量化投資主要方法范文

導語：如何才能寫好一篇量化投資主要方法，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

剛開始的時候，西蒙斯的投資方法和許多人類似：通過對宏觀基本面的分析來判斷外匯和商品的價格走勢，然后進行相應的買賣。但是投資開始還沒過兩年，西蒙斯就決定完全離開校園，全職進行投資活動。1978年，他離開石溪大學，成了專業投資人。他成立了一個叫林姆若伊的基金，專門從事各種投資，其中主要是外匯交易，但是也包括投資各種小公司的現在統稱創投基金的投資活動。10年間，林姆若伊基金的投資回報是25倍，相當于每年增長38%左右，這和后來西蒙斯管理的大獎章基金的回報差不多。那時候西蒙斯還是花很多時間來關注宏觀經濟事件，比如美聯儲什么時候加息啦、加息之后美國債券的長期利率和短期利率都分別會有什么變化啦之類的東西。他當年的投資方法是判斷型的，直到10年以后的1988年，大獎章基金鳴鑼開張，西蒙斯的投資方法才完全轉型，從判斷型轉到量化型。

這里我們要岔開話題，說說投資方法都有哪些類型。其實分起來也很容易，按照投資決策的方式，可以分成判斷型和量化型兩類。判斷型投資者根據各種信息以及個人過去的經驗來確定買賣什么、買賣多少、什么價位執行、交易如何退場（止損、止盈）等，這里面最有代表性的人物正是西蒙斯在紐約的鄰居索羅斯。股神巴菲特也應該算是判斷型的投資者。

投資行業一般把量化型的投資稱做“黑箱”。簡單來說，量化投資者不依靠大腦的判斷，而是靠數學公式來投資。比如：量化投資者把最新的市場及其他相關信息輸入到他的秘密公式里，公式得出的結果說買中石化，量化投資者就出去買中石化。過了一段時間，一天或者個把月，也可能是幾秒之后，量化投資者又把最新的信息輸入他的秘密公式，公式的結果說賣中石化，量化投資者就賣了。量化投資者和判斷型投資者的最主要的區別在于，不用判斷，而是完全依照公式。公式的好處是它的一致性：同樣的信息輸入同樣的公式，得出的結果是一樣的，跟輸入的人是誰沒有關系。西蒙斯正是量化型投資者的代表。量化型的投資方法還很年輕，它的發展壯大也不過是最近30年的事情。

投資方法還可以根據投資決策所憑借的信息類別來分，分成基本面型和技術型兩類。基本面型的投資方法按照宏觀經濟或者公司盈利的各類指標來進行投資決策，而技術型的投資方法則一般是按照過去的價格走勢來判斷的。也有許多投資方法既不靠基本面，也不靠過去的價格走勢，為了定義的嚴謹，我們把任何使用非宏觀經濟指標和公司營運指標來分析投資的方法都歸入技術型投資之中。

據2007年的統計，全球70%的錢都是憑借基本面型的投資方法來操作的，30年之前，這個比率應該超過90%。技術型、量化型的投資雖說可以溯源到20世紀初，但是它們的發展和壯大是近30多年的事情，尤其是使用數學工具和電腦的量化投資方法。在金融危機的影響之下，很多投資行業受到影響，但是量化投資（包括指數投資）仍然是基金管理里面增長最快的一個部類。

綜合上面兩組分類方法，投資方法可以細分為基本面判斷法、基本面量化法、技術判斷法和技術量化法。索羅斯和巴菲特都應該屬于基本面判斷法，從目前了解的信息來判斷西蒙斯屬于技術量化法。技術判斷法的追隨者很多，它有另外一個名字：技術分析法，或者圖線法。人們對技術分析這個行當的態度其實也類似于對金庸小說的態度：有人說好得不得了，有人則不屑一顧，認為這和占星術沒什么不同。其實這類投資方法和西蒙斯的大獎章基金有很多相似之處，西蒙斯的林姆若伊基金在1978~1988年之間的投資方法很大程度上都可以歸于技術判斷方法，后來的大獎章基金也可以說繼續走技術型投資的道路。

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與股神巴菲特的“價值投資”不同，西蒙斯的投資成就依靠的是“量化投資”。這位24歲起就出任哈佛大學數學系教授的數學天才，依靠數學模型和計算機技術捕捉著市場機會。他認為，數學模型比主動投資能夠更有效地降低風險。

雖然中國人對西蒙斯這個名字還比較陌生，但“量化投資”產品在華爾街已經非常普遍。受益于計算機技術的提升和市場歷史數據供應的完善，進入21世紀后，這一投資方式開始飛躍成長。2000年至2007年間，美國“量化投資”產品的總規模翻了4倍多，超越了同期美國共同基金總規模（定量+定性）的增長速度（翻了1.5倍）。“量化投資”在美國全部投資中的占比，從1970年為零發展到2009年30%以上。

什么是“量化投資”？

可以說“量化投資”是隨著計算機科技而發展起來的。簡單地說，“量化投資”就是將人的投資思想反應在數量模型中，并利用電腦處理大量信息，從而進行投資決策。建信上證社會責任ETF基金經理葉樂天介紹，“量化投資”在美國的發展比較蓬勃。在華爾街的投資行為中，同一個套利機會下，誰下單早誰就就能抓住機會，這些都得益于計算機運行速度越來越快。也往往就是這幾毫秒的領先，就可以掙到萬分之一的收益。萬分之一雖然不多，但是日積月累，就可能有很高的收益。

目前“量化投資”在中國還是一個新概念，處于起步和發展之間的階段，可以說是少數派的地位，普通老百姓不太熟悉，產品較少，也缺乏明星產品和明星基金經理。

與市場熟悉的“定性投資”相比，“量化投資”主要是在研究方法上與其不同。“定性投資”的公司基本面研究是靠到企業調研，看研究報告，與高管深入交流、了解大股東訴求，了解公司發展規劃之類，有很深的深度。“量化投資”則注重廣度，比如市場上有2000只股票，就把2000只全都抓起來，“量化投資”的數據越多反而越好。葉樂天以市場中一個很形象的比喻來形容上述兩種投資的異同：“定性投資”和“定量投資”的差異如同中醫和西醫的關系。“定性投資”更像中醫，更多地依靠經驗和感覺判斷病在哪里；“定量投資”更像是西醫，依靠模型判斷，模型對于定量投資基金經理的作用就像CT機對于醫生的作用。在每一天的投資運作之前，我會先用模型對整個市場進行一次全面的檢查和掃描，然后根據檢查和掃描結果做出投資決策。

葉樂天笑稱，與定性投資基金經理經常出差不同，他主要的工作都在案頭。他主要是搜集數據，進行數據處理，還有編程。雖然表面上看不如定性投資基金經理忙碌，但其實工作量一點不少。

排除“人”的情感

一位“量化投資”基金經理一開始是學習理論方面的知識，比如數學知識和統計學知識；然后對歷史數據進行分析；參考市場中已有的成功模型，汲取巨人的智慧；接著是建模；然后測試，測試中有很多細節需要考慮，比如沖擊成本等；最后是搭建一個平臺，確保數據到達后，模型能夠響應，進行處理和輸出。每一步都非常復雜。

在這個過程里，不僅數學模型不具備自己的情感，基金經理也要盡可能地剔除“人”的思維。這其中便是對紀律性的超高要求。雖然量化模型是由人設計的，具體的交易單由模型產生，但基金經理在經驗總結以及模型設計時容易保持理性，在個股的交易時卻不免受制于人性的弱點。葉樂天說，正如西醫檢查一般，量化模型的最大的特點就是可以克服人性的弱點，他不會有恐慌，也不會有貪婪。所以只要模型和數據是正確的，基金經理平時都不會去干預和控制模型的輸出。

2007年次貸危機的爆發，在一定程度上可以說就是人的情感對模型干預造成的失誤。華爾街為衍生品定價的模型并沒有錯，錯的是人在設定參數的時候對當時的金融形勢過于樂觀，過分信任金融衍生品工具。

但盡量不干預也不是完全不干預，比如下面這兩種情況：一是程序發生錯誤，二是模型錯誤。模型錯誤主要指的是股票走勢與預測相差特別大，超過了統計意義上顯著的差別，這時就需要更新一下模型，但一般不會太頻繁。

另外一種發揮人的主觀能動性的情況就是對虛假數據的剔除。葉樂天介紹，“中國很多數據都經過修飾，對我本人來說，我不喜歡根據宏觀數據擇時，更多地是相信多因子模型。我們現在有很大一部分工作是進行數據清理，包括上市公司經過修飾的財務數據。但是有一塊是沒有經過修飾的，就是技術面的數據，比如成交量和成交價格，這是由市場PK決定的。同時由于中國市場有坐莊的人，所以我們在小股票的選擇上也會比較慎重。在數據清理方面與基本面有關，所以我們也會和研究員溝通。還包括異常值的去除，取中位數往往比平均數更靠譜。在統計學上有一個大數定律，在數據量很大的情況下，最終會回歸一個中性的環境。”

如何選擇“量化投資”產品？

依照目前中國市場的情況，“量化投資”主要分為一下幾類：一是套利型，比如股指期貨套利；二是被動型；三是追求超額收益的產品；四是做高頻交易，主要是私募和券商資本。不同的產品對收益率會有不同的要求：指數增強追求的是超額收益，與標的指數之間的差盡量少，還能跑贏指數；對沖基金和套利ETF是在穩定的前提下追求超額收益。

目前中國的量化產品絕大多數還是指數產品，尤其是公募這一塊，起碼有100來只，但主動量化的可能只有十幾只。量化產品的換倉、持倉的規模比較大，那么沖擊的成本就比較大。因為量化投資不像基本面研究對單個公司的研究很透，所以禁得起很大的波動，追求的漲幅也大。量化追求比較小的漲幅，但比較穩定。另外，查閱“量化投資”基金的歷史業績可以發現，指數增強型基金的表現還算穩定，主動量化型的穩定性稍差。業績穩定對開放式基金比較重要。目前市場上認購較好的指數基金，就是因為業績穩定。

在交易量上，不同的產品會不一樣。公募的交易肯定不活躍，因為交易量比較大，沖擊的成本也大，另外同日不能反向交易。但私募量化基金主要是做高頻交易，深度更大，一天可能往返好幾次。

同時，中國的量化產品主要還是受制于投資人才的培養、衍生工具的發展和市場深度不夠。因為衍生工具缺乏，在內地市場買可轉債，就不能像在香港市場一樣去做空股票，做空相應的債券，賺取波動率。市場深度不夠則主要表現可投資股票的數量上。

在目前的市場情況下，投資者在選擇“量化投資”產品的時候，首先看一下這只基金是屬于哪一類的，然后看基金經理的投資理念和思路方法能否在當時的市場上獲取收益，如果認同的話就可以選擇了。也即是一看歷史業績，二看管理者的投資理念。

很多人擔心由于中國股市受政策影響較大，數學模型可能并不能及時對政策變動做出反應。葉樂天說，“政策市對市場肯定會有影響，包括數據不透明，政策變化對股市的影響等。但股市會反映政策的，如果政策有效的話，政策會反映在股市中，為量化模型提供一些最新的數據，只要及時更新數據，還是可以處理得很好。”

另外，基金的規模對業績也會有影響。葉樂天認為，指數增強產品三四十個億是比較好的規模。如果規模太小，有些持倉可能會買不足。

投資在選擇“量化投資”產品的時候，應當首先考慮資產配置。因為基金是一種長期投資，不需要經常擇時，更多地還是做好投資者個人的資產配置。

量化產品的優勢

“量化投資”的投資方法本身在海外已經得到了證明，但中國A股市場主要以散戶占多數，要把運用模型進行計算操作的量化投資這樣復雜的投資方法向他們解釋清楚并理解和接受確實不易。但從量化投資的特點上來看，由于量化投資需要不斷尋找機會，買入一大批股票，而不會在幾只股票上重倉押注，在投資結果上，其換手率和分散化程度都較高，這樣一來，相對于散戶投資者重倉幾只股票來講，風險性也就更小。同時，由于量化投資就是借助現代統計學、數學的方法，從海量歷史數據中尋找能夠帶來超額收益的多種“大概率”策略，并紀律嚴明地按照這些策略所構建的數量化模型來指導投資、形成回報，因此具有很高的投資價值。

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摘 要 自2010年4月股指期貨推出后，數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，在數量化投資領域中可能具有廣泛的發展前景。

關鍵詞 數量化投資 MACD 遺傳算法 模擬退火算法

一、研究背景

與傳統投資基于各方面信息和個人判斷進行操作不同，數量化投資將適當的金融理論、投資經驗等反映在數量模型中，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。

由于數量化投資的操作策略往往經過了嚴格的驗證，具有較強的系統性和規范性，主觀隨意性較少，風險可測可控，因此隨著計算機數據處理能力的迅速提高，數量化投資獲得了快速發展，數量化基金的規模亦迅速擴大。據統計，自2003年以來，數量化基金規模的年均增長速度高達15%，而傳統型基金規模的增長速度則低于5%。

很顯然，科學的數量模型是數量化投資成敗的關鍵。當前，主流的數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進行優化，建立了一種較為簡單、有效的數量模型構建方法，希望能為推動我國剛剛起步的數量化投資發展有所幫助。

二、模型框架

由于MACD指標以經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（ 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的大小），又存在對形態的應用（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、模型參數優化

（一）參數的科學取值是決定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，該取值并不是最優的。

例如，以2005年1月5日至2010年12月31的滬深300指數為例，根據（公式1）和（公式2），做多業務在 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優化領域中的突出優勢

運用MACD指標建立數量化投資模型的關鍵在于對公式中的三個參數進行優化。然而，雖然參數取值與投資收益間存在確定的函數關系，但該關系并不能用一個表達式予以直接闡述，因此傳統的解析方法在此并不適用。而其他傳統方法如隨機法和窮舉法的優化效率不高。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，按照明確的規則搜索最優解，并不要求目標函數存在明確的表達式，且具有高效、魯棒性強等特點。由于技術指標參數與投資收益間的關系相當復雜，不存在明確的函數關系式，因此遺傳算法和模擬退火算法在技術指標參數優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等數據處理軟件均提供了現成的工具箱供用戶方便地使用，且即使不掌握參數優化的原理和運算過程，也不會對數量模型的研究產生重大影響，因此運用遺傳算法和模擬退火算法對技術指標參數進行優化的可操作性強。

（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 、 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 、 的最優化取值及其所對應的投資收益；

gain是目標函數，可根據（公式1）、（公式2）和（公式3）編寫；

nvars是待優化的參數個數；

x0是參數 、 的初始值；

lb是參數的下界；

ub是參數的上界；

options是MATLAB指令的設置選項。

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1、各類投資工具及其風險的概要分析

風險越大，回報越大。早在馬克思的資本論中便已經從另一個側面對這一現象做出了很好地詮釋。作為投資的一個伴生要素，如何對風險進行有效地控制將直接關乎在投資行為中，獲取預期收益的概率和能力。投資風險的根源在于未來可能發生的不利事件，投資行為是謀求未來一段時間的現金流收益，所以投資的預期收益就牽涉到對未來的預測，這一預測是建立在對可能影響未來收益回報的各類驅動因素的分析。然而這些驅動因素通常都會有不確定性，正是這種不確定性導致了風險的發生。所以風險是由風險驅動因素的不確定性產生。而不同的投資工具其不確定性也各不相同。

將個人投資行為分類，常見的類別包括：金融類投資、房產類投資、實業類投資、民間借貸、期貨投資這樣五種主要類別。以目前的形勢來看，房產類投資和金融類投資相對屬于低風險投資，實業類投資屬于一般風險類投資，期貨類投資和民間借貸均屬于高風險投資。

金融類投資、房產類投資和期貨類投資可以看成是一組投資方式，因為受我國市場政策影響，這三類產業具有聯合調控的特點，三個產業中的一個或兩個呈上升趨勢時，另外兩個或一個產業必然會呈下降趨勢，這是受我國政府的宏觀調控所影響。其中金融類投資主要包括銀行存款、債券、股票、基金等，這些投資種類進一步劃分可以分成保本投資和非保本投資，存款、債券和部分基金屬于此類，此類投資具有收益低，風險小的特點，在搭配個人投資組合時這一類投資可以作為一個抵消風險的投資項納入考慮。而股票投資和另一部分基金投資則是屬于非保本類投資，投資收益隨著其風險的等級升高而隨之上升。這部分投資除了要看被投資主體的經營情況，歷史業績走勢等，還需要充分關注房產市場、期貨市場的情況，目前我國是房產市場熱，期貨市場熱，那么股票市場勢必低迷。如果這兩個市場境況轉冷，那么也就預示著金融市場的繁榮，此時加大持有量并制定適當的風險策略無非是一個很好地選擇，這一類風險的規避策略應當以量化分析為導向，下文會詳細闡述。

對于地產市場來說，熱度近年來一直居高不下，最近受政策影響有些轉冷，但是分析政策不難看出，我國的政策決定地產市場一直是一個貨幣的蓄水池，如果蓄水池不再蓄水，那么人民幣則會大量升值，如果中國政府為了貨幣找到另一個蓄水池，那么人民幣勢必走向世界。如果這兩種情況出現，房產市場會有所冷卻，但考慮到房產市場的鋼需屬性，一個位置比較好的房產投資依然是比較穩妥的低風險投資選擇。這一類風險的規避策略應當著重于位置的選擇上，如果能夠提前知道周邊政府未來的規劃，那么對于風險分析來說將更加準確有效。

另外兩種實業類投資和民間借貸，這兩種有一個共性，相較地產市場以位置為導向來說，這兩種投資是以人為導向，即被投資主體均是人。這兩種投資除了要應用到正確的風險量化方法以外，還需要有詳細的合同約定以及對被投資人的全面分析。合同約定中包括收益分配、責任、義務等均要做詳細的約束，如果是對熟人投資那么更要注意在合同中確定好雙方的責任與義務，避免今后權責不明的情況出現。對被投資人的全面分析要關注于此人的風評、業務水平、以及償債能力。一個連生活都成困難的被投資人在生意不順時卷款走人這種現象屢屢發生。

對于某些資金充裕的投資人來說，還有一種實業類投資是參股某公司成為股東，這類投資通常牽涉資金量大，行為復雜且個性多于共性，所以本文中不再多做論述。

2、風險的量化分析方法

為了能夠有效地規避風險，通常需要經歷五個步驟，即風險識別，風險定性分析，風險定量分析，制定風險控制策略，實施風險控制策略。而其中的風險量化分析是非常重要的一個環節。無論哪種投資，投資人都需要明確兩個要點，即獲得利潤的概率如何以及失敗時的損失是否能夠承受。這兩個指標均是風險定量分析要解決的問題。

風險定量分析顧名思義，將投資風險從一個大致的認識變為具體的金錢數字。例如說我投資了某個基金A萬元，如果不出意外的話年底我能拿到m萬的紅利，如果有意外的話我可能會損失n萬元。這種認識無助于投資人進行投資決策以及展開風險控制，如果變為年底我有x%的可能獲利m萬元，y%的可能保本，z%的可能損失n萬元，那么投資人就可以通過（A+m）*x%+A*y%+（A-n）*z%這個公式簡單計算其綜合收益，并與投入進行比對，來決定投資是否可行，以及發生風險的概率及損失程度。再進一步的情況可以將此投資方案和其他投資方案進行對比，來搭配最優化的投資組合。

定量分析方法在投資行業中非常常見，種類也有很多，本文給出兩種方法，即綜合仿真分析法和基數計算法。其中第一種方法適用可以找到一定規律，即被投資主體已經經歷了一段時間的運營，或屬于一個長期穩定的行業。第二種方法適用于新興行業或在某穩定行業中新開展的運營活動。

所謂綜合仿真分析法是一種統計學的方法，而且顧名思義，要進行仿真分析。如前文所說，每一種投資都有其風險驅動因素。綜合仿真分析法的關鍵就在于如果想對風險進行量化，那么首先要對這些風險驅動因素進行量化，而量化的手段就是采用統計學的方法，來確定其變化趨勢，從而分析因為這些驅動因素變化而導致的風險區間。通常在開展這一方法時多用到數學模型或者統計工具。以某一個零售業的實業投資為例，經過分析認為，這個零售業其風險因素主要有進貨市場價格的不穩定、進貨量的不確定、購買者數量的不穩定，以及商品庫存造成的損耗。也就是說這一零售業共有四個風險因素。經過對相同地區同類市場的調查，以月為單位收集樣本點，即針對于一年中各個月份收集四個數據點，放入工具中開展分析，定位每一個驅動因素的變化規律，例如輸入Beta分布，正態分布，均勻分布等。再將每一種因素的最悲觀和最樂觀的估計對盈利能力的影響進行預計，例如最好的購買這數量可以為店內造成m的收益，最不好的情況則造成n的收益（n可以為負），將以上元素放入風險工具/統計工具中，例如水晶球，Matlab等。從而獲得一個置信度以及對應的盈利、虧損范圍，從而實現上文中所述的分析。

基數計算法和仿真法有些相似，而且都是為了獲得盈利虧損范圍以及其對應發生的概率。但基數計算法更加粗糙一些，其過程是要首先確定一個利益回報的基準，例如說某只基金年化收益5%。那么這個5%則被視為一個基準，在這個基準的基礎上分析可能影響到基金收益的因素，確定這些因素會對利益回報帶來的影響的可能，進而獲得各個盈利點的置信區間。

3、如何制定有效的風險規避策略

當有了一個很好的分析之后，下一步就是要制定風險規避策略。按照大類來分，可以將風險規避策略區分為事前控制以及事后補救。通常來講事前控制屬于降低風險，事后補救屬于降低損失。

對于事前控制來說，其關鍵點衍生于上文所述的量化風險分析，在量化風險分析過程中，可以開展一個名為“敏感度分析”的工作，即將每個風險因素對收益的影響的能力進行量化。例如說當客流量下降20%時，除了銷售量的下降，還會因為存貨損耗而造成更大的利潤損失，其損失可能達到35%。那么這時就可以給客流量這個風險因素定義敏感度為35%/20%即1.75。通過對所有風險因素進行敏感度分析并排序，篩選出排序靠前的要素建立風險指標追蹤表進行重點追蹤，重點監控，當指標異常時及時做出應對措施，例如發起討論會議、增加追蹤強度、變更投資比例甚至撤資。

還有一類風險控制手段是通過對資金量的控制，達到降低風險的目的，例如分段投資、固定投資、相對盈利等，這些方法通過控制資金的流入流出量，將風險造成的后果限制在一定范圍之內，從而達到降低風險的目的。

當風險發生時，要學會事后補救。事后補救并不一定是指投資期完結后的補救，也可以指風險發生后的補救。主要的方法包括風險回避、損失控制、風險轉移和風險保留。

其中補救階段的風險回避一般情況下是我們常說的止損，即撤資以避免更大的損失發生，這種方式是投資主體有意識地放棄風險行為，完全避免特定的損失風險。簡單的風險回避是一種最消極的風險處理辦法，因為投資者在放棄風險行為的同時，往往也放棄了潛在的目標收益。如果不是極端惡劣或發生了某些特殊情況例如有新的投資方案明顯優于此方案，那么通常不會考慮采用這種方式來補救風險。

損失控制和風險轉移則是主動接受風險并采取相應措施來減少風險帶來的損失，通過各種手段將風險限制在可接受的范圍內。這種方式是風險最常見的處理方式，既然無法消除風險并且還希望獲得收益，那么就需要對風險進行有效的控制或轉移。

風險保留則是被動接受無法消除的風險，通過先期計劃采取手段彌補風險損失。常見的方法有風險儲備金。談到儲備金就又要提到上文所述的量化風險分析。由于量化風險分析可以獲取各個盈利范圍以及對應的置信區間，那么通過將最可能盈利點（如80%可能的概率）和目標盈利點（50%可能的概率）進行相減，其差價即為應當保留的預備金。提前預留出預備金，當風險保留行為發生時利用預備金補入投資項目中，避免由于風險發生、資金缺口造成的更大的惡果。

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寒暄已畢，坐定后，銀華基金量化投資部總監周毅用他慣常的平緩語速說道。

《投資者報》記者第一次采訪周毅在2010年3月，那時，銀華基金正推出國內第一個杠桿指數基金，作為產品的設計者，基金經理也由他擔任。

談及國內基金產品創新，在華爾街做了11年量化投資并參與過房地美等資產抵押債券設計的周毅自謙道，只是將國外的產品移植到中國市場。

從北大計算機系到華爾街操盤手，1998年到2008年期間，周毅親身體驗了互聯網泡沫的“過山車”以及次債的摧枯拉朽。

前一次危機“迫使”他轉身做了金融，后一次讓他下定決心離開華爾街回國。

傳統上人們認為，有完善的投資、研究體系才是投資的內涵，但周毅看來，這是投資的一小部分。

“與傳統的基于投研平臺的投資不同，量化投資更多依靠模型和程序，所以有時候在華爾街，量化投資交易員的地位比較高。”

這算是一個量化投資者的立場。

從北大到華爾街

周毅的求學之路可謂順利。高中畢業后，他被保送北大，選了當時熱門的計算機專業，四年后，在留學熱潮中，又赴美國南卡羅來納大學繼續深造。

但求職之路并不平坦。

1998年畢業時，互聯網空前繁榮，華爾街互聯網人才緊俏。周毅和他的同學們趕上了好時代，不費力就找到了一份薪水不菲、讓人眼紅的職業。

但此時，互聯網泡沫依稀傳出咝咝破裂之聲。2000年，泡沫終于破滅。

回憶至此，周毅說：“像坐過山車。”

互聯網繁榮帶來財富以及身處行業的成就感頃刻消失。巨大的落差襲來，周毅的很多同學被迫改行做了律師，而周毅把職業的方向盤打向了美國發達的金融業，主要做計算機量化投資。

投資生涯由此起航。

1999年，他進入美國約翰?霍普金斯大學學習金融，與此同時，利用計算機強項，在普華永道金融服務部做一些量化模型。

在普華永道的八年里，他曾參與了包括導致次貸危機的房地美、房利美等資產抵押證券產品的設計。

普華永道的客戶涉及華爾街各大投行和機構，內容囊括股票、債券、期貨以及各種衍生品，這對周毅來說，是難得的學習機會。

“這不僅讓我的職業方向轉到金融，而且讓我全面接觸到各類金融產品。”

但他也意識到，必須有深度上的提高。2006年，周毅加入在金融衍生品方面領先的巴克萊銀行，并在該部門做量化投資，與在華爾街名聲鑿鑿的李祥林共事。

李祥林現任中金風險管理總監，在加速華爾街資產證券市場化方面貢獻卓著。有人說，如果不是金融危機爆發，李很可能問鼎諾貝爾經濟學獎，這間接說明巴克萊銀行對金融衍生品的重視。

研發、利用先進的量化模型，發現定價有偏差的產品，用巴克萊銀行的低成本融資賺取差價，這就是周此時的主要工作。

次貸危機爆發后，金融衍生品遭受摧毀性打擊。

2008年，周毅以巴克萊亞太公司副董事身份轉戰香港，做相對簡單的股票及債權衍生品投資。此后，為照顧親人回到北京。

把海外思路帶回國

對一個長期與衍生品打交道的人來說，回國能做什么？

“當時直觀感覺，自己能做的其實有限。”對A股不了解，在華爾街擅長的東西也用不上。國內投資領域能與其沾邊的只有指數基金占主體的量化投資。

量化投資方法是相對于定性投資而言，后者主要靠人力，前者主要靠計算機以及數據模型。

2009年底，周毅加盟銀華基金，當時銀華量化投資還是一片空白。

擺在他面前最迫切的問題是，該從哪里切入。

“既然不了解A股，我不大可能直接把美國或中國香港市場用的量化投資模型直接應用到A股投資中，這從邏輯上講不通。”

指數基金被動化管理成了突破口。

根據華爾街的經驗，周毅深切地明白，指數基金的產品研發、創新、先發優勢最重要。然而，當時國內跟蹤滬深300等優質標的指數基金已經很多，在跟蹤標的上難以獲得先發優勢，產品形式創新成為不二選擇。

“看到這種情況，我在想，在形式上要有別于國內其他產品，做別人沒有的東西，才有取勝的可能性。”

結合國內證券市場的條件及A 股的特征，周毅把目光放在了國外已經流行的杠桿指數基金上。

雖然在周毅看來，這算不上什么創新，但在國內首次吃螃蟹，總免不了一些曲折。先想到國外普遍采取與券商做互換的方式做杠桿，然而，由于潛在的信用風險被他否定。

“這條路堵死之后，我們選擇了當時國內已經有的分級基金，這雖然不能做完美的杠桿指數基金，但是一定程度上可以實現我的想法。”

經過幾個月的奔波，2010年3月，銀華深證100分級基金發行，在隨后的7月到10月，該基金讓市場見識了杠桿基金的魅力。其間，銀華深證100銳進份額上漲了109%，而其跟蹤的指數深證100上漲了50%。

2010年4月，股指期貨推出后，引進做空機制成為現實。

目前，用對沖策略做創新是周的一個著力點。記者了解到，銀華旗下已有三只專戶產品運用了對沖策略。

“具體做法就是用股指期貨空頭做等量對沖，其實就是做減法，比如，把超越滬深300指數的收益，通過等量對沖變成絕對收益，盡量降低風險。”

篇6

4月28日，《投資者報》從國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多專戶產品的發行受到熱捧。發行首日，來自中信建投證券的百萬級客戶踴躍參與認購，使得首募金額接近2億元。為了控制這只產品的適當規模，便于未來的管理效率，國投瑞銀決定“一日售馨”，提前結束募集。

此種跡象現于近期滬指再度失守3000點，股票型新基金發行一個月時間規模也不過十幾億元的背景中，不免令人深思。

《投資者報》本周基金專題對一季報展開全樣本解析，而走進“基金經理面對面”專欄的嘉賓，如農銀匯理基金總經理許紅波將對個中數據深度解讀，此外還有興全可轉債楊云、光大保德信信用添益陸欣、華夏亞債中國指基董元星，以及“寬客”大摩華鑫金融工程部副總監劉釗。

不刻意打造“明星基金經理”

《投資者報》：許紅波能否將農銀匯理一季報的精華觀點做個介紹？同時，作為一家基金公司的總經理，讓人才流動尤其是投研人才流動減少，是各家基金公司不可避免的一個問題。對此你怎么考慮？

許紅波：今年以來市場出現了明顯的風格轉換，大盤價值股相對小盤成長股表現搶眼，去年風光無限的小盤股回落幅度較大。這背后的主要原因在于，宏觀經濟復蘇的現象最終反映到股票市場，大部分周期價值股過去兩年相對落后的漲幅，具備估值修復的動能和需求。而另一方面，小盤股在長時間推高過程中積累了較大的估值壓力，因此遭到市場的暫時拋棄。

從我們旗下基金一季報的主要觀點可看到，一季度市場風格的最大特征，便是低估值“大象”起舞，而高估值“消費”跳水。我們基本按此轉換的大方向進行投資調整，如農銀大盤藍籌一季度主要增加了低估值且業績相對確定的行業配置，其中低估值藍籌股是主要增持的個股對象，降低了科技、醫藥股配置。

農銀匯理當然也會遇到“人才流動”的問題，從公司角度來說，我們能做的是盡量用好的制度去保持人員穩定。比如在基金經理的考核上，會更注重長期業績。有的基金經理出現一段時間的業績波動，管理層會客觀分析原因而非簡單換人。

我們的投研團隊有三大特點：招攬“勤奮好學”的人、倡導“溝通無邊界”的文化和用“晉升機制”培養后備梯隊。從沒有刻意去打造“明星基金經理”。

我們的投研團隊中有十年以上的“老兵”，也有新晉行業的年輕人，但在他們身上都體現出勤奮好學的特點。我們主要以三大層次的量化考核指標來評定研究員業績。第一層為基礎研究，即各行業研究員的模擬股票組合與行業指數的對比，以超額收益率排名，第二層為策略研究員行業配置，第三層為由部門總經理親自操作的研究部全市場模擬組合。

量化投資在中國會更有效

《投資者報》：在金融投資領域，有一群絕頂聰明的人，業內稱之為“寬客”（Quant 金融工程師），他們曾是象牙塔內的讀書天才，擁有物理學家和數學家的光環，又以數據與模型尋找市場機會并大賺其錢。其杰出代表就是詹姆斯?西蒙斯，他管理的大獎章基金平均年收益率達38.5%。“基金經理面對面”專欄一直很關注金融創新，也持續對量化投資展開了討論，作為一位中國“寬客”，劉釗覺得量化投資能給投資者帶來何種啟迪？

劉釗：量化投資的核心是擁有一套完整科學的投資體系，并嚴格執行。在投資市場，憑感覺很容易出問題。量化投資是一套科學方法，有嚴格的分析、計算，什么好什么不好，不是自己說了算，是數據和模型說了算。參數什么時候該調，什么時候不能動，也都是有規則的。所以說，量化投資有一套完整的、科學的體系。

說到投資，大家首先想到的是巴菲特的價值投資，其實量化投資也可以建立價值投資類的模型。舉例來說，衡量價值投資的最重要指標是低市盈率，如果以市盈率為標準來建模，以2005年5月為時間點，按市盈率對所有上市公司排序，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，重新計算市盈率最低的100只股票，并調整組合，如此重復，每年調整一次倉位。

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

《投資者報》：量化投資在成熟市場受重視，但在新興的中國會否水土不服？

劉釗：量化投資之所以會有超額收益，與市場不成熟、非理性因素較多有關，也與市場中量化方法使用的多少有關，目前中國市場量化投資的應用還較少，應該會更有效。

債券投資回報還看通脹水平

《投資者報》：董元星能否與各位債基經理一道對債市投資把脈？

董元星：我們這只新產品主要投資于國債，因而引起了投資者的廣泛關注。通脹上升導致今年一個季度中國債券市場收益率的上行。在利率風險的壓力下，很多投資者關心投資債市是否有機會？隨著市場逐漸適應央行的節奏，政策邊際效果逐漸減弱，債市進入了相對平穩運行階段。如果通脹水平在下半年得到充分遏制的話，今年的債券市場應該很可能提供一個較為不錯的回報。

陸欣：從宏觀經濟各項指標看，未來經濟出現大起大落的可能性不大，更可能是呈現平穩增長態勢。雖然3月 CPI同比漲幅達5.38%，再創近兩年新高，不過這基本符合市場預期。結合翹尾和新漲價因素，可以預見二季度物價壓力會逐步降低，6月份可能會再度高企，但下半年物價將呈現逐步回落態勢。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，股市難見趨勢性機會，債市尤其是信用債與股票相比，投資收益相對穩定，風險相對較低。

篇7

分級基金：杠桿效應是柄雙刃劍

2007年7月17日國內首只創新型封閉式分級基金面世，目前市場上共有7只分級基金，包括3只封閉式、3只指數及2010年3月發行的1只主動開放式，其中3只封閉式基金的近期收益見附表。縱觀這7只基金，既有封閉式基金也有開放式基金，設計方式類似，都有滿足相對保守投資者設計的低風險份額和相對激進投資者設計的高風險份額。另外，又有一條主線將它們區分開來，即收益分配方式。從國內分級產品的特色來看，其核心主要是針對基金份額進行收益風險的重新設計，將基金份額分成具有明顯風險收益屬性的不同級別，從而滿足不同投資者的需求，單從設計層面上講具有一箭雙雕之功用。目前分級基金正如火如荼，某種程度上也說明適應了市場的投資需求。

某種程度上，杠桿效應可能是吸引投資者關注分級基金的一大因素。簡單來講，杠桿效應相當于高風險份額向低風險份額借入資金，將兩份額資產混合起來投資，以期獲得超額收益，同時允諾低風險份額某一基準收益率。需要警惕的是，高風險份額在放大了投資收益的同時也提高了風險。最后的結果是高風險份額可能獲得超額收益，也可能損失翻倍。簡單來說，高風險份額向低風險份額借入資金的成本為2％，如果基金的收益率為5％，高風險份額相當于獲得了額外的3％的收益，相反如果基金的收益率為-1％，高風險份額除了要承受基金的損失還需要支付2％的融資成本。

在關注分級基金特色的同時，也應關注基金的投資目標和策略等。分級基金首先是基金，其次才是其創新性。分級基金的杠桿效應是在基金收益的基礎上面做設計，少了基金本身獲取收益的能力，分級基金的杠桿效應也如空中樓閣，有時會起到相反的效果。

量化基金：挑戰傳統的基本面分析

量化基金，簡單理解就是依據數量化的技術進行資產管理，有別于傳統的基本面分析，主要運用數學理論和復雜的統計手段構建投資策略。自1971年富國銀行發行跟蹤紐約證券交易所1500只股票的指基以來，數量化技術便逐漸被人們認識，量化基金應運而生。海外量化基金的優異表現曾經一度引起了許多人的關注，這種設計思路也逐步被引入國內基金產品設計中。

量化基金有別于普通基金的運作模式，普通基金依靠基金經理做決策該買賣哪些股票，在什么時候交易，量化基金最明顯的優勢在于計算機模型的處理效率遠高于人腦，在海量股票選擇中占有絕對優勢。量化基金的研究成本比主動管理型基金要低得多，成千上萬只股票如果單靠分析師去研究并挑選，研究成本會很高。而量化基金主要依靠計算機模型來做決策，相對而言，研究成本會降低。多數量化基金的模型會按照基準指數的投資組合去挑選具體的行業和股票。這個流程會降低主動管理型基金經理憑主觀推斷和情緒化去選擇某一行業或者某只股票的風險，這也是其優勢之一。

由于量化基金的這些優勢以及業績上的優異表現，此類產品在國外一度被很多投資者所津津樂道。據一份研究資料表明，1981～2000年，使用量化技術的增強型指數基金普遍戰勝了業績基準。然而近年來海外量化基金失效及黑箱子現象使所有人開始重新審視量化基金的有效性和未來(失效主要是指2007年8月以來量化基金的業績相比非量化基金普遍表現不佳；黑箱子是對某些量化基金操作方式的一種形象地描述，量化基金的模型和投資方法并不是公開的，基金經理就好像在一個黑箱子里面進行操作一樣)。模型結構的相似性將直接影響模型的有效性及流動性。模型最主要的功能是通過有效識別因素尋找被低估的股票。發展之初，可能證券間的相關性不是很強，模型對識別錯誤定價的證券是有效的，但隨著市場的發展，相關程度也不斷增加，有效性可能會減弱。從模型的具體操作來看，量化模型主要是根據歷史數據來構建，它吸收新信息的能力比較緩慢和遲鈍。一旦外部環境發生變化或發生某些重大事件，如基本面上的變化等，其有效性可能就會受影響。

指數型QDII：另辟蹊徑的QDII

國內首只指數型QDII――國泰納斯達克100指數基金的發行，標志著QDII基金產品設計另辟蹊徑，將逐漸朝著多樣化格局發展。未來QDII市場可能形成主動和被動投資型產品共存的局面。某種程度上說，指數型QDII的出現是國內基金公司在首次出海投資探索經驗的一個調整。從投資策略上說，主動和被動投資很難說孰優孰劣。然而現階段，在海外投資環境相對復雜，海外投資經驗和人才缺乏，指數型QDII的優勢可能更甚于主動投資型QDII，并可能成為QDII發展的主流趨勢。

篇8

保險資產管理的歷史演變

保險業的轉型發展蘊含了保險從非金融到金融的屬性轉變。保險業轉型與金融市場的發展、監管環境的變革帶來了保險資產管理的大發展。

國內保險業務從1980年開始恢復,當時保險資金運用的主要渠道是由人民銀行批給貸款額度。90年代初期,保險辦“三產”成為當時特定時代背景下保險資金運用的顯著特點。1995年《保險法》頒布,保險資金運用有了明確的法律規定,嚴格限定在銀行存款、購買國債、金融債和國務院批準的其他形式的投資。2003年,經國務院同意,保監會做出重大戰略部署,在保險業組建了首批保險資產管理公司,通過資產管理公司集中化、專業化管理,逐步形成了承保業務與資產管理業務雙輪驅動的格局,將行業從單純的保險業務發展領入了資產負債協調發展的新歷史階段。此后保險資金投資范圍不斷擴大,保險資金運用相關的工具、渠道、機構、隊伍、制度、風險防范及投資收益都獲得了重大突破。

保險資產管理的不斷發展,為保險資產管理服務實體經濟、優化資產組合、提升投資收益、適應保險業轉型發展的需要起到了十分積極的作用。隨著監管政策的放開,保險資產管理還將出現重大的轉型,從單純的賬戶管理轉向賬戶管理與產品管理并舉,從單純的管理內部資金轉向管理內部資金與第三方資金并舉,從被[:請記住我站域名/]動的負債驅動轉向資產負債管理,從行業內競爭轉向金融業跨界競爭,多元化、國際化將成為保險資產配置的新趨勢。

保險資產管理的理論依據

現代資產組合理論是包括保險公司在內的各類機構投資者投資配置的重要理論依據。保險資產管理采用的專業技術及可以作為資產配置的大類資產類別與其他資產管理并無本質差別,這是保險資產管理的普遍性。保險資產管理的特殊性源于保險負債的特殊性。保險資金負債的性質、成本既不同于銀行,也不同于信托、基金或證券。負債的特殊性決定了保險監管政策的差異性和資產配置的獨特性。為更加有效地、全面地管理風險、覆蓋成本,保險公司開發了資產負債管理模型(ALM),協調投資策略和產品設計、定價之間的關系,這是保險公司投資的另一重要理論依據。

與其它機構投資者相比,保險投資關注資金的安全性和流動性,投資風格更加穩健。一方面,保險業絕大部分資金都來自于保費計提的準備金,是帶有給付與賠償義務的有成本資金。對于大部分保險產品而言,投資風險基本由保險公司承擔。另一方面,保險公司還面臨著監管政策的硬約束,包括資產配置的比例限制、公允價值計價的會計準則、以風險為基礎的償付能力監管體系等,這與其它機構投資者面臨的情況有很大不同。這些約束條件的設定,體現了保險公司強化投資風險管控背后的監管意圖。

保險資金配置的國際比較

以美國為例,美國是全球最大的保險市場,壽險產品占據全部保險業可投資資產的約70%,并按賬戶劃分為獨立賬戶和一般賬戶。一般壽險產品(約為壽險資產總規模的70%)除保險保障要求外,部分產品(比如有最低投資回報承諾的產品)還需要滿足最低收益目標,對投資標的安全性要求較高。這部分資金劃歸到一般賬戶,資產配置比例由保險公司決定,同時接受監管機構的投資比例限制。

美國保險公司對一般賬戶大都采取比較保守投資策略,80%以上的資產配置固定收益產品,其中超過70%的資金配置債券,10%左右配置抵押貸款。2008年金融危機后,權益資產配置比例控制在3%以內(2011年為2.3%),即便在股票市場牛市的2007年,股票配置的峰值也僅有4.7%。

全球第二大保險市場的日本的情況與美國類似。日本壽險業將絕大部分資產配置在固定收益產品,其中65%以上的資產配置債券,貸款投資占比15%左右,權益投資的比重已經下降到6%。

會計準則及償付能力對保險資產管理的影響

如前所述,保險資產管理必須充分考慮會計準則及償付能力監管規則的影響,這是其區別于一般資產管理的重要特征。

首先是會計準則的影響。一般資產管理(例如基金投資、企業年金投資)主要關注于資產組合的市值增長,市值增減變動直接反映為當期業績,因此會計核算相對簡單。而保險資產管理需要從保險公司整體目標出發,基于資產負債匹配的要求,統籌考慮資產的價值和收益,這就與金融工具會計準則產生了密切聯系。

具體而言,在會計準則的框架下,保險資產管理必須考慮三大問題。一是分類。現行準則對金融工具采用“四分類”方法,一旦選定不能輕易更改。因此,必須充分考慮不同分類下資產價值、收益的計量方式、與負債的匹配度,以及對后續交易的限制,合理確定投資目的和會計分類。二是估值。公允價值計量是現行準則的一個重要計量屬性,但其內在的順周期效應也受到各方質疑。

此外,在非有效市場中資產如何估值,也是非常復雜的技術問題。三是減值。近年來金融資產減值對保險公司業績的影響很大。盡管各公司減值標準不同,結果缺乏可比性,但都應該加強對減值的監測和主動管理,努力降低對公司業績的影響。

其次是償付能力監管的影響。通常情況下,資產管理主要關注于資產本身的收益,不會受到資產委托方的其他限制或約束。而保險資產管理則會受到來自保險公司的諸多約束,償付能力監管就是其中非常重要的一項。

在我國現行償付能力編報體系中,投資資產會從兩個方面對償付能力產生影響:一是高風險、低流動性資產(特別是另類投資)的認可率較低,會降低償付能力;二是金融資產按公允價值計量,會造成償付能力的劇烈波動。因此,在開展保險資產管理時,必須將償付能力作為投資決策的重要依據。對于償付能力偏緊的公司,要審慎考慮另類投資,并主動加強價格風險、利率風險敞口管理,控制償付能力波動。在最新的歐盟償付能力Ⅱ體系中,投資資產形成的市場風險、信用風險已經超過保險風險,成為壽險公司監管資本的主要驅動因素。一旦歐盟償付能力Ⅱ實施,保險投資理念、風險收益觀將會發生重大變化,資產組合

可能面臨重大調整。同時,有效的風險管理將會為保險公司創造更大的價值。 保險資產的風險管理

資產管理工作本質上是一項風險管理工作。第一,識別風險。第二,對風險進行合理定價。第三,在合理的定價基礎上賺取風險回報。做好資產管理工作,需要看清幾個基本問題。有哪些風險?定價有沒有反映風險?實現收益背后蘊含了多少風險?哪些風險是我們意料之外的(尾部風險)?

具體工作中,識別風險點,進而對風險大小進行評估,對所識別的風險點開展風險監測,出現風險后及時、正確的風險應對措施和風險報告是保險資產管理的主要流程。保險資產管理主要面臨著投資性風險(市場風險、信用風險、流動性風險等)和非投資性風險(操作風險、合規風險等)。

此外,保險資產管理要定期對投資組合的收益情況進行評價,即績效評估。績效評估工作需要注意兩個方面,一是組合收益率的計算方法,二是比較基準的選擇。除了要知道投資業績的好壞,還需要進行利源分析。這就需要開展績效歸因分析。風險調整后收益的引入有助于進一步掌握投資經理獲得的收益是承擔了過多的風險還是在相對較低的風險下。資產管理承擔了保險行業的大部分利潤貢獻,行業所面臨的風險也由負債端轉向了資產端,對投資收益背后所承擔風險的考量就非常重要。此外,一定要考慮對權益類的敞口控制問題,權益類的表現好壞會直接影響到保險資產管理的收益。

從價值投資到數量化投資的發展

縱觀西方證券投資思想的發展史,在不同的時代背景和市場環境下形成了價值投資理念、技術型投資理念、被動投資理念以及現代數量化投資理念等多種投資理念。其中價值投資理念和現代數量化投資理念都屬于主動投資理念,理論較為系統,目前機構投資者大多使用這兩種投資理念管理資產。

本杰明·格雷厄姆最早提出了價值投資的思想。之后,菲利普·費雪、約翰·威廉姆斯以及沃倫·巴菲特等價值投資的追隨者又從價值評估的范圍和方法等方面對格雷厄姆的思想做了進一步的補充和完善。當前,伴隨著金融創新的不斷發展,價值投資者還活躍在高收益債券、衍生品等多個新興投資領域中。從實際操作中看,價值投資過程可能面臨一些問題:如價格無法恢復的風險、價值回歸速度緩慢時投資者容易受到短期業績壓力、信息爆炸使發現投資機會的難度增加以及在大牛市中資金利用率較低等。

通常意義上說,數量化投資可以理解為利用數學模型和計算機技術來設計并實現投資策略的過程。近年來,數量化投資進入了一個蓬勃發展的時期。據路透社報道,2012年對沖基金每獲得10美元新投資,就有超過9美元投向了數量化對沖基金。而國內的量化公募基金也已經從2008年的6只增加到了2013年6月的46只。在數量化投資的過程中,投資策略是核心所在,目前的量化投資策略主要可以分為三類:一是擇時類策略,如情緒指數擇時等;二是擇股類策略,如多因子擇股等;三是對沖套利類策略,如股票多空對沖、統計套利策略等。從歷史來看,

數量化投資能夠取得較高的收益,但同時也存在著模型風險。

作為兩種在不同時代背景下形成的投資理念,價值投資和數量化投資并沒有明顯的優劣之分。但是數量化投資在數據處理能力、投資策略多樣化以及投資決策理性化、流程化等方面更具優勢,并且能取得相對穩定的投資業績。目前,國內保險資金絕大部分通過價值投資方法進行管理。為更好適應未來投資環境的轉變,保險資產管理未來需要實現幾個轉變。隨著未來股指期貨、融資融券以及期權等衍生工具的放開,保險資金數量化投資的運用前景會越來越廣泛,真正實現投資策略的多元化發展。

中國資本市場有效性與行為金融理論的影響

理性人假設是傳統金融學理論的基礎。理性個體假定解決了傳統金融學理論中個體的認知問題,而期望效用理論則解決了傳統金融學中的個體決策問題。在上述基礎上,產生了現代資產組合理論和資本資產定價模型。隨著認知心理學等相關領域研究的不斷發展,認知偏差的存在對于理性人假設提出了挑戰。Tversky和Kahneman(1979)提出的著名的前景理論對傳統的期望效用理論進行了完善,為現實中許多投資者行為提供了更加合理的解釋。在此基礎上,行為金融學家紛紛開始發展基于行為金融的資產定價模型和資產組合理論。

篇9

基于計算機公式和機器交易的量化投資，在華爾街由來已久甚至已經“統治華爾街”。由于國內金融市場起步較晚，自2002年第一只公募量化基金成立，量化基金始終處于徘徊、緩慢發展態勢。 2015年，量化產品終于集中爆發，到2016年，A股市場動蕩，量化基金大放異彩，占領了多個公募基金收益排行榜冠軍位置，各基金公司紛紛加緊產品布局。

然而，2017年市場行情突然逆轉，中小市值股票超跌樂兀模型建立于“回測數據”的量化基金發展再次陷入困境。據iFinD不完全統計顯示，截至6月末，53只主動型量化基金有半數以上業績告負。

其中，2016年最為熱門的量化基金產品長信量化先鋒A，今年年初至6月30日，以-12.32%虧損幅度墊底。值得關注的是，經過一輪宣傳推介和持續營銷，長信量化先鋒在2016年成為市場上第一只規模突破百億的量化基金，這也意味著量化投資業績稍顯起色，即在高位套牢為數不少的投資人。

同期，曾在2016年表現突出的創金合信量化多因子股票A、大摩多因子策略年內分別虧損-9.78%、-13.37%。

截至一季度末，東方啟明量化先鋒混合、東興量化多策略混合、華潤大元醫療保健量化混合等基金規模已低于5000萬元的清盤線。

多位受訪業內人士表示，對于量化基金的發展，基金業再度陷入“是否適合國內市場”、“回測數據的可靠性”、“人和機器如何結合”等深度困境。

從“風光無限”到“狂跌”

2015年以來，A股市場持續震蕩與低迷，加之“資產荒”的資產配置難題，量化投資成為公募基金必爭之地，特別是一些中小型公司，迫于同質化競爭壓力，奮力打造“量化”特色。

以長信基金公司為例。“公司一直很重視量化產品的開發。”長信基金一位負責人介紹，長信基金從2010年起開始發行量化產品，到2017年一季度，旗下4只量化類權益類基金規模合計達到137.53億元，占全部權益類總規模的近50%，較2015年同期20.28億元規模大幅增長。

同長信基金一樣，富國基金、南方基金等也都曾表態重點建設“量化基金”產品線。

2016年，量化基金表現尤為突出，成立于2016年前的68只量化基金，有28只2016年取得了正收益，在40只下跌的基金中，跌幅超過5%的有19只，占比不足四分之一。與此同時，天相投顧的統計數據顯示，2016年股票型基金全年平均下跌13.38%，混合型基金平均下跌8.61%。

根據上海一家大型基金公司管理層人士透露，長信基金量化團隊組建于2008年，約有10余人團隊，盡管這一配置在業內并不算太高，但是借助長信量化先鋒短期業績優秀，長信基金專門針對量化展開一系列的宣傳攻勢。

《財經國家周刊》記者統計數據，2016年，每個季度末長信量化先鋒規模分別為31.16億元、46.16億元和74.47億元，當年末，其規模已達到109.44億元，一度因為申購火爆不得不“限購”和分紅來降低基金規模。

“該基金成立以來多數時間內偏重于投資中小盤成長風格個股。不少季度內基金持有大盤、價值風格個股占比幾乎為0，成長風格占絕對優勢。”中銀國際證券有限責任公司孫昭楊表示。

因此，2016年四季度以來，市場風格轉而尋求那些基本面扎實、業績穩定的公司， 長信量化先鋒在2016年11月突破高點后，便一路下滑直至墊底。這也意味著長信量化先鋒背后接近最高點申購，被套牢在高位。 進入2017年之后，多家此前一直致力于量化投資研究的第三方機構，開始紛紛轉向FOF等研究領域，與新一個交易年量化基金業績萎靡大有關系。

而這并非市場個案，根據記者統計，從今年年初至6月30日跌幅墊底的光大保德信量化股票（-9.02%）、大摩量化多策略股票（-7.68%），其披露的持倉風格都是偏愛“中小創”。

同時，截至今年一季度，與長信量化先鋒規模縮水至69.47億元的遭遇一樣，多個基金公司旗下量化產品還將面臨“清盤”，例如上述成立于2016年10月27日的東興量化多策略混合，2016年末規模為1.61億元，成立不到一年時間，其規模已至清盤線下。

另外，據《財經國家周刊》記者了解，進入2017年之后，多家此前一直致力于量化投資研究的第三方機構，開始紛紛轉向FOF等研究領域，與新一個交易年量化基金業績萎靡大有關系。

“量化式”虧損反思

“目前A股市場，最為流行的量化股基的投資策略就是基于歷史回測確定對股價影響較大的因子，但今年以來，價值股、大盤藍籌股漲聲一片，小盤股業績不佳，于是大面積出現‘量化式’虧損。”富國基金一位量化投資負責人坦言，富國基金也是一家側重量化投資的基金公司。

除了能夠高效尋找上千只股票價格上漲或下跌的概率，量化投資最核心的賣點，莫過于使投資不再受基金經理的主觀情緒影響，用量化模型抵御投資者內心的貪婪和恐懼。

如今，市場的突然反轉，傳統 alpha 策略當中最有效的市值及成長因子都遭受了不同程度的回撤。經過此次洗禮，量化基金卻必須面對如何“主觀靈活配置”的難題。

縱觀長信量化先鋒A持倉，自去年四季度以來基本上還是延續偏愛中小盤成長風格個股的投資風格。根據其年報，截至2016年年末，該基金股票倉位為84.05%，在其持有的154只個股中，中小板股和創業板股合計85只，占基金凈值的比例達到50.06%。

到今年一季度，長信量化先鋒A前十大重倉持股包括深桑達A、建研集團、雪萊特等，也均是以中小創股票為主。

如果放在更長的維度，從2010年11月成立至今年6月30日，長信量化先鋒A的收益率為138.94%，超過同期滬深300指數近73%。同樣的，從2011年至今，申萬量化、長盛量化紅利混合也分別達到138.95%、113.56%。

“量化交易通過回測，假設未來能夠重演，更適用于長期投資，而大多數投資者的需求是在一定期限內獲得回報，更考驗配置能力與效率。”富國基金上述人士表示。

部分基金公司負責人透露，目前公司已著手試點，量化團隊與其他團隊的融合，量化與人工的優勢結合始終是重點課題。

“一方面，公募基金風控和投資要求對量化交易的方法、品種、工具都產生了限制，套利、做空等策略都無法靈活運用，使得量化策略偏向于做多;其次，量化投資在牛市、市場風格轉換時期表現不及主動投資，而是更多的被機構投資者所青睞，這又與國內小散為主的市場不適應。”摩根大通私人銀行部門一位負責人分析。

篇10

關鍵詞：陶瓷制品；價值評估；實物期權；合理定價

早在幾千年前，中國的陶瓷領域就開始產生并發展，無論是材料，工藝，還是藝術的表現形式，都呈現欣欣向榮多元化的態勢。但對于陶瓷制品的定價問題，傳統方法卻存在著很多問題。本文著重運用實物期權理論對介紹陶瓷制品在企業中的產品價值進行評估。

一、陶瓷制品的發展歷史和發展現狀

1.陶瓷制品歷史悠久

中國是一個有著燦爛文化歷史的國度，陶瓷的出現是人類社會走向文明的一個重要標志。中國古代在陶瓷上的成就向世界上很多國家地區傳播影響，推動了世界陶瓷的進步。陶瓷制品作為中國傳統制瓷工藝的結晶，具有很高的價值。悠久的歷史底蘊，獨特的制陶風格滿足人們審美體驗的同時又不失實用性。

2.陶瓷制品的價值構成

根據陶瓷制品的特殊內容和形式，其價值可以概括為以下七類：歷史價值、藝術價值、科學價值、情感價值、經濟價值、使用價值、生態價值。

對于陶瓷制品的綜合價值評估，并不能簡單地將其七類價值加和得來，不同的價值權重比例不同。其中，歷史價值，藝術價值，科學價值占主要地位。情感價值偏向主觀，界限模糊，所占權重較小。情感價值也是相對較高的。經濟價值和使用價值是對陶瓷實用性，發展前景的高度概括，也是陶瓷價值構成的主要部分之一。而生態價值則是考慮陶瓷的可回收性，可持續發展性，及環境污染程度的綜合考慮。

由此可見，對陶瓷制品的來說，七大價值是相輔相成，相互依存。

二、對于陶瓷制品的傳統估值方法

1.市場法

市場法是指通過比較評估對象與類似產品的異同，并將產品的市場價格進行相應調整，從而確定其價值的評估方法。市場法以近期交易價格為基礎來判斷資產評估價值。

市場法的優點在于其最簡單，最有效，能客觀反映目前的市場狀況。而缺點也很明顯，要想在評估市場上找到完全合適的參照物是困難的，對于陶瓷價值的比較具有主觀性和情感性，價值界限是模糊的。

2.收益法

收益法是指通過估測被評估資產未來預期收益并利用恰當的折現率進行折現，累加求和得出被評估資產的現值的評估方法。

收益法的優點在于原理簡單，易于理解，充分考慮到收益因素的重要作用。缺點有二，一是預期收益受未來不可控因素較大。二是陶瓷在不同的時期風險不同，因此使用同一個折現率進行折現是不符合實際的。

3.傳統方法與實物期權法的對比

在如今復雜的市場環境中，陶瓷制品企業對于陶瓷生產的投入是不可逆的，而陶瓷產品的回報又是不可預測的，因此，陶瓷企業面臨的市場不確定性因素很強。經過綜合對比市場法和收益法，他們都不能解決陶瓷行業極強的不確定問題，具體表現為以下兩個方面：①不能量化靈活性陶瓷制品的價值。②不能量化陶瓷制品的延遲性價值。

而實物期權考慮到了陶瓷市場的復雜性，多變性和不確定性因素對陶瓷價值的影響，將陶瓷市場中可能出現的機會和不確定性作為期權進行了量化分析，提高了對陶瓷估值的準確性，對其研究具有重大的理論和實際意義。具體體現在以下三點：①把握投資和發展機會。實物期權理論使用波動率來定量分析潛在價值的變動。從企業發展的角度，考慮到外部市場的變化因素，準確選擇投資機會，降低投資風險。②體現決策柔性。對市場信息采取靈活的決策，及時做出判斷，采取擴張或收縮的手段，延遲或放棄的方案。這種期權的思維體現了投資者的決策柔性。③評估結果更具科學性。通過建立數學模型、選擇估值參數、定量確定不可控因素的期權思維方式，將難以控制的變化轉變為可求解的量，消除了投資者的主觀因素和市場環境的不確定性，使得定價評估結果更科學，更具有說服力。

三、利用實物期權對陶瓷工藝進行估值

1.實物期權的含義

實物期權的概念最初是由Stewart Myers（1977）提出的，一個投資方案產生的現金流所創造的利潤，來自于目前所擁有資產的使用，再加上對未來投資機會的選擇。企業可以取得一個在未來以一定的價格取得或出售實物資產或投資計劃的權利，所以實物資產的投資可以應用類似評估一般期權的方式進行評估。又因為其標的物為實物資產，故將此期權稱為實物期權。

2.金融期權和陶瓷制品實物期權的對比

3.實物期權定價模型：B-S定價模型

（1）股票債券B-S期權定價模型

1973年Fischer Black和Myron Scholes在一系列假設前提下，根據無風險套利原則，利用微積分方程，推導出了計算不支付紅利股票的歐式看漲期權價值的B-S期權定價模型，得到連續時間條件下的B-S期權定價模型：

（2）將期權定價模型應用于陶瓷制品定價

也許B-S期權定價模型更多地在債券，股票等有價證券中適用，但是在陶瓷制品實物期權領域，由于陶瓷可以在完全市場上流通，具有實物期權特性，所以同樣可以使用B-S實物期權對其進行價值評估。

首先對模型里的參數含義進行新的定義。如表所示：

下面對模型變量含義的進行探討：

S表示在項目投資期限內陶瓷產品為企業帶來收益的現值之和，這需要根據企業運行狀況，市場環境變化進行預測，然后按照折現率進行折現，得到陶瓷投資時點的現值。

X表示生產項目的初始投入成本，包括原材料，生產車間，雇傭工人等。

T表示使用的有效期限。

表示價值的波動率，由于市場上存在著不確定因素，及人們主觀情感的變化，陶瓷制品的價值變化的不確定因素越大，這個參數的值也就越大。

（3）使用建議

在使用實物期權對陶瓷制品定價時，應注意看漲期權模型與陶瓷實物期權模型中相同變量含義的變化，正確地使用變量，注意由于企業經營管理柔性及靈活性帶來的項目進行期內現金流的波動，以及項目的初始投入成本和有效期限的確定，正確地使用B-S定價模型才能最大程度上避免不確定性因素對制品定價的影響。

四、結論

對于陶瓷制品定價，傳統定價方法存在著不能量化靈活性陶瓷制品的價值及延遲性價值的缺陷，而使用實物期權定價對陶瓷制品進行價值評估，不僅能避免不確定性因素的影響，使得陶瓷企業把握投資和發展機會，而且能使得評估結果更具科學性。在使用B-S實物期權定價模型時，正確認識實物期權在陶瓷制品定價應用的模型變量含義，及其有關模型變量數值的準確使用，確保模型使用的正確性，充分發揮決策柔性的優越性，幫助陶瓷企業的生產者克服更高水平的不確定性，使得陶瓷制品定價理論進一步優化。

參考文獻：

[1]張玲倩.淺析資產評估方法的選擇[J].科技研究，2014，（2）：631-631.