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近几年，国内基金公司都在积极推出量化投资产品。但市场人士认为，目前国内的常见“量化”基金，实质上大多是“量化选股”基金，从量化的风险控制到量化的交易，整个决策流程依然靠传统的方法。
国内著名投行宏观策略研究员的工作积累，华尔街量化投资的历练，使华商大盘量化拟任基金经理费鹏对量化投资的A股应用有着自己的心得。他认为，量化投资最大的优势在风险控制上。与传统的价值投资“越跌越买”的理念不同，他认为量化投资应该是主动对市场风险进行判断，通过技术分析、量化模型分析等判定风险，在确定风险之后，及时对仓位进行控制，及时止损。
费鹏认为，目前市场上的量化产品将研究的重点放在择股和行业配置上，缺乏有效及时的风险响应体系，而从国外的经验看，量化的一大特点就是对风险的预判。因此，华商基金量化投资团队在吸收国内外先进经验的同时，在模型设计之初，便将核心定为风险控制。
在设计中，华商基金量化投资团队借助了包括从统计信息学角度出发的信息熵值（Entropy）的变化、从分形理论出发的市场模式（P atter n）的变化、从金融物理学角度出发的金融泡沫统计指标的变化、从市场微观结构出发的分析师一致预期分歧的变化和趋势等，构建风险模型，对中短期系统风险进行定量分析，依靠基金经理和研究员对宏观经济发展状况、人口与社会的结构性特征、经济产业周期等因素的分析，对长期风险进行定性分析。
量化投资坚持追求绝对收益
提及量化投资，人们就会想到西蒙斯用公式打败市场的经典案例。但这一投资工具在被引入国内投资市场之后，并没有展现其神奇的威力。根据wi n d数据分类显示，目前市场上有19只量化基金，2 012年可统计的15只量化基金平均收益率仅为2 . 5 5%（同期沪指上涨3 .17%），国内发行的量化基金的表现不尽如人意。
在费鹏看来，国内的量化基金仅仅是“量化选股”，追求相对收益。他认为，量化投资的核心应该是风控，坚持追求的则应该是绝对收益。
相比而言，目前国内公募量化基金多采用多因子模型，而多因子模型的设计原理是把价值投资理论通过数字模型加以表达。在实际测算中，华商基金量化团队每日涨幅居前的股票中，会有所谓投资价值较少的“垃圾股”，很难通过价值投资理论解释。
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。
2011年，在国内紧缩政策与国外动荡局势的影响下，A股市场呈现结构性震荡上扬的格局。随着市场轮动的提速及内在容量的扩大，精选个股的难度日益加大。在此背景下，定性投资容易受到投资者情绪影响，而定量投资则能够通过计算机的筛选，帮助投资者克服非理性因素，在充分控制风险的前提下应对市场万变。以“人脑＋电脑”为主要构建的量化基金逐渐显现投资优势，今年量化基金异军突起，整体表现不俗。
截至4月6日，9只具有完整业绩的主动型量化基金平均收益率为0.64%，超越同期股票型基金和混合型基金-1.39%、-3.08%的净值增长率。其中，“元老”光大保德信量化核心基金收益率达5.19%。此外，南方策略、中海量化策略、长盛量化红利、长信量化先锋、上投摩根阿尔法、华泰柏瑞量化先行基金也均取得正收益，分别达到4.12%、3.28%、2.60%、2.13%、0.77%和0.16%；仅嘉实量化阿尔法和华商动态阿尔法收益为负，分别为-4.48%、-7.94%。此外，从以往披露的公开信息可以发现，国内量化基金多侧重价值因子，也契合今年低估值大盘蓝筹股领涨的市场格局。
短期or长期？
评价一个基金业绩，通常需要放在较长的时间段进行考察，而量化基金的考察时间可能还要更长。一个优秀的基金经理如果擅长捕捉市场热点，业绩很容易在短时间内就崭露头角。对量化基金而言，它并不擅长捕捉市场热点，而是将自己的投资理念以及对市场的理解用数量化的模型固定下来，量化产品主要是根据设计的模型进行投资，根据投资喜好对个股进行海选，从长期来看会获得较高的稳定收益。
市场价格总是围绕价值波动，有时候会产生偏离，恢复价值需要一定时间。即使一个良好的量化模型也需要较长的时间才能累计超额收益，量化基金并不是一个短时间一定能见成效的基金，投资者在购买这类基金时，应该清楚地认识到这个特点。再者，量化投资追求的是“大概率事件”，其最大优势就是尽量减少犯错误的概率，获取长期稳定的业绩回报。
虽然自去年以来，大部分量化基金投资收益整体表现不俗，但还是要正确认识量化投资，不可将其过度“神化”。其实，量化投资只是一个模型，不可能短期或者一夜致富，量化基金需要坚持长期投资的理念。
以南方基金2010年3月发行的首只量化投资基金为例，专家认为该基金会呈现出“中期稳定、长期出色”的特点。所谓中期稳定，就是指以年度为周期，基金业绩跑赢股票型基金的前50%，而在3年周期中，累计收益有望进入股票型基金前30%行列。
但从短期业绩来看，因为该基金高度分散，均衡配置的特点，很少会在某段时期极为突出，而是在相对均衡的市场环境中会更具优势。若市场处于某种风格占据明显优势的阶段，则该基金业绩有可能表现平淡。从中国市场的长期历史来看，某种风格优势持续全年的情形并不常见，而在风格转换时，均衡配置的优势就凸显出来。在经历风格转换后，基金的中期业绩跑赢同类型平均收益的概率很大。
从成立以来的运作情况来看，该基金迄今为止的业绩基本符合以上预期。从基金成立到去年9月，由于市场风格高度偏离均衡，且基金处于建仓期，基金阶段业绩表现并未超越股票型基金指数（即股票型基金平均水平），而在去年10月市场风格进入转换期后，基金业绩迅速提升。在今年以来逐步回归均衡的市场环境中，该基金业绩更是进入股票型前10%以内。
从今年二季度的市场环境来看，风格均衡化的转换仍将继续，南方策略在二季度业绩有望继续明显跑赢股票型基金平均收益水平。
投资风险有哪些
投资量化基金的风险主要体现在以下几点。
量化模型质量产生的投资风险
投资模型本身的质量，是量化基金最核心的竞争力。专业人士以为，对于中国这样的新兴市场，量化投资的关键是能否根据市场特点，设计出好的投资模型。然而，已有的量化基金中，大多简单地利用国外已公开的模型，或是用基金公司自有的一些简单模型，在考察市场的有效性上普遍比较欠缺。如中海量化策略和南方策略优化在行业权重配置中均采用的Black-Litterman（BL）模型。这种模型现是华尔街主流模型，亦是高盛公司资产管理部门在资产配置上的主要工具。然而，在国内市场信息搜集等方面局限性较大的情况下，该系统到底是否有效，仅是基金公司体现其“专业性”的一个由头，还有待观察。
基金经理执行纪律打折扣所产生的道德风险
好买基金研究中心的一份报告指出，大部分量化基金在择时、行业配置和资金管理等方面并没有采用量化模型，更多的是基金经理的主观判断。观察这些量化基金的契约和季度报告可以发现，基金要么不进行择时，要么根据主观经验进行择时，这在很大程度上无法体现出模型选股产生的效果。
数量化模型滞后产生的风险
量化基金效果如何，无法脱离资本市场环境的成熟度。量化模型的运用有重要的前提条件，是必须在一个相对成熟稳定的市场中运行，这种市场环境下基于历史数据设计的模型才可能延续其有效性。国内股市曾经大起大落，市场结构和运行规律都发生过质变。在这种情况下量化模型有可能跟不上市场本身的改变，严格的量化投资也难以适应变化。这或许是这种舶来品水土不服的一大原因。可以说，早期的A股市场并不适合量化投资理念，而随着市场逐渐成熟，量化投资的优势才开始逐渐显现。近两年量化投资基金数量成倍增加，也是对这一趋势的反映。
规避风险有策略
规避量化基金投资风险并非无章可循，只要做到以下几点，就可将风险降到最低。
震荡市适合选择量化基金
量化投资以先进的数学模型替代人为的主观判断，因借助系统强大的信息处理能力而具有更大的投资稳定性，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。在2010年A股市场的震荡市场环境之中，中海量化策略股票型证券投资基金截至2010年12月31日，基金净值增长率为7.22%，高于业绩比较基准2.32个百分点。
选择规模相对较大的量化基金公司
一般来说，量化投资模型更适合大资金运作。构建的组合视资金量的情况由30～500只股票组成，每一只股票只买少许(几千到几万股)。例如15亿元资金，300只股票，每只股票只需买500万元，平均每只股票20万股，高价小盘股才几万股。进入市场、退出市场冲击成本几乎为零，即使在跌市中也容易退出市场止损，在牛市中也容易快速低成本建仓。今年一季度南方策略优化业绩表现进入股票型基金前5%，中海能源量化基金净值增长率为2.17%，低于业绩比较基准0.47个百分点。
价值型市场下首选量化投资基金
量化基金并非在所有市场都能有效战胜非量化基金。国际知名的基金研究机构理柏(Lipper)把基金分为4类型，将每一类型的量化投资与传统投资进行比较，2005年量化投资基金全面战胜传统基金，而2006年在增强指数型基金中，量化投资落后于传统型基金，到2007年则情况发生较大转弯，除市场中立基金外，其余量化投资基金全部跑输传统型基金。在考虑了风险、跟踪误差后，量化投资具有更小的跟踪误差和更高的回报。研究表明数量投资基金业绩具有很强的轮动特点。大部分数量投资基金具有很强的价值投资偏好，因此，他们在价值型市场下表现良好，1998～1999年是成长型市场，量化投资基金大部分跑输传统型基金。2001～2005年是价值型市场，数量化投资基金普遍表现优异。
选择良好的量化基金管理团队至关重要
这是量化基金能取得优良业绩的最关键因素。就如同同样采取基本面研究的基金来说，有的基金业绩好，有的基金业绩差，量化基金也是如此，只有拥有良好量化技术的管理团队，才能获得良好的业绩。
量化基金申购赎回费用及购买注意事项
关于量化基金的申购赎回费用，以光大保德信量化核心证券投资基金为例，该基金认购采取金额认购的方式，认购金额包括认购费用和净认购金额，其中：
认购费用＝认购金额×认购费率
净认购金额＝（认购金额＋认购利息）－认购费用
量化基金发行提速
今年上半年,嘉实量化阿尔法、中海量化策略两只量化基金的推出,打破了国内量化基金多年的沉寂。而近期,更是有3只量化基金同时登台亮相,且各具特色。截至目前,国内基金市场上已经发行7只量化基金,包括光大保德信量化核心、上投摩根阿尔法、嘉实量化阿尔法、中海量化策略、长盛量化红利策略股票型基金、富国沪深300增强基金及华商动态阿尔法基金。前两只分别成立于2004年8月和2005年10月,而后5只均是今年才成立。量化基金时隔四年后的再次大量推出,引起了市场的密切关注。种种迹象表明,以定性投资为主的国内基金业正在掀起一场量化投资浪潮。
光大保德信量化核心,一方面通过光大保德信的多因素数量模型对股票的预期收益率进行估算,个股预期收益率的高低决定投资组合是否持有股票;另一方面,投资团队从风险控制角度,重点关注数据以来的信息,通过行业分析和个股分析形成对量化的补充;最后由投资组合优化器根据预先设计的风险构建组合。
上投摩根阿尔法基金,同步以“成长”与“价值”双重量化指标进行股票选择,然后研究团队对个股进行基本面审核,结合跟踪误差的紧密监控,以求不论指数高低,市场多空,皆创造主动管理回报。投研团队最终决定进入组合的股票,量化分析是辅助和基础。
嘉实量化基金,以“定量投资”为主,辅以“定性投资”。通过行业选择模型,捕捉具有投资吸引力的行业,然后再在所选行业中运用阿尔法多因素模型筛选个股。定性的辅助作用表现在利用基本面研究成果,对模型自动选股的结果进行复核,剔除掉满足某些特殊条件的股票。
中海量化策略,以量化模型作为资产配置与构建投资组合的基础。根据量化指标实行从一级股票库初选,从二级股票库精选,再根据相关模型计算行业配置权重。结合行业配置权重,组合每只股票的配置比例。
长盛量化红利策略股票型基金,是作为国内首只运用“量化投资”策略投资于红利股票的基金,该产品将给投资者带来不同于传统基金的新体验。该只基金的另一个显著特点是“瞄准红利”。所谓红利,强调的是具有较高安全边际、较低下行风险的价值型投资,在目前市场总体估值处于历史平均水平时,价值型风格更能获得投资者的青睐。
富国沪深300增强基金,以沪深300指数为追踪标的,并对指数基金进行增强,并且是国内第一只采用量化方法进行主动增强的沪深300指数基金。量化增强的方法主要包括:利用多因子阿尔法模型选择股票;通过风险估测模型有效控制风险预算,并通过交易成本模型控制成本、保护业绩。相比定性的方法,定量投资手段在对成份股较多的指数进行增强方面以及控制跟踪误差方面具有很强的优越性。
当前适逢宏观经济、证券市场复苏向上之际,汇集A股市场300只规模大、流动性好、最具代表性股票的沪深300指数,有望迎来较好表现。而以沪深300为跟踪标的,并利用定量投资模型进行主动增强的富国沪深300增强基金,亦面临良好的投资环境与投资时点。
华商动态阿尔法基金,将以高阿尔法值的股票为主要投资目标,采用量化投资的方法,努力在有效控制风险的同时提高基金组合收益。华商动态阿尔法基金的投资将主要采用阿尔法策略和量化策略。阿尔法策略是依靠精选行业和个股,来获取超过大盘表现的超额收益。量化策略是指采用数量化分析方法来对股票进行分析和筛选,基于数量模型来配置行业权重。它具有投资范围更广、纪律性更强、投资思想可验证等优势,更能够限制投资过程中主观随意性可能带来的损失,帮助基金经理进行客观决策。
定量投资适合A股市场
正因为A股市场不是特别有效的市场,数量化投资策略正好可以发挥其纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化的各种优点,从而捕获国内市场的各种投资机会。相比定性投资,现阶段A股市场的特点更适合采用客观、公正而理性的定量投资风格。
股票市场复杂度和有效性的增加已对传统定性投资基金经理的单兵作战能力提出了挑战。相对于海外成熟市场,A股市场的发展历史较短,有效性偏弱,市场上被错误定价的股票相对较多,那么,留给定量投资策略去发掘市场的无效性、寻找超额收益的潜力和空间也就更大。事实上,尽管量化基金在国内的发展历程较短,但是从国内已有的两只采用了定量投资方法并且已经运作了一段时间的基金来看,量化基金被证明是适应中国市场的。
量化基金产品包括但不限于数量化共同基金产品、指数基金产品、指数增强型基金产品、行业指数基金产品、风格类指数基金产品、策略指数基金产品、ETF产品、收益分级型产品等等。从数量化投资提供的工具和方法来看,能够给投资者提供的基金产品可以说是百花齐放,还应该做到有的放矢,满足投资者不同风险收益偏好的投资需求。
量化投资需过三道坎
我国A股市场的量化基金仍然才开始起步,各方面都有待进一步的完善。不仅机构需要有完善数量化投资策略各方面的耐心,也需要投资者给数量化基金以耐心。采用数量化策略的共同基金要在中国市场获得成功,仍有很长的路要走,需要不断的修正数量模型以适应中国市场的特征。
对于量化基金的产品设计,虽然量化基金一般都是采用多因素模型对股票进行分析和筛选,但不同的量化基金产品的侧重点是不一样的,也就是说,包括投资思路、观察角度、分析方法等在内都是不同的。在个股筛选和分析的角度、行业分析的角度、大类资产配置的角度等方面,均有不同的思路,因此,不同的量化基金产品可以体现出各自不同的投资理念和各自的投资特色。
具体来说,基金要想真正推行量化投资,主要应该跨越如下“三道门槛”。
首先,目前国内对做空的限制以及投资产品的稀缺,导致很多成熟的数量化投资手段不能在国内得以应用。一些对冲策略可能需要期货类的投资产品,而有些统计套利策略可能需要市场上要有做空的手段,目前这些条件在A股市场上尚不具备,因此,在一定程度上制约了量化投资的施展空间。
其二,中国目前对于基金的考核体系比较短期化,部分量化基金经理有可能迫于短期排名的压力,也去追涨杀跌,不去执行相当于投资纪律的量化策略,这就恰恰偏离了量化基金设计的初衷。量化投资策略成功与否需要从长期来看,不能因为短期内跑不过市场就认为量化基金管理得不好,对于量化基金的评价时间不能太短。
此外,量化投资对人的要求很高。量化投资需要考虑的一个重要因素是预测相对于市场的超额收益,即阿尔法收益,找到阿尔法预测模型。在阿尔法预测上,要保证不断有新的阿尔法策略产生。一个新的阿尔法策略出来后,过一段时间就被市场充分理解,可能阿尔法收益就会逐渐消失,这就需要不断产生新的阿尔法收益模型。
量化基金本土化前景
A股市场的发展历史较短,有效性偏弱,市场上被错误定价的股票相对较多,那么,留给定量投资策略去发掘市场的无效性、寻找超额收益的潜力和空间也就更大。相比定性投资,现阶段A股市场的特点更适合定量投资客观、公正而理性的投资风格。股票市场复杂度和有效性的增加已对传统定性投资基金经理的单兵作战能力提出了挑战。正因为市场的弱有效性,数量化投资才更有发挥的价值。这也是量化基金可以在中国本土化获得成功的有利条件。
数量化投资可以为投资者带来更多、更丰富、更有特色的基金产品,丰富机构的产品线。只有建立完善的产品线,才能满足不同投资者的需求,才能在不同的市场状况下获得发展,才能有强大的基金公司。机构可以从数量化投资所带来的无限量基金产品线上获得丰厚的利益。
“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。
嘉实美国成长拟任基金经理张自力博士则表示，通过量化投资这一工具，基金被抽象成大数据，大股票，因而管理者不会受到因一个个体或者一个国家导致的投资行为认知偏差，为日常的情绪主观所干扰，在投资上更加客观。值得一提的是，张自力师从耗散结构理论创始人的诺贝尔奖科学家，普利高津，成为其在中国的关门弟子并获得博士学位。这位由华尔街归来的美股投资能手，对美国市场的深刻理解，源自其在美国16年证券从业经验。张自力加盟嘉实基金之前，在美国世纪投资管理集团担任资深副总经理、研究总监暨美国世纪收入及成长基金的基金经理。他曾领导设计的美国世纪纪律化成长基金在2005年9月30日成立以来，尤其是风险调整后的绩效如信息比率在同类型315只基金中排名第1，获晨星三年期五星及五年四星的评价。
除此之外，嘉实基金总经理赵学军也发表了自己的看法，“基本面投资和量化投资最大的区别是，前者在投资上是向前看的，主要观察企业未来的行动，靠人来对企业的盈利情况进行预测，而后者在投资上更像是对过去事物的总结和归纳，用计算机进行更为系统的统计，通过这一方法分析出投资的走向。”他还透露，之所以喜欢与张自力交流并将其请到嘉实基金，不仅是因为其管理的基金在美国有着最好的业绩，更因为张自力在量化投资的研究上造诣颇深，已达到大师级水准。
1、有助于投资者更好地进行投资决策。财务报表所能提供的仅仅是一些有限的历史数字信息，有许多对用户极为有用的信息没有得到反映，若不辅以某些统计资料或定性信息，仅仅依赖财务信息并不能充分反映企业面临的机会和风险，也不能将企业价值充分体现出来。在知识经济时代，企业价值更多地与品牌价值、人力资源、企业文化、新产品开发能力、市场份额、顾客满意度等方面相关，而这些资产往往难以货币计量，但却往往是报表使用者判断企业盈利能力、发展前景所必须的。对投资者而言，企业过去或现在的业绩固然要分析，但有关企业未来发展的前瞻性信息、现金流量等，他们往往更加关注。披露这些信息有助于他们更好地了解财务信息所传递的含义，了解经济事项变动的原因，关注企业长远发展规划和国家相关政策的出台，正确评价企业发展所拥有的机会和面临的风险，从而制定正确的投资决策。如用户通过损益表仅仅能知道本期销售利润等数据，但对其变动的原因、未来趋势等却无从知晓，通过市场份额、顾客满意度等信息的披露，用户可以了解企业的销售前景如何、本期销售利润上升或下降的原因何在，能否保持等等，从而制定正确的投资决策。所以，必须在财务信息之外披露非财务信息，以弥补财务信息的不足，才能完整反映企业生产经营全貌，缩小财务报告与企业实际情况的差距，有利于投资者更加完整、全面地评价企业业绩，估计企业价值，作出正确的决策。
2、有助于促进企业发展。公司良好的财务业绩在很大程度上有赖于公众的信任。如果投资者知道某种信息的存在，却对其内容缺乏充分的了解，此时企业对信息披露的不充分，会使投资者对企业的投资价值估计大打折扣，这种情况下，企业在披露财务信息外，更多地披露非财务信息，可以防止投资者因不了解信息对企业作出不利的估计，赢得投资者的信任。比如：利用非财务信息向投资者说明公司如何应对新的商业风险，从而说明财务指标的含义，进而反映公司整体业绩，赢得投资者信任；对就业、员工培训、环境治理等社会责任信息的披露，是管理者向公众宣传自己的最好机会，大大有利于企业树立良好形象，提高公信力；披露企业未来价值趋势信息,包括企业发展前景、盈利性预测、管理当局的远景规划、企业面临的机会与风险、企业投资、产品市场占有率等方面的企业内部条件和外部环境的信息,为财务报告使用者预测企业未来价值趋势提供有用的信息服务，使投资者充分了解到企业的持久发展力，增强公众对企业的信心，促进企业健康发展。这些表外信息的披露，还有助于管理者发现本企业在同行中的竞争优势和不足，从而有针对性地采取相关措施，改进经营管理策略，提高经济效益。
二、非财务信息披露的难点
1、信息披露成本的制约。收益大于成本的原则是企业活动的前提，非财务信息披露也不例外。披露成本包括信息收集成本、信息处理成本和审计成本。由于非财务信息涉及面广，信息量大，收集过程有相当大的难度。公司提供的非财务信息报告，必须接受内部和外部审计监督，有些还要取得相关认证机构的认证，这些都会加大信息披露的直接成本。此外，企业提供的非财务信息，由于信息用户的价值判断标准不一，可能会对企业产生不利的影响。各种成本的存在，就必然构成对信息供给的制约。
2、前瞻性信息和经营数据对外披露，可能涉及商业机密，并为竞争对手获取，使公司处于劣势。
3、缺乏相应的非财务信息的标准规范。首先是对非财务信息披露的内容缺乏统一的规范。比如，应该披露哪几个方面的内容，每一方面由哪些指标来体现，每项指标要披露到什么程度等等，缺乏一个公认的统一的规范。其次，非财务信息缺乏相应的量化标准。比如，企业的创新能力、全球发展能力等信息，以及人力资源的价值计量、环境会计计量等，没有一套从理论到实务都可行的计量方法。采用管理者和投资者自发选取的具体的、主观的、未审计的指标来推测公司的真正价值，可能会由于其存在的主观因素而导致重大不确定性，进而影响股东价值。
三、非财务信息披露的几点思考
可以看出，非财务信息供给不足的原因，有供给方的有需求方的，还有社会环境和制度的因素，但归根结底，缺乏有效的制度约束是最根本的原因。因此，客观上就需要建立一套相当于公认会计准则的规则体系，对非财务信息披露的内容、方式及量化过程进行标准化，为公司业绩讨论提供共同语言和统一定义，使得公司与公司之间，公司内部各部门之间的信息能够进行比较和审计，从而为社会评估公司的价值提供财务信息以外的可靠依据。
1、量化和标准化的问题。目前看来，大多数非财务信息不能或者还没有找到有效的量化计量方法，同时，对所有非财务信息都试图进行量化是不现实的，也是没有必要的。在这一点上，要克服传统会计模式中货币计量假设的束缚，非财务信息才会更有生命力。对于非财务信息，能量化的要力求量化，不能量化的则要建立相应的标准化的衡量指标体系。比如当前较流行的平衡计分卡、六西格玛等公司业绩评价方法，都在这方面进行了有益的探索。
[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。
关键词：
投资组合；股市；策略指数投资
中图分类号：
F83
文献标识码：A
文章编号：16723198（2015）09010803
1策略指数投资介绍
2014年末随着股市行情的走强，指数化产品迅速摆脱前几年净赎回的颓势，呈现爆发式快速增长。伴随着规模的迅速扩张，结构上也出现了一些变化。其中策略指数产品尤其引人关注。广发中证百发100指数基金在开放募集后2天即超过20亿元，显示市场对特定方式策略指数投资的热情追捧。策略指数投资，在国外又称为Smart Beta，即“聪明”的Beta，是相对于“传统”的Beta策略而存在的一种投资理念。传统认知上的Beta是指一种全市场投资组合的系统性风险，在CAPM中以全市场所有股票的市值加权方式计算（market capitalization weighted）。比如标普500指数、日经指数、以及在国内最具代表性的沪深300指数。通过简单的推演，就可以论证市值加权并非是最优的方法。市场对股票的定价并非完全有效，那么市值加权的方式倾向于给高估的股票以更高的权重，而低估的股票以更低的权重，显然这种方式并非是最优的。在这一点上，Hsu（2006）已经给出严格的论证。事实上，市值加权更加注重的是投资机会的市场容量（capacity），因此该类指数更多地被用作投资的业绩基准。那么，如果将投资组合更换成一种非市值加权的方式，其得到的beta就是smart beta，相关的投资策略就称为策略指数投资。这种smart beta指数中的股票权重往往是通过特定的量化算法获得，看起来投资效果会比传统的市值加权beta更加实用，相关的投资策略也往往会选择市值加权指数作为投资业绩的基准。
常见的Smart Beta策略包括价值策略、低波动策略、分散化策略、动量策略等。其中价值策略是以一些股票的价值指标为加权方式，目标是选择一些基本面满足特定属性的股票构成组合。比如基于财务基本面评分的基本面加权，或基于分红率的红利加权等。低波动策略的目标是构建一个最低或较低波动率的投资组合，通常包括最小方差目标加权、波动率倒数加权等方法。分散化策略的目的是提高组合中股票的分散度，应用最广的是等权重策略。动量策略在国外也是一种常见的策略，因为国外市场上验证发现动量因子非常有效，因此会选择以动量因子来作为股票选择和加权的方式，见表1。
据统计，美国近三年新发行的Smart Beta策略投资产品规模约在600亿美元，大致与市值加权的指数产品规模相当，策略也主要以红利、等权重、基本面、低波动为主。而国内近年来策略指数投资产品发展也非常迅速。中证指数公司针对主要的Smart Beta策略进行了验证，证明Smart Beta策略确实能大概率上击败以市值加权的沪深300指数。其中表现最好的是低波动相关策略，包括300最小方差、300低贝塔、300低波动。
2资产配置下的策略指数投资
根据经典的CAPM模型我们知道，股票资产的收益率取决于其承担的市场风险大小Beta，而无法被解释的部分则为Alpha。但随后的诸多研究发现，各种股票之间的Alpha具有异常的高相关性特征，或许存在市场因子以外的其他因素在影响股票资产的收益率。随后发展的Fama-French三因素模型提出在市场因子以外，价值因子和规模因子也是非常显著的。后来又将动量因子补充进来，从而形成四因素模型。
自此，风格因子投资的概念逐渐被学术界与投资界所广泛接受。事实上，自从1970年代以来，国外就开始萌生基于这种理念的主动投资管理。投资业界在三因素模型基础上开发了非常有效的线性因子投资模型，如Barra公司将国家地域因子、宏观因子、概念风险因子等逐步纳入到其风险评估模型中。随后，学术界又逐步发现了更多有效的风险和策略因子，如低波动率、低流动性、基本面因子等。人们也逐渐发现，原来投资界以往的诸多策略产品实际上并非是提供了有效的Alpha，而只不过是将各种风格因子的beta巧妙包装成投资能力的Alpha来推销给投资者。
在这样的视角上，资产配置投资就自然而然地成为投资方法的主流。我们对资产的看法不再是其表面上所呈现出来的风险与收益特征，而是其特定或持续暴露的风险因子敞口，比如价值因子敞口、规模因子敞口等。如果投资者能够设定自己的风险预算，明确其将在各种风险因子上的敞口，就可以从市场上选择合适的股票、策略指数产品，经过合理的搭配而形成组合。这样的投资组合在风险上是可控的，从而将投资引入了一个新的配置时代。
因此，基于特定量化策略的Smart Beta策略指数投资开始风靡。这些指数投资产品不仅能够提供超越传统Beta的收益表现，更重要的是它们满足了投资者的资产配置需求。这些产品的透明性好、费用低廉，并且突出地暴露到某一个特定的风险因子上。比如在红利策略中，通常会选择那些分红率最高的股票进入组合，并给予高分红股票更高的权重，这样就使得组合在价值因子上产生了显著的风险敞口。在等权策略中，全部入选组合的股票无论市值大小都给予相同权重，从而导致小盘股获得比市值加权指数更高的权重，导致组合在规模因子上产生显著的风险敞口。波动率倒数加权策略则会给予波动率较低的股票更高的权重，从而整体上降低组合的波动性风险，因此也在波动率因子上产生显著的敞口。投资者在把握这些策略指数产品的风险特征后，就能够方便地构建自己的组合配置，反过来也促进了策略指数投资的快速兴起。
然而，Smart Beta策略指数产品也并非完全的“聪明”。在某一段时间内，也许特定的策略指数能战胜市值加权组合，使得它看起来非常“聪明”，但在另一段时间内该策略指数可能会落后市值加权组合，使得它看起来也不是那么“聪明”。这是因为策略指数产品通常会有严重的风险因子敞口，因此其业绩也随着风险因子的表现而起伏不定。可能有一些因子长期来看存在明显的超额收益，导致这些策略看起来非常具有吸引力。
针对几个主要的风险因子，测算了2006-2014年间的表现。表3中我们发现小盘因子是中国A股市场上长期表现最好的，但其波动率也比较大。价值因子、反转因子、基本面因子的长期表现也非常好。然而，表4测算了这些因子表现的相关性，发现各种因子之间的相关性非常低。并且单一因子的信息比率都无法达到2以上，这就表明单纯使用一个因子，即使是表现最好的小盘因子也依然无法达到满意的投资效果。
因此，风格偏向非常明显的策略指数投资产品也即往往会随着市场风格的切换而发生特别明显的波动。但是，如果投资者能够设定自己的风险预算约束，就能够合理地选择多个策略指数投资产品来构造自己的组合基金。组合基金利用不同产品风险敞口的低相关性来降低组合的波动风险。
3组合基金投资
组合基金是能充分利用策略指数投资产品的优势，同时又充分控制和分散风险的一种很好的方法。目前国内兴起的量化投资基金很多策略就是试图去搭配不同的风险因子，希望在控制一定的风险暴露基础上，追求更高的收益。然而我们发现，这些策略大多数仍然是存在明显的风险暴露。
我们选择2014年表现最好的三只公募基金：华泰柏瑞量化指数、大摩多因子、长信量化先锋。可以发现，虽然这三只基金在2014年、2013年表现较好，但在2011年、2012年里普遍较弱。其主要原因是这些基金普遍在小盘因子上有很强的暴露，2013-2014年里小盘因子表现很强，但2011-2012年里价值因子表现更好。表6拆解了三只基金的全部持仓的自由流通市值分布，不难看出大摩多因子与长信量化先锋在小盘股上偏向非常明显，而华泰柏瑞量化指数向小盘的偏离较小。
我们选择其中业绩记录较长的大摩多因子、长信量化先锋，另外搭配两只偏向价值的策略指数基金：华宝兴业上证180价值ETF、银河沪深300价值。以等权重在四个产品之间搭配，构造一个混合的组合基金投资产品（FOF）。
经过计算，不难看出两个偏向价值的基金产品在2011和2012年明显好于两只偏向小盘的量化产品，但在2013年和2014年里表现弱于量化产品。经过等权构造后，FOF组合在2011-2014年间均能取得正的超额收益，更重要的是其信息比率提升到了2.20，远远高于四只产品各自的信息比率，这说明经过搭配后，资产组合的收益风险表现得到了明显的提升。
4结论
策略指数投资的Smart Beta正逐渐成为市场上非常重要的一类产品，因其风格特征显著，在特定的市场环境下提供“聪明”的Beta收益而逐渐受到投资者的热捧。然而，单一投资策略指数产品并不能提供稳健的收益，可以考虑在资产配置的目标下合理搭配策略指数投资产品，获取更加稳健的收益。
参考文献
[1]郑鸣，李思哲.我国基金风格投资的积极风险补偿研究[J].厦门大学学报（哲学社会科学版），2010，（02）.
为了应对金融危机导致的经济衰退，美国先后两次实施了量化宽松的货币政策并维持低水平的基准利率。其基本的运作模式是，美国央行通过购买信用可靠的中长期债券来向市场投放资金，以增加市场流动性。量化宽松政策的实施
定程度上挽救了濒临崩溃的美国经济，使金融市场的逐渐稳定，并且增加了美国就业量，其结果必将带来通胀，美元的走低引起黄金市场的购买热潮。然而美元大量的增发却带来了美元相对不高的贬值，这说明市场对美元的需求超过了美元的增发速度，美元其实是走高而非走低的。
分析师认为，市场对黄金的热情很大程度来自金融危机导致的产业投资调整和通货膨胀，如今全球最大黄金ETF―SPDR的持仓量还在持续下降，美国黄金期货市场的资金也是呈现流出状态，如果经济复苏，这种状态势必在未来产生倒流的现象。郎咸平认为美国最初是通过投资银行买入黄金，通过消息渠道拉抬黄金价格，从而引起国际市场对美元的需求，保证了美元的强势地位，接着是重金属的外流给美国提供了资金。分析师从宏观经济理论方面分析认为，当美国制造业市场恢复，新一轮经济周期到来的时候，美国经济的强势增强国际对美元的需求，会使黄金本身蕴含的价值降低，世界其它国家的黄金需求减少，这时候美国就可以用实际的较少成本将黄金购回。美国也很可能采取这样的操作，不过目前市场还没有体现出这样的特征。
在第二次量化宽松即将结束之际，美联储接下来的货币政策将引导市场走向。通过美国就业形势、货币政策以及通胀形势的分析，美国第二轮量化宽松政策不会提前结束，但实行第三轮的可能性不大，并且美国年内通过提高联邦基准利率的方式去抑制通货膨胀的可能性不大，而只会以借贷的增加促进国内生产，拉强国内经济，自然增加重金属储备。
黄金是一种非常稳定的货币储藏手段。而白银的出产量稳定，同时在工业上的实用价值很高。从历史数据来看，白银似乎具有黄金的杠杆作用，无论升跌都比黄金有更大的幅度。
“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
