導(dǎo)語：如何才能寫好一篇量化投資主要方法，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

剛開始的時(shí)候，西蒙斯的投資方法和許多人類似：通過對(duì)宏觀基本面的分析來判斷外匯和商品的價(jià)格走勢(shì)，然后進(jìn)行相應(yīng)的買賣。但是投資開始還沒過兩年，西蒙斯就決定完全離開校園，全職進(jìn)行投資活動(dòng)。1978年，他離開石溪大學(xué)，成了專業(yè)投資人。他成立了一個(gè)叫林姆若伊的基金，專門從事各種投資，其中主要是外匯交易，但是也包括投資各種小公司的現(xiàn)在統(tǒng)稱創(chuàng)投基金的投資活動(dòng)。10年間，林姆若伊基金的投資回報(bào)是25倍，相當(dāng)于每年增長(zhǎng)38%左右，這和后來西蒙斯管理的大獎(jiǎng)?wù)禄鸬幕貓?bào)差不多。那時(shí)候西蒙斯還是花很多時(shí)間來關(guān)注宏觀經(jīng)濟(jì)事件，比如美聯(lián)儲(chǔ)什么時(shí)候加息啦、加息之后美國(guó)債券的長(zhǎng)期利率和短期利率都分別會(huì)有什么變化啦之類的東西。他當(dāng)年的投資方法是判斷型的，直到10年以后的1988年，大獎(jiǎng)?wù)禄瘌Q鑼開張，西蒙斯的投資方法才完全轉(zhuǎn)型，從判斷型轉(zhuǎn)到量化型。

這里我們要岔開話題，說說投資方法都有哪些類型。其實(shí)分起來也很容易，按照投資決策的方式，可以分成判斷型和量化型兩類。判斷型投資者根據(jù)各種信息以及個(gè)人過去的經(jīng)驗(yàn)來確定買賣什么、買賣多少、什么價(jià)位執(zhí)行、交易如何退場(chǎng)（止損、止盈）等，這里面最有代表性的人物正是西蒙斯在紐約的鄰居索羅斯。股神巴菲特也應(yīng)該算是判斷型的投資者。

投資行業(yè)一般把量化型的投資稱做“黑箱”。簡(jiǎn)單來說，量化投資者不依靠大腦的判斷，而是靠數(shù)學(xué)公式來投資。比如：量化投資者把最新的市場(chǎng)及其他相關(guān)信息輸入到他的秘密公式里，公式得出的結(jié)果說買中石化，量化投資者就出去買中石化。過了一段時(shí)間，一天或者個(gè)把月，也可能是幾秒之后，量化投資者又把最新的信息輸入他的秘密公式，公式的結(jié)果說賣中石化，量化投資者就賣了。量化投資者和判斷型投資者的最主要的區(qū)別在于，不用判斷，而是完全依照公式。公式的好處是它的一致性：同樣的信息輸入同樣的公式，得出的結(jié)果是一樣的，跟輸入的人是誰沒有關(guān)系。西蒙斯正是量化型投資者的代表。量化型的投資方法還很年輕，它的發(fā)展壯大也不過是最近30年的事情。

投資方法還可以根據(jù)投資決策所憑借的信息類別來分，分成基本面型和技術(shù)型兩類?；久嫘偷耐顿Y方法按照宏觀經(jīng)濟(jì)或者公司盈利的各類指標(biāo)來進(jìn)行投資決策，而技術(shù)型的投資方法則一般是按照過去的價(jià)格走勢(shì)來判斷的。也有許多投資方法既不靠基本面，也不靠過去的價(jià)格走勢(shì)，為了定義的嚴(yán)謹(jǐn)，我們把任何使用非宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和公司營(yíng)運(yùn)指標(biāo)來分析投資的方法都?xì)w入技術(shù)型投資之中。

據(jù)2007年的統(tǒng)計(jì)，全球70%的錢都是憑借基本面型的投資方法來操作的，30年之前，這個(gè)比率應(yīng)該超過90%。技術(shù)型、量化型的投資雖說可以溯源到20世紀(jì)初，但是它們的發(fā)展和壯大是近30多年的事情，尤其是使用數(shù)學(xué)工具和電腦的量化投資方法。在金融危機(jī)的影響之下，很多投資行業(yè)受到影響，但是量化投資（包括指數(shù)投資）仍然是基金管理里面增長(zhǎng)最快的一個(gè)部類。

綜合上面兩組分類方法，投資方法可以細(xì)分為基本面判斷法、基本面量化法、技術(shù)判斷法和技術(shù)量化法。索羅斯和巴菲特都應(yīng)該屬于基本面判斷法，從目前了解的信息來判斷西蒙斯屬于技術(shù)量化法。技術(shù)判斷法的追隨者很多，它有另外一個(gè)名字：技術(shù)分析法，或者圖線法。人們對(duì)技術(shù)分析這個(gè)行當(dāng)?shù)膽B(tài)度其實(shí)也類似于對(duì)金庸小說的態(tài)度：有人說好得不得了，有人則不屑一顧，認(rèn)為這和占星術(shù)沒什么不同。其實(shí)這類投資方法和西蒙斯的大獎(jiǎng)?wù)禄鹩泻芏嘞嗨浦帲髅伤沟牧帜啡粢粱鹪?978~1988年之間的投資方法很大程度上都可以歸于技術(shù)判斷方法，后來的大獎(jiǎng)?wù)禄鹨部梢哉f繼續(xù)走技術(shù)型投資的道路。

篇2

與股神巴菲特的“價(jià)值投資”不同，西蒙斯的投資成就依靠的是“量化投資”。這位24歲起就出任哈佛大學(xué)數(shù)學(xué)系教授的數(shù)學(xué)天才，依靠數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)技術(shù)捕捉著市場(chǎng)機(jī)會(huì)。他認(rèn)為，數(shù)學(xué)模型比主動(dòng)投資能夠更有效地降低風(fēng)險(xiǎn)。

雖然中國(guó)人對(duì)西蒙斯這個(gè)名字還比較陌生，但“量化投資”產(chǎn)品在華爾街已經(jīng)非常普遍。受益于計(jì)算機(jī)技術(shù)的提升和市場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)供應(yīng)的完善，進(jìn)入21世紀(jì)后，這一投資方式開始飛躍成長(zhǎng)。2000年至2007年間，美國(guó)“量化投資”產(chǎn)品的總規(guī)模翻了4倍多，超越了同期美國(guó)共同基金總規(guī)模（定量+定性）的增長(zhǎng)速度（翻了1.5倍）。“量化投資”在美國(guó)全部投資中的占比，從1970年為零發(fā)展到2009年30%以上。

什么是“量化投資”？

可以說“量化投資”是隨著計(jì)算機(jī)科技而發(fā)展起來的。簡(jiǎn)單地說，“量化投資”就是將人的投資思想反應(yīng)在數(shù)量模型中，并利用電腦處理大量信息，從而進(jìn)行投資決策。建信上證社會(huì)責(zé)任ETF基金經(jīng)理葉樂天介紹，“量化投資”在美國(guó)的發(fā)展比較蓬勃。在華爾街的投資行為中，同一個(gè)套利機(jī)會(huì)下，誰下單早誰就就能抓住機(jī)會(huì)，這些都得益于計(jì)算機(jī)運(yùn)行速度越來越快。也往往就是這幾毫秒的領(lǐng)先，就可以掙到萬分之一的收益。萬分之一雖然不多，但是日積月累，就可能有很高的收益。

目前“量化投資”在中國(guó)還是一個(gè)新概念，處于起步和發(fā)展之間的階段，可以說是少數(shù)派的地位，普通老百姓不太熟悉，產(chǎn)品較少，也缺乏明星產(chǎn)品和明星基金經(jīng)理。

與市場(chǎng)熟悉的“定性投資”相比，“量化投資”主要是在研究方法上與其不同?！岸ㄐ酝顿Y”的公司基本面研究是靠到企業(yè)調(diào)研，看研究報(bào)告，與高管深入交流、了解大股東訴求，了解公司發(fā)展規(guī)劃之類，有很深的深度?！傲炕顿Y”則注重廣度，比如市場(chǎng)上有2000只股票，就把2000只全都抓起來，“量化投資”的數(shù)據(jù)越多反而越好。葉樂天以市場(chǎng)中一個(gè)很形象的比喻來形容上述兩種投資的異同：“定性投資”和“定量投資”的差異如同中醫(yī)和西醫(yī)的關(guān)系?！岸ㄐ酝顿Y”更像中醫(yī)，更多地依靠經(jīng)驗(yàn)和感覺判斷病在哪里；“定量投資”更像是西醫(yī)，依靠模型判斷，模型對(duì)于定量投資基金經(jīng)理的作用就像CT機(jī)對(duì)于醫(yī)生的作用。在每一天的投資運(yùn)作之前，我會(huì)先用模型對(duì)整個(gè)市場(chǎng)進(jìn)行一次全面的檢查和掃描，然后根據(jù)檢查和掃描結(jié)果做出投資決策。

葉樂天笑稱，與定性投資基金經(jīng)理經(jīng)常出差不同，他主要的工作都在案頭。他主要是搜集數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，還有編程。雖然表面上看不如定性投資基金經(jīng)理忙碌，但其實(shí)工作量一點(diǎn)不少。

排除“人”的情感

一位“量化投資”基金經(jīng)理一開始是學(xué)習(xí)理論方面的知識(shí)，比如數(shù)學(xué)知識(shí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)；然后對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；參考市場(chǎng)中已有的成功模型，汲取巨人的智慧；接著是建模；然后測(cè)試，測(cè)試中有很多細(xì)節(jié)需要考慮，比如沖擊成本等；最后是搭建一個(gè)平臺(tái)，確保數(shù)據(jù)到達(dá)后，模型能夠響應(yīng)，進(jìn)行處理和輸出。每一步都非常復(fù)雜。

在這個(gè)過程里，不僅數(shù)學(xué)模型不具備自己的情感，基金經(jīng)理也要盡可能地剔除“人”的思維。這其中便是對(duì)紀(jì)律性的超高要求。雖然量化模型是由人設(shè)計(jì)的，具體的交易單由模型產(chǎn)生，但基金經(jīng)理在經(jīng)驗(yàn)總結(jié)以及模型設(shè)計(jì)時(shí)容易保持理性，在個(gè)股的交易時(shí)卻不免受制于人性的弱點(diǎn)。葉樂天說，正如西醫(yī)檢查一般，量化模型的最大的特點(diǎn)就是可以克服人性的弱點(diǎn)，他不會(huì)有恐慌，也不會(huì)有貪婪。所以只要模型和數(shù)據(jù)是正確的，基金經(jīng)理平時(shí)都不會(huì)去干預(yù)和控制模型的輸出。

2007年次貸危機(jī)的爆發(fā)，在一定程度上可以說就是人的情感對(duì)模型干預(yù)造成的失誤。華爾街為衍生品定價(jià)的模型并沒有錯(cuò)，錯(cuò)的是人在設(shè)定參數(shù)的時(shí)候?qū)Ξ?dāng)時(shí)的金融形勢(shì)過于樂觀，過分信任金融衍生品工具。

但盡量不干預(yù)也不是完全不干預(yù)，比如下面這兩種情況：一是程序發(fā)生錯(cuò)誤，二是模型錯(cuò)誤。模型錯(cuò)誤主要指的是股票走勢(shì)與預(yù)測(cè)相差特別大，超過了統(tǒng)計(jì)意義上顯著的差別，這時(shí)就需要更新一下模型，但一般不會(huì)太頻繁。

另外一種發(fā)揮人的主觀能動(dòng)性的情況就是對(duì)虛假數(shù)據(jù)的剔除。葉樂天介紹，“中國(guó)很多數(shù)據(jù)都經(jīng)過修飾，對(duì)我本人來說，我不喜歡根據(jù)宏觀數(shù)據(jù)擇時(shí)，更多地是相信多因子模型。我們現(xiàn)在有很大一部分工作是進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，包括上市公司經(jīng)過修飾的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。但是有一塊是沒有經(jīng)過修飾的，就是技術(shù)面的數(shù)據(jù)，比如成交量和成交價(jià)格，這是由市場(chǎng)PK決定的。同時(shí)由于中國(guó)市場(chǎng)有坐莊的人，所以我們?cè)谛」善钡倪x擇上也會(huì)比較慎重。在數(shù)據(jù)清理方面與基本面有關(guān)，所以我們也會(huì)和研究員溝通。還包括異常值的去除，取中位數(shù)往往比平均數(shù)更靠譜。在統(tǒng)計(jì)學(xué)上有一個(gè)大數(shù)定律，在數(shù)據(jù)量很大的情況下，最終會(huì)回歸一個(gè)中性的環(huán)境?！?/p>

如何選擇“量化投資”產(chǎn)品？

依照目前中國(guó)市場(chǎng)的情況，“量化投資”主要分為一下幾類：一是套利型，比如股指期貨套利；二是被動(dòng)型；三是追求超額收益的產(chǎn)品；四是做高頻交易，主要是私募和券商資本。不同的產(chǎn)品對(duì)收益率會(huì)有不同的要求：指數(shù)增強(qiáng)追求的是超額收益，與標(biāo)的指數(shù)之間的差盡量少，還能跑贏指數(shù)；對(duì)沖基金和套利ETF是在穩(wěn)定的前提下追求超額收益。

目前中國(guó)的量化產(chǎn)品絕大多數(shù)還是指數(shù)產(chǎn)品，尤其是公募這一塊，起碼有100來只，但主動(dòng)量化的可能只有十幾只。量化產(chǎn)品的換倉(cāng)、持倉(cāng)的規(guī)模比較大，那么沖擊的成本就比較大。因?yàn)榱炕顿Y不像基本面研究對(duì)單個(gè)公司的研究很透，所以禁得起很大的波動(dòng)，追求的漲幅也大。量化追求比較小的漲幅，但比較穩(wěn)定。另外，查閱“量化投資”基金的歷史業(yè)績(jī)可以發(fā)現(xiàn)，指數(shù)增強(qiáng)型基金的表現(xiàn)還算穩(wěn)定，主動(dòng)量化型的穩(wěn)定性稍差。業(yè)績(jī)穩(wěn)定對(duì)開放式基金比較重要。目前市場(chǎng)上認(rèn)購(gòu)較好的指數(shù)基金，就是因?yàn)闃I(yè)績(jī)穩(wěn)定。

在交易量上，不同的產(chǎn)品會(huì)不一樣。公募的交易肯定不活躍，因?yàn)榻灰琢勘容^大，沖擊的成本也大，另外同日不能反向交易。但私募量化基金主要是做高頻交易，深度更大，一天可能往返好幾次。

同時(shí)，中國(guó)的量化產(chǎn)品主要還是受制于投資人才的培養(yǎng)、衍生工具的發(fā)展和市場(chǎng)深度不夠。因?yàn)檠苌ぞ呷狈?，在?nèi)地市場(chǎng)買可轉(zhuǎn)債，就不能像在香港市場(chǎng)一樣去做空股票，做空相應(yīng)的債券，賺取波動(dòng)率。市場(chǎng)深度不夠則主要表現(xiàn)可投資股票的數(shù)量上。

在目前的市場(chǎng)情況下，投資者在選擇“量化投資”產(chǎn)品的時(shí)候，首先看一下這只基金是屬于哪一類的，然后看基金經(jīng)理的投資理念和思路方法能否在當(dāng)時(shí)的市場(chǎng)上獲取收益，如果認(rèn)同的話就可以選擇了。也即是一看歷史業(yè)績(jī)，二看管理者的投資理念。

很多人擔(dān)心由于中國(guó)股市受政策影響較大，數(shù)學(xué)模型可能并不能及時(shí)對(duì)政策變動(dòng)做出反應(yīng)。葉樂天說，“政策市對(duì)市場(chǎng)肯定會(huì)有影響，包括數(shù)據(jù)不透明，政策變化對(duì)股市的影響等。但股市會(huì)反映政策的，如果政策有效的話，政策會(huì)反映在股市中，為量化模型提供一些最新的數(shù)據(jù)，只要及時(shí)更新數(shù)據(jù)，還是可以處理得很好?！?/p>

另外，基金的規(guī)模對(duì)業(yè)績(jī)也會(huì)有影響。葉樂天認(rèn)為，指數(shù)增強(qiáng)產(chǎn)品三四十個(gè)億是比較好的規(guī)模。如果規(guī)模太小，有些持倉(cāng)可能會(huì)買不足。

投資在選擇“量化投資”產(chǎn)品的時(shí)候，應(yīng)當(dāng)首先考慮資產(chǎn)配置。因?yàn)榛鹗且环N長(zhǎng)期投資，不需要經(jīng)常擇時(shí)，更多地還是做好投資者個(gè)人的資產(chǎn)配置。

量化產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)

“量化投資”的投資方法本身在海外已經(jīng)得到了證明，但中國(guó)A股市場(chǎng)主要以散戶占多數(shù)，要把運(yùn)用模型進(jìn)行計(jì)算操作的量化投資這樣復(fù)雜的投資方法向他們解釋清楚并理解和接受確實(shí)不易。但從量化投資的特點(diǎn)上來看，由于量化投資需要不斷尋找機(jī)會(huì)，買入一大批股票，而不會(huì)在幾只股票上重倉(cāng)押注，在投資結(jié)果上，其換手率和分散化程度都較高，這樣一來，相對(duì)于散戶投資者重倉(cāng)幾只股票來講，風(fēng)險(xiǎn)性也就更小。同時(shí)，由于量化投資就是借助現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)的方法，從海量歷史數(shù)據(jù)中尋找能夠帶來超額收益的多種“大概率”策略，并紀(jì)律嚴(yán)明地按照這些策略所構(gòu)建的數(shù)量化模型來指導(dǎo)投資、形成回報(bào)，因此具有很高的投資價(jià)值。

篇3

摘 要 自2010年4月股指期貨推出后，數(shù)量化投資逐漸成為我國(guó)資本市場(chǎng)的一個(gè)熱點(diǎn)。對(duì)此，本文以投資者熟知的MACD指標(biāo)為基礎(chǔ)，運(yùn)用遺傳算法和模擬退火算法，建立了一個(gè)數(shù)量化投資模型。該模型的仿真投資收益明顯超出大盤，而風(fēng)險(xiǎn)明顯低于大盤。本文基于MACD指標(biāo)建立數(shù)量化投資模型的方法簡(jiǎn)單、有效，可操作性強(qiáng)，可方便地推廣至其他技術(shù)指標(biāo)，在數(shù)量化投資領(lǐng)域中可能具有廣泛的發(fā)展前景。

關(guān)鍵詞 數(shù)量化投資 MACD 遺傳算法 模擬退火算法

一、研究背景

與傳統(tǒng)投資基于各方面信息和個(gè)人判斷進(jìn)行操作不同，數(shù)量化投資將適當(dāng)?shù)慕鹑诶碚?、投資經(jīng)驗(yàn)等反映在數(shù)量模型中，然后利用程序軟件代替大腦對(duì)海量信息進(jìn)行科學(xué)處理，總結(jié)歸納市場(chǎng)規(guī)律，最終建立可以重復(fù)使用的、不依靠個(gè)人主觀判斷的投資策略。

由于數(shù)量化投資的操作策略往往經(jīng)過了嚴(yán)格的驗(yàn)證，具有較強(qiáng)的系統(tǒng)性和規(guī)范性，主觀隨意性較少，風(fēng)險(xiǎn)可測(cè)可控，因此隨著計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理能力的迅速提高，數(shù)量化投資獲得了快速發(fā)展，數(shù)量化基金的規(guī)模亦迅速擴(kuò)大。據(jù)統(tǒng)計(jì)，自2003年以來，數(shù)量化基金規(guī)模的年均增長(zhǎng)速度高達(dá)15%，而傳統(tǒng)型基金規(guī)模的增長(zhǎng)速度則低于5%。

很顯然，科學(xué)的數(shù)量模型是數(shù)量化投資成敗的關(guān)鍵。當(dāng)前，主流的數(shù)量模型均考慮了多方面的因素，既包括各種基本面因素，又包括各種技術(shù)因素，涉及較為高深的經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、技術(shù)分析等知識(shí)，模型都比較復(fù)雜，理解難度較高，甚至令人望而生畏。對(duì)此，本文以人們熟知的技術(shù)指標(biāo)為基礎(chǔ)，通過引入遺傳算法和模擬退火算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，建立了一種較為簡(jiǎn)單、有效的數(shù)量模型構(gòu)建方法，希望能為推動(dòng)我國(guó)剛剛起步的數(shù)量化投資發(fā)展有所幫助。

二、模型框架

由于MACD指標(biāo)以經(jīng)平滑后的股票價(jià)格為基礎(chǔ)，而股票價(jià)格包含了絕大部分的基本信息和技術(shù)信息，因此本文以MACD指標(biāo)為基礎(chǔ)研究建立相應(yīng)的數(shù)量化投資模型。

（一）MACD公式

MACD是投資者最熟悉的技術(shù)指標(biāo)之一，主要包括EMA、DIF和DEA三個(gè)指標(biāo)，涉及一個(gè)已知變量（收盤價(jià)P）和三個(gè)未知參數(shù)（ 和 ），公式較為簡(jiǎn)單。

（二）決策準(zhǔn)則

雖然MACD指標(biāo)的運(yùn)用方式有很多種，既存在對(duì)指標(biāo)值的應(yīng)用（如比較DIF和DEA的大?。?，又存在對(duì)形態(tài)的應(yīng)用（如底背離、頂背離等）。對(duì)此，本文制定的決策準(zhǔn)則相當(dāng)簡(jiǎn)單，即：

時(shí)，做多

時(shí)，做空

三、模型參數(shù)優(yōu)化

（一）參數(shù)的科學(xué)取值是決定MACD指標(biāo)投資決策價(jià)值的一個(gè)關(guān)鍵因素

在一般的技術(shù)分析參考書和交易軟件中， 和 通常取12、26和9。然而，該取值并不是最優(yōu)的。

例如，以2005年1月5日至2010年12月31的滬深300指數(shù)為例，根據(jù)（公式1）和（公式2），做多業(yè)務(wù)在 和 取值12、26和9時(shí)，可獲得的投資收益為230.55%（收益①）；而在 和 取40、195、130時(shí)，可獲得的投資收益為651.98%（收益②）。

因此，參數(shù)取值是否合理決定了使用MACD指標(biāo)進(jìn)行投資決策時(shí)投資收益的高低，決定了MACD指標(biāo)的投資決策價(jià)值。

（二）人工智能算法在技術(shù)指標(biāo)參數(shù)優(yōu)化領(lǐng)域中的突出優(yōu)勢(shì)

運(yùn)用MACD指標(biāo)建立數(shù)量化投資模型的關(guān)鍵在于對(duì)公式中的三個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。然而，雖然參數(shù)取值與投資收益間存在確定的函數(shù)關(guān)系，但該關(guān)系并不能用一個(gè)表達(dá)式予以直接闡述，因此傳統(tǒng)的解析方法在此并不適用。而其他傳統(tǒng)方法如隨機(jī)法和窮舉法的優(yōu)化效率不高。在此情況下，可運(yùn)用人工智能算法有效解決此類優(yōu)化難題。

遺傳算法（Genetic Algorithms）和模擬退火算法（Simulated Annealing Algorithms）是人工智能的重要分支，兩者均從一定的初始值開始，按照明確的規(guī)則搜索最優(yōu)解，并不要求目標(biāo)函數(shù)存在明確的表達(dá)式，且具有高效、魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)。由于技術(shù)指標(biāo)參數(shù)與投資收益間的關(guān)系相當(dāng)復(fù)雜，不存在明確的函數(shù)關(guān)系式，因此遺傳算法和模擬退火算法在技術(shù)指標(biāo)參數(shù)優(yōu)化領(lǐng)域中具有很高的應(yīng)用價(jià)值。

此外，遺傳算法和模擬退火算法的基本原理和運(yùn)算過程雖然較為復(fù)雜，但其運(yùn)用卻相當(dāng)簡(jiǎn)單，MATLAB等數(shù)據(jù)處理軟件均提供了現(xiàn)成的工具箱供用戶方便地使用，且即使不掌握參數(shù)優(yōu)化的原理和運(yùn)算過程，也不會(huì)對(duì)數(shù)量模型的研究產(chǎn)生重大影響，因此運(yùn)用遺傳算法和模擬退火算法對(duì)技術(shù)指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的可操作性強(qiáng)。

（三）遺傳算法和模擬退火算法應(yīng)用舉例

1.MATLAB指令

假設(shè)投資收益R和參數(shù) 、 間的關(guān)系為R=gain( 、 )，則MATLAB的遺傳算法指令和模擬退火算法指令分別為：

[x,fval] = ga(@gain,nvars, [],[],[],[],lb,ub,[],options)；

[x,fval] = simulannealbnd(@gain,x0,lb,ub,options)。

其中：

x和fval是程序返回值，分別為參數(shù) 、 的最優(yōu)化取值及其所對(duì)應(yīng)的投資收益；

gain是目標(biāo)函數(shù)，可根據(jù)（公式1）、（公式2）和（公式3）編寫；

nvars是待優(yōu)化的參數(shù)個(gè)數(shù)；

x0是參數(shù) 、 的初始值；

lb是參數(shù)的下界；

ub是參數(shù)的上界；

options是MATLAB指令的設(shè)置選項(xiàng)。

篇4

1、各類投資工具及其風(fēng)險(xiǎn)的概要分析

風(fēng)險(xiǎn)越大，回報(bào)越大。早在馬克思的資本論中便已經(jīng)從另一個(gè)側(cè)面對(duì)這一現(xiàn)象做出了很好地詮釋。作為投資的一個(gè)伴生要素，如何對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效地控制將直接關(guān)乎在投資行為中，獲取預(yù)期收益的概率和能力。投資風(fēng)險(xiǎn)的根源在于未來可能發(fā)生的不利事件，投資行為是謀求未來一段時(shí)間的現(xiàn)金流收益，所以投資的預(yù)期收益就牽涉到對(duì)未來的預(yù)測(cè)，這一預(yù)測(cè)是建立在對(duì)可能影響未來收益回報(bào)的各類驅(qū)動(dòng)因素的分析。然而這些驅(qū)動(dòng)因素通常都會(huì)有不確定性，正是這種不確定性導(dǎo)致了風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。所以風(fēng)險(xiǎn)是由風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因素的不確定性產(chǎn)生。而不同的投資工具其不確定性也各不相同。

將個(gè)人投資行為分類，常見的類別包括：金融類投資、房產(chǎn)類投資、實(shí)業(yè)類投資、民間借貸、期貨投資這樣五種主要類別。以目前的形勢(shì)來看，房產(chǎn)類投資和金融類投資相對(duì)屬于低風(fēng)險(xiǎn)投資，實(shí)業(yè)類投資屬于一般風(fēng)險(xiǎn)類投資，期貨類投資和民間借貸均屬于高風(fēng)險(xiǎn)投資。

金融類投資、房產(chǎn)類投資和期貨類投資可以看成是一組投資方式，因?yàn)槭芪覈?guó)市場(chǎng)政策影響，這三類產(chǎn)業(yè)具有聯(lián)合調(diào)控的特點(diǎn)，三個(gè)產(chǎn)業(yè)中的一個(gè)或兩個(gè)呈上升趨勢(shì)時(shí)，另外兩個(gè)或一個(gè)產(chǎn)業(yè)必然會(huì)呈下降趨勢(shì)，這是受我國(guó)政府的宏觀調(diào)控所影響。其中金融類投資主要包括銀行存款、債券、股票、基金等，這些投資種類進(jìn)一步劃分可以分成保本投資和非保本投資，存款、債券和部分基金屬于此類，此類投資具有收益低，風(fēng)險(xiǎn)小的特點(diǎn)，在搭配個(gè)人投資組合時(shí)這一類投資可以作為一個(gè)抵消風(fēng)險(xiǎn)的投資項(xiàng)納入考慮。而股票投資和另一部分基金投資則是屬于非保本類投資，投資收益隨著其風(fēng)險(xiǎn)的等級(jí)升高而隨之上升。這部分投資除了要看被投資主體的經(jīng)營(yíng)情況，歷史業(yè)績(jī)走勢(shì)等，還需要充分關(guān)注房產(chǎn)市場(chǎng)、期貨市場(chǎng)的情況，目前我國(guó)是房產(chǎn)市場(chǎng)熱，期貨市場(chǎng)熱，那么股票市場(chǎng)勢(shì)必低迷。如果這兩個(gè)市場(chǎng)境況轉(zhuǎn)冷，那么也就預(yù)示著金融市場(chǎng)的繁榮，此時(shí)加大持有量并制定適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)策略無非是一個(gè)很好地選擇，這一類風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避策略應(yīng)當(dāng)以量化分析為導(dǎo)向，下文會(huì)詳細(xì)闡述。

對(duì)于地產(chǎn)市場(chǎng)來說，熱度近年來一直居高不下，最近受政策影響有些轉(zhuǎn)冷，但是分析政策不難看出，我國(guó)的政策決定地產(chǎn)市場(chǎng)一直是一個(gè)貨幣的蓄水池，如果蓄水池不再蓄水，那么人民幣則會(huì)大量升值，如果中國(guó)政府為了貨幣找到另一個(gè)蓄水池，那么人民幣勢(shì)必走向世界。如果這兩種情況出現(xiàn)，房產(chǎn)市場(chǎng)會(huì)有所冷卻，但考慮到房產(chǎn)市場(chǎng)的鋼需屬性，一個(gè)位置比較好的房產(chǎn)投資依然是比較穩(wěn)妥的低風(fēng)險(xiǎn)投資選擇。這一類風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避策略應(yīng)當(dāng)著重于位置的選擇上，如果能夠提前知道周邊政府未來的規(guī)劃，那么對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)分析來說將更加準(zhǔn)確有效。

另外兩種實(shí)業(yè)類投資和民間借貸，這兩種有一個(gè)共性，相較地產(chǎn)市場(chǎng)以位置為導(dǎo)向來說，這兩種投資是以人為導(dǎo)向，即被投資主體均是人。這兩種投資除了要應(yīng)用到正確的風(fēng)險(xiǎn)量化方法以外，還需要有詳細(xì)的合同約定以及對(duì)被投資人的全面分析。合同約定中包括收益分配、責(zé)任、義務(wù)等均要做詳細(xì)的約束，如果是對(duì)熟人投資那么更要注意在合同中確定好雙方的責(zé)任與義務(wù)，避免今后權(quán)責(zé)不明的情況出現(xiàn)。對(duì)被投資人的全面分析要關(guān)注于此人的風(fēng)評(píng)、業(yè)務(wù)水平、以及償債能力。一個(gè)連生活都成困難的被投資人在生意不順時(shí)卷款走人這種現(xiàn)象屢屢發(fā)生。

對(duì)于某些資金充裕的投資人來說，還有一種實(shí)業(yè)類投資是參股某公司成為股東，這類投資通常牽涉資金量大，行為復(fù)雜且個(gè)性多于共性，所以本文中不再多做論述。

2、風(fēng)險(xiǎn)的量化分析方法

為了能夠有效地規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，通常需要經(jīng)歷五個(gè)步驟，即風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，風(fēng)險(xiǎn)定性分析，風(fēng)險(xiǎn)定量分析，制定風(fēng)險(xiǎn)控制策略，實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)控制策略。而其中的風(fēng)險(xiǎn)量化分析是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。無論哪種投資，投資人都需要明確兩個(gè)要點(diǎn)，即獲得利潤(rùn)的概率如何以及失敗時(shí)的損失是否能夠承受。這兩個(gè)指標(biāo)均是風(fēng)險(xiǎn)定量分析要解決的問題。

風(fēng)險(xiǎn)定量分析顧名思義，將投資風(fēng)險(xiǎn)從一個(gè)大致的認(rèn)識(shí)變?yōu)榫唧w的金錢數(shù)字。例如說我投資了某個(gè)基金A萬元，如果不出意外的話年底我能拿到m萬的紅利，如果有意外的話我可能會(huì)損失n萬元。這種認(rèn)識(shí)無助于投資人進(jìn)行投資決策以及展開風(fēng)險(xiǎn)控制，如果變?yōu)槟甑孜矣衳%的可能獲利m萬元，y%的可能保本，z%的可能損失n萬元，那么投資人就可以通過（A+m）*x%+A*y%+（A-n）*z%這個(gè)公式簡(jiǎn)單計(jì)算其綜合收益，并與投入進(jìn)行比對(duì)，來決定投資是否可行，以及發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的概率及損失程度。再進(jìn)一步的情況可以將此投資方案和其他投資方案進(jìn)行對(duì)比，來搭配最優(yōu)化的投資組合。

定量分析方法在投資行業(yè)中非常常見，種類也有很多，本文給出兩種方法，即綜合仿真分析法和基數(shù)計(jì)算法。其中第一種方法適用可以找到一定規(guī)律，即被投資主體已經(jīng)經(jīng)歷了一段時(shí)間的運(yùn)營(yíng)，或?qū)儆谝粋€(gè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的行業(yè)。第二種方法適用于新興行業(yè)或在某穩(wěn)定行業(yè)中新開展的運(yùn)營(yíng)活動(dòng)。

所謂綜合仿真分析法是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，而且顧名思義，要進(jìn)行仿真分析。如前文所說，每一種投資都有其風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因素。綜合仿真分析法的關(guān)鍵就在于如果想對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化，那么首先要對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行量化，而量化的手段就是采用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，來確定其變化趨勢(shì)，從而分析因?yàn)檫@些驅(qū)動(dòng)因素變化而導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間。通常在開展這一方法時(shí)多用到數(shù)學(xué)模型或者統(tǒng)計(jì)工具。以某一個(gè)零售業(yè)的實(shí)業(yè)投資為例，經(jīng)過分析認(rèn)為，這個(gè)零售業(yè)其風(fēng)險(xiǎn)因素主要有進(jìn)貨市場(chǎng)價(jià)格的不穩(wěn)定、進(jìn)貨量的不確定、購(gòu)買者數(shù)量的不穩(wěn)定，以及商品庫(kù)存造成的損耗。也就是說這一零售業(yè)共有四個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素。經(jīng)過對(duì)相同地區(qū)同類市場(chǎng)的調(diào)查，以月為單位收集樣本點(diǎn)，即針對(duì)于一年中各個(gè)月份收集四個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，放入工具中開展分析，定位每一個(gè)驅(qū)動(dòng)因素的變化規(guī)律，例如輸入Beta分布，正態(tài)分布，均勻分布等。再將每一種因素的最悲觀和最樂觀的估計(jì)對(duì)盈利能力的影響進(jìn)行預(yù)計(jì)，例如最好的購(gòu)買這數(shù)量可以為店內(nèi)造成m的收益，最不好的情況則造成n的收益（n可以為負(fù)），將以上元素放入風(fēng)險(xiǎn)工具/統(tǒng)計(jì)工具中，例如水晶球，Matlab等。從而獲得一個(gè)置信度以及對(duì)應(yīng)的盈利、虧損范圍，從而實(shí)現(xiàn)上文中所述的分析。

基數(shù)計(jì)算法和仿真法有些相似，而且都是為了獲得盈利虧損范圍以及其對(duì)應(yīng)發(fā)生的概率。但基數(shù)計(jì)算法更加粗糙一些，其過程是要首先確定一個(gè)利益回報(bào)的基準(zhǔn)，例如說某只基金年化收益5%。那么這個(gè)5%則被視為一個(gè)基準(zhǔn)，在這個(gè)基準(zhǔn)的基礎(chǔ)上分析可能影響到基金收益的因素，確定這些因素會(huì)對(duì)利益回報(bào)帶來的影響的可能，進(jìn)而獲得各個(gè)盈利點(diǎn)的置信區(qū)間。

3、如何制定有效的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避策略

當(dāng)有了一個(gè)很好的分析之后，下一步就是要制定風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避策略。按照大類來分，可以將風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避策略區(qū)分為事前控制以及事后補(bǔ)救。通常來講事前控制屬于降低風(fēng)險(xiǎn)，事后補(bǔ)救屬于降低損失。

對(duì)于事前控制來說，其關(guān)鍵點(diǎn)衍生于上文所述的量化風(fēng)險(xiǎn)分析，在量化風(fēng)險(xiǎn)分析過程中，可以開展一個(gè)名為“敏感度分析”的工作，即將每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)收益的影響的能力進(jìn)行量化。例如說當(dāng)客流量下降20%時(shí)，除了銷售量的下降，還會(huì)因?yàn)榇尕洆p耗而造成更大的利潤(rùn)損失，其損失可能達(dá)到35%。那么這時(shí)就可以給客流量這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素定義敏感度為35%/20%即1.75。通過對(duì)所有風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行敏感度分析并排序，篩選出排序靠前的要素建立風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)追蹤表進(jìn)行重點(diǎn)追蹤，重點(diǎn)監(jiān)控，當(dāng)指標(biāo)異常時(shí)及時(shí)做出應(yīng)對(duì)措施，例如發(fā)起討論會(huì)議、增加追蹤強(qiáng)度、變更投資比例甚至撤資。

還有一類風(fēng)險(xiǎn)控制手段是通過對(duì)資金量的控制，達(dá)到降低風(fēng)險(xiǎn)的目的，例如分段投資、固定投資、相對(duì)盈利等，這些方法通過控制資金的流入流出量，將風(fēng)險(xiǎn)造成的后果限制在一定范圍之內(nèi)，從而達(dá)到降低風(fēng)險(xiǎn)的目的。

當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)，要學(xué)會(huì)事后補(bǔ)救。事后補(bǔ)救并不一定是指投資期完結(jié)后的補(bǔ)救，也可以指風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后的補(bǔ)救。主要的方法包括風(fēng)險(xiǎn)回避、損失控制、風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移和風(fēng)險(xiǎn)保留。

其中補(bǔ)救階段的風(fēng)險(xiǎn)回避一般情況下是我們常說的止損，即撤資以避免更大的損失發(fā)生，這種方式是投資主體有意識(shí)地放棄風(fēng)險(xiǎn)行為，完全避免特定的損失風(fēng)險(xiǎn)。簡(jiǎn)單的風(fēng)險(xiǎn)回避是一種最消極的風(fēng)險(xiǎn)處理辦法，因?yàn)橥顿Y者在放棄風(fēng)險(xiǎn)行為的同時(shí)，往往也放棄了潛在的目標(biāo)收益。如果不是極端惡劣或發(fā)生了某些特殊情況例如有新的投資方案明顯優(yōu)于此方案，那么通常不會(huì)考慮采用這種方式來補(bǔ)救風(fēng)險(xiǎn)。

損失控制和風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移則是主動(dòng)接受風(fēng)險(xiǎn)并采取相應(yīng)措施來減少風(fēng)險(xiǎn)帶來的損失，通過各種手段將風(fēng)險(xiǎn)限制在可接受的范圍內(nèi)。這種方式是風(fēng)險(xiǎn)最常見的處理方式，既然無法消除風(fēng)險(xiǎn)并且還希望獲得收益，那么就需要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的控制或轉(zhuǎn)移。

風(fēng)險(xiǎn)保留則是被動(dòng)接受無法消除的風(fēng)險(xiǎn)，通過先期計(jì)劃采取手段彌補(bǔ)風(fēng)險(xiǎn)損失。常見的方法有風(fēng)險(xiǎn)儲(chǔ)備金。談到儲(chǔ)備金就又要提到上文所述的量化風(fēng)險(xiǎn)分析。由于量化風(fēng)險(xiǎn)分析可以獲取各個(gè)盈利范圍以及對(duì)應(yīng)的置信區(qū)間，那么通過將最可能盈利點(diǎn)（如80%可能的概率）和目標(biāo)盈利點(diǎn)（50%可能的概率）進(jìn)行相減，其差價(jià)即為應(yīng)當(dāng)保留的預(yù)備金。提前預(yù)留出預(yù)備金，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)保留行為發(fā)生時(shí)利用預(yù)備金補(bǔ)入投資項(xiàng)目中，避免由于風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生、資金缺口造成的更大的惡果。

篇5

寒暄已畢，坐定后，銀華基金量化投資部總監(jiān)周毅用他慣常的平緩語速說道。

《投資者報(bào)》記者第一次采訪周毅在2010年3月，那時(shí)，銀華基金正推出國(guó)內(nèi)第一個(gè)杠桿指數(shù)基金，作為產(chǎn)品的設(shè)計(jì)者，基金經(jīng)理也由他擔(dān)任。

談及國(guó)內(nèi)基金產(chǎn)品創(chuàng)新，在華爾街做了11年量化投資并參與過房地美等資產(chǎn)抵押債券設(shè)計(jì)的周毅自謙道，只是將國(guó)外的產(chǎn)品移植到中國(guó)市場(chǎng)。

從北大計(jì)算機(jī)系到華爾街操盤手，1998年到2008年期間，周毅親身體驗(yàn)了互聯(lián)網(wǎng)泡沫的“過山車”以及次債的摧枯拉朽。

前一次危機(jī)“迫使”他轉(zhuǎn)身做了金融，后一次讓他下定決心離開華爾街回國(guó)。

傳統(tǒng)上人們認(rèn)為，有完善的投資、研究體系才是投資的內(nèi)涵，但周毅看來，這是投資的一小部分。

“與傳統(tǒng)的基于投研平臺(tái)的投資不同，量化投資更多依靠模型和程序，所以有時(shí)候在華爾街，量化投資交易員的地位比較高。”

這算是一個(gè)量化投資者的立場(chǎng)。

從北大到華爾街

周毅的求學(xué)之路可謂順利。高中畢業(yè)后，他被保送北大，選了當(dāng)時(shí)熱門的計(jì)算機(jī)專業(yè)，四年后，在留學(xué)熱潮中，又赴美國(guó)南卡羅來納大學(xué)繼續(xù)深造。

但求職之路并不平坦。

1998年畢業(yè)時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)空前繁榮，華爾街互聯(lián)網(wǎng)人才緊俏。周毅和他的同學(xué)們趕上了好時(shí)代，不費(fèi)力就找到了一份薪水不菲、讓人眼紅的職業(yè)。

但此時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)泡沫依稀傳出咝咝破裂之聲。2000年，泡沫終于破滅。

回憶至此，周毅說：“像坐過山車?！?/p>

互聯(lián)網(wǎng)繁榮帶來財(cái)富以及身處行業(yè)的成就感頃刻消失。巨大的落差襲來，周毅的很多同學(xué)被迫改行做了律師，而周毅把職業(yè)的方向盤打向了美國(guó)發(fā)達(dá)的金融業(yè)，主要做計(jì)算機(jī)量化投資。

投資生涯由此起航。

1999年，他進(jìn)入美國(guó)約翰?霍普金斯大學(xué)學(xué)習(xí)金融，與此同時(shí)，利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)項(xiàng)，在普華永道金融服務(wù)部做一些量化模型。

在普華永道的八年里，他曾參與了包括導(dǎo)致次貸危機(jī)的房地美、房利美等資產(chǎn)抵押證券產(chǎn)品的設(shè)計(jì)。

普華永道的客戶涉及華爾街各大投行和機(jī)構(gòu)，內(nèi)容囊括股票、債券、期貨以及各種衍生品，這對(duì)周毅來說，是難得的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)。

“這不僅讓我的職業(yè)方向轉(zhuǎn)到金融，而且讓我全面接觸到各類金融產(chǎn)品?！?/p>

但他也意識(shí)到，必須有深度上的提高。2006年，周毅加入在金融衍生品方面領(lǐng)先的巴克萊銀行，并在該部門做量化投資，與在華爾街名聲鑿鑿的李祥林共事。

李祥林現(xiàn)任中金風(fēng)險(xiǎn)管理總監(jiān)，在加速華爾街資產(chǎn)證券市場(chǎng)化方面貢獻(xiàn)卓著。有人說，如果不是金融危機(jī)爆發(fā)，李很可能問鼎諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)，這間接說明巴克萊銀行對(duì)金融衍生品的重視。

研發(fā)、利用先進(jìn)的量化模型，發(fā)現(xiàn)定價(jià)有偏差的產(chǎn)品，用巴克萊銀行的低成本融資賺取差價(jià)，這就是周此時(shí)的主要工作。

次貸危機(jī)爆發(fā)后，金融衍生品遭受摧毀性打擊。

2008年，周毅以巴克萊亞太公司副董事身份轉(zhuǎn)戰(zhàn)香港，做相對(duì)簡(jiǎn)單的股票及債權(quán)衍生品投資。此后，為照顧親人回到北京。

把海外思路帶回國(guó)

對(duì)一個(gè)長(zhǎng)期與衍生品打交道的人來說，回國(guó)能做什么？

“當(dāng)時(shí)直觀感覺，自己能做的其實(shí)有限?！睂?duì)A股不了解，在華爾街擅長(zhǎng)的東西也用不上。國(guó)內(nèi)投資領(lǐng)域能與其沾邊的只有指數(shù)基金占主體的量化投資。

量化投資方法是相對(duì)于定性投資而言，后者主要靠人力，前者主要靠計(jì)算機(jī)以及數(shù)據(jù)模型。

2009年底，周毅加盟銀華基金，當(dāng)時(shí)銀華量化投資還是一片空白。

擺在他面前最迫切的問題是，該從哪里切入。

“既然不了解A股，我不大可能直接把美國(guó)或中國(guó)香港市場(chǎng)用的量化投資模型直接應(yīng)用到A股投資中，這從邏輯上講不通。”

指數(shù)基金被動(dòng)化管理成了突破口。

根據(jù)華爾街的經(jīng)驗(yàn)，周毅深切地明白，指數(shù)基金的產(chǎn)品研發(fā)、創(chuàng)新、先發(fā)優(yōu)勢(shì)最重要。然而，當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)跟蹤滬深300等優(yōu)質(zhì)標(biāo)的指數(shù)基金已經(jīng)很多，在跟蹤標(biāo)的上難以獲得先發(fā)優(yōu)勢(shì)，產(chǎn)品形式創(chuàng)新成為不二選擇。

“看到這種情況，我在想，在形式上要有別于國(guó)內(nèi)其他產(chǎn)品，做別人沒有的東西，才有取勝的可能性?！?/p>

結(jié)合國(guó)內(nèi)證券市場(chǎng)的條件及A 股的特征，周毅把目光放在了國(guó)外已經(jīng)流行的杠桿指數(shù)基金上。

雖然在周毅看來，這算不上什么創(chuàng)新，但在國(guó)內(nèi)首次吃螃蟹，總免不了一些曲折。先想到國(guó)外普遍采取與券商做互換的方式做杠桿，然而，由于潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)被他否定。

“這條路堵死之后，我們選擇了當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)已經(jīng)有的分級(jí)基金，這雖然不能做完美的杠桿指數(shù)基金，但是一定程度上可以實(shí)現(xiàn)我的想法。”

經(jīng)過幾個(gè)月的奔波，2010年3月，銀華深證100分級(jí)基金發(fā)行，在隨后的7月到10月，該基金讓市場(chǎng)見識(shí)了杠桿基金的魅力。其間，銀華深證100銳進(jìn)份額上漲了109%，而其跟蹤的指數(shù)深證100上漲了50%。

2010年4月，股指期貨推出后，引進(jìn)做空機(jī)制成為現(xiàn)實(shí)。

目前，用對(duì)沖策略做創(chuàng)新是周的一個(gè)著力點(diǎn)。記者了解到，銀華旗下已有三只專戶產(chǎn)品運(yùn)用了對(duì)沖策略。

“具體做法就是用股指期貨空頭做等量對(duì)沖，其實(shí)就是做減法，比如，把超越滬深300指數(shù)的收益，通過等量對(duì)沖變成絕對(duì)收益，盡量降低風(fēng)險(xiǎn)。”

篇6

4月28日，《投資者報(bào)》從國(guó)投瑞銀基金公司了解到，該公司旗下第5單可投資股指期貨的一對(duì)多專戶產(chǎn)品的發(fā)行受到熱捧。發(fā)行首日，來自中信建投證券的百萬級(jí)客戶踴躍參與認(rèn)購(gòu)，使得首募金額接近2億元。為了控制這只產(chǎn)品的適當(dāng)規(guī)模，便于未來的管理效率，國(guó)投瑞銀決定“一日售馨”，提前結(jié)束募集。

此種跡象現(xiàn)于近期滬指再度失守3000點(diǎn)，股票型新基金發(fā)行一個(gè)月時(shí)間規(guī)模也不過十幾億元的背景中，不免令人深思。

《投資者報(bào)》本周基金專題對(duì)一季報(bào)展開全樣本解析，而走進(jìn)“基金經(jīng)理面對(duì)面”專欄的嘉賓，如農(nóng)銀匯理基金總經(jīng)理許紅波將對(duì)個(gè)中數(shù)據(jù)深度解讀，此外還有興全可轉(zhuǎn)債楊云、光大保德信信用添益陸欣、華夏亞債中國(guó)指基董元星，以及“寬客”大摩華鑫金融工程部副總監(jiān)劉釗。

不刻意打造“明星基金經(jīng)理”

《投資者報(bào)》：許紅波能否將農(nóng)銀匯理一季報(bào)的精華觀點(diǎn)做個(gè)介紹？同時(shí)，作為一家基金公司的總經(jīng)理，讓人才流動(dòng)尤其是投研人才流動(dòng)減少，是各家基金公司不可避免的一個(gè)問題。對(duì)此你怎么考慮？

許紅波：今年以來市場(chǎng)出現(xiàn)了明顯的風(fēng)格轉(zhuǎn)換，大盤價(jià)值股相對(duì)小盤成長(zhǎng)股表現(xiàn)搶眼，去年風(fēng)光無限的小盤股回落幅度較大。這背后的主要原因在于，宏觀經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的現(xiàn)象最終反映到股票市場(chǎng)，大部分周期價(jià)值股過去兩年相對(duì)落后的漲幅，具備估值修復(fù)的動(dòng)能和需求。而另一方面，小盤股在長(zhǎng)時(shí)間推高過程中積累了較大的估值壓力，因此遭到市場(chǎng)的暫時(shí)拋棄。

從我們旗下基金一季報(bào)的主要觀點(diǎn)可看到，一季度市場(chǎng)風(fēng)格的最大特征，便是低估值“大象”起舞，而高估值“消費(fèi)”跳水。我們基本按此轉(zhuǎn)換的大方向進(jìn)行投資調(diào)整，如農(nóng)銀大盤藍(lán)籌一季度主要增加了低估值且業(yè)績(jī)相對(duì)確定的行業(yè)配置，其中低估值藍(lán)籌股是主要增持的個(gè)股對(duì)象，降低了科技、醫(yī)藥股配置。

農(nóng)銀匯理當(dāng)然也會(huì)遇到“人才流動(dòng)”的問題，從公司角度來說，我們能做的是盡量用好的制度去保持人員穩(wěn)定。比如在基金經(jīng)理的考核上，會(huì)更注重長(zhǎng)期業(yè)績(jī)。有的基金經(jīng)理出現(xiàn)一段時(shí)間的業(yè)績(jī)波動(dòng)，管理層會(huì)客觀分析原因而非簡(jiǎn)單換人。

我們的投研團(tuán)隊(duì)有三大特點(diǎn)：招攬“勤奮好學(xué)”的人、倡導(dǎo)“溝通無邊界”的文化和用“晉升機(jī)制”培養(yǎng)后備梯隊(duì)。從沒有刻意去打造“明星基金經(jīng)理”。

我們的投研團(tuán)隊(duì)中有十年以上的“老兵”，也有新晉行業(yè)的年輕人，但在他們身上都體現(xiàn)出勤奮好學(xué)的特點(diǎn)。我們主要以三大層次的量化考核指標(biāo)來評(píng)定研究員業(yè)績(jī)。第一層為基礎(chǔ)研究，即各行業(yè)研究員的模擬股票組合與行業(yè)指數(shù)的對(duì)比，以超額收益率排名，第二層為策略研究員行業(yè)配置，第三層為由部門總經(jīng)理親自操作的研究部全市場(chǎng)模擬組合。

量化投資在中國(guó)會(huì)更有效

《投資者報(bào)》：在金融投資領(lǐng)域，有一群絕頂聰明的人，業(yè)內(nèi)稱之為“寬客”（Quant 金融工程師），他們?cè)窍笱浪?nèi)的讀書天才，擁有物理學(xué)家和數(shù)學(xué)家的光環(huán)，又以數(shù)據(jù)與模型尋找市場(chǎng)機(jī)會(huì)并大賺其錢。其杰出代表就是詹姆斯?西蒙斯，他管理的大獎(jiǎng)?wù)禄鹌骄晔找媛蔬_(dá)38.5%?！盎鸾?jīng)理面對(duì)面”專欄一直很關(guān)注金融創(chuàng)新，也持續(xù)對(duì)量化投資展開了討論，作為一位中國(guó)“寬客”，劉釗覺得量化投資能給投資者帶來何種啟迪？

劉釗：量化投資的核心是擁有一套完整科學(xué)的投資體系，并嚴(yán)格執(zhí)行。在投資市場(chǎng)，憑感覺很容易出問題。量化投資是一套科學(xué)方法，有嚴(yán)格的分析、計(jì)算，什么好什么不好，不是自己說了算，是數(shù)據(jù)和模型說了算。參數(shù)什么時(shí)候該調(diào)，什么時(shí)候不能動(dòng)，也都是有規(guī)則的。所以說，量化投資有一套完整的、科學(xué)的體系。

說到投資，大家首先想到的是巴菲特的價(jià)值投資，其實(shí)量化投資也可以建立價(jià)值投資類的模型。舉例來說，衡量?jī)r(jià)值投資的最重要指標(biāo)是低市盈率，如果以市盈率為標(biāo)準(zhǔn)來建模，以2005年5月為時(shí)間點(diǎn)，按市盈率對(duì)所有上市公司排序，再按市值比例模擬買入市盈率最低的100只股票，第二年5月，重新計(jì)算市盈率最低的100只股票，并調(diào)整組合，如此重復(fù)，每年調(diào)整一次倉(cāng)位。

結(jié)果是，從2005年5月至2010年5月，滬深300指數(shù)年化收益率為25.4%，同期量化建模的低市盈率策略基金達(dá)29.46%。

《投資者報(bào)》：量化投資在成熟市場(chǎng)受重視，但在新興的中國(guó)會(huì)否水土不服？

劉釗：量化投資之所以會(huì)有超額收益，與市場(chǎng)不成熟、非理性因素較多有關(guān)，也與市場(chǎng)中量化方法使用的多少有關(guān)，目前中國(guó)市場(chǎng)量化投資的應(yīng)用還較少，應(yīng)該會(huì)更有效。

債券投資回報(bào)還看通脹水平

《投資者報(bào)》：董元星能否與各位債基經(jīng)理一道對(duì)債市投資把脈？

董元星：我們這只新產(chǎn)品主要投資于國(guó)債，因而引起了投資者的廣泛關(guān)注。通脹上升導(dǎo)致今年一個(gè)季度中國(guó)債券市場(chǎng)收益率的上行。在利率風(fēng)險(xiǎn)的壓力下，很多投資者關(guān)心投資債市是否有機(jī)會(huì)？隨著市場(chǎng)逐漸適應(yīng)央行的節(jié)奏，政策邊際效果逐漸減弱，債市進(jìn)入了相對(duì)平穩(wěn)運(yùn)行階段。如果通脹水平在下半年得到充分遏制的話，今年的債券市場(chǎng)應(yīng)該很可能提供一個(gè)較為不錯(cuò)的回報(bào)。

陸欣：從宏觀經(jīng)濟(jì)各項(xiàng)指標(biāo)看，未來經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)大起大落的可能性不大，更可能是呈現(xiàn)平穩(wěn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。雖然3月 CPI同比漲幅達(dá)5.38%，再創(chuàng)近兩年新高，不過這基本符合市場(chǎng)預(yù)期。結(jié)合翹尾和新漲價(jià)因素，可以預(yù)見二季度物價(jià)壓力會(huì)逐步降低，6月份可能會(huì)再度高企，但下半年物價(jià)將呈現(xiàn)逐步回落態(tài)勢(shì)。就貨幣政策而言，央行今年最多還有一次加息。在此宏觀背景下，股市難見趨勢(shì)性機(jī)會(huì)，債市尤其是信用債與股票相比，投資收益相對(duì)穩(wěn)定，風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。

篇7

分級(jí)基金：杠桿效應(yīng)是柄雙刃劍

2007年7月17日國(guó)內(nèi)首只創(chuàng)新型封閉式分級(jí)基金面世，目前市場(chǎng)上共有7只分級(jí)基金，包括3只封閉式、3只指數(shù)及2010年3月發(fā)行的1只主動(dòng)開放式，其中3只封閉式基金的近期收益見附表?？v觀這7只基金，既有封閉式基金也有開放式基金，設(shè)計(jì)方式類似，都有滿足相對(duì)保守投資者設(shè)計(jì)的低風(fēng)險(xiǎn)份額和相對(duì)激進(jìn)投資者設(shè)計(jì)的高風(fēng)險(xiǎn)份額。另外，又有一條主線將它們區(qū)分開來，即收益分配方式。從國(guó)內(nèi)分級(jí)產(chǎn)品的特色來看，其核心主要是針對(duì)基金份額進(jìn)行收益風(fēng)險(xiǎn)的重新設(shè)計(jì)，將基金份額分成具有明顯風(fēng)險(xiǎn)收益屬性的不同級(jí)別，從而滿足不同投資者的需求，單從設(shè)計(jì)層面上講具有一箭雙雕之功用。目前分級(jí)基金正如火如荼，某種程度上也說明適應(yīng)了市場(chǎng)的投資需求。

某種程度上，杠桿效應(yīng)可能是吸引投資者關(guān)注分級(jí)基金的一大因素。簡(jiǎn)單來講，杠桿效應(yīng)相當(dāng)于高風(fēng)險(xiǎn)份額向低風(fēng)險(xiǎn)份額借入資金，將兩份額資產(chǎn)混合起來投資，以期獲得超額收益，同時(shí)允諾低風(fēng)險(xiǎn)份額某一基準(zhǔn)收益率。需要警惕的是，高風(fēng)險(xiǎn)份額在放大了投資收益的同時(shí)也提高了風(fēng)險(xiǎn)。最后的結(jié)果是高風(fēng)險(xiǎn)份額可能獲得超額收益，也可能損失翻倍。簡(jiǎn)單來說，高風(fēng)險(xiǎn)份額向低風(fēng)險(xiǎn)份額借入資金的成本為2％，如果基金的收益率為5％，高風(fēng)險(xiǎn)份額相當(dāng)于獲得了額外的3％的收益，相反如果基金的收益率為-1％，高風(fēng)險(xiǎn)份額除了要承受基金的損失還需要支付2％的融資成本。

在關(guān)注分級(jí)基金特色的同時(shí)，也應(yīng)關(guān)注基金的投資目標(biāo)和策略等。分級(jí)基金首先是基金，其次才是其創(chuàng)新性。分級(jí)基金的杠桿效應(yīng)是在基金收益的基礎(chǔ)上面做設(shè)計(jì)，少了基金本身獲取收益的能力，分級(jí)基金的杠桿效應(yīng)也如空中樓閣，有時(shí)會(huì)起到相反的效果。

量化基金：挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的基本面分析

量化基金，簡(jiǎn)單理解就是依據(jù)數(shù)量化的技術(shù)進(jìn)行資產(chǎn)管理，有別于傳統(tǒng)的基本面分析，主要運(yùn)用數(shù)學(xué)理論和復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)手段構(gòu)建投資策略。自1971年富國(guó)銀行發(fā)行跟蹤紐約證券交易所1500只股票的指基以來，數(shù)量化技術(shù)便逐漸被人們認(rèn)識(shí)，量化基金應(yīng)運(yùn)而生。海外量化基金的優(yōu)異表現(xiàn)曾經(jīng)一度引起了許多人的關(guān)注，這種設(shè)計(jì)思路也逐步被引入國(guó)內(nèi)基金產(chǎn)品設(shè)計(jì)中。

量化基金有別于普通基金的運(yùn)作模式，普通基金依靠基金經(jīng)理做決策該買賣哪些股票，在什么時(shí)候交易，量化基金最明顯的優(yōu)勢(shì)在于計(jì)算機(jī)模型的處理效率遠(yuǎn)高于人腦，在海量股票選擇中占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。量化基金的研究成本比主動(dòng)管理型基金要低得多，成千上萬只股票如果單靠分析師去研究并挑選，研究成本會(huì)很高。而量化基金主要依靠計(jì)算機(jī)模型來做決策，相對(duì)而言，研究成本會(huì)降低。多數(shù)量化基金的模型會(huì)按照基準(zhǔn)指數(shù)的投資組合去挑選具體的行業(yè)和股票。這個(gè)流程會(huì)降低主動(dòng)管理型基金經(jīng)理憑主觀推斷和情緒化去選擇某一行業(yè)或者某只股票的風(fēng)險(xiǎn)，這也是其優(yōu)勢(shì)之一。

由于量化基金的這些優(yōu)勢(shì)以及業(yè)績(jī)上的優(yōu)異表現(xiàn)，此類產(chǎn)品在國(guó)外一度被很多投資者所津津樂道。據(jù)一份研究資料表明，1981～2000年，使用量化技術(shù)的增強(qiáng)型指數(shù)基金普遍戰(zhàn)勝了業(yè)績(jī)基準(zhǔn)。然而近年來海外量化基金失效及黑箱子現(xiàn)象使所有人開始重新審視量化基金的有效性和未來(失效主要是指2007年8月以來量化基金的業(yè)績(jī)相比非量化基金普遍表現(xiàn)不佳；黑箱子是對(duì)某些量化基金操作方式的一種形象地描述，量化基金的模型和投資方法并不是公開的，基金經(jīng)理就好像在一個(gè)黑箱子里面進(jìn)行操作一樣)。模型結(jié)構(gòu)的相似性將直接影響模型的有效性及流動(dòng)性。模型最主要的功能是通過有效識(shí)別因素尋找被低估的股票。發(fā)展之初，可能證券間的相關(guān)性不是很強(qiáng)，模型對(duì)識(shí)別錯(cuò)誤定價(jià)的證券是有效的，但隨著市場(chǎng)的發(fā)展，相關(guān)程度也不斷增加，有效性可能會(huì)減弱。從模型的具體操作來看，量化模型主要是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來構(gòu)建，它吸收新信息的能力比較緩慢和遲鈍。一旦外部環(huán)境發(fā)生變化或發(fā)生某些重大事件，如基本面上的變化等，其有效性可能就會(huì)受影響。

指數(shù)型QDII：另辟蹊徑的QDII

國(guó)內(nèi)首只指數(shù)型QDII――國(guó)泰納斯達(dá)克100指數(shù)基金的發(fā)行，標(biāo)志著QDII基金產(chǎn)品設(shè)計(jì)另辟蹊徑，將逐漸朝著多樣化格局發(fā)展。未來QDII市場(chǎng)可能形成主動(dòng)和被動(dòng)投資型產(chǎn)品共存的局面。某種程度上說，指數(shù)型QDII的出現(xiàn)是國(guó)內(nèi)基金公司在首次出海投資探索經(jīng)驗(yàn)的一個(gè)調(diào)整。從投資策略上說，主動(dòng)和被動(dòng)投資很難說孰優(yōu)孰劣。然而現(xiàn)階段，在海外投資環(huán)境相對(duì)復(fù)雜，海外投資經(jīng)驗(yàn)和人才缺乏，指數(shù)型QDII的優(yōu)勢(shì)可能更甚于主動(dòng)投資型QDII，并可能成為QDII發(fā)展的主流趨勢(shì)。

篇8

保險(xiǎn)資產(chǎn)管理的歷史演變

保險(xiǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展蘊(yùn)含了保險(xiǎn)從非金融到金融的屬性轉(zhuǎn)變。保險(xiǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與金融市場(chǎng)的發(fā)展、監(jiān)管環(huán)境的變革帶來了保險(xiǎn)資產(chǎn)管理的大發(fā)展。

國(guó)內(nèi)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)從1980年開始恢復(fù),當(dāng)時(shí)保險(xiǎn)資金運(yùn)用的主要渠道是由人民銀行批給貸款額度。90年代初期,保險(xiǎn)辦“三產(chǎn)”成為當(dāng)時(shí)特定時(shí)代背景下保險(xiǎn)資金運(yùn)用的顯著特點(diǎn)。1995年《保險(xiǎn)法》頒布,保險(xiǎn)資金運(yùn)用有了明確的法律規(guī)定,嚴(yán)格限定在銀行存款、購(gòu)買國(guó)債、金融債和國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)的其他形式的投資。2003年,經(jīng)國(guó)務(wù)院同意,保監(jiān)會(huì)做出重大戰(zhàn)略部署,在保險(xiǎn)業(yè)組建了首批保險(xiǎn)資產(chǎn)管理公司,通過資產(chǎn)管理公司集中化、專業(yè)化管理,逐步形成了承保業(yè)務(wù)與資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)雙輪驅(qū)動(dòng)的格局,將行業(yè)從單純的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)發(fā)展領(lǐng)入了資產(chǎn)負(fù)債協(xié)調(diào)發(fā)展的新歷史階段。此后保險(xiǎn)資金投資范圍不斷擴(kuò)大,保險(xiǎn)資金運(yùn)用相關(guān)的工具、渠道、機(jī)構(gòu)、隊(duì)伍、制度、風(fēng)險(xiǎn)防范及投資收益都獲得了重大突破。

保險(xiǎn)資產(chǎn)管理的不斷發(fā)展,為保險(xiǎn)資產(chǎn)管理服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、優(yōu)化資產(chǎn)組合、提升投資收益、適應(yīng)保險(xiǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的需要起到了十分積極的作用。隨著監(jiān)管政策的放開,保險(xiǎn)資產(chǎn)管理還將出現(xiàn)重大的轉(zhuǎn)型,從單純的賬戶管理轉(zhuǎn)向賬戶管理與產(chǎn)品管理并舉,從單純的管理內(nèi)部資金轉(zhuǎn)向管理內(nèi)部資金與第三方資金并舉,從被[:請(qǐng)記住我站域名/]動(dòng)的負(fù)債驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向資產(chǎn)負(fù)債管理,從行業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)向金融業(yè)跨界競(jìng)爭(zhēng),多元化、國(guó)際化將成為保險(xiǎn)資產(chǎn)配置的新趨勢(shì)。

保險(xiǎn)資產(chǎn)管理的理論依據(jù)

現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論是包括保險(xiǎn)公司在內(nèi)的各類機(jī)構(gòu)投資者投資配置的重要理論依據(jù)。保險(xiǎn)資產(chǎn)管理采用的專業(yè)技術(shù)及可以作為資產(chǎn)配置的大類資產(chǎn)類別與其他資產(chǎn)管理并無本質(zhì)差別,這是保險(xiǎn)資產(chǎn)管理的普遍性。保險(xiǎn)資產(chǎn)管理的特殊性源于保險(xiǎn)負(fù)債的特殊性。保險(xiǎn)資金負(fù)債的性質(zhì)、成本既不同于銀行,也不同于信托、基金或證券。負(fù)債的特殊性決定了保險(xiǎn)監(jiān)管政策的差異性和資產(chǎn)配置的獨(dú)特性。為更加有效地、全面地管理風(fēng)險(xiǎn)、覆蓋成本,保險(xiǎn)公司開發(fā)了資產(chǎn)負(fù)債管理模型(ALM),協(xié)調(diào)投資策略和產(chǎn)品設(shè)計(jì)、定價(jià)之間的關(guān)系,這是保險(xiǎn)公司投資的另一重要理論依據(jù)。

與其它機(jī)構(gòu)投資者相比,保險(xiǎn)投資關(guān)注資金的安全性和流動(dòng)性,投資風(fēng)格更加穩(wěn)健。一方面,保險(xiǎn)業(yè)絕大部分資金都來自于保費(fèi)計(jì)提的準(zhǔn)備金,是帶有給付與賠償義務(wù)的有成本資金。對(duì)于大部分保險(xiǎn)產(chǎn)品而言,投資風(fēng)險(xiǎn)基本由保險(xiǎn)公司承擔(dān)。另一方面,保險(xiǎn)公司還面臨著監(jiān)管政策的硬約束,包括資產(chǎn)配置的比例限制、公允價(jià)值計(jì)價(jià)的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則、以風(fēng)險(xiǎn)為基礎(chǔ)的償付能力監(jiān)管體系等,這與其它機(jī)構(gòu)投資者面臨的情況有很大不同。這些約束條件的設(shè)定,體現(xiàn)了保險(xiǎn)公司強(qiáng)化投資風(fēng)險(xiǎn)管控背后的監(jiān)管意圖。

保險(xiǎn)資金配置的國(guó)際比較

以美國(guó)為例,美國(guó)是全球最大的保險(xiǎn)市場(chǎng),壽險(xiǎn)產(chǎn)品占據(jù)全部保險(xiǎn)業(yè)可投資資產(chǎn)的約70%,并按賬戶劃分為獨(dú)立賬戶和一般賬戶。一般壽險(xiǎn)產(chǎn)品(約為壽險(xiǎn)資產(chǎn)總規(guī)模的70%)除保險(xiǎn)保障要求外,部分產(chǎn)品(比如有最低投資回報(bào)承諾的產(chǎn)品)還需要滿足最低收益目標(biāo),對(duì)投資標(biāo)的安全性要求較高。這部分資金劃歸到一般賬戶,資產(chǎn)配置比例由保險(xiǎn)公司決定,同時(shí)接受監(jiān)管機(jī)構(gòu)的投資比例限制。

美國(guó)保險(xiǎn)公司對(duì)一般賬戶大都采取比較保守投資策略,80%以上的資產(chǎn)配置固定收益產(chǎn)品,其中超過70%的資金配置債券,10%左右配置抵押貸款。2008年金融危機(jī)后,權(quán)益資產(chǎn)配置比例控制在3%以內(nèi)(2011年為2.3%),即便在股票市場(chǎng)牛市的2007年,股票配置的峰值也僅有4.7%。

全球第二大保險(xiǎn)市場(chǎng)的日本的情況與美國(guó)類似。日本壽險(xiǎn)業(yè)將絕大部分資產(chǎn)配置在固定收益產(chǎn)品,其中65%以上的資產(chǎn)配置債券,貸款投資占比15%左右,權(quán)益投資的比重已經(jīng)下降到6%。

會(huì)計(jì)準(zhǔn)則及償付能力對(duì)保險(xiǎn)資產(chǎn)管理的影響

如前所述,保險(xiǎn)資產(chǎn)管理必須充分考慮會(huì)計(jì)準(zhǔn)則及償付能力監(jiān)管規(guī)則的影響,這是其區(qū)別于一般資產(chǎn)管理的重要特征。

首先是會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的影響。一般資產(chǎn)管理(例如基金投資、企業(yè)年金投資)主要關(guān)注于資產(chǎn)組合的市值增長(zhǎng),市值增減變動(dòng)直接反映為當(dāng)期業(yè)績(jī),因此會(huì)計(jì)核算相對(duì)簡(jiǎn)單。而保險(xiǎn)資產(chǎn)管理需要從保險(xiǎn)公司整體目標(biāo)出發(fā),基于資產(chǎn)負(fù)債匹配的要求,統(tǒng)籌考慮資產(chǎn)的價(jià)值和收益,這就與金融工具會(huì)計(jì)準(zhǔn)則產(chǎn)生了密切聯(lián)系。

具體而言,在會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的框架下,保險(xiǎn)資產(chǎn)管理必須考慮三大問題。一是分類?，F(xiàn)行準(zhǔn)則對(duì)金融工具采用“四分類”方法,一旦選定不能輕易更改。因此,必須充分考慮不同分類下資產(chǎn)價(jià)值、收益的計(jì)量方式、與負(fù)債的匹配度,以及對(duì)后續(xù)交易的限制,合理確定投資目的和會(huì)計(jì)分類。二是估值。公允價(jià)值計(jì)量是現(xiàn)行準(zhǔn)則的一個(gè)重要計(jì)量屬性,但其內(nèi)在的順周期效應(yīng)也受到各方質(zhì)疑。

此外,在非有效市場(chǎng)中資產(chǎn)如何估值,也是非常復(fù)雜的技術(shù)問題。三是減值。近年來金融資產(chǎn)減值對(duì)保險(xiǎn)公司業(yè)績(jī)的影響很大。盡管各公司減值標(biāo)準(zhǔn)不同,結(jié)果缺乏可比性,但都應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)減值的監(jiān)測(cè)和主動(dòng)管理,努力降低對(duì)公司業(yè)績(jī)的影響。

其次是償付能力監(jiān)管的影響。通常情況下,資產(chǎn)管理主要關(guān)注于資產(chǎn)本身的收益,不會(huì)受到資產(chǎn)委托方的其他限制或約束。而保險(xiǎn)資產(chǎn)管理則會(huì)受到來自保險(xiǎn)公司的諸多約束,償付能力監(jiān)管就是其中非常重要的一項(xiàng)。

在我國(guó)現(xiàn)行償付能力編報(bào)體系中,投資資產(chǎn)會(huì)從兩個(gè)方面對(duì)償付能力產(chǎn)生影響:一是高風(fēng)險(xiǎn)、低流動(dòng)性資產(chǎn)(特別是另類投資)的認(rèn)可率較低,會(huì)降低償付能力;二是金融資產(chǎn)按公允價(jià)值計(jì)量,會(huì)造成償付能力的劇烈波動(dòng)。因此,在開展保險(xiǎn)資產(chǎn)管理時(shí),必須將償付能力作為投資決策的重要依據(jù)。對(duì)于償付能力偏緊的公司,要審慎考慮另類投資,并主動(dòng)加強(qiáng)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)敞口管理,控制償付能力波動(dòng)。在最新的歐盟償付能力Ⅱ體系中,投資資產(chǎn)形成的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)超過保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn),成為壽險(xiǎn)公司監(jiān)管資本的主要驅(qū)動(dòng)因素。一旦歐盟償付能力Ⅱ?qū)嵤?保險(xiǎn)投資理念、風(fēng)險(xiǎn)收益觀將會(huì)發(fā)生重大變化,資產(chǎn)組合

可能面臨重大調(diào)整。同時(shí),有效的風(fēng)險(xiǎn)管理將會(huì)為保險(xiǎn)公司創(chuàng)造更大的價(jià)值。 保險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)管理

資產(chǎn)管理工作本質(zhì)上是一項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)管理工作。第一,識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)。第二,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行合理定價(jià)。第三,在合理的定價(jià)基礎(chǔ)上賺取風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)。做好資產(chǎn)管理工作,需要看清幾個(gè)基本問題。有哪些風(fēng)險(xiǎn)?定價(jià)有沒有反映風(fēng)險(xiǎn)?實(shí)現(xiàn)收益背后蘊(yùn)含了多少風(fēng)險(xiǎn)?哪些風(fēng)險(xiǎn)是我們意料之外的(尾部風(fēng)險(xiǎn))?

具體工作中,識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),進(jìn)而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)大小進(jìn)行評(píng)估,對(duì)所識(shí)別的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)開展風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè),出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)后及時(shí)、正確的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施和風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告是保險(xiǎn)資產(chǎn)管理的主要流程。保險(xiǎn)資產(chǎn)管理主要面臨著投資性風(fēng)險(xiǎn)(市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等)和非投資性風(fēng)險(xiǎn)(操作風(fēng)險(xiǎn)、合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)等)。

此外,保險(xiǎn)資產(chǎn)管理要定期對(duì)投資組合的收益情況進(jìn)行評(píng)價(jià),即績(jī)效評(píng)估?？?jī)效評(píng)估工作需要注意兩個(gè)方面,一是組合收益率的計(jì)算方法,二是比較基準(zhǔn)的選擇。除了要知道投資業(yè)績(jī)的好壞,還需要進(jìn)行利源分析。這就需要開展績(jī)效歸因分析。風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后收益的引入有助于進(jìn)一步掌握投資經(jīng)理獲得的收益是承擔(dān)了過多的風(fēng)險(xiǎn)還是在相對(duì)較低的風(fēng)險(xiǎn)下。資產(chǎn)管理承擔(dān)了保險(xiǎn)行業(yè)的大部分利潤(rùn)貢獻(xiàn),行業(yè)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)也由負(fù)債端轉(zhuǎn)向了資產(chǎn)端,對(duì)投資收益背后所承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的考量就非常重要。此外,一定要考慮對(duì)權(quán)益類的敞口控制問題,權(quán)益類的表現(xiàn)好壞會(huì)直接影響到保險(xiǎn)資產(chǎn)管理的收益。

從價(jià)值投資到數(shù)量化投資的發(fā)展

縱觀西方證券投資思想的發(fā)展史,在不同的時(shí)代背景和市場(chǎng)環(huán)境下形成了價(jià)值投資理念、技術(shù)型投資理念、被動(dòng)投資理念以及現(xiàn)代數(shù)量化投資理念等多種投資理念。其中價(jià)值投資理念和現(xiàn)代數(shù)量化投資理念都屬于主動(dòng)投資理念,理論較為系統(tǒng),目前機(jī)構(gòu)投資者大多使用這兩種投資理念管理資產(chǎn)。

本杰明·格雷厄姆最早提出了價(jià)值投資的思想。之后,菲利普·費(fèi)雪、約翰·威廉姆斯以及沃倫·巴菲特等價(jià)值投資的追隨者又從價(jià)值評(píng)估的范圍和方法等方面對(duì)格雷厄姆的思想做了進(jìn)一步的補(bǔ)充和完善。當(dāng)前,伴隨著金融創(chuàng)新的不斷發(fā)展,價(jià)值投資者還活躍在高收益?zhèn)⒀苌返榷鄠€(gè)新興投資領(lǐng)域中。從實(shí)際操作中看,價(jià)值投資過程可能面臨一些問題:如價(jià)格無法恢復(fù)的風(fēng)險(xiǎn)、價(jià)值回歸速度緩慢時(shí)投資者容易受到短期業(yè)績(jī)壓力、信息爆炸使發(fā)現(xiàn)投資機(jī)會(huì)的難度增加以及在大牛市中資金利用率較低等。

通常意義上說,數(shù)量化投資可以理解為利用數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)技術(shù)來設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)投資策略的過程。近年來,數(shù)量化投資進(jìn)入了一個(gè)蓬勃發(fā)展的時(shí)期。據(jù)路透社報(bào)道,2012年對(duì)沖基金每獲得10美元新投資,就有超過9美元投向了數(shù)量化對(duì)沖基金。而國(guó)內(nèi)的量化公募基金也已經(jīng)從2008年的6只增加到了2013年6月的46只。在數(shù)量化投資的過程中,投資策略是核心所在,目前的量化投資策略主要可以分為三類:一是擇時(shí)類策略,如情緒指數(shù)擇時(shí)等;二是擇股類策略,如多因子擇股等;三是對(duì)沖套利類策略,如股票多空對(duì)沖、統(tǒng)計(jì)套利策略等。從歷史來看,

數(shù)量化投資能夠取得較高的收益,但同時(shí)也存在著模型風(fēng)險(xiǎn)。

作為兩種在不同時(shí)代背景下形成的投資理念,價(jià)值投資和數(shù)量化投資并沒有明顯的優(yōu)劣之分。但是數(shù)量化投資在數(shù)據(jù)處理能力、投資策略多樣化以及投資決策理性化、流程化等方面更具優(yōu)勢(shì),并且能取得相對(duì)穩(wěn)定的投資業(yè)績(jī)。目前,國(guó)內(nèi)保險(xiǎn)資金絕大部分通過價(jià)值投資方法進(jìn)行管理。為更好適應(yīng)未來投資環(huán)境的轉(zhuǎn)變,保險(xiǎn)資產(chǎn)管理未來需要實(shí)現(xiàn)幾個(gè)轉(zhuǎn)變。隨著未來股指期貨、融資融券以及期權(quán)等衍生工具的放開,保險(xiǎn)資金數(shù)量化投資的運(yùn)用前景會(huì)越來越廣泛,真正實(shí)現(xiàn)投資策略的多元化發(fā)展。

中國(guó)資本市場(chǎng)有效性與行為金融理論的影響

理性人假設(shè)是傳統(tǒng)金融學(xué)理論的基礎(chǔ)。理性個(gè)體假定解決了傳統(tǒng)金融學(xué)理論中個(gè)體的認(rèn)知問題,而期望效用理論則解決了傳統(tǒng)金融學(xué)中的個(gè)體決策問題。在上述基礎(chǔ)上,產(chǎn)生了現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論和資本資產(chǎn)定價(jià)模型。隨著認(rèn)知心理學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域研究的不斷發(fā)展,認(rèn)知偏差的存在對(duì)于理性人假設(shè)提出了挑戰(zhàn)。Tversky和Kahneman(1979)提出的著名的前景理論對(duì)傳統(tǒng)的期望效用理論進(jìn)行了完善,為現(xiàn)實(shí)中許多投資者行為提供了更加合理的解釋。在此基礎(chǔ)上,行為金融學(xué)家紛紛開始發(fā)展基于行為金融的資產(chǎn)定價(jià)模型和資產(chǎn)組合理論。

篇9

基于計(jì)算機(jī)公式和機(jī)器交易的量化投資，在華爾街由來已久甚至已經(jīng)“統(tǒng)治華爾街”。由于國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)起步較晚，自2002年第一只公募量化基金成立，量化基金始終處于徘徊、緩慢發(fā)展態(tài)勢(shì)。 2015年，量化產(chǎn)品終于集中爆發(fā)，到2016年，A股市場(chǎng)動(dòng)蕩，量化基金大放異彩，占領(lǐng)了多個(gè)公募基金收益排行榜冠軍位置，各基金公司紛紛加緊產(chǎn)品布局。

然而，2017年市場(chǎng)行情突然逆轉(zhuǎn)，中小市值股票超跌樂兀模型建立于“回測(cè)數(shù)據(jù)”的量化基金發(fā)展再次陷入困境。據(jù)iFinD不完全統(tǒng)計(jì)顯示，截至6月末，53只主動(dòng)型量化基金有半數(shù)以上業(yè)績(jī)告負(fù)。

其中，2016年最為熱門的量化基金產(chǎn)品長(zhǎng)信量化先鋒A，今年年初至6月30日，以-12.32%虧損幅度墊底。值得關(guān)注的是，經(jīng)過一輪宣傳推介和持續(xù)營(yíng)銷，長(zhǎng)信量化先鋒在2016年成為市場(chǎng)上第一只規(guī)模突破百億的量化基金，這也意味著量化投資業(yè)績(jī)稍顯起色，即在高位套牢為數(shù)不少的投資人。

同期，曾在2016年表現(xiàn)突出的創(chuàng)金合信量化多因子股票A、大摩多因子策略年內(nèi)分別虧損-9.78%、-13.37%。

截至一季度末，東方啟明量化先鋒混合、東興量化多策略混合、華潤(rùn)大元醫(yī)療保健量化混合等基金規(guī)模已低于5000萬元的清盤線。

多位受訪業(yè)內(nèi)人士表示，對(duì)于量化基金的發(fā)展，基金業(yè)再度陷入“是否適合國(guó)內(nèi)市場(chǎng)”、“回測(cè)數(shù)據(jù)的可靠性”、“人和機(jī)器如何結(jié)合”等深度困境。

從“風(fēng)光無限”到“狂跌”

2015年以來，A股市場(chǎng)持續(xù)震蕩與低迷，加之“資產(chǎn)荒”的資產(chǎn)配置難題，量化投資成為公募基金必爭(zhēng)之地，特別是一些中小型公司，迫于同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)壓力，奮力打造“量化”特色。

以長(zhǎng)信基金公司為例?！肮疽恢焙苤匾暳炕a(chǎn)品的開發(fā)?！遍L(zhǎng)信基金一位負(fù)責(zé)人介紹，長(zhǎng)信基金從2010年起開始發(fā)行量化產(chǎn)品，到2017年一季度，旗下4只量化類權(quán)益類基金規(guī)模合計(jì)達(dá)到137.53億元，占全部權(quán)益類總規(guī)模的近50%，較2015年同期20.28億元規(guī)模大幅增長(zhǎng)。

同長(zhǎng)信基金一樣，富國(guó)基金、南方基金等也都曾表態(tài)重點(diǎn)建設(shè)“量化基金”產(chǎn)品線。

2016年，量化基金表現(xiàn)尤為突出，成立于2016年前的68只量化基金，有28只2016年取得了正收益，在40只下跌的基金中，跌幅超過5%的有19只，占比不足四分之一。與此同時(shí)，天相投顧的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2016年股票型基金全年平均下跌13.38%，混合型基金平均下跌8.61%。

根據(jù)上海一家大型基金公司管理層人士透露，長(zhǎng)信基金量化團(tuán)隊(duì)組建于2008年，約有10余人團(tuán)隊(duì)，盡管這一配置在業(yè)內(nèi)并不算太高，但是借助長(zhǎng)信量化先鋒短期業(yè)績(jī)優(yōu)秀，長(zhǎng)信基金專門針對(duì)量化展開一系列的宣傳攻勢(shì)。

《財(cái)經(jīng)國(guó)家周刊》記者統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2016年，每個(gè)季度末長(zhǎng)信量化先鋒規(guī)模分別為31.16億元、46.16億元和74.47億元，當(dāng)年末，其規(guī)模已達(dá)到109.44億元，一度因?yàn)樯曩?gòu)火爆不得不“限購(gòu)”和分紅來降低基金規(guī)模。

“該基金成立以來多數(shù)時(shí)間內(nèi)偏重于投資中小盤成長(zhǎng)風(fēng)格個(gè)股。不少季度內(nèi)基金持有大盤、價(jià)值風(fēng)格個(gè)股占比幾乎為0，成長(zhǎng)風(fēng)格占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)?！敝秀y國(guó)際證券有限責(zé)任公司孫昭楊表示。

因此，2016年四季度以來，市場(chǎng)風(fēng)格轉(zhuǎn)而尋求那些基本面扎實(shí)、業(yè)績(jī)穩(wěn)定的公司， 長(zhǎng)信量化先鋒在2016年11月突破高點(diǎn)后，便一路下滑直至墊底。這也意味著長(zhǎng)信量化先鋒背后接近最高點(diǎn)申購(gòu)，被套牢在高位。 進(jìn)入2017年之后，多家此前一直致力于量化投資研究的第三方機(jī)構(gòu)，開始紛紛轉(zhuǎn)向FOF等研究領(lǐng)域，與新一個(gè)交易年量化基金業(yè)績(jī)萎靡大有關(guān)系。

而這并非市場(chǎng)個(gè)案，根據(jù)記者統(tǒng)計(jì)，從今年年初至6月30日跌幅墊底的光大保德信量化股票（-9.02%）、大摩量化多策略股票（-7.68%），其披露的持倉(cāng)風(fēng)格都是偏愛“中小創(chuàng)”。

同時(shí)，截至今年一季度，與長(zhǎng)信量化先鋒規(guī)?？s水至69.47億元的遭遇一樣，多個(gè)基金公司旗下量化產(chǎn)品還將面臨“清盤”，例如上述成立于2016年10月27日的東興量化多策略混合，2016年末規(guī)模為1.61億元，成立不到一年時(shí)間，其規(guī)模已至清盤線下。

另外，據(jù)《財(cái)經(jīng)國(guó)家周刊》記者了解，進(jìn)入2017年之后，多家此前一直致力于量化投資研究的第三方機(jī)構(gòu)，開始紛紛轉(zhuǎn)向FOF等研究領(lǐng)域，與新一個(gè)交易年量化基金業(yè)績(jī)萎靡大有關(guān)系。

“量化式”虧損反思

“目前A股市場(chǎng)，最為流行的量化股基的投資策略就是基于歷史回測(cè)確定對(duì)股價(jià)影響較大的因子，但今年以來，價(jià)值股、大盤藍(lán)籌股漲聲一片，小盤股業(yè)績(jī)不佳，于是大面積出現(xiàn)‘量化式’虧損?！备粐?guó)基金一位量化投資負(fù)責(zé)人坦言，富國(guó)基金也是一家側(cè)重量化投資的基金公司。

除了能夠高效尋找上千只股票價(jià)格上漲或下跌的概率，量化投資最核心的賣點(diǎn)，莫過于使投資不再受基金經(jīng)理的主觀情緒影響，用量化模型抵御投資者內(nèi)心的貪婪和恐懼。

如今，市場(chǎng)的突然反轉(zhuǎn)，傳統(tǒng) alpha 策略當(dāng)中最有效的市值及成長(zhǎng)因子都遭受了不同程度的回撤。經(jīng)過此次洗禮，量化基金卻必須面對(duì)如何“主觀靈活配置”的難題。

縱觀長(zhǎng)信量化先鋒A持倉(cāng)，自去年四季度以來基本上還是延續(xù)偏愛中小盤成長(zhǎng)風(fēng)格個(gè)股的投資風(fēng)格。根據(jù)其年報(bào)，截至2016年年末，該基金股票倉(cāng)位為84.05%，在其持有的154只個(gè)股中，中小板股和創(chuàng)業(yè)板股合計(jì)85只，占基金凈值的比例達(dá)到50.06%。

到今年一季度，長(zhǎng)信量化先鋒A前十大重倉(cāng)持股包括深桑達(dá)A、建研集團(tuán)、雪萊特等，也均是以中小創(chuàng)股票為主。

如果放在更長(zhǎng)的維度，從2010年11月成立至今年6月30日，長(zhǎng)信量化先鋒A的收益率為138.94%，超過同期滬深300指數(shù)近73%。同樣的，從2011年至今，申萬量化、長(zhǎng)盛量化紅利混合也分別達(dá)到138.95%、113.56%。

“量化交易通過回測(cè)，假設(shè)未來能夠重演，更適用于長(zhǎng)期投資，而大多數(shù)投資者的需求是在一定期限內(nèi)獲得回報(bào)，更考驗(yàn)配置能力與效率。”富國(guó)基金上述人士表示。

部分基金公司負(fù)責(zé)人透露，目前公司已著手試點(diǎn)，量化團(tuán)隊(duì)與其他團(tuán)隊(duì)的融合，量化與人工的優(yōu)勢(shì)結(jié)合始終是重點(diǎn)課題。

“一方面，公募基金風(fēng)控和投資要求對(duì)量化交易的方法、品種、工具都產(chǎn)生了限制，套利、做空等策略都無法靈活運(yùn)用，使得量化策略偏向于做多;其次，量化投資在牛市、市場(chǎng)風(fēng)格轉(zhuǎn)換時(shí)期表現(xiàn)不及主動(dòng)投資，而是更多的被機(jī)構(gòu)投資者所青睞，這又與國(guó)內(nèi)小散為主的市場(chǎng)不適應(yīng)?！蹦Ω笸ㄋ饺算y行部門一位負(fù)責(zé)人分析。

篇10

關(guān)鍵詞：陶瓷制品；價(jià)值評(píng)估；實(shí)物期權(quán)；合理定價(jià)

早在幾千年前，中國(guó)的陶瓷領(lǐng)域就開始產(chǎn)生并發(fā)展，無論是材料，工藝，還是藝術(shù)的表現(xiàn)形式，都呈現(xiàn)欣欣向榮多元化的態(tài)勢(shì)。但對(duì)于陶瓷制品的定價(jià)問題，傳統(tǒng)方法卻存在著很多問題。本文著重運(yùn)用實(shí)物期權(quán)理論對(duì)介紹陶瓷制品在企業(yè)中的產(chǎn)品價(jià)值進(jìn)行評(píng)估。

一、陶瓷制品的發(fā)展歷史和發(fā)展現(xiàn)狀

1.陶瓷制品歷史悠久

中國(guó)是一個(gè)有著燦爛文化歷史的國(guó)度，陶瓷的出現(xiàn)是人類社會(huì)走向文明的一個(gè)重要標(biāo)志。中國(guó)古代在陶瓷上的成就向世界上很多國(guó)家地區(qū)傳播影響，推動(dòng)了世界陶瓷的進(jìn)步。陶瓷制品作為中國(guó)傳統(tǒng)制瓷工藝的結(jié)晶，具有很高的價(jià)值。悠久的歷史底蘊(yùn)，獨(dú)特的制陶風(fēng)格滿足人們審美體驗(yàn)的同時(shí)又不失實(shí)用性。

2.陶瓷制品的價(jià)值構(gòu)成

根據(jù)陶瓷制品的特殊內(nèi)容和形式，其價(jià)值可以概括為以下七類：歷史價(jià)值、藝術(shù)價(jià)值、科學(xué)價(jià)值、情感價(jià)值、經(jīng)濟(jì)價(jià)值、使用價(jià)值、生態(tài)價(jià)值。

對(duì)于陶瓷制品的綜合價(jià)值評(píng)估，并不能簡(jiǎn)單地將其七類價(jià)值加和得來，不同的價(jià)值權(quán)重比例不同。其中，歷史價(jià)值，藝術(shù)價(jià)值，科學(xué)價(jià)值占主要地位。情感價(jià)值偏向主觀，界限模糊，所占權(quán)重較小。情感價(jià)值也是相對(duì)較高的。經(jīng)濟(jì)價(jià)值和使用價(jià)值是對(duì)陶瓷實(shí)用性，發(fā)展前景的高度概括，也是陶瓷價(jià)值構(gòu)成的主要部分之一。而生態(tài)價(jià)值則是考慮陶瓷的可回收性，可持續(xù)發(fā)展性，及環(huán)境污染程度的綜合考慮。

由此可見，對(duì)陶瓷制品的來說，七大價(jià)值是相輔相成，相互依存。

二、對(duì)于陶瓷制品的傳統(tǒng)估值方法

1.市場(chǎng)法

市場(chǎng)法是指通過比較評(píng)估對(duì)象與類似產(chǎn)品的異同，并將產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)格進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，從而確定其價(jià)值的評(píng)估方法。市場(chǎng)法以近期交易價(jià)格為基礎(chǔ)來判斷資產(chǎn)評(píng)估價(jià)值。

市場(chǎng)法的優(yōu)點(diǎn)在于其最簡(jiǎn)單，最有效，能客觀反映目前的市場(chǎng)狀況。而缺點(diǎn)也很明顯，要想在評(píng)估市場(chǎng)上找到完全合適的參照物是困難的，對(duì)于陶瓷價(jià)值的比較具有主觀性和情感性，價(jià)值界限是模糊的。

2.收益法

收益法是指通過估測(cè)被評(píng)估資產(chǎn)未來預(yù)期收益并利用恰當(dāng)?shù)恼郜F(xiàn)率進(jìn)行折現(xiàn)，累加求和得出被評(píng)估資產(chǎn)的現(xiàn)值的評(píng)估方法。

收益法的優(yōu)點(diǎn)在于原理簡(jiǎn)單，易于理解，充分考慮到收益因素的重要作用。缺點(diǎn)有二，一是預(yù)期收益受未來不可控因素較大。二是陶瓷在不同的時(shí)期風(fēng)險(xiǎn)不同，因此使用同一個(gè)折現(xiàn)率進(jìn)行折現(xiàn)是不符合實(shí)際的。

3.傳統(tǒng)方法與實(shí)物期權(quán)法的對(duì)比

在如今復(fù)雜的市場(chǎng)環(huán)境中，陶瓷制品企業(yè)對(duì)于陶瓷生產(chǎn)的投入是不可逆的，而陶瓷產(chǎn)品的回報(bào)又是不可預(yù)測(cè)的，因此，陶瓷企業(yè)面臨的市場(chǎng)不確定性因素很強(qiáng)。經(jīng)過綜合對(duì)比市場(chǎng)法和收益法，他們都不能解決陶瓷行業(yè)極強(qiáng)的不確定問題，具體表現(xiàn)為以下兩個(gè)方面：①不能量化靈活性陶瓷制品的價(jià)值。②不能量化陶瓷制品的延遲性價(jià)值。

而實(shí)物期權(quán)考慮到了陶瓷市場(chǎng)的復(fù)雜性，多變性和不確定性因素對(duì)陶瓷價(jià)值的影響，將陶瓷市場(chǎng)中可能出現(xiàn)的機(jī)會(huì)和不確定性作為期權(quán)進(jìn)行了量化分析，提高了對(duì)陶瓷估值的準(zhǔn)確性，對(duì)其研究具有重大的理論和實(shí)際意義。具體體現(xiàn)在以下三點(diǎn)：①把握投資和發(fā)展機(jī)會(huì)。實(shí)物期權(quán)理論使用波動(dòng)率來定量分析潛在價(jià)值的變動(dòng)。從企業(yè)發(fā)展的角度，考慮到外部市場(chǎng)的變化因素，準(zhǔn)確選擇投資機(jī)會(huì)，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。②體現(xiàn)決策柔性。對(duì)市場(chǎng)信息采取靈活的決策，及時(shí)做出判斷，采取擴(kuò)張或收縮的手段，延遲或放棄的方案。這種期權(quán)的思維體現(xiàn)了投資者的決策柔性。③評(píng)估結(jié)果更具科學(xué)性。通過建立數(shù)學(xué)模型、選擇估值參數(shù)、定量確定不可控因素的期權(quán)思維方式，將難以控制的變化轉(zhuǎn)變?yōu)榭汕蠼獾牧?，消除了投資者的主觀因素和市場(chǎng)環(huán)境的不確定性，使得定價(jià)評(píng)估結(jié)果更科學(xué)，更具有說服力。

三、利用實(shí)物期權(quán)對(duì)陶瓷工藝進(jìn)行估值

1.實(shí)物期權(quán)的含義

實(shí)物期權(quán)的概念最初是由Stewart Myers（1977）提出的，一個(gè)投資方案產(chǎn)生的現(xiàn)金流所創(chuàng)造的利潤(rùn)，來自于目前所擁有資產(chǎn)的使用，再加上對(duì)未來投資機(jī)會(huì)的選擇。企業(yè)可以取得一個(gè)在未來以一定的價(jià)格取得或出售實(shí)物資產(chǎn)或投資計(jì)劃的權(quán)利，所以實(shí)物資產(chǎn)的投資可以應(yīng)用類似評(píng)估一般期權(quán)的方式進(jìn)行評(píng)估。又因?yàn)槠錁?biāo)的物為實(shí)物資產(chǎn)，故將此期權(quán)稱為實(shí)物期權(quán)。

2.金融期權(quán)和陶瓷制品實(shí)物期權(quán)的對(duì)比

3.實(shí)物期權(quán)定價(jià)模型：B-S定價(jià)模型

（1）股票債券B-S期權(quán)定價(jià)模型

1973年Fischer Black和Myron Scholes在一系列假設(shè)前提下，根據(jù)無風(fēng)險(xiǎn)套利原則，利用微積分方程，推導(dǎo)出了計(jì)算不支付紅利股票的歐式看漲期權(quán)價(jià)值的B-S期權(quán)定價(jià)模型，得到連續(xù)時(shí)間條件下的B-S期權(quán)定價(jià)模型：

（2）將期權(quán)定價(jià)模型應(yīng)用于陶瓷制品定價(jià)

也許B-S期權(quán)定價(jià)模型更多地在債券，股票等有價(jià)證券中適用，但是在陶瓷制品實(shí)物期權(quán)領(lǐng)域，由于陶瓷可以在完全市場(chǎng)上流通，具有實(shí)物期權(quán)特性，所以同樣可以使用B-S實(shí)物期權(quán)對(duì)其進(jìn)行價(jià)值評(píng)估。

首先對(duì)模型里的參數(shù)含義進(jìn)行新的定義。如表所示：

下面對(duì)模型變量含義的進(jìn)行探討：

S表示在項(xiàng)目投資期限內(nèi)陶瓷產(chǎn)品為企業(yè)帶來收益的現(xiàn)值之和，這需要根據(jù)企業(yè)運(yùn)行狀況，市場(chǎng)環(huán)境變化進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后按照折現(xiàn)率進(jìn)行折現(xiàn)，得到陶瓷投資時(shí)點(diǎn)的現(xiàn)值。

X表示生產(chǎn)項(xiàng)目的初始投入成本，包括原材料，生產(chǎn)車間，雇傭工人等。

T表示使用的有效期限。

表示價(jià)值的波動(dòng)率，由于市場(chǎng)上存在著不確定因素，及人們主觀情感的變化，陶瓷制品的價(jià)值變化的不確定因素越大，這個(gè)參數(shù)的值也就越大。

（3）使用建議

在使用實(shí)物期權(quán)對(duì)陶瓷制品定價(jià)時(shí)，應(yīng)注意看漲期權(quán)模型與陶瓷實(shí)物期權(quán)模型中相同變量含義的變化，正確地使用變量，注意由于企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理柔性及靈活性帶來的項(xiàng)目進(jìn)行期內(nèi)現(xiàn)金流的波動(dòng)，以及項(xiàng)目的初始投入成本和有效期限的確定，正確地使用B-S定價(jià)模型才能最大程度上避免不確定性因素對(duì)制品定價(jià)的影響。

四、結(jié)論

對(duì)于陶瓷制品定價(jià)，傳統(tǒng)定價(jià)方法存在著不能量化靈活性陶瓷制品的價(jià)值及延遲性價(jià)值的缺陷，而使用實(shí)物期權(quán)定價(jià)對(duì)陶瓷制品進(jìn)行價(jià)值評(píng)估，不僅能避免不確定性因素的影響，使得陶瓷企業(yè)把握投資和發(fā)展機(jī)會(huì)，而且能使得評(píng)估結(jié)果更具科學(xué)性。在使用B-S實(shí)物期權(quán)定價(jià)模型時(shí)，正確認(rèn)識(shí)實(shí)物期權(quán)在陶瓷制品定價(jià)應(yīng)用的模型變量含義，及其有關(guān)模型變量數(shù)值的準(zhǔn)確使用，確保模型使用的正確性，充分發(fā)揮決策柔性的優(yōu)越性，幫助陶瓷企業(yè)的生產(chǎn)者克服更高水平的不確定性，使得陶瓷制品定價(jià)理論進(jìn)一步優(yōu)化。

參考文獻(xiàn)：

[1]張玲倩.淺析資產(chǎn)評(píng)估方法的選擇[J].科技研究，2014，（2）：631-631.