量化策略投資分析匯總十篇

序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇量化策略投資分析范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

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金融工程專業學生主要學習經濟學、金融學、金融工程和金融管理方面的基本理論和基礎知識，接受理財、投融資、以及風險管理方法與技能的基本訓練，具有設計、開發綜合運用各種金融工具創造性解決金融實務問題的基本能力，開展金融風險管理、公司理財、投資戰略策劃以及金融產品定價研究，能在跨國公司和金融機構從事金融財務管理、金融分析和策劃。

一、金融工程專業實驗室建設背景

金融工程專業實驗室建設是保證實驗實習教學的最基本條件，實驗室建設跟不上去，加強實驗實習教學就無從談起。國務院《關于大力發展職業技術教育的決定》明確指出：“高等學校要突出實踐性教學環節，加強技能訓練”。學校的實驗室工作必須以此為導向，大膽探索，努力實踐，創造性地走出一條結合自己學校實際、適應新世紀要求、具有特色的實驗室建設之路。學校實驗室的建設與發展，反映了人們認識的發展。實驗室的建設既以學校總體發展規模為依據，又適應培養當前經濟社會發展需要的實用型人才的目標。不斷探索實驗室的建設，更好地服務于實驗實習教學，為社會培養輸送更多的復合型技能人才，是高等學校發展的重要職責。

二、金融工程專業實驗室建設方案設計基本思想

實驗室方案的設計，主要是為了高等學校金融工程的教學需求，并在一定的數據支持的基礎上，滿足金融工程、高級計量經濟學、數學建模、金融衍生品定價與分析、外匯市場分析與檢驗、金融工程模型策略的構建等實驗課程的教學需要。

在實驗室的軟件資源配置上，以數理金融和計量經濟學分析等高端課程的教學開展為主要目標，用高度仿真模擬的撮合機制檢驗模型構建的準確性并進行回驗修正，以股指期貨套利分析模型的分析和理論課程的分享，把學生的理論教學與實戰演練想結合，充分滿足教學、科研和培訓拓展的要求

三、金融工程專業實驗室建設方案設計

創新金融綜合實驗室的建設以與證券交易所的真實對接為主要的方式，連接貨幣市場、外匯市場、資本市場、商品市場和衍生品市場的實時信息，在資訊信息上，滿足全球市場的實時行情展示，提供全球的對比分析及數據處理；同時，利用國際知名的全球行情資訊展示及金融分析平臺，為金融創新產品的分析提供基本的支持。

（一）金融基礎實訓

基礎實訓作為實驗教學的主要任務和要求，以證券投資分析演練、業務實訓模擬、證券投資分析等模擬為基礎，通過與MINI 交易所的結合，嵌入高度仿真的撮合交易機制，滿足債券模擬投資實驗、股票模擬投資實驗、基金模擬投資實驗、權證模擬投資實驗、股指期貨模擬投資實驗、證券投資組合實驗、股指期貨套利分析實驗、《證券投資分析》、《證券投資理論與實務》、《風險管理》等多項實驗課程的開展。

（1）智能實驗室管理平臺。 配合中心實驗室的規模建設和實施，為實現專業實驗室的科學化、系統化管理和運作，提高實驗資源的有序管理和高效應用，通過配置開放式、門戶式實驗管理平臺，有助于中心實現統一化的實驗軟件管理、硬件配置、課程安排、實驗監控，是為實驗室量身定制的資源整合共享、實驗系統管理和風采特色展示的智能化管理系統。

（2）金融實時資訊和分析平臺。充分運用了全球領先的國際化投資分析理念和金融工程分析技術，為金融市場基金管理者、機構投資者及研究者提供覆蓋全球六十多個國家的股票、債券、期貨、外匯、金融衍生品等上萬種金融產品行情、資訊、數據，全面掌握國內外市場動態，培養學生金融投資嗅覺和資產系統化管理意識。同時，可根據證券行業投資重點關注資訊，結合智能多屏幕/大屏幕管理技術，實現特色化的金融信息創新集成展示，全面提升了專業實驗室建設的整體水平與現代科技性。

（3）金融商品投資模擬交易平臺。虛擬交易系統采取與證券行業真實交易規則一致的模塊設計，從下單的流程到交易的撮合機制，以及現金比例和持倉明細的限制，每一步都以真實的證券規則來要求和限制學生，使學生在實驗時能真正感受到與證券機構相同的競爭和操作機制，從實驗過程的每個步驟都規范學生的操作，目的是為了培養基金經理，而不是小的機構投資者。

（二）銀行業務模擬模塊

根據傳統商業銀行各項業務系統，由整合的實訓系統平臺內嵌：商業銀行綜合柜臺業務系統、商業銀行國際結算業務系統、商業銀行經營管理業務系統、商業銀行信貸管理系統四大模擬實訓資源工具，全面模擬仿真了商業銀行所有傳統業務類型與流程，實現了實驗教學與真實工作內容的無縫銜接。

（1）商業銀行綜合業務系統。為學習提供一個身臨其境的實際操作環境。系統充分考慮銀行業務操作的特點，貫徹銀行“以客戶為中心”的管理、賬戶管理的相關理念。通過系統操作，直接體驗如何掌握客戶的信息、如何實現客戶理財等業務。

（2）經營管理業務模擬教學系統。通過實際分析商業銀行的相關指標，配合相關數據，讓新員工了解到銀行的財務管理、資金管理和內部管理等多方面的管理指標，以及這些指標在銀行是如何應用，并可體驗銀行是如何從宏觀上了解市場以及如何分析內部經營。

（3）信貸管理業務模擬教學系統。系統是建立在銀行會計核算處理系統和柜員交易系統之上的后臺業務處理和管理系統。功能主要涉及四個方面：客戶信息管理、貸款全過程管理、貸款風險管理、報表查詢。系統不僅全面包括銀行現有的信貸業務，還可根據需求靈活增加信貸品種，同時對某些業務的處理能提供多種靈活的方式和個性化的服務。

對于專業的院校來說，金融基礎實訓只是實驗教學的簡單基本要求，從學科的建設和長期規劃來看，實驗室的建設必須把高端的數據分析、金融工程、量化投資等與真實的金融業界機構相結合的案例包含進來，便于實驗室的拓展和層次的提高，為學院的研究生和老師的課題研究和學術成果的研究提供了基礎。

篇（2）

關鍵詞： 投資分析與決策；研究生教育；教學改革

Key words： Investment Analysis and Decision；postgraduate education；teaching reform

中圖分類號：G643 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2013）02-0223-03

0 引言

研究生教育是大學本科教育后更高層次的研究型人才培養的階段，肩負著為國家現代化建設培養高素質、高層次創造性人才的重任，對推動科技進步和經濟社會發展具有不可替代的作用。伴隨我國研究生教育進入高速發展的時期，如何提高研究生培養質量，保證研究生的培養數量和質量同步提升，成為高等教育界關注的熱點問題。

課程教學是研究生培養的重要環節，它能幫助研究生掌握本學科堅實的理論基礎、系統的專業知識，并為之后的科研工作奠定基礎[1]。探索適宜的課程教學模式和教學方

法，提升研究生課堂教學的有效性是提高研究生培養質量的重要舉措之一。本文基于近五年對研究生課程“投資分析與決策”所實施的教學改革實踐的心得進行歸納和總結。

1 投資分析與決策課程定位

投資分析與決策是面向北京信息科技大學管理科學與工程、技術經濟與管理專業開設的專業任選課。本課程的教學目的是使學生深刻理解投資領域的基本理論，掌握投資理論的精髓以及其應用策略。

通過本課程的學習，學生應在熟悉金融市場理論基礎上，進一步了解證券投資等金融活動的數量規律，并能夠運用常用的分析方法和工具，研究組合投資優化等金融投資決策問題。本課程的特色是將現代信息技術與金融領域的投資決策模型結合，運用信息化技術，指導學生處理金融數據，培養其建模能力和數據處理能力。

2 教材和教學內容的選擇

研究生教學的最大特點在于學生的“高層次”與“多元化”[2]。高層次主要體現在研究生的知識積累和學習能力都比較高，對新知識的理解和消化吸收快。多元化主要體現在學生的構成方面，同一門課程可能有來自各個不同專業的學生同時選學，這種“高層次”與“多元化”的特點決定了研究生專業課的教學必須有足夠的新意和廣度，這是大大區別于本科生專業課教學的地方。

近5年來，在我校選修投資分析與決策課程的管理科學與工程、技術經濟與管理專業的研究生中，普遍存在本科專業背景各異的現象，因而學生知識結構差異大，專業基礎參差不齊。這對教學內容的選擇帶來了挑戰。

如果教學內容定位于適用有經濟、金融專業背景的高層次金融定量分析，跨學科專業的學生會面臨專業障礙，若選講適用非經濟、金融專業背景的基礎金融分析，則導致部分教學內容與本科生的教學內容重復，深度差距不大，在這種情況下，對專業基礎扎實的研究生而言研究生階段只是本科學制的一種延長，沒有學到真正的知識，研究生自我發展的空間受到限制，與研究生的培養目標相背離。鑒于上述情況，為了使學生及時適應研究生階段的學習，同時能實現從本科階段到研究生階段的質的飛躍，我們對教學內容安排做了適應性調整，以兼顧學生的專業差異。

2.1 教材選擇 教材是教學內容的載體，是保證學科人才培養質量的基本材料。一本優秀的教材是進行教學的基本條件，也是教學質量的保障。在投資分析與決策課程教學中，我們選用了劉善存編著的《Excel在金融模型分析中的應用》作為本課程的主教材。該教材內容深淺適度，系統完整，條理清晰，結構編排合理。本教材的特色是將抽象的金融模型通過Excel的數據處理和圖表形式來解釋、驗證和求解，內容安排符合教學計劃要求，既能闡述金融理論核心思想，又能把金融問題與其數學表述和論證密切結合起來，把專業知識和數據處理工具和方法有機結合。

此外，我們還選用了benninga編著，邵建利等譯的《財務金融建模-用Excel工具（第三版）》，zvi bodie編著的《投資學》作為輔教材，這兩本教材均是作者多年從事相關研究的結晶，所涉專題較為全面，所涉文獻較為寬廣，具有明顯的學術性與較好的啟發性，且對于金融理論的進展和模型的推導闡述細致透徹。如遇主教材未能深入分析的專業知識，學生可自主選擇輔教材的相應內容，來彌補專業知識的欠缺，這有益于排除跨專業學生的專業障礙，實現彈性教學。

2.2 教學內容選擇 研究生的教學不同于本科生，教學內容不必完全拘泥于書本。在教學內容組織上，本課程以投資分析經典理論為核心，內容涵蓋證券組合理論、資本市場理論、資本資產定價理論、期權定價理論、債券的久期理論和免疫策略等基本理論和基本方法。

研究生能夠結合各自研究方向應用所學的金融理論和方法，分析和解決實際課題研究中的問題是我們的主要教學目標。因此，在教學內容處理上，注重金融理論與方法和現實金融決策問題的結合，強調現代金融模型應用，側重Excel輔助金融建模和金融計算。如在投資組合理論專題下，不僅系統闡述現資組合理論的產生與發展，馬可維茲均值方差模型的構建過程，還要講解利用Microsoft Excel的矩陣運算、規劃求解工具和VBA編程，實現基于金融市場真實數據的有效前沿的計算和繪制，并展示計算方差協方差矩陣的四種不同方式。這些方法和技巧，不僅有利于提高其數據處理能力，也為學生進一步學習其他應用軟件提供借鑒。

3 投資分析與決策課程教學模式探索

傳統教學是一種繼承性、維持性教學，這種教學活動以知識傳授和知識繼承為主，盡管“填鴨式”教學在研究生階段已不再明顯，但傳統教學仍未逾越“教師講，學生記”、“知識的單向傳導”等教學特征[3]。《投資分析與決策》課程教學中，突出教學科研結合，關注教學相長，培育創新性思維。

鑒于研究生已具備了一定的專業基礎知識，因此，在課堂教學中，我們主要講授大綱中要求學生掌握的基本內容、教學重點和教學難點等。在教學過程中，特別注意正確處理課程內容的基礎性與先進性，經典內容與現代進展之間辨證關系，有效激發學生的學習興趣，培養學生的創新思想。對于介紹性和概念性的內容，由學生按照教師提供的提綱和要求，利用課外時間進行自學，這樣即提高了課堂教學效率，又有助于培養學生的自主學習能力。

由于研究生學位課程的學習是為即將從事的科研工作打基礎，在研究生學位課程的教學中，必須要堅持教學與科研的緊密結合，把科研成果有機地融入教學過程。在課堂教學中，我們注意及時把握學科發展的前沿動態，引導研究生在最新知識領域開展專題討論。專題討論主要是結合課程教學內容和學科的前沿發展問題，從中濃縮出適合課堂教學與討論的內容，采用文獻檢索、課堂討論、課后實踐相結合的方法進行的探討式教學。

教師通過查閱與本專題相關的文獻后提出問題，預先布置給學生進行研讀。教師對相關知識進行概括分類后，在課堂上先做系統的講授和導引，然后組織學生對內容進行研討，必要時候通過一些實例進行驗證。這樣既拓展了教學內容，增大了教學容量，又能啟發學生的創新思維，把創新能力培養貫穿于課程學習過程。

4 網絡輔助教學手段的應用

隨著信息技術和網絡技術的不斷發展，教育信息化已成為高等教育面臨的重大課題和發展方向。越來越多的高等學校將網絡輔助教學平臺在校園網的基礎上建設起來，并成功開展教學工作，網絡輔助教學已經成為對高校傳統教學模式良好的拓展與補充。所謂網絡輔助教學是指將網絡作為課堂教學活動的輔助手段來完成教學過程的教學模式[4]，它不僅延續了計算機輔助教學中采用多媒體技術和交互技術等手段，更具有教學信息量大、時間的自主性和空間的開放性強、可供諸多用戶共享優質教學資源等優點。

在研究生投資分析與決策課程教學中，我們就該課程的網絡輔助教學模式進行了有益嘗試和探索。由于北京信息科技大學教務處開發的網絡教學平臺目前主要面向本科生開放，研究生課程的開設受到管理接口的限制，我們僅利用了公共網絡和課堂教學管理軟件來實現網絡教學資源共享和師生教學互動。最初，教學資源共享和師生間的學習交流，包括教學課件、講義、課程通知、作業和答疑等都通過課程郵箱實現。這種方式雖然不受校園網IP地址的限制，為學生提供了靈活的學習時間和廣泛的學習空間，但其課堂教學管理應用功能有限。

為強化課堂教學效果，我們嘗試使用了windows遠程桌面共享，保證學生在一人一機的實驗室環境下，借助網絡會議的方式，實時接收教師機傳遞的教學信息，同時學生也可在教師指導和安排下，進行操作演練和參與課堂討論，即方便檢驗學生的學習效果，也可以有針對性地對學生提出的問題即時講解。

考慮到windows遠程桌面共享在教學文件傳輸和管理，課堂分組等管理功能弱化，我們后來又引入了凌波多媒體網絡教室軟件，利用研究生實驗室現有的網絡設施，利用該軟件的屏幕廣播、遠程遙控、屏幕監視、文件等功能實現教師機對學生機的廣播、監控等操作，強化教學過程的實時控制。多媒體網絡教室能提供界面友好、形象直觀的交互式學習環境，既能做到發揮教師的主導作用，又能充分體現學生的認知主體作用，把教師和學生兩方面的主動性、積極性都調動起來，促進了師生之間的信息交流，資源共享和教學互動。

5 課程考核方式

課程考核是教學的有機組成部分，也是反映研究生課程教學效果的手段之一。合理的考核方式與學習水平的有效評價有助于調動學生學習的積極性。

通過5年多的研究生課程教學實踐，結合投資分析與決策課程特點，我們采用了“課中作業+課終論文”的考核方式。這種方式不同于側重理論推導為主的考核，注重金融決策模型設計、應用及金融數據處理，從而促使學生將主要精力放在使用投資理論和模型去解決實際問題上，有助于培養學生對學科知識的綜合運用能力。

投資分析與決策課程偏重定量分析，課中作業一般根據金融理論專題下涉及的模型算法，要求學生完成小型案例分析，形成一個簡要案例分析報告。如在期權定價理論中，涉及基于風險中性定價機制的單階段及多階段歐式期權定價和美式期權定價。針對該知識點，布置課中作業：使用給定的條件和參數，運用期權定價原理和方法測算歐式及美式看漲期權或看跌期權的價格，并對價格變動作因素分析。這些課中作業，有助于激發學生學習的主動性，且有利于鞏固學生在課堂所學的知識。

課終論文采用與課中作業結合的辦法，即要求學生以平時的專題討論內容為基礎撰寫課終論文。考核論文內容來源于小作業，同時又是對前期專題研究的再認識和再生成。正是有了作業的研究基礎，論文的質量才有所保證。如學生選擇投資組合理論專題作為課終論文主題，則建議學生在中國證券市場選擇不同行業的若干股票為分析對象，通過金融數據庫查閱股票交易的相關數據，完成有賣空和無賣空條件下有效前沿的求解，并對分析結果進行評價，對理論應用的局限性結合實際問題做歸納和總結。

我們還鼓勵學生結合自身研究方向選擇切入點，建立金融模型，開展分析研究，提煉學術觀點，形成規范化的學術論文，向學術期刊積極投稿。這種考核方式可以促使研究生較早進入科研角色，真正做到“學為所用”，將金融理論與實際經濟、金融問題有機結合。

6 小結

《投資分析與決策》課程改革實踐的目的在于使這門課程能夠達到“教學思想現代化，教學方法科學化，教學過程最優化”的要求。通過一系列教學改革實踐，優化了課程教學內容和教學方法，嘗試使用了多種網絡輔助教學手段，改善了考核方式，使改革后的課程體系更符合人才的培養目標，更具科學性和可操作性。教學實踐的結果表明，課程的教學改革對提高研究生的創新能力與研究水平都有較大裨益。

當然，金融理論和量化分析技術的發展日新月異，在今后的課程教學中仍需不斷改進和調整課程教學方案，以滿足社會對研究生層次的金融人才的需求。

參考文獻：

[1]李俊卿.提高課堂教學質量，培養大學生的創新能力[J].中國大學教學，2010（1）：56-58.

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1量化投資簡介

1.1基本概念

量化投資是一種借助于計算機高效計算程序進行復雜運算，以金融產品未來收益與風險為研究對象的新型投資方式。量化投資的基礎是以股票價格、日成交額等大數據庫數據為參考樣本數據并建立數學模型，運用仿真分析及迭代方法不斷修正數學模型，直到數學模型可以用來預測指導投資交易。任何一個投資的方案或者設想，都可以為它設計一個數學模型，然后借助大數據庫的現有數據進行迭代法測試分析，以此來判別數學模型的有效性。傳統投資方式基本上是對傳統的技術分析和公司的經營狀態基本分析，存在一定的局限性；相比之下量化投資分析是基于對大數據市場數據的，數據樣本空間容量足夠大，而且可以快速進行運算并排除投資者個人心理因素的主觀影響，科學性和時效性更強。此外，量化投資是一種主動性的投資方式，在進行數學模型選擇、自變量選取、數學模型的驗算迭代都是投資行為的主動部分。

1.2交易內容及方法

量化投資交易的內容主要是量化策略以及交易策略，在制定交易策略時必須立足于投資市場、投資產品以及分配在內等。具體交易平臺則是靠以計算機計算程序為基礎的線上交易平臺系統。進行量化投資交易時通常會遇到各種較為復雜的情況，但是基本前提都是要依據現有的既定的大量數據庫數據，靈活采用各種方法來判斷投資對象是否值得投資。總體來說，量化投資有估值法、資金法和趨勢法三種。

2量化投資現狀

從理論上來說，每個量化投資者的決策行為可以被同化為理性預期、風險規避、嚴格效用基本一致的理想化模型。然而現實情況中每個人的心理活動、出發點、知識水平等都存在差異，進行量化投資時人們作出的決策也存在差異。人的非理性行為與理性行為都是客觀存在的，而且非理性行為對理性行為也存在著一定的影響，因此投資人在進行投資決策時并不能完全理性地進行選擇。綜上所述，非理性人的客觀存在使投資人在進行投資決策時不能完全忽視個人的心理因素。既然個人的心理因素無法排除，那么在建立決策分析數學模型時，就應該把個人的心理因素考慮在內。當前我國國內量化投資有以下幾個特點：(1)個人投資者占總投資者的比例很高。上文已經提到投資者個人的非理性客觀存在且不可避免，那么眾多量化投資者的非理性因素間接影響我國量化投資市場。(2)我國的量化投資市場雖然發展迅速但仍不成熟。與美國及歐洲發達國家相比，我國量化投資市場只能是一個新興的市場，直接表現在各方面的信息不完整且難以搜集，一些基礎數據我們只能自己想方設法地去開發獲取。(3)量化投資行業的企業構成比較復雜。目前我國量化投資行業的企業種類比較多，跨越眾多不同的領域。加上我國量化投資市場還處于新生期，市場不穩定信息變化較快，因此量化投資行業的可用層面指標數目非常少且指標數值經常變化。當前我國量化投資者正是依據當前行業的特點，從不同的層面和角度驗證分析，建立泡沫型數學分析模型，才能獲得巨大的利潤。(4)量化投資策略研究落后。通過把我國量化投資策略與美國及西方發達國家的量化投資策略進行對比，發現我國現有的量化投資策略嚴重落后。國外的量化策略研究是在大量的事件、數據積累分析的基礎上，腳踏實地潛心研究總結出來的。現階段我國量化策略研究多是借用國外的策略，結合國內的量化投資行業的實際現狀進行修正得來的。當前我們還缺少指導量化投資行業的專家、指導著作，為此我國國內的一些高等院校開始著手量化投資策略的研究并取得了初步的成效。

3量化投資優勢

量化投資是在定性投資基礎上進行繼承和延伸的一種主動投資工具。定性投資的核心是對宏觀經濟和市場基本面進行深入的分析，再加上實地調研上市公司以及與上市公司的管理層進行經驗交流，最終把調研結果整理成專題報告，把報告作為決策依據。不難看出定性投資帶有很大的個人主觀判斷性，它完全依賴于投資經理個人經驗以及對市場的認知。量化投資在調研層面與定性投資相同，區別在于量化投資更加注重數據庫大數據，運用各種方法發現運用大數據所體現出來的有用信息，尋找更優化的投資方式以獲得大額收益，完全避免了投資經理個人的主觀臆斷和心理因素，更加科學合理。綜上所述，與定性投資相比，量化投資具有以下優勢。

3.1投資方式更加理性

量化投資是采用統計數學與計算機建模分析技術，以行業大數據庫為參考，取代了個人主觀判斷和心理因素的科學客觀投資方法。很明顯，行業大數據的樣本容量已遠遠高于有限的對上市公司調研所形成的樣本容量；在進行投資決策時，把決策過程科學化數量化可以最大程度的減少投資者決策時個人情感等心理因素對決策結果的影響，從而避免了錯誤的選擇方向。

3.2覆蓋范圍大效率高

得益于因特網的廣泛實施應用，與各行各業的運行數據都可以錄入大數據系統形成體量巨大的數據庫；得益于計算機行業云時代到來對計算分析速度的革命性變革，在極短的時間內就可以得到多種量化投資的投資方法。定性投資方式進行決策時，由于決策人的精力和專業水平都存在一定的局限性，自然其考慮投資的范圍要遠遠低于電腦決策，二者根本沒有可比性。綜上所述，雖然與定性投資相比，量化投資具有明顯的優勢，但是二者的目的是相同的，都以獲得最大收益為目的，多少情況量化投資與定型投資可以互相補充，搭配使用會起到意想不到的效果。

4量化投資的劣勢

上文已經提到量化投資的決策過程依賴于大數據庫以及計算機分析系統的科學決策，因此只要投資思想正確量化投資就不會出現錯誤。然而即使是投資思想及決策過程都沒有問題，也不意味著量化投資完美無缺。量化投資本質上是對某一特定基準面的分析，事實上基準面有時范圍過小，縱然決策過程合理化、無偏差，量化投資也存在一定的局限性。量化投資的另一特點是進行考察決策時覆蓋的市場面非常廣泛，在當前國民經濟快速發展的時代，人們對市場的認知難免出現盲區或者對某一個局部了解不充分的現象，此種情況下量化投資的正確性就很難保證。

4.1形成交易的一致性

基于量化投資的低風險特性，人們更多地依賴于采用大數據云分析平臺進行決策，如此大家對某一行業的市場認知以及投資決策水平就處在同一認知層次上，當遇到極端的市場行情時，人們作出的交易決策往往一致，即容易達成交易的一致性。例如期貨行業以及股票行業，在市場行情動蕩的特殊時期，人們往往選擇在同一時機拋出股票或者期貨，這種大規模的一次性拋盤則會造成在預期拋售價格基礎上的劇烈波動，導致投資者的實際收益在一定程度上低于預期收益。此種情形下又會引起新一輪投資恐慌，不利于市場的穩定發展。

4.2指標鈍化和失效

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一、引言

技術分析在股票市場的投資中被廣泛應用，其中，均線系統分析是實踐中最常采用的也是準確率最高的技術評價體系。R語言具有靈活性、開放性，而它最具魅力的地方在于其自帶了多種統計學及數字分析功能。移動平均線具有滯后性。對于短期投資者來說，能否提前預測到平均線的走勢，進而判斷股價的買賣點，意義就顯得尤為重要。因此，本文在尋找上海醫藥的買賣點時，借助R語言強大的預測統計功能，將均線策略與其結合，從而達到提前預測及穩定獲利的目標。

二、R語言介紹

R語言是由新西蘭奧克蘭大學的Ross Ihaka與Robert Gentlemen一起開發的面向對象的編程語言。R語具有一套完整的數據處理、計算和制圖軟件系統，同時它是一個開源軟件，它的主程序小巧，有著豐富的數據包。正是因為擁有這些特征，使得R語言在金融量化投資領域應用廣泛，并且具有良好的預測功能。本文以R語言為工具，對上海醫藥股價進行以均線系統為策略的量化投資分析。

三、R語言策略模型

R語言要實現均線策略，首先需要提取數據，再將其轉換為時間序列，接著進行平穩性檢驗、白噪聲檢驗，當序列滿足平穩性且自相關條件時，方可進行策略建模，直到策略實現。

四、均線系統策略實現

第一，本文主要利用簡單移動平均線對上海醫藥的股價進行預測分析，在此之前，對相關概念做一個簡要的介紹。算術平均數的算法，是先對一組數據的值求和，再用這個總和除這組數據的個數來得到算術平均數。簡單移動平均用數學公式表達為：

將這些簡單移動平均數繪制成時間序列圖，就可以得到股價的簡單移動平均線。

第二，一是買入（做多）信號的確定分析。其一，當移動平均線下將趨于平緩或者像上翹時候，價格從左下方上穿移動平均線，表明價格將持續上漲；其二，當移動平均線繼續保持向上移動勢頭，然而價格小幅下躥，這時可持股待漲或伺機買入。二是賣出（做空）信號的確定分析。其一，當移動均線上升過程中逐漸轉平或向下時，而價格趨勢線也從均線上方向下穿過均線且一去不返，這時價格將開始下跌；其二，當移動均線在下跌的過程中，而價格趨勢線卻由均線下面向上升至均線時又轉向下方，此時價格依然處于下降趨勢。

第三，對時間序列進行分析的前提是該序列是平穩的，即序列的基本性質不發生較大的變化。若時間序列是特殊的平穩序列，即白噪聲過程（純隨機過程），也就是無自相關性，那么預測也無法進行。因此我們首先要對上海醫藥收盤價的平穩性與非隨機序列進行檢測。

一是我們可以根據時間序列平穩性的特點，從時序圖的形態大致判斷其平穩性。一般對于平穩時間序列來說，其自相關系數快速減小至0或者在某一階段后變為0。由上海醫藥收盤價ACF圖可以看出，其自相關系數迅速降至0附近，表明上海醫藥收盤價時間序列具有穩定性。二是本文中的白噪聲檢驗采用的是Ljung-Box檢驗方法，LB檢驗的原假設為所檢驗序列的純隨機序列，當P值大于所設定的顯著水平5%時，接受原假設，認為所檢驗序列為白噪聲序列。反之則拒絕原假設，認為序列是非白噪聲序列。由結果所知，對上海醫藥進行LB檢驗時，Q統計量的p-value=2.2e-16

第四，根據上海醫藥的收盤價與上海醫藥10日簡單移動平均線找出上海醫藥的買賣點。首先，打開R語言界面，獲取上海醫藥收盤價數據；其次，計算出10日sma；然后，畫出收盤價和sma10的時序圖。

為了使上海醫藥的收盤價與上海醫藥10日簡單移動平均線的期數一致，則需要剔除上海醫藥收盤價前9期的數據。此時構造穿越（cross）信號函數，捕捉價格線突破均線的日期，對交易信號滯后2期，提取出了73個買入點，提取出了10個賣點。由上得出上海醫藥績效圖1表示，最后與實際作對比，得出買賣點預測準確率為71%。

五、結語

通過圖1可以看出，截止到9月30日，上海醫藥的累計收益率為23%，但截止到9月30日，銀行存款、固收類基金、保本基金、股票型基金、上海醫藥的平均累計收益率分別為1.5%、2.68%、5.09%、21.37%、23%。上海醫藥的累計收益率明顯高于上述品種的累計收益率，所以該模型具有良好的預測功能，即以R語言為工具的均線量化投資策略，能為投資者提供有效的投資決策依據。

（作者單位為云南大學）

參考文獻

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這群人多數都不是學金融而是學數學或者物理出身，當他們進入華爾街后，被認為是華爾街名副其實的淘金者，1980年到2007年，是他們勢不可擋的黃金年 代。

2005年左右，量化投資在國內出現。

從事量化投資的人被稱為寬客，則是最近兩三年的事情。一方面是一些介紹華爾街寬客的書籍被翻譯引進，另一方面，因為2008年金融危機爆發，一些華爾街的寬客開始轉戰中國。

短短幾年，隨著中國衍生品市場的日漸開放，自稱寬客的人越來越多。券商、基金、期貨、私募……一句市場玩笑話，誰家要是沒有一個兩個寬客，都覺得不太好意思。

寬客的春天真的來到了？

年輕的中國寬客們

一間不到20平方米的房間，沒有任何隔斷，每張辦公桌上都放著兩到三臺電腦，五張辦公桌呈扇形分布在落地窗前，每個人扭頭就可以和其他人說話。

這就是永安期貨研究所量化投資團隊的辦公室。和國內不少量化投資團隊一樣，他們在公司具有相對獨立的空間。

30歲的張冰，2009年畢業于北京大學，理論物理博士，是這個團隊的負責人。有著一張娃娃臉的他，舉手投足之間流露出來的依然是濃濃的書生氣。不僅是他，屋子里的其他人也都像是在大學機房里安靜地做研究、編程序。

事實上，要想進入這個團隊，必須有熟練的計算機編程能力。2012年7月加盟張冰團隊的李洋是北師大應用數學碩士，他經過一天近十個小時的筆試和面試才最終被團隊接納。筆試中80%的題目都是用計算機編程。

“量化投資是聰明人的游戲。”張冰說，量化投資實際上是一種在證券市場上找規律、找錯誤的游戲。誰先找到新規律、新錯誤，誰先獲得超額收益的可能性就越高。

這個團隊除了一位數學碩士，一位計算機碩士，還有三位是物理博士。數學和計算機能力都超強。

還在北京大學攻讀博士學位的時候，張冰就聽導師馬伯強提到他有不少同學、學生，赴美留學繼續深造物理之后，沒有繼續學術研究，而是轉戰華爾街做投資，做得相當成功。

物理學一直關注的是動態，尋求規律，目的是為了預測并掌握未來。把物理學理論知識運用到金融實踐中，尋找證券定價變動的規律，其實并沒有越過物理學的研究范疇。

這讓本來就對金融有興趣的張冰，開始想自己今后的路。他還專門去一個私募基金實習了半年。“在物理學中，你是和上帝玩游戲，在金融領域，你是和上帝的造物玩游戲。”

這句話并不是張冰原創，而是來自他的前輩，同樣也是理論物理博士出身的伊曼紐爾·德曼（Emaneul Derman）。

德曼的自傳《寬客人生：華爾街的數量金融大師》在2007年被引介到中國。德曼自1985年進入華爾街之后，就致力于把物理學理論和數學技巧及計算機編程技術結合起來，建構數量模型，尋找金融證券的定價，指導證券交易。

張冰看過這本書之后，更加確信，自己可以選擇像德曼一樣去當寬客。不過，當他決定做寬客時，發現中國突然間就涌現出很多量化投資專家。而事實上這些人多數是營銷專家，根本就不懂量化投資，最后都虧得一塌糊涂。

2009年，他決心成為真正的寬客，于是拉著同班同學陳星和師妹錢文，成立了這個以北大理論物理博士為班底的寬客團隊。這是國內期貨公司中第一批成立的寬客團隊。目前國內三分之一的期貨公司有量化投資團隊。

團隊平均年齡27歲，成立至今一直比較穩定。張冰也沒有擴容的打算。因為要找到對數字的敏感，善于發現數字之間的規律和聯系，還能把這些規律變成數量模型指導證券交易的人，很難。他這個團隊也還處于自我培養的過程中。

“中國寬客以年輕人居多。”中國量化投資學會理事長丁鵬說。

丁鵬是上海交通大學計算機博士，方正富邦基金的資深量化策略師。2012年初，他推出一本《量化投資：策略和技術》，成為國內最早一本專門介紹量化投資的專業書籍，被一些人認為是寬客圣經。

一年前，丁鵬建了一個QQ群，隔三差五與對量化研究感興趣的人進行討論，沒想到經過口口相傳，QQ群迅速發展壯大，線上討論也發展到線下交流。他便牽頭成立了中國量化投資學會。

學會如今在全國擁有十幾個分會，近八千人，大部分都是有著一定數理知識基礎的年輕人，這些人都打定主意要成為中國的寬客。

在丁鵬看來，在中國當寬客，生活很簡單，只需要潛下心來，發揮個人聰明才智，做研究，建模型。真正找到好的可以賺錢的模型之后，都是別人求你。

這讓很多純理工背景人的人很向往。在現在的社會格局下，要想出頭并不容易，但當寬客可以掌握自己掌握命運，完全憑自己取得成功。

賺錢之道

丁鵬一天典型的工作狀態是：查看模型前一天的運轉結果，考慮是否要對策略進行修正。如果沒有需要修正的，則著手準備為下一個模型的開發。其他的都是電腦的事情，不用他管。他根本就不看基本面。

張冰團隊的辦公室放眼望去，也沒有交易時間最常見的五顏六色的股票K線圖和大盤走勢圖，電腦屏幕上顯示的多數是白底黑字的編程界面。

不過，他們并不像丁鵬那么輕松。團隊每人按特長各有分工：有的主要處理數據，有的做策略設計，有的做策略建模。因期貨公司目前不能直接做交易，張冰團隊每天主要做的就是衍生品量化投資分析工作，把研究的結果開發成產品供客戶購買。

而通常能夠進行交易的寬客團隊一天的工作流程大致如此：有人在交易頭一天晚上就負責收集并更新、處理好交易所公告的數據；第二天開盤之前，通過選定的模型，經相關軟件自動給出交易策略。開盤后，按照模型給定的策略進行交易。早上10點左右，交易員、基金經理盯盤最忙碌的時候，量化投資團隊一天的最主要工作—投資決策、交易下指令的工作已經完成。

丁鵬認為，進入量化投資門檻之后，找到好的方法，會比較輕松，理論上講，“一臺筆記本一個U盤就可以賺錢了”。

真實交易還是需要一個團隊的支持，不過核心的交易模型和思想，確實一張U盤就可以存儲完成。有朋友曾拿U盤拷下他設計的量化投資模型到香港股市去實踐，半年間盈利最高點達到了120%，不過，這個高風險的策略只適合于小資金操作，并不適合于大規模的資產管理。丁鵬解釋：”資本市場沒有神話，需要不斷地修訂自己的模型和策略 “。

張冰目前也不敢奢望那樣的賺錢狀態。

事實上，量化投資在國內最早也就是2005年才萌芽。業內公認，2005年開始的ETF套利拉開了量化投資在中國的序幕，而股指期貨等衍生品2010年才逐步放 開。

因為無可借鑒，張冰團隊只能從零做起。從收集數據到建構模型到交易的風險控制，都是他們自己一個代碼一個代碼寫的。

這是個系統工程，在這個體系中，先觀察事件之間的聯系—通過觀察或實驗去取得數據；再假設一個結論—構建理論去解釋數據；然后去預測分析—構建量化模型并回測；最后檢驗并證實這個結論—實盤交易。

所有這些都需要資本和人力的大量投入。從華爾街回來的寬客—北京名策數據處理有限公司執行董事祝清大致估計了一下，一個真正從事量化投資的寬客團隊運作起來，前期至少要投入5000萬。

祝清曾在美國的全球證券投資基金工作多年，有三年，他是一個40人寬客團隊的負責人，要從全球9000多只股票池里找出投資品種。這讓他有機會對量化投資從數據、代碼到模型、系統進行深入地接觸和運用，甚至對系統的漏洞也了如指掌。

這些是他當時所在公司花了十幾年，經過大量的投入才建構的一個系統工程。而建構整個系統的基礎就是數據，華爾街其他有著進行量化投資的寬客團隊的公司，無不在數據上有很大的支出。

2008年祝清從華爾街回國，創辦專注于金融數量分析和程序化交易的數據處理公司。這幾年，他帶領30人的團隊，主要做了四件事：建立專供量化投資的量化數據庫、量化決策終端、高速量化交易平臺、量化策略研發服務。他希望借助強大的分析工具平臺，以及日益完善的數據庫系統來改變行業的經營模 式。

目前他的公司尚未到盈利階段。

春天尚未到來

1月19日，中國量化投資學會的50多名資深會員在北京郊區舉辦了一次聚會，聚會的主題是“擁抱量化投資的春天”。丁鵬表示：冬天已經過去，寬客的春天已經到來。

丁鵬是有理由樂觀的：國家政策層面支持金融衍生品市場放開；2012年，玻璃、原油、國債期貨、CTA以及滬深300指數期權等一系列金融衍生品加速推進；隨著投資品種增多，越來越多的金融機構意識到量化投資的重要性和緊迫性。

另外，國內打算做寬客的人也暴增—從中國量化投資學會的壯大就可看出端倪。

不過，同是中國量化投資學會成員的張冰和祝清都持謹慎態度。

張冰不認為寬客短期可形成一股力量。畢竟，美國發展了四十年，而中國只做了四五年而已。沒有足夠的投入，不可能那么快有收入。沒有收入，堅持來做的人就不會太多。

祝清更嚴苛。他并不認為會建模型的人就可稱為寬客。他認為目前中國真正的寬客，尚不足100人。祝清按照華爾街的標準來定義中國寬客：作為寬客，最起碼要滿足三個條件—有高凈值客戶；有量化投資研究平臺（有數據有人有模型）；有交易通道。

按照這個標準，目前，真正的中國寬客都在過冬，都還在燒錢階段，活下去都很難。即使是初春，最早也至少要三年之后—這還要看有沒有一兩位真正經受住市場檢驗、收益率排名靠前的標桿性寬客脫穎而 出。

據祝清了解，因為國內多數金融機構的高層并不懂量化，在這方面投入太少，即使一些數一數二的大型券商，歷史的數據都不存。沒有歷史數據無法驗證模型，量化投資就是句空話。

取得數據，還需要有人來處理數據，建構模型。金融機構的投入不會很快有結果，另一方面，寬客很有可能做出成果之后就走人，中國在這方面尚無知識產權保護。而在美國，只要有人敢在服務器上拷一行代碼，就有FBI介入了。

2008年中金公司從華爾街花重金請回來的知名寬客李祥林，如今他已去做私募了。

祝清介紹，西方寬客主要分三類：從事高頻交易的、采用對沖策略的、預測趨勢的。而他們所有的交易、投融資決策都是通過數量模型進行，由電腦決策并完成下單。

篇（6）

招商行業領先基金是一只主動管理的股票型基金。投資限于具有良好流動性的金融工具，包括股票、債券、貨幣市場工具、權證、資產支持證券及法律法規或中國證監會允許基金投資的其他金融工具。股票主要投資于景氣回升或受益于國家政策導向而成長前景良好的相關行業的資產比例不低于基金股票資產的80％。

博時信用債券

綜合評價

博時信用債券A/B基金是博時旗下第12只開放式基金，屬于二級債基。信用產品的投資比例占到整體債券投資比例的80％。適當情況下可參與一級市場新股申購以及二級市場的股票投資，立足于在保證債券市場收益的基礎上強化組合回報。博時信用債券投資對象靈活，在一定程度上滿足了穩健型投資者組合中低風險資產的配置。

富國優化強債

綜合評價

富國優化強債是富國基金旗下第三只債券型基金，該基金為可投資二級市場股票的偏債型基金，其中不低于80％的基金資產投資于債券類及其他同定收益類金融工具，不高于20％的基金資產進行新股申購和股票市場投資，還可以在規定范圍內投資于新股申購或增發新股。二級市場股票和權證等。富國基金為《中國證券報》2008年度金牛獎基金公司，擁有一支明星固定收益投資管理團隊。

2009年以來，富同基金旗下兩只債券型基金富國天利增長債券和富國天十強化收益按照復權單位凈值增長率統計，分別實現收益3.72％和3.40％大幅高出同類0.91％的平均水平，業績表現搶眼。

申萬巴黎消費增長

綜合評價

申萬岜黎消費增長是一只股票型基金，其股票資產的配置比例為60％～95％。重點投資于拉動經濟增長過程中充分受益的消費范疇行業，投資于具有良好財務狀況、較高核心價值與估值優勢的優質上市公司。

中海量化策略

綜合評價

中海量化股票資產的比例為基金資產的60％～95％，是一只股票型基金。該基金采用數量化分析方法對股票進行分析和篩選，基于數量模型來配置行業權重。量化投資的優勢在于，其決策主要依據數據和模型做出，可以減少投資過程的非理性因素，而且強大的信息處理能力能捕捉更多的投資機會，然而任何模型都不能完全模擬市場，全程量化選股替代人為主觀判斷，這對模型的有效性有較高的要求，且會使操作過于僵硬。

該基金在具體操作過程中需要管理者在模型判斷和主觀判斷間尋求一個平衡點，這也是其取得較好業績較為關鍵的一點，而另一個關鍵點便是模型設計的合理性。

廣發聚瑞

綜合評價

廣發聚瑞基金是一只股票型基金，股票資產占基金資產的60％～95％。該基金通過自上而下的“主題投資分析框架”，通過主題挖掘、主題配置和主題投資三個步驟，挖掘受益于中國經濟發展趨勢和投資主題的公司股票，通過定量和定性相結合，篩選出主題特征明顯、成長性好的優質股票構建投資組合。

純粹的主題投資和傳統的價值投資相比，具有更大的靈活度，可操作性也比較強，但也蘊含著更太的風險，而該基金將挖掘主題機會和考察個股特性相結合，體現了靈活而穩健的特征。

匯豐晉信大盤

綜合評價

匯豐晉信大盤是一只股票型基金，股票投資比例為85％～95％。屬于高風險基金，是較為典型的牛市品種。在投資目標上，該基金將不低于80％的股票資產投資于國內A股市場上具有盈利持續穩定增長、價值低估、且在各行業中具有領先地位的大盤藍籌股票。匯豐晉信基金公司成立于2005年，目前管理著65億元資產，旗下有5只基金，包括股票型、混合型和債券型，產品線有待進一步完善。

上投摩根純債

篇（7）

1 概述

當今中國的證券投資學教材，對證券投資的研究對象的闡述較少，國內比較知名作者吳曉裘，趙錫軍、李向科等在其主編的證券投資學中都沒有對證券投資學的研究對象進行界定和闡述，而一門科學的研究對象、內容和方法，需要在學習中完善，在完善中學習，通過不斷地總結和修正，逐步完善這一學科，這一研究對證券投資理論發展和實踐都具有十分重要的現實意義。

2 證券投資概述

投資包括直接投資和間接投資兩大方面，直接投資是指各個投資主體為在未來獲得經濟效益或社會效益而進行的實物資產購建活動。如國家、企業、個人出資建造機場、碼頭、工業廠房和購置生產所用的機械設備等。間接投資是指企業或個人用其積累起來的貨幣購買股票、債券等有價證券，借以獲得收益的經濟行為。一切出于謀取預期經濟收益為目的而墊付資金或實物的行為都可以看作是投資。

證券投資是指間接投資，即投資主體用其積累起來的貨幣購買股票、公司債券、公債等有價證券，借以獲得收益的經濟行為。證券投資屬于非實物投資，投資者付出資金，購入的是有價證券，而不是機器、設備、黃金珠寶等實物。證券投資的收益一般包括股息、紅利收益、資本收益、債息收益和投機收益。

證券投資是一種特殊的投資活動，與一般意義上的投資相比，具有高收益性、高風險性、期限性和變現性等特點。

3 證券投資與投機

投機起源于古代，早期的投機以賺取地區差價為主要方式，不同區域對不同種類產品生產與需求的差別性，為投機者賺取買賣差價創造了條件。進入商品社會后，投機范圍日趨廣泛，它已伸展到生產、流通、金融等眾多領域。

投機的含義就是把握時機賺取利潤。在證券投資學中，投機的基本含義則是：在信息不充分的條件下做出投資決策，試圖在證券市場的價格漲落中獲利。而這種價格波動帶來的獲利時機同樣賦予所有的社會公眾，并未偏向某種特定的人，但事實上只有少數人把握住了這種機會。少數投機者之所以能夠成功，不只是他們熟悉市場的習性，具有豐富的經驗，準確的預見力和判斷力，更主要的是具有承擔風險的勇氣。承擔較大的風險，賺取高額利潤就是投機者根本的信條。而對于大多數人來說，并不愿意承擔更大的風險，他們往往偏重于通過資金、勞動力等生產要素的投入以圖賺取正常利潤的投資行為。

證券投資與投機的區別主要表現為對預測收益的估計不同。普通投資者進行證券投資時，較為重視基礎價值分析，以此作為投資決策的依據；證券投機者不排斥這些方法，但更重視技術、圖像和心理分析。普通投資者除關心證券價格漲落而帶來的收益外，還關注股息、紅利等日常收益；而證券投機者只關注證券價格漲落帶來的利潤，而對股息、紅利等日常收益不屑一顧。其次是所承擔的風險程度不同。投資的收益與風險是成正比的。普通投資者對投資的安全性較為關注，主要購買那些股息和紅利乃至價格相對穩定的證券，因而所承擔的風險較小；投機者主要購買那些收益高而且極不穩定的證券，因而其所承擔的風險較大。投機者既可能獲得巨大的收益，也可能遭受巨大的損失。

證券投資與投機并沒有本質上的區別，只是在程度上有差別。因此要把投資與投機完全區分開來是很困難的。投資是不成功的投機，投機是成功的投資。

4 證券投資學研究的對象

證券投資學的研究對象是證券市場運行的規律以及遵循其規律進行科學的管理和決策的綜合性方法論科學。具體地講，就是證券投資者如何正確地選擇證券投資工具；如何規范地參與證券市場運作；如何科學地進行證券投資決策分析；如何成功地使用證券投資策略與技巧；國家如何對證券投資活動進行規范管理等等。從學科性質上講，證券投資學具有下列特點：

第一，證券投資是一門綜合性方法論科學。證券投資的綜合科學性質主要反映在它以眾多學科為基礎和它涉及范圍的廣泛性。證券投資作為金融資產投資，它是整個國民經濟運行的重要組成部分。股市是國民經濟的晴雨表，因此，資本、利潤、利息等慨念是證券投資學研究問題所經常使用的基本范疇。證券市場是金融市場的一項重要組成部分。證券投資學研究的一個重要內容是證券市場運行，證券投資者的投資操作，所以必然涉及到貨幣供應、市場利率及其變化對證券市場價格以及證券投資者收益的影響。證券投資者進行投資決定購買哪個企業的股票或債券，總要進行調查了解，掌握其經營狀況和財務狀況，從而做出分析、判斷。作這些基礎分析必須掌握一定的會計學知識。證券投資學研究問題時，除了進行一些定性分析外，還需要大量地定量分析，證券投資、市場分析、價值分析、技術分析、組合分析等內容都應采用統計、數學模型進行。因此，掌握經濟學、金融學、會計學、統計學、數學等方法對證券投資是非常重要的。因此，證券投資學是一門綜合性方法論科學。

第二，證券投資是一門應用性科學。證券投資學雖然也研究一些經濟理論問題，但從學科內容的主要組成部分來看，它屬于應用性較強的一門科學。證券投資學側重于對經濟事實、現象及經驗進行分析和歸納，它所研究的主要內容是證券投資者所需要掌握的具體方法和技巧，即如何選擇證券投資工具；如何在證券市場上買賣證券；如何分析各種證券投資價值；如何對發行公司進行財務分析；如何使用各種技術方法分析證券市場的發展變化；如何科學地進行證券投資組合等等，這些都是操作性很強的具體方法和基本技能。從這些內容可以看出，證券投資學是一門培養應用型專門人才的科學。

第三，證券投資是一門以特殊方式研究經濟關系的科學。證券投資屬于金融投資范疇，進行金融投資必須以各種有價證券的存在和流通為條件，因而證券投資學所研究的運動規律是建立在金融活動基礎之上的。金融資產是虛擬資產，金融資產的運動就是一種虛擬資本的運動，其運動有著自己一定的獨立性。社會上金融資產量的大小取決于證券發行量的大小和證券行市，而社會實際資產數量的大小取決于社會物質財富的生產能力和價格。由于金融資產的運動是以現實資產運動為根據的，由此也就決定了實際生產過程中所反映的一些生產關系也必然反映在證券投資活動當中。即使從證券投資小范圍來看，證券發行所產生的債權關系、債務關系、所有權關系、利益分配關系，證券交易過程中所形成的委托關系、購銷關系、信用關系等等也都包含著較為復雜的社會經濟關系。因此證券投資學研究證券投資的運行離不開研究現實社會形態中的種種社會關系。

5 證券投資研究的內容和方法

5.1 證券投資的研究內容

證券投資的研究內容是由其研究對象所決定的，它包括：

5.1.1 證券投資的基本概念和范疇。證券投資過程中涉及許多重要的概念和范疇，如證券（股票、債券等）、證券投資、證券投資風險、證券投資收益等。明確這些概念和范疇，是研究證券投資的前提。

5.1.2 證券投資的要素。證券投資活動離不開一定的條件或行為要素，證券投資者、證券投資工具、證券投資中介等是證券投資的實施要素。它們在證券投資過程中分別起著不同但又不可或缺的作用。研究這些要素，對于準確、全面、深入地說明和理解證券投資運動過程有著十分重要的作用。

5.1.3 從事證券投資活動的空間。證券投資活動是在證券市場上進行的，而證券市場本身是一個相當龐雜的體系，它由許多分支組成，證券市場的不同部分具有不同的活動內容，并分別滿足不同的證券投資需要。只有充分了解證券市場的組成框架、基本結構和運行機理，才能進入這一市場并有效地從事證券投資活動。

5.1.4 證券投資的規則和程序。證券投資是按照一定的規則包括法規進行的。作為一種交易行為，它有特定的程序和步聚，制度規定是相當嚴密的。了解這些規則和程序，是從事證券投資的重要前提。

5.1.5 證券投資的原則和內在要求。證券投資是一種高收益與高風險并存的經濟行為。因此安全、高效地進行證券投資，必須把握一些重要的原則和客觀內在要求。按證券投資的客觀要求行事，有助于避免證券投資中的盲目性，理性地入市操作，從而增加投資成功的可能性。

5.1.6 證券投資的分析方法。這是證券投資學最重要的內容之一。證券投資分析方法大致上可分為基本分析與技術分析兩大類，而這兩類分析方法又分別包含了大量內容，只有努力掌握這些分析方法，投資者才有可能為正確地選擇投資對象，把握市場趨勢。

5.1.7 證券投資的操作方法。證券投資的操作方法是指實際買賣證券時，在進行投資分析的基礎上，根據市場狀況和投資者自身情況、投資目的等選擇的具體操作模式、策略與手法。它與證券投資分析有著相當密切的關系，它是在投資分析的基礎上確定的，是對投資分析結果具體操作的反映。投資者個人的投資目的、條件乃至修養與氣質也會在某種程度上決定其操作方法。

5.1.8 證券投資中的風險與收益。風險與收益總是伴隨著整個證券投資過程。實際上，實現風險最小化和收益最大化，正是證券投資者追求的目標。因此，研究證券投資中的風險與收益，自然成為證券投資學的核心問題之一。什么是證券投資風險和收益？它們的構成情況如何？怎樣對證券投資中的風險與收益進行度量？如何實現收益最大化與風險最小化？如何優化基于規避風險目的的投資組合等等，證券投資學均需做出相應的回答。

5.2 證券投資學的研究方法

證券投資是一門理論和應用并重的學科，要實現其研究目的并使這門學科不斷發展，就必須堅持以下方法和要求：

5.2.1 規范與實證分析并重，定性與定量分析結合的研究方法。證券投資學要解決繁雜的理論命題并得出科學的結論，不僅要大量地運用邏輯思維，進行各種理論抽象和規范分析，還必須高度地關注證券投資的實踐，進行廣泛的實證分析。證券投資中涉及大量的技術問題，分析、決策過程中不僅要考慮可能的制約因素，還必須盡可能弄清這些因素對證券投資的影響程度，而這些因素本身所具有的量化狀態又可能決定證券投資收益與風險程度的差別。因此，證券投資學的各種結論的得出，都必須建立在定性分析與定量分析結合運用的基礎之上。

5.2.2 強調結論、觀點的特定性及適用背景，而不刻意追求其普遍適用性或惟一性。證券投資實踐中的情況十分復雜，變數很多，市場走勢往往還要受到投機及其他某些人為因素的影響。因此，證券投資學中所給出的結論與觀點也只能針對大多數情況或某些情況，有一定的適用范圍。

5.2.3 強調動態的全方位分析。證券投資學作為一門指導證券投資實踐的學科，不僅要求完善其理論體系，更重要的是要告訴人們如何根據現象的現狀和動態，判斷事物發展的趨勢，提高投資的成功率。

6 結論

不管是證券投資或者投機，都非常有必要搞清楚其研究對象，通過對證券市場投資理論的研究和實踐的分析，筆者總結出證券投資學的研究對象，它是一門研究證券市場運行規律以及遵循其規律進行科學的管理和決策的綜合性方法論科學。而如何正確地選擇證券投資工具，規范地參與證券市場運作，科學地進行證券投資決策分析，成功地使用證券投資策略與技巧等等，對證券投資者具有十分重要的意義。

參考文獻：

[1]崔勇主編.《證券從業人員資格考試叢書》[M]，首都經貿大學出版社，2001.

[2]蒲濤.劉險鋒主編.《證券投資學》[M]，中國財政經濟出版社，2007.12.

[3]吳曉求主編.《證券投資學》[M].（第二版），中國人民大學出版社，2004.

[4]中國證券從業人員資格考試委員會辦公室編.《證券市場基礎知識》[M].上海財經大學出版社，2000.

篇（8）

金融投資學應該在培養和發揮金融專業學生金融投資意識方面發揮作用。學習金融投資學課程應該幫助學生對于金融市場和證券市場的概念、基本構成元素、經典理論和投資方法等有一個較全面的認識和理解，使學生能用金融投資學的視角觀察金融現象，發現和解決金融問題，掌握金融投資的策略和技巧，以及提高運用所學理論和方法來分析和解決我國金融市場的實踐能力。教學培養目標應該堅持適應市場化、國際化對金融人才的需求和金融投資學宏觀和微觀有機結合、分析方法數量化和學科交叉的發展趨勢，培養出具有全球視角和國際競爭力的高素質人才。從能力培養角度來看，金融投資意識的培養主要體現在四個方面的能力的塑造，包括基礎知識能力、洞察力、反應力和執行力。

(二)培育學生風險管理意識

金融脆弱性理論告訴我們:金融業是個高風險的行業，金融投資的是風險。在金融領域，風險是不可完全消滅的，只能控制。風險能否控制在自己可承受的范圍內是金融投資成敗與否、金融交易參與者能否獲利、能否在市場競爭中站穩腳跟并發展壯大的關鍵。培養金融風險管理意識，一方面是傳授金融風險理論，另一方面是培養技能素質，主要是培養學生風險發現能力和風險規避管理技能，培養學生的金融法律意識，樹立正確的投資行為，建立合理的風險規避策略。

(三)培育學生創新意識

美國經濟學家米什金詮釋了金融創新，他指出:“經濟環境的變化將刺激人們尋求可能有利可圖的創新”，一般而言，金融創新首先表現為觀念創新。創新意識培養是建立在金融意識和風險管理意識基礎上，是對金融投資學學生及其重要的一種素質培養。金融市場每一次結構調整和發展都會伴隨著對創新人才的需求，誰能夠搶在創新中領先，誰就能把握市場競爭中的主動權。金融衍生品、創業板、ETF、基金理財產品等市場業務的推出更進一步刺激了對創新人才的需求。

(四)培養學生職業道德

高等院校提供的金融投資學課程除了向學生講授必要的理論知識和實踐經驗以外，加強金融職業道德的素質建設也必不可少。所謂金融投資業的職業道德，是指在金融投資從業活動中應遵循的、體現金融職業特征的、調整金融從業人員的職業行為準則和規范，是一定的社會道德原則在金融職業活動中的反映，也是基本道德規范在金融工作中的具體體現。在金融行業有句俗語“有才有德是精品，有德無才是次品，有才無德是危險品”。金融職業道德是金融行業和金融從業人員的安身立命之本，是取得投資人信任的重要方面。要想贏得這種信任，必須擁有扎實的金融投資知識和嚴格的職業道德操守。將金融職業道德的思想融入到金融投資學的教學中，使得金融專業學生能夠在刻苦鉆研業務知識，不斷提高專業技能的同時，具備堅守道德誠信，辦事謹慎，廉潔自律，言行謙恭，長于協作的職業素質。

二、金融投資學課程教學效果優化

要發揮金融投資學課程在培養綜合型人才方面的作用，達成教學目標，有效地將課堂教學與學生綜合素質培養結合起來，需要利用科學發展觀合理地設計出系統全面、生動有趣、形式多元的金融投資學課程，這有利于學生充分理解這些理論知識，培養學生的綜合能力、開拓能力和創造性，增加學生的求知欲望與自學能力，同時也有利于提高課堂的教學效果。

(一)豐富教學內容

注重選取合適的教材是教學好壞的關鍵。在教學內容設置上，順應金融投資學理論研究的發展趨勢，借鑒國外金融投資學的教學經驗，完善金融學科體系，兼顧宏觀與微觀金融理論，重視道德法律和網絡信息技術學科的交叉融合和相互滲透，培養學生的綜合能力和寬泛的知識基礎。在投資分析教學中引入金融計量學、金融創新學等內容，強化數學知識的基礎性位置，利用EXCEL、STATA、EVIEWS等優秀工具軟件進行教學，幫助學生理解證券投資分析的基礎理論知識，特別是各類金融模型中的復雜計算。

(二)建設股票仿真交易教學

在教學過程中，一般不鼓勵學生開通真實的股票賬戶進行真實交易，往往給學生內容抽象的感覺。但是通過股票仿真交易，模擬開通交易賬戶，通過委托進行模擬交易、查詢、清算交割等過程環節的操作。為每位學生設立一定金額的虛擬賬戶，學生在全面分析了解上市公司的經營業績后，決定自己的投資方向。在一定的交易期限結束后，公布學生的股票市值、總成交量、倉位、月盈率，通過市場培養學生的風險管理意識。最后以實戰總結會的形式，由學生講述的操作心得，總結失敗教訓。通過一段時間的教學，使學生有機會接觸證券市場的運作，了解股票和股票代碼，對股票市場有更切身體會和理解。

(三)推動案例式教學

案例式教學能夠跟得上金融發展的形式，并可以跟蹤最新的金融市場變化，用最近的經濟結果來判斷，使得學生真正做到學以致用。在傳授理論知識的同時，針對當前經濟和金融市場現狀，如利率市場化、互聯網金融等話題，運用互動和引導的方式，讓學生收集資料，分析問題，提出自己的見解。案例分析需要學生在課前和課后做大量的準備工作，這不僅增加了學生的自主學習能力，而且有利于拓寬學生的知識視野，激發學生的學習興趣，增強學生洞察能力、分析能力及口頭表達能力。

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何謂定量投資

20世紀五六十年代是現資理論的突破期,許多學術界的重量級人物,紛紛把數學統計方法應用到投資分析上。到了七八十年代,隨著計算機技術的普及和計算能力的突飛猛進,這些學術成果得以應用到實際投資管理活動中。金融工程(financial engineering)成為投資管理創新的主要領域。

有統計表明,到2007年底,定量投資策略已經覆蓋大約全球投資總量的12%。特別是在2000年-2006年間,定量投資策略的整體表現不錯,吸引了大量資金。

定量投資的主要手段是運用統計方法,找出驅動證券價格的主要因素,動態跟蹤這些因素是否被市場低估或高估,買低賣高,在市場恢復均值(reverse to the mean)時獲利。它們的投資模型,一般都是從歷史數據中發現這些因素的價格特征。

一般來講,主要因素不外乎于價值(value)、成長(growth)、價格趨勢(price momentum)、市場心態(market sentiment)這幾類。在選用什么數據來量化這些因素方面各有不同,大部分都包括傳統的價值指標如每股價格與收入之比(P/E),每股價格與賬面價值之比(P/B),每股價格與現金流之比(P/CF)等;傳統的成長指標如每股收入增長率(growth in EPS),價格與前瞻成長率之比(PEG),預期每股收入與實現每股收入之差(earnings surprise)等;傳統的市場趨勢指標如相對股價走勢,買空規模變化(change in short interest)等;傳統的市場心態指標如分析師股票評級,分析師預測每股收入的波動率等。

除了這些傳統的指標,每個定量投資經理會加入自己的“獨家”(proprietary)指標。如摩根大通下屬的對沖基金Highbridge就開發了“新聞關鍵詞”指標,把所有跟上市公司有關的實時新聞數量化后輸入模型。有一部分定量投資策略完全棄用與基本面有關的指標,只運用純數學指標,如駿利英達(Janus Intech)的波動率捕捉策略(volatility capture)。

絕大部分定量投資策略都是基本面指標和純數學指標的結合。基于這些指標,每個股票都會獲得模型評分,然后依次排列,由選股優化器(optimizer)根據某個目標(如最大化夏普比率)構建投資組合,買賣決策就此產生。

定量投資優劣

定量投資有幾個明顯優勢。首先,它帶來超額回報(即阿爾法),因為定量模型(理論上)可以迅速抓住市場局部失效帶來的投資機會;其次,投資紀律性高,不受個人主觀愛好影響,因為基金經理做公司調研,日久就和公司管理層有了交情,判斷會出現偏差,而定量投資基金經理則可能連他買入股票的公司的基本業務是什么都不清楚,可謂“在定量投資基金經理面前,只只股票平等”;其三,更多分散風險,因為定量投資組合中的股票數量非常大,個股倉位較低,不太會踩到“大地雷”,組合周轉率(turnover)也很高,不太容易錯上加錯;其四,更好地控制風格漂移問題,因為模型的參數是相對固定的,篩選出來的股票的特點也相對固定;其五,收取較低管理費,因為一般定量投資策略可以達到規模經濟,同一種模型稍加修改可以適用于不同市場,業務營利模式效率高。

但定量投資也有明顯劣勢。首先,容易造成“黑盒子”操作,透明度不高,因為模型細節不能公布,而且有可能非常復雜,投資者無法理解具體決策過程;其次,模型風險較高,因為在沒有經過市場考驗之前,永遠也無法知道紙上設計的數學模型有沒有漏洞;其三,太依賴歷史數據,模型測試時的數據選樣無法代表未來市場;其四,因為定量投資所抓取的機會通常獲利規模非常細微且瞬間即逝,需要杠桿資金才能放大業績,不然則表現平平。

2007年夏天的“定量投資基金熔化”(quant melt-down),被認為是這一輪金融海嘯的第一波。在隨后一年多的下行市場中,定量投資基金們整體表現也不盡如人意,遭遇投資者大量贖回資金,以至于著名的定量投資基金經理――AQR Capital的Clifford Asness不得不在2008年11月的《機構投資者》雜志上撰文“我們還沒死”(We Are Not Dead Yet)。

“定量投資基金熔化”的一個主要原因,是定量投資基金數量激增,所用模型大同小異(很多基金都是從少數的幾家“定量投資大店”如高盛、D.E.Shaw等獨立出來的),持股重復率高,有一家風吹草動,就會牽連一大片。

剛剛出現的中國定量投資基金,則仍在探索嘗試的階段。

中國探索反思

嘉實量化阿爾法基金的推出,在中國引進了定量投資,從產品創新角度而言是值得肯定的。中國資本市場正處于高速發展階段,正是教科書上所謂市場弱有效性的絕佳實例,也是定量投資大有用武之地。在向中國廣大投資者推薦這個產品的同時,第一只定量投資基金也承擔了教育投資者的任務,對于培養成熟的投資者群體有很積極的作用。

就產品本身特點而言,新基金仍需要從五個方面審視自身。

首先,嘉實量化阿爾法基金的投資目標,是追求長期持續穩定高于業績比較基準的投資回報,而比較基準是滬深300指數×75%+上證國債指數×25%。這個比較基準頗為奇怪,更像是平衡基金的比較基準。

一般定量投資基金均以股票指數或者絕對回報式的“LIBOR+”為比較基準。既然用這種“混合”型基準,基金投資內容包括債券市場(而且最高可以達到基金總資產的40%),我們在評估該基金表現時,就需要額外考慮基金經理在宏觀判斷股市和債市相對價值時的能力,也就是基金的股票倉位和債券倉位是否隨著兩市變動而調整。

另外,假如股市大大跑贏債市,25%的債券指數會把整個比較基準拉低,這個比較基準就很容易被超過。

還有比較難以觀察到的一點,是滬深300指數由流動性好的大盤股組成,而該基金的投資范圍是所有上市的1600多家公司股票,我們需要觀察嘉實模型選出來的股票與滬深300指數的跟蹤誤差。假如嘉實模型篩選的股票絕大部分具有小盤成長的特點,已經在投資組合中配置相當多小盤股的投資者(尤其是機構投資者),就需要考慮如何避免重復配置的問題。

而投資目標中沒有提及風險目標如波動率目標(targeted volatility)、β或市場敞口等,這不能不說是一個缺憾。定量投資的優勢之一,就是可以比較精確地量化、監測和控制風險,該基金應該向投資者突出宣傳這方面的能力,而不是只強調阿爾法能力。

其次,這支定量投資基金第一步進行的是行業選擇。 投資過程先決定行業權重,然后才選股,如果加上最初的股市債市配置決定,該基金有很高的“自上而下”(top-down)定性投資成分,似乎給后面的股票模型潛在的分散風險能力打了一些折扣。特別是在招募說明書中,“投資組合限制”并沒有提到任何行業權重限制。這就是說,該基金是有可能重倉某個或某些行業的。一旦行業選擇模型和個股模型給出互相矛盾的信號時,基金經理該如何取舍?另外,我們在評估該基金表現時,也要考慮其行業選擇模型是否靈驗,也就是它有沒有給相對業績作出正面貢獻(positive contribution to relative performance)。

第三,股票模型應是重頭戲。該基金招募書中關于“嘉實Alpha多因素模型”的描述寥寥數語,僅列出五大類因素的名稱,也就是估值因子(valuation)、成長因子(growth)、盈利趨勢(operating)、分析師情緒(sentiment)、市場因素(market),并沒有具體解釋用了什么樣的指標來量化這些因素。

從這些因素設置上看來,借鑒國外模型的痕跡比較明顯。再者,把估值因子翻譯成“valuation”而不是“value”,把盈利趨勢翻譯成“operating”而不是“earnings momentum”,不知道是翻譯疏忽還是確實內容不同,尤其是“operating”一詞,很令人匪夷所思。

因為中國沒有類似I/B/E/S這種統計跟蹤分析師預測的系統,而且不太規范的賣方研究對市場的影響力也不如成熟市場中的那么大,“分析師情緒”這個因子所占的比重不會太大。“市場因素”很可能跟市場價格波動、交易量等有關。這個因素最有“中國特色”潛力,如果基金經理真的在這方面有“獨家法寶”,應該向投資者說明(當然是在不涉及商業機密的前提下),展示投資研究團隊的實力。

第四,定量投資策略模型能否抓住市場拐點固然重要,在模型給出信號后能否實施,則直接影響到投資效益。很多定量模型在紙面上用歷史數據測試時,成績非常好,但那是在不考慮交易成本和市場價格影響的理想狀況下取得的。例如,組合持有很多小盤股,模型給出信號賣出,然而因為流動性不夠,最后無法實施,或者只能在犧牲阿爾法的條件下實施。此外,如果組合周轉率很高,如何控制交易成本和市場價格影響就很重要。

定量投資的阿爾法產生過程,有點類似“薄利多銷”,基金執行交易時必須錙銖必較。因此,基金有沒有配備經驗豐富的交易員,有沒有一套評估券商交易服務效益,恰當分布交易量的體制,有沒有強大的技術支持,幾乎和投研團隊的實力一樣重要。

第五,基金經理在何種情況下否決模型決策,在何種情況下調整模型,是定量投資永恒的問題。這也需要中國定量投資先行者思索。

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在現代科學技術發展的時代中，統計學的應用范圍越來越廣泛。在證券投資市場中，統計學也能夠起到十分重要的作用。統計學是一門通用方法論的學科，是一種通過定量來認識問題的工具，其能夠在證券投資市場上進行結構分析，開展有效投資組合的研究，實現價值預測，對證券發行與上市價格進行理論定價，分析證券期貨的價格走勢、進行風險測度等。由此可見，統計學已高度滲透到在證券投資的諸多細分領域中，并成為其中不可或缺的重要一環。

一、統計學在證券投資中應用的重要性

在現代化社會中證券市場是高度集中的信息化市場，能夠將社會經濟市場中的諸多信息都集中顯示反映出來，其中包括經濟信息、非經濟信息、上市企業信息、證券市場自身信息等。從本質上來說，證券市場就是一個信息集中地，信息引導著社會資金分配至不同的實體部分，進而實現證券市場的資源配置功能[1]。在近幾年內，我國的證券市場得到了迅猛的發展，市價總值占據全國生產總值的比例越來越大，證券市場在市場經濟中所起到的作用也越來越明顯，某種程度上已經成為了國民經濟發展動態的晴雨表。在金融市場縱深發展的背景下，數字化已經成為了傳遞信息、記錄信息的重要載體，也是未來炙手可熱的發展趨勢，大量的數學與統計工具將會在證券分析中發揮著重大的作用[2]。在證券投資活動中風險是相伴而生且廣泛存在的。風險主要是指未來所存在的各種不確定性，但是對于統計學來說這種不確定性可以通過概率來進行表達。金融業的現代化發展使得統計與數理方法的應用更加普及。在1995年，美國斯坦福大學教授就通過實證研究，模糊評價等方式推算出菲律賓、韓國等地有可能出現金融危機，后來的事實證明這一推算是正確的。經濟理論的統計學趨勢也導致各項經濟行為變得更加量化。統計學是一門通用方法論的學科，是一種通過定量來認識問題的工具。在證券金融市場中，投資者在投資活動過程中進行資產優化配置的最終目標是實現既定風險下的收益最大化或既定收益下的風險最小化，而在這一過程中對風險進行預估是核心環節。馬柯威茨組合理論總結了投資損失改了的分布以及可能收益與預估收益的偏離程度，結果得出投資者應該同時根據合適的比例來購買各種證券，而并非只購買某一種證券，只有進行分散化投資，才能夠實現更加確定的收益。馬柯威茨組合理論通過分析得出上述結論，不單單迎合了投資者的需要，同時還實踐了統計學在證券投資中的應用。在近幾十年中，伴隨著量化的不斷探索，統計學組合理論的運用方式愈加完善，已經成為了現資領域中的主流工具之一。

二、統計學在證券投資中的應用

證券投資活動是一項復雜性較強，風險性較高的金融活動，其不單單可以給投資者帶來經濟收益，同時還有可能對投資者帶來經濟損失。因此，投資者需要在對其所投資的證券收益進行預估之外，同時還要對證券投資的風格進行準確合理的估計，才能夠在進行投資決策的過程中做到心中有數。

（一）統計學在流通市場中的應用

證券的流通市場就是將已經發行的股票進行轉讓，對流通市場進行統計能夠對市場的運作情況進行更加熟悉、深入的了解[3]。統計學在流通市場中對于經營，主要對股票市價總值、股票流通市值等進行統計[4]。例如，股票市場總值統計即為根據某個時點上全部上市公司股票市值總和，其統計公式為：∑發行股本×收市價。而對于各類上市公司的總市值，其計算公式：（A股流通股+非流通股）×A股股價+B股流通股本×B股價格×匯率。又例如，股票價格指數的統計。股票價格指數主要是綜合反映股票價格變動的趨勢與變動程度的指標，其主要用于分析股價對股票市場股價整體水平影響程度，對股價進行長期的預測。由于不同股票其價格指數不同，因此其價格變動的相對幅度以及對股市影響的程度也是不一致的。因此，在計算指數的過程中需要使用加權綜合平均法來對股價指數進行計算。

（二）在研究證券指標中的應用

投資者在進行證券投資的行為中所進行的每一決策都是經過慎重考慮以及權衡利弊而做出的決定，其最終目的就是為了獲得更大的經濟效益。根據Markowitz投資組合理論，投資者進行收益與風險權衡的過程中以股票漲跌的期望收益作為決策參考，而方差值的大小則作為度量證券投資風險的重要指標之一。“均值――方差”模型的引入，使得傳統的偏重于經驗、定性等方式進行的金融研究借助統計思維，邁入數量化分析方向。此外，投資者基于更加透徹的了解股票實際收益與企業資產真實情況的目的下，還可以利用統計學對股票的近期實際收益、企業近期資產水平指標平均值進行研究。在證券投資分析過程中利用統計學概率的方法來進行分析是最為常見的。投資者在購入證券的過程中，一般情況下都是該投資者認為該證券將會在未來的某個時間段中上漲。然而證券投資過程會受到所中因素的影響，各種指標僅僅只是起到參考的作用，因此利用統計學的概率來進行判斷，投資者就可以根據統計學計算的相關數據來看待各項指標，根據統計學中的概率只是來判斷指標的準確性與可靠性，從而輔助證券投資決策。