì)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(guó)外又稱為Smart Beta，即“聰明”的Beta，是相對(duì)于“傳統(tǒng)”的Beta策略而存在的一種投資理念.傳統(tǒng)認(rèn)知上的Beta是指一種全市場(chǎng)投資組合的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，在CAPM中以全市場(chǎng)所有股票的市值加權(quán)方式計(jì)算（market capitalization weighted）.比如標(biāo)普500指數(shù)、日經(jīng)指數(shù)、以及在國(guó)內(nèi)最具代表性的滬深300指數(shù).通過簡(jiǎn)單的推演，就可以論證市值加權(quán)并非是最優(yōu)的方法.市場(chǎng)對(duì)股票的定價(jià)并非完全有效，那么市值加權(quán)的方式傾向于給高估的股票以更高的權(quán)重，而低估的股票以更低的權(quán)重，顯然這種方式并非是最優(yōu)的.在這一點(diǎn)上，Hsu（2006）已經(jīng)給出嚴(yán)格的論證.事實(shí)上，市值加權(quán)更加注重的是投資機(jī)會(huì)的市場(chǎng)容量（capacity），因此該類指數(shù)更多地被用作投資的業(yè)績(jī)基準(zhǔn).那么，如果將投資組合更換成一種非市值加權(quán)的方式，其得到的beta就是smart beta，相關(guān)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(quán)重往往是通過特定的量化算法獲得，看起來投資效果會(huì)比傳統(tǒng)的市值加權(quán)beta更加實(shí)用，相關(guān)的投資策略也往往會(huì)選擇市值加權(quán)指數(shù)作為投資業(yè)績(jī)的基準(zhǔn).

常見的Smart Beta策略包括價(jià)值策略、低波動(dòng)策略、分散化策略、動(dòng)量策略等.其中價(jià)值策略是以一些股票的價(jià)值指標(biāo)為加權(quán)方式，目標(biāo)是選擇一些基本面滿足特定屬性的股票構(gòu)成組合.比如基于財(cái)務(wù)基本面評(píng)分的基本面加權(quán)，或基于分紅率的紅利加權(quán)等.低波動(dòng)策略的目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)最低或較低波動(dòng)率的投資組合，通常包括最小方差目標(biāo)加權(quán)、波動(dòng)率倒數(shù)加權(quán)等方法.分散化策略的目的是提高組合中股票的分散度，應(yīng)用最廣的是等權(quán)重策略.動(dòng)量策略在國(guó)外也是一種常見的策略，因?yàn)閲?guó)外市場(chǎng)上驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)動(dòng)量因子非常有效，因此會(huì)選擇以動(dòng)量因子來作為股票選擇和加權(quán)的方式，見表1.

據(jù)統(tǒng)計(jì)，美國(guó)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(quán)的指數(shù)產(chǎn)品規(guī)模相當(dāng)，策略也主要以紅利、等權(quán)重、基本面、低波動(dòng)為主.而國(guó)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(duì)主要的Smart Beta策略進(jìn)行了驗(yàn)證，證明Smart Beta策略確實(shí)能大概率上擊敗以市值加權(quán)的滬深300指數(shù).其中表現(xiàn)最好的是低波動(dòng)相關(guān)策略，包括300最小方差、300低貝塔、300低波動(dòng).

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(dān)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)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(guān)性特征，或許存在市場(chǎng)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(chǎng)因子以外，價(jià)值因子和規(guī)模因子也是非常顯著的.后來又將動(dòng)量因子補(bǔ)充進(jìn)來，從而形成四因素模型.

自此，風(fēng)格因子投資的概念逐漸被學(xué)術(shù)界與投資界所廣泛接受.事實(shí)上，自從1970年代以來，國(guó)外就開始萌生基于這種理念的主動(dòng)投資管理.投資業(yè)界在三因素模型基礎(chǔ)上開發(fā)了非常有效的線性因子投資模型，如Barra公司將國(guó)家地域因子、宏觀因子、概念風(fēng)險(xiǎn)因子等逐步納入到其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中.隨后，學(xué)術(shù)界又逐步發(fā)現(xiàn)了更多有效的風(fēng)險(xiǎn)和策略因子，如低波動(dòng)率、低流動(dòng)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(shí)際上并非是提供了有效的Alpha，而只不過是將各種風(fēng)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(duì)資產(chǎn)的看法不再是其表面上所呈現(xiàn)出來的風(fēng)險(xiǎn)與收益特征，而是其特定或持續(xù)暴露的風(fēng)險(xiǎn)因子敞口，比如價(jià)值因子敞口、規(guī)模因子敞口等.如果投資者能夠設(shè)定自己的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算，明確其將在各種風(fēng)險(xiǎn)因子上的敞口，就可以從市場(chǎng)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(fēng)險(xiǎn)上是可控的，從而將投資引入了一個(gè)新的配置時(shí)代.

因此，基于特定量化策略的Smart Beta策略指數(shù)投資開始風(fēng)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(fèi)用低廉，并且突出地暴露到某一個(gè)特定的風(fēng)險(xiǎn)因子上.比如在紅利策略中，通常會(huì)選擇那些分紅率最高的股票進(jìn)入組合，并給予高分紅股票更高的權(quán)重，這樣就使得組合在價(jià)值因子上產(chǎn)生了顯著的風(fēng)險(xiǎn)敞口.在等權(quán)策略中，全部入選組合的股票無論市值大小都給予相同權(quán)重，從而導(dǎo)致小盤股獲得比市值加權(quán)指數(shù)更高的權(quán)重，導(dǎo)致組合在規(guī)模因子上產(chǎn)生顯著的風(fēng)險(xiǎn)敞口.波動(dòng)率倒數(shù)加權(quán)策略則會(huì)給予波動(dòng)率較低的股票更高的權(quán)重，從而整體上降低組合的波動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，因此也在波動(dòng)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(fēng)險(xiǎn)特征后，就能夠方便地構(gòu)建自己的組合配置，反過來也促進(jìn)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(shí)間內(nèi)，也許特定的策略指數(shù)能戰(zhàn)勝市值加權(quán)組合，使得它看起來非?！奥斆鳌?，但在另一段時(shí)間內(nèi)該策略指數(shù)可能會(huì)落后市值加權(quán)組合，使得它看起來也不是那么“聰明”.這是因?yàn)椴呗灾笖?shù)產(chǎn)品通常會(huì)有嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)因子敞口，因此其業(yè)績(jī)也隨著風(fēng)險(xiǎn)因子的表現(xiàn)而起伏不定.可能有一些因子長(zhǎng)期來看存在明顯的超額收益，導(dǎo)致這些策略看起來非常具有吸引力.

針對(duì)幾個(gè)主要的風(fēng)險(xiǎn)因子，測(cè)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(guó)A股市場(chǎng)上長(zhǎng)期表現(xiàn)最好的，但其波動(dòng)率也比較大.價(jià)值因子、反轉(zhuǎn)因子、基本面因子的長(zhǎng)期表現(xiàn)也非常好.然而，表4測(cè)算了這些因子表現(xiàn)的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)各種因子之間的相關(guān)性非常低.并且單一因子的信息比率都無法達(dá)到2以上，這就表明單純使用一個(gè)因子，即使是表現(xiàn)最好的小盤因子也依然無法達(dá)到滿意的投資效果.

因此，風(fēng)格偏向非常明顯的策略指數(shù)投資產(chǎn)品也即往往會(huì)隨著市場(chǎng)風(fēng)格的切換而發(fā)生特別明顯的波動(dòng).但是，如果投資者能夠設(shè)定自己的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算約束，就能夠合理地選擇多個(gè)策略指數(shù)投資產(chǎn)品來構(gòu)造自己的組合基金.組合基金利用不同產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)敞口的低相關(guān)性來降低組合的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn).

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(shì)，同時(shí)又充分控制和分散風(fēng)險(xiǎn)的一種很好的方法.目前國(guó)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(fēng)險(xiǎn)因子，希望在控制一定的風(fēng)險(xiǎn)暴露基礎(chǔ)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(fēng)險(xiǎn)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(zhǎng)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(qiáng)的暴露，2013-2014年里小盤因子表現(xiàn)很強(qiáng)，但2011-2012年里價(jià)值因子表現(xiàn)更好.表6拆解了三只基金的全部持倉(cāng)的自由流通市值分布，不難看出大摩多因子與長(zhǎng)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(jī)記錄較長(zhǎng)的大摩多因子、長(zhǎng)信量化先鋒，另外搭配兩只偏向價(jià)值的策略指數(shù)基金：華寶興業(yè)上證180價(jià)值ETF、銀河滬深300價(jià)值.以等權(quán)重在四個(gè)產(chǎn)品之間搭配，構(gòu)造一個(gè)混合的組合基金投資產(chǎn)品（FOF）.

經(jīng)過計(jì)算，不難看出兩個(gè)偏向價(jià)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(quán)構(gòu)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(yuǎn)遠(yuǎn)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(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)得到了明顯的提升.

4 結(jié)論

策略指數(shù)投資的Smart Beta正逐漸成為市場(chǎng)上非常重要的一類產(chǎn)品，因其風(fēng)格特征顯著，在特定的市場(chǎng)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(biāo)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.

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篇(5)

2016年以來，A股震蕩明顯加劇。如何更好地規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、保住前期浮盈，成為投資者最關(guān)心的話題。在此背景下，一些收益穩(wěn)定、回撤控制能力強(qiáng)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(bào)》數(shù)據(jù)研究中心對(duì)全市場(chǎng)成立于2016年前的67只量化產(chǎn)品（A、C類分開計(jì)算）的區(qū)間復(fù)權(quán)單位凈值增長(zhǎng)率、以及區(qū)間復(fù)權(quán)單位凈值相對(duì)大盤增長(zhǎng)率的統(tǒng)計(jì)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(duì)沖策略混合型發(fā)起式基金A/C（以下簡(jiǎn)稱“華寶量化對(duì)沖”）在全部67只量化產(chǎn)品中業(yè)績(jī)表現(xiàn)最好，其區(qū)間復(fù)權(quán)單位凈值相對(duì)大盤增長(zhǎng)率均超過了20%。

震蕩市場(chǎng)上的投資利器

對(duì)于旨在獲取絕對(duì)回報(bào)的華寶量化對(duì)沖來說，完全稱得上是震蕩市場(chǎng)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(duì)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(fēng)險(xiǎn)，歷次凈值漲幅超越滬指均在5個(gè)百分點(diǎn)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(dān)任華寶興業(yè)量化對(duì)沖基金、上證180價(jià)值ETF及聯(lián)接基金、華寶興業(yè)事件驅(qū)動(dòng)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(zhǎng)期從事主動(dòng)量化策略研究和量化投資工作，在擇時(shí)、行業(yè)配置和選股領(lǐng)域有較深入的思考和研究，總體負(fù)責(zé)量化對(duì)沖的投資運(yùn)作和量化模型開發(fā)。

談及當(dāng)前的投資操作，徐林明表示，“2016年以來股指期貨負(fù)基差結(jié)構(gòu)仍然存在，在此局面下，華寶量化對(duì)沖繼續(xù)保持低倉(cāng)位運(yùn)作，股票部分用于滿足申購(gòu)新股的市值要求，同時(shí)對(duì)這部分頭寸，利用股指期貨對(duì)沖系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。一季度華寶量化對(duì)沖的資金主要投資于低風(fēng)險(xiǎn)的標(biāo)的或者現(xiàn)金管理，并積極參與新股申購(gòu)、可轉(zhuǎn)債申購(gòu)、協(xié)議存款、隔夜回購(gòu)等，力爭(zhēng)在風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下實(shí)現(xiàn)凈值的穩(wěn)健增長(zhǎng)?！?/p>

業(yè)內(nèi)創(chuàng)新量化投資專家

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

篇(6)

“與匯添富那只產(chǎn)品的純主動(dòng)性相比，我們這只產(chǎn)品是有量化約束的。” 泰達(dá)宏利逆向策略股票型證券投資基金焦云在接受時(shí)代周報(bào)記者采訪時(shí)表示，該基金運(yùn)用定量分析和定性分析相結(jié)合的方法構(gòu)建股票備選庫(kù)，以明確定量、定性分析的具體運(yùn)用領(lǐng)域把量化策略貫徹到投資的全過程中，回避受市場(chǎng)熱捧而價(jià)格超高的個(gè)股，把握事件沖擊等逆向投資機(jī)會(huì)。

據(jù)了解，這也是泰達(dá)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(yàn)基金投資管理能力。然而量化基金表現(xiàn)卻一枝獨(dú)秀。銀河數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，2012年一季度，上證綜指上漲2.88%，同期標(biāo)準(zhǔn)股票型基金平均業(yè)績(jī)?yōu)?.31%，而量化基金的平均業(yè)績(jī)?yōu)?.92%。

逆向投資正當(dāng)時(shí)

“其實(shí)對(duì)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(shí)貪婪，在別人貪婪時(shí)恐懼’就是逆向投資思維的一種表述?！碧┻_(dá)宏利逆向策略基金擬任基金經(jīng)理焦云告訴時(shí)代周報(bào)記者，逆向投資策略就是對(duì)抗人性從眾的心理弱點(diǎn)，避開機(jī)構(gòu)扎堆的熱門股、題材股，尋找被市場(chǎng)忽略或股價(jià)被嚴(yán)重低估的成長(zhǎng)類股票。

在焦云看來，逆向投資強(qiáng)調(diào)的不隨波逐流，不是簡(jiǎn)單的和市場(chǎng)趨勢(shì)作對(duì)，也不是簡(jiǎn)單的掘金冷門股，而是在研判大勢(shì)的基礎(chǔ)上，對(duì)上市公司本身的投資價(jià)值進(jìn)行分析，以適當(dāng)價(jià)格介入股價(jià)被嚴(yán)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(chǎng)整體震蕩，短期內(nèi)板塊頻繁輪動(dòng)的情況下，每一種投資思維都能在市場(chǎng)中占有一席之地。逆向投資策略瞄準(zhǔn)被市場(chǎng)忽視、低估、看空的“非主流”股票，極有可能挖掘出一些蘊(yùn)含著巨大投資潛力的個(gè)股，捕捉一些結(jié)構(gòu)性的投資機(jī)會(huì)。

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(jì)學(xué)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(jì)，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(bào)一只逆向策略股票型基金，目前正在證監(jiān)會(huì)報(bào)批程序中。分析認(rèn)為，受歐債危機(jī)、全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩、國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等因素影響，A股在未來較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)都將維持寬幅震蕩的局面，但其中不乏個(gè)股結(jié)構(gòu)性投資機(jī)會(huì)，這一市場(chǎng)格局為逆向投資策略提供了好機(jī)會(huì)。

量化基金擴(kuò)容潮起

除了泰達(dá)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(guó)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(xué)模型并應(yīng)用量化分析方法進(jìn)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(guó)內(nèi)市場(chǎng)，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(jìn)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(jì)，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(yán)重，相較而言，獨(dú)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(cuò)業(yè)績(jī)也支撐了這波擴(kuò)容?！焙觅I基金研究員劉天天告訴時(shí)代周報(bào)記者。銀河數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，2012年一季度，上證綜指上漲2.88%，同期標(biāo)準(zhǔn)股票型基金平均業(yè)績(jī)?yōu)?.31%，而量化基金的平均業(yè)績(jī)?yōu)?.92%。

“在量化投資領(lǐng)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(yàn)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(xué)模型和神秘的公式掃描市場(chǎng)，捕捉機(jī)會(huì)?！睋?jù)了解，詹姆斯?西蒙斯管理的大獎(jiǎng)?wù)禄?989-2007年均收益率高達(dá)35%，而“股神”巴菲特在同期的平均年回報(bào)大約為20%。

在游凜峰看來，量化投資的優(yōu)勢(shì)非常突出，未來將會(huì)有更多的基金經(jīng)理進(jìn)入數(shù)量化選股這個(gè)領(lǐng)域，通過采用計(jì)算機(jī)輔助的投資組合優(yōu)化模型。

篇(7)

今年以來,A股市場(chǎng)反復(fù)震蕩調(diào)整,而且熱點(diǎn)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(shí),基金整體業(yè)績(jī)也表現(xiàn)不佳,標(biāo)準(zhǔn)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(shí)現(xiàn)正收益,表現(xiàn)搶眼。

據(jù)銀河證券數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),截至4月16日,標(biāo)準(zhǔn)股票型基金今年以來的凈值平均增長(zhǎng)率為-1.83%,而成立于2009年6月、國(guó)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(lǐng)先于其它同期成立的基金。

繼一季度中小板一枝獨(dú)秀之后,市場(chǎng)上又出現(xiàn)藍(lán)籌行情開始啟動(dòng)的聲音。在市場(chǎng)預(yù)期撲朔迷離的情況下,中?；鹫J(rèn)為,依靠單個(gè)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(gè)市場(chǎng),更難以做到適時(shí)把握個(gè)股和板塊機(jī)會(huì),而市場(chǎng)風(fēng)格的突然改變,必將迫使基金調(diào)整重倉(cāng)股和行業(yè)結(jié)構(gòu),這樣的市場(chǎng)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(chǎng)的股票,使其能更全面的選擇有成長(zhǎng)潛力的股票,不存在由于市場(chǎng)風(fēng)格突然變化而不適應(yīng)的問題。

其次,一季度中小盤板塊的強(qiáng)勢(shì)拉升,目前的估值水平分化較大,風(fēng)險(xiǎn)正逐步凝聚。量化基金通過預(yù)先設(shè)定的績(jī)效目標(biāo)、風(fēng)險(xiǎn)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(fēng)險(xiǎn)。

李延剛強(qiáng)調(diào),傳統(tǒng)的定性投資管理依賴對(duì)上市公司的調(diào)研和基金經(jīng)理個(gè)人的主觀經(jīng)驗(yàn)判斷,而量化投資管理則是“定性思想的量化應(yīng)用”,依據(jù)投資模型來做出投資決策,每一項(xiàng)決策都有大量的數(shù)據(jù)支持,結(jié)果較為科學(xué)準(zhǔn)確,一定程度上避免了人為干擾。