投资回报

因子研究

在金融投资领域中，因子研究是量化投资的重要组成部分。这是一种研究和分析股票、债券等金融资产的性能和风险的关键手段，以揭示影响投资回报的基本因素。

因子研究的核心价值在于，它可以揭示那些对投资回报产生持续影响的变量，如市值、质量、动量、低波动性、收益率等。这些因子在历史上已经显示出对投资回报的显著影响，因此，对这些因子的深入理解和应用，对于量化投资策略的建立至关重要。

通过量化方法，如统计和数学模型，因子研究可以帮助投资者更好地理解资产的性能和风险，从而优化投资组合，实现风险和回报的平衡。因子研究的结果还可以帮助投资者一定程度上预测未来的市场趋势，从而做出更加科学和

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根据官网《如何对AI量化策略进行管理？三步走》（https://bigquant.com/wiki/doc/celve-FeqcyLgLeU），并参考

【模板案例】（https://bigquant.com/community/t/topic/194074）策略组合

在将两个策略合在一起时报错，请问如何解决？

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NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-20-6aeba62465a8> in <module> 1 M3 = M.

导语

1989年发表的论文《The Fundamental Law of Active Management》及其随后的相关论文揭示了寻求主动投资的$\alpha$收益的数量化关系，这为主动组合投资管理带来一套令人信服的分析框架，这个数量化关系很好揭示了数量化技术(量化投资)可以如何或者应该如何切入投资管理领域。

和被动组合管理(passive porfolio management)相比,主动组合管理(active porfolio management)更显投资水平的能力，或者说运气。被动投资力求完全复制相应的基准成分股及其权重，所以每当某指数做成分股的调整时，新入选的

2021年3月25日Meetup策略：

策略案例

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今天这篇文章，和大家来聊一聊作为中国人，为什么要考虑海外投资这个问题。

在讨论这个问题以前，我们首先要明白中国资本市场的几个特点。我将这些特点总结成以下四条。

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美国的晨星公司，其研究部门有一套自己的选股策略，叫做“护城河”（Moat）。很多喜欢炒股的朋友，都对这套“护城河”方法非常感兴趣。因此今天这篇文章，笔者就来为大家介绍一下晨星的“护城河”系统。同时，我也会基于我一向提倡的证据主义，来检验一下晨星的“护城河”选股方法到底是不是管用。

“护城河”这个称谓，最早来自于投资传奇巴菲特。其背后的意思，是好的公司，有能力在自己的主营业务周围挖一条“护城河”，以抵挡竞争对手来侵蚀他的市场份额。在市场经济的体系里，哪一个行业有超额利润，不用多久就会引起别人的注意，并引来越来越多的竞争者。因此一家好的公司，需要有“护城河”来维护自己的竞争优势，保住自己的地盘。

先来看这样一张图：

在2000年年底到2017年年底这17年间，上证综指从2073点上涨到3307点，美国的标准普尔500指数从1320点上涨到2673点。

问题：哪个国家的股市回报更好？差别有多大？

凭我们直观的感受，不借助任何复杂计算，不难得出结论：美国股市的回报更好一些。因为美股指数大约翻了一番，而上证综指的上涨幅度显然不到一倍（一倍的话应该在4000点左右）。

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原文章来自英世曼AHL网站，本文为原文章的中文翻译。本文仅用于交流学习使用，不得用于商业用途。如对相关著作人造成侵害，请立即联系译者及时删除。

（笔者导读：19年伊始，中国股市轰轰烈烈地上涨了20%+，进入了技术牛市，吸引了所有人的眼球。然而，普通投资人没有关注到的是，中国债市却掉头向下，似乎在宣布18年牛市的终结，标题的配图就是国债期货在近一个月的表现。那么，谨以此篇文章做个应景。

最值得一提的是本文的内在假设：CTA的价值不仅仅在于自带杠杆的高收益，CTA还有巨大的配置价值。

**什么是配置价值？CTA策略在资产价格剧烈下跌时，往往提供很高的正收益。一个持有股

背景

近期对于量化争议颇多，无论市场涨跌量化都会被拉出来分析一番，量化是否对影响到了市场的变化？大众理解的量化和实际的量化是否一致？刚好看到幻方的量化18问，分享出来与大家共赏。以下转至幻方量化公众号：

量化投资只是一个统称，实际上有千千万万种，各不相同。由于每个参与者的观察样本都有局限性，很容易盲人摸象，以偏概全(本文也不例外)。但本文还是试图对A股量化投资的一些基本的问题作出解释。

什么是量化投资

量化投资是指用数学/统计/人工智能等方法取代人工决策，在二级市场进行投资。一般情况下，市场研究、基本面分析、选股、择时、下单等都可以由计算机自动完成。

量化投资的原理

围棋人类第一高手柯洁在与AlphaGo的第二局对阵中再次惜败。有报道称此次的AlphaGo已经比当初跟李世石下的版本进化了几代，想当于给上一版本”让3子“的水平，鉴于柯洁第一局仅输1/4子，可见柯洁的水平应该能完胜上一代的AlphaGo。

AlphaGo主要采取了两种模型——深度学习和增强学习。深度学习（Deep Learning）本质上是一种监督学习（Supervised Learning），或回归分析（Regression Analysis）。它从传统的神经网络发展而来，但最近几年在计算方法上有了突破，加上硬件上的发展，使得它可以拟合更复杂的数据，因此在计算机视觉、图像识别上发展

在我和投资者朋友们沟通的过程中，经常收到这样的问题：你能不能多讲讲我们中国的投资？你老是讲在世界范围进行多资产投资，这和我一个中国人有啥关系？

大家产生这样的疑问，是非常正常的。作为一个中国人，我当然只关心中国的投资回报啦。这种现象其实也不仅限于中国人。

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2008年6月，标普500指数在1300点左右徘徊。如果那时候你购买了美国股票，投资回报会如何？

大部分人的第一反应是：肯定亏大了呀！

2008年，发生了二战以来最大的全球金融危机。当年的9月，美国的雷曼兄弟宣布破产。友邦保险集团AIG被评级机构下调风险评级。如果不是美国政府及时出手救助，恐怕这家历史接近百年的保险公司也会步雷曼兄弟的后尘，从此不再为世人所知。

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近几年，以机器学习、特别是深度学习为代表的人工智能（AI）得到了长足的发展，机器学习和人工智能也成为出现在街头巷尾的高频词汇。今天我们把目光放在风险投资（venture capital），看看机器学习能否在一级市场有所作为。

写本文的动机源自作者最近读到的一篇来自麻省理工的论文 Hunter and Zaman (2017)。该文提出了一个挑选优秀早期创业公司的量化分析框架，利用机器学习算法进行参数估计以及最优投资组合的构建，从而挑出那些最有可能成功的初创公司（成功的标准是风险投资人因该公司上市或者被收购而退出）。

因为文章很新（2017 年的），而且将机器学习应用于了一个比较新的

那天一位国内的投资者发来一份高盛亚洲管理的一个风险投资基金（VC Fund）的宣传材料，让我帮他看看是不是值得投资。这让我想起之前在和投资者交流的过程中，有不少朋友提到他们对风险投资很感兴趣，但由于限于自己的专业背景和信息渠道，对自己应该在风险投资中注意哪些问题不甚清楚。因此在今天这篇文章中，我主要来讲讲投资风险资本基金需要提防的那些陷阱。

风险资本，英文名叫Venture Capital，主要是指在公司初创阶段通过股权或者夹层资本等形式进行的一种投资。那些专注于风险资本投资的基金，则被称为风险投资基金（VC Fund）。风险投资基金选择的被投资公司，一般位于天使投资（VC）之后，在私募股权

在我们开始对于2017年大类资产配置的展望前，有必要先来回顾一下这些资产在2016年的回报情况。


上图显示的是2016年全球主要大类资产的投资回报。对于这过去的一年，我们可以做出以下这些总结：

在我和读者朋友们互动的过程中，收到的频度最高的问题之一就是：基金定投有没有用？我该不该用定投的方式购买基金？

所以今天这篇文章，我就来为大家好好讲讲这个问题。

首先，我将基金分为两大类：主动型公募基金，和指数基金。由于这两类基金有很大的不同，因此有必要把它们分来开区分对待。

对于一些非金融投资背景的读者，让我先为你们稍微普及一下：主动型公募基金和指数基金的区别。

目前中国二级市场上大约有3000多个公募基金。除去一些ETF联接基金，它们绝大多数都是主动型公募基金。

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记得大约十多年前，也就是我刚从大学毕业那会，有一次公司里一个同事热情的邀请我去参加他们教会里的一场周末活动。我当时恰好周末没啥事干，又被同事绘声绘色的宣传所吸引，于是就和另外两个朋友一起去了。

那个教会的规模非常大。它们租用了一个电影院，邀请了至少几百人。当天的活动安排的还挺丰富。首先是一个摇滚乐队，带领大家一起唱了几首欢乐颂之类的圣歌。然后是教徒个人经历分享。其中有一个教徒的经历分享让我印象深刻，这么多年以后还没有忘记。她说她自己在好几年前身患绝症，当时已经对生活放弃了希望。但是在某一时刻，她忽然感觉被上帝点拨，醍醐灌顶，从此发现了人生新的信仰和依靠。同时，她的癌症病情也开始奇迹般的好转。

在我和广大读者们互动的过程中，收到的频率最高的问题之一就是：伍老师，世界上有那么多不同的ETF，看得我眼都花了，我到底应该如何选？我想通过ETF进行海外投资，该从哪里开始入手？今天这篇文章，就来谈谈这个问题。

首先，为大家简单介绍一下目前的ETF市场。

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有一些投资者朋友问我：伍治坚，你写了那么多关于投资方面的各种文章，我作为一个金融小白没时间看，而且很多有看不懂。我自己不是金融专业出身，因此还是希望购买一些基金，让专业人士帮我打理。你能不能帮我设计一张简单的基金投资注意事项，我好在购买基金之前去照着你的表格对一下，这样可以帮我更加理性的选择基金。

为了满足这些投资者朋友的要求，我在这里分享一个基金投资注意事项。在基金投资方面经验不足的朋友们可以借鉴一下。在把你辛辛苦苦积攒的血汗钱投给任何一个基金经理之前，不妨先根据下面的内容逐一检查一下。

**1。基金经理自己在自己的基金里面投了多少钱？**如果你把钱给基金经理管理

• 目前关于专精特新的研究专注于三点：“专精特新”以及专精特新“小巨人”的政策解读、专精特新“小巨人”的特点分析以及寻找隐匿的专精特新“小巨人”公司。其中，寻找隐匿的专精特新“小巨人”公司是整个专精特新“小巨人”相关研究的落脚点和核心，是投资者提前布局“专精特新”的关键。
• 传统的寻找隐匿专精特新小巨人公司的方法大多是从指标打分的角度出发，筛选一部分满足条件的公司作为隐匿的专精特新小巨人。但这种通过指标打分进行筛选在统计学中仅仅是必要不充分的，如专精特新的公司具有高成长属性，但大部分高成长股并不是专精特新。为了解决这个问题，**我们以目前公布的专精特新小巨人公司作为蓝本，在市场上寻找

导读

• 购买对冲基金的那些“高大上”投资者，和一个只会购买国库券的“投资傻瓜”获得的投资回报差不多。
• 投资者的真实投资回报，应该用资金加权收益率（Dollar Weighted Return），而不是时间加权收益率（Time Weighted Return）来衡量。
• ”追涨杀跌“，是人类的天性。绝大部分投资者，都很难抵挡某个基金在过去几年取得高额回报的诱惑。但这恰恰是错误的投资方式。
• 作为投资者，我们很难去控制投资回报，但是我们能够控制的，是投资成本。对冲基金是收费比较昂贵的投资品种，它并不适合每一个投资者。
• **庞大的机构投资者不约