時間：2023-06-25 16:38:14
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇量化策略研究，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
一、行業輪動策略
在國外，板塊輪動一直作為一種投資策略被廣泛應用于投資實踐。板塊輪動的最基本的特征是，在經濟周期的不同階段，可以系統的預測到不同的經濟板塊（或行業）跑贏（或差于）市場。而且，運用板塊輪動策略的投資者們相信這種相對的績效，即在經濟周期的不同階段從一個板塊轉向另一個板塊所帶來的收益。
國外不少的研究文章發現，板塊的表現并不一致，或者說提前（滯后）于經濟周期階段。Hou（2007）發現了板塊的提前/滯后效應，原因是新信息經濟的到來。Hong，Torous和Valkanov（2007），還有Eleswarapu和Tiwari（1996）的研究認為，和經濟活動有著密切聯系的板塊，如零售，金屬材料，服務業和石油板塊，引領著市場長達兩個月之久。Menzly和Ozbas（2004）證明，行業績效的時機和該行業在生產消費供應鏈中的位置有著密切的聯系，存在于上游和下游行業間的某種穩定的滯后關系。文章結論表明，基礎材料板塊是經濟復蘇階段第一個啟動的板塊，隨后是制造業。Stovall（1996）發現，處于消費末端的消費者相關的行業，如耐用消費品行業，是從衰退到復蘇階段的過程中最后啟動的行業。Sassetti和Tani（2003）關于板塊基金收益的研究表明，在經濟周期中期，板塊轉換是個成功的策略。然而，他們同樣發現，長期的投資者優于市場指數。相對而言，Tiwari和Vijh（2005）就質疑投資者將資金運用于板塊間輪動的能力。他們研究是基于一個板塊基金數據，從1972年到1999年的數據，結果顯示，板塊輪動的投資者缺乏選擇板塊與時點的能力，并且在修正風險與交易費用的情況下，投資者并不能獲得超額收益。
當前，國內的文獻研究多是從行為金融學的角度對研究投資者行為推動的板塊輪動現象進行研究的。何誠穎（2001）認為我國的股票市場的板塊輪動現象具有明顯的投機性，并可分為個股投機、板塊投機和大盤投機三類，然后文章運用現代資本市場理論和行為金融學理論對板塊現象分析，引用Shiller（1989）一文中的兩類投資者（噪音交易者和知情下注交易者）的假設對板塊現象進行了研究分析，并認為板塊現象是一種市場投機，而且其形成與中??股市投資者行為特征密切相關。陳夢根、曹鳳岐（2005）一文從市場中不同證券之間的價格關系出發研究股票價格間的沖擊傳導機制，認為在中國這樣的轉軌經濟新興市場中，投資者受政策預期主導，決策與行為趨同，一定程度上強化了股價沖擊傳導的動態作用機制，整個市場顯著的表現為板塊聯動、股價齊漲齊跌現象。文章實證研究表明，在上海證券市場中，不同的行業板塊在股價沖擊傳導機制中的重要性不同，也即存在著板塊輪動的特征，但是證券市場股價波動的市場性顯著地超過了不同行業板塊的獨立性，不同行業間的組合投資策略的績效并非最佳。還有少量的文獻研究認為存在著其他一些因素如資金流動，莊家炒作等也可以對板塊輪動現象做出一定的解釋。
可以看出我國股市板塊輪動現象的研究，主要集中于板塊現象的描述和測量，以及對板塊輪動現象進行解釋，且目前這些解釋還多是停留在定性理解層面，缺乏系統定量的研究。另一方面將板塊輪動現象作為投資策略應用于投資實踐的研究則相對較少。盡管板塊可以多種形式進行分類，然而以行業屬性劃分板塊是最為基礎的，也是投資決策應用最廣泛的板塊概念。
二、動量策略
動量效應也稱慣性效應，是指在過去一段時間收益率高的股票，在未來一段時間的收益率仍然會高于過去收益率較低的股票，即股票的表現情況有延續原來運動方向的趨勢。反轉效應也稱反向效應，是指在過去一段時間內收益率高的股票，會在以后的一段時間會表現較差；表現差的股票在以后的一段時間，其收益率會出現逆轉趨勢。
國外對于動量效應和反轉效應的研究始于1985年，DeBondt和Thaler基于1926年至1982年美國證券市場上的股票交易數據，采用相等權重在贏家組合（也稱為贏者組合，是指在一段時間內收益率高的股票）和輸家組合（也稱為輸者組合，是指在一段時間內收益率較低的股票）上的方法，結果證實贏者組合的收益顯著小于輸者組合。然后，金融經濟學者開始對動量效應和反轉效應做出進一步探索，分別在不同的市場驗證其存在與否。Chan（1988）研究發現股票在前期表現的好或者表現不好，這種表現在后期不能一直持續下去的，這與市場風險隨時間的變化有密切聯系。隨著動量效應和反轉效應的研究日益增多，其研究方法也趨于成熟。Jegadeesh和Titaman（1993）基于美國證券市場的股票交易數據對動量效應的存在性驗證時所設計的動量策略被后來的研究者廣為采用，這種經典方法也稱為傳統的動量策略。后來大量金融經濟學家采用Jegadeesh和Titaman設計的策略，針對所研究市場的實際情況，對動量效應和反轉效應進行存在性驗證。Chang（1995）研究發現日本證券市場的股票價格具有短期的反轉效應。Kaul和Conazd（1998）在研究美國證券交易所和紐約證券交易所1926年至1989年間的股票的動量效應和反轉效應時，構造8種不同的投資時間期限，發現大約50%的投資策略組合具有顯著性超額收益，在具有顯著性收益的策略組合里面，動量策略和反轉策略所占的比 例基本相等。Rouwenhorst（1998）在研究歐洲地區的證券市場時，選取了十二個國家的股票市場上的股票作為研究對象，發現股票收益在長期上沒有明顯的持續現象，而在中短期，股票市場的收益有持續現象；另外，在公司資產規模上做了對比，資產規模大或小的公司都具有動量效應，但是規模較小的公司的股票價格的動量效應在統計上表現更為顯著。Schiereck（1999）在針對德國股票市場的日交易數據實證分析動量效應和反轉效應，結果顯示德國股票價格的動量效應表現在中期，反轉效應則表現在短期和長期。Ahme和Nusrct（1999）在基于7個國家的股票市場股價的動量效應和反轉效應，發現了股票價格在長期的表現均出現反轉效應。Hamed和Ting（2000）以馬來西亞的證券市場為研究對象，對股票的動量效應和反轉效應做實證研究，研究得出馬來西亞證券市場和日本的證券市場的反轉效應的時間基本一致，表現在短期。
在國內，吳沖鋒和朱戰宇（2005）研究我國滬深股票市場股票價格行為時，考慮我國市場的賣空限制，在運用重疊抽樣方法，在形成期考慮收益率和交易量對股票進行排序，建立動量策略模型，考察動量策略的盈利情況，研究發現我國A股市場不存在動量效應。郝靜軒（2006）通過滯后期、加權收益計算等改進的動量策略，考察改進后的交易策略對贏家組合的影響，實證結果顯示，在考慮交易成本的情況下，改進的動量策略對贏家組合的收益有明顯的提升。東凱（2010）研究動量策略的改進方法中，通過設定月度市盈率作為閡值來調整投資組合的方法顯示，改進的動量投資策略的收益表現好于大盤的表現。張榮武，何麗娟和聶慧麗（2013）就我國股市的實際情況，運用HS模型的基礎上，將我國股市中的投資者分為套利慣性投資者、動量交易投資者以及消息觀察者，從三者的對技術和基本面的不同的關注視角出發，分別研究他們的投資決策對A股價格的不同影響。經驗證，套利慣性投資者的一系列行為決策會加劇股市的反轉效應，套利慣性投資者和動量交易者的決策行為均可以引發股市的動量效應。王俊杰（2013）對動量交易策略的擇時上做了實證研究，研究發現動量策略交易時，在形成期之后，不直接購買，而是經過一定的滯后期再進入持有期，效果優于市場平均收益和傳統動量策略方法。
綜合國內外學者對動量效應和反轉效應的研究，可以看出無論成熟發達的美證券市場，還是處于發展中的中國證券市場，大部分學者的研究支持證券市上存在動量效應和反轉效應。就我國A股市場而言，對于動量效應和反轉效的存在期的長短上程度上，由于采用的股票樣本和研究時間區間不一樣，國內者的研究結果存在差異的。
三、基本面策略
在傳統資本市場理論中，價值投資并沒顯著的地位，當時的主流思想為有效市場假說，即市場能夠完全準確的反映資產的價值，即投資者無法通過基本面分析、技術分析等手段得到超額收益。但隨著二十世紀八十年代起，越來越多的研究發現，有效市場并不真正存在，投資收益并不能完全由風險來解釋；市場中股票的價格存在偏離內在價值的情況，通過研究價格的偏差波動，能夠實現正的超額收益，從而駁斥了經典EMH假設?；谑袌龇怯行?，BenjaminGraham提出了價值投資的理念，其在《證券分析》中將其定義為：“基于詳盡的分析，對本金的安全和滿意回報有保證的操作”，通俗而言就是通過基本面的分析，同時考量一定的安全邊際的選擇投資策略。
在價值投資理念逐漸普及并被接受之后，國外學者針對價值投資的有效性進行了一系列檢驗。Fama和French于1992年，針對1963年至1990年在NYSE，AMEX，NASDQ上市的股票，將其分別按B/M與E/P指標進行研究。其研究顯示：隨著B/M及E/P分組標記的組別增加，其月收益率有明顯的遞增現象，同時，這一現象無法用公司的beta值來解釋，這也就說明價值型的股票確實能夠較成長型股票帶來超額收益。Lakonishok，Shleifer和Vishny（1994）根據1963年至1990年在NYSE與AMEX上市的股票，針對高B/M的公司?^低B/M公司平均收益更高的現象進行了進一步研究。他們發現不僅在根據B/M排名形成公司組合的投資策略存在明顯的超額收益，同時在根據C/P、銷售增長率和E/P排名形成公司組合的投資策略也存在明顯的超額收益。Fama和French于1998年，針對包括美國、EAFE國家成熟市場以及16個新興市場國家的股票市場再次進行了實證研究。他們根據B/M，C/P，E/P和D/P區分價值股和成長股，從而形成投資組合。在13個成熟市場以及16個新興市場中，均發現價值組合相較于成長股組合有明顯的超額收益。
國內學者也對利用估值指標進行的投資策略進行了檢驗。王孝德與彭燕（2002）針對中國股票市場進行了實證研究，結果發現與國外成熟市場類似，價值投資策略在中國也能得到較高的超額收益。盧大印、林成棟、楊朝軍（2006）根據股價、B/M、S/P以及E/P作為指標確定投資組合，發現價值型的投資組合確實有高于成長型股投資組合的收益率。林樹、夏和平、張程（2011）基于B/M、C/P、E/P及GS，針對我國A股市場構造了投資組合，研究表明以單變量構成的組合中，大多價值型投資組合的收益率兩年明顯高于成長型投資組合；而以雙變量構成的投資組合較單變量的顯著性更高。即在中國股票市場，基于估值指標的投資策略仍然使用。
通過國內外眾多學者的研究以及實證檢驗發現，價值投資在國內外的資本市場均能夠產生正的投資收益，即根據公司的估值指標、財務指標均能有效的預測將來的公司收益，形成正投資回報的投資策略。
（暨南大學信息科學技術學院 廣東 廣州 510632）
摘 要：“金融改革”的提出，金融市場的逐步開放，將促進金融創新的步伐，給投資者帶來越來越多的投資渠道，同時也將加速中國金融市場與國際金融市場的融合。通過分別建立兩個單指標擇時策略模型，運用MATLAB模式搜索算法在設定時段內搜索最優參數，并分別對兩個單指標策略進行交易仿真回驗。實證結果顯示，趨勢型指標可以抓住大的波段行情，獲得超額收益，具有較好的擇時效果。實證顯示組合指標策略的效益明顯高于單指標策略。因此，采用組合指標策略進行個股量化擇時交易較單指標策略能獲得更優的投資收益。
關鍵詞 ：量化擇時；趨勢指標；組合指標策略；參數優化
中圖分類號：F8 文獻標識碼：A doi：10．3969／j．issn．1665－2272．2015．12．008
1 緒論
1．1 背景意義
“金融改革”的提出將為中國的量化投資帶來發展前景。金融市場的逐步開放將會促進金融創新的步伐，給投資者帶來越來越多的投資渠道，同時也將加速中國金融市場與國際金融市場的融合。很多國外成熟的投資工具和投資方法將逐步進入中國市場，以期貨市場為代表的衍生品市場將迎來飛速增長，以量化投資為代表的投資方法也將得到投資者更大的關注。
在投資業，各種渠道提供的海量信息以及高頻金融交易數據都在深刻地影響這個行業的發展以及金融市場的有效性。金融創新給期待量化投資的投資者提供了豐富的投資工具。自20世紀50年代以來，金融市場出于規避監管，轉嫁風險和防范風險等需要，推出了很多創新性的金融產品，提供了越來越豐富的投資工具。金融衍生品在金融市場中占的比例越來越重要。
中國量化投資的前景廣闊。黨的十八屆三中全會提出了“健全多層次資本市場體系”的指示精神，為十二五期間的資本市場發展指明了方向。隨著金融投資工具的增加，量化投資將顯示出其更大的作用，幫助投資者在更好的風險管控中尋求最佳收益回報。
作為量化投資中的量化擇時，是指利用某種方法來判斷大勢的走勢情況以及時采取相應措施，它是收益率最高的一種交易方式。就股票投資者而言，擇股和擇時都是至關重要的，正確擇股是盈利的前提，而正確擇時則是盈利的最終實現。因此，從微觀角度入手，建立有效的個股量化擇時交易策略值得研究。
1．2 文獻綜述
關于量化投資的研究，國內外更多的研究主要以策略構建和實證為主。易海波、楊向陽、羅業華、曾敏通過將量化指標按照股票屬性進行分類排序，以自下而上的選股方式，構建出價值、成長、質量三個基本模型，并在此基礎上衍生得到四個疊加模型和GARP模型。利用八個選股模型以不同的參數進行選股，構建出十個量化選股組合，歷史回測結果顯示這些組合風格各異，適合不同風險偏好的投資者。張登明通過對技術指標的分析，構建了完整的及時指標組合投資策略框架。他從量化的角度，通過樣本統計給出了適合中國股市的優化指標組合及參數設置，對提高投資決策有積極意義。路來政通過研究量化基金的績效及管理能力來研究量化投資策略的應用效果，采用T－M模型、H－M模型和C－L模型對其中9只量化基金的管理能力進行了研究，以評價量化基金使用量化投資策略的擇股效果和擇時效果，結果表明量化基金采用量化策略進行投資是有意義的。
股票擇時屬于量化投資的一個分域。劉瀾飚、李貢敏研究了市場擇時理論在中國的適用性，表明中國上市公司不僅存股票市場的市場擇時行為，而且存在債務擇時行為，即股票市場高漲時，上市公司傾向于債務融資。林正龍基于效用無差別定價原理，運用實物期權定價理論，研究項目投資收益不可完全復制的不確定性投資機會定價與擇時問題，得出不同于指數效用，對具有常值相對風險回避系數效用函數的投資者而言，不確定性投資機會的定價與擇時與投資者當前財富數量有關。卓琳玲、胡志強通過對樣本公司的研究，發現樣本公司股票行為、債券發行和內部融資均呈下降趨勢，其中股票不是特別明顯，當市值杠桿比率上升時期，股票發行出現顯著地下降趨勢，此時市場時機選擇比較明顯，說明我國股市存在明顯的市場時機選擇行為。劉陽、劉強通過研究我國從上世紀90年代初-2010年1月的上證綜指和深證成指，分析異常收益率對整個期間收益的影響及擇時的可能，發現極少數具有超常收益的交易日對股票市場的長期收益具有顯著的影響，認為理性的投資者應該放棄擇時而選擇長期投資。王俊杰在擇時模型方面分析了行業指數存在的持續性和行業輪動特征，并以時間序列模型為基礎，構建動量模型、MS－GARCH行業擇時模型等量化擇時策略，回測結果MS－GARCH擇時模型戰勝行業動量模型和指數，表現較好。
溫婧茹對移動平均線理論進行改進，構造了最適參數，參考設計了觸線交易策略和過濾器交易策略，構建了家電板板塊靜態與動態相結合的股票池，實證得出，不同股票對應的最適參數不同，用個性化的參數進行決策能獲得更好的收益；應用收益率確定最適參數以擇股，結合觸線交易策略以擇時，能夠跑贏大盤，取得超額收益。曹力自適應均線更適合于組合類的標的，如指數或者封閉式基金，因為這些標的的走勢經過了平均的平滑，沒有突然的大起大落，更容易用均線來跟蹤趨勢的變化。而對于個股，波動形態和指數類表的不同，所以需要使用不同的參數，在大多數個股上能夠獲得超額收益，特別對強周期性行業的股票自適應均線有很強的擇時能力。但是自適應均線也不是萬能的，對于某些個股，因為波動形態的復雜，用自適應均線也無法獲得超額收益。曹力、徐彪從實證效果來看，利用可交易組合的均線模式識別找出的買入機會成功率較高，能抓住一些市場主要的反彈機會，因此累積收益非常出色?？山灰捉M合的均線模式識別方法是擇時交易，特別是熊市中擇時的有效方法。
1．3 研究框架
傳統的趨勢指標擇時策略往往是單指標的，并且策略參數通常是約定俗成的。單指標策略局限性和偶然性大，不能有效及時獲取收益和及時止損；約定俗成的常用參數值在面對各種波動幅度不同、周期性不同、價格彈性等不同的個股時也有失客觀性和靈動性。
所以，在探究一種改進針對個股的傳統趨勢指標量化擇時的策略。首先建立基于各傳統趨勢指標的單指標擇時策略，通過參數優化確定各單指標策略的最適參數；并在單指標的基礎上，創新性地通過指標的組合，構建一個綜合性且參數最優的組合指標擇時策略，以增強策略的穩定性和魯棒性，獲得更優的投資收益。
1．4 術語說明
（1）累計收益率：
（2）年化收益率：年化收益率是把當前收益率（日收益率、周收益率、月收益率）換算成年收益率來計算的，是一種理論收益率，并不是真正的已取得的收益率。
（3）夏普比率：夏普比率是一個可以同時對收益與風險加以綜合考慮的經典指標，它反映了單位風險基金凈值增長率超過無風險收益的程度。如果夏普比率為正值，說明在衡量期內基金的平均凈值增長率超過了無風險利率。夏普比率越大說明基金單位風險所獲得的風險回報越高。因此，夏普比率是可以同時對收益與風險加以綜合考慮的經典指標之一。
夏普比率=
（5）最大回撤率：在選定周期內任一歷史時點往后推，產品凈值走到最低點時的收益率回撤幅度的最大值。最大回撤率用來描述買入產品后可能出現的最糟糕的情況，是一個重要的風險指標。
2 理論概述
2．1 量化投資理論
量化投資是運用現代統計學和數學的方法，從大量的歷史數據中尋找并獲得超額收益的一種投資策略，投資者通過計算機程序，建立可以重復使用并反復優化的投資策略，嚴格按照這些策略所構建的數量化模型進行投資并形成回報。
量化投資的內容主要包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、算法交易、ETF／LOF套利、高頻交易等。量化投資在國外已有30多年的發展歷史，但在國內還是近年出現的新鮮事物。相比其他投資策略，量化投資在國外的運用已取得了更佳的業績。
與海外成熟市場相比，中國A股市場的發展歷史較短，投資理念還不夠成熟，相應的留給主動型投資發掘市場的潛力和空間也更大。國內很多實證文獻討論國內A股市場也尚未達到半強勢有效市場，因此量化投資理論引入國內證券市場是非常有意義的，它以正確的投資理念為根本，通過各種因素的分析，以全市場的廣度、多維度的深度視角掃描投資機會，在中國市場的應用將更顯其優勢。
2．2 擇時理論
量化擇時是量化投資的一種，它利用數量化的方法，通過對各種宏觀微觀指標的量化分析，試圖通過回溯歷史數據，找到影響大盤走勢的關鍵信息，并且對未來走勢進行預測。如果判斷是上漲則買入持有；如果判斷是下跌則賣出清倉；如果判斷是震蕩則進行高拋低吸，這樣就可以獲得遠遠超越簡單買入持有策略的收益率。所以擇時交易是收益率最高的交易方式之一。
股票的量化擇時是預測市場以后的走勢，并由此來判斷調整投資組合的風險水平，從而獲取更大的收益，具體表現是現金流進出證券市場和在證券間比例變換的時機選擇。
2．3 趨勢追蹤理論
趨勢擇時的基本思想來自于技術分析，技術分析認為趨勢存在延續性，因此只要找到趨勢方向，跟隨操作即可。
技術指標是技術分析中使用最多的一種方法，通過考慮市場行為的多個方面建立一個數學模型，并給出完整的數學計算公式，從而得到一個體現證券市場的某個方面內在實質的數字，即所謂的技術指標值。指標值的具體數值和相互間關系直接反映證券市場所處的狀態，為操作行為提供指導作用。目前證券市場上的技術指標可分為“趨勢型指標”、“反趨勢型指標”、“能量指標”、“大盤指標”、“壓力支撐指標”等類別。
移動平均線（MA）是一種常用的趨勢型指標，由Joseph E．Granville于20世紀中期提出來。它是當今運用最普遍的技術指標之一，幫助交易者確認現有趨勢、判斷將出現的趨勢、發現過度延伸而即將發轉的趨勢。后來又逐漸衍生出其他類型的均線，如平滑異同移動平均線（MACD）、三重指數平滑平均線（TRIX）等。 這些均線理論常用兩根線的交叉作為交易信號，并以此作為買賣時點的判斷。
均線理論提供了一種簡單有效的使價格序列平滑并且使趨勢更易于辨認的方法。
因此綜合以上理論的優點，在此基礎上改進傳統趨勢指標的量化擇時策略，并創新性地開發更優的組合指標量化擇時策略，以達到及時獲取收益和及時止損的目的。
3 擇時策略模型建立
3．1 MA單指標策略模型的建立
MA移動平均是指連續若干交易日收盤價的算術平均，用來顯示股價的歷史波動情況，進而反映股價指數未來的發展趨勢。
其中
利用MA指標進行量化擇時，在短期移動均線與長期移動均線的交叉處進行買入或賣出擇時交易。以下分別建立買入和賣出法則的模型。
在短期移動均線下穿長期移動均線的黃金交叉處買入，故建立如下數學模型：
mabuy=1，MA（s）t＞MA（s）t-1&MA(s)t＞MA(l)t&MA(s）t-1＜MA（l）t-10,其他（6）
其中mabuy=1，表示滿足買進，mabuy=0表示不滿足買進。
在短期移動均線上穿長期移動均線的死亡交叉處賣出，故建立以下數學模型：
mabuy=1，MA（l）t＜MA（l）t-1&MA(s)t＜MA(l)t&MA(l）t＞MA（l）t-10,其他
其中mabuy=1，表示滿足賣出，mabuy=0表示不滿足賣出。
3．2 MACD單指標策略模型的建立
MACD即指數平滑異同移動平均線，是根據均線的構造原理，通過分析短期指數移動平均線與長期指數移動平均線之間的聚合與分離狀況，對買進、賣出時機做出判斷的趨勢型技術指標。
MACD的計算如下：
（1）計算短期（ms）指數移動平均線EMA1和長期（ml）指數移動平均線EMA2。
（2）計算離差值DIF＝EMA1－EMA2。
（3）計算DIF的M日指數移動平均線，即DEA。
（4）計算MACD＝2（DIF－DEA）。
利用MA指標進行量化擇時，在DIF與DEA的交叉處進行買入或賣出，分別建立買入和賣出法則的模型。
當DIF、DEA均為正值，DIF向上突破DEA時，為買入信號，建立如下數學模型：
macdbuy=1，DIFt＞DIFt-1&DIF＞DEAt&DIFt-1＜DEAt-1&DIF＞00,其他 （8）
其中，macdbuy=1表示滿足買進，macdbuy=0表示不滿足買進。
當DIF、DEA均為負值，DIF向下跌破DEA時，為賣出信號，建立如下數學模型：
macdsell=1，DIFt＜DIFt-1&DIFt＜DEAt&DIFt-1＞DEAt-1&DIF＜00,其他（9）
其中macdsell=1，macdsell=0表示滿足賣出，表示不滿足賣出。
3．3 MA－MACD組合指標策略模型的建立
組合模型構建兩個新的信號變量：買入信號個數閾值“buy”（1≤buy≤2，整數）和賣出信號個數閾值“sell”（1≤sell≤2，整數）。
買入信號個數閾值“buy”表示：當MA策略中的“mabuy＝1”的買入信號個數與MACD策略指標中的“macdbuy＝1”的買入信號個數之和至少達到閾值“buy”（1≤buy≤2)數量個時才進行買入交易。
即“buy”閾值取不同值時，買入信號組合滿足買入條件的情況如下：
buy=1時，滿足買入情況：mabuy=1||macdbuy=1||macdbuy=1||mabuy=1&macdbuy=12時，滿足買入情況：mabuy=1&macdbuy=1（10）
賣出信號個數閾值“sell”表示：當MA策略中的“mabsell＝1”的賣出信號個數與MACD策略指標中的“macdsell＝1”的賣出信號個數之和至少達到閾值“sell”數量個時才進行賣出交易。
即“buy”閾值取不同值時，買入信號組合滿足賣出條件的情況如下：
sell=1時，滿足賣出情況：masell=1||macdsell=1||mabsell=1&macdsell=12時，滿足買入情況：masell=1&macdsell=1（11）
3．4 模型最優參數的選擇
就個股而言，不同的計算參數，將導致不同的擇時效果。面對各種波動幅度不同、周期性不同、價格彈性等不同的股票，如果盲目套用經典參數可能會有失客觀性和靈動性。因此， 在進行量化擇時策略構建時，需要針對個股進行策略的參數優化，檢驗指標不同參數的測試效果，并最終選擇一個最優的參數組合。
夏普比率是一個可以同時對收益與風險加以綜合考慮的經典指標，它反映了單位風險基金凈值增長率超過無風險收益的程度。如果夏普比率為正值，說明在衡量期內基金的平均凈值增長率超過了無風險利率。夏普比率越大說明基金單位風險所獲得的風險回報越高。因此，夏普比率是可以同時對收益與風險加以綜合考慮的經典指標之一。
4 個股實證分析
4．1 數據選擇
為驗證上述模型的有效性，個股實證以深圳證券交易所的華誼兄弟300027為交易標的，選取來源于國泰安2011．1．1－2014．6．30的基本面數據庫，包括個股開盤價、收盤價等。
4．2 MA單指標擇時策略仿真回驗
首先對該股策略進行參數優化：本策略中對于參數，在測試期間內，以2天為間隔，測試范圍從2天到20天；以5天為間隔，測試范圍從20天到120天；搜索精度為1；測試回驗30天，截止日期設為2013－12－31。通過回驗得到參數優化結果（見表1）。
如表1所示，最優組合（s，l）＝（2，20），當以2日為短期均線，20日為長期均線，在參數優化測試期間進行交叉擇時時效果較好，在回驗測試期間內夏普比率達2．4234。
確定最優后，運用國泰安量化交易平臺QIA進行策略交易仿真回驗。設定合約保證金為1，合約乘數為1，市場參與度為0．5，買方手續費為0．05‰，賣方手續費為0．05‰，交易賬戶為股票賬戶并設定初始資金為1 000 000元，以一年期國債利率為無風險利率，并以滬深300為業績比較基準，以數據庫所給時間2011年1月1日-2014年6月30日為策略回驗時間區間進行回驗。最終結果（見圖1、表2）。
回驗結果顯示，此單指標策略在2011年1月1日-2014年6月30日間的累計收益率達42．26％，年化收益率達11．10％，高出同期的滬深300指數比較基準，并且勝率達60．80％。由此我們可以得出結論，采用MA單指標策略進行個股量化擇時交易也能獲得較優的投資回報。
4．3 MACD單指標擇時策略仿真回驗
對該股策略進行參數優化：該策略需要優化確定的參數主要包括短期指數移動平均線的計算天數ms、長期指數移動平均線的計算天數ml，以及DEA的計算天數M。本策略的參數優化依然以最大化夏普比率為最優化目標函數，并使用Matlab的模式搜索算法在設定的回驗時段內搜索最優參數組合（ms，ml，M）。
對于參數ms，在測試期間內，以2天為間隔，測試范圍從2天到20天；參數ml以5天為間隔，測試范圍從20天到120天；參數M以5天為間隔，測試范圍從5天到60天；搜索精度為1；測試回驗30天，截止日期設為2013－12－31。通過回驗得到參數優化結果如下：
如表3所示，最優組合（ms，ml，M）＝（2，25，10），當以2日為短期指數移動平均線計算天數，25日為長期指數移動平均線計算天數，10日為DEA計算天數，進行交叉擇時時效果較好，在回驗測試期間夏普比率達3．0682。
組合指標擇時策略仿真回驗。由于組合指標策略是建立在單指標策略基礎上的，所以該策略中的參數（s，l）、（ms，ml，M）即為模型一和模型二參數優化后確定的值，而參數（buy，sell）的組合情況有（2，2）、（2，1）、（1，2）和（1，1）四種，閾值組合選取哪個使得策略最優則需要進一步的參數優化。
對于參數buy，初始值設為2，測試最小值為1，最大值為2，步長設為1；參數sell，初始值設為2，測試最小值為1，最大值為2，步長設為1；搜索精度設為1；測試回驗90天，截止日期設為2013－12－31。通過回驗得到參數優化結果（見表4）。
如表4所示，最優組合（buy， sell）＝（1，1），即當買入信號個數至少有一個時就進行買入交易，賣出信號個數至少有一個時就進行賣出交易，以此進行組合指標擇時效果最好，在參數優化回驗測試期間夏普比率達2．490 3。
5 結論
從價格沿趨勢移動和歷史會重演的角度出發，運用傳統趨勢指標MA和MACD，分別建立MA、MACD的單指標擇時策略模型并通過模式搜索算法分別求出兩個策略的最優參數，從實證結果看趨勢型指標可以抓住大的波段行情，獲得超額收益，具有較好的擇時效果。在此基礎上再創新性的運用通過設置買入和賣出信號個數閾值的方法構建二者的最優組合指標模型，增強了擇時的穩定性和魯棒性，在有效降低風險的同時提高了收益率。
綜上所述，基于以上的不足之處，以后將沿著組合指標擇時的思路繼續深入研究以對目前的研究進行改進。未來的工作主要是：對于用于組合的單指標要進行更為全面的擴展，引進其他經典趨勢型指標DMA平均線差指標、TRIX三重指數平滑移動平均指標等，同時把指標類型拓展至其他類型，如反趨勢型指標ACCER幅度漲速指標等，量價指標APBP人氣意愿指標等，大盤指標OBOS超買超賣指標等，壓力支撐指標ENE軌道線指標等。通過增加組合趨勢型數量和組合指標類型，以使組合指標策略更全面、更切合實際市場。
參考文獻
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從開始的分級基金到如今的量化對沖專戶，銀華量化投資團隊在量化投資的本土化上進行了卓有成效的嘗試。如今，銀華分級基金規模已經占到市場一半左右份額，而量化對沖專戶的規模也已超過10億元。時間和專戶業績證明了銀華量化團隊卓越的投資管理能力。2013年，銀華量化對沖專戶產品的費前平均年化收益超過15%，最高的賬戶則超過30%。
周毅認為，在中國，量化對沖產品有著廣泛的客戶基礎，只要做好產品和策略，滿足客戶的投資需求，量化對沖產品將有十分廣闊的發展空間。目前，銀華在量化對沖策略的本土化上，已經取得了顯著的先發優勢，隨著監管制度的變革以及金融工具的發展，量化對沖事業的春天已經到來。
步步為營 四年精磨優秀團隊
2010-2011年，周毅以分級基金作為量化投資的突破口，帶領銀華量化團隊初戰告捷。當年，銀華的分級基金一鳴驚人，獲得了不可動搖的市場地位，也為此后銀華的量化之路提供了市場認可度和基礎支持。
2012年，周毅向著量化投資本土化進一步邁進，從量化專戶開始嘗試絕對收益。團隊先后建立了側重阿爾法策略和套利策略的研究小組。
2013年，來自銀行渠道的數據顯示，銀華基金管理的量化對沖專戶扣除全部費用后的平均收益率達到12.65%，凈值波動率卻僅為滬深300指數的1/4，而夏普比率則高達1.95，創造了穩定的絕對收益。
成績的取得與銀華基金量化團隊的打造是密不可分的。周毅介紹，2010年，銀華基金最早在國內設立量化投資部。2013年，銀華量化的團隊架構已經相對完整、人才配置齊全，團隊中的骨干力量均有海外留學經歷和多年海外量化投資相關工作經驗。在天時、地利、人和齊備的機遇之下，銀華量化團隊逐漸發展完善，并在實戰中得到了鍛煉。
信托“破剛”獨門策略巧奪市場
2014年，周毅看中了信托業拐點帶給量化對沖的好時機。
周毅認為，信托與量化對沖，看似毫無相關性，但實際上面對的是同一類投資者——追求穩定回報的高凈值客戶。
“過去幾年，信托做得非常好，剛性兌付帶來了低風險下的高回報。投資者更熱衷于信托產品，而對沖基金則相對顯得冷門?！敝芤阏f。
而到了2014年，事情正在發生變化。對非標投資的控制讓信托業走入瓶頸，2013年底，信托發展所依賴的房地產業和礦業進入衰退周期，多只信托產品出現兌付危機，打破“信托剛性兌付”的呼聲也越來越高，這意味著其投資屬性正在改變。
周毅認為，面對這種趨勢，未來可能有一部分投資者將從信托產品中脫離，轉而選擇新的投資方向。而對沖基金相對來說是個新興投資工具，需要向客戶證明自己的絕對收益能力和風控能力?！皩τ谌魏涡屡d的投資種類，重要的是你有過硬的管理業績，以數字證明自己?！敝芤阏f。
目前銀華量化對沖專戶產品的投資策略大概分為兩種模式：阿爾法策略和套利策略。所謂阿爾法策略，是專注于創造絕對收益。根據A股市場的特點，銀華將理論上的阿爾法策略進行了改造，以傳統的主動型股票研究分析結果為基礎，利用多因子模型來控制組合的風險和相關性，追求超越市場平均回報的絕對收益，為投資者提供持續穩定的阿爾法回報。
第二類策略是套利策略，即利用衍生品到期收斂特點進行套利。銀華采用的多為分級基金套利。這種方法能夠為組合貢獻低風險收益。
不管是阿爾法策略還是套利策略，都不依賴擇時，而是在所選的股票和放空的標的之間的相對強弱差上，賺取絕對收益?！皩_并不需要判斷某個行業是漲還是跌，只是基于相對強弱，中間的差是回報。對指數也是同樣的道理。”周毅介紹，“這也是國外對沖機構廣泛使用的投資方法。”
當對沖投資策略程序一旦設定好，就像是一個冷靜理性的基金經理，沒有貪婪和恐懼等情緒。量化投資可能產生不了歷史上最棒的基金經理，但是確實是一種回報穩定的投資方式。
對沖春天期待機制與產品創新
周毅表示，他十分期待中證500股指期貨、個股期權以及股指期權的推出。他堅信，從發展趨勢來講，中國的衍生工具會越來越多，國外成熟的量化對沖投資模式未來在中國大有用武之地，同時量化投資管理的資金規模也會變大。
在目前的階段，周毅并不認可過快提升對沖類產品的規模。國際經驗表明，任何一個優秀的對沖基金公司的管理規模都是有上限的。不管多好的策略，它所能支持的資金量，所能支持的衍生品存貨量和股票量都是有限的。
周毅測算，僅就目前的投資標的而言，銀華團隊可以有效管理的量化對沖基金規模極限或為50多億元，而單只對沖基金的理想規模大約是5億元左右。但隨著中證500股指期貨、股指期權等衍生工具誕生，這個規模會大幅增加。
中國證券市場早期盛行純技術分析,前幾年風行價值投資,現在數量化投資正在成為新方向,一場新的投資變革也許就在醞釀中。今年8月初滬指從3478點一路暴跌,在市場人士看來如果沒有基金的殺跌,股市應該不會有這么慘。而基金引進量化投資,將改善傳統基金追漲殺跌的市場常態,實現真正意義上的創新。
量化基金發行提速
今年上半年,嘉實量化阿爾法、中海量化策略兩只量化基金的推出,打破了國內量化基金多年的沉寂。而近期,更是有3只量化基金同時登臺亮相,且各具特色。截至目前,國內基金市場上已經發行7只量化基金,包括光大保德信量化核心、上投摩根阿爾法、嘉實量化阿爾法、中海量化策略、長盛量化紅利策略股票型基金、富國滬深300增強基金及華商動態阿爾法基金。前兩只分別成立于2004年8月和2005年10月,而后5只均是今年才成立。量化基金時隔四年后的再次大量推出,引起了市場的密切關注。種種跡象表明,以定性投資為主的國內基金業正在掀起一場量化投資浪潮。
光大保德信量化核心,一方面通過光大保德信的多因素數量模型對股票的預期收益率進行估算,個股預期收益率的高低決定投資組合是否持有股票;另一方面,投資團隊從風險控制角度,重點關注數據以來的信息,通過行業分析和個股分析形成對量化的補充;最后由投資組合優化器根據預先設計的風險構建組合。
上投摩根阿爾法基金,同步以“成長”與“價值”雙重量化指標進行股票選擇,然后研究團隊對個股進行基本面審核,結合跟蹤誤差的緊密監控,以求不論指數高低,市場多空,皆創造主動管理回報。投研團隊最終決定進入組合的股票,量化分析是輔助和基礎。
嘉實量化基金,以“定量投資”為主,輔以“定性投資”。通過行業選擇模型,捕捉具有投資吸引力的行業,然后再在所選行業中運用阿爾法多因素模型篩選個股。定性的輔助作用表現在利用基本面研究成果,對模型自動選股的結果進行復核,剔除掉滿足某些特殊條件的股票。
中海量化策略,以量化模型作為資產配置與構建投資組合的基礎。根據量化指標實行從一級股票庫初選,從二級股票庫精選,再根據相關模型計算行業配置權重。結合行業配置權重,組合每只股票的配置比例。
長盛量化紅利策略股票型基金,是作為國內首只運用“量化投資”策略投資于紅利股票的基金,該產品將給投資者帶來不同于傳統基金的新體驗。該只基金的另一個顯著特點是“瞄準紅利”。所謂紅利,強調的是具有較高安全邊際、較低下行風險的價值型投資,在目前市場總體估值處于歷史平均水平時,價值型風格更能獲得投資者的青睞。
富國滬深300增強基金,以滬深300指數為追蹤標的,并對指數基金進行增強,并且是國內第一只采用量化方法進行主動增強的滬深300指數基金。量化增強的方法主要包括:利用多因子阿爾法模型選擇股票;通過風險估測模型有效控制風險預算,并通過交易成本模型控制成本、保護業績。相比定性的方法,定量投資手段在對成份股較多的指數進行增強方面以及控制跟蹤誤差方面具有很強的優越性。
當前適逢宏觀經濟、證券市場復蘇向上之際,匯集A股市場300只規模大、流動性好、最具代表性股票的滬深300指數,有望迎來較好表現。而以滬深300為跟蹤標的,并利用定量投資模型進行主動增強的富國滬深300增強基金,亦面臨良好的投資環境與投資時點。
華商動態阿爾法基金,將以高阿爾法值的股票為主要投資目標,采用量化投資的方法,努力在有效控制風險的同時提高基金組合收益。華商動態阿爾法基金的投資將主要采用阿爾法策略和量化策略。阿爾法策略是依靠精選行業和個股,來獲取超過大盤表現的超額收益。量化策略是指采用數量化分析方法來對股票進行分析和篩選,基于數量模型來配置行業權重。它具有投資范圍更廣、紀律性更強、投資思想可驗證等優勢,更能夠限制投資過程中主觀隨意性可能帶來的損失,幫助基金經理進行客觀決策。
定量投資適合A股市場
正因為A股市場不是特別有效的市場,數量化投資策略正好可以發揮其紀律性、系統性、及時性、準確性、分散化的各種優點,從而捕獲國內市場的各種投資機會。相比定性投資,現階段A股市場的特點更適合采用客觀、公正而理性的定量投資風格。
股票市場復雜度和有效性的增加已對傳統定性投資基金經理的單兵作戰能力提出了挑戰。相對于海外成熟市場,A股市場的發展歷史較短,有效性偏弱,市場上被錯誤定價的股票相對較多,那么,留給定量投資策略去發掘市場的無效性、尋找超額收益的潛力和空間也就更大。事實上,盡管量化基金在國內的發展歷程較短,但是從國內已有的兩只采用了定量投資方法并且已經運作了一段時間的基金來看,量化基金被證明是適應中國市場的。
量化基金產品包括但不限于數量化共同基金產品、指數基金產品、指數增強型基金產品、行業指數基金產品、風格類指數基金產品、策略指數基金產品、ETF產品、收益分級型產品等等。從數量化投資提供的工具和方法來看,能夠給投資者提供的基金產品可以說是百花齊放,還應該做到有的放矢,滿足投資者不同風險收益偏好的投資需求。
量化投資需過三道坎
我國A股市場的量化基金仍然才開始起步,各方面都有待進一步的完善。不僅機構需要有完善數量化投資策略各方面的耐心,也需要投資者給數量化基金以耐心。采用數量化策略的共同基金要在中國市場獲得成功,仍有很長的路要走,需要不斷的修正數量模型以適應中國市場的特征。
對于量化基金的產品設計,雖然量化基金一般都是采用多因素模型對股票進行分析和篩選,但不同的量化基金產品的側重點是不一樣的,也就是說,包括投資思路、觀察角度、分析方法等在內都是不同的。在個股篩選和分析的角度、行業分析的角度、大類資產配置的角度等方面,均有不同的思路,因此,不同的量化基金產品可以體現出各自不同的投資理念和各自的投資特色。
具體來說,基金要想真正推行量化投資,主要應該跨越如下“三道門檻”。
首先,目前國內對做空的限制以及投資產品的稀缺,導致很多成熟的數量化投資手段不能在國內得以應用。一些對沖策略可能需要期貨類的投資產品,而有些統計套利策略可能需要市場上要有做空的手段,目前這些條件在A股市場上尚不具備,因此,在一定程度上制約了量化投資的施展空間。
其二,中國目前對于基金的考核體系比較短期化,部分量化基金經理有可能迫于短期排名的壓力,也去追漲殺跌,不去執行相當于投資紀律的量化策略,這就恰恰偏離了量化基金設計的初衷。量化投資策略成功與否需要從長期來看,不能因為短期內跑不過市場就認為量化基金管理得不好,對于量化基金的評價時間不能太短。
此外,量化投資對人的要求很高。量化投資需要考慮的一個重要因素是預測相對于市場的超額收益,即阿爾法收益,找到阿爾法預測模型。在阿爾法預測上,要保證不斷有新的阿爾法策略產生。一個新的阿爾法策略出來后,過一段時間就被市場充分理解,可能阿爾法收益就會逐漸消失,這就需要不斷產生新的阿爾法收益模型。
量化基金本土化前景
A股市場的發展歷史較短,有效性偏弱,市場上被錯誤定價的股票相對較多,那么,留給定量投資策略去發掘市場的無效性、尋找超額收益的潛力和空間也就更大。相比定性投資,現階段A股市場的特點更適合定量投資客觀、公正而理性的投資風格。股票市場復雜度和有效性的增加已對傳統定性投資基金經理的單兵作戰能力提出了挑戰。正因為市場的弱有效性,數量化投資才更有發揮的價值。這也是量化基金可以在中國本土化獲得成功的有利條件。
數量化投資可以為投資者帶來更多、更豐富、更有特色的基金產品,豐富機構的產品線。只有建立完善的產品線,才能滿足不同投資者的需求,才能在不同的市場狀況下獲得發展,才能有強大的基金公司。機構可以從數量化投資所帶來的無限量基金產品線上獲得豐厚的利益。
數量化投資不僅可以增加基金的產品線,而且數量化投資策略本身也是對傳統基金投資的一個強有力的補充和增強。數量化投資的好處是可以將各種適合不同經濟環境、不同市場環境的投資理念明確地刻畫出來,并可以加以建議。那些成功的投資理念通過數量化方式就可以方便地加入投資決策中去。數量化投資策略對提升基金等機構投資者的投資決策能力無可限量。
【關鍵詞】系統 選擇 開發
北京時間2013年8月16日11點05分31秒到05分56秒的短短26秒里，中國石化和工商銀行兩大權重龍頭先后漲停。之后多只權重股迅速跟進大幅拉升；根據事后調查結果，造成這一事件的光大烏龍交易以70億的成交量，卻造成了日均交易量在2000億以上的A股市場的大盤指數瞬時上漲超過5%的漲幅，這讓貌似遙遠的量化交易突然出現在國內投資者的面前，很多普通投資者這才發現自己同量化交易戰斗已經很久了。如何獲得一個擁有高速精準的數據、高性能程式交易以及高度的開放性和前瞻性等特點的專業的交易平臺，這正是本文嘗試解決的問題。
一、如何選擇國內現有平臺
目前的量化交易平臺可以從開發語言、技術架構、系統架構、策略方向、交易方式等幾個方面，分為中低端和高端量化交易平臺。
（一）中低端量化交易平臺
中低端平臺只支持復雜度不高的腳本語言實現策略邏輯，多數的實現只能在圖表上加載技術指標進行自動化交易、程序化交易等量化交易方式。它一般采用的技術架構是投資者使用平臺商提供的客戶端軟件，采用互聯網接入方式連接平臺商或者金融經紀公司提供的行情和基礎數據服務器，投資者在本地運行的策略觸發后，通過經紀公司的普通交易席位進行交易。國內應用的中低端量化交易平臺主要有文華贏智程序化交易、交易開拓者、金字塔決策交易系統等。
（二）高端量化交易平臺
高端量化平臺除了支持復雜腳本語言實現策略邏輯外，均支持直接使用C++、JAVA等開發語言實現復雜的策略邏輯，采用多進程、多線程方式進行自動化交易、程序化交易、算法交易。行情和交易的延時都要求盡可能最低。它適合機構投資者進行趨勢、套利、對沖、高頻等對行情和交易要求高、邏輯復雜度高的策略。國內主流的高端量化交易平臺主要有龍軟DTS、國泰安量化投資平臺、天軟量化平臺等。
總的來說，中低端平臺適合投資者進行趨勢、反趨勢等對行情和交易邏輯要求不高的策略，高端交易平臺適合機構投資者進行趨勢、套利、對沖、高頻等對行情和交易要求高、邏輯復雜度高的策略。同時不同的平臺費用也不同，投資者必須根據自己的交易要求和費用承擔能力來選擇最適合自己的量化交易平臺。
二、自己打造量化交易系統。
由于MATLAB、R語言這些新一代面向對象、功能強大的語言的出現，獲取免費證券和期貨的數據并不難，同時出于交易保密的要求，再加上使用功能強大的現有平臺費用很高，越來越多的個人和中小機構選擇自己或委托別人開發自己的量化交易系統。
（一）語言選擇
很多大的機構都有自己軟件團隊開發量化交易平臺，大多選擇C語言、C++、JAVA等開發語言，有的甚至使用機器語言，但MATLAB、R語言逐漸成為主流的開發語言。
1.MATLAB簡介：MATLAB的是美國MathWorks公司出品的商業數學軟件，用于算法開發、數據分析以及數值計算，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。其優勢在于：用戶可以利用MATLAB進行：（1）交易策略實現和回測、投資組合優化和分析。（2）資產分配、金融時序分析、期權價格和敏感度分析、現金流分析。（3）風險管理、預測和模擬、利率曲線擬合和期限結構建模。（4）Monte Carlo模擬、基于GARCH的波動性分析等
2.R語言：R語言是一個高效率的實驗平臺：通過R語言可以很高效的實現前沿paper的模型方法，同時R語言又提供與C，C++等傳統語言工具的量化結合，作為免費開源的數據處理語言，至少幾百名世界知名統計學家在算法上的支持，至少幾百名世界頂尖的Fortran，C，C++數學庫編程高手在代碼上的支持，大數據計算平臺的運算支撐，開放金融數據資源的免費接入，前沿期刊與代碼工具的協同
（二）量化投資重要支撐：IT系統
一個高水準的量化交易系統，必須實現以下的4種功能：
1.歷史數據統計后驗。歷史數據統計一般以收盤價或者日均價作為買入賣出的交易價格。然后根據設定的交易價格計算出在某一段時間內的收益率、超額收益、夏普率等結果。歷史數據統計后驗的優勢是效率高、簡單方便。缺點是不夠精確，尤其不能考慮資金量對市場的影響。這個階段的IT要求：簡單的原語/多市場的數據/各種盈虧報表分析。
2.歷史高頻交易數據后驗。歷史高頻交易數據后驗的核心在于根據歷史高交易頻數據進行模擬撮合，撮合算法主要是判斷在某個時段的成交量的成交比例。這個步驟的IT要求：快速撮合能力
3.高頻數據實時模擬。策略后驗無法檢驗其在樣本外的效果。解決這個問題的方法是進行高頻數據的實時模擬交易。實時模擬交易是將策略寫成一個DLL，放在模擬平臺上自動運行。高頻數據實時模擬和實盤交易已經非常接近，對沖擊成本的考慮，市場容量的考慮基本上和實盤已經一致，唯一不能解決的就是對市場的影響，這個階段的IT要求：一個簡單高效的統一的交易接口API
“沒有互聯網大數據的時候，量化投資技術僅僅是機構投資者使用，有了互聯網大數據，量化投資便成為普惠金融，成為中小投資者能夠采用的投資方式。”1月下旬，在接受《投資者報》記者采訪時，微量網絡科技（北京）有限公司董事長馮永昌表示。
所謂量化投資是基于大數據分析，以統計學的思維研究市場。這在機構投資中十分常見，也深受華爾街的金融家們偏愛。而微量網正是通過互聯網大數據技術，讓“神秘”的量化投資“平民化”。形象的來說，中小投資者可以像去淘寶購物一樣，到微量網購買一個“智能大腦”，在這個大腦的幫助下，選擇投資策略，從而讓賺錢成為大概率事件。
讓量化投資成為普惠金融
馮永昌是北京大學光華管理學院培養的第一批統計學博士，2007年進入嘉實基金。在此期間，他注意到基金投資時，大量使用量化投資策略，但當時的量化交易工具，都是基于本地網絡，受本地用電、網絡環境穩定性等情況約束，存在交易風險。他萌生了研發一種云交易技術的想法，可以將交易托管在云端。
馮永昌離開嘉實基金后，第一個合伙人是后來的“余額寶之父”周曉明。當時他們想一起做一個結合互聯網技術，用量化交易方式進行投資的基金，但當時有資金、有策略，卻缺乏相應的技術，馮永昌決定先解決技術問題，于是他創辦了一家軟件科技企業。
在研發相關技術的過程中，馮永昌認識到，這項技術既然可以幫他解決量化投資中存在的問題，也可以幫助中小投資者采用量化投資的方式進行投資?；诨ヂ摼W技術，可以搭建這樣一個平臺，有能力提供投資策略的人或機構，在這個平臺上銷售自己的投資策略，而投資者則在這個平臺上購買量化交易策略，實現策略提供者和策略使用者的對接。
正是基于這樣的思考，馮永昌又創辦了微量網。
“微量網類似于是一個‘淘寶商城’，商城中既包括針對投資者的量化投資策略評價和推薦，也包括針對策略提供者的策略生產和出售。而投資者只需在這個平臺上，按照自己的風險偏好，購買某個投資策略，選擇開始，就可以委托網絡機器人來管理自己的投資?！瘪T永昌介紹。
截至2015年1月底，已有近千個策略被提供到微量網平臺。而微量網也擁有了大量使用者，其中有理財者、也有股民和期民，理財者主要通過債券逆回購方式進行投資理財，而股民和期民則主要使用程序化交易和量化投資的策略，即將自己的賬號與微量網綁定，在微量網上購買策略，然后進行證券、期貨交易。
馮永昌當初設計的時候，就將微量網的用戶定位為100萬元投資規模以下的中小投資者。數據顯示，目前微量網的用戶以資金額在30萬元左右的投資者為主。微量網的出現讓“高大上”的量化投資變成了中小投資者也可以使用的工具。
低門檻的投資平臺
股民李華（化名），原來在國泰君安開戶炒股，為了體驗在微量網進行量化投資，近期又在與微量網有合作關系的光大證券開戶，投資數萬元，“嘗鮮”微量網，他選了兩個策略組合進行交易。
以前李華自己炒股的時候，一直擔心自己知道什么時候買，但不知道什么時候賣，以及該賣的時候，自己沒時間顧不上賣。使用微量網投資，可以通過綁定策略來止損，每個策略都有自己的止損點，也可以設置賬戶止損，李華給自己賬號設置為虧損15%就自動止損，這讓李華頗感放心。李華介紹，進行量化投資半個多月以來，他的投資略有盈余，他期待微量網能夠幫助他解決賣出股票的時機問題。
馮永昌評價，微量網就是將碎片化的投資管理能力集合起來，使之變成微量網上的策略，傳遞給微量網的用戶，縮短散戶和機構之間的差距。
在股市，知道什么時候買，不知道什么時候賣，是學生;知道什么時候買，也知道什么時候賣，是老師;而微量網則更進一步，高度紀律化，能夠精準無誤地保證執行，降低人為情緒波動的影響，基于大數據，對投資做出判斷和選擇，降低風險。
然而，微量網如何確保平臺上策略提供者策略的有效性？馮永昌解釋，微量網是一個C2C的平臺，任何自然人都可以給微量網提供交易策略，但微量網會以專業的技術力量對策略進行長期跟蹤，嚴格審核，通過實測驗證等手段，保證其有效。策略提供者還要負責維護策略，對其進行必要的修正。
“微量網會以第三方專業的技術力量對策略進行長期跟蹤，還會觀察策略的風險特征及市場環境等，所有結果都會在用戶端詳細展示，幫助投資者進行選擇。”馮永昌說。
還將繼續“燒錢”
來自微量網的統計顯示，在去年12月9日（當天上證綜指和深圳成指都達到了單日最大振幅9%），微量網70%的策略創造了期貨、股票市場新高，80%用戶創造了單日3%以上的收益，股指期貨策略尤為出色，當日用戶受益45%以上。而在今年“1?19”股災當天，微量網的用戶同樣實現了十分可觀的收益。
馮永昌評價，市場波動越大，投資者通過量化交易套利的空間就越大，還可以盡量規避風險。因此股市等市場波動大的時候，恰是推廣微量網的最好時機，2015年微量網將會加大市場推廣力度。
微量網此前已經接受過一輪天使投資，目前正在進行新一輪融資。與新投資機構的談判已進行了數月，預計將很快會結束談判，引入新的資金。
“新的資金進來后，微量網會繼續‘燒錢’，會界面更友好的版本，充實研發團隊和客服工作人員，繼續以較低的價格將策略提供給使用者?！瘪T永昌介紹。
【關鍵詞】量化投資；量化投資體系；證券市場
一、量化投資及量化投資體系的定義
什么是量化投資？簡單來講，量化投資就是利用計算機科技并結合一定的數學模型去實現投資理念與投資策略的過程。與傳統的投資方法不同的是：傳統的方法主要有基本面分析法和技術分析法這兩種，而量化投資主要依靠數據和模型來尋找投資標的和投資策略。量化投資系統則是由人設定出某種規則，在計算機當中根據規則構建這種模型，而后由計算機自己去根據市場的情況進行一些投資機會的判斷。從他們投資方式的區別當中可以看出，量化投資更依賴于數據，傳統投資則更依賴于人的主觀判斷。從這點上來說，量化投資可以有效的規避一些人為的錯誤判斷。
二、我國量化投資體系的發展
在美國，量化投資方法的發展己經有將近年的歷史，量化方法從允嫉較衷謖嫉矯攔市場30%上以上的比重。而在中國，量化投資只是剛剛起步而己。但是已經有很多基金公司允即罅Υ蛟熳約旱牧炕投資團隊，期望在傳統的基本面研究之外源匆黃新的投資天地。國內證券市場上成立比較早的量化投資基金主要包括：嘉實基金――嘉實量化阿爾法股票、上投摩根基金管理有限公司――上投摩根阿爾法、光大保德信基金――光大量化、富國基金管理有限公司――富國滬深增強、國泰君安資產管理公司――君享量化。近年來，一些公募基金、私募基金也都不斷加快了布局量化投資基金的方法。這些量化投資基金，主要研究了基于基本面的多因子選股模型，這些投資組合因子主要包括：公司財務基本面數據，市場行情數據，行業數據等，并在實證中不斷完善量化投資指標因子的選取。研究行業以及個股的價格趨勢，運用道氏理論、K線理論、波浪理論、切線理論、形態理論等一些常用的技術分析方法建立不同風格的投資模型和投資組合。
三、量化投資的優點
量化投資作為一種有效的主動投資工具，是對定性投資方式的繼承和發展。實踐中的定性投資是指，以深入的宏觀經濟和市場基本面分析為核心，輔以對上市公司的實地調研、與上市公司管理層經營理念的交流，發表各類研究報告作為交流手段和決策依據。因此，定性投資基金的組合決策過程是由基金經理在綜合各方面的市場信息后，依賴個人主觀判斷、直覺以及市場經驗來優選個股，構建投資組合，以獲取市場的超額收益。與定性投資相同，量化投資的基礎也是對市場基本面的深度研究和詳盡分析，其本質是一種定性投資思想的理性應用。但是，與定性投資中投資人僅依靠幾個指標做出結論相比，量化投資中投資人更關注大量數據所體現出來的特征，特別是挖掘數據中的統計特征，以尋找經濟和個股的運行路徑，進而找出阿爾法盈利空間。與定性投資相比，量化投資具有以下優勢：
（一）量化投資可以讓理性得到充分發揮
量化投資以數學統計和建模技術代替個人主觀判斷和直覺，能夠保持客觀、理性以及一致性，克服市場心理的影響。將投資決策過程數量化能夠極大地減少投資者情緒對投資決策的影響，避免在市場悲觀或非理性繁榮的情況下做出不理智的投資決策，因而避免了不當的市場擇時傾向。
（二）是量化投資可以實現全市場范圍內的擇股和高效率處理
量化投資可以利用一定數量化模型對全市場范圍內的投資對象進行篩選，把握市場中每個可能的投資機會。而定性投資受人力、精力和專業水平的限制，其選股的覆蓋面和正確性遠遠無法和量化投資相比。
（三）是量化投資更注重組合風險管理
量化投資的三步選擇過程，本身就是在嚴格的風險控制約束條件下選擇投資組合的過程，能夠保證在實現期望收益的同時有效地控制風險水平。另外，由于量化投資方式比定性投資方式更少的依賴投資者的個人主觀判斷，就避免了由于人為誤判和偏見產生的交易風險。當然，無論是定性投資還是量化投資，只要得當的應用都可以獲取阿爾法超額收益，二者之間并不矛盾，相反可以互相補充。量化投資的理性投資風格恰可作為傳統投資方式的補充。
四、量化投資的局限性
量化投資是一種非常高效的工具，其本身的有效性依賴于投資思想是否合理有效，因此換言之，只要投資思想是正確的，量化投資本身并不存在缺陷。但是在對量化投資的應用中，確實存在過度依賴的風險。量化投資本身是一種對基本面的分析，與定性分析相比，量化分析是一種高效、無偏的方式，但是應用的范圍較為狹窄。例如，某項技術在特定行業、特定市場中的發展前景就難以用量化的方式加以表達。通常量化投資的選股范圍涵蓋整個市場，因此獲得的行業和個股配置中很可能包含投資者不熟悉的上市公司。這時盲目的依賴量化投資的結論，依賴歷史的回歸結論以及一定指標的篩選，就有可能忽略不能量化的基本面，產生巨大的投資失誤。因此，基金經理在投資的時候一定要注意不能單純依賴量化投資，一定要結合對國內市場基本面的了解。
五、量化投資對中國的啟示
通過研究國外市場的發展和中國市場的特點，對中國市場上的監管創新，制定相關的法律法規也勢在必行。由于市場結構的差異，國內量化投資情況與國外有很大不同。技術型量化投資的應用主要是集中在期貨市場，并且有較高的推崇程度；金融型量化投資的應用主要集中在股票市場，由于需要應用的時間數據周期相對較長，實際中應用并不普遍。目前，中國金融市場正處于迅速發展的階段，很多新的金融工具在不斷被引進，用量化投資方式來捕捉這種機會，也是非常合理的。與國外相比，目前國內股票市場僅屬于非有效或弱有效市場，非理性投資行為依然普遍存在，將行為金融理論引入國內證券市場是非常有意義的。國內有很多實證文獻討論國內A股市場未達到半強勢有效市場。
目前對中國市場特點的一般共識包括：首先，中國市場是一個個人投資者比例非常高的市場，這意味著市場情緒可能對中國市場的影響特別大。其次，中國作為一個新興市場，各方面的信息搜集有很大難度，有些在國外成熟市場唾手可得的數據，在中國市場可能需要自主開發。這盡管加大了工作量，但也往往意味著某些指標關注的人群少，存在很大機會。其三，中國上市公司的主營比較繁雜，而且變化較快，這意味著行業層面的指標可能效率較低。而中國的量化投資實際上就是從不同的層面驗證這幾點，并從中贏利。例如，考慮到國內A股市場個人投資者較多的情況，我們可以通過分析市場情緒因素的來源和特征指標，構建市場泡沫度模型，并以此判斷市場泡沫度，作為資產配置和市場擇時的重要依據。
在中國金融市場的不斷發展階段，融資融券和股指期貨的推出結束了中國金融市場不能做空的歷史，量化投資策略面臨著重大機遇。運用量化投資的機理和方法，將成為中國市場未來投資策略的一個重要發展趨勢。量化投資在給投資者進行規避風險和套利的同時，也會帶來一定的風險，對證券具有助漲助跌的作用。由于國內股票市場還不夠成熟，量化投資在中國的適用性很大程度上取決于投資小組的決策能力和創造力。以經濟政策對中國量化投資的影響為例。中國的股市有“政策市”之稱，中國股市的變化極大的依賴于政府經濟政策的調節，但是經濟政策本身是無法量化的。基金建倉應早于經濟政策的施行，而基于對經濟政策的預期，但預期的影響比經濟政策的影響更難以量化。例如，在現階段勞動力成本不斷上升、國際局勢動蕩、國際大宗商品價格上升的情況下，央行何時采取什么力度的加息手段，對市場有何種程度的影響，這一沖擊是既重要又無法量化的。為解決這個在中國利率非市場化特點下出現的問題，需要基金投資小組采取創造性的方式，將對中國經濟多年的定性經驗和定量的指標體系結合起來，方能提高投資業績。
參考文獻：
[1]方軍雄.我國證券投資基金投資策略及績效的實證研究[J].經濟科學，2002.04
記者：量化投資有什么特點？
劉釗：量化投資的主要特點是買入、賣出股票，不再是由人的主觀判斷做出決定，而是由量化模型決定。量化投資是一套科學的方法，有嚴格的分析、計算，什么好什么不好，不是我們自己說了算，是數據和模型說了算。即使是簡單的低市盈率投資方法，只要能嚴格執行，就能取得超額收益。
記者：排除了人為主觀情緒的影響，但由量化模型控制的量化投資基金的收益會如何呢？
劉釗：我們可以看看美國最成功的量化投資大師――詹姆斯?西蒙斯管理的大獎章基金，在1989年―2006年的17年間，大獎章基金平均年收益率達38.5%，而股神巴菲特過去20年的平均年回報率也不過20%。正是鑒于量化投資的巨大威力，摩根士丹利華鑫基金公司經過兩年的精心準備，推出了國內真正意義上的量化投資基金――大摩華鑫多因子基金。
記者：量化投資的成敗，關鍵在哪里？
劉釗：普通投資者買賣股票，主要是基于政策、基本面、市場、技術等各種信息和經驗來做出交易決定，這些因素屬于主觀判斷，而且往往容易受到情緒的影響。量化投資是將投資思路通過設定的指標、參數體現在量化模型上，通過計算機系統自動買賣股票，因此，量化投資的關鍵點就在于建立一個好的量化模型。
記者：量化投資和價值投資沖突嗎？
劉釗：說到投資，大家首先想到的是巴菲特的價值投資，從長期的歷史實踐看，價值投資確實比較有效，量化投資也可以建立價值投資類的模型。
舉例來說，衡量價值投資的最重要指標是低市盈率，如果以市盈率為標準來建模，以2005年5月為時間點，按市盈率對所有上市公司排序，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，重新計算市盈率最低的100只股票，并調整組合，如此重復，每年調整一次倉位。得到的結果是，從2005年5月至2010年5月，滬深300指數的年化收益率為25.4%，同期量化建模的低市盈率策略基金的年化收益率達到29.46%，與滬深300指數相比，低市盈率策略基金的超額收益為4.06%。以此為基礎，再以預期市盈率為基礎建立一個模型，并模擬買入當年預期市盈率最低的100只股票，量化模型的年化收益率有36.51%。
記者：大摩華鑫的量化投資模型有何成功之處？
劉釗：大摩華鑫量化投資的模型既有一些過去歷史上證明非常有效的投資方法，比如價值投資，也有投資管理團隊的支持，大摩華鑫資深基金經理多年的投資經驗也為大摩華鑫的量化模型提供了一些思路。此外，我們還通過外方股東摩根士丹利以及通過數據挖掘的方法，找到一些好的投資策略，為建模提供思路和方法。
（遼寧對外經貿學院，遼寧 大連 116052）
摘要：隨著滬港通的正式實施，中國股市交易量不斷創歷史新高.同時在世界石油價格持續降低的情況下，投資策略顯得十分重要.本文重點分析策略指數投資在股市投資中的運用.
關鍵詞 ：投資組合；股市；策略指數投資
中圖分類號：F830.59文獻標識碼：A文章編號：1673-260X（2015）05-0068-03
1 策略指數投資介紹
2014年末隨著股市行情的走強，指數化產品迅速擺脫前幾年凈贖回的頹勢，呈現爆發式快速增長.伴隨著規模的迅速擴張，結構上也出現了一些變化.其中策略指數產品尤其引人關注.廣發中證百發100指數基金在開放募集后2天即超過20億元，顯示市場對特定方式策略指數投資的熱情追捧.策略指數投資，在國外又稱為Smart Beta，即“聰明”的Beta，是相對于“傳統”的Beta策略而存在的一種投資理念.傳統認知上的Beta是指一種全市場投資組合的系統性風險，在CAPM中以全市場所有股票的市值加權方式計算（market capitalization weighted）.比如標普500指數、日經指數、以及在國內最具代表性的滬深300指數.通過簡單的推演，就可以論證市值加權并非是最優的方法.市場對股票的定價并非完全有效，那么市值加權的方式傾向于給高估的股票以更高的權重，而低估的股票以更低的權重，顯然這種方式并非是最優的.在這一點上，Hsu（2006）已經給出嚴格的論證.事實上，市值加權更加注重的是投資機會的市場容量（capacity），因此該類指數更多地被用作投資的業績基準.那么，如果將投資組合更換成一種非市值加權的方式，其得到的beta就是smart beta，相關的投資策略就稱為策略指數投資.這種smart beta指數中的股票權重往往是通過特定的量化算法獲得，看起來投資效果會比傳統的市值加權beta更加實用，相關的投資策略也往往會選擇市值加權指數作為投資業績的基準.
常見的Smart Beta策略包括價值策略、低波動策略、分散化策略、動量策略等.其中價值策略是以一些股票的價值指標為加權方式，目標是選擇一些基本面滿足特定屬性的股票構成組合.比如基于財務基本面評分的基本面加權，或基于分紅率的紅利加權等.低波動策略的目標是構建一個最低或較低波動率的投資組合，通常包括最小方差目標加權、波動率倒數加權等方法.分散化策略的目的是提高組合中股票的分散度，應用最廣的是等權重策略.動量策略在國外也是一種常見的策略，因為國外市場上驗證發現動量因子非常有效，因此會選擇以動量因子來作為股票選擇和加權的方式，見表1.
據統計，美國近三年新發行的Smart Beta策略投資產品規模約在600億美元，大致與市值加權的指數產品規模相當，策略也主要以紅利、等權重、基本面、低波動為主.而國內近年來策略指數投資產品發展也非常迅速.中證指數公司針對主要的Smart Beta策略進行了驗證，證明Smart Beta策略確實能大概率上擊敗以市值加權的滬深300指數.其中表現最好的是低波動相關策略，包括300最小方差、300低貝塔、300低波動.
2 資產配置下的策略指數投資
根據經典的CAPM模型我們知道，股票資產的收益率取決于其承擔的市場風險大小Beta，而無法被解釋的部分則為Alpha.但隨后的諸多研究發現，各種股票之間的Alpha具有異常的高相關性特征，或許存在市場因子以外的其他因素在影響股票資產的收益率.隨后發展的Fama-French三因素模型提出在市場因子以外，價值因子和規模因子也是非常顯著的.后來又將動量因子補充進來，從而形成四因素模型.
自此，風格因子投資的概念逐漸被學術界與投資界所廣泛接受.事實上，自從1970年代以來，國外就開始萌生基于這種理念的主動投資管理.投資業界在三因素模型基礎上開發了非常有效的線性因子投資模型，如Barra公司將國家地域因子、宏觀因子、概念風險因子等逐步納入到其風險評估模型中.隨后，學術界又逐步發現了更多有效的風險和策略因子，如低波動率、低流動性、基本面因子等.人們也逐漸發現，原來投資界以往的諸多策略產品實際上并非是提供了有效的Alpha，而只不過是將各種風格因子的beta巧妙包裝成投資能力的Alpha來推銷給投資者.
在這樣的視角上，資產配置投資就自然而然地成為投資方法的主流.我們對資產的看法不再是其表面上所呈現出來的風險與收益特征，而是其特定或持續暴露的風險因子敞口，比如價值因子敞口、規模因子敞口等.如果投資者能夠設定自己的風險預算，明確其將在各種風險因子上的敞口，就可以從市場上選擇合適的股票、策略指數產品，經過合理的搭配而形成組合.這樣的投資組合在風險上是可控的，從而將投資引入了一個新的配置時代.
因此，基于特定量化策略的Smart Beta策略指數投資開始風靡.這些指數投資產品不僅能夠提供超越傳統Beta的收益表現，更重要的是它們滿足了投資者的資產配置需求.這些產品的透明性好、費用低廉，并且突出地暴露到某一個特定的風險因子上.比如在紅利策略中，通常會選擇那些分紅率最高的股票進入組合，并給予高分紅股票更高的權重，這樣就使得組合在價值因子上產生了顯著的風險敞口.在等權策略中，全部入選組合的股票無論市值大小都給予相同權重，從而導致小盤股獲得比市值加權指數更高的權重，導致組合在規模因子上產生顯著的風險敞口.波動率倒數加權策略則會給予波動率較低的股票更高的權重，從而整體上降低組合的波動性風險，因此也在波動率因子上產生顯著的敞口.投資者在把握這些策略指數產品的風險特征后，就能夠方便地構建自己的組合配置，反過來也促進了策略指數投資的快速興起.
然而，Smart Beta策略指數產品也并非完全的“聰明”.在某一段時間內，也許特定的策略指數能戰勝市值加權組合，使得它看起來非常“聰明”，但在另一段時間內該策略指數可能會落后市值加權組合，使得它看起來也不是那么“聰明”.這是因為策略指數產品通常會有嚴重的風險因子敞口，因此其業績也隨著風險因子的表現而起伏不定.可能有一些因子長期來看存在明顯的超額收益，導致這些策略看起來非常具有吸引力.
針對幾個主要的風險因子，測算了2006-2014年間的表現.表3中我們發現小盤因子是中國A股市場上長期表現最好的，但其波動率也比較大.價值因子、反轉因子、基本面因子的長期表現也非常好.然而，表4測算了這些因子表現的相關性，發現各種因子之間的相關性非常低.并且單一因子的信息比率都無法達到2以上，這就表明單純使用一個因子，即使是表現最好的小盤因子也依然無法達到滿意的投資效果.
因此，風格偏向非常明顯的策略指數投資產品也即往往會隨著市場風格的切換而發生特別明顯的波動.但是，如果投資者能夠設定自己的風險預算約束，就能夠合理地選擇多個策略指數投資產品來構造自己的組合基金.組合基金利用不同產品風險敞口的低相關性來降低組合的波動風險.
3 組合基金投資
組合基金是能充分利用策略指數投資產品的優勢，同時又充分控制和分散風險的一種很好的方法.目前國內興起的量化投資基金很多策略就是試圖去搭配不同的風險因子，希望在控制一定的風險暴露基礎上，追求更高的收益.然而我們發現，這些策略大多數仍然是存在明顯的風險暴露.
我們選擇2014年表現最好的三只公募基金：華泰柏瑞量化指數、大摩多因子、長信量化先鋒.可以發現，雖然這三只基金在2014年、2013年表現較好，但在2011年、2012年里普遍較弱.其主要原因是這些基金普遍在小盤因子上有很強的暴露，2013-2014年里小盤因子表現很強，但2011-2012年里價值因子表現更好.表6拆解了三只基金的全部持倉的自由流通市值分布，不難看出大摩多因子與長信量化先鋒在小盤股上偏向非常明顯，而華泰柏瑞量化指數向小盤的偏離較小.
我們選擇其中業績記錄較長的大摩多因子、長信量化先鋒，另外搭配兩只偏向價值的策略指數基金：華寶興業上證180價值ETF、銀河滬深300價值.以等權重在四個產品之間搭配，構造一個混合的組合基金投資產品（FOF）.
經過計算，不難看出兩個偏向價值的基金產品在2011和2012年明顯好于兩只偏向小盤的量化產品，但在2013年和2014年里表現弱于量化產品.經過等權構造后，FOF組合在2011-2014年間均能取得正的超額收益，更重要的是其信息比率提升到了2.20，遠遠高于四只產品各自的信息比率，這說明經過搭配后，資產組合的收益風險表現得到了明顯的提升.
4 結論
策略指數投資的Smart Beta正逐漸成為市場上非常重要的一類產品，因其風格特征顯著，在特定的市場環境下提供“聰明”的Beta收益而逐漸受到投資者的熱捧.然而，單一投資策略指數產品并不能提供穩健的收益，可以考慮在資產配置的目標下合理搭配策略指數投資產品，獲取更加穩健的收益.
參考文獻：
〔1〕鄭鳴,李思哲.我國基金風格投資的積極風險補償研究[J].廈門大學學報(哲學社會科學版)，2010(02).
〔2〕蔡偉宏.我國股票市場行業指數超額聯動的實證分析[J].南方經濟，2006(02).
【關鍵詞】數字圖像客觀質量評估;數字水印;峰值信噪比;離散余弦變換
0 引言
網絡的發展促使網絡多媒體業務的興起。在圖像傳輸系統中，需要根據信道條件實時調整壓縮參數，從而提高用戶的可感知質量，這就需要獲得壓縮和傳輸后的圖像質量，從而自適應的控制編碼端參數，達到提高系統整體質量的目的。因此研究對數字圖像質量進行評估的方法一直備受關注。
數字圖像質量評價方法[1]通常分為兩大類：主觀質量評估（SQA）和客觀質量評估（OQA）。主觀質量評估是直接由觀察者對圖像質量進行主觀評價，此方法最為準確，但是需要提供嚴格的測試環境，實現起來步驟復雜、實時性差，不便于實時傳輸中圖像質量的評估?？陀^質量評估[2]通過對圖像序列進行一定的處理，根據所得到的信息作出評價，該類方法相比于主觀質量評測方法更易于實現。根據對原始圖像的依賴程度，客觀質量評估又可以分為三類：全參考方法、部分參考方法、無參考方法。全參考和部分參考方法需要提供原始圖像的全部或者部分特征和信息作為評價參考，而無參考方法則無需原始圖像的任何信息。在圖像的壓縮和傳輸過程中，考慮到信道帶寬，往往無法實時獲取原始圖像信息，所以無參考質量評價方法具有較高的應用價值，對其的研究也是目前學術界研究的熱點之一，利用數字水印對圖像質量進行評價正是無參考質量評價方法的一種。
1 原理及算法
1.1 基本原理
圖像數字水印[3]是在原始圖像數據中按照一定的規律嵌入另一種信號（水印）。由于圖像數據存在的冗余，且人眼對圖像中不同部分感知能力是不同的，因此可以利用這些特性在圖像中嵌入水印，同時又不影響人眼對圖像的主觀感受――不可見性成為衡量數字水印嵌入算法的一個重要指標。圖像中嵌入信號量越多，圖像質量下降越明顯，水印的不可見性越差;但是經過攻擊后提取出來的水印質量會較好，即水印的魯棒性較好。因此水印的不可見性和魯棒性二者是矛盾的，相互制約。如何平衡水印嵌入的強度（魯棒性）和嵌入后圖像質量（不可見性）成為數字水印技術的關鍵[4]。
DCT域水印[5]能夠較好地平衡上述問題，是目前數字水印研究的熱點。DCT變換把空域信號變換到頻域中一個DC分量和一系列的AC分量，其中，DC分量表示原始圖像平均亮度， AC分量的每個系數均表示原始圖像在某一個頻率上的能量。經過DCT反變換后，DC和AC系數中的各個頻率所表征的能量將均勻分配到原始圖像的各個系數中。對單個DC或AC系數的修改將會分散到原始圖像的各個像素值，從而避免了對原始圖像的某幾個像素值進行修改所導致的大幅度失真，水印的魯棒性和不可見性都得到保證。但是在DCT域進行水印嵌入需要首先對原始圖像進行DCT變換，嵌入水印后再對圖像進行反變換，算法復雜度較大。考慮到JPEG壓縮[6]時，必須對圖像進行DCT變換后再進行量化和熵編碼，因此可以將水印嵌入過程和圖像壓縮過程相結合，從而節省計算量。
本文提出的算法其基本思想為：在圖像壓縮過程中，首先對圖像進行DCT變換，在變換后的系數中嵌入水印信息;所得到系數再經過量化和熵編碼得到壓縮碼流，通過信道傳輸至解碼端。解碼端獲得壓縮碼流后，經過熵解碼，反量化后得到DCT系數，從中提取出水印信息。將提取出的水印與原始水印進行比較，得到提取水印的圖像質量，再利用水印質量與圖像質量之間的關系式得到圖像質量。由于嵌入的水印與原始圖像一樣經歷了量化和信道誤碼等導致圖像質量損失的過程，因此水印信號與圖像信號的受損程度之間是有著較大的關聯的，可以通過提取出的水印質量獲取圖像質量。
1.2 水印嵌入算法
這里選擇要嵌入的水印為二值水印，二值水印中圖像像素只有“0”和“1”，與數據的奇偶性可以相互對應。即“0”表示偶數，“1”表示奇數。因此，可以通過判斷DCT系數均值的奇偶性，與水印對應位的奇偶性相同時，則不需要修改DCT系數。否則，通過對DCT系數作相應的修改，從而達到修改均值奇偶性的目的。具體的水印嵌入算法如下：
第一步：將二值水印圖像轉變為二進制串;
第二步：將原始圖像進行8×8分塊的DCT變換;
第三步：利用隨機數發生器，生成隨機數向量，并將其按從大到小的順序進行排序。通過此方式獲得與排序后隨機數相對應的位置向量，并選擇與二值水印長度相同的前n個位置，作為水印嵌入塊的序號;
第四步，對每個8×8的水印嵌入塊分別進行DCT變換;接著將DCT系數按照Zig-Zag（如圖1中Zig-Zag排列圖）排列;求預先定義的所選頻率系數和的奇偶性，然后與二值水?。?或1）做比較，如果相同則不做修改;如果不同，則改變DCT系數值;這樣分別將二值水印二進制串嵌入到源圖像的DCT塊中。
圖1 Zig-Zag排列圖
水印的嵌入公式：
當嵌入0值時：I′=2×d×ROUND■（1）
當嵌入1值時：I′=2×d×ROUND■+d（2）
其中d為量化因子（通過改變d的大小可以控制水印的嵌入強度），ROUND為取整函數（四舍五入），I為DCT系數，I′為變換后的DCT系數。值得注意的是，上述水印嵌入算法僅針對Y分量進行嵌入，對U，V兩分量是沒有影響的。
1.3 水印提取算法
第一步：接收壓縮后的載體圖像，讀取載體圖像;
第二步：將二值水印圖像轉變為二進制串;
第三步：利用隨機數發生器，生成隨機數向量，并將其按從大到小的順序進行排序。通過此方式獲得與排序后隨機數相對應的位置向量，并選擇與二值水印長度相同的前n個位置，作為水印提取塊的序號;
第四步：對每個8×8的水印嵌入塊分別進行DCT變換;接著將DCT系數按照Zig-Zag（如圖2.1中Zig-Zag排列圖）排列;求預先定義的所選頻率系數和的奇偶性。如果為偶數，則提取水印對應位為“0”，否則提取水印對應位為“1”。
從上面的水印嵌入和提取算法可以看出，量化因子d控制著水印的嵌入強度，隨著量化因子d的增大，圖像質量變差，水印圖像明顯;而當d變小時，水印易受到攻擊，提取出的水印無法表征原始圖像質量，必須要選擇合適的d值。另一方面， DCT系數經過Zig-Zag掃描后，靠前的系數屬于中低頻系數，人眼對其較為敏感，而靠后的系數屬于高頻系數，人眼對其不敏感。選擇在低頻系數中嵌入水印能夠提高水印的魯棒性，提取出的水印也可以較好的表征圖像質量，但是將對圖像質量造成較大的影響;而選擇中高頻系數嵌入水印，水印不可見性較好。但是在圖像量化的過程中，由于中高頻系數值一般較小，大部分的水印將隨著高頻系數被量化為0，水印魯棒性降低。因此需要確定合適量化因子d的取值以及在哪些頻率系數中嵌入水印，在本文后續章節中將逐一對這些問題進行分析。
2 確定量化因子與水印嵌入區域
2.1 量化因子d取值范圍
本節將通過實驗分析量化因子對圖像質量造成的影響，為了屏蔽壓縮所帶來的圖像失真，將不對圖像進行壓縮。通過改變量化因子d，觀察提取水印相對于原始水印的錯誤率（BER）變化情況和圖像峰值信噪比（PSNR）的變化情況;然后比較兩者隨d增大而改變得到的曲線，分析兩條曲線變化趨勢，然后為d選擇合適的取值范圍。由于還未確定具體在DCT哪些系數中（后面均用range_dct表示要嵌入水印的DCT系數位置）嵌入的水印下，本實驗在中頻、低頻、中低頻三種情況下嵌入水印。實驗結果表明，上述三種嵌入策略嵌入水印后的BER曲線和PSNR曲線的變化趨勢基本都是相同的，因篇幅限制，在此僅給出在DCT低頻嵌入水印時的實驗結果。
實驗中所采用的載體圖像為標準測試圖像Lena，其幅面大小為512×512。圖1 （a） 表示按照Zig-Zag掃描順序在第2、3、4、5、6、7、8、9、10位嵌入水印，記為range_dct=2：10。（b）圖表示在第4、5、6、7、8位嵌入水印，記為range_dct=4：8。
（a）range_dct=2：10
（b）range_dct=4：8
圖1 DCT低頻位嵌入水印
由圖1可以看出，d的取值在5～6這一范圍時，提取水印的BER是最小的，而PSNR又保持在大于50dB的范圍內。因此d的取值為5或6是最可取的，而考慮到在圖像壓縮比較大的情況下會導致大量的水印由于量化系數過大而丟失，因此在嵌入水印時，應適當的加強水印的嵌入強度，即加大量化因子d的值，以彌補這種損失。通過對圖1進行分析，量化因子在5～20范圍內時，各種嵌入方案圖像的PSNR均大于40dB，因此選擇量化因子范圍為5～20。
2.2 確定量化因子取值
在2.1節實驗的基礎上，本節將通過考慮在取值范圍內的各量化因子經過圖像壓縮后的表現來確定量化因子的具體值。變化d的值分別為5、6、10、15、20，對圖像進行不同程度的JPEG壓縮，Quality表示為圖像品質因子，Quality值越大表明圖像壓縮率越低，經過壓縮后的圖像質量越高。通過實驗可得到隨著Quality的變化，PSNR和BER的變化曲線。取經過Zig-Zag掃描后的DCT系數的第4、5、6、7、8位嵌入水印，即range_dct=4：8（由于其他各種頻段嵌入策略與此方法所得到結果基本類似，實驗結果不失一般性）。實驗結果表明，當d=5時，隨著PSNR逐漸升高，BER逐漸降低，PSNR和BER兩條曲線的擬合程度最好;而當d取其他值時，BER的數據容易出現反復，不能很好的體現PSNR和BER的關系，所以量化因子最優取值應為5。圖2為d取值為5和6時的BER與PSNR隨著質量因子的變化而變化的曲線圖。
（a）量化因子d=5
（b）量化因子d=6
圖2 不同壓縮比條件下提取水印BER與圖像PSNR的曲線圖
2.3 確定水印嵌入區域
在確定了量化因子d的取值的基礎上，本節將通過實驗確定采用哪些頻段系數進行水印嵌入。
給定量化因子d=5，對圖像采用有損JPEG壓縮，得到各種嵌入策略的PSNR和BER隨著圖像質量因子變化而變化的曲線，通過比較這兩種曲線的近似度，選擇PSNR和BER曲線圖擬合效果最佳的嵌入策略作為最終的嵌入策略。如2.1節所述，為了能夠使提取的水印表征載體圖像的質量，選擇在中低頻系數中嵌入水印，因此可選的嵌入策略包括在低頻，中頻，中低頻這三個范圍內進行嵌入。本實驗選取四種情況進行實驗，分別是：（a）在DCT系數的第2、3、4、5、6、7、8、9、10位嵌入水印，（b）在DCT系數的4、5、6、7、8位嵌入水印，（c）在DCT系數的第12、14、16、18、20、22、24、26、28位嵌入水印，（d）在DCT系數的第4、6、8、11、15、21、26、28、32位嵌入水印。分別對應圖3中（a）-（d）圖。
（a）range_dct=2：10
（b）range_dct=4：8
（c）range_dct=12：2：28
（d）range_dct=[4 6 8 11 15 21 26 28 32]
圖3 JPEG壓縮下不同嵌入策略圖像PSNR與BER曲線
（量化因子d取5）
通過圖3可以發現，當取第4個到第8個DCT系數時，BER與PSNR之間的擬和度最好，而在其他嵌入策略中，BER會有不同程度的反復。因此確定水印嵌入位置為原始DCT系數經過Zig-Zag掃描后的第4個到第8個系數。在8×8大小的塊中的具置如圖4中黑色塊區域所示：
圖4 水印嵌入系數示意圖
綜合2.2和2.3節中的分析，最終確定水印嵌入時量化因子（水印嵌入強度）為d=5、選擇在DCT變換系數中的低頻系數，即按照zig-zag掃描順序的第4個到第8個系數進行水印嵌入。
2.4 PSNR和BER相關性分析
在上一節中對文中所提出的算法的幾個關鍵系數的選取進行了分析，從而獲得了在保持水印不可見性下，能夠更好的反映圖像質量變化的水印嵌入算法。本節將分析PSNR與BER之間的關系，并給出兩者具體的關系表達式，從而達到利用BER來估計圖像PSNR的目的。
由圖3（b），在d取5，DCT系數選擇4～8區間系數情況下，所獲得的PSNR與BER之間的關系圖可以看出：當PSNR增大時，BER會隨之減小，即PSNR和BER有很強的線性相關性。因此本算法將利用一階多項式來擬合PSNR與BER之間的關系，即：
PSNR′=a■+a■×BER（3）
通過線形擬合，計算得到：a1和a2分別為55.1797和-25.7508。即：
PSNR′=55.1797-25.7508×BER（4）
2.5 實驗結果驗證
為證明算法可行性和驗證實驗結果準確性，選取幅面為768×512的標準測試圖片Bird進行算法驗證。在Bird圖片中嵌入水印，然后對其進行JPEG壓縮，獲得在不同質量因子時，圖像真實PSNR。從壓縮后的水印圖像中提取水印并得到提取水印的BER。利用式（4）求得預測PSNR′，并求得預測PSNR′與原始PSNR之間的差值。
圖5中（a）為原始宿主圖像，（b）為實驗采用的幅面為72×44的二值水印圖像，（c）為JPEG壓縮因子（Quality）為60時，嵌入水印后的圖像，（d）為對應的水印提取圖像。對比（a）（c）兩幅圖像可以發現，水印不可見性非常好，在（c）圖中看不出水印嵌入痕跡。
圖5 提取水印實驗結果圖
（上接第12頁）計算Birds圖片分別在不同壓縮比情況下的PSNR和對應的BER，然后用公式（4）直接得到PSNR′值，比較PSNR和PSNR′誤差δ，從而來判定水印算法的可行性。
δ=■（5）
表1 JPEG壓縮下的PSNR與估計值PSNR′
實驗數據如表1所示：將實驗數據帶入式（5）中求得誤差均值：
δ=0.0304（6）
由上述結果可以看出，圖像經過JPEG壓縮后，由BER得到的PSNR′可以較精確的估計圖像PSNR的真實值。
3 結論
本文提出了一種提出了一種基于圖像DCT域嵌入水印的方法。該算法考慮DCT域的心理視覺模型和圖像壓縮對提取水印質量的影響，將水印嵌入到分塊DCT域的中低頻段系數中，保證了水印的不可見性和魯棒性。通過大量實驗和數據，確定了水印嵌入的量化因子以及具體的中低頻系數嵌入區域，并得到了圖像峰值信噪比（PSNR）與水印的像素錯誤率（BER）之間的線性關系。利用該線形關系對經過JPEG壓縮后的圖像PSNR進行預測，結果表明本算法能夠比較準確的對圖像質量進行估計，平均估計誤差小于4%，可用于實時圖像壓縮傳輸系統中的視頻質量評估。
【參考文獻】
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量化投資在歐美的應用已超過30年，最為傳奇的是華爾街的對沖基金經理詹姆斯?西蒙斯創立的復興科技公司旗下的大獎章基金。從1989年起，復興科技公司的大獎章基金的年回報率平均高達35%，大獎章基金被譽為最成功的對沖基金。截止到1999年12月底的11年，大獎章基金累計的回報是2478.6%，是原資產的25倍。另一個為人們熟知的是美國長期資本管理公司。該公司成立于1994年2月，是一家主要從事定息債務工具套利活動的對沖基金。1994年到1997年，長期資本管理公司的投資回報率分別為28.5%、42.8%、40.8%、17.1%。無疑，量化投資在美國市場的運用是成功的。時至今日，量化投資已經成為美國市場中一種重要的投資方法。到2009年，量化投資比重已經上升到30%以上，主動投資產品中有20%～30%使用了定量的技術（丁鵬，2012）。
量化投資最典型的特征就是通過建立數學量化模型進行交易，它是建立在大量歷史數據的基礎上、建立反應某種特定規律的數學模型、在此基礎上進行程序化交易。具體而言，就是從那些瞬息萬變的市場變化中去尋找能夠獲得微小利潤的計算機化交易，關鍵在于捕捉到人們無法利用的短暫價差來實現套利。模型可以看作醫院里面的各種先進的醫學診斷儀器，醫生通過這些先進診斷儀器對病人進行掃描化驗，獲取反映病人的身體狀況的指標數據，然后通過獲取的數據去判斷病人所患的疾病，從而對癥下藥。類似地，量化投資就是在市場中不斷去尋找套利機會，其實就像是在發現市場的不易察覺的“疾病”，依托于模型的掃描和檢測，獲得市場的各項關鍵指標數據，從而找出套利機會，然后做出投資決策。量化投資需要精湛的計算機編程技術，其主要形式是程序化交易。程序化交易絕大多數都是高頻數據交易，其特點是：計算機自動完成；交易量巨大；持倉時間很短，當日頻繁交易；每筆收益率很低，但總體收益穩定。高頻數據交易的核心是模型算法，負責策略及機會，速度是關鍵保障，因此大機構一般在交易所大樓旁租高速光纜建立交易室。目前，美國股市總體成交量約70%是高頻交易，而涉及機構僅占2%。
具體到股票市場，目前，股票市場上有很多風格各異的分析流派，其中最為人們熟知的有兩個分析流派。其一是技術分析，其二就是基本面分析。但是另外一種在國外已經非常的成熟的方法即量化投資方法卻很少為人們所知。
二、量化投資在A股市場的發展
相對于量化投資交易量占據70%的發達金融市場，國內量化投資的發展才剛剛起步。在中國A股市場在整個投資市場所占據的規模又有絕對的優勢，所以，量化投資在A股市場的發展前景就決定了量化投資在整個金融市場的發展前景。
目前，量化投資在A股市場的發展還有很多局限性。首先，我國A股市場的投資主體仍是噪聲交易的的中小規模散戶，導致資金規模不夠集中，無法發揮資金的規模效應，不利于程序化規模交易的推廣。其次，量化投資具有頻繁交易，持倉時間較短的特點。由于A股市場還不是T+0的交易制度，這就決定了量化投資在A股市場還不備大規模運用的前提。最后，創新能力不足。即使是目前已經開發的幾只量化投資基金，同質化現象也非常明顯。核心策略仍然局限于技術指標和均線系統的搭配運用，缺乏多元化程序化交易策略庫的支持。
在看到局限性的同時，我們也應該看到其廣闊的發展前景：
第一，與歐美比較成熟的金融市場相比，我國證券市場的發展歷史還很短，只有區區二十多年的時間，隨著A股市場的進一步發展，比如規模進一步擴大，實行T+0的交易制度等，量化投資的發展前景就會愈發寬廣。同時，量化投資是一種套利交易，這就決定了弱有效市場是其耐以生存的土壤。由于我國投資者隊伍參差不齊、不夠成熟，這就給通過發掘市場非有效性來獲取阿爾法收益帶來了更多機會；
第二，量化投資的技術和方法在國內還是新手事物，競爭者很少。相對于目前證券市場上傳統的定性投資者太多，機會很少，競爭過于激烈而言，量化投資者較少，機會很多，這就給量化投資創造了良好的發展機遇。在這方面，只要引進成熟的量化投資人才，增強開發差異化模型的創新性，避免模型過于單一，就會為量化投資的發展帶來新的曙光。
第三，一旦量化投資在A股市場逐漸得到認可，及所表現出的相對于傳統投資方法的優勢，就會產生一種加速效應：中小規模投資者看到量化投資所帶來的可觀回報，但同時自己不具備量化投資的能力和條件，這就會促使中小投資者把錢交給優秀的量化投資團隊，從而加速量化投資規模的擴大。
營銷使命：銷售第一，品牌第二
《廣告主》：您認為廣告主應該如何理解品牌和銷售的關系?
徐麗：品牌是建立在一定的銷售基礎上的，沒有銷售規模就沒有品牌建立的基礎。品牌是什么?有很多種解釋和理解，和產品的區別就不僅僅是提供給消費者一種功能和利益，而是提供一種價值。產品賣好了，成為好產品，好產品才能成為品牌，這其折扣銷售力是保證。沒有一定的銷售規模，一個產品就存活不了，存活不了就根本談不上有持續不斷的重復購買。在這個意義上講，銷售第一，品牌第二，沒有銷售就談不上品牌。我們焦點這么多年做營銷和品牌管理，第一個核心任務就是幫助客戶提高新產品成功的可能性，其次才是幫助客戶管理好品牌。
用量化管理方法檢驗策略的精準度
《廣告主》：上海焦點廣告成就了江中牌健胃消食片、腦白金等眾多品牌，成為“第一品牌推手”，在服務過程中是如何做到品牌和銷售共贏的?
徐麗：焦點之所以能成為第一品牌的全程合作伙伴，是因為我們一直在給客戶貢獻兩樣東西：第一，對生意提升的貢獻，每一年這些品牌的市場增量來自于什么，現在焦點做的不僅僅是研究如何讓消費者樂于嘗試或者多次購買，我們還在做渠道研究和價格研究。比如說，江中牌健胃消食的渠道從藥店延伸到商超，這就是我們給客戶在銷售上的一個很重要的建議，比如說什么樣的價格對營銷最有利，初元作為一個探病禮品，100元就是一個黃金價格線，這個價位區間最容易鼓勵消費者嘗試購買。第二才是品牌管理，品牌管理的工作就是識別品牌和提高品牌的價值聯想，讓消費者容易辨認品牌，并產生好感度是我們重要的使命。
這么多年，客戶選擇焦點長期合作，是因為我們有良好的實戰營銷經驗，也有很好的量化管理方法來檢驗策略的精準度。目前，焦點的量化管理工具有：品牌年度調研一相當于品牌體檢，每一年和競爭品牌有個對比，知道發生了哪些好的改變，哪些營銷要素需要進一步優化，以此來指導第二年的營銷和廣告策略；廣告片的投播前測試――新廣告片投播前的勸瞻率測試，檢核廣告改變的人數有多少，為新廣告的投放增加成功把握；新產品試點模型：在大廣告前通過定點試水，修正營銷策略和廣告策略，為新品成功提高概率；品類規劃研究模型――幫助客戶精準找到存在于消費者頭腦中的潛在需求，并挖掘成獨特的產品概念，指導新產品開發。這些量化工具，使得營銷策略和廣告策略變得有依據可循，策略的準確度大大提升。值得自豪的是，江中健胃消食片這個OTC品類產品，銷量一直在上升，打破了中國OTC單一品牌銷量徘徊在5億的魔咒。
銷售力廣告要有一個鮮明的溝通主體
《廣告主》：提到有銷售力的廣告，您最先想到哪則廣告?
徐麗：有銷售力的廣告是有銷售指令的，就是非常清晰地提出誰來買，消費者一看到這則廣告這會行動。奧格威的很多廣告是銷售力非常強的廣告，腦白金也是有銷售指令的，送禮就送腦白金屬于有銷售力的廣告。
《廣告主》：從這則廣告來看。有銷售力的廣告有哪些必備元素和評價標準?
徐麗：銷售力的廣告就是有一個鮮明的溝通主體，消費者一看就知道這是在跟我對話。送禮的人，在大腦皮層積累的第一詞就是送禮=腦白金，具備了第一選擇的基礎條件。有銷售力的廣告具有強烈暗示產品利益的魔力，比如多芬，含四分之一乳霜。有銷售力的廣告能夠調動消費者的感知，比如，含氟牙膏的貝殼實驗，消費者確信那個牙膏能讓人牙齒堅同。用強烈的心理暗示引導消費行為
《廣告主》：廣告主應該如何理解“有銷售力的廣告”? 徐麗：有沒有銷售力，市場業績就是證明。服務江中牌健胃消食片近10年，我們提出了一個“家中常備”的主張，這個就是有銷售力的廣告策略。為什么我們會提出這種主張，因為我們發現肚子脹是一個非常低關心度的問題，消費者有時會處于吃完以后就忘了買的狀態，這一類的提示就變得很重要，或者這種銷售主張就變得很重要了。2009年我們提出的“飯后嚼一嚼”也是有銷售力的廣告。消費者看完以后，完成了自覺的心理暗示，第一，飯后嚼一嚼是不是很有道理?第二嚼一嚼是否效果更好?這一則廣告有非常強的心理暗示，這種心理暗示持續后就能變成消費行為，消費者看了幾個月以后，確確實實會不自覺地在飯后多嚼了幾片，這個就是銷售力的廣告。
讓廣告主判斷什么是有消售力的廣告，最簡單的方法是什么呢?就是拿廣告和目標消費者聊天，聽聽目標消費者的直觀看法。有時候，消費者會給你一個簡單有力的判斷。比如葛優的“吃草篇”，年輕人看了以后，買不買賬，是不是嗓子干癢的時候就要選草珊瑚呢?你跟蹤幾個年輕人的看法就能判斷廣告有沒有銷售力。廣告主也好，廣告公司也好，判斷銷售力最簡單的方法就是在消費者那里找答案，和老消費者聊聊他對廣告的看法和理解，就有譜了。第二，你再跟蹤新人群，沒買的人是不是看了這個廣告有購買沖動，如果有沖動或者信服你，你也就有譜了。
做有銷售力的廣告要先用腳。再用腦
《廣告主》：貴公司是如何做出“有銷售力的廣告”的?
徐麗：我們一直在研究，銷量的提升來自于三個方面：第一是消費者的人數越來越多，每次購買的量越來越多，購買的次數越來越頻繁，能影響和改變消費者的購買態度和行為就能提升銷售力；第二是渠道，讓消費者在最經常去的地方碰見你，渠道覆蓋跟著消費者走，而不是跟著你能夠覆蓋的資源走。這句話說起來容易，做起來卻很難，因為企業往往會選擇他擅長的渠道做第一步覆蓋；第三是價格。哪個區間的價格最好賣?焦點做大眾化的健康品十幾年，掌握了―個黃金規律，就是大眾化的自用和禮品的黃金價格區間，這個經驗對銷售力提升很管用。這三個變量，其實就是影響銷售量的核心指標。
焦點廣告做有銷售力的廣告，主要靠兩個：一是經驗，和―個客戶長期合作，積累了很好的行業經驗，經驗變成了價值，第二，焦點有一整套量化研究工具和實驗方法來檢核營銷策略，避免了無效廣告的面世。焦點一直是做實戰營銷的，對渠道的變化很敏感、對價格的因素也非常敏感。不管是當年青春寶從藥店延伸到商超，不管是黃金搭檔從禮品衍生到自用裝，不管是江中藥業從大藥線走向商超線，甚至更遠的將來往非實體店上延展，其實都是焦點在渠道上的經驗所致。當然，對消費者的洞察和研究，焦點圓形會議調查和個案研究方法，也是深度了解消費者的好方法。一個有實戰經驗的營銷型企業，總是會在方法上比單純的理論咨詢公司來得簡單、有效。
