行为金融理论与投资者情绪有什么区别

1. 行为金融理论与投资者情绪有什么区别

一、市场情绪指数的概述
投资者情绪(Investor Sentiment)，是行为金融学解释市场异象的主要理论基础之一。行为金融学认为，信念和偏好异质的投资者常常是非理性的，其心理因素在投资决策和市场演绎中起着重要作用，情绪的大幅度波动导致认知偏差和情绪偏差，从而放大乐观或悲观的情绪，并致使市场产生错误定价的现象，还有学者提出投资者情绪是影响资本资产定价的一个因子，即资产价格不仅取决于市场Beta，还受投资者情绪Beta的影响。
学术界关于投资者情绪的定义不尽相同，一种简单笼统的定义是投资者对金融资产的一种乐观和悲观的看法或是投资者的一种投机倾向。而较为学术化的定义是投资者基于对资产未来现金流和投资风险的预期而形成的一种信念，但这一信念并不能完全反映当前已有的事实，不同投资者对同一资产可能会有不同的信念。然而，当投资者的情绪或信念具有较大的社会性或普遍性时，投资者的行为就会在互动机制作用下趋于一致，从而影响市场定价。
和市场情绪相关的一个例子是国内A股市场存在较为明显的风格轮换特征，机构热衷于对风格的轮换规律进行研究并制定相应的投资策略，如通过行业动量来选择股票组合以获得超额市场收益。A股市场的风格轮换特性，从行为金融学角度的解释是由于投资者的趋势追逐特性所造成的。当某类风格的股票在某段时间内具有较好的走势时，趋势投资者会对该类风格保持乐观情绪并增加对该类风格资产的投资使得风格走势延续；但过度反应会使得该风格积累过多风险，最终发生反转，并使得市场热点转移到其他的风格资产上。
投资者情绪的研究主要在于如何测度情绪以及基于情绪测度如何制定相应的交易策略。国外制定情绪指数的来源主要有两大类：一是通过直接调查投资者的情绪，包括问卷调查，多空调查等主观因素指标；另一种是采用市场交易公开的统计数据进行处理，即客观或间接指标。第一种主观因素指标虽然直接，但存在样本选择代表性以及问卷失真的问题；第二种间接指标综合考虑了多种因素，但也可能存在一些数据噪音。
目前国内市场情绪的量化方法主要采用第二种方式，且集中在对于股票市场的情绪刻画上。中信证券的一份关于投资者情绪指数编制的报告中，提出通过五类指标构建投资者情绪的监控指标体系，具体包括：(1)市场整体类指标：整体市盈率、市净率、换手率；(2)市场结构类指标：上涨家数比下跌家数、小盘股相对大盘股的超额收益率等；(3)IPO系列指标：股票首发上市家数、新股上市首日涨幅；(4)封闭式基金折价率；(5)资金流动指标：A股账户净增加数。报告中的实证结果表明通过主成分分析法构建的投资者情绪指数，可以用来预测股市的大顶和大底。具体到投资策略上，当投资者情绪上升时，可以超配具有高的正情绪Beta的行业；当投资者情绪下降时，可以超配具有高的负情绪Beta行业。
二、股指期货市场情绪指标的选择
虽然股指期货市场是作为管理股市风险的现货影子市场，但由于其交易标的、交易方式、市场参与者等因素的不同，使得股指期货市场具备了不同于股票现货市场的一些特性。因此，本文从股指期货市场的自身特性出发，试图寻找影响股指期货市场情绪的一些变量，再通过主成分分析方法构建股指期货市场的情绪指数。
本文所选取的反映股指期货市场情绪的因素包括以下几个方面：
1、成交量
成交量是反映市场交易活跃度最直接的指标，“指数的成交量是最真实的”、“量价齐升后市看涨”等都是投资者耳熟能详的市场语言。成交量变化的背后是各路资金的流入和流出，反映了投资者对个股或市场的信心水平。较大的成交量表明市场交易情绪偏乐观，而较低迷的成交量则表明市场情绪偏谨慎或悲观。一些国际投行也常把成交量指标作为量化系统的重要组成部分。成交量同时也是构建市场情绪指数中的备选变量。
对于股指期货而言，每个交易日共有当月连续、下月连续、下季连续和隔季连续四个合约交易，并且近月合约的成交量(当月和下月成交量之和)平均占该月份所有合约总成交量的98%以上。另外，沪深300指数作为股指期货的标的，其成交量的变化反映了现货市场的活跃程度，现货市场成交量的放大对带动股指期货市场活跃度将产生一定影响。因此，选取每个交易日四个期指合约总的成交量、以及沪深300指数的成交量作为反映股指期货市场情绪的两个成交量指标。
2、持仓量
持仓量指的是当日收盘后累计的未平仓合约数。中金所在每日收盘结束后，会公布“每日结算会员成交持仓排名”，从数据中可以得到排名前20的结算会员持卖单量和持买单量的变化。由于套期保值头寸的因素，前20主力持仓基本呈现净空单的状态，一般情况下，主力空头和多头的资金都会集中在排名靠前的结算会员中，主力机构的净空单变化情况往往会对后市产生一定影响。
我们统计了期指上市以来至2011-4-20的前20主力持仓结构数据。我们取成交量排名前五的五家机构，分别为国泰君安期货、海通期货、华泰长城期货、广发期货和银河期货，作为参考机构样本，计算出每天这五家机构累计总持仓的变化。统计结果表明，这五家机构单日累计净空单增加1000手以上的交易日有23个，其中次日期指下跌的交易日为17个，对应的概率为73.9%；这五家机构单日累计净空单减少1000手以上的交易日有13个，次日期指上涨的交易日为9个，对应的概率为69.2%。
TOP5比TOP20的净空单的波动要大一些，对比上述TOP5的每日净空单曲线和期指走势，发现两者并没有明显的相关性，然而在某个时点上，当这五家机构的累计净空单发生大规模变化时，往往会影响到期指短期走势。虽然持仓结构数据的准确性会由于分级结算和机构资金分仓的问题而受到影响，但持仓结构在一定程度上还是反映了多空情绪的变化，因此我们选择上述五家机构的累计净空单的滞后一期作为反映期指市场情绪的一个指标。
3、日内波动率
期指波动率越大时，通常投资者分歧较大，投资者乐观或悲观情绪较为浓厚；期指波动率小则表明市场对当前价格水平较为认同，市场情绪较为平淡。把波动率作于情绪指数指标的思想来源于VIX指数。VIX又称为投资者恐慌指标(The Investor Fear Gauge)，是根据指数期权衍生品价格反推出来的隐含波动率，也可理解为市场情绪指标。
为了对股指期货的日内波动率进行准确的描述，本文采用Andersen, Bollerslev(1998)提出的基于日内高频数据计算的已实现波动率(Realized Volatility)测度方法。由于高频数据中蕴含了比低频数据更多的市场波动信息，因此基于高频数据的波动率测度一定是一种更为真实的市场波动描述。已实现波动率的计算不需要复杂的参数估计方法，无模型、计算简便，在一定条件下是积分波动的无偏估计量，近年来在高频领域中获得了广泛的应用。日内已实现波动率的具体计算方法是把股指期货连续合约的每五分钟数据的高频收益率进行平方求和。考虑到日内收益率波动的聚集性和时序性，我们选取日内波动率的滞后一期作为反映期指市场情绪的一个指标。从图中可以直观看出，当期指行情出现拐点时，对应的日内波动率会出现较大的变动。
4、基差
股指期货的主要功能有套期保值、套利、投机和资产管理。其中，基差的变化是进行期现套利的关键，当基差偏离均衡区间时，往往会引发期现套利者的入场。因此，基差偏离无套利区间的程度反映了期现套利的空间和投资者的市场情绪变化。
从基差的历史走势看，在震荡行情中，基差的波动相对较小；而在阶段性的趋势行情中，基差的波动加大，尤其是2010年国庆节后大盘强劲反弹以及随后的调整阶段，对应的基差波动较大，且具有一定的持续性。因此，基差的走势也反映出市场投资者情绪的变化。但随着市场期现套利者参与程度的提高，基差波动的幅度有所收敛且期现套利的空间随之减少。考虑到基差序列也呈现出时序相关性，我们选取基差的滞后一期作为反映期指市场情绪的一个指标。
参考资料http://www.fx361.com/page/2016/0324/642621.shtml

2. 指标赋权的方法

中国传媒业正面临着日益加剧的竞争态势，积极参与市场竞争，不断增强自身的核心能力，是传媒应对和驾驭市场竞争的必由之路。那么，传媒竞争力应该由哪些指标来表征？通过实施一定战略来提升传媒竞争力的效果如何才能得到科学的评估呢？要对传媒竞争力进行实际监测，对传媒竞争力提升战略的实施效果进行检验，就必须有一种行之有效的监测度量方法，建立一套比较完整的评价指标体系。本文初步构建了我国传媒竞争力评价的指标体系和分析模型，同时说明了指标体系的构建原则和评价方法。
一、指标体系的类型及构建原则
1．指标体系的类型
传媒竞争力的评价指标，是用来评价传媒在实现一定目标（中长期或短期）过程中拥有的竞争优势所采用的标准和尺度。指标体系是一系列指标的构成体，这些指标之间存在有机的联系并相互作用，指标体系通过揭示这种联系和相互作用的规律来反映传媒竞争力系统的结构状况，考察系统结构的稳定性和应变能力，辨明系统功能和效益的演变动向和发展趋势，最终达到对传媒竞争力系统进行有效控制的目的。
依据竞争力评价的目的以及指标选取的范围，可以将传媒竞争力的评价指标体系分为综合指标体系和单项指标体系。单项指标体系只针对研究对象的某一方面进行评价，所选择的指标也只限于与这一方面相关的因素。其功能是评价传媒的局部竞争力。综合指标体系针对研究对象的全部领域进行评价，所选择的指标涉及传媒的各个方面。其功能是评价传媒的整体竞争力。
依据指标体系的内在逻辑关系，又可将其分为描述性指标体系和分析性指标体系。描述性指标体系主要反映系统的实际状况或条件，如资源、环境条件等。它按照一定的体系汇集社会经济各项统计中能描述传媒竞争力状态的各项指标。描述性指标体系具有以下几个基本功能：①汇集描述传媒竞争力状况和趋势的基本数据，力图全面、翔实地反映传媒竞争力发展的基本状态；②它是搜集传媒竞争力数据的框架；③它是协调、统一各项统计的基础。分析性指标体系主要是分析计量评价对象各因子之间的内在联系和各因子的发展趋势，如有关资源效率、经济效率等方面的指标。分析性指标体系的指标具有高度综合性和创新性，可以达到综合评价的目的，洞察和把握传媒竞争力存在及发展的状态和趋势。但是，分析性指标体系在设置和应用中会碰到指标权重难以确定的问题。另外，传媒竞争力评价指标的标准（标准值或基准值）也并不是一个绝对概念，随着时间的变化和外在条件的变化，标准也应该做相应的变更。
依据竞争力评价的对象范围，可以将传媒竞争力的评价指标体系分为总体性评价指标体系和分类性评价指标体系。总体性评价指标体系是对所有传媒进行综合评价的系统，针对的是传媒竞争力的同一性问题；分类性指标体系是对不同类型的媒体进行评估的系统，它可以解决媒体的差异性问题。两者可以互相参照，但一般说来，总体评价方法可以为分类评价方法提供理论依据；而分类评价则可以通过对各种不同类型媒体的具体评价，积累大量的实际数据，为总体性评价提供实践基础。
本文的首要目标是构拟一个总体性的综合评价指标体系，在此基础上，以实际应用为主要目的可以再构建分类性的综合或单项指标体系。为了既能反映一个媒体竞争力的现实存在状态，又能体现这种竞争力的发展趋势，我们将试图使指标体系的描述性与分析性统一起来。但无论是哪一类的指标体系，都应具有实用性、定量化和综合性等几个一般性的特征。
2．构建指标体系的原则
根据传媒竞争力的性质、层次和存在形态，传媒竞争力的评价不可能基于单个指标数据用一种简单的方法就能完成，而必须考虑诸多方面的因素。与此相应，确立评价指标也应该遵循以下几个基本原则。
一是现实评价与预期评价相结合的原则。现实评价就是对传媒竞争力的已实现指标的评价，预期评价就是对传媒竞争力的发展空间的评价。现实评价对应于传媒的实际竞争力和短期竞争力，预期评价对应于潜在竞争力和长期竞争力。
二是经济评价与社会评价相结合的原则。一家媒体有没有竞争力既要看它的经济效益如何，又要看它的社会效益如何。传媒的经济效益与社会效益是相互依赖和相互制约的，是一种辩证统一关系。
三是定量评价与定性评价相结合的原则。传媒竞争力的决定因素有些是可以进行量化分析的，有些则无法进行量化分析，只能用定性的方法来评价。一般来说，资源因素的大多数内容，环境因素和能力因素的部分内容，是可以用量化指标来表征的；而知识因素的绝大部分内容，以及其他因素中无法进行量化分析的内容，都只能用定性指标来表征。
四是总体评价与分类评价相结合的原则。总体性评价与传媒竞争力评价的理论范式和基础框架相结合，可以为分类性评价打下良好的基础。但由于它所体现的是传媒竞争力的一般特性，所以很难不经改造而直接应用于对各类不同媒介的评估。分类性评价可以针对各种不同的媒体进行深入研究，充分揭示不同类型媒体之间的差异性。但仅仅靠分类性评价，又很难全面反映存在于所有媒体之中的本质规律。只有将这两类评价有机结合起来，才能真正解决好传媒竞争力评价中的同一性与差异性问题。
二、总体性评价指标体系
总体性的综合评价指标体系就是将所有媒体看成是一个具有共同属性的整体而构建的评价系统。在这一系统中，尚未考虑各种媒体之间的差异性。通过这一系统的构建，可以为各种分类评价系统的构造提供理论框架。
1．指标体系构架
用指标体系去评价传媒竞争力，其基本目的在于寻求一组具有典型意义并且能全面反映传媒竞争力各方面要求的特征指标，这些指标及其组合能够恰当地表达人们对传媒竞争力状况和发展趋势的定量判断。传媒竞争力主要是一种抽象的概念，如果要使它建立起与定量指标的联系，就必须先找到一个中介环节。一方面，这个环节要能反映传媒竞争力对它的要求；另一方面，尽管这个环节仍较为抽象，但它与定量指标间的相关关系较传媒竞争力更为直接和简单。我们将这个环节称为传媒竞争力的表征系统，它构成传媒竞争力评价的第一层次，即中介层（或称表征系统层）。在中介层的范畴内，可以划分出若干个主题，我们将其作为第二个层次，即主题层。然后，再选择与每个主题层相匹配的具体指标，由这些指标构成第三个层次，即指标层。这三个层次最终形成评价指标体系的整体结构框架。
我们主要采用社会经济统计学方法，根据决定传媒竞争力的系统性影响因素、确立评价指标的基本原则以及实际数据的可获得性，确定传媒竞争力评价的总体性综合评价指标体系，其结构系统如图1所示。
（注：本图在第三层次（指标层）中只列出“市场占有率”中的三项指标作为示例，其余主题子项可依此类推。）
2．评价内容说明
首先，在主题层中，有些内容子项之间可能有较强的替代性，因而在实际评价中不一定需要同时运用结构图中的所有子项。例如，在“产品（服务）质量”与“品牌”之间替代性较强，可以只选择其中一项作为评价内容。
其次，每个主题子项皆由若干个评价指标构成。在这个结构图中，我们只列出了“市场占有率”中的三项指标作为示例，其余主题子项皆可依此类推。
再次，指标层中的每个指标又可以根据需要再分解出更为细化的指标。
3．评价方法说明
综合评价是实践中经常要遇到的一种做法，通过综合评价，可以提高人的总体认识能力，与此同时，也可以扩大我们对问题的分析研究范围。作为一种科学方法，综合评价有着自身的一套工作程序，其主要环节有：建立评价指标体系；确定评价指标的取值及其变换；对各个评价指标进行赋权；构造综合评价模型等。
下面，我们主要就指标定值与变换，指标权数的确定，综合评价模型的构建等问题，逐一进行解释和说明。
（1）指标定值与变换
在传媒竞争力评价指标体系中，涉及到的具体评价指标为数众多，在这些指标当中，从其信息功能来看，有的是描述传媒活动经济绩效方面的，有的是反映传媒活动业务能力方面的，还有些则是刻画传媒活动的社会属性方面的内容。从指标数值的表形式来看，有的是绝对数，如总收入，净利润等，有的是相对数，如：市场占有率等。为了保持评价体系的完整性和客观性，在具体设立评价指标的时候，需要考虑到一些定性描述方面的因素，也就是说，在传媒活动综合评价中，既包括定距和定比测量尺度的指标，如：市场占有率、收入、成本、经营规模、资本实力等，也包括部分定类和定序测量尺度的指标，如：企业文化、经营环境、品牌、服务水平等。另外，各个指标的取值大小和方向，可能分别代表和说明着不同的问题。所有这些情况一致表明，在进行综合评价之前，对各个评价指标的取值及其变换做出适当的规定是十分必要的。
评价指标的取值确定，归纳起来，主要有以下几种办法：
①逆指标正向化处理。所谓逆指标是指，该指标的取值越小，表明现象发展或存在的状态越好，如：单位产品成本，产品（服务）投诉率等。对于逆向指标，为了使它们能同正向反映指标综合结合起来，道理上需要实施正向化变换。逆向指标变换的方法有：
第一，倒数变换法，采用的公式为：
其中，XJ为逆向指标，Xij表示进行倒数变换之后的结果。
第二，基准变换法。如果逆向指标存在最小定额值XL或最大定额值XU，此时，可以采用下列公式进行变换：
或
②定类和定序测量指标的数量化处理。只能采用定类和定序尺度测量的指标，其结果首先直接表现为文字、符号等。那么，要想把有关这些指标也纳入到评价体系中去，就必须首先要对其实施数量化处理。对此，我们可以采用量表技术来给相应的评价指标赋值，也可以借助专家打分系统。
③定距和定比尺度指标取值的变换。由定距和定比尺度得到的指标值，一般都直接表现为数值。对这些指标进行变换的目的，主要是消除计量单位在综合评价当中的干扰。其中，最常用的变换方法是功效系数法，公式为：
进行指标定值和变换，可以有各种各样的办法。每一个方法都有自身的特定功能和用途，也有专门的适应对象，因此，在选择什么样的处理方法之前，需要进行细致的分析和对比。
（2）指标权数的确定
在评价指标体系中，各个评价指标在综合评价结果中的地位和作用是不一样的。有鉴于此，为了使评价的结论更具有客观性和可信性，原则上就要求，应该对每一个评价指标赋以不同的权重。
尽管指标权重的确定在综合评价中的意义非常明显，但是怎样给评价指标赋权，却是一件比较困难的事情。下面，我们仅对实用价值较大的指标权数确定方法——专家咨询法和层次分析法，进行相应的应用讨论和说明。
①专家咨询法
这种指标赋权的方法，又叫做“德尔菲法”、“老手法”。其具体做法是：召集或挑选同行业的一批专家，先让他们分别根据个人的经验和主观感受给每个指标确定一个权数，经过处理后，将第一轮的赋权结果反馈给各位专家，并进行第二轮评估，如此反复几次，直至专家们的评定意见比较吻合时为止。
专家咨询法赋权，由于是同行专家共同评定的，因而得到的指标权重一般比较客观。另外，这种赋权方法相对而言比较简单，而且也容易理解。正因为如此，在社会问题的综合评价中，专家咨询法使用得比较广泛。但是，我们也需要注意到，如果评价指标的为数比较多，有可能会造成不好把握分寸。
②层次分析法
层次分析法（AHP）是美国匹茨堡大学数学运筹学家T·L·萨绨教授在上个世纪70年代提出的，其基本思想是：把一个复杂的问题分解成各个组成部分，然后将这些组成要素按支配关系进行分组，从而形成一个有序的递阶层次结构，在这个基础上，通过两两比较的方式确定层次中各个因素的相对重要性，最后综合人的判断确定出各个要素的相对重要性的总的排列顺序。
运用层次分析法确定评价指标权数，一般要经过这么几个步骤：
第一步，构造判断矩阵。所谓判断矩阵是指，位于同一层次的各个指标的相对重要性的判断值。
第二步，计算单一准则下各个指标的相对重要性。在这一步，主要是根据判断矩阵，计算对于目标而言各个指标的相对重要性次序的权值。
第三步，进行一致性检查。由于客观事物的复杂性和人的主观认识的偏好的差异，判断矩阵很难会有严格的一致性，但应该要求要有一个大致的一致性。为此，就需要进行一致性检验。关于一致性检查，主要涉及三个指标，即：一致性指标（C·I·），平均随机一致性指标（R·I·），一致性比例（C·R·），三者之间的关系为：
（3）综合评价模型的构造
对评价指标体系中各个评价指标信息进行综合提炼，从而上升到总括性的认识，这一根本目标的实现需要借助于合适的模型。能够汇集一系列评价指标信息的数学模型，不妨称之为综合评价模型。
多指标综合评价模型的种类有很多，对于传媒竞争力综合评价问题来说，模型构造的基本原则是，一要简单适用，不能搞得太繁琐，二要保证评价结果的客观性和公正性。
假定Xij表示第i层第j个指标的评定值，Wij表示第i层第j个指标的权重，W′i表示第i层的权重，则二阶评价体系的综合评价公式为：
如果权重进行了单位化处理，则上式又可简单表示成：
对于多阶综合评价问题，可以做类似的处理。
此外，以上关于评价方法的说明，同样适用于各种分类评价指标体系，因此后面不再赘述。
三、分类性评价指标体系
根据上述总体性综合评价指标体系的构架，我们可以按不同类型的媒体来构造各种分类性的评价指标体系，如“报纸竞争力评价指标体系”、“电视媒体竞争力评价指标体系”、“广播媒体竞争力评价指标体系”等等。
分类性评价必须按照各类媒体的特殊性和生产经营规律来确定具体的评价指标。限于目前研究进展的程度，这里我们以报纸媒体为例，构拟了一个报纸竞争力的综合性评价指标系统。请见图2。
由于只有将同一性程度较高的媒体放在一起评价才有可比性，因而这一系统在用于评价报纸时，还要对媒体进行更具体的分类。通常的分类方法是按报纸的内容属性和读者范围，将所有报纸分为党报、都市报和其他各种专业报三大类。
此外，我们还可以根据评价的具体目的和要求，抽出主题层中的任一子项及其所属指标，作为单项评价系统。如“市场占有率评价系统”、“品牌评价系统”、“成本评价系统”或“报纸成长性评价系统”等等。当报纸的评价体系研究达到一定阶段后，我们便可以将这些经验和方法应用到对杂志、广播、电视等不同类型媒体的评价之中，建立起各种更为细致和实用的分类评价指标系统。
（作者系南京大学传媒发展研究中心副主任、复旦大学新闻传播学博士后）

3. 怎样鉴别虚拟币交易平台的运行稳定性？开发中一起研究

50．发展面向对象方法的目的是提高软件系统的可重用性，扩充性和可维护性，使软件系统向通用性方向发展。51．数据表征了对象的状态，操作则是在外界激发下使数据的状态改变。52．系统开发项目组成员由三类人员组成，即系统分析师、程序设计员和企业管理人员。53．一个企业的信息系统规划可划分为战略性规划和执行性规划两大部分。54．诺兰模型六个阶段是：初始阶段，普及阶段，控制阶段，集成阶段，数据管理阶段，成熟阶段。在第1阶段到第3阶段人们主要关注的是信息技术的应用本身，在第4阶段到第6阶段人们关注的重点是信息资源的管理和有效应用。55．信息系统规划的主要方法有：战略集合转移法，关键成功要素法，企业系统规划法。56．们借助关键成功要素法，可以对企业成功的重点因素进行辨识，确定企业的信息需求，了解信息系统在企业中的位置。57．系统规划方案的可行性应从经济方面、技术方面、系统运行方面进行分析和评价。58．系统分析的主要目的是对现行系统进行详细调查，以充分掌握现行系统全面和真实的情况，分析用户信息需求，在此基础上提出新系统的逻辑模型。59．现状调查应“自顶向下”、由抽象到具体地进行，调查内容有企业组织结构和信息关联状况、系统业务流程、系统数据调查等几个方面。60．现状调查的第一步，就是要了解企业组织结构的现状及各组成部分之间的联系，并用组织结构图将它描绘出来。61．为了准确地表达原系统的业务处理流程和便于以后各工作阶段能有效地研究和使用这些调查成果，一般采用业务流程图作为描述原系统业务的工具。62．数据流用一根箭线表示，箭头指向数据流动的方向，箭尾连接数据产生的地方，它可以产生于或流向外部实体，处理功能，也可以产生于或流向数据存储。63．、用分层次的数据流程图来描述原系统，把系统看作一个统一的整体，进行综合的逻辑描述。首先要划定系统的边界，然后逐步求精，逐层深入分析。64．扩展的数据流程图其绘制过程就是在原系统逻辑模型的基础上，进行改进和扩展，形成计算机化的信息系统逻辑模型的过程。65．数据分析的任务，是将数据流程图中所出现的各组成部分的内容、特征用数据字典的形式做出明确的定义和说明。66．数据字典的作用是对数据流程图中的各种成分，包括数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理功能、外部项等的逻辑内容与特征予以详细说明。67．数据字典中的条目有六种形式：数据项，数据结构，数据流，数据存储，处理功能，外部实体。68．从逻辑上进行分析，处理功能可归纳为三类，即数据的输入和输出处理、算术运算、逻辑判断。常采用决策树、决策表及结构化语言等作为描述功能分析的工具。69．用结构化语言任何处理逻辑都可以表达为顺序、选择判断、循环三种结构。70．系统设计阶段的主要目的是根据已批准的系统分析报告，考虑实际的技术，经济和运行环境等条件，确定新系统的物理实施方案。71．系统设计阶段的主要活动有：系统总体设计，系统详细设计，编写系统设计报告。72．系统总体结构设计的任务，是根据系统分析的逻辑模型设计应用软件系统的物理结构。73．系统物理模型必须符合逻辑模型，能够完成逻辑模型所规定的信息处理功能，这是物理设计的基本要求。74．系统应具有可修改性，即易读，易于进行查错、改错、可以根据环境的变化和用户的要求进行各种改变和改进。系统是否具有可修改性，对于系统开发和维护影响极大。75．在系统生命周期中各阶段的应用软件费用及人力投入大体分布如下：系统开发：20％，系统维护：80％.76．在机构化总体结构设计中，整个应用软件系统由多个功能模块组成，通过合理的划分和组织模块，正确处理模块之间与模块内部的联系，达到使整个系统有良好的可用性，可读性，可修改性，易于调试和维护的目的。77．必须设计一种合理的物理结构，将波动效应降低到最低限度，才能提高系统的可修改性。78．1974年美国的w.stenvens等首先提出了“结构化设计”的构想。79．具体操作由下层模块去完成，上层模块主要起到判断，控制和传递信息的功能。80．模块独立程度可以由两个定性指标衡量，即：为保证模块相对独立，应使模块内部自身联系紧密，而模块外部相互之间的信息联系要尽可能减少，这是设计物理模型的两项重要原则。81．衡量模块自身联系是否紧密、与外部的联系是否合理，需引入模块凝聚、模块耦合的概念。82．模块凝聚是用以衡量一个模块内部自身功能的内在联系是否紧密的指标，也是衡量模块质量好坏的重要标准。83．模块按凝聚程度的高低可分为五级：偶然凝聚，逻辑凝聚，时间凝聚，数据凝聚，功能凝聚。84．耦合有三种类型：数据耦合，控制耦合，非法耦合。85．绘制控制结构图的依据是数据流程图。绘制控制结构图，首先是将上层数据流程图映射为上层控制结构图，由顶层数据流程图开始，逐级下推。86．低层次模块结构的分解采用以下两种不同的方式：以转换为中心结构的分解，以业务为中心结构的分解。87．数据库设计可以分为概念结构设计、逻辑结构设计和物理结构设计三个阶段。88．E-R图主要是由实体、属性和联系三个要素构成的。89．逻辑结构设计的任务，就是把概念结构设计阶段建立的基本E-R图，按选定的管理系统软件支持的数据模型，转换成相应的逻辑模型。90．数据库设计的最后阶段是确定数据库在物理设备上的存储结构和存取方法，也就是设计数据库的物理数据模型。91．数据库逻辑数据模型的一个关系对应了VFP软件中的一个表，关系的属性对应了表的字段，关系框架对应了表结构，关系元组对应了表记录。92．设计数据表需要确定数据表名称，所含字段名称、类型、宽度以及应当建立的索引字段等。93．NULL的含义是空值。94．文件有两种打开方式，“以只读方式打开”的文件是不能编辑修改的。因为不需要“共享”数据，我们选择用“独占”方式打开文件。95．一个数据库是由数据库文件（．DBC）、数据库备注文件（．DCT）和数据库索引文件（．DCX）三类文件组成的。96．关闭数据库命令格式：CLOSEDATABASE[ALL]忽略[ALL]的命令只关闭当前数据库文件，增加选项后的命令，可以同时关闭所有打开的数据库文件。97．为了加快数据的检索、显示、查询和打印速度，需要对文件中的记录顺序进行重组。实现的方法一般有两种：一种叫做排序；另一种叫做索引。98．在VFP系统中主要使用结构复合索引文件，它的扩展名是．CDX.其中每个索引都有一个索引标记（Tag），能够确定一种逻辑排列顺序。99．VFP系统提供了四种不同的索引关键字的类型，它们分别是主索引、候选索引、普通索引和惟一索引。100．确定当前主索引的命令格式：SETORDERTO[TAG][ASCENDING/DESCEDING]101．数据库的基本功能就是要组织和管理其中包含的数据表及视图。102．代码设计的原则是：惟一性，简单性，易识别性，可扩充性，合理性，规范性。103．代码的类型包括：顺序码，重复码，成组码，表意码，专用码，组合码。104．人员代码一般有两种编码方法：一种是用简单的顺序码，代码位数可以根据企业职工人数决定；另一种是使用组合码，因为这样便于分类、汇总。105．现在使用面向对象的程序设计方法，以对象为中心，将数据和程序捆绑在一起，封装在对象之中，淡化了解决问题的过程程序。106．在Windows平台上，这种对话的界面主要有三种形式即菜单方式、工具栏方式、对话框方式。107．下拉菜单一般作为应用系统的主菜单，创建菜单的过程可以分成规划与设计、创建、确定任务、生成和运行测试五步。108．在创建菜单项时，如果希望用热键的方式操作，那么在描述菜单项名称时，可以在名称后面输入：\在运行菜单的命令中，必须给定菜单文件的扩展名，否则将自动查找执行同名的。PRG程序文件。112．要创建用户自定义工具栏必须先建立用户子类。113．因为自定义工具栏本质上也是一个表单，所以必须有表单集的支持。114．信息的输入包括：数据的采集和数据的录入两个部分。115．数据信息的输入可以分为批处理和联机处理两种类型。116．信息输入的原则包括：源点输入，统一输入，数据简洁，用户界面友好。117．输入数据的校验包括静态校验，重复校验，界限校验，逻辑校验，平衡校验，匹配校验，存在校验。118．报表输出是最常见、最基本的输出形式。119．报表对象包括两个基本组成部分即数据源和布局。120．报表布局（格式）文件的扩展名是.FRX.121．建立布局文件方法有：用向导，用快速报表，用手工操作三种。122．报表的输出有两种形式：一种是在屏幕上显示，又称为预览，另一种是在打印机中打印，又称为硬拷贝。123．报表输出命令格式：REPORTFORM[范围]124．、IPO图的主体是处理过程描述，描述处理过程的工具，可以是图形、表格和伪码。125．程序设计的质量要求过去强调程序的正确性、高效率和短小精悍，以适应设备资源有限的计算机系统；现在则更加强调程序的正确性、可维护性、可靠性和可理解性。126．“结构化程序设计”的方法。其基本原则是自顶而下、逐步求精。结构化程序方法提出了顺序、选择和循环三种基本程序结构，任何一个程序都可以用这三种结构装配起来。127．判断选择结构包括：简单判断选择，多分支结构，循环结构。128．选项[LOOP]语句可以使程序无条件的跳回DOWHILE语句重新判断.129．选项[EXIT]语句可以使程序无条件的跳出循环体，接着执行ENDDO后面的语句。130．在循环结构中还可以包含循环机构，这就是循环嵌套，系统允许嵌套384层。131．总结程序中出现的错误，一般可分为语法错误、系统错误和逻辑错误三类。132．调试器的构成包括：跟踪窗口，监视窗口，局部窗口，调用堆栈窗口，调试输出窗口。133．VFP系统提供了29个基本的类，分为容器类和控件类两种。134．、面向对象程序设计的基本思想是封装性和可扩展性。135．用户可以通过基类派生出对象及子类，也可以利用子类派生出对象或子类，子类继承了父类的属性，事件和方法。136．一个完整的计算机应用系统，应当具有以下模块：主程序、系统菜单、系统登录界面、数据库、数据输入界面、数据输出界面、数据维护功能、数据检索功能、帮助功能和项目文件。137．项目文件是扩展名为.PJX（及备注文件.PJT）的文件。138．主文件是应用程序系统的起点，运行系统时总是从这里开始。项目管理器把最先添加的文件默认为主文件。139．应用程序文件（.APP）还必须在VFP环境中才能运行，而可执行文件（.EXE）则可以脱离VFP系统，直接单独运行。140．系统测试的对象是整个应用软件系统。由于“程序+文档=软件”，所以系统测试的对象包括需求分析、系统总体设计、详细设计各阶段的文档以及源程序。141．系统测试过程可分为四个步骤：单元测试（模块分调），子系统测试（模块联调），系统测试，验收测试。142．模块与程序的调试，主要采用白盒法，而在子系统测试、系统测试过程中主要采用黑盒法。143．系统切换的方式有：直接切换，平行切换，试点后直接切换，逐步切换。144．直接切换方式节省人员和设备费用，但风险大，很有可能出现意想不到的问题。145．平行切换的优点是可以进行两系统的对比，发现和改正新系统的问题，风险小，安全可靠，缺点是耗费人力和设备。146．信息中心的地位可分为四种情况：电子数据处理阶段，管理信息系统阶段，ERP系统阶段，计算机集成制造系统CIMS阶段。147．企业引入ERP系统以后，一般需要由一名副总裁专门负责信息中心的管理工作，即信息技术经理或信息主管（ChieflnformationOfficer，CIO）。148．信息中心的组成包括：系统开发组，系统维护组，计算机运行组，数据库管理组，网络组。149．企业计算机管理信息系统建成之后，企业所有的重要信息资源都存储于计算机的外存设备中，因此，保证系统的安全性，可靠性就成为企业至关重要的问题。150．信息存储介质的安全，也是物理安全控制的重要内容。151．存取控制的基本方法是对用户授权，即授予特定用户一定的操作权限。152．数据加密由加密（编码）和解密（解码）两部分组成。153．保证系统可靠性的主要措施有：设备冗余技术，负荷分布技术，系统重新组合技术。154．系统评价主要由目标与功能评价、性能评价及经济效果评价等方面组成。155．性能评价着重评价系统的技术性能，包括系统的稳定性、可*性、安全性、响应时间、容错性、使用效率等。156．评价信息系统应用的经济效果，应从直接经济效果和间接经济效果两方面来分析。157．应用软件系统维护的类型包括：完善性的维护，适应性维护，纠错性维护，预防性维护。158．数据库维护阶段的主要工作是：数据库安全性控制；数据库的正确性保护、转储与恢复；数据库的重组织与重构造。二、名词解释(包括5个小题，共15分)1．信息：对事物运动状态和特征的描述，而数据是载荷信息的物理符号。2．管理信息：经过加工处理后对企业生产经营活动有影响的数据。3．信息间的递归定义：管理数据和信息之间的区别是相对的，一个系统或一次处理所输出的信息，可能是另一个系统或另一次处理的原始数据；低层决策所用的信息又可以成为加工处理高一层决策所需信息的数据，这就是信息间的递归定义。4．信息反馈：控制物流的输入信息作用于受控对象后，把产生的结果信息返回到输入端，并对信息再输入发生影响的过程。而上述作用于受控对象后的结果信息称为反馈信息。5．DSS：在半结构化决策活动过程中，通过人机对话，向决策者提供信息，协助决策者发现和分析问题、探索决策方案，评价、预测和选择方案，以提高决策有效性的一种以计算机为手段的信息系统。6．GDSS：支持一群决策者为获得有效决策结果的计算机辅助系统。7．智能支持系统：将人工智能技术引入决策支持系统而形成的一种信息系统。8．制造资源计划（ManufacturingResourcePlanning，MRPII）系统：COPICS是美国IBM公司开发的适用于各类制造业工厂的管理信息系统，也是最早推出的MRPII商品化软件。9．企业资源计划（EnterpriseResourcePlanning，ERP）：根据计算机和网络技术的发展趋势和企业对供应链管理的需要，描绘出一整套企业管理系统体系标准，其实质是在MRPII基础上，适应全球市场竞争供应链管理的需求，对企业资源全面管理的思想。10．企业信息化：企业利用现代信息技术，通过对信息资源的不断深入开发和广泛利用，不断提高生产、经营、管理、决策的效率和效益，进而提高企业经济效益、增强企业竞争力的过程。11．计算机集成制造系统（ComputerIntegretedManufacturingSystem，CIMS）：企业生产过程的自动化、智能化与企业管理决策的网络化、智能化两个方面的结合，组成计算机集成制造系统。12．企业业务流程重组（BusinessProcessReengineering，BPR）：对企业的流程进行根本的再思考和彻底的再设计，以求得企业的成本、质量、服务和速度等关键经营绩效指标有巨大的提高。13．供应链管理：通过信息流、物流、资金流，将供应商、制造商、分销商、零售商直到最终用户连成一个整体的管理模式。14．虚拟企业：具有企业功能，但在企业体内没有执行这些功能的实体组织的企业。15．电子商务（ElectronicCommerce，EC）：对整个贸易活动实现电子化。即交易各方通过计算机和通信网络进行信息的发布、传递、存储、统计，以电子交易方式而不是通过纸介质信息交换或直接面谈方式进行商业交易。16．计算机软件：计算机程序、程序所使用的数据以及有关的文档资料的集合。17．系统软件：直接控制和协调计算机、通信设备及其他外部设备的软件。18．数据通信：在收发站之间传送这些二进制代码序列的过程。19．模拟通信系统：传递的信号为模拟信号，在时间和幅度取值上都是连续的。20．数字通信系统：传递的信号为数字信号，在时间上是离散的，在幅度取值上是经过量化的。21．基本频（基带）：使用数字信号传输数据，终端设备将数字信号转变成脉冲电信号时，这种原始矩形脉冲信号固有的频带叫做基本频带，简称为基带。22．调制解调：把数字信号转换为模拟信号的过程叫做调制；将模拟信号还原为数字信号的过程叫做解调。23．企业内部网（Intranet）：一个企业为实现内部管理和通信而建立的独立网络。24．企业外部网（extranet）：企业内部网对企业外部特定用户的安全延伸。25．数据库（DataBase，DB）：以一定的方式将相关数据组织在一起并存储在外存储器上所形成的、能为多个用户共享的、与应用程序彼此独立的一组相互关联的数据集合。26．数据库管理系统：帮助用户建立、使用和管理数据库的软件系统，简称为DBMS（DataBaseManagementSystem）。27．数据库系统（DataBaseSystem）：以计算机系统为基础，以数据库方式管理大量共享数据的综合系统。28．模式与实例：描述逻辑结构的称为模式（或概念模式、逻辑模式），它是数据库数据的完整表示，是所有用户的公共数据视图。模式的一组值称为模式的一个实例。29．码：在众多属性中能够惟一标识（确定）实体的属性或属性组的称为实体的码。30．实体型：用实体名及描述它的各属性名，可以刻画出全部同质实体的共同特征和性质，它被称为实体型。31．逻辑数据模型：用户通过数据库管理系统看到的现实世界，它描述了数据库数据的整体结构。32．物理数据模型：用来描述数据的物理存储结构和存储方法的。33．关系数据库系统：在数据库中的数据结构如果依照关系模型定义，就是关系数据库系统。34．数据库表：数据表也简称表，在VFP中数据表一般应当包含在数据库中，叫做数据库表（简称库表）；但是也可以独立存在，叫做自由表。35．系统工程：为了合理地进行开发、设计和运用系统而采用的思想、步骤、组织和方法的总称，管理信息系统的开发属于系统工程的范畴。36．系统的生命周期：任何系统均有其发生，发展，成熟，消亡或更新换代的过程，这个过程称为系统的生命周期。37．原型：首先由用户与系统分析设计人员合作，在短期内定义用户的基本需求，开发出一个功能不十分完善、实验性的、简易的应用软件系统的基本框架，称之为原型。38．类：一组具有相同结构、操作和约束条件的对象，对象类由“类说明”和“类实现”两大部分组成。39．类继承机制：一个类的上层可以有超类，下层可以有子类，形成一种层次结构。一个类可以有多个超类，也可以有多个子类。超类是下层子类的概括，因此子类可以继承超类的属性、操作和约束规则，这就是类继承机制。40．战略集合转移法（StrategySetTransformation，SST）：把组织的总战略看成一个信息集合，由使命、目标、战略和其他战略变量组成。信息系统战略性规划过程，就是将企业的战略集转化为MIS的战略集的过程。41．关键要素：关系到企业的生存与组织成功的重要因素，它们也是企业最需要得到的决策信息、是值得管理者重点关注的活动区域。42．现状调查：在所确定的系统范围之内，对现行系统进行详尽、深入的调查和分析，收集一切有关的事实、资料和数据，彻底掌握现行系统的工作状况，为下一步的需求分析和建立逻辑模型提供依据。43．业务流程图：以一项业务或一组相互关联的业务作为描述对象，对它们的处理过程及所涉及的信息进行描述。44．数据流程图：既是对原系统进行分析和抽象的工具，也是用以描述新系统逻辑模型的主要工具。它有两个特点：概括性，抽象性。45．外部实体：不受所描述的系统控制，独立于该系统之外的部门、群体，或另一个信息系统。46．数据流：与所描述系统数据处理功能有关的各类数据的载体，是各处理功能输入和输出的数据集合。47．数据字典：给数据流程图中每个成分以定义和说明的工具。48．非法耦合：一个模块与另一个模块内部发生联系，即一个模块中的某些内容在另一模块中以某种方式被引用，称为非法耦合。49．以转换为中心的结构：如果待分解的模块是一个数据凝聚的模块，即内部包含若干顺序执行且对某些数据进行转换处理，称为以转换为中心的结构。这种模块可分解为输入、处理、输出三大部分。50．数据库的物理结构设计：为一个确定的逻辑数据模型选择一个最适合应用要求的物理结构的过程，就叫做数据库的物理结构设计。51．物理数据模型：数据库在物理设备上的存储结构和存取方法称为数据库的物理数据模型。52．E-R图：描述概念数据模型的主要工具是E-R（实体一联系）模型，或者叫做E-R图。53．用户的视图：在数据库的概念结构设计中，用户的局部概念模式是全局概念模式的子集，叫做用户模式、外模式，它是从用户的观点看到的数据库，所以也叫做用户的视图。54．人机对话（人机交互）：是指在程序运行过程中，为了控制或校验目的，通过计算机显示屏幕，使人和计算机对话（交互）的操作。55．程序设计任务书：详细地描述这个处理逻辑可以使用“输入一加工一输出”（InpuProcessOutput，IPO）图。IPO图将为编制程序提供指导，所以也叫做程序设计任务书。56．语法错误：因程序设计人员对程序设计语言的理解不够，或程序设计基本功不扎实造成的结果。57．系统错误：由于计算机硬件、软件引起的错误。58．逻辑错误：虽然不违反系统规则，但是却不合逻辑或不合题目语义的错误。59．对象：一般来说，现实世界中可以独立存在的，能够被区分的一切实体（事物）都是对象。60．类：一组对象的属性和行为特征的抽象描述，或者说是具有共同属性、共同操作性质的对象的集合。61．系统主控程序：简称为主程序，是用来设置应用系统的操作环境、控制和调用用户初始界面、启动事件循环的最高一级的程序。62．项目管理器：开发及管理应用系统人员的工作平台。“项目”是相关文件、数据及对象的集合。63．系统测试：保证系统质量的关键，对整个系统开发过程，包括系统分析、系统设计和实施的最终审查。64．信息中心：负责对企业的信息资源进行规划、配置、协调、控制和管理的机构。其管理的基本方式有集中式与分散式两种。65．安全性：应保护管理信息系统不受来自系统外部的自然灾害和人为的破坏，防止非法使用者对系统资源，特别是信息的非法使用而采取的安全和保密手段。66．可靠性控制：主要指防止来自系统内部的差错、故障而采取的保护措施。67．存取控制：通过用户鉴别，获得使用计算机权的用户，应根据预先定义好的用户权限进行存取，称为存取控制，是在共享资源条件下保证信息系统安全性的重要措施。68．数据加密：为防止数据在存储介质中被非法拷贝和在传输过程中被非法窃取，在系统中应对机密数据采取加密存储和加密传输等安全措施。69．系统可靠性：在运行中能抵御各种外界干扰、正常工作的能力。70．系统的冗余设备：主要指中央处理器、内存储器，也可以包括外存储器、输入/输出设备等。

4. 量化交易员是策略研发要求高还是交易要求高

在整个量化交易策略的研发流程当中，买和卖是最为基本的量化交易策略组成部分，而这个部分的设定主要与收益情况相关。这里所说的相关，具体分为两种不同的情形，一种是总体的关联性，即基于买点、卖点的选择，买卖策略应该得到一个正的整体收益。另一种则来自于对交易资产未来收益的判断、或者说预测，即判断交易资产的未来收益为正时，就买入资产；判断交易资产的未来收益为负时，则卖出或卖空资产。实际操作中，这两种关联关系的情况可能更为复杂一些。有的时候，买和卖的具体操作也可能受到风险方面设置的影响，例如为了限制单次交易的最大损失而采取止损之类的操作时，用于清仓的买卖设置就会相应的变动，这也是作者将风险和买卖用虚线相连的原因。不过在大部分情况下，买卖这一最为基本的组成部分还是与收益的关系最大，研究者也应该在研发这一个组成部分时，着重考虑收益情况的具体影响。
对量化交易策略风险的控制可能会影响到量化交易策略中的买卖设置，但是在更普遍的情况下，风险这一因素主要影响的是交易仓位的设置。当然，前提条件还是需要买卖策略的总体收益为正，在这样的条件下再结合仓位的设置，才能够在合适的风险水平下取得达到要求的收益。通过对交易资产具体仓位的调整，交易者可以比较直接的控制单次交易以及整个交易策略的风险水平。例如在满仓交易的情况下，定量的判断了当前交易的风险之后，觉得风险过大无法承受，那么最为直接的处理方法就是在满仓的基础上相应的降低仓位的大小。在仓位降低之后，对于整体资金而言风险也就随之降低了。由于仓位本身具有量化、直观的特性，因此当交易者希望将风险处理到一个特定的水平时，调整仓位是一个比较方便的手段。
需要说明的是，前面已经提到了买和卖是量化交易策略最为基本的组成部分，实际上仓位的设定是根据买卖决策和风险两个因素共同形成的，不建立在买卖之上的仓位选择是空洞没有意义的。此外还有一个更为极端的情况，仓位的正确设定有助于进一步优化策略的整体收益，之后要介绍的凯利公式的意义正在于此。在图1中由买卖到仓位的箭头，实际上可以看作是收益、买卖这一个整体部分指向仓位的箭头。不过在实际使用中，凯利公式所导出的仓位设定往往过于偏激，超过正常风险控制下的最高仓位值，因此仓位仍然与风险的关系更为紧密。
在图1这个较为松散的量化交易策略研发流程中，交易成本是和买卖以及仓位具有同等地位的组成部分。在实际操作中，就是首先基于对收益和风险的判断得出合适的买卖和仓位选择，然后在买卖和仓位共同组成的量化交易策略当中考虑交易成本，也就是在建立仓位和退出仓位等操作中扣除所需要承担的交易成本。随后再次判断该量化交易策略所代表的收益和风险情况，只有这两个因素仍然在接受范围之内，才能确认这是一个可行的量化交易策略。虽然最后用来执行的组成部分只有买卖和仓位，但是交易成本作为对量化交易策略的一个实际化修正，也是策略研发流程中一个不可或缺的组成部分。
上面提到的对量化交易策略收益和风险情况的判断，实际上是一个综合性的评价问题。一个最为重要的参考依据应该是策略在整个交易过程中的净值走势，通过对策略净值走势的分析，就可以建立起该量化交易策略运行情况的全面判断。但是净值走势本身由于细节过多，因此无法简单的用来进行策略之间的横向对比。这时就需要精炼净值走势中所包含的信息，选取合适的部分形成量化的评价指标，从而进行量化交易策略的进一步判定。就作者看来，评判一个策略的标准中最重要的仍然是策略在整个交易过程下的收益情况，一个负收益的量化交易策略根本无需考虑其风险即可排除。而当收益为正时，再结合风险的度量进行具体的取舍，就可以直观的给出量化交易策略是否合格的评判标准了。作者心目中最重要的风险指标是策略净值的回撤水平，在后面的案例分析中也会重点查看回撤的结果。
于此同时，一些量化交易策略在进行收益和风险情况的判断时，仅仅针对策略自身的净值走势进行研究是不够的，给出一个合理的基准来进行对比往往是更为有效的判别方法。例如后面的案例中会涉及到的量化选股策略，当交易选择仅限为对具体的股票进行持仓，而不考虑空仓或者卖空时，选取一个特定的基准进行对比就会是一个更为有效的判别方法。这主要是由于量化选股策略的仓位始终为多头，因此不论如何配置，策略所持仓位都含有资本资产定价模型中所提到的市场成分。而选股策略本身的意义在于选择更好的股票、不在于获取市场收益，因此将市场走势作为对比、或者在策略收益中剔除掉市场成分就是一个更合理的做法。
上述所有的操作，都需要建立在对历史数据的分析之上，在量化交易领域当中一般称之为回溯测试，或者简称回测。所谓回溯，也就是将交易的过程在历史数据上复现一遍，这里面包含了一个假设，即历史数据在量化交易策略中展现出的样本特征在未来的交易中依然存在，否则回溯测试就失去了意义。关于这一假设的分析其实在诸多技术分析著作中均有涉及，一般被称为“历史会重演”，这里不再继续展开。不同于传统技术分析的是，量化交易策略的研发过程更加深入具体，在涉及到策略的参数设定、模型设置等具体问题时，需要采用数量化的方法、也就是最优化等技术手段进行解决。例如如何设置买点和卖点可以使得相应的总体收益最大等等，都是很典型的最优化数学问题，那么找到合适的最优化技术和算法并加以应用，就能够确定量化交易策略的最终形式，用以进行实际交易。
图1中所展示的是一个较为松散的一般性框架，用来总领性的说明量化交易策略的基本研发流程。在具体的策略研发过程中，这个框架经常会因为具体研发设置和策略设置的不同而产生变化。例如当量化交易策略的主要作用不是在时间轴上选择具体的买卖时点，而是在同一个时间点上对多个资产进行选择和配置时，图1中的一些说明就显得有些含混不清。量化选股策略就是这一类策略中最为常见的形式，因此这里在整体框架不变动的情况下，针对图1进行了文字上的调整，用以说明量化选股策略的运行框架与研发流程。当然，使用选股策略的框架体系来处理多个资产甚至多个策略的挑选、配置也是可以的，在不复杂的情况下只需要稍作联想即可。

买卖和仓位虽然是更为通用的说法，但是更适合于描述择时策略，放在选股策略的研发框架中会显得比较突兀，因此图2将买卖换成了选股，仓位则换成了配比，这样更容易让读者领会该研发流程的含义。实际上，对于每一期的选股而言，如果选择了原先没有仓位的股票，那么对应的操作就是买入该股票，如果已经建仓的股票没有被选入这一期的股票池，那么对应的操作就是卖出该股票。而配比则是在买卖的基础上，通过仓位大小的变化来实现具体配置。因此，选股和配比实际上可以算作是买卖和仓位选择的特殊情况，只是这种说法更为贴合量化选股策略本身。
略有不同的，是风险在量化选股策略研发流程中的具体含义。由于选股策略的仓位操作涉及到多个股票之间的配比问题，因此这里的风险不仅包括单支股票的风险，也涉及到多支股票之间的风险程度，后一种风险一般采用股票收益之间的相关性来进行描述。例如在一般性的最优投资组合理论当中，经常使用协方差矩阵来刻画整个资产组合的风险水平。虽然从实际情况来看，相关性这一度量方式与风险的直观感受之间有一定的差距，但是在多资产环境下，一般都将资产间的相关性视为风险的来源之一，这是一个偏学术的、约定俗成的做法。
上面的例子是针对选股策略进行的文字上的变动，实际上量化交易策略研发流程的变化更多来自于各个研发组成部分不同的结合方式。而不同的结合方式，对应的是策略研发过程中不同的目标和需求。例如图1所介绍的松散的研发流程，是在确定好买卖行为和仓位设定之后，再针对实际交易中所产生的交易成本进行二次测试。这样的做法虽然简便易行，但是忽视了交易成本本身对于收益的影响，以及更进一步对于买点和卖点的影响。因此，在确定买卖设置的步骤中就考虑交易成本的影响，应该是一个更贴近于实际的研究框架。图3给出了相应的流程刻画，如图所示，在判断收益因素时，同时考虑交易成本对于收益的影响，从而优化出更为实际的买卖设置。再根据相应的风险控制，结合买卖点的选择，得出最后的仓位设置。在确定了买卖和仓位这两个部分之后，就获得了一个完整的量化交易策略。

图4给出了一个更紧凑、更贴合实际操作的量化交易策略研发流程。在该流程中，买卖和仓位的设置是同时作为参数进行优化的，优化的目标函数也进行了唯一化，即量化交易策略的风险调整后收益。而在确定需要优化的目标函数时，交易成本也如同上一个研发流程一样同时被考虑进去，从而保证买卖和仓位优化结果的准确性。毫无疑问，相较于上面所涉及到的研发流程、特别是图1中较为松散的研发流程，该量化交易策略研发流程的各个组成部分更为紧密，因此在优化过程中所产生的与实际操作的偏离也就越小，买卖和仓位设置的准确度也就更高。但是在实际工作中，如果想参照这一流程进行研发，那么就需要比较强的计算能力，数据量的大小也要达到一定要求，同时优化方法和目标函数的设定要能够同时覆盖买卖和仓位的所有参数，因此往往也只有极为简单的策略思路可以采用这样的流程框架进行研发。

在实际的量化交易策略相关工作中，研发只是整个工作流程的一部分，还有两个组成部分需要着重强调。基于此，图5在图1所示的研发流程的基础上给出了一个更为完整的工作流程。如图所示，需要增加的部分包括处于研发过程之前的数据准备工作以及处于研发过程之后的策略执行工作。这两项工作与前面所论述的研发流程具有很强的逻辑关联性与内在依赖性，三者结合起来形成的一个整体，基本上可以涵盖量化交易策略具体工作的绝大部分内容。

首先论述数据准备的工作，循着图5中的箭头可以看到，在量化交易策略的整体工作中，既要为研发过程准备相应的研究数据，也要为策略执行准备相应的实时数据。在研究数据方面，由于寻找合适的量化交易策略需要不断重复研发流程，因此对于数据的要求更偏重于准确性和覆盖能力。同时，对数据的清洗和转换也是一项重点工作，在大部分的数据科学研究、包括量化交易策略的研发当中，数据特征的合理抽取对于整体效果提升的重要性有时甚至要高于精巧的模型，当然很多时候数据的转换和模型的构造是相互融合的，针对具体情况应当采取具体的分析和处理。而在策略执行数据方面，则更应该关注于数据获取的及时性。至于数据的清洗和变换，只需要完全复制研发得到的量化交易策略下的数据准备工作即可。另外，为了保证数据的及时性，最终进行的数据清洗工作对时间消耗存在一定的要求。
然后讨论策略执行的工作。策略执行，是在量化交易策略研发完成之后，最终产出实际效能的组成部分。执行时应该遵循尽量贴近研发完成的量化交易策略的原则，与量化交易策略所确定的买卖、仓位等设置尽可能的保持一致，这样才能最真实的反映出前面量化交易策略的研发结果。同时，策略执行的结果也可以用来反向支持具体的研发流程，通过对策略执行所得到的收益、风险情况的判断，实时的重新进行研发，对量化交易策略进行修改，从而使得策略能够及时的得到现实的反馈，增强自身的稳健程度。值得一提的是，后面将要介绍的推进分析是一种模拟策略执行的回溯测试技术，读者可以在运行推进分析时有限度的了解到量化交易策略实际执行时的种种状态。

5. 用APT怎么计算预期收益需要哪些数据

现代资产组合理论是研究在各种不确定的情况下,如何将可供投资的资金分配于更多的资产上,以寻求不同类型投资者所能接受的收益和风险水平相匹配的最适当、最满意的资产组合的系统方法。在现代资产组合理论中,若考虑某单个投资者的决策,可进而探讨各种资产市场价格的决定,再进一步考虑到价格变动时资产选择决策的反作用,就成为资本市场的均衡理论,即资产价格决定理论。现代资产组合理论在财务领域中的重要地位,由此可见一斑。 
    一、现代资产组合理论的演变轨迹 
    （一）从马科维茨模型到单指数模型 
    现代资产组合理论的发端可以追溯到哈瑞·马科维茨于1952年发表的题为《资产组合》的文章,及其后(1959) 出版的同名专著。在上述文章和专著中,马科维茨详细阐述了“资产组合”的基本假设、理论基础与一般原则,从而奠定了其作为“资产组合”理论开创者的历史地位。 
    1 、马科维茨“资产组合”理论的基本假设 
    (1) 投资者的目的是使其预期效用 最大化,其中 , 和 为预期收益率和方差,被用于刻画预期收益率的大小以及风险程度状况,是投资者进行投资决策的重要参考变量。 
    (2) 投资者是风险的厌恶者,风险用预期收益率的方差来表示。 
    (3) 证券市场是有效的,即市场上各种有价证券的风险与收益率的变动及其影响因素都为投资者掌握或者至少是可以得知的。 
    (4) 投资者是理性的,即在任一给定的风险程度下,投资者愿意选择预期收益高的有价证券,或者选择预期收益一定,风险程度较低的有价证券。 
    (5) 投资者用有不同概率分布的收益率来评估投资结果。 
    (6) 在有限的时间范围内进行分析。 
    (7) 摒除市场供求因素对证券价格和收益率产生的影响,即假设市场具有充分的供给弹性。 
    2 、马科维茨模型的结构简述 
    马科维茨首先对个别资产的收益及风险给予了量化,且认为单个资产的预期收益率为: , 为某实际收益率, 为某收益率出现的概率。风险可以用收益率的变动幅度(即方差) 表示,变动幅度越大,方差越大,风险则越大。 
    (2) 资产组合的收益率和风险分别由以下两个等式给出: 其中 为资产组合的预期收益率, 为构成资产组合的这种资产的预期收益率, 表示这种资产在整个资产组合中的权重。 
    资产组合的风险可以用方差表示,其公式为: 。资产组合的构成,知道了个别资产以及按不同比例组成的资产组合的收益和方差的计算以后,就可以按风险一定时利润最大的原则确定每种资产在整个资产组合中的比重。 
    单指数模型对马科维茨模型的简化。运用马科维茨模型选择资产组合,需要进行大量繁复的计算。为了解决马科维茨模型存在的这一缺陷,威廉.夏普(Villian. F. Sharpe ,1963) 在《对于“资产组合”分析的简化模型》一文中,提出了单指数模型。这一模型假设每种证券的收益因某一种原因并且只因该种原因与其他证券收益相关,而且每种证券收益的变动与整个市场变动有关。较之于马科维茨模型,单指数模型大大简化了,但是这种简化是以牺牲一部分精确性为代价的,因此其应用也受到一定的限制。 
    （二）现代资产组合理论的必然延伸:两种资产定价模型 
    1 、资本资产定价模型 
    资本资产定价模型( Capital. Asset . Pricing.Model - - CAPM) 的基本假设: 
    (1) 投资者是厌恶风险的,其目的是使预期收益达到最大。 
    (2) 所有的投资者对所有证券的均值、方差都有相同的估计。 
    (3) 不考虑税收因素的影响。 
    (4) 完全的资本市场,即: 
    a、无交易市场; 
    b、所有资产完全可分; 
    c、投资者是价格制定者; 
    d、所有资产数目一定。 
    (5) 存在无风险资产,投资者可在无风险利率下进行无限制的借贷。 
    (6) 资本市场处于均衡状态。 
    在上述假设的基础之上,夏普研究后认为,所有的投资者面临同样的投资条件,这样他们就都会按马科维茨模型作出完全相同的决策。这时构成的资产组合点一定是有效前沿上( Efficent set) ( E(rp) - rf) /δ(rp) 值最大的点。而这一点正是市场资产组合M点,这条经过rf 与市场资产组合M 点的线称为资本市场线。所有的投资者都必然处于这条资本市场线上。知道某种资产的β值,再从这条资本市场线上我们也就找到了该种风险资产的证券市场线,从这条证券市场线上我们就可以找到证券预期收益率与风险的关系 
    2 、套利定价模型 
    CAPM 模型一直在金融定价模式领域占统治地位,然而,史蒂芬. A. 罗斯( Stephen. A. Ross) 认为,事实上找不到实际的证券来证明这个模型,并在《经济理论》(1976) 杂志上发表了题为《资本资产定价的套购理论》的文章,在该文中,他提出了“套利定价理论”,简称APT 模型。资本资产定价模型与套利定价模型的主要区别在于:资本资产定价模型依赖于均值——方差分析,而套利定价模型则假定收益率是由一个要素模型生成的。后者不需要像前者那样对投资者的偏好作出很强的假定,即套利定价模型并不依据预期收益率和标准差来寻找资产组合,而是仅要求投资者是一个偏好拥有财富多多益善者。 
    二、对现代资产组合理论的简要评析 
    由上述讨论我们不难看出:马科维茨分散投资理论的主要贡献在于应用数学上的二维规划建立起一套模式,系统地阐明了如何通过有效的分散化来选择最优资产组合的理论和方法。正是由于在分散投资理论方面的卓越造诣,马科维茨获得了1990 年度颁发的诺贝尔经济学奖。夏普的资本资产定价模型为资产选择开辟了另一条途径,他应用对数据的回归分析去决定每种股票的风险特性,从而把那些能够接受其风险和收益特性的股票,结合到一个“组合”中去的做法,大大简化了马科维茨模型的计算量。而罗斯的“套利定价理论”则从假设条件上做文章,比较而言,套利定价模型在内涵和实用性上更具广泛意义。总之,现代资产组合理论通过以马科维茨、夏普、罗斯等为首的众多经济学家的努力,在基本概念的创新、理论体系的完善、研究结论的实证和结论应用的拓展上都取得了重大进展。但时至今日,现代资产组合理论仍然存在方方面面的问题。 
    1 、马科维茨分散投资理论的缺陷 
    在理论方面,马氏认为大多数有理性的投资者都是风险的厌恶者这一论点,其真实性值得怀疑。例如,投资者在遇到一种证券能得到7 - - 23 %的收益,和另一种证券的收益为9 - - 21 %时,他愿意接受前者而放弃后者显然是不理智的,因为两种证券的平均收益都是15 %。按马氏的理论设想,预期收益和风险的估计是一个组合及其所包括证券的实际收益和风险的正确度量;相关系数是证券未来关系正确的反映概念;方差是度量风险的一个最适当的指标等,这些观点难以让人信服。因为:第一、历史的数字资料不大可能重复出现;第二、由于一种证券的各种变量随着时间的推移而经常变化,因此证券间的相互关系不可能一成不变。第三、理论上,按照马氏的理论,应用价格的短期波动去决定一种证券的预期收益,应有一个高的或者一个低的预期方差。可是,在实践中,如果投资者受了有限流动性的约束,或者他们确实是一些证券的保存者,那么,短期价格的波动本身并不对他们产生什么实际意义的风险。在实际应用上,马氏的理论也存在很大的局限性。首先,产生一个组合要求一套高级的而且相当复杂的计算机程序来进行操作。实际上许多执业的投资管理人员并不理解其理论中所含的数学概念,且认为投资及其管理只是一门艺术而不是科学。其次,利用复杂的数学方法由计算机操作来建立证券组合,需要输入若干统计资料。然而,问题的关键正在于输入资料的正确性。由于大多数收益的预期率是主观的,存在不小的误差,把它作为建立证券组合的输入数据,这就可能使组合还未产生便蕴含着较大幅度的偏误。再次,困难还在于大量不能预见的意外事件的发生,例如,一个公司股票的每股赢利若干年来一直在增长,但可能因为股票市场价格的暴跌,其股价立刻随之大幅度下降。从而导致以前对该公司的预计完全失去其真实性。此外,证券市场变化频繁,每有变化,就必须对现有组合中的全部证券进行重新评估调整,以保持所需要的风险- - 收益均衡关系,因此要求连续不断的大量数学计算工作予以保证,这在实践中不但操作难度太大,而且还会造成巨额浪费。 
    2 、资本资产定价模型的局限 
    按照CAPM 模型的构思,应用beta 分析法的投资者愿意接受与市场相等或接近的收益率,排除了投资者比市场干得更好的可能性。这种方法否定了证券的选择性和分析家识别优良证券的投资能力。事实证明建立在大量调研基础上的选择性投资能够取得优异的收益成果。同时市场指数不一定真正反映全部股票的市场情况,一个投资者完全有可能将其资产组合做得和市场指数一样,但在实际市场上的投资却未必能取得预期的收益。CAPM 模型假定股票市场是均衡的,而且所有投资者对于股票的预期都是相同的。事实并非如此,在证券投资中,有所谓“最后乐观的投资者”和“最后悲观的出卖者”,这类现象用CAPM 模型很难加以阐释。随机游走理论家们从根本上反对资产组合理论,他们认为未来的收益率是不可能预计的,因为股票的短期波动全然无法预测。在他们看来,确实的输入资料是不存在的,所以,组合的构建只不过是一种有趣的数学游戏而已。 
    3 、套利定价理论的不足 
    套利定价理论本身没有指明影响证券收益的是些什么因素,哪些是主要的因素,以及因素数目的多寡。一般而言,象诸如国民生产总值增长率、通货膨胀率、利率、公司资信、付息等均属影响证券收益的基本因素,但重要因素大致在10 个左右。然而,这一问题还有待理论与实务界的进一步探索。概而论之,现代资产组合理论尚存在理论研究假定太多、风险分散方式有限、风险观念判断机械、实际应用操作困难等方方面面的缺陷,要改进完善之,绝非一日之功,未来还有不断探索的慢慢长路。 
    三、对现代资产组合理论的现实思考 
    应当说,通过持有资产的多元化来分散投资风险对任何国家在任何阶段的资本市场都实用,但这只是朴素的资产组合思想。现代资产组合理论是通过建立数学模型进而精确地计算各种资产的持有量来分散投资风险的,因而其合理运用决不是一蹴而就之事。结合我国实际,我们认为在我国借鉴现代资产组合理论应注意如下三个方面的问题。 
    1 、实用性 
    在我国,由于资本市场特别是证券市场出现的时间较短,目前至少还存在下述问题: (1) 有关管理部门对证券市场的宏观调控随意性较大,证券市场的大起大落时有发生。(2) 政策法规尚不健全,已颁布的法规也尚未完全落到实处。(3) 证券商及其他机构投资者的自律不足,存在不同形式的违规经营行为,市场投机气氛较浓。(4) 一些上市公司参与炒作本公司股票,且上市公司的信息披露不规范,甚至存在财务报表的弄虚作假现象。(5) 缺乏机构投资者,等等。以上诸方面原因,致使我国现阶段的证券市场远未达到中强有效性(1991 ,沈艺峰;1996 ,吴世农;1996 ,杨朝军、邢靖) 。因此,现在还不宜大力提倡用现代资产组合理论来指导我国已设立的投资基金的运作。 
    2 、有效性 
    客观而论,在证券市场上进行组合投资,是依照现代资产组合理论的方式还是采用传统经验的办法,本身就存在不少争议,恐怕没有一个投资管理者能够说自己是唯一的依靠资产投资组合理论来进行投资组合管理的。而且,由于现代资产组合理论的应用成本巨大,任何一个投资者都不可避免地要在其应用成本和应用效益之间进行比较权衡。因此,现代资产组合理论在我国的应用应以有效性为判别标准,实事求是,因地制宜地作出运用抉择。 
    3 、局限性 
    需要指出的是:即使我国证券市场已完全具备了现代资产组合理论运用的环境,其运用的局限性仍然存在。第一,就投资需求而言,我国的证券投资具有典型的散户特征与投机性特性(这一点前已述及) ,由于资金规模和专业水平的限制,加之缺乏理性的投资理念,散户几乎不可能科学规范地运用现代资产组合理论进行证券组合的投资;第二、从投资管理来看,我国非常缺乏高水平的投资管理专门人才,因此,在我国还需要经过一定时间的理论研习与实践磨练,才能锻造出理解和掌握现代资产组合理论并赋与实际运用的投资家;第三、从投资市场考虑,我国证券市场信息来源和质量、市场规模和结构等方面都不同程度存在着这样那样的问题,毫无疑问投资市场现存的这些问题肯定会给现代资产组合理论的运用带来不少困难。 
   当然, 通过持有资产的多元化来分散投资风险对任何国家在任何阶段的资本市场都适用, 但这只是朴素的资产组合思想。现代资产组合理论已通过建立数学模型进而精确地计算各种资产的持有量来分散投资风险, 实现了质的飞跃。现代资产组合理论的成功运用以资本市场具备有效性为前提。由于资本市场特别是证券市场, 在我国出现的时间较短, 目前还存在着下述问题: 
    1.有关管理部门对证券市场的宏观调控还存在着一定的随意性, 证券市场大起大落时有发生。 
    2.有关政策法规尚不十分健全, 已颁布的法规也未落到实处。 
    3.证券商及其他机构投资者的自律不足, 存在超规模自营、超比例持有同种股票、操纵股价等违规经营行为, 市场投机气氛较浓。 
    4.一些上市公司参与本公司股票的炒作, 甚至有的上市公司的股票投资收益已成为其利润的主要来源; 上市公司的信息披露不规范, 一些上市公司和证券商联手利用内幕消息进行交易, 甚至存在上市公司为了自身的利益, 财务报表作假的现象。 
    5.缺乏机构投资者(在发达国家, 机构投资者持有的证券一般占市场份额的50% 以上)。资金巨大的保险基金、养老基金不能进入股市, 致使证券市场缺乏有理性的投资者和有力的支撑。以上诸方面的原因, 致使我国现阶段的证券市场不具备中强有效性。一些研究者的实证分析也证明了这一点。因此, 现在尚不宜用该理论模型来指导我国已设立的投资基金的运作。事实上, 我国目前的投资基金也不是按该理论模型来运作的, 对上市公司的股票的投机多于投资, 也是“炒作”行为, 与证券商或其他机构投资者的“炒作”行为无异。 
    当我国证券市场发展到满足下列条件时,则可用现代资产组合模型来指导投资基金的运作:1.对证券市场的宏观调控得当。2.有关政策法规得以建立健全并监管得力。3.机构投资者严于自律, 理念从投机转为投资。4.上市公司信息披露规范, 精力集中在如何发展生产上。5.较多的投资基金进入证券市场, 对证券市场起到支撑作用。

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