时间：2023-07-07 17:24:31
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇量化投资策略分析，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
“与汇添富那只产品的纯主动性相比，我们这只产品是有量化约束的。” 泰达宏利逆向策略股票型证券投资基金焦云在接受时代周报记者采访时表示，该基金运用定量分析和定性分析相结合的方法构建股票备选库，以明确定量、定性分析的具体运用领域把量化策略贯彻到投资的全过程中，回避受市场热捧而价格超高的个股，把握事件冲击等逆向投资机会。
据了解，这也是泰达宏利旗下首只量化基金产品。今年以来，跌宕起伏的行情持续考验基金投资管理能力。然而量化基金表现却一枝独秀。银河数据统计显示，2012年一季度，上证综指上涨2.88%，同期标准股票型基金平均业绩为0.31%，而量化基金的平均业绩为2.92%。
逆向投资正当时
“其实对于逆向投资策略，投资者并不陌生，巴菲特名言‘在别人恐惧时贪婪，在别人贪婪时恐惧’就是逆向投资思维的一种表述。”泰达宏利逆向策略基金拟任基金经理焦云告诉时代周报记者，逆向投资策略就是对抗人性从众的心理弱点，避开机构扎堆的热门股、题材股，寻找被市场忽略或股价被严重低估的成长类股票。
在焦云看来，逆向投资强调的不随波逐流，不是简单的和市场趋势作对，也不是简单的掘金冷门股，而是在研判大势的基础上，对上市公司本身的投资价值进行分析，以适当价格介入股价被严重低估的股票，获取估值回归带来的投资收益。
焦云指出，在市场整体震荡，短期内板块频繁轮动的情况下，每一种投资思维都能在市场中占有一席之地。逆向投资策略瞄准被市场忽视、低估、看空的“非主流”股票，极有可能挖掘出一些蕴含着巨大投资潜力的个股，捕捉一些结构性的投资机会。
据焦云介绍，逆向投资在海外已有30多年的发展历史，经过行为经济学先驱丹尼尔・卡纳曼和“逆向投资之父”戴维・德雷曼的努力，逆向投资理论从一种交易策略上升为一种主要的投资策略，据彭博社数据统计，现在全球已有100多只逆向投资基金，规模超过百亿欧元。
1月份，华安基金也申报一只逆向策略股票型基金，目前正在证监会报批程序中。分析认为，受欧债危机、全球经济增长放缓、国内经济结构转型等因素影响，A股在未来较长时期内都将维持宽幅震荡的局面，但其中不乏个股结构性投资机会，这一市场格局为逆向投资策略提供了好机会。
量化基金扩容潮起
除了泰达宏利，今年以来已有多家基金公司已经开始在量化产品方面布局。比如工银瑞信3月刚刚发行了旗下第一只量化基金―工银量化策略股票基金；富国基金开始大力打造旗下围绕量化投资的子品牌。
所谓量化投资，是指通过建立数学模型并应用量化分析方法进行选股和操作管理。量化投资在海外已有逾30年历史，但在国内市场，自2004年光大保德信发行光大保德信量化核心基金才正式起步，至2009年底，量化基金方才相继跟进成立，并迅速发展壮大。据好买基金研究中心数据统计，截至目前，已有16只量化基金成立。
“主要是现在公募基金产品发行越来越多，同质化现象较严重，相较而言，独辟蹊径的量化产品显得吸引力更大。此外，今年年初以来量化基金的不错业绩也支撑了这波扩容。”好买基金研究员刘天天告诉时代周报记者。银河数据统计显示，2012年一季度，上证综指上涨2.88%，同期标准股票型基金平均业绩为0.31%，而量化基金的平均业绩为2.92%。
“在量化投资领域，出现了很多杰出的投资者，如詹姆斯・西蒙斯。” 有着8年海外量化投资经验的工银基本面量化基金经理游凛峰表示，“他们依靠数学模型和神秘的公式扫描市场，捕捉机会。”据了解，詹姆斯・西蒙斯管理的大奖章基金1989-2007年均收益率高达35%，而“股神”巴菲特在同期的平均年回报大约为20%。
在游凛峰看来，量化投资的优势非常突出，未来将会有更多的基金经理进入数量化选股这个领域，通过采用计算机辅助的投资组合优化模型。
在如今每位公民都想通过金融产品投资的方式来增加个人资产的时代，量化基金的高收益率逐渐被投资者所知。西蒙斯，一位世界级的数学家以年净赚15亿美元成为全球收入最高的对冲基金经理，名气可谓超过金融巨鳄索罗斯。大奖章年化以35%超越股神巴菲特年化20%的收益神话。而在2016年5月《机构投资者》旗下出版物《阿尔法》公布的“2016年全球收入最高的对冲基金经理”排行榜中前十位有八位为量化基金经理，前25位有一半属于量化分析。由此可见海外对冲基金的焦点正从宏观对冲基金转向量化对冲基金。
而在国内，量化基金正处于起步阶段，国内对于量化投资策略的研究较少。笔者以量化投资平台上自主开发的策略代码为例，通过对代码的编写优化及检验回测，使读者了解到量化投资的可操作性和高回报性。
1 量化投资策略概述
量化投资是计算机通过开发者编写的程序来进行分析以及交易整个的品种选择、交易时机、交易方向以及仓位管理都是通过计算机完成。它避免了投资者个人的情绪影响，完全自动化操作，和如今的工业2.0类似。一个稳定的量化投资策略往往可以胜任一位投资者的多种操作策略，尤其在风险管理上量化投资更胜一筹。
国内的主流量化交易平台有文华赢智、TB、金字塔决策交易系统和国泰安量化投资平台等。国内的量化交易平台繁多，而与海外动辄数百上千亿美元的量化基金相比，国内目前量化产品规模总体不大，而严格遵循量化投资理念的基金更少。并且A股市场发展时间较短，与发达国家比起来市场效率低太多，所以A股有很大的市场空间和盈利机会。本文以程序化实现简单、性价比高等特点的文华赢智为程序化交易平台为例，为防止成果泄露，以上证指数为模型进行探究。
首先，笔者先阐述如何建立一个量化投资策略。
（1）交易思路的确立。不仅仅是量化投资，就算是普通的投资者也需要一套自己的交易体系。赚不到钱，赔钱，一直观望，总之，所有交易中的不幸都可以归咎于没有一套自己的交易系统或者自己的交易系统有问题。
（2）将思路编写成投资策略。这一项是量化投资的关键，如何将自己的投资思路转变为?C器代码，首先是由你所在的交易平台所搭建的语言决定的，例如文华赢智就是使用的比较简单的麦语言。其次需要对使用的技术指标进行组合搭建，编写出可运行的代码。
（3）在计算机上进行回测，选取最优目标组合和参数。技术指标的参数设置往往决定了整个交易系统的成败，一点点小的误差往往会导致千差万别的结果。笔者格外强调资金管理是投资体系中非常重要的部分，却是大多数投资者忽略的环节，这需要读者进行不断学习研究。
（4）进行实盘操作，在操作中不断完善投资策略，评价该交易代码。评价程序化交易模型性能优劣的指标体系包含很多测试项目，但主要评价指标有年化收益率、最大资产回撤、收益风险比、夏普比率、胜率与盈亏比等。在下文中笔者将对这些评价指标进行分析。
2 量化投资策略代码分析：以文华赢智交易平台为例
在文华赢智中，进入趋势模型跟踪编写平台，利用麦语言中已存在的函数进行编写，现笔者将自行编写的其中的一个策略代码贴出：
MA1：=MA（C，N1）；//多头均线
RSV：=（CLOSE-LLV（LOW，N））/（HHV（HIGH，N）-LLV（LOW，N））×100；//收盘价与N周期最低值做差，N周期最高值与N周期最低值做差，两差之间做比值定义为RSV
K：=EMA（RSV，2×M1-1）；//RSV的指数移动平均
D：=EMA（K，2×M2-1）；//K值的指数移动平均
C>MA1 AND CROSS（K，D）；//MA1均线上方，KD金叉，买入
CROSS（D，K）；//KD死叉卖出平仓
参数设置：[N1=10，N=44，M1=M2=27]
笔者需要对参数的设置进行重点提醒。测试参数的不同会对测试结果产生非常大的影响，对于参数的精确设置影响到交易模型的可行与否。
这其中，笔者进行的是顺势交易的代码编写。顺势交易，是顺着当前的趋势进行交易。如果当前趋势上升就买入开仓，当前趋势下跌就卖出开仓。为了防止恶意做空，本策略只进行多头行情的研究，空头行情并没有叠加进来，所以收益率要比双向行情要低。
下面对此策略代码进行回溯。对交易模型的测试结果是否满意主要与品种、时间、手续费费率有关。不同的品种相同的策略有不同的结果，测试的品种越多，越能检验出策略模型的适用性。在时间上，如果所采用的历史数据越少、时间跨度越短，测试的市场状况就越狭窄，策略的可靠性就越差，反之亦然。手续费费率的影响就不用多提，但是有关滑点的问题也是策略需要多加研究的方面。
交易人员最关注的是策略到底能否盈利，能赚多少。交易的盈亏额能完全反映这一点。在如下的季度统计图和年度统计图中可以看出从2009年8月到2014年11月各有盈亏，比较温和，总体的波动幅度并不大。而从2014年11月开始，出现了一直盈利并且幅度较大的状况，尤其是2016年年初的季度，最高的盈利额达到了110354元，这比2014年前总的盈利还要多。而从2016年第一季度后出现了亏损，但是幅度并不大，而后又出现了盈利的情况。该策略在该时间段是盈利的，符合模型最基本的要求，季度统计图和年统计图如图1所示。
交易者在一个策略中拥有的资产总和也是其关注的重点。假如交易者所用的权益小于某一理想的数值，他可能会停止该策略的继续进行，这也是我们常说的回撤问题。在如下的权益曲线图中，交易者的权益几乎是一直递增，并且在2014年年末后斜率变大，由此我们可以得出使用该策略几乎不存在回撤问题，对于交易者的心态有着积极的作用。权益曲线图如图2所示。
每次交易的盈亏额也是交易者关注的问题，如果亏损数量过大，再加上杠杆的作用，可能就会出现爆仓的问题。首先说明，此回溯并没有加进杠杆因素，国内保证金按保守20%计算，也就是5倍杠杆，虽然不太大，可是影响还是有的。在如下的盈亏分布图中，可以看出最大的一笔亏损出现在第500次左右交易时，亏损额为27523，而最大的盈利额也是出现在附近，盈利为32916，看来这附近的波动很大，应该有政策因素在内的影响。该策略总体来说单次盈亏额波动并不大，比较稳健。盈亏分布图如图3所示。
只有图表并不能准确地反映出策略的完全可行性，下面将此策略的测算报告给予公布。
我们从测算报告中可以很容易得出此策略一共测试了2772天，无杠杆收益率为六年50%，而且只是多头策略。而自2017年2月17日结算时起，沪深300、上证50股指期货非套期保值交易保证金调整为20%，所以5倍杠杆的话就为250%。如果只看重策略的收益率却忽略了回撤风险是极其冒险的激进策略。如果策略的收益风险比相同，但是结果还是要取决于资金管理决策。
笔者在此将夏普比率进行说明。评价策略的优劣应从收益值和风险一起考虑。调险后的收益率就是一个同时考虑进了收益和风险的指标，能够排除风险对评价的不利影响。1966年，夏普提出了著名的夏普比率：S=（R-r）/σ（R为平均回?舐剩?r为无风险投资的回报率，σ为回报率的标准方差）。此公式表示为尽量用最合适的方法用小风险换得大回报。如果为正值就说明投资收益比银行存款利息高。比率越大说明所获的风险回报越高。该策略的夏普比率为22.83，可见是一个理想的策略模型。
3 结 论
（暨南大学信息科学技术学院 广东 广州 510632）
摘 要：“金融改革”的提出，金融市场的逐步开放，将促进金融创新的步伐，给投资者带来越来越多的投资渠道，同时也将加速中国金融市场与国际金融市场的融合。通过分别建立两个单指标择时策略模型，运用MATLAB模式搜索算法在设定时段内搜索最优参数，并分别对两个单指标策略进行交易仿真回验。实证结果显示，趋势型指标可以抓住大的波段行情，获得超额收益，具有较好的择时效果。实证显示组合指标策略的效益明显高于单指标策略。因此，采用组合指标策略进行个股量化择时交易较单指标策略能获得更优的投资收益。
关键词 ：量化择时；趋势指标；组合指标策略；参数优化
中图分类号：F8 文献标识码：A doi：10．3969／j．issn．1665－2272．2015．12．008
1 绪论
1．1 背景意义
“金融改革”的提出将为中国的量化投资带来发展前景。金融市场的逐步开放将会促进金融创新的步伐，给投资者带来越来越多的投资渠道，同时也将加速中国金融市场与国际金融市场的融合。很多国外成熟的投资工具和投资方法将逐步进入中国市场，以期货市场为代表的衍生品市场将迎来飞速增长，以量化投资为代表的投资方法也将得到投资者更大的关注。
在投资业，各种渠道提供的海量信息以及高频金融交易数据都在深刻地影响这个行业的发展以及金融市场的有效性。金融创新给期待量化投资的投资者提供了丰富的投资工具。自20世纪50年代以来，金融市场出于规避监管，转嫁风险和防范风险等需要，推出了很多创新性的金融产品，提供了越来越丰富的投资工具。金融衍生品在金融市场中占的比例越来越重要。
中国量化投资的前景广阔。党的十八届三中全会提出了“健全多层次资本市场体系”的指示精神，为十二五期间的资本市场发展指明了方向。随着金融投资工具的增加，量化投资将显示出其更大的作用，帮助投资者在更好的风险管控中寻求最佳收益回报。
作为量化投资中的量化择时，是指利用某种方法来判断大势的走势情况以及时采取相应措施，它是收益率最高的一种交易方式。就股票投资者而言，择股和择时都是至关重要的，正确择股是盈利的前提，而正确择时则是盈利的最终实现。因此，从微观角度入手，建立有效的个股量化择时交易策略值得研究。
1．2 文献综述
关于量化投资的研究，国内外更多的研究主要以策略构建和实证为主。易海波、杨向阳、罗业华、曾敏通过将量化指标按照股票属性进行分类排序，以自下而上的选股方式，构建出价值、成长、质量三个基本模型，并在此基础上衍生得到四个叠加模型和GARP模型。利用八个选股模型以不同的参数进行选股，构建出十个量化选股组合，历史回测结果显示这些组合风格各异，适合不同风险偏好的投资者。张登明通过对技术指标的分析，构建了完整的及时指标组合投资策略框架。他从量化的角度，通过样本统计给出了适合中国股市的优化指标组合及参数设置，对提高投资决策有积极意义。路来政通过研究量化基金的绩效及管理能力来研究量化投资策略的应用效果，采用T－M模型、H－M模型和C－L模型对其中9只量化基金的管理能力进行了研究，以评价量化基金使用量化投资策略的择股效果和择时效果，结果表明量化基金采用量化策略进行投资是有意义的。
股票择时属于量化投资的一个分域。刘澜飚、李贡敏研究了市场择时理论在中国的适用性，表明中国上市公司不仅存股票市场的市场择时行为，而且存在债务择时行为，即股票市场高涨时，上市公司倾向于债务融资。林正龙基于效用无差别定价原理，运用实物期权定价理论，研究项目投资收益不可完全复制的不确定性投资机会定价与择时问题，得出不同于指数效用，对具有常值相对风险回避系数效用函数的投资者而言，不确定性投资机会的定价与择时与投资者当前财富数量有关。卓琳玲、胡志强通过对样本公司的研究，发现样本公司股票行为、债券发行和内部融资均呈下降趋势，其中股票不是特别明显，当市值杠杆比率上升时期，股票发行出现显著地下降趋势，此时市场时机选择比较明显，说明我国股市存在明显的市场时机选择行为。刘阳、刘强通过研究我国从上世纪90年代初-2010年1月的上证综指和深证成指，分析异常收益率对整个期间收益的影响及择时的可能，发现极少数具有超常收益的交易日对股票市场的长期收益具有显著的影响，认为理性的投资者应该放弃择时而选择长期投资。王俊杰在择时模型方面分析了行业指数存在的持续性和行业轮动特征，并以时间序列模型为基础，构建动量模型、MS－GARCH行业择时模型等量化择时策略，回测结果MS－GARCH择时模型战胜行业动量模型和指数，表现较好。
温婧茹对移动平均线理论进行改进，构造了最适参数，参考设计了触线交易策略和过滤器交易策略，构建了家电板板块静态与动态相结合的股票池，实证得出，不同股票对应的最适参数不同，用个性化的参数进行决策能获得更好的收益；应用收益率确定最适参数以择股，结合触线交易策略以择时，能够跑赢大盘，取得超额收益。曹力自适应均线更适合于组合类的标的，如指数或者封闭式基金，因为这些标的的走势经过了平均的平滑，没有突然的大起大落，更容易用均线来跟踪趋势的变化。而对于个股，波动形态和指数类表的不同，所以需要使用不同的参数，在大多数个股上能够获得超额收益，特别对强周期性行业的股票自适应均线有很强的择时能力。但是自适应均线也不是万能的，对于某些个股，因为波动形态的复杂，用自适应均线也无法获得超额收益。曹力、徐彪从实证效果来看，利用可交易组合的均线模式识别找出的买入机会成功率较高，能抓住一些市场主要的反弹机会，因此累积收益非常出色。可交易组合的均线模式识别方法是择时交易，特别是熊市中择时的有效方法。
1．3 研究框架
传统的趋势指标择时策略往往是单指标的，并且策略参数通常是约定俗成的。单指标策略局限性和偶然性大，不能有效及时获取收益和及时止损；约定俗成的常用参数值在面对各种波动幅度不同、周期性不同、价格弹性等不同的个股时也有失客观性和灵动性。
所以，在探究一种改进针对个股的传统趋势指标量化择时的策略。首先建立基于各传统趋势指标的单指标择时策略，通过参数优化确定各单指标策略的最适参数；并在单指标的基础上，创新性地通过指标的组合，构建一个综合性且参数最优的组合指标择时策略，以增强策略的稳定性和鲁棒性，获得更优的投资收益。
1．4 术语说明
（1）累计收益率：
（2）年化收益率：年化收益率是把当前收益率（日收益率、周收益率、月收益率）换算成年收益率来计算的，是一种理论收益率，并不是真正的已取得的收益率。
（3）夏普比率：夏普比率是一个可以同时对收益与风险加以综合考虑的经典指标，它反映了单位风险基金净值增长率超过无风险收益的程度。如果夏普比率为正值，说明在衡量期内基金的平均净值增长率超过了无风险利率。夏普比率越大说明基金单位风险所获得的风险回报越高。因此，夏普比率是可以同时对收益与风险加以综合考虑的经典指标之一。
夏普比率=
（5）最大回撤率：在选定周期内任一历史时点往后推，产品净值走到最低点时的收益率回撤幅度的最大值。最大回撤率用来描述买入产品后可能出现的最糟糕的情况，是一个重要的风险指标。
2 理论概述
2．1 量化投资理论
量化投资是运用现代统计学和数学的方法，从大量的历史数据中寻找并获得超额收益的一种投资策略，投资者通过计算机程序，建立可以重复使用并反复优化的投资策略，严格按照这些策略所构建的数量化模型进行投资并形成回报。
量化投资的内容主要包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易、ETF／LOF套利、高频交易等。量化投资在国外已有30多年的发展历史，但在国内还是近年出现的新鲜事物。相比其他投资策略，量化投资在国外的运用已取得了更佳的业绩。
与海外成熟市场相比，中国A股市场的发展历史较短，投资理念还不够成熟，相应的留给主动型投资发掘市场的潜力和空间也更大。国内很多实证文献讨论国内A股市场也尚未达到半强势有效市场，因此量化投资理论引入国内证券市场是非常有意义的，它以正确的投资理念为根本，通过各种因素的分析，以全市场的广度、多维度的深度视角扫描投资机会，在中国市场的应用将更显其优势。
2．2 择时理论
量化择时是量化投资的一种，它利用数量化的方法，通过对各种宏观微观指标的量化分析，试图通过回溯历史数据，找到影响大盘走势的关键信息，并且对未来走势进行预测。如果判断是上涨则买入持有；如果判断是下跌则卖出清仓；如果判断是震荡则进行高抛低吸，这样就可以获得远远超越简单买入持有策略的收益率。所以择时交易是收益率最高的交易方式之一。
股票的量化择时是预测市场以后的走势，并由此来判断调整投资组合的风险水平，从而获取更大的收益，具体表现是现金流进出证券市场和在证券间比例变换的时机选择。
2．3 趋势追踪理论
趋势择时的基本思想来自于技术分析，技术分析认为趋势存在延续性，因此只要找到趋势方向，跟随操作即可。
技术指标是技术分析中使用最多的一种方法，通过考虑市场行为的多个方面建立一个数学模型，并给出完整的数学计算公式，从而得到一个体现证券市场的某个方面内在实质的数字，即所谓的技术指标值。指标值的具体数值和相互间关系直接反映证券市场所处的状态，为操作行为提供指导作用。目前证券市场上的技术指标可分为“趋势型指标”、“反趋势型指标”、“能量指标”、“大盘指标”、“压力支撑指标”等类别。
移动平均线（MA）是一种常用的趋势型指标，由Joseph E．Granville于20世纪中期提出来。它是当今运用最普遍的技术指标之一，帮助交易者确认现有趋势、判断将出现的趋势、发现过度延伸而即将发转的趋势。后来又逐渐衍生出其他类型的均线，如平滑异同移动平均线（MACD）、三重指数平滑平均线（TRIX）等。 这些均线理论常用两根线的交叉作为交易信号，并以此作为买卖时点的判断。
均线理论提供了一种简单有效的使价格序列平滑并且使趋势更易于辨认的方法。
因此综合以上理论的优点，在此基础上改进传统趋势指标的量化择时策略，并创新性地开发更优的组合指标量化择时策略，以达到及时获取收益和及时止损的目的。
3 择时策略模型建立
3．1 MA单指标策略模型的建立
MA移动平均是指连续若干交易日收盘价的算术平均，用来显示股价的历史波动情况，进而反映股价指数未来的发展趋势。
其中
利用MA指标进行量化择时，在短期移动均线与长期移动均线的交叉处进行买入或卖出择时交易。以下分别建立买入和卖出法则的模型。
在短期移动均线下穿长期移动均线的黄金交叉处买入，故建立如下数学模型：
mabuy=1，MA（s）t＞MA（s）t-1&MA(s)t＞MA(l)t&MA(s）t-1＜MA（l）t-10,其他（6）
其中mabuy=1，表示满足买进，mabuy=0表示不满足买进。
在短期移动均线上穿长期移动均线的死亡交叉处卖出，故建立以下数学模型：
mabuy=1，MA（l）t＜MA（l）t-1&MA(s)t＜MA(l)t&MA(l）t＞MA（l）t-10,其他
其中mabuy=1，表示满足卖出，mabuy=0表示不满足卖出。
3．2 MACD单指标策略模型的建立
MACD即指数平滑异同移动平均线，是根据均线的构造原理，通过分析短期指数移动平均线与长期指数移动平均线之间的聚合与分离状况，对买进、卖出时机做出判断的趋势型技术指标。
MACD的计算如下：
（1）计算短期（ms）指数移动平均线EMA1和长期（ml）指数移动平均线EMA2。
（2）计算离差值DIF＝EMA1－EMA2。
（3）计算DIF的M日指数移动平均线，即DEA。
（4）计算MACD＝2（DIF－DEA）。
利用MA指标进行量化择时，在DIF与DEA的交叉处进行买入或卖出，分别建立买入和卖出法则的模型。
当DIF、DEA均为正值，DIF向上突破DEA时，为买入信号，建立如下数学模型：
macdbuy=1，DIFt＞DIFt-1&DIF＞DEAt&DIFt-1＜DEAt-1&DIF＞00,其他 （8）
其中，macdbuy=1表示满足买进，macdbuy=0表示不满足买进。
当DIF、DEA均为负值，DIF向下跌破DEA时，为卖出信号，建立如下数学模型：
macdsell=1，DIFt＜DIFt-1&DIFt＜DEAt&DIFt-1＞DEAt-1&DIF＜00,其他（9）
其中macdsell=1，macdsell=0表示满足卖出，表示不满足卖出。
3．3 MA－MACD组合指标策略模型的建立
组合模型构建两个新的信号变量：买入信号个数阈值“buy”（1≤buy≤2，整数）和卖出信号个数阈值“sell”（1≤sell≤2，整数）。
买入信号个数阈值“buy”表示：当MA策略中的“mabuy＝1”的买入信号个数与MACD策略指标中的“macdbuy＝1”的买入信号个数之和至少达到阈值“buy”（1≤buy≤2)数量个时才进行买入交易。
即“buy”阈值取不同值时，买入信号组合满足买入条件的情况如下：
buy=1时，满足买入情况：mabuy=1||macdbuy=1||macdbuy=1||mabuy=1&macdbuy=12时，满足买入情况：mabuy=1&macdbuy=1（10）
卖出信号个数阈值“sell”表示：当MA策略中的“mabsell＝1”的卖出信号个数与MACD策略指标中的“macdsell＝1”的卖出信号个数之和至少达到阈值“sell”数量个时才进行卖出交易。
即“buy”阈值取不同值时，买入信号组合满足卖出条件的情况如下：
sell=1时，满足卖出情况：masell=1||macdsell=1||mabsell=1&macdsell=12时，满足买入情况：masell=1&macdsell=1（11）
3．4 模型最优参数的选择
就个股而言，不同的计算参数，将导致不同的择时效果。面对各种波动幅度不同、周期性不同、价格弹性等不同的股票，如果盲目套用经典参数可能会有失客观性和灵动性。因此， 在进行量化择时策略构建时，需要针对个股进行策略的参数优化，检验指标不同参数的测试效果，并最终选择一个最优的参数组合。
夏普比率是一个可以同时对收益与风险加以综合考虑的经典指标，它反映了单位风险基金净值增长率超过无风险收益的程度。如果夏普比率为正值，说明在衡量期内基金的平均净值增长率超过了无风险利率。夏普比率越大说明基金单位风险所获得的风险回报越高。因此，夏普比率是可以同时对收益与风险加以综合考虑的经典指标之一。
4 个股实证分析
4．1 数据选择
为验证上述模型的有效性，个股实证以深圳证券交易所的华谊兄弟300027为交易标的，选取来源于国泰安2011．1．1－2014．6．30的基本面数据库，包括个股开盘价、收盘价等。
4．2 MA单指标择时策略仿真回验
首先对该股策略进行参数优化：本策略中对于参数，在测试期间内，以2天为间隔，测试范围从2天到20天；以5天为间隔，测试范围从20天到120天；搜索精度为1；测试回验30天，截止日期设为2013－12－31。通过回验得到参数优化结果（见表1）。
如表1所示，最优组合（s，l）＝（2，20），当以2日为短期均线，20日为长期均线，在参数优化测试期间进行交叉择时时效果较好，在回验测试期间内夏普比率达2．4234。
确定最优后，运用国泰安量化交易平台QIA进行策略交易仿真回验。设定合约保证金为1，合约乘数为1，市场参与度为0．5，买方手续费为0．05‰，卖方手续费为0．05‰，交易账户为股票账户并设定初始资金为1 000 000元，以一年期国债利率为无风险利率，并以沪深300为业绩比较基准，以数据库所给时间2011年1月1日-2014年6月30日为策略回验时间区间进行回验。最终结果（见图1、表2）。
回验结果显示，此单指标策略在2011年1月1日-2014年6月30日间的累计收益率达42．26％，年化收益率达11．10％，高出同期的沪深300指数比较基准，并且胜率达60．80％。由此我们可以得出结论，采用MA单指标策略进行个股量化择时交易也能获得较优的投资回报。
4．3 MACD单指标择时策略仿真回验
对该股策略进行参数优化：该策略需要优化确定的参数主要包括短期指数移动平均线的计算天数ms、长期指数移动平均线的计算天数ml，以及DEA的计算天数M。本策略的参数优化依然以最大化夏普比率为最优化目标函数，并使用Matlab的模式搜索算法在设定的回验时段内搜索最优参数组合（ms，ml，M）。
对于参数ms，在测试期间内，以2天为间隔，测试范围从2天到20天；参数ml以5天为间隔，测试范围从20天到120天；参数M以5天为间隔，测试范围从5天到60天；搜索精度为1；测试回验30天，截止日期设为2013－12－31。通过回验得到参数优化结果如下：
如表3所示，最优组合（ms，ml，M）＝（2，25，10），当以2日为短期指数移动平均线计算天数，25日为长期指数移动平均线计算天数，10日为DEA计算天数，进行交叉择时时效果较好，在回验测试期间夏普比率达3．0682。
组合指标择时策略仿真回验。由于组合指标策略是建立在单指标策略基础上的，所以该策略中的参数（s，l）、（ms，ml，M）即为模型一和模型二参数优化后确定的值，而参数（buy，sell）的组合情况有（2，2）、（2，1）、（1，2）和（1，1）四种，阈值组合选取哪个使得策略最优则需要进一步的参数优化。
对于参数buy，初始值设为2，测试最小值为1，最大值为2，步长设为1；参数sell，初始值设为2，测试最小值为1，最大值为2，步长设为1；搜索精度设为1；测试回验90天，截止日期设为2013－12－31。通过回验得到参数优化结果（见表4）。
如表4所示，最优组合（buy， sell）＝（1，1），即当买入信号个数至少有一个时就进行买入交易，卖出信号个数至少有一个时就进行卖出交易，以此进行组合指标择时效果最好，在参数优化回验测试期间夏普比率达2．490 3。
5 结论
从价格沿趋势移动和历史会重演的角度出发，运用传统趋势指标MA和MACD，分别建立MA、MACD的单指标择时策略模型并通过模式搜索算法分别求出两个策略的最优参数，从实证结果看趋势型指标可以抓住大的波段行情，获得超额收益，具有较好的择时效果。在此基础上再创新性的运用通过设置买入和卖出信号个数阈值的方法构建二者的最优组合指标模型，增强了择时的稳定性和鲁棒性，在有效降低风险的同时提高了收益率。
综上所述，基于以上的不足之处，以后将沿着组合指标择时的思路继续深入研究以对目前的研究进行改进。未来的工作主要是：对于用于组合的单指标要进行更为全面的扩展，引进其他经典趋势型指标DMA平均线差指标、TRIX三重指数平滑移动平均指标等，同时把指标类型拓展至其他类型，如反趋势型指标ACCER幅度涨速指标等，量价指标APBP人气意愿指标等，大盘指标OBOS超买超卖指标等，压力支撑指标ENE轨道线指标等。通过增加组合趋势型数量和组合指标类型，以使组合指标策略更全面、更切合实际市场。
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近年，对冲基金开始走入中国投资者的视野，阳光私募也成了流行词。面对对冲基金要么被神化、要么被妖魔化的噪音，为了加深市场对对冲基金行业的了解，并为以追求绝对收益为目标的对冲基金正名，2010年7月，我们在深圳举办了“第一届中国对冲基金和量化投资国际高峰论坛”，汇集海内外近500位业内人士分享经验。自那以后，国内“对冲元年”之说开始风行。与此同时，在国际市场上，几乎所有对冲基金策略的累积净值均已回到2008年金融海啸前的高位，在管资产也逐步回流。整个对冲基金行业正在走出金融危机的阴影，朝着良好的态势发展中。
如今，在“对冲元年”之后，中国的阳光私募基金是否可以被称为对冲基金，真正走上了对冲之路呢？在笔者看来，这一方向虽有破茧的苗头，也有朝着多元化对冲策略发展的趋势，但对冲基金在中国尚未形成基本的气候。
阳光私募尚难冠对冲之名
大致说来，对冲基金有两大特色：一是投资策略类型繁多且不断推陈出新，投资领域不拘一格；二是注重控制风险，关心投资者本金的安全性，追求绝对收益。从这两大特征看，中国阳光私募基金的对冲之路尚且遥远。
投资策略依然单一
谈到国内阳光私募基金的投资策略，用一句话来形容挺合适：我们一直在努力，但还在路上。从2010年的论坛中就可以发现，国内私募对于海外对冲基金的主要操作策略非常感兴趣，有条件的私募基金已经尝试着在海外发行对冲基金，或是以自有资金在国内利用股指期货、融资融券、量化模型等工具和手段来尝试做一些对冲策略，但就行业整体来说，这些都还是个小的开端，阳光私募仍难称得上是真正意义上的对冲基金。
一方面，很多发行在海外的基金，多数在香港市场设立，以华人投资者为主要服务对象，且以香港市场上市的券种为主要投资标的。它们多数只是挂了对冲之名，并无对冲之实，以基于基本面分析、运用长仓的理念投资股票市场为主要策略。
另一方面，和所有亚洲对冲基金一样，当前国内少有的对冲基金尝试也基本上只是基于多空策略，对于事件驱动型、趋势型、可转换套利型等其他策略较少涉猎。欧洲、美国等地的对冲基金之所以有比较强的生命力，并且从2000年开始有了质的增长，很大一个原因在于缤纷多姿的投资策略给予了投资者无限丰富的选择（图1），在任何不同的市场环境下，投资者总能找出一款适应该市场、获取正收益的基金（表1）。而当前国内的阳光私募基金，最多只能称为做多策略对冲基金，其除了募集对象、发行途径之外，与传统的投资工具并无实质性差异。
有绝对收益投资目标，
关键词:证券投资基金;价值投资策略;增长投资策略;价值-增长投资策略
基金投资策略的传统研究以CAPM理论、有效市场理论(EMH)等经典理论为基础,以β值分析为投资策略的核心。近年来,对市场异常现象(market anomalies)和三因素模型(Fama and French,1992)的研究,为基金等机构投资者的价值投资策略提供了理论依据。对价值投资和增长投资策略的已有研究,用净值市值比(B/M)、益本比(E/P)、现金流价格比(CF/P)等指标划分两类投资策略(Lakonishok,Shleifer和Vishny,1994),与格雷厄姆、费雪等投资大师的定义和投资实际产生差距。本文运用假设检验的方法,以主流媒体公布的我国证券投资基金2006年增持最多的20只股票为样本,定量分析基金对这些股票所进行的操作,分别检验价值投资和增长投资策略是否存在于这些操作中,并得出价值-增长投资策略成为我国基金的主要投资策略的结论。
一、对我国证券投资基金价值投资策略的检验
Fama和French(1992),Lakonishok,Shleifer和Vishny(1994)将价值型股票的特征描述为较高的净值市值比(B/M)、益本比(E/P)、现金流价格比(CF/P)。本文基于对价值投资理论的研究,认为益本比(E/P)与格雷厄姆提出的安全边际思想最为契合,为获取数据方便,本文选取益本比(E/P)的倒数――动态P/E作为分析指标,研究基金建仓时和出货时的动态市盈率与市场平均市盈率的关系。如果基金建仓时动态市盈率低于市场平均市盈率、出货时动态市盈率高于市场平均市盈率,则认为基金采用了价值投资策略。
选取我国开放式基金2006年年报披露的前20只增持最多股票作为分析样本,查阅基金建仓、出货时股票的相应财务指标,计算其动态市盈率;用参数估计和假设检验等统计分析方法进行实证检验。如果样本在基金建仓时动态市盈率显著低于市场平均动态市盈率,在基金出货时动态市盈率显著高于市场平均水平,则证明基金采用了价值投资策略,动态市盈率作为基金价值投资策略的量化指标是成立的。
基金在2006年建仓时和2007年出货时,投资组合动态市盈率如表1所示。
市场平均动态市盈率以Wind资讯和其他主流媒体公布的数据为准,基金建仓和出货时市场平均动态市盈率指标分别为23.64倍和37倍。由上述数据进行假设检验如下:
H0:PEsample>PE
H1:PEsample
由于样本容量为20,构成小样本,进行单侧t统计检验。
t==-2.33
P值为0.0155,在0.02的显著水平下拒绝原假设,即2006年基金增持股票的建仓时动态市盈率显著低于市场平均市盈率。采用相同方法对出货时动态市盈率进行假设检验,得t值为1.95,P值为0.033,在0.05的显著水平下拒绝原假设,即2006年基金增持股票在2007年出货时的平均动态市盈率高于市场平均水平。
上述对2006年基金增持股票的平均动态市盈率的假设检验结果非常显著,证明价值投资策略的核心指标――动态市盈率(或安全边际)已经被基金采用。选择动态市盈率低的股票进行投资,在动态市盈率低于20倍时建仓、在动态市盈率高于20倍、达到40倍左右时出货,成为基金投资操作的规律。
二、对我国证券投资基金增长投资策略的检验
Fama和French(1992),Lakonishok,Shleifer和Vishny(1994)将增长型股票描述为较低的净值市值比(B/M)、益本比(E/P)、现金流价格比(CF/P)。本文基于对增长投资理论的研究,认为上述3项指标并不是划分价值投资和增长投资的合适标准,销售收入和利润增长率是否长期高于行业平均水平等业绩增长指标才是更适宜的划分标准。
本文选取2006年度基金增持最多的20只股票作为样本,查阅并计算其5项财务指标:每股收益增长率(growth rate Eps)、净资产收入率(ROE)、毛利率(Profit margin gross)、净利率(Profit margin net)、主营业务增长率(growth rate operating income),并按流通股本加权计算平均数,得5项指标的样本平均数分别为65.34%、17.12%、34.03%、14.87%、63.19%。
5项指标的市场平均水平以2007年4月27日《中国证券报》公布的年报数据为标准。数据显示,截至4月26日披露2006年年报的1254家上市公司实现净利润3701.36亿元,同比增幅高达42.66%;实现主营业务收入52932.90亿元,同比增长22.03%;加权平均每股收益为0.26元,同比增长21.52%;加权平均净资产收益率为11.12%,加权平均净利润率达到6.99%。
采用与价值投资策略相似的检验方法,对grown rate Eps、ROE、Profit margin net、growth rate operating income进行参数估计和假设检验,t值分别为1.44、7.15、3.22、1.84,P值分别为0.08,0、0.002、0.041,可以分别在0.1、0.01、0.01、0.05的显著水平下拒绝4项原假设。
上述对增长投资策略下,样本股票的4项财务指标的假设检验结果非常显著,证明增长投资理论的核心选股标准――“公司销售收入和利润增长能力应该长期高于行业平均水平”已经被基金采用。选择每股收益增长率、净资产收入率、净利润率、主营业务收入增长率高于市场平均水平的股票进行投资,成为基金关键的选股策略。
三、基金投资策略的新趋势
本文在我国基金业中检验出的价值投资和增长投资策略的融合趋势并不是偶然的。美国波士顿大学商学教授劳伦斯・科明汉姆曾在《什么是价值投资》一书中将当今社会主流投资模式归纳为5种:价值投资、增长投资、指数投资、组合投资和技术投资。他认为价值投资、增长投资是目前华尔街最重要的两种投资模式。他更为精辟的一个观点是,“从某程度上说,增长投资是价值投资的变种,价值投资和增长投资是‘堂兄弟’”。
价值-增长投资策略的思想内核其实是价值规律,它体现了价格与价值之间的相对运动。它的获利机理有5种:一是当价格低于价值时,价格向价值回归,产生获利空间;二是当价格超过价值,并继续上行,在明显泡沫化以前,产生获利空间;三是价值本身增长,产生新的获利空间。格雷厄姆的传统价值投资策略主要是通过细致的财务报表分析,获得第一个获利空间;巴菲特改进后的价值投资策略,即价值-增长投资策略开始获得第一和第三个获利空间,对第二个获利空间主要采取被动态度,第二获利空间的获取程度主要取决于市场气氛导致的股价泡沫化程度。在更多的情况下,价值-增长投资策略提倡先于市场出现严重泡沫化时出货离场,以避免投资损失。
在投资实践中,巴菲特管理的伯克希尔・哈萨维公司自1965年持续超越市场的投资业绩证明了价值-增长投资策略的现实存在性、正确性和优越性;上述对基金投资策略的实证检验也可以证明,我国基金在市场进入牛市的良好契机下,吸收了价值投资和增长投资策略的精华,半数以上在2006年、2007年取得了超过100%的投资收益率,连续战胜了大盘,成为了价值-增长投资策略的成功实践者。
本文以我国证券投资基金2006-2007年的投资组合为样本,在我国基金业检验了价值投资、增长投资策略的融合和价值-增长投资策略的形成。基金采用价值-增长投资策略后,收益率水平显著提高,许多基金的业绩跑赢了股指,证明了这种策略的有效性。本文的实证检验虽然较为初步的,但具有一定的可靠性和启示性。如能对价值-增长投资策略在投行、投资公司、保险公司、私募基金等其他金融机构和个人投资中的运用典型案例进行实证检验,对基金投资策略的新趋势的研究将以更宽的眼界,得出具有更广泛适用性的结论。
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的研究成果。
关键词：行为金融；现代金融；防御型投资策略；进攻型投资策略
行为金融学是从微观个体行为以及产生这种行为的更深层次的心理、社会等因素来解释、研究和预测资本市场的现象和问题。在美国和欧洲，行为金融学不仅在学术研究中受到越来越多的重视，它在实践中也已经得到了应用。个人投资者在应用行为金融学的知识来避免心理偏差和认知错误，机构投资者也正在以行为金融学的精髓来发展以行为为中心的交易策略。
一、行为金融学的基本概念和理论
迄今为止,行为金融学还没有形成一套系统、完整的理论。目前绝大部分的研究成果都集中于确认那些会对资本市场产生系统性影响的投资者决策心理特点以及行为特征。
第一，投资者的心理特点。处理信息的启发法。现代社会信息量越来越大，传播速度也越来越快，金融市场决策者面临的情况日益复杂。决策者将不得不更多的使用启发法。启发法是使用经验或常识来回答问题或进行判断，它意味着对信息进行快速的、有选择性的解释，在很大程度上取决于直觉。由于决策的速度很快以及不完整性，使用启发式方法可能得不出正确的结论，从而造成认知错误和判断错误。启发式方法一般包括：一是典型性。这种启发性方法是一个谚语的起源：“如果它看起来像只鸭 子并且呷呷的叫声像只鸭子，它可能是只鸭子。”在形成预期时，人们通过评估未来不确定事件的概率与其最近所观察到事件的相似程度。典型性使得投资者对新信息反应过度，也就是投资者在形成预期时给予新信息太多的权重。二是显著性。对于发生不频繁的事件，如果人们最近观察到这种事件，那么人们倾向于过分估计这种事件在未来发生的概率。例如，如果最近一架飞机坠毁的消息频繁地被媒体传播，人们将过高估计飞机未来发生坠毁的概率。显著性可能使得投资者对新信息反应过度。三是自负。人们对自己的能力和知识非常自负。例如，当人们说这件事有90%可能性将发生或这声明是真实时，那么这种事件发生的可能性小于70%。自负可能使投资者对新信息反应迟钝。四是锚定。心理学家已经证明，当人们进行数量化估计时，他们的估计判断可能被该项目先 前的价值所严重影响。例如，二手车的销售商通常是在开始谈判时出高价，然后再降价，这销售商尽力将消费者滞留在高价格上。锚定使得投资者对新信息反应迟钝。
第二，后悔。人类犯错误后的倾向是后悔，而不是从更远的背景中去看这种错误，并会严厉自责。后悔理论有助于解释投资者延迟卖出价值已减少的股票,加速卖出价值已增加的股票。Shefrin和Statman指出,后悔理论表明投资者避免卖出价值已减少的股票是不想使已犯的错误成为现实,从而避免后悔，投资者卖出价值已增加的股票是为了避免价格随后可能降低而造成后悔。
第三，认知不协调。认知不协调是人们被告知有证据表明其信念或假设是错误时，人们所体验的心理和智力上的冲突。认知不协调理论认为,人们存在采取行动减轻未被充分理性思索的认知不协调的倾向：人们可以回避新信息或开发出扭曲的论据以保持自己的信念或假设正确。如新车买主有选择地避免阅读他们其他车型的广告,而去看他们所选择车型的广告。
第四，回避损失。趋利避害是人类行为的主要动机之一,而对“趋利”与“避害”的选择在经济活动中是首先考虑如何避免损失,其次才是获取收益。研究表明,人们在从事金融交易中赋予“避害”因素的考虑权重是“趋利”因素的两倍。
第五，羊群效应。人们的相互影响对人的偏好改变的作用是十分巨大的,追求时尚与盲从心理便是其中最突出的特点。这对经济决策的形成与改变具有特殊的影响力。在金融投资领域,人们往往是显著的、非理性的从众心理特征与行为。
（二）决策行为的一般特征
1994年,Shefrin和Statman开始研究可能对金融市场行为产生系统影响的决策行为特征。,一些决策行为特征已经得到行为金融学家们的公认,并作为对决策者的基本假设:
第一，决策者的偏好是多样的、可变的,他们的偏好经常在决策过程中才形成;
第二，决策者是应变性的,他们根据决策的性质和决策环境的不同选择决策程序或技术;
第三，决策者追求满意方案而不一定是最优方案。尽管这些决策特征之间相互作用的特点和对市场的影响尚不十分明确，但实证研究表明,投资者决策行为特征与市场中投资特性是相关的，如股票价格的过度波动性和价格中的泡沫;投资者中存在追随领导者和从众行为；过早的售出盈利投资和过晚售出失败投资;资产价格对新的市场信息反应过度或不足等。
二、行为金融学在证券市场的实际应用
在证券市场投资中具体运用行为金融学可分为防御型策略和进攻型策略。防御型策略是指利用行为金融学对人的投资心理以及决策特征的分析来控制心理偏差和认知错误，也就是在投资中避免犯错；进攻型投资策略则在了解投资者的心理偏差和决策失误对市场产生的影响的基础上制定相应的投资策略以从中获利。
对于个人投资者而言，更现实的是采取防御型投资策略。个人投资者在资金实力、分析手段与信息获得与把握上都处于劣势，因而经常靠打听小道消息等作为决策依据，行为经常是非理性的。此外个人投资者对自己的资金负责，缺乏来自第三方的监督控制体系，导致个人投资者在投资过程中容易犯心理偏差和认识错误，因而有必要采用防御型行为金融投资策略来指导投资。进攻型投资策略一般为机构投资者采用，因为在错综复杂的金融市场中，要对证券的定价进行判断非常困难，个人投资者很难在实际中判断出当前的市场定价是正确的还是发生了偏差，只有掌握着大量信息和良好分析技术的专业投资者才有可能进行判断。此外，各种定价错误或偏差的幅度和持续的时间都是有限的，个人投资者精力有限、交易成本高，无法利用这些偏差和错误来获利。
关键词：指数化投资；战胜市场；投资趋势
1 主动式投资与被动式投资
现代 资本市场经过几十年的 发展 ，涌现出了众多成熟的证券投资方法，但从投资策略的角度来总括，分成两大类：主动式投资管理策略(Activemanagement)与被动式投资管理策略(Passive management)。两种投资策略在理论基础、投资目标与投资方法上都截然不同。主动式投资往往构造投资组合，采用相对主观、复杂和难于数量化的选股原则，一般集中投资于少量证券，用近似或简单量化方法确定各证券之间的投资比例。被动式投资策略在构造投资组合时，常采用客观和相对简单的选股策略，投资区域相对分散，一次投资于多支股票，有一套较完整的数量化方法用于精确界定各证券的投资权重，并采用程序化交易方式。
被动式投资策略通常具体分为三种方式：购买并持有策略、局部风险免疫策略和指数化投资策略。而指数化投资方法是被动式投资领域中重要的投资方法，也是目前基金资产管理可以选择的主要投资方法之一。
投资者是应当置身于主动式投资的阵营，还是应该加入被动式投资的行列？一个共同的衡量准则，就是看能否战胜市场。
2 战胜市场的含义
战胜市场不仅是基金经理的神圣使命，同时也正成为众多私人投资者的追求目标。这一概念的意义就在于投资者业绩的衡量标准不是其绝对收益而是其相对收益，也就是它相对于市场基准的表现如何。如同投资风险可以分为系统性与非系统性两类一样， 金融 投资的收益源泉也可分为市场性收益与非市场性收益两类。前者为大市运动所致，而后者则是投资者在市场影响力之外的添加收益，它或许是投资者智慧的结晶与能力的象征，也可能只是运气使然。
在谈论投资绩效的绝对表现时，市场性与非市场性收益无从分辨。只有比较相对表现时，才能将二者加以区分，从而判断投资者是否运用自己的才能和智慧创造了额外收益。因此，能否战胜市场归根结底就是能否创造非市场性收益。
3 战胜市场衡量
如何衡量投资的相对业绩、借以判断战胜市场与否呢?首先要明确市场的定义及其衡量标准。股市中包含了众多股票，但人们所关心的有时并不是某一具体股票的特殊属性(如其盈利成长或市场价位)，而是整体市场的数量指标及变化情况。同时，当股市中股票数目过大时，人们通常会从中抽出部份股票作为样本，以缩小研究对象的规模，方便对于整体市场的研究。所以在股票投资中，股市指数就成为了股票市场的代言人与衡量基准，战胜市场的潜台词就是投资业绩超过股市中相应的指数表现。
4 战胜市场的实现条件
虽然战胜市场意味着超越股市指数，但真正战胜市场必须要同时满足三条标准，即实现三个不同层面上的超越。
首先是全面性。投资业绩必须能够同时在牛市与熊市时超越指数。如果牛市时风风火火，到了熊市则凄凄惨惨，那只能说明投资策略具有偏向性。
其次是长期性。投资业绩必须能够长期持续而稳定地战胜市场，这一期间通常不短于十年。只有时间才能够证明投资业绩表现是否经历了数次的市场动荡或跨越了不同的市场周期，从而将侥幸者与成功者区分开来。
最后是风险性。投资收益要在与指数风险相同的基础之上超越指数。如果投资者靠冒更大风险来获取额外收益，那么表面的高收益势必会为与其相伴而生的高风险所抵消，使得经风险调整后的投资业绩仍然低于市场指数
5 难以战胜市场的具体实证
1988-1998年共同基金与市场指数收益率比较
上表显示了1988至1998年10年间S&P500指数的年平均收益率比股票投资基金的平均年收益率还要高出3个百分点，此外一项调查表明自1972年至1998年，全美国50%以上的股票基金能超越S&P500指数表现的年份只有9年，而有17年低于该指数。另外，主动式投资的基金的业绩表现大多不具有连续性，在某一时期业绩表现较好的基金在另一阶段可能表现并不好，例如美国在1970——1980年间排名前二十位的基金在1980——1990年间基本上都跌出了前二十位，这二十只基金在1970至1980年间的平均年收益率高出所有基金的平均年收益率8.6个百分点，而1980至1990年间他们的平均年收益率比所有基金的平均年收益率还要低0.3个百分点。因此，人们 自然 而然就想到了直接复制指数，这种投资方法简单还可以获得市场平均收益率。
6 难以战胜市场的理论依据
有效市场理论认为，一个完全有效市场的股票价格反映了已知的、有关该股票的全部信息，任何资料来源和加工方式都不能稳定地增加收益，任何专业投资者的边际市场价值为零，因此在一个有效市场中，使资产组合的收益率高于市场指数收益率的努力是不可能成功的，除非是运气。
而且人们对“随机漫步理论”与“混沌理论”进行了深入的研究，得出了股市的不可预测性。正是由于股市的不可预测性，人们才会放弃专家经营的投资基金，选择一种被动的追随市场的方法。
理性投资者都厌恶风险，同时又追求收益最大化。就单个资产而言，风险与收益是成正比的，高收益总是伴随着高风险。马柯维茨(Markowitz)证券组合理论认为，通过各种资产不同比例的组合，可以使证券组合整体的收益一风险特征达到在同等风险水平上收益最高和在同等收益水平上风险最小的理想状态。这个理论充分反映了分散投资所带来的好处，而实现分散化投资最简洁有效的手段就是指数化投资。
7 难以战胜市场的原因分析
主动式投资的管理型基金之所以难以超过股市指数，其因素可以大致归结为四点：较多的管理费用、较高的交易成本、较大的现金储备、较重的税务负担。
首先是它们较高的管理费用蚕食了投资收益。就年平均管理费用而言，标准普尔500指数基金为0.31%，交易所交易基金(ETFs)为0.16%，而管理型基金却高达1.42%。这是因为管理型基金必须以高价聘用专门的分析师来进行证券的分析与筛选。
其次是基金经理们往往会频繁地进行证券交易，以显示出其决策能力、管理水平及敬业精神，这就导致了交易成本的增加。
另外是管理型基金通常会保持5%左右的现金储备，以供基金购回时用，而指数基金中基本不含现金。由于美国股市主要为牛市所主导，所以较大的现金储备就成为基金的包袱和累赘。这使得基金的长期表现大打折扣。
最后是管理型基金会使投资者的税务负担较重。频繁的证券交易可能会提高基金的当前收益，迫使投资者为此而纳税更多，从而降低了最终的实际投资所得。而指数较低的换股率则会抑制基金的频繁交易，使情况大为改观。
8 指数化投资的含义
根据迪恩利巴朗和罗迈什瓦迪伦格姆(2000年)的定义：指数化投资是以获得某一特定市场的基准回报为目的的投资行为。在证券市场中，指数化投资被人们定义为“是一种被动式投资，即投资者试图复制某一证券价格指数或者按照证券价格指数的编制原理构建投资组合而进行的证券投资”。其收益水平目标是基础指数的变化幅度。指数化投资是一种享有市场平均收益水平的金融产品，适用于那些想稳定地分享证券市场成长的投资者的需求，即偏好平均程度风险和收益的投资者。
9 指数化投资的优点
（1）指数化投资可以充分的分散投资组合，降低非系统性风险。
金融 资产组合理论告诉我们，通常如果一个证券投资组合中所包含的证券数量越多，证券分布面越广，可以有效地降低投资组合中的非系统性风险。指数投资并不试图战胜市场，只是希望能够获得市场平均收益水平，也就是取得与所模拟的指数较贴近的收益率。指数投资按指数构成构造投资组合，能有效地降低非系统风险。
（2）指数投资具有成本效率和税收效率。
指数投资的最大优势在于费率较低，包括较低的管理运作费用、交易费用和市场冲击成本。指数化投资是采取跟踪代表性指数的消极性投资策略，不需要花费大量时间和财力去寻找、分析信息，不需要高薪聘用分析人员，而且持有期限较长，进出市场频率和换手率低，从而节约了大量交易成本(包括佣金、价差和市场冲击成本)和管理运作费用。
（3）指数投资降低基金经理人的风险。
在主动型投资模式下，一方面基金经理人的投资选择取决于基金经理人自身的投资分析能力，一旦判断失误将使投资者蒙受损失，导致经营风险；另一方面，由于基金经理人以追求自身利益最大化作为其目标，当基金经理人的利益与投资者的利益发生冲突时(特别是当基金经理人的投资行为受某些“特殊利益”驱动时)，基金经理人很难作出客观公正的选择，这将导致“道德风险”，损害投资者的利益。而指数化投资只需进行指数复制，不过多涉及股票选择的问题，因此降低了经理人风险。
当然指数化投资也存在自身的不足之处，比如可能出现跟踪误差，使组合偏离指数过大。当成分股调整时组合资产调整也会产生一定损失。当指数本身设计存在缺陷时，指数往往就不能很好的代表市场的整体走势。
尽管存在这样的缺陷，但是指数化投资的思想引入我国仍具有积极的意义。
10 我国引入指数化投资思想的必要性
整个证券市场的持续 发展 是指数化投资存在和发展的基础，指数化投资的收益主要取决于股价指数的长期上升趋势。以综合股价指数为指示的股市整体走势与国民 经济 的发展状况密切相关。从长期来看，股价指数作为反映股市的总体指标，其变动趋势与国民经济发展基本协调。
新 中国 建立50年来，特别是改革开放这么多年来，我国经济建设取得了举世瞩目的伟大成就，随着经济体制改革的深化、 企业 管理体制的不断理顺，一大批包括众多民营企业在内的企业将焕发出更大生机，迅速成长起来，成为管理规范、机制灵活、具有国际竞争力的优秀企业。尤其是加入WTO以后，中国获得了更多的机会平等地参与国际经济舞台的竞争，焕发出了更大的生机和活力，预计今后十年，中国仍将是世界经济增长较快的国家之一。因此，我们有理由相信，从长期来看，中国证券市场的发展趋势也将会以上升行情为主导，以追踪指数为目标的指数基金能充分分享股市的成长，获得良好收益。
关键词：行为金融；现代金融；防御型投资策略；进攻型投资策略
行为金融学是从微观个体行为以及产生这种行为的更深层次的心理、社会等因素来解释、研究和预测资本市场的现象和问题。在美国和欧洲，行为金融学不仅在学术研究中受到越来越多的重视，它在实践中也已经得到了应用。个人投资者在应用行为金融学的知识来避免心理偏差和认知错误，机构投资者也正在以行为金融学的精髓来发展以行为为中心的交易策略。
一、行为金融学的基本概念和理论
迄今为止,行为金融学还没有形成一套系统、完整的理论。目前绝大部分的研究成果都集中于确认那些会对资本市场产生系统性影响的投资者决策心理特点以及行为特征。
第一，投资者的心理特点。处理信息的启发法。现代社会信息量越来越大，传播速度也越来越快，金融市场决策者面临的情况日益复杂。决策者将不得不更多的使用启发法。启发法是使用经验或常识来回答问题或进行判断，它意味着对信息进行快速的、有选择性的解释，在很大程度上取决于直觉。由于决策的速度很快以及不完整性，使用启发式方法可能得不出正确的结论，从而造成认知错误和判断错误。启发式方法一般包括：一是典型性。这种启发性方法是一个谚语的起源：“如果它看起来像只鸭子并且呷呷的叫声像只鸭子，它可能是只鸭子。”在形成预期时，人们通过评估未来不确定事件的概率与其最近所观察到事件的相似程度。典型性使得投资者对新信息反应过度，也就是投资者在形成预期时给予新信息太多的权重。二是显著性。对于发生不频繁的事件，如果人们最近观察到这种事件，那么人们倾向于过分估计这种事件在未来发生的概率。例如，如果最近一架飞机坠毁的消息频繁地被媒体传播，人们将过高估计飞机未来发生坠毁的概率。显著性可能使得投资者对新信息反应过度。三是自负。人们对自己的能力和知识非常自负。例如，当人们说这件事有90%可能性将发生或这声明是真实时，那么这种事件发生的可能性小于70%。自负可能使投资者对新信息反应迟钝。四是锚定。心理学家已经证明，当人们进行数量化估计时，他们的估计判断可能被该项目先前的价值所严重影响。例如，二手车的销售商通常是在开始谈判时出高价，然后再降价，这销售商尽力将消费者滞留在高价格上。锚定使得投资者对新信息反应迟钝。
第二，后悔。人类犯错误后的倾向是后悔，而不是从更远的背景中去看这种错误，并会严厉自责。后悔理论有助于解释投资者延迟卖出价值已减少的股票,加速卖出价值已增加的股票。Shefrin和Statman指出,后悔理论表明投资者避免卖出价值已减少的股票是不想使已犯的错误成为现实,从而避免后悔，投资者卖出价值已增加的股票是为了避免价格随后可能降低而造成后悔。
第三，认知不协调。认知不协调是人们被告知有证据表明其信念或假设是错误时，人们所体验的心理和智力上的冲突。认知不协调理论认为,人们存在采取行动减轻未被充分理性思索的认知不协调的倾向：人们可以回避新信息或开发出扭曲的论据以保持自己的信念或假设正确。如新车买主有选择地避免阅读他们其他车型的广告,而去看他们所选择车型的广告。
第四，回避损失。趋利避害是人类行为的主要动机之一,而对“趋利”与“避害”的选择在经济活动中是首先考虑如何避免损失,其次才是获取收益。研究表明,人们在从事金融交易中赋予“避害”因素的考虑权重是“趋利”因素的两倍。
第五，羊群效应。人们的相互影响对人的偏好改变的作用是十分巨大的,追求时尚与盲从心理便是其中最突出的特点。这对经济决策的形成与改变具有特殊的影响力。在金融投资领域,人们往往是显著的、非理性的从众心理特征与行为。
（二）决策行为的一般特征
1994年,Shefrin和Statman开始研究可能对金融市场行为产生系统影响的决策行为特征。,一些决策行为特征已经得到行为金融学家们的公认,并作为对决策者的基本假设:
第一，决策者的偏好是多样的、可变的,他们的偏好经常在决策过程中才形成;
第二，决策者是应变性的,他们根据决策的性质和决策环境的不同选择决策程序或技术;
第三，决策者追求满意方案而不一定是最优方案。尽管这些决策特征之间相互作用的特点和对市场的影响尚不十分明确，但实证研究表明,投资者决策行为特征与市场中投资特性是相关的，如股票价格的过度波动性和价格中的泡沫;投资者中存在追随领导者和从众行为；过早的售出盈利投资和过晚售出失败投资;资产价格对新的市场信息反应过度或不足等。
二、行为金融学在证券市场的实际应用
在证券市场投资中具体运用行为金融学可分为防御型策略和进攻型策略。防御型策略是指利用行为金融学对人的投资心理以及决策特征的分析来控制心理偏差和认知错误，也就是在投资中避免犯错；进攻型投资策略则在了解投资者的心理偏差和决策失误对市场产生的影响的基础上制定相应的投资策略以从中获利。
对于个人投资者而言，更现实的是采取防御型投资策略。个人投资者在资金实力、分析手段与信息获得与把握上都处于劣势，因而经常靠打听小道消息等作为决策依据，行为经常是非理性的。此外个人投资者对自己的资金负责，缺乏来自第三方的监督控制体系，导致个人投资者在投资过程中容易犯心理偏差和认识错误，因而有必要采用防御型行为金融投资策略来指导投资。进攻型投资策略一般为机构投资者采用，因为在错综复杂的金融市场中，要对证券的定价进行判断非常困难，个人投资者很难在实际中判断出当前的市场定价是正确的还是发生了偏差，只有掌握着大量信息和良好分析技术的专业投资者才有可能进行判断。此外，各种定价错误或偏差的幅度和持续的时间都是有限的，个人投资者精力有限、交易成本高，无法利用这些偏差和错误来获利。
防御型行为金融投资策略是应用一系列行为金融的知识对自身的投资行为进行内省式的审察和研判，具体可包括：首先要核对信息的来源，核实信息的可信度、实效性等，要密切关注最近有无更新的消息或数字披露，要避免只关注支持自己看法的信息。第二，判断自身是否过分自信，特别在最近投资行为取得了一系列成功时就更应关注这点。第三，要善于比较正面和负面观点，查明对市场持最乐观以及最悲观态度的分别是什么人以及为什么会持有这样的观点。第四，要避免锚定效应导致不理性的期望值。
对于机构投资者而言，更重要的是可以采用进攻型投资策略。各类投资机构由投资经理们具体负责运作的，投资经理们和个人投资者一样，在投资决策中也会犯各种心理偏差和认识错误，因而也需要采用防御型投资策略来加以避免。但投资经理们有着良好的金融投资专业知识和丰富的实际经验，他们能更好的对自身的行为进行控制。在各类机构中一般都有着良好的管理监督制度和风险管理措施，在一定程度上也可以帮助投资经理们避免犯心理偏差和认知错误。因而，机构投资者更重要的是利用进攻型投资策略来获得盈利。目前可采用的进攻型行为金融投资策略主要有：
曾琪：行为金融学理论探讨及其实际应用第一，反向投资策略。反向投资策略,就是买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票来进行套利.这种策略的提出最初是基于DeBondt和Thaler(1985,1987)对股市过度反应的实证研究。行为金融理论认为,由于投资者在实际投资决策中,往往过分注重上市公司的近期表现,根据公司的近期表现对其未来进行预测,从而导致对近期业绩情况做出持续过度反应,形成对绩差公司股价的过分低估和对绩优公司股价的过分高估,最终为反向投资策略提供了套利的机会。
关键词：行为金融；现代金融；防御型投资策略；进攻型投资策略
行为金融学是从微观个体行为以及产生这种行为的更深层次的心理、社会等因素来解释、研究和预测资本市场的现象和问题。在美国和欧洲，行为金融学不仅在学术研究中受到越来越多的重视，它在实践中也已经得到了应用。个人投资者在应用行为金融学的知识来避免心理偏差和认知错误，机构投资者也正在以行为金融学的精髓来发展以行为为中心的交易策略。
一、行为金融学的基本概念和理论
迄今为止,行为金融学还没有形成一套系统、完整的理论。目前绝大部分的研究成果都集中于确认那些会对资本市场产生系统性影响的投资者决策心理特点以及行为特征。
第一，投资者的心理特点。处理信息的启发法。现代社会信息量越来越大，传播速度也越来越快，金融市场决策者面临的情况日益复杂。决策者将不得不更多的使用启发法。启发法是使用经验或常识来回答问题或进行判断，它意味着对信息进行快速的、有选择性的解释，在很大程度上取决于直觉。由于决策的速度很快以及不完整性，使用启发式方法可能得不出正确的结论，从而造成认知错误和判断错误。启发式方法一般包括：一是典型性。这种启发性方法是一个谚语的起源：“如果它看起来像只鸭子并且呷呷的叫声像只鸭子，它可能是只鸭子。”在形成预期时，人们通过评估未来不确定事件的概率与其最近所观察到事件的相似程度。典型性使得投资者对新信息反应过度，也就是投资者在形成预期时给予新信息太多的权重。二是显著性。对于发生不频繁的事件，如果人们最近观察到这种事件，那么人们倾向于过分估计这种事件在未来发生的概率。例如，如果最近一架飞机坠毁的消息频繁地被媒体传播，人们将过高估计飞机未来发生坠毁的概率。显著性可能使得投资者对新信息反应过度。
三是自负。人们对自己的能力和知识非常自负。例如，当人们说这件事有90%可能性将发生或这声明是真实时，那么这种事件发生的可能性小于70%。自负可能使投资者对新信息反应迟钝。四是锚定。心理学家已经证明，当人们进行数量化估计时，他们的估计判断可能被该项目先前的价值所严重影响。例如，二手车的销售商通常是在开始谈判时出高价，然后再降价，这销售商尽力将消费者滞留在高价格上。锚定使得投资者对新信息反应迟钝。
第二，后悔。人类犯错误后的倾向是后悔，而不是从更远的背景中去看这种错误，并会严厉自责。后悔理论有助于解释投资者延迟卖出价值已减少的股票,加速卖出价值已增加的股票。Shefrin和Statman指出,后悔理论表明投资者避免卖出价值已减少的股票是不想使已犯的错误成为现实,从而避免后悔，投资者卖出价值已增加的股票是为了避免价格随后可能降低而造成后悔。
第三，认知不协调。认知不协调是人们被告知有证据表明其信念或假设是错误时，人们所体验的心理和智力上的冲突。认知不协调理论认为,人们存在采取行动减轻未被充分理性思索的认知不协调的倾向：人们可以回避新信息或开发出扭曲的论据以保持自己的信念或假设正确。如新车买主有选择地避免阅读他们其他车型的广告,而去看他们所选择车型的广告。
第四，回避损失。趋利避害是人类行为的主要动机之一,而对“趋利”与“避害”的选择在经济活动中是首先考虑如何避免损失,其次才是获取收益。研究表明,人们在从事金融交易中赋予“避害”因素的考虑权重是“趋利”因素的两倍。
第五，羊群效应。人们的相互影响对人的偏好改变的作用是十分巨大的,追求时尚与盲从心理便是其中最突出的特点。这对经济决策的形成与改变具有特殊的影响力。在金融投资领域,人们往往是显著的、非理性的从众心理特征与行为。
（二）决策行为的一般特征
1994年,Shefrin和Statman开始研究可能对金融市场行为产生系统影响的决策行为特征。,一些决策行为特征已经得到行为金融学家们的公认,并作为对决策者的基本假设:
第一，决策者的偏好是多样的、可变的,他们的偏好经常在决策过程中才形成;
第二，决策者是应变性的,他们根据决策的性质和决策环境的不同选择决策程序或技术;
第三，决策者追求满意方案而不一定是最优方案。尽管这些决策特征之间相互作用的特点和对市场的影响尚不十分明确，但实证研究表明,投资者决策行为特征与市场中投资特性是相关的，如股票价格的过度波动性和价格中的泡沫;投资者中存在追随领导者和从众行为；过早的售出盈利投资和过晚售出失败投资;资产价格对新的市场信息反应过度或不足等。
二、行为金融学在证券市场的实际应用
在证券市场投资中具体运用行为金融学可分为防御型策略和进攻型策略。防御型策略是指利用行为金融学对人的投资心理以及决策特征的分析来控制心理偏差和认知错误，也就是在投资中避免犯错；进攻型投资策略则在了解投资者的心理偏差和决策失误对市场产生的影响的基础上制定相应的投资策略以从中获利。
对于个人投资者而言，更现实的是采取防御型投资策略。个人投资者在资金实力、分析手段与信息获得与把握上都处于劣势，因而经常靠打听小道消息等作为决策依据，行为经常是非理性的。此外个人投资者对自己的资金负责，缺乏来自第三方的监督控制体系，导致个人投资者在投资过程中容易犯心理偏差和认识错误，因而有必要采用防御型行为金融投资策略来指导投资。进攻型投资策略一般为机构投资者采用，因为在错综复杂的金融市场中，要对证券的定价进行判断非常困难，个人投资者很难在实际中判断出当前的市场定价是正确的还是发生了偏差，只有掌握着大量信息和良好分析技术的专业投资者才有可能进行判断。此外，各种定价错误或偏差的幅度和持续的时间都是有限的，个人投资者精力有限、交易成本高，无法利用这些偏差和错误来获利。
防御型行为金融投资策略是应用一系列行为金融的知识对自身的投资行为进行内省式的审察和研判，具体可包括：首先要核对信息的来源，核实信息的可信度、实效性等，要密切关注最近有无更新的消息或数字披露，要避免只关注支持自己看法的信息。第二，判断自身是否过分自信，特别在最近投资行为取得了一系列成功时就更应关注这点。第三，要善于比较正面和负面观点，查明对市场持最乐观以及最悲观态度的分别是什么人以及为什么会持有这样的观点。第四，要避免锚定效应导致不理性的期望值。
对于机构投资者而言，更重要的是可以采用进攻型投资策略。各类投资机构由投资经理们具体负责运作的，投资经理们和个人投资者一样，在投资决策中也会犯各种心理偏差和认识错误，因而也需要采用防御型投资策略来加以避免。但投资经理们有着良好的金融投资专业知识和丰富的实际经验，他们能更好的对自身的行为进行控制。在各类机构中一般都有着良好的管理监督制度和风险管理措施，在一定程度上也可以帮助投资经理们避免犯心理偏差和认知错误。因而，机构投资者更重要的是利用进攻型投资策略来获得盈利。目前可采用的进攻型行为金融投资策略主要有：
曾琪：行为金融学理论探讨及其实际应用第一，反向投资策略。反向投资策略,就是买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票来进行套利.这种策略的提出最初是基于DeBondt和Thaler(1985,1987)对股市过度反应的实证研究。行为金融理论认为,由于投资者在实际投资决策中,往往过分注重上市公司的近期表现,根据公司的近期表现对其未来进行预测,从而导致对近期业绩情况做出持续过度反应,形成对绩差公司股价的过分低估和对绩优公司股价的过分高估,最终为反向投资策略提供了套利的机会。
第二，动量交易策略。动量交易策略,即预先对股票收益和交易量设定过滤准则,当股票收益或交易量满足过滤准则就买卖出股票的投资策略。行为金融意义上的动量交易策略的提出,源于对股市中股票价格中间收益延续性的研究。Jegadeesh与Titman(1993)在对资产股票组合的中间收益进行研究时发现,以3到12个月为间隔所构造的股票组合的中间收益呈现出延续性,即中间价格具有向某一方向连续变动的动量效应。Rouvenhorst(1998)在其他十二个国家发现了类似的中间价格动量效应,表明这种效应并非来自于数据采样偏差。
第三，成本平均策略和时间分散化策略。成本平均策略是指投资者在购买证券时按照预定的计划根据不同的价格分批地进行,以备证券价格下跌时摊低成本,从而规避一次性投入可能带来的较大风险。时间分散化策略是指根据投资股票的风险将随着投资期限的延长而降低的信念,建议投资者在年轻时股票投资比例可较大,并随着年龄的增长逐步减少。
参考文献：
［1］Kaheman,D.andA.Tversky(1979).“ProspectTheory:AnAnalysisofDecisionMakingUnderrisk”,Econometrica
［2］Baberis.N.A.shleiferandR.Vishny(1997).“AModelofInvestorSentiment”,JournalofFinancialEconomics
【关键词】价值投资 内在价值
股票投资实践者和学术研究者一直热衷于研究投资策略，从而预测股价走势并获得超额收益。沃伦・巴菲特继承了本杰明・格雷厄姆和欧文・费雪对价值投资策略的研究，并通过长期持有获得了巨大成功。股票的内在价值指股票的公允价值，是由公司的基本面以及未来的发展状况所决定的本身所固有价值。“内在价值”的概念是格雷厄姆和多德在《证券分析》一书中提出来的。股票的价格由于受到多种不确定因素的影响有时候会偏离其内在价值，但是总体上，股票价格总是向着内在价值回归的。这就使得人们从对股价走势的预测研究转向了对股票内在价值的研究。本文通过对股票长期走势的影响因素进行分析，进而对股票内在价值进行评估。
一、实证分析
（1）模型基本假设。通过对价值投资理论的梳理与分析，得出了本文研究基于价值投资策略的内在价值评估模型的一些基本假设：H1：价值投资理论认为股票价格反映一个上市公司的内在价值，任何公司股票的价格都是以其内在价值为基础的。H2：股票价格与公司的基本面因素相关，基本面因素对股价具有解释能力。影响上市公司内在价值的因素极多，有市场因素、基本面因素、国家政策因素和行业发展因素、行业竞争力因素等等。然而，不论是哪方面的因素，最终都将大致反映在企业的基本面因素上。H3：价值投资理论认为不论是价值股、成长股或者概念股，其内在价值由上市公司的基本面因素所决定。因此，股票价格的长期走势也是由基本面因素所决定。
（2）样本数据来源。十八届三中会以后，为了进一步深化改革，我国A股市场IPO即将由核准制向注册制改革。我国香港证券市场首次公开发行股票实施的是注册制，市场相对成熟，对股票的定价相对合理，而目前我国A股市场IPO实施的是核准制。含A股的H股是即在A股市场发行股票，又在香港证券市场发行股票。把含A股的H股作为研究样本构建内在价值评估模型，可以比较合理地评估我国上市公司内在价值。此外，本文选取的股票市场数据均来自于Choice数据库。
（3）样本数据选取标准。对2007年至2015年含A股的H股的数据进行筛选。样本数据的时间跨度内，含A股的H股既经历了牛市也经历了熊市，可以在一定程度上抵消一些极端因素的影响，同时确保样本的可统计性。各上市公司年报公布的时间不一致，会导致数据收集相对困难和股价的异常波动。为了排除这种影响，本文决定选取年末股票的收盘价作为普通股股价。考虑到股票的分红等因素，对所有股票价格进行复权处理。
（4）模型变量的选择。本节主要介绍上市公司基本面中可以量化因素的五个方面如股本扩张能力、偿债能力、盈利能力、经营能力、成长能力、现金流量指标。
（5）实证结果与分析。本文在选择面板数据多远线性回归模型时，通过F检验和Hausman检验，最终确定使用个体固定效应模型。个体固定效应模型指从时间和个体上看，面板数据回归模型的解释变量对被解释变量的效应不随时间和个体变化，而且除了模型的解释变量之外，影响被解释变量的其他确定性变量的效应随个体变化而不随时间变化。
表3 模型回归结果
注：‘***’ ‘**’ ‘*’ ‘.’ ‘’分别表示在0、0.1%、1%、5%、10%水平上@著
如上所示，用R语言进行回归的结果为：p=-1.644+0.767x1+
1.186x5+2.408x6+2.861x7-0.603x18+00.314x21。公式又可表述为： 股价=-1.644+0.767每股净资产+1.186每股资本公积+2.408每股收益+2.861销售毛利率-0.603每股现金流量净额+0.314固定资产周转率。
二、研究结论
本文按照一定的标准选取2007年-2016年连续9年的含A股的H股公司并基于价值投资策略筛选能够反映公司内在价值的指标，然后利用R语言统计软件对样本公司各年的股票价格与所选指标建立多元回归模型，建立上市公司股票内在价值估值的模型。通过大量的实证分析，得出的主要结论为：
（1）基本面因素解释力较强。从2007年到2015年实证模型的拟合度和各种检验结果都较为理想，说明样本股的市场价格会受到公司的基本面因素的影响。每股收益、销售毛利率、每股净资产、固定资产周转率与股价呈正相关关系，而每股现金流量净额回与股价呈负相关关系，符合个基本面因素对股价的影响效应。由此可以看出，通过对公司基本面的研究与分析，进而挑选出具有投资价值的股票是可行的。
（2）基本面因素中偿债能力的变量不显著相关。本文偿债能力指标包括流动比率和资产负债率。一般认为流动比率和资产负债率保持在合理的范围内能保证偿债能力很强。但应注意的是，如果比率过高企业并不一定偿还债务的能力就很强。因此，偿债能力指标与股价没有显著相关性。
当38岁的律师刘强（化名）犹豫着，是否趁开放日赎回手中的基金“一对多”专户产品时，上海一家小型基金公司35岁的专户投资经理小金，正彻夜赶工新的产品方案及投资策略。
“本想沾沾‘绝对收益’的光，没想到得到的却是‘绝对亏损’。”刘强诙谐地调侃自己的投资，“A股的方向不明，也许先退出观望比较合适。”与刘强想法不同，尽管市场低迷，但小金眼里的基金“一对多”专户仍是沃土一片，有待基金公司深耕勤耘。“高端理财市场需求很庞大，基金‘一对多’很弱小，前景大有可为。”小金如是说。
两种态度，折射出刚满两周岁的基金“一对多”专户的尴尬境地：自诞生以来，基金“一对多”跑马圈地风生水起，但绝对收益这块“金字招牌”却日渐蒙垢，令投资者信心不断削弱；与此同时，私募、券商集合理财乃至信托产品群雄并起，不断蚕食基金“一对多”的生存空间。腹背受敌，迫使刚满两周岁的专户“一对多”虽心有不甘，却不得不停止“急行军”，变招为稳守防线，苦练内功。与此同时，由于“一对多”专户业务资格门槛降低，不少小基金公司看好这一市场，甚至将“一对多”专户视为公司突围的方向。
格局生变
由于公募基金业的强弱格局已定，渴望有所突破的中小基金公司，不少将基金“一对多”专户视为突围方向，有的甚至提出将专户业务置于公司发展战略首位。这意味着，尽管整体上基金“一对多”专户的扩张步伐可能放缓，但格局却可能发生较大变化。
基金“一对多”专户扩张步伐显著放缓的背后，是基金公司对“一对多”业务前景的巨大分歧。与部分先入者由冲锋变稳守的降温策略不同，随着基金“一对多”专户业务资格门槛的降低，诸多小基金公司摩拳擦掌，后来者的欲望急剧升温。
某基金公司副总经理认为，与公募基金的政策门槛相比，基金“一对多”专户业务并无制度优势，与私募、券商集合理财等竞争对手处在同一起跑线上，无论是产品设计、发行乃至运作、宣传上并无独到之处，而竞争的充分性意味着基金“一对多”专户的发展不会如公募基金那样出现爆发式增长。“高端理财市场的蛋糕或许很大，但能分给基金‘一对多’专户的却未必如大家预期的那么多。”他表示，“另一个不利因素是，基金‘一对多’专户的监管相较于私募等更加严格，人力成本和风控成本也比较高，对于实力有限的基金公司而言，需要考虑成本与回报是否成正比。”
不过，在对中小基金公司的采访中，记者发现，由于公募基金业的强弱格局已定，渴望有所突破的中小基金公司，不少将基金“一对多”专户视为突围的方向，有的甚至提出将专户业务置于公司发展战略首位。这意味着，在基金公司“一对多”专户业务资格门槛降低后，尽管整体上基金“一对多”专户的扩张步伐仍可能放缓，但格局却可能发生较大变化，诸多中小基金公司的涌入将使其短时间内成为基金“一对多”专户产品发行的主角。
某基金公司专户总监老于则指出，尽管基金“一对多”专户“跑马圈地”已有两年，但由于业绩口碑较差，以及宣传受限等因素，导致这个领域一直没有形成明显的品牌效应，既没有如公募基金业中王亚伟式的标杆性人物，也没有特色鲜明且得到投资者承认的基金公司，这种背景使得后来者仍然有机会脱颖而出，成为这项业务中的强者。
“据我了解，有些将‘一对多’专户作为战略重点的小基金公司，已经计划集中精力包装一两个产品，以明星产品的方式来打响自己的品牌，实现弯道超车的目的。”老于说，“我个人认为，如果这些小基金公司能够倾斜足够的资源，而且坚持下去的话，这种模式还是有一定的成功概率的。”
创新方向
基金“一对多”专户必须做出自己的特色，并且要和公募产品的收益模式有明显的差别，否则难以持续吸引投资者。做出特色的最简单办法，就是实现收益的稳定性，对冲产品和量化产品都是值得尝试的方向。
需要强调的是，基金“一对多”专户今年主要在重点投资于A股、产品同质化严重的灵活配置型产品上放缓了扩张步伐，而在创新产品上，基金“一对多”仍在“急行”。
“基金‘一对多’专户必须做出自己的特色，并且要和公募产品的收益模式有明显的差别，否则难以持续吸引投资者。”对于基金“一对多”的产品创新，德胜基金研究中心首席分析师江赛春表示，“当前，做出特色的最简单办法，就是实现收益的稳定性，在这方面，对冲基金产品和量化基金产品都是值得尝试的方向。”
事实上，今年以来，基金“一对多”产品的创新已覆盖多个领域，诸如套保增值产品、价值量化产品、对冲产品、仅投资于定向增发的产品以及细分行业产品等纷纷面世，除传统二级市场投资外，股指期货、融资融券等衍生金融工具也不断出现在基金“一对多”的产品设计中。不过，记者多方采访后发现，在基金“一对多”专户的未来创新蓝图上，占据分量最重的将是量化和对冲两种投资策略。
上海某大型基金公司总经理表示，在成功打造国内最强的量化投资团队后，未来将会在基金专户领域大力推广量化投资产品。“量化投资的关键在于数学模型因子的设置，而一旦因子设置成功，该投资策略就可以为投资者获得长期稳定的绝对回报，这非常符合基金专户的客户需求。”这位总经理说，“更重要的是，量化投资的特性决定，一旦数学模型有效，它所能容纳的运作资金会很庞大，投几个亿和投几十亿甚至上百亿，对收益稳定性的影响很小。对于基金‘一对多’专户来说，这意味着巨大蛋糕的出现。”
而基金专户投资经理小金则十分青睐对冲策略的前景。他认为，随着股指期货等金融衍生工具的完善，A股市场未来的投资技巧更加复杂和多样化，而对以绝对回报为目标的基金“一对多”专户产品而言，单一投资策略的风险将显著加大，通过合理的对冲来过滤掉系统性风险将显得十分重要。“现在推出对冲产品的难点在于，多数投资经理对金融衍生品的运作技巧并不了解，而且建立一个有特色的、有效的对冲逻辑也并不容易，所以对冲产品现在没法成为主流。”小金说，“但大家都在努力探索。我相信随着创新步伐的加快，以及相关人才的不断引进，对冲产品会在基金‘一对多’中扮演重要角色。”
转攻为守
步入2011年，一度热火朝天的基金“一对多”专户的“跑马圈地”运动戛然而止。
WIND统计数据显示，在基金“一对多”面世的2009年，行业在短短4个月时间内推出了59只产品，月均成立14.75只；2010年，则有83只“一对多”产品成立，月均也达到6.92只；但今年以来，截至8月底，新成立的基金“一对多”产品仅有35只，月均仅成立4.375只。基金“一对多”的扩张步伐显著放缓。
“据我了解，今年大部分基金公司都改变了此前‘跑马圈地’的策略，不再盲目发行同质化产品，而是着力于稳定现有客户，并且力图在产品设计上有所突破。比如我们公司，今年以来累计才发了4个产品，主要精力都放在现有产品的运作和与客户的沟通上。”某基金公司专户总监老于告诉记者，“‘一对多’去年以来整体业绩不佳是导致这种变化的根本原因。但我个人认为，高端理财市场的需求依然旺盛。”
事实上，冲着“绝对收益”这块金字招牌而来的客户，在这两年里已逐渐发现，多数“一对多”产品的业绩远不如预期那样美好，抱怨也接踵而至。而这种抱怨，在今年A股市场的跌宕起伏中攀升到一个高点：在许多“一对多”产品持有人自发披露净值的某网帖上，至今年9月，“破发”的“一对多”产品比比皆是，甚至有不少产品成立至今累计亏损近两成。随之而来的，便是持有人铺天盖地的批评声。
老于指出，由于灵活度太大，基金“一对多”专户的投资风险远高于公募基金。但在过去的两年里，基金公司多忙于扩张地盘而对风险控制不力，导致“一对多”专户的投资风险在熊市的剧烈波动中充分显现，给持有人带来了难以磨灭的负面印象。这种情绪传导至销售渠道上，便造成基金“一对多”的客户忠诚度和认可度不断降低，迫使基金公司调整战略，不再盲目进行同质化的扩张。
1因素挖掘法教学理论
通常情况下，学生的努力程度与兴趣均存在差异，对于同一门课程的理解和掌握程度也表现出差异性．因此，教学内容的广度和深度设计尤为重要．因素挖掘法教学将课程知识点的难易程度转化为授课时间分配比例，并将时间分配比例与学生素质的量化分布基本保持一致．基于因素挖掘法的教学理论具体实施步骤如下：由上述理论分析可知，因素挖掘法教学的本质上是一个优化模型．其目的是控制授课对象对知识点的接受程度，使其达到最佳的整体偏差水平，通过各知识点的授课时间合理分配比例实现．与传统的层次分析、模糊分类等方法相比较，其根本区别是，因素挖掘法将教学过程设计表达为一个优化模型，摆脱了传统教学过程设计的主观性．然而，此方法中的目标规划问题的解可能不是唯一的，可以在时间合理分布集中选取一个点，完成该课程的教学过程设计优化．
2投资学课程教学实践
选取授课班级中某一关联紧密的先修课程的成绩对学生素质进行量化．投资学课程的先修课程为概率论与数理统计，该课程能较好地反映学生进一步学习投资学课程的素质．笔者采用χ2方法对2012级金融学专业概率论与数理统计课程的成绩进行分析，获得其素质的近似分布为X～N（67，26）．现以投资学课程中“马可维茨理论”讲授为例．由于该知识点内容较多，不直接对各知识点构建接受程度函数，而是对所有知识点深度进行分类，再为各类知识点定义其相应的接受程度函数，从而减少分布时间的维度，使得课程设计简化但不失有效性．先分析其知识点深度．
采用评分法分析各知识点的难度v，然后根据各知识点难度分值对知识点聚类．共设为3层，第1层v＜7，第2层7≤v＜9，第3层9≤v．知识点具体分解见表1。第2层次包括模型的求解过程、数学解释、投资策略和约束条件的投资学意义（含卖空和买空条件）．此内容要求出均值和标准差之间的双曲线关系．因为在求解过程中必须用到矩阵方程的拉格朗日条件权值的分析求解过程，所以要求教师具备扎实的数学基础，而且教师必须详细分析双曲线中的有效解仅在第1象限的原因．第3层次包括启发学生是否可以将以标准差为目标的优化问题转化为以期望为目标的优化问题，这要求学生理解投资策略与数学解释之间的对应关系．投资学授课计划及目标见表2．从表2可知，讲完第3层次知识，学生的覆盖率达到98％，主要目的是留下难点或前沿知识点，激发优秀学生课后进一步查阅相关材料，培养其自学能力．
3课程教学实践案例分析
学生和听课专家对教师教学效果的评估方式通常是打分．学校督导人员通过对教师教学过程的分析与评价，更新并改进案例设计，建立信息反馈系统．教学法评估标准通常包括以下3个方面：（1）教学态度．包括5大授课材料（教案、教学大纲、教学日历、辅助课件、学生名册）、教学仪态、上课激情和责任心；（2）教学内容．包括主次分明、逻辑性强，教学手段多样，授课时间分配合理；（3）教学效果．包括引导学生和学生自觉反馈教学效果．笔者构建的2级指标体系的教学评价标准见表3．湖南涉外经济学院金融专业教学效果学生评分结果。
4结语
以投资学课程教学设计过程为例，提出的基于因素挖掘法的教学过程设计模式体现了单目标优化思想，提供了一个量化的教学过程，使得课程教学设计摆脱了传统教学方法的随意性．利用具有紧密联系的前修课程的成绩作为学生素质分布的方法，解决了因素挖掘法在应用时的基础分布问题．案例分析结果表明，此方法对于提高教学效果显著．
作者：黄梦桥 李杰 单位：湖南涉外经济学院商学院
