投资者不可不知：价值投资的四大要素

价值投资的核心是寻找并投资市场价格低于其内在价值的公司，要求投资者具备深厚的财务分析能力、独立思考和长期投资的耐心。本文深入解读了价值投资的四大要素：安全边际、成长潜力、优质管理层和市场情绪与投资者心理，帮助投资者更好地理解和应用这一策略。

一、安全边际
安全边际是价值投资的首要原则，它要求投资者在买入股票时留有足够的安全垫。这意味着投资者应以低于公司真实价值的价格购买股票，从而为投资预留出一定的风险缓冲。当市场价格低于公司内在价值的幅度越大，安全边际也就越高。

要实现这一目标，投资者需要具备对公司进行准确估值的能力，这通常涉及到对公司财务报表的深入分析、对行业前景的研判以及对公司竞争地位的评估等。

二、成长潜力
除了安全边际外，成长潜力也是价值投资者关注的重点。一家公司的成长潜力可以通过分析其市场份额、竞争优势、创新能力以及行业增长前景等因素来评估。具有高增长潜力的公司往往能够在未来创造更多的价值，从而推动股价上涨。

与价值投资的理念相结合，投资者在评估成长潜力时应更加关注那些被市场低估且具有持续增长前景的公司。

三、优质管理层
在价值投资中，优质的管理层是推动公司持续成长和实现内在价值的关键因素。一个优秀的管理团队应具备战略眼光、执行力以及诚信等品质。他们能够制定并执行合理的经营策略，提升公司的竞争力和盈利能力。

分析管理层的质量通常需要从多个维度进行，包括考察其过往业绩、了解其经营理念和战略规划，以及关注公司对股东权益的保护等。

四、市场情绪与投资者心理
价值投资不仅是一种财务分析的过程，更是一种心理的较量。市场情绪和投资者心理在很大程度上影响着股票的价格。在市场恐慌或过度悲观的时候，优质的公司股票可能会被低估，从而为价值投资者提供了买入的机会。同样，在市场狂热或过度乐观的时候，投资者需要保持冷静，不被市场的短期波动所左右。
理解和把握市场情绪与投资者心理，要求价值投资者具备独立思考的能力，不随波逐流，坚持自己的投资理念和原则。

综上所述，价值投资的四大要素——安全边际、成长潜力、优质管理层以及市场情绪与投资者心理，共同构成了这一策略的核心框架。在实践中，投资者需要将这四大要素综合起来考虑，以更加全面和深入的方式分析和选择投资标的。通过遵循价值投资的原则和理念，投资者有望在市场的波动中保持理性，实现长期稳健的投资回报。

高频量化交易对A股市场的不利影响

反观我们A股始终徘徊在3000点左右，人们戏称癌股，有种恨铁不成钢的情怀，我认为原因之一便是引入量化交易系统。

量化交易也就是程序化交易，量化交易引入的背景。
随着金融市场的不断发展，量化交易在全球范围内得到了广泛应用。在中国，A股市场是量化交易者的重要交易场所。然而，量化交易在提高市场流动性与效率的同时，也可能带来一些不良影响。本次旨在系统地探讨量化交易对A股市场的不利影响，希望能为相关政策制定和市场管理提供一些参考。
不良影响表现在:
1.市场波动性增加：量化交易策略的交易活动可能导致市场波动性增加，这可能对市场稳定产生负面影响。在高度程序化的量化交易模式下，一旦出现风险事件，可能会引发市场恐慌，导致市场波动加剧。

2.短期主义倾向：量化交易可能导致市场参与者更倾向于短期交易，追求快速的投资回报。这种短期交易行为可能导致市场上的长期投资者和价值投资者难以执行长期策略，比如机构们普遍设定3000点抄底，3300点卖出，A股不就10年徘徊在3000点—3300点之间了吗？难以跨越，这就是A股十年不涨的原因之一，进而影响市场整体的长期投资氛围。人们普遍抱怨散户频繁交易，实际上，据我所知，大部分的机构及所谓的长期投资基金他们利用量化交易进行频繁买卖，比起散户来更加频繁，人们笑称:机构投资散户化，天量交易就是这么来的，就看谁的交易系统更快更先进，可怜的普通股民们，你们不当韭菜谁当韭菜？
3.市场操纵风险：量化交易策略的复杂性和隐蔽性可能增加市场操纵的风险。利用量化交易进行市场操纵，可能会严重损害市场的公平性和透明度，对投资者利益造成威胁。
4.限制市场流动性：过于频繁的量化交易可能会限制市场的流动性。当大量订单通过量化交易系统执行时，如果遇到市场意外变动，可能会导致订单无法及时取消或更改，对市场流动性造成影响。
针对以上问题，有必要采取一系列措施来降低量化交易对A股市场的负面影响。

从价值投资与量化投资视角探讨成功投资策略

投资是一项复杂任务。在投资的世界里，无论是价值投资者，还是量化投资者，成功的秘诀都在于坚守一些核心的投资原则，这些投资原则是我研发投资策略的基石思想。以下六个原则就是其中的典型。

原则一：风险管理优于收益关注：不要亏钱为首要目标
投资的首要目标是保持资本的稳定并尽可能实现增长，即我们经常所说的“本金安全”。这也是价值投资和量化投资的共通理念。尤其在投资规模增大的情况下，风险的控制显得尤为重要。沃伦·巴菲特的投资准则就是“不要亏钱”，他强调风险的管理优于收益的追求。他成功的投资伯克希尔哈撒韦就是遵循这个原则，通过持有稳定且盈利的公司，长期获得稳定的回报。

长期资本管理公司（Long-Term Capital Management，简称LTCM）是一家总部设在美国康涅狄格州的对冲基金，其由两位诺贝尔经济学奖得主和一群华尔街的顶级交易员在1994年共同创建。然而，尽管其在成立初期取得了极为显著的收益，但却在短短四年后，也就是1998年，在俄罗斯金融危机的影响下，遭遇了巨大的损失，最终不得不宣告破产。这一案例被广泛视为过度使用杠杆和忽视市场风险的一个经典教训。

LTCM在成立时的基金规模约为10亿美元，其创始人包括了两位诺贝尔经济学奖得主Robert C. Merton和Myron S. Scholes，以及前萨凡纳行交易员John W. Meriwether。这个团队的组合看似无懈可击，他们将复杂的数学模型和深厚的市场经验结合起来，采用极高的杠杆率进行套利交易。

在初始的几年，LTCM的表现出色，年均收益率超过了40%。然而，这并未持续太久。1998年，当俄罗斯政府决定对一部分国债进行违约时，全球金融市场出现了剧烈的震动，LTCM的投资策略也随之崩溃。

LTCM的过度杠杆使得公司无法应对这场金融危机。其负债高达1250亿美元，杠杆比率超过了25倍。而这种高杠杆策略在市场稳定的时候能够带来巨大的收益，但在市场动荡的时候则可能引发灾难性的后果。果不其然，1998年9月，LTCM已经损失了大约44亿美元，其资产价值从最高的49亿美元暴跌至仅剩下约4亿美元，亏损率超过了90%。相关链接

实际上这是因为在投资领域中，一个重要的观点是，投资者面临的尾部风险远高于常态分布所估计的概率。这种尾部风险，也被称为肥尾风险，指的是那些极端事件和极端情况下的风险。尽管在常态分布下，这些极端事件的发生概率较低，但它们可能对投资者造成毁灭性的影响。

长期资本管理公司（LTCM）的案例正是一个典型的尾部风险教训。尽管LTCM在成立初期取得了惊人的收益，但它最终因为在1998年俄罗斯金融危机中遭受巨大市场风险而面临破产。这个案例提醒我们，无论我们之前赚了多少钱，只要一次遭受100%的亏损，就足以使我们亏本到无法回头的地步。因此，将风险置于收益之上，是投资者在风险管理中必须重视的一个因素。

尾部风险的特点在于，它们在常态分布的尾部处出现，远离了均值，可能具有极端的影响。在投资中，我们经常将投资回报率的分布假设为正态分布，这意味着大多数情况下，投资回报的波动将在一个相对稳定的范围内。然而，尾部风险的存在挑战了这一假设，因为它们可能导致极端的亏损，甚至超出了我们的预期。

原则二：防止过度杠杆：不借钱、不做空
在金融投资的世界里，杠杆效应是一把双刃剑。但若用得不恰，那么，它会引发灾难性的后果。因此，明智的投资者往往不寻求过度借钱或做空，而是侧重于追求稳健的收益。

金融市场中充满了来自各种杠杆使用失败的例子，这些例子形成了一个令人震惊的统计：大部分（99%）的大投资者（包括各种实业经商者）是因为过度使用杠杆，包括借款和做空，而导致失败的。这就告诉我们一个重要的信息，那就是：在金融市场上，追求高收益的过程中，保持杠杆在可控范围内是至关重要的。

然而，许多投资者常常忽视的一点是，股票投资本身就具有一定的杠杆效应。这是因为股票代表的是公司股权，而公司的资产负债表上的负债，实际上就是公司职业经理人根据公司运营需要和市场环境，确定的最佳负债比率。在大多数情况下，普通投资者并没有比职业经理人更好的专业性，来确定更具有性价比的负债比率。因此，投资股票本身就等于间接使用了一定的杠杆。

除此之外，我们还要注意到，股票相关的场内杠杆通常带有强制平仓的风险。当市场波动过大，股价下跌至一定程度，投资者可能就会遭遇强制平仓，也就是不得不在低价位出售股票以满足交易所的保证金要求。这样的情况下，投资者可能会遭受巨大损失。

而对于早期投资者，特别是规模比较小的投资者和经商人士，他们往往很难在负债端在真正的成本上获得优势。拿世界著名的价值投资大师——沃伦·巴菲特的保险公司为例，他的公司在负债端实际上拥有巨大优势，他们可以通过保险合同获得低利率、长期的负债，而这种优势对于大多数普通的早期投资者来说，几乎是无法获取的。因此，对于这些投资者来说，他们的现金流来源更多地还是依赖于工作收入和家庭资产带来的无息负债。

投资，实质上是一个管理风险的过程。而借款和做空，都是会增大风险的行为。有时候，我们看到某些投资者通过使用高杠杆赚取了高额的利润，但这并不意味着所有的投资者都可以复制他们的成功。因为每个人的投资理念、风险承受能力以及对市场的理解都不同。在这个过程中，我们需要清楚地认识到自己的优势和限制，用科学、严谨的态度去对待投资，并在理智的基础上去追求稳健的收益。

总的来说，核心的问题并不在于赚钱的规模，而在于留下高收益率。这是一个需要我们深思和不断实践的问题，我们需要时刻关注风险，理性地看待杠杆，在股票投资领域不要使用它，对于大部分人来讲，使用工资收入和家庭的无息负债是最佳选择。

这种现象在巴菲特所说的“用对自己重要的东西去换取对自己不重要的东西”中得到了充分体现。因此，在投资中，特别是对于规模较大的投资者来说，降低杠杆率是一种明智的选择。

原则三：正统计期望：综合概率和赔率
在投资决策中，综合考虑概率和赔率是一项关键任务。只有当投资的统计期望为正时，这笔投资才具备吸引力。这个原则在量化投资中被广泛应用，成为制定投资策略的基本考量。

一个典型的成功案例是爱德华·索普（Edward Thorp），他的策略基于数学模型和统计分析，能够识别出股市中存在的非理性偏差，并据此制定投资决策。索普是最早的量化投资者之一，并且得到了巴菲特的推荐。

与此相反，那些基于单纯的情绪、非理性预期或者模糊的判断进行投资的人往往会陷入亏损的境地。他们可能会受到市场热情、传闻或其他情绪因素的影响，而做出没有充分考虑统计期望的决策。这种投资方式常常是主观的、情感驱动的，缺乏基于客观数据和概率计算的分析。

对于投资者来说，积极关注统计期望意味着要将投资决策建立在准确的数据和可靠的概率计算基础之上。这需要进行深入的研究和分析，寻找具有正期望值的投资机会。通过将赔率和概率综合考量，投资者能够更好地评估投资的风险和回报，从而做出更明智的决策。这在数学上的基础是归纳法，希望通过过去的数据对未来的市场进行建模分析，做出合理的概率推断。

在量化投资中，统计期望是一个重要的概念。通过历史数据和数学模型，投资者可以对潜在投资策略的预期收益进行估计。这种数据驱动的方法可以帮助投资者排除主观偏见和情感影响，以更客观的方式进行投资决策。

原则四：数据驱动投资：长期数据（大于15年）与行为金融学理论
投资者应运用长期经验并结合理论进行投资，而这个理论最好能由行为金融学提供。量化投资就是以数据驱动，使用数学模型去寻找并利用市场的规律。这种投资方式需要有足够的历史数据，至少15年以上，并有行为金融学上可以推导原理的因子。最好找到相关的知名论文对因子的可靠性进行背书。

量化对冲基金的开创者詹姆斯·西蒙斯的 Renaissance Technologies 就是一个成功的例子，他们运用数学模型在股票市场中获取稳定的超额收益。而反面的例子则是很多依赖所谓的市场直觉或者所谓的行家内幕信息进行投资的人，他们的投资往往在没有数据和理论支撑的情况下，导致大幅度的亏损。

原则五：发展核心优势：依托能力圈投资
发展核心优势并专注于自己的能力圈是一个重要的原则。投资者应当在研发投资策略时，集中于他们擅长的领域，避免涉足自己不熟悉的领域。

比如：二级市场投资者专注于股票市场中已经上市的公司股票的买卖，通过深入研究和分析公司的财务状况、竞争优势和行业前景，做出明智的投资决策。这些投资者熟悉股票市场的运作规则和市场动态，具有较强的分析能力和判断力。

然而，这些二级市场投资者可能并不具备一级投资（例如初创企业或私募股权）所需的专业知识和资源。一级投资需要对新兴公司和行业的深入了解，以及对风险和回报的准确评估。投资者过早涉足一级投资领域，可能面临更高的风险和不确定性。

类似地，量化投资者应该避免进行宏观分析投资。宏观分析涉及对整体经济、行业和市场趋势的预测和判断。尽管宏观因素对市场有一定影响，但它们通常是复杂而多变的，很难准确预测和解读。量化投资者的优势在于利用数据驱动的模型和策略来捕捉个股的价值和市场效应，而不是依赖宏观因素。

通过专注自己擅长的领域，投资者可以深入研究、积累经验，并发展出独特的洞察力和优势。这种专业化和专注有助于降低投资决策的风险，并提高投资回报的概率。

如同李录所说的：知道自己不能够干什么比知道自己能干什么更重要，这就是描述能力圈非常精准的一句话，能力圈就是能力边界，识别能力圈的关键在于避免进入自己不熟悉或没有充分了解的领域。如果我们超越自己的能力范围进行投资，可能会面临风险和挑战。例如，如果我们对某个行业缺乏了解，那么我们就不应该盲目地投资其中的股票或项目。相反，我们应该将精力和资源集中在我们已经有优势的领域，并在这些领域中寻找更好的投资机会。

原则六：分散投资：市场、风格与行业的中性
分散投资是投资中的重要原则之一。通过市场中性、风格中性和行业中性的方式进行投资，可以有效地分散投资风险，降低投资波动性，提高夏普比率。这也是现代投资组合理论的基石，即通过投资组合方式来分散特定资产的风险。

桥水基金（Bridgewater Fund）是一个成功的例子。他们通过多元化投资的策略，避免了对单一资产或行业的过度集中，从而提高了投资组合的稳健性。在2000年互联网泡沫破灭之后，许多仅投资于互联网公司的投资者因缺乏资产多样性配置而遭受巨大损失。

分散投资的核心思想是不要把所有鸡蛋放在一个篮子里。通过将资金分配到不同市场、不同风格和不同行业的投资中，投资者可以降低整体投资组合的风险。当某个特定市场或行业出现下跌时，其他部分的表现可能相对较好，从而缓解整体投资组合的影响。

市场中性的分散投资意味着投资者在不同市场间进行均衡配置，以平衡不同市场的波动性。风格中性的分散投资是指在投资组合中同时包含不同风格的资产，如价值股和成长股，以减轻风格偏好带来的风险。行业中性的分散投资是通过在不同行业间进行配置，避免过度集中在某个特定行业，从而降低行业风险。

通过分散投资，投资者可以获得更平稳的投资回报，并降低整体投资组合的波动性。这样的投资策略可以提高投资组合的稳健性，减少因特定资产或行业的表现不佳而带来的损失。

什么是价值投资？究竟值不值得坚持？

价值投资是一种追求高确定性的投资策略，关注企业成长而非交易价格。成功的投资家通过掌握正确的价值投资方法，实现长期向上曲线。任何投资都有风险，包括价值投资，需要尊重市场，在能力范围内进行。寻找具备长期价值投资的对象需要考虑行业发展空间、公司剖析和估值分析。聪明的投资者会通过市场增加投资组合的价值，并视股票价格波动为浮云。价值的增加将累积到一定程度，价格的上涨将是必然发生的。

大部分人投资理财会选择不停地追涨杀跌，不断地通过“买进+抛出”从中获取利益，认为只要掌握了市场的“规律”，就能得到想要的财富，却很少有人考虑到“价值投资”。
什么是价值投资？
价值投资是一种追求在较长时间维度里，捕捉高确定性的投资。简单点来说，价值投资就是赚取企业成长的钱，而非当下可交易的价格。价值投资者的关注点不在于当下企业价值和价格，更关注于数轮周期波动之后是否还能取得长期较高的收益，不拘泥于眼前，更放眼于未来。

随着市场的震荡，价值投资也受到了一定的质疑，但随着社会的发展，不只有上升的曲线，也有短期的波动、动荡，在《资本市场价值投资与长期投资倡议》中也提到了，坚持长期投资的理念，理性去看待市场的波动，不要因为短期的涨跌而过度交易。
像一些比较成功的投资家都在进行价值投资，他们投资的回报多取决于企业的价值，而非股票的价格，唯有掌握正确的价值投资方法，才能抓住长期向上的“曲线”，实现最终的目的。当然，任何投资都有风险，包括价值投资，在赚取利润的同时也要服从、尊重市场，在自己的能力范围内进行价值投资。

如何寻找具备长期价值投资的对象？
第一，行业发展空间，聚焦未来市场空间大或目前市场规模大的行业。
第二，对公司的剖析，从管理层面到企业精神层面的多维度分析，例如很多企业隶属同一行业，拥有类似产品、模式、技术，但最终却有完全不同的发展路线。
第三，估值分析，企业内在价值的评估，也是价值投资考量的一项，既要考虑季报数据，又要考虑两年甚至更长远时间的估值。
以上看似简单的三点，实则需要注入很多经历去寻找。聪明的投资者会通过市场一步步增加自己投资组合的价值，而对于股票价格的波动则视若浮云。这种价值的增加，在短期看来并没有什么效果：资产的价格在短期和价值的增加似乎毫无关系。但是，在多年以后，当价值的增加累积到一定地步时（比如巴菲特以万倍为计算单位的增幅），价格随之而来的增长，则是必然发生的。

新规之下量化的重生

西蒙斯，投资领域的“量化之王”，他创造的30年间年化66.1%的收益率成为投资界的绝响，他被无数国内量化投资者视为精神偶像。1个月前，西蒙斯永远离开了他无比眷念的人世间，1个月后，上海、深圳两大证券交易所站稳人民的立场，推出量化交易管理细则，让A股投资者能在“三公”环境中跟机构博弈，也让彷徨的量化投资者看到了重生的希望。
密码破译专业出身的西蒙斯，利用破译密码的运算法则，寻找市场数据的微弱信号，由计算机自行决策交易。数学模型可以降低投资人的风险，以及所需承受的心理压力，模型没有感情，只要选定就会自动执行，克服人性在市场面前暴露出来的弱点。多年以后，国内陆续成立了类似文艺复兴科技的基金公司，他们视西蒙斯为偶像，希望能在国内复制西蒙斯的传奇。
令国内投资者趋之若鹜的西蒙斯量化到底有多传奇呢？巴菲特是无数价值投资者的精神偶像，巴菲特旗下的伯克希尔公司从1965年到2022年期间年复合收益率19.8%，超过标普500指数的9.9%。文艺复兴科技公司旗下的大奖章基金从1988年至2018年的30年间，年化收益率高达66.1%，如果扣除高昂的交易费用，大奖章也有39.1%的费后年化收益率。
国内的量化投资者们复制了西蒙斯的模式，2014年，量化交易进入中国，2015年到2018年规模逐渐增长，到了2019年开始爆发，百亿规模量化私募当年达6家。到2024年4月，中国私募证券投资基金管理人有8306家，规模超过100亿元的私募证券基金管理人约94家，百亿量化私募有33家，量化规模约1.5万亿。百亿量化私募中以股票策略为核心策略的有26家，多资产策略有6家。百亿量化私募在行情巨幅波动的2月收益率均值为5.7%。

2024年2月成为量化私募的一个转折点。
深交所在交易监控中发现，宁波灵均旗下多个证券账户通过计算机程序自动生成交易指令、短时间内集中大量下单，卖出深市股票合计13.72亿，期间深证成指快速下挫，影响了正常交易。同期，上交所也发现宁波灵均管理的多个产品大量卖出沪市股票合计11.95亿，期间上证指数短时间快速下挫。交易所限制宁波灵均3天交易，并进行公开谴责的纪律处分。一时间，量化交易利用技术、信息等优势割韭菜的质疑四起，量化交易陷入风雨飘摇之中。
在证监会统一部署坚决落实监管长牙带刺，有棱有角的要求下，站在人民的立场，对影响市场正常交易秩序、损害投资者合法权益的违法违规行为，始终保持严的基调和零容忍的高压态势，对违规交易进行快速反应，重拳出击。对宁波灵均处罚后，证监会在5月15日发布《证券市场程序化交易管理规定（试行）》，对量化全方位、系统性监管。
6月7日，深交所就《深圳证券交易所程序化交易管理实施细则（征求意见稿）》公开征求意见，同时，上交所也起草了管理实施细则的征求意见稿，并公开征求意见。细则通过程序化交易报告制度，加强机构合规风控管理，强化信息系统管理，加强交易监测监控，进行差异化收费，在发挥程序化交易在市场价格发现等方面的积极作用的同时，降低程序化交易对普通投资者的过度优势，对各项监管提出实招、硬招，维护证券交易秩序和市场公平。
交易所的实施细则在前期报告基础上进一步规定对收益互换客户等的穿透报告要求；细化对程序化异常交易行为监控指标，比如短时间内申报和撤单笔数、频率达到一定标准；短时间内大笔、连续或密集申报并成交，导致证券交易价格或交易量明显异常；短时间内大笔、连续或密集申报并成交，导致证券市场整体运行明显异常；以及其他交易所认为需要重点监控的情形；对申报、撤单的笔数、频率达到一定标准的程序化交易要从严管理、差异化收费等。
魔鬼出在细节里，量化交易基金中部分通过高频交易来获得超额收益，可高频交易在短时间内通过虚假报价再撤单这种试图操纵市场，制造假象企图诱骗其他交易者而从中牟利的行为，尤其是1秒内申报、撤单达到300笔以上或者单日最高申报、撤单的笔数达到20000笔以上，将被认定为高频交易。瞬时申报速率异常，全天多次出现个股一分钟内涨跌幅和成交数量达到一定比例的频发拉抬打压，短时间大额成交加剧指数波动等将成为交易所监管的重点。
从海外程序化交易监管经验看，普遍将高频交易作为监管重点，采取加收费用，禁止过快指令等方式严管理，交易所的实施细则结合高频交易特点和潜在风险，借鉴海外经验，在判断标准和差异化监管安排上为市场提供明确指引，旨在一定程度上削弱高频交易在技术、信息和速度等方面的过度优势，管控消极影响，让各类投资者在“三公”的市场环境中博弈。

中国目前有2.25亿投资者，自然人投资者占比99%。程序化交易的技术、信息和交易速度优势，客观上对自然人投资者带来结果不公平。实施细则重点监控可能损害其他投资者利益的异常程序化交易行为，监控指标聚焦高频交易行为等关键少数，提高量化交易成本，公平分配交易资源，维护市场公平，正是践行证监会提出的监管站稳政治性和人民性的具体体现。
量化交易到底是市场的生力军？还是魔鬼呢？海外成熟市场的程序化交易占比超过50%，美国甚至达到70%，国内目前交易占比30%左右，已经成为影响市场的一支重要力量。程序化交易在提升市场活跃度、提高交易效率方面发挥了积极作用，也在一定程度上改善了市场流动性。与此同时，程序化交易确实在一些特定时点也存在策略共振、交易趋同等问题，加大了市场波动，也因其技术、信息和速度优势，引发了市场有关其不公平性的质疑。
证监会推出量化交易管理规则之后，交易所出台的实施细则，可谓是量化在经历了2月饱受质疑之后的一次重生。作为资本市场的一股重要力量，显然不能一刀切，应该理性、正确地看待，当然也不能任其发展，不受任何约束和管控。国内量化在证监会的管理规定出来后，量化交易市场占比、换手率有所下降，交易上整体朝降低频率、审慎规范的方向发展。
监管的政治性和人民性就是让所有市场的参与主体都能在公平、公正、公开的“三公”市场中进行博弈，作为市场重要力量的量化不应该是没有规则的掠食者，只有在监管的规范之下，才不会在饱受质疑中风雨飘摇，才能真正获得重生。也只有在健康的市场秩序中，中国的量化信徒们才有机会成就西蒙斯那样的传奇。

量化交易的具体细则

这是一个数字化的时代，这是一个大数据掌控世界的时代，衣食住行，生老病死，所有的交易都囊括在其中，股市更是如此，少不了的就是量化交易，量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下，作出非理性的投资决策，这一切都是软件虎符三十六中的基础。

简单的说量化交易具有以下特点：

1、纪律性

根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

2、系统性

具体表现为“三多”。一是多层次，包括在绿色虚线配置、黄色趋势线的位置延伸，主力进出机构能量的选择、精选具体三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。

3、套利思想

定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产()错杀类型，有吸货痕迹，尚未完成主升浪或者出货)、卖出高估资产(主力已经顺利出逃)而获利。

4、概率取胜

一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

量化策略是指使用计算机作为工具，通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策。量化策略既可以自动执行，也可以人工执行。一个完整的策略需要包含输入、策略处理逻辑、输出；策略处理逻辑需要考虑选股、择时、仓位管理和止盈止损等因素。量化选股就是用量化的方法选择确定的投资组合，期望这样的投资组合可以获得超越大盘的投资收益。常用的选股方法有主力进出变化、绿色虚线变换选股、趋势跟踪选股(主要囊括在abcd预警之中)等。

1多因子选股

多因子选股是最经典的选股方法，该方法采用一系列的因子（比如突破趋势线，突破绿色虚线，突破水平面等）作为选股标准，在这些基础上归纳出来的abcd预警，满足这些因子的股票被买入，不满足或者满足过后也就是上涨之后的被卖出。

2 风格轮动选股

风格轮动选股是利用市场风格特征进行投

资，市场在某个时刻偏好大盘股，某个时刻偏好小盘股，如果发现市场切换偏好的规律，并在风格转换的初期介入，就可能获得较大的收益。

3行业轮动选股

行业轮动选股是由于经济周期的的原因，有些行业启动后会有其他行业跟随启动，通过发现这些跟随规律，我们可以在前者启动后买入后者获得更高的收益，不同的宏观经济阶段和货币政策下，都可能产生不同特征的行业轮动特点。

4 资金流选股

资金流选股是利用资金的流向来判断股票走势。巴菲特说过，股市短期是投票机，长期看一定是称重机。短期投资者的交易，就是一种投票行为，而所谓的票，就是资金。如果资金流入，股票应该会上涨，如果资金流出，股票应该下跌。所以根据资金流向就可以构建相应的投资策略。

5动量反转选股动量反转选股方法是利用投资者投资行为特点而构建的投资组合。索罗斯所谓的反身性理论强调了价格上涨的正反馈作用会导致投资者继续买入，这就是动量选股的基本根据。动量效应就是前一段强势的股票在未来一段时间继续保持强势。在正反馈到达无法持续的阶段，价格就会崩溃回归，在这样的环境下就会出现反转特征，就是前一段时间弱势的股票，未来一段时间会变强。

6 趋势跟踪策略

当股价在出现上涨趋势的时候进行买入，而在出现下降趋势的时候进行卖出，本质上是一种追涨杀跌的策略，很多市场由于羊群效用存在较多的趋势，如果可以控制好亏损时的额度，坚持住对趋势的捕捉，长期下来是可以获得额外收益的。量化择时是指采用量化的方式判断买入卖出点。如果判断是上涨，则买入持有；如果判断是下跌，则卖出清仓；如果判断是震荡，则进行高抛低吸。

仓位管理

仓位管理就是在你决定投资某个股票组合

时，决定如何分批入场，又如何止盈止损离场的技术。常用的仓位管理方法有：漏斗型仓位管理法、矩形仓位管理法、金字塔形仓位管理法等

止盈止损

止盈，顾名思义，在获得收益的时候及时卖出，获得盈利；止损，在股票亏损的时候及时卖出股票，避免更大的损失。及时的止盈止损是获取稳定收益的有效方式。

策略的生命周期

一个策略往往会经历产生想法、实现策略、检验策略、运行策略、策略失效几个阶段。产生想任何人任何时间都可能产生一个策略想法，可以根据自己的投资经验，也可以根据他人的成功经验。

实现策略

产生想法到实现策略是最大的跨越，实现策略可以参照上文提到的“一个完整的量化策略检验策略实现之后，需要通过历史数据的回测和模拟交易的检验，这也是实盘前的关键环节，筛选优质的策略，淘汰劣质的策略。

实盘交易

投入资金，通过市场检验策略的有效性，承担风险，赚取收益。

策略失效

市场是千变万化的，需要实时监控策略的有效性，一旦策略失效，需要及时停止策略或进一步优化策略。密集数据计算没有主力运作的股票，往往会成为被市场抛弃的股票，最终的结果都是跌跌不休，可谓是：自古持筹空悲切，此恨绵绵无绝期。

实盘交易

投入资金，通过市场检验策略的有效性，承担风险，赚取收益。策略失效市场是千变万化的，需要实时监控策略的有效性，一旦策略失效，需要及时停止策略或进一步优化策略。

密集数据计算没有主力运作的股票，往往会成为被市场抛弃的股票，最终的结果都是跌跌不休，可谓是：自古持筹空悲切，此恨绵绵无绝期。

价值投资vs量化投资，你站哪一派？

在股票投资的市场中，存在着各种各样的流派和观点。
股神巴菲特的“价值投资”已广为流传，甚至被人们奉为金科玉律。
不过近几年，随着计算机深度学习、人工智能的发展，“量化投资”这四个字越来越频繁地出现在人们视线里。
事实上，量化投资和价值投资的关系并不是很多人认为的互不相容、互相抵触，恰好相反，量化投资的很多策略思想都是来自于传统的价值投资和技术分析的。但是利用数学和模型的方法，可以对传统的策略进行定量处理，从而提高获胜的概率。

价值投资
股神巴菲特的“价值投资”已广为流传，价值投资的主要思想是：选择那些价值被低估的商品（包括股票等一切可交易的东西），并长期持有，直到其可收益的价值体现出来为止。
事实上，价值投资是一种被动投资。它的实质是要求慎重选择，尽可能地减少投资行为以避免人性因素带来的决策风险，因为人为的风险有可能比市场本身的风险还要大。
价值投资就像农民选一个合适的季节播种，然后按照计划浇水、施肥、看护，不会天天把泥土扒开看看又长高了多少，更不会在冬天抱怨没有收成。
农民要做的是选好种子，把握播种时间点，细心地照料，这些做好后，可能会经历短期的天寒地冻，只要种子没问题，土壤没问题，不会阻碍收获季节的到来。
如果农民在选择种子的过程中出现失误，看错了种子或者土壤出现了变化，价值投资就出现逻辑上的错误，需要止损离场。
其实，对于普通人来说，价值投资其实存在三个缺陷：
1. 难找到：要找到别人没发现的、价值被低估的东西绝非易事，即便普通人找到了，也很可能被权贵资本抢去了。
2. 拿不住：就拿数字货币来说，有多少人在BTC几百几千的时候给全抛掉了？又有多少看到波动10%的价值股，还能坐得住？资本实力往往决定了人的眼界和格局。
3. 等不起：人生有多少个10年，双手都数得过来！巴神的真正财富也是在50岁后开始猛增的，其原始资本的积累也不是通过温柔手段获取的。

量化投资
量化交易，就是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种大概率事件，以制定策略。量化交易能够极大减少投资者情绪波动的影响，避免了在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
总的来说，量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易、资产配置、风险控制等。
詹姆斯·西蒙斯，量化投资之父，对冲基金之王，旗下的大奖章基金平均年回报率约35％。
西蒙斯被称为“模型先生”，仅依靠数学模型，开辟了一套稳赢的量化交易之路。
这里的数学模型主要是通过对历史数据的统计，找出金融产品价格、宏观经济、市场指标、技术指标等各种指标间变化的数学关系，发现市场目前存在的微小获利机会，并通过杠杆比率进行快速而大规模交易获利。
事实上，成功的价值投资，必然是能够满足量化技术的检验的。例如彼得·林奇发现，股票在短期内的表现与公司的财务表现无关，但从长期来看，二者的相关性是很高的，比如说随着公司的净利润不断创新高，公司的股票价格也倾向于不断创新高。量化分析者如果按照这个思路做一个模型，是可以检验得到的，当然在这个模型中，时间的跨度应该是一年到几年（或者更长），而不是几个月或几个季度。所以说，真正的价值投资，肯定是可以得到量化投资模式的检验的。
在量化投资中，有些策略不一定是基于长期投资，而可能是在于要把握市场在某些环境下和某些阶段对有效性的偏离。至于如何判定市场处于失效状态，量化投资者会开发相应的策略模型，一旦市场状况符合模型的要求，系统就会提示交易机会的来临，从而开立交易头寸。而量化投资的模型之所以有效，就是因为基于金融市场的大数据，股价偏离了股票的内在价值。
A股投资长期难以摆脱靠天吃饭的局面，牛市撑死、熊市饿死成为常态，而量化投资可以全天候、多维度进行大类资产配置。一个有效的多策略量化模型可以涵盖股票、债券、商品、海外市场等多种大类资产，且不仅可以做多，而且可以做空，无论是单边市还是震荡市，总有一种策略可以适应发挥。
那么你会站价值投资还是量化投资呢？

量化投资的几个优势你清楚吗？

量化投资在最近的40年之所以取得如此巨大的发展，得益于其不同于传统定性投资的理念和处理方法，量化投资相比传统投资方法的优势主要表现在以下几个方面：
(一)科学验证
与传统定性投资相比，定量投资更加强调对投资思想的科学验证。例如，一些投资者认为管理质量好、产品质量高的公司的股票更有可能带来长期回报。而另一些投资者却认为在中国这样的新兴市场，利用市场情绪和技术分析更能取得高市场回报。两种投资者都分别给出一些成功的案例来支持自己的投资逻辑。
那么，这两个投资理念哪个更有效呢?量化投资方法会基于历史数据对这两种投资思想进行验证，通过构建两个不同的投资模型，分别反映上述两种投资思想，以验证这些思想的长期有效性，而不仅仅在某一时期某种市场甚至某些个别事例上正确。量化投资策略研究人员会采用长期历史数据和大量股票进行研究，只有在多数情况下有效的思想并通过有效性检验的策略，才会在最终的投资模型中被采用。

(二)纪律性
虽然量化投资模型是由人根据不同的投资逻辑设计的，然而具体交易订单的执行却完全由模型独立执行。通常投资者在形成自已的投资逻辑时会比较理性，但在模型的执行阶段却不可避免地受制于人性的弱点.表现出对投资不利的贪婪和恐惧。基于对量化投资模型思想的信任，量化投资会严格执行模型所产生的交易单，仅在特殊的情况下对交易单进行个别修改。
这种由模型确定交易的过程能帮助我们克服交易中的人性弱点。总之，量化投资以先进的数学模型替代人为的主观判断，借助计算机系统强大的信息处理能力具有更大的投资稳定性，极大地减少投资者情绪的波动影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。
(三)妥善运用套利的思想
量化投资正是在找估值洼地，通过全面，系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。传统投资管理人大部分时间在分析哪家企业是伟大的企业、哪只股票是可以翻倍的股票;与定性投资经理不同，定量基金经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的，在低风险下获得显著的收益。
(四)以大概率分散化获胜
量化投资通过不断地从历史数据中挖掘拥有较大概率在未来重复的历史规律并且加以利用。另外，量化投资策略依靠优化配置准确实现分散化投资大量的股票取胜，而不是依靠一只或几只股票取胜，从而在有效控制风险的前提下实现收益率的最大化。

量化分析是什么意思

量化分析是指利用数学、统计学和计算机编程等技术，对金融市场数据进行系统化分析和建模，以发现市场规律并制定交易策略的过程。在金融领域，量化分析常常被用于开发自动化交易系统，以便更有效地进行投资和交易。

当我们谈论量化分析时，我们指的是一种利用数学、统计学和计算机科学等工具和技术，对数据进行系统化分析和建模的方法。这种方法旨在通过量化的方式来理解和解释现象，以及预测未来的走势和趋势。
在金融领域，量化分析通常用于分析金融市场数据，例如股票价格、利率、汇率等，以及宏观经济指标。通过量化分析，我们可以利用历史数据和市场指标，应用数学模型和统计分析方法，来发现市场中的规律和趋势，以制定交易策略和投资决策。
量化分析的方法包括但不限于回归分析、时间序列分析、因子分析、机器学习等。这些技术可以帮助我们识别市场中的交易机会，预测资产价格的走势，进行风险管理和资产配置。通过量化分析，投资者可以更科学地进行投资决策，提高投资效率和风险控制能力。
总的来说，量化分析是一种基于数据和数学模型的分析方法，它可以帮助我们更好地理解和应对复杂的市场环境，提高投资决策的科学性和准确性。