發布時間：2024-01-04 16:37:08
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的量化策略研究樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
【關鍵詞】機器學習 量化投資 三因子模型
一、引言
作為人工智能領域主要的研究方向之一，機器學習無疑最受矚目。尤其是近幾年深度學習方法在語音識別、自然語言處理、自動駕駛等方面取得了巨大的成功，使得各行各業都將機器學習方法做為重點的研究方向。特別是在金融領域，以機器學習為主的人工智能已經在量化投資方面得到了廣泛的應用。機器學習可以快速海量地進行分析、擬合、預測，人工智能與量化交易聯系越來越緊密。如全球最大的對沖基金橋水聯合（Bridge water Asspcoates）在2013年就建立了一個基于機器學習的量化投資團隊，該團隊設計交易算法，利用歷史數據預測未來金融市場變化，以人工智能的方式進行投資組合調整。日本的人工智能量化投資公司Alpaca，建立了一個基于圖像識別的機器學習技術平臺Capitalico，通過該平臺，用戶可以利用數據庫中找到外匯交易圖表進行分析，這使得普通投資者也能知道成功的交易員是如何做出交易決策的，從他們的經驗中學習并作出更準確的交易。然而在金融領域，已公開的有效的預測模型是基本不存在的，因為無論是機構投資者還是個人投資者一旦公開投資模型，也就意味著投資模型的失效。比如著名數學家西蒙斯1988年成立的文藝復興公司，就完全依靠數學模型進行投資，公司旗下從事量化投資的大獎章基金回報率也遠超過其他對沖基金，然而該公司卻從不公開投資模型。雖然金融機構很少公開如何利用機器學習來指導投資的研究成果，但學術界對機器學習在金融投資中的應用的研究卻在逐漸增加。
支持向量機（support vector machines，SVM）是Vapnik 1995年提出的新的機器學習算法，該方法有很好的泛化能力，一種非常成功的機器學習方法，性能明顯優于傳統神經網絡。在金融研究領域，支持向量機也是應用最廣泛的機器學習模型。即使在國內，利用SVM方法的研究文獻也不少。賽英（2013）利用支持向量機（SVM）方法對股指期貨進行預測，并用遺傳算法（GA）和粒子群算法（PSO）分別優化四種不同核函數的支持向量機，通過大量實驗發現，采用粒子群算法化的線性核函數支持向量機對股指期貨具有最好的預測效果。黃同愿（2016）通過選擇最優的徑向基核函數，再利用網格尋參、遺傳算法和粒子群算法對最佳核函數參數進行對比尋優，構建最有效的支持向量機模型，并對中國銀行未來15日的開盤價格變化趨勢進行預測，并認為用支持向量機來預測股票走勢是可行的。程昌品（2012）提出了一種基于二進正交小波變換和ARIMA-SVM方法的非平穩時間序列預測方案。用高頻數據構建自回歸模型ARIMA進行預測，對低頻信息則用SVM模型進行擬合；最后將各模型的預測結果進行疊加，并發現這種辦法比單一預測模型更加有效。張貴生（2016）提出了一種新的SVM-GARCH預測模型，通過實驗發現該模型在時間序列數據去除噪音、趨勢判別以及預測的精確度等方面均優于傳統的ARMA-GARCH模型。徐國祥（2011）在傳統SVM方法的基礎上，引入主成分分析方法和遺傳算法，構建了新的PCA-GA-SVM模型。并利用該模型對滬深300指數和多只成分股進行了驗證分析，并發現該模型對滬深300指數和大盤股每日走勢有很好的預測精度。韓瑜（2016）結合時間序列提出了一種基于GARCH-SVM、AR-SVM的股票漲跌預測方法，結果表明，加入GARCH或AR等時間序列模型的初步預測結果可以提高SVM預測準確率。
從國內的研究文獻來看，大多數文獻都是通過機器學習方法來優化傳統的時間序列預測模型，很少去研究如何通過機器學習方法構建有效的量化投資策略。由此，本文將利用SVM算法，結合經典的Fama-Fench三因子模型，設計量化投資策略，探討機器學習方法在金融投資領域應用的新思路。
二、模型理論介紹
（一）Fama&Fench三因子模型
Sharpe（1964），Lintner（1965）和Mossin（1966）提出的資本資產定價模型（CAPM）是一個里程碑。在若干假定前提條件下，他們嚴謹地推導出了在均衡狀態下任意證券的定價公式：
式中，E（ri）是任意證券i的期望收益率，E（r0）是無風險利率，E（rm）是市場組合（market portfolio）的期望收益率。■。法馬（Fama，1973）對CAPM進行了驗證，發現組合的β值與其收益率之間的線性關系近似成立，但截距偏高，斜率偏低，說明β不能解釋超額收益。之后，Fama&Fench（1992）詳細地分析了那些引起CAPM異象的因子對證券橫截面收益率的影響。結果發現，所有這些因子對截面收益率都有單獨的解釋力，但聯合起來時，市值和賬目價值比（BE/ME）兩個因子在很大程度上吸收了估計比值（E/P）以及杠桿率的作用。基于此，Fama&Fench（1993）在構建多因子模型時，著重考慮規模市值（SMB）和賬面價值比（HML）這兩個因子。因此，三因子模型可以寫為：
（二）支持向量機
支持向量機是一種二分類模型，也可以用于多分類，它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器，通過尋求結構化風險最小來提高分類器的泛華能力，實現經驗風險和置信范圍的最小化，最終可轉化為一個凸二次規劃的問題求解。支持向量機是90年代最成功的機器學習方法，它的基本思想是求解能夠正確劃分訓練數據集并幾何間隔最大的分離超平面，該超平面可以對數據進行分類，分類的標準起源于邏輯回歸，logistic回歸的目的是從特征學習出一個0/1分類模型，logistic函數（sigmoid函數）的表達形式為：
這個模型是將特征的線性組合作為自變量。由于自變量的取值范圍是負無窮到正無窮，因此，sigmoid函數將自變量映射到（0，1）上，對應的類別用y來表示，可以取-1或者1。根據輸的概率對數據進行分類，sigmoid函數圖像如圖1。
支持向量機也是利用上述分類原理對數據進行分類，如圖2所示，wTx+b=0為n維空間的一個超平面，該超平面將數據分開，一般來說，一個點距離超平面的遠近可以表示為分類預測的準確程度。支持向量機就是求解■的最大值，也就是說，構造最大間隔分類器γ，使兩個間隔邊界的距離達到最大，而落在間隔邊界上的點就叫做支持向量，明顯有y（wT+b）>1。
當數據不能線性可分時，就需要利用非線性模型才能很好地進行分類，當不能用直線將數據分開的情況下，構造一個超曲面可以將數據分開。SVM采用的方法是選擇一個核函數，通過將數據映射到高維空間，在這個空中構造最優分類超平面，用線性分類法進行數據分類。
然而，在不知道特征映射的形式時，很難確定選擇什么樣的核函數是合適的。因此，選擇不同的核函數可能面臨不同的結果，若核函數選擇不合適，則意味著將樣本映射到了一不合適的特征空間，很可能導致結果不佳。常用的核函數見表1。
三、實證分析與應用
（一）數據說明
訓練數據為2012年8月1日至2016年8月1日滬深300成分股在每月最后一個交易日有交易的股票因子值，市值因子SMB（marketValue）和賬面價值比HML（PB）比這兩個因子見表2，所有因子數據都通過標準化并處理。利用PB和marketValue兩個因子，預測下月該股票的漲跌，利用機器學習中的支持向量機進行訓練，數據特征為月度股票因子，訓練標簽為該股票下個月月初第一個交易日的漲跌，上漲為1，下跌和股價不變標記為0，采用交叉驗證方法，其中80%的數據為訓練集，20%的數據為測試集，利用R語言中的e1071包進行分析。
表2 因子名稱與因子說明
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（二）策略回測
從實驗結果看，SVM的測試集預測準確率為62.32%，回測策略為等權重買入當月預測上漲概率排名前20的股票，每月初第一個交易日進行調倉，回測區間共調倉41次。回測區間為2013年7月1日至2017年2月28日，初始資金設為1000000元，利用優礦量化平臺進行回測，策略回測的部分持倉記錄見表3，策略效果見圖3和表4。
表3 策略回測持倉記錄
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圖3 策略收益率與基準收益率對比
表4 模型回測結果主要數據
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由于多因子模型通常為穩健策略，因此為了避免頻繁交易帶來的高額交易費用，本策略采用了月度定期調倉的手法。從表3，圖3和表4的策略回測結果來看，利用支持向量機算法結合Fama-Fench三因子模型設計的交易策略，在回測區間年化收益率為22.4%，超越了13.4%的基準市場收益率，獲得了8.2%的阿爾法，這也說明Fama-Fench三因子模型在A股市場依然有效。同時我們也能看到，該策略最大回撤為48.1%，說明在不加入止損、止盈條件下，該策略并不能實現很好的對沖效果。從量化投資的角度來看，利用股指期貨進行對沖，是多因子策略的一個很好的選擇。
四、結論
本文通過利用機器學習中的經典算法支持向量機并結合Fama-Fench三因子模型構建了量化投資策略。通過市值因子和市凈率因子，利用機器學習算法，滾動預測下一個月股票的漲跌方向。實驗結果發現，支持向量機的預測準確率達到了62.23%，通過預測股票漲跌方向的概率，設計了對應的投資策略，該策略在回測期間的年化收益達到了22.4%，遠超過基準年華收益率的13.4%。本文的研究表明，機器學習方法在金融市場有很好的運用空間，在大數據時代的今天，傳統統計模型無法從復雜、多維的金融數據中提取出有效的信息特征，而機器學習算法擅長處理復雜、高維數據。這也是人工智能投資在金融行業越來越受到重視的原因。從量化投資這一角度來說，如何將機器學習方法應用到金融投資領域還是一個飽受爭議的話題，本文只是從嘗試的角度出發，創新的將機器學習方法結合經典的Fama-Fench三因子模型來驗證對中國股市的投資效果。而如何將機器學習方法應用到更多的金融投資領域將是本文下一階段的研究重點。
參考文獻
[1]Cortes C，Vapnik V.Support-Vector Networks.[J].Machine Learning，1995，20（3）：273-297.
[2]Fama，E.F.&K.R.French（1992），“The cross-section ofexpected stock returns”，Journal of Finance 47：427-466.
[關鍵詞]燈盞花；遺傳改良；策略
我國現有的中藥資源種類已達12 807種，其中藥用植物11 146種，常用植物類藥材320種，其中藥用植物僅200余種[1]，藥用植物的規范化種植和可持續發展有賴于其遺傳改良的研究和應用。但由于栽培歷史短，種植規模較小等原因，藥用植物在遺傳改良方面的研究基礎薄弱。很多藥用植物栽培技術粗放，通過遺傳改良育成的真正意義上的品種很少。
燈盞花Erigeron breviscapus （Vant.）Hand.-Mazz.屬菊科飛蓬屬草本植物，又名短葶飛蓬、燈盞細辛等，為菊科紫菀族飛蓬屬多年生草本植物[2]，其藥性味辛、微苦，溫，歸心、肝經，具有祛風散寒，活血通絡止痛等功效，用于風寒濕痹痛，中風癱瘓，胸痹心痛，牙痛，感冒等疾病[3]，是云南特有的野生天然藥物資源，其資源總量約占全國總產量的97%。目前，國內有燈盞花制劑生產企業60余家，云南有20多家，產品成熟，類型齊全，是云南省重點開發的天然藥物品種。隨著人們對燈盞花藥材需求量的不斷增加和對野生資源的過度采集，野生藥材儲量低于市場需求量，植株分布頻率接近稀或少。燈盞花成片分布的地區很少，僅部分海拔為1 200～3 500 m的開闊坡草地和林緣地帶能夠見到[4]。在加強資源保護力度的同時，開展大面積人工栽培是解決原料短的根本途徑。目前，云南省燈盞花人工種植面積已經達到730 hm2，主要集中在瀘西縣境內，其余種植于彌勒縣、彌渡縣、劍川縣等地。紅河千山生物公司（瀘西縣）的燈盞花基地2004年通過了GAP認證，2009年通過了復認證。
由于燈盞花研究基礎薄弱，人工栽培歷史短，缺乏系統的關于生物學、栽培、品種選育等方面的系統的研究。本文概述了燈盞花遺傳改良方面的研究進展，提出了相應的研究策略，以期提高對燈盞花研究的目的性與預見性。
1 燈盞花遺傳研究進展
1.1 種質資源遺傳變異研究 燈盞花種質資源遺傳多樣性進行了ISSR，RAPD，AFLP的分析。對采自云南，貴州和四川等地的36份燈盞花種質資源的ISSR分析表明，燈盞花種質資源遺傳多樣性豐富，遺傳關系與其采集地的地理分布距離具有一定的相關性，但并非嚴格按地理界限聚在一起[5]。對云南、貴州和四川等地的37份燈盞花種質資源的RAPD分析中顯示燈盞花遺傳資源豐富，遺傳關系與其采集地的地理分布距離密切相關[6]。2種標記方法存在一定的差異，可能是因為標記位點不同影響的。用云南省的6份野生種質資源和紅河千山公司系統選育出來的2個品系（千山1號和千山2號）進行了AFLP分析，結果表明云南燈盞花遺傳資源豐富；千山1號和千山2號燈盞花平均遺傳相似系數大，遺傳相似系數變幅小，品內遺傳分化小，遺傳性狀較穩定[7]。
1.2 遺傳特性 采自云南麗江、昆明和丘北等3個地區的燈盞花種群染色體均為二倍體，核型為2n=2x=18=6m+10sm（2SAT）+2st；種群基因分化系數為GST=0.279 8，變異主要存在于種群內部，屬異花授粉植物；種群間遺傳一致度高（I=0.917 2），遺傳距離小（D=0.087 6）[8]。對云南大理、騰沖、昆明、祿勸、麗江、中甸、文山、丘北、巧家等地共18個短葶飛蓬野生居群的植株進行細胞學研究，在云南省大理蒼山、騰沖楊家坪的二倍體野生居群中發現有三倍體個體的存在。
蒼山居群的2種核型分別為2n=2x=18=4m+10sm+4st，2n=3x=27=6m+12sm+9st；楊家坪居群的2種核型分別為2n=2x=18=6m+10sm+2st，2n=3x=27=3m+15sm+9st。三倍體植株較二倍體植株有較好的生長勢，形態較高大粗壯，葉片較多，葉面積大，葉片厚，密毛，氣孔大而明顯，頭狀花序較大，抗性強[9]。人工培育的燈盞花三倍體植株也獲得了成功，田間生物學特性的觀察表明，三倍體植株生長勢強，植株葉片數和頭狀花序直徑均明顯優于雙親二倍體和四倍體[10]。短葶飛蓬頭狀花序的發育順序為從外部到中部，其中管狀花的長度與顏色可用于確定該花蕾的小孢子發育時期，當管狀花長度為2～3 cm時，雄配子體主要處于單核中期和單核靠邊期。因此，可利用花蕾長度等外部形態特征確定短葶飛蓬小孢子母細胞減數分裂和雄配子體發育的主要時期[11]。
1.3 品質遺傳基礎 燈盞花總黃酮隨不同產地[12]、不同采收月份[13]、同一地區的不同海拔、植株地上部分與地下部分及其根、莖、葉、花等器官、生長在同一生境內燈盞花居群的不同個體不同而存在較大差異[14]，而且在總黃酮含量有差異的同時，它的相關酶活性都存在空間差異[12]。燈盞乙素在植株體內不同器官均有分布，但含量不同[15]。燈盞花的有效成分燈盞乙素是一種具有顯著藥理活性的黃酮類化合物，目前仍缺乏對其合成途徑的相關認識。張廣輝等[16]成功克隆了燈盞花黃酮合成酶II基因（EbFSII），該基因和多種菊科植物的FSⅡ基因有較高的同源性，與已報道的植物CYP93B亞家族構建進化樹發現，燈盞花EbFSⅡ與直接催化黃烷酮轉化為黃酮的CYP93B成員聚合在一起，因此可以推斷燈盞花EbFSⅡ也具有相似的功能。劉濤等[17]克隆了燈盞花查爾酮合成酶基因，并檢測了該基因在燈盞花各組織中的表達量。查爾酮合成酶（CHS）是黃酮類生物合成的一個關鍵酶。相關性分析表明CHS相對表達量與燈盞花不同部位燈盞乙素含量間呈正相關關系，說明燈盞乙素的生成和CHS基因的表達密切相關。
1.4 品種選育 在燈盞花的品種選育方面，前人也做了積極的探索研究。王平理等系統考察了云南省9個州（市），20個縣的燈盞花種質資源，采集并保育種質資源24份[18]。通過對種質資源的評價和種源篩選，篩選出燈盞乙素達到2.46%～2.70%，燈盞乙素達到68.24～90.60 kg·hm-2的燈盞花優質種源3份[19]。在云南紅河千山公司馴化栽培多年的優質種源QS-1的天然異交群體的基礎上，利用居群內變異，建立株系，通過連續多年隔離系內自交和株系評價，選育出了2003-6，2003-15這2個燈盞花新品系，燈盞乙素分別達到3.21%，3.01%，較對照有了大幅的提高；單產也較對照提高了20.37%，17.59%，為優質高產的新品系[20]。
1.5 良種繁殖 燈盞花繁殖可采用分株繁殖、水培、組織培養和種子繁殖等方法進行。分株繁殖3—9月份效果較好。采用1/8 Hoagland培養液水培能促進燈盞花生根、成苗和提高植株成活率[21]。采用頭狀花序作為外植體，在MS培養基上添加不同濃度的BA與IAA的誘導培養基、KT與IAA的分化培養基和NAA與IAA的生根培養基上培養，具有較高愈傷組織誘導率、綠苗分化率和生根率[22]。此外用幼葉作外植體，在MS培養基上添加不同濃度的BA和NAA作為繼代培養基，IBA和NAA為生根培養基也具有較好的培養效果[23]。
2 遺傳改良策略
2.1 育種目標 普通作物栽培的目的是獲得高產和優質的果實。藥用植物的特殊性決定了它的育種目標較其他作物更復雜，要求更高。藥用植物育種的基本要求則是高產，其次是高含量（有效成分）和抗性等。其經濟系數（生物產量與經濟產量的比值）可作為育種的選擇指標。產量的高低和產量構成因素有關，燈盞花產量構成因素包括單株葉片數、葉面積、株高、單株分枝數、單株基生葉數、葉長、葉寬、葉厚等。對燈盞花農藝性狀良種的選育可以從上述構成因素考慮，以得到有高產潛力的親本。不同產地的燈盞花其有效成分含量差異較大，相差若干倍。有效成分含量的高低也決定了藥材的經濟價值，因此有效成分的高含量也是燈盞花育種的一個重要目標。農藥殘留物及重金屬污染是目前中藥材中存在的一個嚴重問題，并限制了中藥材的出口，因此抗性篩選的也是燈盞花育種的另一個指標。選育對主要病害（根腐病、葉斑病等）和蟲害（蚜蟲，黃螞蟻等）具有抗性的品種更具有重要意義。
在種質資源收集的基礎上，對種質資源進行含量、豐產性和抗病性等方面的性狀評價，并從中篩選出含量高、豐產性好和抗病性強的種源作為栽培種源，這也是燈盞花發展的育種目標，是目前利用自然變異最為有效措施。
2.2 品質遺傳規律及分子調控機制 遺傳基礎是燈盞花現代生物技術育種的基礎。除對其核型、種群遺傳距離和授粉方式有研究外，尚無其他該方面的研究報道。應該加強燈盞花基礎遺傳研究。其研究內容主要包括：燈盞花生殖生理研究；花色、莖色、葉型、株型等質量性狀的遺傳規律研究。
燈盞花種質資源遺傳多樣性豐富，有效成分含量變異豐富，差異大，育種效率高，但是缺乏相關的基礎研究。燈盞花的藥用價值和市場價值取決于植株中有效成分的含量。燈盞花的有效成分之一燈盞乙素是一種具有顯著藥理活性的黃酮類化合物，黃酮是一類廣泛存在于植物中的多酚類次生代謝產物，具有抗氧化、抗炎、抗病毒、調節機體免疫力等多種功效。植物類黃酮生物合成的起始底物為香豆酰輔酶A和丙二酰輔酶A，它們在查爾酮合成酶（CHS）的作用下形成查爾酮，由查爾酮異構酶（CHI）催化查爾酮形成柚皮素，柚皮素作為主要的代謝產物進入其他類黃酮的合成途徑。目前燈盞花中缺乏對其合成途徑的系統的相關研究。張廣輝、劉濤等克隆了燈盞花黃酮合成途徑中的2個關建酶（CHS和FSⅡ）的基因，表明這2個基因和燈盞花的有效成分合成途徑有重要的相關聯系。類黃酮的生物合成具有其時空特性[24]。在類黃酮生成的過程中不僅有外界因素，同時也通過轉錄因子的表達來調控類黃酮的合成，因此，研究燈盞花黃酮類的合成途徑及其相關酶基因的調控以及轉錄因子的調控具有重要的意義。
2.3 選擇育種 由于燈盞花的遺傳研究基礎較薄弱，缺乏相關的遺傳背景資料，在很長一段時期內，選擇育種仍然是燈盞花育種的一種重要的、不可缺少的手段。云南是燈盞花的主產區，野生資源分布區和人工建立的生產基地構成了一個龐大的種質資源群體，對燈盞花種質資源的幾種分子標記研究表明燈盞花遺傳多樣性豐富，遺傳關系與其采集地的地理分布距離密切相關。除了對自然條件具有高度適應性和抗逆性等共同特點外，單株性狀上的差異明顯，是選擇育種的主要對象。選擇育種是從燈盞花種植群體中選擇葉片多、無病斑的若干個體留種，并單獨采收和保存，分別播種，建立株系，從株系中采樣測定其燈盞乙素（總黃酮或咖啡酸酯）含量。選擇燈盞乙素在3.5%以上的株系進行株系比較和擴大制種。應用改良混合株系育種，在株系比較的基礎上，選擇燈盞乙素在3.0%以上的株系混合，建立改良群體。或者從種植的優質種源群體中，從產量性狀指標上選擇若干個體留種后分別采種。次年把株系種植后，測定燈盞乙素含量，淘汰質量分數低于3.0%的株系，在入選株系中按形態特征（如花色、葉型等）進行分類混合采種后，建立集團，進行品比試驗。這是在集團混合選擇育種的改良方法。通過對云南紅河公司用系統選育法選育出來的千山1號和千山2號進行了遺傳分析，結果表明千山1號和千山2號燈盞花平均遺傳相似系數大，遺傳相似系數變幅小，品系內遺傳分化小，遺傳性狀較穩定[7]。證明了系統選育法對燈盞花育種具有可行性。
由于雄配子體不僅數量比雌配子多得多，而且更易受環境條件的影響發生變異，雄配子體選擇正在成為基于孢子體選擇以外的另一種作物改良方法。燈盞花屬于菊科植物，頭狀花序中含有較多的雄蕊（雄配子）。利用燈盞花花蕾長度等外部形態特征能確定短葶飛蓬小孢子母細胞減數分裂和雄配子體發育的主要時期[11]。針對這一特征可以利用雄配子選擇對燈盞花進行品種選育。通過對雄配子體的選擇進行育種，可充分利用植物巨大的花粉量，增加理想性狀基因型選擇的幾率。在配子體階段對植物實施定向選擇，可縮短育種年限，是一種非常有效的育種手段[25]。
2.4 雜交育種 燈盞花的豐產性、有效成分的高含量和對病蟲害的抗性是育種的主要目標性狀。根據育種目標，雙親都具有較多的優點，沒有突出的缺點，在主要性狀上優缺點盡可能互補，同時雜交親本應具有較好的配合力 。
對燈盞花野生資源分布區和人工建立的生產基地的種質資源群體進行詳細觀察，選其中經濟性狀優良者（初選優良單株）， 選定后的2年內，要進行農藝性狀的詳細觀察（株型、株高、葉片數等）和有效成分的測試分析（燈盞乙素、總黃酮、咖啡酸酯等），通過綜合比較篩選出優良單株。燈盞花采用的是異花授粉的繁殖方式。種植在相同地點的不同栽培群體間會產生大量的異交和自然變異，通過選擇從中篩選出高含量、高產和抗病的群體或個體是完全可能的。
系統育種、集團混合選擇育種和改良混合選擇育種等選擇育種方法均能有效的利用燈盞花自然變異。燈盞花良種選育工作目前應以種源篩選和利用自然變異為主，并逐步實現雜交育種和利用現代生物技術進行遺傳改良的策略。
2.5 自交不親和性研究與雜種優勢利用 具有自交不親和性的植物有能力區分自己的花粉粒和其他植株的花粉粒，只允許不同植物的花粉生長和在胚珠受精[26]。自交不親和可以防止近親繁殖和物種退化，能保持物種的生存、發展和種群的獨立性。20世紀40—50年代世界各國已廣泛采用自交不親和系來生產雜交種，以利用其雜種優勢，操作簡單，整齊度和產量也較高。
燈盞花具有自交不親和性，在育種和雜種優勢中可以較好的來利用。用親和指數小于1的自交不親和親本配制一代雜種，能較好的保證制種時的雜交率。親和指數在1以下的植株，一般能較穩定的遺傳高度自交不親和性，而親和指數在1以上的植株，不親和性要發生分離。因此在不親和植株中，選擇高度自交不親和而且配合力強、經濟性狀好、蕾期自交結實率高、自交衰退慢的優良自交不親和系是很重要的。燈盞花群體是典型的自交不親和性群體，在這樣的群體中選擇有上述性狀的植株還是較為可行的。在選擇燈盞花自交不親和系的時候要注意選擇純合不親和基因型的不親和系，用系內混合花粉法來測定其系內異交不親和性，如果表現不親和而且后代不親和性也不再分離，說明該株系的不親和基因型已經純合。燈盞花的自交不親和性屬于孢子體型，由單個S位點上的復等位基因控制。一般的S基因還存在著顯隱、獨立等復雜的相互關系，在選育自交不親和系時，應該先進行基因型分析，才能快速鑒定出具有純合的不親和基因型個體，并區別它們是相同或不同的基因型，來配制不同形式的雜交種。
2.6 分子標記輔助育種 利用分子標記技術標記燈盞花的目的性狀基因，例如標記燈盞乙素等有效成分合成途徑中關鍵酶基因或有利于提高產量的農藝性狀基因，并借助于這些標記技術去分離和克隆優良基因，從而聚合有利的基因，培育高產、高含量、多抗的新品種。
2.7 多倍體育種 植物多倍性是植物的細胞內存在3個或3個以上染色體組。多倍體植株的農藝性狀通常有明顯變化，突出表現在根、莖、葉器官上具有巨型性，往往也具有較大的花和果實，這能大幅度提高以相應部位入藥的藥材的產量[27]。在云南大理和騰沖的野生居群中發現了天然的三倍體植株[9]，人工燈盞花三倍體植株的培育也取得了成功[10]。燈盞花的天然三倍體植株和人工培育的三倍體燈盞花田間生物學特性的觀察表明，三倍體植株生長勢強，植株葉片數和頭狀花序直徑均明顯優于雙親二倍體和四倍體；燈盞乙素量隨倍性的增加而增加，四倍體量明顯高于二倍體，這些性狀的改變都和燈盞花育種目標相一致，能極大的提高燈盞花的產量和有效成分的含量。多倍體育種在其他植物中取得了成功，如毛白楊自然三倍體的發現使毛白楊的育種研究水平大幅提高，并已顯示出巨大的開發潛力和栽培價值[28]。燈盞花和毛白楊具有一些相似的生物學特性，如異花授粉、多年生、可利用扦插技術快速進行營養繁殖等生物習性，而且最重要的是燈盞花和毛白楊都是以收獲營養體為主，因此燈盞花多倍體育種的研究具有一定的可行性。燈盞花三倍體植株的研究能有效的推動燈盞花良種選育，極大地促進燈盞花育種及其制藥產業的發展。
除此之外，遺傳圖譜的構建、育種目標性狀的QTL的研究、轉基因技術、基因組選擇育種以及以生物信息學為基礎的分子設計育種都將成為藥用植物育種的重要手段。
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Research progress and strategy on genetic improvement of Erigeron breviscapus
ZHANG Wei1，2， YANG Sheng-chao1， ZHANG Guang-hui1， SU Bao3*
（1.Yunnan Research Center on Good Agriculture Practice for Dominant Chinese Medicinal Materials，
Yunnan Agriculture University，Kunming 650201，China； 2. Honghe University， Mengzi 661100， China；
3.Yunnan Baiyao Group Co.， Ltd.， Kunming 650500， China）
[Abstract] Cultivation research and the research progress of genetic improvement of Erigeron breviscapus were been described. Some messures would be come forward， Such as developed the genetic reasearch， germplasm resources and breeding of E. breviscapus. Also it must be reasearch the biological basis， seed-breeding technology and some critical cultivation technique of E. breviscapus.
傳統的教學模式對學生的學習有一定的弊端，教師應轉變這種教學方式【1】。只有打破傳統的教學模式，才能為學生創造一個良好的教學環境。同時，教師要轉變自身的身份，由以往的教育者轉為引導者，幫助學生運用理論知識解決實際的問題，使理論與實踐相結合。對于化學習題的訓練，教師要采取有效的方法，使學生真正掌握化學知識內容。
1.當前高中化學習題課教學的現狀分析
1.1教學目標模糊不清
在當前教學中，由于教學目標太過模糊，導致影響教學的質量。尤其是對于高中化學，目標不明確將導致化學的理論與習題存在復雜的關系。由于教師對學生習題的掌握程度還不夠了解，在教學中無法確定教學的目標。對學生的不足之處沒有采取有效的方法，通常只是隨意的進行教學，無法抓住重點知識進行講解，這樣就導致學生無法掌握習題的解題方法，從而影響了化學習題課的教學效果。
1.2化學習題缺乏實效性
在高中化學習題課教學中，由于教師沒有設計合理的方案，導致教學過程中過于隨意，化學習題訓練缺乏實效性【2】。另外由于教師的教學理念過于陳舊，在選擇化學習方面也比較老套。教師通常都是按照固定的思路進行解題，導致學生缺乏創新的思維能力。大部分教師都是將習題布置下去，讓學生自行的解決，而沒有培養學生解題的技巧，這對學生學習化學有著不利的影響。
1.3實驗操作缺乏可行性
實踐操作是化學中的主要部分，對學生學習化學發揮著重要作用。教師在選擇化學習題時，由于沒有考慮到實踐性，無法發揮出化學習題的意義，導致實踐操作缺乏可行性。一些化學習題需要實踐操作論證，而教師卻忽視了這一點，對學生的學習沒有起到任何作用。有的實踐性較強化學題，需要大量的理論知識來驗證，超出了學生的知識范圍，從而導致學生降低了對化學的興趣。
2.提高高中化學習題課教學質量的策略
2.1引導學生進行自主探究
在高中化學習題教學中，首先要改變學生的固定思維，培養學生的創新思維模式，使學生在解決習題時能采用不同的方式。教師要改變教學模式，發揮學生的主體地位，讓學生主動的參與到教學中。在為學生講授解題的方法時，讓學生以自己的思維進行解題，形成獨立的思維能力。 教師可以對已講的理論知識進行鞏固，接著再讓學生進行解題，學生通過對習題的思考與分析，培養學生的思維能力。對于學生不足的地方，教師要進行指導，糾正學生的錯誤，使學生解決化學習題的能力得到提升。
2.2優化選題，培養學生的解題能力
教師在選化學習題時，需要打破陳舊的觀念。例如，在選擇氧化還原反應的教學課題時，由于習題的的提問方式不同，解題的難度也有所不同。因此，教師需要根據學生的學習特點以及掌握知識的程度進行選題，盡可選擇對學生有著較大思考空間的習題，這樣能夠培養學生的思維能力。
2.3激發學生的學習興趣
高中化學課后習題通常較為枯燥，學生通常對教學缺乏興趣【3】。因此教師可以將習題稍微改動，使題目變得有趣，激發學生的興趣，培養學生的思維能力。例如在課題：與5mol CH4有相同的H原子數的H2SO4為多少mol？這道題經常出現在物質的量教學中。在課堂上，大部分教師都是按照老套的方法解決，先計算CH4有H：20mol，接著再換成H2SO4時為10mol。但是，在教學中涉及到物質的量非常少少，學生對這一概念相對較陌生。假如將習題換成學生感興趣的事物，就能激發學生的學習興趣。例如，將習題換成學生生活中熟悉的事物，將狗與鴨腳的個數進行比較：5只狗腳的個數和多少只鴨腳的個數相等？通過這個題目的思考，學生能夠快速的進行回答，充分調動了學生的興趣，同時還將原子數與分子數之間的關系作出清晰的表達。
2.3加強合作與自主的結合
在化學課題的教學中，教師要轉化傳統的教學模式，應用創新的教學方法【4】。以此激發學生的興趣，使學生積極主動的進行課題的解答，培養學生獨立的思維能力。同時，教師可以讓學生進行小組討論，學生之間通過交流與合作，共同解化學習題，使學生的創新思維得到培養，學習到更多的解題方法。教師還可以進行有關化學習題的游戲，讓學生在游戲中解決問題，使學生感受到學習化學的樂趣。
2.4巧妙設置問題
高中化學習題課過程中，教師的教學能力決定著教學的質量。對于化學這門學科，最主要方法為設計問題，這對培養學生的思維能力與解題能夠有著重要作用。教師在設計問題前，應查閱相關的資料，與化學的重點內容聯系起來，使學生在思考問題時能夠鞏固所學的知識，在解決完問題后，能夠掌握知識的重點。
【關鍵詞】機械 生產現場 質量管理 優化策略
一、引言
所謂的現場管理就是指現代的機械化企業在進行生產管理中的核心組成部分，屬于一項非常綜合性的工作，也是我們企業生產過程中對所有的要素做一個科學的合理配置與優化，同時更是企業車間現場最基本的組成部分，除此之外現場管理對于企業的生產制造以及生產經濟效益都有很大的影響。良好的現場管理能很大程度的提升企業的產品質量以及降低產品的成本。當前，我國經濟的快速發展離不開機械制造業，而機械加工又是我們機械制造業整個程序中最為關鍵的一個環節，所以我們要對機械講過過程中存在的問題做一個詳細的分析與處理。
二、當前我國機械加工現場的生產在質量管理方面存在的不足
（1）當前對于質量管理的理念仍然是比較落后。目前大多數的企業為了自身的利益，通常會忽略其產品的質量甚至是產品自身存在的價值，而對于產品創新的意識更是會嚴重的降低。所以，很多的企業并不能夠創建一個標準的質量管理體系，通常情況下，他們的質量管理體系都是不合格，甚至是與事實相反。真正的創新是指我們可以創造出用戶沒有想到的產品。與此同時，因為當前很多的制造業他們的傳統意識仍然是企業既然有一個專門的部門來負責管理產品的質量，那么一旦產品的質量出現問題都應該歸于質量管理部門，和生產者是沒有任何關系的。這就導致出現了一種錯誤的理念，即質量不是做出來的，而是檢驗出來的。因此，若產品出現質量問題，人們的第一想法就是質量管理部門不負責。
（2）企業質量管理體系的執行力度比較弱。創建管理體系的目的在于通過其可以對產品生產的全過程進行實時的監控與管理，包括文件化、規范化、程序化以及制度化，進而達到提高產品質量，增加企業效益的目標。總而言之，質量管理體系在當前還是很有效的，然而在產品的施工過程中由于存在各類各樣的員工，他們對于管理體系的理解還是比較膚淺，因此執行的力度就很小，尤其是一些中小型企業。因此，各個企業應該提高員工的自身素質，對質量管理體系的理解也應該隨之加深。如果內驅力不足，在真正的實際生產中也很難運行。
（3）企業質量管理體系的信息傳遞能力比較弱。當前機械工業在我國所有的產業中，是最大的。在某種程度上來講，機械化水平的高低可以反映出一個國家綜合的經濟實力。而要衡量一個國家機械化水平的高低需要看該國家的信息化程度。高新技術也已經開始逐漸被企業的機械設計所應用，再加上通信技術和計算機技術的迅速發展，未來很可能就是全球化的制造和設計，機械的市場也會變得更加開放。隨著經濟的快速發展，信息和能源以及材料都是極為重要的資源，在社會中的各個領域都有所應用。但是，因為過去的計劃經濟，給企業的管理帶來了一些消極的內容，也導致企業的機械管理存在很多的弊端。因此，創建一個先進的科學的生產計劃是當前所有機械企業管理中的難點與重點。
三、對企業機械化的現場質量管理策略進行優化
（1）首先要樹立一個正確的科學的質量管理理念。眾所周知，對于企業的管理，生產現場的管理是最為重要的部分，同時也是一個企業的管理素質的好與壞的體現。優秀的現場管理，可以給企業帶來巨大的經濟效益。根據企業管理的好與壞，可以區別出企業中管理者的管理水平以及員工的素質水平。當前很多的企業核心目標是在最短的時間內將企業做大，然而有一些企業因為管理不當，而成為其他企業實現這個目標的最終犧牲品。但是，當前也有很多的企業處于停滯的狀態，要想進一步的發展，很多的企業都面臨著眾多的困惑與危機。雖然有一部分的企業已經意識到這個問題，但是在當前這個競爭極為激烈的社會，進行持續的發展才是每個企業真正的目標。通常情況下，在所有企業的日常管理過程中，尤其是企業的質量管理過程中，我們是不能將某些特別的要求來作為企業的管理對象。每個企業都應該按照其自身的特性進行有質量保證的生產，而不能刻意的去按照工人的適應性去做質量管理。換句話說就是每個企業他們的質量管理部門需要將其整個企業全部的管理工作做承擔，這樣才能更好的保證企業產品的生產質量。
論文摘要：學校體育工作質量文化是學校質量文化不可缺少的部分，影響到學校體育工作的各個方面。從學校體育質量文化的內涵和內容入手，從五個方面分析高職學校體育工作質量文化的現狀及問題，力求探索出促進高職學校體育工作質量文化建設的推進策略，從而促進高職院校學校體育內部質量管理體系的建設，提高高職學校體育工作管理質量和教育質量。
前言
教育質量是學校的生命。隨著人才培養工作評估、示范性高職院校建設、國家級省級特色專業精品課程遴選、優秀教學團隊、教學名師等一系列質量管理舉措的推進，高職院校的質量建設引起了人們的普遍關注，質量管理思想的理念、技術方法不斷完善和優化，從評價到保障進而發展為文化建設。學校質量文化是學校在長期實施質量管理體系過程中形成的一種團體意識和精神氛圍。學校體育工作質量文化是學校質量文化不可缺少的部分，影響到學校體育工作的各方面，學校體育教學、管理及保障活動都為這一文化環境打下鮮明的標記。學校體育工作質量文化的傳承和發展對于發揮學校體育工作者的積極性和主動性，對于學校體育工作質量乃至人才培養質量的提高起著舉足輕重的作用。
一、學校體育質量文化的內涵及外延
（一）質量文化的內涵
質量文化最初主要是作為企業文化的一個部分而使用的，是企業在長期過程中形成的涉及質量空間的意識、規范、行動準則、價值取向和行為習慣，即一種共同遵守的質量價值觀[1]。只是最近幾年，質量文化概念才被移植到高等教育系統中使用。筆者比較傾向，高校質量文化是全體師生員工涉及質量空間的一切精神活動及精神物化產品的總稱。它是以提高教學質量為主題，以人(教師、教學管理人員、學生)為主體，以教育過程為主線的一種文化。高校質量文化實際上是校園文化的一種亞文化[2]。質量文化分為顯性和隱性兩個部分，顯性部分即質量管理對象、質量管理的手段、質量管理的結果等。隱性部分即隱藏在質量管理手段背后的管理思想，包括質量經營哲學、質量價值觀念、質量道德規范等。
（二）學校體育質量文化的內涵
學校體育質量文化是學校體育所獨有的、為學校體育工作者共同持有的關于質量的價值觀、信念、規范與行為形態等的綜合體系，是學校體育文化的組成部分。
（三）學校體育質量文化的外延
學校體育質量文化是學校質量文化的一個重要組成部分，其正是在傳統學校質量文化與現代的教育質量文化的相互作用的過程中，得以進一步傳承與更新的。根據文化學對文化的分類，學校體育質量文化分為四個內容。
1.學校體育質量觀念文化
學校體育質量觀念文化是以教育質量價值觀或教育質量意識形式存在的觀念形式的學校體育質量文化形態。因此，學校體育質量觀念文化的核心就是學校體育質量價值觀，這是學校體育質量活動的動力系統。
2.學校體育質量制度文化
學校質量制度文化包括兩個體系，一是機構體系，即政府與教育機構的教育質量管理、評價和監督機構以及人員組成體系；二是規范體系，包括各種各樣的教育質量管理制度，其中主要的是教育質量責任制及其運行機制[3]。筆者認為，學校體育質量制度文化分為三個方面：一是與學校體育質量有關的各類工作規范、規則等；二是監控體系，即學校與體育部門的體育工作質量管理、評價和監督機構以及人員組成體系；三是學校體育質量的監督與獎懲制度。這三方面組成的學校體育質量制度文化是學校體育質量活動的保證系統或制約系統。
3.學校體育質量行為文化
學校體育質量行為文化是在學校體育質量觀念文化和學校體育質量制度文化共同作用下人所表現的行為特征的總和，因此，所有與學校體育質量有關的行為都是學校體育質量行為文化的內容。
4.學校體育質量物質文化
物質文化是整個學校體育質量文化的最外層，是學校體育質量觀念文化、制度文化和行為文化的物化，如師資隊伍、師生員工的語言行為、心靈的文明化、帶有校本特色的學校體育的育人環境、體育教學技術與方法、體育環境質量等。物質文化是直接可以感受到的，最直觀地體現學校體育質量文化的依據。
二、高職學校體育工作質量文化的現狀及問題
（一）質量管理理念跟不上高職學校體育工作發展的需求
高職是高等教育的重要組成部分，以培養適應生產、建設、管理、服務第一線需要的高素質技術應用型人才為目的，是職業教育的高等階段。
目前，普通高校體育是大學生以身體練習為重要手段，通過合理的體育教育和科學的體育鍛煉過程達到增強體能、增進健康和提高體育素養為主要目標的公共必修課程。高職和普通高校的人才培養目標有著較大的差異性。然而，目前大多數高職院校的學校體育工作質量管理方面照搬普通高校的套路，把增強體能、增進健康和提高體育素養為最終的質量管理理念，而未更多從職業教育方面出發，探索學校體育工作不僅僅是提高學生的身體素質，更關鍵的是促進學生職業發展與學生未來職業健康相關的體育項目，以及體育教學的校本體育工作的開發，從而推動學校體育工作適合高職職業發展的需求，一切為了學生的職業發展而努力與創新。
（二）師生員工工作學習積極性和主動性缺失
美國心理學家馬斯洛的需求層次理論認為人都潛藏著五種不同層次的需要。人的最迫切的需要才是激勵人行動的主要原因和動力。目前，高職院校體育教職工工作積極性和主動性差主要是由于質量管理觀念的落后，以及管理者的權力化，忽視體育教職工內在的主體價值取向、內在的成就動機以及自我實現的價值目標。
學生學習體育知識、運動技能的主動性和積極性差，不僅與學生的學習態度有關，更重要的是學生學習體育課程的意識薄弱，教師缺乏引導學生以“就業為導向”的意識，體育課程人才培養目標、教學模式選擇與改革等都沒有服務和服從于學生的就業與職業發展，更不用提及發展學生綜合身體素質和綜合職業能力。
（三）體育工作管理和監督機構不健全
高校在學校一級都設立了專門的教學質量管理部門，但是在系（部）一級，特別是體育工作教學的基層組織，如教研室、某一門課程，均沒有相應的教學質量管理和監督組織機構，因而沒有形成體育工作質量管理的網絡系統。由于學校教學單位多，學科、課程差異大，單靠校級教學質量管理部門就容易造成體育工作質量問題難以及時發現，難以及時解決，從而出現問題把握不準，改進措施不到位等問題。
（四）學校體育工作制度規范缺乏時效性
工作制度規范都是具有時代性和時效性的，并不是一成不變的。傳統的高職學校體育工作管理制度只適應當時狀態下的體育工作質量管理需要，它面對的是傳統的高職人才培養目標，穩定的專業和課程設置。而現在隨著社會、經濟的發展，高職課程改革的進展，高職的人才培養目標、專業和課程設置、教學形式和手段及生源質量等方面都已經或將要發生一系列重大變革，用傳統的規章制度來管理變化了的高職體育工作，其適應程度以及暴露的弊端可想而知。
三、學校體育工作質量文化建設及推進策略
（一）更新觀念，提升學校體育工作質量方針，確立核心質量價值觀
陳玉琨教授指出：“高等學校質量文化的內容廣泛，學校成員的質量價值觀是其中最為核心的要素，它決定了學校決策行為的取舍原則，是學校文化建設的主導要素”[4]。無論對于學校領導還是教職工來說，要改變學校的風景、建筑特征等是可能的，出臺和實施一項政策和措施也是不難的，然而要改變領導和教職工大腦深層次的觀念或假設，從而建立新的價值觀念并影響其行為，這應該是最難的。每一個人對事物的看法都是有差異性的，因此，要統一和形成體育教職工質量管理思想，形成核心質量價值觀，就要更新全體教職工思想觀念，提升學校體育工作質量方針。
第一，質量方針提升要體現校本特色。具有校本特色的學校體育工作質量方針才具有生命力、競爭力和應變力。高職院校學校體育工作要針對高職院校自身人才培養的特殊性和學校的實際，突出與職業相掛鉤的特色。
第二，領導推動與踐行。學校體育工作的質量文化首先是學校體育領導、尤其是第一責任人的質量理念、質量意識和質量行為的體現。特別是學校的高層領導，要在學校體育工作質量方針的提升過程中，加強學習，轉變觀念，集思廣益，以身作則，起模范帶頭作用，努力推動與踐行質量方針，發揮學校領導者的示范效應。
第三，全員參與。高職院校學校體育工作應從實際出發，開展豐富多彩的、形式多樣的學校體育工作活動，促進質量方針的實施，使質量方針成為一種精神力量和工作的指南，從而確定學校體育工作核心質量價值觀。
（二）全體體育教職工培訓，明確崗位職責和工作制度
美國著名質量管理專家克勞斯比（crosby）認為：“教育和培訓是幫助所有的員工溝通對質量的觀念，知道自己在改善質量中所負的責任，而且具備特殊的知識，足以處理即將面臨的改變”[5]。因此，學校體育工作質量文化建設重要的工作是加強教職工人員的教育和培訓。
（三）完善規章制度和學校體育工作質量管理、監督及激勵體制
學校體育工作制度建立健全和運行是學校體育質量文化建設的基礎，用質量管理制度來規范管理學校體育工作各個環節的質量行為，通過長期有效的質量運行使是學校體育工作形成良好的工作氛圍，提高學校體育工作質量管理水平。建立健全體育工作質量管理制度和程序并強化運行，用質量責任把職能部門和體育教職工緊密聯系為一體，對學校體育工作的全部環節進行監控，運用質量管理方法對各個環節出現的問題進行糾正預防和改進各種問題，逐步培養教職工自覺遵守規章管理制度和按程序辦事的行為習慣。另外，在實踐過程中對于學校體育工作的制度進行完善和修正，體現制度的人性化和科學化，促進質量文化建設的發展、教職工觀念更新和積極性提高。
以質量管理體系為核心，建立完善質量管理機構與管理制度，領導和教職工明確責任，通過質量管理體系和管理制度培養教職工對學校體育工作質量問題的思考方法和工作模式，最終在學校體育工作過程中形成特有的工作氛圍、環境和程序，即就是質量文化的形成。
（四）體育工作領導的倡導與全員踐行
學校體育工作質量文化建設首先從學校體育工作的領導做起，其擔負學校體育質量管理方針和目標的確定，建立完善質量管理制度、監督管理質量過程以及持續改進質量管理的措施等方面的任務。同時，全體體育教職工是質量管理組織的基礎，是學校體育工作質量文化建設的主要載體，重視全體體育教職工質量意識的教育，提高教職工的思想和專業水平，促進其充分參與質量管理過程才能為學校體育工作質量文化的建設和發展帶來最大的收益。
（五）建設學校體育文化環境和師資隊伍
學校體育工作質量文化建設中，建設與完善學校體育文化環境和物質環境是必不可少的環節。通過對學校體育場場地設施、與體育文化、體育人物和體育史相關的宣傳欄、文化氛圍的布置和精心設計，才能更好地體現學校體育工作的質量文化，間接影響學校教職工以及學生的體育思想、對體育的認識和促進參與體育的積極性。同時師資隊伍的建設也是學校體育文化建設必不可少的環節，教師語言、行為以及心靈對于學生以及校園體育文化建設有著重要的影響。因此，從業務能力以及師德修養兩方面提高教師個體素質，從而構建結構合理的師資隊伍群體。
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2011年7月1日，本刊正式引入《今日投資66》專欄，介紹今日投資66的選股邏輯、方法以及挑選出的股票。今日投資66（簡稱I66）是利用量化投資方法挑選出的一個66只股票的組合。其實早在2005年中今日投資就推出了I66，過去幾年累計收益率達到16倍，遠超同期市場不到3倍的漲幅。為什么直到今日我們才大張旗鼓地推出I66呢？原因其實很簡單，因為市場環境。量化投資近幾年在中國快速發展，其投資理念也越來越多地獲得認同。
股票市場上形形的各種分析方法總結起來可以歸類為三大流派：數量分析、基本面分析和技術分析。關于這三大流派孰優孰劣的爭論已經持續了近百年，三方各執一詞，百年爭論下來也沒有爭出個結果來。當今世界也是這三種流派大概各占三分之一的格局。而A股市場顯然尚未跟上，量化投資遠遠沒有達到三分之一的市場占有率。
第一部分：什么是量化投資
量化投資在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。事實上，互聯網的發展，使得新概念在世界范圍的傳播速度非常快，作為一個概念，量化投資并不算新，國內投資者早有耳聞。但是，真正的量化基金在國內還比較罕見。那么，何為量化投資？
康曉陽：量化就是符合投資常識的投資邏輯和策略
接下來會發生什么？
深圳市天馬資產管理有限公司是國內最早開發量化投資模型的資產管理公司，致力于量化投資工作接近十年。作為國內量化投資的“開山鼻祖”，深圳天馬的董事長康曉陽先生如下介紹量化投資：
大家看到這個圖，魚跳起來了，風在刮，接下來會是什么？日本發生的9級大地震！2011年3月7日我看到一個報道，有50條鯨魚在擱淺沙灘，就在發生地震那個縣東部的海岸，有的死了，專家解釋這些鯨魚集體迷路了。作為一個地震專家或者學者，其實他們的經驗沒有告訴他這50條鯨魚擱淺沙灘跟地震有什么關系。到底有沒有關系呢？我們知道5•12四川大地震之前發生了同樣的事情，很多癩蛤蟆過馬路，這跟地震有什么關系？
投資做股票有兩類，講很多種策略，無外乎就是買你自己喜歡的和買市場喜歡的，買自己喜歡和買市場喜歡的背后邏輯就是找影響股價的要素。
量化是什么？做投資，最終的分析停留在數據上，既然是數據，就可以標準化、固化。從你自己的角度買自己喜歡的東西，其實也可以量化，每個人都有對美的標準，但并不是符合這個指標，你就一定喜歡。如果有一個海選，把符合你喜歡特征的人放在你面前你去選，就可以量化。
鯨魚擱淺在沙灘上，根據歷史數據統計就會發現這個事情跟接下來要發生的事情有什么關聯。把人的行為邏輯影響股價所有的要素進行綜合分析，預測下一個市場喜歡的東西或者喜歡的策略是什么，簡單一句話，量化就是符合投資常識的投資邏輯和策略。就股票來講，投資標的的數據和因素量化，再用一些模型統計的方法把選出來的標的進行優化，最后成為投資組合，這就是量化的基本邏輯。用數理的方法把你的投資邏輯或者市場的投資邏輯固化，只要有投資邏輯的思想或者策略，都可以量化。
就股票而言，有很多種方法，有價值型股票，分析方法無非是那幾種，只是大家的標準不一樣，量化的東西可以設一個相對寬松的東西，初選之后再優化，比如成長型股票，肯定關心盈利、收益。選出來10個、20個、50個甚至100、200個股票，然后配比重，怎么優化組合，根據你的風險和預期收益率反推回來怎么優化，最后得出一個比重，哪只股票應該投多少。有些是成本交易，比如套利，什么情況下出現一定條件的時候提示你。
要真正做到量化，首先要有一個基本的理論模型。你要覺得什么樣的股票表現好，什么樣的股票你愿意投資，這就是量化的基本邏輯。但是，有了這個邏輯之后還不夠，還要有復合型人才，因為量化投資不光要懂得投資股票，還要懂得數理分析。打個比方，雖然我很懂股票，但我不懂數理分析，很多計算機模型也不懂，更不懂編程序，要真正做到量化投資，就必須有復合型團隊。為什么這么多年華爾街學金融工程、數理、物理的人大受歡迎？因為他們可以用統計工具。前段時間我在英國的一所大學和一些專門做模型分析的教授交流，我發現他們想的東西更加復雜，基本上把市場上任何的東西都想要量化。
我理解，就是去跟蹤你的投資邏輯，它只是幫你實現你想法的一種工具。另外還要有高質量的數據，因為，你通常看到的東西和市場本身存在的東西可能并不一樣。如果把鯨魚放到海灘上，這作為數據化，統計過去2000年有多少次鯨魚擱淺在海灘發生，假如有真實的數據，就可以研究出跟地震的相關性。要懂數理統計工具，建立模型就是紀律，不能改變，改變就不是模型。有人說看到今天不行，換一下，那就不是模型了。我們看過一個電影，造出來的機器人最后自己都控制不了，那就是模型。如果造出來的機器人自己能控制，那不是模型。人為什么能掙得到錢，為什么還要量化？傳統是靠個人經驗的，而且你看到、聽到的東西都是有限的。量化有什么好處？它可以把你知道的東西在整個森林中搜索。計算機是不知疲倦的，晚上你在打鼾，計算機還可以工作。你的模型是你建的，你很理性的情況下建的模型，市場情緒變了，它不會變，那時候你不可能去改模型，所以它不會受情緒的影響。
華泰聯合：實現投資理念與策略的過程
國內研究機構中涉足量化投資較早并多次獲得新財富最佳分析師評選金融工程第一名的華泰聯合證券金融工程團隊如是說：
數量化投資是利用計算機科技并采用一定的數學模型去實現投資理念、實現投資策略的過程。與傳統定性的投資方法不同，數量化投資不是靠個人感覺來管理資產，而是將適當的投資思想、投資經驗、甚至包括直覺反映在量化模型中，利用電腦幫助人腦處理大量信息、幫助人腦總結歸納市場的規律、建立可以重復使用并反復優化的投資策略（經驗），并指導我們的投資決策過程。
本質上來講，數量化投資也是一種主動型投資策略，其理論基礎在于市場是非有效或弱有效的，基金經理可以通過對個股、行業及市場的驅動因素進行分析研究，建立最優的投資組合，試圖戰勝市場從而獲取超額收益。然而一些定性的投資者卻并不太認可定量投資，他們認為，定性研究可以將把股票基本面研究做得很深入，從而在決策深度上具有優勢。然而，在當今市場上，信息量越來越大且傳播速度極快，單個分析師所能跟蹤的股票數量開始顯得越發有限，也因此錯過了許多優秀的投資機會，可謂是擁有深度的同時錯失了廣度。量化投資正好彌補了這一缺失，通過使用強大的計算機技術，它能夠實時對全市場進行掃描，并依仗其紀律性、系統性、及時性、準確性以及分散化的特點最大概率的捕獲戰勝市場的投資標的。
事實上，在海外市場，我們看到越來越多的定量與定性完美結合的成功案例。通過向量化模型中加入分析師對未來主觀判斷的觀點（定性的觀點），再結合來自于歷史規律檢驗的觀點（定量的觀點），定量與定性的優勢便能得到充分的發揮和融合。我們相信，這也將是未來量化產品發展的主流方向和趨勢。
結論
量化研究作為一種研究方法，其本質是使用統計學、數學和計算機工具改進研究效率，使得我們能夠在更短的時間、更大的視角領域下，依靠清晰的研究邏輯，獲取更為有效和操作性以及復制性更強的研究成果。量化研究的本質是一類發現市場規律的方法體系，其基本功能是認識市場和解釋市場，并以做到預測市場為目的。
量化投資簡單來講，它以模型為主體，使用大量數據，并且在很大程度上用電腦這樣的投資方式；其以科學性和系統性著稱，并將在嚴格的紀律化模型制約下，緊密跟蹤策略，使運作風險最小化，并力爭取得較高收益。
第二部分：量化投資在蓬勃發展
量化投資在世界的發展史
美國市場有200多年，從證券市場開始，也有快400――500年了，但是量化的發展是上世紀50――60年代的事。首先有一些理論模型，沒有理論模型支撐很難做到量化的東西。
數理化投資于上世紀50~70年論上發芽
Harry Markowitz在上世紀50年表一系列關于投資組合“均值―方差”優化的論文，這使得投資者可以定量化風險，并把風險和預期回報放在一個理論框架下統一考慮；
WilliamSharpe在1964年發表CAPM模型，此模型顯示個股的預期回報和個股的風險及市場的預期回報成正比；
Steven Ross在1976年發表APT模型，此模型顯示個股的預期回報可以表示成一系列非特定因素預期回報的加權平均，此模型為量化投資者指出了很實用的研究框架；
Black-Scholes在1972年發表關于股票權證的定價模型；
Fama和French在1993年發表三因素模型，此模型顯示個股的預期回報由三個因素（市場，個股的市值，個股的市凈率）決定；
此后很多研究者做了非常多的實證研究，并發現了一些對個股將來回報有預測作用的因素：比如市盈率，市凈率，資產回報率，盈利一致預期，中長期價格動能，短期價格反轉等。
數理化投資從上世紀70年代末開始實際運用
Barclays Global Investors(BGI)于1978年創立了全球第一只數量化投資策略基金，到被BlackRocks收購之前BGI以14000億美元的規模，高居全球資產管理規模之首。
SSgA(道富環球投資管理公司)和 GSAM(高盛國際資產管理公司)為首的一大批以數量化投資為核心競爭力的公司已經成為機構資產管理公司中的“巨無霸”。
“詹姆斯•西蒙斯創辦的文藝復興科技公司花費15年的時間，研發基于數學統計理論的計算機模型，借助該模型，西蒙斯所管理的大獎章基金，從1989 年到2009 年間，平均年回報率高達35％，較同期標普500 指數年均回報率高20 多個百分點，比“金融大鱷”索羅斯和“股神”巴菲特的操盤表現都高出10 余個百分點。
在國外。其他采用量化投資的公司沒有獲得驚人的表現，并非是量化方法不好，而是他們還沒有構建出更好的模型以及正確的策略。作為量化投資的大行家和受益者，西蒙斯承認有效市場的套利機會極少而且會趨同小時，然而，仍然有無數轉瞬即逝的很小的機會存在，在證券市場，那些很小的交易，都會對這個龐大的市場產生影響，而每天都會有成千上萬這樣的交易發生。這個市場看似雜亂無章，卻存在著內在規律，而量化操作自從誕生以來，無疑成為捕捉這些規律的一把利器，為海外投資者屢建奇功。
CQA（教育產品內容與數據測試）數據統計：在2002年-2004年三年間，量化產品的平均年收益率為5.6%，比非量化產品的平均年收益率高出1%。從信息比率來看，量化產品為0.37，非量化產品為0.06。此外，量化基金的運作費率相對更低，例如傳統產品費率為0.6%，主動量化產品費率在0.45%-5%之間。
理柏(LIPPER)數據顯示，2005年到2008年之間，87只大盤量化基金業績表現好于非量化基金，增強型量化基金在2005年和2006年更是大幅跑贏非量化基金。但2007年和2008年除市場中性基金外，所有基金業績下滑很快，其中雙向策略和大盤量化基金表現差于非量化基金，而增強型和市場中性量化基金表現則優于非量化基金。
量化投資在中國的發展現狀
研究力量不斷壯大
目前大部分券商研究所都配有金融工程研究小組，成員超過5個的不在少數。根據2010年11月份的《新財富》最佳分析師榜單，國信證券金融工程小組人數有12人，為目前人員配備最多的量化投資研究團隊。其他入選金融工程前五名的研究小組中，申銀萬國8人，華泰聯合、安信證券各5人，中信證券4人。
數量化方面的研究報告數量也是逐年增加。據不完全統計，2008-2010年相關報告數量分別有52、142、794篇，今年上半年就達到了633篇，逐年遞增趨勢非常明顯。不過，和2010年研究報告10萬多份的總量相比，數量化研究的廣度和深度還有很大提升空間。
量化產品初露鋒芒
天馬旗下的產品中，現有兩個信托產品采用量化投資策略，分別是新華―天馬成長，和平安―Lighthorse穩健增長。
此外，上投摩根、嘉實、中海基金、長盛基金、光大保德、富國基金、南方基金等都有量化產品推出，但是量化基金的比例還是非常小。即便在2009年，全年新發基金超過100只的情況下，新發的量化基金也僅有4只，數量在2009年的新發基金市場中僅占3％。與指數基金、普通股票基金相比，量化基金可謂是基金市場上的稀缺資源。
2011年，在國內緊縮政策與國外動蕩局勢的影響下，A股市場呈現結構性震蕩上揚的格局。隨著市場輪動的提速及內在容量的擴大，精選個股的難度日益加大。在此背景下，定性投資容易受到投資者情緒影響，而定量投資則能夠通過計算機的篩選，幫助投資者克服非理性因素，在充分控制風險的前提下應對市場萬變。以“人腦＋電腦”為主要構建的量化基金逐漸顯現投資優勢，今年量化基金異軍突起，整體表現不俗。截至4 月6 日， 9 只具有完整業績的主動型量化基金平均收益率為0.64%，超越同期股票型基金和混合型基金-1.39%、-3.08%的凈值增長率。其中，“元老”光大保德信量化核心基金收益率達5.19%。此外，南方策略、中海量化策略、長盛量化紅利、長信量化先鋒、上投摩根阿爾法、華泰柏瑞量化先行基金也均取得正收益，分別達到4.12%、3.28%、2.60%、2.13%、0.77%和0.16%；僅嘉實量化阿爾法和華商動態阿爾法收益為負，分別為-4.48%、-7.94%。此外，從以往披露的公開信息可以發現，國內量化基金多側重價值因子，也契合今年低估值大盤藍籌股領漲的市場格局。
第三部分：解讀量化投資
在西蒙斯崛起之前，判斷型投資完全占據著主流地位，因為當前全球投資界的三大泰斗當中，無論是價值投資的巴菲特、趨勢投資的羅杰斯，還是靠哲學思維的索羅斯，都是判斷型投資的代表。但隨著西蒙斯的聲名鵲起，量化投資開始受到投資大眾的重視并呈現出蓬勃的發展態勢。但需要指出的是，世界上沒有萬能的投資方法，任何一種投資方法都有其優缺點，量化投資當然也不例外。定量投資成功的關鍵是定量投資這個模型的設計好壞，設計的好壞主要由模型設計者對市場的了解、模型構建的了解和模型實踐經驗來決定的。
量化投資的決策體系
量化基金的成功運作必然依托一個完整而有效的量化體系用來支撐，該體系是數據獲取、數據處理、資產配置、組合管理到全程風險控制等諸多環節的有機結合。
我們借鑒海外量化基金運作架構的諸多優點，并結合華泰聯合金融工程資深研究員的看法，旨在提供一個適合中國市場特點的量化基金運作架構體系。該體系綜合考慮了定性及定量兩大主要選股思路，在風險可控下，充分發揮量化投資的優勢。
此架構包含以下幾個主要層次：
1. 數據提供：量化體系的底層一般是數據接入端口，數據來源于外部數據提供商。
2. 數據預處理：由于中國A 股市場歷史較短，數據質量一般，特別是早期的數據較為不規范。因此，在輸入模型前必須對數據進行全面的清洗，從而增強數據的有效性和連續性。
3. 資產配置：資產配置是量化基金的核心。不同的投資者具有不同的投資理念，即不同的資產收益率看法。因此，通過構建差異化的因子配置模型來實現差異化的投資理念則充分展現了量化投資的優勢和精髓。舉例而言，我們可以開發針對不同市場狀況（如牛市、熊市、震蕩市和轉折市）以及不同投資風格（如保守、激進和中庸）的量化模塊。這些模塊就類似于兒童手中的玩具積木，一旦投資決策委員會確定了戰略和戰術配置比例，接下來要做的就是簡單的選積木和搭積木的過程。模塊化投資嚴格的遵循了投資思路，從而將量化投資的紀律性、系統性、及時性和準確性展露無遺。
4. 投資決策：宏觀經濟政策對中國A 股市場的表現影響較大，也就是我們常說的“政策市”。針對這一現狀，綜合考慮定性和定量的宏觀判斷對于我們選擇合適的基金倉位及資產組合將十分必要。一方面，結合宏觀及行業分析師對于未來宏觀經濟的預判以及個別性事件的分析，另一方面，考察既定的一系列量化擇時指標和宏觀經濟指標的最新動向，從而能較為全面的提出投資建議。
5. 組合管理：在對于宏觀趨勢、戰略和戰術資產配置的全面考量之后，留給基金管理人的工作將是如何實現在交易成本，投資風險以及組合收益三者之間的最大平衡。
經典量化投資模型綜述與評價
目前，由于計算的復雜程度和對速度的要求，量化投資的交易過程通常是由電腦自動來完成的，可在某些方面電腦依然不可能替代人腦。投資若要取得成功，就需要頂尖的大腦來羅織數據、發現規律、編制最快最好的電腦程序；此外，量化投資所使用的模型在用了一段時間之后就會慢慢失效，因為越來越多的“山寨版”會出現，因而需要不斷發現新的模型以走在這場軍備競賽的前列，而此時需要的就是配備精良、高速運作的人腦。由此可見，模型在量化投資的整個體系中居于核心地位。近幾十年來，西方理論界與實務界均誕生了不少量化投資模型，大力推動了量化投資的發展，這其中又大致可分為三大類：傳統的基于經濟學意義的模型（structural model）、現代的基于數學、統計學意義以及計算機原理的模型（statistical model）、程序化交易模型。以下就這三者分別予以介紹。
(一)傳統的基于經濟學意義的模型
這種模型雖然用到了一些數學與統計學的工具， 但其核心思想與前提假設仍然是圍繞經濟學或金融學原理而展開的。例如，B-S 模型與二叉樹模型提供了金融產品定價的新思路，因而也衍生出了所謂的以選擇權為基礎之投資組合保險策略（option-basedportfolio insurance，OBPI），如歐式保護性賣權（protective put）策略、復制性賣權（synthetic put）策略和一些持倉策略―――買入持有（buy-andhold）策略、停損（stop-loss） 策略、固定比例投資組合保險(constant proportion portfolio insurance，CPPI) 策略、時間不變性組合保障（timeinvariant portfolio protection，TIPP）策略、固定組合（constant mix）策略與GARP（Growth at a Reasonable Price）策略等。
(二)現代的基于數學、統計學意義以及計算機原理的模型
與上述模型相比，這種模型“量化”的傾向愈加明顯―――淡化甚至忽略經濟學或金融學背景，基本上只是依賴先進的數學、統計學工具與IT 技術構建模型，進而確定投資策略。模型中應用的具體方法主要包括參數法、回歸分析、時間序列分析、極值理論、馬爾科夫鏈、歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法等等。
(三)程序化交易模型
隨著金融市場的日益復雜化， 越來越多的復雜交易策略被設計出來，這些交易策略很難通過傳統的手工方式執行，于是程序化交易應運而生。程序化交易是指按照預先編制的指令通過計算機程序來完成交易的方式，可以分為決策產生和決策執行兩個層面：前者是指以各種實時/歷史數據為輸入通過事先設計好的算法計算得出交易決策的過程，而后者是指利用計算機算法來優化交易訂單執行的過程； 也可以從交易頻率的角度，分為高頻交易和非高頻交易。程序化交易使得復雜的量化交易策略得以實施，優化交易指令的執行，解放人力使之把精力更多地集中到投資策略的研究上， 最重要的是能克服人性的種種弱點與障礙從而保證絕對的“客觀性”與“紀律性”。然而，這種交易方式也引起了諸多爭議，如對速度的過高要求會造成市場的不公平、巨大的交易量可能會增加市場的波動性、容易產生鏈式反應、為了盈利可能會制造人為的價格而降低市場的有效性等等。
量化投資的主要策略
增強型指數基金：策略的主要目的還是跟蹤指數，希望用量化模型找出能緊跟指數但同時又能小幅超越的組合。
非指數型量化基金：能利用絕大多數好的投資機會，而不需去管組合是否能緊跟指數。
多―空對沖基金：買入模型認為能表現好的股票， 賣空模型認為會表現差的股票。有時可能凈多倉， 有時可能凈空倉。此策略在對沖基金中很流行。在A股市場中能賣空的股票不多，所以一般只能用期指去對沖。
市場中性的多―空對沖基金：買入模型認為能表現好的股票， 賣空模型認為會表現差的股票。在任何時候凈倉位為0，同時在各行業上，大小盤風格上的凈倉位都為0。此策略在對沖基金中也比較流行。此策略的波動率非常小，在國外一般會加入杠桿。
130/30基金：一般共同基金采用，即買入130%的多倉， 賣空30%的空倉。
程序化高頻交易：利用期指或股價的日內波動進行高頻買賣。有些策略是找價格模式，有些是利用交易所規則上的漏洞。
可轉移Alpha：主要用在增強型指數基金上，具體是用期貨來跟蹤指數，一部分多出來的錢投資于風險比較小的能取得絕對正收益的策略上。
市場擇時/行業輪動/風格輪動：用數量化模型預測市場/行業/風格的拐點
量化投資和傳統投資的比較
天馬資產首席數量分析師朱繁林博士表示，量化投資區別于定性投資的鮮明特征就是模型，對于量化投資中模型與人的關系，大家也比較關心。可以打個比方來說明這種關系，我們先看一看醫生治病,中醫與西醫的診療方法不同，中醫是望、穩、問、切，最后判斷出的結果，很大程度上基于中醫的經驗，定性程度上大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依托于醫學儀器，最后得出結論，對癥下藥。
醫生治療病人的疾病，投資者治療市場的疾病，市場的疾病是什么？就是錯誤定價和估值，沒病或病得比較輕，市場是有效或弱有效的；病得越嚴重，市場越無效。
投資者用資金投資于低估的證券，直到把它的價格抬升到合理的價格水平上。但是，定性投資和定量投資的具體做法有些差異，這些差異如同中醫和西醫的差異，定性投資更像中醫，更多地依靠經驗和感覺判斷病在哪里；定量投資更像是西醫，依靠模型判斷，模型對于定量投資基金經理的作用就像CT機對于醫生的作用。在每一天的投資運作之前，會先用模型對整個市場進行一次全面的檢查和掃描，然后根據檢查和掃描結果做出投資決策。
傳統的定性投資強調的是基金經理的個人經驗和主觀判斷，相對來說強調基金經理的單兵作戰能力。而量化投資主要是用來源于市場和基本面的模型指導投資。
量化投資可以最大限度地捕捉到市場上的機會。而傳統的定性投資受到研究員，基金經理覆蓋范圍的限制。
量化投資借助模型進行投資，比較客觀和理性，更不會受市場和情緒影響。
量化投資的可復制性更好。傳統的定性投資易受到基金經理，資深研究員人動的影響。
其實，定量投資和傳統的定性投資本質上是相同的，二者都是基于市場非有效或是弱有效的理論基礎，而投資經理可以通過對個股估值，成長等基本面的分析研究，建立戰勝市場，產生超額收益的組合。不同的是，定性投資管理較依賴對上市公司的調研，以及基金經理個人的經驗及主觀的判斷，而定量投資管理則是“定性思想的量化應用”,更加強調數據。
國內量化基金投資風險分析
（一）量化模型質量產生的投資風險
投資模型本身的質量，是量化基金最核心的競爭力。專業人士以為，對于中國這樣的新興市場，量化投資的關鍵是能否根據市場特點，設計出好的投資模型。然而，已有的量化基金中，大多簡單地利用國外已公開的模型，或是用基金公司自有的一些簡單模型，在考察市場的有效性上普遍比較欠缺。如中海量化策略和南方策略優化在行業權重配置中均采用的Black-Litterman（BL）模型。這種模型現是華爾街主流模型，亦是高盛公司資產管理部門在資產配置上的主要工具。然而，在國內市場信息搜集等方面局限性較大的情況下，該系統到底是否有效，是否僅是基金公司體現其“專業性”的一個由頭，還有待觀察。
（二）基金經理執行紀律打折扣所產生的道德風險
好買基金研究中心的一份報告指出，大部分量化基金在擇時、行業配置和資金管理等方面并沒有采用量化模型，更多的是基金經理的主觀判斷。觀察這些量化基金的契約和季度報告可以發現，基金要么不進行擇時，要么根據主觀經驗進行擇時，這在很大程度上無法體現出模型選股產生的效果。
（三）數量化模型滯后產生的風險
量化基金效果如何，無法脫離資本市場環境的成熟度。量化模型的運用有重要的前提條件，是必須在一個相對成熟穩定的市場中運行，這種市場環境下基于歷史數據設計的模型才可能延續其有效性。國內股市曾經大起大落，市場結構和運行規律都發生過質變。在這種情況下量化模型有可能跟不上市場本身的改變，嚴格的量化投資也難以適應變化。這或許是這種舶來品水土不服的一大原因。可以說，早期的A股市場并不適合量化投資理念，而隨著市場逐漸成熟，量化投資的優勢才開始逐漸顯現。近兩年量化投資基金數量成倍增加，也是對這一趨勢的反映。
量化投資重在風控
近幾年，國內基金公司都在積極推出量化投資產品。但市場人士認為，目前國內的常見“量化”基金，實質上大多是“量化選股”基金，從量化的風險控制到量化的交易，整個決策流程依然靠傳統的方法。
國內著名投行宏觀策略研究員的工作積累，華爾街量化投資的歷練，使華商大盤量化擬任基金經理費鵬對量化投資的A股應用有著自己的心得。他認為，量化投資最大的優勢在風險控制上。與傳統的價值投資“越跌越買”的理念不同，他認為量化投資應該是主動對市場風險進行判斷，通過技術分析、量化模型分析等判定風險，在確定風險之后，及時對倉位進行控制，及時止損。
費鵬認為，目前市場上的量化產品將研究的重點放在擇股和行業配置上，缺乏有效及時的風險響應體系，而從國外的經驗看，量化的一大特點就是對風險的預判。因此，華商基金量化投資團隊在吸收國內外先進經驗的同時，在模型設計之初，便將核心定為風險控制。
在設計中，華商基金量化投資團隊借助了包括從統計信息學角度出發的信息熵值（Entropy）的變化、從分形理論出發的市場模式（P atter n）的變化、從金融物理學角度出發的金融泡沫統計指標的變化、從市場微觀結構出發的分析師一致預期分歧的變化和趨勢等，構建風險模型，對中短期系統風險進行定量分析，依靠基金經理和研究員對宏觀經濟發展狀況、人口與社會的結構性特征、經濟產業周期等因素的分析，對長期風險進行定性分析。
量化投資堅持追求絕對收益
提及量化投資，人們就會想到西蒙斯用公式打敗市場的經典案例。但這一投資工具在被引入國內投資市場之后，并沒有展現其神奇的威力。根據wi n d數據分類顯示，目前市場上有19只量化基金，2 012年可統計的15只量化基金平均收益率僅為2 . 5 5%（同期滬指上漲3 .17%），國內發行的量化基金的表現不盡如人意。
在費鵬看來，國內的量化基金僅僅是“量化選股”，追求相對收益。他認為，量化投資的核心應該是風控，堅持追求的則應該是絕對收益。
相比而言，目前國內公募量化基金多采用多因子模型，而多因子模型的設計原理是把價值投資理論通過數字模型加以表達。在實際測算中，華商基金量化團隊每日漲幅居前的股票中，會有所謂投資價值較少的“垃圾股”，很難通過價值投資理論解釋。
對此，華商量化投資團隊在設計選股模型時，更多的是通過捕捉市場的異常波動，尋找股價波動的非基本面的因素。通過對數據挖掘，建立初選股票池，然后按照行業分類，結合基本面研究，通過行業研究員調研，尋找相互印證支持依據，在分析手段上更多了對隱性信息的補充。
10月27日以來，不到半個月時間里，銀行板塊指數從4772點最高上漲到5498點，漲幅高達15%。
事實上，銀行股的這波上漲，可以回溯到年初3月份4152點最低點，照此算來，銀行板塊指數年初至今也上漲了32%。即便如此，與市場上的軍工、醫藥等板塊相比，這個漲幅并不突出。隨著銀行股低估值被逐漸發現以及滬港通的影響，未來有可能還會繼續上漲。
有鑒于此，《投資者報》特別找出了三季度末仍然重倉銀行股的基金名單，希望通過對其的詳細梳理，能夠對投資人借道基金坐享銀行股牛勢行情有所助益。
《投資者報》統計發現，三季度末仍重倉銀行股的基金一共有230只。其中，持有倉位比例最高的是國泰上證180金融ETF、華夏上證金融地產ETF、華寶興業上證180成長，均持有7只銀行股，倉位全在40%以上，持有倉位分別是46%、44%、42%。
從近6個月凈值增長來看，寶盈策略增長、工銀瑞信金融地產、招商大盤藍籌、新華鉆石品質企業、諾安中小盤精選、新華優選分紅、華泰柏瑞上證中小盤E、南方策略優化、大摩量化配置、易方達上證中盤ETF等10只基金位列凈值增長前十。值得一提的是，這10只基金近6個月的凈值增長均超過了30%。
工銀瑞信金融地產暫時領先
從今年以來凈值增長情況來看，工銀瑞信金融地產在上述230只重倉銀行股的基金中暫時領先。其今年以來的凈值增長為45%，近一個季度凈值增長19.83%，均位居230只重倉銀行股基金第一。
從持倉股票來看，工銀瑞信金融地產持有3只銀行股，分別是318萬股浦發銀行、500萬股光大銀行、250萬股交通銀行。
從這3只銀行股的漲幅來看，其年初至今的漲幅分別為24.5%、23.2%、29.5%。均未能跑過銀行類板塊指數年初至今32%的漲幅，顯然向上空間還很大。從10日漲跌情況來看，上述3只銀行股的近10日漲幅分別為11.52%、8.9%、8.41%。據此測算，這三只個股近10日分別為工銀瑞信金融地產的凈值增長供獻了320萬元、113萬元、83萬元，合計516萬元的浮盈。
從同類排名來看，工銀瑞信金融地產今年以來在365只同類基金中凈值漲幅排名第7。這對于成立一年多、又是新人基金經理管理的基金來說，這樣的成績還是相當可以的。
公開資料顯示，工銀瑞信金融地產為雙基金經理制，基金經理鄢耀，6年證券從業經驗，先后在德勤華永會計師事務所擔任高級審計員，中國國際金融公司分析員，2010年加入工銀瑞信擔任研究部研究員；另一基金經理王君正，5年證券從業經驗。曾任泰達宏利基金公司研究員，2011年加入工銀瑞信任研究部研究員。盡管兩位基金經理均擁有多年證券從業經驗，研究經歷豐富，不過，該基金仍然是他們管理的首只基金。
與工銀瑞信金融地產持有三只銀行股不同，在上述230只重倉銀行股中同樣表現優異的寶盈策略增長，則僅持有了一只銀行股――中信銀行。對比其近一年來的持倉可以發現，截至去年年末，寶盈策略增長的前十大重倉股中沒有中信銀行的身影，到了今年一季度末，寶盈策略增長的前十大重倉股中已持有5000萬股的中信銀行，上半年加倉至5800萬股。
從盤面來看，中信銀行在2014年2月7日這周筑底完畢，隨后展開了一波強勢上攻，由3.57元每股一路上攻到2月28日這周的最高5.58元，上漲了56%。據此算出，寶盈策略成長在中信銀行這只股票的建倉成本價應在4.5元附近。值得一提的是，截至今年三季度末，寶盈策略成長在中信銀行股票上的持倉重新回到了5000萬股，從盤面上來看，這期間中信銀行一直處于橫盤狀態，寶盈策略成長的減持，更大可能是前期部分獲利盤的落袋為安。
相關量化、ETF基金可高度關注
哪怕知道銀行股要走出牛市行情，但要在16只上市銀行股中選中漲得最高、漲得最快的龍頭并不容易，特別是對于消息滯后、缺少時間的工薪族，經常是“只賺指數不賺錢”。這時，直接投資指數型基金或量化基金也就成為了更加實用的投資選擇。
《投資者報》統計得來的數據也對上述觀點形成了較為有力的支撐。據《投資者報》測算，230只重倉銀行股的基金中，持倉倉位前十的基金分別為國泰上證180金融ETF、華夏上證金融地產ETF、華寶興業上證180成長、海富通上證周期ETF、信誠中證800金融、華寶興業上證180價值、建信上證社會責任ETF、國投瑞銀滬深300金融、匯添富中證金融地產E、嘉實中證金融地產ETF。
其中，除了嘉實中證金融地產ETF持有銀行股的倉位占比為29.63%外，另外9只基金持有銀行股的倉位占比均超過30%。顯然，如此高的倉位占比，一旦銀行股板塊大幅齊漲，這些基金的受益程度也將明顯超過其他同類基金。
事實上，從凈值增長率來看，上述10只基金今年以來凈值增長率平均為16.8%，近6個月凈值增長率平均為22.5%，顯然，隨著銀行板塊的不斷上攻，上述基金的收益能力也在不斷提升。
