量化价值投资

量化价值投资（精选7篇）

量化价值投资 篇1

基于量化投资角度的多因素模型投资综合策略报告

1 研究方法

本篇报告的量化投资策略主要采用的方法与理论有以下几种：1、线性回归。

2、多因素模型。

3、CAPM(资本资产定价模型)。

4、假设检验与置信区间估计。

5、蒙特卡洛模拟。

6、VaR(风险价值)方法。

7、Matlab(矩阵实验室，用于数据的处理与图形的分析)技术。

主体内容主要分为四大部分。

第一部分为模型建立阶段，主要是挑选影响股票收益率的相关因素。

第二部分主要是挑选出收益率排名前20%的股票，并运用CAPM模型进行组合搭配，以求降低非系统性风险，最大化股票的收益。

第三部分采用统计学的知识，对上述建立的模型的相关参数进行范围上与概率上的估计。

并采用VaR方法与蒙特卡洛模拟，进行风险的评估与控制，并运用多种评估绩效的方式(夏普比率、特雷诺比率、简森阿尔法等指标)，对股票的风险与收益做出客观的评判。

第四部分为模型的评价阶段，即由宏观到微观对该模型做出全面的解释。

与此同时，运用matlab技术对参数进行适当的动态更新，使其尽量符合市场的波动情况，并进行回溯测试，用市场的实际结果来解释模型的合理之处。

2 策略步骤

第一部分：模型建立阶段。

2.1 影响收益率的因子初选

我们采用以下收益率因子。

以上表格反映了影响收益率的主要四大类因子，较好地包括了影响收益率的主要因素。

虽然从宏观层面上我们挑选出了一些影响收益率的主要因子，然而，在现实过程中，影响某个具体公司收益率的因素很可能只是其中某几个。

因此，我们应当试图找出影响每个股票的收益率的个别关键因素，这里我们采用matlab技术以及线性回归的方法，以融捷股份(002192)与暴风科技(300431)为例进行说明。

笔者根据深圳证券交易所统计的数据通过EXCEL表格进行合并整理后得到融捷股份的收益率数据，将该数据导入matlab中，以市盈率为横轴、收益率为纵轴，建立图形关系。

根据统计学的知识可知，我们用决定系数R2来反应自变量解释因变量力度的强弱，而决定系数与相关系数之间存在平方关系，即ρ2=R2。

因此，在matlab中我们通过计算一组数据之间的相关系数，反求出其决定系数，从而说明该特定自变量能从多大程度上解释因变量。

代码运行的结果如下：

从上述运行结果可知，市盈率与股票收益率之间的R2只有0.0934，遠小于1，因此市盈率这一项指标在融捷股份里并不能对收益率的变动起到决定性作用。

类似地，我们对表1-1中所有的因子进行相同的操作方法，在此由于篇幅原因不再赘述，仅展示操作步骤与过程。

2.2 剔除冗余因子

在进行上述步骤的过程中，值得一提的是，各个因子之间可能本身就具有一定的相关性。

比如，ROE指标与ROA指标本身就满足一个等式：ROE=ROA*EM， 其中EM为权益乘数，计算公式为EM=1/(1-负债率)。

如果因素之间的相关性甚小，我们可以忽略不计，但是当相关性大到一定程度时，便会对之后的多因素模型分析过程产生误导，因此在这里我们需要补充的一步是利用matlab软件，建立不同指标之间的关系方程，判断是否存在多重共线性。

2.3 多因素模型体系的建立

在进行完影响收益率的因子选择以及剔除完冗余因子之后，便是最为重要的建立综合评分体系，将所有的因子共同反映到一个方程中，用来解释股票收益率与因子之间的具体变化。

多因素模型的建立过程分为如下几个步骤：

(1). 标准化原始数据

(2). 建立相关性矩阵

(3). 计算相关性矩阵的特征值和特征向量

(4). 得出总方程表达式

通过对上述运行结果的分析我们可以看出，月最大超额收益的影响最大，而累计收益的影响最小。

这样，我们便量化出了影响该股票收益率的方程式。

第二部分：交易标的股票的选取

2.4 选取收益率前20%的股票

通过第一部分的论述，我们最终可以得到影响不同公司股票收益率的方程式，可以用matlab或者数据库技术进行保存，当需要更新参数或者进行预测决策时，调用相关函数即可。

在第二部分中，我们将选取的标的股票资产池的相关数据输入到方程式中，即可得到未来一段时间的预期收益率。

假设我们从每个板块中选取出了20支股票，我们保留预期收益率排在前20%的股票，优中选优，尽量最大化我们的收益。

2.5 利用CAPM模型进行资产组合

20世纪诞生的资本资产定价模型(CAPM)为广大投资者选择资产组合提供了良好的理论基础与依据。

威廉夏普(William F. Sharpe，1934-)与马克维茨(Harry M. Markowitz)等人所建立的组合管理理论核心即为以下等式：

E(Rn)=Rf+β(E(Rm)-Rf)

其中，E(Rn)为股票的预期收益率，Rf为无风险利率，β为单个股票与市场之间的相关性，E(Rm)为某一基准的收益率。

通过该理论，我们可以建立多个资产的不同搭配情况。

在第三部分，我们会进一步讨论运用各项绩效评估指标，来权衡风险与收益。

第三部分：风险控制

2.6 对各项参数进行区间估计和假设检验。

前两部分重点关注了组合的收益情况，力求在市场处于无效或弱有效的情况下，取得超越市场的收益率。

然而，对风险的把握仍为非常重要的方面，自从-间发生的金融灾难以后，人们对于风险控制的意识又提高到一个新的水平。

下面具体介绍如何利用统计学知识，对风险以及收益的取值范围做出评估与估计。

假设由第一部分模拟出的收益率方程满足如下等式：

Yi = -4.451 +2.057 * X1i + 2.008 * X2i

我们可以看到，在这个等式中出现了三个参数，分别是截距项-4.451、X1i的系数2.057以及X2i的系数2.008。

然而，这毕竟是模拟出来的结果，或多或少会存在着一定的误差，那么对这种误差水平的度量就显得尤为重要。

特别是对于X1i与X2i的参数的估计，其改变直接决定了Yi的变化的方向以及程度。

在这里，我们运用统计学上的假设检验与置信区间估计的方式，判断我们有多大的信心，或者说有多大的概率，该参数可以满足我们的要求，从而对我们的决策活动形成指导意义。

见下图：

如上图所示，该图为用统计软件所得出的上式的相关统计学分析，可以看出上式的R2(R-squared)为0.934，并且调整后的R2(Adj R-squared)为0.890，说明该式的所有系数，作为一个整体，对Yi具有较好的解释力度。

其中ESS(Explained Sum of Squared)为模型模拟出的曲线与平均值的差的平方和，而SSR(Squared Sum of Residual)为真实点与估计点的差的平方和。

Matlab图示如下：

上图是通过最小二乘法拟合出来的一条回归曲线，其中蓝色的点与实线之间的距离的平方和即为SSR，而实线与所有实际点的均值之间的距离的平方和即为ESS。

R2=ESS/(ESS+SSR)。

由图6-1还可以看到，2.057所处的95%置信区间范围为0.984-3.130。

其中，P值与t统计量用来判断在95%的把握下，是否可以拒绝一项参数，即判断该参数在一定概率条件下的真假情况。

我们通常可以通过查对应的t分布表来找到对应的关键值，或者采用比较p值大小的方式进行判断。

比如说，要判断图6-1中Experience的参数2.008在95%的概率条件下的合理性，我们计算出其t统计量如图上的2.664，而对应的置信区间范围中包括了2.664这个值，因此我们可以得出如下结论：Experience的系数2.008在95%的置信水平下是无法拒绝的。

这一结论同样可以通过判断p值的大小得出，p值为0.076，大于显著性水平0.05(通过1-95%得到)，因此有足够的自信可以保证该系数的合理性。

通过上述方法，我们可以对之前模拟出的收益率方程的系数的合理性做出判断与评估，使我们对其有一个更为深入的了解。

2.7 基于蒙特卡洛模拟的风险控制。

量化价值投资 篇2

从上世纪五十年代起, 随着股票、债券、期权、期货以及衍生品市场的蓬勃发展, 以有价证券为标的物的现代投资学作为金融学的重要分支在以流动性为主要目的的金融市场中产生了越来越重要的作用。同时一方面能够为投资者转移风险, 一方面又能够凭借市场的波动获取客观的超额回报, 如何专业化进行投资以及构造低风险高利润的资产组合作为一个重要的课题受到了包括企业政府和个人投资者在内的普遍重视。

从广义上讲, 现代投资学有两个重要的理论分支, 其一是以格雷厄姆在其聪明的投资者一书中提出的以价值评估为核心的价值投资, 其代表的投资策略使用者是著名的投资大师巴菲特。而另外一个重要的分支就是量化投资学, 其基础理论是借助数学建模的理论基础, 广泛使用概率测度, 统计原理和计算机技术对投资标的物进行模型建立, 设定投资策略并由程序来进行择时, 估值和选股。其理论基础是上世纪五十年代由马克维茨提出的投资组合模型理论。

二、量化投资的理论基础

事实上, 量化投资理论是严格基于经典投资理论的两个假设而建立的, 这两个假设分别是市场有效假设和无套利机会原则。市场有效假设认为, 在现代有效金融市场中, 市场是不可能被打败的, 也就是, 不存在超额回报, 回报与风险必然成正比。市场中天然蕴含着一个风险与收益交换的机制, 其中投资者提出需求而市场提供供给, 在一个有效地市场中, 风险回报机制也意味着超额回报由承担超额风险而来。

与市场有效假设紧密相关的是无套利机会原则, 也就是金融市场是不可预测的, 无风险套利机会并不存在。主流的金融理论主张市场是不可预测的, 因为一旦市场能够被预测, 那么它就不再有效, 获取超额回报可以不再承担多余的风险。而投资者会蜂拥而至, 最终抹平无风险套利机会, 市场将重新恢复有效。

事实上量化投资在的基本核心在于其从理论上完成了关证券价值和交易流程的完整概念梳理, 并且通过数理模型的方式用计算机程序模拟了出来。最关键的是, 量化交易理论认为投资在市场中关于收益与风险的机制是动态的, 它并没有排除掉资产回报是有可能超额并且可以预估的这种可能性。在以市场有效假设和无套利机会原则为基础的理论上, 量化投资对市场风险和收益模型提出了自己的看法。

三、量化投资的发展现状

从量化投资的角度, 为了更好地测度和衡量金融市场风险回报架构, 研究者提出了一个量化模型概念, 也就是beta回报和alpha回报, 其中beta回报用于测度市场风险敞口, 而alpha回报用于测度超出市场回报的那部分收益。所有的证券和投资组合收益都可以被看做由市场部分的beta回报和非市场部分的alpha回报组成, 市场部分的beta回报是源于投资者所承担的投资风险敞口的基于市场基准风险的收益, 与量化模型无关。而alpha回报则是那些超过平均市场回报的超出收益, 这取决于量化投资的主动投资水平。

量化投资模型可以被分为动态和静态两种, 其中标准金融模型是静态的, 在该模型中变量的分布不依赖于该变量的历史路径, 而是依赖于一个随机分布。因此, 从标准金融模型的角度上, alpha回报和beta回报都被视作是静态条件下的常量, 不会随着时间而变化。然而, 我们也可以将市场视作一个动态模型, 在动态模型中, 变量的变化会受到历史数据的影响, 而alpha回报和beta回报的概念在不同的动态模型中需要被重新定义。例如, 在线性动态模型中, 我们常常发现长期的均衡会伴随着短期的动态, 也就是alpha回报和beta回报是随着时间变化而变化的。此外, 如果考虑应用非线性关系和更高阶的统计形态 (例如偏态和峰态) 或者非正态分布来对模型进行修正, 我们会发现资产的风险收益回报并不是简单地使用alpha回报和beta回报的线性关系就能够准确描述的。

从金融市场有效性的角度, 动态模型蕴含着更好地对预期收益的可预测性。但是, 并不能说静态模型就不能够更好地去衡量和预期风险收益的大小, 如果能够的到更准确的alpha值的话, 静态模型往往能产生极大地利润同时还可以避免掉动态模型的高昂交易成本。而通常来说, 在考虑无限的可投资机会时, 捕捉市场机会需要在允许的架构内充分使用建模方法进行最优化来对风险收益做出权衡。将大量的资本委托给自动化模型和最优化算法来进行交易需要极大的信心, 所以定量模型的稳健性也成为一个重要问题。

摘要：量化投资是二十世纪以来在传统金融学基础上发展起来的, 依靠计算机技术, 数学建模理论和概率分布统计优化等应用的一门交叉学科, 在经历了世界范围的市场波动的考验之后, 量化投资在后金融危机时代重新受到了广泛的重视, 本文对量化投资的基本原理和其理论发展进行初步的探讨。

关键词：量化投资,alpha收益,动态模型

参考文献

[1]Alizadeh, Farid, and Donald Goldfarb.2003.“Second-Order Con e Programming.”Mathematical Programming, vol.95, no.1:3-51.

[2]Axtell, Robert.2001.“Zipf Distribution of U.S.Firm Sizes.”Science, vol.293, no.5536 (September) :1818-20.

[3]Paul Wilmott, Introduces Quantitative Finance, John Wiley and Sons Ltd Publish, Chichester, 2001.

量化投资的魅力 篇3

1987年在美国南卡罗莱纳大学获得国际商业硕士学位，曾出狂台湾获多利詹金盘投资颀问公司(wardleyJamescapel)总经理。1995年。历任加拿大伦敦人寿保险公司(LLIM)权益证券按资副总裁、常务董事等职务。2003年担任荷兰银证券投资信托公司(ABNAMRO)首席投资总监。2006年11月，担任光大保德信基金公司副总经理兼审席投资总监。

一份，“一了夙愿”的情怀，一次机缘巧合的引荐，让袁宏隆开始了他在中国大陆的投资之旅，2006年11月，袁宏隆以副总经理兼首席投资总监的身份加盟光大保德信基金管理有限公司。在此之前，袁宏隆花了二十年时间，在中国台湾和北美不断积累着他的投资经验。而这也使得他成为中国大陆基金业中，全球投资经验最丰富的首席投资总监之一。

对于光大保德信的投研团队而言，袁宏隆的“空降”带来的最大变化，可以浓缩成两个字：量化。这既包括注重量化流转的投研程序，也包括强调量化考察的绩效考核。着力打造量化投研体系，是袁宏隆在光大保德信的得意之作，其效益则体现在三年来的业绩斐然，尤其是刚刚过去的2009年：根据银河证券基金研究中心的报告，在124只成立满一年的可比基金中，光大保德信旗下的量化核心基金、红利基金、新增长基金和优势配置基金分别排名第u位、13位、22位和32位，风格完全不同的股票基金，表现却能够一致，体现了投研流程的合理性和投研团队的实力。

坚守自己的理念

从中国台湾到加拿大，再从加拿大到中国台湾，这是袁宏隆步入中国大陆之前的投资生涯路线图。

1987年，从美国南卡罗莱纳大学获得国际商业硕士学位后，袁宏隆的投资事业从中国台湾起步。在此期间，他曾出任台湾获多利詹金宝投资顾问公司(WardleyJamesCaps)总经理。该公司是一家以汇丰集团为背景的知名证券经纪跨国集团公司，主要为投资于中国台湾地区股票市场的OFII提供投资咨询服务。到了1995年，袁宏隆来到加拿大伦敦人寿保险公司(LLIM)，先后担任权益证券投资副总裁、常务董事等职务。这家寿险公司的资产规模超过150亿加元，在八年半的任职期间，袁宏隆为山H管理约30亿加元的北美证券资产。而思乡之情让袁宏隆在20。3年再度回到中国台湾，担任荷银证券投资信托公司(ABNAMRO)的首席投资总监，该信托公司旗下有20多只基金，资产管理规模达到35亿美元。

二十载的海外投资生涯，拓宽了袁宏隆的投资视野，也让他切身感受到不同地区投资风格的差异。“不同地方的普通投资者心态是不一样的。比如在北美，大家者偏向于长期价值投资，而在中国台湾，则经历了从，早前热衷短线投资渐渐过度至成熟价值投资的过程。”袁宏隆告诉记者，“到了中国大陆以后，我发现这里的投资者对短线收益的要求比其他地方耍高，基金投资风格也常常会受到持有人需求的影响。”

很显然，袁宏隆的中国大陆投资之旅，首先要面对的，就是投资理念的一次碰撞是继续他二十年来的严谨，还是融入本土的投资偏好?在连续三年持续完善光大保德信的量化投研体系之后，袁宏隆用自己的工作表明了态度，他选择了坚守自己的理念。

袁宏隆力推的量化投研体系内涵丰富。如在研究员荐股上，袁宏隆让每位研究员可以艮据自己的研究偏好，选出比较个性的模拟组合，由5只股票组成，这个模拟组合不仅要在投资组合会议上接受其他投研人员的质询，而且还要进行系统追踪。公司则根据每天的实时表现，随时调阅出每个研究员和每个基金经理的投资组合的绩效比较，使得各投研人员的投资能力一目了然。而在考核中，袁宏隆也偏爱用数字说话，尽量使得每个研究员和基金经理的绩效业绩都得以量化，并根据量化考核的结果进行奖惩。

在股票池的建立上，袁宏隆也常强调定量分析的重要性。“实施上，在市场扩容速度加快的背景下，进行定性的分析越来越难，而通过定量分析，则可以发现被市场忽略的投资标的。所以，我们的股票池是采取定性和定量分析结合的办法确定，希望能从被动研究转移到主动研究。”袁宏隆说。“以光大保德信量化核心基金为例，我们会根据模型筛选出具有投资价值的股票，而当数量模型筛选出不熟悉股票时，要借助研究员的定性研究作补充，来决定股票的入库以及是否购买。”

恪守铁的纪律

量化投资最核心的是纪律——这是身兼光大保德信量化核心基金基金经理的袁宏隆在不同场合多次强调的观点。“能够克服基金经理个人主观因素的影响，恪守纪律的量化投资才有可能为投资者带来超额收益。另外，量化投资能够借助计算饥强大的运算能力去筛选个股，捕捉到被市场所忽略的个股或者板块，这是量化投资的魅力所在。”袁宏隆说。

袁宏隆指出，量化投资不会随意对模型进行调整，因为一旦模型建立也就意味着量化投资的风格已经确立，调整量化模型实际上就是改变基金的投资风格，除非经过市场一段时间的验证，新的归因值确实比旧的显示出更多优势，这时候才需要进行一定的调整。但总体而言，成熟的量化模型在运作中不会出现太大变化，量化投资的纪律就在于不能因为一时的市场变化就调整量化模型。

事实上，在二十年的海外投资生涯中，袁宏隆管理过多个投资团队，严守投资纪律是他对团队成员最基本的要求。而在光大保德信，袁宏隆的投资纪律观除了身兼基金经理而必须各守的量化投资纪律外，还包括身为投资总监对旗下其他基金经理“必须注重业绩比较基准”的要求。而对于后者，袁宏隆只用一句话来形容：基金经理必须根据基金合同的要求来管理产品。这其实意昧着，在光大保德信的基金产品中，所谓的投资冈格指的是产品自身的风格，而非基金经理的个人风格。

“如果基金经理持仓品种总是超越基金合同限定的条件，短时间内可能会取得超额收益，但一旦品种选偏、风险释放，无疑会使基金公司的运作产生被动，将无法面对基金持有人。而且，基金经理的行为只有和基金产品合同保持一致，才能让基金持有人有明确的预期，这一点很重要。”袁宏隆严肃地说，“我们是基金持有人的投资伙伴，这是我们必须遵守的最起码的投资纪律。”

这种投资纪律反映在光大保德信的股票池上，就形成了其特色的风格。袁宏隆告诉记者，在光大保德信投研的总股票池中，针对每个基金产品设立了对应的“冈格库”，而这些基金产品的投资对象则多从自己对应的“风格库”中挑选。当有新的股票进入股票池时，则会判断其适合哪个基金产品，将其补充到对应的风格库中。在这种操作模式下，光大保德信旗下的偏股型基金出现了非常明显的风格差异，各基金挣仓吉构完全根据各基金的特点，少有重仓股持股重合的情况。“这就是我们追求的效果。”袁宏隆说。

操刀中小盘基金

今年起，袁宏隆在身兼多职后，还将担任光大保德信中小盘基金的基金经理。这是光大保德信的第一只中小盘基金，袁宏隆的亲自担纲，足见公司对该基金的重视。而在近期各基金公司刮起的中小盘基金发行热中，袁宏隆又将如伺展现自己的独特之处呢?

袁宏隆的方法是使用动量策略模型来考量股票走势的变化趋势，并以定量、定性和动量策略作为选股的依据。定量上，光大保德信专门为中小盘基金研发了价值评估模型，并以此筛选出财务指标、盈利指标等表现较好的公司：与此同时，依托该公司强大的研究团队实现定性研究；动量策略着重考量股票过去的涨跌幅，及其过去一段时间和现在成交量的比较，来确定其盈利增长方向。

值得一提的是，光大保德信基金公司还建立了资产配置小组，其团队式的投资管理机构，是国际成熟投资理念及本土长期投资经验的集中体现。在强调深入挖掘投研团队集体智慧的同时，各层次的投资决策主体各司其职，明确权限设置及分工，对投资决策过程进行严格的风险管理。

虽然是首次掌管中小盘基金，但袁宏隆对该基金的前景充满信心。他指出，从历史数据来看，“小盘效应”一直存在。以美国为例，过去80年，小盘股年化增长率是12.5％，大盘股年化增长率为10.7％，80年间的年化通胀率为5.3％。相同的情况也发生在6股市场，比如过去5年(2005那1月-2009年11月)，沪深300年化收益率是30.66％，中证700中小盘指数的年化收益率是34.5％。

量化价值投资 篇4

居：金螳螂（正常偏低）、索菲亚（正常偏低）、格力电器（值得关注）、老板电器（值得关注）

钱：安信信托（极度低估）、兴业银行（极度低估）、海通证券（极度低估）、中信证券（正常偏低）

药：东阿阿胶（低估）、天士力（正常偏低）、汤臣倍健（正常偏低）、迪安诊断（低估）、鱼跃医疗（低估）安：康得新（极度低估）

目前出现了相对低估的机会，可以重点关注哦。本人已在雪球建立量化简财实盘 用于验证这套四位一体的估值体系，有兴趣的朋友可以关注。量化简财-股票价值投资体系：

一、投资铭记

1、不清楚自己的能力圈、忽视安全边际，这是投资者亏损的根本原因。坚决执行不熟不做

二、投资理念

1、坚持股票价值投资，不投机、不赚快钱。

2、买股票就是买公司，注重公司长期稳定的业绩增长、持续不断获取现金流。

3、围绕人们日常生活需求，衣食住行文、电居钱医游，生活离不开，被人需要或者不可替代的龙头或者寡头公司。

三、投资体系

1、好行业、好公司、好价格、低估买入、长期持有、高估卖出。

四、选股体系

量化简财-选股六大标准

1、股票池：围绕人们日常生活需求，衣食住行文、电居钱医游，生活离不开，被人需要或者不可替代的龙头或者寡头公司。

2、成长性：过往以及未来十年至少复合增长率15%以上

3、较高的销售净利率15%以上

4、历年的净资产收益率ROE 保持在15%以上。

5、优良的经营性净现金流净额，要正数，而且最好与净利率数额匹配，能超过最好，或者达到70%。

6、稳定性：过往的经营状况不能大起大落，即便在行业低迷期，也能保持稳定增长。【2018.06.08】量化简财-指数估值数据。目前从滚动市盈率PE-TTM历史估值百分位、市净率PB历史估值百分位，盈利收益率等综合分析评估。市场指数：上证综指 正常偏低 红利指数：上证红利 正常偏低 红利指数：中证红利 正常偏低 规模指数：上证50 正常偏低 规模指数：中证500 低估 行业指数：央视50 低估 行业指数：中证环保 低估 行业指数：地产指数 正常偏低 策略指数：基本面50 低估 策略指数：300价值 正常偏低

目前出现了相对低估的机会，可以进行相应指数基金的定投 【2018.06.08】2018年第24周股票投资小结

一、雪球实盘持仓

1、收益情况

2018年1月1日创建实盘，起始本金5万元，3月份追加本金8万元，5月份追加7万，合计投入本金20万元整。截止本周实盘资产19.50万元（其中市值：12.44万，现金7.09万），账户盈亏-5666元，账户收益率-2.83%。

备注：上证综指年初至今涨幅-11.44%，跑赢上证综指8.60%个点。

2、操盘记录 无

3、当前持仓

二、持仓股票年报、季报情况食：双汇发展

1、双汇发展：2017年双汇发展实现营业总收入505.78亿，同比下跌2.44%，归母净利43.19亿元，同比下跌1.95%，每股收益1.31元。拟每10股派现11元（含税），分红36.3亿，分红率84.03%，股息率4.25%，标准的人现金奶牛。登记日：2018-04-26 除息、除权日：2018-04-27。

2018年第一季度：公司实现营业收入120.60亿元，同比下降-1.38%；实现归属于上市公司股东净利润（扣非）10.10亿元，同比增长23.42%。

年报低于预期、一季度高于预期，继续持有。电：正泰电器

1、正泰电器：2017年正泰电器实现营业收入234.17亿元，同比增长16.13%；实现归属于上市公司股东净利润28.40亿元，同比增长29.98%。拟每10股派现7元（含税）2018年第一季度，公司实现营业收入50.95亿元，同比增长27.99%；实现归属于上市公司股东净利润6.13亿元，同比增长70.59%。

年报超预期、1季报也超预期，坚定持有。行：福耀玻璃

1、福耀玻璃：2017年福耀玻璃实现营业收入187.16亿元，同比增长12.60%；实现归属于上市公司股东净利润30.30亿元，同比下降-1.27%(备注：净利润同比大幅降低主要因一季度汇兑损失人民币2.19亿元，去年同期损失0.35亿元，剔除此影响，实际同比增长17.50%)。拟每10股派现7.5元（含税）2018年第一季度，公司实现营业收入47.48亿元，同比增长13.11%；实现归属于上市公司股东净利润（扣非）5.95亿元，同比下降-13.19%。（利润下降主要受人民币升值产生汇兑损失影响，剔除汇兑影响后公司利润同比增长5.4%)年报符合预期、1季度略低于预期，继续持有。居：索菲亚、华夏幸福

1、索菲亚：2017年索菲亚实现营业收入61.61亿元，同比增长36.02%；实现归属于上市公司股东净利润9.07亿元，同比增长36.56%。拟每10股派现4.5元（含税），登记日：2018-04-24 除息、除权日：2018-04-25。

2018年第一季度，公司实现营业收入12.43亿元，同比增长30.32%；实现归属于上市公司股东净利润1.01亿元，同比增长33.48%。

年报超预期、1季报符合预期，坚定持有。

2、华夏幸福：2017年华夏幸福实现营业收入596.35亿元，同比增长10.08%；实现归属于上市公司股东净利润87.81亿元，同比增长35.268%。拟每10股派现9元（含税）2018年第一季度，公司实现营业收入94.85亿元，同比增长21.48%；实现归属于上市公司股东净利润（扣非）21.58亿元，同比增长30.33%。年报超预期、一季报符合预期、继续持有观望。钱：安信信托、兴业银行、海通证券

1、安信信托：2017年安信信托实现营业收入55.92亿元，同比增长6.60%；实现归属于上市公司股东净利润36.68亿元，同比增长20.91%。拟每10股转2股派现5元（含税）2018年第一季度，公司实现营业收入15.90亿元，同比增长-2.26%；实现归属于上市公司股东净利润10.56亿元，同比增长3.58%。

年报基本复合预期、1季报低于预期，继续持有观望。

2、兴业银行：2017年兴业银行实现营业收入1399.75亿元，同比下降-10.89%；实现归属于上市公司股东净利润572亿元，同比增长6.22%。拟每10股派现6.5元（含税）2018年第一季度，公司实现营业收入353.32亿元，同比增长2.15%；实现归属于上市公司股东净利润（扣非）165.73亿元，同比增长0.51%。

年报、季报基本符合预期，持有观望。

3、海通证券：2017年海通证券实现营业收入282.22亿元，同比增长0.75%；实现归属于上市公司股东净利润86.18亿元，同比增长7.15%。拟每10股派现2.3元（含税）2018年第一季度：公司实现营业收入57.05亿元，同比下降-11.45%；实现归属于上市公司股东净利润（扣非）14.69亿元，同比下降-24.10%。年报基本复合预期、证券行业典型的周期行业，继续坚定持有，等待牛市的来临。医：东阿阿胶

1、东阿阿胶：2017年东阿阿胶实现营业收入73.72亿元，同比增长16.70%；实现归属于上市公司股东净利润20.44亿元，同比增长10.36%。拟每10股派现9元（含税）2018年第一季度：公司实现营业收入16.96亿元，同比增长1.17%；实现归属于上市公司股东净利润（扣非）5.97亿元，同比增长2.02%。

年报复合预期、1季报严重低于预期、继续持有观望。安：康得新

1、康得新：2017年康得新实现营业收入117.89亿元，同比增长27.69%；实现归属于上市公司股东净利润24.74亿元，同比增长26.06%。拟每10股派现0.7元（含税）

2018年第一季度，公司实现营业收入35.50亿元，同比增长31.486%；实现归属于上市公司股东净利润7.15亿元，同比增长32.10%。

年报基本复合预期、1季报复合预期，继续持有。下周计划：继续选择低估品种建仓或者加仓。目前中证500指数、上证红利、中证红利都非常值得定投了，做基金定投的朋友们把握好机会。

声明：以上为本人股票投资实盘操作记录，不构成任何投资决策建议。本人之所以针对以上股票配置，是根据自己的实盘投资体系完成一只包含3~6行业的组合持仓，中长线持有。@今日话题 @今日话题 @徒步投资笔记 @谋财

$正泰电器(SH601877)$

$万华化学(SH600309)$ $上证50(SH000016)$

量化简财=能力圈学习安全边际研究 量化投资策略。专注股票价值投资、港股打新、指数基金投资3个能力圈研究。不清楚自己的能力圈、忽略安全边际、这是投资者亏损的根本原因。--杰明·格雷厄姆

量化价值投资 篇5

1.1 价值分析

计算并分析长城汽车公司市盈率、市净率数值如表1-1所示：

表1-1 长城汽车公司市盈率、市净率数值计算表 单位：元

会计年2013.12.31 度 实收资

9,127,269,000.00 9,127,269,000.00 9,127,269,000.00 本（或股3,042,423,000.00 3,042,423,000.00

2014.12.31 2015.12.31 2016.12.31 2017.12.31 本）股价年12.39 末 每股收2.7 益 每股净9.2 资产 市盈率 市净率 净资产0.29

0.24

0.21

0.22

0.1

12.79 11.33 10.54 11.32

2.64 0.88 1.16 0.55 4.84 1.16

4.2 12.88 2.70

5.18 9.09 2.03

5.38 20.58 2.10 4.59 1.35 收益率 毛利润0.29

0.28

0.25

0.24

0.18

率

成本费用利润率 资产负债率 0.22

0.19

0.15

0.15

0.07 0.47 0.45 0.47 0.49 0.55

数据来源：长城汽车公司官方年度报告

如图1-1所示：

图1-1 长城汽车公司市盈率、市净率数值图

1.1.1 市盈率分析

从市盈率可以看出，长城汽车公司市盈率2013-2017年从4.59提高到20.58，分析其每股收益，可见其每股收益不断下降，从2.7下降到0.55，而实收资本2015年以后并没有变化，说明长城汽车公司2015年后盈利能力的降低，每股净资产2015年以后也不断下降，从2013年的9.2下降到2017年的5.38，这说明经营规模的萎缩，所以从市盈率上看，在盈利能力下降的情况下，长城汽车公司市盈率不断走高，这说明市盈率偏高，股价高于其实际价值。

而且从盈利能力指标上看，长城汽车公司净资产收益率从0.29下降到0.1，持续下降，而且下降幅度较为明显，再结合毛利润率从0.29下降到0.18，成本费用利润率从0.22下降到0.07的现状，说明长城汽车公司成本提高，并且汽车实际售价下降，导致盈利能力大幅降低。尤其2017年，降低幅度非常明显。说明2017年长城汽车公司发展进入了瓶颈阶段。

根据长城汽车公司日前发布的最新销量数据，2018年6月份长城汽车公司共计销售62186辆，同比下滑3.54%。今年前6个月，长城汽车公司累计售出471515辆，同比增长2.34%，然而其仅完成本年度116万辆销量目标的40.6%。另外，长城汽车公司主力SUV车型哈弗H6的销量（26279辆）虽在长城汽车公司体系中仍最为出众，但H6在6月也出现了同比25.28%的较大幅下滑。与此同时，长城汽车公司高端SUV品牌WEY的表现也不如预期。

除了业绩受挫，随着工信部宣布我国燃油车禁售时间表提上日程及汽车“双积分”政策进入倒计时，长城汽车公司还有累计逼近40万分的油耗负积分缺口需要填平。长城汽车公司面临“双积分”政策重压。可以说长城汽车公司陷盈利困局。

1.1.2 市净率分析

从市净率可以看出，长城汽车公司市净率从2013年的1.35下降到2014年的1.16，再从2015年的2.7下降到2017年的2.1，这说明长城汽车公司经营规模的萎缩，这说明长城汽车公司盈利能力下降，而且资产下降。一般市净率下降的上市公司，投资价值不大。

1.2 投资建议 1.2.1 同行业对比

本文截止到2017年末的财经数值，选取我国汽车行业龙头上市公司的市盈率、市净率与长城汽车公司进行对比，以分析长城汽车公司的投资价值。如表3-2所示：

上汽集团 比亚迪 广汽集团 长城汽车公司 长安汽车 行业均值

2017年市盈率

10.86 43.66 16.66 20.58 8.46 20.04

2017年市净率

1.66 3.23 2.59 2.10 1.27 2.17 从表3-2可以看出，长城汽车公司的市盈率普遍高于对比公司，仅次于比亚迪集团，而且也高于行业均值，在市净率上，长城汽车公司却低于行业均值，并且低于比亚迪公司和广汽集团，这说明在汽车行业上市公司中，长城汽车公司市盈率较高，投资价值较低。

1.2.2 投资建议

本文长城汽车公司盈利能力。所以长城汽车公司也应该适时根据自身发展情况条件和市场需求进行有效地投资。同时，在盈利能力方面，长城汽车公司的销售收入不错，但净利润水平一般，每股收益在降低，说明长城汽车公司应该增多投资渠道，扩大资金投资方面的投入，再对成本费用进行控制，加强对资产的利用，提高长城汽车公司经营管理水平，减少没必要的销售及管理费用，从而增强盈利能力，在2017年长城汽车公司的相关成本大幅度提升，虽然有一部分原因的受市场大环境影响，但是成本费用的控制应该成为长城汽车公司的重中之重。

考虑到我国股市市场大环境，由于我国经济步入新常态，国家鼓励企业并购重组提高经营效率，国有企业正在进行混合所有制改革，而且国家正在进行去杠杆化改革，并且高度鼓励新兴产业发展。长城汽车公司资产负债率较高，短期财务风险较高，在这样的经济环境下，长城汽车公司难以吸引资本投资，自身发展空间不大，所以定性分析上，难以有较大价值提升机会。目前我国政府对于汽车行业的产业政策是大力发展新能源汽车，然而长城汽车公司的产品序列中只有一款新能源汽车，而且并不是自身所擅长的SUV车型，同其他汽车品牌比起来，新能源领域的竞争力非常落后，长城汽车公司产品线缺位于新能源汽车领域，这是不利于长城汽车公司长远发展的，而且也在资本市场上缺乏盈利增长点，缺少提振股价增长的“故事”，也不利于长城汽车公司股价的提升。

而且2018年美国开始对我国开展规模空前的贸易战，这不利于长城汽车公司的汽车出口贸易，而且我国汽车市场趋于饱和，竞争日趋激烈，各大品牌的市场销售规模都在下降，长城汽车公司的市场销量发展也不容乐观，这对于长城汽车公司的盈利能力都是利空因素。

设备性能的价值量化 篇6

要有效地避免这种情况的出现, 我们必须为设备的性能指标进行合理的评价, 把性能这个技术指标通过计算其将来能为我们多创造的经济效益去和它的价格进行比较。由于设备的性能价值只有通过使用后才能得到体现, 因此要为性能指标定价并不是一件很容易的事。从资本投资的角度来讲, 我们所投资的每一块钱, 其创造的价值必须大于一块钱, 否则就没有投资的价值。另外任何资金都有时间价值, 由于投资和回报一般都不是在同一时间内完成的, 对于现在投资的一块钱和若干年后回报的一块钱其价值是不一样的, 如要对它们进行比较就必须对将来的一块钱进行现值计算。根据此理论, 我们以设备少耗或多发1 K W电为例来推导出该能耗将来可以创造的利润的现值计算公式。

我们假设项目当地的电价为A元/k W h, 设备预期年运行T小时, 则设备投产当年1 k W可创造或节省T×A元, 在其它条件相同的情况下, 如果这1 k W是属于因设备效率的提高或设备本身耗电的降低所产生的, 那其所产生的T×A元价值就可近似地把它当成利润, 若不考虑通货膨胀, 以后每年都可创造出相同的利润。然而社会的通货膨胀总是存在的, 假设当地每年平均电价上调的百分数为i, 则第二年创造的利润应为T×A× (1+i) , 第n年为T×A× (1+i) n-1。另外, 由于将来的1元钱其实际的价值并不能等同于现在的1元, 我们采用贴现的办法把未来的钱转化为现值, 以便与现在的设备价格进行比较。假设当地银行年贴现率为j, 则第二年创造的利润的现值应为T×A× (1+i) / (1+j) , 第n年创造的利润的现值应为T×A× (1+i) n-1/ (1+j) n-1, 设备运行m年可创造的总现值P应为:

对上式进行化简我们可得到:

从公式 (1) 我们可以清楚地看到:总现值P与电价、通货膨胀率、设备的使用年限和设备的年运行时间成正比, 而与银行的贴现率成反比。公式 (2) 则说明当电价每年上调率等于银行贴现率时, 也即上调的电价刚好可以用来抵消银行的贴现费用, 因此总现值只与运行年限有关, 一般情况下银行的贴现率总是大于通货膨胀率的。很明显我们在上述公式的推导中并没有考虑项目建设周期的影响, 假设项目建设周期为u年, 那么设备投产的第一年就应为u+1年, 故在考虑建设周期u年后, 上述公式 (1) 应更正为:

上述公式虽然是通过计算设备多发或少耗1 k W电在使用m年后创造总利润的现值推导出来的, 但它同样也适用于其它性能指标如煤耗、水耗等。下面我们举几个简单的例子来详细说明如何在实际工作中使用上述公式。

例1:某垃圾焚烧发电厂项目汽轮发电机组设备, 按照锅炉的蒸汽条件, 甲投标单位的汽轮发电机组可发电功率1 0 M W, 设备投标价格为9 0 0万元;乙投标单位的发电功率为1 0.1 M W, 价格为1 1 0 0万元, 其它条件相同。该项目建设周期2年, 项目协议运行3 0年, 设备年运行时间8 0 0 0小时, 项目当年上网电价0.6元/k W h (协议不变价) , 银行贴现率7%, 在这种情况下我们应选择哪一个投标单位的产品呢?

乙单位的设备价格虽然比甲单位贵了2 0 0万元, 但它每小时却可多发1 0 0 k W h电, 也就是其设备每小时多发的1 0 0 k W h电值不值我们现值多投入的2 0 0万元呢?利用上述公式 (3) 我们可以计算出设备多发1 k W h电运行3 0年的总现值。根据已知条件, A=0.6元/k W h, T=8000 h/年, u=2年, m=30年, i=0, j=0.07, 则设备多发1 k W h电运行3 0年的总现值为:

P=8000×0.6×[ (1+0) / (1+0.07) ]2×[1- (1+0) 30/ (1+0.07) 30]× (1+0.07) / (0.07-0) =4800×0.8734×[1-0.1314]×1.07/0.07=55664元

计算结果表明, 该垃圾焚烧发电厂设备每小时多发1 k W h电的现金价值约为5.5 6 6 4万元, 也就是说乙单位的设备每小时多发的1 0 0 k W h电相当于5 5 6.6 4万元现值, 大于设备差价, 因此我们应该毫不犹豫地选择乙单位的设备。

例2:某企业自备热电站项目燃煤锅炉设备, 按照蒸汽条件和燃料热值, 甲投标单位的锅炉每小时耗煤20t, 设备投标价2300万元;乙投标单位锅炉每小时耗煤2 0.1 t, 设备价1 9 0 0万元, 其它条件都相同。

该项目单位当地煤价A=8 0 0元/t, 年运行时间T=7200h, 项目建设周期u=1年, 设备使用年限m=2 0年, 预计燃料价每年升幅i=5%, 银行的贴现率j=7%。将这些数据代入上述公式 (3) , 可以得到设备每小时多耗1吨煤的总现值为9505.6万元, 也就是乙单位的锅炉每小时多耗0.1吨煤相当于950.56万元价值, 而它的投标差价只有400万元, 因此在评标中我们应该选用甲单位的锅炉。

例3:某企业冷却设备采购, 按照设备设计条件要求, 甲单位的设备每小时耗水100t, 设备价1 0 0万元;乙单位设备每小时耗水1 0 1 t, 设备价9 0万元, 其它条件都相同。

该企业用水价格A=1元/t, 设备年运行时间T=8000h, 设备使用年限m=10年, 建设年限u=3个月=0.2 5年, 预计水价每年升幅i=5%, 银行的年贴现率j=7%, 经计算乙单位设备每小时多耗的1 t水的总现值为7.3万元。由于乙单位的设备每小时多耗1t水相当于现金价值仅为7.3万元, 小于设备差价, 故在评标中我们应该选用乙单位的设备。

性能的价值量化法除了如上述三个例子可以用来评价设备的效率和物料消耗性能指标外, 还可以用来评价其它性能, 如设备的年可运行时间、年检修时间、使用寿命等等。这种性能价值量化的评定方法具有以下优点:

(1) 促使设备制造厂对其生产的产品进行优化设计, 提高产品性能和竞争力设备的各种性能指标都有直观上的价值, 各厂家若要在投标中获胜, 它必然会在产品的设计阶段进行成本与性能的优化比较, 尽可能设计出一些性价比高的产品, 努力提高自身产品的技术含量和质量档次, 从而提高产品竞争力。

(2) 简化评比程序。由于各投标方的投标设备千差万别, 性能方面也各有千秋, 若单独进行一个个性能指标的评分评比, 在参加的投标单位较多的情况下其工作量非常大而且也很难进行准确地比较判断。采用价值量化法, 把设备的投标价格和设备的各种性能差异的复杂化评比转化成同一种衡量单位——货币现值来进行的比较, 既简单又直观准确。

(3) 规范评标准则。采用分类评分的评标方法, 往往会出现由于个人的观点不同使得整个评标组成员的意见不统一, 有时各个人对同一个项目的评分也会相差甚远, 影响了评标的准确性。采用价值量化, 将设备的各种性能指标都进行了价值上的量化, 并与投标价格联系在一起进行评比, 可以消除在评标过程中各种人为因素所造成的影响, 规范了评标的准则。

(4) 保证投资方获得预期的投资回报、减小投资风险。对于每个投资项目, 一般都要先进行可行性研究, 可行性研究报告是投资项目实施的基础, 其主要指标是投资回报率和现金净流量, 投资回报率只有大于银行的贷款利率该项目才值得进行下去, 而项目的现金净流量最大的方案才是最好的投资方案。

可行性研究报告中的投资回报率和现金净流量, 是基于一定的设备性能来进行预测的。若在具体的项目实施过程中所选用的设备其性能出现差异, 则其实际的投资回报率和现金净流量也将出现相应的差别, 甚至会导致该投资项目出现亏损, 这对于投资方来讲是绝对不能接受的。采用价值量化法来进行评标的项目, 就可以在中标方的商务合同中对投标方提出的设备产品性能保证进行相应的约束, 如将经计算过的1 k W的价值, 写入验收和罚款条例中去, 规定设备若少发或多耗1 k W将罚其相当价值的货币。这样, 即使该项目所实际使用的设备其性能未能达到可行性研究报告中所采用的水平, 投资方也因此可以获得相同价值的补偿, 从而保证了业主得到预期的投资回报, 也就是把设备性能差异的风险转移给有能力提供这种保证的设备供应商, 从而降低了投资风险。

(5) 使投资更加合理化。通货膨胀率和贴现率对每个投资项目都会产生较为深刻的影响, 有时甚至会使某些投资项目变得毫无意义可言, 因此如果我们在项目的可行性研究中以及在评标的过程中考虑这两个因素, 就可以消除因通货膨胀和资金使用成本的变化对项目本身所引起的不利影响, 使项目投资更加合理化。在价值量化的计算过程中, 我们引入了通货膨胀率和资金贴现率。贴现率是金融机构对资金使用成本的一种预测, 也是用户可以从银行中获得资金的成本。通货膨胀率可以取社会的平均值, 但对于某项性能指标来讲, 我们也可以取不同的通货膨胀率来体现我们对市场的不同预期, 比如, 现阶段能源价格的涨幅较大, 因此在设备性能的量化评价中, 对有关能源类的性能指标应取较高的通货膨胀率, 以使项目的投资更加贴近社会的实际发展情况, 避免因经济不同程度的发展情况而使该项目不能达到预期的目标。

节能降耗是我党“十七”大提出的一项基本国策, 各级政府各个企业都在不费余力地开展各种节能降耗的运动, 也取得了很大的成效, 但这大都是建立在挖掘现有设备潜力的基础上。对于节能降耗的源头也即设备的制造, 虽然也出了一些鼓励使用能耗低效率高的设备的措施, 但是在实际操作中由于缺少了正确评价能耗指标的办法, 一些低效率高耗能的设备还在不断地被安装使用, 这在很大程度上制约了我们要实现的节能降耗目标。因此我们必须在每一个项目的每一台设备的采购过程中进行精打细算, 才能使我们的企业从根本上降低能耗, 提高经济效益, 提高国际竞争力, 也只有这样, 我们国家才能合理地去利用有限的资源, 降低整个国家的G D P能耗水平。

摘要：设备的能耗是节能降耗的源头, 也是现代设备的一项最重要的经济性能指标。本文利用资本投资理论推导出一个计算性能价值的公式, 并通过三个简单的例子来说明在设备采购中如何使用该公式。这种对设备各项性能指标进行“明码标价”的方法, 可让您方便买到性价比最高的设备, 同时它还会鼓励设备制造商们不断地设计制造出性能更优的产品, 为我国实现“十一五”节能降耗的总体规划目标从设备制造的源头上创造更加有利的基础条件。

别被量化投资迷惑 篇7

而今天的股市又与七八年前的股市截然不同，上市公司越来越多，投资工具越来越繁琐，投资策略越来越多元，市场越来越全面和有效。这时一种新潮的投资策略流脱颖而出——量化投资。它是今天最为流行的私募噱头，没有之一。

叫它噱头不仅仅是因为现在近千个正在发行的私募产品中有50%以上是套用各种量化的名头，更为重要的一点是，很多这些所谓的私募量化基金产品其实做的还是以前的信息优势，关系优势，坐庄手法等传统主观和资金推动的老把戏。仅仅利用一些比较初级和简单的量化工具作为借口，勉强地把换汤不换药的老手段用新量化概念加以包装而已。

量化三策

真正的量化投资领域里还可以较为粗略的分成量化套利、量化对冲和量化趋势三个主要的大本营。

其中量化套利属于听起来很高大上，但是经过本土化之后，会发现一个惨酷的事实即所有套利空间都会在比任何市场短很多的时间里被数以亿计的群众们瞬间抹杀。所以量化套利几乎沦落为一个没什么头发的中年IT男在一个喧闹的金融中心的暗淡孤独的角落里含胸偷笑的瞬间。

量化对冲看上去更加接近市场，甚至从某种角度而言胜于市场。因为量化对冲者们嘴里充满了Alpha，Beta，Tracking Error，Sharp Ratio等听起来比营业部老大爷高级很多的术语。他们最基础的理论就是自己可以通过各种手段找到上涨时比大盘上涨更多的股票，同时利用各种衍生产品对冲资产池中的市场整体收益敞口（简单说卖空大盘）。

这是一个听起来很好的主意。这也是最多假量化的存身之所。可是他们真正的选股手段其实还是消息和看K线。同时，他们最痛苦的就是大盘股没有底线疯涨的同时小盘股疯狂的下跌。两边一同积压的结果就是双重亏损。这时如果这个投资组合里再来点中国最近流行的股票质押配资杠杆，那么一个高大上的投资组合马上濒临崩溃。

其实这种量化对冲本身就是一个伪命题。在国外发达市场中的Market Neutral 战略基金也是有一个很本质的问题。那就是在一个被视为捕捉社会经济发展趋势的股票市场里，我们真的需要一个躲避市场趋势的投资方法吗？答案不是绝对的。

最后一个是量化趋势投资。其中量化选股的表现一般情况下比量化择时的策略要更加有效和稳定。

量化三维度

无论哪一种量化投资的方式，其重要的因素都是在如何量化。而笔者能够总结出来的就是量化的三个阶段和水平：

第一、归纳总结量化;第二、线性分析量化;第三、非线性量化;第一种归纳总结性的量化是我们最常见到的一些分析方式。其中广大炒股群众喜闻乐见的各种线和各种指标都是一种归纳总结性的量化。他们主要是一些比较直观经验的总结。例如最为常见的是以移动平均线（MA）和蜡烛图为代表的各种历史价格走势的总结。

其实我们仔细想想这些图本身没有任何神奇的地方，各种MA仅仅是总结了一个价格曲线的过去走势而已。蜡烛图就是用两个维度的方式一次性的展现出一个证券的开盘价，最高价，最低价和收盘价。这些传统的指标其实不具备简单信息总结以外的任何内容。我们可以说30日均线和125日均线相交会时代表了短期价格趋势和较长期价格趋势的背离，但是这种总结又有什么除此类表述以外的任何意义吗？

它们既不会告诉我们这个证券的价格为什么走到今天，也不会对未来有任何有实质性的预期。人们借助对这些线和图发挥出自己很多主观愿望。这不是研究，也不是分析而是简单的自欺欺人。

第二维度体是线性量化分析的世界。在这里，我们最为在意的是两个以上序列之间的相关性和因果性。世界上绝大部分当代量化分析都停留在这个维度里。

首先，我们需要把相关性和因果性有效的区别开来。相关性是一种数据上有效的关系。这种简单的相关性不一定表示两个序列有因果关系。这种仅仅在数据上呈现出的相关性很可能是万千缤纷世界中的一个个巧合。他们不仅仅存在而且会像突来的爱情一样强壮和美丽。例如，美国股市有一段时间里和美国棒球比赛中的某些结果两者之间具有接近于90%以上的相关性。它可能是一个非常有趣的饭后话题，但是没有人敢用一生的积蓄或者数以万计投资者的血汗钱来证明它下次的正确与否。

而今天，我们在互联网和很多领域上都在用数据挖掘的方式对这个世界的各个方面进行探索与发现。职业投资者们在建立各种主观的因果关系后使用数据回测的方法验证这些思路。

但它其实仍然是一个简单跨界的线性相关性的量化方式。同时，这种策略的另一个基础是心理和行为之间的因果性。在一个散户为主的发展中市场，这两个假设暂时较为有效。

最后一种量化投资是非线性的。非线性的量化分析简单而言就是利用复杂体系来解释市场的方法。很多这些复杂系统都会有质变和临界点等特色。

归纳总结性量化已经非常普遍。这种工具只能帮助投资者更加有效的达到其本身投资的水平。它没有能力帮助投资者进行任何质的提升。其更多的作用是让散户更加有效的散户下去。

线性量化投资是今天大部分职业机构投资者的领域。各种的回测和数据挖掘让大家更加准确的判断和投资。这些技术是有一定门槛的，但其弊端是市场中可以挖掘的、可以回测的东西有限。大量的资金投入到有限的策略中后，拥挤是必然的结果。2008年世界很多量化基金在同一时期崩溃就是前车之鉴。

故此，中国市场的线性量化投资会在三、五年里遇到同样的挑战。非线性量化投资是今天大家应该重点投入和关注的投资蓝海。