量化投资和价值投资

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量化投资和价值投资范文第1篇

胡俊敏是物理学博士，她是怎样跨专业从事投资行业？

她管理的博时特许价值基金，从2012年6月接手到年底，净值增长幅度居同类前20%，她是通过怎样的操作大幅提升基金业绩？

博时特许价值基金是量化基金，量化基金的操作又有怎样特点？

每日基金特邀胡俊敏博士，倾听她的人生经历和投资理念。

张学庆：从您的简历来看，是物理学博士，这是典型的理科学科，当然您后来又做过量化研究的工作，但您目前从事的工作是投资，是属于金融学这类范畴，这两个学科距离特别大。您之前研究的物理学、化学 ，对于投资有何帮助？

胡俊敏：当年念物理，现在做投资，不是事先计划好的，而是当时的历史环境造成的。我大学的时候是八十年代，中国还没有股市，我连股票是什么都没有概念。因为我比较喜欢跟数字打交道，就学了物理。去哈佛后，刚好碰上一些量化金融理论得到应用，华尔街需要有很强数理根基的人才。而由于美国经济不景气，教育经费不足，学术界又人才过剩，于是华尔街就吸引了大批的数学、统计或物理的博士。我在哈佛有机会初步了解到金融投资。

现在回头看，我学物理出身，做过材料研究，做过量化研究，现在做量化投资， 不是必经之路，但是确实每一段经历形成了我自己的知识结构，对我的投资理念的形成有不同程度的影响。

对于市场的理解。市场是否处于均衡的状态，金融界有很多争论。统计物理关于均衡非均衡态的理论以及量子力学的不确定原理我觉得一定程度上也适用于股票市场。股票市场不停地有新的信息，不同投资者对信息的接受和反馈不是瞬时的。另一方面，投资者行为与股价又是互相影响的，所以市场是处在一种不完全均衡的状态。市场过热现象也是不均衡态的一种表现。

数学统计上几率分布的概念在投资中是至关重要的。经常有投资者问我，你觉得下面一个月市场是涨还是跌，其实这是很难预测的，沪深300指数平均月收益为0.5%，但月波动率有9.1%，一个月的收益有2/3的几率分布在-8.6%到9.6%之间，波动性非常大。

逻辑思维方式和分析解决问题的能力。研究生的时候我做的是实验物理。就是通过对一些现象的观察和研究，找出规律，验证和发现基本原理。投资中由于信息多，频繁、且不完全，具备理性的逻辑思维和抓住问题本质的能力就非常重要。

张学庆：除了在学校中所学的知识，在后来工作中，还需要增加哪一方面的训练？才能成为一名合格的基金经理。

胡俊敏：量化基金经理需要的知识面比较广。除了比较强的数理基础和编程能力，下面几个方面的知识也是非常重要的。

基础金融知识：我业余选修金融方面的课，并通过准备CFA的考试补上金融知识的缺。争取到量化分析师的工作机会

量化投资管理：这有一整套理论框架。我当时在巴克莱资产管理公司任基金经理，有幸参加了《主动组合管理》作者Ron Kahn的课程。这本书被认为是量化投资的圣经。

行为金融：指由于投资者心理或思维偏差造成市场不有效的各种现象。量化投资之所以可行，就是因为股价由于各种原因而偏离其真实价格，有一定统计性规律可循。

市场经验：需要积累，我目前也在逐步积累A股市场的经验。

有志加入到量化投资行业中的朋友们可以针对各自的知识结构，制定出自己的准备计划。

张学庆： 您一个人管理5只基金，这可能得益于采用了量化的方法，同时管理五只基金，你会采取怎样的分配方法来统筹自己在五只基金间的精力分配？

胡俊敏：这就是量化投资的优势。首先，整个投资流程高度自动化、系统化。每天开盘前，所有基金及模型所需数据都已更新到基金管理系统里。其次，量化投资团队，基金经理后面有基金经理助理、量化分析师及IT的支持。基金经理只需将时间花在最关键的地方。具体讲，

量化基金，比如我管理的特许价值，以及和王红欣博士共同管理的裕富沪深300基金：更多的是模型管理，而不是个股管理。组合里的股票可能有上百只，但是我需要管理的是有二、三十信号构成的模型和一些组合构建的参数。需要交易的时候，可以根据模型用优化系统进行计算，我会检查模型结果是否正确，然后批量交易，而不是一个股票一个股票地分析、决定。。

张学庆： 您管理的基金比较多，有主动配置型，有被动配置型。能否给基金投资者一些建议，那类基金适合哪些投资者投资？

胡俊敏：特许价值基金是一只主动股票型基金，通过量化多因子选股模型在各行业内精选个股，以期获得长期跑赢市场的超额收益。风险要比纯被动或增强指数型基金高，但是超额收益的空间也高，适于有中等风险承受力，投资期间较长，对收益有较高要求的投资者，也可作为长期资产配置的一个成分。

张学庆：做为基金投资者，如果不看好市场，您认为他们有几个措施能够躲开市场风险。

胡俊敏：根本解决的方法是调整资产配置比例。如果对股票市场的未来不看好，那就降低在股票类资产的配置，将卖出的资金放到债券、其它投资品种、或现金上。因为对于市场的判断很难百发百中，所以在调整配置的时候即使不看好股票市场，仍然建议保留一定的股票类资产，市场走势常是不确定的。

同时，普通投资者择时的能力是比较差的。所以我给普通投资者的建议是1）采取定额定投的策略，牛熊市无阻的坚持投资。2）不要将所有的鸡蛋放在一个篮子里。分散投资，做长期资产配置。长期而言所承受的风险是有收益的。

张学庆： 博时特许价值现在规模是11亿，一个基金经理，他管理的资金到达多大规模之后，就会影响到业绩的增长，这也提醒投资者，选择基金时也要注意规模。

量化投资和价值投资范文第2篇

春播一粒谷，秋收万斛粮。鸡年抓“牛基”，可能是不少投资人的梦想，但如何布局“基”会更大些呢？带着这个问题，《投资者报》记者采访了多家公司基金公司市场部负责人。对于投资者的疑惑，多数观点认为，2017年抓“基”不能只盯收益率，可能更应关注资产的风险收益比。而新发基金、量化基金和主题投资基金三个领域可能更易成为风险收益比较高品种的聚集地，投资者宜多加关注。

“回顾2016年，A股市场的整体表现十分低迷，上证综指全年下跌12.31%，创业板指跌幅则更是达到了27.71%。不过显而易见的是，在全球经济发展处于迷茫期，风险事件频发的宏观背景下，单纯考虑一个资产的收益率没有意义。‘资产的风险收益比’因能更好的衡量某个资产当下的投资价值，可能会成为鸡年选‘基’的首要指标。”广发基金资产配置小组指出，2016年表现好的资产均是风险收益比较高的品种，如低估值的大宗商品、具有低波动特征的黄金和房地产，2017年可能仍如是。

多策略新发基金容易领先市场

在当前股债低迷的大市场环境中，打新和定增成为市场的重要投资方向。因此，对于新发基金来说，一些采用了“固收+打新+定增”的多策略新发基金，由于既能构建多重“安全垫”又兼顾收益空间的提升，可能会成为鸡年的好“基”会。

以2月8日发行的银华惠安定开混合为例，该基金以债券打底，同时辅以新股申购和定向增发两大掘金策略，有望为投资者带来丰厚收益回报。投资者可通过中国银行等各大银行、券商及银华基金官方平台认购。

“债券市场在经过去年四季度的深幅调整后，收益率已进入具有相对吸引力的区间，正是债券建仓良机。中长期看，2017年经济增速仍有下行压力，债券仍具长期配置价值。” 银华基金相关负责人称，针对目前债市所面临的波动，银华惠安将采取保守策略，中期久期、中低杠杆操作。

除“固收+打新+定增”的多策略新发基金之外，低波动策略指数a品也有望成为鸡年的一个新选择。据业内人士介绍，中性低波动指数在温和上涨、震荡和下跌行情中都有较好的超额收益。据Wind数据，2005年初至2016年12月31日，中证500行业中性低波动指数的年化收益率达到24.59%，显著好于中证500和其他市场主流指数的表现。有鉴如此，景顺长城基金在中证500的基础上开发了中证500行业中性低波动指数。据景顺长城相关负责人介绍，根据中证500指数的中证二级行业分布，在每个行业内选取波动率最低的样本股作为成份股，合计150只股票，行业内权重的加总和中证500指数保持一致。于2月6日发行的景顺长城基金中证500行业中性低波动指数基金是国内首只低波动指数基金产品。

量化基金借股指期货松绑传闻热炒

近期，业内传闻股指期货监管规则有望放松，量化基金也因此而成为鸡年“基”会的一个热门品种。

“2016年量化基金的整体表现可圈可点，不仅平均收益开始跻身基金行业上游，更有几只量化基金的全年业绩排到了市场前列，展现出了非凡的圈金能力。” 景顺长城量化投资总监黎海威表示，2016年量化基金的卓越表现与其特有的投资方法不无关系，量化投资是系统性的大数据计算过程，股票覆盖范围和宽度通常较广，能迅速有效地综合大量信息，使大型股票池的分析成为可能。通过量化模型，基金经理在进行投资决策时，能够有效避免情绪波动和压力的干扰，及时找到容易被忽视的投资机会。

以黎海威管理的景顺长城沪深300指数增强基金为例，截至2016年年末，在其运作的37个月中，有31个月战胜业绩比较基准，期间业绩比较基准收益率为45.13%，总收益率高达86.10%，这意味着该基金获得了40.97%的超额收益，在所有可比的沪深300增强基金中排名首位。“景顺长城沪深300指数增强基金使用的量化模型是基本面选股模型，这一模型在海外市场已经非常成熟，并经历‘牛熊’考验被证明为有效的模型。”黎海威如是说。

博时淘金大数据100兼博时银智大数据100基金经理桂征辉也表示，“量化策略和大数据在投资中的崛起，根本原因是大数据时代信息的爆炸和计算效率提高导致成本的下降，从而支撑起大量创新的量化投资方法。中国是一个新兴市场，它的有效性可能比成熟市场还有很大距离，同时上市公司数量越来越多，已达3000多家，深度调研的主动投资管理组合一般管理50只以下股票，主动选股难度大大增加，无法完整覆盖所有股票。而量化的方法可以监控所有股票的财务指标、市场面的变化及时按照纪律交易，这意味着量化投资能够有效捕捉投资机会。”

主题投资基金配置比例可逐步提高

尽管从目前来看，2017年股市仍未有大的起色。但采访中不少公募基金负责人却建议投资者可考虑逐步提高主题投资基金配置比例。

“对于2017年A股市场的总体趋势，倾向于稳中有升，不会大起大落。毕竟很多公司的估值水平、成长性和分红率是具有吸引力的。这也是很多保险机构大举增持的逻辑基础。” 兴全基金申庆称。2017年A股市场的风险可能来自于市场估值水平的结构性调整。所以2017年的A股市场投资需要更为耐心以及精准的筛选标的。基于这个逻辑，申庆表示2017年自己管理的兴全沪深300将始终坚持价值投资理念，重点配置大盘蓝筹板块，低估值，高分红板块，并兼顾企业的成长性。

“整体而言，从市场交易和风格特征来看，市场风险偏好大概率已接近低点位置，短期内市场交易清淡的特征或将进一步显现，但整体无需过于悲观，甚至结构性地可以参与左侧布局。”九泰基金宏观策略组表示，建议关注军工、国改等主题基金。

量化投资和价值投资范文第3篇

[关键词]量化投资；Alpha策略；意义；方法

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.25.083

Alpha策略最初的理论基础是套期保值，是由美国经济学家H.working提出的，随后股指期货的面市，量化研究便激发了人们浓厚的兴趣。传统的资产管理者理念的哲学基础大部分为追求收益风险平衡，然而平均市场收益与超额收益又很难达到绝对的均衡，因此将超额收益也即Alpha分离出来，建立起基于Alpha策略的量化投资，有助于指导投资实践。

1 Alpha策略在量化投资中的应用意义

量化投资指的是以现代计算机技术为依托，通过建立科学的数学模型，在充分掌握投资环境的基础上践行投资策略，达到预期的投资效果。采用量化投资方式的优点包括其具有相当严格的纪律性、系统性，并且对投资分析更加准确与及时，同时还具有分散化的特点，这使得策略的实施过程更加的机动灵活。量化投资过程使用的具体策略通常有量化选股、量化择时、统计套利、高频交易等，每一种策略在应用过程各有千秋，而Alpha策略属于量化选股的范畴。传统的定性投资也是投资人基于一种投资理念或者投资策略来完成整个投资活动的，最终的目的是要获得市场的占有率，并从中取得丰厚的利润。从这个角度来衡量，量化投资与传统投资的本质并无多大差别。唯一不同的是量化投资对信息处理方式上和传统定性投资有着很大的差异性，它是基于现代信息技术、统计学和现代金融工程理论的基础上完成对各类数据信息的高效处理，在对信息处理的速度、广度上是传统定性投资无法比拟的。在对投资风险的控制方面也具有很大的优势，是国际投资界兴起的新型投资理念和应用方法，也在日益成为机构投资者和个人投资者共同选用的有效投资方案。现阶段量化投资的技术支撑和理论建设的基础包括人工智能技术、数据挖掘、支持向量机、分形理论等，这些现代信息处理与数据统计方式为量化投资的可操作性提供了坚实的基础。

Alpha策略在量化投资中的使用优点主要是对投资指数所具有的价值分析与评定。它不是依赖于对大盘的走向变化或者不同股票组合策略趋势的分析，对投资价值的科学分析与合理评估更能吸引投资者的目光。Alpha策略重视对冲系统风险所获得的绝对收益，在股票投资市场上是一种中性的投资方式，具体的程序有选择资产、对资产的优化组合、建立具体组合方式、定期进行调整。为了促进该策略在投资市场中获得良好的收益，就必须先要重视优秀的选股策略，其次是重视期货对冲平均市场收益的时候所产生的风险控制问题。对冲系统风险时，若是能够及时地对投资组合与相关的股指期货的平均市场收益指进行精准地判定和预测，那么将会对整个投资行为产生积极的影响。

2 基于Alpha策略的量化投资具体策略和实践方法

通常情况下，Alpha策略所获得的实际收益并不是一成不变的，这与该策略本身的特定有关，具体表现在周期性与时变性上。

Alpha策略的时变性主要是指当时间产生变化时，超额收益也会随之而改变。需要清除的是Alpha反映的就是上市公司超越市场的预期收益，因此属于公司资产未来估值预期的范畴，所以上市公司自身所处的发展阶段和发展环境不同，那么就会给Alpha带来影响。由于时变性的特点，这就给策略的具体估计模型的设立带来了更多不可确定的因素，为此，参照对Alpha满足不同动态假设的理论基础，建立起一个可以获得不同种类估算的模型，同时假定在同一个时间范围内，超额收益和市场平均收益都保持恒定不变，这就极大地简化了计算的过程与步骤。也就是说在该段时间内，市场上股票投资组合基本面不会有太大的变化与波动，这就与实际的投资状况基本达成一致。对于投资策略的调整则要根据上市公司重大事项发生情况而定，那么估算的时间单位周期可以采用每日或者每周估算，对每一个季度的历史数据进行调整也可以作为一种调整方式，反映公司季度行情。对于具体证券而言，采用季度或者每周的调整频率则不是最为理想的，还要针对公司情况与市场行情综合调整。

Alpha的周期性特点在交替出现的正负号上最为突出，导致这一情况产生的原因主要是行业的周期性特征与套利效应共同造成的。具体而言，首先不同类型的证券分别属于不同的行业所有，当行业处于景气周期循环状态下会影响Alpha的符号与大小，同时景气程度的深与浅也会对此产生影响。其次一个股票组合产生非常大的超额收益情况下，市场中的其他机构投资者或者个人投资者就会不断地参与到该组合的投资中来，最后会导致Alpha逐渐接近于零。因此在建立不同策略的组合方面，要针对每一个季度的具体情况和波动率，进行综合性地评价与分析，并及时地做出必要的调整，以便最大限度地获得市场收益。

量化投资中的Alpha策略并不是一种单一类型的策略，不同的策略都在寻求获得超额收益的市场机会和可能性。现阶段市场上采用的Alpha策略主要有多因子选股策略、动量策略或者反转策略、波动性策略、行业轮动策略、行为偏差策略等，每一种策略在具体实施过程中都有其特征性，并且可以相互结合使用，发挥出综合预测和评价的作用。

多因子选股策略是必要和常用的选股方式，最大的优势是可以将不同种类和模块的信息进行高效化综合分析与评价后，确定一个选股最佳方案，从而对投资行为进行指导。该种选股策略的模型在建立方面比较容易，是量化投资中的常用方式。同时多因子模型对反映市场动向方面而言具有一定的稳定和可靠性，这是因为所选取的衡量因子中，总有一些可以把握住市场发展行情的特征，从而体现其本来就有的参考价值。所以在量化投资过程中，很多投资者都使用多因子模型对其投资行为进行评估，无论是机构投资者或者是个人投资者，都能够从中受益。多因子选股策略模型的建立重点在于对因子的剔除和选择上，并要合理判断如何发挥每一个因子的作用，做出综合性的评定。

动量策略的投资方式主要是根据价格动量、收益动量的预期与评定，对股票的投资进行相应的调整，尤其是针对本身具有价格动量的股票，或者分析师对股票的收益已经给予一定评级的股票，动量策略的应用效果会比较理想。在股票的持有期限内，某一只股票在或者股票投资的组合在上一段时间内的表现均佳，那么则可以判断在下一段时间内也会具有同样的理想表现，这就是动量效应的评价依据，从而对投资者的行为起到一定的影响作用。反转策略和动量策略恰好相反，是指某一只股票或者股票投资组合在上一段时间内表现很不理想，然而在下一个时期反而会有突出的表现，这也给投资者带来了一线希望，并对影响到下一步的投资策略的制定。

波动性策略也是Alpha策略的一种方式，主要是利用对市场中的各股运动和发展状态的细致观察与理智分析后，列出一些具有相当大的波动性的股票，同时这些股票的收益相关性也比较低，对此加以动态化的调整和规划，从而逐渐获得超额收益的过程。在一些多因子选股策略中也有机构投资者或者个人投资者将股票具有的波动性作为考察与评价因子之一，波动性策略经常和其他策略相结合来评价，这说明股票投资市场本身就具有一定的波动性，因此在投资过程中要慎重对待。

行业轮动策略和行为偏差策略的应用频率不似前面几种高，但也会和另外几种策略相互结合使用。行业轮动策略主要是为了充分掌握市场行业轮动机制与特征，从而可以获得高额的收益，对行业之间的投资也可以非常高效和准确地进行，对把握正确的时机有很大的优势。行为偏差策略目的是窥探到股票市场中存在的过度反应或者反应不足等现象，这些都属于股票投资市场的偏差，从而可以通过投资者对不同股票抱有的差异化评价来实现超额收益。

量化投资和价值投资范文第4篇

稔熟“加减乘除”

“加减乘除”在投资界绝非是简单的四则运算，而是一种风格和理念。“加”是指累积收益；“减”是指稳守安全边际；“乘”是指集中全力出手；“除”则是指除去不良投资目标。说到2011年，不少投资者都是“一声叹息”。的确，2011年是非常难操作的一年，不少阳光私募也是颗粒无收。援引朝阳永续私募数据库统计数据，在2011年仅10％左右的阳光私募产品获得了正收益，收益率超过10%的产品只有14只。因此，在2011年最终获得30.4%收益的呈瑞1期，无疑可让坊间刮目相看。

呈瑞1期的基金经理、上海呈瑞投资管理有限公司投资决策委员会主席芮崑，有着经济学博士学位并曾在高校执教近10年。芮崑认为，成立于2010年10月底的呈瑞1期，当时对股市的基本判断是震荡格局，因此主要操作思路集中在“精选个股，波段操作，累积收益”。“即便是非常看好的个股，也没有一直买入持有。”芮崑表示，团队定位于崇尚价值投资和基本面分析的“流派”。2011年初，团队判断当年应是一个弱的振荡市，仅存在阶段和局部性的机会，因此“精选个股”成为了操作的主基调。目前整个策略已取得了较好的回报。“当我们看准了一个好的股票，在买入并有了一定的收益之后，就获利为安。好比是拳头如果老是伸在外面，实际上是没有力气的。”芮崑说。

同样，曾获得2010年中国私募基金风云榜大赛最有潜力私募精英的宝银投资董事长崔军认为，不亏损的秘诀就是把握“安全边际”。“永远坚持以0.4元的价格买进价值1元的股票，这是巴菲特永不亏损的投资秘诀。”崔军表示，投资证券市场的盈利，应该来自上市公司本身，也来自于公司成长所带来的资本增值，而这种盈利模式对于市场所有参与者来说也是共赢的。

芮崑进一步将“加减乘除”提炼为一个“价值爆发点”理论，即发现企业的价值拐点并进行主动性投资，从而为客户创造财富。芮崑进一步解释称，“任何趋势的开始和结束都有原因，无论是经济、股市、行业还是个股的趋势，其产生往往对应着相关政策或重大事件。投资者最重要的是用动态的思维对已发生的来自政策、社会甚至生活中的某些事件保持敏感，从而找到相关企业的爆发点。”

深谙理性思维

在有众多拥趸的热播美剧《生活大爆炸》中，一群物理学博士上演着一出出人间好戏，而在现实生活中，也有一位物理学博士演绎着一个理性的量化投资者的故事。似乎很难想象流体力学和期货交易池之间的关联，也很难想象物理学高材生和金融高手之间的组合，但毕业于上海复旦大学物理系的申毅，却轻松做到了这一切。

1980年代末，申毅被保送入复旦大学物理系激光物理专业学习，此后赴美国俄克拉荷马州立大学继续攻读统计物理并主攻非线性流体力学，随后他在俄州大学物理系担任助理研究员，直至获得物理学博士学位。申毅原本完全可成为一名出色的物理学家，然而他却选择了金融之路。这两个行业跨度之大，让申毅还得从“见习生”开始做起，穿着绿色的马甲，和中国国内的“红马甲”那样去抢单子。

跨行业的工作经验，使申毅将积淀多年的理性思维在投资中发挥得淋漓尽致，而“量化投资”这一标签也被牢牢锁定在他身上。申毅将量化投资和定性投资的关系，用一个形象的比喻就是：中医和西医。申毅表示，假设患者去医院治病，中医和西医的诊疗方法不同，中医通过望、闻、问、切来判断得出结果，很大程度上基于经验，定性程度上较大；而西医则先要患者去拍片和化验，依托于医学仪器得出结论。定性投资更像中医，更多地依靠经验和感觉；量化投资则更像是西医，依靠模型判断。在每一天的投资运作之前，量化投资会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果作出投资决策。

理性的思维也使得申毅非常喜欢“实名制”，不仅其开设的投资公司完全以自己的名字命名，甚至推出的私募基金产品也是如此。申毅笑谈这样做有利也有弊，弊在于，自己有时会被人误以为是“皮包公司”，给人一种“从前台到老板都是同一个人”的错觉；利在于，提醒自己尽最大努力对投资人负责。“人的名字是无法轻易改变的，因此用自己的名字来命名产品，是希望产品能够持续地做好做强。”申毅说。

整合科学与艺术

投资究竟属于科学还是艺术？对此，被称为“熊市之王”的金中和西鼎投资总监曾军，在近20年资本市场的浸中得出自己的结论：投资是科学与艺术的结合。

“纯粹的计算在投资上很难成功，很少有优秀的基金经理是会计师、财务分析师出身的，成功的投资人都是将各方面的资源和经验有机结合的。”曾军表示，金中和自成立以来一直有一个思路和想法，那就是专业的资产管理人应该具备一种创造并维持长期盈利的能力。

“我们用多角度、多策略和多重安全边际来制定投资策略，从企业的本身一直到行业的分析判断，最后到宏观趋势的判断，通过三重角度来寻找更多安全边际支持投资决策。”曾军说，通俗的理解就是金中和投资力求将价值投资、趋势投资和量化投资这“三驾马车”做一个均衡的考虑。“这可能有点像‘大杂烩’，但毕竟是我们多年形成的一种投资感悟。”曾军认为，投资人对市场的理解是否透彻，很大程度上取决于观察的角度是否多元化。

同样，有着强烈理性思维的申毅认为，另辟蹊径也是一种科学和艺术的结合。申毅表示，较之海外成熟市场，量化投资的技术和方法在国内几乎没有竞争者。申毅用了一个有趣的故事打比方，1849年美国淘金大潮中，当矿工们一窝蜂涌进加利福尼亚州努力工作时，另一群以卖水和牛仔裤为生的商人却“另辟蹊径”，同样赚得盆满钵满。“现在的证券市场上，定性投资者太多，机会太少，竞争太激烈，而量化投资者太少，因此机会多且竞争少，这些都给量化投资创造了良好的发展机遇。”申毅说，“就好比大家都在埋头淘金的时候，我们在卖牛仔裤。”

稳守淡定和纯真

在中欧国际工商学院的会计学教授丁远眼中，投资境界不妨用“大盘：你涨或者不涨，我就在那里，不悲不喜”这句话来诠释。作为一名精通财务分析且选股能力得到相当认可的专家，2011年，丁远在“朱雀丁远指数中性基金”中开始了自己的对冲基金试水。

“一年可能也就忙个三天的选股工作吧。”如果在众多基金管理者中做一个忙碌程度的排名，那么摘走“最淡定”基金管理者头衔的人非丁远莫属。在年报、半年报、三季报出台的每年4月、8月和10月底的某一天，丁远和团队将按不断调整的模型来分析和选取股票，随后加以甄别。换股调仓完毕后，基金将继续运行，而平时管理者只需关注一下净值即可。

2006年8月，从巴黎回到上海正式加盟中欧国际工商学院的丁远，在中国上千家上市公司中通过逐层筛选，挑选出了100家基本面扎实、现金流好、盈利能力强且大股东没有掏空公司资产的上市公司，然后根据股价对这些公司进行性价比较，最终选择了市盈率最低的公司建仓，成立了一个虚拟的股票池，以验证价值投资理念是否能够跑赢大盘。

不过，无论是做研究，还是做基金，丁远的目的都很清晰，那就是在课堂上让学生们信服。“其实很多公司的情况都是和同学们聊了才知道得更详细。同样，在设计出投资模型后，我也会征求同学们的意见。”丁远说。

睿智风趣的丁远经常和学生们“打成一片”，而“朱雀丁远指数中性基金”的合作者也都是他在中欧的学生，互相颇为了解，于是一拍即合发行了产品。“在EMBA课堂上，学员们往往觉得教授只会讲理论，于是我将选股理论指标结合实际案例进行分析，既能够让学员更容易接受，又能够让学员们更加努力地去探究。”丁远表示，“这也是我亲自来做基金的原因。”

在丁远的带领下，一只类似“教科书”，又是中国内地证券市场上第一个以教授名字命名的基金——“朱雀丁远指数中性基金”，在2011年的熊市中开始了探索。

据实际数据测试，自2007年1月至2011年8月，丁远的股票组合每年都能跑赢沪深300指数并取得16%年化超额受益。“做投资决策，我只找好的行业和稳健的公司，然后再优选出性价比高的公司。”丁远认为，采用现金流为主要衡量方法，既避免了大股东或上市公司操纵财务指标，又可规避大股东掏空上市公司的风险，还可控制企业盈利的质量和稳定性。

随时注意风险控制

“有风险的股票我们从来不碰。”在崔军的眼中，投资追求的是全天候的正回报，这也是投资的终极目标。“不管市场的好坏都赚钱，只是赚多赚少的问题。”崔军表示。同样，在芮崑眼中，私募投资公司能否持续稳定地为客户带来好的回报，是一个很大的考验。芮崑认为，资产管理和个人投资有很大的区别，比如股票从8元跌到5元，如果是个人投资，可能不一定要抛出，但如果做资产管理，在遭遇非理性暴跌时候，什么事情都可能会发生，因此如果不决断，那么这只股票可能会继续从5元跌到3元，而这时资产管理就很难对客户交代。

“做投资这行，好比是长跑。开头跑得顺不代表一切都顺，可能只是刚刚开始。”芮崑称，风险控制首先是建立股票池包括核心股票池，对核心股票池中的股票建立模型，深入调研，而这些股票池中的股票，有很大的概率出现在投资组合中。其次是通过会议制度来防范风险，对于重大决策开展集体讨论来降低风险。最后一点就是止损。

“外汇交易员的经历对我后来从事投资的帮助很大，一方面培养了宏观思维，对宏观趋势的判断极为看重。另一方面，外汇交易杠杆有时候高达20倍，一个成功的外汇交易员很大程度上取决于风险控制水平，因此从工作一开始，风控就在我心中扎下了根。”同样，曾从事外汇和期货交易的曾军也具有强烈的风控意识。在曾军看来，风控是投资管理者最需要重视的地方，很多投资者感觉5000点时的风险很大，但3000点时的风险也不一定小于5000点，因为股指处于3000点时对投资者的伤害可能更大，关键取决于投资者对风险的把控程度。“价格本身就隐含了风险系数，在资本市场安全永远比利润更重要。资本市场永远都不缺乏机会，但最重要的是能够生存，而宏观判断和趋势投资，是所有投资风险控制的第一道关口，只有对宏观趋势正确判断，才能够把握股市大的方向。”曾军说。

在秉承“中性”投资策略的丁远眼中，风险控制是一件非常严肃且必须认真对待的事。丁远认为，投资者的理财目标应分三步走：第一步是保本，第二步是保值，再看机会考虑第三步，即增值。理财如想实现保值增值，首先不要把鸡蛋都放在一个篮子里，特别是不能把所有的资金都投放在股市中。其次，在考评任何一个金融衍生产品时，不能单纯地去评判“年化收益率”，还得密切关注产品的“波动率”，即投资风险。用专业术语来说是“夏普比率”，即比率越高的投资产品，其性价比越好。丁远认为，市场上不乏很多宣称收益率较高的产品，但这些产品往往也是波动率很大的产品，投资者持有这些产品时，最大的问题在于不知道何时该出手变现，无论是在低位变现的后悔或是高位变现机会的错失，都会让投资者“心慌意乱”。

一心向着前方看

“股市总是要向前看的，我们应该关心还没发生的事，而不是已经发生的事。2011年的小概率事件发生了很多，诸如日本地震、美国被标普降级、欧债危机等，而这些小概率事件对市场造成了不小的冲击。或许在2012年，小概率事件不会发生太多，如果只是经济软着陆、出口减速这些已在预期内的事件发生，那么市场的表现可能会比大家预料的要好很多。”芮崑说。

申毅对此则笑称自己一直在思考，“很多人都说历史是不断发展的，但其实历史也经常会有惊人的巧合，尤其是在投资市场上，其他国家多年前发生的故事，都可能在中国重演。”申毅将这一“巧合”归结为人的市场行为，即人在投资时的本性和地域、人种都没有关系，也不会随着时间而改变，那就是贪婪和恐惧。目前的量化投资模拟的是人的市场行为，但人是会思考的动物，其市场行为的变化非常之大，导致数学模型的变化也非常大。量化模型其实类似于很多计算机安全软件，都是一种“魔高一尺，道高一丈”的模式。只有当新的计算机安全威胁，如一个新的病毒出现后，才会有查杀这个病毒的工具诞生。因此，量化模型针对很多具有“黑天鹅”性质的投资市场事件是无法预测的。

“目前国内的股市，还没有到非常适合价值投资的程度，原因在于目前国内上市公司的所有权无法通过股票进行转让。好比你即使买下了一个超市里所有商品，但也绝不意味着这个超市就归你了。”申毅认为，随着国内股市的进一步完善，各类投资机制也将进一步成熟，其时的量化投资将从针对人的市场行为去制定模型，逐渐转向按照价值来制定量化模型。

未来更值得期待

成绩只能代表过去，而未来才是更值得期待的。在谈及2012年的投资形势时，芮崑认为，2011年的行情是震荡市往下，而2012年可能将是震荡市往上，比2011年“日子要好过一点”，但出现诸如2006年和2007年的大牛市很难。

量化投资和价值投资范文第5篇

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而作为国内资产管理规模持续领先的南方基金，公司资质牌照齐全，产品线完整，定位于全能型财富管理集团，近三年来屡屡在晨星中国公募基金综合实力排名中名列前茅。南方基金除了拥有业界领先的固定收益团队和骄人业绩外，其在主动管理基金方面亦成绩斐然，南方旗下主动管理股票型基金―南方优选价值基金新近获评《证券时报》“五年持续回报股票型明星基金奖”；旗下主动管理量化基金产品―南方策略优化今年上半战胜80%以上的主动管理股票基金；另据银行渠道数据统计，南方基金旗下某只专户对冲基金产品今年以来已取得7.14%的收益；在被动投资方面，南方基金管理的A股指数/ ETF产品共10只，是业内第一家兼具沪深两模式跨市场ETF的基金公司，其管理的500ETF为目前规模最大的跟中证500的ETF。

财经大数据管窥市场情绪

世界首家基于社交媒体Twitter的对冲基金Derwent Capital Markets创始人保罗.赫汀（Paul Hawtin）曾说：“长期以来，投资者已经广泛地认可金融市场由恐惧和贪婪驱使，但我们从未有一种技术或数据来量化人们的情感。”一直被金融市场非理性举动所困惑的投资者，现在终于有了一扇可以了解心灵世界的门户――“南方新浪财经大数据策略指数”。

该项目新浪方面负责人介绍到，新浪财经作为国内领先的财经数据平台，其股票频道、财经新闻、股吧论坛、尤其是新浪微博相关财经账号，对上市公司有着更及时全面的资讯覆盖、其财经数据的互动信息来自专业的投资者，较普通的互联网媒体有着更具有价值的信息。其体现的市场情绪变化涵盖了宏观经济、行业动向、个股关注、财经新闻报道曝光度、股票论坛用户参与度，全方位地展现了投资者与股票间的互动情况，隐含了海量的投资辅助信息。

南方基金数量化投资部总监刘治平介绍道，从目前国内量化投资现状来看，传统的基于财务数据、估值成长因子、技术指标因子的多因子模型研究框架已经非常成熟，越来越难以获得超额收益，因此近几年新闻事件、公司事件对于股价的影响成为量化投资者研究热点，但传统的量化投资者由于数据获取局限，研究更多的止于事件本身对于股价的影响，数据量极其有限，对于新闻事件所带来的互动信息数据研究更是严重缺位。

种种迹象表明，新浪和南方的合作很好地填补了这一空白。南方基金数量化投资部资深研究员雷俊表示，前期南方数量化投资部通过对财经大数据的分析，发现追踪市场热点变化，结合南方量化研究成果，挑选出更具有投资价值股票作为投资组合，日前已经完成了综合宽基指数、主题行业指数的历史模拟业绩测算。内部测算结果显示，该指数具有较好的市场代表性、收益性和流动性。

互联网速度打造金融版图新坐标

互联网金融创新浪潮来袭，当部分人还在热烈探讨互联网对金融（基金）业的影响，当部分人还在苦心孤诣谋求如何在网上卖出更多的“宝宝产品”，已经有弄潮儿将眼光投向了互联网平台之下的宝藏――大数据应用。

南方基金新闻发言人、董秘常克川表示，公司自去年便组织相关部门研讨，如何更深度地将互联网行业信息优势与传统金融机构的研发优势相结合这一新的课题。“南方新浪财经大数据策略指数”的推出将填补国内在互联网大数据投资应用领域的空白，公司未来或将开发跟踪该类指数的系列基金产品，为基金投资者提供多元化、专业化的投资工具，不遗余力地为客户捕捉市场机会，创造价值。

据了解，早在2013年底，南方基金即与新浪财经讨论双方在上述领域合作的可能性并达成合作意向，拟充分挖掘双方在各自领域的专业优势，在股票量化研究及合作开发指数方面展开方向性合作。

通过对不同方案的可行性分析和筛选，南方基金与新浪财经双方敲定拟先期充分利用新浪在财经领域的大数据，结合南方基金数量化投资领域专业分析，深度研究挖掘网民关注度、新闻点击率等数据与证券市场潜在的趋势性联动信息，为指数编制提供决策参考依据，从而确定了“财经大数据策略指数”的合作方向。