用量化投资料理巴菲特最爱的roe

A. 什么是量化投资

量化投资是指通抄过数量化模型建立科学投资体系，以获取稳定收益。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。在国内，量化投资不再是一个陌生的词汇，近几年得到了迅猛的发展。可在应用过程中学习量化投资

B. 巴菲特最爱的指数基金，到底是个啥

指数基金(Index Fund)，顾名思义就是以特定指数（如沪深300指数、标普500指数、纳斯达克100指数、日经225指数等）为标的指数，并以该指数的成份股为投资对象，通过购买该指数的全部或部分成份股构建投资组合，以追踪标的指数表现的基金产品。
通常而言，指数基金以减小跟踪误差为目的，使投资组合的变动趋势与标的指数相一致，以取得与标的指数大致相同的收益率。
说到指数基金，在市场里摸爬滚打过的朋友大都会提到股神巴菲特。
那我们今天就先说说巴菲特和指数基金难分难解的故事。股神有个戒律，一般不推荐任何股票和任何基金，但只有一个例外，那就是对指数基金的推崇。

2008年股神用100万打赌，如果长期投资一只标准普尔500指数“1”基金，那么在未来10年内，这只指数基金的收益将会跑赢专业公司精心挑选的5只对冲基金。
股神是不是吹牛不腰疼？不是哒，人家说话还是有“大数据”支撑的！
20世纪的时候，美国经济持续增长128倍，道琼斯工业指数从66点上升到11497点，翻了173倍。即使在过去40、50年里，标准普尔500指数在70%左右的年份里是上涨的。从历史数据来看，指数基金确实能赚钱。
除此以外，“指数基金教父”博格的研究指出，1970年美国有335只共同基金，2005年有223只基金倒闭清算，然而，在存货的基金中，只有3只能够持续保持超越指数2个百分点以上的年收益率，这意味着36年间，有99%的基金输给了指数。
所以，看完这段故事，内心发财的戏份又上演了对不~赶着去买指数基金？
别急啊！
中国和外国情况能一样么！要买也得先搞明白为啥要买，随大流和人云亦云，赚钱都是太好运。
指数基金的出生理由……可不是充话费送的~
指数基金存在的理论基础是“有效市场假说”。这个理论认为市场是有效的，证券的价格反映了所有的信息，因而认为通过主动管理希望获得超过市场平均收益的努力是徒劳的，因而复制市场指数的指数基金是投资的最佳选择，国外的大量数据统计也部分支持了这样的观点。
但，我国是这样的么？
1999年，我国首次推出了普丰、兴和、景福 3只封闭式指数基金；2002年推出了第一只开放式指数基金——华安上证180，拉开了我国指数基金发展的序幕，到今天，市场上有200多只指数基金。
那么指数基金的业绩牛吗？
通过各种指标的实证研究，我们很难得到与国外相似的答案，在中国，指数基金的业绩表现并不像想象中那么好，反而股票型基金的业绩要好些。
究其原因，先来看指数基金的发展根源——有效市场理论。国外的资本市场经过了较长时间的发展尚且不能说自己是有效的，我国的市场情况更不能是完全有效的，证券的价格不能反应全面的信息，也存在滞后的情况，这给主动管理提供了可行基础。
在主动管理可行的基础上，随着我国资本市场的发展，越来越多优秀的基金经理在操作股票型基金上的策略和经验愈加丰富，股票型基金的业绩表现也更加可圈可点。
好吧，那我就不买指数基金了！
别，别，别，以偏概全可不好……
来说说指数基金也是可以投资的，指数型基金的特性决定其在不同的市场环境及不同的阶段内会有不同的业绩表现。一般来说，在以牛市为主基调以及阶段性反弹的行情下，指数型基金的投资价值突出些，而在熊市以及宽幅震荡行情中，指数型基金都可投资价值不天高。
如果时间选准了，如何挑选指数基金呢？
1、找准跟踪标的
指数基金的投资目标就是要获得与跟踪指数一致的收益，所以，挑选一个合适的指数是投资指数基金的关键。
2、找跟踪误差较小的
跟踪误差越小，基金经理的管理能力越强，这样才更符合指数基金的本质。
3、选公司实力强的
指数型基金是被动式投资，跟踪的基准指数分析和研究是个复杂的过程，需要精密的计算和严谨的操作流程。基金公司实力越强，付诸投研的成本就越高，投资水准更高。
4、找费率低的
指数型基金的费率相较于其他主动型的基金费率低。追踪同一个目标指数的指数基金，在业绩上很难拉开差距，如果长期投资，那么选个费率低的无异于多赚了。

C. 巴菲特推荐的十本书都是什么

巴菲特推荐的十本书：

1、《聪明的投资者》——格雷厄姆著

2、《怎样选择成长股》——费舍尔著

3、《证券分析》——格雷厄姆 多德著

4、《杰克·韦尔奇自传》——本杰明·格雷厄姆

5、《学以致富》——彼得·林奇著

6、《赢》——杰克·韦尔奇著

7、《穷光蛋查理年鉴》（富兰克林著）

8、《探索智慧:从达尔文到芒格》——Reter Bevelin著

9、《客户的游艇在哪里》——Fred Schweb著

10、《巴菲特致股东的信：股份公司教程》

1、《聪明的投资者（第4版）》首先明确了“投资”与“投机”的区别，指出聪明的投资者当如何确定预期收益。本书着重介绍防御型投资者与积极型投资者的投资组合策略，论述了投资者如何应对市场波动。

本书还对基金投资、投资者与投资顾问的关系、普通投资者证券分析的一般方法、防御型投资者与积极型投资者的证券选择、可转换证券及认股权证等问题进行了详细阐述。

2、《怎样选择成长股(全译本)(第2版)》包括过去提供的线索；“闲聊”的用处；买什么：寻找优良普通股的十五点原则；

买什么：根据你的使用需要；什么时候买；什么时候卖出，什么时候不要卖出；股利的喧嚣；投资者的五个不要；投资者的另外五个不要；如何找到成长型股票；摘要和结论等内容。

3、《证券分析》被誉为投资者的圣经，自1934年出版以来，八十年畅销不衰。市场反复证明，《证券分析》是价值投资的经典之作。《证券分析》第6版是1940年版本的升级版。

而《证券分析》1940年版本是作者格雷厄姆和多德最满意的版本，也是股神巴菲特最为钟爱的版本。第6版在保持原书原貌的同时，增加了10位华尔街金融大家的导读，既表明了这本书在华尔街投资大师心目中的重要地位，也为这部经典著作增添了时代气息。

4、《杰克·韦尔奇自传》这是唯一一部韦尔奇注入毕生心血、亲笔写就的个人传记。在这本书中，韦尔奇首次透露了他的青年岁月、成长历程、管理秘诀，以及如何开创了一种独特的管理模式-帮助庞大多元的商业帝国摆脱庞大体制的痼疾，走上灵活主动的道路。

他用自己特有的韦氏语言，把人生体悟、职业经历、管理经验巧妙地结合在一起，织就了一部富有智慧、独具韵味而又发人深思的管理传奇。

5、《学以致富》是投资的“《安全驾驶培训教材》”。彼得·林奇用一种外婆跟你讲故事的方式，将资本主义在美国的发展、股市的风云变幻、投资的概况、选股的实务等投资的基础知识向你娓娓道来。难怪沃伦·巴菲特要说：“如果我要送我孙子生日礼物，我就买这本书给他们！”

(3)用量化投资料理巴菲特最爱的roe扩展阅读

沃伦·巴菲特（Warren Buffett，1930年8月30日— ) ，男，1930年8月30日生于美国内布拉斯加州的奥马哈市，全球著名的投资商。从事股票、电子现货、基金行业。

投资名言：

1、风险，是来自于你不知道你在做什么。

2、若你不打算持有某只股票达十年，则十分钟也不要持有。

3、投资的秘诀，不是评估某一行业对社会的影响有多大，或它的发展前景有多好，而是一间公司有多强的竞争优势。这优势可以维持多久，产品和服务的优越性持久而深厚，才能给投资者带来优厚的回报。

4、财务顾问就是那些比你更需要你的钱的人。

5、当那些好的企业突然受困于市场逆转、股价不合理的下跌，这就是大好的投资机会来临了。

6、我最喜欢的持股时间是……永远！

7、要投资成功，就要拼命阅读。不但读有兴趣购入的公司资料，也要阅读其它竞争者的资料。

8、金钱并不是很重要的东西，至少它买不到健康与友情。

9、如果你认为你可以经常进出股市而致富的话，我不愿意和你合伙做生意，但我希望成为你的股票经纪。

10、在股票市场中，独一能让您被三振出局的是—— 不断的抢高杀低、耗损资金。

D. 解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事的介绍

《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》由机械工业出版社于2010年1月1日出版。本书讲述詹姆斯·西蒙斯，基金领域的拓扑学大腕，成功取代保尔森的对冲之王，20年内最佳赚钱基金经理，在投资界掀起了一场量化投资的狂潮。《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》用轻松、幽默的讲故事手法，解读了西蒙斯量化投资“黑箱”之内的秘密。通过深入浅出地回顾西蒙斯的投资布阵，比较西蒙斯与巴菲特投资模式的迥异，分析投资领域技术分析方法和宏观分析方法的优劣，《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》带我们走近了20年中平均每年总回报为80%的大奖章基金，看看它如何能将1万元变成1亿元。用数学公式打败市场，投资并非悬而未决的事情——这就是《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》揭示的投资之道。

E. 国外做量化投资的投资者是哪一位

西蒙斯。华尔街量化投资第一人

F. 如何学习量化投资

简单地说，只要是你不跟从别人炒股都难免要用到量化投资。量化投资专，顾名思义，就是属通过数字化的可量化参数的比较来进行投资的策略和方法。 量化投资主要包括三个层面的内容。第一，就是估值理论。这部分内容主要应用经济学的理论对资产标的进行价格或者价值的估算，以辅助投资。其实巴菲特对财务数据的分析，比如市盈率和未来现金流折算等等，都算是量化投资，所以我不认为巴菲特属于传统投资。现在很多证券研究员都致力于盈利预测基础上的估值模型，然后在其基础上进行选股，都属于这方面。第二，是与经济学理论无关的，纯粹的应用数学和统计知识对投资交易进行数学化和程序化的过程。大部分人对量化投资的理解也是这一方面，著名的数学家西蒙斯带领他的团队取得年均34%的收益率也是这方面成功的典范。第三，就是程序化交易，这部分主要是为了实现某些特殊的量化投资所限定的算法而对具体到交易层面的程序开发过程。

G. 有哪些值得推荐的量化投资类书籍

解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事
作者： 忻海著
出 版 社： 机械工业出专版社
出版时间： 2010-1-1
内容简属介
詹姆斯·西蒙斯，基金领域的拓扑学大腕，成功取代保尔森的对冲之王，20年内最佳赚钱基金经理，在投资界掀起了一场量化投资的狂潮。
本书用轻松、幽默的讲故事手法，解读了西蒙斯量化投资“黑箱”之内的秘密。通过深入浅出地回顾西蒙斯的投资布阵，比较西蒙斯与巴菲特投资模式的迥异，分析投资领域技术分析方法和宏观分析方法的优劣，本书带我们走近了20年中平均每年总回报为80％的大奖章基金，看看它如何能将1万元变成1亿元。用数学公式打败市场，投资并非悬而未决的事情——这就是本书揭示的投资之道。

H. 为什么99%的基金经理都会输给“量化投资”

量化投资是指通过抄数量化袭方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大。
一般而言，具备以下四个因素就是量化：
1、对海量的数据进行分析。
2、运用统计分析的方法。
3、运用计算机、甚至大型计算机作为辅助工具，进行数据存取、统计分析和策略实证测试。
4、寻找统计规律，基于大概率思想制定投资和交易策略。
以量化投资的鼻祖、华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)为例，由其运作的大奖章基金(Medallion)在的二十年间，平均年化收益率为35%，若算上44%的收益提成，则该基金实际的年化收益率可高达60%，比同期标普500指数年均回报率高出20多个百分点，即使相较金融大鳄索罗斯和股神巴菲特的操盘表现，也要遥遥领先十几个百分点。

I. 量化投资

没有你想的书

我多年来都有关注这方面的书 可是也没有在国内找到

数量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，体现到具体的模型中，让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪；相对于传统投资方式来说，具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点。量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括估值与选股、资产配置与组合优化、订单生成与交易执行、绩效评估和风险管理等，在各个环节都有不同的方法及量化模型：

一、估值与选股

估值：对上市公司进行估值是公司基本面分析的重要方法，在“价值投资”的基本逻辑下，可以通过对公司的估值判断二级市场股票价格的扭曲程度，继而找出价值被低估或高估的股票，作为投资决策的参考。对上市公司的估值包括相对估值法和绝对估值法，相对估值法主要采用乘数方法，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；绝对估值法主要采用折现的方法，如公司自由现金流模型、股权自由现金流模型和股利折现模型等。相对估值法因简单易懂，便于计算而被广泛使用；绝对估值法因基础数据缺乏及不符合模型要求的全流通假设而一直处于非主流地位。随着全流通时代的到来和国内证券市场的快速发展，绝对估值法正逐渐受到重视。

选股：在当前品种繁多的资本市场中，从浩瀚复杂的数据背后选出适合自己投资风格的股票变得越加困难。在基本面研究的基础上结合量化分析的手段就可以构建数量化选股策略，主流的选股方法如下：

资产配置方法与模型
资产配置类别 资产配置层次 资产配置方法 资产配置模型
战略资产配置 全球资产配置 大类资产配置 行业风格配置 收益测度 风险测度 估计方法 马克维茨 MV 模型 均值 -LPM 模型 VaR 约束模型 Black-Litterman 模型
战术资产配置 ( 动态资产配置 ) 周期判断 风格判断 时机判断 行业轮动策略 风格轮动策略 Alpha 策略 投资组合保险策略

基本面选股：通过对上市公司财务指标的分析，找出影响股价的重要因子，如：与收益指标相关的盈利能力、与现金流指标相关的获现能力、与负债率指标相关的偿债能力、与净资产指标相关的成长能力、与周转率指标相关的资产管理能力等。然后通过建立股价与因子之间的关系模型得出对股票收益的预测。股价与因子的关系模型分为结构模型和统计模型两类：结构模型给出股票的收益和因子之间的直观表达，实用性较强，包括价值型(本杰明·格雷厄姆—防御价值型、查尔斯·布兰迪—价值型等)、成长型(德伍·切斯—大型成长动能、葛廉·毕克斯达夫—中大型成长股等)、价值成长型(沃伦·巴菲特—优质企业选择法、彼得·林奇—GARP价值成长法等)三种选股方法；统计模型是用统计方法提取出近似线性无关的因子建立模型，这种建模方法因不需先验知识且可以检验模型的有效性，被众多经济学家推崇，包括主成分法、极大似然法等。

多因素选股：通过寻找引起股价共同变动的因素，建立收益与联动因素间线性相关关系的多因素模型。影响股价的共同因素包括宏观因子、市场因子和统计因子(通过统计方法得到)三大类，通过逐步回归和分层回归的方法对三类因素进行选取，然后通过主成分分析选出解释度较高的某几个指标来反映原有的大部分信息。多因素模型对因子的选择有很高的要求，因子的选择可依赖统计方法、投资经验或二者的结合，所选的因子要有统计意义上或市场意义上的显著性，一般可从动量、波动性、成长性、规模、价值、活跃性及收益性等方面选择指标来解释股票的收益率。

动量、反向选股：动量选股策略是指分析股票在过去相对短期的表现，事先对股票收益和交易量设定条件，当条件满足时买进或卖出股票的投资策略，该投资策略基于投资者对股票中期的反应不足和保守心理，在投资行为上表现为购买过去几个月表现好的股票而卖出过去几个月表现差的股票。反向选股策略则基于投资者的锚定和过度自信的心理特征，认为投资者会对上市公司的业绩状况做出持续过度反应，形成对业绩差的公司业绩过分低估和业绩的好公司业绩过分高估的现象，这为投资者利用反向投资策略提供了套利机会，在投资行为上表现为买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票。反向选股策略是行为金融学理论发展至今最为成熟，也是最受关注的策略之一。

二、资产配置

资产配置指资产类别选择、投资组合中各类资产的配置比例以及对这些混合资产进行实时管理。资产配置一般包括两大类别、三大层次，两大类别为战略资产配置和战术/动态资产配置，三大层次为全球资产配置、大类资产配置和行业风格配置。资产配置的主要方法及模型如下：

战略资产配置针对当前市场条件，在较长的时间周期内控制投资风险，使得长期风险调整后收益最大化。战术资产配置通常在相对较短的时间周期内，针对某种具体的市场状态制定最优配置策略，利用市场短期波动机会获取超额收益。因此，战术资产配置是在长期战略配置的过程中针对市场变化制定的短期配置策略，二者相互补充。战略资产配置为未来较长时间内的投资活动建立业务基准，战术资产配置通过主动把握投资机会适当偏离战略资产配置基准，获取超额收益。

三、股价预测

股价的可预测性与有效市场假说密切相关。如果有效市场假说成立，股价就反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股价的预测就毫无意义，而我国的股市远未达到有效市场阶段，因此股价时间序列不是序列无关，而是序列相关的，即历史数据对股价的形成起作用，因此可以通过对历史信息的分析来预测股价。

主流的股价预测模型有灰色预测模型、神经网络预测模型和支持向量机预测模型(SVM)。灰色预测模型对股价的短期变化有很强的预测能力，近年发展起来的灰色预测模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陈代谢模型和灰色马尔可夫模型。人工神经网络模型具有巨量并行性、存储分布性、结构可变性、高度非线性和自组织性等特点，且可以逼近任何连续函数，目前在金融分析和预测方面已有广泛的应用，效果较好。支持向量机模型在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中有许多优势，且结构简单，具有全局优化性和较好的泛化能力，比神经网络有更好的拟合度。

四、绩效评估

作为集合投资、风险分散、专业化管理、变现性强等特点的投资产品，基金的业绩虽然受到投资者的关注，但要对基金有一个全面的评价，则需要考量基金业绩变动背后的形成原因、基金回报的来源等因素，绩效评估能够在这方面提供较好的视角与方法，风险调整收益、择时/股能力、业绩归因分析、业绩持续性及Fama的业绩分解等指标和方法可从不同的角度对基金的绩效进行评估。

绩效评估模型 / 指标

绩效评估准则
择时 / 股能力
业绩归因分析
风险调整收益
业绩持续性
Fama 业绩分解

模型 / 指标
T-M 模型

H-M 模型

GII 模型

C-L 模型
资产配置收益

证券选择收益

行业选择收益

行业内个股选择收益
RAROC

Sharp, Stutzer

Treynor, Jensen

, ,
双向表分析

时间序列相关性
总风险收益

系统风险收益

分散化投资收益

五、基于行为金融学的投资策略

上世纪50～70年代，随着马科维茨组合理论、CAPM模型、MM定理及有效市场假说的提出，现代金融经济学建立了一套成熟的理论体系，并且在学术界占据了主导地位，也被国际投资机构广泛应用和推广，但以上传统经济学的理论基石是理性人假设，在理性人假设下，市场是有效率的，但进入80年代以后，关于股票市场的一系列研究和实证发现了与理性人假设不符合的异常现象，如：日历效应、股权溢价之谜、期权微笑、封闭式基金折溢价之谜、小盘股效应等。面对这些金融市场的异常现象，诸多研究学者从传统金融理论的基本假设入手，放松关于投资者是完全理性的严格假设，吸收心理学的研究成果，研究股市投资者行为、价格形成机制与价格表现特征，取得了一系列有影响的研究成果，形成了具有重要影响力的学术流派－行为金融学。

行为金融学是对传统金融学理论的革命，也是对传统投资实践的挑战。随着行为金融理论的发展，理论界和投资界对行为金融理论和相关投资策略作了广泛的宣传和应用，好买认为，无论机构投资者还是个人投资者，了解行为金融学的指导意义在于：可以采取针对非理性市场行为的投资策略来实现投资目标。在大多数投资者认识到自己的错误以前，投资那些定价错误的股票，并在股价正确定位之后获利。目前国际金融市场中比较常见且相对成熟的行为金融投资策略包括动量投资策略、反向投资策略、小盘股策略和时间分散化策略等。

六、程序化交易与算法交易策略

根据NYSE的定义，程序化交易指任何含有15只股票以上或单值为一百万美元以上的交易。程序化交易强调订单是如何生成的，即通过某种策略生成交易指令，以便实现某个特定的投资目标。程序化交易主要是大机构的工具，它们同时买进或卖出整个股票组合，而买进和卖出程序可以用来实现不同的目标，目前程序化交易策略主要包括数量化程序交易策略、动态对冲策略、指数套利策略、配对交易策略和久期平均策略等。

算法交易，也称自动交易、黑盒交易或无人值守交易，是使用计算机来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法，主要针对经纪商。算法交易广泛应用于对冲基金、企业年金、共同基金以及其他一些大型的机构投资者，他们使用算法交易对大额订单进行分拆，寻找最佳路由和最有利的执行价格，以降低市场的冲击成本、提高执行效率和订单执行的隐蔽性。任何投资策略都可以使用算法交易进行订单的执行，包括做市、场内价差交易、套利及趋势跟随交易。算法交易在交易中的作用主要体现在智能路由、降低冲击成本、提高执行效率、减少人力成本和增加投资组合收益等方面。主要的算法包括：交易量加权平均价格算法(VWAP)、保证成交量加权平均价格算法(Guaranteed VWAP)、时间加权平均价格算法(TWAP)、游击战算法(Guerrilla)、狙击手算法(Sniper)、模式识别算法(Pattern Recognition)等。

综上所述，数量化投资技术贯穿基金的整个投资流程，从估值选股、资产配置到程序化交易与绩效评估等。结合量化投资的特点及我国证券市场的现状，好买认为量化投资技术在国内基金业中的应用将主要集中在量化选股、资产配置、绩效评估与风险管理、行为金融等方面，而随着包括基金在内的机构投资者占比的不断提高、衍生品工具的日渐丰富(股指期货、融资融券等)以及量化投资技术的进步，基金管理人的投资策略将会越来越复杂，程序化交易(系统)也将有快速的发展。