金融量化投資精選(九篇)
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第1篇：金融量化投資范文
>> 量化寬松、定量寬松與信貸寬松 量化寬松將成常態(tài) “量化寬松”前景黯淡 量化寬松水來土掩 慎用量化寬松 量化寬松的毒藥 審視量化寬松 美聯(lián)儲還要量化寬松 量化寬松退出糾結(jié) 占領(lǐng)量化寬松 量化寬松何時了？ 別再迷信“白米粥最養(yǎng)人” 別再迷信“酸兒辣女” 糾結(jié)的量化寬松政策 “量化寬松”的全球效應 警惕美日“量化寬松”陷阱 再量化寬松,影響何在? 量化寬松不可行 量化寬松能否刺激經(jīng)濟？ 量化寬松何時休 常見問題解答 當前所在位置：中國 > 管理 > 別再迷信量化寬松 別再迷信量化寬松 雜志之家、寫作服務和雜志訂閱支持對公帳戶付款！安全又可靠！ document.write("作者： 張鋒")
申明:本網(wǎng)站內(nèi)容僅用于學術(shù)交流，如有侵犯您的權(quán)益，請及時告知我們，本站將立即刪除有關(guān)內(nèi)容。 因量化寬松導致的資產(chǎn)升值獲益的是有產(chǎn)的投資者，這會進一步加劇財富差距。
2008年全球金融危機爆發(fā)以來，西方主要經(jīng)濟體的中央銀行――特別是美國聯(lián)邦儲備局、英格蘭銀行、歐洲中央銀行、日本中央銀行――先后推出量化寬松（quantitative easing QE）的貨幣政策刺激經(jīng)濟增長。但隨著對這一非常規(guī)貨幣政策得失的討論深化，其必要性也頗受質(zhì)疑。 量化寬松還是空投貨幣？
量化寬松是非常規(guī)、甚至可以說是不正常的貨幣政策。在通常情況下，貨幣政策由央行通過調(diào)整短期利率來實現(xiàn)，下調(diào)利率有助于增加貨幣流通，從而鼓勵借貸與投資，刺激經(jīng)濟增長，并提升通貨膨脹率;提高利率的效果則恰好相反，貨幣流通量的減少能給過熱的經(jīng)濟增長“降溫”，控制通脹率。
現(xiàn)在的世界經(jīng)濟面臨兩大問題。一是發(fā)達經(jīng)濟體的央行短期利率已經(jīng)普遍接近于零，有些甚至已是負利率。在這種情況下，下調(diào)利率促進經(jīng)濟增長的政策手段已經(jīng)無法使用。二是世界經(jīng)濟現(xiàn)在面臨的主要危險不是通貨膨脹而是通貨緊縮，所以央行的政策目標是刺激通脹率（一般認為最佳的是接近2%），防止經(jīng)濟陷入通縮的泥潭。
在常規(guī)貨幣政策已經(jīng)不可用的情況下，美英歐日等發(fā)達經(jīng)濟體的央行因此推出了量化寬松這樣的非常規(guī)貨幣政策。按照他們的說法，量化寬松的目標是增加貨幣流通，鼓勵銀行與資本市場的借貸力度，促進企業(yè)投資與民眾消費，從而拉大需求，刺激經(jīng)濟增長。
問題是，增加需求與刺激通脹的政策目標，只能由量化寬松來實現(xiàn)嗎？在零利率的情況下，通過下調(diào)利率來刺激增長的常規(guī)貨幣政策已經(jīng)失效，非常規(guī)貨幣政策只有量化寬松一途嗎？在今年初歐洲中央銀行決定推出至少1.1萬億歐元的量化寬松后，有不少人已經(jīng)提出疑問。
在央行官員和專業(yè)經(jīng)濟學家看來，挽救金融危機后的西方經(jīng)濟的非常規(guī)貨幣政策非量化寬松莫屬。從基本的經(jīng)濟常識出發(fā)，其實可以找到另一個非常規(guī)、但可能更直接有效的貨幣政策，這就是有時被稱為“空投貨幣”的政策――政府或央行直接把用于量化寬松的錢發(fā)到老百姓手中。
比如，這次歐洲中央銀行每月600億歐元用于購買政府債券的錢，如果分攤給歐元區(qū)3.5億民眾，每人每年就能拿到大約2050歐元。這更能刺激消費、鼓勵投資并制造通脹。
有沒有某些經(jīng)濟體直接發(fā)錢給老百姓，直接刺激他們多消費呢？沙特阿拉伯就提供了一個例子。沙特新國王薩爾曼登基后，給老百姓發(fā)了總值超過320億美元的紅包。這些錢一部分用于公共事業(yè)投資，另一部分以補貼的形式直接發(fā)到老百姓手上。更妙的是，沙特私企也隨即響應，給雇員發(fā)紅包，又有幾十億美元到了普通人腰包里。
如果直接發(fā)錢不失為值得一試的非常規(guī)貨幣政策，為什么西方各大經(jīng)濟體的央行還是執(zhí)著于量化寬松這一政策手段？要想回答這個問題，必須了解量化寬松是通過什么渠道影響經(jīng)濟的。 量化寬松如何影響經(jīng)濟
所謂的量化寬松，就是央行通過購買包括政府和市場債券等形式在內(nèi)的金融資產(chǎn)的方式來擴大其資產(chǎn)負債表。無限量購買資產(chǎn)的一個直接目標是要影響相關(guān)債券的價格和收益率，為的是使債券價格上升而收益率下降。這樣投資者手中的資產(chǎn)價值就能增加，如果他們把債券賣掉，收益就能通過銀行存款的方式由銀行放貸或者通過資本市場融資的方式被企業(yè)用于投資。企業(yè)因此更易融資，擁有此類債券的民眾手里的財富也由此增加。只要企業(yè)把融資得來的資金用于投資，或者民眾把增加的財富用于消費，需求就能增加，經(jīng)濟就能增長。此外，央行購買商業(yè)銀行的資產(chǎn)能增加銀行資產(chǎn)的流動性，鼓勵銀行對外放貸。
這就是量化寬松影響經(jīng)濟增長的邏輯。但是，量化寬松完全是通過資本市場注入資金，對實體經(jīng)濟沒有直接的刺激。這一政策寄望于通過炒高資產(chǎn)價格來促進企業(yè)融資，或以增加銀行資產(chǎn)的流動性鼓勵銀行放貸，但資產(chǎn)價格升高，只能增加一小部分擁有此類資產(chǎn)的大投資者的財富，對于資本市場之外的民眾并沒有任何好處。
更重要的是，抬高資產(chǎn)價格是否能讓資金從資本市場通過投資或消費進入實體經(jīng)濟，還是一個未知數(shù)，它導致股市泡沫的副作用倒是無可置疑的。也就是說，量化寬松要影響實體經(jīng)濟，沒人知道這一方式是否真能奏效，其直接受益者主要是精通金融市場的銀行家、資本家和股市投機商。
西方幾大央行為何如此青睞量化寬松？因為這一政策體現(xiàn)的是西方大銀行家和資本家集團的利益。
量化寬松的另一個背景是西方經(jīng)濟的高度市場金融化，這和上世紀80年代以來市場自由主義在美英大行其道又密不可分。高度金融化的結(jié)果是央行貨幣政策被資本市場劫持，資本市場是央行政策繞不開的渠道。難怪每次量化寬松一推出，金融市場就為之歡欣鼓舞。
諷刺意味還不明顯嗎？2008年全球金融危機是美國資本市場極端金融化的后果，但危機后的世界經(jīng)濟卻還要通過資本市場金融化來解決。金融危機應是經(jīng)濟和金融改革的好時機，但真正的改革在哪里呢？如果沒有真正的改革，下一次金融危機離我們還遠嗎？
自由市場主義者會說，量化寬松有什么不好？美國和英國經(jīng)濟不就是因為量化寬松才恢復過來的嘛。但有什么直接證據(jù)表明美英經(jīng)濟恢復是量化寬松而不是其他政策（如財政寬松）的結(jié)果呢？美英經(jīng)濟真的恢復很好了嗎？為什么日本的量化寬松就看不到明顯效果呢？
實際上，量化寬松的副作用是顯而易見的。首先是導致資本市場泡沫，引發(fā)市場動蕩，醞釀新的金融危機，而對實體經(jīng)濟并無實質(zhì)性助益。其次，由于央行購買的資產(chǎn)大部分是政府債券，這無疑會加大相關(guān)政府的負債率，而高負債率又是金融危機的導火索，有可能引發(fā)債務危機。再次，因量化寬松導致的資產(chǎn)升值獲益的是有產(chǎn)的投資者，這會進一步加劇財富差距，而美國社會富人與窮人之間的財富差距是2008年金融危機的一個重要根源。最后，量化寬松直接導致相關(guān)國貨幣的貶值，很有可能引發(fā)世界各大經(jīng)濟體之間的“貨幣戰(zhàn)”。實際上，這樣的貨幣戰(zhàn)正在上演。
第2篇：金融量化投資范文
從上世紀五十年代起，隨著股票、債券、期權(quán)、期貨以及衍生品市場的蓬勃發(fā)展，以有價證券為標的物的現(xiàn)資學作為金融學的重要分支在以流動性為主要目的的金融市場中產(chǎn)生了越來越重要的作用。同時一方面能夠為投資者轉(zhuǎn)移風險，一方面又能夠憑借市場的波動獲取客觀的超額回報，如何專業(yè)化進行投資以及構(gòu)造低風險高利潤的資產(chǎn)組合作為一個重要的課題受到了包括企業(yè)政府和個人投資者在內(nèi)的普遍重視。
從廣義上講，現(xiàn)資學有兩個重要的理論分支，其一是以格雷厄姆在其聰明的投資者一書中提出的以價值評估為核心的價值投資，其代表的投資策略使用者是著名的投資大師巴菲特。而另外一個重要的分支就是量化投資學，其基礎(chǔ)理論是借助數(shù)學建模的理論基礎(chǔ)，廣泛使用概率測度，統(tǒng)計原理和計算機技術(shù)對投資標的物進行模型建立，設(shè)定投資策略并由程序來進行擇時，估值和選股。其理論基礎(chǔ)是上世紀五十年代由馬克維茨提出的投資組合模型理論。
二、量化投資的理論基礎(chǔ)
事實上，量化投資理論是嚴格基于經(jīng)典投資理論的兩個假設(shè)而建立的，這兩個假設(shè)分別是市場有效假設(shè)和無套利機會原則。市場有效假設(shè)認為，在現(xiàn)代有效金融市場中，市場是不可能被打敗的，也就是，不存在超額回報，回報與風險必然成正比。市場中天然蘊含著一個風險與收益交換的機制，其中投資者提出需求而市場提供供給，在一個有效地市場中，風險回報機制也意味著超額回報由承擔超額風險而來。
與市場有效假設(shè)緊密相關(guān)的是無套利機會原則，也就是金融市場是不可預測的，無風險套利機會并不存在。主流的金融理論主張市場是不可預測的，因為一旦市場能夠被預測，那么它就不再有效，獲取超額回報可以不再承擔多余的風險。而投資者會蜂擁而至，最終抹平無風險套利機會，市場將重新恢復有效。
事實上量化投資在的基本核心在于其從理論上完成了關(guān)證券價值和交易流程的完整概念梳理，并且通過數(shù)理模型的方式用計算機程序模擬了出來。最關(guān)鍵的是，量化交易理論認為投資在市場中關(guān)于收益與風險的機制是動態(tài)的，它并沒有排除掉資產(chǎn)回報是有可能超額并且可以預估的這種可能性。在以市場有效假設(shè)和無套利機會原則為基礎(chǔ)的理論上，量化投資對市場風險和收益模型提出了自己的看法。
三、量化投資的發(fā)展現(xiàn)狀
從量化投資的角度，為了更好地測度和衡量金融市場風險回報架構(gòu)，研究者提出了一個量化模型概念，也就是beta回報和alpha回報，其中beta回報用于測度市場風險敞口，而alpha回報用于測度超出市場回報的那部分收益。所有的證券和投資組合收益都可以被看做由市場部分的beta回報和非市場部分的alpha回報組成，市場部分的beta回報是源于投資者所承擔的投資風險敞口的基于市場基準風險的收益，與量化模型無關(guān)。而alpha回報則是那些超過平均市場回報的超出收益，這取決于量化投資的主動投資水平。
第3篇：金融量化投資范文
2013年，量化投資成為了僅次于互聯(lián)網(wǎng)金融的投資界關(guān)注焦點，而作為銀華基金副總經(jīng)理、量化及全球投資總監(jiān)的周毅，則給記者一種波瀾不驚的感覺。4年來，他目標堅定、善于布局、踏實理性、運籌帷幄，從產(chǎn)品、團隊、策略3條主線入手，以高效的節(jié)奏，為銀華基金在中國的量化投資市場上，一步步豎起了鮮明的旗幟。
周毅認為，在中國量化對沖產(chǎn)品有著廣泛的客戶基礎(chǔ)，投資者對這類產(chǎn)品的需求潛力很大。只要做好產(chǎn)品和策略，滿足客戶的投資需求，量化對沖產(chǎn)品將有十分廣闊的發(fā)展空間，而且隨著監(jiān)管制度的變革以及金融工具的發(fā)展，量化對沖事業(yè)的春天已經(jīng)到來。
4年精磨優(yōu)秀團隊
2010～2011年，周毅以分級基金作為量化投資的突破口，帶領(lǐng)銀華量化團隊初戰(zhàn)告捷。2012年，周毅向著量化投資本土化進一步邁進，這一年的目標是——從量化專戶開始嘗試絕對收益，團隊先后建立了側(cè)重阿爾法策略和套利策略的研究小組，在克服了高頻交易限制、數(shù)據(jù)庫不完善、集中交易制度、傭金費率等多方面約束的情況下，當年銀華專戶產(chǎn)品中表現(xiàn)最好的賬戶的年化收益率（扣除各種費率后）大幅超越同期滬深300指數(shù)，而波動率僅約為滬深300指數(shù)的1/3。
2013年，來自銀行渠道的數(shù)據(jù)顯示，銀華基金管理的量化對沖專戶扣除全部費用后的平均收益率達到12.65%，凈值波動率卻僅為滬深300指數(shù)的1/4，而夏普比率則高達1.95，創(chuàng)造了穩(wěn)定的絕對收益。此時，銀華的量化專戶規(guī)模已超過10億元。
“分級養(yǎng)量化”策略大獲成功。金牛理財網(wǎng)的最新數(shù)據(jù)顯示，截至3月6日，銀華的分級基金場內(nèi)規(guī)模達到234.56億份，占市場規(guī)模的45.43%。今年以來的日均交易額近4億元，占全市場的一半以上。與此同時，也為公司帶來了非常可觀的利潤貢獻。
成績的取得與銀華基金量化團隊的打造密不可分。作為一名擁有15年從業(yè)經(jīng)驗的量化投資者，周毅深知，嚴格意義上的量化團隊應該是一條流水線產(chǎn)業(yè)鏈，鍛造這樣的團隊，絕非一朝之功，而靠“一筆錢挖一兩個人”來建設(shè)量化團隊也非長久之策，他立志要打造一個和國外一流對沖基金建制類似、水平相同的團隊。
瞄準需求勇奪市場
在練好“金剛鉆”的同時，2014年，信托業(yè)拐點也帶給量化對沖更好的發(fā)展時機。周毅認為，信托與量化對沖，看似毫無相關(guān)性，但實際上面對的是同一類投資者——追求穩(wěn)定回報的高凈值客戶。
“過去幾年，信托做得非常好，剛性兌付帶來了低風險下的高回報。投資者更熱衷于信托產(chǎn)品，而對沖基金則相對顯得冷門。”周毅說。而到了2014年，事情正在發(fā)生變化。對非標投資的控制讓信托業(yè)走入瓶頸，2013年年底，信托發(fā)展所依賴的房地產(chǎn)業(yè)和礦業(yè)進入衰退周期，多只信托產(chǎn)品出現(xiàn)兌付危機，打破信托剛性兌付的呼聲也越來越高，這意味著其投資屬性正在改變。
周毅認為，面對這種趨勢，未來可能有一部分投資者將從信托產(chǎn)品中脫離，轉(zhuǎn)而選擇新的投資方向，而對沖基金則恰恰能夠滿足此類客戶的需求。此外，與信托產(chǎn)品的投資標的不同，量化對沖產(chǎn)品的投資主要基于二級市場，從市值披露和流動性來講，更加透明，更加清晰。
然而，對于任何新興的投資種類，要想取得投資者的信賴，需要的是過硬的管理業(yè)績。銀華基金便是憑借專戶產(chǎn)品在過去3年持續(xù)優(yōu)異的業(yè)績表現(xiàn)，在市場上逐漸獲得了追求穩(wěn)健回報的投資者的認同。
銀華量化對沖專戶的優(yōu)秀業(yè)績表現(xiàn)源于其獨門策略。周毅表示，國外有很多成熟的對沖策略模型，但要應用在A股的投資實踐中，還需要很長的本土化過程和探索。3年來，銀華的量化團隊一直致力于探索適合A股的量化對沖策略和投資模型，并在實踐中對其進行檢驗和不斷完善。
具體而言，就是根據(jù)A股市場的特點，將理論上的阿爾法策略加以改造，以傳統(tǒng)的主動型股票研究分析結(jié)果為基礎(chǔ)，利用多因子模型來控制組合的風險和相關(guān)性，追求超越市場平均回報的絕對收益，為投資者提供持續(xù)穩(wěn)定的阿爾法回報。
周毅表示，對沖投資策略程序一旦設(shè)定好，就像是一個冷靜理性的基金經(jīng)理，沒有貪婪和恐懼等情緒。投資在這種情況下變成流水線，它可能做不到最好，但從質(zhì)量穩(wěn)定性角度來看，它就是最優(yōu)的選擇。量化投資可能產(chǎn)生不了歷史上最棒的基金經(jīng)理，但確實是一種回報穩(wěn)定的投資方式。
機制創(chuàng)新預示對沖“春來到”
周毅認為，對沖基金在國外已經(jīng)發(fā)展成為一個成熟的投資領(lǐng)域，整個市場的有效性比較高，同時有大量的金融工具可以使用。投資組合中的任何一種風險，都可以找到對應的衍生工具進行對沖，有很多種工具能夠精準地滿足客戶對風險收益的要求。但在國內(nèi)，A股市場的融資融券成本過高，衍生品起步相對較晚，可用的對沖工具也非常少，這些都制約著對沖基金的發(fā)展。
例如目前A股能夠用來對沖系統(tǒng)性風險的工具只有滬深300股指期貨，在操作中，只能通過放空滬深300股指期貨來對沖組合風險。這就意味著，應用這種策略的組合在市場呈現(xiàn)大藍籌股單邊牛市的情況下投資難度較大，這也是量化投資能夠在2013年的結(jié)構(gòu)性行情（創(chuàng)業(yè)板、中小板表現(xiàn)明顯好于主板）中表現(xiàn)優(yōu)異的客觀原因。此外，對沖工具的匱乏也制約著對沖基金規(guī)模的發(fā)展，周毅測算，僅就目前的投資標的而言，銀華團隊可以有效管理的量化對沖基金規(guī)模極限或為50多億元，而單只對沖基金的理想規(guī)模大約是5億元左右。
不過，在今年的兩會上，全國政協(xié)委員、上海證券交易所理事長桂敏杰在接受中國證券報記者采訪時表示，上交所正在努力推進藍籌股實行“T+0”交易制度。周毅表示，他期待中證500股指期貨、個股期權(quán)以及股指期權(quán)的推出。他堅信，從發(fā)展趨勢來講，中國的衍生工具會越來越多，國外成熟的量化對沖投資模式未來在中國大有用武之地，同時量化投資管理的資金規(guī)模也會變大。
第4篇：金融量化投資范文
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花旗推出兒童理財新書
Q：去年親友向我推薦了花旗銀行推出的一套兒童理財教育漫畫書《神探貝尼》，兒子非常喜歡。聽說最近這套漫畫書又推出了第二輯，能不能介紹一下?
(上海 魏曉雨)
A：近期，花旗銀行(中國)有限公司在上海啟動新一期的兒童理財教育項目。據(jù)介紹，這一項目主要面向8-12歲的小學生讀者，圍繞《神探貝妮》系列的漫畫書展開，旨在幫助小學生們掌握重要的啟蒙金融知識，為他們形成正確的金融觀念和財務習慣打下基礎(chǔ)。
此次的是該系列第二輯――《神探貝妮、威力哥哥與金融行動》，在第一輯《神探貝妮與威力哥哥歷險記》的基礎(chǔ)上，新書以生動活潑的形式進一步詮釋了生活中常用的金融工具和金融知識，包括制訂預算、復利的概念等以及健康理財習慣的培養(yǎng)與養(yǎng)成――例如怎樣制訂財務計劃并遵照行事，分清什么是“需要”、什么是“想要”并加以區(qū)別對待等等。該書于去年5月在北京成功首發(fā)，繼京滬兩地之后，花旗中國還計劃在下半年將相關(guān)兒童理財教育活動繼續(xù)推廣至包括廣州和深圳在內(nèi)的更多大中城市，惠及更多的兒童。
量化投資產(chǎn)品有何看點
Q：如何理解“量化投資產(chǎn)品”，這種管理方式有什么特點和優(yōu)勢?(成都市 張凱)
A：中海量化策略股票基金的理財專家介紹說，傳統(tǒng)的定性投資管理依賴對上市公司的調(diào)研和基金經(jīng)理個人的主觀經(jīng)驗判斷，而量化投資管理則是“定性思想的量化應用”，依據(jù)投資模型來做出投資決策，每一項決策都有大量的數(shù)據(jù)支持，結(jié)果較為科學準確，一定程度上避免了人為干擾。
如量化管理的基金選股著眼全市場的股票，使其能更全面的選擇有成長潛力的股票，不存在由于市場風格突然變化而不適應的問題。其次，一季度中小盤板塊的強勢拉升，目前的估值水平分化較大，風險正逐步的凝聚。量化基金通過預先設(shè)定的績效目標、風險水平等方面參數(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險。
據(jù)悉，今年一季度以來，中海量化策略基金取得較好業(yè)績，不僅在于采用了最為先進的量化選股模型及量化行業(yè)配置模型，而且在于能夠充分迅捷的利用有效的、有價值的個股信息、行業(yè)信息及市場信息，全方位、多維度的捕獲市場投資機會，這一點對于量化基金的成功運作是非常重要的。
上海旅游卡八景半價游
Q：2010年上海世博會即將拉開帷幕，中國銀聯(lián)也推出了“上海旅游卡半價門票游景點”的活動。哪些景點可以享受到優(yōu)惠?(南京市 于小蘭)
A：近期，中國銀聯(lián)聯(lián)合境內(nèi)外30余家金融機構(gòu)和著名景點共同舉辦的“上海旅游卡半價門票游景點”大型聯(lián)合營銷活動正式啟動。
據(jù)介紹，5月1日～10月31日上海世博會期間，持卡人于指定景點刷銀聯(lián)標準上海旅游卡購買門票，可享受半價優(yōu)惠。首批入選的景點有上海環(huán)球金融中心觀光層、上海科技館、長風海洋世界、歡樂谷、上海杜莎夫人蠟像館、浦江游覽、楓涇古鎮(zhèn)、上海大自然野生昆蟲館8家滬上著名旅游景點。隨著活動的持續(xù)推進，半價門票游覆蓋的景點范圍還將不斷擴展，將延伸至長三角及境外著名旅游景點。
作為世博背景下發(fā)行的上海城市形象卡、上海旅游主題卡和海派文化認同卡，上海旅游卡致力于為持卡人提供涵蓋“食、住、行、游、購、娛”的海派特色特惠專享服務，安全支付承諾及放心旅游保障。截至目前，境內(nèi)外已有32家金融機構(gòu)發(fā)行上海旅游卡。
申萬巴黎債基首季“奪魁”
Q：今年一季度債券市場出現(xiàn)了“小陽春”，中萬巴黎添益寶債券A類、B類兩只產(chǎn)品表現(xiàn)不俗，能不能介紹一下這只基金的操作思路?(上海市 胡芳)
第5篇：金融量化投資范文
大概沒有出現(xiàn)過這么密集的傷心消息了――2月21日，史上最年輕的諾貝爾經(jīng)濟學獎得主肯尼斯?阿羅（Kenneth Arrow）與世長辭；最有影響力的經(jīng)濟學家之一蒂莫西?富爾斯特（Timothy Fuerst）在同一天去世；3月6日，美國金融學會訃告，著名金融學家羅蒂芬?羅斯（Stephen A?Ross）在家因心臟病突發(fā)逝世，對接觸過現(xiàn)代金融學科的人而言，都知道套利定價理論（APT，Arbitrage Pricing Theory）的偉大之處。
就在人們紛紛對西方財經(jīng)圈大牛表示緬懷之時，傳來一個中國投資大佬境外因病醫(yī)治無效過世的消息，讓整個量化投資圈頗為震驚。
這個大佬就是量游投資創(chuàng)始人朱天華。我打開他的微信，簽名“交易是統(tǒng)計游戲”赫然醒目呈現(xiàn)在那里，或許也是他公司名的來由。
朱總是哥倫比亞大學博士，有15年美國頂級投行經(jīng)驗，任美國高盛集團交易和銷售部董事總經(jīng)理。關(guān)鍵是在高盛，朱博負責金融產(chǎn)品量化、程式化和高頻化的交易和策略，主管美國的國債期貨、國債現(xiàn)貨，包括利率期貨、外匯、商品期貨還曾任瑞士信貸全球自營部的總監(jiān)、美國雷曼兄弟公司固定收益部副總裁和資深交易員、美國IDC固定收益和金融衍生品資深策略專家。
放眼華人量化投資圈，大概沒幾個人能有這樣豐富而資深的背景了。
一般來說，回國創(chuàng)業(yè)的量化創(chuàng)業(yè)者有三類，第一類是像朱天華這樣真正受過頂尖投行熏陶的扎實大牛，少之又少；第二類是海外大機構(gòu)做過幾年相關(guān)工作的，基本知道主要套路；第三類是非主流對沖基金合伙人，或是從策略轉(zhuǎn)投資、從研究轉(zhuǎn)投資的新人。
我后來與朱天華總共有過三面之緣，每次都在講風控。
第一次見到朱總是上海交大高級金融學院的論壇上，當時話題還算應景――對沖基金在中國的困境與對策。朱總參加的是圓桌討論環(huán)節(jié)，穿著松松垮垮的休閑外套，他個頭略小，臉上不帶微笑，神情略顯滄桑。他說話雖聲不大，但氣場強烈，當時依稀記得的重要觀點是：很多人太不敬畏投資了，不知道投資中的不確定性有多難控制。
第二次是在虹口區(qū)對沖基金園區(qū)附近一家酒店大堂。那時大概是2016年5月，聽說朱總很久不見投資人了。我當時像平常一樣咨詢他一些問題，但我很快就發(fā)現(xiàn)，朱總交流起來有自己的頻道。他說得更多的是一些形而上學的理念。
最后一次見他，是在去年底上海的一個對沖基金論壇上。他坐在前排一個有名牌的座位上，冷靜地觀察著這個熱鬧的世界，周圍是喧鬧的年輕人。他穿著還是一樣樸素，一樣不為人所注意，感覺整個人有些消瘦。看他提前要走，我與他打了個招呼，他依舊低調(diào)地淺淺一笑。
不過，短短的幾次接觸，發(fā)現(xiàn)朱總?cè)杂袔c交易原則值得借鑒。
1.分散化。多品種多交易方法。朱總堅持量化交易，他覆蓋的交易品種有期貨、股指、商品期權(quán)、分級、ETF等，他基本都在做一些多品種的交易策略。這與他在高盛時一脈相承，他當時負責金融產(chǎn)品量化、程式化和高頻化的交易和策略，對美國國債期貨、國債現(xiàn)貨，包括利率期貨、外匯、商品期貨等各品種也非常精通。
2.尋求趨勢相反機會。朱總偏重微觀，偏重統(tǒng)計意義上的回歸，在量化交易中盡量找一些與趨勢策略相反機會的策略，與趨勢模型做較好的組合補充。
3.永遠敬畏風險。他信服凱恩斯所言的“市場保持不理性的時間可能比你保持不破產(chǎn)的時間更長”。至于具體方法，主要通過對海量數(shù)據(jù)風控解決方式。他說起過去美國白銀市場，曾經(jīng)從5元漲到80元，后來跌到10元、2元、1元，非常無法想象。他也提到當時高盛躲過次貸危機最強大的是其風控，在他看來，風控才是資產(chǎn)管理的靈魂。
4.人工智能是方向。2003年朱總在雷曼期間就接觸了深度學習專家，擁有下棋人工智能，只是沒feedback。現(xiàn)在可以通過Led work等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)策略復興、優(yōu)化，也可以通過非結(jié)構(gòu)化思維，進行頭寸與風險分配，主要通過歷史數(shù)據(jù)，再用反饋測試。
總之，在朱總眼中，中國市場剛剛起步，阿爾法機會巨大。
想起《黑天鵝》一書的作者納西姆?塔勒布對他的理念形成重要沖擊的一刻――當時，塔勒布在芝加哥商業(yè)交易所工作，這份工作讓他的喉嚨嘶啞。起初，他也沒在意，返回紐約后才去看醫(yī)生。醫(yī)生語氣凝重地告訴他，他得了喉癌。塔勒布聽罷心里一沉，外面正好細雨霏霏，他在淅淅瀝瀝的雨中走了一程又一程。他走進醫(yī)學圖書館，發(fā)瘋似地查找醫(yī)學文獻了解自己的病情。衣服上流下的雨水在他腳下形成了一個小水洼，竟然一點兒也沒有察覺，因為喉癌通常是那些抽了一輩子煙且煙癮很大的人，才有可能得的。塔勒布還很年輕，關(guān)鍵是他幾乎不吸煙。像他這樣的人患喉癌的概率小之又小，連十萬分之一都不到。他成了一只黑天鵝！后來，每每他投資的時候，這份深刻的與死亡很近的印象盤踞于他腦中，由此自然發(fā)展出了黑天鵝投資體系，對風險中的“肥尾”尤為重視。
第6篇：金融量化投資范文
關(guān)鍵詞：量化寬松政策；金融危機；通貨膨脹；中國經(jīng)濟
一、金融危機與第一次量化寬松政策
由于美國次貸危機而爆發(fā)的2008年金融危機將全球各大經(jīng)濟體與新興經(jīng)濟體卷入其中，造成全球經(jīng)濟衰退，各國央行不斷降息，短期利率近零，美聯(lián)儲在雷曼兄弟倒閉后推出量化寬松貨幣政策，通過主要購入長期國債和其他方式向經(jīng)濟注入巨大流動性以應急日益崩潰的市場和各大企業(yè)，其關(guān)鍵是在于穩(wěn)定銀行體系，這種極端性政策通常是在利率無效時才推出。盡管早在2001年日本首次推出量化寬松政策后慘遭敗局，在美作出這一決策后，日、英和其他主要經(jīng)濟體還是紛紛進入量化寬松，以此謀求金融市場穩(wěn)定。這是經(jīng)濟危機歷史上首次全球大規(guī)模采取量化寬松政策，但此政策很難把控，風險非常大，難免對全球經(jīng)濟金融產(chǎn)生深遠影響并在各個層面引發(fā)惡性循環(huán)式的共振。
一般來說在正常情況下，央行降息會引發(fā)一系列資產(chǎn)替代，而導致證券收益率下降，而經(jīng)濟衰退時期就多可能出現(xiàn)短期利率近零，由于利率再無法下調(diào)，重復操作上述措施就可能失效，或形成癱瘓，陷入流動性陷阱。如今對于凱恩斯的這個理論存在一些爭議，但無論是否有流動性陷阱，在低利率的情況下貨幣政策傳導變得非常困難，因而量化寬松變成一個有效的措施。然而就其本質(zhì)而言，量化寬松在很大程度上依賴于央行承擔經(jīng)濟風險的程度，一旦經(jīng)濟無法復蘇，央行承擔的風險就很可能爆發(fā)，而最終由社會承擔；假如經(jīng)濟得到復蘇，其逆向操作在使市場正常化的過程中則會出現(xiàn)通貨膨脹，引發(fā)新的惡性循環(huán)。
然而在第一次量化寬松過程中各央行背負了大量不良資產(chǎn)之后，經(jīng)濟雖然得到持續(xù)復蘇，但形勢疲弱，近兩年來未擺脫短期利率近零狀態(tài)，而通貨膨脹問題仍然存在，美國在接受了這一事實和適應了這種“慢性病”后。奧巴馬內(nèi)閣出于一部分政治因素，提出第二次量化寬松政策，繼續(xù)忽視通脹率和試圖減輕對中國這個最大的債務對象的還貸壓力。
二、二次量化寬松對美國和全球的影響
由于美國經(jīng)濟復蘇緩慢乏力，就業(yè)增長遲緩，失業(yè)人口數(shù)字依然龐大，各種數(shù)據(jù)均不樂觀，奧巴馬內(nèi)閣救援經(jīng)濟力不從心，中期選舉失利，因而不難想象二次量化寬松這劑非常規(guī)激素被迫打入。新一輪的量化寬松通過將本來近零的基準利率再壓零邊，以大量買入國債和機構(gòu)債券等中長期債券的方式來增加基礎(chǔ)貨幣供應，向市場注入大量流動。美聯(lián)儲主席本，伯南克提出二次量化寬松政策不久后，G20(二十國集團會議)便在韓國舉行，本次與會中有不少新興經(jīng)濟體，白宮委托美聯(lián)儲在會上提出此政策，被“G19”聯(lián)合圍攻，各國央行紛紛表示擔憂量化寬松既無擔保又無助于應對美國以致全球的經(jīng)濟問題，而本，伯南克則聲稱-、此舉是為拯救全球經(jīng)濟(并不只為了標治美國就業(yè)問題)。事實上此政策在美國金融投資界也引起很大轟動，美國多位來自各個金融與投資機構(gòu)的投資家，基金會長，以及著名大學的經(jīng)濟學家聯(lián)名寫給伯南克一封關(guān)于反對量化寬松政策的公開信，而伯南克只是在華盛頓郵報上輕描淡寫地表示：美聯(lián)儲并不能夠獨自解決所有危機。從美國方面對量化寬松的反應中可以看到，假如不印刷新貨幣，大量放債將會引發(fā)經(jīng)濟走向通貨緊縮的邊壓中，而美國承諾的可承受的3％通脹率未必就能夠使經(jīng)濟的多方面矛盾走向平衡。二次量化寬松不僅使美元再度貶值，還會讓美聯(lián)儲地位和美元可信度走上危機邊緣，同時界內(nèi)巨大的爭議還將帶來偏見和誤解，而導致未來經(jīng)濟市場的混亂和扭曲，即使美聯(lián)儲能夠利用量化寬松政策解決一時需要，在量化寬松逆向操作中推出正常化政策時極有可能再次進入另一個惡性循環(huán)。
美元繼續(xù)貶值必然傷害出口型經(jīng)濟體的復蘇，這些國家尤其是一些高度依賴出口的新興經(jīng)濟體為了穩(wěn)定匯率將被迫跟隨美元實行寬松貨幣政策。日本已作出反應調(diào)整日元匯率，而英國方面也表示不應為緩慢的經(jīng)濟增長而擔心通脹，暗示英國央行可能再次跟隨最化寬松政策，直接注入流動性，而澳大利亞央行則宣布停止加息行動，在這之前他們是最早退出貨幣寬松政策的國家。
新的問題總會不斷出現(xiàn)，美國政府是否能保證實利主義不會引起一個“美元危機”?即使美國政府不擔心再通脹問題，聲稱早巳做好準備并認為通脹率本該再提升，而簡單化的分析邏輯(或者單純是應急措施)必然忽略美國貨幣基礎(chǔ)的結(jié)構(gòu)性變革，尤其是貨幣乘數(shù)下降和新的經(jīng)濟衍生品監(jiān)管制度的日益嚴格和變遷，現(xiàn)在為通脹下結(jié)論還太早。根據(jù)經(jīng)濟學家佛里德曼所說：通貨膨脹是一種貨幣現(xiàn)象，過度發(fā)行貨幣必然是會導致通脹的。
三、量化寬松對中國經(jīng)濟的影響
中國在前段時間已和美國就人民幣對美匯率的再次提升大干了一場，政府通過宏觀調(diào)控挺住了匯率跟隨，卻迎來3000億美元的量化寬松，可以說被動采取擴張性的貨幣政策已經(jīng)無法避免，若不選擇跟進，人民幣很可能產(chǎn)生更大的升值壓力，這意味著上半年與美國的周旋徒勞無功，并且，美國給予的3％通脹壓力，中國每承擔1％，都會損失數(shù)千億外匯儲備。盡管中國貨幣供應量充足，但假如經(jīng)濟復蘇慢于貨幣增長，將有可能出現(xiàn)虛擬擴張或滯漲，其次量化寬松會帶來中國海外資產(chǎn)風險系數(shù)的增加。為此中國必須通過擴大政府支出，增加赤字并降低貿(mào)易順差的方式來應對這個危機，而如今在全球經(jīng)濟衰退的過程中，又需要實施積極財政政策來避免持續(xù)的巨大順差。
中國政府為避免量化寬松政策對外匯儲備造成流失，采取了部分減持美國國債，重新分配中國在世界各國中債務比例的措施。其中，中國對日本國債的增持創(chuàng)歷史性新高，目前中國是持有日本國債比例最多的國家。量化寬松政策刺激了中國內(nèi)部經(jīng)濟體制，加快了中國由外向型經(jīng)濟轉(zhuǎn)變?yōu)閮?nèi)向型經(jīng)濟，中國外匯儲備投資的重點由外轉(zhuǎn)向內(nèi)部，中國政府使用外匯儲備大力改善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，降低銀行貸款條件，積極投資企業(yè)等措施避免風險。
中國政府應對量化寬松政策的態(tài)度是積極的，同時也需要把握好量化寬松政策帶來的問題，把問題轉(zhuǎn)變?yōu)闄C遇，努力把中國內(nèi)部經(jīng)濟體制從轉(zhuǎn)型到改善到鞏固加強，使中國在這次金融危機中獲得最大的回報與提升。
第7篇：金融量化投資范文
【關(guān)鍵詞】機器學習 量化投資 三因子模型
一、引言
作為人工智能領(lǐng)域主要的研究方向之一，機器學習無疑最受矚目。尤其是近幾年深度學習方法在語音識別、自然語言處理、自動駕駛等方面取得了巨大的成功，使得各行各業(yè)都將機器學習方法做為重點的研究方向。特別是在金融領(lǐng)域，以機器學習為主的人工智能已經(jīng)在量化投資方面得到了廣泛的應用。機器學習可以快速海量地進行分析、擬合、預測，人工智能與量化交易聯(lián)系越來越緊密。如全球最大的對沖基金橋水聯(lián)合（Bridge water Asspcoates）在2013年就建立了一個基于機器學習的量化投資團隊，該團隊設(shè)計交易算法，利用歷史數(shù)據(jù)預測未來金融市場變化，以人工智能的方式進行投資組合調(diào)整。日本的人工智能量化投資公司Alpaca，建立了一個基于圖像識別的機器學習技術(shù)平臺Capitalico，通過該平臺，用戶可以利用數(shù)據(jù)庫中找到外匯交易圖表進行分析，這使得普通投資者也能知道成功的交易員是如何做出交易決策的，從他們的經(jīng)驗中學習并作出更準確的交易。然而在金融領(lǐng)域，已公開的有效的預測模型是基本不存在的，因為無論是機構(gòu)投資者還是個人投資者一旦公開投資模型，也就意味著投資模型的失效。比如著名數(shù)學家西蒙斯1988年成立的文藝復興公司，就完全依靠數(shù)學模型進行投資，公司旗下從事量化投資的大獎章基金回報率也遠超過其他對沖基金，然而該公司卻從不公開投資模型。雖然金融機構(gòu)很少公開如何利用機器學習來指導投資的研究成果，但學術(shù)界對機器學習在金融投資中的應用的研究卻在逐漸增加。
支持向量機（support vector machines，SVM）是Vapnik 1995年提出的新的機器學習算法，該方法有很好的泛化能力，一種非常成功的機器學習方法，性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在金融研究領(lǐng)域，支持向量機也是應用最廣泛的機器學習模型。即使在國內(nèi)，利用SVM方法的研究文獻也不少。賽英（2013）利用支持向量機（SVM）方法對股指期貨進行預測，并用遺傳算法（GA）和粒子群算法（PSO）分別優(yōu)化四種不同核函數(shù)的支持向量機，通過大量實驗發(fā)現(xiàn)，采用粒子群算法化的線性核函數(shù)支持向量機對股指期貨具有最好的預測效果。黃同愿（2016）通過選擇最優(yōu)的徑向基核函數(shù)，再利用網(wǎng)格尋參、遺傳算法和粒子群算法對最佳核函數(shù)參數(shù)進行對比尋優(yōu)，構(gòu)建最有效的支持向量機模型，并對中國銀行未來15日的開盤價格變化趨勢進行預測，并認為用支持向量機來預測股票走勢是可行的。程昌品（2012）提出了一種基于二進正交小波變換和ARIMA-SVM方法的非平穩(wěn)時間序列預測方案。用高頻數(shù)據(jù)構(gòu)建自回歸模型ARIMA進行預測，對低頻信息則用SVM模型進行擬合；最后將各模型的預測結(jié)果進行疊加，并發(fā)現(xiàn)這種辦法比單一預測模型更加有效。張貴生（2016）提出了一種新的SVM-GARCH預測模型，通過實驗發(fā)現(xiàn)該模型在時間序列數(shù)據(jù)去除噪音、趨勢判別以及預測的精確度等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)的ARMA-GARCH模型。徐國祥（2011）在傳統(tǒng)SVM方法的基礎(chǔ)上，引入主成分分析方法和遺傳算法，構(gòu)建了新的PCA-GA-SVM模型。并利用該模型對滬深300指數(shù)和多只成分股進行了驗證分析，并發(fā)現(xiàn)該模型對滬深300指數(shù)和大盤股每日走勢有很好的預測精度。韓瑜（2016）結(jié)合時間序列提出了一種基于GARCH-SVM、AR-SVM的股票漲跌預測方法，結(jié)果表明，加入GARCH或AR等時間序列模型的初步預測結(jié)果可以提高SVM預測準確率。
從國內(nèi)的研究文獻來看，大多數(shù)文獻都是通過機器學習方法來優(yōu)化傳統(tǒng)的時間序列預測模型，很少去研究如何通過機器學習方法構(gòu)建有效的量化投資策略。由此，本文將利用SVM算法，結(jié)合經(jīng)典的Fama-Fench三因子模型，設(shè)計量化投資策略，探討機器學習方法在金融投資領(lǐng)域應用的新思路。
二、模型理論介紹
（一）Fama&Fench三因子模型
Sharpe（1964），Lintner（1965）和Mossin（1966）提出的資本資產(chǎn)定價模型（CAPM）是一個里程碑。在若干假定前提條件下，他們嚴謹?shù)赝茖С隽嗽诰鉅顟B(tài)下任意證券的定價公式：
式中，E（ri）是任意證券i的期望收益率，E（r0）是無風險利率，E（rm）是市場組合（market portfolio）的期望收益率。■。法馬（Fama，1973）對CAPM進行了驗證，發(fā)現(xiàn)組合的β值與其收益率之間的線性關(guān)系近似成立，但截距偏高，斜率偏低，說明β不能解釋超額收益。之后，F(xiàn)ama&Fench（1992）詳細地分析了那些引起CAPM異象的因子對證券橫截面收益率的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，所有這些因子對截面收益率都有單獨的解釋力，但聯(lián)合起來時，市值和賬目價值比（BE/ME）兩個因子在很大程度上吸收了估計比值（E/P）以及杠桿率的作用。基于此，F(xiàn)ama&Fench（1993）在構(gòu)建多因子模型時，著重考慮規(guī)模市值（SMB）和賬面價值比（HML）這兩個因子。因此，三因子模型可以寫為：
（二）支持向量機
支持向量機是一種二分類模型，也可以用于多分類，它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器，通過尋求結(jié)構(gòu)化風險最小來提高分類器的泛華能力，實現(xiàn)經(jīng)驗風險和置信范圍的最小化，最終可轉(zhuǎn)化為一個凸二次規(guī)劃的問題求解。支持向量機是90年代最成功的機器學習方法，它的基本思想是求解能夠正確劃分訓練數(shù)據(jù)集并幾何間隔最大的分離超平面，該超平面可以對數(shù)據(jù)進行分類，分類的標準起源于邏輯回歸，logistic回歸的目的是從特征學習出一個0/1分類模型，logistic函數(shù)（sigmoid函數(shù)）的表達形式為：
這個模型是將特征的線性組合作為自變量。由于自變量的取值范圍是負無窮到正無窮，因此，sigmoid函數(shù)將自變量映射到（0，1）上，對應的類別用y來表示，可以取-1或者1。根據(jù)輸?shù)母怕蕦?shù)據(jù)進行分類，sigmoid函數(shù)圖像如圖1。
支持向量機也是利用上述分類原理對數(shù)據(jù)進行分類，如圖2所示，wTx+b=0為n維空間的一個超平面，該超平面將數(shù)據(jù)分開，一般來說，一個點距離超平面的遠近可以表示為分類預測的準確程度。支持向量機就是求解■的最大值，也就是說，構(gòu)造最大間隔分類器γ，使兩個間隔邊界的距離達到最大，而落在間隔邊界上的點就叫做支持向量，明顯有y（wT+b）>1。
當數(shù)據(jù)不能線性可分時，就需要利用非線性模型才能很好地進行分類，當不能用直線將數(shù)據(jù)分開的情況下，構(gòu)造一個超曲面可以將數(shù)據(jù)分開。SVM采用的方法是選擇一個核函數(shù)，通過將數(shù)據(jù)映射到高維空間，在這個空中構(gòu)造最優(yōu)分類超平面，用線性分類法進行數(shù)據(jù)分類。
然而，在不知道特征映射的形式時，很難確定選擇什么樣的核函數(shù)是合適的。因此，選擇不同的核函數(shù)可能面臨不同的結(jié)果，若核函數(shù)選擇不合適，則意味著將樣本映射到了一不合適的特征空間，很可能導致結(jié)果不佳。常用的核函數(shù)見表1。
三、實證分析與應用
（一）數(shù)據(jù)說明
訓練數(shù)據(jù)為2012年8月1日至2016年8月1日滬深300成分股在每月最后一個交易日有交易的股票因子值，市值因子SMB（marketValue）和賬面價值比HML（PB）比這兩個因子見表2，所有因子數(shù)據(jù)都通過標準化并處理。利用PB和marketValue兩個因子，預測下月該股票的漲跌，利用機器學習中的支持向量機進行訓練，數(shù)據(jù)特征為月度股票因子，訓練標簽為該股票下個月月初第一個交易日的漲跌，上漲為1，下跌和股價不變標記為0，采用交叉驗證方法，其中80%的數(shù)據(jù)為訓練集，20%的數(shù)據(jù)為測試集，利用R語言中的e1071包進行分析。
表2 因子名稱與因子說明
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（二）策略回測
從實驗結(jié)果看，SVM的測試集預測準確率為62.32%，回測策略為等權(quán)重買入當月預測上漲概率排名前20的股票，每月初第一個交易日進行調(diào)倉，回測區(qū)間共調(diào)倉41次。回測區(qū)間為2013年7月1日至2017年2月28日，初始資金設(shè)為1000000元，利用優(yōu)礦量化平臺進行回測，策略回測的部分持倉記錄見表3，策略效果見圖3和表4。
表3 策略回測持倉記錄
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圖3 策略收益率與基準收益率對比
表4 模型回測結(jié)果主要數(shù)據(jù)
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由于多因子模型通常為穩(wěn)健策略，因此為了避免頻繁交易帶來的高額交易費用，本策略采用了月度定期調(diào)倉的手法。從表3，圖3和表4的策略回測結(jié)果來看，利用支持向量機算法結(jié)合Fama-Fench三因子模型設(shè)計的交易策略，在回測區(qū)間年化收益率為22.4%，超越了13.4%的基準市場收益率，獲得了8.2%的阿爾法，這也說明Fama-Fench三因子模型在A股市場依然有效。同時我們也能看到，該策略最大回撤為48.1%，說明在不加入止損、止盈條件下，該策略并不能實現(xiàn)很好的對沖效果。從量化投資的角度來看，利用股指期貨進行對沖，是多因子策略的一個很好的選擇。
四、結(jié)論
本文通過利用機器學習中的經(jīng)典算法支持向量機并結(jié)合Fama-Fench三因子模型構(gòu)建了量化投資策略。通過市值因子和市凈率因子，利用機器學習算法，滾動預測下一個月股票的漲跌方向。實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，支持向量機的預測準確率達到了62.23%，通過預測股票漲跌方向的概率，設(shè)計了對應的投資策略，該策略在回測期間的年化收益達到了22.4%，遠超過基準年華收益率的13.4%。本文的研究表明，機器學習方法在金融市場有很好的運用空間，在大數(shù)據(jù)時代的今天，傳統(tǒng)統(tǒng)計模型無法從復雜、多維的金融數(shù)據(jù)中提取出有效的信息特征，而機器學習算法擅長處理復雜、高維數(shù)據(jù)。這也是人工智能投資在金融行業(yè)越來越受到重視的原因。從量化投資這一角度來說，如何將機器學習方法應用到金融投資領(lǐng)域還是一個飽受爭議的話題，本文只是從嘗試的角度出發(fā)，創(chuàng)新的將機器學習方法結(jié)合經(jīng)典的Fama-Fench三因子模型來驗證對中國股市的投資效果。而如何將機器學習方法應用到更多的金融投資領(lǐng)域?qū)⑹潜疚南乱浑A段的研究重點。
參考文獻
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[2]Fama，E.F.&K.R.French（1992），“The cross-section ofexpected stock returns”，Journal of Finance 47：427-466.
第8篇：金融量化投資范文
關(guān)鍵詞：貨幣政策；量化寬松政策；退出；人民幣匯率
一、美國的量化寬松政策退出的背景
為了應對金融危機給美國經(jīng)濟所帶來的一系列沉重打擊，阻止金融危機的進一步蔓延至更多其他領(lǐng)域，美聯(lián)儲從2009年開始，一共啟動了四輪量化寬松貨幣政策。而隨著美國經(jīng)濟復蘇的勢頭比預期中的效果要好，美國失業(yè)率的下降速度也有所加快，通貨膨脹程度在短期處在一個讓人較滿意的水平，美聯(lián)儲開始逐步將量化寬松政策即將退出的這一苗頭釋放給市場。量化寬松政策退出的節(jié)奏和路徑將會對市場預期和資產(chǎn)價格的波動帶來很大的影響，對全球經(jīng)濟造成一定的沖擊，特別是對新興經(jīng)濟體。
中國作為新興經(jīng)濟體的重要代表，美聯(lián)儲的量化寬松政策退出勢必對中國造成不容小視的影響。而這些影響對中國來說既有有利的一面也有不利的一面。本文旨在對美國量化寬松政策的退出對中國帶來的影響作出分析，并根據(jù)這些具體的影響以及中國的發(fā)展情況，針對中國提出的應對政策給出自己的建議。
二、美國量化寬松政策回顧――四輪量化寬松貨幣政策的實施
從2007年8月開始，美聯(lián)儲先后十次進行大規(guī)模降息，將聯(lián)邦基金利率由5.25%一路下調(diào)到0-0.25%。由于常規(guī)貨幣政策手段已經(jīng)無法阻止經(jīng)濟下滑，為避免通貨緊縮、失業(yè)率步步攀升，在次貸危機的金融風暴雪上加霜的情況下，非常規(guī)的貨幣政策量化寬松政策成為美國刺激經(jīng)濟的必要手段之一。首先，美聯(lián)儲向信貸市場注入了流動性，以防止國內(nèi)外金融機構(gòu)出現(xiàn)流動性短缺，并且穩(wěn)定金融市場。同時，美聯(lián)儲通過超低的利率改善國際貿(mào)易狀況，增加出口貿(mào)易，刺激GDP快速增長，促進就業(yè)，從而使經(jīng)濟復蘇。其次，美聯(lián)儲直接干預市場，解救陷入困境的企業(yè)，充當其中介，向金融市場釋放流動性。再次，美聯(lián)儲通過公開市場購買長期國債，目的是引導市場降低長期利率。最終實現(xiàn)經(jīng)濟復蘇，再退出量化寬松貨幣政策。
四輪的量化寬松政策下來，美國的經(jīng)濟狀況得到了明顯的改善，美國的失業(yè)率下降的速度有所加快，通貨膨脹水平也在一個短期內(nèi)讓人放心的水平，美聯(lián)儲開始逐漸將量化寬松政策即將退出的勢頭顯露出來讓市場察覺。美國聯(lián)邦儲備委員會在2014年10月29日宣布停止執(zhí)行資產(chǎn)購買計劃，但是仍然會將所持到期證券本金進行再投資。這一消息的宣布說明美國貨幣的政策正在一步步邁向正常化。
三、美國量化寬松貨幣政策實施對新興市場的影響
（一）加劇新興國家通貨膨脹壓力。由于全球金融一體化，量化寬松國家向其他國家的流動性是有溢出效應的，其中的負面溢出效應會讓新興國家被迫面臨日漸“寬松”的市場環(huán)境，通貨膨脹壓力增大。
（二）催生新興市場國家資產(chǎn)泡沫形成。量化寬松政策創(chuàng)造的貨幣會通過國際資本流動的方式流至別國。熱錢流入本身貨幣無法自由兌換，同時經(jīng)濟發(fā)展迅猛、已存在通貨膨脹壓力的新興市場國家，必將導致通貨膨脹升溫，資產(chǎn)價格上漲，使這些國家的房地產(chǎn)和股市形成泡沫，一旦熱錢撤離將使泡沫破滅，對新興市場國家的經(jīng)濟造成損害。
（三）促使新興國家貨幣升值。以我國為例，美聯(lián)儲大量增加美元供應，那就相當于加速了美元對人民幣的貶值，也就是說人民幣在快速對美元升值，這將大大削減我國的出口競爭力。
（四）降低新興市場國家債券收益率。美元在全球的供應量上升使美元呈現(xiàn)貶值趨勢，那么基金債權(quán)人所持有的美國國債將縮水，也就意味著美國的負債水平明顯下降。
四、美國退出量化寬松政策對中國的影響
（一）人民幣面臨長期貶值壓力。我們可以從以下幾個方面來觀察美元的短期走勢：一是流動性緊縮，這會導致美元貶值。眾所周知，定量寬松政策的效用是最明顯和最直接的。因此，退出量化寬松勢必使美元升值。第二是退出量化寬松政策會使美國通脹預期降低，這可能導致美元走強。三是由于全球風險厭惡情緒的上升，美元已成為經(jīng)濟安全的避風港，這將進一步推高美元的匯率。四是美國美國的經(jīng)濟復蘇勢頭強勁，美國經(jīng)濟增長率，導致美元走強。
綜上所述，我們不難看出中短期內(nèi)美元將呈走強趨勢。而又因為幾輪的量化寬松政策規(guī)模的巨大，退出的過程將會比較漫長，導致人民幣將在長期內(nèi)面臨著貶值的壓力。人民幣貶值，很可能會使我國的資產(chǎn)泡沫隨之破滅。
（二）匯率貶值拉動出口。美國經(jīng)濟復蘇帶動了美國居民消費和制造業(yè)的回暖，這就意味著包括初級消費品和資源品在內(nèi)的來自美國的整體需求將上升，促進我國出口事業(yè)的發(fā)展。另外，量化寬松政策退出，美元升值，緩解了人民幣的升值壓力，使我國出口產(chǎn)品的價格優(yōu)勢更為明顯，進一步拉動我國的外貿(mào)出口事業(yè)。
（三）降低我國進口成本及通貨膨脹壓力。一旦美聯(lián)儲的量化寬松政策將不可避免地導致退出市場，美元指數(shù)從弱到強，呈現(xiàn)出上升趨勢，從而導致全球大宗商品必須面對新一輪的金融風險下行。自美聯(lián)儲在六月2013至退出量化寬松政策以來，大宗商品價格一直受到?jīng)_擊，繼續(xù)下行。而隨著量化寬松政策退出步伐的進一步加快，商品市場也有可能進一步深化熊市。以美元計價的大宗商品進口成本將推動中國進口的增長，緩解未來經(jīng)濟的壓力。
（四）未來我國或面臨通貨緊縮風險。美聯(lián)儲退出量化寬松政策導致美元走強，緩解我國的通貨膨脹壓力，但同時也可能會導致通貨緊縮的出現(xiàn)。這是由于量化寬松政策實施期間，有一部分游資流入到我國的房地產(chǎn)以及金融市場，推動了我國資產(chǎn)價格的上漲，美元升值使這一部分資金回流至美國，短期內(nèi)可能會增加我國國內(nèi)資產(chǎn)價格下降的壓力。資產(chǎn)價格下降會通過價格傳導去到影響我國消費品的價格，使消費價格指數(shù)下降，這很有可能導致通貨緊縮的出現(xiàn)。
（五）吸引外商直接投資流入的難度增大。長久以來，外商直接投資是我國獲取國際資金、管理經(jīng)驗和技術(shù)以及促進經(jīng)濟增長和就業(yè)的重要途徑之一，而這兩年來流入我國的外商直接投資增速明顯放緩了。這是由于美聯(lián)儲開始退出量化寬松政策以后，首先，通過變更流動性預期對外商直接投資等一系列長期資本流向產(chǎn)生影響；其次，相當于確認美國經(jīng)濟的復蘇勢頭，隨著“再工業(yè)化戰(zhàn)略”的深化，長期資本從全球各地流到美國這些發(fā)達經(jīng)濟體的量將在未來大幅增加，這導致新興經(jīng)濟體吸收外商直接投資的增速將放緩，中國的引資難度也會隨之加大。
五、中國的政策應對建議
（一）放寬外商直接投資準入限制，提升我國對外商投資的長期吸引力。按照“寬進嚴出”的要求，進一步放寬外商在一般制造業(yè)領(lǐng)域的投資限制。推動外資企業(yè)加大對中西部地區(qū)的投資力度，推進外商投資在我國區(qū)域間梯度轉(zhuǎn)移的實現(xiàn)。支持上海自貿(mào)區(qū)在涉外經(jīng)濟體制改革方面的建設(shè)，并且將有益的經(jīng)驗推廣到其他的自由貿(mào)易區(qū)，努力做到引資優(yōu)勢從低成本、高稅收優(yōu)惠向持續(xù)擴大的國內(nèi)需求、完備的產(chǎn)業(yè)配套、穩(wěn)定的政治環(huán)境以及健全的法律制度等長期優(yōu)勢轉(zhuǎn)化。
（二）繼續(xù)完善人民幣匯率形成的機制，推進人民幣匯率改革。由于量化寬松政策的退出，未來人民幣的匯率改革應適度增加其匯率彈性、擴大匯率的波幅，但是同時要保持匯率的相對穩(wěn)定。這不僅有利于促進我國的出口事業(yè)，而且還降低了資金大幅流出的時候會對我國經(jīng)濟產(chǎn)生的沖擊。量化寬松政策的退出，資金會出現(xiàn)流出傾向，這將導致人民幣出現(xiàn)貶值壓力。假如過度干預匯率將會造成境內(nèi)匯率貶值預期大幅度增強的局面，促進資金流出的加快，對經(jīng)濟造成更大程度的沖擊。由此可見，一個完善的人民幣匯率形成機制是多么重要。
（三）增進國際溝通與協(xié)調(diào)，推進國際貨幣政策協(xié)商機制的建設(shè)。量化寬松政策的退出勢必會使國際資金流向大逆轉(zhuǎn)，對世界經(jīng)濟，特別是與我國經(jīng)濟關(guān)系密切的國家產(chǎn)生重大影響。因此，我國必須加強國際溝通。一方面，可以通過雙邊或多邊對話機制，加強與發(fā)達經(jīng)濟體之間的政策交流，保持彼此政策間的協(xié)調(diào)，促使共贏的國際局面的形成。另一方面，我國還應加強與新興經(jīng)濟體在量化寬松政策退出的應對政策上的協(xié)調(diào)。
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第9篇：金融量化投資范文
近期，中國投資界關(guān)于人工智能（AI）在投資領(lǐng)域應用的焦點，非“廣發(fā)百發(fā)策略價值基金”莫屬，這是智能投資在國內(nèi)公募基金投資領(lǐng)域首次多元化應用。
近年來，AI在投資領(lǐng)域的應用，正深刻改變著投資市場。高盛尋找員工建立自動化投顧平臺，為100萬美元以下資產(chǎn)的客戶提供服務；全球最大資管公司貝萊德集團用機器人取代基金經(jīng)理，對其主動投資基金業(yè)務進行重組，計劃裁員包括7名投資經(jīng)理在內(nèi)的100名主動型基金部門員工。野村證券在報告中指出，截至2015年年底，全球機器人投顧旗下管理資產(chǎn)已經(jīng)達到500億美元，并預計于2020年達到2.2萬億美元，占到全球資管行業(yè)的2.2%。
基金投資開啟人工智能時代
在中國資本市場，以人工智能為基礎(chǔ)的投資技術(shù)以其獨特的優(yōu)勢，正式走向前臺。從廣發(fā)基金網(wǎng)站上的“廣發(fā)百發(fā)策略價值基金”的有關(guān)信息來看，百度與廣發(fā)基金合作，正在嘗試用智能投資技術(shù)，多元化整體提升投資效能、發(fā)掘市場價值。百度在人工智能領(lǐng)域一直走在國內(nèi)的前沿，當人工智能遇上金融，我們看到了中國也正在進入人工智能的投資時代。
百發(fā)價值這只基金嘗試將人工智能技術(shù)在量化投資領(lǐng)域多元化深度應用，實現(xiàn)“智慧投資”。不同于過去的風格或策略相對單一的量化基金，這是一款多策略和多數(shù)據(jù)種類交叉應用的主動型混合基金，瞄準的是大盤藍籌股，投資基準對標滬深300指數(shù)，但不是簡單追蹤滬深300指數(shù)。從對標指數(shù)選擇來看，適應了價值投資的趨勢，回避了高波動、高風險和后市承壓較大的小盤股。當以人工智能技術(shù)的應用來強化在選股、擇時和資產(chǎn)配置方面的優(yōu)勢時，可以更加敏捷地應對風云突變的市場形勢，也能回避投資風格漂移等問題，在效率和策略上強化傳統(tǒng)量化投資的優(yōu)勢。
百度理財官網(wǎng)介紹，百發(fā)價值基于多元化智能投資的前沿技術(shù)，在極大拓展大數(shù)據(jù)應用領(lǐng)域的基礎(chǔ)上，全領(lǐng)域萃取多樣量化因子，并進行投資動態(tài)監(jiān)測、風險監(jiān)控跟蹤，通過機器學習平臺反復測試模型，建立量化交易策略的動態(tài)調(diào)整機制，最終實現(xiàn)智能選股、精準調(diào)倉、準確擇時的完整投資鏈條。
為什么投資需要人工智能
投資的核心是什么？無非兩點：決策好、執(zhí)行好。人工智能的優(yōu)勢在于決策更好、執(zhí)行更好。
一方面，人工智能極大地拓展了投資決策邊界、更加智慧地捕捉投資價值。從大的投資邏輯來看，投資決策包括兩點，一是宏觀資產(chǎn)配置；二是微觀組合構(gòu)建。從資產(chǎn)配置來看，百發(fā)價值是混合型基金，股票好的時候多配置股票，債券好的時候多配置債券，股債雙殺時則將資產(chǎn)集中于現(xiàn)金和貨幣資產(chǎn)保障安全收益。人工判斷股票、債券和現(xiàn)金貨幣資產(chǎn)的配置比例，存在很大的隨意性。人工智能依靠機器學習對海量數(shù)據(jù)處理和投資模型自適應的優(yōu)勢，實現(xiàn)科學決策，提高資產(chǎn)配置的效率，實現(xiàn)資金的使用效率和投資效率的全面提高。從微觀組合構(gòu)建或選股的角度看，人工智能不僅能有效運用遠超任何個人處理能力的大數(shù)據(jù)和投資決策信息，還能通過高頻反復迭代訓練，為傳統(tǒng)量化選股模型帶來突破性創(chuàng)新，在投資邏輯與運算能力得到保證的前提下預期能夠提升整體業(yè)績。
另一方面體現(xiàn)在紀律上。機器輔助人執(zhí)行投資，能夠確保投資紀律的執(zhí)行效率。機器執(zhí)行，在時間上的效率優(yōu)勢上是人工難以比擬的。另外，除了時間效率，智能投資的邏輯也會對以人為主體的投資過程中的隨意性進行有效的制約。投資的很多紀律，是反人性的。人性的任性往往造成情緒化決策，即便是優(yōu)秀的基金經(jīng)理也難以幸免。筆者曾寫過“炒股的十三條紀律”，很多人雖然收藏了，但仍然很難做到。有一位優(yōu)秀的基金經(jīng)理，當時的同事對他的評價是“冷靜得像一塊石頭”，這是對基金經(jīng)理遵守選股原則和交易紀律的最高評價了，但如此優(yōu)秀的基金經(jīng)理畢竟是少數(shù)。人工智能，便是一個“冷靜的機器人”。
投資哲學的優(yōu)秀執(zhí)行體系
筆者對基金公司的理解是：受人之托，替人理財，忠人之事。購買好的基金產(chǎn)品，核心評價當然是該基金公司的投資能力。一個優(yōu)秀的基金公司，比人有好的投資哲學體系的指導，并在該公司長期的投資和研究實踐中不斷優(yōu)化自己的投資哲學。如果一公司的投資哲學只停留在務虛的討論上，而沒有通過實踐進行深刻檢討和改良，則很難形成真正有競爭力的投資能力。
百度用AI賦能金融，無疑給了投資哲學一個“智慧實踐”的平臺，讓好的投資哲學能夠在實踐中不斷進化，讓好的投資哲學形成更加優(yōu)秀的投資決策模型，形成真正的投資能力。比如：專精高效的機器學習技術(shù)支持。隨著數(shù)據(jù)資源整合開發(fā)的深入，未來選股模型將面對更大規(guī)模、結(jié)構(gòu)多元、信息豐厚的復雜性數(shù)據(jù)，這就需要更加適用于金融市場的算法開發(fā)、優(yōu)化及應用；百度AI具有深度挖掘的情緒數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)、熱點數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)、分析師研報數(shù)據(jù)等，提升數(shù)據(jù)信息含量與質(zhì)量、拓展投資決策依據(jù)的外延；此外，百度全面的生態(tài)體系，可以提供“特色數(shù)據(jù)資源”，以地理位置時空數(shù)據(jù)為例，行業(yè)基本面數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或基于大數(shù)據(jù)創(chuàng)新的宏觀經(jīng)濟指標等不同維度的特色資源，均能為選股和資產(chǎn)配置模型帶來增量信息，在投資邏輯與運算能力得到保證的前提下預期能夠提升整體業(yè)績。
有很多曾經(jīng)優(yōu)秀的基金公司，由于基金經(jīng)理和研究部門負責人的變更，導致該公司投資風格出現(xiàn)較大變化，投資業(yè)績也受到影響。如果一個基金公司能夠通過人工智能技術(shù)做好公司投資哲學的模型化，并在長期實踐中實現(xiàn)智慧學習，推動模型的進化，在模型進化中，實現(xiàn)公司投資哲學的升華，則能在充分競爭的基金管理行業(yè)中，不斷強化核心競爭力。
百發(fā)價值這款產(chǎn)品的上線，為傳統(tǒng)證券與基金行業(yè)在產(chǎn)品創(chuàng)新上提供了新的思路。人工智能等技術(shù)的輸出，讓傳統(tǒng)金融機構(gòu)有了快速打造智能金融的階梯。百度AI技術(shù)的開放，為傳統(tǒng)金融機構(gòu)創(chuàng)造了迅速跟進的機會，將極大地改變行業(yè)現(xiàn)狀。在AI賦能的未來，或許將沒有傳統(tǒng)金融與新興金融的區(qū)分，將共同開創(chuàng)智慧金融。
人工智能引領(lǐng)價值
