時間：2023-07-14 16:32:55
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折現率是指將未來預期收益折算成現值的比率。投資決策中，折現率是計算投資凈現值的重要因素之一，因此，合理確定折現率值對于正確進行投資決策具有重要意義。本文在分析折現率影響因素的基礎上，進一步分析了折現率值的量化方法以及換算方法，以期對折現率的確定以及據此進行正確的投資決策有一定借鑒作用。
二、影響折現率確定的因素
（一）資金的時間價值
資金的時間價值亦稱貨幣的時間價值，是指在社會生產和再生產的過程中，貨幣經過一定時間的投資和再投資后所增加的價值，也就是現在貨幣的價值大于將來同樣數值貨幣的價值。資金時間價值是由資金的使用價值所決定的，是在資金的運動中產生的。資金具有時間價值的原因主要有以下幾個方面：1.資金的投資功能。資金具有投資功能，資金運作恰當，就可能產生超出本金的收益。2.資金的預防。提前持有現金，就可以應付緊急情況的現金需要。3.資金消費的時間偏好。人們在消費時總是抱著趕早不趕晚的態(tài)度，認為現期消費產生的效用要大于對同樣商品的未來消費產生的效用。因此，即使相同的價格在現在和將來都能買到相同的商品，對人們來講，效用是不同的，因而其價值也不相同。正是因為資金本身具有的功能和人們對資金的消費偏好，使得貨幣具有了時間價值。日常經濟活動中它的度量有絕對指標和相對指標，絕對指標是貨幣所產生的增值額；相對指標是指單位時間內貨幣增值額與原始投資額之比。由于貨幣投資于不同的項目所增加的價值是不同的，所以習慣上人們統一將資金的時間價值定量為在沒有風險和沒有通貨膨脹條件下的社會平均資金利潤率。但這一指標很難計算，因為政府債券幾乎沒有風險，因而如果通貨膨脹率也很低的話，可以用政府債券利率來度量資金的時間價值。但如果通貨膨脹率很高的話，就應考慮以利息剔除通貨膨脹因素以后的收益率作為資金的時間價值。資金的時間價值決定著折現率的最低值，一般來講，折現率不應低于資金的時間價值。在實際經濟活動中，人們經常把資金的時間價值等同于折現率。事實上，資金的時間價值只是折現率的一個影響因素，除此之外還有資金的空間價值，資金的風險報酬率、資金的通貨膨脹率和資金的資本成本。如果以資金的時間價值代替折現率來進行投資決策，就可能對投資者產生誤導。
（二）資金的空間價值
資金的空間價值是指資金投資于不同的空間及領域，由于受不同空間客觀環(huán)境條件的影響而引起的綜合獲利能力的差異。投資決策中資金時空二維價值的計算一是資金價格對時間的積累，即資金的時間價值；二是把資金的運動、投向及所處的空間因素考慮在內，體現資金的空間價值。資金的空間價值也是確定折現率必須考慮的因素，即資金投資于不同領域，所確定的折現率也應不同。
（三）風險報酬率水平
馬科威茨根據對風險的厭惡程度把投資者分為三類，即風險厭惡者（Risk Averter）、風險中性者（Risk neutral）和風險追求者（Risk Seeker）。風險厭惡者不是不肯承擔風險，而是會對其所承擔的風險提出一定的報酬補償要求。即使一個投資項目風險較高，但如果收益高到他所要求的報酬補償時，他也會選擇這個風險較高的項目。即使是風險厭惡者，對風險的厭惡程度也有差別。相對激進的投資者會為其所承擔的風險提出較低的報酬補償要求，而保守的投資者對同樣的風險會提出較高的補償要求。通常來講，所冒風險越大，投資者要求的報酬率也越高。我們把由于冒風險進行投資而獲得的補償叫做風險報酬。風險報酬與投資額的比率稱作風險報酬率。根據資本資產定價模型，在不考慮通貨膨脹因素的情況下：
期望投資報酬率=無風險資產的收益率+風險報酬率
風險報酬率=風險價值系數×風險程度=b×V
風險價值系數通常用字母b來表示，又稱作風險報酬斜率。它通常表達的是全體投資者的風險回避態(tài)度。如果更具體些，用它代表某個企業(yè)或個人的風險回避態(tài)度，那么得到的就是這個企業(yè)或個人對某個投資項目的風險價值系數。風險程度用字母V來表示，它代表報酬率偏離程度，可用下列公式計算得出：
V=σ/E（R）
其中，E（R）代表期望報酬率，σ代表不同情況下報酬率的標準離差，可通過下式計算求得：
其中，P代表出現各種情況的概率，R代表各種情況下的收益水平。
就整個市場而言，由于投資者眾多，不僅他們所選擇項目的風險程度不同，而且投資者各自的風險厭惡程度也不同。在這種情況下，即使未來的現金流量估計完全相同，其內在價值也會出現差異。
（四）通貨膨脹率
通貨膨脹率也是確定折現率應該考慮的因素之一。因為通貨膨脹率是經常變化的，而且較難預測，因此在進行投資決策時，人們經常假設通貨膨脹率為零。但通貨膨脹率是現實經濟生活不能回避的要素，也是我們確定折現率時必須考慮的因素，特別是在通貨膨脹率水平較高的情況下，確定折現率應該把通貨膨脹因素考慮進去。因此，考慮膨脹率的資本資產定價模型就應為：
期望投資報酬率=無風險資產的收益率+風險報酬率＋通貨膨脹率
如果用PI1代表報告期物價水平，PI0代表基期物價水平，則通貨膨脹率h就可以通過下式計算求得：
(五)期望最低投資報酬率
上文論述了影響折現率的幾個因素，根據資本資產定價模型，可以把上述影響因素集中體現在期望投資報酬率這個指標上。在估計期望投資報酬率時，因為將來許多因素存在著不確定性，因而期望投資報酬率就難以唯一確定。一般而言，期望最低投資報酬率是確定投資者應否投資的決定性因素，只要投資項目的回報率高于期望最低投資報酬率，投資者就有利可圖，此時項目是可接受的，否則就不能接受。因此，習慣上經常把期望最低投資報酬率作為折現率。根據資本資產定價模型：
期望最低投資報酬率(EMR)=無風險資產的最低收益率+最低風險報酬率＋預計通貨膨脹率的最低值
無風險資產的最低收益率通常是由資金的時間價值和空間價值所決定的。因此從這個公式可以看出，期望最低投資報酬率受資金時空價值、風險報酬率、通貨膨脹率的影響，它是這些因素的集中體現。
（六）資金的資本成本
資金的資本成本也是確定折現率應考慮的因素。項目的預期投資報酬率至少應大于資金取得時的成本，否則投資就沒有意義。這里的資金成本通常是指加權平均資本成本，即企業(yè)各類收益索償權持有人要求報酬率的加權平均數。對于自有資金，通常以機會成本作為這部分資金的成本。折現率取值范圍應高于資金的資本成本。加權平均資本成本的公式如下：
Kw =∑wiki
其中，Kw表示加權平均資本成本， wi代表各種資金在資金總額中所占的比重， ki代表個別資金成本。
三、折現率值的量化方法
根據上述分析可以看到，折現率并不是一個固定的值，不同企業(yè)、不同時期，根據不同的收益能力和不同的資本成本，所確定的折現率也應不同。從折現率本身來說，它是一種特定條件下的收益率，說明資產的獲利水平。資金的時空價值、投資者的期望風險報酬率、通貨膨脹率水平都將綜合地反映在期望最低投資報酬指標上，因此在進行投資決策時經常把期望最低投資報酬率作為折現率。此外，由于企業(yè)進行投資的目的是為了獲取投資報酬，因而收益水平應大于企業(yè)的資金成本，因此，加權平均資金成本也經常作為確定折現率的指標之一。那么這兩個指標哪個更合理一些呢？筆者認為，這兩者是通過不同計算途徑得出的，企業(yè)投資的收益率應高于二者，所以選擇兩者中較大的一個作為折現率，也就是折現率要以影響企業(yè)收益和資金成本的較大值確定，即：
DR=max[EMR，Kw]
四、折現率的換算
折現率是建立在復利基礎上的一個比率，所以折現率本質上是年復利利率。如果給出的比率是單利而不是復利，或者雖然是復利，但不是一年復利一次，而是一年復利幾次或幾年復利一次，則給出的利率叫名義利率。而折現率是實際利率，即一年復利一次所采用的利率，因此我們可以通過下列公式將名義利率換算為折現率。
（一）單利比率換算為折現率
假設實際利率為i，這里表示的是折現率，按單利計算的名義利率為r，n為年數，則折現率可通過下式計算求得：(1+i)n=1+r×n。
（二）一年復利幾次的比率換算為折現率
當一年復利m次時，則通過公式(1+i)n= (1+r/m)mn來計算折現率i。
（三）幾年復利一次的比率換算為折現率
當m年復利一次時，則通過公式(1+i)n= (1+r×m)n/m來計算折現率i。
上述各式中，r、n、m都是已知的，只有i是未知的，所以把已知的各個因素代進去，就可以求出折現率。
五、結束語
實行建設工程招投標制度是我國社會主義市場經濟發(fā)展的一種競爭形式，也是市場經濟發(fā)展的必然要求，而資格預審工作正是為開展招投標工作把好重要的第一關。資格預審程序就是為了在招標投標過程中使資格條件不適合承擔或者履行合同的投標人退出招標過程。這道程序體現了擇優(yōu)原則，達到了社會資源的優(yōu)化配置作用，進而促進社會生產力的發(fā)展。
我國現行的招投標資格預審主要是種定性的考察、篩選做出投標人優(yōu)劣的判斷。如何根據對投標人提供的資格預審文件，從定性研究轉化為一種定量的分析，對招標人和投標人都是有好處的。它既可以避免以往對投標人的資格預審不合理，又可以使招投標資格預審更具科學合理性和公正性。如果要用科學合理的定量分析投標人優(yōu)劣的情況，就必須設計與之相配套的科學的評價方法。
基于上述考慮，本文所闡述的量化評價法就是為招標人進行招投標資格預審所設計的，尤其是對于一般性技術要求不高、結構不復雜的建設工程項目，采用量化評價法進行招投標資格預審就比傳統的定性評價顯得更加科學、簡單、快捷。
二、量化評價法
沒有量化的資格預審方法是不能稱其為標準的。筆者結合我國大多數招標人在工程項目招標的成功經驗，提出采用量化評價法確定通過資格預審的投標人的評價方法。量化評價法的招投標資格預審方法適用于技術難度不高、工藝較簡單的工程項目招投標的資格預審。招標人根據工程自身實際需要，對投標人的各項信息根據預先設量化好的分值，得出投標人資格預審文件分值的排序。
量化評價法的評分項目共四項，總分100分，四項得分相加即為投標人資格預審的總得分，若投標人總分相同，則同時入圍參與投標過程的竟標過程。對于各投標單位的參與資格預審的評分細則現以評分表形式列出，如表1所示。
采用量化評價法由招標人預先制定供投標人使用的資格預審文件，并在資格預審書中告知，對投標人某些相關信息進行量化的評分，并最終根據資格預審的得分排名擇優(yōu)合格的投標人。
運用量化評價法科學的引導投標企業(yè)健康的發(fā)展，對于招標人也可以在經過長期積累后形成自己的投標企業(yè)資格預審合格庫。對于那些被招標人認可的投標企業(yè)和項目經理免于進行重復審查。投標人參與投標過程中，若投標人已進入招標人的資格預審合格庫中，則可直接參與投標過程。若投標人有違反或其他不良行為，則招標人可立即將其從資格中直接刪除。
此外，運用量化評價法對投標人參與資格預審時的假借資質、人員、資料弄虛作假等行為，招標人可通過下述方式處理：
第一，要求投標人提供參與招標階段的保函，同時遞交資格預審保證金，以便對投標人在招標階段的不良行為做出經濟處罰。而通過遞交資格預審保證金，也可以削弱亂借資質的行為，招標人只需對資格預審保證金的匯款方限定為投標人即可。
第二，對于項目負責人所從事企業(yè)的認定可通過多方面適當的途徑來獲得。實際中有些項目負責人同時從事于不同的企業(yè)也是事實存在的，因此，招標人可要求投標人提供擬參與該項目的項目負責人及項目機構人員的社會保險資料，利用我國勞動法規(guī)定的“用人單位必須與勞動者簽訂勞動用工合同”，“必須為企業(yè)員工繳納各類規(guī)定社會保險”等條款，為規(guī)范“借資”、“掛殼”等投機行為提供有力的辨別方式。
第三，完善對于投標人遞交資格預審資料中關于企業(yè)或者項目負責人從事過以往工程的業(yè)績材料及相關資質證書的核查。建設行政主管部門應做好備案的工作，確保招標人進行項目招標時可以順利判斷投標人對本工程所提供資料的真實性、準確性，杜絕一個項目機構同時服務于若干不同招標人。對于證件造假弄虛作假，行政主管部門應建立電子信息IC卡制度，并錄入數據庫黑名單。
三、量化評價法應用于實際的案例分析
某項目招標公告簡要信息如下：
1.招標人單位名稱公開招標的XX工程（項目名稱）已經由該市發(fā)展和改革委員會批準建設。工程所需資金來源現已落實。現邀請合格的投標人參加本工程的資格預審。
2.工程概況：
(1)工程規(guī)模：XXX城市快速路工程，本道路規(guī)劃為城市A級道路，道路總長約2000米，規(guī)劃路寬50米，該工程主要包括道路、橋梁及道路以下綜合管線等工程。工程總投資約4000萬元。
(2)計劃開、竣工時間：XXXX年X月至XXXX年X月。
3.本招標工程不分標段，每位申請人可申請參與該工程的資格預審。
4.申請人應當具備的主要資格條件
(1)申請人資質類別和等級：主項市政公用工程施工總承包貳級及貳級以上資質。
(2)擬選派項目經理的資質等級：市政公用工程貳級以上資質。
(3)企業(yè)業(yè)績：有過同類道路工程施工業(yè)績。
(4)項目經理業(yè)績：有過同類道路工程施工業(yè)績。
配合本工程招標公告的資格預審文件要求投標人提供該企業(yè)上一年度財務報表、該企業(yè)準備投入本項目管理人員的名單附職稱證明，并要求投標人提供本企業(yè)獲IS09000證書或提供本企業(yè)獲地市級工商管理局重合同守信譽證書或本企業(yè)在銀行獲得的資信等級證書（以上證書非必須提供）。招標人在資格預審文件中規(guī)定了對投標人采用資格預審量化評價法擇優(yōu)選擇排名前60%的投標人為合格投標人。投標人的各項信息得分以表1為評分標準。
最終參與本工程有9名投標人參與本工程的資格預審，經匯總將9名投標人情況表如表2所示。
根據資格預審文件預先告知的本工程量化評價的評分標準，得出的9名投標人得分及排名情況如表3所示。
剛開始的時候，西蒙斯的投資方法和許多人類似：通過對宏觀基本面的分析來判斷外匯和商品的價格走勢，然后進行相應的買賣。但是投資開始還沒過兩年，西蒙斯就決定完全離開校園，全職進行投資活動。1978年，他離開石溪大學，成了專業(yè)投資人。他成立了一個叫林姆若伊的基金，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在統稱創(chuàng)投基金的投資活動。10年間，林姆若伊基金的投資回報是25倍，相當于每年增長38%左右，這和后來西蒙斯管理的大獎章基金的回報差不多。那時候西蒙斯還是花很多時間來關注宏觀經濟事件，比如美聯儲什么時候加息啦、加息之后美國債券的長期利率和短期利率都分別會有什么變化啦之類的東西。他當年的投資方法是判斷型的，直到10年以后的1988年，大獎章基金鳴鑼開張，西蒙斯的投資方法才完全轉型，從判斷型轉到量化型。
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。判斷型投資者根據各種信息以及個人過去的經驗來確定買賣什么、買賣多少、什么價位執(zhí)行、交易如何退場（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”。簡單來說，量化投資者不依靠大腦的判斷，而是靠數學公式來投資。比如：量化投資者把最新的市場及其他相關信息輸入到他的秘密公式里，公式得出的結果說買中石化，量化投資者就出去買中石化。過了一段時間，一天或者個把月，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，得出的結果是一樣的，跟輸入的人是誰沒有關系。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投資決策所憑借的信息類別來分，分成基本面型和技術型兩類。基本面型的投資方法按照宏觀經濟或者公司盈利的各類指標來進行投資決策，而技術型的投資方法則一般是按照過去的價格走勢來判斷的。也有許多投資方法既不靠基本面，也不靠過去的價格走勢，為了定義的嚴謹，我們把任何使用非宏觀經濟指標和公司營運指標來分析投資的方法都歸入技術型投資之中。
據2007年的統計，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，這個比率應該超過90%。技術型、量化型的投資雖說可以溯源到20世紀初，但是它們的發(fā)展和壯大是近30多年的事情，尤其是使用數學工具和電腦的量化投資方法。在金融危機的影響之下，很多投資行業(yè)受到影響，但是量化投資（包括指數投資）仍然是基金管理里面增長最快的一個部類。
綜合上面兩組分類方法，投資方法可以細分為基本面判斷法、基本面量化法、技術判斷法和技術量化法。索羅斯和巴菲特都應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量化法。技術判斷法的追隨者很多，它有另外一個名字：技術分析法，或者圖線法。人們對技術分析這個行當的態(tài)度其實也類似于對金庸小說的態(tài)度：有人說好得不得了，有人則不屑一顧，認為這和占星術沒什么不同。其實這類投資方法和西蒙斯的大獎章基金有很多相似之處，西蒙斯的林姆若伊基金在1978~1988年之間的投資方法很大程度上都可以歸于技術判斷方法，后來的大獎章基金也可以說繼續(xù)走技術型投資的道路。
量化投資優(yōu)勢誘人
對年輕的A股市場來說,量化投資還是一個新概念。而在國外,定量投資已經走過了近40年的道路,其中的標桿人物正是著名的詹姆斯?西蒙斯(James Simons)。
量化投資的神秘故事
文藝復興科技公司(Renaissance Technologies)的詹姆斯?西蒙斯(James Simons)是華爾街最成功的對沖基金經理之一。他所管理的大獎章基金對沖基金,從1989年到2006年的17年間,平均年收益率達到了38.5%,而股神巴菲特過去20年的平均年回報率為20%。其20年來年均35%的傲人業(yè)績大幅超過了巴菲特。
然而,頗具神秘色彩的西蒙斯對其投資方法刻意保密。迄今為止人們只知道,他的大獎章基金的賺錢方法是:針對不同市場設計數量化的投資管理模型,并在全球各種市場上進行短線交易。而為了讓這些“模型”始終處于絕密狀態(tài),西蒙斯甚至不惜代價對那些離職創(chuàng)業(yè)的員工強硬地提訟。但實際上,數量化投資的背后并不是神秘而不可知的。數量化投資本身有一套規(guī)范而透明的做法,并采用科學、公正而理性的方法對市場進行研究并制定適應市場狀況的投資模型和投資策略,并不斷進行調整和優(yōu)化。
其實,數量化投資不是黑盒子,也不是神秘主義,更不是一個戰(zhàn)無不勝的秘笈。數量化投資不是靠一個投資模型就能一勞永逸地去賺錢,而且也不是使用一個模型就能解決一切問題,更不是一個模型就能勝任任何市場狀況。數量化投資模型只是一種工具,數量化投資的成功與否在于使用這種數量化工具的投資者是否真正掌握了數量化投資。同時,數量化投資模型都必須經歷不斷的跟蹤檢驗、優(yōu)化、實證等等過程。數量化投資是一個不斷改進的過程,數量化投資中最重要的就是投資者的投資思想,包括對投資的理解、理念、經驗,所以模型都是建立在這些投資思想上的。量化只是一種方式和工具,正是采用這種工具和方法來獲取經驗或者檢驗經驗。
有效規(guī)避傳統投資短板
人腦在思考問題的時候所能考慮到的因素總是有限的,那么決策的廣度肯定是不足的。從選股上來看也有這種問題,每個分析師所能跟蹤的股票數量也有限制,不可能看太多的股票,這是傳統投資的短板。當然,傳統的主動投資方法在決策深度上是有優(yōu)勢的,因為可以把基本面研究做得很深入,從而彌補決策廣度的不足,這也是決定成敗的關鍵。信息多,信息快,這是當今資本市場的一大特點。市場中信息的傳遞速度非常快,而且眾多分析師對基本面數據進行不斷的挖掘,雖然對個股有深入的分析,但是仍然越來越難以彌補決策廣度的不足。
另外,或許有的投資者對市場的預測能力非常不錯,從理論上說可以獲得很好的超額收益(特別是很多事后看來確實預測準確的情況),但現實中收益常常被投資者主觀認知上的情緒化波動侵蝕掉。比如說,大多數投資者可能有自己的判斷,但是市場短期的表現可能與其判斷相左。這個時候,投資者可能會受市場表現的影響而很容易懷疑自己的判斷,此時大多數投資者寧愿相信羊群效應―追漲殺跌。
因此,傳統定性投資的短板大致在于我們思考的范圍總是有限的、較難以處理信息量多而快的問題、難以避免自身的投資情緒等等,這些都將最終影響到投資者的投資收益狀況。然而,科學、公正、客觀而理性的數量化投資策略卻可以規(guī)避這些傳統主動型投資策略的短板。
量化技術的五大優(yōu)勢
數量化投資與傳統的定性投資方法相比,相同點是,二者都致力于建立戰(zhàn)勝市場、產生超額收益的投資組合;不同點是,傳統的定性投資方法側重對上市公司的調研、基金經理個人的經驗及其對市場的主觀判斷,而量化投資管理則更加強調數據的分析和應用,以先進的數學統計技術和模型替代人為主觀判斷。所以,與傳統的定性分析方法相比,數量化投資方法能更為理性、客觀地分析和篩選股票,避免投資的盲目性和偶然性,以及主觀認識的局限性,它能更有效地控制非系統性風險及一些人為因素導致的風險。定量投資管理將定性思想與定量規(guī)律進行量化應用,具有如下五大方面的優(yōu)勢:
紀律性:嚴格執(zhí)行數量化投資模型所給出的投資建議,而不是隨著投資者情緒的變化而隨意更改。紀律性的好處很多,可以克服人性的弱點,如貪婪、恐懼、僥幸心理;也可以克服認知偏差,行為金融理論在這方面有許多論述;紀律化的另外一個好處是可以跟蹤和修正。定量投資作為一種定性思想的理性應用,客觀地在組合中去體現這樣的組合思想。一個好的投資方法應該是一個“透明的盒子”,而不是“黑盒子”。每一個決策都是有理有據的,無論是股票的選擇,行業(yè)選擇,還是大類資產的配置等等,都是有數據支持、模型支持及實證檢驗的。
系統性:數量化投資的系統性特征主要包括多層次的量化模型、多角度的觀察及海量數據的觀察等等。多層次模型主要包括大類資產配置模型、行業(yè)選擇模型、精選個股模型等等。多角度觀察主要包括對宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度的分析。定量投資的系統性還有一方面就是數據多,即要對海量數據進行處理。人腦處理信息的能力是有限的,當一個資本市場只有100只股票,這對定性投資基金經理來說是有優(yōu)勢的,他可以深刻分析這100家公司,這可以表現出定性基金經理深度研究的優(yōu)勢。但在一個很大的資本市場,比如有成千上萬只股票的時候,強大的定量投資的信息處理能力能反映它的優(yōu)勢,能捕捉更多的投資機會,拓展更大的投資機會。
及時性:及時快速地跟蹤市場變化,不斷發(fā)現能夠提供超額收益的新的統計模型,尋找新的交易機會。
準確性:準確客觀評價交易機會,克服主觀情緒偏差,妥善運用套利的思想。定量投資正是在找估值洼地,通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會。定性投資經理大部分時間在琢磨哪一個企業(yè)是偉大的企業(yè),那個股票是可以翻倍的股票;與定性投資經理不同,定量基金經理將大部分精力花在分析哪里是估值洼地,哪一個品種被低估了,買入低估的,賣出高估的。
西蒙斯于1988年關閉了他已有10年交易歷史的林姆若伊基金，開始了眾所周知的大獎章基金的運作。大獎章基金機林姆伊基金有兩個明顯的不同。
第一個不同：大獎章的投資范圍不再包括創(chuàng)投基金。雖說西蒙斯的第一桶金源于投資小公司，而且他一生都對直接投資各種小公司有著濃厚的興趣，但是大獎章基金投資的產品按照他本人的話來說必須符合三個條件：“必須在公眾市場上交易；必須有足夠的流動性；必須適合用數學模型來交易。”公眾市場上交易的工具包括股票、債券、商品、外匯等。足夠的流動性電就是說這種工具的交易量比較大，所以小公司的股票、創(chuàng)業(yè)板的股票可能就不包括在內。
第三個條件可能有些令人費解：什么樣的金融產品適合用數學模型來交易，什么不適合呢?一般來說，數學模型交易需要對歷史數據進行大量的研究，從中尋找規(guī)律，所以這個條件的意思是要求有比較多、比較準確的歷史價格、交易量等的數據，以便進行數據分析，然后尋找最合適的交易模型來進行量化投資。
第二個不同：大獎章基金的投資方法是純粹的量化型，以技術型數據為主，而林姆若伊的投資方法則是以基本面數據和判斷法為主。為什么要從過去10年中很成功的基本面判斷法轉型呢?西蒙斯這樣說：“首先，數學模型降低你的投資風險。其次，數學模型降低你每天所要承受的各種心理壓力。”后面一點是很重要的，因為判斷型的投資完全依賴大腦根據最新的信息做出最新的判斷，所以，如果想要不貽誤戰(zhàn)機，大腦必須隨時隨地的保持高度警覺的狀態(tài)，因為新的信息在不斷出現，投資的倉位需要不斷地調整。
對于判斷型的投資方法，西蒙斯說： “有時候你像個英雄，因為你投資賺了錢。有時候你像個狗熊，因為賠了。不管怎么說，在大部分時候，投資的得失都是由運氣決定的。”數學模型相對于用人腦來判斷的投資方法而言投資風險比較低這種說法并沒有定論，有的人認為數學模型完全依照過去的數據建立，不能對千變萬化的市場做出及時的判斷和采取相應措施，相當于開車只看后視鏡，所以風險比較大；也有的人認為數學模型其實也是由人的大腦設計、選定的，但是一旦選定，模型沒有感情，沒有人們在認知、心理上的弱點，尤其是該斬倉的時候會自動斬倉，不會拖泥帶水，所以風險比較小。
雖說西蒙斯是個態(tài)度嚴謹的大數學家，雖說他的投資完全是靠數學模型，雖說他的大獎章基金在過去20年間的表現幾乎無人能望其項背，但“運氣”依舊是西蒙斯在談起投資的時候最經常提及的一個詞。這當然一方面表現出他的謙遜，另一方面也反映了西蒙斯如何將投資的成敗精確地轉化或數學的概率來處理。如果投資的結果完全是靠運氣，那么成敗各有一半的概率，這不是西蒙斯要做的買賣。他要將概率提高到50％以上。也許從每筆投資來看，成功的概率略微超過50％并不是很出彩，但是很多筆加起來，投資所靠的“運氣”就可能被變成風險有限的高額投資回報。
外面這么熱鬧，金融業(yè)內對此卻頗顯冷漠。某金融工程師在接受媒體采訪時表示，平時不怎么關注迪馬克，：“技術分析只是決策中的一個方面，做投資時，會輔助使用一些技術指標，但不會像迪馬克那樣精細化，而會看一些市場底部或頂部的特征，包括成交量、形態(tài)等。”
事實上，迪馬克的指標并非橫空出世，兩年之前，就有券商提出了TD的中國改進版，行內簡稱TD模型。最開始這家券商還熱熱鬧鬧地經常報信號，然后就不怎么跟了。至于其他技術模型，也沒有一個能得到長久關注的。筆者在同業(yè)交流時常拋出技術分析的話題，很多人常常只是笑笑，“技術這事嘛，仁者見仁……”。
雖然近幾年里，技術分析在業(yè)內并非主流，但在早些年，技術分析的市場要大的多。90年代做股票，連公募界也多談的是均線和趨勢。那時候，市場規(guī)模小，波動大；公司少，可選的藍籌股不多；散戶多，投資追漲殺跌的多。發(fā)展到如今，至少在機構，看基本面的多，看技術分析的少，這也是市場自身的一種適應與變化吧。
到底誰對誰錯，該看基本面還是技術分析？這不是本文可以得到的結論。事實上，基本面投資和技術面投資的實質沒有區(qū)別。所有的投資，都是從歷史規(guī)律中學習和總結經驗。基本面看的是公司的財務、管理、發(fā)展等的規(guī)律，技術面看的是股票價格的規(guī)律。有效市場假說認為，證券價格已充分地反映了投資者可以獲得的信息，包括基本面信息。所以光看價格也不能說它不科學，這只是某種尚有爭議的科學假說而已。
對于量化投資者而言，重要的是對各類投資方法保持一種開放的心態(tài)。金融工程師們不必恥于談技術。而對于那些流傳在民間的各位技術大師，不可全信，也不可否定，有甄別的學習才是一種科學的態(tài)度。而對于散戶，也不必過于盲從所謂的技術大師。現在出了個迪馬克，以后就跟著他的觀點走，他說牛我就買，他說熊我就賣？這不是一種明智的投資方法。
投資方法應該是一套科學的體系。評價投資方法要考察足夠多的樣本，測試足夠多的環(huán)境，對于那些幾次成功就拿來忽悠的某些指標或模型，風險太大。而單論技術擇時，如果僅僅是對上證指數，由于時間不夠長，種類也單一，樣本數是偏少的，很難做出成功的模型。這也是量化投資很少做大盤擇時的原因。
回到迪馬克的觀點。“滬指未來六個月將繼續(xù)反彈至2900點（迪馬克在去年12月初預測大盤將反彈48%至2900）”？我不認為有足夠大的可能性。至少在我個人自認為科學的邏輯體系下，迪馬克預測準確的可能性只有25%。具體而言，對于一個行權價高出現價（2328點）500多點的美式看漲期權來說，在年化40%波動率的假設下，半年內行權的概率僅為25%。
市場調整皆因政策干擾
回顧2010年以來綿綿無期的調整，汪暉認為，持續(xù)不斷的調整，既不是經濟問題，也不是業(yè)績問題，而是政策問題。“宏觀政策全面收緊，是本輪市場調整的根本原因。現在看來，政策的影響還將持續(xù)，比如宏觀刺激政策的退出，貨幣政策的進一步收緊等，下半年對市場影響最大的因素仍然是政策。”
展望下半年的投資機遇，汪暉坦言2010年可能表現為沒有系統性、趨勢性牛市機會，但深陷熊市的風險也不大。在股票投資中，汪暉建議抓住業(yè)績驅動的結構性行情和政策主導的產業(yè)結構轉型這兩條主線，并用量化工具約束自己更好地實現投資邏輯。汪暉指出，盛極而衰，否極泰來是股票市場波動的真諦。若從一個較長的時間周期來看，當前市場已經明顯處于低風險區(qū)域，要重視即將到來的投資機會。
新基金或存投資機會
“現在是新基金發(fā)行的好時機。從歷史經驗看來，市場低迷時發(fā)行的新基金可能往往能給投資者帶來意外收獲。”汪暉表示。
面對當前市場大幅震蕩，新基金首募規(guī)模日漸下滑的現象，汪暉有著自己獨到的見解。“2010年的市場情況與2004年、2008年的情況非常類似，都是一個否極泰來、機遇重現的時期。市場低迷期發(fā)行的基金具有低成本介入機會，中長期表現可能更優(yōu)。而且通常新基金有半年建倉期，比較容易把握市場機會。”
從歷史數據看，眾多在股指下行通道中成立的新基金，有著不俗的業(yè)績表現。以汪暉管理的華泰柏瑞價值增長為例，該基金成立于市場極度低迷的2008年7月16日，到2010年一季度末，超越業(yè)績比較基準約40％；晨星數據顯示，截至2010年5月11日，該基金成立以來的凈值增長率為43.7％。
量化投資方興未艾
資料顯示，2009年以來，一股量化基金的熱潮在國內悄然掀起，中海、長盛、光大保德信和富國基金先后推出了自己的量化產品。在當前品種繁多的資本市場中，普通投資者要從浩瀚復雜的數據背后選出適合自己風格的股票變得非常困難。為了更好地幫助投資者把握A股中的結構性機會，華泰柏瑞也發(fā)行了首只量化產品。汪暉介紹道，與以往量化基金不同的是，華泰柏瑞量化先行基金更具本土化，其量化模型是以中國市場為基礎，以基金經理長期投研經驗為依據，采用國外成熟的數量化投資方法，在行業(yè)配置的前提下，原創(chuàng)了華泰柏瑞單因素多因子量化選股模型。
[關鍵詞]量化投資；Alpha策略；意義；方法
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.25.083
Alpha策略最初的理論基礎是套期保值，是由美國經濟學家H.working提出的，隨后股指期貨的面市，量化研究便激發(fā)了人們濃厚的興趣。傳統的資產管理者理念的哲學基礎大部分為追求收益風險平衡，然而平均市場收益與超額收益又很難達到絕對的均衡，因此將超額收益也即Alpha分離出來，建立起基于Alpha策略的量化投資，有助于指導投資實踐。
1 Alpha策略在量化投資中的應用意義
量化投資指的是以現代計算機技術為依托，通過建立科學的數學模型，在充分掌握投資環(huán)境的基礎上踐行投資策略，達到預期的投資效果。采用量化投資方式的優(yōu)點包括其具有相當嚴格的紀律性、系統性，并且對投資分析更加準確與及時，同時還具有分散化的特點，這使得策略的實施過程更加的機動靈活。量化投資過程使用的具體策略通常有量化選股、量化擇時、統計套利、高頻交易等，每一種策略在應用過程各有千秋，而Alpha策略屬于量化選股的范疇。傳統的定性投資也是投資人基于一種投資理念或者投資策略來完成整個投資活動的，最終的目的是要獲得市場的占有率，并從中取得豐厚的利潤。從這個角度來衡量，量化投資與傳統投資的本質并無多大差別。唯一不同的是量化投資對信息處理方式上和傳統定性投資有著很大的差異性，它是基于現代信息技術、統計學和現代金融工程理論的基礎上完成對各類數據信息的高效處理，在對信息處理的速度、廣度上是傳統定性投資無法比擬的。在對投資風險的控制方面也具有很大的優(yōu)勢，是國際投資界興起的新型投資理念和應用方法，也在日益成為機構投資者和個人投資者共同選用的有效投資方案。現階段量化投資的技術支撐和理論建設的基礎包括人工智能技術、數據挖掘、支持向量機、分形理論等，這些現代信息處理與數據統計方式為量化投資的可操作性提供了堅實的基礎。
Alpha策略在量化投資中的使用優(yōu)點主要是對投資指數所具有的價值分析與評定。它不是依賴于對大盤的走向變化或者不同股票組合策略趨勢的分析，對投資價值的科學分析與合理評估更能吸引投資者的目光。Alpha策略重視對沖系統風險所獲得的絕對收益，在股票投資市場上是一種中性的投資方式，具體的程序有選擇資產、對資產的優(yōu)化組合、建立具體組合方式、定期進行調整。為了促進該策略在投資市場中獲得良好的收益，就必須先要重視優(yōu)秀的選股策略，其次是重視期貨對沖平均市場收益的時候所產生的風險控制問題。對沖系統風險時，若是能夠及時地對投資組合與相關的股指期貨的平均市場收益指進行精準地判定和預測，那么將會對整個投資行為產生積極的影響。
2 基于Alpha策略的量化投資具體策略和實踐方法
通常情況下，Alpha策略所獲得的實際收益并不是一成不變的，這與該策略本身的特定有關，具體表現在周期性與時變性上。
Alpha策略的時變性主要是指當時間產生變化時，超額收益也會隨之而改變。需要清除的是Alpha反映的就是上市公司超越市場的預期收益，因此屬于公司資產未來估值預期的范疇，所以上市公司自身所處的發(fā)展階段和發(fā)展環(huán)境不同，那么就會給Alpha帶來影響。由于時變性的特點，這就給策略的具體估計模型的設立帶來了更多不可確定的因素，為此，參照對Alpha滿足不同動態(tài)假設的理論基礎，建立起一個可以獲得不同種類估算的模型，同時假定在同一個時間范圍內，超額收益和市場平均收益都保持恒定不變，這就極大地簡化了計算的過程與步驟。也就是說在該段時間內，市場上股票投資組合基本面不會有太大的變化與波動，這就與實際的投資狀況基本達成一致。對于投資策略的調整則要根據上市公司重大事項發(fā)生情況而定，那么估算的時間單位周期可以采用每日或者每周估算，對每一個季度的歷史數據進行調整也可以作為一種調整方式，反映公司季度行情。對于具體證券而言，采用季度或者每周的調整頻率則不是最為理想的，還要針對公司情況與市場行情綜合調整。
Alpha的周期性特點在交替出現的正負號上最為突出，導致這一情況產生的原因主要是行業(yè)的周期性特征與套利效應共同造成的。具體而言，首先不同類型的證券分別屬于不同的行業(yè)所有，當行業(yè)處于景氣周期循環(huán)狀態(tài)下會影響Alpha的符號與大小，同時景氣程度的深與淺也會對此產生影響。其次一個股票組合產生非常大的超額收益情況下，市場中的其他機構投資者或者個人投資者就會不斷地參與到該組合的投資中來，最后會導致Alpha逐漸接近于零。因此在建立不同策略的組合方面，要針對每一個季度的具體情況和波動率，進行綜合性地評價與分析，并及時地做出必要的調整，以便最大限度地獲得市場收益。
量化投資中的Alpha策略并不是一種單一類型的策略，不同的策略都在尋求獲得超額收益的市場機會和可能性。現階段市場上采用的Alpha策略主要有多因子選股策略、動量策略或者反轉策略、波動性策略、行業(yè)輪動策略、行為偏差策略等，每一種策略在具體實施過程中都有其特征性，并且可以相互結合使用，發(fā)揮出綜合預測和評價的作用。
多因子選股策略是必要和常用的選股方式，最大的優(yōu)勢是可以將不同種類和模塊的信息進行高效化綜合分析與評價后，確定一個選股最佳方案，從而對投資行為進行指導。該種選股策略的模型在建立方面比較容易，是量化投資中的常用方式。同時多因子模型對反映市場動向方面而言具有一定的穩(wěn)定和可靠性，這是因為所選取的衡量因子中，總有一些可以把握住市場發(fā)展行情的特征，從而體現其本來就有的參考價值。所以在量化投資過程中，很多投資者都使用多因子模型對其投資行為進行評估，無論是機構投資者或者是個人投資者，都能夠從中受益。多因子選股策略模型的建立重點在于對因子的剔除和選擇上，并要合理判斷如何發(fā)揮每一個因子的作用，做出綜合性的評定。
動量策略的投資方式主要是根據價格動量、收益動量的預期與評定，對股票的投資進行相應的調整，尤其是針對本身具有價格動量的股票，或者分析師對股票的收益已經給予一定評級的股票，動量策略的應用效果會比較理想。在股票的持有期限內，某一只股票在或者股票投資的組合在上一段時間內的表現均佳，那么則可以判斷在下一段時間內也會具有同樣的理想表現，這就是動量效應的評價依據，從而對投資者的行為起到一定的影響作用。反轉策略和動量策略恰好相反，是指某一只股票或者股票投資組合在上一段時間內表現很不理想，然而在下一個時期反而會有突出的表現，這也給投資者帶來了一線希望，并對影響到下一步的投資策略的制定。
波動性策略也是Alpha策略的一種方式，主要是利用對市場中的各股運動和發(fā)展狀態(tài)的細致觀察與理智分析后，列出一些具有相當大的波動性的股票，同時這些股票的收益相關性也比較低，對此加以動態(tài)化的調整和規(guī)劃，從而逐漸獲得超額收益的過程。在一些多因子選股策略中也有機構投資者或者個人投資者將股票具有的波動性作為考察與評價因子之一，波動性策略經常和其他策略相結合來評價，這說明股票投資市場本身就具有一定的波動性，因此在投資過程中要慎重對待。
行業(yè)輪動策略和行為偏差策略的應用頻率不似前面幾種高，但也會和另外幾種策略相互結合使用。行業(yè)輪動策略主要是為了充分掌握市場行業(yè)輪動機制與特征，從而可以獲得高額的收益，對行業(yè)之間的投資也可以非常高效和準確地進行，對把握正確的時機有很大的優(yōu)勢。行為偏差策略目的是窺探到股票市場中存在的過度反應或者反應不足等現象，這些都屬于股票投資市場的偏差，從而可以通過投資者對不同股票抱有的差異化評價來實現超額收益。
關鍵詞：量化；投資；基金
數量化投資（以下簡稱量化投資）作為一種新興的投資方法出現于20世紀50年代，千禧年后蓬勃發(fā)展，截至2008年，該類投資基金占美國證券市場份額的30%。
近年來，量化投資在中國漸漸引起重視，光大保德信基金、上投摩根基金、嘉實基金、中海基金、長盛基金、華商基金和富國基金等，先后推出了自己的量化基金產品。不少基金公司國內外廣攬數量化投資人才，一股“量化基金”的熱潮悄然掀起。
正如定性投資的偶像巴菲特一樣，量化投資領域的傳奇人物為詹姆斯 西蒙斯。據統計，詹姆斯 西蒙斯管理的大獎章基金從1989到2006年的平均年收益率高達38.5%，凈回報率超過股神巴菲特（他以連續(xù)32年保持戰(zhàn)勝市場的紀錄，過去20年平均年回報達到20%），即使在2007年次債危機爆發(fā)當年，該基金回報都高達85%，西蒙斯也因此被譽為“最賺錢基金經理”，“最聰明億萬富翁”。與巴菲特的“價值投資”不同，西蒙斯依靠數學模型和計算機管理著自己旗下的巨額基金，他稱自己為“模型先生”。西蒙斯幾乎從不雇用華爾街的分析師，他的文藝復興科技公司里坐滿了數學和自然科學的博士。用數學模型捕捉市場機會，由計算機做出交易決策，是這位超級投資者成功的秘訣。（上海金融學院國際金融研究院 鹿長余）
截至2009年6 月30 日，中國定量投資規(guī)模總量大約187 億元，在全部基金管理規(guī)模中占比僅0.6%。可以說量化投資在中國目前還是一塊需要開墾的處女地，可以預期的是，量化投資在中國發(fā)展前景廣闊。
什么是量化投資呢？“通過信息和個人判斷（using information and judgment）來管理資產為基本面投資或者傳統投資，如果遵循固定規(guī)則，由計算機模型產生投資決策則可被視為數量化投資。” ――Fabozzi《Challenges In Quantitative Equity Management》
與傳統投資相比，量化投資的優(yōu)越性主要來自兩個方面：其一，現資組合理論強調通過多元化投資組合消除非系統性風險，以實現降低風險的作用。但實際上由于人的視野和精力都相對有限，基金經理或研究員不可能進行大范圍的股票甄選和高頻率的驗證測算，形成的投資策略得不到寬度、廣度上的肯定，難免形成一孔之見。靠人力甄選得到的投資組合很難達到最優(yōu)化配置，無法確保在風險管理和利潤追求上的投資目標。而量化投資的視角更廣，借助計算機高效、準確地處理海量信息，更廣泛地尋找和驗證投資機會，消除投資組合配置的局限性。其二，行為金融學認為，投資者是不理性的。任何一個投資個體的判斷與決策過程都會不同程度地受到認知、情緒、意志等各種心理因素的影響。基金經理和投資研究員在一段時間跟蹤某只股票之后，由于時刻關心股價的表現和基本面的變動，可能出現不同程度的情感依賴，“和股票談起戀愛”。即使出現了下跌趨勢，也可能因為過度自信、抵制心理等不理性的分析出發(fā)點而導致投資、薦股時的行為偏差。而量化投資依靠計算機配置投資組合，克服了人性弱點，使投資決策更科學、更理性。
簡單的說，量化投資是快速高效、客觀理性、個股與組合并重、收益與風險并重的投資方法。
量化投資的一般步驟如下：
數據化模型構建組合
1、 數據化：主要任務是把眾多紛繁復雜的數據整理分類歸納成有用的數據；
2、 建立模型：給定一個策略，選擇合適的模型預測收益與風險，選擇最好的策略建立模型；
3、 構建組合：根據預測結果按照規(guī)則選擇對象構建組合；
最后我們來看下專業(yè)金融人士對量化投資的一些看法。
嘉實基金公司的王永宏博士介紹，定量投資和傳統的定性投資本質上是相同的，二者都是基于市場是非有效或弱有效的理論基礎，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(zhàn)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和主觀判斷，而定量投資管理則是“定性思想的理性應用”。定量投資的核心投資思想包括宏觀周期、估值、成長、盈利質量、市場情緒變化等等。
俗話說，“條條大路通羅馬”。巴菲特與西蒙斯的投資理念與成功，說明投資沒有一定之規(guī)。
以巴菲特為代表的一類投資家認為，“現實世界是極為復雜的，經驗與思考才是財富制勝之道”。因此，其成功的關鍵，不是頂級的科技，而是對市場的理解、洞悉和不隨波逐流的勇氣，即以“人”的因素造就財富的增值。
西蒙斯代表的一類投資家則被看作是推論公式、信任模型的數學家。他們利用搜集分析大量的數據，利用電腦來篩選投資機會，并判斷買賣時機，將投資思想通過具體指標、參數的設計體現在模型中，并據此對市場進行不帶任何主觀情緒的跟蹤分析，借助于計算機強大的數據處理能力來選擇投資，以保證在控制風險的前提下實現收益最大化。
目前量化投資觀念也在中國興起，量化產品正開始萌芽。新發(fā)行的嘉實量化阿爾法基金就是量化投資產品，其試圖將投資專家的銳利洞悉和數學家的嚴格客觀進行整合，在基本面分析的基礎上，提煉出產生長期超額收益的投資思想，借助計算機系統強大的信息處理能力構建定量模型及投資組合，并根據市場變化趨勢及時動態(tài)調整，加上基金經理嚴格遵守紀律性投資法則，使該基金在融合定性投資思想精髓的同時，能夠規(guī)避基金經理個人情緒對組合的影響，有效克服人性弱點，力爭取得長期、持續(xù)、穩(wěn)定的超額收益。
富國基金另類投資部總經理，前巴克萊（BGI）大中華主動股票投資總監(jiān)李笑薇認為量化投資的核心仍是“人腦”。盡管量化投資在海外發(fā)展已有30 余年。由于種種原因，目前這一投資方式在中國尚處起步階段，對于量化投資也存在諸如“量化就是模型決定一切”、“量化是完全由計算機選股”等較片面的認識。李笑薇表示，量化投資的核心是模型設計，“模型決定一切”的說法只能說是部分正確。當一個模型已經設計建設好之后，模型所產生的交易單的確需要嚴格執(zhí)行，只有在特殊情況下才能對其進行修改。
但量化投資的核心是模型的設計和建設。而人腦無疑是這一過程中的關鍵。人對市場的理解，對模型構建的了解，對模型在市場中應用的經驗，是搭建一個完美“黑匣子”的最關鍵。“只有模型設計和建設得好，投資業(yè)績的把握才會增加。”李笑薇表示。
此外，不同的市場以及同一個市場的不同階段對應的投資模型是不一樣的。所以模型從開始設計到最后應用要經過不斷修改，這是最難的問題。“這需要足夠的對市場的理解和對模型的理解。”李笑薇解釋到，定性投資人和定量投資人看待市場的角度不同。
