反向投資策略報告

1. 行為金融理論的發展歷史

行為金融理論的發展歷史可以簡單概括為以下幾個階段： 1.期望理論
期望理論是行為金融學的重要理論基礎。Kahneman和 Tversky(1979)通過實驗對比發現，大多數投資者並非是標准金融投資者而是行為投資者，他們的行為不總是理性的，也並不總是風險迴避的。期望理論認為投資者對收益的效用函數是凹函數，而對損失的效用函數是凸函數，表現為投資者在投資帳面值損失時更加厭惡風險，而在投資帳面值盈利時，隨著收益的增加，其滿足程度速度減緩。期望理論成為行為金融研究中的代表學說，利用期望理論解釋了不少金融市場中的異常現象：如阿萊悖論、股價溢價之迷(equity premium puzzle)以及期權微笑(option smile)等，然而由於Kahneman和Tversky在期望理論中並沒有給出如何確定價值函數的關鍵——參考點以及價值函數的具體形式，在理論上存在很大缺陷，從而極大阻礙了期望理論的進一步發展。
2.行為組合理論和行為資產定價模型
行為組合理論(Behavioral Portfolio Theory，BPT)和行為資產定價模型(Behavioral Asset Pricing Model，BAPM)。一些行為金融理論研究者認為將行為金融理論與現代金融理論完全對立起來並不恰當。將二者結合起來，對現代金融理論進行完善，正成為這些研究者的研究方向。在這方面，Statman和Shefrin提出的BPT和BAPM引起金融界的注意。BPT是在現代資產組合理論(MPT)的基礎上發展起來的。MAPT認為投資者應該把注意力集中在整個組合，最優的組合配置處在均值方差有效前沿上。BPT認為現實中的投資者無法作到這一點，他們實際構建的資產組合是基於對不同資產的風險程度的認識以及投資目的所形成的一種金字塔式的行為資產組合，位於金字塔各層的資產都與特定的目標和風險態度相聯系，而各層之間的相關性被忽略了。BAPM是對資本資產定價模型(CAPM)的擴展。與CAPM不同，BAPM中的投資者被分為兩類：信息交易者和雜訊交易者。信息交易者是嚴格按CAPM行事的理性交易者，不會出現系統偏差；雜訊交易者則不按CAPM行事，會犯各種認知偏差錯誤。兩類交易者互相影響共同決定資產價格。事實上，在BAPM中，資本市場組合的問題仍然存在，因為均值方差有效組合會隨時間而改變。 1.BSV模型
BSV(Barberis，Shleffer，and Vishny，1998)模型認為，人們進行投資決策時存在兩種錯誤範式：其一是選擇性偏差(representative bias)，即投資者過分重視近期數據的變化模式，而對產生這些數據的總體特徵重視不夠，這種偏差導致股價對收益變化的反映不足(under- reaction)。另一種是保守性偏差(conservation)，投資者不能及時根據變化了的情況修正自己的預測模型，導致股價過度反應(over -reaction)。BSV模型是從這兩種偏差出發，解釋投資者決策模型如何導致證券的市場價格變化偏離效率市場假說的。
2.DHS模型
DHS模型(Daniel，Hirsheifer and Subramanyam，1998)將投資者分為有信息和無信息兩類。無信息的投資者不存在判斷偏差，有信息的投資者存在著過度自信和有偏的自我歸因(serf-contribution)。過度自信導致投資者誇大自己對股票價值判斷的准確性；有偏的自我歸因則使他們低估關於股票價值的公開信號。隨著公共信息最終戰勝行為偏差，對個人信息的過度反應和對公共信息的反應不足，就會導致股票回報的短期連續性和長期反轉。所以Fama(1998)認為DHS模型和BSV模型雖然建立在不同的行為前提基礎上，但二者的結論是相似的。
3.HS模型
HS模型(Hong and Stein，1999)，又稱統一理論模型(unified theory model)。統一理論模型區別於BSV和DHS模型之處在於：它把研究重點放在不同作用者的作用機制上，而不是作用者的認知偏差方面。該模型把作用者分為「觀察消息者」和「動量交易者」兩類。觀察消息者根據獲得的關於未來價值的信息進行預測，其局限是完全不依賴於當前或過去的價格；「動量交易者」則完全依賴於過去的價格變化，其局限是他們的預測必須是過去價格歷史的簡單函數，在上述假設下，該模型將反應不足和過度反應統一歸結為關於基本價值信息的逐漸擴散，而不包括其他的對投資者情感刺激和流動性交易的需要。模型認為最初由於「觀察消息者」對私人信息反應不足的傾向，使得「動量交易者」力圖通過套期策略來利用這一點，而這樣做的結果恰好走向了另一個極端——過度反應。
4.羊群效應模型
羊群效應模型(herd behavioral model)認為投資者羊群行為是符合最大效用准則的，是「群體壓力」等情緒下貫徹的非理性行為，有序列型和非序列型兩種模型。序列型由 Banerjee(1992)提出，在該模型中，投資者通過典型的貝葉斯過程從市場雜訊以及其它個體的決策中依次獲取決策信息，這類決策的最大特徵是其決策的序列性。但是現實中要區分投資者順序是不現實的。因而這一假設在實際金融市場中缺乏支持。非序列型則論證無論仿效傾向強或弱，都不會得到現代金融理論中關於股票的零點對稱、單一模態的厚尾特徵。 進入20世紀80年代以來，與現代金融理論相矛盾的實證研究不斷涌現，主要體現在投資策略的改變上。下面介紹幾種典型的行為金融策略：
1.小公司效應
小公司效應是指小盤股比大盤股的收益率高。Banz(1981)發現股票市值隨著公司規模的增大而減少的趨勢。同一年，Reimganum(1981)也發現了公司規模最小的普通股票的平均收益率要比根據CAPM模型預測的理論收益率高出18%。最近Siegl(1998)研究發現，平均而言小盤股比大盤股的年收益率高出4.7%，而且小公司效應大部分集中在1月份。由於公司的規模和1月份的到來都是市場已知信息，這一現象明顯地違反了半強式有效市場假設。Lakonishok等(1994)的研究發現，高市凈盈率的股票風險更大，在大盤下跌和經濟衰退時，業績特別差。市盈率與收益率的反向關系對EMH形成嚴峻的挑戰，因為這時已知的信息對於收益率有明顯的預測作用。
2.反向投資策略
反向投資策略(contrary investment strategy)就是買進過去表現差的股票而賣出，過去表現好的股票來進行套利的投資方法。一些研究顯示，如選擇低市盈率(PE)的股票；選擇股票市值與帳面價值比值低、歷史收益率低的股票，往往可以得到比預期收益率高很多的收益，而且這種收益是一種「長期異常收益」(1ong-term anomalies)。Desia、Jain(1997)，Ikenberry、Rankine Stice(1996)也發現公司股票分割前後都存在著正的長期異常收益。行為金融理論認為反向投資策略是對股市過度反應的一種糾正，是一種簡單外推的方法。3.動量交易策略
動量交易策略(momentum trading strategy)即首先對股票收益和交易量設定過濾准則，當股市收益和交易量滿足過濾准則就買入或賣出股票的投資策略。行為金融定義的動量交易策略源於對股市中間收益延續性的研究。Jegadeeshkg與Titman(1993)在對資產股票組合的中間收益進行研究時發現，以3至12個月為間隔所構造的股票組合的中間收益呈連續性，即中間價格具有向某一方向連續的動量效應。事實上，美國價值線排名(value line rankings)就是動量交易策略利用的例證。動量交易策略的應用其實就是對EMH的再次否定。
4.成本平均策略和時間分散化策略
成本平均策略指投資者根據不同的價格分批購買股票，以防不測時攤低成本的策略，而時間分散化指根據股票的風險將隨著投資期限的延長而降低的信念，隨著投資者年齡的增長而將股票的比例逐步減少的策略。這兩個策略被認為與現代金融理論的預期效用最大化則明顯相悖。Statman(1995)，Fisher、Statman(1999)利用行為金融中的期望理論、認知錯誤傾向、厭惡悔恨等觀點對兩個策略進行了解釋，指出了加強自我控制的改進建議。

2. 簡述反向投資策略的行為學基礎

反向投資策略：就是根據過去一段時間的股票收益率情況，買入過去表現較差的股票而賣出過去表現較好的股票（當然，在目前國內股票市場還沒有開放雙向交易機制的情況下，還不能操作此投資策略）。
反向投資策略的一般模型：
一、加入MKT的反向投資策略，以評價期市場累積報酬減去評價期累積無風險利率之正負號作為是否執行反向投資策略標准，執行結果表明，當MKT為正作為操作標准時，獲利普遍提高；
二、加入range的反向投資策略，以月度之間橫斷面個股累積報酬最大差距大變動方向正負號作為反向投資策略標准。當range為正時，說明橫斷面個股積累報酬最大差距擴大，反之亦然。執行結果表明，在評價期為6個月至1年的投資組合中，獲利普遍提高；
三、加入PE後的反向投資策略，就整體而言，（市盈率低的輸家-市盈率高的贏家）策略最優，說明市盈率高的贏傢具有非常明顯的反轉傾向，所以賣出市盈率高的贏家可以確保反向投資獲利的顯著性。
反向投資策略理論框架及相關文獻綜述
1．反向投資策略的形成以及理論依據 1985年，邦特 DeBondt 、賽勒 Richard Thaler 等人在研究中發現，金 融市場中存在著「過度反應」。也就是說，人們往往會追逐那些表現較好的股票， 而過於傾向於拋售那些表現較差的股票，導致表現好的股票價格被高估，而表現 差的股票價格被低估。但是，隨著時間的推移，市場最終還是會糾正這種股票價 格的「超漲」或者「超跌」，也就是說，被高估的股票價格會下跌，而被低估的 股票價格會上漲。這種變化僅僅是市場對投資者「過度反應"的修正。 在此之後，丹尼爾 Daniel 等人於1998年發表了一篇文獻，其中闡述了投 資者的心理因素及其帶來的投資偏差行為，會使得股價的波動以及金融市場對信 息的反應出現「過度反應」和「反應不足」的現象。 正是以這一系列證實金融市場中存在「反應過度」現象的研究為基礎，「反 向投資策略」應運而生。它要求投資者根據證券在過去的表現 即收益率情況 對其進行排序，買入表現差的股票組合，同時賣出表現好的股票組合，從而構建 一個「零投資組合」。根據上述文獻的研究結論，這個組合將在之後的一段期限 內獲得超額收益。
2．反向投資策略的相關文獻綜述 DeBondtand Thaler 1985 認為金融市場會過度反應，反向投資策略可以獲 得超額收益。 DeBondtand Thaler 1987 基於之前的研究，研究了公司規模以及投資組合 的風險與反向投資的收益率之間的關系，發現它們並不相關；另外，考慮了一月 效應，發現每年12月的超額報酬都與第二年1月的報酬呈負相關。 萬方數據 Loand 期望收益橫斷面變異、個股收益之序列共變異數、個股收益之橫斷面共變異數。 Lehman 1990 研究了股票買賣差價 bid―askspread 以及交易成本與短期 價格反轉的關系，並經過調整，使得百分之90左右的短期反向投資獲利。 Gautamand 系，發現前者是後者在短期內發生的主要原因。 AWLoandAC 功於證券市場上的「過度反應」現象，還與不同類型的股票之間的相關性有著密 切的聯系。 Lawrence andHao KryzanowskiZhang 1992 運用在多倫多證券交易所上市的 所有股票從1950年至1988年的所有數據，研究了市場上是否具有「過度反應」 Bondtand 現象。結論與De Thaler 1985 不同，表現好的股票和表現差的股票將 在2年內持續他們原有的趨勢，而直到10年以上，股票的價格才開始發生明顯 的反轉。 Conradand discreteness 等因素會對股價造成影響，使得 trading 以及價格非連續 price andhold 的方 長時段的反向投資策略的收益出現偏誤。主張以買進持有 buy 式來計算長期反向投資策略的收益。

3. 在我國深滬兩市目前上市流通的所有股票當中任選一隻作為投資分析對象，寫出對該只股票的投資分析報告。

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4. 請大家給我1份關於中國證券市場投資策略的論文2

證券投資策略研究論文

現代金融理論由於忽略了對人的心理活動及其行為模式的研究，造成了理論與實證的背離。行為金融理論將心理學尤其是行為科學理論融入到金融學之中，從微觀個體行為以及產生這種行為的心理、社會動因來解釋、研究和預測證券市場的現象和問題，逐步形成了自己的理論框架，建立了行為投資決策模型。在對證券市場的大量統計研究基礎之上，行為金融理論家們已獲得了關於投資者投資行為的大量實證研究結論，從而為投資者提供了良好的證券投資策略。因此綜合國內外已有的研究成果基礎，用行為金融理論深入探討中國證券市場的投資策略，並對可能存在的問題作一些初步研究已顯得非常必要。
一、行為金融理論與投資決策模型

大量的事實證明，投資者的行為方式及其深層次的心理特徵對投資活動的結果具有直接的、重要的影響，在研究復雜的金融市場時，我們必須考慮人類自身行為所具有的復雜多變性特點。在借鑒行為科學、心理學以及社會學研究成果的基礎上，初步形成了以投資活動當事人的心理因素為基礎的行為金融理論體系。對應於現代投資理論的假設，行為金融理論給出自己的理論假設：（1）人是有限理性的；（2）非完全市場的存在；（3）投資者的投資具有群體行為特徵。行為金融理論基礎主要有：（1）期望理論（Prospect Theory 1979）；（2）行為資產定價模型（BAPM）；（3）行為金融資產組合理論（Behavioral Portfolio Theory 1999）。在此基礎之上構造的行為金融投資決策模型有：（1）BSV模型與DHS模型；（2）統一理論模型（Unified Theory Model）；（3）羊群效應模型。

二、行為金融對投資者行為的實證研究結論

1.過度自信。人的心理中往往有過分高估自己能力和知識的傾向，表現為投資決策中過分相信自身的判斷和決策，而忽視了客觀情況變化造成決策失誤的可能性。由上交所組織完成的《中國證券投資者行為研究》指出，我國股市6500萬投資者中無業者占較大比例，有理由相信這些無業者中有相當一部分人是缺乏市場競爭力的人，由於無事可做，也不考慮自己的能力，就想到股市賺錢，由此可見我國投資者過度自信之嚴重程度。

2.拋錨性錯誤。人們在對某件商品的價值進行判斷時，通常需要一定的信息錨作為判斷的參照標准。同樣，投資者對於證券價格的變動預測也需要一定信息作為參照的錨。拋錨性往往導致投資者對新的、正面的信息反應不足。我國投資者往往是利用類似行業、板塊、股本大小、經營業績等的股票價格來衡量其投資股票的價格的。但是錨並不能長時間一直保持准確性和有效性，即錨會使投資者判斷出錯。

3.羊群行為。股市中的「羊群行為」是指投資者由於受其他投資者投資策略的影響而採取相同的投資策略。其關鍵是其他投資者的行為影響投資者的投資決策，並對他的決策結果造成影響。我國股市中存在的大量「跟風」、「跟庄」、投資基金的投資組合類同等都是典型的「羊群行為」。孫培源（2002）通過構造股票收益率的橫截面絕對偏離和市場收益率的非線性檢驗，實證了中國股市羊群效應的存在。

4.雜訊交易。非理性投資者把與價值無關的信息認為是與價值有關，或者某些投資者人為地製造虛假信息，而其他投資者無法識別其真偽，這兩種信息被認為是雜訊，相應產生的交易稱為雜訊交易。我國股市近400%的年換手率中至少300%可以歸因於雜訊交易。施東暉（2001）實證研究表明，由於技術分析方法在上海股票市場被廣泛使用，當某此技術信號顯示「上升」或「下跌」趨勢時，將引發大量的買賣行為，從而強化現有的股價趨勢。

5.過度反應與反應不足。過度反應是由DeBondt和Thaler（1985）最早發現的，他們發現投資者對於近期的好消息不是做出正確的貝葉斯反應，而是過度反應致使股票價格超過其內在價值。我國王永宏（2001）運用DT的方法研究了中國股票市場的過度反應現象證實了中國股市存在著明顯的過度反應現象。反應不足是指投資者對自身的判斷過度自信，或是一味依賴過去的歷史經驗作為判斷的參照標准（犯拋錨性錯誤），對市場中出現的新趨勢和新變化反應遲鈍，喪失了獲利的良好時機。我國股市中存在的「輪漲效應」就是一種「反應不足」。

6.處置效應。「處置效應」是指投資者長時期持有套牢的股票而過早拋出贏利的股票的現象。這意味著當投資者處於盈利狀態時是風險迴避者，而處於虧損狀態時是風險偏好者。趙學軍（2001）等人的研究結論是：與國外相比，我國投資者更加傾向於賣出盈利股票，繼續持有虧損股票。我國股市的處置效應在年末相對增強，個人投資者的處置效應強於機構投資者。

7.動量效應。在一定持有期內，平均而言，如果某隻股票或某些股票組合在前一段時期內漲幅較好，那麼，下一段時期內，該股票或股票組合仍將有良好表現。通過對我國股市歷年大盤及個股的統計分析，我們認為無論是在大盤還是在個股上，我國股市都存在動量效應。大盤的動量效應以日為時間單位比較明顯，而一些典型個股無論是以日、周還是以月為時間單位都非常顯著。

8.過度恐懼與政策依賴性心理。當股市虛假消息滿天飛、股市暴跌時，投資者不計成本的大量拋出股票，表現出十足的恐懼。在股市暴跌時，我國投資者往往把自己的希望寄託在政府的救市政策上，這種對政策的依賴超過了世界上任何一個國家。

9.遺憾。遺憾理論認為投資者為了迴避曾經做出的錯誤決策的遺憾和報告損失帶來的尷尬，可能避免賣掉價格已下跌的股票。還有，即使決策結果相同，如果某種決策方式能減少投資者的後悔心理，對投資者而言，這種決策方式就優於其它決策方式。因此，投資者有從眾心理，傾向於購買本周熱門或受大家追漲的股票，因為當考慮到大量投資者也在同一投資上遭受損失時，投資者可能降低其情緒反應或感覺。

10.暴富心理與賭博心理。中小投資者短線頻繁操作，其目的是為了快速致富。面值1元的股票炒到100多元還有人敢去追漲；公司虧損了幾億元，已經資不抵債還有人敢去接盤；ST現象是指那些被冠以特別處理的上市公司，其股價在特別處理消息公布後不跌反升的現象。明知上市公司巨額弄虛作假還有人敢去炒底，這些都充分暴露了我國投資者實足的賭性。

11.輪漲輪躍效應（補漲補跌效應）。在一次行情中，如果某些股票沒有上漲（下跌），那麼它們就具有補漲（補跌）的潛力。沒漲的要無條件補漲，沒跌要五條件補跌。長期以來我國股市個股輪番炒作就是一例。

12.小盤股、新股效應。我國股市對小盤股、新股獨有情忠，逢小必炒、逢新必炒已是我國股市的慣例。我們統計分析發現在過去的十年中，我國小盤股、新股的收益率顯著高於大盤股和老股。但自2001年6月中國股市長期下跌及證券投資基金大量發行以來，這一狀況有所改變。

三、行為金融理論指導下的證券投資策略

行為金融學的理論意義在於確立了市場參與者的心理因素在投資決策行為以及市場定價中的作用和地位，否定了傳統金融理論關於理性投資者的簡單假設，更加符合金融市場的實際情況。行為金融學的實踐指導意義在於投資者可以採取針對非理性市場行為的投資策略來實現投資贏利目標。在美國證券市場上，目前有數家資產管理公司在實踐著行為金融學的理論，其中有的基於行為金融的共同基金取得了復合年收益率25%的良好投資業績。考察我國證券市場的投資者行為特點，我們總結出我國金融市場的投資策略：

1.針對過度反應的反向投資策略。反向投資策略就是買進過去表現差的股票而賣出過去表現好的股票來進行套利的投資方法。行為金融理論認為，由於投資者在實際投資決策中，往往過分注重上市公司的近期表現，從而導致對公司近期業績情況做出持續過度反應，形成對績差公司股價的過分低估，最終為反向投資策略提供了套利的機會。

2.動量交易策略。即預先對股票收益和交易量設定過濾准則，當股票收益或股票收益和交易量同時滿足過濾准則就買入或賣出股票的投資策略。行為金融意義上的動量交易策略的提出，源於對股市中股票價格中間收益延續性的研究。
3.成本平均策略。指投資者在將現金投資為股票時，通常總是按照預定的計劃根據不同的價格分批地進行，以備不測時攤低成本，從而規避一次性投入可能帶來的較大風險的策略。

4.時間分散化策略。指根據投資股票的風險將隨著投資期限的延長而降低的信念，建議投資者在年輕時將其資產組合中的較大比重投資於股票，而隨著年齡的增長將此比例逐步減少的投資策略。

5.小公司效應策略。小公司效應是指小盤股比大盤股的收益率高。Banz（1981）發現股票市值隨著公司規模的增大而減少的趨勢。Siegl（1998）研究發現，平均而言小盤股比大盤股的年收益率高出4.7%，而且小公司效應大部分集中在1月份。根據小公司效應而採用的投資策略稱為小公司效應策略。

6.組合投資策略。行為金融學認為，證券市場並不是有效的（一般指半強式有效，semlstrong efficient）。這就意味著傳統的證券組合投資理論中，「在有效市場中，投資者不可能獲得與其所承擔風險不對稱的額外收益」的提法在實踐中是不成立的。也就是說，通過選擇合適的組合投資策略，投資者將可能獲得額外收益。

7.針對羊群行為的相反策略。由於市場中廣泛存在的羊群行為，證券價格的過度反應將是不可避免的，以致出現「漲過了頭」或者「跌過了頭」。投資者可以利用可以預期的股市價格反轉，採取相反投資策略（contrarian strategy）來進行套利交易。中國的股票市場素有「政策市」之稱。考察中國證券市場的歷史走勢，我們會發現在重要的頂部或底部區域，在消息面上總是伴隨著一些重要的股市政策的出台。不同的投資者對政策的反應是不一的。針對個人投資者的行為反應模式，投資基金可以制定相應的行為投資策略——相反投資策略，進行積極的波段操作。

8.購買並持有策略。個人和機構投資於股票應執行幾種能幫助控制認識錯誤和心理障礙的安全措施。控制這些心理障礙的關鍵方法是所有類型的投資者都要實施一種嚴格的交易策略——「購買並持有」策略。投資者在為組合購進一隻股票時，應詳細地記錄購買理由，而且要制訂一定的標准以利於進行投資決策。長期採取「購買並持有」策略，通常業績將超過高周轉率的短期交易策略。

9.利用行為偏差。心理學和決策科學提出，在某種情形下，投資者並不是盡力使財富最大化，並且在某些情形下投資者還會在智力方面犯系統性判斷錯誤，這些行為偏差將導致證券定價的錯誤，合理利用這些偏差將給投資者帶來超額收益。行為型投資人則盡力尋找由於行為因素而被市場錯誤定價的證券從而獲取超額利潤。可見，對人類行為偏差的正確把握是獲取市場超額利潤的來源之一。

10.ST投資策略。上市公司被宣布為特別處理，意味著公司陷入嚴重困境。但同時，ST公司也成為潛在的並購目標。考慮到殼資源在中國證券市場上的稀缺性，ST公司的價值無疑是巨大的。作為一種投資策略，ST公司是可以被納入證券投資組合之中的。

總之，行為金融理論尋求並確定投資者可能對新信息產生反應過度或反應遲鈍而導致證券定價錯誤的市場情形。行為金融學投資策略的目標就是在大多數投資者認識到自己的錯誤以前，投資那些定價錯誤的股票，並在股票價格正確定位之後拋出獲利。

四、應用行為金融理論指導證券投資要注意的問題

行為金融學的科學性在於它始於公理並尋求建立在公理上的理論能解釋金融市場的行為。它試圖理解和預測心理決策過程的系統的金融市場意義。如上所說，中國股票市場中存在著普遍的運用傳統金融理論無法解釋的金融現象，而用行為金融理論可以很好地解釋之，並由此導致了許多有價值的行為投資策略，但在具體運用這些投資策略時還要注意以下幾點問題。

1.行為金融理論本身也是處於不斷發展之中。行為金融理論的投資策略是：在大多數投資者尚未意識到錯誤時投資於某些證券，隨後當大多數投資者意識到錯誤並投資於這些證券時賣出這些證券。一旦證券市場的絕對多數投資者認識到這一問題並採取相同的策略，那麼結果又會怎樣？我們相信隨著行為科學的深入研究、證券市場的不斷變化和發展，會進一步發現更多的行為金融問題，並且一些已有的行為金融現象可能會淡化甚至消失。因此在應用行為金融投資策略時，要防止教條化。

2.要切忌對國外現有行為投資策略的簡單模仿。現有的行為金融理論主要是在發達的金融市場產生的。我國證券市場同成熟的證券市場比較，還是一個新興的證券市場——歷史短、不規范。中國金融市場與發達的金融市場的共性與特殊性決定了我們在運用行為金融投資策略時，不是對國外現有行為投資策略的簡單模仿，而應當掌握行為金融學的理論方法，對中國證券市場的行為特點進行深入研究，探索適應我國證券市場運行特點的我們自己的行為金融學投資策略。

3.行為投資策略不是一成不變的。隨著金融市場的發展、金融監管的深入及投資者結構的改善，我國金融市場行為金融現象會發生很大的變化。例如小公司效應現象就不如過去明顯、庄股由於監管的加強從而動量效應也明顯減弱。我們預言隨著管理層對股市認識的轉變和管理水平的提高，我國的ST現象遲早會消失。

4.不同投資者需要有不同的投資策略。將行為金融學的研究成果運用到我國證券市場的實踐中，可以合理引導投資者的行為。對於廣大中小投資者，要通過教育來使其趨於理性化，提高證券市場投資者的投資決策能力和市場的運作效率。對於機構投資者，要提高其投資管理水平。投資者決策中的心理偏差是與生俱來，而這些認知偏差可以通過學習、訓練等手段得到有效緩解，因此，不同投資者應該採用不同的投資策略，只有呼籲所有各層次的投資者共同參與探討我國行為金融問題，行為金融投資策略才能在我國有用武之地。

5. 投資人盡職調查到底在看什麼，創業者如何反向DD

10個方面，55個子項，由宏觀到微觀，由大的方面到小的方面，由關鍵性子項到非關鍵性子項。前4個方面共個子項特別重要，只有通過了第1個方面，才能進入下一個方面即第2個方面，依次類推。只有看懂、弄清、通過了前四個方面的考察和判斷，才能進入以後六個方面的工作，否則，投資考察工作只能停止或放棄。以下就是要訣。
1
看準一個團隊
投資就是投人，投資就是投團隊，尤其要看準投團隊的領頭人。創東方對目標企業團隊成員的要求是：富有激情、和善誠信、專業敬業、善於學習。
2
發掘兩個優勢
在優勢行業中發掘、尋找優勢企業。優勢行業是指具有廣闊發展前景、國家政策支持、市場成長空間巨大的行業；優勢企業是在優勢行業中具有核心競爭力，細分行業排名靠前的優秀企業，其核心業務或主營業務要突出，企業的核心競爭力要突出，要超越其他競爭者。
3
弄清三個模式
就是弄清目標企業是如何掙錢的。業務模式是企業提供什麼產品或服務，業務流程如何實現，包括業務邏輯是否可行，技術是否可行，是否符合消費者心理和使用習慣等，企業的人力、資金、資源是否足以支持。盈利模式是指企業如何掙錢，通過什麼手段或環節掙錢。營銷模式是企業如何推廣自己的產品或服務，銷售渠道、銷售激勵機制如何等。好的業務模式，必須能夠贏利，好的贏利模式，必須能夠推行。

4
查看四個指標
PE投資的重要目標是目標企業盡快改制上市，我們因此關注、查看目標企業近三年的上述前兩個指標尤為重要。PE投資非常看重的盈利能力和成長性，我們由此關註上述的後兩個指標。凈利率是銷售凈利潤率，表達了一個企業的盈利能力和抗風險能力，增長率可以迅速降低投資成本，讓投資人獲取更高的投資回報。把握前四個指標，則基本把握了項目的可投資性。
5
理清五個結構
理清五個結構也很重要，讓投資人對目標企業的具體結構很清晰，便於判斷企業的好壞優劣。
股權結構：主次分明，主次合理；
高管結構：結構合理，優勢互補，團結協作；
業務結構：主營突出，不但研發新產品；
客戶結構：既不太散又不太集中，客戶有實力；
供應商結構：既不太散又不太集中，質量有保證。
6
考察六個層面
考察六個層面是對目標企業的深度了解，任何一個層面存在關鍵性問題，可能影響企業的改制上市。當然，有些企業存在一些細小暇疵，可以通過規范手段予以改進。
歷史合規：目標企業的歷史沿革合法合規，在注冊驗資、股權變更等方面不存在重大歷史瑕疵；
財務規范：財務制度健全，會計標准合規，堅持公正審計；
依法納稅：不存在依法納稅的問題；
產權清晰：企業的產權清晰到位(含專利、商標、房產等)，不存在糾紛；
勞動合規：嚴格執行勞動法規；
環保合規：企業生產經營符合環保要求，不存在搬遷、處罰等隱患。

7
把握七個關注
七個關注是對目標企業細小環節的關注。如果存在其中的問題，可以通過規范、引導的辦法加以改進。但其現狀是我們判斷目標企業經營管理的重要依據。
制度匯編：查看企業的制度匯編可以迅速認識企業管理的規范程度。有的企業制度不全，更沒有制度匯編；
例會制度：詢問企業的例會情況(含總經理辦公周例會、董事會例會、股東會例會)能夠了解規范管理情況，也能了解企業高管對股東是否尊重；
企業文化：通過了解企業的文化建設能知道企業是否具有凝聚力和親和力，是否具備長遠發展的可能；
戰略規劃：了解企業的戰略規劃情況，可以知道企業的發展有無目標，查看其目標是否符合行業經濟發展的實際方向；
人力資源：了解企業對員工培訓、激勵計劃、使用辦法，可以了解企業是否能充分調動全體員工發展業務的積極性和能動性，考察企業的綜合競爭力；
公共關系：了解企業的公共關系策略和狀況，可以知道企業是否具備社會公民意識，是否注重企業形象和品牌，是否具有社會責任意識；
激勵機制：一個優秀的現代企業應該有一個激勵員工、提升團隊的機制或計劃，否則，企業難於持續做強做大。
8
分析八個數據
在理清四個指標的基礎上，我們很有必要分析以下八個數據，是我們對目標企業的深度分析、判斷。
資產周轉率：表示多少資產創造多少銷售收入，表明一個公司是資產(資本)密集型還是輕資產型。該項指標反映資產總額的周轉速度，周轉越快，反映銷售能力越強，企業可以通過薄利多銷的辦法，加速資產的周轉，帶來利潤絕對數的增加。計算公式：總資產周轉率=銷售收入÷平均總資產。
資產負債率：資產負債率是負債總額除以資產總額的百分比，也就是負債總額與資產總額的比例關系。資產負債率反映在總資產中有多大比例是通過借債來籌資的，也可以衡量企業在清算時保護債權人利益的程度；資產負債率的高低，體現一個企業的資本結構是否合理。計算公式：資產負債率=(負債總額÷資產總額)×100%。
流動比率：流動比率是流動資產除以流動負債的比例，反映企業的短期償債能力。流動資產是最容易變現的資產，流動資產越多，流動負債越少，則短期償債能力越強。計算公式：流動比率=流動資產÷流動負債。
應收賬款周轉天數(應收賬款周轉率)：應收賬款周轉率反映應收賬款的周轉速度，也就是年度內應收賬款轉為現金的平均次數。用時間表示的周轉速度是應收賬款周轉天數，也叫平均收現期，表示自企業從取得應收賬款的權利到收回款項，轉換為現金所需要的時間。一般來說，應收賬款周轉率越高、平均收帳期越短，說明應收賬款收回快。否則，企業的營運資金會過多地呆滯在應收賬款上，影響正常的資金周轉。計算公式：應收賬款周轉率=銷售收入÷平均應收賬款；應收賬款周轉天數=360÷應收賬款周轉率。
銷售毛利率：銷售毛利率,表示每一元銷售收入扣除銷售產品或商品成本後,有多少錢可以用於各期間費用和形成利潤,是企業銷售凈利率的最初基礎,沒有足夠大的毛利率便不能盈利。計算公式：銷售毛利率=(銷售收入-銷售成本)÷銷售收入)×100%。
凈值報酬率：凈值報酬率是凈利潤與平均股東權益(所有者權益)的百分比，也叫股東權益報酬率。該指標反映股東權益的收益水平。計算公式：凈值報酬率=(凈利潤÷平均股東權益)×100%。
經營活動凈現金流：經營活動凈現金流，是企業在一個會計期間(年度或月份，通常指年度)經營活動產生的現金流入與經營活動產生的現金流出的差額。這一指標說明經營活動產生現金的能力，企業籌集資金額根據實際生產經營需要，通過現金流量表，可以確定企業籌資總額。一般來說，企業財務狀況越好，現金凈流量越多，所需資金越少，反之，財務狀況越差，現金凈流量越少，所需資金越多。一個企業經營凈現金流量為負，說明企業需籌集更多的資金滿足於生產經營所需，否則企業正常生產經營難以為繼。
市場佔有率：也可稱為「市場份額」是企業在運作的市場上所佔有的百分比，是企業的產品在市場上所佔份額，也就是企業對市場的控制能力。企業市場份額的不斷擴大，可以使企業獲得某種形式的壟斷，這種壟斷既能帶來壟斷利潤又能保持一定的競爭優勢。當一個企業獲得市場25%的佔有率時，一般就被認為控制了市場。市場佔有率對企業至關重要，一方面它是反映企業經營業績最關鍵的指標之一，另一方面它是企業市場地位最直觀的體現。市場佔有率是由企業的產品力、營銷力和形象力共同決定的。
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走好九個程序
要做好一個投資項目，我們有很多程序要走，而且不同的目標企業所採取的程序應該有所不同、分別對待，但是以下就個程序是應該堅持履行的。
收集資料：通過多種形式收集企業資料。
高管面談：高管面談，是創業投資的一個初步環境也是非常重要的環節。依據過往經驗，往往能很快得出對目標企業業務發展、團隊素質的印象。有時一次高管接觸，你就不想再深入下去了，因為印象不好。第一感覺往往很重要，也比較可靠。
企業考察：對企業的經營、研發、生產、管理、資源等實施實地考察；對高管以下的員工進行隨機或不經意的訪談，能夠得出更深層次的印象或結論。
競爭調查：梳理清楚該市場中的競爭格局和對手的情況。通過各種方式和途徑對競爭企業進行考察、訪談或第三方評價；對比清楚市場中的各種競爭力量及其競爭優劣勢。對競爭企業的信息和對比掌握得越充分、投資的判斷就會越准。
供應商走訪：了解企業的采購量、信譽，可以幫助我們判斷企業聲譽、真實產量；同時也從側面了解行業競爭格局。
客戶走訪：可以了解企業產品質量和受歡迎程度，了解企業真實銷售情況，了解競爭企業情況；同時，客戶自身的檔次和優質情況也有助於判斷企業的市場地位、以及市場需求的潛力與可持續程度。
協會走訪：了解企業的行業地位和聲譽，了解行業的發展態勢。
政府走訪：了解企業的行業地位和聲譽，了解政府對企業所處行業的支持程度。
券商咨詢：針對上市可行性和上市時間問題咨詢券商，對我們判斷企業成熟度有重要作用。
10
報告十個內容
《盡職調查報告》是業務的基本功，是對前期工作的總結，是最終決策依據。寫好《盡職調查報告》，至少應報告以下10個方面的主要內容。
企業歷史沿革：股權變動情況，重大歷史事件等。
企業產品與技術：公司業務情況、技術來源。
行業分析：行業概況、行業機會與威脅，競爭對手分析。
優勢和不足：企業有哪些優勢，哪些是核心競爭力；存在不足或缺陷，有無解決或改進辦法。
發展規劃：企業的近期、中期的發展規劃和發展戰略；以及發展規劃的可實現性。
股權結構：股權結構情況，合理性分析。
高管結構：高管人員和技術人員背景情況，優勢、劣勢分析。
財務分析：近年各項財務數據或指標情況及分析。
融資計劃：企業發展計劃和融資計劃及融資條件。
投資意見：投資經理對項目的總體意見或建議。

6. 反向ETF，CHAD上市了，Direxion怎樣做空盈利呢

杠桿與反向ETF在境外經過數年發展，以對沖基金為代表的機構投資者圍繞杠桿與反向ETF設計了各種投資策略。在國內，杠桿與反向ETF也即將推出。我們對境外投資者運用杠桿與反向ETF的主要策略進行了歸納。

杠桿與反向ETF通常基於某一目標指數，爭取基金凈值日增長率水平為目標指數日收益率某一倍數。比如ProShares Short S&P 500 ETF的目標指數為S&P 500，其投資目標即基金凈值日增長率為S&P 500日收益率的負一倍。可見，杠桿與反向ETF所代表的投資策略是一類短期策略，圍繞杠桿與反向設計的投資策略，也多以短線交易型策略為主。

降低投資組合風險水平

從美國投資界的實踐來看，反向ETF是一種安全、門檻低、監管少的做空工具，可用於降低投資組合的整體風險水平。首先，與投資期貨和進行融券交易相比，投資者投資反向ETF時不需要另外進行保證金管理；而與投資場外衍生品相比，投資者投資於反向ETF面臨更少的對手方風險問題。其次，反向ETF可在二級市場交易，其准入門檻低於指數期貨。再次，反向ETF是按1940年投資公司法注冊的投資公司，基金本身受到的監管較為嚴格，而呈現給投資者時，反向ETF相對其他做空工具則顯示出監管方面的優勢。比如，與投資股指期貨相比，機構投資者投資於反向ETF不受交易所持倉限制的約束；在2008年SEC頒布賣空禁令，市場做空工具匱乏的情況下，反向ETF則不受賣空禁令影響。

放大資金收益水平

對於機構投資者而言，杠桿與反向ETF還是一類高效的現金權益化工具。在投資組合中有現金留存時，機構投資者還可利用對杠桿與反向ETF的特點，利用較小的投資金額，放大資金的收益水平。比如，相比一筆投資於S&P 500 ETF的投資，投資於S&P500兩倍杠桿ETF的同一筆資金，在一個交易日內可獲得兩倍的收益。

獲取復利收益

杠桿與反向ETF本質上是一類波動率產品，具有典型的路徑依賴特點。由於「波動率衰減」效應，長期持有單一的杠桿與反向ETF品種時虧損概率極大。但由於波動率本身具有一定的規律，對於專業投資者而言，利用對波動率的專業判斷，則可有效地獲得杠桿與反向ETF的復利收益。
配對交易

基於同一目標指數的杠桿與反向ETF具有天然的內在聯系，即其凈值日增長率之間必定高度相關。基於這一特點，華爾街一些交易員也認為利用杠桿與反向ETF進行配對交易（Pairs Trading）非常具有吸引力。價差交易策略的設計主要基於不同的假定。比如，Ganapathy Vidyamurthy(2011)年的一項研究結果就指出，在一定的收益率區間內（指目標指數），由反向（杠桿）ETF和普通ETF構成的價差套利組合所取得的收益隨著波動率的增大而增加。

事件驅動策略

杠桿與反向ETF還是一種執行事件驅動策略的利器。因為具有杠桿或反向杠桿的特點，在市場受極端事件驅動而出現快速上漲或下跌時，投資者可以通過杠桿與反向ETF獲得利潤。2007年金融危機初現端倪，至2008年各國紓困政策不斷推出時，美國杠桿與反向ETF的交易量持續處於較高水平，表明投資者已經將杠桿與反向ETF品種作為進行事件驅動型投資的必備工具之一。

由於存在復利效應和路徑依賴的特點，杠桿與反向ETF的運作機制比較復雜。我們建議普通投資者盡量避免長期持有杠桿與反向ETF，而圍繞杠桿與反向ETF進行短期交易時，也應注意產品的套利機制，避免盲目追漲殺跌。而對於專業投資者而言，我們建議在運用杠桿與反向ETF改善投資組合表現時，應就投資組合投資於杠桿與反向ETF的潛在風險進行壓力測試，避免在市場波動率較高的情況下參與杠桿與反向ETF投資。

7. 反向ETF的投資策略

為了達到投資目標，基金管理人通常採用數量化方法進行投資，以確定投資倉位的類型、數量和構成。基金管理人在投資時不受其本身對市場趨勢、證券價格觀點的影響，在任何時候均保持充分投資，而不考慮市場狀況和趨勢，也不在市場下跌時持有防禦性倉位。

8. 反向投資策略的內容有哪些

白痴 現在給你。這就是不好好聽課的下場！

投資者在投資決策中往往過分注重上市公司近期表現，並根據近期表現對其未來進行預測，導致對公司近期業績做出持續過度反應，形成對業績較差公司股價的過分低估和對業績較好公司股價的過分高估現象。這就為投資者利用反向投資策略提供了套利機會。
反向策略就是利用市場上存在「反轉效應」和「贏者輸者效應」，買進過去表現差的股票而賣出過去表現好的股票來進行套利的投資方法。也即使用「人取我棄，人棄我取」的思想來買賣股票。

9. 量化投資

沒有你想的書

我多年來都有關注這方面的書 可是也沒有在國內找到

數量化投資是將投資理念及策略通過具體指標、參數的設計，體現到具體的模型中，讓模型對市場進行不帶任何情緒的跟蹤；相對於傳統投資方式來說，具有快速高效、客觀理性、收益與風險平衡和個股與組合平衡等四大特點。量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括估值與選股、資產配置與組合優化、訂單生成與交易執行、績效評估和風險管理等，在各個環節都有不同的方法及量化模型：

一、估值與選股

估值：對上市公司進行估值是公司基本面分析的重要方法，在「價值投資」的基本邏輯下，可以通過對公司的估值判斷二級市場股票價格的扭曲程度，繼而找出價值被低估或高估的股票，作為投資決策的參考。對上市公司的估值包括相對估值法和絕對估值法，相對估值法主要採用乘數方法，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等；絕對估值法主要採用折現的方法，如公司自由現金流模型、股權自由現金流模型和股利折現模型等。相對估值法因簡單易懂，便於計算而被廣泛使用；絕對估值法因基礎數據缺乏及不符合模型要求的全流通假設而一直處於非主流地位。隨著全流通時代的到來和國內證券市場的快速發展，絕對估值法正逐漸受到重視。

選股：在當前品種繁多的資本市場中，從浩瀚復雜的數據背後選出適合自己投資風格的股票變得越加困難。在基本面研究的基礎上結合量化分析的手段就可以構建數量化選股策略，主流的選股方法如下：

資產配置方法與模型
資產配置類別 資產配置層次 資產配置方法 資產配置模型
戰略資產配置 全球資產配置 大類資產配置 行業風格配置 收益測度 風險測度 估計方法 馬克維茨 MV 模型 均值 -LPM 模型 VaR 約束模型 Black-Litterman 模型
戰術資產配置 ( 動態資產配置 ) 周期判斷 風格判斷 時機判斷 行業輪動策略 風格輪動策略 Alpha 策略 投資組合保險策略

基本面選股：通過對上市公司財務指標的分析，找出影響股價的重要因子，如：與收益指標相關的盈利能力、與現金流指標相關的獲現能力、與負債率指標相關的償債能力、與凈資產指標相關的成長能力、與周轉率指標相關的資產管理能力等。然後通過建立股價與因子之間的關系模型得出對股票收益的預測。股價與因子的關系模型分為結構模型和統計模型兩類：結構模型給出股票的收益和因子之間的直觀表達，實用性較強，包括價值型(本傑明·格雷厄姆—防禦價值型、查爾斯·布蘭迪—價值型等)、成長型(德伍·切斯—大型成長動能、葛廉·畢克斯達夫—中大型成長股等)、價值成長型(沃倫·巴菲特—優質企業選擇法、彼得·林奇—GARP價值成長法等)三種選股方法；統計模型是用統計方法提取出近似線性無關的因子建立模型，這種建模方法因不需先驗知識且可以檢驗模型的有效性，被眾多經濟學家推崇，包括主成分法、極大似然法等。

多因素選股：通過尋找引起股價共同變動的因素，建立收益與聯動因素間線性相關關系的多因素模型。影響股價的共同因素包括宏觀因子、市場因子和統計因子(通過統計方法得到)三大類，通過逐步回歸和分層回歸的方法對三類因素進行選取，然後通過主成分分析選出解釋度較高的某幾個指標來反映原有的大部分信息。多因素模型對因子的選擇有很高的要求，因子的選擇可依賴統計方法、投資經驗或二者的結合，所選的因子要有統計意義上或市場意義上的顯著性，一般可從動量、波動性、成長性、規模、價值、活躍性及收益性等方面選擇指標來解釋股票的收益率。

動量、反向選股：動量選股策略是指分析股票在過去相對短期的表現，事先對股票收益和交易量設定條件，當條件滿足時買進或賣出股票的投資策略，該投資策略基於投資者對股票中期的反應不足和保守心理，在投資行為上表現為購買過去幾個月表現好的股票而賣出過去幾個月表現差的股票。反向選股策略則基於投資者的錨定和過度自信的心理特徵，認為投資者會對上市公司的業績狀況做出持續過度反應，形成對業績差的公司業績過分低估和業績的好公司業績過分高估的現象，這為投資者利用反向投資策略提供了套利機會，在投資行為上表現為買進過去表現差的股票而賣出過去表現好的股票。反向選股策略是行為金融學理論發展至今最為成熟，也是最受關注的策略之一。

二、資產配置

資產配置指資產類別選擇、投資組合中各類資產的配置比例以及對這些混合資產進行實時管理。資產配置一般包括兩大類別、三大層次，兩大類別為戰略資產配置和戰術/動態資產配置，三大層次為全球資產配置、大類資產配置和行業風格配置。資產配置的主要方法及模型如下：

戰略資產配置針對當前市場條件，在較長的時間周期內控制投資風險，使得長期風險調整後收益最大化。戰術資產配置通常在相對較短的時間周期內，針對某種具體的市場狀態制定最優配置策略，利用市場短期波動機會獲取超額收益。因此，戰術資產配置是在長期戰略配置的過程中針對市場變化制定的短期配置策略，二者相互補充。戰略資產配置為未來較長時間內的投資活動建立業務基準，戰術資產配置通過主動把握投資機會適當偏離戰略資產配置基準，獲取超額收益。

三、股價預測

股價的可預測性與有效市場假說密切相關。如果有效市場假說成立，股價就反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股價的預測就毫無意義，而我國的股市遠未達到有效市場階段，因此股價時間序列不是序列無關，而是序列相關的，即歷史數據對股價的形成起作用，因此可以通過對歷史信息的分析來預測股價。

主流的股價預測模型有灰色預測模型、神經網路預測模型和支持向量機預測模型(SVM)。灰色預測模型對股價的短期變化有很強的預測能力，近年發展起來的灰色預測模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陳代謝模型和灰色馬爾可夫模型。人工神經網路模型具有巨量並行性、存儲分布性、結構可變性、高度非線性和自組織性等特點，且可以逼近任何連續函數，目前在金融分析和預測方面已有廣泛的應用，效果較好。支持向量機模型在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中有許多優勢，且結構簡單，具有全局優化性和較好的泛化能力，比神經網路有更好的擬合度。

四、績效評估

作為集合投資、風險分散、專業化管理、變現性強等特點的投資產品，基金的業績雖然受到投資者的關注，但要對基金有一個全面的評價，則需要考量基金業績變動背後的形成原因、基金回報的來源等因素，績效評估能夠在這方面提供較好的視角與方法，風險調整收益、擇時/股能力、業績歸因分析、業績持續性及Fama的業績分解等指標和方法可從不同的角度對基金的績效進行評估。

績效評估模型 / 指標

績效評估准則
擇時 / 股能力
業績歸因分析
風險調整收益
業績持續性
Fama 業績分解

模型 / 指標
T-M 模型

H-M 模型

GII 模型

C-L 模型
資產配置收益

證券選擇收益

行業選擇收益

行業內個股選擇收益
RAROC

Sharp, Stutzer

Treynor, Jensen

, ,
雙向表分析

時間序列相關性
總風險收益

系統風險收益

分散化投資收益

五、基於行為金融學的投資策略

上世紀50～70年代，隨著馬科維茨組合理論、CAPM模型、MM定理及有效市場假說的提出，現代金融經濟學建立了一套成熟的理論體系，並且在學術界占據了主導地位，也被國際投資機構廣泛應用和推廣，但以上傳統經濟學的理論基石是理性人假設，在理性人假設下，市場是有效率的，但進入80年代以後，關於股票市場的一系列研究和實證發現了與理性人假設不符合的異常現象，如：日歷效應、股權溢價之謎、期權微笑、封閉式基金折溢價之謎、小盤股效應等。面對這些金融市場的異常現象，諸多研究學者從傳統金融理論的基本假設入手，放鬆關於投資者是完全理性的嚴格假設，吸收心理學的研究成果，研究股市投資者行為、價格形成機制與價格表現特徵，取得了一系列有影響的研究成果，形成了具有重要影響力的學術流派－行為金融學。

行為金融學是對傳統金融學理論的革命，也是對傳統投資實踐的挑戰。隨著行為金融理論的發展，理論界和投資界對行為金融理論和相關投資策略作了廣泛的宣傳和應用，好買認為，無論機構投資者還是個人投資者，了解行為金融學的指導意義在於：可以採取針對非理性市場行為的投資策略來實現投資目標。在大多數投資者認識到自己的錯誤以前，投資那些定價錯誤的股票，並在股價正確定位之後獲利。目前國際金融市場中比較常見且相對成熟的行為金融投資策略包括動量投資策略、反向投資策略、小盤股策略和時間分散化策略等。

六、程序化交易與演算法交易策略

根據NYSE的定義，程序化交易指任何含有15隻股票以上或單值為一百萬美元以上的交易。程序化交易強調訂單是如何生成的，即通過某種策略生成交易指令，以便實現某個特定的投資目標。程序化交易主要是大機構的工具，它們同時買進或賣出整個股票組合，而買進和賣出程序可以用來實現不同的目標，目前程序化交易策略主要包括數量化程序交易策略、動態對沖策略、指數套利策略、配對交易策略和久期平均策略等。

演算法交易，也稱自動交易、黑盒交易或無人值守交易，是使用計算機來確定訂單最佳的執行路徑、執行時間、執行價格及執行數量的交易方法，主要針對經紀商。演算法交易廣泛應用於對沖基金、企業年金、共同基金以及其他一些大型的機構投資者，他們使用演算法交易對大額訂單進行分拆，尋找最佳路由和最有利的執行價格，以降低市場的沖擊成本、提高執行效率和訂單執行的隱蔽性。任何投資策略都可以使用演算法交易進行訂單的執行，包括做市、場內價差交易、套利及趨勢跟隨交易。演算法交易在交易中的作用主要體現在智能路由、降低沖擊成本、提高執行效率、減少人力成本和增加投資組合收益等方面。主要的演算法包括：交易量加權平均價格演算法(VWAP)、保證成交量加權平均價格演算法(Guaranteed VWAP)、時間加權平均價格演算法(TWAP)、游擊戰演算法(Guerrilla)、狙擊手演算法(Sniper)、模式識別演算法(Pattern Recognition)等。

綜上所述，數量化投資技術貫穿基金的整個投資流程，從估值選股、資產配置到程序化交易與績效評估等。結合量化投資的特點及我國證券市場的現狀，好買認為量化投資技術在國內基金業中的應用將主要集中在量化選股、資產配置、績效評估與風險管理、行為金融等方面，而隨著包括基金在內的機構投資者佔比的不斷提高、衍生品工具的日漸豐富(股指期貨、融資融券等)以及量化投資技術的進步，基金管理人的投資策略將會越來越復雜，程序化交易(系統)也將有快速的發展。