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量化策略投資分析范文1
Abstract： The postgraduate course is the basic way to realize the goal of postgraduate education， the quality of postgraduate course will directly influence their scientific research ability and overall quality. Combined with teaching practice of postgraduate course of "Investment Analysis and Decision" for five years， the paper discussed practice and experience of the course orientation， the choice of teaching material and teaching teaching contents， exploration of teaching methods， network aided teaching application， curriculum assessment， so as to provide reference for the related courses.
關(guān)鍵詞： 投資分析與決策；研究生教育；教學(xué)改革
Key words： Investment Analysis and Decision；postgraduate education；teaching reform
中圖分類號(hào)：G643 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2013）02-0223-03
0 引言
研究生教育是大學(xué)本科教育后更高層次的研究型人才培養(yǎng)的階段，肩負(fù)著為國(guó)家現(xiàn)代化建設(shè)培養(yǎng)高素質(zhì)、高層次創(chuàng)造性人才的重任，對(duì)推動(dòng)科技進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展具有不可替代的作用。伴隨我國(guó)研究生教育進(jìn)入高速發(fā)展的時(shí)期，如何提高研究生培養(yǎng)質(zhì)量，保證研究生的培養(yǎng)數(shù)量和質(zhì)量同步提升，成為高等教育界關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。
課程教學(xué)是研究生培養(yǎng)的重要環(huán)節(jié)，它能幫助研究生掌握本學(xué)科堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)、系統(tǒng)的專業(yè)知識(shí)，并為之后的科研工作奠定基礎(chǔ)[1]。探索適宜的課程教學(xué)模式和教學(xué)方
法，提升研究生課堂教學(xué)的有效性是提高研究生培養(yǎng)質(zhì)量的重要舉措之一。本文基于近五年對(duì)研究生課程“投資分析與決策”所實(shí)施的教學(xué)改革實(shí)踐的心得進(jìn)行歸納和總結(jié)。
1 投資分析與決策課程定位
投資分析與決策是面向北京信息科技大學(xué)管理科學(xué)與工程、技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理專業(yè)開設(shè)的專業(yè)任選課。本課程的教學(xué)目的是使學(xué)生深刻理解投資領(lǐng)域的基本理論，掌握投資理論的精髓以及其應(yīng)用策略。
通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)在熟悉金融市場(chǎng)理論基礎(chǔ)上，進(jìn)一步了解證券投資等金融活動(dòng)的數(shù)量規(guī)律，并能夠運(yùn)用常用的分析方法和工具，研究組合投資優(yōu)化等金融投資決策問(wèn)題。本課程的特色是將現(xiàn)代信息技術(shù)與金融領(lǐng)域的投資決策模型結(jié)合，運(yùn)用信息化技術(shù)，指導(dǎo)學(xué)生處理金融數(shù)據(jù)，培養(yǎng)其建模能力和數(shù)據(jù)處理能力。
2 教材和教學(xué)內(nèi)容的選擇
研究生教學(xué)的最大特點(diǎn)在于學(xué)生的“高層次”與“多元化”[2]。高層次主要體現(xiàn)在研究生的知識(shí)積累和學(xué)習(xí)能力都比較高，對(duì)新知識(shí)的理解和消化吸收快。多元化主要體現(xiàn)在學(xué)生的構(gòu)成方面，同一門課程可能有來(lái)自各個(gè)不同專業(yè)的學(xué)生同時(shí)選學(xué)，這種“高層次”與“多元化”的特點(diǎn)決定了研究生專業(yè)課的教學(xué)必須有足夠的新意和廣度，這是大大區(qū)別于本科生專業(yè)課教學(xué)的地方。
近5年來(lái)，在我校選修投資分析與決策課程的管理科學(xué)與工程、技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理專業(yè)的研究生中，普遍存在本科專業(yè)背景各異的現(xiàn)象，因而學(xué)生知識(shí)結(jié)構(gòu)差異大，專業(yè)基礎(chǔ)參差不齊。這對(duì)教學(xué)內(nèi)容的選擇帶來(lái)了挑戰(zhàn)。
如果教學(xué)內(nèi)容定位于適用有經(jīng)濟(jì)、金融專業(yè)背景的高層次金融定量分析，跨學(xué)科專業(yè)的學(xué)生會(huì)面臨專業(yè)障礙，若選講適用非經(jīng)濟(jì)、金融專業(yè)背景的基礎(chǔ)金融分析，則導(dǎo)致部分教學(xué)內(nèi)容與本科生的教學(xué)內(nèi)容重復(fù)，深度差距不大，在這種情況下，對(duì)專業(yè)基礎(chǔ)扎實(shí)的研究生而言研究生階段只是本科學(xué)制的一種延長(zhǎng)，沒(méi)有學(xué)到真正的知識(shí)，研究生自我發(fā)展的空間受到限制，與研究生的培養(yǎng)目標(biāo)相背離。鑒于上述情況，為了使學(xué)生及時(shí)適應(yīng)研究生階段的學(xué)習(xí)，同時(shí)能實(shí)現(xiàn)從本科階段到研究生階段的質(zhì)的飛躍，我們對(duì)教學(xué)內(nèi)容安排做了適應(yīng)性調(diào)整，以兼顧學(xué)生的專業(yè)差異。
2.1 教材選擇 教材是教學(xué)內(nèi)容的載體，是保證學(xué)科人才培養(yǎng)質(zhì)量的基本材料。一本優(yōu)秀的教材是進(jìn)行教學(xué)的基本條件，也是教學(xué)質(zhì)量的保障。在投資分析與決策課程教學(xué)中，我們選用了劉善存編著的《Excel在金融模型分析中的應(yīng)用》作為本課程的主教材。該教材內(nèi)容深淺適度，系統(tǒng)完整，條理清晰，結(jié)構(gòu)編排合理。本教材的特色是將抽象的金融模型通過(guò)Excel的數(shù)據(jù)處理和圖表形式來(lái)解釋、驗(yàn)證和求解，內(nèi)容安排符合教學(xué)計(jì)劃要求，既能闡述金融理論核心思想，又能把金融問(wèn)題與其數(shù)學(xué)表述和論證密切結(jié)合起來(lái)，把專業(yè)知識(shí)和數(shù)據(jù)處理工具和方法有機(jī)結(jié)合。
此外，我們還選用了benninga編著，邵建利等譯的《財(cái)務(wù)金融建模-用Excel工具（第三版）》，zvi bodie編著的《投資學(xué)》作為輔教材，這兩本教材均是作者多年從事相關(guān)研究的結(jié)晶，所涉專題較為全面，所涉文獻(xiàn)較為寬廣，具有明顯的學(xué)術(shù)性與較好的啟發(fā)性，且對(duì)于金融理論的進(jìn)展和模型的推導(dǎo)闡述細(xì)致透徹。如遇主教材未能深入分析的專業(yè)知識(shí)，學(xué)生可自主選擇輔教材的相應(yīng)內(nèi)容，來(lái)彌補(bǔ)專業(yè)知識(shí)的欠缺，這有益于排除跨專業(yè)學(xué)生的專業(yè)障礙，實(shí)現(xiàn)彈性教學(xué)。
2.2 教學(xué)內(nèi)容選擇 研究生的教學(xué)不同于本科生，教學(xué)內(nèi)容不必完全拘泥于書本。在教學(xué)內(nèi)容組織上，本課程以投資分析經(jīng)典理論為核心，內(nèi)容涵蓋證券組合理論、資本市場(chǎng)理論、資本資產(chǎn)定價(jià)理論、期權(quán)定價(jià)理論、債券的久期理論和免疫策略等基本理論和基本方法。
研究生能夠結(jié)合各自研究方向應(yīng)用所學(xué)的金融理論和方法，分析和解決實(shí)際課題研究中的問(wèn)題是我們的主要教學(xué)目標(biāo)。因此，在教學(xué)內(nèi)容處理上，注重金融理論與方法和現(xiàn)實(shí)金融決策問(wèn)題的結(jié)合，強(qiáng)調(diào)現(xiàn)代金融模型應(yīng)用，側(cè)重Excel輔助金融建模和金融計(jì)算。如在投資組合理論專題下，不僅系統(tǒng)闡述現(xiàn)資組合理論的產(chǎn)生與發(fā)展，馬可維茲均值方差模型的構(gòu)建過(guò)程，還要講解利用Microsoft Excel的矩陣運(yùn)算、規(guī)劃求解工具和VBA編程，實(shí)現(xiàn)基于金融市場(chǎng)真實(shí)數(shù)據(jù)的有效前沿的計(jì)算和繪制，并展示計(jì)算方差協(xié)方差矩陣的四種不同方式。這些方法和技巧，不僅有利于提高其數(shù)據(jù)處理能力，也為學(xué)生進(jìn)一步學(xué)習(xí)其他應(yīng)用軟件提供借鑒。
3 投資分析與決策課程教學(xué)模式探索
傳統(tǒng)教學(xué)是一種繼承性、維持性教學(xué)，這種教學(xué)活動(dòng)以知識(shí)傳授和知識(shí)繼承為主，盡管“填鴨式”教學(xué)在研究生階段已不再明顯，但傳統(tǒng)教學(xué)仍未逾越“教師講，學(xué)生記”、“知識(shí)的單向傳導(dǎo)”等教學(xué)特征[3]。《投資分析與決策》課程教學(xué)中，突出教學(xué)科研結(jié)合，關(guān)注教學(xué)相長(zhǎng)，培育創(chuàng)新性思維。
鑒于研究生已具備了一定的專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)，因此，在課堂教學(xué)中，我們主要講授大綱中要求學(xué)生掌握的基本內(nèi)容、教學(xué)重點(diǎn)和教學(xué)難點(diǎn)等。在教學(xué)過(guò)程中，特別注意正確處理課程內(nèi)容的基礎(chǔ)性與先進(jìn)性，經(jīng)典內(nèi)容與現(xiàn)代進(jìn)展之間辨證關(guān)系，有效激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思想。對(duì)于介紹性和概念性的內(nèi)容，由學(xué)生按照教師提供的提綱和要求，利用課外時(shí)間進(jìn)行自學(xué)，這樣即提高了課堂教學(xué)效率，又有助于培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力。
由于研究生學(xué)位課程的學(xué)習(xí)是為即將從事的科研工作打基礎(chǔ)，在研究生學(xué)位課程的教學(xué)中，必須要堅(jiān)持教學(xué)與科研的緊密結(jié)合，把科研成果有機(jī)地融入教學(xué)過(guò)程。在課堂教學(xué)中，我們注意及時(shí)把握學(xué)科發(fā)展的前沿動(dòng)態(tài)，引導(dǎo)研究生在最新知識(shí)領(lǐng)域開展專題討論。專題討論主要是結(jié)合課程教學(xué)內(nèi)容和學(xué)科的前沿發(fā)展問(wèn)題，從中濃縮出適合課堂教學(xué)與討論的內(nèi)容，采用文獻(xiàn)檢索、課堂討論、課后實(shí)踐相結(jié)合的方法進(jìn)行的探討式教學(xué)。
教師通過(guò)查閱與本專題相關(guān)的文獻(xiàn)后提出問(wèn)題，預(yù)先布置給學(xué)生進(jìn)行研讀。教師對(duì)相關(guān)知識(shí)進(jìn)行概括分類后，在課堂上先做系統(tǒng)的講授和導(dǎo)引，然后組織學(xué)生對(duì)內(nèi)容進(jìn)行研討，必要時(shí)候通過(guò)一些實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證。這樣既拓展了教學(xué)內(nèi)容，增大了教學(xué)容量，又能啟發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新思維，把創(chuàng)新能力培養(yǎng)貫穿于課程學(xué)習(xí)過(guò)程。
4 網(wǎng)絡(luò)輔助教學(xué)手段的應(yīng)用
隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，教育信息化已成為高等教育面臨的重大課題和發(fā)展方向。越來(lái)越多的高等學(xué)校將網(wǎng)絡(luò)輔助教學(xué)平臺(tái)在校園網(wǎng)的基礎(chǔ)上建設(shè)起來(lái)，并成功開展教學(xué)工作，網(wǎng)絡(luò)輔助教學(xué)已經(jīng)成為對(duì)高校傳統(tǒng)教學(xué)模式良好的拓展與補(bǔ)充。所謂網(wǎng)絡(luò)輔助教學(xué)是指將網(wǎng)絡(luò)作為課堂教學(xué)活動(dòng)的輔助手段來(lái)完成教學(xué)過(guò)程的教學(xué)模式[4]，它不僅延續(xù)了計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)中采用多媒體技術(shù)和交互技術(shù)等手段，更具有教學(xué)信息量大、時(shí)間的自主性和空間的開放性強(qiáng)、可供諸多用戶共享優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源等優(yōu)點(diǎn)。
在研究生投資分析與決策課程教學(xué)中，我們就該課程的網(wǎng)絡(luò)輔助教學(xué)模式進(jìn)行了有益嘗試和探索。由于北京信息科技大學(xué)教務(wù)處開發(fā)的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)目前主要面向本科生開放，研究生課程的開設(shè)受到管理接口的限制，我們僅利用了公共網(wǎng)絡(luò)和課堂教學(xué)管理軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享和師生教學(xué)互動(dòng)。最初，教學(xué)資源共享和師生間的學(xué)習(xí)交流，包括教學(xué)課件、講義、課程通知、作業(yè)和答疑等都通過(guò)課程郵箱實(shí)現(xiàn)。這種方式雖然不受校園網(wǎng)IP地址的限制，為學(xué)生提供了靈活的學(xué)習(xí)時(shí)間和廣泛的學(xué)習(xí)空間，但其課堂教學(xué)管理應(yīng)用功能有限。
為強(qiáng)化課堂教學(xué)效果，我們嘗試使用了windows遠(yuǎn)程桌面共享，保證學(xué)生在一人一機(jī)的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下，借助網(wǎng)絡(luò)會(huì)議的方式，實(shí)時(shí)接收教師機(jī)傳遞的教學(xué)信息，同時(shí)學(xué)生也可在教師指導(dǎo)和安排下，進(jìn)行操作演練和參與課堂討論，即方便檢驗(yàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，也可以有針對(duì)性地對(duì)學(xué)生提出的問(wèn)題即時(shí)講解。
考慮到windows遠(yuǎn)程桌面共享在教學(xué)文件傳輸和管理，課堂分組等管理功能弱化，我們后來(lái)又引入了凌波多媒體網(wǎng)絡(luò)教室軟件，利用研究生實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)設(shè)施，利用該軟件的屏幕廣播、遠(yuǎn)程遙控、屏幕監(jiān)視、文件等功能實(shí)現(xiàn)教師機(jī)對(duì)學(xué)生機(jī)的廣播、監(jiān)控等操作，強(qiáng)化教學(xué)過(guò)程的實(shí)時(shí)控制。多媒體網(wǎng)絡(luò)教室能提供界面友好、形象直觀的交互式學(xué)習(xí)環(huán)境，既能做到發(fā)揮教師的主導(dǎo)作用，又能充分體現(xiàn)學(xué)生的認(rèn)知主體作用，把教師和學(xué)生兩方面的主動(dòng)性、積極性都調(diào)動(dòng)起來(lái)，促進(jìn)了師生之間的信息交流，資源共享和教學(xué)互動(dòng)。
5 課程考核方式
課程考核是教學(xué)的有機(jī)組成部分，也是反映研究生課程教學(xué)效果的手段之一。合理的考核方式與學(xué)習(xí)水平的有效評(píng)價(jià)有助于調(diào)動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。
通過(guò)5年多的研究生課程教學(xué)實(shí)踐，結(jié)合投資分析與決策課程特點(diǎn)，我們采用了“課中作業(yè)+課終論文”的考核方式。這種方式不同于側(cè)重理論推導(dǎo)為主的考核，注重金融決策模型設(shè)計(jì)、應(yīng)用及金融數(shù)據(jù)處理，從而促使學(xué)生將主要精力放在使用投資理論和模型去解決實(shí)際問(wèn)題上，有助于培養(yǎng)學(xué)生對(duì)學(xué)科知識(shí)的綜合運(yùn)用能力。
投資分析與決策課程偏重定量分析，課中作業(yè)一般根據(jù)金融理論專題下涉及的模型算法，要求學(xué)生完成小型案例分析，形成一個(gè)簡(jiǎn)要案例分析報(bào)告。如在期權(quán)定價(jià)理論中，涉及基于風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)機(jī)制的單階段及多階段歐式期權(quán)定價(jià)和美式期權(quán)定價(jià)。針對(duì)該知識(shí)點(diǎn)，布置課中作業(yè)：使用給定的條件和參數(shù)，運(yùn)用期權(quán)定價(jià)原理和方法測(cè)算歐式及美式看漲期權(quán)或看跌期權(quán)的價(jià)格，并對(duì)價(jià)格變動(dòng)作因素分析。這些課中作業(yè)，有助于激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的主動(dòng)性，且有利于鞏固學(xué)生在課堂所學(xué)的知識(shí)。
課終論文采用與課中作業(yè)結(jié)合的辦法，即要求學(xué)生以平時(shí)的專題討論內(nèi)容為基礎(chǔ)撰寫課終論文。考核論文內(nèi)容來(lái)源于小作業(yè)，同時(shí)又是對(duì)前期專題研究的再認(rèn)識(shí)和再生成。正是有了作業(yè)的研究基礎(chǔ)，論文的質(zhì)量才有所保證。如學(xué)生選擇投資組合理論專題作為課終論文主題，則建議學(xué)生在中國(guó)證券市場(chǎng)選擇不同行業(yè)的若干股票為分析對(duì)象，通過(guò)金融數(shù)據(jù)庫(kù)查閱股票交易的相關(guān)數(shù)據(jù)，完成有賣空和無(wú)賣空條件下有效前沿的求解，并對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，對(duì)理論應(yīng)用的局限性結(jié)合實(shí)際問(wèn)題做歸納和總結(jié)。
我們還鼓勵(lì)學(xué)生結(jié)合自身研究方向選擇切入點(diǎn)，建立金融模型，開展分析研究，提煉學(xué)術(shù)觀點(diǎn)，形成規(guī)范化的學(xué)術(shù)論文，向?qū)W術(shù)期刊積極投稿。這種考核方式可以促使研究生較早進(jìn)入科研角色，真正做到“學(xué)為所用”，將金融理論與實(shí)際經(jīng)濟(jì)、金融問(wèn)題有機(jī)結(jié)合。
6 小結(jié)
《投資分析與決策》課程改革實(shí)踐的目的在于使這門課程能夠達(dá)到“教學(xué)思想現(xiàn)代化，教學(xué)方法科學(xué)化，教學(xué)過(guò)程最優(yōu)化”的要求。通過(guò)一系列教學(xué)改革實(shí)踐，優(yōu)化了課程教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法，嘗試使用了多種網(wǎng)絡(luò)輔助教學(xué)手段，改善了考核方式，使改革后的課程體系更符合人才的培養(yǎng)目標(biāo)，更具科學(xué)性和可操作性。教學(xué)實(shí)踐的結(jié)果表明，課程的教學(xué)改革對(duì)提高研究生的創(chuàng)新能力與研究水平都有較大裨益。
當(dāng)然，金融理論和量化分析技術(shù)的發(fā)展日新月異，在今后的課程教學(xué)中仍需不斷改進(jìn)和調(diào)整課程教學(xué)方案，以滿足社會(huì)對(duì)研究生層次的金融人才的需求。
參考文獻(xiàn)：
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量化策略投資分析范文2
寬客，quant的音譯。在華爾街，這個(gè)詞是指那些利用復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和超級(jí)計(jì)算機(jī)—既不是直覺(jué)也不是公司基本面等其他傳統(tǒng)方法—在稍縱即逝的金融市場(chǎng)中賺錢的人。
這群人多數(shù)都不是學(xué)金融而是學(xué)數(shù)學(xué)或者物理出身，當(dāng)他們進(jìn)入華爾街后，被認(rèn)為是華爾街名副其實(shí)的淘金者，1980年到2007年，是他們勢(shì)不可擋的黃金年 代。
2005年左右，量化投資在國(guó)內(nèi)出現(xiàn)。
從事量化投資的人被稱為寬客，則是最近兩三年的事情。一方面是一些介紹華爾街寬客的書籍被翻譯引進(jìn)，另一方面，因?yàn)?008年金融危機(jī)爆發(fā)，一些華爾街的寬客開始轉(zhuǎn)戰(zhàn)中國(guó)。
短短幾年，隨著中國(guó)衍生品市場(chǎng)的日漸開放，自稱寬客的人越來(lái)越多。券商、基金、期貨、私募……一句市場(chǎng)玩笑話，誰(shuí)家要是沒(méi)有一個(gè)兩個(gè)寬客，都覺(jué)得不太好意思。
寬客的春天真的來(lái)到了？
年輕的中國(guó)寬客們
一間不到20平方米的房間，沒(méi)有任何隔斷，每張辦公桌上都放著兩到三臺(tái)電腦，五張辦公桌呈扇形分布在落地窗前，每個(gè)人扭頭就可以和其他人說(shuō)話。
這就是永安期貨研究所量化投資團(tuán)隊(duì)的辦公室。和國(guó)內(nèi)不少量化投資團(tuán)隊(duì)一樣，他們?cè)诠揪哂邢鄬?duì)獨(dú)立的空間。
30歲的張冰，2009年畢業(yè)于北京大學(xué)，理論物理博士，是這個(gè)團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人。有著一張娃娃臉的他，舉手投足之間流露出來(lái)的依然是濃濃的書生氣。不僅是他，屋子里的其他人也都像是在大學(xué)機(jī)房里安靜地做研究、編程序。
事實(shí)上，要想進(jìn)入這個(gè)團(tuán)隊(duì)，必須有熟練的計(jì)算機(jī)編程能力。2012年7月加盟張冰團(tuán)隊(duì)的李洋是北師大應(yīng)用數(shù)學(xué)碩士，他經(jīng)過(guò)一天近十個(gè)小時(shí)的筆試和面試才最終被團(tuán)隊(duì)接納。筆試中80%的題目都是用計(jì)算機(jī)編程。
“量化投資是聰明人的游戲。”張冰說(shuō)，量化投資實(shí)際上是一種在證券市場(chǎng)上找規(guī)律、找錯(cuò)誤的游戲。誰(shuí)先找到新規(guī)律、新錯(cuò)誤，誰(shuí)先獲得超額收益的可能性就越高。
這個(gè)團(tuán)隊(duì)除了一位數(shù)學(xué)碩士，一位計(jì)算機(jī)碩士，還有三位是物理博士。數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)能力都超強(qiáng)。
還在北京大學(xué)攻讀博士學(xué)位的時(shí)候，張冰就聽導(dǎo)師馬伯強(qiáng)提到他有不少同學(xué)、學(xué)生，赴美留學(xué)繼續(xù)深造物理之后，沒(méi)有繼續(xù)學(xué)術(shù)研究，而是轉(zhuǎn)戰(zhàn)華爾街做投資，做得相當(dāng)成功。
物理學(xué)一直關(guān)注的是動(dòng)態(tài)，尋求規(guī)律，目的是為了預(yù)測(cè)并掌握未來(lái)。把物理學(xué)理論知識(shí)運(yùn)用到金融實(shí)踐中，尋找證券定價(jià)變動(dòng)的規(guī)律，其實(shí)并沒(méi)有越過(guò)物理學(xué)的研究范疇。
這讓本來(lái)就對(duì)金融有興趣的張冰，開始想自己今后的路。他還專門去一個(gè)私募基金實(shí)習(xí)了半年。“在物理學(xué)中，你是和上帝玩游戲，在金融領(lǐng)域，你是和上帝的造物玩游戲。”
這句話并不是張冰原創(chuàng)，而是來(lái)自他的前輩，同樣也是理論物理博士出身的伊曼紐爾·德曼（Emaneul Derman）。
德曼的自傳《寬客人生：華爾街的數(shù)量金融大師》在2007年被引介到中國(guó)。德曼自1985年進(jìn)入華爾街之后，就致力于把物理學(xué)理論和數(shù)學(xué)技巧及計(jì)算機(jī)編程技術(shù)結(jié)合起來(lái)，建構(gòu)數(shù)量模型，尋找金融證券的定價(jià)，指導(dǎo)證券交易。
張冰看過(guò)這本書之后，更加確信，自己可以選擇像德曼一樣去當(dāng)寬客。不過(guò)，當(dāng)他決定做寬客時(shí)，發(fā)現(xiàn)中國(guó)突然間就涌現(xiàn)出很多量化投資專家。而事實(shí)上這些人多數(shù)是營(yíng)銷專家，根本就不懂量化投資，最后都虧得一塌糊涂。
2009年，他決心成為真正的寬客，于是拉著同班同學(xué)陳星和師妹錢文，成立了這個(gè)以北大理論物理博士為班底的寬客團(tuán)隊(duì)。這是國(guó)內(nèi)期貨公司中第一批成立的寬客團(tuán)隊(duì)。目前國(guó)內(nèi)三分之一的期貨公司有量化投資團(tuán)隊(duì)。
團(tuán)隊(duì)平均年齡27歲，成立至今一直比較穩(wěn)定。張冰也沒(méi)有擴(kuò)容的打算。因?yàn)橐业綄?duì)數(shù)字的敏感，善于發(fā)現(xiàn)數(shù)字之間的規(guī)律和聯(lián)系，還能把這些規(guī)律變成數(shù)量模型指導(dǎo)證券交易的人，很難。他這個(gè)團(tuán)隊(duì)也還處于自我培養(yǎng)的過(guò)程中。
“中國(guó)寬客以年輕人居多。”中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)丁鵬說(shuō)。
丁鵬是上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)博士，方正富邦基金的資深量化策略師。2012年初，他推出一本《量化投資：策略和技術(shù)》，成為國(guó)內(nèi)最早一本專門介紹量化投資的專業(yè)書籍，被一些人認(rèn)為是寬客圣經(jīng)。
一年前，丁鵬建了一個(gè)QQ群，隔三差五與對(duì)量化研究感興趣的人進(jìn)行討論，沒(méi)想到經(jīng)過(guò)口口相傳，QQ群迅速發(fā)展壯大，線上討論也發(fā)展到線下交流。他便牽頭成立了中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)。
學(xué)會(huì)如今在全國(guó)擁有十幾個(gè)分會(huì)，近八千人，大部分都是有著一定數(shù)理知識(shí)基礎(chǔ)的年輕人，這些人都打定主意要成為中國(guó)的寬客。
在丁鵬看來(lái)，在中國(guó)當(dāng)寬客，生活很簡(jiǎn)單，只需要潛下心來(lái)，發(fā)揮個(gè)人聰明才智，做研究，建模型。真正找到好的可以賺錢的模型之后，都是別人求你。
這讓很多純理工背景人的人很向往。在現(xiàn)在的社會(huì)格局下，要想出頭并不容易，但當(dāng)寬客可以掌握自己掌握命運(yùn)，完全憑自己取得成功。
賺錢之道
丁鵬一天典型的工作狀態(tài)是：查看模型前一天的運(yùn)轉(zhuǎn)結(jié)果，考慮是否要對(duì)策略進(jìn)行修正。如果沒(méi)有需要修正的，則著手準(zhǔn)備為下一個(gè)模型的開發(fā)。其他的都是電腦的事情，不用他管。他根本就不看基本面。
張冰團(tuán)隊(duì)的辦公室放眼望去，也沒(méi)有交易時(shí)間最常見(jiàn)的五顏六色的股票K線圖和大盤走勢(shì)圖，電腦屏幕上顯示的多數(shù)是白底黑字的編程界面。
不過(guò)，他們并不像丁鵬那么輕松。團(tuán)隊(duì)每人按特長(zhǎng)各有分工：有的主要處理數(shù)據(jù)，有的做策略設(shè)計(jì)，有的做策略建模。因期貨公司目前不能直接做交易，張冰團(tuán)隊(duì)每天主要做的就是衍生品量化投資分析工作，把研究的結(jié)果開發(fā)成產(chǎn)品供客戶購(gòu)買。
而通常能夠進(jìn)行交易的寬客團(tuán)隊(duì)一天的工作流程大致如此：有人在交易頭一天晚上就負(fù)責(zé)收集并更新、處理好交易所公告的數(shù)據(jù)；第二天開盤之前，通過(guò)選定的模型，經(jīng)相關(guān)軟件自動(dòng)給出交易策略。開盤后，按照模型給定的策略進(jìn)行交易。早上10點(diǎn)左右，交易員、基金經(jīng)理盯盤最忙碌的時(shí)候，量化投資團(tuán)隊(duì)一天的最主要工作—投資決策、交易下指令的工作已經(jīng)完成。
丁鵬認(rèn)為，進(jìn)入量化投資門檻之后，找到好的方法，會(huì)比較輕松，理論上講，“一臺(tái)筆記本一個(gè)U盤就可以賺錢了”。
真實(shí)交易還是需要一個(gè)團(tuán)隊(duì)的支持，不過(guò)核心的交易模型和思想，確實(shí)一張U盤就可以存儲(chǔ)完成。有朋友曾拿U盤拷下他設(shè)計(jì)的量化投資模型到香港股市去實(shí)踐，半年間盈利最高點(diǎn)達(dá)到了120%，不過(guò)，這個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)的策略只適合于小資金操作，并不適合于大規(guī)模的資產(chǎn)管理。丁鵬解釋：”資本市場(chǎng)沒(méi)有神話，需要不斷地修訂自己的模型和策略 “。
張冰目前也不敢奢望那樣的賺錢狀態(tài)。
事實(shí)上，量化投資在國(guó)內(nèi)最早也就是2005年才萌芽。業(yè)內(nèi)公認(rèn)，2005年開始的ETF套利拉開了量化投資在中國(guó)的序幕，而股指期貨等衍生品2010年才逐步放 開。
因?yàn)闊o(wú)可借鑒，張冰團(tuán)隊(duì)只能從零做起。從收集數(shù)據(jù)到建構(gòu)模型到交易的風(fēng)險(xiǎn)控制，都是他們自己一個(gè)代碼一個(gè)代碼寫的。
這是個(gè)系統(tǒng)工程，在這個(gè)體系中，先觀察事件之間的聯(lián)系—通過(guò)觀察或?qū)嶒?yàn)去取得數(shù)據(jù)；再假設(shè)一個(gè)結(jié)論—構(gòu)建理論去解釋數(shù)據(jù)；然后去預(yù)測(cè)分析—構(gòu)建量化模型并回測(cè)；最后檢驗(yàn)并證實(shí)這個(gè)結(jié)論—實(shí)盤交易。
所有這些都需要資本和人力的大量投入。從華爾街回來(lái)的寬客—北京名策數(shù)據(jù)處理有限公司執(zhí)行董事祝清大致估計(jì)了一下，一個(gè)真正從事量化投資的寬客團(tuán)隊(duì)運(yùn)作起來(lái)，前期至少要投入5000萬(wàn)。
祝清曾在美國(guó)的全球證券投資基金工作多年，有三年，他是一個(gè)40人寬客團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人，要從全球9000多只股票池里找出投資品種。這讓他有機(jī)會(huì)對(duì)量化投資從數(shù)據(jù)、代碼到模型、系統(tǒng)進(jìn)行深入地接觸和運(yùn)用，甚至對(duì)系統(tǒng)的漏洞也了如指掌。
這些是他當(dāng)時(shí)所在公司花了十幾年，經(jīng)過(guò)大量的投入才建構(gòu)的一個(gè)系統(tǒng)工程。而建構(gòu)整個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)，華爾街其他有著進(jìn)行量化投資的寬客團(tuán)隊(duì)的公司，無(wú)不在數(shù)據(jù)上有很大的支出。
2008年祝清從華爾街回國(guó)，創(chuàng)辦專注于金融數(shù)量分析和程序化交易的數(shù)據(jù)處理公司。這幾年，他帶領(lǐng)30人的團(tuán)隊(duì)，主要做了四件事：建立專供量化投資的量化數(shù)據(jù)庫(kù)、量化決策終端、高速量化交易平臺(tái)、量化策略研發(fā)服務(wù)。他希望借助強(qiáng)大的分析工具平臺(tái)，以及日益完善的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)來(lái)改變行業(yè)的經(jīng)營(yíng)模 式。
目前他的公司尚未到盈利階段。
春天尚未到來(lái)
1月19日，中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)的50多名資深會(huì)員在北京郊區(qū)舉辦了一次聚會(huì)，聚會(huì)的主題是“擁抱量化投資的春天”。丁鵬表示：冬天已經(jīng)過(guò)去，寬客的春天已經(jīng)到來(lái)。
丁鵬是有理由樂(lè)觀的：國(guó)家政策層面支持金融衍生品市場(chǎng)放開；2012年，玻璃、原油、國(guó)債期貨、CTA以及滬深300指數(shù)期權(quán)等一系列金融衍生品加速推進(jìn)；隨著投資品種增多，越來(lái)越多的金融機(jī)構(gòu)意識(shí)到量化投資的重要性和緊迫性。
另外，國(guó)內(nèi)打算做寬客的人也暴增—從中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)的壯大就可看出端倪。
不過(guò)，同是中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)成員的張冰和祝清都持謹(jǐn)慎態(tài)度。
張冰不認(rèn)為寬客短期可形成一股力量。畢竟，美國(guó)發(fā)展了四十年，而中國(guó)只做了四五年而已。沒(méi)有足夠的投入，不可能那么快有收入。沒(méi)有收入，堅(jiān)持來(lái)做的人就不會(huì)太多。
祝清更嚴(yán)苛。他并不認(rèn)為會(huì)建模型的人就可稱為寬客。他認(rèn)為目前中國(guó)真正的寬客，尚不足100人。祝清按照華爾街的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)定義中國(guó)寬客：作為寬客，最起碼要滿足三個(gè)條件—有高凈值客戶；有量化投資研究平臺(tái)（有數(shù)據(jù)有人有模型）；有交易通道。
按照這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，目前，真正的中國(guó)寬客都在過(guò)冬，都還在燒錢階段，活下去都很難。即使是初春，最早也至少要三年之后—這還要看有沒(méi)有一兩位真正經(jīng)受住市場(chǎng)檢驗(yàn)、收益率排名靠前的標(biāo)桿性寬客脫穎而 出。
據(jù)祝清了解，因?yàn)閲?guó)內(nèi)多數(shù)金融機(jī)構(gòu)的高層并不懂量化，在這方面投入太少，即使一些數(shù)一數(shù)二的大型券商，歷史的數(shù)據(jù)都不存。沒(méi)有歷史數(shù)據(jù)無(wú)法驗(yàn)證模型，量化投資就是句空話。
取得數(shù)據(jù)，還需要有人來(lái)處理數(shù)據(jù)，建構(gòu)模型。金融機(jī)構(gòu)的投入不會(huì)很快有結(jié)果，另一方面，寬客很有可能做出成果之后就走人，中國(guó)在這方面尚無(wú)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)。而在美國(guó)，只要有人敢在服務(wù)器上拷一行代碼，就有FBI介入了。
2008年中金公司從華爾街花重金請(qǐng)回來(lái)的知名寬客李祥林，如今他已去做私募了。
祝清介紹，西方寬客主要分三類：從事高頻交易的、采用對(duì)沖策略的、預(yù)測(cè)趨勢(shì)的。而他們所有的交易、投融資決策都是通過(guò)數(shù)量模型進(jìn)行，由電腦決策并完成下單。
根據(jù)國(guó)際知名咨詢機(jī)構(gòu)CELENT2011年的研究報(bào)告，中國(guó)目前通過(guò)電腦程序化交易的市場(chǎng)份額（按交易量計(jì)算）約為0.6%，2013年將快速增長(zhǎng)到2.5%以上，主要應(yīng)用于股指期貨和ETF指數(shù)化產(chǎn)品的交易。
量化策略投資分析范文3
(一)培育學(xué)生金融投資意識(shí)
金融投資學(xué)應(yīng)該在培養(yǎng)和發(fā)揮金融專業(yè)學(xué)生金融投資意識(shí)方面發(fā)揮作用。學(xué)習(xí)金融投資學(xué)課程應(yīng)該幫助學(xué)生對(duì)于金融市場(chǎng)和證券市場(chǎng)的概念、基本構(gòu)成元素、經(jīng)典理論和投資方法等有一個(gè)較全面的認(rèn)識(shí)和理解，使學(xué)生能用金融投資學(xué)的視角觀察金融現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)和解決金融問(wèn)題，掌握金融投資的策略和技巧，以及提高運(yùn)用所學(xué)理論和方法來(lái)分析和解決我國(guó)金融市場(chǎng)的實(shí)踐能力。教學(xué)培養(yǎng)目標(biāo)應(yīng)該堅(jiān)持適應(yīng)市場(chǎng)化、國(guó)際化對(duì)金融人才的需求和金融投資學(xué)宏觀和微觀有機(jī)結(jié)合、分析方法數(shù)量化和學(xué)科交叉的發(fā)展趨勢(shì)，培養(yǎng)出具有全球視角和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的高素質(zhì)人才。從能力培養(yǎng)角度來(lái)看，金融投資意識(shí)的培養(yǎng)主要體現(xiàn)在四個(gè)方面的能力的塑造，包括基礎(chǔ)知識(shí)能力、洞察力、反應(yīng)力和執(zhí)行力。
(二)培育學(xué)生風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)
金融脆弱性理論告訴我們:金融業(yè)是個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)，金融投資的是風(fēng)險(xiǎn)。在金融領(lǐng)域，風(fēng)險(xiǎn)是不可完全消滅的，只能控制。風(fēng)險(xiǎn)能否控制在自己可承受的范圍內(nèi)是金融投資成敗與否、金融交易參與者能否獲利、能否在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中站穩(wěn)腳跟并發(fā)展壯大的關(guān)鍵。培養(yǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)，一方面是傳授金融風(fēng)險(xiǎn)理論，另一方面是培養(yǎng)技能素質(zhì)，主要是培養(yǎng)學(xué)生風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)能力和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避管理技能，培養(yǎng)學(xué)生的金融法律意識(shí)，樹立正確的投資行為，建立合理的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避策略。
(三)培育學(xué)生創(chuàng)新意識(shí)
美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家米什金詮釋了金融創(chuàng)新，他指出:“經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化將刺激人們尋求可能有利可圖的創(chuàng)新”，一般而言，金融創(chuàng)新首先表現(xiàn)為觀念創(chuàng)新。創(chuàng)新意識(shí)培養(yǎng)是建立在金融意識(shí)和風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)基礎(chǔ)上，是對(duì)金融投資學(xué)學(xué)生及其重要的一種素質(zhì)培養(yǎng)。金融市場(chǎng)每一次結(jié)構(gòu)調(diào)整和發(fā)展都會(huì)伴隨著對(duì)創(chuàng)新人才的需求，誰(shuí)能夠搶在創(chuàng)新中領(lǐng)先，誰(shuí)就能把握市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的主動(dòng)權(quán)。金融衍生品、創(chuàng)業(yè)板、ETF、基金理財(cái)產(chǎn)品等市場(chǎng)業(yè)務(wù)的推出更進(jìn)一步刺激了對(duì)創(chuàng)新人才的需求。
(四)培養(yǎng)學(xué)生職業(yè)道德
高等院校提供的金融投資學(xué)課程除了向?qū)W生講授必要的理論知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)以外，加強(qiáng)金融職業(yè)道德的素質(zhì)建設(shè)也必不可少。所謂金融投資業(yè)的職業(yè)道德，是指在金融投資從業(yè)活動(dòng)中應(yīng)遵循的、體現(xiàn)金融職業(yè)特征的、調(diào)整金融從業(yè)人員的職業(yè)行為準(zhǔn)則和規(guī)范，是一定的社會(huì)道德原則在金融職業(yè)活動(dòng)中的反映，也是基本道德規(guī)范在金融工作中的具體體現(xiàn)。在金融行業(yè)有句俗語(yǔ)“有才有德是精品，有德無(wú)才是次品，有才無(wú)德是危險(xiǎn)品”。金融職業(yè)道德是金融行業(yè)和金融從業(yè)人員的安身立命之本，是取得投資人信任的重要方面。要想贏得這種信任，必須擁有扎實(shí)的金融投資知識(shí)和嚴(yán)格的職業(yè)道德操守。將金融職業(yè)道德的思想融入到金融投資學(xué)的教學(xué)中，使得金融專業(yè)學(xué)生能夠在刻苦鉆研業(yè)務(wù)知識(shí)，不斷提高專業(yè)技能的同時(shí)，具備堅(jiān)守道德誠(chéng)信，辦事謹(jǐn)慎，廉潔自律，言行謙恭，長(zhǎng)于協(xié)作的職業(yè)素質(zhì)。
二、金融投資學(xué)課程教學(xué)效果優(yōu)化
要發(fā)揮金融投資學(xué)課程在培養(yǎng)綜合型人才方面的作用，達(dá)成教學(xué)目標(biāo)，有效地將課堂教學(xué)與學(xué)生綜合素質(zhì)培養(yǎng)結(jié)合起來(lái)，需要利用科學(xué)發(fā)展觀合理地設(shè)計(jì)出系統(tǒng)全面、生動(dòng)有趣、形式多元的金融投資學(xué)課程，這有利于學(xué)生充分理解這些理論知識(shí)，培養(yǎng)學(xué)生的綜合能力、開拓能力和創(chuàng)造性，增加學(xué)生的求知欲望與自學(xué)能力，同時(shí)也有利于提高課堂的教學(xué)效果。
(一)豐富教學(xué)內(nèi)容
注重選取合適的教材是教學(xué)好壞的關(guān)鍵。在教學(xué)內(nèi)容設(shè)置上，順應(yīng)金融投資學(xué)理論研究的發(fā)展趨勢(shì)，借鑒國(guó)外金融投資學(xué)的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，完善金融學(xué)科體系，兼顧宏觀與微觀金融理論，重視道德法律和網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)學(xué)科的交叉融合和相互滲透，培養(yǎng)學(xué)生的綜合能力和寬泛的知識(shí)基礎(chǔ)。在投資分析教學(xué)中引入金融計(jì)量學(xué)、金融創(chuàng)新學(xué)等內(nèi)容，強(qiáng)化數(shù)學(xué)知識(shí)的基礎(chǔ)性位置，利用EXCEL、STATA、EVIEWS等優(yōu)秀工具軟件進(jìn)行教學(xué)，幫助學(xué)生理解證券投資分析的基礎(chǔ)理論知識(shí)，特別是各類金融模型中的復(fù)雜計(jì)算。
(二)建設(shè)股票仿真交易教學(xué)
在教學(xué)過(guò)程中，一般不鼓勵(lì)學(xué)生開通真實(shí)的股票賬戶進(jìn)行真實(shí)交易，往往給學(xué)生內(nèi)容抽象的感覺(jué)。但是通過(guò)股票仿真交易，模擬開通交易賬戶，通過(guò)委托進(jìn)行模擬交易、查詢、清算交割等過(guò)程環(huán)節(jié)的操作。為每位學(xué)生設(shè)立一定金額的虛擬賬戶，學(xué)生在全面分析了解上市公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)后，決定自己的投資方向。在一定的交易期限結(jié)束后，公布學(xué)生的股票市值、總成交量、倉(cāng)位、月盈率，通過(guò)市場(chǎng)培養(yǎng)學(xué)生的風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)。最后以實(shí)戰(zhàn)總結(jié)會(huì)的形式，由學(xué)生講述的操作心得，總結(jié)失敗教訓(xùn)。通過(guò)一段時(shí)間的教學(xué)，使學(xué)生有機(jī)會(huì)接觸證券市場(chǎng)的運(yùn)作，了解股票和股票代碼，對(duì)股票市場(chǎng)有更切身體會(huì)和理解。
(三)推動(dòng)案例式教學(xué)
案例式教學(xué)能夠跟得上金融發(fā)展的形式，并可以跟蹤最新的金融市場(chǎng)變化，用最近的經(jīng)濟(jì)結(jié)果來(lái)判斷，使得學(xué)生真正做到學(xué)以致用。在傳授理論知識(shí)的同時(shí)，針對(duì)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)和金融市場(chǎng)現(xiàn)狀，如利率市場(chǎng)化、互聯(lián)網(wǎng)金融等話題，運(yùn)用互動(dòng)和引導(dǎo)的方式，讓學(xué)生收集資料，分析問(wèn)題，提出自己的見(jiàn)解。案例分析需要學(xué)生在課前和課后做大量的準(zhǔn)備工作，這不僅增加了學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力，而且有利于拓寬學(xué)生的知識(shí)視野，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，增強(qiáng)學(xué)生洞察能力、分析能力及口頭表達(dá)能力。
(四)強(qiáng)化師資隊(duì)伍建設(shè)
量化策略投資分析范文4
論文摘要：通過(guò)比較實(shí)物期權(quán)與金融期權(quán)的不同，特別指出實(shí)物投資機(jī)會(huì)的非獨(dú)占性，非獨(dú)占性的存在意味著存在對(duì)投資機(jī)會(huì)的爭(zhēng)奪以及投資后對(duì)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)，通過(guò)一個(gè)案例分析期權(quán)博弈的應(yīng)用，進(jìn)一步分析了信息是否完全情況下的投資分析方法
引言
高新技術(shù)產(chǎn)品投資一般都有投資成本的不可逆性、未來(lái)收益的不確定性和投資時(shí)機(jī)的可推遲性等特征，傳統(tǒng)分析投資項(xiàng)目定量評(píng)價(jià)的方法包內(nèi)部收益率法、凈現(xiàn)值法和回收期法等，這些都包括使用預(yù)測(cè)的損益表、可比較的倍數(shù)、比率分析等等。這些分析方法為項(xiàng)目投資決策提供了量化依據(jù)，但傳統(tǒng)方法以非常靜態(tài)的觀點(diǎn)預(yù)測(cè)投資的風(fēng)險(xiǎn)和收益，它們的一些假設(shè)忽略了許多重要的現(xiàn)實(shí)影響因素（諸如投資項(xiàng)目未來(lái)的不確定性、信息不對(duì)稱等）。往往會(huì)造成項(xiàng)目?jī)r(jià)值的低估，投資的嚴(yán)重不足和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位的下降，從而導(dǎo)致企業(yè)短期行為決策。其實(shí)并非所有的不確定性都具有風(fēng)險(xiǎn)，并非所有風(fēng)險(xiǎn)都是不利的。實(shí)物期權(quán)用動(dòng)態(tài)的方法預(yù)測(cè)資本投資，為衡量投資項(xiàng)目的不確定性價(jià)值提供了理論工具，較好的解決了投資項(xiàng)目中的不確定性和管理靈活性問(wèn)題，然而，企業(yè)所擁有的新產(chǎn)品項(xiàng)目投資機(jī)會(huì)的共享性特征，使得標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)物期權(quán)方法不能滿足競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下項(xiàng)目投機(jī)決策的要求，近年來(lái)，實(shí)物期權(quán)和博弈論相結(jié)合的產(chǎn)物---期權(quán)博弈方法得到了快速發(fā)展，已成為競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下項(xiàng)目投資估價(jià)的戰(zhàn)略決策的研究熱點(diǎn)。
一、實(shí)例分析信息完全情況下對(duì)稱企業(yè)的投資決策
在信息完全情況下對(duì)稱企業(yè)的投資決策，在完全競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)情況下，投資項(xiàng)目的凈經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流入的期望值在達(dá)到項(xiàng)目收益與資本機(jī)會(huì)成本對(duì)等之前一直處于變化之中，延期項(xiàng)目的分析方法與有紅利支付的股票看漲期權(quán)一樣，由于眾多競(jìng)爭(zhēng)者的存在，企業(yè)擁有的經(jīng)濟(jì)租金優(yōu)勢(shì)會(huì)很快消失，其決策方法僅僅依賴于實(shí)物期權(quán)的分析結(jié)果，不存在博弈分析，在壟斷競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)情況下，僅有一定壟斷企業(yè)在占領(lǐng)市場(chǎng)，獨(dú)享項(xiàng)目投資的實(shí)物期權(quán)和壟斷租金，不存在任何競(jìng)爭(zhēng)，因此其項(xiàng)目投資決策僅僅依賴于含實(shí)物期權(quán)的項(xiàng)目估值結(jié)果并追求利潤(rùn)最大化，也不存在博弈分析，而界于完全競(jìng)爭(zhēng)和壟斷競(jìng)爭(zhēng)之間的是寡頭競(jìng)爭(zhēng)，特別是兩家競(jìng)爭(zhēng)的寡頭競(jìng)爭(zhēng)在進(jìn)行項(xiàng)目投資估價(jià)和決策時(shí)則必須考慮其他競(jìng)爭(zhēng)者經(jīng)營(yíng)策略、經(jīng)營(yíng)狀況以及經(jīng)濟(jì)租金的轉(zhuǎn)化和競(jìng)爭(zhēng)者進(jìn)入后的期權(quán)變化問(wèn)題，即必須引入博弈分析方法。下面結(jié)合具體實(shí)例分析期權(quán)博弈的過(guò)程。
一家高技術(shù)公司擁有一次排他性的機(jī)會(huì)（許可證或?qū)＠﹣?lái)建設(shè)生產(chǎn)新產(chǎn)品的工廠，期初投資I0=80。將來(lái)由產(chǎn)品產(chǎn)生的總現(xiàn)金流價(jià)值V0=100，這個(gè)價(jià)值會(huì)隨著需求的隨機(jī)波動(dòng)而波動(dòng)，在期末可能會(huì)達(dá)到V+=180或V-=60。兩者的概率q=0.5.這種由許可證提供的投資機(jī)會(huì)類似于一個(gè)以開發(fā)的項(xiàng)目為標(biāo)的資產(chǎn)道德看漲期權(quán)，假設(shè)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率：r=0.08,折現(xiàn)率k=0.2利用期權(quán)復(fù)制原理來(lái)計(jì)算期權(quán)價(jià)值
1、確定可能的到期日資產(chǎn)價(jià)值
上行資產(chǎn)價(jià)值V+=180
下行資產(chǎn)價(jià)值V-=60
2、根據(jù)執(zhí)行價(jià)格計(jì)算確定到期日期權(quán)價(jià)值
標(biāo)的資產(chǎn)上行時(shí)期權(quán)到期日價(jià)值CU=上行價(jià)格-執(zhí)行價(jià)格=180-80=100
標(biāo)的資產(chǎn)下行時(shí)期權(quán)到期日價(jià)值CD=max(0,下行價(jià)格-執(zhí)行價(jià)格)=0
3、計(jì)算套期保值比率
套期保值比率H=期權(quán)價(jià)值變動(dòng)/標(biāo)的資產(chǎn)變動(dòng)=100/（180-60）=0.8333
4、計(jì)算投資組合的成本（期權(quán)價(jià)值）
項(xiàng)目投資支出=套期保值比率*標(biāo)的資產(chǎn)現(xiàn)值=0.8333*100=83.33
借款=（到期日下行項(xiàng)目?jī)r(jià)值*套期保值比率）（/1+r）=60*0.8333/1.08=46.29
期權(quán)價(jià)值=投資組合成本=項(xiàng)目投資支出-借款=83.33-46.29=37.04
還有一種計(jì)算方法：
風(fēng)險(xiǎn)中性概率p=(V*（1+r）-V-)/(V+-V-)=(100*1.08-60)/(180-60)=0.4
實(shí)物期權(quán)價(jià)值=(p*C++(1-p)*C-)（/1+r）=(0.4*(180-80)+(1-0.4)max(0,60-80))/1.08=37.04
這個(gè)獨(dú)占期權(quán)的價(jià)值超過(guò)了直接投資承諾的靜態(tài)的凈現(xiàn)值，但是，預(yù)見(jiàn)到競(jìng)爭(zhēng)性進(jìn)入的公司可以提早承諾投機(jī)來(lái)投資來(lái)?yè)屨际袌?chǎng)先機(jī)，并且通過(guò)利用類似紅利的收益來(lái)避免競(jìng)爭(zhēng)性對(duì)利潤(rùn)的侵蝕，但是如果每個(gè)競(jìng)爭(zhēng)者的行動(dòng)都受制于其他行動(dòng)者的行動(dòng)的話，那么就需要更為復(fù)雜的博弈理論來(lái)處理了，在引入博弈分析時(shí)，經(jīng)濟(jì)租金是一個(gè)重要的概念，是期權(quán)博弈分析的經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)，在兩家競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)情況下，經(jīng)濟(jì)租金可以有壟斷租金轉(zhuǎn)化為兩家共享租金。
實(shí)際的案例中Digital商業(yè)化Alpha芯片的決策實(shí)際上收到了Intel對(duì)奔騰系列微處理器的決策的很大影響；同樣Philips和Sony將其數(shù)字影碟商業(yè)化的戰(zhàn)略也被Toshiba和TimeWarner的競(jìng)爭(zhēng)性決策所影響，反之亦然，比其他競(jìng)爭(zhēng)者更早進(jìn)行投資，否則將會(huì)被預(yù)期到的競(jìng)爭(zhēng)性進(jìn)入搶領(lǐng)先機(jī)，這是在競(jìng)爭(zhēng)性戰(zhàn)略博弈中常見(jiàn)的例子。更為一般地，除了僅僅依賴于期權(quán)價(jià)值最優(yōu)化技術(shù)之外，二叉樹末端的投資機(jī)會(huì)價(jià)值被競(jìng)爭(zhēng)性投資子博弈的均衡結(jié)果替代了。用下面的表格來(lái)描述這個(gè)博弈
我們考慮在以下四個(gè)投資時(shí)間選擇
（1）兩個(gè)公司都立即同時(shí)投資，兩者分享總的NP V（20*0.5），結(jié)果兩者的支付為（10，10）
（2）（3）一個(gè)公司（A或者B）先投資而另一個(gè)公司等待，首先投資的公司領(lǐng)先于他的競(jìng)爭(zhēng)者，獨(dú)自獲得全部的NPV（20），最終支付結(jié)果分別為（20，0）或者是（0，20）
（4）兩個(gè)公司都決定等待，他們平分遞延期權(quán)的價(jià)值（0.5*37），最終獲得的支付為（18.5，18.5）在上圖中描述的價(jià)值回報(bào)結(jié)構(gòu)中達(dá)到一個(gè)納什均衡，不管公司B采取什么樣的策略，公司A采取立即投資策略的收益超過(guò)了他采取等待觀望策略的收益（在左邊"等待觀望"一列20＞18.5，在右邊"立即投資"一列10＞0）；也就是說(shuō)公司A有進(jìn)行投資的占優(yōu)策略，而不用考慮其對(duì)手的選擇。進(jìn)行投資也是公司B的占優(yōu)策略，最終在右下角得到一個(gè)納什均衡（*），在這里兩個(gè)公司都得到他們的次差收益（10，10），這就是囚徒困境的一個(gè)例子。這里存在一個(gè)矛盾，即與兩個(gè)公司都選擇推遲投資的情形（18.5，18.5）比較起來(lái)，兩個(gè)公司的均衡結(jié)果（10，10）對(duì)于兩者來(lái)說(shuō)都是較差的。如果兩個(gè)公司能夠整合他們的投資策略的話，就能分享"等等看"期權(quán)帶來(lái)的靈活性收益，從而避免了較次的"恐慌均衡"，在這種均衡中每個(gè)競(jìng)爭(zhēng)者都爭(zhēng)先恐后的進(jìn)行時(shí)機(jī)未成熟的投資。
在競(jìng)爭(zhēng)性博弈中是否執(zhí)行期權(quán)的一個(gè)重要決定因素是期權(quán)的內(nèi)在價(jià)值（V-I）或立即執(zhí)行（投資）的價(jià)值。執(zhí)行成本（I）對(duì)于每一個(gè)公司來(lái)說(shuō)很可能是不同的。例如，新的Windows補(bǔ)丁對(duì)于Microsoft來(lái)說(shuō)比其他公司來(lái)說(shuō)相對(duì)耗資較少，因?yàn)镸icrosoft在桌面計(jì)算機(jī)方面占有優(yōu)勢(shì)地位。對(duì)于所有參與者來(lái)說(shuō)執(zhí)行價(jià)格的比率并不是總投資費(fèi)用的一半，而是取決于超出項(xiàng)目直接成本的特殊價(jià)值。所以，項(xiàng)目帶來(lái)的現(xiàn)金流的價(jià)值V也很可能是特殊的，因?yàn)楣究赡軙?huì)由于聲譽(yù)或者其他的影響獲得更高的收益。每個(gè)公司可能面臨的不確定性也是不同的。公司特有的不確定性增加了公司的成長(zhǎng)期權(quán)的價(jià)值，使其有動(dòng)機(jī)等待并在戰(zhàn)略承諾和靈活性之間做出權(quán)衡。
二、信息不完全情況下不對(duì)稱企業(yè)的投資分析
上面的例子都基于2個(gè)基本假設(shè)（1）參于博弈的所有企業(yè)是對(duì)稱的即博弈方式完全一樣的企業(yè)（2）所有企業(yè)都知道博弈的結(jié)構(gòu)、博弈的規(guī)則和支付函數(shù)，是完全信息博弈,這在現(xiàn)實(shí)中是很強(qiáng)的德假設(shè)現(xiàn)實(shí)中的企業(yè)之間往往是不對(duì)稱的，由于融資渠道，資金儲(chǔ)備，研發(fā)能力、管理組織水平和吸收新技術(shù)的速度等不同，企業(yè)之間存在著某種差異，這種差異會(huì)對(duì)企業(yè)的投資決策產(chǎn)生著那個(gè)大影響。另一方面，對(duì)于每個(gè)采用技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)來(lái)講，在研究和制定其技術(shù)創(chuàng)新投資戰(zhàn)略時(shí)，通常希望自己的關(guān)鍵信息不被其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手獲知，這意味著個(gè)競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)之間信息完全的假設(shè)在絕大多數(shù)情況下是不成立的，因此應(yīng)當(dāng)在不完全信息條件下更現(xiàn)實(shí)地考察企業(yè)采用技術(shù)創(chuàng)新投資的戰(zhàn)略行為。Lambrecht和Perraudin提出了對(duì)企業(yè)采用技術(shù)創(chuàng)新投資決策在不完全信息下?lián)岆U(xiǎn)博弈的實(shí)物期權(quán)的分析方法，它們的模型基于2個(gè)假設(shè)：1）一個(gè)企業(yè)投資將獲得這個(gè)市場(chǎng)，而另一個(gè)企業(yè)收益為零，2）企業(yè)知道自己的投資成本，對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的投資成本只知道其概率分布，且在對(duì)手還沒(méi)有投資的情況下，隨時(shí)更新對(duì)對(duì)手的概率分布的推測(cè)。
結(jié)果表明，對(duì)于該博弈存在唯一貝葉斯均衡，但沒(méi)有給出解析解，只能通過(guò)數(shù)學(xué)模型來(lái)解決，其戰(zhàn)略的投資門檻值介于馬歇爾投資門檻值和非戰(zhàn)略門檻值之間。模型假設(shè)一個(gè)壟斷企業(yè)預(yù)先不知道投資是否贏利，剛開始時(shí)企業(yè)對(duì)"市場(chǎng)條件為好"有一個(gè)先驗(yàn)信息，隨時(shí)間企業(yè)收到一個(gè)有關(guān)市場(chǎng)條件的隨機(jī)信號(hào)，其到達(dá)時(shí)間服從泊松過(guò)程。結(jié)果顯示，傳統(tǒng)的DCF法由于忽略等待期權(quán)的價(jià)值，使企業(yè)投資于低贏利性項(xiàng)目的概率較大。Decamps和Mariotti研究了涉及投資成本和獲利情況都不確定的不完全信息的雙頭壟斷模型，結(jié)果顯示消耗戰(zhàn)的結(jié)果有唯一的對(duì)稱的精煉貝葉斯均衡，進(jìn)一步研究了引入掀動(dòng)優(yōu)勢(shì)時(shí)，對(duì)均衡的影響。
結(jié)束語(yǔ)
有關(guān)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估方法應(yīng)當(dāng)理解為互補(bǔ)而非替代的關(guān)系，運(yùn)用哪一種評(píng)估方法取決于投資問(wèn)題所面臨的約束條件，而不是模型本身的特征，DCF模型由于其簡(jiǎn)潔易懂，運(yùn)用方便同時(shí)又兼顧了資金的時(shí)間價(jià)值和提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的決策標(biāo)準(zhǔn)，在項(xiàng)目未來(lái)現(xiàn)金流及其貼現(xiàn)率可以較準(zhǔn)確地確定的情況下，依然不失為一種高效的近似評(píng)估方法。期權(quán)方法在處理未來(lái)不確定性投資，公司股權(quán)，自然資源資產(chǎn)，專利以及無(wú)形資產(chǎn)等方面已有豐碩的成果。
期權(quán)博弈方法作為一種綜合的理論思想和分析方法，在實(shí)踐中能夠處理更加復(fù)雜的投資決策，它對(duì)保證企業(yè)投資決策科學(xué)合理性以及提高投資收益率有著重要的指導(dǎo)意義，所以應(yīng)用前景相當(dāng)廣泛，上述的例子中是一個(gè)類似著名的"囚徒困惑"的情況，企業(yè)由于競(jìng)爭(zhēng)的威脅而不得不提前執(zhí)行期權(quán)，這導(dǎo)致了整體期權(quán)價(jià)值的損失，也意味著企業(yè)價(jià)值的減少。因此如何解決價(jià)值的損失成為了一個(gè)有意義的研究方向。
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量化策略投資分析范文5
Shi Ran
（Jiangsu University of Science and Technology Department of Business，Zhangjiagang 215600，China）
摘 要：本文從數(shù)據(jù)挖掘的概念與過(guò)程出發(fā)，闡明證券分析中的挖掘主題和方法，具體闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在證券分析中的應(yīng)用領(lǐng)域，并對(duì)旅游上市公司證券的聚類分析做了實(shí)證研究。
Abstract: This article begins with the explanation of the concept and the process of data mining. It expounds themes and methods of mining in securities analysis，and describes the fields of application of data mining in securities analysis in detail. At the end，the assay takes an empirical study in cluster analysis on the securities of public companies in the tourism industry.
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘 證券分析 聚類分析
Key words: data mining；securities analysis；cluster analysis
中圖分類號(hào)：F832.5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1006-4311（2011）21-0127-02
1數(shù)據(jù)挖掘概述
隨著國(guó)內(nèi)證券行業(yè)政策的逐步開放，證券行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，分析決策時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的依賴性和敏感度也越來(lái)越高。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為分析與輔助決策工具已經(jīng)得到越來(lái)越多的重視。
1.1 概念數(shù)據(jù)挖掘（data mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程①。從商業(yè)應(yīng)用角度看，根據(jù)預(yù)定義的商業(yè)目標(biāo)，對(duì)大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析，揭示其中隱含的商業(yè)規(guī)律，并進(jìn)一步將其模型化的先進(jìn)有效的技術(shù)過(guò)程②。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科，它集成了許多學(xué)科中成熟的工具和技術(shù)，包括數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型識(shí)別、人工智能、建模技術(shù)、電子技術(shù)、信息技術(shù)等等。
1.2 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程①定義問(wèn)題：清晰地定義出業(yè)務(wù)問(wèn)題，確定數(shù)據(jù)挖掘的目的。②數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：包括：選擇數(shù)據(jù)――在大型數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)目標(biāo)中提取數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)數(shù)據(jù)集；數(shù)據(jù)預(yù)處理――進(jìn)行數(shù)據(jù)再加工，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性、去噪聲，填補(bǔ)丟失的域，刪除無(wú)效數(shù)據(jù)等。③數(shù)據(jù)挖掘：根據(jù)數(shù)據(jù)功能的類型和和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇相應(yīng)的算法，在凈化和轉(zhuǎn)換過(guò)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。④結(jié)果分析：對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià)，轉(zhuǎn)換成為能夠最終被用戶理解的知識(shí)。⑤知識(shí)的運(yùn)用：將分析所得到的知識(shí)集成到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中去。
2數(shù)據(jù)挖掘在證券分析中的應(yīng)用
2.1 證券分析中的挖掘主題①關(guān)聯(lián)分析：證券市場(chǎng)與匯率、利率、國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)分析；單一證券和整個(gè)證券市場(chǎng)的關(guān)聯(lián)分析；探討股價(jià)之間的關(guān)聯(lián)度，不同行業(yè)的股票關(guān)聯(lián)分析等。②技術(shù)指標(biāo)分析：對(duì)各種指標(biāo)的排序、分類，研究其對(duì)股票操作的重要程度。③在線多維分析：基于OLAP技術(shù)，在線成交量分析、板塊分析，預(yù)測(cè)結(jié)果驗(yàn)證等。④投資分析：基于序列模式方法，研究股價(jià)的變化規(guī)律，未來(lái)行情走勢(shì)；對(duì)股票作聚類研究，合理分類；探討不同投資組合效果，提出投資組合方案；作出收益和風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)等。
2.2 證券分析中的數(shù)據(jù)挖掘方法①?zèng)Q策樹（Decision Tree）方法；②人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）方法；③遺傳算法（Genetic Algorithm）；④統(tǒng)計(jì)學(xué)（Statistics）方法；⑤粗集（Rough Sets）方法；⑥概念樹（Conception Tree）方法；⑦聯(lián)機(jī)分析處理（On Line Analysis Processing）；⑧模糊集方法。
2.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在證券分析中的應(yīng)用領(lǐng)域證券投資分析分為基本分析法、技術(shù)分析法和組合分析法三大類。在長(zhǎng)期的實(shí)踐和研究的基礎(chǔ)上人們總結(jié)出了一套技術(shù)分析方法，這些方法基本上是建立在統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)上的，如移動(dòng)平均線法、點(diǎn)數(shù)圖法、K線圖法等，這是分析和預(yù)測(cè)股價(jià)變化方向和趨勢(shì)的基本方法。人們發(fā)現(xiàn)股票價(jià)格不僅反映了信息，還反映了噪音，出現(xiàn)了許多諸如市場(chǎng)過(guò)度反應(yīng)等異常現(xiàn)象，從而認(rèn)為股票市場(chǎng)可能并沒(méi)有人們所假設(shè)的那樣有效，促使人們重視股票的內(nèi)在價(jià)值。股票計(jì)價(jià)模型通過(guò)計(jì)算所得的股票內(nèi)在價(jià)值與其實(shí)際市價(jià)相比較，可以發(fā)現(xiàn)股價(jià)是高估了還是低估了。上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表，提供了反映公司經(jīng)營(yíng)情況及財(cái)務(wù)狀況的各種不同數(shù)據(jù)及相關(guān)信息，而根據(jù)會(huì)計(jì)制度的規(guī)定，重要財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、報(bào)表等必須保留十年以上③。除了大量時(shí)間跨度性很長(zhǎng)的數(shù)據(jù)，證券分析不僅需要企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)，也需要外部數(shù)據(jù)，不僅需要當(dāng)前數(shù)據(jù)，也需歷史和未來(lái)發(fā)展的數(shù)據(jù)，不僅需要反映企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的有關(guān)數(shù)據(jù)，而且也需要市場(chǎng)、物價(jià)、金融、投資等有關(guān)方面的數(shù)據(jù)。因此，數(shù)據(jù)大量化甚至海量化。此外，證券分析不能單一地對(duì)某些科目關(guān)注，而應(yīng)將公司財(cái)務(wù)報(bào)表與宏觀經(jīng)濟(jì)面一起進(jìn)行綜合判斷，與公司歷史進(jìn)行縱向深度比較，與同行業(yè)進(jìn)行橫向?qū)挾缺容^，把其中偶然的、非本質(zhì)的東西舍棄掉，得出與決策相關(guān)的實(shí)質(zhì)性的信息，以保證投資決策的正確性與準(zhǔn)確性。解決這么多且具有不同特點(diǎn)的數(shù)據(jù)，需要一個(gè)有效的知識(shí)發(fā)掘工具。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)善于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行集中、存儲(chǔ)、歸類、重組、分析、查詢等處理，同時(shí)對(duì)各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度、多層次的分析與觀察，進(jìn)行量化的分析和論證，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的潛在關(guān)系和規(guī)則，根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。
2.3.1 聚類分析通過(guò)橫向（財(cái)務(wù)指標(biāo)）聚類提煉出有效反映上市公司經(jīng)營(yíng)狀況的指標(biāo)，確立反映企業(yè)盈利、償債、營(yíng)運(yùn)能力的“濃縮指標(biāo)”。通過(guò)縱向（上市公司）聚類，從中將上市公司按風(fēng)險(xiǎn)―收益配比特性劃分類型，以利于投資者根據(jù)自己的資產(chǎn)狀況和投資風(fēng)格確定投資方向和目標(biāo)。一方面，通過(guò)聚類分析可以判斷出績(jī)優(yōu)的類和績(jī)差的類，高成長(zhǎng)的類和低成長(zhǎng)的類。由此投資者可在某一類或幾類中確定投資范圍，提高了投資決策的效率和準(zhǔn)確性。另一方面，從聚類的結(jié)果中得出類的均衡價(jià)格水平，預(yù)測(cè)股票的價(jià)格趨勢(shì)。低于這一價(jià)格水平的，其當(dāng)期市價(jià)與均衡價(jià)格的差距就是該股票價(jià)格可能的上漲空間。投資者若把握時(shí)機(jī)對(duì)這類股票進(jìn)行長(zhǎng)期投資，則承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)較小，獲利的可能性較大。相反，若高于類的均衡價(jià)格水平，其股價(jià)就存在下滑的趨勢(shì)。
2.3.2 時(shí)間序列分析一系列的股票歷史價(jià)格其實(shí)就是一個(gè)時(shí)間序列，因此在股票預(yù)測(cè)中可以借助時(shí)間序列分析方法。利用歷史交易數(shù)據(jù)和時(shí)間序列方法，分析各種類別股票或個(gè)股的價(jià)格對(duì)各類信息的影響變動(dòng)敏感度，尋找較準(zhǔn)確預(yù)示股票價(jià)格走勢(shì)的技術(shù)分析指標(biāo)集合或組合。從歷史各個(gè)時(shí)間間隔的股票價(jià)格漲跌、交易量變動(dòng)的交叉信息中，分析出大眾的投資心理和投資傾向。在股票預(yù)測(cè)常用的時(shí)間序列分析法主要是建立自回歸模型（AR）、移動(dòng)平均模型（MA）、自動(dòng)回歸－移動(dòng)平均模型（ARMA）和齊次非平穩(wěn)模型（ARIMA），其中ARIMA 是較成熟的模型，常用來(lái)對(duì)股價(jià)（最高價(jià)、最低價(jià)、開盤價(jià)、收盤價(jià)）及綜合指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)選擇模型的參數(shù)和辨識(shí)模型的系數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)間序列擬合好的模型對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
2.3.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘即在數(shù)據(jù)中查找存在于項(xiàng)目集合之間的頻繁模式、關(guān)聯(lián)、相關(guān)性或因果結(jié)構(gòu)④，該方法分析各種股票價(jià)格變化的關(guān)聯(lián)特性，從而確定有效的投資組合。
2.3.4 其他分析目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在證券分析中應(yīng)用的方向主要有：交易數(shù)據(jù)分析、趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析、投資組合分析、風(fēng)險(xiǎn)分析、客戶分析、客戶管理、財(cái)務(wù)指標(biāo)分析等。比如：利用數(shù)據(jù)挖掘分類、預(yù)測(cè)等技術(shù)根據(jù)企業(yè)過(guò)去、現(xiàn)在的財(cái)務(wù)信息判斷目前的財(cái)務(wù)狀況、預(yù)測(cè)未來(lái)的財(cái)務(wù)狀況；利用回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)根據(jù)收集到的企業(yè)信息資料，判斷企業(yè)未來(lái)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性；利用分類、聚類、生存周期等技術(shù)跟蹤不同客戶的行為特征，確定不同客戶群，針對(duì)不同客戶實(shí)施差異化的營(yíng)銷策略；通過(guò)分類等技術(shù)跟蹤原料的供貨信息，并收集相關(guān)企業(yè)信息，選擇最優(yōu)的供應(yīng)商；利用預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)等技術(shù)在眾多項(xiàng)目中選擇最有價(jià)值的項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)資金效率最大化等。
3實(shí)證研究
劉亭立（2005）⑤在以旅游上市公司公開的報(bào)表信息為基礎(chǔ)，匯總了1994年至2003年的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上，利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件工具對(duì)旅游業(yè)上市公司進(jìn)行了行業(yè)內(nèi)的對(duì)比分析，在選擇業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，并未采用先入為主、預(yù)先設(shè)定的傳統(tǒng)方法，而是通過(guò)因子分析技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，選擇出四個(gè)影響業(yè)績(jī)的綜合因素，從而避免了人為的主觀性，較為客觀地說(shuō)明我國(guó)旅游上市公司的經(jīng)營(yíng)狀況與業(yè)績(jī)表現(xiàn)。劉立秋，趙黎明，段二麗（2007）⑥在研究國(guó)內(nèi)外已有的評(píng)價(jià)體系的基礎(chǔ)之上，選擇了反映上市公司的盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、成長(zhǎng)能力的10個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)指標(biāo)體系。文章選擇了旅游板塊的上市公司作為研究樣本，所有指標(biāo)來(lái)源于各公司2004年年報(bào)。
在證券分析過(guò)程中，人們往往根據(jù)上市公司所在行業(yè)的相似性，將它們劃分成不同的板塊，這有利于投資者選擇合適的證券。現(xiàn)在，用SPSS軟件對(duì)后者的評(píng)價(jià)得分?jǐn)?shù)據(jù)為指標(biāo)做k-means聚類分析，將32家公司分為四類，結(jié)果如表1。
由結(jié)果可以看出，麗江旅游為第一類，總體最優(yōu)，得分明顯高于其他的類；而S*ST一投為第四類，總體最差，得分大大低于其他的類；中間有28個(gè)企業(yè)為第二類，2個(gè)企業(yè)為第三類，基本上是呈正態(tài)分布。而在第二類中，仍是有超過(guò)四分之一的得分為負(fù)數(shù)，也不太適合投資者。當(dāng)然，我們?cè)诰唧w的投資過(guò)程中可以結(jié)合其他指標(biāo)對(duì)證券做聚類分析，以輔助作出投資的決策。我國(guó)旅游上市公司的經(jīng)濟(jì)效益存在較大的異質(zhì)性，從我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展態(tài)勢(shì)及發(fā)達(dá)國(guó)家旅游業(yè)發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，我國(guó)旅游業(yè)發(fā)展還有很大空間，所以目前已上市的旅游企業(yè)更應(yīng)該珍惜上市資源，將旅游業(yè)做強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)旅游上市公司持續(xù)健康發(fā)展之路。
4結(jié)論
數(shù)據(jù)挖掘高度自動(dòng)化地分析數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，在證券分析中的應(yīng)用前景廣闊。無(wú)論是對(duì)股民了解股市走勢(shì)和做出正確投資決策，對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)家分析不同層次用戶投資行為和各種股票之問(wèn)的關(guān)系、及時(shí)發(fā)現(xiàn)股市中的非正常行為，對(duì)各上市公司調(diào)整市場(chǎng)策略，探測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)政府部門出臺(tái)新的方案等，都具有重要參考價(jià)值。
注釋：
①楊永斌.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在證券業(yè)中的應(yīng)用[J].重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版），2005，（10）：461-463.
②張靜妙，劉金媛，高紅偉.數(shù)據(jù)挖掘在證券業(yè)中的應(yīng)用研究[J].商業(yè)時(shí)代，2007，（22）：73、85.
③鄭樓英.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)中的應(yīng)用初探[J].財(cái)會(huì)研究，2007，（6）：39-41.
④徐曉峰，黃林鵬，顧錫康.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在證券業(yè)個(gè)性化服務(wù)中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)工程，2005，（10）：214-216.
⑤劉亭立.旅游業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)分析與評(píng)價(jià)[J].旅游學(xué)刊，2005，（4）：92-96.
⑥劉立秋，趙黎明，段二麗.我國(guó)旅游上市公司經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)[J].旅游學(xué)刊，2007，（4）：79-83.
參考文獻(xiàn)：
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量化策略投資分析范文6
一、管理會(huì)計(jì)觀念的創(chuàng)新
1、管理會(huì)計(jì)目標(biāo)的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的管理所采用的標(biāo)準(zhǔn)主要是利潤(rùn)最大化和現(xiàn)金凈流量最大。這些標(biāo)準(zhǔn)雖然能夠使企業(yè)講求經(jīng)濟(jì)核算和加強(qiáng)管理,但是它們不僅沒(méi)有考慮企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃,而且還忽略了市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下最為重要的因素――風(fēng)險(xiǎn)。從企業(yè)管理的目標(biāo)來(lái)看,上述決策標(biāo)準(zhǔn)是不全面的。因此,現(xiàn)代管理會(huì)計(jì)的目標(biāo)應(yīng)是追求企業(yè)價(jià)值最大化,立足于企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展,權(quán)衡風(fēng)險(xiǎn)與報(bào)酬的關(guān)系。
2、動(dòng)態(tài)管理觀念的形成。過(guò)去,企業(yè)組織結(jié)構(gòu)是一種縱向的、多層次的等級(jí)管理結(jié)構(gòu),企業(yè)的市場(chǎng)調(diào)查、生產(chǎn)、銷售、會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)等功能是分離的,加之信息傳遞和反饋手段落后,導(dǎo)致其應(yīng)變能力差,管理成本高。而在21世紀(jì)這個(gè)信息技術(shù)時(shí)代,由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的廣泛應(yīng)用和信息處理能力的日益提高,使得企業(yè)各職能部門之間及其與外界環(huán)境之間的信息交流變得十分便捷,企業(yè)可以隨時(shí)根據(jù)環(huán)境的變化做出統(tǒng)一、迅速的應(yīng)變策略。管理會(huì)計(jì)作為企業(yè)管理的決策與控制系統(tǒng),必須樹立動(dòng)態(tài)管理觀念。
3、時(shí)間價(jià)值觀念的形成。時(shí)間價(jià)值包括:(1)會(huì)計(jì)人員自身工作的時(shí)間價(jià)值。科學(xué)、合理地安排時(shí)間,保質(zhì)、保量地完成本職工作。(2)資金的時(shí)間價(jià)值。在企業(yè)籌資和投資決策時(shí),要充分考慮使用資金和時(shí)間的增值能力。(3)會(huì)計(jì)信息的時(shí)間價(jià)值。應(yīng)及時(shí)、準(zhǔn)確地傳遞會(huì)計(jì)信息。
二、管理會(huì)計(jì)內(nèi)容的創(chuàng)新
1、決策分析與評(píng)價(jià)。管理會(huì)計(jì)主要是為企業(yè)管理提供各種相關(guān)的、可靠的信息,因此,它在提供與經(jīng)營(yíng)投資決策有關(guān)的信息過(guò)程中,首先應(yīng)克服傳統(tǒng)管理會(huì)計(jì)所存在的短期性和簡(jiǎn)單性的缺陷,以戰(zhàn)略的眼光來(lái)提供全局性和長(zhǎng)遠(yuǎn)性的與決策有關(guān)的有用信息。
2、人力資源管理問(wèn)題。構(gòu)建和諧社會(huì),和諧企業(yè)必須堅(jiān)持以人為本的原則,充分挖掘和使用人力資源將成為現(xiàn)代企業(yè)管理首要解決的問(wèn)題。管理會(huì)計(jì)在進(jìn)行預(yù)測(cè)、決策、規(guī)劃與控制的過(guò)程中,必須將提供的會(huì)計(jì)信息與對(duì)人的管理結(jié)合起來(lái)。具體來(lái)說(shuō),人力資源管理應(yīng)著重做到:(1)進(jìn)行人力資源的投資分析。人力資源同物力資源一樣,能夠在未來(lái)獲得一定的收益(尤其是在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代)。(2)進(jìn)行人力資源行為的研究。采用有效的激勵(lì)方式和業(yè)績(jī)考核方案,激發(fā)人的主觀能動(dòng)性和行為積極性,使人在行為過(guò)程中能做到有意識(shí)的自覺(jué)控制。(3)對(duì)人力資源價(jià)值及成本的確定。為了實(shí)施具體的人力資源管理,有必要將人力資源的價(jià)值與成本計(jì)量化,因?yàn)橛?jì)量化后的人力資源價(jià)值數(shù)據(jù)更利于各項(xiàng)管理措施的操作。
3、風(fēng)險(xiǎn)管理問(wèn)題。由于管理會(huì)計(jì)著重研究全局的、長(zhǎng)遠(yuǎn)的戰(zhàn)略性問(wèn)題,因此,它必須考慮風(fēng)險(xiǎn)因素。一般而言,報(bào)酬與風(fēng)險(xiǎn)是共存的,報(bào)酬越大,風(fēng)險(xiǎn)也越大。企業(yè)的任何一項(xiàng)行為都帶有一定的風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的管理主要是在經(jīng)營(yíng)與投資管理中采用一定的方法,如投資組合、資產(chǎn)重組、并購(gòu)與聯(lián)營(yíng)等方式分散風(fēng)險(xiǎn)。
4、成本管理方面。新的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境要求企業(yè)管理者轉(zhuǎn)移成本管理重心,拓展成本控制視角。成本管理的重心應(yīng)當(dāng)逐漸從生產(chǎn)制造成本轉(zhuǎn)移到研制開發(fā)成本方面、從成本控制轉(zhuǎn)移到成本計(jì)劃。從戰(zhàn)略意義上考慮,管理會(huì)計(jì)應(yīng)包含以下成本管理的內(nèi)容:(1)通過(guò)市場(chǎng)調(diào)研確定為顧客提供服務(wù)產(chǎn)品多樣性來(lái)降低成本。(2)通過(guò)合理的研究開發(fā)政策,按照所得大于所費(fèi)的原則降低企業(yè)總體成本。(3)通過(guò)適度的投資規(guī)模來(lái)降低成本。(4)通過(guò)合理的人力資源配置來(lái)降低企業(yè)成本。
三、管理會(huì)計(jì)研究方法的創(chuàng)新
1、作業(yè)成本法。作業(yè)成本法是以作業(yè)為基礎(chǔ),著眼與成本發(fā)生的原因,依據(jù)資源耗費(fèi)的因果關(guān)系進(jìn)行成本分配。這種方法克服了傳統(tǒng)成本計(jì)算系統(tǒng)下間接費(fèi)用責(zé)任不清的缺陷,使以前許多不可控的間接費(fèi)用在系統(tǒng)中變?yōu)榭煽亍Ｍ瑫r(shí),作業(yè)成本法大大拓展了成本核算的范圍,改進(jìn)了成本分?jǐn)偡椒?及時(shí)提供相對(duì)準(zhǔn)確的作業(yè)成本信息,優(yōu)化了業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)方法。
