长江证券(行情 股吧 买卖点)于6月20日在湖北省襄阳市万达皇冠假日酒店举办主题为“问道·中国梦”的2013年中期投资策略研讨会。会上，长江证券研究部金融工程主管范辛亭作题为“金融工程量化投资体系”的主题演讲。范辛亭表示，金融工程能做到的就是把常规的一些因素模型化，把模型刻划好以后用模型来处理，这样在投资中才能获得一定的胜利。当能找到市场上别人都没有找到的指标，而这个指标又很有效的时候，大家用起来会非常愉快。
以下为报告实录：
范辛亭：
各位嘉宾，我是襄阳人。邓二勇总是在我前面发言，他总是抢我的词。我先讲一下大体的思路。其实我们的金融工程，其实从两端来讲跟大家都是一样的事情，都是在投资中寻找问题，然后寻找经验，再运用在投资中，再不断调整。我们的金融工程所有的特殊方面有三点，第一个是模式化，第二点就是我们要用模型来看待历史上是不是规律一样的，我们要追求史证。那么我们承认我们有相近，在未来的时候这种规律依然会重复出现。那么这个在投资中会获得比较好的胜利。还有一点，在我们建立数学模型的时候，这个数学模型都是可以用计算机写程序的，我们在处理信息的时候很容易用计算机的程序来处理数据然后得到一个清晰的结论。而这样一个清晰的结论我们知道，可能会存在偏误，我们在不断校正模型的过程。总体来讲我们两端跟大家的任务一样，中间运用一些复杂的工具。但是两端是非常明确的，用金融工程目前来讲在金融创新还不是太充分的情况下，我们还是在传统领域做一些耕耘。比如说产品的选择方面，我们都是在做这些方面的事情。那么我们在拣选的过程在历史上发生过很多次，但是我们也知道，我们这样模型有有限性，无论是多复杂的市场。大家都知道金融市场是非常非常复杂的，有很多的因素。我们建立的模型可能是有限的几个因素来做预案，但是很多因素都影响市场。那么我们就对这些非常规的因素做刻划，那么我们就没有办法，特别是突发性事件的时候我们的模型会失效。
那么第二个问题，我们用模型来推断市场规律，但是模型不是我们最熟悉的模型，它可能是一些高端的稍微复杂的模型。还有一个，我们知道市场的兴趣点经常发生转移，有的时候会发生这样的原因，有时候会发生另外一个原因。我们的跟踪因素能不能随时进行切换呢？这个在技术上也有问题。还有一个非常让我们头疼的事情就是，我们市场上的价格反映的信息是非常灵敏的，我们希望找到一个路标一样指引我们投资的方向，但是我们经常发现市场是最快的，你很难去找到一个路标让你能够很好的来行走股市投资的这条路。我目前列的只是其中的一些问题，我们在越研究的时候越发现市场越复杂，那么我们现在整个金融工程能做到的就是把常规的一些因素模型化，把模型刻划好以后用模型来处理，这样在投资中才能获得一定的胜利。能够获得一定的胜利，有一定的稳定性，我们知道金融工程还有一个就是杠杆，当我们的收益稍微高一点的时候，哪怕是一点的利润我们都可以用杠杆。但是现在杠杆化的工具也是在市场上逐渐会推出来，比如说股指期货 。我们知道现在国债期货并不高端，但是它推出以后会把它放大，如果把杠杆放大四倍的话，股市的风险就差不多了。我们过去研究过，如果放大四倍的杠杆，它的收率会比之前好。
我现在举几个例子。第一个就是择时。刚才谈到很多宏观经济的手段，我们也来谈谈这个问题。我们能不能在宏观经济中找到一些风向标，让我们能够按照这些风向标来投资。因为这些反映在市场上无非是大盘是涨是跌。因为大家都有这样一个理念，当经济好的时候，市场最好，当流动性最好的时候市场最好。那么有这么多的变量，我们到底看哪一个？比如说一个指标好，一个指标不好，我们就很难判断。这个时候我们需要一个模型来做这这样的一件事。
我刚才也讲到了，在这个过程中有很大的一个困扰，宏观经济指标都是事后统计出来的。但是股票是有前瞻性的，之后的指标来作为风向标来投资你的股市会造成什么样的情况之？我们来看一个例子，这是大家比较熟悉的一个指标。前几年货币好的时候，这个股市也在往上涨，货币差的时候股市也在往下跌。但是我们仔细分析下来，它在上涨的过程中，把这些东西说简单一点，当你能看到货币的趋势的时候，按照货币趋势的方向来做，那么你在股市中能够获得更好的收益。但是这只是1/3的情况，另外1/3在哪？当趋势长度比较长的时候，你按照长度来做能够吃到鱼的中间段，但是在拐点的时候会犯错。如果你拿到的之后的指标来指导股指投资的话，那么你在拐点会犯错。如果是一个走平的振荡的过程中，你可能会在中间挨巴掌。大家可能都深有体会，其原因就是它在振荡的过程中你找的是一个滞后的变量。
如果存在这样的问题我们应该怎么办？我们就只好去找领先的指标，但是领先的指标是很复杂的。我们大家都学过三角函数，经济是一个周期，走势是错来错去的，我们可以说是领先，也可以说是滞后。但是对经济来说，它每一波的时间长短都是不一样的，所以在这个过程中我们可以分析出来它的领先和滞后。当PPI上升的时候股市是下降的时候，当PPI下降的时候股市在涨。我们图的阴影部分前半部分大家都可以明显的看到，但是到这一轮的时候，我们知道这一轮的衰退是被延长。这一次的衰退时间比以往的衰退时间都长，而在过去的衰退时间都是倾向相同长度的，那么把这样的一个比PPI的滞后指标作为一个反向性的指标，一旦它所承载的经济条件发生变化，也就是衰退的长度不一样的，这个时候这个指标就没有效果了。那么存在很多幕的我们一层一层的剥离，我们也知道这个市场，经济股票市场是一个随即游走的，你很难做出来这种判断的，但是还是要细心挖掘。我们来看一下在过去时间内，股市是不是存在这种宏观经济。
我们的解决办法，第一找稍微领先的变量。这样一个前端的指标，它有一点的领先作用，可以更早的时间拐点，更早的时间趋势你按这样的指标来进行模拟判断的时候，在故事中会获得更高的胜利。那么对于这样一些同步的指标，或者是滞后性的指标，我们应该要知道，它只是在趋势比较长的时间用，在趋势比较长的时候我们要用指标做参考。
这个模型还是比较令人兴奋得，这个指标从2011年开始我们就一直在跟踪，这个做法就是说当我们的模型在涨的时候我们做多，当模型判断是下跌的时候我们做空。大家看到这个紫色的线路，基本上是一直能够往上的。其实这样一个投资的效果也还是令人比较满意的，但是我们来讲一下用宏观经济指标来判断股市的情况。另外，我们发现市场上有很多特征，我们这里列了一些特征。我们先看第一个景气指数。我们发现有这样一个规律，当市场上升的时候，上升股的股数会增加，市场下降的时候，下降股的股数会减少。比如说上升的股票达到60%~70%的时候就会掉头，因为市场在正规的情况能够推动那么多的股票上来。在趋势上，上升指数跟股市基本上走相同的一个趋势。但是到了某一些比较危险的点，这个指标能够提示有风险。在股市大跌的时候，上升股基本上上升到一个高点。当市场上的股票表现的和行业之间表现不一样的时候，这个时候是有利于上涨的。股票之间表现得不一样，就是此起彼伏的上涨的时候，股市很健康。当市场表现得很趋同的时候，大家一起上升，一起下降的时候，这时候股市的风险不大，一般来讲这个时候市场都会下跌。我们根据这样一个情况来看，当股市处在分歧加大的时候，这个市场非常健康，当加大到一定程度也会反转。我们把一个市场的特点投影到一个可以反转的程度，这也是跟刚才的指标一样。它到了一定的程度就提示风险了，我们对股市的趋势和反转点就容易判断了。在实际应用的过程中，我们经常发现这样一些危险的点，我们也会经常向大家提示。
另一方面，择时是金融工作的一块事情。我们做得最主要的事情是在同一个行业看哪一些行业或者是板块更好？那么我们现在已经基本上建立起来了择时行业的一个体系。行业的体系放分为两部分，一部分是我们承接的，我们对宏观经济判断的方法。我们看一看这个行业现在是不是有利的好消息，是不是有对行业有更多改善盈利的趋势的出现。那么每一个行业我们都细化，我们有多少因素，这些因素在历史上显著，我们在未来要作一个判断。每一个行业都做出判断之后，我们要对这个行业排序，然后选一个行业最高的。我们给大家看一下一个明显的例子，在投资有色金属(行情 专区)的关系大家都知道有经济学的联系的，当固定投资升高的时候，我们的金属利用量增加，当利用量增加的时候，金属的价格就会增加，金属企业的盈利会增加。我们利用这个模型来看的时候，我们发现对应关系很好。我们一共找到了六个因素来判断有色金属行业，最后形成了对有色金属看多的时候做多，看空的时候不做这样一个规律。另外一条思路，我们在仔细研究新闻发布会的时候，我们经常会发现研究员在对行业判断是有一个独到的见解，他了解这个企业，更有能力做出这样的判断。那么我们现在就是把这些行业的研究员的信息就加总，我们来看这个行业的盈利是不是在改善，如果行业研究员对某一个行业持续看好，持续提高它经营我们这样一个行业往往是表现比较好的。我们根据这样一个关系，看他们是在活动的前端，他们的判断有一定的准确性，我们基于前端来做判断，这样对行业的选择也比较容易。我们每一个月都会选五个行业看多，五个行业看空，运营下来大半年的时间基本上都是可以获得超额收益的。这个也是基于在历史上我们观察到一些反反复复出现的一些规律性，我们根据这些规律性来判断。
另外一个很重要的任务就是做指数增强。我们现在一个重要的任务就是，我们能不能通过用量化选股的办法。我们的因子就是各种各样的指标，各种的指标代表股票的各种特性。如果我们自己查一下自己的投资习惯，我们就知道我们喜欢某一类股票，不喜欢另外一类股票，价值股有一堆指标需要做策划等。比如说市场上会不会出现过渡反映，股价会不会反弹，所有的这些特性都能够量化我们对应的指标，我们就看看这些对应的指标能不能在选股中获得比较好的收益。一方面我们要在截面上，比如说当月中希望找到更好的，另一方面希望找到稳定的，不同的月比较起来，我们发现它都比较稳定的股票。
现在跟大家分享几个做的指标。第一个是预期，我们用研究员对企业的盈利的预测，相当于它是一个预期的估值指标。因为绝大部分投资者看不到预期，或者是可以看到一部分研究员或者是各种各样的内部信息的预期，但是我们发现这样一个估值指标在市场上很有用。另外一个是换受率的变化，我们发现前一个月换手率非常高，这也是非常符合很多操盘手的习惯，他建仓以后有一个习惯。另外一个就是涨跌幅，在市场上我们发现过渡上涨的股票在下一个月可能会跌。另外一个就是预期与主营的变化指标，当这个变化不断的被研究员所改进，比如说现在预测是8毛钱，下个月预测是9毛钱，下个月又预测是1块钱的时候，研究员不断的在这个股票的时候我们发现这些指标就好。我们把这些预期都加在一起，像我们这里所展示，有些是做了行业中性的，有些是没有做行业中性的。这个所展示的效果图示这条线网上头就是跑赢了指数，下面就是跑输了指数。这样来看，这个量化方法就很好。当你找到市场上别人都没有找到的指标，而这个指标又很有效的时候，大家用起来会非常愉快。
我们从另外一张线图知道，股票跟股票因为属性不一样很难比较。我们就在行业内进行比较，行业内比较我们知道相对的股指发生了很多变化。我们在行业内来进行指标，我们来看一下哪一些指标更有效。我们在每一个行业都做了一个模型，然后再每一个样品中再做一个样品。只要给了我们任务，给了我们约束条件，我们大体上都能优化出来一个模型，这个模型在利用反反复复规律的市场能够增强你的指数。
我们刚才讲的是择时择行业和选股。我们在很多领域中都用量化的方法进行探索，因为我们知道现在计算机的能力比较强，数据库也比较完善。在行业层面，我们除了刚才讲的以外，我们还有一些更有意思的，可能大家没有忽视的角度。选股票方面我们有回归和商业中性加强，期货方面我们也长期讨论了，高频交易怎么样能够获取一定的利润？过去几年期货的高频交易收益很好，近一两年由于竞争太多了，所以收益下降了。但是，我们发现如果用期货做一些两三天一次的交易的时候获益就比较不错。如果有竞争，这个就很难获得超额的收益。我们就要不断的寻找跟别人不一样的指标。
现在我们的研究体系比较庞杂，我们在下午在酒店还有一个分会展，可以就每一个细节跟大家进行讨论，我们在这个过程中也不断的在积累我们的模型，改进我们的模型，希望能够对实际投资发挥一些指导意义，谢谢大家！
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