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（一）金融衍生品
金融衍生品在我国经济中运用范围不断扩宽，它是基于经济发展而形成的，是社会发展的必然产物，并且对于全球经济有着深远的影响，比如加剧世界经济一体化、促使金融一体化的逐步形成，金融衍生品在我国经济发展中扮演非常重要的角色，带动了我国实体经济的发展。所谓金融衍生品，它是与金融相关，并由其引发的派生物，属于一种金融交易工具。近年来，随着市场经济发展速度不断提升，我国金融市场逐渐趋向完善，这也为金融衍生品的发展提供了良好的契机，使其发展日益壮大并成为金融市场的主力军，并且与信贷以及货币市场联系日益密切，最终促进了金融资产配置的逐渐完善，即风险管理的复杂链条。从目前情况分析，我国经济发展呈现出良好的前景，相对应的工业以及房地产发展相对较好，在此基础之上，依据高杠杆原理，金融产品自身的优势性彻底被展现出来，并为投资者带来相对较好的经济效益值。但是金融产品也存在一定的风险，可谓是一把“双刃剑”，虽然它可促进金融市场的发展，但如果运用不当将会引发极为严重的后果。上世纪90年代以来，就发生了多起由于金融产品运用不当而引发的经济损失，例如：2008年金融危机波及全球，引发金融危机的原因主要是CDS等金融产品，其在美国金融市场运作中出现风险管理不当的现象，也就是风险失控，继而引发了全球性的经济危机。
金融衍生品主要是基于与金融有关产品的通过不同方式衍生而来，主要包含四种基本形式，分别是远期、期货、期权、互换，其价格的变动规律主要是由基础标的物所决定的，随着它的变化而变化的，而金融衍生品的价值主要与基础工具的相关因素有关，比如利率、汇率、市场价格、指数、信用等级等等，从本质上分析，它属于虚拟的有价证券，在某种意义上而言是一种权利证书，给予投资者基础性的权利，且与实物资本有着很大的区别，能够使投资者获得投资收益。与一般金融产品相比，金融产品有了极大的改良与进步，产品结构更为复杂，其定价模式基本比较单一，主要是以复杂数学模型为主，将多种风险以及因子，如Beta、Delta、Rho、久期等，通过多种方式的映射、组合、分解复合等，继而形成金融衍生品，结构层次多样。金融产品虽然为投资者提供了发展契机，但是也存在极大的风险，这种风险的形成与交易与结算有着直接的关联，上述两种交易形式基本发生在将来，基于高杠杆的影响，市场风险难以有效控制，预测就更难以估计。
（二）量化投资
量化投资在我国金融市场发展中得到了进一步推广，相较于定性投资，量化投资科学性更强，并且具备相应的理论依据。在投资过程中，投资者可以利用数学、统计学，还可以借助数据挖掘等方法，以此构建投资策略，管理投资组合，继而实现风险管理，利用数据模型，借助系统交易信号，系统会自动完成相关交易。从本质上分析，量化投资属于工具，投资者可以通过经验累加，然后利用数学模型的功能性，继而实现信息化的表达。量化投资形式具有自身的优势特点，这也是传统投资形式不可比拟的，它主要将投资者经验累积以另外一种方式呈现，即数学模型，继而转化至计算机中，运用相对科学的计算方式，实现产品投资，随着金融市场的日益完善，数学模型也得以不断优化。无论是数量化的投资，还是依靠计算机程序的投资，对于技术的要求极为苛刻，在业界誉为“黑箱交易”，从某种角度分析，量化投资基本不依赖大脑，而是依据交易系统，继而实施具体的决策，上述交易系统是之前确定的，且形式非常复杂的，这样的系统往往具备较高的精准度。与此同时，交易系统开发需要一定的技术支持，即程序算法设计，部分开发者通常会采取相应措施，加密交易系统，以此保障知识产权不受侵害。外界投资者对此并不清楚，具体运行机制也存在极大的疑问。量化投资者基于交易系统的前提下，收集市场最新的数据变化，同时采集与之相关的信息，将其输送至交易模型里，然后通过科学的计算，数据的挖掘，加密信息的处理，最终敲定资产配置方案，确定交易的最佳时机。按照相关公式进行量化投资在某种程度上是一种相对理性的投资，其自身的优势集中体现在分析策略这一环节，突出明晰性以及一致性，与此同时，运用信息与公式，由此获得的结果基本相同，这在某种程度上对交易者非常有利，避免由于其客观性以及随意性而引发的交易失误。
针对量化投资而言，其涵盖多个方面：就现状而言，主要包括量化资产配置、量化投资交易、风险管理。以资产配置为例，必须要基于行业选择的前提下，以此实施有效配置，然后依据策略组合，在行业内开展相关工作，实行资产优化。量化资产投资，它在某种程度上奠定了总体投资方向，确定发展前景最好的行业、风格和产品。换言之，投资者需要根据市场行情变化规律，选择市场以及产品，然后给予最佳资金分配方案。相较于传统的投资形式，量化投资更具一定的优势，更具科学以及合理性，同时兼具高信度。投资者可以依据数据模型，对整个市场进行有效分析，继而给予相对准确的判断，以此进行理性投资决策。
二、两者之间的关联性分析
金融衍生品与量化投资的有效结合能够起到非常关键性的作用，投资者能够选择相对发展较好的金融产品进行量化投资，由此收获了相对丰富的投资收益，因而探讨两者之间的关联性以及有效融合具有划时代意义。近年来，我国金融市场发展形势良好，也因此带动了金融衍生品的迅速扩大，促进了国民经济的迅速增值。但是以我国现有金融衍生品现状来说，无论是从行业总量、规模，还是参与范围及层次方面来看，金融衍生品都还属于小众市场，仍需不断创新与改革。从目前情况分析，对于大部分的投资者而言，他们对于金融衍生品的了解还不够透彻，这也导致了民主对于金融衍生品的了解甚少，基本都停留在电视或是报纸上对于金融衍生品的看法，这于金融衍生品的长远发展是非常不利的。2008年的金融危机，很多实体企业采取了相应的对策，比如参与期货市场，实施套期保值，以此降低生产经营风险，也在某种程度上扩宽市场发展。
金融市场发展速度的加快，股指期货得以大面积扩散，指数期权也扩大了应用范围，这于我国金融市场发展而言是极为有利的因素，为量化投资提供良好的发展契机，迎来发展机遇。借助量化投资原理，运用相关实践方法，通过计算机程序实施投资交易，这将是之后金融衍生品投资的主流方向。
金融衍生品的诞生是社会发展的必然产物，其功能性集中体现在投资风险规避，它形成的主要动因与投资者关系密切，满足其转移风险的需求，同时实现其套期保值实际需求，这一过程又被称为风险对冲，这样可以使投资者运用相对较少的低成本，基于现货价格变动，达到规避风险的目的。从目前形势分析，量化投资在我国金融衍生品上得到了广泛应用，其对冲实践需要借助相关载体，也就是具备一定的期货市场方可实现，但是基于交易品种单一的现状，这使得量化投资产品在某种程度上具有一定的局限性。随着股指期权的诞生，个股期权的逐步实施，扩大了金融市场的投资发展，让更多的投资者增加了风险规避渠道，推动了量化投资范围的不断扩大。量化交易策略也在某种程度上发生了改变，更具创造性，带动实体经济发展。
金融衍生品的诞生以及投入使用促进了我国金融市场交易的逐步完善，这其中金融衍生品的一个非常重要的功能得到了极大的发挥，即价格发现。所谓价格发现功能，主要从参与者角度出发，他们通过获得信息，且基于价格预期，利用公开拍卖形式，或是借助电脑进行撮合交易，这在某种程度上可以获取市场真实需求，供求关系，并且极具竞争性以及预期性的体系。随着世界经济一体化趋势不断加强，世界金融市场不断扩大，与之相关的金融衍生品应用范围也随之不断扩大，金融交易所的相关交易实现跨越式的进步，通过这种形式形成的价格权威性更强。上述价格通过不同的传播工具不断扩散，如报纸、电视、网络等，范围波及全球，俨然成为市场价格的引领者，这为大众提供了良好的平台，让其透过相关经济信息了解经济动态，以便帮助投资者给予正确的决策，借以提升资源配置效率。量化投资相较于传统投资形式具有一定的优势，这主要体现在两个方面：分别是速度与规则，从某种角度分析，我们可以预期，量化交易应用范围，促使市场报价更为紧密，成交更为频繁，从而增强市场流动性。与此同时，基于量化交易策略而言，其中部分交易存在策略的相似性，这对于未来的金融市场影响颇大，集中体现在市场价格波动这一方面，具体表现为高波动性以及规律性，上述改变与量化投资有着非常直接的关联。
金融衍生品是社会发展的阶段性产物，量化投资是基于传统投资形式基础上的创新与变革，两者之间具有一定的关联性，就好比人和人之间的合作，通过量化投资，金融衍生品能够在某种程度上受益，彰显其风险规避功能，量化投资对于投资者而言是巨大的福音，使其更理性地进行投资，从而避免由于自身主观原因而造成的经济损失，与此同时，能够有效消除非预期损失。针对金融衍生品而言，其不断发展对量化投资而言也是非常有益的，为其提供应用平台，借助不同领域资源整合，从总体角度分析，优化金融市场，交易环境不断完善，并且对投资者影响极大，使其投资理念不断升华，投资水平在某种程度上也得到看提高，继而促使投资者通过结合金融衍生品与量化投资获取丰厚的投资收益。总的来说，金融衍生品与量化投资可谓是相辅相成的关系，彼此相互促进又相互影响，协调好两者的关系对金融市场发展益处多多。
三、结语
总体来说，金融衍生品在我国金融市场的广泛运用极大的促进了国民经济的发展，量化投资是一种相对理想的投资理念，将金融衍生品与量化投资有效融合能够获得良好的成效，这于金融市场经济发展而言也是极为有利的因素，为投资者提供了良好的应用平台，促使其获得比较丰富的投资收益。文章主要介绍了金融衍生品以及量化投资的发展，重点阐述了两者之间的相关性。
参考文献：
[1]李东昌.金融衍生品与量化投资相关性研究初探[J].山东工业技术，2015（06）.
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[4]林世光.可拓学在金融衍生品市场风险中的量化分析[J].武汉理工大学学报，2010（11）.
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1 积极开发130/30等数量化投资模型
对国内从事证券基金投资业的基金公司等及时顺应金融形势，尽早开始研发130/30等科学有效的数量化投资产品，从而满足公司旗下众多投资者的投资需求。为了追赶世界先进的潮流，加快中国金融创新，从根本上增强国内基金业的企业竞争实力，研发130/30空头扩展模型等证券投资基金数量化投资模型势在必行。随着国内经济形势高速发展，金融市场形势亦是日新月异。目前，中国证券基金投资业中的卖空改革已经在逐渐开启，在此形势下，相关资产福利业也应抓紧时间，抓住机会，积极开发出符合中国国情和投资者实际需求的基金产品，抓紧研发空头扩展模型等数量化投资模型，以更好的顺应金融市场的发展趋势和实际需求。在数量化投资模型开发过程中，应该注意“拿来主义”，不能一味的照抄国外数量化投资模型，开发时首先要考虑实事求是，符合中国的相关法律法规以及中国金融市场的实际情况，做到既学习了外国的先进经验，又兼顾国内市场现实。从而开发出符合中国实际的数量化投资模型。现实中，130/30数量化投资模型只是众多数量化投资模型中的一种。
2 合理应用数量化投资策略
投资者及受理委托基金公司等资产管理者应用正确数量化投资策略进行投资，可分散减小风险，增加收益。并基于此进行更加科学高效拟合金融市场实际收益率模型和数量化投资策略的开发。基于数量化投资策略不断创新发觉全新投资策略的特点，伴随广大投资者针对这一投资机会的广泛追捧开发，此动量策略的存在的情况会逐渐消失，弱势有效这一中国股市缺失的状况会逐渐改变。数量化投资策略模型只是理想状况下的数字模型，在实际投资中投资者及基金管理者还应注意定期检验，不能生搬硬套模型及应用公式，应根据市场形势，谨慎研究确定投资策略，才能在金融趋势改变时有效规避风险，增加收益。在金融市场中，基金公司应根据市场环境及现实情况，基于相应合理化科学化的数量投资策略，基于数字化投资的有效性制定相应的投资策略，才能有效提高证券市场投资效率，规避风险，增强投资收益。同时应注意听取专业人员根据经验所得出的合理人工判断，拒绝照搬模型公式的错误做法，杜绝全部投资由模型决策，密切注意规避数量化投资策略的趋势改变、相似性及肥尾性。
3 开放卖空政策
国家政策对金融市场存在巨大影响。为了从根本上提高中国证券金融市场效率，对金融市场发展起到积极意义，国家政策要给予支持，譬如对卖空政策采取加大开放政策。如此才能逐渐改善中国证券市场卖空限制大，除指数基金外，其他投资者参与卖空所受禁锢较多，公募基金甚至不能参与卖空，信息表达不充分，远远没有达到弱势有效等诸多限制中国证券市场有效性的不完善方面政策开放属社会实验，对政策所针对方面的影响不言而喻。在政策制定方面目前国内的相应管理层做的还是很好的。譬如，根据当前形势，相应管理层便会制定并开始试行各种转融通业务。在这样的政策环境下，对广大证券金融公司而言，便可以通过相互之间的内部交流与合作的方式，将自身原有的或者通过各种合法途径募集而来的证券和资金进行出借，为需求方提供所需的资金和证券，帮助其更好的开展各种经营活动。 对广大证券基金类公司而言，可以通过此类活动，可有效整合金融市场资源，解决眼下难题。通过复杂严禁的实施设计方案，保证市场的良好发展。
4 降低融券费率
为了提高中国金融证券市场效率，缩短相应价格恢复平衡所需时间，提高中国金融资本市场的有效性，建议相关管理层采取积极措施，譬如对券商降低融券率的政策持鼓励态度。但在一定的条件下，130/30组合的收益率会出现极大的改变。例如，在融券费率处于10%和5%水平的时候，融券率会对130/30组合的收益率产生十分显著的影响。为了避免对中国证券市场的发展产生不好影响，相关管理层在制定政策时要注意规避券商间通过不顾成本盲目降低融券费率等不良手段抢占市场的恶意竞争。鼓励科学的正当竞争。目前国内金融市场中，各证券公司的融资利率基本相同，截至2013年3月19日，业务遍布全国的较大证券公司中，国信、国泰君安、广发、海通这四家公司年融券率和融资利率均为8.6%，相比之下，华安、上海、江海、华泰四家的融资利率虽然也达到同样的水平，但在融券率方面，却呈现出显著高于大证券公司的情况，达到10.6%。综上所述，小证券公司采用较高档，融券费率规模大的公司则采用相同的较低档，相比之下，大证券公司具备较大优势。若小证券公司要在激烈的金融市场竞争中站稳脚跟，建议其利用融券费率存在较大降低空间的优势制定相关政策。
5 结束语
综上所述，研究证券投资基金数量化投资战略决策，可帮助大家进一步提高对证券投资基金以及数量化投资相关问题的理解水平，了解130/30策略对基金业绩的影响，具有一定实践意义。
参考文献：
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量化投资在股票市场的运用范围较广，包括金融工具设计、指数增强、市场中立阿尔法模型以及套利策略等多个方面。在反复比较、深思熟虑后，周毅选择将金融工具创新作为突破口。
周毅认为，相比于其他量化投资领域，金融工具与市场地域性特征关联度最低，因此移植性最强，成功概率越高，同时在中国市场相对比较欠缺。所有的金融工具中，在国外使用得最广泛的就是结构化。周毅首战试水分级基金。这是在当时法规允许范围内可实现的融资性结构化产品，其A类份额具有类固定收益特征，B类份额具有杠杆特征，满足3类投资者的需求。
截至今日，银华共推出了3只指数分级基金和一只股票型分级基金，包括银华深100（首只深100分级指基）、银华中证等权重90（首只等权重分级指基）、银华中证内地资源（首只投资主题指数的分级基金）和银华消费主题（首只主动管理的主题类分级基金）。据金牛理财网统计，这4只分级基金占据目前市场上分级基金规模的绝对优势，并且创造了多个第一：银华深100是上市首只首日出现双溢价的分级基金，也是目前场内规模最大的基金，约为150亿元左右；银华中证等权重90是第一个触阀值折算的分级基金，为所有分级产品的发展完善和风险控制，提供了可借鉴的宝贵经验。
看好中国量化投资“钱景”
不过，分级基金只是整个量化投资运用中金融工具设计的一部分，其发展的背景是目前国内衍生品缺乏的现状。周毅表示：“我们想做全方位的量化投资，包含量化投资的各个领域。”
2012年以来，银华的多只专户产品已经成功在A股市场上，综合运用以上两项策略。据记者了解，银华专户产品中，表现最好的账户年化收益（扣除各种费率后）大幅超越同期沪深300指数，波动率仅约为沪深300波动率的1/3。尽管受现有法规和交易平台限制，在美国运用的量化策略大多数无法在A股实现，但银华在专户对冲产品上的成功尝试，证明了在国内利用量化投资方法，可以获得绝对收益。而且随着各种限制的宽松化以及杠杆机制的引入，量化绝对收益产品可以拥有巨大的发展空间，中国式量化投资前景广阔。
志做国内旗舰量化团队
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2007年7月，以美国第五大投资银行贝尔斯顿被摩根大通收购为标志，美国爆发了次贷危机。2008年9月，以美国第四大投资银行雷曼兄弟的破产倒闭为标志，次贷危机升级成金融危机并迅速波及全球，形成国际金融危机。在金融危机冲击下，美国经济在2007年和2008年连续两年出现衰退，同时伴随着失业率的急剧上升。为应对金融危机，美国首先推出了一项规模达7800亿美元的经济救助计划，此举虽然拯救了濒临严重财务危机的花旗集团、高盛集团、美国国际集团等金融机构和通用汽车、福特汽车等实体企业，但未能抑制经济的衰退和失业率的上升。其后，美国联邦储备银行于2008年3月和2010年11月推出了两轮规模分别为12000亿美元、6000亿美元的量化宽松货币政策。
美国联邦储备银行出台量化宽松货币政策的目标，主要是希冀通过流动性的释放刺激国内消费与投资，并通过国内消费与投资的扩张拉动经济增长和降低失业水平。美国商务部的数据显示，2010年美国的实际GDP增长率为2.8％，这说明量化宽松货币政策实施以来，美国的经济已经显著复苏，但是，美国劳工部的数据却显示，2010年美国的失业率高达9.6％，这说明量化宽松货币政策在治理失业方面是无效的。
关于量化宽松货币政策的研究，王晓雷、刘昊虹(2010)的研究说明，量化宽松货币政策会导致美元贬值，抑制美国的进口、刺激美国的出口，从而改善美国的贸易收支，它能够部分解释量化宽松货币政策下美国经济增长的原因。潘成夫(2009)的研究认为，政府救助与量化宽松货币政策结合能够缓解美国的经济衰退。关于美国的金融生态问题，李石凯的研究认为，金融危机冲击下美国的金融生态显著恶化并引起了一系列后果。关于美国的失业问题，贺伯锋的研究认为，失业率的提升是金融危机冲击后美国经济失衡加剧的必然结果。
本文以金融生态为切入点，研究金融危机冲击下美国金融生态的恶化、金融生态恶化约束下的银行信贷、银行信贷收缩背景下的国内投资与就业的逻辑演进过程，以期说明在量化宽松货币政策的刺激下美国的失业率为什么仍然居高不下，即量化宽松货币政策的就业效应为什么会失灵。
二、金融危机冲击下美国金融生态的恶化
无论是资产规模还是资本实力，美国均是当代全球的领跑者，在长期的市场经济建设和实践中，美国也维持了良好的金融生态。具体表现在：虽然几乎所有的企业和个人都与银行发生极其复杂的金融联系，但由于高昂的违约成本却极少出现违约行为。所以，在美国，维持良好的金融生态并不仅仅是金融监管当局、金融机构的事情，也是所有公民的责任。在良好的金融生态中，美国的金融体系能够很好地运转，金融需求得到了充分的供给。但是，金融危机彻底打破了美国金融生态的平衡，由于资产价格缩水，大量的银行贷款抵押品价值下降，美国的借款人尤其是房贷客户纷纷倒账，不良贷款在银行体系内不断累积，导致大量问题银行的出现，相当多的银行甚至破产倒闭。
美国金融生态恶化的第一个证据是贷款违约率持续且剧烈上升。根据美国联邦储备银行的数据显示，次贷危机前，美国银行体系中的贷款违约率一直都运行在2％以下，即使2001－2002年的新经济泡沫破裂也没有改变银行贷款违约率低位运行的特征。次贷危机成为美国银行贷款违约率运行的拐点，2008年第1季度和第2季度，美国银行体系中的贷款违约率接连突破了3％和4％。金融危机又进一步加快了美国银行体系贷款的恶化速度，2009年第1季度超过5％，第2季度达到了7.9％，第3季度和第4季度都超过了9％，2010年第2季度出现峰值10.2％，2010年第3季度和第4季度虽然略有下降，但仍然维持在接近10％的高位水平。金融危机后美国银行体系贷款违约率的平均水平是金融危机前的五倍。另外一组同样来自FRB的不良贷款冲销率数据是对贷款违约率的补充。在正常情况下，银行没有太多的不良贷款，不良贷款冲销率自然很低，比如，2000－2007年的平均水平不足0.1％，而且绝大部分时期都在0.1％以下。但2008年之后，美国银行体系的不良贷款冲销率显著提升，2008年第1季度已经超过1％，2009年第2季度再超过2％，2010年第4季度仍然高达2.03％。不良贷款冲销率的持续上升，说明美国的银行在尽力消化不良贷款，即使在这一背景下，美国银行体系的贷款违约率仍然还是在快速上升，它更加充分地说明了美国金融生态恶化的严重程度。
第二个能说明美国金融生态严重恶化的证据是银行体系中的问题银行和破产银行的数量。在良好的金融生态下，美国银行体系中问题银行和破产银行数量不大，但金融危机爆发以来，随着金融生态的恶化，贷款违约率高企，不断恶化银行的资产负债表、损益表和现金流量表，众多银行成为问题银行甚至破产倒闭。
在金融生态正常的年份，美国也会有部分银行由于自身经营管理不善成为问题银行，这些银行可以通过成本控制和资产重组走出困境，大多并不一定会破产倒闭。表1显示，在2007年以前，虽然也存在一定数量的问题银行，但破产倒闭的银行数量并不太多。金融危机以来，美国的问题银行数量和破产银行数量都急剧增长。例如，2010年的问题银行有884家，比2000－2006年这7年间的问题银行总数还多；2010年的破产银行数量达到157家，是2000－2006年这7年破产银行总数的5倍。问题的严重性还在于，问题银行和破产银行的数量仍在继续增加，它意味着美国的金融生态并没有得到实质性的改善。由于美国的银行总数在持续减少，比较问题银行占比和破产银行占比更加能够说明美国目前的困境。2000年，美国的商业银行和储蓄银行总数为9904家，问题银行占比为0.95％，破产银行占比为0.07％；2010年，美国的商业银行和储蓄银行总数为7657家，问题银行占比上升到11.5％，是2000年的12倍，破产银行占比为2.1％，是2000年的30倍。
数据显示，量化宽松货币政策没有扭转金融危机造成的银行贷款违约率持续上升的态势，也没有扭转美国问题银行和破产银行不断增加的态势。由此可以得出的结论是，量化宽松货币政策对改善美国的金融生态无效。事实上，量化宽松货币政策是一项纯粹的货币政策，它也许能够解决通货紧缩问题，但却无法解决金融生态问题。在实施量化宽松货币政策两年之后，美国仍然没有走出通货紧缩的困境，说明在恶化的金融生态中，量化宽松货币政策对解决通货紧缩问题也是
无效的。
三、金融生态恶化约束下的银行信贷
在恶劣的金融生态中，美国的银行面临两方面的压力：其一，为避免成为问题银行、破产银行的经营压力，因而对于所有的银行而言，处置不良资产、优化资产结构就成为了银行的首要任务，其工作重心是处理资产存量而不是进行资产扩张。其二，面对持续上升的贷款违约率，一方面，为了防止新的不良贷款的形成，银行必定强化风险管理、提高信贷门槛，因此，金融生态恶化的必然结果是银行信贷规模的收缩，美国的情况正是如此；另一方面，单纯从银行的角度考虑，银行的信贷规模取决于银行的放贷能力和银行的放贷意愿两个因素。量化宽松货币政策下，商业银行获得了中央银行释放的大量流动性，提升了银行的放贷能力，但放贷意愿则由金融市场环境、贷款风险与收益等决定，它与量化宽松货币政策无关，金融生态的优劣与银行的放贷意愿强弱正相关。量化宽松货币政策虽然能够提高银行的放贷能力，但由于不能改善恶化的金融生态，因而不能提升放贷意愿。因此，量化宽松货币政策在总体上不能促使银行扩大信贷规模。
图1描述的是2000－2010年美国银行体系年末贷款余额的变化。2000－2007年的贷款余额年均增量为5837.11亿美元，年均增速为10.95％，考虑到这8年美国的经济增长和就业都没有出现太大的问题，我们有理由假设，这8年美国银行体系信贷的增长就是能够同时满足经济增长和充分就业的信贷供给。基于此，可以对2007年之后能够同时满足经济增长和充分就业要求的银行信贷规模作一个趋势外推预测。第一，按照年均增量进行外推，2008年、2009年和2010年3年的趋势值分别是84897亿美元、90734亿美元和96571亿美元；第二，按照年均增速外推，2008年、2009年和2010年3年的趋势值分别为87717亿美元、97372亿美元和107979亿美元。但是，由于金融危机造成金融生态恶化的影响，2008年美国的银行信贷不仅没有增长，还下降了7.84％；2010年，美国的银行信贷又比2009年收缩了5.58％，进一步扩大了与趋势值的距离。2008年、2009年和2010年3年美国银行体系信贷的实际值为72860亿美元、78060亿美元和73760亿美元，仅是按年均增量测算得到趋势值的85.82％、86.10％和86.38％，是按年均增速测算得到趋势值的83.06％、80.20％和68.31％。
也许有人会认为，美国银行体系信贷规模的收缩是由于美国银行体系资产规模的收缩所致，因为量化宽松货币政策并不能扩张银行体系的资产规模，而只能调整银行体系的资产结构，如果金融危机已经导致美国银行体系资产规模的大幅收缩，那么，银行信贷规模的收缩也就顺理成章。表2说明，金融危机确实对美国银行体系的资产规模产生了一定的冲击，但冲击力度并没有人们想像的那么严重。美国联邦储备银行的数据显示，美国银行产业的总资产在2008年仍然维持了以往的增长惯性，增速达到9.2％，2009年才开始出现一定的萎缩，增速为一5.8％，2010年的增速为-2.9％。表2中的分类数据说明，对就业拉动能力最强的商业和工业贷款现了急剧的下降，远远超过总资产的减幅，如果说总资产的下降也是商业和工业贷款下降的一个解释变量，那它最多也只能解释商业和工业贷款下降的三分之一。值得注意的是，即使总资产在收缩，证券资产却在快速增长，2009年和2010年的增速分别达到7.7％和6.4％，这说明，在金融生态恶化的背景下，银行选择将资产配置在证券资产而放弃信贷资产。
美国联邦储备银行推出量化宽松货币政策的目标，是试图通过收购长期债券向银行体系释放流动性，并希望银行体系将联邦储备银行释放的流动性配置到能够拉动经济增长和降低失业水平的信贷类金融资产。但实际运行的结果应该令量化宽松货币政策的设计者和实施者失望，量化宽松货币政策释放的流动性仍然被银行配置到证券资产。由于信贷类资产和其他类型资产都在减少，所以，证券类资产的份额不是在降低而是在提高，或者说，美国联邦储备银行通过量化宽松货币政策释放的流动性，被商业银行主要用于增持证券资产，实际上流动性又回到了中央银行。
四、银行信贷收缩背景下的国内投资与就业
彭建刚的研究显示，虽然美国的资本市场相当发达，但美国企业的融资仍然有超过三分之二的份额来源于银行贷款。在金融危机冲击下，美国资本市场的融资功能基本瘫痪，银行信贷在美国国内投资中的作用更加凸显。美国联邦储备银行试图通过量化宽松货币政策的实施拉动国内投资，这也正是考虑到银行信贷在国内投资中的巨大作用而使然。本文的第三部分已经说明，量化宽松货币政策下美国联邦储备银行释放的流动性并没有形成银行信贷，由此导致美国的国内投资也没有出现预期的扩张。图2显示，2000年美国的国内投资是17722亿美元，除2001年和2002年受到新经济泡沫破裂冲击有小幅下降外，之后4年都有增加，到2006年已经达到23272亿美元，2000－2006年6年间年均增量为925亿美元，年均增速达4.65％。我们有理由认为，如果没有金融危机的冲击，美国的国内投资会按照前期的惯性增长，这也是维持就业水平的必要条件。如果按照年均增量惯性增长，2007年、2008年、2009年和2010年美国的国内投资应该分别达到24197亿美元、25122亿美元、26047亿美元和26972亿美元，按照年均增速惯性增长，则应该分别达到24353亿美元、25484亿美元、26668亿美元和27907亿美元。但是，2007年、2008年、2009年和2010年的实际数据分别只有22952亿美元、20967亿美元、15892亿美元和18225亿美元，与金融危机前进行比较，分别只有2006年国内投资规模的98.63％、90.10％、68.29％和78.31％，也分别只是按年均增量测算的相应年份趋势值的94.85％、83.46％、61.01％、67.57％，更只有按年均增速测算的趋势值的94.23％、82.28％、59.59％和65.31％。美国国内投资不足是美国失业率高企的根本原因。
美国商务部经济分析局的国民账户统计数据也为美国经济的无就业增长主要来源于国内投资不足的结论提供了佐证。按照国内生产总值、居民消费、国内投资、净出口和政府开支构成的核算原则，美国商务部经济分析局对美国的国内生产总值进行了分解，2000－2010年的数据如表3所示。
根据表3，我们可以对金融危机前后美国国内生产总值及其构成要素的变化进行对比分析，以期说明金融危机后美国为什么会出现无就业增长。首先，金融危机对美国经济的冲击没有预期和想像的严重。从国内生产总值的数据看，2007年和2008年两年美国国内生产总值还是出现了增长，经济总量真正下降的仅是2009年，2009年的实际GDP增长率为－2.6％，而2010年的增速又恢复到了2.8％。第二，拉动美国经济增长的最大动力的居民消费没有受到金融危机的显
著冲击。由于居民消费具有显著的刚性，金融危机冲击下美国的居民消费并没有太多的萎缩，只有2009年出现1.02％的负增长，2010年的增速又达到3.49％，而且创造了美国居民消费的新纪录。居民消费也成为拉动2010年美国经济增长的主要动力，在该年2.8％的实际GDP增长中，有1.26个百分点来源于居民消费的扩张。第三，美国联邦政府和地方政府都显著地增加了政府开支，这对抑制经济衰退和维持就业水平起到了一定的作用。从绝对规模而言，从2000年到金融危机前的2007年，美国的政府开支年均增加747亿美元，但到2010年，美国的政府开支扩大到30003亿美元，2008－2010年3年的年均增量达到1576亿美元，是金融危机前的两倍；从政府开支占国内生产总值的份额来看，金融危机前一般都在19％以下，但2008年已经达到19.0％，2009年和2010年更是分别达到20.0％和20.6％。第四，无就业增长与净出口项目无关。自20世纪70年代中期出现贸易逆差以来，美国就从来没有摆脱过贸易逆差的困境，贸易逆差也就成为了美国经济运行的常态。由于每年都出现贸易逆差，所以，净出口在美国的国内生产总值构成中一直为负数。不过，长期的负数并没有影响它在某些时候对经济的增长也能做出贡献，而且贸易逆差对于美国经济能够在低通货膨胀、低资本成本下运行起到至关重要的作用。第五，萎缩的国内投资是美国经济无就业增长的主因。在2008年和2009年，国内投资的萎缩都严重地影响了美国的经济增长，按照美国商务部经济分析局的测算，2008年和2009年，国内投资对实际GDP增长的贡献分别是－1.53个百分点和－3.24个百分点。值得注意的是2010年的数据，由于国内投资有所恢复，该年实际GDP增速2.8个百分点中有1.84个百分点来源于国内投资。如果仅仅考察这一个数据，我们似乎不能将2010年美国的无就业增长归咎于国内投资。为什么美国的国内投资增长会与失业率上升同时出现呢?问题的答案在于经济增长和失业率统计方法的差异性。经济增长是按照年度环比核算，只考虑国内投资的增量，在前期已经大幅收缩、基数已经很小的情况下，国内投资的有限扩张能够拉动实际GDP的显著增长。但是，与失业率相关的国内投资却不是国内投资的增量而是国内投资的总规模。我们看到，即使2010年有所恢复，但美国的国内投资仍然停留在非常低的水平，所以它无法降低美国的失业率。
五、简要结论
金融危机恶化了金融生态，金融生态的恶化使得银行收缩信贷，银行信贷的收缩抑制了国内投资，国内投资的收缩导致美国的高失业率，在国内投资不振的背景下，即使实现经济增长，也仅是无就业的经济增长，这就是美国2010年出现无就业增长的基本逻辑。
美国实施量化宽松货币政策的目标是刺激经济增长和降低失业水平，但是，在恶化的金融生态下，美国联邦储备银行通过量化宽松货币政策释放的美元流动性只会滞留在银行体系内，不能形成满足国内投资需求的流动性供给，所以，美国的国内投资即使有量化宽松货币政策的强烈刺激也没有出现美国联邦储备银行预期的扩张，失业率也就自然不会降低。因此，在金融生态持续恶化的背景下，量化宽松货币政策虽然可能促进经济复苏，但不可能降低失业水平，量化宽松货币政策的就业效应无法实现。
篇5
量化宽松的定义。量化宽松（Quantitative Easing， QE），又称“数量宽松”或“定量宽松”，其最早起源于 2001 年 3 月日本央行的货币政策实践中。所谓“量化宽松”，其实就是中央银行通过公开市场操作扩大货币供应的一种货币政策。其中“量化”是指会创造出指定金额的货币，而“宽松”则是指减轻银行的资金压力 。虽然量化宽松经常简单通俗的被理解为无中生有的创造出指定金额的货币，或俗称“印钞票”，但到目前为止，学者们对该政策的内涵仍没有严格而统一的界定。Speigel（2001）认为，量化宽松是一种通过增加准备金降低长期利率的政策；Bernanke（2009）认为，量化宽松是指增加中央银行资产负债表规模的措施，最初特指日本中央银行在 2001-2006 年的货币操作；Taylor（2009）将该政策界定为任何能够导致准备金增加的中央银行操作；英格兰银行（Bank of England，2009）则将量化宽松政策解释为用中央银行持有的货币购买各种资产从而将货币直接注入经济的做法。
根据中国人民银行 2009 年第一季度货币政策执行报告，本文将量化宽松货币政策定义为“中央银行在实行零利率或近似零利率政策后，通过购买国债等中长期债券，增加基础货币供给，向市场注入大量流动性的干预方式。” 该政策的最终意图是通过扩大中央银行自身的资产负债表，进一步增加货币供给，降低中长期市场利率，避免通货紧缩预期加剧，以促进信贷市场恢复。
量化宽松货币政策的作用机制。从理论上说，量化宽松货币政策可以通过以下几种作用机制对我国经济复苏产生影响：
资产配置再平衡机制。量化宽松货币政策使我国资产负债表急剧扩张，我国向金融机构提供的大量流动性将提高商业银行的储备金水平和可贷资金量，缓解信贷紧缩现象，促使金融机构更加积极地对企业和个人提供贷款或进行债券、股票投资，拉动企业生产和居民消费，进一步刺激经济复苏。
利率成本机制。根据利率期限结构理论，未来短期利率预期的平均值加上风险溢价就是长期利率 。我国实施量化宽松货币政策，在市场上大量购入欧我国债，可推升国债价格，压低其收益率，从而使抵押贷款利率和市场长期利率下降，降低金融市场的借贷成本，促进消费与投资从而推动经济复苏。
汇率调节机制。我国量化宽松货币政策所释放的大量流动性必将导致美元贬值预期，这将有利于带动我国出口的增加，改善我国贸易逆差状况，对我国经济的恢复起到一定的推动作用。
财富效应机制。我国购买国债将压低长期利率，鼓励资金流入股市、房市，提高股票、房屋等资产的估值，通过财富效应刺激消费的增长；同时，股票、公司债券等资产价格的上涨还会提高我国企业的盈利预期，刺激投资和降低失业率。
预期作用机制。一方面，我国向市场注入大量的流动性将使市场产生较强的通胀预期，这有助于降低实际利率水平，从而促进投资和消费复苏；另一方面，我国通过实施量化宽松政策，向市场投放大量资金，这在一定程度上会产生“告示效应”，影响投资者对未来经济前景的预期。当市场观察到我国大量买入资产时，会向投资者传递积极的信号，使投资者逐渐摆脱悲观的情绪，对经济复苏产生信心，进而增加消费与投资。
中国量化宽松政策带来的影响
为量化宽松政策创设良好的政策、制度条件。量化宽松政策是金融业改革的一项系统工程和基础工程，涉及到金融业发展的各个方面，与金融业既相互制约又相互促进。因此，要为量化宽松政策创造良好的政策、制度条件。一是完善社会保障制度和建立健全社会信用保障体系，调整税制结构、降低税收管理成本，增强利率的导向作用。二是加快国有经济产权制度改革，把国有企业和国有商业银行改造规范，使其成为真正的市场主体，提升利率的敏感性。三是完善各项金融法规、政策，确保金融法律法规的可操作性，为量化宽松政策提供法律保障。四是积极推进公共财政、外汇体制等的改革，加速产业资本在全社会范围内的自由流动，消除不合理的垄断保护，早日形成社会平均利润率，使利率在社会资源配置中发挥应有的作用。维护良好的宏观经济运行环境，确保量化宽松政策所需要的稳定的价格水平和较低的通货膨胀率。
量化宽松政策有利于增强金融机构的活力。量化宽松政策是深化金融体制改革，转变金融机构经营机制，提高管理水平的客观要求。改革开放以来，我国金融业发生了历史性的变化，基本建成了与社会主义市场经济相适应的现代金融组织体系、金融市场体系、金融调控和监管体系，金融在支持经济社会发展、深化体制改革和维护社会稳定中发挥了重要作用。国内商业银行或企业在接受量化宽松政策的引导中虽然会受到一定的影响，但是经济总趋势是向上运行的，市场利率的变动能起积极的作用。量化宽松政策启动后，我国基本取消了信贷规模控制，对商业银行实行资产负债比例管理，形成了以公开市场操作、存款准备金率、再贴现、再贷款和利率等构成的货币政策工具体系。但对于那些市场竞争意识不强的国有企业，我们应该加大国有企业股份制改革的力度，量化宽松政策提供了股份制所要求的外部约束机制，量化宽松政策所带来的风险意识进一步增强了金融机构的活力。
量化宽松政策引起的“热钱压境”。加剧资产价格上涨压力，容易引发资产泡沫，并带来经济的周期性波动。虽然我国一定程度上仍然是实行外汇管制的国家，但逐利的“热钱”若通过香港这个窗口以合法或非法的形式进入国内，投资于房地产或债券、股票等资产市场，将引起资产价格上涨，生产结构扭曲。如果不重视资产泡沫所带来的生产价格的扭曲，沉浸于热钱所带来的“繁荣”的幻想，一旦“热钱”临时撤资，不可避免地将会引发剧烈的经济动荡。
量化宽松政策给我国出口增长带来负面的影响。受困于国际社会经济、政治等因素的影响，我国2014年的出口增长减缓，尤其是对美国、欧盟和我国的出口，部分还出现较大程度的跌幅。美国的量化宽松政策引发美元主动贬值和其他国家的竞争性贬值，将会造成人民币的被动升值，为我国出口增长的复苏带来更加不确定的因素。
中国应适当应对
稳定投资。让民间投资真正成为稳增长调结构的内生动力，依靠市场的力量促进产业升级。量化宽松政策，必然对我国出口造成巨大的冲击。受困于美国经济复苏缓慢、欧洲债务危机以及中日领土矛盾等因素，我国出口增长在2012年陷入困境，而面对美元贬值以及其他新兴市场国家的竞争性贬值政策，我国未来出口增长还会面临更多不确定的因素。在外部需求低迷、消费需求短期内难以大幅增长的现实约束下，“稳增长”首先需要稳投资。尽管中央和地方在近期都频频推出以重大项目为核心的“稳增长”方案，但是在政府转型的现实要求、地方政府债务问题的沉重压力以及部分行业产能严重过剩的情形下，像2008年那样主要通过大规模公共投资来刺激增长已变得不可能，重新启动新一轮的民间投资成为“稳增长”的现实选择。
加快人民币汇率形成机制改革。在目前的环境下，随着美元的不断贬值，人民币升值问题再度成为舆论关注的焦点和美国打压的借口。为此，中国应当坚持主动性、可控性和渐进性原则，进一步完善人民币汇率形成机制，增强汇率形成机制的灵活性，发挥市场供求在汇率形成中的基础性作用，不断积极稳步推进人民币汇率形成机制改革，实行更市场化更透明的汇率制度，参考一篮子货币进行调节，逐步降低人民币对美元的依赖，增强汇率弹性，保持人民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定，促进国际收支基本平衡。由于美联储量化宽松货币政策的实施极大地加剧了中国输入型通胀压力，人民币适度温和的升值既具有经济上的合理性，有助于抑制通胀水平，也是升值压力加大、资本流入冲击下的主动选择。
推进商业银行利率体制的建立。量化宽松政策对商业银行来说是一种挑战，利率的频繁变动，必然增加商业银行的经营风险，因此，有效防范和规避量化宽松政策所带来的风险，必然要推进商业银行利率体制的建立。要强化商业银行内部监管体制对存贷款利率水平做出限制，制定出既有利于市场，又有利于利益最大化的合理利率水平。商业银行要建立良好的风险评估和防范机制，对各自金融风险进行专门分析，为各业务部门提供各种风险方面的信息，从而做出合理的应对决策。商业银行要加快转变经营模式和管理模式，改变传统的高消耗、高投入、靠低定价降低风险的粗放式经营模式，转型为低资本、低风险、高收益的集约型经营方式；完善公司管理机制，提高管理效率，促进商业银行利率体制的建立。
篇6
不一样的执着
为了采访路阳，记者在网上搜到了他这本著作的电子版，读完第一章就感受到了他的与众不同。
14年前，一个二本学校里的专科生，本来打算学点编程将来找个IT民工的工作，却因为在路边看了一本关于索罗斯的书，路阳萌生了将计算机和金融结合起来，走计算机和金融复合发展的职业规划，并将这个规划从那时到现在一直坚持了14年。
14年间，他从曲阜师范大学印刷工程专业的专科生，通过“专升本”成为计算机专业本科生，后来又考取了北京航空航天大学金融工程研究生，毕业后到软件公司做数据挖掘，然后到证券公司工作，在基金公司做数量研究员，并当上了基金经理，后又转投私募。
难怪推荐我采访路阳的中国量化投资学会创始人王瑞军先生说：“路阳是中国宽客精神的代表。”这种执着的韧劲儿不仅体现在他的职业发展道路上，更体现在他对打造一套稳健盈利的量化投资交易系统的坚持上。
据路阳介绍，从2007年开始研究复制沪深300指数开始，他就开始琢磨做一套稳健盈利的量化对冲系统，而这一坚持，到现在也有六七年的时间了。
在这六七年的时间里，他凭借出色的编程能力，用国际最顶尖的商务智能软件SAS编写了一整套包含择时、行业配置、个股选择、风险控制、风格管理、因子归因分析、自动下单在内的完整量化投资决策系统，并从2009年开始对这套系统进行反反复复的测试和修改。
“打造一套稳健盈利的量化投资交易系统绝非一朝一夕的事情。我一直觉得自己像在发明设计一辆汽车，汽车在刚发明的时候，还不如马车跑得快，不如马车跑得远，但是汽车跑过马车是不可阻挡的历史潮流。”路阳如是说，“同样，在绝对收益领域，量化投资比主观投资更稳健，更稳定，也是不可阻挡的趋势，这是由量化投资的基本原理和人性的弱点决定的。”
不一样的理论
生活中的路阳为人有些腼腆，说话声音不大，如果在与你聊天中接个电话，他都会有一脸愧疚，大概这是一些“技术男”的共性。不过，如果在和你谈到群体行为金融理论时，路阳马上就会变成另一个人――在Wind的讲座上，他的思维清晰、言语流畅，面对台下听众的问题会很快用通俗易懂的语言给出令人满意的答案。
对他来说，群体行为金融理论这一概念是经过自己多年来对量化投资的深入研究和对传统理论的不断反思才提出的，是经得起实践检验的，而且他深知，虽然坚持是一种巨大的力量，但是很多时候就怕坚持错了方向。这也正是路阳不断对量化投资的理论基础进行反思并以炼金术士来警醒自己的原因。
这一理论也得到国际学术界的关注，2013年美国行为金融与经济学会邀请路阳参加在芝加哥举行的“第五届行为金融与经济学年度会议”，并作关于群体行为金融理论与应用的发言报告。
该会议是行为金融研究领域非常有影响力的学术会议，经常有诺贝尔经济学奖获得者参与。
在路阳的书中，他说这是一套可以获得诺贝尔经济学奖的理论。当然，这只是戏言，但不可否认的是，这是一套可以登上大雅之堂的理论，是符合诺贝尔奖的科学思想的理论，甚至在该群体行为金融理论框架下，2013年同时获得诺贝尔经济学奖的两个学术冤家――有效市场理论的提出者法玛和行为金融学派的代表人物席勒也变成了对立的统一。
群体行为金融理论在理论基础上继承了行为金融理论的市场观，但更强调市场的群体行为特征。
它的资产定价模型以法国社会心理学家，群体心理学的创始人古斯塔夫・勒庞在《乌合之众》一书中揭示的群体一般行为特征为理论基础，强调群体的行为完全不同于个体的行为，个体都要受到群体的影响。
但是该理论并非直接对群体心理进行建模，而是认为人的群体心理会映射到资产价格上，对资产价格进行群体行为分析。而行业板块、题材概念都是市场中常见的群体划分维度。
路阳认为，群体行为金融理论绝不是一个学术象牙塔里的理论，而是对投资实务总结、升华的开放理论体系。巴菲特、索罗斯、西蒙斯都在利用群体心理获利;基本面是群体博弈定价的想象基础;波浪理论只是群体心理周期的经验总结;将个股置于其所处的群体中进行分析，更容易发现“异动”。
在路阳的量化投资理论体系中，除了群体行为金融理论之外，另一大理论基石就是统计学中的大数定律，他甚至提出是否利用了大数定律是区别量化投资与赌博的唯一标准。
路阳非常认同西蒙斯从数据出发而不是从模型出发的建模思路，而所有从数据出发的模型，本质上都是在利用统计学中的大数定律。
不一样的系统
可以说群体行为金融理论的提出，完全是来源于路阳的量化投资系统研发实践，反过来也可以说，路阳的量化投资交易系统也是在群体行为金融理论思想的指导下完成的。也就是说整个系统就是一个知行合一的系统，是一套将群体行为科学理论与现代数据挖掘技术融为一体的系统。
这个系统有这样几个非常显著的特点。
首先，将风险管理放在第一位。路阳认为市场中唯一可以确定的就是充满了不确定，所以系统对风险控制的设计不可谓不细致，包括多元化的“无影灯”阿尔法源，策略闭环认错机制，基于大样本数据的模型检测，各种自适应性设计等等。
其次，非常强调对资产定价因子的发现和度量。“我们的系统本质上就是建立了一个有效的机制迅速的发现和评价当前市场状态下有效因子，给有效因子更高的推荐权重，而不是我们强加给系统我们喜欢的因子。”路阳说，他的思想就是要在这个兵无常势、水无常形的市场里，以市场之心为心。当然，目前在市场上，并不是全都如路阳这样，一些给系统加入自己看好的因子的“专家”们也大有人在，或许他们觉得用这个被自己看重的因子得出的结论更能彰显自己在这一行业中的专业性吧。
在阐述对资产定价深刻理解的重要性的时候，路阳举了一个有趣的例子：三个人坐电梯从一楼到十楼。一个原地跑步，一个做俯卧撑，一个用头撞墙，他们都到了十楼。有人问他们是如何到十楼的？一个说是跑上来的，一个说是俯卧撑上来的，一个说是用头撞墙上来的。当你对资产定价因子没有深刻认识的时候，赚钱的时候，你可能并不知道你是如何赚到的;同样亏钱的时候，你也不会知道如何亏掉的，在牛市里人人都觉得自己是股神，而事实上你可能只是一个被随机致富的幸运儿。
第三，就是利用大数定律，通过多品种的，短周期的交易，使通过数据统计挖掘发现的规律能够很好的释放出来。所以路阳的这套群体行为金融量化投资交易系统的资金管理很大，甚至可以做到三五十亿的规模，换手率也比较高。
最后，系统的设计遵循简单、直接、有效的原则。只有简单直接的系统才有更好的执行力。“做一套全自动的量化投资系统并不难，难的是执行。”做过多年量化投资系统测试的路阳深有感触，“复杂的系统一旦遇到问题就很难找到问题出在哪里，所以很难执行下去。”而路阳的群体行为量化投资交易系统已经达到一点鼠标，基本可以不管不问，让其自动执行的执行力。
不一样的理念
与路阳交流，并没有出现我之前一直担心的问题，他会不会说出一堆我这个文科生听不懂的数学、物理方面的专业术语。相反，他一直在用非常浅显的语言跟我表达他对量化投资的理解。
他说量化投资并不是什么神奇的武功，只是一种淡定的投资哲学。在他看来，这里的哲学并不是抽象、晦涩的哲学理论，而是《专业投机原理》作者、被《巴伦周刊》誉为“华尔街终结者”的维克托所说的“所谓‘哲学’，是你对于人生与世界深信不疑的一套特定见解”。
在路阳的量化投资哲学里并不追求各种内功心法、各种招术，追求的是对市场群体行为的深刻理解，对资产定价的准确把握，对投资理念的系统化执行力。与很多追求发现圣杯的宽客不同，在他看来，资产管理所管理的并不仅仅是资金，更是投资人的信誉度，在资产管理行业口碑就是圣杯。
如何获取投资者的信任，路阳列举了两种方式，一种是通过用高深的数学模型，物理方法，别人听不懂的术语，英文单词，高智商，高学历来包装，营造出一种神秘感和专业性，以此获取投资者的信任;另一种方式是做一套投资者都能看得懂的系统，将盈利的基本原理和风险点都能跟投资者沟通清楚。
路阳最推崇的海外基金公司并不是西蒙斯的文艺复兴科技，而是由一群行为金融学者创建的LSV资产管理公司和由诺贝尔经济学奖获得者法玛的学生创建的AQR资产管理公司。
这两家资产管理公司有着共同点，即它们都是非常有学术底蕴的科研型资产管理公司，他们都使用相对透明的量化投资策略。今年前者的管理规模达到830亿美元，后者的管理规模达到1050亿美元，其客户都是以大型机构客户为主。
目前，路阳的群体行为金融量化投资交易系统的定位是获得年化收益率20%左右，最大回撤力争控制在5%以内，不管牛市熊市还是震荡市都能稳健盈利的系统。
但是稳健和博取市场眼球往往是矛盾的，所以他希望通过群体行为金融理论的宣传和品牌建设来破解这一矛盾，他说这好比两条腿走路，只靠一条腿是走不远的，只靠资金曲线是很脆弱、很偶然的，只靠品牌忽悠更不行，一定要把这两点结合在一起。建立一套让投资者能看得明白、听得明白、用着放心的绝对收益量化资产管理系统。
不一样的格局
篇7
传统货币政策主要以短期利率为目标，进而影响经济增长和通货膨胀管理。在危机严重冲击之时，主要发达经济体一方面创新融资工具向财务困难的金融机构提供流动性，救助可能引发系统性风险的特定机构；另一方面多次下调政策目标利率，其中美联储在2007年9月至2008年12月连续10次降低联邦基金目标利率，从5.25%降至接近于零（0―0.25%）的历史最低水平。欧央行再融资利率由4.25%降至0.75%；英格兰银行将回购利率由5%降至0.5%；日本央行将政策利率由0.5%降至0.05%。目前，主要发达经济体政策利率均处于接近于零的历史超低水平。
超低利率政策一定程度上有助于缓和危机，但没有有效解决消费和投资恢复增长、降低失业率的根本性问题。由于名义利率不能为负，政策利率降至零后就无法进一步下降。因此，在短期利率工具达到极限且财政困难的情况下，主要发达经济体不得不相继推出了量化宽松政策。而危机以来，主要发达经济体的通胀持续维持在较低水平，为量化宽松政策的实施提供了可能。
量化宽松政策的主要做法
所谓量化宽松政策，是采用数量型的货币政策，通过扩大中央银行资产负债规模，改变资产负债结构，大幅度增加货币供应，促进信用扩张。其突出的变化是在利率工具失效情况下，中央银行从利率调控重新转向货币数量调控。如2013年4月，日本央行明确宣布将货币政策操作目标从无担保隔夜拆借利率改为基础货币，将基础货币在两年之内翻倍。
主要发达经济体实行量化宽松政策的主要做法，一是央行通过公开市场操作大量购买国债，投放货币。实施量化宽松政策以来，美联储、日本央行和英国央行分别购入本国国债1.18万亿美元、46.8万亿日元和3750亿英镑。2011年3月开始，欧央行每月购买740亿欧元的债受困国的国债，2012年9月开始在一定条件下视需要在二级市场购买成员国国债。二是直接增持金融市场低信用等级的风险资产，注入流动性。如美联储直接购买政府支持型企业的债务和所担保的抵押贷款支持证券。日本央行直接购买商业票据、开放式指数基金（ETF）、房地产投资基金（REITS）等金融市场工具。三是直接给金融机构提供资金支持。如通过扩大合格抵押品清单、扩大央行操作对象清单、取消流动性供给限制、实施资产担保债券购买计划（CBPP）等方式给予金融机构流动性支持。四是调整央行资产负债表的期限结构。央行资产中的长期债务比例显著上升，直接压低了长期利率水平。
为了给实施量化宽松政策营造市场预期环境，主要发达经济体央行重新诠释了货币政策的直接目标。如美联储宣布其量化宽松政策持续实施直至失业率降至6.5%以下，日本央行则在通胀率长期为负的情况下，明确设定2%的通胀目标，并无限期购买资产直至实现通胀目标。
危机以来，美国、欧元区、英国、日本等主要发达经济体实施了多轮量化宽松政策，其中美国从2008年11月25日到2012年12月先后推出四轮、欧央行从2009年到2012年9月先后推出三轮、英国从2009年3月到2012年7月先后推出三轮、日本从2010年10月到2013年3月先后推出三轮量化宽松政策措施。采取上述量化宽松政策后，这些央行的资产负债规模显著扩大。2007年底到2013年一季度，美联储的资产负债表扩张2.5倍，英格兰银行扩张3倍，欧央行增长75%，日本央行增长47.7%。
量化宽松政策的传导渠道和作用机制
一是通过利率渠道压低企业融资成本。央行通过大量购买长期资产压低长期利率，降低借贷者的融资成本，减轻居民和企业的利息支付负担，促进信用扩张，刺激投资、消费需求，以实现增加就业、恢复经济增长的目标。
二是通过财富分配渠道刺激企业投资和家庭消费。低利率和量化宽松政策的货币环境刺激股票市场和房地产市场的价格回升，产生财富效应。消费需求和能力上升，进而带动企业投资的增加。至2012年底，美国的道琼斯工业指数、标普500指数和纳斯达克综合指数分别比2008年底上涨49.3%、57.9%和119.6%。全美住宅建筑商协会/富国银行住房市场指数自2008年11月以来上涨了3.9倍；日本的日经225指数比2008年底上涨17.3%；英国的金融时报100指数比2008年底上涨33.0%。危机初期社会财富急剧缩水的状况有明显改善，对扩大投资和消费可能发挥一定作用。
三是通过汇率贬值渠道促进出口。货币供给的膨胀引导本国货币贬值，进而扩大出口。如日本实行新一轮量化宽松政策以来，2013年3月末日元汇率较2012年10月末贬值15.3%，2008年6月末至2013年3月末，欧元兑美元汇率贬值23.1%，期望对出口产生刺激作用。
四是通过利息渠道缓解财政困难。低利率环境大大降低了因巨额财政赤字政府发行大量国债的利息负担和再融资成本，纾缓了这些国家所背负的巨额还本付息困难，以期为更多削减财政赤字和发挥财政政策的作用赢得时间。
应该看到，由于危机成因的复杂性，目前主要发达经济体的经济复苏进程曲折迟缓，量化宽松政策对实体经济在短期内有一定效果，但长期效果有待观察。
量化宽松政策对我国的影响
主要发达经济体的量化宽松政策一定程度上稳定了本国金融市场的信心，平滑了市场主体的去杠杆化和债务调整的痛苦过程，有助于提振实体经济活动。通过四轮量化宽松政策，美国经济已呈现温和增长态势，劳动力市场有所改善，房地产市场出现好转。欧央行的量化宽松政策对欧元区经济的刺激作用虽不明显，但很大程度上支撑了欧洲债券市场的信心与稳定，阻止了欧债危机的急剧恶化。
因此，短期来看，量化宽松政策对本国经济复苏有一定的促进作用，因而有利于稳定发展中国家的外部需求和经济增长环境。但这一政策深刻改变了国际经济和金融环境，对发展中国家具有很强的“溢出效应”，蕴含的风险隐患值得警惕。
一是加大跨境资本大进大出的波动风险。新兴市场较高的投资回报率对发达经济体的资金具有很强的吸引力。根据国际金融协会统计，2009―2011年，全球30个新兴市场国家资本净流入超过2.1万亿美元，年均增幅近40%，远超过去15年18%的平均水平。不仅加剧这些国家的输入性通胀和资产价格上涨压力，而且一旦发生新的经济金融变数，大量资金集中流回，可能使新兴市场的资产和货币错配风险暴露，甚至带来严重冲击。
二是加大全球性通胀的潜在风险。实行量化宽松政策国家的货币是国际主要储备货币，因而向本国金融体系注入大量货币相当于向全球金融体系注入了大量流动性，很大程度上强化了未来通胀预期。随着经济逐步复苏，过多的流动性可能加快流向大宗商品、能源、粮食、原材料等，一定条件下将引发全球性通胀压力的迅速上升。
三是加大国际金融市场的波动风险。持续的量化宽松政策导致全球资产配置的风险偏好上升，因量化宽松政策是权宜之计，随着经济复苏需要适时退出。退出时将导致利率上升，如果调控不当，可能对资产价格造成显著影响，给国际金融市场带来冲击。本国投资者和其他国家也包括新兴市场国家的投资者都会面临着较大的投资风险。
四是加大全球货币竞争性贬值的风险。量化宽松政策注入的大量货币引导主要货币贬值。为维持本国出口竞争力和经济增长，其他国家可能不得不采取竞争性贬值策略，市场已经注意一些国家的货币跟随主要货币较大幅度贬值的现象，引发对货币战的担忧。
总之，当前主要发达经济体正处在经济再平衡的进程中，需要进行深刻的结构性调整，这是一个长期艰难的过程。量化宽松政策无法从根本上解决主要发达经济体长期依赖金融和房地产以及负债消费的增长模式等深层次矛盾，还可能埋下新的风险隐患，对全球经济的可持续增长和金融市场的长期稳定造成新的不确定性。
妥善应对量化宽松政策的“溢出效应”
过去五年，我国沉着应对国际金融危机的严峻挑战，根据形势变化及时果断调整宏观调控的着力点和力度，出台进一步扩大内需、促进经济平稳较快增长的措施，宏观经济总体上保持增速平稳较快、物价相对稳定、就业持续增加、国际收支趋于平衡的良好态势。但同时也面临着不少风险和挑战。要密切关注和分析国内外形势变化，妥善应对，办好自己的事，实现我国经济平稳健康发展。
一是积极推动转变经济发展方式和结构调整。坚定不移地把扩大内需作为经济发展的长期战略方针，充分发挥消费的基础作用和投资的关键作用。更加注重发展的质量和效益，把力气更多地放在推动经济转型升级、扩大就业和增加居民收入上来。积极稳妥推动城镇化的健康发展，进一步发展壮大服务业，增强经济发展的内在活力和动力。
二是加强和改善宏观调控。继续实施稳健的货币政策，健全宏观审慎政策框架，发挥货币政策逆周期调节作用，合理调节流动性，保持货币信贷和社会融资规模平稳适度增长，优化信贷结构，促进金融资源的优化配置。
篇8
博时特许价值基金是量化基金，量化基金的操作又有怎样特点？
每日基金特邀胡俊敏博士，倾听她的人生经历和投资理念。
张学庆：从您的简历来看，是物理学博士，这是典型的理科学科，当然您后来又做过量化研究的工作，但您目前从事的工作是投资，是属于金融学这类范畴，这两个学科距离特别大。您之前研究的物理学、化学 ，对于投资有何帮助？
胡俊敏：当年念物理，现在做投资，不是事先计划好的，而是当时的历史环境造成的。我大学的时候是八十年代，中国还没有股市，我连股票是什么都没有概念。因为我比较喜欢跟数字打交道，就学了物理。去哈佛后，刚好碰上一些量化金融理论得到应用，华尔街需要有很强数理根基的人才。而由于美国经济不景气，教育经费不足，学术界又人才过剩，于是华尔街就吸引了大批的数学、统计或物理的博士。我在哈佛有机会初步了解到金融投资。
现在回头看，我学物理出身，做过材料研究，做过量化研究，现在做量化投资， 不是必经之路，但是确实每一段经历形成了我自己的知识结构，对我的投资理念的形成有不同程度的影响。
对于市场的理解。市场是否处于均衡的状态，金融界有很多争论。统计物理关于均衡非均衡态的理论以及量子力学的不确定原理我觉得一定程度上也适用于股票市场。股票市场不停地有新的信息，不同投资者对信息的接受和反馈不是瞬时的。另一方面，投资者行为与股价又是互相影响的，所以市场是处在一种不完全均衡的状态。市场过热现象也是不均衡态的一种表现。
数学统计上几率分布的概念在投资中是至关重要的。经常有投资者问我，你觉得下面一个月市场是涨还是跌，其实这是很难预测的，沪深300指数平均月收益为0.5%，但月波动率有9.1%，一个月的收益有2/3的几率分布在-8.6%到9.6%之间，波动性非常大。
逻辑思维方式和分析解决问题的能力。研究生的时候我做的是实验物理。就是通过对一些现象的观察和研究，找出规律，验证和发现基本原理。投资中由于信息多，频繁、且不完全，具备理性的逻辑思维和抓住问题本质的能力就非常重要。
张学庆：除了在学校中所学的知识，在后来工作中，还需要增加哪一方面的训练？才能成为一名合格的基金经理。
胡俊敏：量化基金经理需要的知识面比较广。除了比较强的数理基础和编程能力，下面几个方面的知识也是非常重要的。
基础金融知识：我业余选修金融方面的课，并通过准备CFA的考试补上金融知识的缺。争取到量化分析师的工作机会
量化投资管理：这有一整套理论框架。我当时在巴克莱资产管理公司任基金经理，有幸参加了《主动组合管理》作者Ron Kahn的课程。这本书被认为是量化投资的圣经。
行为金融：指由于投资者心理或思维偏差造成市场不有效的各种现象。量化投资之所以可行，就是因为股价由于各种原因而偏离其真实价格，有一定统计性规律可循。
市场经验：需要积累，我目前也在逐步积累A股市场的经验。
有志加入到量化投资行业中的朋友们可以针对各自的知识结构，制定出自己的准备计划。
张学庆： 您一个人管理5只基金，这可能得益于采用了量化的方法，同时管理五只基金，你会采取怎样的分配方法来统筹自己在五只基金间的精力分配？
胡俊敏：这就是量化投资的优势。首先，整个投资流程高度自动化、系统化。每天开盘前，所有基金及模型所需数据都已更新到基金管理系统里。其次，量化投资团队，基金经理后面有基金经理助理、量化分析师及IT的支持。基金经理只需将时间花在最关键的地方。具体讲，
量化基金，比如我管理的特许价值，以及和王红欣博士共同管理的裕富沪深300基金：更多的是模型管理，而不是个股管理。组合里的股票可能有上百只，但是我需要管理的是有二、三十信号构成的模型和一些组合构建的参数。需要交易的时候，可以根据模型用优化系统进行计算，我会检查模型结果是否正确，然后批量交易，而不是一个股票一个股票地分析、决定。。
张学庆： 您管理的基金比较多，有主动配置型，有被动配置型。能否给基金投资者一些建议，那类基金适合哪些投资者投资？
胡俊敏：特许价值基金是一只主动股票型基金，通过量化多因子选股模型在各行业内精选个股，以期获得长期跑赢市场的超额收益。风险要比纯被动或增强指数型基金高，但是超额收益的空间也高，适于有中等风险承受力，投资期间较长，对收益有较高要求的投资者，也可作为长期资产配置的一个成分。
张学庆：做为基金投资者，如果不看好市场，您认为他们有几个措施能够躲开市场风险。
胡俊敏：根本解决的方法是调整资产配置比例。如果对股票市场的未来不看好，那就降低在股票类资产的配置，将卖出的资金放到债券、其它投资品种、或现金上。因为对于市场的判断很难百发百中，所以在调整配置的时候即使不看好股票市场，仍然建议保留一定的股票类资产，市场走势常是不确定的。
同时，普通投资者择时的能力是比较差的。所以我给普通投资者的建议是1）采取定额定投的策略，牛熊市无阻的坚持投资。2）不要将所有的鸡蛋放在一个篮子里。分散投资，做长期资产配置。长期而言所承受的风险是有收益的。
篇9
量化投资是金融领域相对前沿的一门学科，它强调将数学、物理、统计、计算机等数量的方法与投资结合赚取收益。在国外，量化投资已经有几十年的发展历史，但是在国内由于市场因素等方方面面的限制，该领域处于朝阳期，发展的机会巨大。目前狭义的量化投资包括追求股票中性收益的阿尔法对冲策略，追求高收益的期货策略（包括股指期货和商品期货策略），以及在国内市场尚未成型的做市场策略等。
二、量化投资理论阐述
（一）经典量化投资理论
阿尔法对冲策略的理论模型来自于CAPM模型以及APT模型，其基本思想就是选出具有正阿尔法收益的股票：将来自市场的贝塔风险对冲，最终获取阿尔法收益。具有阿尔法收益的股票在生活中随处可见，在大牛市中，如果前期涨的比较好的股票在之后也会有很好地表现，这样的股票具有动量因子；在超跌的行情中，前期跌的过于凶猛的股票在后期有比较好的表现，这样的股票具有反转因子；诺比尔经济学奖得主法玛和弗兰奇曾经发现小市值成长因子具有显著超额收益，并提出了著名的法玛弗兰奇三因子模型。阿尔法策略的核心一方面在于选取合适的数学模型，另一方面在于从投资的经验中寻找能够带来超额收益的因子。
阿尔法对冲策略在大牛市当中不及股票纯多头策略。以2015年上半年大牛市为例，阿尔法策略基本跑不赢指数；反之，一些比较抢眼的股票纯多头策略取得了100%以上的收益。但是在接下来的几次黑天鹅事件中，股票纯多头产品纷纷清盘，其中不乏一些大牛；但是比较稳定的阿尔法产品在市场大跌时净值依然在稳步上升。目前阿尔法对冲策略的压力来自于两方面，一方面由于投资者对市场的悲观情绪导致股指期货持续贴水，另一方面监管层对于股指期货的限制使得阿尔法策略开发者变得更加谨慎。但是鉴于其科学的方法和可靠的控制风险的能力，阿尔法策略的未来非常光明。目前国内阿尔法对冲策略的顶级私募包括尊嘉资产、宁聚资产、金锝资产等；公募阿尔法的权威包括富国量化基金经理李笑薇女士等。
期货多空策略主要包括股指期货与商品期货策略。期货的T+0的交易机制使得程序交易可以更为方便的进行。最基本的期货策略就是穿越均线策略，例如当期货上穿60分钟均线则认为其上升势头已经形成，进而做多；如果期货下穿60分钟均线，则认为其下降势头已经形成，平多头同时做空头。主观投资者的亏损很大一部分原因来自于交易缺乏纪律性，但是程序化期货成功的克服了交易者的这一行为金融学弊端。最直接的例子仍然是这次股灾，由于股市期货在股灾期间存在着明显的下行趋势，多数成熟的期货多空策略均发现这一下行趋势并多空。股灾期间股指期货多空策略赚得盆满钵满，但是某种程度上程序化交易也加重了市场的趋势效应。目前国内期货策略的顶级私募包括淘利资产、黑翼投资等。
做市场算法在国外是一个高速发展的领域，最为杰出的代表就是西蒙斯的文艺复兴基金。索罗斯、巴菲特为大家所熟知，但是西蒙斯这个名字就要低调得多。在过去十几年，文艺复兴基金获得了年化35%的收益。文艺复兴基金雇用了大量数学、物理、统计学博士，通过机器学习算法等，对市场上的微观交易行为进行细致的分析，以‘薅羊毛’的方式不断吸取收益。我们传统投资者很难捕捉交易当中微观交易结构，但是高频交易者可以从一系列的买卖竞价单中挖掘市场中的交易动态，发觉我们肉眼难以发现的蛛丝马迹。
（二）广义量化投资理论
更为广义的量化金融包括一切基于数量理论对金融市场的研究。万物皆数，学科相通，无数的智慧可以应用于金融市场。股市泡沫对于广大散户而言是一个虚无缥缈的事物，但是物理学中的模型却可以将股票泡沫以一个数量的形式呈现。LPPL模型，就是地球物理系中的对数周期性幂律模型，其创始人Sornette曾多次成功预言股灾的产生；刘淳等将贝叶斯方法应用于股市的变结构研究，并得出具有参考价值的理论：重大金融事件的发生往往会带来股市内在结构的变化；人类的智慧是相通的，现在化学、物理学、生物学、计算机科学、数学等学科的跨学科领域研究已经取得了重大进步，相信在将来金融学这一社会科学领域的学科将会越来越多的出现自然科学的身影。
目前国内金融市场正在逐渐走向大资管时代，越来越多的投资者会通过专业的投资者将资金投入市场。量化投资与传统主动投资乃是武侠中的“剑宗”与“气宗”，两者各有长短。在大资管时代两大流派将会各霸江山。巴菲特般股神将会不断创造着财富神话，西蒙斯般的科学达人们也会不断将人类的智慧充分的应用于金融市场；并且随着市场竞争的加剧，成熟的投资者将管控着更多的财富。未来如何风云剧变？我们拭目以待。
参考文献：
[1]EUGENE，F.“The Cross-Section of Expected Stock Returns.”The Journal of Finance，47.2 （1992）：427-465
[2] Sornette，Didier，Ryan Woodard，and Wei-Xing Zhou.“The 2006C2008 oil bubble：Evidence of speculation，and prediction.”PhysicaA：Statistical Mechanics and its Applications，388.8 （2009）：1571-1576
篇10
记者：排除了人为主观情绪的影响，但由量化模型控制的量化投资基金的收益会如何呢？
刘钊：我们可以看看美国最成功的量化投资大师――詹姆斯・西蒙斯管理的大奖章基金，在1989年―2006年的17年间，大奖章基金平均年收益率达38.5%，而股神巴菲特过去20年的平均年回报率也不过20%。正是鉴于量化投资的巨大威力，摩根士丹利华鑫基金公司经过两年的精心准备，推出了国内真正意义上的量化投资基金――大摩华鑫多因子基金。
记者：量化投资的成败，关键在哪里？
刘钊：普通投资者买卖股票，主要是基于政策、基本面、市场、技术等各种信息和经验来做出交易决定，这些因素属于主观判断，而且往往容易受到情绪的影响。量化投资是将投资思路通过设定的指标、参数体现在量化模型上，通过计算机系统自动买卖股票，因此，量化投资的关键点就在于建立一个好的量化模型。
记者：量化投资和价值投资冲突吗？
刘钊：说到投资，大家首先想到的是巴菲特的价值投资，从长期的历史实践看，价值投资确实比较有效，量化投资也可以建立价值投资类的模型。
举例来说，衡量价值投资的最重要指标是低市盈率，如果以市盈率为标准来建模，以2005年5月为时间点，按市盈率对所有上市公司排序，再按市值比例模拟买入市盈率最低的100只股票，第二年5月，重新计算市盈率最低的100只股票，并调整组合，如此重复，每年调整一次仓位。得到的结果是，从2005年5月至2010年5月，沪深300指数的年化收益率为25.4%，同期量化建模的低市盈率策略基金的年化收益率达到29.46%，与沪深300指数相比，低市盈率策略基金的超额收益为4.06%。以此为基础，再以预期市盈率为基础建立一个模型，并模拟买入当年预期市盈率最低的100只股票，量化模型的年化收益率有36.51%。
记者：大摩华鑫的量化投资模型有何成功之处？
篇11
1.研究动机
到2013年底，从QE12～QE4，美联储主席伯南克宽松的货币政策已经持续了5年时间，美国量化宽松预期刺激美国经济复苏，解决经济失衡问题。因为美国是目前世界上唯一的超级大国，在国际货币体系中美元也拥有着超然的地位，如此大规模的持续量化宽松货币政策必须通过溢出效应，对世界经济带来深远的影响。
中国金融市场尚不发达，监管机制不够完善作为金融危机下率先复苏的新兴工业化国家，必然要遭受多方面的冲击和影响。基于现代宏观经济学原理，论证量化宽松货币政策出台的时机，背景，作用原理和效果，并以此根据事实推导出量化宽松货币政策影响世界和中国经济的机制和效果。最后以此为基础提出一些中国能采取的有效的对应策略，以降低量化宽松政策对中国的不利影响。
2.国内外研究现状
国内外的主要观点是美联储为了防止金融机构破产采取了量化宽松的救市政策，增长了大型金融机构“大而不倒”的心理预期和道德风险。因此，许多金融机构不仅没有吸取到这场危机中的经验和教训，继续开展高风险的业务活动，给下一次金融危机埋下了隐患。
二、美国量化宽松货币政策的根源
传统的货币政策是最早由凯恩斯提出的调控政策中，央行对于一国市场和经济的一种调控方式，其主要的含义就是反市场而行：经济处于繁荣期，政府采取紧缩的货币政策；经济处于萧条期，政府采取扩张的货币政策。在一般情况下央行运用三大货币政策工具，即法定准备金率、再贴现率、公开市场业务，对利率进行调控，通过传统货币政策传导机制，完全可以通过金融市场传导到实体经济。
但是，目前这种调控方式失灵了。在2008年的次贷危机爆发以后，美国将基准利率定在0%到0.25%之间，但是美国的经济没有明显的好转，究其原因：
1.在于“流动性陷阱”的存在。“流动性陷阱”是凯恩斯流动性偏好理论中的重要环节，凯恩斯认为公众手中的用于储蓄的资产分为两种：债券和货币。货币具有充分的流动性但是没有任何的收益性，而债券代表除了货币之外的所有其他金融资产，二者是可以完全替代的。所谓流动性陷阱就是，当利率处于极低水平时，证券的交易价格会变得很高，公众认为证券的价格已经不会再上升而只会下降，为了避免证券价格下降造成的损失，几乎所有更希望持有现金而不是证券。因此公众的货币需求趋向于无限大，即使中央银行增加货币供给，也无法使利率有效地降低，即有效投资和有效需求不会增长。根据流动性偏好理论，扩张性的货币政策是通过降低利率从而刺激有效投资和需求发生作用的，但是如果利率已经接近于零或已经是零的情况下，那么传统的货币政策就不会生效了。由于传统上名义利率基本无法降低到零以下，中央银行使用扩张性的货币政策，促使基础货币增多，导致市场上流通更多的货币，但无法使利率下降，所以除了使公众资产组合更具有流动性以外效果几乎没有。
2.市场本身局限了传统货币政策的效果。在通货膨胀的经济繁荣时期，货币紧缩性政策可能会起到良好的效果，但经济处于下行区间时，扩张性货币政策就无法使经济达到预期的状态。由于经济衰退所产生的预期，厂家一般对长期经济前景持悲观态度对经济，即使中央银行采取宽松的货币政策，松动银根，下调利率，投资人也不愿意借债加大投资，而且银行考虑到安全的问题，也不会简单地放贷。这样，就算中央银行松动了银根，也无法使投资增加。
综上，根据传统货币政策传导机制，利率和银行渠道都无法起到应有的作用，从而导致了传统货币政策的失效。
三、量化宽松货币政策的后果
1.美国量化宽松货币政策的成效
（1）美国经济依旧低迷，失业率居高不下
虽然美国一直持续着极为宽松的货币政策，但是美国的失业率却一直处于高位运行。2009年10月，美国的失业率达到了10.2%，从就业量来看是，自从美国80年代大萧条以来历次衰退中量最大，持续时间最长的一次；从失业率来分析，5年量化宽松反衰退政策后，失业率处于6.5%左右的水平，而自80年代以来美国最严重的经济危机，失业率都没越过3%这一界限。①2004年普雷斯科特（诺贝尔经济学奖得主）认为，美国统计局公布出来的失业率是掺杂着水分的。②2010年12月美国就业市场增加了大约10万个岗位，而且其中大多都是低薪岗位，中高薪岗位增加的数量远远小于低薪岗位，美国就业市场的“质量”在下降。另一方面大约有26万人放弃了寻找工作，他们今后就不会被计算在政府失业率的数字之中了，使得作为分母的劳动力总数下降了，也就是劳动参与率下降了。所以我认为美国失业率降低到7%以下，与美国非农就业人数以及劳动力人数的下降有关。
（2）美国货币市场
金融危机爆发后，给全球的金融市场带了巨大的压力，货币市场上的各种信用利差剧增。为了迅速稳定国内的金融市场，美联储创造了很多的信用工具，给银行和投资者提供信贷。
当前货币市场上的利差都已经恢复到了危机前的水平，这表示了美联储的推出的短期信贷工具很好的降低了货币市场的利差，从而改善了货币市场的情况，有利于走出流动性陷阱，恢复传统货币政策的作用。而且，美联储在对银行等金融机构进行贷款时，都是有抵押品的。抵押品的选择范围十分的广泛：包括大量的资产支持的债券、抵押贷款债券等。银行可以用这些“有毒资产”作为抵押品从美联储获得贷款。美联储这种特殊的贷款行为的本质就是用贷款去替代金融机构手中风险十分高的垃圾资产，提高这些垃圾资产的流动性，改善这些金融机构现金流状况，降低了货币市场上的流动性风险。
总的来说，自危机开始以后，每个国家都经历了一次短暂的经济探底过程。美国经济自2009年探底以后开始了缓慢的回升。量化宽松的货币政策为市场提供了一个极为宽松的货币政策环境，并且稳定了美国金融市场，避免了大型金融机构破产带来的动荡。但是由于复杂的国际形势，和欧债危机的爆发，以及国内本身财政政策的使用限制，导致经济复苏极为艰难，经济复苏的缓慢导致了美国失业率的高企。
2.量化宽松货币政策的全球影响
（1）全球大宗商品价格上涨
国际上大宗商品的价格一般是由美元计价的，所以美元的价值与国际大宗商品价格有着密切的关系。美联储量化宽松政策造成美元超发，美元价值的下降，最终引起国际上大宗商品价格的上涨。
2008年，次贷危机戳破了国际大宗商品市场的泡沫，造成了国际大宗商品价格迅速地上扬。在全球量化宽松货币政策的推动下，加上新兴工业化国家率先复苏，大宗商品价格再一次形成了上升态势。2011年随着欧债危机的爆发，世界经济重新进入了新一轮的向下调整，世界大宗商品价格掉头向下。从图表上来看，此轮国际大宗商品的上升周期的高点没有超过2007年的高点。但是食品、农产品等关乎人类生存的基本生活资料却出现了强劲的价格膨胀。在大宗商品价格上涨的浪潮中，如果说其他的商品价格飞涨还只是阻碍了世界经济的正常复苏，那么粮食价格的飞涨则引发了粮食危机，更进一步造成了很多国家和地区的政治动乱。这印证了美国财长约翰・康纳利的名言：“美元是我们的货币，却是你们的麻烦”。③量化宽松货币政策没有把经济拉出泥潭，却将国际大宗商品价格推上了历史的高点。
（2）新兴工业化国家的通货膨胀
量化宽松货币政策对于美国等国家来说，尚未形成大规模的通货膨胀的压力，但由量化宽松政策产生的货币超发而形成的热钱会对新兴工业化国家产生冲击。由于美国国内投资信心不足，而且美国的零利率政策也使得美国投资者热衷于投资海外。根据利率平价理论，当两个国家之间存在利差时，由于资本逐利的天性，为了获得更高的收益，会从利率较低的国家去往利率较高的国家；并且由于美元汇率走低，投资海外的资本兑换回美元还会产生“汇率红利”；加上新兴工业化国家率先复苏和良好的经济预期，热钱大量的涌入新兴工业化国家，造成了这些国家巨大的通货膨胀压力和资产价格泡沫。大量外汇的涌入迫使新兴工业化国家不得不增加货币的投放，加剧量化宽松。美国量化宽松货币政策，让国家承担私人债务，让国际承担国家债券，向世界收取“铸币税”，让国际上其他国家为危机买单。
美联储的量化宽松货币政策通过外溢效应使得新兴工业化国家产生巨大的通胀压力并且推动了全球大宗商品价格的上扬，最终将导致全球性的通货膨胀。蒙代尔对此的见解十分精辟，“美联储成为世界主流经济体系物价的决定者，它是人类有史以来最伟大的通货膨胀机器”。④
注释：
①大卫・威尔科克斯.美国宏观经济走势及货币政策分析.中国发展研究基金会，2010（12）.
②国际财经时评.诺贝尔经济学奖得主普雷斯科特.美国失业率高企源于经济未复苏.2011，03.17
③涂菲.美国量化宽松的原因及影响[J].当代经济管理，2011，33（3）
④蒙代尔著，向松祚译.蒙代尔经济学文集[M].北京：中国金融出版社，2003，12.
参考文献：
[1]曼昆，梁小民，梁砾.经济学原理（第六版）宏观经济分册[M].北京：北京大学出版社，2012（7）.
[2]戴金平，张华宁.全球货币量化宽松：何时退出？[M].厦门：厦门大学出版社，2012（10）.
[3]宋鸿兵.货币战争5，山雨欲来[M].武汉：长江文艺出版社，2014（1）.
[4]王健.还原真实的美联储[M].杭州：浙江大学出版社，2013（11）.
[5]涂菲.美国量化宽松的原因及影响[J].当代经济管理，2011，33（3）.
[6]张玲.美国量化宽松政策下中国外汇储备风险及对策研究[J].金融时代，2013（5）.
[7]罗功武，申昌民，胡飞燕.中国外汇储备现状分析[J].江苏科技信息
[8]龚海林.美国量化宽松政策与全球通货膨胀的关系[J].中国外资，2011.
[9]于舟.美国量化宽松货币政策下中国的对策[J].金融视角，2010（12）.
篇12
魏明岚，台湾人，具有深厚的专业教育背景，本科就读财政专业计量组，MBA毕业于美国Emory大学商学院，主修金融工程方向，获金融管理硕士学位。Emory大学是美国十大老牌名校之一，培养了终端政商界杰出人士，如前美国总统吉米？卡特、前韩国总理李洪九、第十届人大副委员长及九三学社中央主席韩启德等，其商学院在美国排名前十。魏明岚在金融工程领域有深厚的功底，对期权期货等金融衍生品有独到的见解。
回到中国之前，魏明岚先在美国ING做过金融产品研究，2000年左右，为了爱情，他远渡重洋来到上海。“当时中国经济发展得很好，心想回来应该也有不错的发展，但回来后才发现，金融行业还比较稚嫩，根本没有做对冲的条件。”魏明岚如此描述当时的情景。后经人引荐到当时还是周鸿祎控制的3721做财务总监，直到3721公司卖给雅虎，期间做了大量PE相关工作，和IDG等PE界人士亦非常熟悉。
对于这段时间量化生涯的中断，魏明岚坦言“大环境所限迫不得已，但实业的经验时期对企业的价值有更清晰的认识，对日后的投资是有一定帮助的”。尽管如此，他的量化投资之路却没有中断过，这期间他一直在用自己的资金做量化交易，逐渐形成一套完整的模型，就是现在“优势”系列，后面在产品模块中将做详细介绍。
之后，随着中国金融行业的发展，期货、期指、融资融券等衍生品工具的一步步放开，魏明岚的量化之路逐渐走上正轨。2012年5月，他成立了上海量哲投资管理有限公司，骨干人员主要是来自高校的金融工程或数学系教授，除了深厚的学术背景，都具备丰富的投资经验。
魏明岚说，“我们的核心竞争力就是行之有效的策略和完善的模型，这来源于团队深厚的数学以及金融工程功底，以及丰富的投资经验。只要辅以合适的平台，实现我们的策略，一定可以获得让投资人满意的回报。”
多层次的产品组合
传统的观念中量化交易会有效地分散、降低风险，但其收益率也是相对较低的。魏明岚认为这是市场对量化的误解，他认为“好的量化应当是风险和收益的组合，既可以是低风险低收益的，也可以是高风险高收益的，应满足不同的投资需求和偏好”。
量哲的产品组合很好地体现了他的观点。从量哲的产品介绍表格可以看出，量哲的产品层次清晰，组合很丰富，既有高收益的，也有相对低收益，但风险也相对较低的产品。这样一来就可以满足不同客户的需求，有些客户如高净值人群或机构投资者更看重长期的回报，就可以选择优势或优渥系列，而一些对资金流动性要求较高或一些不愿承担太高风险的公司专户就可以选择优安或优利系列。
谈到产品的发行和运营情况，魏明岚说，“经过这几年的培育，国内投资者改变了以往只看收益的做法，越来越多的开始关注风险状况。总的来说，国内的客户不太愿意承担过高的风险，即使有获得高收益的可能。出发点是在保值的基础上再想办法增值，所以优渥、优安比较受欢迎，一只优渥产品已于4月正式启动，5月启动了一只优安产品。而优势系列主要是自己和朋友的资金一直在做，收益不错。”
为了实现不同系列产品的投资目标，量哲团队制定了不同的量化模型，“为实现较高收益，优势系列保留了相对较大的对冲敞口，而优安及优利的基本没有敞口，除非是特殊情况下会留一点点”，同时在模型设计时，预留了能容纳较大的资金规模，也就是说其产品的资金容量是足够大的。
总体而言，量哲的投资策略主要是基于α套利，通过模型进行因子分析，选出具有潜在超额收益的股票，通常股票池的量都比较大，能够很好地分散风险，同时通过对冲交易规避系统性风险。魏明岚透露，“今年10～11月份，高频交易模型将投入使用，成为公司投资组合中的一个策略群，到时整体的风险系数将会进一步降低。”
面临的发展问题
和所有量化基金一样，魏明岚也面临着这样那样的问题。尽管已经过了最艰难的时期，但仍然有各种各样的问题亟待解决。
首先是观念问题，券商是量化基金发行和交易过程中的重要环节，很多的券商还在沿用固有思维，对于量化基金的理解比较浅，有时甚至抱怀疑态度。这使得基金在发行和交易之前要花大量的时间和精力去做调研工作，降低了工作效率。
篇13
有了权证这新鲜玩意儿，很多券商都觉得是个赚钱好机会，于是邀请了一大帮懂金融工程的高手，当时在研究方面有些成绩的贺金凌就被邀请在列。当年他被国信证券邀请。
那时候，一些有远见的券商也纷纷开始设立量化部，其中比较资深的还有国泰君安，当时的牵头人是章飚，现在章飚已经成为国泰君安资产管理公司的总经理。另外还有个比较出名的券商是申银万国，主要负责人是现在担任金融部总监的提云涛。
权证在中国资本市场很快就成了疯狂投机的工具，券商在其中赚了很多钱。最疯狂的大概要数2007年5月30日。虽然，“5・30”是令很多投资者记忆犹新的两市暴跌日，但对于权证投机者而言，则是个暴利的日子――两市权证集体暴涨。甚至因为有些投资者发现股市机会变得不确定后，反倒把主战场拉到了权证。“5・30”还成了权证交易的分水岭。5月30日前，权证换手率相对平缓，基本在50%至150%区间震荡，从5月30日之后，换手率从前一日的39%陡升至355%。
用贺金凌的话来说，一个权证交易量就至少几个亿。当时国信证券交易量很大。那段时间，券商靠权证确实赚了不少，起码手续费也绝对赚够。但真正从权证交易中获利的投资者却寥寥无几，大多数都被专业级玩家“玩死”了。
对他们这类跟着政策走的宽客在那两年还遇见一件重要的事――2006年9月8日，上海成立了中国金融期货交易所。这个时候，中国金融期货交易所专门成立了一个量化部，想为之后股指期货等推出做一些准备。
然而，因为股指期货迟迟未推出，很多量化工作只能是纸上谈兵。这群宽客就像是政府与券商养的闲兵。于是，在2008年前后，不少券商裁掉了这个部门，只有一些财力雄厚又富有远见的大券商，如国泰君安的量化部还幸存下来。
原本，贺金凌也是中国金融期货交易所定向培养的宽客，然而，他也受不了迟迟没有工具的煎熬，又跑回加拿大去了。不过他在加拿大也没放弃此前金融工程的事业，去那里更多是学习更多策略与工具运用。
这两年，他又从加拿大回来，因为2010年4月，量化套利的工具终于出来了，就是股指期货。因为一般量化投资很重要的一部分就是套利，而能与股票市场形成对冲对立的工具就是股指期货。如今，他还在筹备第一个产品。
