量化投资论文范文

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二、量化投资“黑箱”中的构造与证券投资学的差异

在传统的证券投资学中，投资组合理论、资本资产定价模型、套利定价理论和期权定价理论是现代金融理论的四块基石。前两者主要依靠均值-方差组合优化的思想，后两者则主要依靠市场的无套利条件。传统的投资方法主要是基本面分析和技术分析两大类，而量化投资则是“利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程”。从概念看，量化投资既不是基本面分析，也不是技术分析，但它可以采用基本面分析，也可以采用技术分析，关键在于依靠模型来实现投资理念与投资策略。为了分析量化投资对证券投资学的启示，本文从量化投资“黑箱”的各个构成来探讨量化投资与证券投资学中思路和观点的差异。

（一）资产定价与收益的预测

根据组合优化理论，投资者将持有无风险组合与市场风险资产组合，获得无风险利率与市场风险溢价。资本资产定价模型则将此应用到单一证券或组合，认为证券的风险溢价等于无风险利率加上与风险贡献比率一致的风险溢价，超过的部分就是超额收益，即投资组合管理所追求的阿尔法值。追求显著正的阿尔法是资产定价理论给实务投资的一大贡献。基于因素模型的套利定价理论则从共同风险因素的角度提供了追求阿尔法的新思路。其中，法玛和佛伦齐的三因素定价模型为这一类量化投资提供了统一的参考。可以说，在因素定价方面，量化投资继承了资产定价理论的基本思想。对于因素定价中因素的选择，证券投资学认为，对资产价格的影响，长期应主要关注基本面因素，而短期应主要关注市场的交易行为，即采用技术分析。在量化投资中，主要强调按照事先设定的规则进行投资，这在一定程度上与技术分析类似。但是，在技术分析中，不同的人会有不同的结论，而量化投资则强调投资的规则化和固定化，不会因人的差异而有较大的不同。另外，量化交易更强调从统计和数学模型方面寻找资产的错误定价或者进行收益的预测。

（二）无套利条件与交易成本

在证券投资学里，流动性是证券的生命力。组合投资理论、资本资产定价模型以及套利定价理论等都认为市场中存在大量可交易的证券，投资者可以自由买卖证券。这主要是为了保证各种交易都能实现，如套利交易。根据套利定价理论，一旦市场出现无风险的套利机会，理性投资者会立即进行套利交易，当市场均衡时就不存在套利机会。现实市场中往往存在套利限制。一是因为凯恩斯说的“市场的非理性维持的时间可能会长到你失去偿付能力”。二是因为市场总是存在交易费用等成本。但证券投资学中，对市场中套利限制与非流动性的关注较少，这是因为传统金融理论中简化了市场结构。市场微观结构理论研究在既定的交易规则下，金融资产交易的过程及其结果，旨在揭示金融资产交易价格形成的过程及其原因。在市场微观结构理论中，不同的市场微观结构对市场流动性的冲击是不同的。因而，从量化投资的角度看，为了降低交易带来的价格冲击，能实施量化投资策略的证券往往都应有较好的流动性，因为交易时非流动性直接影响投资策略的实施。从这个意义上讲，量化投资时的交易成本不仅包括交易费用，更主要的是要考虑市场交易冲击的流动性成本。

（三）风险控制与市场情绪

在证券市场中，高收益与高风险相匹配。量化投资在追求高收益的同时，不可避免地承担了一定的风险。在证券投资学中，系统性风险主要源于宏观经济因素，非系统性因素则主要源于行业、公司因素，并且不考虑市场交易行为的影响。在量化投资中，较多地使用因素定价模型，不仅会考虑市场经济因素，而且会考虑交易行为等因素，只是不同的模型有不同的侧重点，在多模型的量化投资系统中自然包括了这两方面的因素。除了各种基本面和市场交易的因素风险外，量化投资还有自身不可忽视的风险源。一方面，量化交易中，部分交易是采用保证交易的期货、期权等衍生品交易，这种杠杆交易具有放大作用，隐藏着巨大的风险。另一方面，市场冲击的流动性成本也是量化投资的风险控制因素，理所当然地在图1的风险控制模型中体现出来。另外，在一般的投资过程中，市场情绪或多或少会成为风险控制的一个对象。然而，在量化投资中，更多的交易都是通过计算机来实现的，如程序交易等，这样以来，投资者情绪等因素对投资决策的影响相对较小。所以，在量化投资的风险控制模型中较少地考虑市场情绪以及投资者自身的情绪，主要是通过承担适度的风险来获得超额回报，因为毕竟减少风险也减少了超额回报。

（四）执行高频交易与算法交易

在对未来收益、风险和成本的综合权衡下，实现投资策略成为量化投资的重要执行步骤。为了达到投资目标，量化投资不断追求更快的速度来执行投资策略，这就推动了采用高速计算机系统的程序化交易的诞生。在证券投资学里，技术分析认为股价趋势有长期、中期和短期趋势，其中，长期和中期趋势有参考作用，短期趋势的意义不大。然而，随着计算机信息科技的创新，量化投资策略之间的竞争越来越大，谁能运作更快的量化模型，谁就能最先找到并利用市场错误定价的瞬间，从而赚取高额利润。于是，就诞生了高频交易：利用计算机系统处理数据和进行量化分析，快速做出交易决策，并且隔夜持仓。高频交易的基本特点有：处理分笔交易数据、高资金周转率、日内开平仓和算法交易。高频交易有4类流行的策略：自动提供流动性、市场微观结构交易、事件交易和偏差套利。成功实施高频交易同时需要两种算法：产生高频交易信号的算法和优化交易执行过程的算法。为了优化交易执行，目前“算法交易”比较流行。算法交易优化买卖指令的执行方式，决定在给定市场环境下如何处理交易指令：是主动的执行还是被动的执行，是一次易还是分割成小的交易单。算法交易一般不涉及投资组合的资产配置和证券选择问题。

三、对量化投资在证券投资教学中应用的思考

从上述分析可以知道，量化投资的“黑箱”构造与证券投资学之间存在一定的差异，因此，在证券投资的教学中应当考虑量化投资发展的要求。

（一）市场微观结构与流动性冲击

在理性预期和市场有效假说下，市场价格会在相关信息披露后立即调整，在信息披露前后市场有着截然不同的表现。在证券投资学里，一般认为价格的调整是及时准确的，然而，现实的世界里，价格调整需要一个过程。在不同的频率下，这种价格形成过程的作用是不同的。在长期的投资中，短期的价格调整是瞬间的，影响不大。然而，在高频交易中，这种价格调整过程影响很大。市场微观结构就是研究这种价格形成过程。市场微观结构理论中有两种基本的模型：存货模型和信息模型。存货模型关注商委托单簿不平衡对订单流的影响，解释没有消息公布时价格短暂波动的原因。信息模型关注信息公布后信息反映到价格中的这一过程，认为含有信息的订单流是导致价格波动的原因。无论是关注委托订单的存货模型还是关注市场参与者信息类型的信息模型，这些市场微观结构的研究加强了流动性与资产价格之间的联系，强调流动性在量化投资决策中的重要作用。一般的证券投资学中基本没有市场微观结构的内容，因而，为了加强证券投资学的实用性，应关注市场微观结构的内容与发展。

（二）业绩评价与高杠杆

对于证券组合而言，不仅要分析其超额收益和成本，还要考虑其风险与业绩。在组合业绩评价中，一方面要考虑风险的衡量，另一方面则要分析业绩的来源。在证券投资学中，组合业绩来自于市场表现以及管理者的配置与选股能力。对于量化投资而言，市场时机和管理者的能力依然重要，然而，量化投资的业绩评价还应考虑另一个因素：高杠杆。量化交易中，部分交易是采用保证交易的期货、期权等衍生品交易，这种杠杆交易具有放大作用，在市场好的时候扩大收益，但在市场不好的时候会加速亏损，这些与传统的业绩评价就不太一样。在一般的证券投资学里，业绩评价主要考虑经风险调整的收益，很少考虑其杠杆的作用，这不仅忽略了杠杆的贡献，而且有可能夸大了投资者的技能水平。

（三）人为因素与模型风险

在量化投资中，非常注重计算机对数据和模型的分析，这突出了量化投资的规则性和固定性。然而，实际中，别看量化采用了各种数学、统计模型，但策略设计、策略检测和策略更新等过程都离不开人的决策。量化交易策略与判断型交易策略的主要差别在于策略如何生成以及如何实施。量化投资运用模型对策略进行了细致研究，并借助计算机实施策略，能够消除很多认为的随意性。但是，量化策略毕竟体现投资者的交易理念，这一部分依赖于投资者的经验，一部分依赖于投资者对市场的不断观察与更新。实际上，人始终处于交易之中，对于市场拐点以及趋势反转的判断主要还是依赖投资者的经验。光大的乌龙指事件充分表明了人为因素在量化投资中的两面性：决策实施依赖于人的设定，而人的设定不仅依赖于经验，而且人还会犯错。人之所以会犯错，一方面是因为人们对市场的认知是不完全的，另一方面则是人们使用了错误的模型。经典的证券投资理论中，股票价格的变动被认为是随机的，小概率事件出现的机会比较小，但是经验研究表明股票收益率具有肥尾现象，小概率事件发生的机会超出了人们原先的认识，即市场还会出现“黑天鹅”。更为关键的是，量化投资更依赖数学和统计模型，这就使得量化投资存在较大的模型风险，即使用了错误的模型。为了防范模型风险，应采用更为稳健的模型，即模型的参数和函数应该适应多种市场环境。近年来，研究表明，证券收益及其与风险因素的关系存在较大的非线性，同时，市场中存在一定的“噪声”，采用隐马尔科夫链等随机过程和机器学习等数据挖掘技术进行信息处理成为量化投资的重要技术支持。

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一、湖北省GDP和固定资产投资的基本情况

1、全省GDP总量和固定资产投资快速增长

1995-2007年，湖北省GDP从2109.38亿元增长到9230.68亿元，年增长率达13.2%；固定资产投资从1995年的785.09亿元快速增长到2007年的4330.40亿元，年均增速接近15.52%，成为推动全省经济持续发展的重要力量。

表1：1995-2007湖北省GDP与固定资产投资(单位：亿元)

 

年份

GDP

固定资产投资

2001

3880.53

1486.55

1995

2109.38

785.09

2002

4212.82

1605.06

1996

2499.77

935.22

2003

4757.45

1809.45

1997

2856.47

1023.50

2004

5633.24

2264.80

1998

3114.02

1156.76

2005

6520.14

2676.60

1999

3229.29

1239.14

2006

7581.32

3343.50

2000

3545.39

1339.20

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题目：电网信息物理系统的关键技术及其进展

摘要：

信息物理系统旨在通过物理与信息系统的互通与深度融合，实现超越传统应用系统的运行效果与性能水平。电网信息物理系统是其在电网领域的拓展和应用，该文阐述了电网信息物理系统的概念及研究现状，提出了由4个关键技术组成的研究体系，包括：电网信息物理融合建模技术、电网信息物理系统分析方法、基于融合模型的电网控制技术、基于融合模型的形式化验证。在此基础上，展望了电网信息物理系统在能源互联网、主动配电网以及传统电网中的应用。

小论文摘要怎么写范文二：

题目：构造地球化学的回顾与展望

摘要：

较早的构造地球化学研究思想是“经受着变形的岩石可以发生化学变化”（Sorby，1863）。经过长期、广泛和深入研究，相继提出了应力矿物、构造变质、构造动力成岩成矿、改造成矿、构造相和构造地球化学等概念和认识，揭示了构造作用在控制岩石形成和变形过程中还影响其中地球化学元素的分布、分异和成矿等，推动了大地构造、区域地质、岩石学、矿床学、显微构造、地球化学和实验地质学等学科的发展。

构造地球化学的动力学机理尚存在理论难题。构造可以影响岩石的变形，但是构造差应力不能直接影响流体，一般也不能单一地制约化学平衡过程。近年，研究者提出分解构造应力场的思路，区别岩石的形状变形和体积变形，把引起体积改变的各向等压正应力部分称为构造附加静压力，或构造附加压力构造附加压力可以影响化学反应过程，其研究深入于构造物理化学这一新领域，能够推动构造地球化学的理论发展。基于构造地球化学的进展和文献分析认为，构造结合岩相、改造结合建造的研究是构造地球化学发展的前提，构造定量化和流变学研究是发展构造地球化学的基础，理论和实验研究是构造地球化学深化和发展的必由之路，超微观纳米结构等研究是构造地球化学的新层次，构造物理化学分析是构造地球化学的发展趋势。

小论文摘要怎么写范文三：

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中图分类号：F590 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2015）018-000-03

一、风险分析理论和方法

（一）层次分析法

层次分析法是美国运筹学家Saaty于上世纪80年代提出的一种实用的决策方法。其主要特征是，它合理地将能够定性的数据资料和能够定量的数据资料有机的结合起来，按照经验、心理的思维模式把项目决策过程层次化、数量化。

（二）模糊评价法

1.模糊评价法的含义

模糊评价法，广义上来说就是利用数学理论对现实世界中存在的那些模糊的、不确定的事物即原本只能定性分析的事物进行定量化地分析和研究，从而对需要判定的事物作出相对具体的、细致的、有效的、符合实际的评价，进而解决具有模糊性的问题。

2.建立模型

在本文模型中，主要运用了层次分析与模糊评价相结合的方法对项目风险进行评估打分和预测。

（1）建立模糊集

设项目的一级风险集为B=（B1，B2，…，BL）其中：B1，B2，…，BL分别代表项目的一级风险。

相应权重集为D=（d1，d2，…，dL）其中d1+d2+…+dL=1（∑dk=1，k=1，2， …，L）d1，d2，…，dL分别代表一级风险在项目整体风险中所占比重。

设项目的二级风险为Bk=（Bk1，Bk2，…，Bkm），其中K代表第K个一级风险，K=l，2，…，L；Bk1代表第K个一级风险的第I个二级风险。

理论上，可以以这种方法设置到第Y级风险及第一级风险到第Y级风险的所有项目在整体风险中所占的权重，以便在层次分析法的基础上用模糊评价法对项目的风险进行具体分析。

设风险评语集为V=（V1，V2，…，Vn）其中VJ（J=1，2，…，n）表示风险或风险因素从低到高的评语。通常设n=4。

（2）确定隶属矩阵

从Bk到评语集V的隶属矩阵为

其中： rij （i=1，2，…，m；j=1，2，…，n）表示第二级风险或二级以下风险的第i个下一级风险对第j级评语Vj的隶属度。

rij 的计算方法：有若干个专家对第i个风险打分，假如对第k个风险的第j级评语的专家有Vij人，则rij =Vij / ∑Vij（其中j=1，2，…，n）；∑rij=1，（其中j=1，2，…，n）。

（3）模糊矩阵计算

对二级风险Bk进行对评价集的隶属度计算：

二级风险B对评语集V的隶属矩阵为：Bk=Dk*Rk=（bk1，bk2，…，bkn）

一级风险对评语集V的隶属矩阵为：R=（B1，B2，…，BL）T

项目整体风险对评语集V的隶属矩阵为：B=D*R=（b1，b2，…，bn）T

（4）项目综合分

将评语集V内的评语V1，V2，…Vn分别赋予数量化的分值V'1，V'2，…V'n；则赋予分值后的评语集为V'=（V'1，V'2，…V'n）

整体风险综合评分： M=B*V'，项目整体风险评分的结果为一个数值。

二、丽江花卉博览园项目投资风险分析

由A集团和B集团共同筹建规划的丽江花卉博览园项目投资公司组织项目内部专家组内部成员，运用层次分析法和模糊评价相结合的方法，对项目投资风险指标和权重进行设定。

（一）风险识别项目及其权重的确定

运用项目风险识别的模型与理论，对本项目的风险种类及其各层级风险的权重进行确定和整理。本项目的一级风险为：经营管理风险、政策风险、市场风险、基础配套完善程度风险。对同一层次的风险进行两两排列组合进行比较的方法，由项目组专家结合经验对各级风险的权重进行初步确定，一级风险的权重为： A=（0.28，0.31，0.23，0.18）；第k个一级风险的子风险权重矩阵为AK。一、二级项目风险种类和权重如表1所示。①

（二）风险整体评估

设风险评语集D=（很小，较小，较大，很大）。

1.确定整体风险对评语集的隶属向量

按照专家对风险因素评语的人数确定矩阵，经过高等代数中对矩阵的处理方法，确定方案的一级风险一经营管理风险的子风险对评语集D的隶属矩阵为：

一级风险经营管理风险的四个子因素的权重组成的向量A为：

A1=（0.28，0.28，0.22，0.22）

则其对评语集V的隶属向量为：

B1=A1*R1

=（0.28，0.28，0.22，0.22）・

=（0.4725，0.2775，0.125，0.125）

按同样程序，经过计算、评估、统计、整理得项目其余三个一级风险的风险因素对评语集V的向量为

B2=（0.2425，0.33，0.19375，0.23375）

B3=（0.4025，0.3475，0.125，0.125）

B4=（0.4075，0.3425，0.125，0.125）

于是可以得到项目的一级风险对评语集D的隶属矩阵为：

则项目的整体风险对评集D的隶属向量为

B1=A*R1

=（0.28，0.31，0.23，0.18）・

=（0.3734，0.321575，0.1463125，0.1587125）

2.项目整体风险评分

综合项目风险排序，将项目风险评语集D=（风险很小，较小，较大，很大）分别赋予分值为 （80，60，40，20）则分值评语集为：D'=（80，60，40，20）。

则项目整体风险评分D1=（80，60，40，20）*（0.3734，0.3216，0.1463， 0.1587）=58.193

三、项目风险可行性评估

丽江花卉博览园项目的整体风险评分为58.193分，其整体风险处于较小状态，因此，根据项目的风险分值可以判定，执行本项目的时候存在一定的风险性，但从全局层面上考虑是可行的。

注释：

①项目风险权重由项目组专家确定。

参考文献：

[1]沈爱华.太阳岛游乐园项目投资经济可行性分析[D].哈尔滨工程大学硕士学位论文，2007.

[2]E飞.赛格宝华公司橙果酒店项目可行性分析及风险控制研究[D].湘潭大学硕士学位论文，2013.