量化經(jīng)濟(jì)投資策略應(yīng)用效果研究教材

1、摘 要隨著我國經(jīng)濟(jì)的進(jìn)展，關(guān)于國內(nèi)來講，我國的量化投資正處在起步時期，而且量化投資的應(yīng)用近年來伴隨著資本市場的波動也正在穩(wěn)步地進(jìn)展。國內(nèi)眾多的學(xué)者關(guān)于量化投資策略運用效果的研究還不是專門多，因此，本文通過研究量化基金的績效及治理能力來研究量化投資策略在實際過程中的應(yīng)用效果，這也是本文要緊的研究意義所在，旨在提高大眾對量化投資的理解和認(rèn)識。中國從2004年8月27日的第一只量化基金產(chǎn)品出現(xiàn)以來，到2004年以來，一共有且只有60只量化基金出現(xiàn)，這其中的總規(guī)模就差不多達(dá)到約為500億元。從這些一連串的數(shù)據(jù)能夠看出我國的量化投資依舊仍然處于初級時期，在這之后，一些有關(guān)量化投資策略使用效果研究以及對國

2、內(nèi)并不多見的量化基金這類產(chǎn)品研究也如雨后春筍般地多了起來。盡管中國的量化基金市場相關(guān)于歐美發(fā)達(dá)國家在數(shù)量和規(guī)模上依舊會有專門大的差距，但隨著市場機(jī)制的日益完善以及越來越多的創(chuàng)新產(chǎn)品逐步推出，加上交易監(jiān)管制度的漸趨完善，以及寬敞投資者對金融知識的儲備的日趨豐富，相信中國的量化投資在近些年的進(jìn)展過程中也一定會迎接快速進(jìn)展的時期在國內(nèi)市場應(yīng)用前景不可估量。而且量化投資有著自己獨特的優(yōu)勢，這是因為量化投資和定性投資相比，更能克服人性上的弱點，關(guān)于在獵取信息和進(jìn)行投資決策時能夠體現(xiàn)更多的紀(jì)律性，比起其他的投資方式，量化投資的策略會顯得更加科學(xué)和完善。而從實際的狀態(tài)來看，通過觀看國內(nèi)量化基金的投資策略，關(guān)

3、于投資標(biāo)的的同質(zhì)化的現(xiàn)象顯得頗為嚴(yán)峻。深入地究其緣故，要緊是因為大多數(shù)的基金經(jīng)理他們不約而同地參考了多因子選股模型，如此就會導(dǎo)致容易忽略差不多面，加上行業(yè)的因素和市場風(fēng)格的轉(zhuǎn)換兩者也會毫無疑問地會對投資績效產(chǎn)生比較突出的阻礙。因此，在熊市中，基金則是更多地通過減倉的目的來達(dá)到減少損失的效果，從2010年，中國相繼推出股指期貨以來，本來完全能夠更多地配合股指期貨的操作方式來釆取市場中性策略來增加投資者的收益，然而因為目前交易機(jī)制還不夠完善，以及投資者的金融知識匱乏，并不能像西方資本主義市場那樣自由地使用所有的金融衍生產(chǎn)品來使得投資收益最大化。著也就導(dǎo)致了同樣的情況也出現(xiàn)在融資融券中，融資費率和融

4、券數(shù)量的限制使得一些在熊市中也可獲利的策略無法大展身手。盡管許多數(shù)據(jù)提供商及基金評級機(jī)構(gòu)公開了各自的基金業(yè)績評價指標(biāo)或評級公式，甚至有些賣方研究所也開發(fā)了量化擇基模型，然而眾多的擇基方法不論是在數(shù)據(jù)獵取成本、客觀性、易行性等方面都存在或多或少的問題。為了克服這些難題，本文致力于建立一個取數(shù)于公開市場、邏輯結(jié)構(gòu)簡單、易實現(xiàn)的量化擇基模型，為基金投資者提供可靠的投資建議。更是從宏觀的角度來講，在近十年來經(jīng)濟(jì)全球化的進(jìn)程有了突飛猛進(jìn)的進(jìn)展。隨著國家間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系與交往的日益緊密,從商品、服務(wù)、勞動力的相互補(bǔ)充,到科技、信息的互通有無,以及資本國際流淌規(guī)模的擴(kuò)大,國家間的利益差不多休戚相關(guān),實行完全封閉的

5、對外經(jīng)濟(jì)政策在當(dāng)今世界已不再可能。因而,任何國家都不可幸免地或主動、或被動地卷入到經(jīng)濟(jì)全球化的浪潮當(dāng)中,只是參與的程度有所一些的差不。因此，我們基于當(dāng)前的情況，本文首先將 15 只量化基金累計凈值收益率同中信 A 股指數(shù)收益率和市場收益率三者之間進(jìn)行比較，以研究當(dāng)前量化基金采納量化投資策略的績效情況；再通過采納 T-M 模型、H-M 模型和 C-L 模型對其中的9只量化基金的治理能力進(jìn)行了詳細(xì)的研究，進(jìn)而來評價量化基金在使用量化投資策略的擇股效果和擇時效果。通過研究結(jié)果顯示，樣本中 60%左右的量化基金能夠超過市場的均值和中信 A股指數(shù)，這就講明了量化基金所采納的量化策略在進(jìn)行投資過程中是有意

6、義的；T-M 模型、H-M 模型和 C-L 模型的研究結(jié)果也充分表明了幾乎全部量化基金具備正的擇股能力（在統(tǒng)計上并不是專門顯著），以及幾乎全部量化基金都不具備正的擇時能力（只有 C-L 模型的研究結(jié)論在統(tǒng)計上呈現(xiàn)顯著的趨勢）。最后本文總結(jié)了研究結(jié)論，并提出了一些決策性的建議。關(guān) 鍵 詞：量化經(jīng)濟(jì)；投資策略；實施效果；績效評估論文類型：理論研究和模型設(shè)定ABSTRACTWith the development of our economy, for domestic, quantitative investment in our country is in start level, and th

7、e application of quantitative investment in recent years along with the fluctuations are steadily on the development of capital market. Many domestic scholars for the application of quantitative investment strategies to effect is also not many, therefore, in this paper, through the study of performa

8、nce and quantitative funds management ability to study quantitative investment strategies in the process of practical application effect, this is the meaning, this article mainly research aimed at improving the publics understanding of quantitative.China from August 27, 2004, the first quantitative

9、fund products, since 2004, a total of only 60and quantitative funds, of which total scale has reached about 50 billion Yuan. A series of data can be seen from this quantitative investment or is still in its infancy in our country, after that, some studies quantitative investment strategies use effec

10、t and the domestic rare quantitative fund this kind of product research and also such as bamboo shoots up more. Although Chinas quantitative fund market relative to the developed countries in the number and size of Europe and North America will still have a large gap, however, as the market mechanis

11、m increasingly perfect and introduced gradually, more and more innovative products and trade supervision system gradually perfect, and the general investors increasingly rich reserves of financial knowledge, believe that the process of the development of quantitative investment in China in recent ye

12、ars are going to meet the rapid development period in the domestic market prospect is immeasurable. And quantitative investment has its own unique advantages, this is because, compared to quantitative and qualitative investment can overcome the weakness of human nature, in the access to information

13、and investment decisions can reflect more discipline, and compared with other forms of investment, quantitative investment strategy would be a more scientific and perfect.And from the perspective of the state of actual, by observing the domestic quant funds investment strategy, the phenomenon of hom

14、ogeneity for investment is very serious. Thoroughly investigate its reason, mainly because most fund managers they consulted many to one factor to choose a model, this will lead to easy to overlook the fundamentals, plus the industry factors and market style transformation both will no doubt be a pr

15、ominent impact on investment performance. , of course, in a bear market, the fund is more through reduced to achieve the purpose of reducing the effect of the loss, since 2010, China successively since the launch of stock index futures, already can more completely with the operation of the stock ind

16、ex futures to the quantitative market neutral strategy to increase the income of the investors, however because of the trading mechanism is not perfect enough, and investors lack of financial knowledge, unlike western capitalist market, and cant free to use all of the financial derivatives to make t

17、o maximize investment returns. Also can lead to the same situation also appeared in the margin, financing cost rate and the limit of the number of the borrowing makes some in bear markets can also be profitable strategy can not.Based on the current situation, this article will first 15 quantitative

18、fund accumulative total net value of yield with citric a-share index comparison between returns and market returns, in order to study the current performance of quant funds using quantitative investment strategies; Again through the adoption of T - M model, H - M model and C - L model of 9 quantitat

19、ive fund management ability to carry on the detailed research, and then to evaluate quantitative funds in the use of quantitative investment strategies of stock selection effect and timing effect. Through the research results show that the sample of 60% or so of the quant funds can be more than the

20、market average and citric a-share index, which means the quant quantitative strategies adopted by the makes sense to invest in the process; T - M model, H - M model and the result of C - L model also fully shows that almost all quantitative funds is the stock selection ability not statistically sign

21、ificant), and almost all quantitative funds dont have is timing ability only C - L model research conclusion statistically significant trends). At the end of the paper summarizes the research conclusion, and puts forward some policy Suggestions.KEY WORDS: Quantitative economy; Investment strategy; t

22、he Implementation effect; Performance evaluation TYPE OF THESIS: Theoretical Research and Case Study目 錄 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc382205131 1 緒論 PAGEREF _Toc382205131 h 3 HYPERLINK l _Toc382205132 1.1 選題背景和研究意義 PAGEREF _Toc382205132 h 3 HYPERLINK l _Toc382205133 1.2 本文創(chuàng)新點 PAGEREF _Toc382205133

23、 h 3 HYPERLINK l _Toc382205134 2 相關(guān)理論與綜述 PAGEREF _Toc382205134 h 3 HYPERLINK l _Toc382205135 2.1 量化投資使用效果的理論支撐 PAGEREF _Toc382205135 h 3 HYPERLINK l _Toc382205136 2.2 量化投資策略的使用理論支撐 PAGEREF _Toc382205136 h 3 HYPERLINK l _Toc382205136 2.3 國外文獻(xiàn)綜述 PAGEREF _Toc382205136 h 3 HYPERLINK l _Toc382205136 2.4

24、國內(nèi)文獻(xiàn)綜述 PAGEREF _Toc382205136 h 3 HYPERLINK l _Toc382205137 3 量化投資的現(xiàn)狀與進(jìn)展 PAGEREF _Toc382205137 h 3 HYPERLINK l _Toc382205138 3.1 量化投資的現(xiàn)狀 PAGEREF _Toc382205138 h 3 HYPERLINK l _Toc382205139 3.2 量化投資進(jìn)展趨勢 PAGEREF _Toc382205139 h 3 HYPERLINK l _Toc382205140 4 量化投資策略的使用效果 PAGEREF _Toc382205140 h 3 HYPERLI

25、NK l _Toc382205141 4.1 量化投資的治理能力分析 PAGEREF _Toc382205141 h 3 HYPERLINK l _Toc382205142 4.2 量化投資能否戰(zhàn)勝市場 PAGEREF _Toc382205142 h 3 HYPERLINK l _Toc382205143 5 多因子選股模型的建立 PAGEREF _Toc382205143 h 3 HYPERLINK l _Toc382205144 5.1 模型介紹 PAGEREF _Toc382205144 h 3 HYPERLINK l _Toc382205145 5.1.1 模型研究思路 PAGEREF

26、 _Toc382205145 h 3 HYPERLINK l _Toc382205144 5.2 多因子模型建立步驟 PAGEREF _Toc382205144 h 3 HYPERLINK l _Toc382205144 5.2.1 選取候選因子 PAGEREF _Toc382205144 h 3 HYPERLINK l _Toc382205144 5.2.2 檢驗選股因子的有效性 PAGEREF _Toc382205144 h 3 HYPERLINK l _Toc382205144 5.2.3 剔除多余因子 PAGEREF _Toc382205144 h 3 HYPERLINK l _Toc

27、382205144 5.2.4 模型評價及改進(jìn) PAGEREF _Toc382205144 h 3 HYPERLINK l _Toc382205146 6 多因子模型實證結(jié)果 PAGEREF _Toc382205146 h 3 HYPERLINK l _Toc382205147 6.1 數(shù)據(jù)范圍選取 PAGEREF _Toc382205147 h 3 HYPERLINK l _Toc382205148 6.2 數(shù)據(jù)處理 PAGEREF _Toc382205148 h 3 HYPERLINK l _Toc382205144 6.3構(gòu)建多因子投資組合 PAGEREF _Toc382205144 h

28、 3 HYPERLINK l _Toc382205144 6.4多因子模型運行結(jié)果 PAGEREF _Toc382205144 h 3 HYPERLINK l _Toc382205146 7 政策建議 PAGEREF _Toc382205146 h 3 HYPERLINK l _Toc382205147 7.1 學(xué)習(xí)國外先進(jìn)量化策略 PAGEREF _Toc382205147 h 3 HYPERLINK l _Toc382205147 7.2 提高人才素養(yǎng) PAGEREF _Toc382205147 h 3 HYPERLINK l _Toc382205147 7.3推進(jìn)人民幣國際化 PAGER

29、EF _Toc382205147 h 3 HYPERLINK l _Toc382205147 7.4 擴(kuò)內(nèi)需與加快出口貿(mào)易 PAGEREF _Toc382205147 h 3 HYPERLINK l _Toc382205147 7.5 協(xié)調(diào)國際貨幣政策 PAGEREF _Toc382205147 h 3 HYPERLINK l _Toc382205147 7.6 削弱通貨膨脹 PAGEREF _Toc382205147 h 3 HYPERLINK l _Toc382205147 7.7 加強(qiáng)對流淌資本的監(jiān)管 PAGEREF _Toc382205147 h 31 緒論選題背景和研究意義中國股票市

30、場成立差不多 20 余年，在這期間，相應(yīng)法律法規(guī)和制度建設(shè)日益完善，市場中的參與者也越來越多，通過2005 年股權(quán)分置改革，中國股票市場快速健康進(jìn)展并不斷壯大，可投資品種也越來越多。市場產(chǎn)品的增加為各種投資方式的進(jìn)展提供了歷史機(jī)遇，與此同時，機(jī)構(gòu)投資者對量化投資的關(guān)注程度也越來越高。量化投資策略作為投資策略的一種，在投資過程中具有重要的實踐意義。量化投資略包括行業(yè)量化資產(chǎn)配置策略、量化擇股策略和量化擇時策略。行業(yè)量化資產(chǎn)配置策略體現(xiàn)的是行業(yè)選擇的能力、量化擇股策略體現(xiàn)的是證券選擇的能力，量化擇時策略體現(xiàn)的是時刻選擇的能力。其中，擇時策略是通過分析歷史信息和現(xiàn)時信息，對當(dāng)前的投資決策做出指導(dǎo)，而

31、不是對以后趨勢進(jìn)行預(yù)測。量化投資策略依照一些量化的指標(biāo)來指導(dǎo)投資決策，這些指標(biāo)能夠是技術(shù)分析學(xué)派使用的，如價格、成交量、成交額、移動平均線數(shù)據(jù)等，也能夠是學(xué)術(shù)分析學(xué)派使用的，如貨幣供應(yīng)量、公司財務(wù)指標(biāo)等，也能夠是心理分析學(xué)派使用的，如投資者情緒指標(biāo)、分析師綜合預(yù)測等。量化投資策略確實是依照這些能夠獲得的能夠量化的信息，對其進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)上的分析，并加以金融建模，通過運用計算機(jī)程序進(jìn)行日常的決策和交易。自2004 年 8月 27 日國內(nèi)發(fā)行第一只量化基金產(chǎn)品以來，截至目前，國內(nèi)差不多有十五只公募性質(zhì)的量化基金產(chǎn)品在運營，一些陽光私募也開始使用量化投資策略，量化投資在我國的進(jìn)展還處于起步時期。國內(nèi)學(xué)者

32、對量化投資策略應(yīng)用效果的研究還較少，本文在借鑒前人研究基金治理能力方法的基礎(chǔ)上，從研究量化基金治理能力來研究量化投資策略的擇時效果和擇股效果，以研究量化投資策略的使用效果，并依照研究結(jié)果提出合理的建議。本文的研究意義在于，國內(nèi)外學(xué)者對量化投資策略使用效果的專門研究還較少，供本文可參考的專門研究投資策略使用效果的理論和文獻(xiàn)十分有限，本文在此理論背景和研究基礎(chǔ)上，利用國內(nèi) A 股市場上現(xiàn)有的采納量化策略的基金數(shù)據(jù)，通過研究這些基金的績效、擇股能力和擇時能力來考察分析使用量化投資策略的效果。長期以來,對基金真實業(yè)績、基金經(jīng)理的實際投資能力、基金經(jīng)理的作用和地位、基金經(jīng)理是否盡職履行職責(zé)等問題,一直存

33、在爭論。本文的研究有助于考察基金和基金經(jīng)理的真實狀況,分析基金經(jīng)理努力程度的“真實效應(yīng)”,基于收益數(shù)據(jù)的基金經(jīng)理努力程度評價模式不僅對基金經(jīng)理“成功”的投資行為進(jìn)行了考察,還對其主觀努力程度進(jìn)行了分析,因此本文的研究具有重要的應(yīng)用價值。隨著量化投資的不斷進(jìn)展，量化投資模型也在不斷改進(jìn)。簡單的策略可能確實是證券或組合的套利行為，如期現(xiàn)套利組合、市場異象研究中的差價組合等。統(tǒng)計套利策略是經(jīng)典的量化投資策略，如匹配交易或攜帶交易。近年來，高頻交易成為量化投資的重要內(nèi)容，基于高速的計算機(jī)系統(tǒng)實施高頻的程序交易差不多是量化投資的重要利器。本文創(chuàng)新點本文力求在前人理論和研究成果的基礎(chǔ)上，進(jìn)行一定程度的創(chuàng)新

34、。論文創(chuàng)作后，總結(jié)本文的創(chuàng)新點要緊為研究對象上的創(chuàng)新。量化投資在我國還處于起步時期，國內(nèi)學(xué)者對量化投資策略使用效果的研究比較少見，對量化基金這類新興基金的研究也比較少見，量化基金由于要緊使用量化投資策略行投資，因此量化基金的治理能力能夠直接反映量化投資策略的使用效果，因此本文通過研究量化基金的治理能力，對量化投資策略的應(yīng)用效果進(jìn)行了研究，在研究對象上呈現(xiàn)一定的創(chuàng)新性。同時，也將多因子模型中有效因子藤選范圍圈定作出大膽嘗試，即分不對大盤股和小盤股觀不出適合各自風(fēng)格特征的有效因子，以迎合不同時刻股票市場的風(fēng)格走向，多因子選股時釆用打分法來構(gòu)建投資組合時我們提出的分層賦權(quán)思想也是亮點之一。近年來，我

35、國股票市場中大小盤收益存在明顯差距，市場熱捧小盤股，小盤股有遠(yuǎn)勝于大盤股的收益表現(xiàn)，但有些時期大盤股也有超越小盤股的表現(xiàn)，許多機(jī)構(gòu)和學(xué)者進(jìn)行了大量的研究來解釋和把握這種現(xiàn)象，以實現(xiàn)投資收益的最大化，下面從實證分析的角度的角度動身，來揭示能夠使用這種風(fēng)格來構(gòu)建差不多策略的操作方式和原理，為投資者的投資提出新的建議和方法。 MACROBUTTON MTEditEquationSection2 Equation Chapter (Next) Section 1 SEQ MTEqn r h * MERGEFORMAT SEQ MTSec r 1 h * MERGEFORMAT SEQ MTChap h

36、 * MERGEFORMAT 相關(guān)理論綜述2.1量化投資使用效果的理論支撐要研究投資策略的使用效果，那么前提是這種投資策略能夠在市場上發(fā)揮作用，由此能夠得出，研究量化投資策略使用效果的理論前提確實是市場的有效性理論。關(guān)于效率市場假講，目前被采納最多的是 Eugene F.Fama 的理論。Eugene F.Fama 依照信息集的不同將效率市場分為三種類型：1、弱勢效率市場 弱勢效率市場是指當(dāng)前的證券價格差不多充分反映了全部能從市場交易數(shù)據(jù)中獲得的信息，這些信息包括過去的價格、成交量等歷史信息。這意味著技術(shù)分析在弱勢效率市場是無效的。2、半強(qiáng)勢效率市場半強(qiáng)勢效率市場是指證券價格差不多充分反映所有

37、的公開信息。這意味著使用公開信息進(jìn)行的分析是無效的3、強(qiáng)勢效率市場強(qiáng)勢效率市場是證券價格差不多充分反映了全部的信息，包括公開信息和內(nèi)幕信息。這意味著使用任何信息進(jìn)行的分析差不多上無效的。假如市場是弱勢有效的，那么市場差不多完全反映了全部歷史信息，人們只有對全部公開信息進(jìn)行分析，使用某種投資策略才能獲得超額收益；假如市場是半勢有效的，那么人們不能夠通過對公開信息進(jìn)行分析來獲得超額收益，人們只能夠?qū)?nèi)幕信息分析來獲得超額收益；假如市場是強(qiáng)勢有效的，那么使用任何信息包括歷史信息、公開信息和內(nèi)幕信息都無法獲得超額收益。量化投資策略作為一種主動型投資治理方式，使用的信息集是全部公開信息，因此在市場是強(qiáng)勢

38、有效的情況下也將失去效力。研究量化擇時策略效果的理論前提是市場是無效率市場或弱勢效率市場或半強(qiáng)勢效率市場。資本資產(chǎn)定價模型 CAPM 由夏普（William Sharpe）、林特奈（John Lintner）、特里諾（Jack Treynor）和莫辛（Jan Mossin）等學(xué)者在資產(chǎn)組合理論的基礎(chǔ)上進(jìn)展而來。 CAPM 模型的假設(shè)包括： 全部投資者具有相同的投資期限投資者按照投資組合在單一投資期內(nèi)的預(yù)期收益率和標(biāo)準(zhǔn)差來對這些投資組合進(jìn)行評價投資者永久不滿足，當(dāng)面臨其他條件相同的兩個選擇時，他們將選擇具有預(yù)期收益率較高的那一種；投資者是風(fēng)險厭惡的，當(dāng)面臨其他條件相同的兩個選擇時，他們將選擇標(biāo)準(zhǔn)

39、差較小的那一種；每種資產(chǎn)是無限可分的；投資者能夠按照相同的無風(fēng)險利率貸出或者借入資金；證券市場無摩擦，交易費用和稅收可忽略不計； 投資者具有相同的信息獵取能力，且信息是免費的。投資者關(guān)于各種資產(chǎn)的收益率、標(biāo)準(zhǔn)差、協(xié)方差等具有相同的預(yù)期。 CAPM 模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為： Rp-（NAVt-NAVt-1）/NAVt-1這是與市場組合協(xié)方差與市場組合的方差之比。現(xiàn)代的資本資產(chǎn)定價理論是目前流行的基金績效、治理能力評價模型和的理論基礎(chǔ)，同時也是一些量化投資策略的基礎(chǔ)。 CAPM 模型為人們計算預(yù)期收益率以及進(jìn)行各種資產(chǎn)定價提供了理論依據(jù)，同時，為后來學(xué)者通過將 CAPM 變形來研究基金的擇時能力和擇股

40、能力提供了依據(jù)，如檢驗基金治理能力的 T-M 模型和H-M 模型差不多上在 CAPM 模型的基礎(chǔ)上加入另外的自變量得來。2.2量化投資策略的使用理論支撐量化基金是采納量化投資策略來進(jìn)行行業(yè)資產(chǎn)配置、擇股和擇時以及運用計算機(jī)程序進(jìn)行交易操作的基金。由于量化基金要緊采納量化投資策略來進(jìn)行投資運作，因此，量化投資策略的使用效果能夠直接體現(xiàn)在量化基金績效及治理能力上，即量化投資策略的使用效果好，則量化基金會表現(xiàn)出較好的績效和較高的治理能力。因此，使用績效評估及治理能力評價理論研究量化投資策略的使用效果是完全可行的。依照績效評估是否進(jìn)行風(fēng)險調(diào)整，績效評估的方法能夠分為收益指標(biāo)評估方法和基于風(fēng)險調(diào)整的指標(biāo)

41、評估方法。基于風(fēng)險調(diào)整的指標(biāo)評估方法，又能夠依照績效評估中考慮的業(yè)績阻礙因素的數(shù)量，能夠分為單因素績效評估理論和多因素績效評估理論。收益指標(biāo)能夠反映投資組合在一定期間內(nèi)的收益情況，一般使用投資組合凈值收益率率來表示投資組合在一定期間內(nèi)的收益率情況。投資組合凈值收益率的計算公式為：投資組合凈值收益率=（投資組合當(dāng)期累計凈值-投資組合上期累計凈值）/投資組合上期累計凈值，即：Rp-（NAVt-NAVt-1）/NAVt-1其中， 表示Rp投資組合凈值收益率，NAVt表示投資組合當(dāng)期累計凈值，NAVt-1 表示投資組合上期累計凈值。2.3國外文獻(xiàn)綜述在 20 世紀(jì) 60 年代初，國外進(jìn)行績效評估研究時

42、要緊使用投資組合收益率指標(biāo)，然而由于這種評估方式?jīng)]有考慮到風(fēng)險因素，因此這種評價方法不能全面的反映風(fēng)險因素對收益的阻礙。國外學(xué)者專門快就綜合收益和風(fēng)險因素，開發(fā)出基于風(fēng)險調(diào)整的績效評估模型。Sharpe（1966）認(rèn)為一般投資組合只能接近于充分分散非系統(tǒng)性風(fēng)險，在績效評估時還應(yīng)考慮到非系統(tǒng)性風(fēng)險因素，因此他提出了另外一種風(fēng)險調(diào)整的績效評估模型，即 Sharpe測度，他考慮了總風(fēng)險與超額收益之間的關(guān)系，該模型測度了每單位總風(fēng)險對應(yīng)的超額收益，也是一種相對的評估方式。Sharpe 使用該模型對美國 1954 年至1963 年之間的 34 基金進(jìn)行了研究，結(jié)果顯示大部分基金的績效無法超越道瓊斯工業(yè)指

43、數(shù)的績效，而各個基金收益率的差異要緊由基金費用的不同引起。Jensen（1968）提出了 Jensen 測度評估模型，該模型以投資組合收益率與基于 CAPM的預(yù)期收益率之差作為評估績效的指標(biāo)，是一種絕對的績效評估模型，該模型也只考慮到了系統(tǒng)性風(fēng)險因素，而沒有將非系統(tǒng)性因素納入模型。通過對美國 1958 至 1964 年之間的115 只基金的績效進(jìn)行研究，Jensen 得到結(jié)論，即沒有證據(jù)表明這些基金能夠獲得比隨機(jī)選擇的投資組合更好的績效。Fama 和 French（1993）的三因素模型對投資組合收益來源進(jìn)行了詳細(xì)的分解，是多因素績效評估方法的代表。Carhart（1997）通過向三因素模型中

44、加入一個動量因子因素得出了四因素模型，該模型對投資組合收益來源的分解更加全面。多因素模型相關(guān)于單因素模型對業(yè)績的分解更為全面，但由于加入業(yè)績阻礙因子具有一定程度的主觀性，因此其評價效果也受到業(yè)績阻礙因子的阻礙。Treynor 和 Mazuy（1966）最早提出了對治理能力進(jìn)行評價的模型，即 T-M 模型，該模型以市場收益與無風(fēng)險收益率之差的平方作為阻礙擇時能力的因素，以該項系數(shù)作為衡量擇時能力的指標(biāo)，他們認(rèn)為投資組合治理人假如有良好的擇時能力，那么他們會在市場為牛市時增加股票資產(chǎn)的配置比重，他們使用該模型對美國 1953 年至 1962 年期間 57 基金的表現(xiàn)進(jìn)行研究，結(jié)果顯示只有一只基金具

45、有顯著的擇時能力，這表明這些基金的收益來源要緊是市場風(fēng)險酬勞和證券選擇能力。Henriksson 和 Merton（1981）提出了檢測基金治理人治理能力的 H-M 模型。通過向詹森測度中加入一個期權(quán)項目，并通過判定該項的系數(shù)的正負(fù)來評估治理人的擇時能力，他們通過對美國 1968 年至 1980年之間的 116 只基金進(jìn)行研究，發(fā)覺這些基金都不具備擇時能力。Chang 和 Lewelle（1984）在 H-M 模型的基礎(chǔ)上，提出了 C-L 模型，他們將證券場運行劃分為牛市和熊市，兩個時期均有不同的貝塔值，通過比較兩個時期貝塔值的大小來推斷基金治理人是否具備擇時能力，即牛市時期的貝塔大于熊市時期

46、的貝塔，那么投資組合治理人就具備正的擇時能力，通過對美國 1971 年至 1979 年之間的 67 只基金進(jìn)行檢驗，他們發(fā)覺這些基金并不具備顯著的擇時能力的結(jié)論。三因素模型提出后，一些學(xué)者開始將治理能力評估模型與三因素模型結(jié)合起來使用，Goetzmann、Ingersoll 和 Ivkovic（2000）通過向變形的 Jensen 測度加入每日市場時機(jī)把握帶來的基金資產(chǎn)增加值來檢測基金的治理能力，那個模型即 GII 模型；同時他們也基于三因素模型對模型進(jìn)行修改得到 GIIFF3 模型；通過對美國 1988 年 1 月至 1998 年 3月期間的 558 只基金進(jìn)行研究，他們發(fā)覺只有專門少的基金

47、表現(xiàn)出顯著的正向擇時能力。通過以上文獻(xiàn)能夠發(fā)覺以上，以上學(xué)者的研究數(shù)據(jù)要緊基于月度收益數(shù)據(jù)，結(jié)果差不多上表明基金并不具備顯著的擇時能力。之后一些學(xué)者開始采納日收益數(shù)據(jù)來研究投資組治理人的擇時能力，其中一部分學(xué)者得出的研究結(jié)論傾向于治理人大多數(shù)具備正的擇時能力，比如 Bollen 和 Busse（2001）使用日收益數(shù)據(jù)的研究發(fā)覺基金具有一定的時機(jī)選擇能力，Changce 和 Halmer（2001）的研究也表明基金具備一定的時機(jī)選擇能力。使用月度數(shù)據(jù)得到的擇時能力應(yīng)對應(yīng)于月度擇時能力，而使用日度數(shù)據(jù)得到的擇時能力應(yīng)對應(yīng)于日擇時能力。以上學(xué)者的研究結(jié)果表明，基金治理人有一定的日擇時能力，而沒有證

48、據(jù)表明基金治理人具備正的月度擇時能力。2.4國內(nèi)文獻(xiàn)綜述隨著基金市場的進(jìn)展，在績效評估以及治理能力研究方面，我國學(xué)者從研究封閉式基金的績效及治理能力逐漸過渡到研究開放式基金的績效和治理能力。由于市場上目前存在的量化基金數(shù)量還較少，因此對該類型基金的研究還特很多見。以下的文獻(xiàn)也要緊集中在研究封閉式基金和開放式基金績效和治理能力方面。沈維濤、黃興孿（2013）使用風(fēng)險調(diào)整績效評估法、T-M 模型和 H-M 模型對 1999年5 月 14 日至 2001 年 3 月 23 日期間的 10 只基金進(jìn)行了研究，結(jié)果發(fā)覺 40%的基金累計凈值收益率能夠超過基準(zhǔn)市場組合收益率，T-M 模型檢驗中有 6 只基

49、金的擇時能力指標(biāo)為正然而并不顯著，H-M 模型中有 7 只基金的擇時能力為正但并不顯著，講明沒有證據(jù)表明基金具備正的擇時能力，因此他們認(rèn)為基金獵取收益的要緊來源依舊其擇股能力。吳世農(nóng)、李培標(biāo)（2014）在中國投資基金證券選擇和時機(jī)選擇能力的實證研究中，運用 T-M 模型和 H-M 模型對 2009年 5 月-2012 年 12 月期間的 10 只封閉式基金進(jìn)行了究。他們的研究結(jié)果顯示，這些基金都不具備顯著的證券選擇能力，大部分基金具備正的市場時機(jī)選擇能力?；谝陨涎芯拷Y(jié)果，他們認(rèn)為這些基金要緊依靠其擇時能力來獵取收益。值得注意的是，該研究的數(shù)據(jù)是周頻率數(shù)據(jù)，所在時刻區(qū)間正是股票市場處于不斷向上

50、的牛市時期，數(shù)據(jù)時刻區(qū)間并沒有橫跨牛市和熊市。這一結(jié)論與沈維濤、黃興孿（2001）的研究結(jié)論是相反的。王守法（2015）在我國證券投資基金績效的研究與評價中，從風(fēng)險與收益、風(fēng)險調(diào)整收益、治理能力和績效持續(xù)性方面對2013 年 3 月 4 日至 2015 年 10 月 31 日期間的 1只基金進(jìn)行了研究，結(jié)果發(fā)覺，我國基金總體上專門難持續(xù)跑贏大盤，也沒有證據(jù)表明其具備良好擇時能力和擇股能力，基金業(yè)績不具有持續(xù)性。王聰（2001）在證券投資基金績效評估分析中系統(tǒng)的研究了目前國際上流行的證券投資基金績效評估模型和治理能力評價模型，對各種模型的適用性做了深入的分析，得出相比于均值方差模型，單因素檢驗?zāi)?/p>

51、型和多因素檢驗?zāi)Ｐ透m合中國證券市場，而多因素檢驗?zāi)Ｐ拖啾扔趩我蛩貦z驗?zāi)Ｐ推鋽M合效果更好，在基金治理能力方面，T-M 模型、H-M模型和 C-L 模型更適合用于檢驗開放式基金。汪光成（2002）使用基于CAPM 的 T-M 模型、H-M 模型和 GII 模型以及基于三因素模型的 T-MFF3 模型、H-MFF3 模型和 GIIFF3 模型對我國 1998 年 6 月 30 日至 2001 年 6月 30 日之間的 33 只基金進(jìn)行了研究，結(jié)果顯示多數(shù)基金不具備正的擇時能力，而是具備負(fù)向的擇時能力，只有少數(shù)基金具備正的擇時能力；在多因素調(diào)整的 T-M 模型、H-M 模型下有一定部分的基金具備統(tǒng)計

52、結(jié)論上顯著的正擇股能力。在分時段檢驗中，1999 年和 2000年多數(shù)基金表現(xiàn)出不顯著的正擇時能力，2001 年多數(shù)基金則表現(xiàn)出負(fù)向的擇時能力。另外汪光成還對基金的季度持倉變化情況進(jìn)行了研究，結(jié)果發(fā)覺基金的持現(xiàn)比例在市場波動時并無明顯變化，也講明基金在季度區(qū)間內(nèi)沒有表現(xiàn)出正的擇時能力。張新、杜書明（2002）使用詹森測度、夏普比率、T-M 模型和 H-M 模型對 1999年 12月 31 日至 2001 年 9 月 28 日期間的 22 只基金進(jìn)行了研究，結(jié)果發(fā)覺沒有證據(jù)能表明這些基金能夠超越基準(zhǔn)市場組合，也沒有顯示出優(yōu)異的擇時能力和擇股能力?？偨Y(jié)以上文獻(xiàn)的研究結(jié)論，能夠發(fā)覺，除去吳世農(nóng)、李培

53、標(biāo)（2002）的研究結(jié)論顯示基金具備正的擇時能力外，其他國內(nèi)學(xué)者的研究均表明不管封閉式基金依舊開放式基金都沒有證據(jù)表明他們具備正的擇時能力和正的擇股能力。吳世農(nóng)、李培標(biāo)得出基金具備正的擇時能力的研究結(jié)論的緣故可能在于他們選取的數(shù)據(jù)是周收益率數(shù)據(jù)，同時數(shù)據(jù)區(qū)間 2009年 5 月-2012 年 12 月股票市場一直處于整體向上的牛市時期，數(shù)據(jù)時刻區(qū)間沒有橫跨牛和熊市。由于量化基金目前尚在起步進(jìn)展時期，國內(nèi)學(xué)者對量化投資效果的研究也十分見。因此，本文要緊借鑒以往學(xué)者對封閉式基金和開放式基金的績效及治理能力研究方法來研究量化投資策略的使用效果。3量化投資的現(xiàn)狀與進(jìn)展我國的量化投資處于進(jìn)展的起步時期，

54、自 2004 年國內(nèi)第一只量化基金產(chǎn)品光大保德信量化核心基金誕生以來，目前差不多有多只量化基金在運作。目前國內(nèi)采納量化投資策略作為投資策略的投資者依舊以機(jī)構(gòu)投資者為代表，由于量化投資需要處理大量的高頻數(shù)據(jù)，且需要計算機(jī)程序來完成整個交易過程，因此其使用門檻較高，個人投資者專門難使用量化投資策略進(jìn)行投資，但也有一些簡單的基于技術(shù)分析的量化投資策略程序差不多公開，個人投資者能夠參照這些來學(xué)習(xí)使用量化投資策略。使用量化投資策略的機(jī)構(gòu)投資者以公募基金、券商和私募機(jī)構(gòu)為代表。量化投資的應(yīng)用范圍則包括股票投資、金融期貨及衍生品投資和商品期貨投資。3.1量化投資的現(xiàn)狀國內(nèi)第一只量化投資基金光大保德信量化核心

55、基金誕生于2004 年；2005年，國內(nèi)第二只量化投資基金上投摩根阿爾法基金發(fā)行成立，之后的四年中，一直沒有新量化投資基金出現(xiàn)，直到2009 年以來新的量化基金重新開始發(fā)行，量化投資再次被國內(nèi)機(jī)構(gòu)投資者所重視，當(dāng)年總共有五只量化基金發(fā)行，2010年則有三只量化基金發(fā)行，2011年有五只量化基金發(fā)行。目前國內(nèi)發(fā)行的 15 只量化投資基金情況如表 3-1 所示。表3-1量化基金發(fā)行時刻及投資策略使用情況除公募基金外，量化投資策略在私募投資治理機(jī)構(gòu)中的應(yīng)用也快速進(jìn)展。依照私募排排網(wǎng)站的統(tǒng)計，目前國內(nèi)差不多有 20 款采納量化投資策略的私募產(chǎn)品，這些產(chǎn)品的基金經(jīng)理多數(shù)具有海外量化投資經(jīng)歷。另外，在券商

56、專戶理財、基金專戶理財、及商品期貨經(jīng)紀(jì)商中量化投資開始占據(jù)一席之地。3.2量化投資進(jìn)展趨勢由于傳統(tǒng)投資過程中需要不斷的進(jìn)行人為分析及推斷，因此分析人員難免會受到自身情緒的阻礙，這就有使得真實的分析結(jié)果偏離理性分析結(jié)果造成錯判，而量化投資過程中使用程序來分析已有和現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并依照投資策略來完成推斷，就幸免了人為情緒對分析和推斷造成的負(fù)面阻礙。因此，量化投資相關(guān)于傳統(tǒng)投資的一個優(yōu)勢在于能夠幸免人為情緒對分析和推斷造成的負(fù)面阻礙。 在決策對象的廣度上，傳統(tǒng)投資由于可跟蹤股票數(shù)量上的限制，以及人為分析決策時分析變量上的限制，其決策對象的廣度呈現(xiàn)出有限性；而量化投資則由于使用計算機(jī)程序執(zhí)行量化投資策略來

57、進(jìn)行分析和推斷，因此其可跟蹤股票的數(shù)量差不多不受限制，其分析變量也差不多不受限制，使用計算機(jī)程序能夠快速對大量研究對象進(jìn)行分析及推斷，其決策對象的廣度呈現(xiàn)出無限性。在決策對象的深度上，使用量化投資策略進(jìn)行投資治理，需要不斷更新策略來適應(yīng)市場的變化，且需要進(jìn)行計算機(jī)編程，因此其工作量十分復(fù)雜和龐大，其研究深度由已有投資策略所決定；而傳統(tǒng)投資中研究人員能夠經(jīng)常性的對掌握的信息進(jìn)行日常分析，因此其更具深度優(yōu)勢。在收益和風(fēng)險操縱方面，傳統(tǒng)投資更加偏重個股選擇而不是投資組合構(gòu)建，強(qiáng)調(diào)的是收益而不是風(fēng)險操縱；而量化投資特不看重風(fēng)險操縱，追求在風(fēng)險和收益之間的權(quán)衡。因此，量化投資能夠有效幸免投資治理人偏離潛

58、在的業(yè)績基準(zhǔn)，過分追求收益而忽視風(fēng)險。在分析及推斷方面，傳統(tǒng)投資是不斷的進(jìn)行人為分析及推斷，而量化投資則是不斷通過已有量化投資策略進(jìn)行分析及推斷；在交易執(zhí)行方面，傳統(tǒng)投資一般由專門人員來執(zhí)行交易，而量化投資則通過計算機(jī)程序來執(zhí)行交易。綜上所述，量化投資相關(guān)于傳統(tǒng)投資的優(yōu)勢在于其能夠幸免投資治理人的情緒和認(rèn)知偏差等對分析和推斷造成的負(fù)面阻礙、具有更大的決策對象廣度、能夠更好的權(quán)衡收益和風(fēng)險；傳統(tǒng)投資的優(yōu)勢在于其在決策對象的深度方面可能會更加具有優(yōu)勢。4量化投資策略的使用效果4.1量化投資的治理能力分析樣本數(shù)據(jù)的選取：由于 2011 年新發(fā)行的 5 只基金的月化收益率數(shù)據(jù)樣本數(shù)量偏少，且 2010

59、 年 11 月之后發(fā)行的基金未能經(jīng)歷過較大幅度上漲的牛市，無法橫跨牛市和熊市，因此本文以 2010 年 11 月 1 日之前發(fā)行的 9 只量化基金為研究對象，以 2004 年 1 月 1 日至2011 年 12 月 31 日之間這 9 只量化投資基金的月收益率數(shù)據(jù)為研究樣本，運用統(tǒng)計軟件Spss，通過應(yīng)用 T-M模型、H-M 模型和 C-L模型對量化投資基金的月收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析對其治理能力進(jìn)行評價，以研究量化投資策略的使用效果。 風(fēng)險收益率的確定：本文以一年期定期存款利率作為無風(fēng)險利率，以一年期定期存款的十二分之一作為月化的無風(fēng)險收益率。月化無風(fēng)險收益率情況如表 4-3 所示。市場收益率

60、Rn的確定：以中信標(biāo)普 A 股綜合指數(shù)月益率和中信全債指數(shù)作為基準(zhǔn)，其中信標(biāo)普 A 股綜合指數(shù)月收益率占權(quán)重 80%，中信全債指數(shù)月收益率占權(quán)重 20%，Rm,t=0.8= Rn,t+0.2=Bm,t其中Rm,t表示t月的市場收益率，Rn,t表示t月中信標(biāo)普A股綜合指數(shù)收益率，Bm,t表示月中正債券指數(shù)收益率。依照市場收益率的公式，計算得到的市場收益率如圖4-1所示4.2量化投資能否戰(zhàn)勝市場通過對比量化基金累計凈值收益率和同期中信 A 股綜合指數(shù)收益率、市場收益率，我們能夠以此推斷使用量化投資策略是否能夠戰(zhàn)勝市場獵取超額收益?；鹄塾媶挝粌糁凳钱?dāng)前基金單位凈值與基金成立后歷次累計單位分紅的總和