量化交易策略的研究范文

量化交易策略的研究篇1

【关键词】 量化投资；行业轮动策略；动量策略；基本面策略

量化投资是指借助统计方法、数学模型来指导投资，其本质是定性投资的数量化实践，其区别于定性投资研究方法最显著的特征就是决策依据是数据模型，而非人为判断。近年来，量化投资凭借业绩稳定，市场规模和份额不断扩大，得到了越来越多投资者认可。本文主要介绍了国内外量化投资策略的几个主流策略的研究现状。

一、行业轮动策略

在国外，板块轮动一直作为一种投资策略被广泛应用于投资实践。板块轮动的最基本的特征是，在经济周期的不同阶段，可以系统的预测到不同的经济板块（或行业）跑赢（或差于）市场。而且，运用板块轮动策略的投资者们相信这种相对的绩效，即在经济周期的不同阶段从一个板块转向另一个板块所带来的收益。

国外不少的研究文章发现，板块的表现并不一致，或者说提前（滞后）于经济周期阶段。Hou（2007）发现了板块的提前/滞后效应，原因是新信息经济的到来。Hong，Torous和Valkanov（2007），还有Eleswarapu和Tiwari（1996）的研究认为，和经济活动有着密切联系的板块，如零售，金属材料，服务业和石油板块，引领着市场长达两个月之久。Menzly和Ozbas（2004）证明，行业绩效的时机和该行业在生产消费供应链中的位置有着密切的联系，存在于上游和下游行业间的某种稳定的滞后关系。文章结论表明，基础材料板块是经济复苏阶段第一个启动的板块，随后是制造业。Stovall（1996）发现，处于消费末端的消费者相关的行业，如耐用消费品行业，是从衰退到复苏阶段的过程中最后启动的行业。Sassetti和Tani（2003）关于板块基金收益的研究表明，在经济周期中期，板块转换是个成功的策略。然而，他们同样发现，长期的投资者优于市场指数。相对而言，Tiwari和Vijh（2005）就质疑投资者将资金运用于板块间轮动的能力。他们研究是基于一个板块基金数据，从1972年到1999年的数据，结果显示，板块轮动的投资者缺乏选择板块与时点的能力，并且在修正风险与交易费用的情况下，投资者并不能获得超额收益。

当前，国内的文献研究多是从行为金融学的角度对研究投资者行为推动的板块轮动现象进行研究的。何诚颖（2001）认为我国的股票市场的板块轮动现象具有明显的投机性，并可分为个股投机、板块投机和大盘投机三类，然后文章运用现代资本市场理论和行为金融学理论对板块现象分析，引用Shiller（1989）一文中的两类投资者（噪音交易者和知情下注交易者）的假设对板块现象进行了研究分析，并认为板块现象是一种市场投机，而且其形成与中股市投资者行为特征密切相关。陈梦根、曹凤岐（2005）一文从市场中不同证券之间的价格关系出发研究股票价格间的冲击传导机制，认为在中国这样的转轨经济新兴市场中，投资者受政策预期主导，决策与行为趋同，一定程度上强化了股价冲击传导的动态作用机制，整个市场显著的表现为板块联动、股价齐涨齐跌现象。文章实证研究表明，在上海证券市场中，不同的行业板块在股价冲击传导机制中的重要性不同，也即存在着板块轮动的特征，但是证券市场股价波动的市场性显著地超过了不同行业板块的独立性，不同行业间的组合投资策略的绩效并非最佳。还有少量的文献研究认为存在着其他一些因素如资金流动，庄家炒作等也可以对板块轮动现象做出一定的解释。

可以看出我国股市板块轮动现象的研究，主要集中于板块现象的描述和测量，以及对板块轮动现象进行解释，且目前这些解释还多是停留在定性理解层面，缺乏系统定量的研究。另一方面将板块轮动现象作为投资策略应用于投资实践的研究则相对较少。尽管板块可以多种形式进行分类，然而以行业属性划分板块是最为基础的，也是投资决策应用最广泛的板块概念。

二、动量策略

动量效应也称惯性效应，是指在过去一段时间收益率高的股票，在未来一段时间的收益率仍然会高于过去收益率较低的股票，即股票的表现情况有延续原来运动方向的趋势。反转效应也称反向效应，是指在过去一段时间内收益率高的股票，会在以后的一段时间会表现较差；表现差的股票在以后的一段时间，其收益率会出现逆转趋势。

国外对于动量效应和反转效应的研究始于1985年，DeBondt和Thaler基于1926年至1982年美国证券市场上的股票交易数据，采用相等权重在赢家组合（也称为赢者组合，是指在一段时间内收益率高的股票）和输家组合（也称为输者组合，是指在一段时间内收益率较低的股票）上的方法，结果证实赢者组合的收益显著小于输者组合。然后，金融经济学者开始对动量效应和反转效应做出进一步探索，分别在不同的市场验证其存在与否。Chan（1988）研究发现股票在前期表现的好或者表现不好，这种表现在后期不能一直持续下去的，这与市场风险随时间的变化有密切联系。随着动量效应和反转效应的研究日益增多，其研究方法也趋于成熟。Jegadeesh和Titaman（1993）基于美国证券市场的股票交易数据对动量效应的存在性验证时所设计的动量策略被后来的研究者广为采用，这种经典方法也称为传统的动量策略。后来大量金融经济学家采用Jegadeesh和Titaman设计的策略，针对所研究市场的实际情况，对动量效应和反转效应进行存在性验证。Chang（1995）研究发现日本证券市场的股票价格具有短期的反转效应。Kaul和Conazd（1998）在研究美国证券交易所和纽约证券交易所1926年至1989年间的股票的动量效应和反转效应时，构造8种不同的投资时间期限，发现大约50%的投资策略组合具有显著性超额收益，在具有显著性收益的策略组合里面，动量策略和反转策略所占的比 例基本相等。Rouwenhorst（1998）在研究欧洲地区的证券市场时，选取了十二个国家的股票市场上的股票作为研究对象，发现股票收益在长期上没有明显的持续现象，而在中短期，股票市场的收益有持续现象；另外，在公司资产规模上做了对比，资产规模大或小的公司都具有动量效应，但是规模较小的公司的股票价格的动量效应在统计上表现更为显著。Schiereck（1999）在针对德国股票市场的日交易数据实证分析动量效应和反转效应，结果显示德国股票价格的动量效应表现在中期，反转效应则表现在短期和长期。Ahme和Nusrct（1999）在基于7个国家的股票市场股价的动量效应和反转效应，发现了股票价格在长期的表现均出现反转效应。Hamed和Ting（2000）以马来西亚的证券市场为研究对象，对股票的动量效应和反转效应做实证研究，研究得出马来西亚证券市场和日本的证券市场的反转效应的时间基本一致，表现在短期。

在国内，吴冲锋和朱战宇（2005）研究我国沪深股票市场股票价格行为时，考虑我国市场的卖空限制，在运用重叠抽样方法，在形成期考虑收益率和交易量对股票进行排序，建立动量策略模型，考察动量策略的盈利情况，研究发现我国A股市场不存在动量效应。郝静轩（2006）通过滞后期、加权收益计算等改进的动量策略，考察改进后的交易策略对赢家组合的影响，实证结果显示，在考虑交易成本的情况下，改进的动量策略对赢家组合的收益有明显的提升。东凯（2010）研究动量策略的改进方法中，通过设定月度市盈率作为阂值来调整投资组合的方法显示，改进的动量投资策略的收益表现好于大盘的表现。张荣武，何丽娟和聂慧丽（2013）就我国股市的实际情况，运用HS模型的基础上，将我国股市中的投资者分为套利惯性投资者、动量交易投资者以及消息观察者，从三者的对技术和基本面的不同的关注视角出发，分别研究他们的投资决策对A股价格的不同影响。经验证，套利惯性投资者的一系列行为决策会加剧股市的反转效应，套利惯性投资者和动量交易者的决策行为均可以引发股市的动量效应。王俊杰（2013）对动量交易策略的择时上做了实证研究，研究发现动量策略交易时，在形成期之后，不直接购买，而是经过一定的滞后期再进入持有期，效果优于市场平均收益和传统动量策略方法。

综合国内外学者对动量效应和反转效应的研究，可以看出无论成熟发达的美证券市场，还是处于发展中的中国证券市场，大部分学者的研究支持证券市上存在动量效应和反转效应。就我国A股市场而言，对于动量效应和反转效的存在期的长短上程度上，由于采用的股票样本和研究时间区间不一样，国内者的研究结果存在差异的。

三、基本面策略

在传统资本市场理论中，价值投资并没显著的地位，当时的主流思想为有效市场假说，即市场能够完全准确的反映资产的价值，即投资者无法通过基本面分析、技术分析等手段得到超额收益。但随着二十世纪八十年代起，越来越多的研究发现，有效市场并不真正存在，投资收益并不能完全由风险来解释；市场中股票的价格存在偏离内在价值的情况，通过研究价格的偏差波动，能够实现正的超额收益，从而驳斥了经典EMH假设。基于市场非有效性，BenjaminGraham提出了价值投资的理念，其在《证券分析》中将其定义为：“基于详尽的分析，对本金的安全和满意回报有保证的操作”，通俗而言就是通过基本面的分析，同时考量一定的安全边际的选择投资策略。

在价值投资理念逐渐普及并被接受之后，国外学者针对价值投资的有效性进行了一系列检验。Fama和French于1992年，针对1963年至1990年在NYSE，AMEX，NASDQ上市的股票，将其分别按B/M与E/P指标进行研究。其研究显示：随着B/M及E/P分组标记的组别增加，其月收益率有明显的递增现象，同时，这一现象无法用公司的beta值来解释，这也就说明价值型的股票确实能够较成长型股票带来超额收益。Lakonishok，Shleifer和Vishny（1994）根据1963年至1990年在NYSE与AMEX上市的股票，针对高B/M的公司^低B/M公司平均收益更高的现象进行了进一步研究。他们发现不仅在根据B/M排名形成公司组合的投资策略存在明显的超额收益，同时在根据C/P、销售增长率和E/P排名形成公司组合的投资策略也存在明显的超额收益。Fama和French于1998年，针对包括美国、EAFE国家成熟市场以及16个新兴市场国家的股票市场再次进行了实证研究。他们根据B/M，C/P，E/P和D/P区分价值股和成长股，从而形成投资组合。在13个成熟市场以及16个新兴市场中，均发现价值组合相较于成长股组合有明显的超额收益。

国内学者也对利用估值指标进行的投资策略进行了检验。王孝德与彭燕（2002）针对中国股票市场进行了实证研究，结果发现与国外成熟市场类似，价值投资策略在中国也能得到较高的超额收益。卢大印、林成栋、杨朝军（2006）根据股价、B/M、S/P以及E/P作为指标确定投资组合，发现价值型的投资组合确实有高于成长型股投资组合的收益率。林树、夏和平、张程（2011）基于B/M、C/P、E/P及GS，针对我国A股市场构造了投资组合，研究表明以单变量构成的组合中，大多价值型投资组合的收益率两年明显高于成长型投资组合；而以双变量构成的投资组合较单变量的显著性更高。即在中国股票市场，基于估值指标的投资策略仍然使用。

通过国内外众多学者的研究以及实证检验发现，价值投资在国内外的资本市场均能够产生正的投资收益，即根据公司的估值指标、财务指标均能有效的预测将来的公司收益，形成正投资回报的投资策略。

四、结语

本文从国外和国内两个角度，对行业轮动策略、动量策略和基本面策略等主流的量化投资策略的起源、发展和现状进行了简要的介绍。未来，随着国内股票市场的逐渐规范和国际化，以及量化投资的规模不断扩大，相关量化投资策略的深入研究以及新策略的创造一定会不断涌现。

参考文献：

[1] 黄惠平，彭博.基于财务视角的价值投资策略实证研究[f1].经济管理，2012 501（9）：129-139

量化交易策略的研究篇2

关键词：电力市场；售电公司；竞价策略

引言

2015年两会过后，随着《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》的出台，我国电力体制改革进入到了一个新的阶段。该意见提出要有序的开放电力市场的售电侧，实行开放市场准入，引入市场竞争，使电力用户拥有用电自主选择的权利，从而在售电侧形成多个买方多个卖方的市场环境，电力销售价格由市场形成，有效的发挥市场在配置资源的决定性作用。电网企业的盈利模式由过去的以销售电价与上网电价的差值作为主要的收入来源，转变成按照政府机关制定的输配电价收取过网费用为主要收入这一新的盈利模式。按照上报的方案，未来发电计划、电价要放开，配电侧和售电侧的增量部分也要放开，允许社会和民间资本进入。2015年11月，国家发改委印发了《关于推进售电侧改革的实施意见》等六个电力体制改革核心配套文件，给出了今后售电公司的盈利模式和市场准入标准。售电侧放开，意味着未来卖电不是电网公司一家。未来发电企业甚至电商企业都有可能成立售电公司，卖电给用户。电网公司、发电公司及其他社会资本均可投资成立售电公司。拥有分布式电源的用户，供水、供气、供热等公共服务行业，节能服务公司等均可从事市场化售电业务。个人也可以投资成立售电公司，只要符合售电公司准入条件即可。

当前人们基本是对发电公司的竞价策略问题进行了研究，但有关研究售电公司竞价策略的文章还不多，基本上是将发电竞价的有关思想和方法延伸到购电竞价中，涉及了不同报价规则下的售电公司报价策略与购电分配策略。但有些工作还存在一定的局限性和不足，比如售电公司的电价预测方法，报价函数的构成这些问题均需要深入的研究加以解决。

1 电力市场交易中心决策模型

在新的售电侧开放的电力市场中，电力交易中心制定的交易规则是采用暗标拍卖和统一市场出清电价方式进行电力市场交易。售电公司的报价策略必须是按照电力交易中心的规则制定的。电力交易的各方要分析理解电力交易中心的竞价策略，设计符合电力交易中心交易规则的竞价策略。

各发电公司向电力交易中心提交的上网电价是单调递增的线性报价函数，同时申报的还有最大、最小上网发电功率。售电公司向交易中心提交单调递减的线性报价函数以及最大售电量。如果一个发电公司报价低于其他发电公司，那么该公司具有优先调度上网权，同时如果一个售电公司报价高于其他售电公司，那么具有优先安排下网售电功率。根据这样的顺序调度发电公司和售电公司，直至市场供给函数曲线和需求函数曲线有交点，则撮合成功。若没有交点，则该次交易搓合失败，电力交易中心的发电公司和售电公司需要重新提交报价函数，直至交易搓合成功，形成统一的电力市场出清电价。

2 基于市场出清电价预测的售电公司最优报价策略

假设在采用暗标拍卖的售电侧开放的电力市场中，有m家发电公司和n家售电公司参与现货日前市场交易，各交易方采用线性报价。在电力交易中心收到发电公司与售电公司的报价后，就可以确定各发电公司与售电公司的上网电量和下网电量。为了使社会福利最大化，对交易双方实行统一的市场出清价格。

3 算例分析

假设售电公司i的运营成本函数Ci（Mi）的一次项系数ai为0.65，二次项系数bi为0.23，购买上线Mi，max为50MW。电力市场出清电价数据及相关数据如表1所示。

接着采用文章提出的售电公司报价策略模型对该报价问题进行仿真计算，实际运营收益是采用预测的市场出清电价数据和自身的与报价函数相关的参数取得的，而理想的运营收益是假设准确无误的预测到市场出清电价时取得的，各情况的收益情况如表2所示。

由表2可知，售电公司在这三种情况的运营实际总收益值为164.29美元，而理想总收益值为169.76美元，实际值与理想值的相对偏差为3.32%，这表明了文章所建立的报价策略模型的有效性。

4 结束语

文章采用的是基于电力市场出清电价预测的方法，解决开放售电侧之后的电力市场中售电公司的购电竞价策略问题，建立了一种售电公司竞价购电模型。算例验证了此方法的有效性，而且指出出清电价的预测精度对报价策略的有效性有很大影响，为今后的研究提供了更有利的依据。

参考文献

[1]陈星莺，李华昌，廖迎晨，等.不完全信息下的供电公司最优竞价策略[J].电力需求侧管理，2006，4：12-15.

量化交易策略的研究篇3

关键词：数字产品 定价策略 市场营销

自国际互联网商业运用以来，网上交易得以迅猛发展，网上交易的产品大多是数字产品，随着数字产品交易市场的成熟，如何制定一个合理的既能使消费者乐意接受，又能给企业带来丰厚利润的价格还需要我们在实践中不断的总结和完善。从产品价值依赖消费者偏好的基本假定出发，中外经济学家们运用现代经济学的基本原理、方法，去观察和解释数字产品的特点、营销和定价策略。

Internet 技术的发展，拉近了买方与卖方之间的距离，同时也增强了电子商务机制下定价的柔性。由于电子市场能够吸引大量来自不同地域的销售商和消费者，并且操作成本较低，给动态定价机制带来了更广泛的应用空间。

国内外研究现状

（一）关于数字产品的定义及分类的认识

数字产品是可以被数字化和可以在数字网络上传送的产品。虽然数字产品作为一种崭新的网络经济形态被中外经济学专家和学者所接受，但他们对数字产品的定义与分类却有不同的认识。国内多数学者都接受“数字产品是在电子商务的各种商业模型中，基于计算机网络交易的数字编码”这一观点，并依据数字产品用途的性质将数字产品分为内容性产品、交换工具和服务等三种类型。而以美国著名经济学家哈尔・瓦里安（Hal R.Varian）为代表的部分学者认为数字产品是或主要是信息产品。包括以数字格式分布和使用的书、电影、唱片、软件等等（刘波，情报杂志）。但也有少数学者把数字产品作为信息产品的一类（吕萍等，商业研究）。

（二） 关于数字产品特征的研究

在对数字产品进行定义和分类后，学者们对数字产品的物理特征、经济学特征进行了深入的分析。王晓玲等都认为数字产品具有特性，数字产品具有以下物理特征：不可破坏性、可变性和可复制性。对于数字产品经济学特征，学者们进行了不同层次的研究。多数学者都认为数字产品具有网络外部性的特点。王晓玲、袁红清等都认为数字产品具有时效性。当然，对于数字产品定价和营销策略带来很大难度的是数字产品特殊的成本结构（生产过程中固定成本高，变动成本低），在此基础上，一些学者还提出数字产品在消费上具有规模效应，正如金丹凤所述的那样这两种特性使得传统定价策略的失效，原因在于，一方面，数字产品的成本结构决定了数字产品不可能存在供应曲线，无法像竞争性市场那样按边际成本曲线来定价。另一方面，数字产品消费上的规模效应使边际效用递减规律失效，因此数字产品也无法根据需求定价。因此传统的根据边际收益、边际成本曲线来定价的模式在数字产品市场中已不再适用。对于该问题，学者们进行了不同程度的分析。

（三） 数字产品营销与定价策略的研究

沿着数字产品本身特性影响营销策略和定价策略的选择的思路，虽然学术界对于数字产品需要实行差别定价，学界达到了共识，但是学者们都提出了自己的观点。美国经济学家Bakos.Yannis和Brynjolfsson.Erik（1999）非常突出的分析了信息产品的捆绑销售策略，此外，Viswanathan.Siva等人又在此基础上做了补充，提出了改装和版本划分策略。肖光恩（2001）等和Jain.Sanjay（2002）等提倡根据企业所销售的数字产品市场成熟的程度实施“时间策略”，鉴于此，Sundararajan.Arun（2004）又做了进一步研究，提出数字产品定价策略要与实务根据市场成熟程度对市场变化特征做出描述，从而做出“定价管理时间表”。当然，多数学者都是从现代经济学原理出发描述三种价格歧视策略，即一级价格歧视、二级价格歧视、三级价格歧视（部分学者也分别称之为个性化定价、群体定价、产品形式定价）。对于数字产品定价及营销策略的研究，除了这些定性分析之外，最近也有部分学者根据数字产品的特性，综合考虑产品成本、竞争和顾客需求等影响产品定价的多方面因素，建立了数字产品的定价模型。例如，在国内黄璐（2002）等人首次提出了数字产品定价模型――信息产品多重价格定价模型，该模型也只是以数学的方法说明差别定价策略在理论上的可行性，还不是真正意义上的、具有一定操作性的量化模型。考虑到产品成本、竞争和顾客需求是影响数字产品价格的主要因素，吴俊新等（2006）在分别细化分析这三种因素对数字产品价格产生影响的几个方面，并以一定的规则各自赋以权重，建立了数字产品的综合定价模型。Ravi Arona（2006）等人在充分考虑企业与消费者两方面的特点及其对信息产品的认识程度，也提供了一个数字产品定价模型，并通过一个简单的例子解释了其中的参数。Kang Bae Lee等（2006）在假定网上有偿或免费商品有一定相关性的基础上，充分分析顾客意愿和剩余，建立网络服务（信息产品）的定价模型。其他的相关模型，都是学者们在分析影响数字产品定价的主要因素，大多都是在充分了解消费者意愿的前提下建立的动态定价模型。

研究存在的问题及其瓶颈分析

（一）目前研究的不足

学界对数字产品相关问题的研究从开始的完全定性分析，到现在开始向定量分析转变。就目前的有关研究成果来看，其理论发展应该是成熟的，但是从上面的分析我们不难看出对该问题的研究还存在以下问题：一方面，基本上只是理论论述，很少有建立量化模型，即使建立了相关的定价模型，但也多是缺乏实际应用性。目前，在国内期刊上发表的有关数字产品定价问题的论文基本上都是一个固定的理论模式（定义―特征分析―营销策略），都是针对数字产品本身具有的特征，在理论上说明数字产品应该具有的营销策略，不但在观点上趋同，在应用上更显得空洞。有些学者虽然建立了相关的理论动态模型，但由于模型中引入了实际中难于控制的参量（例如，消费者的偏好），这些参量数据难以获得或者获得成本过高，没有现实意义。因此对于该问题的研究处在停滞不前的状态，如果要想使研究得到应用，就必须建立量化模型，并且在模型中尽量避免引入不可测量的参量，使模型具有可操作性，进而使数字产品的定价能像传统产品的定价一样具有一定的可操作性。另一方面，只有理论研究，缺少应用分析。如前所述，国内对该问题的研究，存在着一个固定的理论模式，由于都是在理论上做相关的定性分析，基本上不对应用进行反馈分析，这样也使得对该问题的研究缺少创新性。

（二）研究存在瓶颈的原因分析

数字产品本身的特殊性。目前的研究成果表明，数字产品不具传统产品那样的成本特征，使数字产品的定价缺乏经济理论基础，难以建立有效的边际成本（数字产品的边际成本几乎为零）、边际收益曲线模型。影响定价因素的复杂性。影响产品定价的因素很多，关系复杂，有些因素本身带有很大的主观性，不易量化；有些因素虽然有可量化的理论基础，但不能获得分析数据或者获得成本高。

数字产品兴起时间不长，对其定价问题的研究缺少应用环境，更谈不上反馈分析了。数字产品的传送和接收离不开网络的普及，而网络开始兴起到现在短短的二十年中，数字产品才从中慢慢发展起来的，就目前的数字产品交易来看，还存在很多缺乏规范性因素的制约，并且网络环境下的交易方式和手段缺乏管制，市场还不规范，所以前期的研究一直缺少应用环境，不能对研究结果进行反馈分析。这里需要指出的是并不是说前期的理论研究不具有重大的理论价值，相反，如果不先对数字产品的相关问题进行充分认识，就很难对其定价问题做出有效的总结。

解决问题的可能途径和方法

对数字产品的特征要进一步分析它们给数字产品定价带来的有利和不利影响，在数字产品营销和定价策略中考虑这些影响（已有一定的研究成果）。本文期望可以在现有的研究成果的基础上，根据市场的完善和数字产品交易环境的优化，通过灵活运用相关的原理，对数字产品特征给数字产品定价所带来的影响这一问题，提出自己的分析和见解。

为方便或有效的建立数字产品定价模型，可依据影响因素作用的相似性对数字产品进行分类。例如，目前，国内学者在数字产品定价问题上都支持的差别定价策略，其理论基础是产品定价依赖个人偏好，对不同类的数字产品，消费者群的个人偏好程度肯定有所不同，我们可以对这样的程度赋予一个系数来确定定价对这种偏好的依赖程度；再如，数字产品价值对时间的依赖性很强，因此也可以根据这种依赖程度而赋予价格一个理论系数来确立量化模型。这些影响因素的重要程度，我们可以像传统产品一样，通过市场调查而获得。

目前，网上交易和数字产品交易日趋频繁，网络环境逐步规范，已经拥有数字产品定价问题研究的应用环境，可以在建立有一定的操作性模型后，在现实的市场中进行模拟，对比分析理想结果和现实结果的差距，进行反馈分析，进一步修正和优化模型，使其对数字产品定价问题的研究具有现实指导意义。

结论

本文针对国内外主要关于数字产品及其定价问题已有的研究成果进行了分析和比较。对数字产品的特征和基于特征的定价策略进行了对比。数字产品由于其本身具有的特点，使其在的生产过程、传送、支付和消费等环节与实体产品有较大的差异，从经济学角度看，数字产品本身的高度差异化则存在与实体产品有着更多的差异，以对待实物产品的方式来对待数字产品或认为能简单地使用现有的经济模式来解释电子商务是非常不明智的，从而对合理判断市场价格带来了困难。

虽然数字产品的定价策略在网络的环境下更趋复杂和多样化，但传统的定价方法在一定范围内仍然有效，同时要根据企业自身类型、产品类型、产品差别化的可辨识性、消费者的差别特征、行业竞争度等综合分析，从而对数字产品进行合理定价。

合理的定价是一个市场成熟的标志，由于网络经济环境下，经济方式在不断的动态发展变化中，如何为数字产品制定一个合理的既能使消费者乐意接受，又能给企业带来丰厚的利润这个问题还需要我们在实践中不断地总结和完善。

参考文献：

1王晓玲，孙德林.数字产品及其定价策略.当代财经[J]，2003.12

2.袁红清.数字产品特征与定价策略的经济学分析.宁波大学学报（理工版）[J]，2003.6

3.金丹凤.网络经济下的数字产品定价策略.市场周刊.理论研究[J]，2006.8

4.Kang Bae Lee,Sungyeol Yu,Seong Jun Kim.Analysis of pricing strategies for e-business companies roviding information goods and puters & Industrial Engineering,2006

5.肖光恩，方凯.数字化产品定价策略.市场经济研究[J]，2001.3

6.Bakos.Yannis.Brynjolfsson.Erik,Bundling information goods:Pricing,profits,and efficiency,Management Science,1999.10

7.Viswanathan.Siva.Anandalinqam.G..Pricing strategies for information goods. Sadhana - Academy Proceedings in Engineering Sciences,2005

8.Jain.Sanjay;Kannan.P.K.Pricing of information products on online servers:Issues,models，and analysis. Management Science,2002

9.Sundararajan.Arun.Nonlinear pricing of information goods.Management Science,2004

10.黄璐，蒋瑛.信息产品多重价格定价模型研究.财经科学[J]，2002.4

11.吴俊新，郭哲，王建辉，顾树生.电子商务环境下考虑成本和竞争的数字产品的定价，东北大学学报（自然科学版）[J]，2006.7

12.Ravi Aron;Arun Sundararajan;Siva Viswanathan. Intelligent agents in electronic markets for information goods:customization, preference revelation and pricing. Decision Support Systems,2006

13.Moutaz Khouja;Michael Alan Smith. Optimal pricing for information goods with piracy and saturation effect.European Journal of Operational Research,2007

量化交易策略的研究篇4

[关键词]中国上市公司；企业并购；绩效与行业；并购策略研究

[中图分类号]F230 [文献标识码]B

近年来，许多国内企业为了扩大国际市场影响力，获得海外市场份额，掌握较新的科学技术，采用并购的方式进入国际市场。然而并购企业的并购计划并未带来预期效果。分析原因发现，除了国内并购制度不够规范，并购手段不够成熟外，行业监管力度的不恰当也是导致很多并购案例失败的原因之一。在此背景下，本文试图对上市公司的并购类型进行分类并分析和研究各行业内的最优并购策略，以此为依据为各行业内的企业并购实施和行业监管提供参考。

一、国内外研究现状

（一）国外研究现状

国外的文献对于上市公司长期并购绩效的计量及研究主要采用了以下四种研究方法事件研究法（主要基于股票市场），会计研究法（主要基于公司的财务经营业绩），访谈调查研究（主要基于对公司管理层的采访结果）和个案研究（主要基于管理咨询界专家的研究分析经验），其中前两种研究方法使用范围更广，是比较常见的研究方法，也是现在国际上使用的主流研究方法。Jensen等人认为实施并购后，目标公司能够在一段时间内获得显著的超额收益，其超额收益在15%-30%，然而并购的实施方并没有获得显著超额收益。Gregory总结发现实施跨行并购的企业在发生后的两年时间段内的平均超额收益为-11.33%，而同行业并购在同样情况下的并购实施方实施的平均超额收益为-3.48%。

（二）国内研究现状

我国上市公司并购案件相关时间发生起步较晚，相关学者一直在参考国外的文献研究理论对上市公司并购绩效进行实证研究。从研究方法上看，主要是关注市值交易量变化的事件研究法和基于财务管理效率的会计研究法。张新采用了这两种方法分析了十九世纪末的十年间我国上市公司实施的1216起并购事件，运用市盈率和利润增长率指标进行研究，结果表明，并购对被收购公司带来经济效益的大幅度增长，而对收购公司产生了负的利润影响。朱滔依据时间长短比较研究了1998-2002年间的一千四百余起并购事件，研究发现，实施企业并购会在短期内为并购行为的收购方带来超额收益，但长期则会使收购方遭受显著的财富损失。

（三）本文与前人研究的不同之处

本文没有采用传统的变量分析指标研究并购为企业带来的收益，而是将企业并购的数量作为自变量，研究并够数量对企业中长期发展是否起到积极作用，并结合对应的市值增长率的变化来研究在十年的时间里，企业并购为上市公司带来的中长期绩效。虽然在所选取的时间企业并购行为受到其他因素对市值增长率的影响，但数据分析结果依然能够明确的对并购策略进行评价分析。

二、实证分析

（一）数据来源

该文中的沪深交易所上市公司股价数据来雅虎财经2005-2015历史价格中的年末复权收视价。2005-2015年上市公司并购数据来源于国泰君安数据库。全文中选取的上市实体为上交所、深交所中流通的A股中在2005年之前上市并且历史数据完整的股票，共计1103支；全文中使用的并购数据是以并购完成日为基准依据，共计23070起并购。

（二）分析方法

传统的企业并购案例中，绩效考核的测量单纯依靠资本市场对于并购的反应作为杠杆，用来计算企业并购的绩效，不客观的高估了某些大型交易（超过股票现有市值3096的交易）的并购效果，从而对应的低估了小型并购交易的绩效，也就低估了那些运用多交易并购策略的小企业的并购绩效，同时也低估了那些运用多交易并购策略的小企业的并购绩效。为了避免这些缺点，本文研究了2005至2015十年内沪深A股上市公司的股票价格和并购数量统计数据，按并购数量划分不同类型行业分析并购数量对市值增长率的影响，虽然市值变动还受到其他因素影响，但不妨碍我们研究因变量和自变量的关系，数据间的联系较为清晰明确。

使用并购数和市值增长率两个变量对所有上市公司进行聚类分析，其结果如下：

结果表明，上市公司按照并购数量和市值增长率划分为三类，其中第一类和第二类市值增长率接近，而第三类市值增长率相比较高。进一步研究数据发现，第三类中的案例与聚类中心的距离普遍更大，即第三类中的案例更分散。根据聚类结果分析，我们按照并购数对市值增长率的影响划分为三类，具体如下：

虽然上述研究仅依据行业采购数量对行业分类研究，找到恰当的策略和实现价值所需的执行能力。但对于确定行业在不同时间是否实施采购计划未得到解决。因此，本文通过对行业进行细分，找到不同行业，不同采购数据下对并购后市值增长率影响，从而找到最优策略。虽然个体存在很大程度的差异，但是确实出现了明显的聚类分类特征。

本文根据CSRC行业分类进行行业划分，字母沿用《中国上市公司分类指引》中的分类代码进行标识。13个类别分别为：A农、林、牧、渔业；B采掘业；C制造业；D电力、煤气及水的生产和供应业；E建筑业；F交通运输、仓储业；G信息技术业；H批发和零售贸易；金融、保险业；J房地产业；K社会服务业；L传播与文化产业；M综合类。我们将上市公司并购行为效果按上述行业标准划分得到结果如表2：

表中空白项目表示该项研究参数案例少于五件，为减少误差所以舍弃。根据以上行业市值增长率，可以发现部分行业适合采用的行业采购策略类型和对中长期绩效的影响。其中市值增长率超过50%则认为存在最优策略，如果少于50%则认为该行业不存在最优策略。

三、实证结果

根据计算结果，可以得到以下结论。信息技术业、房地产业、社会服务业以及综合业的采用冒进型策略获得较大的市值增长率提高浓林牧渔业、采掘业以及传播与文化产业采用保守型策略获得市值增长率提高；制造业的最优并购策略为规划型策略；其他行业不存在明显的最优并购策略。进一步研究发现，以特定策略作为行业最优并购策略的行业之间存在一定的相似性，因此对于各行业的最优并购策略的原因分析如下。

冒进型：使用冒进型策略的公司往往实施了大量的并购行为，但股票市价增长率并未发生显著变化。尽管如此，并购仍然为企业扩大发展的重要策略。使用这一策略作为最优策略的行业中，一个典型代表是信息技术业，因为这一行业为新兴行业，技术更新换代速度快，需要不断的吸收各大公司先进的技术平台和管理方式促进发展。另外一个选择冒进型策略为最优并购策略的行业是房地产业，由于房地产资本中占有主要份额为土地和在建工程，并购使企业获取资本的最优方案。

保守型：应用这一类型的企业较少地进行采购行为，缺少完善和积极的并购策略。因此，我们很难将采购数量与中长期采购绩效寻找直接的联系起来。因此增长缓慢的，技术水平差异较大的行业是采用保守型作为最优采购策略的主要行业，例如资源采购类行业、采掘业。这类行业的发展依靠政府的审批和技术扶持，具有较强的依赖性和地域性。相比较信息技术产业，更适合采用保守型策略。

规划型：采用规划型并购方案获得成功的较少，主要为个别成熟企业制定的成功的战略，其高市值增长率与并购并没有直接联系。制造业作为各国的经济命脉，有着雄厚的发展背景和成熟的产业链，担心总体科技含量不高，技术更新缓慢，制药业的发展更多依靠营销手段扩大市场份额获取高额利率。因此制造业适宜采用规划型采购策略。

四、结论

（一）行业最优并购策略总结

根据以上研究分析，本文将沪深A股上市公司依照并购数量与市值增长率划分为三类，冒进型、保守型和规划型。其中，冒进型的并购策略适用于对技术革新要求高的行业，如信息技术业威需要不断通过并购来保持在业内竞争力的行业，如房地产业。保守型的并购策略适用于已经发展成熟并处于稳定缓慢增长的行业，如采掘业、农林牧渔业以及运输仓储也。规划型的并购策略适用于发展迅速且对企业并购依赖性不大的行业，如制造业。根据行业分类结果，本文得到各行业的最优并购策略如下：房地产、网络软件、社会服务行业最适宜采用冒进型并购策略，资源类和依靠政府管理的行业最适宜采用保守型策略，制造业最适宜采用规划性策略。

因此我们给出建议，当企业进行投资时，现根据市值和行业发展类型判断自己适合的并购策略，发现适合的方向要及时调整。即使对于刚进入市场的公司，也根据本文的行业类别进行分析再进并购判断。同时并购方也可根据此研究选择适合的并购方案，来拟补自己的不足，寻找共同发展的并购方。

（二）实证研究中发现的问题及相关建议

量化交易策略的研究篇5

CTA全称为Commodity Trading Advisor，意为商品交易顾问，是指通过给客户提供期货、期权方面的交易建议，或直接通过受管理的期货账户参与实际交易来获得收益的机构或个人。CTA 基金由专业的资金管理人，将客户委托的资金投资于期货和期权市场，并且收取相应管理费用，而CTA 则受雇于该基金，进行投资交易或投资咨询。由于CTA基金的主要投资对象是期货和期权，有别于传统基金的交易对象是股票、债券，故而CTA基金也被称为管理期货（Managed Futures）基金。

在海外，随着保险基金、养老基金等机构投资者，对另类投资的重视程度不断提高，CTA基金的规模出现了迅猛的增长。截止2012年末，CTA 基金的总规模已达到了3296亿美元，而2000 年末，CTA 基金的规模才只有379 亿美元，十一年间规模增长超过七倍。即便在2008年，对冲基金总规模曾大幅下降逾30%，CTA基金的规模也几乎没有下降。CTA基金在对冲基金中的占比，也从2007年的9.6%，提升至2012年的18.3%，五年间占比几乎翻了一番。

CTA基金和对冲基金规模变化

数据来源：Barclayhedge，好买基金研究中心，单位：十亿美元

CTA基金占对冲基金比例

数据来源：Barclayhedge，好买基金研究中心

优化资产配置作用凸显

CTA基金的快速发展，与其自身的优势是分不开的。较之传统投资，CTA基金有以下几方面优势。

首先，CTA基金的收益稳定，风险较小。

采用Altegris40指数 和标普500指数，分别代表CTA基金和股票市场走势。不难发现， CTA基金不仅自2000年以来收益率超越股市，走势也很平稳。截止2013年6月，Altegris40指数取得了5.31%的年化收益，好于标普500指数2.99%的年化收益，其10.88%的年化标准差，也好于标普500指数18.70%的年化标准差。而Altegris40指数更是以不到12%的最大回撤，将最大回撤超过50%的标普500指数远远甩在了身后。

不过值得注意的是，CTA基金指数中的成分基金较股票指数的成分股变化相对更频繁，所以CTA基金指数的表现可能具有一定“欺骗性”，即成分基金往往业绩较好，而使得指数业绩表现和风险特征，好于全行业的实际平均水平。而国外经验表明，表现较差的CTA基金，往往平均生存年限不超过三年。

其次，CTA基金与传统投资的品种相关性很小，有利于优化资产配置。

一般情况下，两种产品价格走势相关系数的绝对值小于0.3时，可认为两种产品间不相关。我们采用Altegris40指数、标普500指数、巴克莱美债综合指数、摩根士丹利欧澳远东指数和高盛商品指数，分别代表CTA基金、美国股市、美国债市、美国以外的国际股市和大宗商品的走势。经测算发现，CTA基金除了在过去3年和美债的相关系数达到0.44，在其他测算中，相关系数均不超过0.3，可见CTA与传统投资品种几乎不相关。

当一项资产与现有资产相关性很低时，加入该资产可以有效地改善现有投资组合。利用2000年1月至2012年12月的数据进行测算，原投资组合（美股和美债按6：4配置）加入适量CTA基金后，可提高组合的收益，并大幅降低组合的风险，优化了投资组合风险特性。

CTA基金改善投资配置示意

数据来源：Altegris，好买基金研究中心，数据期限2000年1月至2012年12月

最后，CTA基金投资范围广，利于分散风险。

截止2013年6月30日，CTA基金可投资于全球超过150个市场，可投资品种遍及农产品、能源、金属、外汇、股指和利率等多个领域，能够有效地分散单一市场带来的风险，并有利于寻找投资机会。

全球期货市场结构概览

数据来源：Altegris，好买基金研究中心

多元化、系统化趋势明显

CTA基金按照投资领域，可划分为多元化投资基金和专业化投资基金。

多元化投资基金同时投资于多个期货品种，而专业化投资基金专注于某一领域，如农产品、能源、金属、外汇等。截止2012年年底，多元化投资基金规模达1894.5亿美元，占CTA基金总规模的近六成，处于主流地位。对比巴克莱集团编制的多元化和三类专业化CTA投资指数，多元化投资基金较之专业化投资基金更为稳健，没有如专业化基金出现较大的回撤。自2012年，其累计收益超越专业化基金，占据了第一的位置。

CTA基金按照投资风格，可以分为自由化交易基金和系统化交易基金。

自由化交易基金的管理者，一般通过基本面分析和技术分析，结合经验作出投资判断。系统化交易基金则通过计算机系统的构建、依托计算机信号来进行交易，不添加人为的交易情绪在里面，所有人的思维已转化为计算机语言，再由计算机发出信号直接下单交易。

系统化交易基金较之自由化交易基金有以下几方面优势：交易速度快、效率高；可以最大程度上克服人类贪婪、恐惧等缺点，严格执行策略；可设立止盈、止损点等，利于风险控制；可更精确低计算流动性、冲击成本等指标，利于成本控制；有利于精细化把握投资机会。由于程序化交易有上述诸多优势，截止2012年底，系统化交易基金占CTA基金的比例超过90%，占据主流地位。对比巴克莱自由化交易指数和系统化交易指数，系统化交易基金业绩更优，且走势更为平稳。

趋势跟踪为主流

CTA基金的策略大致可分为趋势跟踪和震荡反转两种策略。趋势跟踪策略是指，基于若干技术指标，通过捕捉市场趋势而获利的策略。震荡反转策略，则依据各项指标，判断走势将要反转，建立反向头寸获益。

趋势跟踪策略和震荡反转策略各有优势和适用周期。当市场呈现出上涨或下跌的趋势时，趋势跟踪策略一般会表现较好；但当市场呈现出趋势逆转或盘整时，趋势跟踪策略表现往往不及震荡反转策略。由于时间越长，趋势越容易建立，在中长周期的投资中，一般采用趋势跟踪策略，而短期，尤其是日内交易，震荡反转策略更多地被使用。当前，CTA基金大多数采用趋势跟踪策略。

趋势跟踪策略在各市场状态下的表现示意图

数据来源：好买基金研究中心

当趋势跟踪策略和多元化投资相结合时，会收到良好的效果。以玉米、沪深300和原油三种期货走势，分别代表农产品、金融和能源三种期货市场。发现当某一个市场没有明显趋势时，其他市场可能正处于趋势之中，这使得趋势跟踪策略不必被动等待单一市场的趋势机会，策略的效果大幅提升。

元盛资产管理公司（Winton Capital Management Ltd）成立于1997年9月，是一家专注于多元化趋势跟踪策略的CTA公司。元盛投资于全球超过120个市场，范围遍及农产品、金属、能源、外汇、利率等多个市场，管理着近300万美元的资产，是当前全球最大的CTA基金公司。公司有近300名员工，其中超过一半是研究人员。元盛重视策略的研究和开发，每年都会更新策略，并将上一年度表现最好的策略出售。其交易的系统化程度极高，95%的交易由系统自动完成，仅5%的交易通过人工完成。截止2013年7月，元盛累计取得了近600%的收益，其13.07%的年化收益，远高于标普500的5.93%和Altegris40的5.61%。元盛0.62的夏普比率，也远好于标普500的0.21和Altegris40的0.3，展现出了其卓越的管理能力。

CTA基金在中国

我国期货业经过二十余年的发展，至今取得了巨大成就。2012年，全球商品期货交易量前十中，国内的期货品种占据六席，其中大连商品交易所的豆油、上海期货交易所的螺纹钢和郑州商品交易所的白糖，占据了商品期货交易量的三甲。可以说，我国的期货业规模，已经在全球市场上占据了一席之地，这为我国CTA基金的发展提供了肥沃的土壤。

2012年商品期货交易量前十

期货合约 交易量

Soy Meal Futures， DCE 325，876，653

Steel Rebar Futures， SHFE 180，562，480

White Sugar Futures， ZCE 148，290，190

Brent Crude Futures， ICE Futures Europe 147，385，858

Light， Sweet Crude Oil Futures， Nymex 140，531，588

Henry Hub Natural Gas Futures， Nymex 94，799，542

Rubber Futures， SHFE 75，176，266

Corn Futures， CBOT 73，184，337

Soy Oil Futures， DCE 68，858，554

Gasoil Futures， ICE Futures Europe 63，503，591

Soy Meal Futures， DCE 325，876，653

数据来源：FIA，好买基金研究中心

目前，我国的CTA基金还很少，处于起步阶段。只有双隆、淘利、颉昂、富麟和德源富锦等几家，且产品大多集中于股指期货市场。

双隆量化基金1期是一支以股指期货为主要投资标的的CTA基金，基金会少量投资于商品期货以分散风险。其策略以日内趋势跟踪为主，会少量使用市场中性或套利策略。截止2013年7月31日，双隆量化基金1期累计取得了1.35%的收益，年化收益率2.53%，好于沪深300指数-25.96%的年化收益。

颉昂商品对冲1期是一支以商品期货为主要投资品种的自由化CTA基金。其中长期投资以人为判断的价值投资为主，同时会少量进行日内对冲、套利以增强收益。截止2013年7月22日，颉昂商品对冲1期累计取得了147.86%的收益，年化收益率高达64.21%，远好于沪深300同期-9.98%的年化收益率。

量化交易策略的研究篇6

一、行为金融理论与投资决策模型

大量的事实证明，投资者的行为方式及其深层次的心理特征对投资活动的结果具有直接的、重要的影响，在研究复杂的金融市场时，我们必须考虑人类自身行为所具有的复杂多变性特点。在借鉴行为科学、心理学以及社会学研究成果的基础上，初步形成了以投资活动当事人的心理因素为基础的行为金融理论体系。对应于现资理论的假设，行为金融理论给出自己的理论假设：（1）人是有限理性的；（2）非完全市场的存在；（3）投资者的投资具有群体行为特征。行为金融理论基础主要有：（1）期望理论（prospecttheory1979）；（2）行为资产定价模型（bapm）；（3）行为金融资产组合理论（behavioralportfoliotheory1999）。在此基础之上构造的行为金融投资决策模型有：（1）bsv模型与dhs模型；（2）统一理论模型（unifiedtheorymodel）；（3）羊群效应模型。

二、行为金融对投资者行为的实证研究结论

1.过度自信。人的心理中往往有过分高估自己能力和知识的倾向，表现为投资决策中过分相信自身的判断和决策，而忽视了客观情况变化造成决策失误的可能性。由上交所组织完成的《中国证券投资者行为研究》指出，我国股市6500万投资者中无业者占较大比例，有理由相信这些无业者中有相当一部分人是缺乏市场竞争力的人，由于无事可做，也不考虑自己的能力，就想到股市赚钱，由此可见我国投资者过度自信之严重程度。

2.抛锚性错误。人们在对某件商品的价值进行判断时，通常需要一定的信息锚作为判断的参照标准。同样，投资者对于证券价格的变动预测也需要一定信息作为参照的锚。抛锚性往往导致投资者对新的、正面的信息反应不足。我国投资者往往是利用类似行业、板块、股本大小、经营业绩等的股票价格来衡量其投资股票的价格的。但是锚并不能长时间一直保持准确性和有效性，即锚会使投资者判断出错。

3.羊群行为。股市中的“羊群行为”是指投资者由于受其他投资者投资策略的影响而采取相同的投资策略。其关键是其他投资者的行为影响投资者的投资决策，并对他的决策结果造成影响。我国股市中存在的大量“跟风”、“跟庄”、投资基金的投资组合类同等都是典型的“羊群行为”。孙培源（2002）通过构造股票收益率的横截面绝对偏离和市场收益率的非线性检验，实证了中国股市羊群效应的存在。

4.噪声交易。非理性投资者把与价值无关的信息认为是与价值有关，或者某些投资者人为地制造虚假信息，而其他投资者无法识别其真伪，这两种信息被认为是噪声，相应产生的交易称为噪声交易。我国股市近400%的年换手率中至少300%可以归因于噪声交易。施东晖（2001）实证研究表明，由于技术分析方法在上海股票市场被广泛使用，当某此技术信号显示“上升”或“下跌”趋势时，将引发大量的买卖行为，从而强化现有的股价趋势。

5.过度反应与反应不足。过度反应是由debondt和thaler（1985）最早发现的，他们发现投资者对于近期的好消息不是做出正确的贝叶斯反应，而是过度反应致使股票价格超过其内在价值。我国王永宏（2001）运用dt的方法研究了中国股票市场的过度反应现象证实了中国股市存在着明显的过度反应现象。反应不足是指投资者对自身的判断过度自信，或是一味依赖过去的历史经验作为判断的参照标准（犯抛锚性错误），对市场中出现的新趋势和新变化反应迟钝，丧失了获利的良好时机。我国股市中存在的“轮涨效应”就是一种“反应不足”。

6.处置效应。“处置效应”是指投资者长时期持有套牢的股票而过早抛出赢利的股票的现象。这意味着当投资者处于盈利状态时是风险回避者，而处于亏损状态时是风险偏好者。赵学军（2001）等人的研究结论是：与国外相比，我国投资者更加倾向于卖出盈利股票，继续持有亏损股票。我国股市的处置效应在年末相对增强，个人投资者的处置效应强于机构投资者。

7.动量效应。在一定持有期内，平均而言，如果某只股票或某些股票组合在前一段时期内涨幅较好，那么，下一段时期内，该股票或股票组合仍将有良好表现。通过对我国股市历年大盘及个股的统计分析，我们认为无论是在大盘还是在个股上，我国股市都存在动量效应。大盘的动量效应以日为时间单位比较明显，而一些典型个股无论是以日、周还是以月为时间单位都非常显著。

8.过度恐惧与政策依赖性心理。当股市虚假消息满天飞、股市暴跌时，投资者不计成本的大量抛出股票，表现出十足的恐惧。在股市暴跌时，我国投资者往往把自己的希望寄托在政府的救市政策上，这种对政策的依赖超过了世界上任何一个国家。

9.遗憾。遗憾理论认为投资者为了回避曾经做出的错误决策的遗憾和报告损失带来的尴尬，可能避免卖掉价格已下跌的股票。还有，即使决策结果相同，如果某种决策方式能减少投资者的后悔心理，对投资者而言，这种决策方式就优于其它决策方式。因此，投资者有从众心理，倾向于购买本周热门或受大家追涨的股票，因为当考虑到大量投资者也在同一投资上遭受损失时，投资者可能降低其情绪反应或感觉。

10.暴富心理与心理。中小投资者短线频繁操作，其目的是为了快速致富。面值1元的股票炒到100多元还有人敢去追涨；公司亏损了几亿元，已经资不抵债还有人敢去接盘；st现象是指那些被冠以特别处理的上市公司，其股价在特别处理消息公布后不跌反升的现象。明知上市公司巨额弄虚作假还有人敢去炒底，这些都充分暴露了我国投资者实足的赌性。

11.轮涨轮跃效应（补涨补跌效应）。在一次行情中，如果某些股票没有上涨（下跌），那么它们就具有补涨（补跌）的潜力。没涨的要无条件补涨，没跌要五条件补跌。长期以来我国股市个股轮番炒作就是一例。

12.小盘股、新股效应。我国股市对小盘股、新股独有情忠，逢小必炒、逢新必炒已是我国股市的惯例。我们统计分析发现在过去的十年中，我国小盘股、新股的收益率显著高于大盘股和老股。但自2001年6月中国股市长期下跌及证券投资基金大量发行以来，这一状况有所改变。

三、行为金融理论指导下的证券投资策略

行为金融学的理论意义在于确立了市场参与者的心理因素在投资决策行为以及市场定价中的作用和地位，否定了传统金融理论关于理性投资者的简单假设，更加符合金融市场的实际情况。行为金融学的实践指导意义在于投资者可以采取针对非理性市场行为的投资策略来实现投资赢利目标。在美国证券市场上，目前有数家资产管理公司在实践着行为金融学的理论，其中有的基于行为金融的共同基金取得了复合年收益率25%的良好投资业绩。考察我国证券市场的投资者行为特点，我们总结出我国金融市场的投资策略：

1.针对过度反应的反向投资策略。反向投资策略就是买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票来进行套利的投资方法。行为金融理论认为，由于投资者在实际投资决策中，往往过分注重上市公司的近期表现，从而导致对公司近期业绩情况做出持续过度反应，形成对绩差公司股价的过分低估，最终为反向投资策略提供了套利的机会。

2.动量交易策略。即预先对股票收益和交易量设定过滤准则，当股票收益或股票收益和交易量同时满足过滤准则就买入或卖出股票的投资策略。行为金融意义上的动量交易策略的提出，源于对股市中股票价格中间收益延续性的研究。

3.成本平均策略。指投资者在将现金投资为股票时，通常总是按照预定的计划根据不同的价格分批地进行，以备不测时摊低成本，从而规避一次性投入可能带来的较大风险的策略。

4.时间分散化策略。指根据投资股票的风险将随着投资期限的延长而降低的信念，建议投资者在年轻时将其资产组合中的较大比重投资于股票，而随着年龄的增长将此比例逐步减少的投资策略。

5.小公司效应策略。小公司效应是指小盘股比大盘股的收益率高。banz（1981）发现股票市值随着公司规模的增大而减少的趋势。siegl（1998）研究发现，平均而言小盘股比大盘股的年收益率高出4.7%，而且小公司效应大部分集中在1月份。根据小公司效应而采用的投资策略称为小公司效应策略。

6.组合投资策略。行为金融学认为，证券市场并不是有效的（一般指半强式有效，semlstrongefficient）。这就意味着传统的证券组合投资理论中，“在有效市场中，投资者不可能获得与其所承担风险不对称的额外收益”的提法在实践中是不成立的。也就是说，通过选择合适的组合投资策略，投资者将可能获得额外收益。

7.针对羊群行为的相反策略。由于市场中广泛存在的羊群行为，证券价格的过度反应将是不可避免的，以致出现“涨过了头”或者“跌过了头”。投资者可以利用可以预期的股市价格反转，采取相反投资策略（contrarianstrategy）来进行套利交易。中国的股票市场素有“政策市”之称。考察中国证券市场的历史走势，我们会发现在重要的顶部或底部区域，在消息面上总是伴随着一些重要的股市政策的出台。不同的投资者对政策的反应是不一的。针对个人投资者的行为反应模式，投资基金可以制定相应的行为投资策略——相反投资策略，进行积极的波段操作。

8.购买并持有策略。个人和机构投资于股票应执行几种能帮助控制认识错误和心理障碍的安全措施。控制这些心理障碍的关键方法是所有类型的投资者都要实施一种严格的交易策略——“购买并持有”策略。投资者在为组合购进一只股票时，应详细地记录购买理由，而且要制订一定的标准以利于进行投资决策。长期采取“购买并持有”策略，通常业绩将超过高周转率的短期交易策略。

9.利用行为偏差。心理学和决策科学提出，在某种情形下，投资者并不是尽力使财富最大化，并且在某些情形下投资者还会在智力方面犯系统性判断错误，这些行为偏差将导致证券定价的错误，合理利用这些偏差将给投资者带来超额收益。行为型投资人则尽力寻找由于行为因素而被市场错误定价的证券从而获取超额利润。可见，对人类行为偏差的正确把握是获取市场超额利润的来源之一。

10.st投资策略。上市公司被宣布为特别处理，意味着公司陷入严重困境。但同时，st公司也成为潜在的并购目标。考虑到壳资源在中国证券市场上的稀缺性，st公司的价值无疑是巨大的。作为一种投资策略，st公司是可以被纳入证券投资组合之中的。

总之，行为金融理论寻求并确定投资者可能对新信息产生反应过度或反应迟钝而导致证券定价错误的市场情形。行为金融学投资策略的目标就是在大多数投资者认识到自己的错误以前，投资那些定价错误的股票，并在股票价格正确定位之后抛出获利。

四、应用行为金融理论指导证券投资要注意的问题

行为金融学的科学性在于它始于公理并寻求建立在公理上的理论能解释金融市场的行为。它试图理解和预测心理决策过程的系统的金融市场意义。如上所说，中国股票市场中存在着普遍的运用传统金融理论无法解释的金融现象，而用行为金融理论可以很好地解释之，并由此导致了许多有价值的行为投资策略，但在具体运用这些投资策略时还要注意以下几点问题。

1.行为金融理论本身也是处于不断发展之中。行为金融理论的投资策略是：在大多数投资者尚未意识到错误时投资于某些证券，随后当大多数投资者意识到错误并投资于这些证券时卖出这些证券。一旦证券市场的绝对多数投资者认识到这一问题并采取相同的策略，那么结果又会怎样？我们相信随着行为科学的深入研究、证券市场的不断变化和发展，会进一步发现更多的行为金融问题，并且一些已有的行为金融现象可能会淡化甚至消失。因此在应用行为金融投资策略时，要防止教条化。

2.要切忌对国外现有行为投资策略的简单模仿。现有的行为金融理论主要是在发达的金融市场产生的。我国证券市场同成熟的证券市场比较，还是一个新兴的证券市场——历史短、不规范。中国金融市场与发达的金融市场的共性与特殊性决定了我们在运用行为金融投资策略时，不是对国外现有行为投资策略的简单模仿，而应当掌握行为金融学的理论方法，对中国证券市场的行为特点进行深入研究，探索适应我国证券市场运行特点的我们自己的行为金融学投资策略。

3.行为投资策略不是一成不变的。随着金融市场的发展、金融监管的深入及投资者结构的改善，我国金融市场行为金融现象会发生很大的变化。例如小公司效应现象就不如过去明显、庄股由于监管的加强从而动量效应也明显减弱。我们预言随着管理层对股市认识的转变和管理水平的提高，我国的st现象迟早会消失。

4.不同投资者需要有不同的投资策略。将行为金融学的研究成果运用到我国证券市场的实践中，可以合理引导投资者的行为。对于广大中小投资者，要通过教育来使其趋于理性化，提高证券市场投资者的投资决策能力和市场的运作效率。对于机构投资者，要提高其投资管理水平。投资者决策中的心理偏差是与生俱来，而这些认知偏差可以通过学习、训练等手段得到有效缓解，因此，不同投资者应该采用不同的投资策略，只有呼吁所有各层次的投资者共同参与探讨我国行为金融问题，行为金融投资策略才能在我国有用武之地。

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[4]王永宏。中国股市“惯性策略”和“反转策略”的实证分析[j].经济研究，2001，（6）。

[5]施东晖。中国股市微观行为：理论与实证[m].上海：上海远东出版社，2002.

[6]赵学军。中国股市“处置效应”的实证分析[j].金融研究，2001，（7）。

量化交易策略的研究篇7

近年来，证券市场中的惯性与反转现象逐渐成为研究热点。所谓惯性现象，是指过去的赢 (输)家组合持续成为赢(输)家组合，而反转现象是指过去的赢 (输)家组合成为未来的输(赢)家组合。惯性交易策略是以股票过去的表现作为买卖判断的基础，即买入近来的强势股，卖出近来的弱势股；而反转策略则卖出近来的强势股，买入近来的弱势股。一般认为，这两种现象产生的原因在于股票价格对过去或公开的信息发生具有规律性反应。惯性与反转现象的发现，被视为“市场异象”。从理论研究的角度看，这些能给投资者带来超常收益的规律性现象是对传统资本市场理论，特别是“有效市场假说”(emh)的极大挑战，冲击着当代金融理论的基石。从投资实践的角度看，把握资产价格的这些规律性变动，可以给投资者带来超常收益，增加获利空间。关于惯性与反转现象以及相应投资策略的研究，无疑具有理论与实践的双重意义。

目前，比较成熟的研究主要建立在国外市场发达的交易机制和成熟的投资环境基础之上。本文以中国偏股型封闭式基金和偏股型开放式基金的投资行为为研究对象，这主要基于两点考虑：一是因为基金的投资决策是市场发展趋势的方向标；二是从1998年3月中国发行第一支基金至今，证券投资基金资产总规模达5008.2亿元，沪深两市上市的封闭式基金共有54家，开放式基金102家，发行基金单位6551.13亿份，基金资产净值 1050亿元，可见中国基金业取得了超常规的快速发展。在当前的市场环境下加强对证券投资基金投资行为的研究，不仅有利于倡导正确的价值观和投资理念，发展壮大投资基金，而且有利于推动证券市场的健康稳定发展和金融体制的健全完善。

二、研究设计

(一)样本选择

根据中国证监会1999年3月10日的《证券投资基金管理暂行办法实施准则第五号 {证券投资基金信息披露指引)》的规定，基金管理人应该在每个季度的公告截至日后15个工作日内编制完整的投资组合公告，并经基金托管人复核后予以公告。基金公告的内容包括按市值占基金资产净值比例大小排序的前10名股票明细，即股票名称、数量、市值、占基金资产净值比例(%)。本文将上述的前10名股票定义为“基金重仓持有的股票”，并以其作为研究样本，样本以一个季度为间隔，时间跨度从1999年3月31日至 2006年3月31日。为使样本数目尽可能达到统计检验中大样本数目的经验要求，本文选择了投资组合公告在5年以上的偏股型封闭式基金，共49支；投资组合公告在两年半以上的偏股型开放式基金，共24支，作为研究对象。数据来源于天软数据库、深圳国泰君安数据库(csmar)和金融界网站(http：//)，采用matlab和microfit统计软件。

(二)模型定义

本文根据gtm模型，做出如下改进：

首先，gtm模型对惯性反转现象的研究方法主要是先对整个市场的股票按照某一标志，如超常收益率进行排序，选择高低两端的股票构造赢家组合和输家组合，并分析这两种组合在未来一段时间的超常收益率情况。本文认为，由于资产价格对不同的信息将发生不同的反应，并且不同的资产其价格对同类信息也将产生不同的反应，因此本文基于行为金融的理论和研究方法，选择了24支开放式基金和49支封闭式基金为研究对象，以基金重仓持有的股票为样本，基于这些股票过去一段时期相对于上证综合指数收益率进行分组，分别构造赢家组合和输家组合。之所以选择上证综合指数，一是因为其作为国内外普遍采用的衡量中国证券市场表现的权威统计指标，是一个包括上证180指数、上证50指数、上证综合指数、a股指数、b股指数、分类指数、债券指数、基金指数等的指数系列；二是因为基金持股的偏好受到行为、心理因素的影响，个体差异较大，以上证综合指数来构筑赢家、输家组合，可以提供一个相对科学、统一的分析参照系。

其次，gtm模型并没有区分基金在买卖股票时所采用的交易策略的差异性，比如：投资组合中的某只股票的权重变化为负值，有可能是因为相对于通过持仓调整而将权重维持在当前水平的投资策略而言，投入到该支股票的新资金所占比例较小。然而，本文希望测量的是增加的交易量本身，而不是由价格变动或由新股票进入、退出所引发的权重变化带来的惯性估计值的改变。

如图1(以股票进退投资组合和市值为研究对象)和图2(以股票进退基金投资组合的支数为研究对象)所示，中国基金进出股票相当频繁，持股仍以中短期为主。因此，本文将基金买卖股票的行为分为三类：完全退出、新进去和持仓调整。分别考虑有股票进入或退出时对基金投资组合的影响，并检验未来一段时期超额收益的变化趋势和惯性反转的程度。这样一来，权重变化在有新资金进入(退出)的情况下总是正值(负值)，并且，在没有惯性(或反转)交易的零假设下，每一个组成部分的惯性值应趋近于零。

综合以上内容，本文提出用以检测基金投资策略的衡量指标的模型为：

其中，t表示股票j在基金投资组合中出现的次数；n表示基金投资组合中所考察的股票支数，因本文以基金投资组合中前10位的重仓股为研究样本，所以 n的最大取值为10；rj,t-k为股票j在t—k期间的收益率，按照复利方式根据股票的日收益率计算出股票的季度收益率：表示基金投资组合中股票j的权重，pjt表示t季度股票j的季末价格，hjt表明t季度投资组合中股票j的股数。

本文采用复数表示惯性估计值m，其中实部为

用来衡量基金在考察期内所采取的投资策略的综合效果。当rj,t-k>rm,t-k时，即股票i在t—k期的收益率大于同期的上证综合指数收益率，若wj,t>wj,t-1即基金增加股票j的持有市值比例，则m>0，表明基金采取追涨的惯性策略；当rj,t-k<rm,t-k时，若wj,t<wj,t-1，则m>0，表明基金采取了杀跌的惯性策略。表明基金采取了卖高的反转策略；当rj,t-k<rm,t-k时，若wj,t<wj,t-1，则m<0表明基金采取了买低的反转策略。总之，m衡量的是基金在考察期内所采取的投资策略的综合效果，如果m>0，表明基金采取的是追涨杀跌的惯性策略；如果m<0，表明基金采取的是买低卖高的反转策略。虚部数值的变化可将基金交易行为区分为新进入、完全退出和持仓调整三类。imm(i)>0，表明本期增持了股票j；imm(i)<0，表明本期减持了股票j；imm(i)=0，表明本期股票，j退出基金的投资组合；imm(i) =∞，表明新股票i进入该基金的投资组合。1表示对基金投资组合权重变化进行检验的时间跨度，当1等于1时，是对连续季度的投资权重变化进行检验；当1等于2或4时，检验的时间间隔分别为6个月或1年。本文对1分别取1、2、4时的惯性值 m进行检验。k表示基金经理的投资策略是根据本季度或前k季度的股票价格波动所做的反映。当k=o时，m值反映基金经理基于本季度股票收益率所采取的交易策略；当k=1时，m值衡量的是基金经理根据上一季度股票收益率所采取的交易策略。

三、实证结果分析

grinblatt，titman和wermers (1995)用gtm模型进行实证检验时，采用的是t—统计检验，本文考虑到每个季度的估计值不一定独立，采用fama-macbeth方法，对各个季度的横截面数据进行基金持股比例、收益率和m值的统计检验。实证检验结果见表1、表2和表3。

实证结果表明，全体股票、新进入股票这两列m值，其均值和中位数，不论是t—检验还是符号检验，都大于零，表明基金投资行为的惯性交易倾向显著。基金在有新进入股票时的m值，无论是均值还是中位数，都远远大于全体股票、退出股票的相应度量值，这表明基金在买入股票时，追涨现象十分显著；在只考虑完全退出股票时，m的均值和中位数都为负，即存在反转交易行为，这表明基金在卖出股票时，高卖的现象十分显著。

表3为基金持仓调整时的 m值，本文将它作为衡量基金投资综合效果的参照。从表3中可见，对于持仓调整策略而言，虽然其惯性估计值的均值和中位数都非常小，但均为正值。例如，对于一个季度(k=1，l=1)的滞后回报，封闭式基金和开放式基金均值分别为0.2116和0.1974，中位数分别为0.2066和 0.1574。以封闭式基金为例， 0.2116表明机构投资者在季度末持有的股票在该季度的回报率仅比上个季度开始时持有股票的相应回报率高0.2个百分点。这和grinblatt，titman和 wermers(1995)0.3个百分点的惯性估计值非常接近。随着滞后期的拉长，均值的估计值上升，而中数却仍然很小。此外，所有m估计值的分布都是偏斜的，中位数比均值小。在持仓调整的情况下，所有m值的滞后平均惯性估计值都为正数，并且在统计上显著，虽然显著值非常小。可见，不论以本季度股票回报率的变动(k=0)还是以上一季度股票回报率(l=1)作为决策依据，基金明显倾向于采取追涨的惯性投资策略。 

从投资的综合效果来看，当 k=0时，m值的均值大多大于 k=1时的均值。可见，绝大部分基金管理人倾向根据本季度股票收益率的变动同向调整持股结构，即采取追涨的惯性投资策略。其中的原因，一是因为中国证券市场属于资金推动型的幼稚市场，当大盘开始启动后，个股存在着较大的上涨惯性；当大盘开始下跌，无论是绩优股、成长股还是垃圾股都同步下跌，基金只有采取趋势投资策略顺势、借势、甚至造势，才能赚取超额利润。二是中国基金业绩评价标准粗糙。目前，对于多种风格、不同风险收益目标的基金，各基金管理公司都采用基金净值对基金绩效进行评价。由于基金经理采用同一股票研究分析平台，又为了获取市场认同，在业绩上不输给同业，不得不采取谋求短期盈利的行为，导致选股和投资决策雷同和基金投资风格趋同。

四、结论及建议

本文以偏股型证券投资基金为研究对象，分析这些基金是否存在收益的惯性反转现象。实证结果表明：在交易策略上，证券投资基金整体采用惯性交易策略，但倾向于买过去表现好的股票，尤其是收益率高于同期上证综合指数收益率的股票；不倾向于卖出过去表现差的股票，即采用高买高卖的策略。m值在考虑有新股票进退时，显著大于其他各种情况，这表明基金经理在选择新股进入投资组合时倾向追涨。并且选择股票时偏好收益率高于上证综合指数的股票。m值在考虑股票完全退出的情况下，所有的m值均为负值，说明基金在进行投资组合调整时，都倾向采用完全退出并投资新股的策略。可见在偏股型证券投资基金中，基金投资跟风、同质现象依旧存在。要改变这一现状，一方面要提高上市公司的质量，增加具有投资价值的股票数量；另一方面也应使基金的投资风格向多元化方向发展。

通过对开放式基金和封闭式基金m值的比较，可以发现开放式基金m值的均值和中位数均大于封闭式基金，说明开放式基金从投资策略上而言，更倾向于采用惯性投资策略。开放式基金与封闭式基金相比，其最大的特点在于投资者可以根据自己的投资决策随时申购或赎回。由于这种申购或赎回具有较大的不确定性，基金公司为了应付这种赎回，相比封闭式基金，短期业绩考核的压力更大，因此有更强烈的动机采用追涨的惯性投资策略。

量化交易策略的研究篇8

关键词：行为金融学 心理学基础 理论框架 理论模型 应用与意义

行为金融学是将行为主义科学的理论与金融领域的实证分析相结合的一种研究方法与理论体系，将行为科学、心理学和社会认知科学上的理论成果应用于金融市场实践而产生的学科，着重分析人的心理、情绪、社会性的行为对投资决策、金融工具的价格、市场态势的影响，它的主要研究方法是建立在心理学实证研究结果基础之上，通过对人们决策时的心理特征的假设来研究投资者的实际投资决策行为。

行为金融学，严格来说是行为经济学的分支，终究是一场将心理学实验成果运用于经济与金融的尝试性研究，从出现以来它就拥有先天性的的局限，但对主流的金融理论还是作出了有益的补充与延展，它相对于主流金融理论研究金融市场“应该”如何运行，更加侧重于研究金融市场的实际运行，并对一些异常现象作出了合理的解释，对金融学的发展有所创新与补充。

背景

现代金融理论产生于20世纪50年代，以1952年马柯维茨发表《证券投资组合选择》一文为开端。除此之外，构筑整个现代金融大厦的基本理论还有阿罗德布罗的一般经济均衡理论,夏普等人的资本资产定价理论, 米勒等人关于公司财务的MM理论,法玛的有效市场理论，布莱克斯科尔斯的期权定价理论和罗斯的套利定价理论等。这些理论大都从“理性经济人”的假设出发,这些经典理论承袭经济学的分析方法与技术，侧重均衡思想与复制技术，利用一般均衡分析和无套利分析,其模型与范式限于“理性经济人”的分析框架中，忽视了对投资者实际决策行为的分析。随着金融市场上各种异常现象的累积，模型相对于实际的背离使得侧重实际研究的行为金融学应运而生。行为金融学以心理学成果为基础对人们实际决策进行行为研究,丰富了对诸多未解之谜的解释,逐渐成为金融学研究中的一个重要领域。就研究方法而言,行为金融学与现代金融理论都是在某种假设的基础上建立模型,来解释金融市场的现象。由于人们的实际决策行为具有强烈的状态与情绪的依赖性,行为金融学所做出的不同的假设和解释是合理的,而试图为行为金融学建立一个如同现代金融理论那样的统一框架是相对困难的。

产生与发展历程

行为金融学的发展历史可以简单概括为以下几个阶段:

早期阶段。最早的行为金融可以追溯到一百多年前的创造性著作，如记录了“郁金香泡沫”的《非凡的公众错觉和群体疯狂》。凯恩斯是最早的强调心理预期在投资决策中作用的经济学家，在其有效需求的理论中，边际消费递减规律，资本的边际效率递减规律，流动性偏好都涉及人们的心理规律。他还最早地提出股市“选美竞赛”理论，以及基于投资者“动物精神”而产生的股市“乐车队效应”。

心理学行为金融阶段(从1960年至80年代中期)。这一阶段的行为金融学研究高速发展，并以卡恩曼和特沃斯基为代表。卡恩曼研究了人类实际的投资行为与经典的投资决策模型基本假设相冲突的三个方面:风险态度、心理账户和过度自信，并将观察到的现象称为“认知偏差”。卡恩曼和特沃斯基共同提出了“期望理论”，使之成为行为金融学研究中的代表性学说。

金融学行为金融阶段(从20世纪80年代中期至今)。金融市场频发的异常现象引起普遍关注，而期望理论得到了广泛的认可和实证检验，所以这个时期的行为金融学取得了突破性的进展。

行为金融的心理基础

不同于现代金融理论的关于偏好的理性假设，行为金融学利用了有关于信念、偏好的心理学的研究成果，行为金融学是以心理学对人们实际决策行为的研究和观察，实验结果作为交易者在不确定性条件下决策行为的基础，进行理论研究的。

    行为金融学研究有其情感心理学基础，包括过度自信、保守主义、后悔厌恶、损失厌恶、模糊厌恶和心境、时间偏好和自我控制。

    过度自信是关于判断心理方面最经得起考验的发现。过度自信就是投资者往往过于相信自己的判断能力，高估自己成功的机会。人们在做决策时，对不确定性事件发生的概率的估计过于自信。而且，由于自我强化的归因偏差，人们常常将好的结果归功于自己的能力，而将差的结果归罪于外部的环境，所以人们不能通过不断理性的学习过程来修正对自己的信念，导致人们动态的过度自信。人们过高估计高概率事件的发生概率，过低估计低概率事件的发生概率，或用于估计数值的置信区间过于狭窄，容易出现行为认知偏差。与过度自信易造成反应过度相反，保守主义往往造成反应不足。

    损失厌恶，是指人们面对同样数量的收益和损失时，感到损失令他们产生更

大的情绪影响。人们在从事金融活动时，其内心对利害的权衡是不均衡的，常常赋予“避害”因素的权重比赋予“趋利”因素的大得多。人们在投资活动中，首先考虑的是如何避免损失，其次才是获取收益。这种基于历史的参考点变化造成不同的风险态度，正是期望理论的基础依据。

后悔厌恶表明人们回避自主决策，避免承担责任，后悔理论认为个人在决策前通常会估计自己在未来可能出现的处境中的感受，并且采取行动造成的后悔程度要远高于没有采取行动的后悔程度。是否承担责任对投资者的风险态度影响很大，后悔理论可以在一定程度上解释道德风险。

行为金融研究亦有其认知心理学基础，包括启发式偏差、框架效应、心理账户、实证偏差等。启发式偏差包括代表性法则（选择性偏差）、可利用性、锚定效应与调整，主要涉及归因理论的成果应用。框架效应主要指情境依赖与“拇指法则”的适用性。心理账户通常和自我控制在一起解释处置效应，即低卖高买的异常行为。

    行为金融研究还有其社会性的心理学基础，包括认知的系统性偏差、信息串流、羊群效应。这里主要是指心理上的各种认 知偏差具有系统性，情感具有传播性，很难通过分散化等手段消除这种偏差。

行为金融学的理论基础与框架

行为金融学理论的基础框架包括如下:

1.认知性偏差。该理论认为，人们常常依靠经验法则作出决策，但经验法则很容易导致一些不自觉的偏差，这些差被称为启发式偏差。包括习惯关注代表性特征是否出现的“代表性偏差”，不自觉地高估容易联想到的事件的概率出现的“易得性偏差”和判断往往受初始信息影响而被固定的“锚定与调整偏差”三种形式。正是这些偏差的存在使投资者在决策时容易偏离“贝叶斯法则”预期。常见的认知偏差现象主要有：过度自信、参考点、过度反应与反应不足、典型启示和损失厌恶与后悔厌恶。该理论解释了不同个体之间对同一金融态势有着不同投资决策的合理性，信息不完全与不同的心理认知，使得投资者自身产生不同的投资判断与模型假设。

    2.有限理性。行为金融学者认为，投资者是有限理性的，投资者会犯错误。由于认知过程的偏差和情绪、情感、偏好、环境等方面的原因，投资者无法以理性的方式对市场作出无偏估计。

    3.有限套利。在现实的金融市场中，套利交易由于制度约束、信息约束、交易成本约束等而受到极大的限制。例如，市场不能提供完全替代品，在绝大多数情况下,大量的证券没有合适的替代组合, 所以套利者无法进行无风险的对冲交易。与套利有关的风险与成本主要有：基础风险（找不到完全对冲证券所带来的风险）、噪声交易者风险、履约成本（交易的费用）、模型风险、套利的时间跨度等。

    4.有限贝叶斯规则。行为金融学否定了“完美”的贝叶斯过程，认为人们在实际的决策中并非也无法按照如此完美的贝叶斯规律不断调整自己的先验预期。有限理性的人囿于自身的认知能力，在决策过程中不能做到完全理性。他们或对最近发生的事件和最新的经验给予更多的权重，忽略或忘记过去发生的事件或信息，因此导致他们在决策和做出判断时会过分着重近期事件状况，甚至仅仅关注前一期所发生的事件；或对事件发生的顺序变化做出不同的判断等等。

理论内容主要包括：

期望理论。期望理论是行为金融学的基本理论内容。卡恩曼和特沃斯基通过实验对比发现，大多数投资者并非是标准金融投资者而是行为投资者，他们的行为不总是理性的，也并不总是风险回避的。期望理论将投资者的决策过程分为编辑与评价2个阶段，其数学表达为：V(G)= ∑πi*V(Xi)，πi 是与结果相联系的决策权重，反映决策者对结果的主观价值判断 , 即衡量偏离参照点的价值变化 , 是对应变量Xi(例如财富) 的增函数。期望理论表现为加权“价值函数”的最大化 , 其权值是真实概率的函数。价值函数包括三个层面的内容: (1) 决策值的价值函数定义为对参照点 (其具体位置取决于主观因素) 的偏离 , 函数曲线上各点的斜率都是正的。(2) 价格函数在收益状态体现为风险回避的偏好，在损失状态体现风险爱好的偏好。(3) 价格函数损失状态的斜率大于收益状态的斜率 , 即损失给个体带来的痛苦程度比相同量收益给个体带来的愉快程度要大。

        图2.权重函数

期望理论成为行为金融学研究中的代表学说，利用期望理论解释了不少金融市场中的异常现象,但是并没有给出如何确定价值函数的关键的参考点以及价值函数的具体形式，制约了其发展。直到后来提出了累积期望理论，能够使其理论应用到任何数量结果的不确定性和风险赌局上。

由资产组合理论与资产定价理论，发展而来了行为资产组合理论（BPT)和行为资产定价模型(BAPM)。一些行为金融理论研究者将行为金融理论与现代金融理论二者结合起来，对现代金融理论进行完善，这成为了这些研究者的研究方向。在这方面，斯塔特曼（Statman）和谢福灵（Shefrin）提出的BPT和BAPM引起金融界的注意。BPT是在资产组合理论(MPT)的基础上发展起来的。MPT认为投资者应该把注意力集中在整个组合，最优的组合配置处在均值方差有效前沿上。BPT认为现实中的投资者无法作到这一点，他们实际构建的资产组合是基于对不同资产的风险程度的认识以及投资目的所形成的一种金字塔式的行为资产组合，位于金字塔各层的资产都与特定的目标和风险态度相联系，而各层之间的相关性被忽略了。

BAPM是对现代资本资产定价模型(CAPM)的扩展。与CAPM不同，BAPM中的投资者被分为两类:信息交易者和噪声交易者。信息交易者是严格按CAPM行事的理性交易者，不会出现系统偏差。噪声交易，是指金融市场中的噪声是指在信息不对称的情况下, 导致股票均衡价格与其内在价值偏离的、与投资价值无关的虚假或失真的非理性信息, 包括市场参与者主动制造的虚假信息和其自身误判的信息。金融市场中, 这种不具有内部信息却非理性地根据噪声来交易的投资者称为噪声交易者。两类交易者互相影响共同决定资产价格。其简单的决定式为：

事实上，在BAPM中，资本市场组合的问题仍然存在，因为均值方差有效组合会随时间而改变。后来的DSSW 模型解释了噪声交易者对资产价格的影响及其能够赚取更高预期收益的原因。该模型中, 风险资产的价格取决于外生变量和噪声交易者对现在与将来错误认识的公开信息。理性交易者出于对投资错误定价的资产而可能受损的担心从而放弃套利的机会, 不与噪声交易者的错误判断相对抗。噪声交易者在使市场价格明显偏离内在价值的基础上, 获取比理性投资者更高的收益。新进入市场的交易者因示范效应和后悔规避心理纷纷模仿噪声交易者, 从而噪声交易者占据了市场的优势, 风险资产的价格则随噪声而波动。存在噪声交易者风险的情况下，资产的实际定价相对要高于现代金融理论中的经典定价。

行为金融学的理论模型

1996年, Barberis, Shleifer和Vishny在《投资者心态的一个模型》中提出了BSV 模型,将投资者进行心理投资决策时存在的心理判断偏差分为两种偏差：其一是选择性偏差，即投资者过分重视近期数据的变化模式，而对产生这些数据的总体特征重视不够，这种偏差导致股价对收益变化的反映不足。另一种是保守性偏差，投资者不能及时根据变化了的情况修正自己的预测模型，导致股价过度反应。 BSV模型是从这两种偏差出发，解释投资者决策模型如何导致证券的市场价格变化偏离有效市场假说的 。

1998年, Daniel，Hersheifer 和Subramanyam 建立了DHS模型。该模型将投资者分为信息交易者和非信息交易者, 非信息交易者不会产生判断偏差,但股价是由信息交易者决定的。信息交易者产生两种偏差: 过度自信偏差和自我归因偏差, 过度自信导致他们夸大了私人信息对股票价值的决策权重, 自我归因导致他们降低了公共信息对股票价值的决策权重。当公共信息与私人信息不一致的时候, 对于私人信息的过度反应和对公共信息的反应不足就导致了短期的动量效用和长期反转。

1999年, Hong和Stein建立了HS 模型, 又称统一理论模型。该模型将市场上交易者分为消息观察者和动量交易者。消息观察者利用自己的观察和分析预测股票价格,并且私人信息在消息观察者之间扩散, 其局限在于投资决策完全不依赖于当前或过去的价格, 因而会产生反应不足。动量交易者力图通过套利策略来利用消息观察者的反应不足, 结果恰好走向另一个极端, 即过度反应。该模型将反应不足和过度反应统一归结为关于内在价值信息的逐渐扩散。

    2001年，Barberis，Huang和Santos将期望理论引入到股票的一般均衡定价模型中。BHS模型假设投资者偏好的形成分为两个部分，一部分是投资者消费获得的效用，而另一部分则是投资者持有风险资产的价值变化所带来的效用。人们的损失厌恶程度依赖于以前的收益和损失， BHS模型将损失厌恶的这种变化引入到刻画投资者偏好的模型中，模型的思想是:现金流的利好消息推动股票价格上升，使投资者产生前期收益，此时投资者对损失的厌恶程度会变小，他们会用较低的折现率对未来的现金流进行折现，从而将价格推到相对于当前红利更高的水平;相反，现金流的利空消息推动股票价格下跌，使投资者产生前期损失，此时投资者对损失的厌恶程度会变大，他们会用较高的折现率对未来现金流进行折现，从而将价格推到相对于当前红利更低的水平。由此引起价格红利比的过度波动。BHS模型也可以解释股权溢价之谜。

羊群效应模型。该模型认为投资者羊群行为是符合最大效用准则的，是“群体压力”等情绪下贯彻的非理性行为，有序列型和非序列型两种模型。

行为金融学的应用及意义

早期的行为金融学研究主要应用于对金融市场异象的解释。包括总量异象（包括股权溢价之谜、波动率之谜、处置效应），股利的横向回报（动量效用、长期反转、金融泡沫），日历效应，规模效应，公告效应，IPO抑价现象，股利之谜，期权微笑等等。

例如股权溢价之谜可以用噪声交易者风险、期望理论中的损失厌恶，以及BHS模型中的“模糊厌恶”及利好、利空消息的影响来解释这种高溢价要求。

动量效应和长期反转，即输家赢家效应可以从反应过度与反应不足来解释，而BSV、DHS、HS模型中都对此作出了合理的解释。

封闭式基金折价与新股发行之谜则与噪声交易者的风险相关。

后来行为金融更关注于投资者行为，以及如何利用该非理性行为造成的偏差赚取利润。再后来，行为金融的研究开始关注公司财务领域，针对投资者和管理者的行为进行分析财务异象，比如并购浪潮。现在的行为金融的研究更注重政府的政策有效性和市场效率。

    不妨例举一些基于行为金融的投资策略。第一，从众行为的投资策略，又称羊群效应。从众的投资策略虽然是在群体压力下产生的非理性行为，但它是纳人多数人投资组合的，从这个意义上讲，这也是符合最大效用原则的。第二，关注小盘股的投资策略，注重规模效应。第三，反向投资策略。采取这一策略，就是买进过去表现差的股票，而卖出过去表现好的股票，这里注重长期反转效应。第四，成本平均策略。成本平均策略是指在股市价格下跌时，分批买进股票以摊低成本的策略，能够有效降低遗憾度。第五，动量交易投资策略。这一策略的核心内容是寻求在一定期间中股价变动的连续性，包括连续买入与卖出。第六，集中投资策略。这一策略指选择少数几种被低估，可以长期投资过程中产生较高平均收益的股票，将大量的资金集中在这些股票上，长期持股直到价格得到纠正为止。

    在我国进行行为金融学研究具有独特的现实意义。首先，在经济转轨形态下，政府控制着整个经济，作为参与者和调控者的政府过多干涉市场，行为金融理论及其模型对此很有解释力。其次 ，我国的证券市场发展较晚，运作不规范，存在很高程度的信息不对称，投资者难于做到理性地评估资产价值。基本上，我国证券市场是一个无效市场，在这里市场参与者具有广泛的非理性行为。在我国的新兴市场出现的异象较多，且较为独特。第三，在我国进行行为金融学的研究具有其内在驱动力，长期来看，投资者在股市中以散户为主，注重短期行为，而且投资者的风险偏好并不同传统金融理论表现的相一致。第四，中国股票市场缺乏做空机制，市场力量不协调，存在相当多的操纵现象，价格更多地表现为单边行为。还有，中国证券市场投资的渠道受限，远期与期权市场缺乏，难以合理地套期保值和分散风险。总之，行为金融学提供了一种针对投资者非完全理性和非完全市场的投资操作策略，这对我国证券市场中的个体投资者，特别是机构投资者，具有不小的参考作用。