量化投资分论坛：ESG投资蓬勃发展 ETF工具大有可为

       5月28日，在富国基金主办、中国证券报特别支持的“启航十四五，投资新征程”的第十届富国论坛“掘金ETF及港股市场投资”分论坛上，多位嘉宾分享了对于指数投资、ESG投资和港股市场投资的最新研判。

　　中证指数公司研究开发部总监赵永刚以“ESG 投资在中国：价值与展望”为主题发表演讲。赵永刚指出，ESG投资是金融市场落实“碳中和”战略的一个很重要的抓手。第一，ESG投资提供了一个具有共识的可持续发展的框架。第二、ESG标准是可以复制的。第三，围绕着ESG整个理念和投资端打造了一个投资生态，既能给公司提供一个直观标准，又能通过指数发展基金产品。最后，ESG理念可以为养老金等长期资金提供一个投资工具。

　　赵永刚表示，从整个未来的发展来看，ESG投资如果想在国内蓬勃发展还有几个方面的期望：

　　第一个期望是中国的ESG标准在全球能够有影响力。第二个期望是上市公司在ESG信披方面可能有一个比较大的改善。第三个期望是有越来越多的投资机构能够践行ESG投资，践行ESG理念，从投资端发挥资本市场促进整个绿色产业的发展。第四个期望是通过ESG投资来促进我们整个绿色产业，促进整个碳中和战略的落实。

　　富国基金ETF投资总监王乐乐以“制胜 2021，ETF发展与策略”为主题发表演讲。王乐乐表示，ETF是一类优质的投资工具，让投资变得更加简单，不用去盯具体公司的详细情况，只要把握好大方向、大趋势，或会带来比较不错的收益率。从长期投资角度来看，未来可以在优质赛道里按照节奏去布局。投资的过程中需要关注盈亏比。中国资本市场，尤其在这样一个经济增速逐渐下台阶的过程中，龙头股核心集中度在提升，带来非常大的分化。在此环境下，借道ETF进行资产配置是一个不错的选择。

　　富国基金海外权益投资部基金经理赵年珅以“低估值vs新经济，港股怎么配”为主题发表演讲。赵年珅表示，从长期方面看，公募基金对港股的配置比例不断上升，在公募基金大扩容的背景下，港股流动性提升、流动性折价收窄，尤其是消费、医药和科技等赛道。此外，伴随着人民币的升值，整个港股市场估值吸引力或进一步增强，海外资金也在不断流入香港市场。

　　围绕港股市场的投资机会，赵年珅认为，港股市场在三大领域具有优势。首先是互联网行业，内地市场最大的互联网企业几乎都在港股上市，尽管年初遭遇了一些监管的风险，但一些公司已经体现出了价值；第二是港股在服务性消费(比如物业，教育和博彩)和生物科技领域存在稀缺性标的，投资者可以通过选股获得alpha; 第三，从长维度看，比较看好智能汽车渗透率快速提升带来的行业性机会。

来源：中证网

大咖在宁探讨“后疫情时代商务智能与金融科技”

      作为南京工业大学合并组建20周年暨办学119周年“科技创新月”系列活动之一，5月29日—30日，第十一届商务智能与金融工程国际会议、第二届金融科技国际会议暨管理科学与工程高端论坛在宁举行，与会专家畅谈“后疫情时代的商务智能与金融科技”。来自全国75所高校约500余名专家和研究生参会。

       突如其来的新冠肺炎疫情加剧了社会业态的深刻变革，大量数字化、智能化服务和场景需求更是呈现爆发式增长。后疫情时代全球价值链将会趋向短链化、区域化和扁平化，数字化、网络化、智能化的商务服务势不可当。

       教育部长江学者特聘教授、清华大学讲席教授陈剑基于数字化情境，探讨了企业运作管理的系列解决方案，对后疫情时代实现我国制造强国和智慧企业，解决“卡脖子”问题具有重要意义。他说，为了解决传统零*的困难，近年业界积极开展全渠道方面的探索，例如盒马、京东、亚马逊等。大数据情境下，企业的运作管理随之改变，包括基于大数据的智能生产调度，基于大数据的智能系统维护，面向平台的实时供需匹配与定价策略等。

       中国科学院大学经济与管理学院教授李建平分享“大数据环境下的风险管理”。他说，大数据最明显的优势在于识别正在出现和发展的趋势。比如，2020年的新冠肺炎疫情防控是一场典型的数字时代的抗疫战。随着云计算、大数据、5G等新一代技术的普及应用，大量的行为轨迹都被数据化，这为此次抗疫大考期间运用信息化手段进行科学精准防控奠定了基础。此外，大数据还可以帮助形成庞大的数据管理信息系统，能够从各个层面实现信息以及资源共享，减少行业之间的壁垒。

来源：中国江苏网

智能交互解码全真互联网，远传科技赋能金融行业

       “现在，一个令人兴奋的机会正在到来，移动互联网十年发展，即将迎来下一波升级，我们称之为全真互联网……我相信又一场大洗牌即将开始。就像移动互联网转型一样，上不了船的人将逐渐落伍。”

       被誉为业界风向标的马化腾在腾讯文化年度特刊《三观》前言中如此写道。

       “全真互联网”面世后，引起广泛关注和讨论。

       全真互联网的核心要义可以总结为：全面地脱虚向实。从全真互联网想要带来的效果来看，智能交互、5G、数字化是其中重要标签。它主要通过高科技的手段，从听觉、视觉、触觉等方面打造全景式的交互体验，让人沉浸在精心营造的幻妙氛围中，穿梭于现实与虚拟之间。

      远传科技重拳打造5G场景下的智能金融服务解决方案，以文字、语音、视频交互为主要研究对象的智能交互技术融合5G技术为金融客户实现服务营销体系全面数字化释放潜能。

›› 方案背景

      目前金融行业主流的客服系统主要侧重于语音以及多媒体接入，无法做到实时的视频交流；随着业务发展，获客渠道日益丰富，亟需进行系统改造升级，拓宽服务渠道。金融行业采用智能交互技术转型升级需求日渐迫切。作为智能交互领域的领军企业，远传科技在中小银行市场具有领先的地位。

›› 方案介绍

       远传科技的智慧金融解决方案针对金融系统的服务流程优化、风控管理优化、人性化服务等方面对传统技术进行优化和提升，在业务导引、业务**、营销及数字客服等服务场景，为消费者提供个性化、智能化的服务。

›› 方案三大“看点”

5G视频客服创造“全真”交互体验

      过去的很多年里，互联网一直被认为是虚拟经济。当互联网变得“全真”，借助VR、AR技术的逼真还原身临其境般体验。而5G的发展，则为这些提供了支撑。

       远传科技在传统呼叫中心的基础上，通过增加视频接入手段以及视频处理技术，使得坐席在提供传统语音服务的基础上，还可以提供面对面的视频服务，实现真正的交互式客户体验。相比于传统的文字客服及电话客服，视频交互不仅能够让客户突破时空局限享受服务，更能照顾到客户情绪，智能地帮助用户解答问题、身份认证、加强风控，让客户享受到便捷人性的服务。

5G数字人打造多模态金融交互体验

      “全真”为传统产业与新技术融合催生崭新的场景与模式。比如，智慧城市、智慧家庭……未来，整个世界都更加智慧。而智慧的前提就是，全面数字化，以及数字化的真实价值化。

       远传科技基于先进的人脸识别、自主导航、目标追随、自然语言理解、语言合成和声纹分析等技术，通过语音交互与触屏交互相结合实现与客户的友好交互。通过数字人进行服务导引，在分担工作人员客流压力同时，保证服务的标准规范，保证服务质量；在业务**环节，数字人可生动形象地指导用户更便捷地完成操作，并结合机器视觉识别加强风控，较少电信诈骗、冒充身份等情况的出现；数字人还可提供更佳的人机交互体验，在营销过程中减少用户的抵触，更人性化地介绍产品和服务。

全媒体智能客户系统实现一体化运营管理

       一切的技术最终都要服务于人，继续深化人与人的连接，服务与服务的连接，让连接创造价值，这是我们不断进化的方向，也是远传科技的一贯坚持。

       远传科技从客户经营角度出发，以核心业务系统基础数据为基础，进行全媒体智能客户系统建设并搭建一体化的运营管理支撑平台，打造集自助、人工服务于一体的业务服务热线，同时具备智能语音导航、基础坐席、智能排班、知识管理、业务交易、智能质检等管理功能，辅助开展人员管理、排班管理、现场管理、质量管理等，并通过员工个人门户、管理后台、大屏等方式实现管理操作和数据展示。并且具备良好的扩展性，支持业务种类和服务内容的不断增加， 优化服务协同、智能辅助、运营管理等功能。

       全真互联网打破真实与虚拟接线，让虚拟与真实的界线越来越模糊，而5G的高带宽、低延时提供了更多人机交互的可能，为客户服务为客户带来更好的体验。远传科技致力于运用视频技术、数字人、AI能力等更丰富的交互形式，聚焦金融领域业务场景，实现与用户与客服的交互，为用户提供创新交互体验，帮助企业利用创造出更丰富的智能交互应用场景，促进整个智能服务产业链的价值跃升。

来源：搜狐网

财富管理即将进入黄金十年 行业迎来智能投顾时代

       在投资环境震荡、股市结构化盈利的背景下，中产对于资产配置的机会和风险也变得较为敏感，不少投资者开始寻求专业的投顾服务。

       与此同时，财富管理机构也正在迎来行业变化。2019年10月，中国证监会推出基金投顾试点业务，有18家机构先后获得投顾牌照。2021年4月底，25家公募和券商相继参加了证监会的基金投顾业务答辩。随着获得牌照的机构逐渐扩容，基金投顾有望迎来高速发展期。

       对此，平安证券研究所表示，基金投顾是买方投顾模式，以客户价值为核心，回归财务管理本源。在这种模式更强调咨询服务在投前、投中、投后环节的核心作用。

       全球领先的管理咨询公司麦肯锡分析，截至2020年底，以个人金融资产计算，中国已成为全球第二大财富管理市场、第二大在岸私人银行市场。预计到2025年，中国财富管理市场年复合增长率将达10%左右，市场规模有望突破330万亿元人民币。

       另一方面，对标世界发达经济体，与美国相比，中国居民的金融资产占比明显偏低。中国的资产配置仍存在优化空间，这预示着未来财富管理市场拥有巨大发展前景。

       麦肯锡预测：财富管理将迎来黄金十年，商业模式由产品销*转向“客户需求驱动的投顾模式”。

       如今，投顾模式成为财富管理行业的发展方向。与此同时，智能投顾作为新基建应运而生。

       据了解，智能投顾是利用量化算法为客户提供投资**服务的一种模式。通过了解投资者的财务状况和风险偏好，为客户制定符合其自身状况的资产配置组合。

       智能投顾将通过技术手段优化投顾业务流程，进而提高从业者工作效率，还可以大幅降低传统财富管理行业中的人力成本，同时为投资组合进行节*安排，降低投资者的*务成本。

       理享家团队认为，在市场震荡的背景之下，智能投顾将成为驱动行业发展的技术关键。同时指出在特殊时期，从业者更需要坚持守正出奇，通过合规化创新、专业化创新、持续性创新，帮助投资者穿越发展周期。

来源：金融界

私募巨头推出零赎回费“劝退”投资者，量化基金为何不香了？

       虽然今年以来的A股市场核心词依旧是“震荡”，但是在量化基金并没有成为逆袭震荡市的杀手锏，部分头部量化私募更是收益平平。

       在5月份，量化私募巨头幻方量化更是推出了中性产品“零赎回费”的政策，这一举动被视为是鼓励投资者赎回中性产品。根据中国证券报报道，幻方量化人士介绍称，此前，旗下中性产品持有时间不足一年的，确实是有赎回费的。现在的新费率是针对不足期限的，免除赎回费。

       量化私募巨头鼓励客户赎回，很大部分原因在于低迷的行情波动结构影响了策略表现，基金业绩乏善可陈。从私募排排网数据来看，市场上781只股票市场中性产品今年以来平均收益仅为0.90%，在量化策略的子策略中排名倒数第一。而受期货市场火热行情带动，管理期货复合策略平均收益4.42%，排名第一。

股票市场中性惨遭“吊打”，量化CTA“风光无限”

       对于量化私募来说，规模更是一把双刃剑。资金的大量涌入，公司规模得以迅速扩张，也更容易吸引到人才的加入，从而加速公司的发展。但是当管理规模远超公司的策略容量，而公司又未能及时对模型和策略进行升级迭代时，规模又往往会拖累私募基金的业绩，也是常说的“规模是业绩的杀手”。

量化私募发展迅速，各策略间业绩分化明显，今年以来股票量化基金明显跑输量化CTA。

       与主观投资不同，量化投资是利用计算机技术，加上采用一定的数学模型去实现投资理念、投资策略的过程。不过主观投资和量化投资并非完全对立，比如人工智能就是人机交互的过程，也有国内头部的量化私募也引入了基本面分析团队辅助投资。

       市场中性策略是指同时构建多头和空头头寸以对冲市场风险，也可以理解为在指数增强产品基础上，使用股指期货等对冲工具剥离市场涨跌，获取超越大盘的超额收益。在牛市中，股票策略市场中性的表现并处出色，但是在熊市中，市场中性的优势会很明显。长期来看，股票市场中性基金的收益率与股票指数的收益率相仿。

       不过由于春节过后市场迅速陷入持续调整，成交量较为低迷，加上对冲成本的提升，市场中性产品的收益率也是受到制约，股票市场中性策略的平均收益在量化基金中也是垫底。

       量化CTA成为今年的“香饽饽”，管理期货复合是今年以来量化基金中表现最佳的策略，今年以来平均收益4.42%。该同时投资于两种子策略以上，且投资于每种子策略的资产不超过基金总资产50%的。

       不仅管理期货复合策略夺冠，量化趋势今年以来平均收益4.21%，在量化基金中排名第二。与主观趋势策略不同，量化趋势侧重于利用计算机系统构建数理模型判断未来期货品种的走势，取代人的主观判断进行投资决策。并且通胀的大背景下，大宗商品市场波动性大概率持续加大，聚焦期货市场的量化CTA依旧具备不错的配置价值。

头部量化私募扎堆上海，百亿巨头成绩单发布

       得益于量化策略风险可控，收益稳健，与股票市场相关性低等特点，越来越多的量化私募近几年得以快速成长，管理规模也是拾级而上。

       截至5月初，国内百亿私募私募机构数量已经达到13家，在百亿私募中占比接近20%。由高亢创立的衍复投资更是创下不足一年就规模破百亿的记录。

       在2019年初，高亢带领自己核心策略以及技术团队从原某头部私募管理人离开，并成立自己的私募公司衍复投资，2020年衍复投资管理规模便突破百亿。衍复投资将公司定位为“应用科学技术对二级市场进行量化投资研究的投资公司，目前公司旗下主要发行指数增强策略、市场中性策略两类产品。

       从头部量化私募的地区分布来看，上海依旧具备得天独厚的发展优势，在13家百亿量化私募中，就有5家来自上海，分别是鸣石投资、金锝资产、明汯投资、启林投资、衍复投资、天演资本。由于量化投资是由国外传入，在中国的发展历史并不长久，百亿量化私募的创始人多为海归派，上海的政策优势更是吸引他们在此落地发展，而毗邻上海的杭州，也有幻方量化作为代表。

       虽然不少投资者感慨量化是深圳私募的短板，但是深圳地区依旧有诚奇资产、进化论资产两家百亿量化私募。诚奇资产成立于2013年，2014年完成备案登记，公司核心人物何文奇曾在千禧基金任职研究员，2010年开始参与国内市场的量化对冲，经历了整个A股量化的各个阶段，积累了大量实战经验。进化论资产的创始人为王一平，与其他百亿量化私募略有不同，进化论资产是“主动+量化”双驱动。

       量化基金以追求绝对收益为目标，与主观策略相比，波动较小，整体表现依旧可圈可点。从头部量化私募今年收益来看，13家百亿量化私募全部获得正收益，天演资本今年以来收益***排名第一，鸣石投资以***的业绩入围前五。

       鸣石投资今年的出色业绩表现与持续稳定的研发投入息息相关，公司策略研发人员配置在行业内处于领先水平。在鸣石投资看来，量化投资竞争的本质是人才的竞争与体制的竞争。量化策略超额收益来源于策略的高水平迭代升级，策略迭代升级与策略团队持续的研发以及全球顶级人才的加入密不可分。

       目前，鸣石投资已构建完善的策略研发产业链，将策略研发流程拆分成几个核心环节，并在每个核心环节招聘全球最顶尖的人才，通过各个环节的边际提升最终给客户带来业绩全局性的提高。

       展望未来，鸣石投资认为国内量化投资机构的数量和管理规模还会持续扩张，复制美国量化投资的发程历程。目前，美国管理规模头部的量化投资机构，策略投研人数超过500人，国内投研方面还是有很长的路要走。相信在不久的将来，随着大量策略研发人员的持续投入和市场环境的改善，中国也会出现一批管理规模超千亿的量化机构。

来源：新浪财经

回顾中国股市一个最简单的量化投资方法，15年时间盈利超过3倍

导言：不少股民进入中国股市交易，如同红楼梦里的刘姥姥进入了大观园，一切都让他们感到新鲜有趣，甚至于还“博弈娱乐性”丰富。但是股民们对于究竟要怎么样才能在股市里持续地赚钱盈利，却是一直缺乏稳定有效的办法。

不少人口中的能通过“量化选股”和“量化投资”来在股市里面赚钱，真的有这么神奇吗？今天料哥就和大家分析一下，和大家每天学习一点金融财经、证券投资知识。

作者：财经有料哥，编辑：小天，欢迎在阅读文章后关注、点赞。

量化投资和量化选股是什么？

量化投资，一个不少股民可能听说过却又不了解的“高大上”**，其实是指通过采用一些数量化的统计分析和研究方式，建立起一套系统的选择投资标的和具体交易时间的投资交易模型，部分还会使用到计算机程序来发出买卖证券的交易指令，以及配套的风险控制系统，以能够获取“较为稳定的投资收益”为目的所进行的交易方式。

量化投资在海外证券市场和金融界的发展已经有超过三十年的历史，因为投资业绩稳定、市场规模和份额不断扩大，得到了全球越来越多的投资者们所认可和接受。

量化选股是其中的一个具体操作的实施过程，指通过上述的量化手段选择拟投资的证券标的。

量化选股和量化投资其实就一直在各位股民身边

看完上面的介绍，可能不少股民还是认为量化投资过于高大上，与自己没什么关系。其实所有的股民都有接触过量化选股，它也没有这么玄乎，一直静静地陪伴在各位证券投资者们的身边。

比如，我们现在讨论起中国股市行情的涨涨跌跌、起起伏伏，都离不开要以深证指数、沪深300指数、中证500指数等等这些核心的证券市场指数来作为参考标准，这些证券市场指数其实就是最常见的“量化选股”，它们就是按照一些既定的量化标准来选择相应的成份股，并通过统计编制成股票指数！

证券投资者们常见的各个证券指数选择标的和统计计算的过程，就是一种最基本的“量化选股”模式，如果你依据这些经过“量化选股”选出来的指数进行证券投资，那么就是一种“量化投资”了。

听完财经有料哥这么一介绍，大家是不是立马觉得量化选股和量化投资其实并不是多么地高高在上、遥不可及，而是可以这么接地气。

金融界和投资机构都在使用的沪深300指数

介绍完最为常见的量化投资和量化选股，财经有料哥进一步分析介绍股民读者们最为关心的“能不能通过量化投资赚钱”的问题。

成千上万的股民只关心反映上交所股市情的沪指，以它来代表整个中国股市行情的涨跌起伏，甚至是很片面的。

毕竟虽然深交所与上交所有很接近的股市行情表现，但还是存在一定的差异，用上证指数来反映沪深股市的整体表现明显不够客观全面。

金融界和证券投资机构平时更多使用的其实是沪深300指数，来衡量中国股市行情表现。因为这个指数包含了上交所和深交所的合计300只成份股，能比上证指数更加全面和客观地反映沪深股市行情。

形成沪深300指数的过程，其实就是一个严格而标准的“量化选股”过程，通过严格的和可计量化的选股标准，从三千多家上市公司当中筛选出三百家上市公司成为这个指数的成份股。

量化选股真的能赚钱吗？

我们来看一下沪深300指数的历史表现：

这个指数是以2004年12月31日收盘时的股价为计量基准，起始指数为1000点。最新的收盘点数为3973.01点，意味着在将近15年时间里，你如果按照沪深300指数的量化选股模式进行证券投资，你将可以取得三倍的投资收益。

这个投资收益率，要比被为数不少股民所诟病的“十年如一”的上证指数同期134%的累计涨幅要高出很多！

结论

这个最简单甚至最“傻瓜”的量化选股和量化投资模式，长期来看真的能赚钱！

而且由上图可以看出，经过量化选股形成的沪深300指数，长期历史表现远远优于同期的没有经过筛选的上证指数。

来源：腾讯网

量化交易发展为金融科技企业带来更多挑战和机遇

       中国的量化交易正处于历史上最好的时间，以量化私募的规模来看，整体保有量已经达到8000亿的水平。量化规模的扩张和技术的进步，不断推动者交易策略的变革，比如，随着市场交易品种的丰富和基础设施的完善，市场在不断开发以高频为代表的新策略，从而对金融科技的发展提供了更多的需求。

　　“高频的机会是明确的，只要技术先进就能捡到。但高频容量是有限的，少数人捡完了，这个机会就没了，再有更多的资金也进不来了，或者那些资金就不能用同样的方法。”在接受证券时报记者采访时，白硕这样解释高频对于交易速度等技术的需求。

　　白硕不久前加入恒生电子并担任恒生研究院院长，负责恒生电子在人工智能、区块链、高性能计算、大数据及金融工程等前沿技术领域的研究与应用。在此之前，他曾担任上交所总工程师。

　　要实现“快”的目标，白硕认为，交易工具要能快速获取信息、处理信息，并且能把处理信息得出的投资决策转换为投资的实际行动，而且实际行动是成功的。这个“快”有前提，监管或者风控有一些必须有的动作要做，既要快又要稳定，还要满足各项监管的要求、风控的要求。

　　从技术上而言，白硕的构想是通过三个步骤达到目标。首先是下沉，把基础性的模块做到极致，比如做期货的就把期货做到极致，做股票就把股票做到极致。然后再一体化，如果不涉及具体的业务领域，最后都会落到某些最基本的诉求，比如低时延、高可用、大吞吐量等，这些通用性的技术可以脱离业务内容单独做好，然后把流程上涉及的模块和基础性的功能需求实现一体化。最后是开放，在用户使用的过程中，可以用最高效的方式将第三方资源接入。

　　事实上，量化的发展对于金融科技的要求不仅仅在于高频等领域，各个频段策略的深化和丰富都对金融科技提出挑战，各个频段就有各个频段科技工具的需求。

　　“越到中低频段，就越不是在快方面取胜，可能是精准或者深度、洞察，可能会在这些方面有相应的工具。”白硕表示，所以现在也可以看到市场上开始出现人工智能相关的投研工具，它们除了对传统的标准化的数据进行处理之外，也会对“**”的数据进行处理。除了单一的投资对象，比如说一只股票、一个企业的基础面进行考察之外，在基本面之间，企业的微观、中观和宏观的联动关系一同考虑进来。所以投研新的变化也呼吁一些新的科技出现。

　　毫无疑问，量化交易发展给金融科技企业带来挑战时，也更有利于企业价值的实现。当前，中国量化投资呈现资产配置全球化、策略多元化、交易智能化的发展趋势。量化投资本身就是由信息技术推动发展的金融细分领域，随着人工智能、大数据、云计算的快速发展和不断渗透，科技投入的军备竞赛将成为量化投资行业发展的必然趋势。

　　“所有的技术都是为业务服务，业务有需求，技术肯定要做。如果这个需求是有挑战性的，对于技术人员实现价值来说有好的一面。你能很好的回应别人不能回应的挑战，你的价值就更加突出。”恒生研究院院长白硕这样对记者表示。

来源：全景网

大师们的可量化简易选股策略

       1、选择本季每股收益同比增长率超过18%的股票 。（来自威廉．奥尼尔CANSLIM投资法则）

       2、选择每股年收益过去5年的年复合增长率超过15%的股票。 （来自威廉．奥尼尔CANSLIM投资法则）

       3、选择股票价格<现金流贴现价格的股票 ，通过将未来净现金流贴现为现值以评估未来净现金流。（来自巴菲特）

       现金流贴现价格公式为：

      现金流贴现价格公式

       P*：现金流贴现价格；

       E(Dt)：第t年预期增加的现金流；

       r：折现率；

       t：代表购买后的第t年，假设购买后持有n年。

4、50只股票的量化选股程序 （来自詹姆斯·奥肖内西）

       去除公用事业的股票然后，去除总市值<平均市场总市值的股票。然后，去除每股现金流量比>平均值的股票。然后，去除股本数量 < 市场平均值的股票。然后，去除营业收入<市场平均值 1.5 倍的公司。最后，剩下的股票按每股收益率排名，选取排名最高的 50 家公司5、彼得·林奇选股的5个量化指标

       负债比例≦25%流动资产>长期负债股价÷每股自由现金流<10存货增长率<营业收入增长率(每股收益增长率+每股股息率)÷市盈率≧2，数值越大越好5、超跌股量化选择策略 （来自特里·贝德福德 ）

       过去 52 周最高价高于 75 美元，当前股份低于 25 美元，且高于 2 美元的公司过去三个月净资产收益率在 15%到-15%之间，最好接近 0，且最好过去一个月净资产收益率大 1%(。过去三个月股价相对强度高于六个月股价相对强度，且高于 12 个月股价相对强度。股价比长期均线(200 日移动平均价)低 30%以上。过去 2-3 个月资金为正流入。成交量应比平常高 10%以上。6、高科技股量化选股策略 （来自迈克尔·墨菲）

       营业额每年至少成长 15%。营业收益率至少 15%。股东权益收益率至少 15%。研发费用占营业额比率至少 7%。选择成长流量比更低的股票成长流量比(P/GF)=股价／(每股盈余＋每股研发费用) 营业收益率=(营收净额－销*成本－营业费用)÷营收净额╳100合理的 P/GF 一般介于 10-14 倍之间，P/GF < 8 ，这种股票应特别关注P/GF<5 ，保持更密切关注P/GF < 2 ，全仓买入P/GF > 16 ，随时注意卖点P/GF > 20 ，尽快清仓

来源：没钱怎么办有钱怎么花

人工智能在量化交易和实际金融中的关系与影响

       随着经济与科技的飞速发展，金融行业迎来了新一轮的科技创新。人工智能的发展促进了金融与科技的融合，为金融的创新和发展提供了可能和保障。其中，量化交易的出现和发展让金融走向了一个新的方向。本文将简单分析人工智能中量化交易和实际金融的关系与影响。

      把人工智能运用到金融中可以帮助处理大数据，并且人工智能具有准确化、稳定性、高效性等优点，量化交易就是其中一种，近年来，量化交易作为一种金融工具越来越多地出现在人们视野中，为人们进行金融活动提供了新的体验和保障。那么，究竟什么是量化交易呢？人工智能在其中起到什么作用？它又是如何影响实际金融的呢？

一.量化交易概述

       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出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，这样极大地减少了投资者情绪波动造成的影响，有效避免了在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是以市场非有效或弱有效的理论为基础。但两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。量化交易具有以下几个方面的特点：1、纪律性。2、系统性。3、套利思想。4、概率取胜。正是以上几个特点并结合人工智能、大数据，在清洗历史数据与结合数学模型后，合理的推出买入卖出点，避免人为情绪左右操作，起到保障收益的作用，并且能够实时的止盈或止损，规避风险。因此，越来越多的金融机构对量化交易与人工智能的结合地研究越来越多，投资者对其关注度也越来越高。

二.人工智能、量化交易对实际金融的影响

（一）新时代新金融风潮

       索罗斯说：“掌握信息就等于掌握了财富。”面对现在日益国际化的市场，国内的金融市场也很大程度上受到国外市场的影响。特别是现在国际金融市场收紧、投机行为日益加剧化的情况下，客户对市场的信心也在逐渐下降。而量化交易正是科学的使用信息数据做出合理的判断，在过去量化交易有低实时性（新数据不能及时导入处理）、单一模型化（数学模型不能及时调整）及弹性低（不能及时生成适时的新判断）等缺点，而爆发进步的人工智能与量化交易的有机结合后能更好的解决这些问题，准确判断处理。在节省大量分析成本和具有更高的可靠性后，相比传统自主的金融投资方式，结合人工智能的量化交易已经成了新风潮，也将整个市场带向良性。

（二）拓宽服务范围

       相对于传统金融行业来说，新量化交易节省了大量的人力资源，使得金融服务能够渗透到更多的地方，极大地拓宽了金融服务的范围。人工智能能够帮**财投资者更加快速的学习投资理财知识，并养成良好的投资理财习惯，进而帮助投资者进行更加丰富的投资理财活动。虽然目前，我国的人工智能和量化交易还在发展当中，但是，京东、微众银行等已经开始对量化交易有所使用，进而帮助企业获得更加全面的用户喜好，让金融管理渗透到生活的方方面面。

（三）增强风控能力

       金融行业有个很显著的特点就是投资一直伴随着风险，不仅如此，投资者还要提防金融诈骗等陷阱，可以说，金融行业的风险控制是非常困难的。但是，随着人工智能及量化交易的出现和使用，金融行业的风控得到了改善。首先，量化交易相较以往的金融活动能够更好地保障用户收益，规避金融风险。其次，人工智能由于其庞大的数据和***络，能够及时发现并预防金融骗局，随着使用规模和层次的提升，整个市场也会更加良性有序。

三.人工智能量化交易在金融创新中面临的挑战

（一）对数据提出高要求

       人工智能和量化交易需要庞大的数据进行支撑，但是由于历史数据的整理不到位，容易导致历史数据错误、缺失等现象，从而使得量化交易不够准确或科学，使得决策出现偏差。正是因为大数据是人工智能和量化交易的基础和保障，在进行数据建设的过程中必须重视数据质量，这就对数据提出了更高的要求。另外，在大数据发展的今天，信息安全也非常重要，如果数据遭到入侵，将造成难以想象的后果。

（二）自主研发能力不足

       自主研发能力是发展的重要基石，由于我国目前人工智能和量化交易都在起步阶段，研发能力都不够强劲且相关的人才储备也严重不足。因此，我国人工智能和量化交易发展依然有所制约。我们应该清晰地认识到我国自主研发能力不强的事实，并积极采取措施，引进和培养优质人才，为人工智能、量化交易发展添砖加瓦。

（三）基础设备成本

       人工智能和量化交易都建立在大数据存储和使用基础上，因此，企业在使用人工智能和量化交易时必然需要进行大量的运算，需要购置大量的基础设施以维护存储和运算的需要，这是一项十分昂贵的消耗。如果回报效果、收益不够理想，必然导致支出成本过多，企业难以支撑的问题，随着量化交易规模和范围的扩大，这些基础设施必然成为发展的巨大累赘，如何降低这方面成本是目前最大的问题。因此，在企业进行规划时必须认清自身发展条件，不能一味追求与时俱进，忽略自身的局限，应该结合自身条件并准确预估成本收益之后，再投入人工智能和量化交易发展的大潮流中。

四.总结

       目前，科技正处于飞速发展的时期，金融行业的创新与进步是必然的趋势。量化交易，尤其是人工智能会成为金融发展进步的一大助力，尽管在实际操作运用过程中，金融创新依然面临诸多挑战，但是将人工智能、量化交易运用到金融行业中是利大于弊的，在科技日新月异的今天，我们要了解金融行业的大趋势，了解人工智能、量化交易与金融的联系和影响，只有这样，我们才能抓住机遇，促进金融行业更加繁荣。

来源：金色财经