量化投資資產配大成基金周健男

⑴ 量化投資

沒有你想的書

我多年來都有關注這方面的書 可是也沒有在國內找到

數量化投資是將投資理念及策略通過具體指標、參數的設計，體現到具體的模型中，讓模型對市場進行不帶任何情緒的跟蹤；相對於傳統投資方式來說，具有快速高效、客觀理性、收益與風險平衡和個股與組合平衡等四大特點。量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括估值與選股、資產配置與組合優化、訂單生成與交易執行、績效評估和風險管理等，在各個環節都有不同的方法及量化模型：

一、估值與選股

估值：對上市公司進行估值是公司基本面分析的重要方法，在「價值投資」的基本邏輯下，可以通過對公司的估值判斷二級市場股票價格的扭曲程度，繼而找出價值被低估或高估的股票，作為投資決策的參考。對上市公司的估值包括相對估值法和絕對估值法，相對估值法主要採用乘數方法，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等；絕對估值法主要採用折現的方法，如公司自由現金流模型、股權自由現金流模型和股利折現模型等。相對估值法因簡單易懂，便於計算而被廣泛使用；絕對估值法因基礎數據缺乏及不符合模型要求的全流通假設而一直處於非主流地位。隨著全流通時代的到來和國內證券市場的快速發展，絕對估值法正逐漸受到重視。

選股：在當前品種繁多的資本市場中，從浩瀚復雜的數據背後選出適合自己投資風格的股票變得越加困難。在基本面研究的基礎上結合量化分析的手段就可以構建數量化選股策略，主流的選股方法如下：

資產配置方法與模型
資產配置類別 資產配置層次 資產配置方法 資產配置模型
戰略資產配置 全球資產配置 大類資產配置 行業風格配置 收益測度 風險測度 估計方法 馬克維茨 MV 模型 均值 -LPM 模型 VaR 約束模型 Black-Litterman 模型
戰術資產配置 ( 動態資產配置 ) 周期判斷 風格判斷 時機判斷 行業輪動策略 風格輪動策略 Alpha 策略 投資組合保險策略

基本面選股：通過對上市公司財務指標的分析，找出影響股價的重要因子，如：與收益指標相關的盈利能力、與現金流指標相關的獲現能力、與負債率指標相關的償債能力、與凈資產指標相關的成長能力、與周轉率指標相關的資產管理能力等。然後通過建立股價與因子之間的關系模型得出對股票收益的預測。股價與因子的關系模型分為結構模型和統計模型兩類：結構模型給出股票的收益和因子之間的直觀表達，實用性較強，包括價值型(本傑明·格雷厄姆—防禦價值型、查爾斯·布蘭迪—價值型等)、成長型(德伍·切斯—大型成長動能、葛廉·畢克斯達夫—中大型成長股等)、價值成長型(沃倫·巴菲特—優質企業選擇法、彼得·林奇—GARP價值成長法等)三種選股方法；統計模型是用統計方法提取出近似線性無關的因子建立模型，這種建模方法因不需先驗知識且可以檢驗模型的有效性，被眾多經濟學家推崇，包括主成分法、極大似然法等。

多因素選股：通過尋找引起股價共同變動的因素，建立收益與聯動因素間線性相關關系的多因素模型。影響股價的共同因素包括宏觀因子、市場因子和統計因子(通過統計方法得到)三大類，通過逐步回歸和分層回歸的方法對三類因素進行選取，然後通過主成分分析選出解釋度較高的某幾個指標來反映原有的大部分信息。多因素模型對因子的選擇有很高的要求，因子的選擇可依賴統計方法、投資經驗或二者的結合，所選的因子要有統計意義上或市場意義上的顯著性，一般可從動量、波動性、成長性、規模、價值、活躍性及收益性等方面選擇指標來解釋股票的收益率。

動量、反向選股：動量選股策略是指分析股票在過去相對短期的表現，事先對股票收益和交易量設定條件，當條件滿足時買進或賣出股票的投資策略，該投資策略基於投資者對股票中期的反應不足和保守心理，在投資行為上表現為購買過去幾個月表現好的股票而賣出過去幾個月表現差的股票。反向選股策略則基於投資者的錨定和過度自信的心理特徵，認為投資者會對上市公司的業績狀況做出持續過度反應，形成對業績差的公司業績過分低估和業績的好公司業績過分高估的現象，這為投資者利用反向投資策略提供了套利機會，在投資行為上表現為買進過去表現差的股票而賣出過去表現好的股票。反向選股策略是行為金融學理論發展至今最為成熟，也是最受關注的策略之一。

二、資產配置

資產配置指資產類別選擇、投資組合中各類資產的配置比例以及對這些混合資產進行實時管理。資產配置一般包括兩大類別、三大層次，兩大類別為戰略資產配置和戰術/動態資產配置，三大層次為全球資產配置、大類資產配置和行業風格配置。資產配置的主要方法及模型如下：

戰略資產配置針對當前市場條件，在較長的時間周期內控制投資風險，使得長期風險調整後收益最大化。戰術資產配置通常在相對較短的時間周期內，針對某種具體的市場狀態制定最優配置策略，利用市場短期波動機會獲取超額收益。因此，戰術資產配置是在長期戰略配置的過程中針對市場變化制定的短期配置策略，二者相互補充。戰略資產配置為未來較長時間內的投資活動建立業務基準，戰術資產配置通過主動把握投資機會適當偏離戰略資產配置基準，獲取超額收益。

三、股價預測

股價的可預測性與有效市場假說密切相關。如果有效市場假說成立，股價就反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股價的預測就毫無意義，而我國的股市遠未達到有效市場階段，因此股價時間序列不是序列無關，而是序列相關的，即歷史數據對股價的形成起作用，因此可以通過對歷史信息的分析來預測股價。

主流的股價預測模型有灰色預測模型、神經網路預測模型和支持向量機預測模型(SVM)。灰色預測模型對股價的短期變化有很強的預測能力，近年發展起來的灰色預測模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陳代謝模型和灰色馬爾可夫模型。人工神經網路模型具有巨量並行性、存儲分布性、結構可變性、高度非線性和自組織性等特點，且可以逼近任何連續函數，目前在金融分析和預測方面已有廣泛的應用，效果較好。支持向量機模型在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中有許多優勢，且結構簡單，具有全局優化性和較好的泛化能力，比神經網路有更好的擬合度。

四、績效評估

作為集合投資、風險分散、專業化管理、變現性強等特點的投資產品，基金的業績雖然受到投資者的關注，但要對基金有一個全面的評價，則需要考量基金業績變動背後的形成原因、基金回報的來源等因素，績效評估能夠在這方面提供較好的視角與方法，風險調整收益、擇時/股能力、業績歸因分析、業績持續性及Fama的業績分解等指標和方法可從不同的角度對基金的績效進行評估。

績效評估模型 / 指標

績效評估准則
擇時 / 股能力
業績歸因分析
風險調整收益
業績持續性
Fama 業績分解

模型 / 指標
T-M 模型

H-M 模型

GII 模型

C-L 模型
資產配置收益

證券選擇收益

行業選擇收益

行業內個股選擇收益
RAROC

Sharp, Stutzer

Treynor, Jensen

, ,
雙向表分析

時間序列相關性
總風險收益

系統風險收益

分散化投資收益

五、基於行為金融學的投資策略

上世紀50～70年代，隨著馬科維茨組合理論、CAPM模型、MM定理及有效市場假說的提出，現代金融經濟學建立了一套成熟的理論體系，並且在學術界占據了主導地位，也被國際投資機構廣泛應用和推廣，但以上傳統經濟學的理論基石是理性人假設，在理性人假設下，市場是有效率的，但進入80年代以後，關於股票市場的一系列研究和實證發現了與理性人假設不符合的異常現象，如：日歷效應、股權溢價之謎、期權微笑、封閉式基金折溢價之謎、小盤股效應等。面對這些金融市場的異常現象，諸多研究學者從傳統金融理論的基本假設入手，放鬆關於投資者是完全理性的嚴格假設，吸收心理學的研究成果，研究股市投資者行為、價格形成機制與價格表現特徵，取得了一系列有影響的研究成果，形成了具有重要影響力的學術流派－行為金融學。

行為金融學是對傳統金融學理論的革命，也是對傳統投資實踐的挑戰。隨著行為金融理論的發展，理論界和投資界對行為金融理論和相關投資策略作了廣泛的宣傳和應用，好買認為，無論機構投資者還是個人投資者，了解行為金融學的指導意義在於：可以採取針對非理性市場行為的投資策略來實現投資目標。在大多數投資者認識到自己的錯誤以前，投資那些定價錯誤的股票，並在股價正確定位之後獲利。目前國際金融市場中比較常見且相對成熟的行為金融投資策略包括動量投資策略、反向投資策略、小盤股策略和時間分散化策略等。

六、程序化交易與演算法交易策略

根據NYSE的定義，程序化交易指任何含有15隻股票以上或單值為一百萬美元以上的交易。程序化交易強調訂單是如何生成的，即通過某種策略生成交易指令，以便實現某個特定的投資目標。程序化交易主要是大機構的工具，它們同時買進或賣出整個股票組合，而買進和賣出程序可以用來實現不同的目標，目前程序化交易策略主要包括數量化程序交易策略、動態對沖策略、指數套利策略、配對交易策略和久期平均策略等。

演算法交易，也稱自動交易、黑盒交易或無人值守交易，是使用計算機來確定訂單最佳的執行路徑、執行時間、執行價格及執行數量的交易方法，主要針對經紀商。演算法交易廣泛應用於對沖基金、企業年金、共同基金以及其他一些大型的機構投資者，他們使用演算法交易對大額訂單進行分拆，尋找最佳路由和最有利的執行價格，以降低市場的沖擊成本、提高執行效率和訂單執行的隱蔽性。任何投資策略都可以使用演算法交易進行訂單的執行，包括做市、場內價差交易、套利及趨勢跟隨交易。演算法交易在交易中的作用主要體現在智能路由、降低沖擊成本、提高執行效率、減少人力成本和增加投資組合收益等方面。主要的演算法包括：交易量加權平均價格演算法(VWAP)、保證成交量加權平均價格演算法(Guaranteed VWAP)、時間加權平均價格演算法(TWAP)、游擊戰演算法(Guerrilla)、狙擊手演算法(Sniper)、模式識別演算法(Pattern Recognition)等。

綜上所述，數量化投資技術貫穿基金的整個投資流程，從估值選股、資產配置到程序化交易與績效評估等。結合量化投資的特點及我國證券市場的現狀，好買認為量化投資技術在國內基金業中的應用將主要集中在量化選股、資產配置、績效評估與風險管理、行為金融等方面，而隨著包括基金在內的機構投資者佔比的不斷提高、衍生品工具的日漸豐富(股指期貨、融資融券等)以及量化投資技術的進步，基金管理人的投資策略將會越來越復雜，程序化交易(系統)也將有快速的發展。

⑵ 誰有wind資料庫裡面的中國上市基金的投資組合構成及行業數據【比如什麼收益率啊各種的】發給我一份咯

要哪個季度呢?如果是去年第四季度的還沒有出

⑶ 什麼是量化投資

定義：是指通過數理統計分析，選擇那些未來回報可能會超越基準的證券進行投資，以期獲取超越指數基金收益的基金。

釋義：區別於普通基金，量化基金主要採用量化投資策略來進行投資組合管理。總的來說，量化基金採用的策略包括：量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、演算法交易、資產配置等。對於量化基金的產品設計，雖然量化基金一般都是採用多因素模型對股票進行分析和篩選，但不同的量化基金的側重點是不一樣的，也就是包括投資思路、觀察角度、分析方法在內都是不同的。

在我國證券市場，基本面研究佔主流地位，然而隨著證券市場的不斷發展、證券數目的增加、衍生品的出現等，基金要想戰勝指數的難度也越來越大，量化投資則開始發揮越來越重要的作用，因此我國也涌現出了大批量化基金。

⑷ 大成基金周健男去了哪裡

現在是光大證券的執行總裁哦~

⑸ 誰知道大成基金都有哪些基金類型

簡單說一下吧，有：大成動態量化配置混合大成中證360互聯+指數大成標普500等權重指數(QDII)大成策略回報混合大成精選增值混合大成景安短融債券A大成景旭純債債券A

⑹ 量化投資基金的優勢

南方策略優化是最新一隻量化投資基金。該基金在產品設計上充分考慮了中國市場的現狀和發展趨勢，提出了創新的主動量化投資模式。這種以定量模型為核心，但在決策流程和模型構建中有機結合定性分析的模式有可能成為量化投資的主導模式。同時，根據國外量化投資發展的新趨勢和國內市場的特點，南方也開發了最新進化的量化投資模型。
南方策略優化的主動量化投資模式主要體現在三個層次：在資產配置層面上定性定量並重，在行業配置層面上的定量為主定性為輔，以及在個股選擇層面的量化篩選。
在資產配置層面，綜合分析經濟周期、財政政策、市場環境等因素的基礎上，採用定量和定性相結合的思路確定本基金的資產配置。這與傳統的主動型基金可以說基本一致；但恰恰是在資產配置層面上，解決了量化模型最大的缺陷，即對周期轉換缺乏預判能力。也就是說，在市場趨勢可能發生轉折的時候，定性決策可能占據主導。
在行業配置層面上，該基金提出以B-L模型為基礎構建的行業配置模型。這一模型體現了定量為主，有機結合定性分析的思想。這一模型的關鍵在於，在分析行業指數歷史收益數據的基礎上，利用概率統計方法，將投資人對各行業或板塊的預期收益的傾向性觀點相結合，產生新的預期收益，通過求解量化模型進而得到優化的行業配置比例。簡單來說，這一模型的思想就是把投研人員對未來預期的主觀判斷當作模型本身的關鍵因子，用於修正從歷史數據中得出的預期收益，從而優化模型配置結果。因此模型給出的不僅是客觀規律，而且也結合了投研人員關於未來行業判斷的觀點修正。
在個股選擇上以量化模型為主，以實現對個股的廣泛篩選。其採用的模型是經典的多因子選股模型，「南方多因子量化選股模型」重點選擇四方面的因子：（1）基本面因子：包括上市公司的盈利能力、現金流情況、財務杠桿水平以及未來成長性等，反映了上市公司的當前價值和成長潛力。（2）價值因子：反映股票的絕對和相對估值水平。（3）市場面因子：包括股票價格的動量/反轉趨勢、股票所處風格板塊的輪動，股票價格的歷史波動等。（4）流動性因子：包括平均成交量、平均流通市值、Amivest流動比率等各種指標，對個股流動性進行衡量。通過數據分析篩選未來可能具有超額收益的個股。
量化投資要有嚴格的紀律，也應有鮮明的投資目標定位。南方策略優化把自身的投資目標定位在穩定超越指數，穩定獲取超額收益。超額收益主要通過量化配置和選股獲取超額alpha收益，也可能來源於通過主動選時獲取beta超額收益。量化投資希望在持續性，穩定性上保持優勢。而穩定超越指數，也就相當於超越多數主動型基金。 和傳統的主動管理基金相比，量化基金的優點正在於降低了對基金經理主觀能力和經驗的依賴。但量化基金要想成功運作，管理人的能力同樣重要。這主要體現在兩方面：一是能否開發和設計出好的量化模型，二是如何做到主動和量化的結合，在投資實踐中用好模型。在這兩方面，國內的基金公司都進行了長期的積累和准備，南方基金的量化投資團隊即是其中的典型。

⑺ 如何簡單理解量化投資

1、定義：
量化投資是將投資理念及策略通過具體指標、參數的設計，體現到具體的模型中，讓模型對市場進行不帶任何情緒的跟蹤
2、特點：
具有快速高效、客觀理性、收益與風險平衡和個股與組合平衡等四大特點
3、具體運行
一、估值與選股

估值：對上市公司進行估值是公司基本面分析的重要方法，在「價值投資」的基本邏輯下，可以通過對公司的估值判斷二級市場股票價格的扭曲程度，繼而找出價值被低估或高估的股票，作為投資決策的參考。
二、資產配置

資產配置指資產類別選擇、投資組合中各類資產的配置比例以及對這些混合資產進行實時管理。
三、基於行為金融學的投資策略

金業中的應用將主要集中在量化選股、資產配置、績效評估與風險管理、行為金融等方面，而隨著包括基金在內的機構投資者佔比的不斷提高、衍生品工具的日漸豐富(股指期貨、融資融券等)以及量化投資技術的進步，基金管理人的投資策略將會越來越復雜，程序化交易(系統)也將有快速的發展。

⑻ 目前對量化投資非常感興趣 所以想請教下各位大神

模型僅僅是方法論,不是說模型本身能解決投資問題.
模型能否有效,主要還是看你的模型背後的邏輯思路是否有效.
你去看看：經濟學（曼昆）金融學(博迪);金融工程(約翰希爾);在學學量子力學、計算機編程+你的本行（實變函數、復變函數、測度論、鞅、隨機過程等等）。
你的數學基礎會派上用途的，前途路漫漫，加油吧！

⑼ 大成基金的投資操作上做了哪些新調整

大成基金數量與指數投資部總監黎新平認為目前市場上整體投資標的的機會仍較少，他和團隊均認為，通過量化選股的方式，或通過多種策略的組合來尋找更符合當前市場環境的選股標的更有機會。
大成動態量化配置策略混合型證券投資基金就是一隻典型的量化基金，黎新平給它的定位是「三重量化技術綜合在統一的量化模型中進行投資操作的產品」，其量化主要表現在量化選股的層面上，配置反映的是量化配置的技術。新產品有一個突出的亮點，即通過動態的量化選股和動態的量化配置，把這兩個最重要的核心內容綜合在統一的模型里，除量化選股內容之外，還實現大類資產配置。
一般來說，在動態的量化選股和動態的量化配置方面，多數產品未能兩者兼顧，用動態的方式通過將量化擇時的模型與選股融合在一起，並在大成動態量化配置策略上發力。
把好的進攻性的資產和好的防禦性資產組合在一起，在經濟增長比較穩定的情況下，選擇一些進攻性比較強的權益類資產；在市場風險增大之時，對整個資產配置進行調整，加大債券類資產配置。這一模型的配置比例也是根據市場環境和宏觀經濟條件的變化而定，看每一大類資產在宏觀環境下表現的情況進行配置比例調整，整體是一個動態的過程。
在擇時周期方面，大成基金並沒有一個固定的周期而將更加註重倉位的調整。不定期的調整基本上會根據市場環境的變化，每天都會計算一個最優的配資比例，在最優配資比例和當前現實的比例發生偏差超過一定值的時候，它就會發生不定期的調整。大成基金會在季度和月度的定期調整中防止換手率過高進而進行頻繁的交換。
那麼，為了獲取相對於大盤風險的差額收益，量化管理也並非無風險，同樣需要通過風險管理的方式來找到潛在的危機。而純粹的無風險收益是不現實的，尤其是在一個有效市場里更難。量化操作要做到四件事情：第一是風險分割，任何的資產都需要把它分割成不同的風險；第二是風險估值，對每一個風險因子進行定價和分析；第三是資產組合，對風險因子進行動態挑選、動態賦予權重；第四是風險的管理和對沖，對不想持有的風險因子進行管理或對沖。

⑽ 量化投資和對沖基金間的聯系和區別

首先你要明確定性分析和定量分析的區別，定性分析舉個簡單的例子就是股票和債券的性質是不同的，A股票和B股票是不同的。A股票上午買和A股票下午買是不同的。這是從定性的角度來分析問題。但實際運用當中A股票和B股票又是有聯系的。而他們的關聯度如何去確定，那麼就引入定量分析整個概念了。一般來講，量化投資都是運用金融建模進行定量分析。其中運用最普遍的是對沖基金。
對沖基金意思是買一個標的物，然後再賣一個標的物。利用標的物與標的物之間的關聯性進行套利。而這種套利是需要精確的量化分析進行的。

所以說對沖基金主要運用量化投資這種方法。但量化投資不見得是對沖基金。