第二节 量化投资分析的应用
一、量化投资技术的应用前提和适用范围
量化分析法较多地采用复杂的数理模型和计算机数值模拟，能够提供较为精细化的分析结论。但它对使用者的定量分析技术有较高要求，不易为普通公众所接受。量化分析法所采用的各种数理模型本身也存在模型风险，一旦外部环境发生较大变化，原有模型的稳定性就会受到影响。此外，量化分析法往往需要和程序化交易技术相结合，对交易系统的速度和市场数据的精确度有较高要求，这也在一定程度上限制了其应用范围。
二、量化分析的主要应用(了解)
（一）估值与选股
1．估值
对上市公司的估值包括两种方法：
(1)相对估值法，主要采用乘数方法，如PE估值法、PB估值法、EV／EBITDA估值法等；
(2)绝对估值法，主要采用折现的方法，如股利折现模型、公司自由现金流模型和股权自由现金流模型等。
2．选股
数量化选股策略是在基本面研究的基础上结合量化分析的手段构建出来的。主要的选股方法如下。
(1)基本面选股，通过对上市公司财务指标的分析，找出影响股价的重要因子；通过建立股价与因子之间的关系模型得出对股票收益的预测。股价与因子的关系模型分为以下两种。
①结构模型，给出股票的收益和因子之间的直观表达，包括三种选股方法：价值型、成长型和价值成长型。
②统计模型，用统计方法提取出近似线性无关的因子建立模型，包括两种选股方法：主成分法和极大似然法。
(2)多因素选股，通过寻找引起股价共同变动的因素，建立收益与联动因素间线性相关关系的多因素模型。影响股价的共同因素包括：宏观因子、市场因子和统计因子。
通过逐步回归和分层回归的方法对三类因素进行选取，然后通过主成分分析选出解释度较高的某几个指标来反映原有的大部分信息。
(3)动量、反向选股。
（二）资产配置
资产配置是指资产类别选择、投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。资产配置一般包括：①战略资产配置；②战术资产配置。
资产配置包括三大层次：①全球资产配置；②大类资产配置；③行业风格配置。
（三）股价预测
主流的股价预测模型有：①灰色预测模型；②神经网络预测模型；③支持向量机预测模型。
（四）基金绩效评估
基金的绩效衡量时对基金经理投资能力的衡量，其目的在于将具有高超投资能力的优秀基金经理鉴别出来。
3.算数平均收益率和集合平均收益率
一般算数平均收益率要大于几何平均收益率，几何平均收益率可以准确衡量基金表现的实际收益情况，常用于基金过去收益的衡量上。算数平均收益率一般可以用于对平均收益率的无偏估计，多用于对将来收益率的估计。
4.年化收益率
风险调整绩效衡量的方法包括了：夏普指数、特雷诺指数、詹森指数
夏普指数与特雷诺指数衡量的都是单位风险的收益率，夏普指数考虑的是总风险，特雷诺指数考虑的事市场风险（即系统性风险）。
夏普指数与特雷诺指数在对基金绩效排序结论上可能不一致。
特雷诺指数与詹森指数只考虑了绩效的深度，而夏普指数同时考虑了绩效的深度与广度。
基金择时能力的衡量可以采用现金比例变化法和成功概率法
现金比例法：择时损益=（股票实际配置比例-正常配置比例）*股票指数收益率+（现金或债券实际配置比例-正常配置比例）*现金收益率
成功概率法：（正确预测到牛市的概率+正确预测到熊市的概率-1）*100%
（五）基于行为金融学的投资策略
股票市场的一系列与理性人假设不符合的异常现象，如日历效应、股权溢价之谜、期权微笑、封闭式基金折溢价之谜、小盘股效应等，使得诸多研究学者放松关于投资者是完全理性的严格假设，形成了具有重要影响力的学术流派——行为金融学。
目前国际金融市场中比较常见且相对成熟的行为金融投资策略包括：①动量投资策略；②反向投资策略；③小盘股策略；④时间分散化策略等。
（六）程序化交易与算法交易策略
1．程序化交易
程序化交易是指任何含有15只股票以上或单值为100万美元以上的交易。目前程序化交易策略主要。包括：①数量化程序交易策略；②动态对冲策略；③指数套利策略；④配对交易策略；⑤久期平均策略等。
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