建信基金量化投資張銳

㈠ 國內目前有多少基金公司在進行量化投資項目

1、即使沒有量化產品的基金管理公司也可能採用量化投資的，比如專項產品中有量化的，所以這個沒有人知道
2、截止目前，正式成立的有64家，還有幾家在設立期
3、目前封閉式基金83個，開放式基金1013個，公開募集的產品中有8個含量化

㈡ 什麼是量化投資

量化投資是指通過數量化模型建立科學投資體系，以獲取穩定收益。在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。在國內，量化投資不再是一個陌生的詞彙，近幾年得到了迅猛的發展。可在應用過程中學習量化投資

㈢ 張銳的核心故事

自主創業
2006年7月，剛剛從人民大學管理學博士畢業的張銳，毅然決定以考研為突破口切入成人高端教育市場。8月，張銳正式注冊萬學教育，走上了自主創業之路。但是創業之初，缺人更缺錢。張銳和他的創業夥伴在人民大學紫金園租了三室一廳，利用三個月的時間在性格、工作習慣上進行迅速的磨合和業務能力培育。他把人員分成三個組，每組兩人，任務劃分為三份，從戰略規劃，產品研發，市場分析，財務預測，促銷管理，以及廣告每一段的譴詞造句，使每個人的價值都能夠深入發揮。因為張銳知道：創業者，尤其是合夥人、股東級別的人物，每個人都要具備企業生命發展的全部功能。
與此同時，張銳博士率領他的團隊，以樣本市場的測試全面成功為基礎，以完全超越了傳統教育模式的一套完整矩陣輔導系統為主體，很快拿到300萬美元的天使投資，並將當時行業內初具規模的一個品牌收入旗下，成為萬學第一個全資子品牌。而這一過程僅僅用了不到四個月，此時，國內大大小小的培訓機構已逾千家。為在教育行業快速擴張，萬學選擇裂變式並購。2007年，萬學教育銷售額近億元，占據行業第一。優良的經營業績讓很多同行主動尋求收購。兩年內，萬學並購的同類企業超過百家。
人才凝聚
張銳深知：夢想是美麗的，實現夢想則需要更多的付出。要建造一流的非學歷教育機構，單靠自己一個人是不夠的，得有一支優秀的團隊。怎樣才能讓一個本身很優秀的人認可自己的項目並且參與進來，這是很多創業者在創業之初都要考慮的一個問題，當時的張銳面臨的就是這樣的局面。為了說服其他5個人和張銳自己一樣，都是全國研究生主席聯合會成員一起創業，張銳花了整整11天，從北大萬柳公寓到人大諸子百家園，再到南開的思源堂，他不僅要說服團隊成員本人，還要說服他們的女友、父母以及關心他們前程的老師們。張銳說：「整個說服過程非常具有挑戰性，但正是這一挑戰使我更加透徹地思考和檢驗了我的創業計劃。」
直到今天，張銳打造他的創業團隊的經典案例還是會被商界和高校教學中一次又一次的提起。
而讓張銳本人慶幸的是：本來想說服他們其中一部分，沒想到他們全部都放棄了現有的高職高薪就業機會，和他一起選擇了創業之路。
成功融資
A輪融資： 2008年2月22日，作為全球最大的風險投資公司之一的紅杉資本與聯想投資有限公司聯合向萬學教育投資2000萬美元入股萬學。
頂級資本的介入，讓萬學的發展全面步入快車道。為大學生提供考試與素質培養業務，已經成為張銳主要的業務發展目標。並將業務全面拓展為面向大學生就業的高級特訓項目、公務員輔導項目、大學生出國留學項目和考研等項目。
眾所周知，紅杉和聯想要求很高，爭取投資的機構很多，競爭異常激烈。為了成功融資，張銳派出萬學的6名高管各帶一個團隊，抽取6個樣本城市、學校及學生進行培訓指導，15天後學生大幅提升的成績印證了萬學無以比擬的教育服務實力。與此同時，紅衫資本和聯想投資，針對中國所有培訓機構的輔導學生成功率、師資質量、輔導技術等重要指標進行了長達一年的全面調查，萬學教育的得分是97.5分，領先第二名60分的分差。「萬學所在的細分教育領域有足夠規模的現實空間和潛在機會」，這吸引了紅杉資本的目光，而聯想投資的調查報告更顯示，考研培訓市場上60%以上的產品都是萬學所獨有的。
在紅杉和聯想的資金注入之後，萬學不僅在考研培訓項目上繼續深化，現階段萬學70%的課程已領先同行，同時更研發出針對大學生就業的高級特訓和大學生出國留學特訓兩大產品，倍受用戶歡迎，及社會稱譽。張銳也因此多次獲得權威評估機構民辦教育獎項，並且在2008年還被授予「改革開放30年中國民辦教育十大傑出人物」稱號。其事跡也同時被人民日報，光明日報， 經濟日報，半月談，參考消息等國內眾多主流媒體競相報道。
B輪融資： 2011年2月22日，北京萬學教育科技集團正式宣布美國頂級投資機構DCM、紅杉資本、國內著名風投基金聯想投資和新加坡鳳凰基金共同注資萬學教育2000萬美金。
萬學教育董事長CEO鳳允雷表示：「非常感謝DCM、聯想和紅杉等投資方對我們的信任。可以說，這種信任是來自於對萬學使命與能力的雙重認可。大學生群體是國家繁榮和社會進步的核心力量，萬學的使命就是為他們提供高端價值的教育服務，幫助其在職業與學業發展上培育更強能力、收獲更大成就。肩負這一神聖使命，萬學通過科學而專注的努力，已經創造了業內遙遙領先的教育品質與培訓系統，未來五年我們將再投入超過十億人民幣，為中國大學生群體打造迅速提升多項重要能力的高端教育平台。
萬學教育總裁張銳表示：「就本質而言，萬學所致力的事業是幫助大學生迅速構建應對人生競爭和創造未來財富的核心能力體系。考研、公務員招錄、就業以及創業等，都是大學生發展與競爭的重要選擇，雖然在這些領域的培訓，萬學從技術、質量到規模已是中國不爭的第一，但對教育品質和學員滿意的追求是永無止境的，所以本輪融資將一如既往，主要用於教學技術的再次升級和輔導質量的持續優化。」
DCM董事合夥人盧蓉表示，本次投資萬學教育是在詳盡調研和多方比較的基礎上做出的慎重決策。她認為萬學教育之所以能成為中國歷史上發展最快的教育企業之一，主要有兩點原因：第一，萬學擁有出類拔萃的管理與研發團隊，他們充滿了探索深層教育真理的激情和力量；第二，萬學的產品在所屬行業無疑是最好的，對大學生諸多重要能力的提升，提供了迄今最有效的解決方案。
聯想投資董事總經理劉二海表示：「萬學對教育規律有著極其深刻和本質的把握，他們的理念和技術代表了所在行業的最高水平，我們在兩年前第一輪投資的時候，就預期萬學必將成為最優秀的教育企業之一。」
紅杉資本副總裁謝娜說：「萬學是紅杉在亞洲投資的第一家教育機構，它開創了不同尋常的教育模式，大幅度提升了大學生特定能力的成長效率，所以我們連續兩輪投資了萬學。」
新加坡鳳凰基金董事長，原阿里巴巴首席技術官吳炯表示：「萬學在大學生高端培訓領域做出了令人驚喜的創新，並且將教育產品的技術做到與IT產品一樣，功能精細量化、品質精密管控，這是難能可貴的傑出能力，因此我們也積極參與了此輪投資。」
C輪融資： 2014年7月24日張銳領銜的萬學教育科技集團完成C輪融資，投資方包括網路、浩然資本和DCM，C輪融資金額至少數千萬美元，華興資本擔任此次融資的獨家財務顧問。
本輪融資的戰略目標是構建最佳結構和最優效果的O2O教育體系。 萬學在多個教育領域創造了最先進的教育技術，大幅度提升了學習效率，無論是最高難度的研究生入學考試，還是最復雜的職業能力，萬學的培訓產品全部遙遙領先。網路在技術和流量上擁有巨大優勢，對任何教育機構都極具價值，「我們對所有來源的流量進行了分析，網路流量的變現率明顯高於其他來源。未來我們會將最好的教育內容，覆蓋全國高校的教學系統與網路進行深入合作，快速形成革命性的O2O教育體系。」此次融資首先用於加速萬學在線教育發展的兩大關鍵步驟：
一是升級與推廣智能矩陣學習系統。 這個系統實現了計算機、互聯網與最優學習模型的深度整合，突破了當前線下和線上教育的多項教學瓶頸，對於有明確知識點的學習內容，可以提高學習效率300%以上；
二是推進人類能力圖譜系統的研發進程。這個系統可以從本質和源頭，解決很多重大教育問題。當前，教育失敗論甚囂塵上的根本原因，是在傳統模式下，學習者所接觸的學習內容與現實職業發展很不匹配，因此浪費大量學習時間與成本，還錯失了真正重要的知識與能力，最終鑄成失敗的教育軌跡。而我們研發的能力圖譜系統則可根據學習者的職業發展目標，為其設定知識獲取與能力成長的最佳路徑，從而貫通教育的起點與目的，實現更高層面的教育飛躍。
浩然資本執行董事顏松說：「在線教育的最優模型，一定是互聯網平台和教育實體兩界碰撞與協同的結果。我們深入了解萬學教育產品的細節原理之後，發現其團隊在教育方法和內容方面，積累了很高價值的研究成果，他們不僅把培訓課程做到了行業最高水平，而且對教育深層規律的探索，國內首屈一指。我相信，領袖級科技巨頭與傑出教育新秀的組合，將在互聯網教育領域開啟里程碑意義的新篇章。」
永不止步的未來
「把我學過的知識，和我自己在實際操作中取得的經驗，印證到某一個行業中去，並取得顯著的成就」。這就是讀書期間張銳關於未來的打算。而今，已經取得輝煌成就的張銳經常會被邀請回自己的學校和其他的兄弟院校給師弟師妹們講述自己的創業經歷。他經常引用讀博時導師所講的一句話：「一個人理想的高度決定了他生命的檔次，如果一個人實現他的理想，那就是一種幸福。」
在民辦教育行業的資本化運營之路上，新東方用了13年，中華學習網用了10年，巨人教育用了7年，學大教育用了6年，而萬學只用了不到2年的時間。當風險投資的現金運營經驗和萬學志存高遠的團隊發生碰撞之後，產生的就是奇跡般的發展速度和強大的助力，但是這僅僅只是一個開始。期待2012年，萬學將會成為在海外上市的又一支中國教育股。而此時，張銳有著更加充滿激情的夢想：「未來我們會開發出一套覆蓋18到35歲人群的輔導模型，通過我們的教育技術和輔導能力，幫助人們實現終身學習的夢想，這也是我的夢想，而且只做一個上市公司滿足不了我們團隊的需求，至少要三個。」
中國人民大學管理學博士，北京萬學教育集團總裁，極具傳奇色彩的新一代創業精英
他在人大讀書期間，即是研究生會主席又是黨支部書記，同時兼職創業。
他在人大期間組織與支持了數十個大型學術與實踐活動。
他領導與支持了中國人民大學第一個全國挑戰杯創業大賽金獎。
他在校期間榮獲了人民大學絕大多數獎學金。
他以多種形式為人民大學各種學生活動拉贊助近百萬，在校期間兼職創業的項目成功率百分之百。
他2004年兼職為某教育集團做戰略策劃，經過一系列改革拓展，使該集團在兩年間發展成為覆蓋200多個城市的在行業中遙遙領先的領軍企業，年銷售收入增長超過十倍。
他2006年7月人大畢業之際，用一周時間真心說服了人民大學MBA聯合會主席，北京大學光華管理學院、經濟學院、教育學院聯合研究生會主席，南開大學研究生會副主席，和清華大學電子工程系研究生會主席，大家毅然放棄優職高薪的就業機會，組建創業團隊投身到神聖的教育事業。
他在高超的企業運籌之同時，與國外投資公司精妙談判，創業兩月即融入上千萬天使投資，並在資本和優秀管理的驅動下，一年內再次創造了行業奇跡，從而吸引了國內外絕大多數頂級風險投資基金的重點關注，於2007年12月獲得全球最大和中國最大風險投資基金--紅衫資本和聯想投資的2000萬美金的巨額投資。
至今，他畢業僅一年多時間，便已榮獲權威機構評估與嘉獎如下：
⑴人民日報市場報與中國聯合商報共同評為「2006年中國品牌建設十大傑出企業家」
⑵北京青年報2006年度中國教育行業傑出拓展人物獎第一名獲得者
⑶北京晨報與新浪網共同評為「2006北京年度教育人物」
⑷北京晨報評為「2005年度重磅教育人物」
⑸新浪2006年中國教育培訓機構品牌總評榜「影響中國教育培訓界領軍人物獎」
⑹搜狐年度教育總評榜「2006年度十大民辦教育企業家」
⑺教育部中央教育研究所評為「2006年度中國教育行業十大領軍人物

㈣ 什麼是量化投資

量化投資指的是一種投資方法，它是指通過數量化方式或計算機程序化發出買賣指令，以得到穩定收益為目標的交易方式。量化投資是一種定性思想的量化應用，它對大量的指標數據進行分析，得出一些有說服力的數據結論，然後通過計算機技術進行數學建模，並進行量化分析，從而得出一個比較契合實際的投資策略。
量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式。在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。從全球市場的參與主體來看，按照管理資產的規模，全球排名前四以及前六位中的五家資管機構，都是依靠計算機技術來開展投資決策，由量化及程序化交易所管理的資金規模在不斷擴大。

㈤ 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。

㈥ 信誠基金管理有限公司的投研團隊

胡喆女士信誠基金副首席投資官、特定資產管理投資總監上海交通大學技術經濟學碩士，16年證券、基金從業經驗。曾先後擔任申銀萬國證券研究所高級研究員，海通證券研究所高級研究員、海通證券資產管理部研究策劃部經理。2006年加盟信誠基金管理有限公司，現任信誠基金副首席投資官、特定資產管理投資總監。
王旭巍先生信誠基金副首席投資官，信誠增強收益債券型基金（LOF）、信誠添金分級債券型基金和信誠新雙盈分級債券型基金基金經理經濟學碩士，21年金融、證券、基金行業從業經驗。曾先後任職於中國（深圳）物資工貿集團有限公司大連期貨部、宏達期貨經紀有限公司、中信證券資產管理部和華寶興業基金管理有限公司。2010年加盟信誠基金管理有限公司，現任信誠基金副首席投資官，信誠增強收益債券型基金（LOF）、信誠添金分級債券型基金及信誠新雙盈分級債券型基金基金經理。
吳雅楠先生信誠基金投資管理部數量投資總監，信誠中證500指數分級基金、信誠滬深300指數分級基金、信誠中證800醫葯指數分級基金、信誠中證800有色指數分級基金、信誠中證800金融指數分級基金和信誠中證TMT產業主題指數分級基金基金經理統計物理學博士，CFA，18年證券、基金從業經驗, 擁有豐富的量化投資和指數基金管理經驗。曾任職於加拿大Greydanus, Boeckh & Associates公司和加拿大道明資產管理公司(TD Asset Management)。現任信誠基金投資管理部數量投資總監兼信誠中證500指數分級基金、信誠滬深300指數分級基金、信誠中證800醫葯指數分級基金、信誠中證800有色指數分級基金、信誠中證800金融指數分級基金、信誠中證TMT產業主題指數分級基金的基金經理。
劉儒明先生信誠基金海外投資副總監，信誠金磚四國積極配置基金（QDII-FOF-LOF）、信誠全球商品主題證券投資基金（QDII-FOF-LOF）基金經理20年證券、基金從業經驗，其中包含8年海外基金經理的專業資歷。曾先後任職於永昌證券投資信託股份有限公司、富邦證券投資信託股份有限公司、金復華證券投資信託股份有限公司、台灣工銀證券投資信託股份有限公司和富國基金管理有限公司境外投資部，均從事證券投資研究工作，並曾擔任股票型基金和基金中的基金(FOF)的基金經理。現任信誠基金海外投資副總監，信誠金磚四國積極配置基金（QDII-FOF-LOF）和信誠全球商品主題證券投資基金（QDII-FOF-LOF）基金經理。
曾麗瓊女士信誠基金固定收益總監，信誠貨幣市場證券投資基金、信誠雙盈分級債券型基金、信誠新雙盈分級債券型基金、信誠季季定期支付債券型基金和信誠月月定期支付債券型基金基金經理金融學碩士，12年金融、基金從業經驗; 擁有豐富的債券投資和流動性管理經驗；曾任職於杭州銀行和華寶興業基金管理有限公司，2007年2月至2010年6月期間，擔任華寶興業現金寶貨幣市場基金的基金經理，2009年2月至2010年6月期間，兼任華寶興業增強收益債券基金的基金經理。現任信誠基金管理有限公司固定收益總監，信誠貨幣市場證券投資基金、信誠雙盈分級債券型基金、信誠新雙盈分級債券型基金、信誠季季定期支付債券型基金及信誠月月定期支付債券型基金的基金經理。
張光成先生信誠基金股票投資副總監，信誠盛世藍籌股票型基金、信誠周期輪動股票型基金（LOF）基金經理CFA，10年證券、基金從業經驗，曾任歐洲貨幣(上海)有限公司研究總監、興業全球基金管理有限公司基金經理。現任信誠基金股票投資副總監，信誠盛世藍籌股票型基金和信誠周期輪動股票型基金（LOF）的基金經理。
王國強先生信誠理財7日盈債券型基金、信誠優質純債債券型基金、信誠添金分級債券型基金和信誠年年有餘定期開放債券型基金基金經理管理學碩士，15年證券、基金從業經驗。曾先後任職於浙江國際信託投資公司、健橋證券股份有限公司和銀河基金管理有限公司。2006年加盟信誠基金管理有限公司，現任信誠理財7日盈債券型基金、信誠優質純債債券型基金、信誠添金分級債券型基金和信誠年年有餘定期開放債券型基金的基金經理。
張倩女士信誠貨幣市場證券投資基金、信誠理財7日盈債券型基金、信誠薪金寶貨幣市場基金和信誠3個月理財債券型基金基金經理工商管理學碩士，10年證券、基金從業經驗。曾任職於申銀萬國證券股份有限公司固定收益部擔任交易員；2008加盟信誠基金管理有限公司，擔任交易員，現任信誠貨幣市場證券投資基金、信誠理財7日盈債券型基金、信誠薪金寶貨幣市場基金和信誠3個月理財債券型基金的基金經理。
宋海娟女士信誠季季定期支付債券型基金、信誠月月定期支付債券型基金、信誠三得益債券型基金和信誠經典優債債券型基金基金經理工商管理學碩士，10年證券、基金從業經驗。曾任職於長信基金管理有限責任公司擔任債券交易員；於光大保德信基金管理有限公司擔任固定收益類投資經理；2013年加盟信誠基金管理有限公司。現任信誠季季定期支付債券型基金、信誠月月定期支付債券型基金、信誠三得益債券型基金及信誠經典優債債券型基金的基金經理。
閭志剛先生信誠四季紅混合型基金基金經理清華大學MBA，13年證券、基金從業經驗。曾先後在世紀證券、平安證券、平安資產管理有限公司從事投資研究工作1。2008年加盟信誠基金管理有限公司，曾擔任保誠韓國中國龍A股基金（QFII）投資經理（該基金由信誠基金擔任投資顧問），現任信誠四季紅混合型基金的基金經理。
楊建標先生信誠優勝精選股票型基金、信誠新機遇股票型基金和信誠幸福消費股票型基金基金經理楊建標，理學碩士。13年證券金融從業經驗。歷任華泰證券股份有限公司受託資產管理總部投資經理助理、平安證券有限責任公司綜合研究所行業研究員、生命人壽股份有限公司投資管理中心研究總監、浙商基金管理有限公司（籌）投資管理部研究負責人。2010年3月加入信誠基金管理有限公司，擔任投資經理。現任信誠優勝精選股票型基金、信誠新機遇股票型基金和信誠幸福消費股票型基金的基金經理。
譚鵬萬先生信誠深度價值股票型基金、信誠精萃成長股票型基金和信誠新興產業股票型基金基金經理經濟學博士，7年證券金融從業經驗。曾任職於華寶信託有限責任公司高級分析師。2008年加盟信誠基金管理有限公司。現任信誠深度價值股票型基金、信誠精萃成長股票型基金和信誠新興產業股票型基金的基金經理。
鄭偉先生信誠新興產業股票型基金、信誠中小盤股票型基金基金經理金融學碩士，9年證券、基金從業經驗。曾任職於華泰資產管理有限公司擔任研究員；2009年加盟信誠基金管理有限公司，先後擔任股票研究員及特定客戶資產管理業務的投資經理職務。現任信誠新興產業股票型基金、信誠中小盤股票型基金的基金經理。
李舒禾女士信誠全球商品主題證券投資基金（QDII-FOF-LOF）基金經理台灣國立成功大學碩士，10年基金從業經驗 2004年7月至2011年初曾任職於台灣寶來證券投資信託股份有限公司，擁有豐富的全球資產配置和ETF投資經驗 2006/9 ~ 2010/9期間擔任寶來全球ETF穩健組合證券投資信託基金經理，該基金的投資內容以ETF為主，資產范圍包括股票、債券、商品、REITS、貨幣、杠桿等。 2010/11 ~ 2011/3期間擔任寶來黃金期貨信託基金經理，該基金主要投資於黃金期貨。現任信誠全球商品主題證券投資基金（QDII-FOF-LOF）的基金經理。
聶煒先生信誠新機遇股票型基金（LOF）基金經理碩士學位，CFA，5年證券、基金從業經驗。歷任長信基金管理有限公司研究員、華泰柏瑞基金管理有限公司高級研究員。2013年4月加入信誠基金管理有限公司，擔任高級研究員職務，現任信誠新機遇股票型基金（LOF）基金經理。
楊旭先生信誠中證500指數分級基金、信誠滬深300指數分級基金、信誠中證800醫葯指數分級基金、信誠中證800有色指數分級基金、信誠中證800金融指數分級基金和信誠中證TMT產業主題指數分級基金基金經理哥倫比亞大學數學金融碩士、運籌管理學碩士，紐約大學化學碩士。曾擔任美國對沖基金Robust methods公司數量分析師，華爾街對沖基金WSFA Group公司助理基金經理，該基金為股票多空型對沖基金。2012年8月加入信誠基金，曾分別擔任助理投資經理、專戶投資經理。現任信誠中證500指數分級基金、信誠滬深300指數分級基金、信誠中證800醫葯指數分級基金、信誠中證800有色指數分級基金、信誠中證800金融指數分級基金、信誠中證TMT產業主題指數分級基金的基金經理。

㈦ 排排網名片：量化基金是什麼意思

量化基金是通過數理統計分析，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的收益，主要採用量化投資策略來進行投資組合管理。
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、演算法交易等。

㈧ 量化投資的量化投資

開設學校：對外經濟貿易大學
開設學院：統計學院
所屬學科：金融學
課程名稱：資產管理與量化投資方向
配備最強師資組合
對外經濟貿易大學在職研究生享受與統招研究生一模一樣的師資，均為碩導、博導。對外經濟貿易大學校長施建軍、統計學院副院長劉立新教授在該領域內享有很高聲譽，均參與在職研究生授課。
課程特有國際性、前沿性、實踐性
對外經貿大學自身國際化、前沿化特徵顯著，金融專業一直是對外經貿大學的優勢學科，所設課程同樣與國際金融市場接軌密切，如量化投資、統計套利、高頻交易等。
課程將資產管理和量化投資技術緊密結合
課程講授金融各行業資產管理業務的發展模式及運用，尤其是運用量化投資技術和程序交易進行資產管理：套利策略設計、投資方案實施、風險分析、市場預測等，旨在培養復合型的金融高級人才。
定期為在職研究生開展主題講座論壇
邀請政府和業內知名專家舉辦系列關於經濟金融政策分析、金融監管、金融市場投資、風險管理等方面專題講座。如：貴金屬市場投資、微量網量化投資、風險投資、投資銀行、對沖基金、等專題。 伴隨著金融全球化的進程，以及我國金融市場的發展創新，利用多市場、多品種、多策略的綜合投資和管理將成為未來資產管理、財富管理、風險管理、結構化產品設計的重要發展模式，尤其是運用量化投資技術和程序交易進行套利策略設計、投資方案實施、風險分析、市場預測等。
為適應政府、各類金融機構（銀行業、證券業、保險業、期貨業、信託業等）以及各類企事業單位對資產管理和投資分析人才迅速增長的需求，提高從事資產管理、金融市場投資、財富管理和養老金策劃、社會保障等領域在職人員的專業理論水平，尤其是運用量化投資方法進行資產管理，對外經貿大學特開設金融學專業資產管理與量化投資方向在職研究生課程，旨在培養復合型專業化人才。 資產管理已經成為我國金融市場的發展創新的重要領域，許多金融機構紛紛成立專門的資產管理公司以滿足社會發展的需求，而資產管理不僅需要對於各類型資產的了解、應用，更重要的是基於經濟金融的生態環境的變化進行綜合的、動態的資產管理。
學員通過資產管理與量化投資方向的專業學習，不僅可以掌握運用金融產品及投資理論進行資產管理的方法和技術，而且可以通過不同金融市場的實務操作、案例分析、專題講座了解現代資產管理的應用，掌握運用量化技術進行投資、融資、資產負債管理、財富管理的手段，為從事資產管理領域的工作提供必要的准備。 1、隨著國際國內金融市場的發展，現階段資產管理已經成為我國金融市場發展創新的重要領域；
2、加大資產管理業務是金融行業擴大資產規模，增加收益的最好選擇；
3、資產管理是企業追求長期穩定收益的必然選擇；
4、資產管理是普通投資人（家庭、個人投資理財）最受益的選擇方式；
5、資產管理是規範金融市場的有效途徑，極大的降低市場的波動率；
6、資產管理業務是金融從業人員的激勵和動力，促使金融從業人員優勝劣汰，優化金融團隊；
7、政府支持、政策支撐：資產管理為社會、金融業、企業、個體等均帶來巨大收益，自2012年開始政府大力支持，對其放寬政策，目的就是將此項業務堅定不移的開展下去。
報名條件：
1、從事社會工作三年以上的大專學歷者；
2、大學本科畢業三年，並獲得學士學位，可申請金融學專業經濟學碩士學位。 按照對外經貿大學金融學專業碩士研究生培養方案，根據資產管理與量化投資方向的具體情況實施課堂教學。
學位課程：
微觀經濟學 宏觀經濟學 財政學
國際經濟學貨幣銀行學 社會主義經濟理論
資產管理模塊：
投資組合與基金管理 固定收益與信託產品投資
保險規劃與財稅規劃 衍生產品與另類投資
量化投資模塊：
金融工程與量化投資 技術分析與高頻交易
金融統計與計量 統計套利與程序交易
金融市場、財務策劃模塊：
金融市場實務 理財規劃實務
金融風險管理 財務報表分析 1、申請學位按照對外經濟貿易大學研究生部學位辦公室關於以研究生畢業同等學力申請碩士學位的規定辦理。所交學費不包括進入論文階段後的費用。
2、報名參加研究生課程進修班學習的人員，可在報名時提出以研究生畢業同等學力申請碩士學位。
3、國家統一組織的英語和經濟學學科綜合水平考試，由我院協助學員到研究生部辦理手續，費用按規定由學員交納。
4、我院將為學員安排教師進行學位論文的指導。

㈨ 量化投資的優勢在哪裡光大保德信的基金經理金昉毅是怎麼說的

基金經理金昉毅覺得，相比被動指數，量化投資的優勢主要是在超額收益的部分。同樣的貝塔，但是指數增強有增強的作用。相比主動管理基金的優勢在於量化投資的貝塔更透明、穩定。

㈩ 量化投資的主要方法和前沿進展

量化投資是通過計算機對金融大數據進行量化分析的基礎上產生交易決策機制。設計金融數學和計算機的知識和技術，主要有人工智慧、數據挖掘、小波分析、支持向量機、分形理論和隨機過程這幾種。
1．人工智慧
人工智慧（Artificial Intelligence，AI）是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科，可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。
從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，還要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，因此人工智慧學科也必須借用數學工具。數學不僅在標准邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，進入人工智慧學科後也能促進其得到更快的發展。
金融投資是一項復雜的、綜合了各種知識與技術的學科，對智能的要求非常高。所以人工智慧的很多技術可以用於量化投資分析中，包括專家系統、機器學習、神經網路、遺傳演算法等。
2．數據挖掘
數據挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。
與數據挖掘相近的同義詞有數據融合、數據分析和決策支持等。在量化投資中，數據挖掘的主要技術包括關聯分析、分類/預測、聚類分析等。
關聯分析是研究兩個或兩個以上變數的取值之間存在某種規律性。例如，研究股票的某些因子發生變化後，對未來一段時間股價之間的關聯關系。關聯分為簡單關聯、時序關聯和因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。一般用支持度和可信度兩個閾值來度量關聯規則的相關性，還不斷引入興趣度、相關性等參數，使得所挖掘的規則更符合需求。
分類就是找出一個類別的概念描述，它代表了這類數據的整體信息，即該類的內涵描述，並用這種描述來構造模型，一般用規則或決策樹模式表示。分類是利用訓練數據集通過一定的演算法而求得分類規則。分類可被用於規則描述和預測。
預測是利用歷史數據找出變化規律，建立模型，並由此模型對未來數據的種類及特徵進行預測。預測關心的是精度和不確定性，通常用預測方差來度量。
聚類就是利用數據的相似性判斷出數據的聚合程度，使得同一個類別中的數據盡可能相似，不同類別的數據盡可能相異。
3．小波分析
小波（Wavelet）這一術語，顧名思義，小波就是小的波形。所謂「小」是指它具有衰減性；而稱之為「波」則是指它的波動性，其振幅正負相間的震盪形式。與傅里葉變換相比，小波變換是時間（空間）頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運算對信號（函數）逐步進行多尺度細化，最終達到高頻處時間細分，低頻處頻率細分，能自動適應時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節，解決了傅里葉變換的困難問題，成為繼傅里葉變換以來在科學方法上的重大突破，因此也有人把小波變換稱為數學顯微鏡。
小波分析在量化投資中的主要作用是進行波形處理。任何投資品種的走勢都可以看做是一種波形，其中包含了很多噪音信號。利用小波分析，可以進行波形的去噪、重構、診斷、識別等，從而實現對未來走勢的判斷。
4．支持向量機
支持向量機（Support Vector Machine，SVM）方法是通過一個非線性映射，把樣本空間映射到一個高維乃至無窮維的特徵空間中（Hilbert空間），使得在原來的樣本空間中非線性可分的問題轉化為在特徵空間中的線性可分的問題，簡單地說，就是升維和線性化。升維就是把樣本向高維空間做映射，一般情況下這會增加計算的復雜性，甚至會引起維數災難，因而人們很少問津。但是作為分類、回歸等問題來說，很可能在低維樣本空間無法線性處理的樣本集，在高維特徵空間中卻可以通過一個線性超平面實現線性劃分（或回歸）。
一般的升維都會帶來計算的復雜化，SVM方法巧妙地解決了這個難題：應用核函數的展開定理，就不需要知道非線性映射的顯式表達式；由於是在高維特徵空間中建立線性學習機，所以與線性模型相比，不但幾乎不增加計算的復雜性，而且在某種程度上避免了維數災難。這一切要歸功於核函數的展開和計算理論。
正因為有這個優勢，使得SVM特別適合於進行有關分類和預測問題的處理，這就使得它在量化投資中有了很大的用武之地。
5．分形理論
被譽為大自然的幾何學的分形理論（Fractal），是現代數學的一個新分支，但其本質卻是一種新的世界觀和方法論。它與動力系統的混沌理論交叉結合，相輔相成。它承認世界的局部可能在一定條件下，在某一方面（形態、結構、信息、功能、時間、能量等）表現出與整體的相似性，它承認空間維數的變化既可以是離散的也可以是連續的，因而極大地拓展了研究視野。
自相似原則和迭代生成原則是分形理論的重要原則。它表示分形在通常的幾何變換下具有不變性，即標度無關性。分形形體中的自相似性可以是完全相同的，也可以是統計意義上的相似。迭代生成原則是指可以從局部的分形通過某種遞歸方法生成更大的整體圖形。
分形理論既是非線性科學的前沿和重要分支，又是一門新興的橫斷學科。作為一種方法論和認識論，其啟示是多方面的：一是分形整體與局部形態的相似，啟發人們通過認識部分來認識整體，從有限中認識無限；二是分形揭示了介於整體與部分、有序與無序、復雜與簡單之間的新形態、新秩序；三是分形從一特定層面揭示了世界普遍聯系和統一的圖景。
由於這種特徵，使得分形理論在量化投資中得到了廣泛的應用，主要可以用於金融時序數列的分解與重構，並在此基礎上進行數列的預測。
6．隨機過程
隨機過程（Stochastic Process）是一連串隨機事件動態關系的定量描述。隨機過程論與其他數學分支如位勢論、微分方程、力學及復變函數論等有密切的聯系，是在自然科學、工程科學及社會科學各領域中研究隨機現象的重要工具。隨機過程論目前已得到廣泛的應用，在諸如天氣預報、統計物理、天體物理、運籌決策、經濟數學、安全科學、人口理論、可靠性及計算機科學等很多領域都要經常用到隨機過程的理論來建立數學模型。
研究隨機過程的方法多種多樣，主要可以分為兩大類：一類是概率方法，其中用到軌道性質、隨機微分方程等；另一類是分析的方法，其中用到測度論、微分方程、半群理論、函數堆和希爾伯特空間等，實際研究中常常兩種方法並用。另外組合方法和代數方法在某些特殊隨機過程的研究中也有一定作用。研究的主要內容有：多指標隨機過程、無窮質點與馬爾科夫過程、概率與位勢及各種特殊過程的專題討論等。
其中，馬爾科夫過程很適於金融時序數列的預測，是在量化投資中的典型應用。
現階段量化投資在基金投資方面使用的比較多，也有部分投資機構合券商的交易系統應用了智能選股的技術。