【关键词】电网企业；投资效能；分析模型；多元回归预测
一、省级电网企业投资效能管理的背景和必要性
电网企业承担保障安全可靠用电的公共事业职能，随着社会经济的发展，长期以来需要较高水平的投资以维持电网的扩张、更新和技术进步，投资管理便成为日常经营管理的重点。当前，其投资活动呈现以下特点：
一是电网投资持续高位，可持续性受到关注。随着社会经济的不断发展和广大电力用户对电能质量、用电可靠性等技术服务性能要求的不断提升，近年来电网投资保持在较高水平。以华东地区的省级电网为例，近五年来年均投资额在200-300亿元，电量的复合增长率在10%以上。投资有力地带动和发挥了电量的增量效应，电网网架结构得到升级优化，安全供用电及优质服务水平进一步提升，满足了经济社会发展的需要。但受宏观经济形势和地区产业结构调整影响，电量的增量效益逐步减弱，长期大规模的高位投资难以为继。如何兼顾当前和未来的发展需求，用好有限的资源，满足特高压、智能电网和地区电网建设所需，是电网企业必须面对和解决的难题。
二是投资的效能引领薄弱，需要重点强化。在当前实际的投资决策中，通常在开展投资决策时会对投资能力、投资规模、投资的必要性及可行性进行论证。但专业部门都是对项目的单体考察，关注技术因素，而对整体性和经济性考虑不足。客观上，电网投资受电量增长、电网安全等市场需求和运行水平等因素影响较大，是投资决策时主要的考虑因素，但长期来看都会体现为对经济效益的影响，对当期经营效益影响不大。而目前，科学的投资评价体系尚未完全建立，现有的考评体系主要是对当期的技术绩效进行评价，导致投资决策时较多凭经验判断，缺乏长远考虑，忽视投资能力及投资效益等效能指标，需要重点强化。且具体工作开展时重经验判断、轻数量化分析，投资决策过程的可验证性和可重复性较差。
三是不同公司投资管理模式差异较大，需要可普适的分析模式。当前我国有国家电网和南方电网两大电网公司，同时按照国家行政区划设置了省市县三级电力公司或供电公司。以规模较大的国家电网为例，各省级电网企业是两大电网公司的全资子公司，总部对各省级电网企业实行总体的投资预算管控，以按照财务分析方法测算投资能力为主，要求各单位实际投资不得超过其投资能力。而各市县供电公司和省级电网企业的关系较为复杂，有分公司、子公司、趸售公司等。对于省级电网企业而言：对子公司依旧可以按照上述方法进行分析；趸售公司通常自行负责经营管理，大电网企业实行代管时也可以视同为子公司进行分析；但分公司无完整的经营管理权限，尤其在统一购电、资金统贷统还等前提下，无法独立核算其经营效益，因此需要探索新的投资管控方法。
另外，对于省级电网企业来说，还需要在其供电区域内调剂投资，统筹发展，因此对投资管理提出了更高的要求。鉴于此，随着近年来集团化、精细化管理水平的不断提升，对投资安排合理性和投资活动效益的要求不断提高，电网企业提出了投资效能管理。虽然一直以来电网企业均秉持效益导向安排投资，且其中的效益是多元目标，包括技术效益、社会效益、经济效益等，但如何按照科学合理的方法统筹兼顾实现综合平衡，达到高水平的投资效能，且形成规范的工作机制，是需要重点探索的。
二、投资效能分析的技术路径选择
（一）要求和目标。基于上述要求和背景，省级电网企业投资效能的分析，需要满足以下目标和要求：一是引入数量化分析方法，改变以往单纯按照经验判断的传统做法。虽然在以往的投资决策过程中设置了多维度的众多指标，但是对指标的分析判断依然采用对关键指标的确定值或区间等进行分析的做法，尚未建立起系统有效、科学合理的量化分析方法，各类分析工具的应用也较少。因此，此次投资效能分析的重点是引入量化分析模型和方法，由标准、统一的分析过程得到可供参考的数据分析结论，并使之与传统的经验判断相结合。二是确定统一的标准，便于各维度比较。传统按照经验判断的方法中虽然有标准，但受主观因素影响较大，且在不同项目之间、不同决策周期之间的变化较大。引入量化分析方法后，一旦设定模型，便可以确定算法、关键指标及其标准值，模型测算结果的数值高低能够按照统一标准反映不同项目的差异，真正实现可比。三是依托公司信息系统，将前述分析过程固化、自动化，既提高工作效率，又使之可重复、可验证，更加可信，能够不断重复并调整优化、持续改进。四是要在实现上述要求的同时，使投资效能分析的原理、过程、步骤等尽量清晰明了简单易行，便于在实务工作中推广应用。
（二）具体技术方法的选择。在投资决策领域，常用的方法有关键变量（如未来售电量）的灰色预测法、模糊分析法、层次分析法、专家法、基于价值链的贡献度评价法等，但这些方法的共同特点是需要对关键变量进行打分赋值、设置权重等，高度依赖使用人员的业务能力、技术水平和职业素养，可重复性和可验证性较差，受主观因素影响较大。因此，需要寻找最大限度减少主观因素的方法。此外，国外私有化的电网企业往往采用基于IRR、NPV等关键财务指标的分析法，重点强调投资的财务回报，和我国电网企业的定位与管理模式也不尽符合。综合分析比较各种方法，基于电网企业当前的数据可得性和数据质量，也考虑到后续操作的便利性，并便于操作人员理解，本文认为可以选择常用的多变量回归分析预测法作为投资效能分析工具。
对其说明如下：回归分析预测法是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系。回归分析预测的关键点在于找到主要自变量，并获取足够的数量资料。自变量的选取建立在一定逻辑推理的基础上，同时结合回归系数进行判断，然而在实际操作过程中，有些变量数据难以获得，这种情况下我们一般以可得性较高的相似变量进行替代，例如用财务指标代替技术指标。最关键的是，多元回归预测时，避免了设置权重这一受主观因素影响较大的步骤。同时，本文认为初始阶段直接采用最受广泛应用的线性模型，避免设置非线性模型中的参数设置，最大限度做到不同时点、不同类型分析的纵向横向比校。
三、投资效能分析模型的开发
按照前述思路和多元回归预测方法的要求，本文设计了电网企业投资效能分析的具体步骤：
（一）明确投资的目标和导向。电网企业的投资决策目标是多元的，包含满足客户用电需求、保障可靠的电力供应、提高电网技术服务能力、创造经济效益等多个维度的目标，且从短期、中期和长期来看也呈现不同的目标导向。尤其在当前发策、运检、营销、调度等专业部门基本以单体项目立项的方式形成投资，在主要关注技术性指标的背景下，关注投资活动对公司整体财务绩效（经营效率、经营绩效、资产状况等）的影响便显得尤为重要。因此，按照技术和经济并重的思路，在构建投资需求测算模型、量化投资决策的过程中，便需要综合考虑各方面因素，使投资决策更加科学合理。
（二）分析投资活动影响因素并确定指标。电网投资的目标是多元的，故其影响因素也是多元的。因此，投资决策制定需要考虑多方面指标。在指标分类和具体的指标选择方面，参考借鉴了美国的智能电网评估体系、国网系统“一强三优”对标体系、各电网企业的主网与配网效益评价和“一流配网评价体系”以及其他配网评价体系等成果中的指标分类和具体指标的确定。综合分析电网企业投资的理论研究成果、实践经验分析和本公司投资决策的实际考虑方面，本文明确了以下六方面及具体指标：
1.反映电力需求的社会经济发展指标和电量、负荷以及电网发展情况等指标。这些指标主要用来衡量电网投资的驱动因素和电网本身的特征，比如GDP、电网中各类设备的规模（容量、长度），这些是从根本上对电网投资起到决定作用的因素。
2.反映经营管理水平的经营效率类指标。用来衡量电网投资带来的成本变化，比如线损率、单位电量成本、每万元资产输配电成本等，这些指标对于按照成本加成定价的电网企业而言，促进其在保障安全可靠电力供应的同时降低成本、提高经济性。
3.反映经营绩效的综合效益类指标。用来衡量投资产生的综合收益，包括单位电量贡献毛益、成本费用利用率（耗费效率）、销售收入利润率（产出效率）、资产报酬率（资产占用率）、资本收益率（投入资本效益）、人均利润等。这些指标越大，说明投资的综合效益越好，未来可以多分配投资。
4.反映电网运行状态的技术类指标。包括电网的合理性、安全性、可靠性、经济性、优质性和电网发展的协调性等多个方面，是从技术角度对电网进行的综合考察，也是立项时的直接依据。
5.反映服务水平的社会满意度指标。顾客对服务的满意程度是衡量电网投资最终成果的重要指标，具体包括居民满意度、用电企业满意度和政府满意度三个方面。这些指标的测量往往存在较大误差或人为调整空间。但由于电压合格率、可靠性水平、安全性等技术指标是满意度指标的基础，通过对技术指标的考察，也就间接考察了满意度指标。
6.根据经验判断设定的管理性指标（哑变量）。如江苏省内不同地区发展差异较大，通常分为苏南、苏中、苏北三个区域，近年来对不同地区投入的倾斜力度有差异，其投资也有明显差异。
（三）构建投资效能分析模型。首先，在众多投资影响因素和变量的基础上，通过相关分析初步识别影响因素，为回归分析奠定基础。其次，酌情运用主成分分析对众多变量中的同类指标进行综合简化，构建新的综合因子。最后，应用多元回归预测方法中的随机效应模型，经过多次拟合比较，由软件自动析出明显影响投资效能的因素，形成模型。投资效能i+1=α+β1社会经济发展i+β2物理状态（资产状况）i+β3技术水平i+β4经营效率i+β5经营效益i+β6已有的投资活动i+β7管理因素i+μi本文在实际的分析过程中，选取了200多个初始指标进行筛选，最后进入模型有显著影响的指标集中在预期售电量、成本水平、资产成新率、供电可靠性、造价水平、以前年度投资规模、经济效益、地域因素等方面，模型结果与实际情况高度契合，也与经验判断和常识相一致，说明该模型是较为合理的。
（四）数据分析、精度验证和模型调整。首先，在每次分析中，通常都会选择一个省级电网企业所有市县公司及本部多期数据，因此不是样本，而是“全体”，使得利用多元回归方法估计出主要模型（包含具体变量及参数）的科学性和可靠性较高。除此之外，意识到历史数据本身及其分析方法可能存在的不足，分析时往往保留了从经济含义角度出发较为重要、但未能稳定地保留在模型中的个别变量（典型的如预测的下一年售电量，在实际投资决策中其发挥重要影响），使得投资效能分析模型更加符合实际情况。在利用历史数据对模型进行训练时，遵循通行的模型验证程序，分别采用了样本内预测和样本外预测方法检验预测精度，其中：样本内预测（in-sampleforecasts）指使用模型预测样本内的值，其与实际观测值的差异即残值，体现了模型本身的合理性；样本外预测（out-sampleforecasts）指使用模型预测样本外的值，体现了模型对现实世界的预测能力。两者相互印证是对模型合理性和对未来预测能力的全面检验。根据精度验证结果，对模型的变量及算法中的具体细节进行调整，直至精度达到管理要求为止。
四、分析模型的功能特点与应用场景
根据以上分析步骤，得到了投资效能模型，该模型综合考虑了多种投资活动影响因素，且经过统计过程检验，同时包括在数量分析和经济含义分析两个考量过程中认为的显著和重要因素。该模型一方面能够评价以前已经完成的投资效能，另一方面能够被改造为跨期模型，基于当前年度数据和未来售电量等关键指标预测现有投资在未来能够产生的效能，促进投资决策优化。此外，模型中通常包含若干业绩评价或公司系统的同业对标指标，可以相应调整其权重，使投资活动能够促进公司经营业绩的提升。基于当前电网企业实际的投资管理工作，尤其是投资决策过程，该方法具有的功能特点和应用场景如下：
一是兼顾严谨性与灵活性。该模型首先收集某个省级电网企业全部市县公司的相关财务数据和技术服务类指标，利用多元回归预测模型设定公式，其产生过程遵循严格的统计分析要求。另外，根据不断提升的管理要求和投资的未来导向，允许在后续实际应用时调整变量和参数，是开放、动态可调的。由此两方面相结合，既尊重客观事实又可开放动态灵活调整，模型能够较好起到决策支持作用。
二是实现“自学习”和动态完善。基于“大数据”的理念，分析过程中尽量搜集大量指标和基础数据，数据基础较好。进一步的，随着时间的推移和数据的不断积累，模型包含的观测值会不断增加（每个“公司-年”为观测值），基于更大数据量生成的模型也会更加稳定并全面反映真实情况，发挥更强的投资辅助决策功能。
三是适宜推广应用。前文构建的多元回归预测模型原理简单、方便易行，是对此类问题的通用解决方案和工具。各省级电网企业利用自身历史数据可以得到满足本公司管理要求的模型，而非统一套用某个模型，以达到因地制宜的效果。同时，对于同一省市的不同市县，又可采用统一模型测算，实现了灵活性和原则性的较好统一。
参考文献
1.冯亚民、蒋跃强、齐晓曼等.2009.基于LCC的输变电资产的集成运维管理探讨［J］华东电力,6。
2.黄华炜、陆一春.2009.资产全寿命周期管理标准体系的研究［J］,华东电力,10。
3.李欣然.2007.基于灰色理论的地区电网建设规模评估研究及系统实现[D].湖南大学。
4.李欣然、刘杨华、朱湘有.2006.高压配电网建设规模的评估指标体系及其应用研究［J］.中国电机工程学报，26。
关键词:风险管理;边际风险;投资收益;投资决策
在现代经济全球化、金融国际化的大背景下，金融资本已经渗透到经济社会的各个方面，以投资或者投入的形式介入或者控制债券、基金、证券等市场，其影响力越来越强。但是，金融资本的投资主体在试图控制或者影响某些经济事件时，它的投资活动同时具有风险的挑战，特别是投资主体的多元性和多样性，以及资本能力的差异性，必然引起投资主体的激烈竞争，也大大提升了风险管理的难度［1，2］。因此分析和管控风险就成为投资主体的首要任务。投资风险管理对于任何投资者来讲都极为重要。纵观风险管理的理论与方法，理念与策略，不难发现还没有一种万能的路径可以驾驭风险的演变。究其原因主要是投资行为的收益预期总是大于风险预期，在决策和执行过程中总是非理在关键时候占支配地位。尽管投资者都是风险厌恶型的，但往往在发生投资行为时对风险的评估重视程度是不够的，有时甚至用收益预期代替亏损风险分析，特别在证券投资上表现得最为明显，用投机的理念支配投资的行为，结果显而易见的是亏多赚少。因此，投资风险管理是贯穿投资全过程的核心工作，分析研究判断任何风险信息或者现象是投资成败的关键，尽可能运用各种风险管理与控制方法，评估风险发生发展的可控性，从而驾驭风险，达到投资的收益目的。进行风险分析，就要运用风险分析方法。对于风险的评估分析方法目前常用的还是比较多的，有的针对工程管理，有的针对投资管理;有的针对预期，有的针对应急。在这里，均值－方差法、风险因素分析法、模糊综合评价法、风险控制评价法，以及市盈率市净率法、期权定价法等等［3］，都是较为常用的方法。但是，在现资风险管理中，由于风险影响因素复杂多样，宏观上受到政治、经济、社会、文化等发展变化的影响，微观上受到政策、市场、预期、偏好以及基本面等方面的冲击，使得风险评估和管控有效性、准确性大大降低，那么寻找基于当期(边际)状态下的风险评估判断新方法就显得非常重要。
一、投资边际风险分析的管理路径
在现代经济全球化的大背景下，生产性投融资的路径越来越具有间接性特点，债券、基金、股票等等成为最普遍、最方便的投融资形式，银行的储蓄、理财作为无风险获利模式也成为风险厌恶型普通投资者的主要投资渠道。实体经济生产投入资金除了通过金融部门贷款融资之外，为了提高产品竞争力，越来越倾向于发行股票、公司债券等融资方式。因此，生产主体在进行投资风险管理方面所关注的风险控制重点，以及风险评估方法选择上都发生了变化，在追求利润最大化的同时大大提高了对风险最小化的研究强度，也就是从重视边际(边界)收益分析向重视边际风险评估转变，把资金规模一定情况下的投资风险论证摆在了更加重要的位置。经济学上的边际是指在其他投入不变的情况下，新增加一个单位的投资形成的边界状态。如果以研究边际的经济指标的变化趋势或者规律为目的，我们认为边际就是一个动态的概念;如果以研究边际的静态经济参数作为投资或者投入绩效评价依据的话，我们认为边际是一个静态概念，这时也可以称为边界。可以基于此点的状态进行继续投资的规模风险效益评估或者评价。在运用边际分析时存在边际原则工具，这是一个基本概念，它揭示了当边际成本等于边际收益的时候，就实现了人们追求的收益或者利润最大化目标。在西方经济学中有关边际分析涉及经济活动的分析参数主要在微观层面，运用到如下几个概念。首先，边际产量是评价在静态边界其他情况不变的情况下，增加一个单位的投入所能够得到的额外产出。从边际产量的变化情况发现其与总产量、平均产量之间的关系，寻找出最佳经济效益状况下总产量、平均产量投入规模，实现规模效益最大化和最优化，确定追求总产量最大化(当边际产量为零)与追求平均产量最大化(当与边际产量相等)的目标选择。其次，边际成本是指产量每增加一个单位时所带来的总成本增加，即总成本的增量与产量的增量之比。边际成本变化可以用曲线来表达，其曲线特征为U字形，与平均成本曲线具有相关性，可以判断平均成本的变化态势。第三，边际效用。经济学家把人的行为解释为在某些限制下效用最大化选择的结果。边际效用作为消费者增加一个单位消费能够带来的总效用(效益)的增加额的判断，以及边际效用规律，对指导人们理性投资(或者消费)具有重大意义。除此之外，经济管理者还对边际消费倾向、边际储蓄倾向、边际收益、生产可能性边界等同时给与高度关注，特别是对边际收益变动规律的研究具有更加重要的投资管理意义［4］。经济学边际规律是人们研究和关注边际原则的核心。在这里最著名的发现是边际收益递减规律，以及衍生的边际效用递减规律。边际收益递减规律揭示了在技术水平和其他因素(投入)不变的情况下，连续地增加一种可变投入，相对于固定投入而言同等投入引起的产出量出现递减的趋势的客观性。实际上，边际收益递减规律是从实际经济活动中总结出来的，并在生产实践和科学实验中得到了验证，但它只是对现实中大多数生产函数适用，用于投入产出分析。从这个边际规律出发，我们也不难发现在涉及边际效率的生产指标发生衰减的趋势，而相反的方面诸如边际成本、边际消耗、边际风险等就会发生增加的趋势，这就为我们进行投资活动的风险管理提供了方法论的指导。
二、投资管理中的边际风险分析
任何投资活动都是基于收益预期的基础上而决定的，没有预期收益的投资是不存在的。任何投资活动也都是基于风险评估的基础而决定的，没有风险评估的投资也是不可能发生的［5］。因此，在投资管理中收益和风险这两个要素具有同等重要的意义，投资收益预期的可靠性和投资风险评估可控性是任何形式投资决定的前提原则，也是投资成功的根本保证。在现在的资本市场投资中面临的风险因素较之传统市场更多样、更复杂，除了相对稳定的资产基本面外，影响资本价格力度更大的是预期、偏好、投机、舆论导向等，这可能引起资本价格的大幅波动，放大风险强度。但是，在证券市场上任何时点上投资的资本价格都是已知的，对于投资者来讲，为即时价格的投资风险评估提供了最为确定的参考边界，是投资与否决策的最重要的基础。投资管理中的边际风险分析，要重点从动态边际风险变化规律的探究与静态边际风险(边界风险)的评估两个方面加以分析，在综合研究各风险影响因素的基础上对资本投资行为提供风险管控建议，为科学投资提供参考。我们从边际收益递减规律，以及边际成本、边际效用、边际产量等变动曲线或者趋势来看，不难发现，随着投资规模和投资价格的增长，所面临的风险必然越来越大，风险管控的难度越来越大。不论是动态边际风险，还是静态边际风险，其风险的递增性是显而易见的，也就是说在其他条件不变的情况下，每增加一个单位的投资都会产生风险增大的趋势，而可承受总风险增加的程度则取决于风险评估的可靠性和可控性。因此，随着资本产品边际价格和投资边际规模的提高，所面临的投资风险考验会呈现出不断递增的趋势，这种趋势几乎与收益总量的变动没有关联，这也说明了另一个道理:控制住了风险就确保了投资收益。首先，从动态的边际风险分析着手探讨投资收益的问题。在投资领域，任何投资者所追求的目标都是一致的，那就是投资收益最大化。为了实现投资收益最大化不外乎如下两种行为，一是在资本产品价值不变的情况下追求投入价格最低化;二是在投资产品价格不变的情况下追求价值最大化。当然，在实现效益目标最大化的活动中，会根据市场的综合情况进行分析和评估，采用优化投资组合、调整投资结构、分散投资风险、加强风险管理等措施，把损失控制在最小范围。证券投资(股票、基金、债券等)边际风险是随着即时价格的增减而变动的。当交易价格增加时，边际风险就会增加;当交易价格降低时，边际风险就会降低。这与边际风险递增的规律并不矛盾，因为交易价格降低的反向一样是边际价格增加。所以，在投资风险分析时，边际风险规律可以指导投资者:投资有风险交易需谨慎。在任何边际价位的交易活动都是有风险的，实现预期收益的关键是边际风险分析，并且确保风险的可控性和可承受性，为了控制风险可以采用低风险价位交易，并且追踪价格下降分批介入以摊薄成本、降低平均边际风险。因此，我们不难发现，资本投资的动态边际风险分析法具有一定的指导意义，一是资本交易的风险随交易价格的升降而增减。二是当资本价值与边际价格趋近时交易的边际风险趋向最小。三是边际风险的大小不能证明投资收益空间的弹性。其次，从静态的边际(界)风险评估入手讨论投资决策问题。如果说动态的边际风险分析是为了发现和把握随着投资增加的风险发展变化规律，从而控制在资本价格不断升高的情况下盈利行为模式的话，那么静态的边际风险评估就是解决在固定的资本价格点上的投资行为问题，即解决在即时证券价格上的买卖与否的问题，也包括买卖量的评估问题。实际上，在实施证券买卖决策时，投资的边际是相对确定的，日月年K线都是边际风险状况评估的边界，在这一点上除预期收益和风险之外其他影响证券价值的要素或者参数都是固定不变的。这为我们研究投资风险提供了极大的方便。为此我们可以进行如下假设:首先，证券在一定时期内不存在重大利好和利空的预期，即预期不会发生重大变化。其次，证券的最后一个交易日的K线是进行价值、风险分析的边际(界)，在这里证券的基本面等影响其价格的参数都是真实可信的，都能客观反映证券价值。第三，证券的日K边际价格作为边际风险判断的唯一基础参数，以此可以与其他基本面参数建立价值函数关系。通过这三点假设，我们可以以价格为基准点，去努力寻找市盈率、市净率、负债率、每股未分配利润、现金流量、资本公积金、流通股本量等，以及这些参数在股票价格顶部、底部值之间的关系，评估资本价格上升带来利润空间和资本价格降低产生亏损空间，确定投资规模的大小和时机。
三、证券投资选择与决策
基于在证券投资市场的边际风险规律的研究与分析，通过上述参数分析方法论的探讨，针对错综复杂的资本市场行为，我们着力围绕理性投资偏好取向为基础，做出投资选择性分析，为把证券投资者的风险控制在最小的前提下追求利润最大化给出投资建议［6］。第一，证券边际价格与其价值判断偏离越小投资的边际风险越小，投资价值越大，这是投资决策的前提。证券的价值判断主要根据其基本面、所处行业及行业地位、成长性、创新能力等。第二，根据证券投资边际风险递增的规律，在任何价位的投资风险都会随着投资规模的增加而增大，因此控制投资规模是控制风险的重要策略，这也是防止风险偏好膨胀和非理性投机的“赌徒”行为，要始终保持“留有退路”投资规模控制意识。第三，依据证券投资静态边际风险分析，在其他条件不变的情况下，证券价格K线走向决定边际风险的趋势，价格走低静态边界上的投资亏损风险相对降低、价格走高投资风险相对升高。但是边际风险降低并不意味着选择投资，边际风险上升并不意味不具有投资价值，投资策略应该“底部追涨顶部杀跌”，并采取分散投资和分价投入战术分散风险，把风险控制在最低水平。第四，证券投资的边际风险大小判断，不能保证对投资收益的追求，只能作为控制亏损的依据，需要根据市场行情进行选择性决策。综上所述，在资本投资领域风险评估以及预防比追求预期收益更重要。实际上，在资本市场上是众多投资者逐利驱动下展开的你死我活的零和博弈，大家都会尽量多地收集和处理博弈信息，并力求使这些信息能够独享。所以，在进行边际风险分析时，同样需要尽量多的获取边界参数信息，以提高分析评估的准确性，防范投资风险。
参考文献:
［1］王明珠．资本运营与风险防范［M］．北京:中国审计出版社，1999:1－11．
［2］石怡文．探析我国金融投资的现状与发展［J］．中国集体经济，2014(13)．
［3］威廉•夏普．证券投资理论与资本市场［M］．北京:中国经济出版社，1992:1．
［4］保罗•A•萨缪尔森．萨缪尔森词典［M］．陈迅，白远良，译．北京:京华出版社，2000:183－194．
［5］唐景备．关于金融投资风险评估技术及其应用分析［J］．中国商贸，2014(25)．
【关键词】证券投资战略 比较 分析 融合
随着证券市场的发展,证券投资战略受到了越来越普遍的重视。越来越多的机构和个人都认识到,证券投资战略问题是关系到投资机构或个人能否在激烈的投资市场竞争中生存与发展的生死攸关的问题。其实,证券投资战略问题一直是美国等发达国家投资理论界和投资实务界最为关注的核心问题之一,从早期的比较直观的研究方法,到现代的高度理论化与体系化的研究方式,经历了100多年的发展过程,并且还处于不断发展完善的过程中。对证券投资战略的理论研究流派可谓繁多,其中比较具有代表性的有基本分析、技术分析、学术分析、心理分析四大流派。这四大流派,各自都有杰出的投资理论家和投资实践家为代表,并各自发展出投资风格不同的专业投资机构。
一、四大流派的对比分析
基本分析流派是机构投资人的主流学派,它以价值分析理论为基础,即以上市公司的基本财务数据作为投资分析基础与投资决策基础的投资分析流派,它的分析方法体系体现了以价值分析理论为基础、以统计方法和现值计算方法为主要分析手段的基本特征。基本分析流派的两个假设为“股票的价值决定其价格”、“股票的价格围绕价值波动”,价值是其测量价格合理与否的尺度。
技术分析流派技术分析流派是指以证券的市场价格、成交量、价和量的变化以及完成这些变化所经历的时间等市场行为作为投资分析基础与投资决策基础的投资分析流派。该流派以价格判断为基础,以正确的投资时机的抉择为依据。也可以说,它是以历史交易数据为基础,直接对证券市场的市场行为进行分析。
学术分析流派的哲学基础是“效率市场理论”,投资目标为“按照投资风险水平选择投资对象”,投资理论主要是投资组合理论、资本资产定值理论以及有效市场理论等,投资目标的原则是“长期持有”投资战略以获取平均的长期收益率。它对机构投资人有较大影响,这主要表现在退休和养老基金和指数基金家族的发展趋势上。
心理分析流派主要对个体和对群体进行心理分析。个体心理分析旨在解决投资者在投资决策过程中产生的心理障碍问题,群体心理分析是为了解决投资者对市场中其他投资者的心理活动特征的把握问题,旨在保证投资者在研究投资市场过程中的正确观察视角。比较起来,这四个流派在以下几个方面有所区别。
1、投资理论思想基础
在这一点上,学术分析流派与其他流派是不一致的。学术分析派属于消极投资战略。学术分析流派认为人是不能战胜市场的,任何的分析和预测都是徒劳,从长期看,没有人能够对投资时机做出正确的判断,因此采用买入并长期持有的战略。相反,基本分析流派、技术分析流派、心理分析流派都属于积极投资战略。积极的投资战略认为人可以战胜市场,人是能够持续稳定地对投资市场的未来运行轨迹做出准确的预测。
2、投资时间周期
学术分析流派强调对投资对象的选择,强调买入后的长期持有,否定投资时机的判断,否定预测的可靠性,是真正的长线持有者。基本分析流派在宏观决策时带有时机抉择特征,微观决策时带有长期持有特征,总体上说,以长线、中线为主。技术分析流派强调对市场波动性的掌握,认为短期市场价格的趋势较长期价格趋势更为重要,在短期价格波动中,依据价格技术图表和指标,逢高卖出逢低吸纳可以赚取更大利润。所以,技术分析流派要充分利用市场的波动来赚取差价,以短线与中线为主。心理分析流派在市场心理分析的基础上强调对市场价格长期波动的捕捉,以长线、中线为主。
3、投资管理成本
证券投资管理成本主要由交易成本、信息成本、科研成本等方面构成。学术分析派采用长期持有战略,在选择投资组合、买入时机、持有投资组合方面都不需要人为的干预,管理成本低。基本分析流派需要对宏观经济形势、行业状况、公司经营状况等进行分析研究,既要研究众多上市公司的情况,又要研究宏观经济、产业景气度,因此,信息成本、科研成本最高。技术分析流派从股票的成交量、价格、达到这些价格和成交量所用的时间、价格波动的空间等几个方面分析走势并预测未来,完全以证券交易的历史数据为分析对象,管理信息成本低,但科研成本较高,它需要不断开发和检验新的技术分析方法,又由于它是以中、短线操作为主,交易成本较高。心理分析流派也需要构建证券交易的心理测度指标体系,因此其信息成本与科研成本较高。
4、投资时机选择
心理分析流派在四大流派中有着比较明显的优势。在股票市场大趋势转变的初始阶段,学术分析派、基本分析派与技术分析派都缺乏有效的投资思想与技术手段加以认定,而心理分析流派对战略性投资时机的判断从性质上而言有较为准确的把握,重视对市场中其他投资者的心理活动特征、市场的群体心理特征的把握。学术分析流派在对未来形势的判断上采取不做判断、不予理睬态度,基本分析流派无法判断,技术分析流派则会频繁地判断并频繁地改正判断,追逐热点。
二、对有效市场假说理论的验证
基本分析流派促生了有效市场假说理论,而有效市场假说理论反过来又批判了基本分析、技术分析流派,产生了消极投资战略的学术分析派。对有效市场假说理论的反复验证,促进了对证券市场非理性成分的研究,诞生了行为金融学等心理分析流派。
1、有效市场假说的孕育
基本分析流派兴起与繁荣孕育了有效市场假说。美国1929年证券市场的大崩盘直接促进了证券分析科学的发展,使得以Graham为代表的基本分析流派应运而生,并得到了广泛的认同,在大萧条后成为证券市场主要的投资战略流派。基本分析流派通过对决定股票内在价值和影响股票价格的宏观经济形势、行业状况、公司经营状况等进行分析,评估股票的投资价值和合理价值,与股票市场价进行比较,低于其“内在价值”便买入,高于其“内在价值”就抛出。1965年,法玛(Engene Fama)注意到这一现象,提出:数以千计的专业人士在积极地寻求着被错误定价的证券,一旦找到这样的证券就会对之进行交易从而影响其价格,使之趋于合理。如果他们能够快速高效地获得这些信息,那证券市场的定价功能是高效的,这就是市场的有效性。
2、有效市场假说对基本分析、技术分析流派的冲击
有效市场假说理论形成后,给基本分析流派与技术分析流派带来了巨大的冲击。有效市场假说理论认为,当给定当前的市场信息集合时,投资人不可能发展出任何交易系统或投资战略以获取超出由投资对象风险水平所对应的投资收益率的超额收益。这一结论是投资学术界最重要的观点,它从根本上否定了绝大多数职业投资家的存在价值及绝大多数职业投资家所使用的投资方法的存在价值。按照投资学术界的比较形象的说法,一个赫赫有名的职业投资家与一只大猩猩相比,实际上具有预期相同的股票投资能力。
3、对有效市场假说理论的质疑
“理性投资者”、“价格反映了所有公开信息”是有效市场假说理论的前提,但在实际中,我们看到人们并不按照理性预期理论所描绘的方式行事,投资者也许不知道如何解读所有已知的信息。证券市场充斥大量的与有效市场理论相悖的异常现象,如股票收益的日历效应和规模效应。所以,有效市场理论并不能完全解释市场行为。从否定投资人是理性人这一角度出发,行为金融学建立了自己的投资理论。行为金融学认为,投资者是非理性人,情绪与认知偏差的存在使投资者无法做到理性预期和效用最大化,并且其非理将导致市场的非有效,资产价格偏离其基本价值。
三、借鉴与融合各个证券投资战略
虽然证券投资战略分为泾渭分明的四大流派,但四大流派之间经常取长补短,往往以一种流派为主,兼收并蓄其他流派的投资思想。
1、科学运用投资组合理论
学术分析流派的投资组合理论,不仅是学术派的投资战略的核心,而且是各种投资战略必须要考虑的问题。投资的风险可分为系统风险与非系统风险。现资组合理论表明,只要不同资产的报酬率不完全正相关,合并不同资产成为组合就会降低投资风险。价值投资战略以投资分散化作为保障利润的条件之一。这是因为该方法认定自己对股票价值的判断不能保证完全的正确,由于判断过程或操作过程都可能发生失误,那么投资分散化便是十分必要的补救措施之一。技术分析流派与心理分析流派虽然都有自己的战略重点,但无疑都要运用学术分析派的投资组合可以有效地降低风险这一结论。
2、综合运用消极投资与积极投资战略
根据对“投资者是否能够战胜市场”这一问题的不同回答,可划分为积极型股票投资战略和消极型股票投资战略。积极型股票投资战略认为人能够战胜市场,而消极型股票投资战略则相反,认为人不能战胜市场。双方分别在自身哲学基础上构造相应的投资组合。在投资实践中,将二者结合起来,借鉴和吸收各自的有效成分,有助于降低风险或提高收益。有的消极型股票投资管理者可能在不偏离基本原则的基础上,增加积极型投资管理的因素。加强指数法(Enhanced Indexing)就是一种与积极型股票投资战略相联系的指数化管理法。这种策略通过设计,能利用预期收益率准确估计风险和能够控制风险的多样化投资组合。加强指数法的出现反映了投资管理方式的发展出现了新的变化,积极管理与消极管理可以相互借鉴,相互融合。
3、投资战略之综合运用
投资者可以充分吸取基本分析、技术分析和心理分析的各自优势,在股市运行的各个阶段,采用不同的分析技术。在选定买入对象时,运用基本分析方法,在买入的具体时机上运用技术分析,在股市的转折点运用心理分析,等等。
投资是一门科学也是门艺术。从理论所积累的知识基础、描述性知识和程序以及运用的方法等方面看,投资理论是一门科学,但从运用投资理论进行实践来看,它又是一门艺术,包括了决策和行动的艺术。当我们研究证券市场并进行实践的时候,要综合学习基本分析方法、学术分析方法、技术分析方法和心理分析方法,先把理论方面的方法掌握好,再进行心理的修炼,从而才能进行科学、理性、准确的判断和决策。
【参考文献】
[1] 波涛:证券投资理论与证券投资战略适用性分析[M].经济科学出版社,1999.
[2] 乔治・索罗斯:金融炼金术[M].海南出版社,1999.
关键词：量化投资；传统投资；模式数学模型；自变量参数
1量化投资简介
1.1基本概念
量化投资是一种借助于计算机高效计算程序进行复杂运算，以金融产品未来收益与风险为研究对象的新型投资方式。量化投资的基础是以股票价格、日成交额等大数据库数据为参考样本数据并建立数学模型，运用仿真分析及迭代方法不断修正数学模型，直到数学模型可以用来预测指导投资交易。任何一个投资的方案或者设想，都可以为它设计一个数学模型，然后借助大数据库的现有数据进行迭代法测试分析，以此来判别数学模型的有效性。传统投资方式基本上是对传统的技术分析和公司的经营状态基本分析，存在一定的局限性；相比之下量化投资分析是基于对大数据市场数据的，数据样本空间容量足够大，而且可以快速进行运算并排除投资者个人心理因素的主观影响，科学性和时效性更强。此外，量化投资是一种主动性的投资方式，在进行数学模型选择、自变量选取、数学模型的验算迭代都是投资行为的主动部分。
1.2交易内容及方法
量化投资交易的内容主要是量化策略以及交易策略，在制定交易策略时必须立足于投资市场、投资产品以及分配在内等。具体交易平台则是靠以计算机计算程序为基础的线上交易平台系统。进行量化投资交易时通常会遇到各种较为复杂的情况，但是基本前提都是要依据现有的既定的大量数据库数据，灵活采用各种方法来判断投资对象是否值得投资。总体来说，量化投资有估值法、资金法和趋势法三种。
2量化投资现状
从理论上来说，每个量化投资者的决策行为可以被同化为理性预期、风险规避、严格效用基本一致的理想化模型。然而现实情况中每个人的心理活动、出发点、知识水平等都存在差异，进行量化投资时人们作出的决策也存在差异。人的非理性行为与理性行为都是客观存在的，而且非理性行为对理性行为也存在着一定的影响，因此投资人在进行投资决策时并不能完全理性地进行选择。综上所述，非理性人的客观存在使投资人在进行投资决策时不能完全忽视个人的心理因素。既然个人的心理因素无法排除，那么在建立决策分析数学模型时，就应该把个人的心理因素考虑在内。当前我国国内量化投资有以下几个特点：(1)个人投资者占总投资者的比例很高。上文已经提到投资者个人的非理性客观存在且不可避免，那么众多量化投资者的非理性因素间接影响我国量化投资市场。(2)我国的量化投资市场虽然发展迅速但仍不成熟。与美国及欧洲发达国家相比，我国量化投资市场只能是一个新兴的市场，直接表现在各方面的信息不完整且难以搜集，一些基础数据我们只能自己想方设法地去开发获取。(3)量化投资行业的企业构成比较复杂。目前我国量化投资行业的企业种类比较多，跨越众多不同的领域。加上我国量化投资市场还处于新生期，市场不稳定信息变化较快，因此量化投资行业的可用层面指标数目非常少且指标数值经常变化。当前我国量化投资者正是依据当前行业的特点，从不同的层面和角度验证分析，建立泡沫型数学分析模型，才能获得巨大的利润。(4)量化投资策略研究落后。通过把我国量化投资策略与美国及西方发达国家的量化投资策略进行对比，发现我国现有的量化投资策略严重落后。国外的量化策略研究是在大量的事件、数据积累分析的基础上，脚踏实地潜心研究总结出来的。现阶段我国量化策略研究多是借用国外的策略，结合国内的量化投资行业的实际现状进行修正得来的。当前我们还缺少指导量化投资行业的专家、指导著作，为此我国国内的一些高等院校开始着手量化投资策略的研究并取得了初步的成效。
3量化投资优势
量化投资是在定性投资基础上进行继承和延伸的一种主动投资工具。定性投资的核心是对宏观经济和市场基本面进行深入的分析，再加上实地调研上市公司以及与上市公司的管理层进行经验交流，最终把调研结果整理成专题报告，把报告作为决策依据。不难看出定性投资带有很大的个人主观判断性，它完全依赖于投资经理个人经验以及对市场的认知。量化投资在调研层面与定性投资相同，区别在于量化投资更加注重数据库大数据，运用各种方法发现运用大数据所体现出来的有用信息，寻找更优化的投资方式以获得大额收益，完全避免了投资经理个人的主观臆断和心理因素，更加科学合理。综上所述，与定性投资相比，量化投资具有以下优势。
3.1投资方式更加理性
量化投资是采用统计数学与计算机建模分析技术，以行业大数据库为参考，取代了个人主观判断和心理因素的科学客观投资方法。很明显，行业大数据的样本容量已远远高于有限的对上市公司调研所形成的样本容量；在进行投资决策时，把决策过程科学化数量化可以最大程度的减少投资者决策时个人情感等心理因素对决策结果的影响，从而避免了错误的选择方向。
3.2覆盖范围大效率高
得益于因特网的广泛实施应用，与各行各业的运行数据都可以录入大数据系统形成体量巨大的数据库；得益于计算机行业云时代到来对计算分析速度的革命性变革，在极短的时间内就可以得到多种量化投资的投资方法。定性投资方式进行决策时，由于决策人的精力和专业水平都存在一定的局限性，自然其考虑投资的范围要远远低于电脑决策，二者根本没有可比性。综上所述，虽然与定性投资相比，量化投资具有明显的优势，但是二者的目的是相同的，都以获得最大收益为目的，多少情况量化投资与定型投资可以互相补充，搭配使用会起到意想不到的效果。
4量化投资的劣势
上文已经提到量化投资的决策过程依赖于大数据库以及计算机分析系统的科学决策，因此只要投资思想正确量化投资就不会出现错误。然而即使是投资思想及决策过程都没有问题，也不意味着量化投资完美无缺。量化投资本质上是对某一特定基准面的分析，事实上基准面有时范围过小，纵然决策过程合理化、无偏差，量化投资也存在一定的局限性。量化投资的另一特点是进行考察决策时覆盖的市场面非常广泛，在当前国民经济快速发展的时代，人们对市场的认知难免出现盲区或者对某一个局部了解不充分的现象，此种情况下量化投资的正确性就很难保证。
4.1形成交易的一致性
基于量化投资的低风险特性，人们更多地依赖于采用大数据云分析平台进行决策，如此大家对某一行业的市场认知以及投资决策水平就处在同一认知层次上，当遇到极端的市场行情时，人们作出的交易决策往往一致，即容易达成交易的一致性。例如期货行业以及股票行业，在市场行情动荡的特殊时期，人们往往选择在同一时机抛出股票或者期货，这种大规模的一次性抛盘则会造成在预期抛售价格基础上的剧烈波动，导致投资者的实际收益在一定程度上低于预期收益。此种情形下又会引起新一轮投资恐慌，不利于市场的稳定发展。
4.2指标钝化和失效
任何一个行业的某一个市场承载投资者的容量都是有限的，从战略投资的角度来看，当某一个市场的产业链较为成熟、技术门槛较低时，投资者进入该市场就会容易很多，当市场的承载量大大低于投资者进入数量时，既定的投资策略则会失效。例如某一企业的某只股票第一年能获得50%的收益，第二年则降为20%的收益，第三年可能是5%，第四年就没有收益了。诸如趋利反转策略、套利策略现在已经非常大众化且投资者已经达成共识，一拥而上集中式进行投资就会导致投资评价指标钝化甚至失效。
一、金融市场与心理分析
在传统的金融市场上，最受推崇、应用最广泛的金融分析方法是基本分析方法和技术分析方法。基本面分析是以基本的宏观经济数据和微观财务数据作为投资分析的基础，是一种比较客观的分析法，其核心是市场参与者对资料数据进行理性的分析评估并一贯坚持利用它们。如果说基本分析走的是/价值到价格0的分析思路，那么技术分析则可以说走的是/价格到价格0的分析思路。技术分析是指以市场价格、成交量、价和量的变化以及完成这些变化所经历的时间等市场行为作为分析的基础，是一种通过人们的主观经验来判断市场未来走向的分析法。而心理分析法则是一种从/市场心理到价格0的分析思路，认为股票投资行为在很大程度上经常受到心理因素支配。价值型股票能长期战胜成长型股票，源于人们对经济与经营信息经常性的反应过度和反应不足。这种过度反应进一步会影响人们对情况改观的敏感与判断，从而在价格定位上出现经常性的滞后反映。因此，心理分析法以市场参与个体与群体的心理状态及心理变化对投资决策的影响作为其分析的基础，在市场方向即将逆转或维持原方向的临界点时，通过推测市场主导势力控制者的心理价格定位，分析主导资金的流向从而判断未来市场的走向。心理分析法基于市场心理分析价格，强调市场心理是影响价格的最主要因素。而在其他投资分析方法看来，市场心理并非是影响市场价格的主要因素，例如，技术分析认为一切影响因素都已包含在价格中，因此不把市场心理作为独立的分析对象。
金融投资市场在不断发展，单纯靠一种分析法是很难适应投资市场的发展的。无论是基本分析方法、技术分析方法，还是心理分析方法，其实都各有千秋，又各有不足。行为金融学的崛起使得金融学家不能再忽视心理学家的研究成果，这意味着，如果基本分析、技术分析是建立在心理分析的基础之上，金融投资理论就会更加实用。
较之已经完全体系化、理论化、系统化的基本分析法和技术分析法，心理分析法相对比较薄弱。但行为金融学研究表明，心理分析法在对某些市场重大转折点的心理把握和弥补其他分析方法不足方面具有独到之处。以股价为例，心理分析法认为，促成股价变动的因素，主要是市场对于未来股票市场信心的强弱：若投资者对未来股市乐观，就必然会买入股票，股价因而上升；若过度乐观，则股价可能超越合理水平，上涨至不合情理的价位。相反，若投资者对股市悲观，信心转弱，将卖出手中股票，股价因此而下跌；倘若投资者心理过度悲观，会不计成本大量抛售，则可导致股票价格跌至不合理的低价。当市场表现出越来越强烈的投机狂热的心理特征时，牛市常常已进入尾声；当市场一片低迷，恐惧心理越来越强烈时，熊市可能正悄然离去。
按照行为金融学的观点，在参与市场的行为中，投资者总会依据他们的主观判断和客观因素做出买卖决定，亦即投资者同时在用感性和理性两种方式对待市场。如果把基本分析视为对客观因素的分析，技术分析视为对主观因素的分析，那么，以同时具有感性和理性两种情态的投资者的心理预期为基础，心理分析法的优势在于，它既包含主观因素也包含客观因素，是介于客观和主观之间、感性和理性之间的/模糊0分析法。它填补了基本面分析法和技术面分析法的空白，以一个更中立、更平和的态度预测市场方向，使偏理性和偏感性的预期分析更好地融合在一起，有利于对市场走向作出一个更准确的判断。
但心理分析法亦有其缺点。首先，对于如何衡量股票市场的心理，这常使分析金融市场行情的人士感到困惑。在美国，已建立了测量市场心理的一些指标体系，如共同基金的现金/资产比例、投资顾问公司的看法、二次发行的数量等等，由于不同的国家有不同的市场监管体系、不同的市场发育程度、不同的市场信息结构，因此，按美国市场条件建立起来的市场心理测量体系，可能无法直接应用于其他国家。其次，心理分析要把握市场投资者群体的心态，这隐含了一个假定：就是所收集的市场调查信息和投资者意见代表了整个市场的态度，并且对分析预测市场的转折点能起到帮助作用，但要全面收集市场调查信息和投资者意见来测量市场的态度是有难度的。再次，心理分析法的缺陷是对进出场的时机把握精度不够，甚至容易产生重大的偏差，令投资者受到重大损失。
二、改善心智模式与投资判断
行为金融学的崛起，提供给人们另一个思考方向，引发了人们对于投资过程中深层次心态的重视。人作为一个有思维、有情感、有理性、有直觉的多维综合体，在理性的决策过程中，不仅人们的情感会经常地破坏对理性决策必不可少的自我控制能力，而且人们的理性也无法完全把握所遇到的问题。因为，人们所面对的事物是如此复杂多样，信息是如此不完全、不对称，以致于人们仅凭理性是很难对自己所观察到的事物做出有效的归纳。其结果，人们可能借助更主观的测量方法，在做决策时按既有的认知定势而行事。这使人感到，投资者的心智模式，诸如对心理压力的反应、迅速决策能力、逻辑思维、意志坚强与否、个性中的情绪化成份、对金钱的态度等，都将决定其在投资中的成败概率。/心智模式0（MentalModels）这个词最早是由苏格兰心理学家克雷克（KennethCraik）于1940年创造出来的，是认知心理学的一个概念，指人们的长期记忆中隐含着的关于世界的心灵地图。通俗地说，所谓心智模式是指人们思想方法、思维习惯、思维风格和心理素质的反映。我们通常不易察觉自己的心智模式，以及它对行为的影响。然而，心智模式一旦形成，将使人自觉或不自觉地从某个固定的角度去认识和思考发生的问题，并用习惯的方式予以解决。行为金融学研究为我们提供了一些可以预见的投资心理误区，这些心理误区有规律可循，经由认识这些行为误区，投资者可以为之借鉴，改善心智模式，提升投资效率。
心智模式的改善之一：EQ的检视与修炼大体上，投资心智模式可以分为理性层次与非理性层次。理性层次主要涉及投资者在投资方面的知识及智慧的高低、对经济状况及股票等投资工具分析预测的能力，可以称之为投资IQ（InteligenceQutient）。非理性层次主要涉及投资者自我情绪的理解与控制、判断和控制他人情绪的能力，协调人际关系的能力及自我激励与自我意识能力，可以称为投资EQ（EmotionalIntelligenceQuotient）。行为金融学更多地是从EQ的角度看投资）））人们在投资时受到的心理因素的控制，远大于理性的思考，如果不预先知道这种情境，事先约束自己，并时时警惕自己，则难免陷入投资误区。在行为金融学看来，EQ比IQ重要，知识本身不是成功的保证，绝大多数的投资者由于无法分辨负面情绪并加以控制，成为投资最大的障碍。既然投资更是投资者心理素质的角逐，因此，投资者如果想强化和提升自己的投资管理能力，首要任务是提升自己的EQ,而不是IQ,简言之，从情绪管理入手，设法控制甚至驾驭自我的情绪，是成功投资的核心一环。
英国的乔纳森#迈尔斯深信，投资者可以用自己的方式弱化负面性格特征，培养心理经济学理性所要求的若干特征。因此，只要认出自己容易倾向于哪一种思考方式或行为模式，就可以设法纠正这些偏差。
心智模式的改善之二：避免陷入信息加工陷阱正确的推断决策取决于抛弃各种错误的金融性信息处理习惯，为了避免推断决策中启发式偏差的影响，投资者首先要尽量做到全面理解数据，避免以偏概全，对先验概率、样本规模和可预测性不敏感，克服对偶然性和均值回归的误解，对有效性幻觉保持警觉。
怎样才能防止反应过度或反应不足呢？对此，投资者要时刻注意自己的投资行为是否被个人偏好或投资大众的力量所左右，这两方面的力量可能会同时发生作用，并且都会受媒体、新闻、广告、统计数据或故事等信息因素的影响。基本上，对于投资要有现实的态度，要防止人类过于乐观和过于自信的本性，在投资时要预计到最坏的事情发生。投资者应比较正面的和负面的消息，努力找出市场上最乐观和最悲观的判断，注意是否存在过度反应或反应不足的风险，避免陷入盲目乐观。也就是说，自己的预期是否产生了毫无理由的变化？当市场上出现重大新闻时，投资者可能会作出投资决策，这时需要考虑影响价格的因素。当市场开始上升，媒体中充斥着各种利好消息之时，投资者需要问自己，市场上是否同时存在着利空。总之，投资者需要养成对所有的问题同时看到两个方面的良好习惯，通过自己的正反两方面思考去得出结论，这意味着需要掌握逆向思考的艺术。
由于锚定的风险可能很大，但同时又由于锚定于一项预期也可能是合理的，因此，投资者应当对作为/锚0的资料或数据的质量进行检验，避免其带有片面性或不准确性，同时应当尽可能地不断根据事态的变化对其进行修正。
对锚定的积极使用特别体现在投资过程中设立的多个止损锚点。
投资者怎么看待问题（尤其是怎么归类损失和收益）,对投资者决策有很大的影响。面对同样一组选择，可以选择好的或淘汰不好的，或是保护利益或避免损失，结果会做出不同的决定。所以，在做决定的时侯，最好要从各种角度来衡量问题。不仅要权衡各种利弊，也要用不同表述方式设定眼前的问题。
心智模式的改善之三：与投资情境保持一定距离证券市场的媒体环境，以及频繁接触、关系紧密的人们（家庭成员、同学、好友、同事等）的思想观念、行为习惯和投资经验等都会对一个人的投资心智模式的形成，进而对市场的看法和投资决策产生重要影响。为了避免自己的思想和愿望被深度操纵，一个比较好的方法是独立思考，不要深陷于各种投资群体的/情境场0。因此，建议投资者应该设法与投资的情境保持距离。远离投资情境可以分为两大类，首先是要远离股价，想办法让自己不知道手中股票的股价，避免受到股价波动的影响，而作出错误的决策；其次是要远离市场，也就是离开投资大众，避免受到市场气氛的影响，盲目地跟随大众而作出错误的决策。美国投资大师沃伦#巴菲特为了避免受到股价及过多信息的影响，选择在美国中西部的小城市操盘，而且办公室没有任何可以接受即时信息的设备，并规定不准外面营业员打电话进来。另一位投资大师约翰#坦伯顿，也是基于相同的理由，刻意选择在阿拉斯加的小岛上操盘。除此之外，还有许多的大师级的人物，也有相同的做法，他们操盘的地点，都不是在信息最丰富、最快速的纽约，而是选择农村或者干脆在国外操盘，目的就是为了避免决策受到股价波动的影响。
心智模式的改善之四：借用投资规则与计划克服人性弱点在改善心智模式中，克服诸多的人性弱点殊非易事，因此，投资者往往需要有一些规则或计划限制自己，以免被情绪影响投资决策。
投资者的情绪之所以那么容易受影响，最主要的原因就是因为股票市场充满不确定性。因此避免情绪受影响，对症下药的首要方法，就是降低投资的风险。从这个意义上说，价值型投资提供了一种主要心理机制，投资者可籍此与市场情绪之间保持距离。而投资高风险的投资工具，最重要的就是要做好风险管理，风险降低了，投资人自然就比较不会为厌恶损失心理所左右，或是屈服于其他心理倾向，心慌意乱地做出一些错误的事。降低股票投资风险的方法有下列几项：分散投资、长期投资、用平均成本法建仓、做最坏的打算、不要追逐热门股、不从事信用交易等。事实上，只要投资者自己挑选和交易股票，或者选择基金经理人，就很难不被错误的心理感受所左右，而指数型基金能使投资活动完全摆脱情绪干扰。
国外指数基金发展的历史经验表明，在一个中长期的牛市行情中，主动配置型基金由于频繁操作、过分关注市场的短期波动等原因，往往难以战胜市场，而指数基金采用分散投资的策略，既可以有效降低非系统性风险，又能降低交易成本，在经济和证券市场的总体上升中把握长期收益。从1983年到1997年的15年中，美国指数基金的表现好于85%的非指数基金。基于以上原因，指数型基金在国外成熟金融市场的发展很快，在整个美国基金市场，指数基金的资产规模已经超过1/3,成为养老基金、保险年金等长期性资金的主要投资品种。
一个人的性格对其心智模式的形成有很大的影响，性格不同的人，其心智模式往往也有明显的区别，作为个人投资者，保持理性意味着不断提高把握自己情感特点的能力，从而作出最符合自己心理特点的决策，而不会轻易被其他投资者所左右，因此，不同投资者需要制定不同的情绪控制计划。具体是将可能出现的情况拟定成几种情景，提前作好心理和行动准备，严守纪律，长期遵照计划去做。
三、寻找行为偏差中的投资机遇
从行为金融学角度来看，人性特点对投资者决策的影响远远超过了传统经济学理论所揭示的程度，成为引发价格波动和市场交易活动的重要驱动力。
以投资者对信息反应的往复与摇摆为例，如果投资者基于有限的信息作出了过分自信的预计，则他们会依据新信息是支持还是反对他们先前的信念而作出过度反应或不足反应。那就是，如果投资者对一家公司的前景看好，而新出现的信息似乎也支持这一看法，他们就会对该信息过度反应，并变得更加看好该公司和更加自信，从而把价格推高到一个过高的水平。反过来说，如果新信息对原来看涨的看法提出挑战，则它通常会被/打折扣0。投资者会对该信息反应不足而变得不像以前那样看好但仍过分自信，并且不能对股价预期作出适当调整。乔纳森#迈尔斯利用图1揭示了这一过程。随着左边特征不断发展，反应过度的趋势不断加强，投资者会急于作出投资决策，匆忙进入市场。
与此相似，随着右边特征不断增加，投资者又会表现为反应不足，慢条斯理地作出投资决策，拖延不决或在购买之前等待、观望。所以能对群体的过度反应和反应不足做出正确的判断，就能够获取超额的利润。
行为金融学提出的投资策略，主要包括逆向投资策略和顺势投资策略。
逆向投资策略要求投资者衡量一般投资大众的意见，当他们的看法达到极端不合理的状况时，便反其道而行之。其中的基本逻辑是：如果群众持有某种看法，而且每个人都根据那个看法采取行动，市场上就没有新资金可以继续推动股价朝那个方向前进。逆向投资策略其实有很多地方与价值投资法有共同特性。价值投资法也具有逆向投资的一些特色，只是操作时没有那么严格。价值型投资者相中的价格重跌股往往与逆向操作者英雄所见略同。不过价值型投资者找的只是便宜货）））价格低于实际价值的股票）））对市场人气的极端看法并不感兴趣。利用极端意见，把握机会从中获利，是逆向投资法的精髓。
顺势投资策略（又称惯性投资策略、动量投资策略）要求投资者衡量一般投资大众的意见，在市场已经启动，但大众对信息表现出谨慎和迟疑时，及时抢进，顺应市场趋势操作。其内在逻辑是：投资者并不马上作出反应，而是需要一段时间对消息进行消化。在面临需要深思熟虑的局面时，投资者可能会表现得过于谨慎，往往犹豫再三，迟迟不采取行动。投资者的个性、他们所获得的信息量、他们的处世态度以及其所属的投资者类型都将影响时滞的长短。这种现象里面蕴涵着投资机会。
从总体上看，逆向投资策略是一个长期风险小、回报高的交易策略，这是因为由于市场的期望已经很低，股价继续下跌的可能性不大，股价在合理的空间，有上升的潜力；另一方面，长期持有，减少了不必要的交易成本。但在短期内该策略仍不排除具有非常大的风险）））逆向操作者可能经常太早行动，短期的逆向震撼会让投资者痛不欲生。所谓短期逆向震撼是指，当各种迹象显示可以采取逆向投资策略时，由于投资者不可能刚好抓住反转点，所以一旦采取逆向策略后，短期内的股价走势可能和投资者选择的方向相反，而且有时候持续很久，这个时候投资者会承受很大的压力。投资者必须了解，当投资群众的意见趋于一致时，它在短期内推波助澜的力量是极其快速且巨大的。逆向投资者就必须经常承受这种短期震撼，一旦无法承受，很可能又会随众人趋势而行。想成为真正的逆向投资者，就必须有能力承受这种短期震撼的压力。
顺势投资策略是一个短期策略，风险很高，仅适合于有丰富投资经验的投资者。为了减少判断失误带来的损失，该策略必须有严格的风险控制标准。例如，采取止损策略、严格分散化等。
四、行为金融学实践及其借鉴意义
据非正式估计，目前大约有720亿美元的基金已经按照心理学原理进行投资。行为金融学方面的专家也开始到股票市场上一显身手。Fuller和Thaler资产管理公司1993年成立于美国，其发起者是两位行为金融专家Rus2sellJ.Fuller和RichardH.Thaler。该公司旗下拥有两个行为金融基金，在纽约证券交易所的代码分别为UBRLX和UBVLX,其中UBRLX是美国最早的应用行为金融学理论的投资基金。以下是它们的投资理念比较（见表1）。
同样，创立于1994年的美国LSV资产管理公司，主要管理者同样是三位着名的行为金融学教授：JosefLakonishok、AndreiShleifer和RobertVishny。LSV资产管理公司的投资方法以这三位教授的研究成果为基础，致力于找出那些刚刚开始价值回归的股票，该公司旗下拥有一个行为金融基金）））LSVEX。LSVEX基金管理者认为，投资者的行为偏差导致某些股票的价格在过去一段时间内偏离基本价值，基金的投资目标就是寻找和投资于这些证券，以求获得超常的长期回报。荷银（ABNAMRO）资产管理公司是最早在欧洲和亚洲把行为金融学用于基金投资的公司。目前旗下有两个行为金融基金：欧洲的价值比投资基金（ABNAmroValueRatioInvestment,AAVRI）及日本的行为金融基金
（ABNAmroBehavioralFinanceJapan,AABFI）。2001年2月，荷银资产管理公司向香港和新加坡投资者推出了亚洲地区第一个行为金融基金）））荷银行为金融学日本基金。荷银行为金融学日本基金驻香港的基金经理AlexKo称，荷银基金的投资策略主要依靠一个拥有专利权的电脑程式。这个程式对日本股市进行分析，找出因投资者不理智行为造成的价格异常现象。
关键词：分析 短线
中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2012）09（c）-0252-02
2012年以来，以量化分析技术投资著称的量化基金表现得一枝独秀，逐渐从振荡市中脱颖而出。一季度，上证综指上涨2.88%，同期标准股票型基金平均业绩为0.31%，而按照Wind分类的13只量化基金，其平均业绩为2.92%，五行基金更是取得7.65%的正收益，在亚洲量化基金中排名第一，超越同期上证指数4.77个百分点。
美国私募基金复兴科技公司的第一支纯粹的量化投资基金—— 大奖章基金，从1988年3月成立至2008年的21年里，平均年度净收益高达36%，远远跑赢同期道指年均8.81%的涨幅，比索罗斯、巴菲特同期的业绩高出10%，原因：一是数学家基金经理；二是量化分析技术。
1 基本面分析量化分析是投资机构先后采用的2种投资技术
基本面分析，是分析员和基金经理通常采用研究财务报表，与公司高层会谈，与相关人员荷香业专家讨论等方式，对少数几家公司股票（约10到100只股票）进行非常深入的研究分析，来决定要投资哪些股票以及如何投资。在基本面分析分类中，会根据行业不同，有专员长期跟踪和深入研究其中一个行业，而这几名专员最后则会成投资这个行业的专家。在股票市场成立以来长期采用的较为传统的分析和投资方式就是基本面分析。基本面投资，通过企业内部财务报表的形式，来发现企业的潜在价值，以求企业得到稳定持续的高额收益，一旦买入，长期持有。
量化分析，借助数学、物理学、几何学、心理学甚至仿生学的知识，通过建立模型，进行估值、择时选股。量化分析员和量化基金经理，通常会同时研究全盘数千支股票，分析的方式也可以是基于公司基本面的，但是会强调量化财务指标。量化的指标（又称因子）也可以是其他更有特色的数据。从事量化分析投资的基金经理通常不去上市公司实地调研，而是将精力放在不断完善模型上，量化分析投资的模型是决定投资业绩的关键，投资模型始终处于绝密状态，不同市场设计不同的量化分析投资管理模型，在全球各种市场上进行短线交易。
2 量化分析技术获取超额投资收益之道
在变幻莫测的市场经济中，能否理性思考投资、不受情绪影响，将是成功的关键。而利用计算机的筛选得出的量化分析基金，不受投资中非理性因素影响，使投资更有计划行、纪律性、规律性，基金管理人要做到不贪婪、不恐惧、不放弃，不受情绪影响，以一颗平常心追求利益瘦小。
量化分析，有一套完整、科学的投资体系。严格的纪律性是量化投资明显区别于主动投资的重要特征。在量化分析基金的运作中，主观判断也会出现和量化分析模型相左的情兄，但会坚持量化分析投资的纪律，相信模型判断的长期稳定性，不会盲目去调整改变。与传统偏股型基金不同，量化分析基金采用独特的投资组合管理方式，渐进动态调整基金组合。这样不仅可以顺应瞬息万变的市场，还可以降低个股集中度，平稳投资业绩。因此，这种方式并不会产生传统意义的重仓股，也就大大降低了重仓个股的风险。
量化分析业绩，来自于量化分析模型批量选股的成功率大于失败率。量化分析的模型敏锐的“发觉”了开场环境的转变，自动调高了评估因子、预期因子及市场反转因子的权重，量化分析模型依此逻辑选择的股票大部分取得较好收益，提升了整体业绩。
3 量化分析技术创始人并非经济学家。
量化分析技术并非发端于华尔街，不少人最初并非经济学家，如巴契里耶和布莱克原先是数学家，夏普则从事医学，奥斯伯恩为天文学家，沃金与坎德尔是统计学家，而特雷诺则是数学家兼物理学家。1970年代美国债券市场和股票市场全面崩盘，当时提出用量化分析方法管理投资组合的人是作家彼得·伯恩斯坦。1952年3月发表“投资组合选择”论文、提出现代财务和投资理论最著名远见的马克维茨，以该理论勉强通过博士答辩，到1990年10月，这些人中才有三位获得诺贝尔经济学奖。
2012年，美国伦斯理工学院金融工程硕士李炬澎，依据5000年中国古老的《易经八卦数理》研发立体数量模型分析微观经济，用超高频率政治外交词汇、交易数据、股票期权数据、公司债务数据来做个股分析，用《五行相克相生原理》来分析自然、社会、政治、人文如何影响宏观经济。比如用计算机分析新闻报道中天地雷风水火山泽8中自然天文现象与宏观经济关联程度，使五行基金取得亚洲量化分析投资行业第一名的业绩。
4 量化分析技术应用的载体是计算机软硬件技术的发展
马克维茨的投资组合现代金融理论，提出了风险报酬和效率边界概念，并据此建立了模型，成为奠基之作。托宾随后提出了分离理论，但仍需要利用马克维茨的系统执行高难度的运算，1961年，与马克维茨共同获得1990年诺贝尔奖的夏普用IBM最好的商用电脑，解出含有100只证券的问题也需要33mim。夏普1963年1月提出了“投资组合的简化模型”（单一指数模型），简化模型只用30s。1964年夏普又开发出资本资产定价模型（CAPM），不仅可以作为预测风险和预期回报的工具，还可以衡量投资组合的绩效，以及衍生出在指数型基金、企业财务和企业投资、市场行为和资产评价等多领域的应用和理论创新。1976年，罗斯在CAPM的基础上，提出“套利定价理论”（APT），提供一个方法评估影响股价变化的多种经济因素。布莱克和斯克尔斯提出了“期权定价理论”。莫顿则发明了“跨期的资本资产定价模型”。
5 量化分析应用的关键是基本面分析无法快速精确处理丰富的金融产品和巨大交易量
1970年代以前，华尔街认为投资管理需要天赋、直觉以及独特的驾驭市场的能力，基本面分析师、基金经理可以独力打败市场，而无需依靠那些缺乏灵魂、怪异的数学符号和缥缈虚幻的模型。华尔街对学术界把投资管理的艺术，转化成通篇晦涩难懂的数学方程式一直持有敌意，1970年代初期，美国表现最佳的基金经理人从未听过贝塔值，并认为那些拥有数学和电脑背景的学者只是一群骗子。
量化分析投资不会出现在个人投资者为主的时代。个人投资者既缺乏闲暇的时间，也普遍无此能力。仅有现资理论的建立，及各类模型的完善与推陈出新，并不会直接催生出量化分析投资，它还需要其他几个重要前提条件，比如：机构投资者在市场中占据主导，随着社保基金和共同基金资产的大幅增加，成为市场上的主要机构投资者，专业机构管理大规模资产，需要新的运作方式和金融创新技术，专业的投资管理人有能力和精力专注地研究、运用这些量化分析技术。
1970年代后期的Wells Fargo银行，率先用量化分析技术管理投资组合，投资高股息股票，用较少的风险获得了较大的收益，不用这些模型，不用电脑运算这些公式，会陷于困境。1980年代以来，面对数不胜数的各类证券产品和期权类产品，以及庞大的成交量，许多复杂的证券定价，必须靠大容量高速运算的电脑来完成。到2007年美国股市近一半的机构基金都是由量化模型来管理的。从2000年初到2007年全球量化分析基金市场连续8年表现远远超过其他投资方式。
6 量化分析在应对经济危机和突发经济事件中开拓前进
1987年10月大股灾，当天股市和期货成交量高达令人吃惊的410亿美元，价值瞬间缩水6000亿美元。很多股票直接通过电脑而不是经由交易所交易。一些采用投资组合保险策略的公司，在电脑模式的驱使下，不问价格机械卖出股票。很多交易员清楚这些投资组合会有大单卖出，宁愿走在前面争相出逃，加剧了恐慌。针对整个投资组合而非单个证券，机械式的交易，电脑的自动操作，大量的空单在瞬间涌出，将市场彻底砸垮。
1997年至1998年亚洲金融危机股市暴跌，量化分析投资的算法交易也起到了同样的坏作用。著名的长期资本管理公司，遭遇俄罗斯国债违约这一小概率事件，也陷入破产之境，迫使美联储集华尔街诸多投资银行之力，加以救助。
2007年8月金融危机中，许多量化基金出现巨额损失。其原因主要是几家大型对冲基金大量卖出它们的量化分析基金股票，去弥补其在其他投资方式上的损失。由于很大相同仓位的股票在很短的时间内被廉价卖出，从而加剧了很多投资指标的损失，尤其是价值和动量指标的损失。
2011年即使欧债金融危机发生，量化分析基金也再次表现优异，超过其他投资方式，虽然能否就此再度复兴仍属未知，此一趋势已不可逆转。
7 量化分析技术今后几年全球应用的热点在中国的A股市场
中国金融、资本、股市投资者结构很不合理，A股市场的专业投资机构持有市值的15.6%，而发达市场这一比例大致为70%。更为不合理的是交易结构，A股市场个人投资者持有市值占比26%，但却完成了85%的交易。根据Wind分类，目前我国市场上共有13只量化基金，包含11只普通股票型基金，1只指数基金和1只偏股混合基金。
中国现有的人才和技术都难以支持完全的量化分析投资，在缺乏国际化人才和成熟模型的情况下，经营业绩自然也差强人意。
量化分析今后几年全球热点在中国的A股市场。现在主要发达国家的股市很大程度上由量化基金所控制。为了寻找更高收益的市场，很多大型量化基金也开始大量投资于发展中国家市场，中国的A股市场是今后几年全球量化分析投资热点，所以近年来很多北美和欧洲的高层量化分析基金经理和分析员纷纷到中国大陆、香港和新加坡推广量化投资技术。这是国际国内的金融市场和投资者，都要面对的机会和挑战。
量化分析基金2002年才在中国刚刚起步，到2009年和2010年，才真正进入快速发展期，2010年末量化基金的总规模达到了779亿元。虽然规模有显著提升，但是与国外市场量化分析基金占共同基金总资产16%相比，国内量化分析基金还有非常大的发展空间。
关键词：期货市场；多空市场；交易策略
一、绪论
投资分析的方法有很多种：技术面分析、基本面分析、Top Down分析、Bottom Up分析等，交易策略的选择分析的最终目的，就是要知道未来的“趋势”，是上涨趋势或下跌趋势，才能做出正确的投资策略和资金配置。基本分析中的GDP、CPI、利率、制造业采购经理人指数等等景气信号，都是属于落后指标，在实际投资上都不是用来判断多空转折点，运用基本分析资料来判断市场多空，有几个问题难以克服：一是政府机构或投资银行，对于公布经济数据及研究报告内容，常常一修再修，过于信任信息，引用错误信息，用于判断市场，难免会得到错误的结论。二是虽然由正确的数据推出合理的结论，但是市场已经反映过度了。三是期价基本面与国际经济趋势不同，期价无法反映其基本面。不管是基本分析，或是技术分析，没有哪一种工具是百分百可以完全适用的，所以许多研究的重点在于找出特定环境下适用的指标，以提高交易胜率。而这些因素更不可能永恒不变。因此，给投资人一条鱼，不如给他钓竿，更不如教他怎么自己造钓竿。
二、基本分析与技术分析
现资理论主要区分为基本分析与技术分析两大领域，近年来研究偏向于技术分析居多，但事实上两者各有其优劣，但在不同时机各有其适合发挥的空间，如同投资大师索罗斯把景气与股价比喻为老人与狗，虽然终究价格与景气最终会抵达相同的地方，但也代表是常会有被高估和被低估的现象。总之基本分析是我们用来衡量投资期价内含价值的方法，而技术分析却常是我们用来决定买卖时机的方法。因此，两者各有其研究价值。
（1）基本分析：是指投资分析人员根据经济学、金融学、财务管理学及投资学的基本原理，对决定投资价值及价格的基本要素如宏观经济指标、经济政策走势、行业发展状况、产品市场状况、公司销售和财务状况，评估投资价值，判断合理价位，从而提出相应的投资建议的一种分析方法。基本分析的理论基础建立在以下一个前提条件之下，即任何金融资产的“真实”（或“内在”）价值等于这项资产所有者的所有预期收益流量的现值。基本分析的架构可分为三部分，包括宏观经济分析，产业分析及公司分析，总体经济分析又可以从经济增长率、物价指数、利率、汇率、货币供给额来做研究。
（2）技术分析。技术分析是通过图表型态解析（Chart analysis），或计量化技术指标（Technical index）的买卖信号，分析过去及现在价格变化的走势，以推演未来价格的变动趋势（Trend），但不予深入探讨其变动的理由。图表型态解析的技术分析，是运用股价变化走势所构成的各种图形，以推测未来价格的变动趋势。例如，道氏理论、波浪理论及由趋势线所画出的支撑线、阻力线、W底、M头等价格型态，皆属于此种技术指标。技术分析是以统计学为工具，发展出一些可以帮助投资人，以较客观及科学化的市场信息，通过明确的数值及机械化的买卖信号来研判买卖时机，寻找能预测出期市买卖点及超买超卖现象的指标。因此，技术分析的目的，在决定买卖时机。技术分析在以交易资料侦测市场供需变化，掌握套利机会并借此获取超额报酬。技术分析的基本假设如下：一是价格由供需关系决定，以形成趋势型态变动。二是历史将会一再地重演，投资人可利用过去价格的变动资料或趋势，预测未来价格的变动趋势。也就是贪婪与恐惧（或害怕）是影响投资人的主要情绪。实务上，技术分析的方法很多，主要可分为图表型态及计量化指标分析。
三、研究设计与结论分析
本研究运用移动平均线和VIX指数结合的方法，对我国期货市场上的农产品、能源化工和金属三大类期货品种的综合表现进行分析。研究区间为金融危机之后的2008年11月至2014年7月。
（1）VIX指数：VIX（Volatility Index），又称之为波动率指数，此指数的编列起源来自于1987年美国股市发生大崩盘后，美国政府为了稳定股市且保护投资人，纽约证交所因而衍生出断路器的规则，也就是说当美股市场波动过于剧烈，此刻将采用人为方式停止任何的交易活动，以此降低市场波动率，VIX指数编列的方式主要以S&P500指数选择权权利金价格反推所得的隐含波动率，并利用插补法的方式将买卖权以及近远月份等波动率编制而成，由于隐含波动率主要反映市场投资人对于未来指数波动的预期，这也意味着当VIX指数越高时，表示投资人预期未来指数波动将加剧。反之，当VIX指数走低，这也表示投资人预期未来指数波动将趋缓，指数也将陷入狭幅盘势格局，VIX也因而不仅代表着市场多数人对于未来指数波动的看法，更可清楚透露市场预期心理的变化情形。因此，又称之为投资人恐慌指标。
（2）移动平均线。移动平均线理论是最古老也是最常见的技术分析工具，应用最为广泛，使用移动平均线时，必须选取一段期间的收盘价来计算平均值，移动平均线可以将极端值的影响降低，能消除短期变动，看出股价的长期趋势。赵萌，李玉萍（2013）研究移动平均线在已开发国家股市多半无择时能力，在新兴国家则具有择时能力，本研究以站上均线为买进信号。本研究筛选出多空全期、多头期间、空头期间各策略最佳组别后，分别运用于各指数，得出多空全期最佳策略组别、多头期间最佳策略组别、和空头期间最佳策略组别。不管是多头市场或空头市场，也不管是基本分析或技术分析，投资的重点就在于趋势和转折，当基本面和技术面一致向上时，就是向上的趋势，当基本面和技术面一致向下时，就是向下的趋势，而两者不一致的时候，往往就是技术面领先基本面先行反映，但敏感的投资人会从技术面的变化察觉到基本面的转换。
大部分技术分析指标来自于价格的变化，而价格的变化来自于人心的变化，进入投资市场的第一课不应是追求报酬率，而是了解游戏的规则以及辨识及确认风险，“风险来自于你不知道你在做什么”，这句话是2002年巴菲特接受访问时的评论，这段话也可以放在大家的桌上当作投资的警语。技术分析确实可以比基本分析更早反映市场，但前提是市场要有足够的时间来供判断反转，而且多头结束及空头开始，并不一定有预警的机会，空头的特性是跌势迅速，而缺乏警觉的投资人（尤其是新手），甚至当成拉回加码的机会，而当价格大幅滑落的时候，再做处理却又已经措手不及，本研究发现使用风险指标（移动平均线、VIX指数）作为投资指标可以在空头市场带来较好的报酬率。
参考文献：
[1] 罗嘉庆.商品金融化与产品定价机制变革――从近代欧洲大宗商品交易中心形成过程谈起[J].产经评论，2013（03）.
[2] 周蓓，齐中英.我国农产品新品种期货市场效率实证研究[J].技术经济与管理研究，2013（03）.
