秦紫阳—量化分析与投资
洪振宁 量化-概述说明以及解释
洪振宁量化-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以简要介绍洪振宁（Hong Zhenning）以及他在量化交易领域的重要贡献。
洪振宁是一位著名的量化交易专家，他在数学、金融和计算机科学领域的深度学习领域取得了杰出的成就。
量化交易是指利用数学模型和计算机算法来进行投资决策的交易方式。
该方法通常基于大量历史数据的分析和模式识别，以期预测市场趋势和价值涨跌的概率。
量化交易的核心思想是通过算法来执行交易，以消除情绪和主观因素对投资决策的干扰，从而更加客观和可靠地进行交易。
在洪振宁的理论和实践中，他提出了一系列创新的量化交易策略和技术。
他利用深度学习算法分析市场数据，以实现更准确的预测和更高的收益率。
通过计算机模型和大数据分析，他能够捕捉到市场中微小的价格变化和趋势，并及时执行相应的交易策略。
洪振宁的量化交易理论和实践在金融行业产生了巨大的影响和意义。
他的研究成果不仅为投资者提供了更科学和有效的投资策略，还为金融机构和市场监管部门提供了量化风险控制和监测的工具和方法。
同时，他的研究也为相关领域的学术研究提供了新的思路和方向。
然而，随着量化交易的普及和发展，也面临着一些挑战和问题。
市场的不确定性、数据的质量和完整性以及算法的稳定性都是需要解决的难题。
此外，对量化交易的监管和风险管理也是一个不容忽视的问题。
总的来说，洪振宁在量化交易领域的研究和实践为投资者和市场参与者提供了更科学和可靠的交易方式。
他的理论和实践成果对于金融市场的发展和监管都具有重要的意义。
然而，量化交易仍然面临着一些挑战，需要不断地研究和创新来应对，并加强对其监管和风险管理的重视。
1.2文章结构文章结构部分的内容应包括对整篇文章的结构和内容安排进行介绍。
在这个部分中，应该提供读者对整篇文章的大致概念和组织方式的了解，使读者能够更好地理解和跟随文章的发展。
以下是一个可能的示例：在本文中，我们将探讨洪振宁的量化交易理论和实践。
为了更好地组织这篇文章，我们将按照以下结构进行论述。
基金是一种非情绪化的投资
基金是一种非情绪化的投资
一凡
【期刊名称】《中国信用卡》
【年(卷),期】2007(000)04S
【摘要】如果，你身边的人都在谈论某只股票，股票价格一涨再涨．看到别人都在赚钱．你会不会也想进入股市，参与投资？
【总页数】1页(P18)
【作者】一凡
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】F832.48
【相关文献】
1.证券投资基金的另一种形式: 公司型基金与契约型基金的比较研究 [J], 徐桂华;王普
2.关于核准上证非周期行业100交易型开放式指数证券投资基金及其联接基金募集的批复 [J], ;
3.基金是一种非情绪化的投资 [J], 一凡
4.中企对非投资上半年增长10％两个对非基金发挥了重要作用 [J], 王莉莉
5.风投非“疯投” 投资需理性中国股权投资基金协会会长邵秉仁 [J],
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构建量化动量选股系统的实用指南
通过这种比较，我们可以更清晰地看到哪些股票在市场上表现强劲，从而做 出更有依据的投资决策。
当然，任何投资策略都不是万能的。书中也提到了动量策略的局限性，比如 中期动量存在赢家恒赢、输家恒输的情况。这让我意识到，投资并非一劳永逸的 事情，而是需要不断地学习、调整和完善自己的策略。
我的投资理念也在不断地进化中。目前，我对动量策略持有“知之、信之、 偶尔辅助用之”的态度。我认同书中所述的动量策略的实用性和有效性，但在实 际操作中，我还是会结合其他策略和信息进行综合判断。毕竟，投资是一个复杂 且需要综合考虑的过程，而各种策略只是其中的一部分工具。
“选股系统不应过于复杂，简单而有效的系统才是最好的。”
这个观点反对过度复杂化的投资策略，强调了简单和有效的重要性。在构建 选股系统时，投资者应追求的是简单而有效的模型，而非过于复杂的模型。复杂 的模型不仅难以理解和实施，而且更容易受到过度拟合和市场变化的影响。
“持续的学习和优化是构建成功选股系统的关键。”
第二部分“策略构建”是全书的重点，详细阐述了如何根据投资者的风险偏 好和投资目标，构建适合自己的量化动量选股策略。这一部分不仅提供了策略构 建的基本步骤，还通过多个实例，展示了不同策略的特点和适用场景。
第三部分“系统实现”则从实际操作的角度出发，介绍了如何利用现有的金 融数据平台和编程工具，将策略转化为可执行的程序。这一章节对于那些希望将 策略应用于实际交易的读者来说尤为重要。
作者简介
这是《构建量化动量选股系统的实用指南》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
第四部分“案例分析”选取了多个经典案例，深入剖析了不同市场环境下， 量化动量选股策略的表现。通过这些案例，读者可以更直观地理解策略的实际效 果和应用价值。
万门大学课程信息总集2018 .8
目录一、理论物理一月特训班二、本科数学一月特训班三、西方哲学一月特训班四、零基础突破日语N5一月特训班五、经济金融一月特训班六、2018考研冲刺预测一月特训班七、Python零基础特训班八、实用数据挖掘与人工智能一月特训班九、人工智能、大数据与复杂系统一月特训班十、CFA LEVEL I一月特训班十一、零基础实用留学德语一月特训班十二、程序员成长攻略零基础特训班十三、2018CPA一月特训班十四、法语零基础一月特训班十五、GRE核心词汇3000故事串讲十六、分析化学精讲十七、2018年公务员考试联考/省考一月特训班十八、JavaScript零基础进阶班十九、解密机器学习中的监督学习二十、微软办公软件国际认证二十一、数据结构与算法进阶班二十二、2018年一级注册建筑师全面攻破二十三、12小时学会搭建电商平台二十四、实现财富自由的科学路径——量化投资二十五、零基础也能学量化——量化投资一月特训班二十六、计算机科学一月特训班二十七、BEC商务英语一月特训班二十八、Java零基础特训班二十九、征服老板：零基础做出高逼格PPT三十、微信小程序实战开发特训班三十一、《线性代数》期末考试5日通关班三十二、机械设计制造及自动化一月特训班三十三、HTML5+CSS3零基础特训班三十四、Android开发零基础特训班三十五、AJAX+JQuery实战提高特训班三十六、本科物理一月特训班三十七、国家法律职业资格考试特训班三十八、2019年国家公务员考试一月特训班一、理论物理一月特训班1.【课程名称】理论物理一月特训班2.【课程简介】本科物理重点难点一次搞定！一生一次的人生挑战！课程完整覆盖物理系本科所有核心内容：高等数学、线性代数、复变函数、数学物理方程、理论力学、量子力学、电动力学、热力学与统计物理、微分几何、广义相对论、量子电动力学等，细分的给力知识点，完整的全局观呈现，一次性统统学会！3.【老师简介】童哲，万门大学校长。
国泰基金 量化投资事业部内部分工
国泰基金量化投资事业部内部分工国泰基金量化投资事业部是一个专门负责开展量化投资业务的部门，其内部分工可以大致分为四个方面：策略研究、系统开发、风险控制和交易执行。
首先，策略研究是量化投资的核心环节，该部门的策略研究团队负责制定各类量化交易策略。
他们会根据市场情况和投资目标，进行数据分析、策略建模和回测，以寻找有效的交易信号和盈利机会。
策略研究团队还需要不断跟进市场动态，进行策略优化和调整，使其能够适应市场的变化。
其次，系统开发是实施量化策略的重要环节。
该部门的系统开发团队负责开发和维护一套完善的量化交易系统。
这些系统包括数据采集、策略回测、交易执行和风险控制等功能。
系统开发团队需要具备良好的编程能力和量化分析能力，能够将策略转化为可执行的程序，并确保系统的稳定性和可靠性。
再者，风险控制是量化投资不可或缺的一环。
量化投资事业部的风险控制团队负责监测交易的风险状况，并采取相应策略进行控制。
他们通过制定风险限制和风控模型，对交易进行风险评估和监控。
同时，风险控制团队还会定期与策略研究团队和系统开发团队进行沟通和协作，以确保风险控制措施的有效性。
最后，交易执行是量化投资的最后一环。
交易执行团队负责根据策略信号进行实际的交易操作。
他们需要及时准确地执行策略，包括下单、成交、结算等环节，并与交易所和券商保持良好的合作关系。
交易执行团队还需要关注市场流动性、交易成本等因素，以优化交易执行的效果。
总之，国泰基金量化投资事业部内部分工明确，团队之间密切配合，协同作战，以实现量化投资的目标。
策略研究、系统开发、风险控制和交易执行四个方面的配合，确保了量化策略的有效执行和风险控制。
这种内部分工的合理安排，为国泰基金量化投资业务的发展提供了坚实的基础。
第五章相对价值模型(证券投资分析-复旦大学邵宇、秦
消除公司间不同会计方法的影响，把不同公司的净利润都调整 到同一标准下
消除激励性期权给公司的普通股数量带来的不确定性，将每股 收益分为基本的每股收益和稀释后的每股收益两种
销售倍数的缺点
销售收入高速增长的时候可能公司处于亏损状态，这会使 销售倍数的分析结果误导投资决策
在用类比法进行价值分析的时候，销售收入却不能反映不 同公司之间的成本结构，使比较的结果缺乏可信度
5.4 现金流倍数模型 ——现金流倍数的计算
现金流倍数（Price to Cash Flow，P/CF）是股票价格 和每股现金流的比值 计算现金流倍数的关键是确定每股现金流 这里“现金流”的概念并不唯一，其可以是经营活动创 造的现金净流量（CFO），也可以是股权自由现金流 （FCFE），甚至可以按照自己的理解和需要自行对现金 流进行定义 对于现金流最常见的定义是净利润加上非现金支出，这 样每股现金流就等于每股净盈利加上每股非现金支出
市盈率模型涉及的变量预测比绝对价值模型要简单
5.1 市盈率模型——市盈率模型的缺点
市盈率模型也存在着不少缺陷
市盈率模型的理论基础较为薄弱，而绝对价值模型的逻辑 性较为严密
市盈率模型只能决定不同股票市盈率的相对大小，却不能 决定股票绝对的市盈率水平
公司的每股盈利是负值时，市盈率没有意义 计算每股盈利时要对净利润进行一系列调整，有时候对于
计算现金流时要将在不同会计方法下计算出的现金流 调整为相同条件下的现金流
5.4 现金流倍数模型 ——现金流倍数模型的应用 及优缺点
量化投资发展及我国现状分析
量化投资发展及我国现状分析【摘要】本文主要介绍了量化投资发展及我国现状的分析。
在文章首先解释了量化投资的概念，接着介绍了我国量化投资的起步情况，并阐明了本文的目的及意义。
在分析了量化投资的基本原理、国际量化投资发展现状以及我国量化投资发展现状，同时探讨了我国量化投资面临的挑战和发展前景。
在提出了我国量化投资的未来发展方向，给出了推动我国量化投资发展的建议，并对全文进行了总结。
通过本文的分析，可以更全面地了解量化投资在我国的发展现状，为我国量化投资的进一步发展提供参考和建议。
【关键词】量化投资、发展、我国、基本原理、国际发展、现状分析、挑战、发展前景、未来发展方向、建议、总结1. 引言1.1 量化投资的概念量化投资是指利用数学模型和大规模数据进行投资决策的一种投资方式。
量化投资通过对历史数据和市场走势的分析，建立模型预测未来市场走势，从而提高投资决策的准确性和效率。
量化投资依靠计算机算法和统计学方法，通过程序化交易进行买卖操作，减少人为情绪干扰，实现规模化操作。
量化投资的兴起，源于信息技术和金融市场的发展。
随着数据量的爆发性增长和计算能力的提升，量化投资逐渐成为投资界的热门话题。
量化投资逐渐被广泛运用于股票、期货、外汇等金融市场，成为投资者获取超额收益的重要手段。
在我国，量化投资起步较晚，但发展态势迅猛。
随着金融科技的兴起和监管政策的支持，我国量化投资行业逐渐壮大，吸引了越来越多的资本和人才投入。
未来，我国量化投资有望成为金融市场的重要力量，推动金融市场的发展和稳定。
1.2 我国量化投资的起步情况我国量化投资的起步情况可以追溯到2000年左右，当时国内的金融市场还处于初级阶段，投资者主要依靠经验和直觉进行投资决策。
随着信息技术的发展和金融市场的完善，我国的量化投资开始逐渐兴起。
最早采用量化投资策略的是一些私募基金和券商资管产品，它们利用数学模型和算法来分析数据、识别交易信号，从而实现系统化、自动化的投资。
基于OBE理念的应用型本科高校
基于OBE理念的应用型本科高校作者：***来源：《陕西教育·高教版》2023年第11期[摘要]金融衍生工具是伴随金融市场风险管理的现实需求而派生出的高校金融学专业核心课程。
OBE教育理念倡导以学生为中心进行目标导向教育。
应用型本科高校一直以来非常关注学生对知识的理解、应用以及操作方面的培养，本文正是在此背景下，从课程教学理念、教学内容、教学方式、考核方式与赛教融合、考证与教学融合等方面，设计了基于OBE理念的应用型本科高校金融衍生工具课程教学体系，希望对同类型院校课程教学改革提供经验借鉴。
[关键词]OBE教学理念金融衍生工具课程教学改革引言Outcome Based Education简称为OBE，是成果导向教育、目标导向教育或需求导向教育的简称，1981年由美国学者Spady等提出，目前在我国也被很多学校作为實施课程教学改革的主要理念。
该理念主张教师在实施教学的过程中要基于专业人才培养方案设置，在讲授课程中以课程的教育教学目标进行教育理念、教学内容、教学方式以及考核方式的设计，并细化到每一节课、具体的每一个知识点，旨在达成预期教育教学成果。
金融衍生工具课程是高校金融学专业的专业核心课程，主要讲解远期利率协议、远期外汇协议、外汇期货、利率期货、股指期货、外汇期权、利率期权，股票指数期权、利率互换以及货币互换的合约内容、使用场景、交易机制等。
大多专业教师在授课时基于课程教学任务，按照传统授课形式，会采用课堂讲授法、案例分析法等完成教学，但是从培养目标来看，应用型高校应将重点放在培养学生对所学金融衍生产品的应用能力，以及能够利用所学知识解决实际工作中的问题上，所以培养学生运用所学知识解决实际问题的能力迫在眉睫。
而设计基于OBE理念的应用型高校金融衍生工具课程教学改革体系，就是要根据应用型高校的人才培养目标，反思如何在金融衍生工具课程中进行教育教学改革与更新，最终培养出符合社会需求的专业化人才。
宽客在中国
量化投资在国内出现萌芽现已形成四大流派[ 量化投资在国内市场上已经形成券商、公募基金、私募基金，以及期货界四大派系。
虽然这是从行业上划分的，但在策略运用以及交易风格上，这四大派系也存在不小的差异 ]金融市场上有这么一群人，他们喜欢将自己戏称为“矿工”，因为他们是宽客。
宽客，Quants（金融工程师）的音译，金融市场上名副其实的淘金者。
说他们名副其实，是因为他们在稍纵即逝的市场机会中“淘金”利用的是复杂数学公式和超级计算机，而非直觉交易。
近几十年来，从赌桌上演化而来的宽客一直在华尔街上傲视群雄，并且时而兴风作浪。
随着2008年的一场金融海啸，不少华人宽客转战中国资本市场。
而随着2010年融资融券、股指期货的相继推出，中国资本市场上宽客身影正日渐活跃，量化投资也开始如火如荼。
但限于金融工具创新和制度完善等因素，量化投资在中国还有很长的一段路要走。
从萌芽到转折点1971年，巴克莱国际投资管理公司发行了世界上第一只指数基金。
也就是说，量化投资在境外已有40多年的历史了。
但在国内，量化投资的历史还非常短暂。
“某种意义上，是2005年开始的ETF套利拉开了量化投资在中国的序幕。
”长江证券(000783,股吧)金融衍生部总经理陈皓告诉第一财经日报《财商》记者。
陈皓当时就职于上海证券交易所从事金融衍生产品的研究开发。
在ETF套利之前也有些机构进行可转债套利，但显然是小荷连尖尖角还没露出来。
2010年前，ETF套利可以说是国内量化投资的主流品种，但随着进入的淘金者越来越多，套利空间日渐狭窄。
2009年前后，数位券商衍生部负责人告诉记者该项业务日渐难做。
也就是在2005年左右，一些卖方研究机构开始进行量化投资研究，但限于金融衍生工具的匮乏，所开发的策略无非就是量化选股、量化择时等。
同时，由于当时A股市场持续低迷，机构在量化研究上的投入也是捉襟见肘。
“当时在量化研究方面做得还不错的某家机构团队一度濒临解散，成员四处求职，但也没什么机构愿意接纳。
87. 什么是量化理财？它如何运作？
87. 什么是量化理财？它如何运作？87、什么是量化理财？它如何运作？在当今的金融世界中，“量化理财”这个词汇越来越频繁地出现在人们的视野中。
但对于许多人来说，它可能还带着一层神秘的面纱。
那么，究竟什么是量化理财？它又是如何运作的呢？简单来说，量化理财是一种利用数学模型和数据分析来进行投资决策的理财方式。
与传统的依靠经验、直觉和基本面分析的理财方法不同，量化理财更侧重于通过对大量历史数据的挖掘和分析，找出隐藏在数据中的规律和模式，从而制定投资策略。
量化理财的运作通常依赖于一系列复杂但有序的步骤。
首先，需要确定投资目标。
这可能包括设定预期的收益率、风险承受水平、投资期限等。
明确的目标是后续一切工作的基础。
接下来是数据收集。
量化理财师会收集各种各样的数据，如股票价格、债券收益率、宏观经济指标、公司财务报表等。
这些数据来源广泛，包括金融数据库、交易所、政府机构发布的统计数据等。
收集到的数据越全面、准确，后续的分析结果就可能越可靠。
有了数据之后，就进入到模型构建的关键环节。
这就像是搭建一座大厦的框架，需要运用数学、统计学和金融理论知识。
常见的模型包括均值方差模型、资本资产定价模型、多因子模型等。
通过这些模型，可以对数据进行处理和分析，以找出潜在的投资机会和风险。
在模型构建完成后，就需要进行回测。
回测就是用历史数据来检验模型的有效性。
通过将模型应用于过去的市场数据，看看它是否能够准确地预测市场走势并产生理想的投资回报。
如果回测结果不理想，就需要对模型进行调整和优化。
当模型经过反复检验和优化，确定其具有一定的可靠性后，就可以进入实际的投资运作阶段。
在这个阶段，模型会根据实时的市场数据生成投资决策，比如买入、卖出或持有某种资产。
量化理财的一个重要特点是其高度的纪律性和客观性。
由于决策是基于模型和数据，而不是人的主观判断，因此可以避免情绪和偏见对投资决策的影响。
比如，在市场恐慌时，人们可能会因为恐惧而盲目抛售资产，但量化模型如果没有显示出相应的卖出信号，就会保持冷静，不做出冲动的决策。
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10 Trillions USD
-10%
US MM Funds
中国房屋市场
MPI 169 Trillion
100 Trillions USD Gold
-20% -5% 美元产品
0% 人民币产品
5%
Annualized Volatility (%) 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% Bubble size: each product's market cap, in USD and RMB, Millions. Except US Real Estate (in 100,000) (2013.10.31)
2010年后出现的新投资策略
市场中性 统计套利
产品结构复杂 市场波动增大，风险控制更为重要 风险敞口增多
2010年后投资新特点
9
2.量化分析和投资介绍
10
2.量化分析和投资介绍
2.1 为什么需要量化分析？
产品机构趋向复杂，产品的定价和风险需要复杂 计算。
买入看涨期权的损益结构
120%
Annualized Return (%) 30%
收益率以人民币计算
图例
20% MPI 1,033万亿 元
人民币存款 US High Yield Bonds 中国债券 Global HF US New Home World ex USA US Existing Home Global Commodities Gold 沪深300 中证500 S&P500 S&P400 中国房屋市场 S&P600
Returns are calculated in local currencies
Legend
20%
1 Trillion USD
10%
0%
US MM Funds
Linear Regression Line
Gold 沪深300 中证500
-10%
中国商品期货
100 Trillions USD
Global Commodities
1.国内二级市场投资品种及策略
1.1国内二级市场投资品种（1年表现情况）
Annualized Return (%) 40%
S&P500
Returns are calculated in local currencies
S&P400
S&P600 中证500 中国房屋市场
Legend
30% 20% 10% 0%
Annualized Return (%) 40% 30% 20% 10% 0%
US MM Funds 中国债券 US Aggregate Bonds 中国商品期货 人民币存款 US High Yield Bonds Global HF
MPI 1,033万亿元
S&P600 S&P500 S&P400 中证500 World ex USA US Existing Home Emerging Markets US New Home Global Commodities Gold 中国房屋市场
配置
选股
算法交易
基本面选股
数量化选股、统计分析 对大额订单分拆、寻找最佳路径、最优价格、降低成本
17
3.海外量化投资发展趋势
18
3.海外量化投资发展趋势
Returns are calculated in local currencies
Legend
1 Trillion USD
10%
Linear Regression Line 0%
US Aggregate Bonds 中国商品期货 Emerging Markets US New Home 沪深300 Global Commodities
-20% -5% 美元产品
0% 人民币产品
5%
10%
Annualized Volatility (%) 15%
20%
25%
30%
35%
Bubble size: each product's market cap, in USD and R 100,000) (2013.10.31)
量化分析与投资
Richard Qin 2013年10月27日
1
目
录
1.
2.
3. 4. 5. 6.
国内二级市场投资品种及策略 量化分析和投资介绍 海外量化投资发展趋势 国内量化投资发展趋势 量化投资流程 券商量化服务
2
1.国内二级市场投资品种及策略
3
1.国内二级市场投资品种及策略
1.1国内二级市场投资品种
2.量化分析和投资介绍
2.2 量化投资的理论基础
现代组合理论 （MPT）
系统和非系统性风险。 通过分散投资降低风险，建立有效组合。
资本资产定价模 型（CAPM）
13
2.量化分析和投资介绍
2.3 量化投资的概念
何谓数量化投资？
数量化投资，首先是对定性的投资理念与投资策略进行模型 化，然后是利用计算机对模型进行检验与历史验证。因此,有 效的数量化投资模型，不仅是建立在合理的投资逻辑之上， 而且在强大的统计检验中获得更为广泛的理念支持。
15
2.量化投资介绍
2.3 量化投资的概念
量化投资的缺点 模型同质化现象 并非一劳永逸 可能加剧羊群效应 不能完全代替人脑
16
2.量化投资介绍
2.4 量化投资策略
宏观：M1、M2、GDP、CPI、市场PE/PB、新增开户数 择时 中观：行业先行、周期先行 微观：高频数据的程序化交易 行业量化选择 风格转换、风格轮动 指数增强
图例
10万亿元
100万亿元
线性回归线
沪深300
-10% -20%
1,000万亿 元
-30% -5% 美元产品
Annualized Volatility (%) 0% 人民币产品 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 气泡大小: 各个产品的总市值 (亿元人民币), 除了美国房屋累计销售额为千万元 (2013.10.31)
即将推出的股指期权，个股期权
8
2010年后出现的主要新可投资手段 融券（现货卖空机制） 融资（现货杠杆买入机制）
1.国内二级市场投资品种及策略
1.3国内二级市场投资新品种及策略
2010年后二级市场投资新特点
引入了做空机制，市场波动加大 引入了杠杆机制，收益和风险成倍放大 引入了非线性的损益结构。
风险可控。
数量化投资从预先设定的绩效目标、风险水平来定义投资组合，然后通过设 置各种指标参数来筛选股票，并对组合实现优化，以保证在有效控制风险。
低成本。
在有效的投资模型下，日常运作中数量化投资无论是选股还是交易更多地由 计算机程序运行，无需大量行业研究人员与熟练的交易员，运营和操作成本 比传统的基本面投资要低得多。
2010年之前可投资品种以现券为主，投资策略主要是 买入持有。 现货：股票，债券，基金，ETF，现金类产品 衍生品：利率互换，权证 资产类别的收益和风险特征 长期来看，权益类资产呈现高风险，低收益的特征 短期来看，权益类资产分化严重，非系统性风险比 重大 银行存款类资产占比巨大
110%
100%
cp
当最终资产价格低于K时， 实现预定的保本率
K
当最终资产价格高于K时， 分享收益
11
2.量化分析和投资介绍
2.1 为什么需要量化分析？
投资策略趋向复杂，组合构建和仓位变动需要复杂计算。
d P( y , t )
P P dy dt y t
12
1 P MD P y 1 P ytm P t d P( y , t ) 1 P 1 P dy d t MD d y yd t P P y P t
6
1.国内二级市场投资品种及策略
1.1国内二级市场投资品种（半年表现情况）
Actual Return (%) 20%
S&P600 US High Yield Bonds 人民币存款 Global HF 中国债券 S&P500 World ex USA S&P400 US Existing Home 中证500
-10%
1,000万亿元
MPI 1,033万亿元 -20% -5% 美元产品
7
0% 人民币产品
5%
10%
Annualized Volatility (%) 15% 20% 25% 30% 35% 40% 气泡大小: 各个产品的总市值 (亿元人民币), 除了美国房屋累计销售额为千万元 (2013.10.31)
量化投资的优点
严格的纪律性。
数量化投资最大的优点在于它有一配套严格模型决策和匹配的买卖规则，有
非常强的纪律性，从而有效克服投资过程中的随意性和情绪冲动。
更大的投资视角。
与传统主动型投资策略只能关注有限的股票数量相比，数量化投资由于计算 机处理的强大功能，投资标的往往可以覆盖全市场，从而构造更广阔视角下 的投资组合。
4
1.国内二级市场投资品种及策略
1.1国内二级市场投资品种（3年表现情况）
Annualized Return (%) 30% MPI 169 Trillion
人民币存款 US High Yield Bonds 中国债券 Global HF S&P500 S&P400 World ex USA 中国房屋市场 US Existing Home US New Home Emerging Markets US Aggregate Bonds 10 Trillions USD S&P600