投资策略精选(九篇)

第1篇：投资策略范文

有关部门预测2011年GDP将增长9 5％，A股市场新增资金2万亿元左右。“十二五”是主题投资的绝对核心，它将为A股市场提供一些结构性的热点，以战略新兴产业和大消费类为主的“新兴蓝筹”将表现出不俗的成长潜力。因此，股票投资的行业配置要紧跟政策，可以对这些新兴产业和“十二五”规划相关板块重点布局，如消费类的医药、保险、汽车、电子，新兴产业中的节能环保、新能源、高端装备制造业、生物科技、下一代信息技术、先进材料等。格外关注盈利增长确定的低估值相关公司，短线可关注资源股和智能电网板块。在紧缩银根、大盘加剧震荡的形势下，2011年新股发行的规模和速度不会放慢，扣‘新股可避免大盘震荡风险，也可得到不错的收益。

基金投资策略

2011年是“十二五”开局之年，“复苏”和“向上”是大的趋势。基金投资首先要看产品配置，把握政策的脉搏，挖掘结构性、主题型的投资机会。再点关注“五大网”(即高速铁路网、智能电网、三网合一、新能源网和新投资网)、“十条线”(即国防军工、电力电子、智能电网、核电、节能减排、高铁、品牌家纺和户外用品、新能源汽车的产：业链、三网合一和特色新材料)的投资机会。把握经济周期的变化，寻找较好投资价值的企业如持续增长型、拐点型、主题类。倘若只想现金管理，可投资货币基金，收益率有望继续上升。如抗风险能力较强，可配置股票基金或混合型基金。指数基金和创新型封基要关注阶段性机会。封闭式基金要看分红情况。

房地产投资策略

2010年出台的一系列房产调控政策涉及信贷、土地、税收等各方面，覆盖面和打击力度可谓史无前例。2011年房产市场将受调控深化和银根紧缩等不利因素影响，尤其要注意房产税征收的信号。这一政策的出台对炒房、投机、投资者都会造成重大影响，再加上国家推出10007-套保障房的投资计划，会给房市带来一定冲击。因此，投资者要慎对房地产投资，关注阶段性投资机会。如按惯例一季度是信贷投放宽裕的旺季，投资机会可能出现在2、3月，关键要看信贷是否出现明显收紧情况如再次加息等。如房价明显下调，投资机会可能出现在6、7月。如信贷紧缩使CPI逐步回落，投资机会可能出现在年底。列于已贷款买房的投资者可适当考虑提前还贷，但三类人群要慎重考虑：第一类是首套房贷者；第二类是公积金等额本息还款已到还款中期者；第三类是公积金等额本金还款期已过1／3者。

黄金投资策略

2010年黄金价格屡创新高，目前金价涨幅在20％左右。国内黄金市场主要的投资标的有实物黄金、纸黄金、黄金期货、挂钩黄金类理财产品、与黄金有关的A股上市公司等。随着诺安基金黄金ETF的获批，新的黄金投资渠道带来新的投资机会。2011年上半年黄金价格可能出现反复，通常美元二季度初期会出现涨势，黄金与美元成反比关系，因此投资者可考虑年中投资黄金。此外，随着IPA D和智能手机等高科技产品需求的增加，黄金在纳米技术、环境和生物医学领域的应用等都将带动其需求的增长。因此，长期看黄金价格还是呈现上涨趋势。

第2篇：投资策略范文

市场恐慌引致回调

姚磊首先回顾了一个月来的股市行情。他指出，人们对市场的反应敏感度是有一定限度的，剧烈的波动出现之时，正是揭示其内心脆弱一面的时候。据测算，一个投资者能够承受的波动极限不超过20％，而保守投资者仅为5％。当股市突然之间跌得很深，许多投资者连出仓的勇气都没有了。为什么不愿意出?期待反弹。历史再一次证明，贪婪和恐惧是投资界传染性极强的灾难。

股市上升到一定点位之后，出现回调和震荡是正常现象。在市场第一次下跌时，很多投资者想的不是卖而是买。因为涨得氛围很浓，根据经验，急跌之后必有急涨，短期会有收益。在短暂的市场回调后，由于大多数投资者收益颇丰，如果市场前景不明朗，可能会选择获利出仓。在第二轮下跌时，投资者就开始比谁跑得快了，从而容易引致全面下跌效应。

错误死守成本线

姚磊说，当市场调整到一定低位之后，这是投资者做决策愿望最强烈的时候，因为往往接近投资成本线了，容易产生操作冲动。许多投资者的整个世界都围绕着成本线转，把它作为投资决策的第一根底线。怎么涨都可以，但是跌到成本区以后，天天想着卖，早卖早解脱。这就根本上脱离了投资理财的范畴，使投资成为了一种负累。尤其当市场调整反弹接近成本线时(通常是u型底的右侧)，精疲力竭的投资者最易产生放弃心理，引发交易冲动。

事实上，投资者的个人成本线在市场波动中是不值一谈的。成本线仅仅代表了一个历史符号，没有任何实际意义。切记，死守成本线并不是长期投资，更不是价值投资。

姚磊指出，剧烈波动以后请站在铁路道口边上做决策，因为那里有个牌子，上面写的是投资诀窍：“一站二慢三通过”。一站是要先停下来观察市场。二慢，宁做右锅边(u型底右部)，不做左锅边。三通过，看准了再通过。

两种投资策略

姚磊介绍了两种投资策略。

第3篇：投资策略范文

中国资本市场经过20余年的发展，市场参与主体的构成发生了重大的改变，机构投资者逐渐成为资本市场的重要参与者。国外对投资者投资策略的研究主要集中在三个维度。第一个维度是从投资者的投资行为出发，利用其定期公开的持股数据来研究其投资策略，如Gribblatt、Titman和Wermers(1995)等。第二个维度是通过研究股价运行表现出来的特征来推断投资者的投资策略。如Lakonishok、Shleifer和Vishny(1994)等研究了机构投资者的羊群投资策略，Je-gadeesh和Titman(1993)研究了趋势交易策略。第三个维度是利用账户数据来研究投资者的投资行为。Odean(1998)、Barber和Odean(2000)、Shapira和Venezia(2000)、Grinblatt和Keloharju(2000a，2000b)、Kee－Hong和Yamada(2006)等均使账户交易信息分别对美国、以色列、芬兰和日本等国个人投资者的投资行为进行了研究，但是并没有涉及机构投资者的投资策略和绩效。国内对机构投资者投资策略和绩效的研究最初主要建立在基金重仓股这一基础数据之上。施东晖(2001)以基金公司公布的季度持仓股票为基础，采用计算持有和卖出该股的基金数量的方法，研究了基金公司的投资策略，认为我国基金公司的投资行为存在着严重的羊群效应，其投资理念趋同，投资风格模糊，加剧了股价的波动。吴世农、吴玉辉(2003)采用滚动抽样、构造赢家组合和输家组合的方法，研究了基金重仓持有股票的收益反转和收益惯性现象，认为导致输家更输、赢家变输的原因可能是基金基于市场上投资者追涨杀跌心理的短期套利行为和基于自我控制心理的止损行为，间接研究了基金公司的投资策略。陈卓思、高峰和祁斌(2006)等采用2001年20日1日到2004年12月31日之间上交所上市A股股票的日数据，包括公司市值、机构持股比例和复权股价，从长期角度考察了机构投资者的介入对股市波动性的影响。结论认为，在控制了公司规模后，机构投资者持股比例与股票波动性呈现显著的负相关关系，机构投资者对降低所持股票的波动性具有一定的作用。陈卓思、高峰和祁斌(2008)等在上述研究结果的基础上，采用相同的数据，通过计算机构投资者的价格加权仓位数据，来构造赢家组合和输家组合，进一步研究了机构投资者的投资策略，认为其在整体上是采用正反馈即惯易策略。史永东、李竹薇和陈炜(2009)等人利用深圳交易所提供的投资者账户和交易数据对投资者的行为进行了实证研究。但是上述研究也存在着不足之处，既然机构投资者的持股比例对不同规模公司股票波动性的影响不一样，那么其对不同规模公司的投资行为也应该表现出不同的特征;同时采用股票价格加权的方法来计算仓位的变化也存在明显的不足，如在持股量不变的情况下，价格的上升会导致仓位的被动提高，从而造成机构增仓买入的假象。而且，上述研究也没有涉及对机构投资者投资绩效的研究。针对以上问题，在控制公司规模的条件下，文章研究了机构投资者的投资策略和绩效，并进行了理论分析，提出了促进市场稳定发展的建议。文章研究安排如下，在第二部分，将介绍研究方法，包括数据、步骤和计算方法，第三部分是对研究结果的分析和检验，第四部分是对研究结果的归纳和总结。

二、研究方法

(一)样本与数据

文章以在上海证券交易所上市的A股为基本样本，同时为了减少新股上市和停牌时间过长对研究结果造成的冲击，剔除了在研究样本起始日期前一年内上市的公司和研究时间窗口内停牌时间累计超过20个交易日的公司。样本时间范围从2007年6月28日到2008年12月31日，共372个交易日。这里的机构投资者主要是指以公募基金和券商自营为主的金融类机构投资者。文章所用机构持股数据(每个交易日机构投资者持股数量、持股金额、持股比例)和A股行情数据均来源于上交所信息公司提供的赢富数据(TopviewData)。个股日复权行情数据来源于上交所网站，是在现金红利再投资的假设下得到的。

(二)在控制规模条件下，机构投资者投资行为研究方法

在控制公司规模的条件下，采用Jegadeesh和Titman(1993)的研究方法，分别建立赢家组合和输家组合，研究不同组合的不同持有期，机构投资者持股量的变化。持股量的变化定义如下:ΔH=Ht－Ht－1(1)其中，Ht机构投资者在t时刻的持股量。个股收益率计算如下:rt=(ln(pt)－ln(pt－1))×100%(2)其中rt为个股在t时刻的收益率，pt为个股在t时刻的复权收盘价格。将一段时期分为形成期和持有期，在形成期选择期间累计收益率最高的30只股票构成赢家组合，选择期间累计收益率最低的30只股票构成输家组合。然后分别计算在不同持有期机构投资者持有赢家组合和输家组合持股量的变化。由于样本区间较短，我们采用移动窗口重复抽样的办法，以增加统计检验的样本数量。这样对于每一个形成期和持有期，我们都会得到一个机构投资者针对赢家组合和输家组合持仓变化的差值，将这些差值序列记录后进行t检验，以判断该差值的是否显著为零。如果显著大于零，说明赢家组合的持仓变化显著大于输家组合的持仓变化，意味着机构投资者采用了动量投资策略，反之，则采用了反转投资策略。

(三)机构投资者投资绩效研究方法

为了研究机构投资者的投资绩效，我们进一步分析了在控制规模的前提下，机构投资者持股量变化对组合收益率的影响。与前一方法类似，我们同样将一段时期分为形成期和持有期。在形成期中计算每只股票机构投资者累计持股量的变化，取增持最多的30只个股构成增仓组合，取减持最多的30只个股构成减仓组合。然后计算增仓组合和减仓组合在持有期的平均累计收益率。为了统计检验的方便，我们同样采用了移动窗口滚动抽样的方法。这样对于每一个形成期和持有期，我们都会得到一个赢家组合和输家组合收益变化的差值序列，将这些差值序列记录后进行t检验，以判断该差值是否显著为零。如果显著大于零，说明机构投资者增仓组合的收益大于减仓组合的收益，反之，则说明机构投资者的增仓组合的收益小于减仓组合的收益。

(四)具体计算与说明

1．投资策略研究把样本区间分为形成期和持有期。形成期和持有期的时间长度分别为5日、10日、15日、20日、60日、120日、180日和240日。在每一个形成期，根据个股流通市值的大小划分为大盘股(30%)、中盘股(40%)和小盘股(30%)三组，在每一个组内分别开展研究。针对每一组，分别建立赢家组合和输家组合，取形成期累计收益率最高的30只股票构成赢家组合，累计收益率最低的30只股票构成输家组合。然后分别计算机构投资者在不同持有期内，对赢家组合和输家组合持仓量变化的均值，并对均值的差值进行T检验，以判断其是否显著为零。2．投资绩效研究在对个股按照流通市值进行分组的基础上，创建形成期和持有期股票组合。形成期和持有期长度分别为5日、10日、15日、20日、60日、120日、180日和240日。在每一个形成期，分别按照机构投资者累计持仓的变化进行排序，取增仓最多30只股票构成增仓组合，减仓最多的30只股票构成减仓组合，然后分别计算两个组合在持有期的平均累计收益率及其差值，并对差值进行T检验，以判断是否显著为零。

三、结果检验

(一)机构投资者投资策略研究

对机构投资者投资策略的研究，分别从公司规模和机构持有时间两个维度来进行。首先研究机构投资者对大公司的投资策略。表一列示了相关结果。从表中数据可以看出，机构投资者对大公司的投资策略表现出如下特点:(1)机构投资者针对形成期较短的5日、10日和15日的赢家组合和输家组合，以及形成期较长的120日、180日和240日的组合表现出了显著的反转策略。(2)针对20日形成期的赢家和输家组合，机构投资者的策略比较模糊，没有表现出显著的反转或者惯性策略。针对60日形成期的组合，在60日及以上持有期，翻转策略才比较显著。(3)整体来看，针对大公司的操作策略，机构投资者采取了比较显著的反转策略。

第4篇：投资策略范文

关键词：对冲；套利；事件驱动；权益关联；宏观策略

对冲（hedge）是指特意减低另一项投资的风险的投资，是一种在减低投资风险同时仍然能在投资中获利的交易手法，一般是同时进行两笔行情相关、数量相当、方向相反、盈亏相抵的交易。对冲基金产生于50年代的美国，其产生的目的是为了利用期货、期权等金融衍生品以及相关联的的不同股票进行买空卖空、风险对冲，最终在一定程度上规避和化解投资风险。20世纪80年代，随着金融自由化的高速发展，对冲基金进入快速发展阶段，在90年代，由于通货膨胀威胁的降低以及金融工具的多样化，对冲基金进入蓬勃发展阶段，2002年后，对冲基金的收益虽然有所下降，但其规模依然不小，至今，对冲基金已成为全球基金中最重要的组成部分。对冲基金在整个金融市场中有着十分重要的作用，因此对其投资策略的分析就显得十分必要。

对冲基金的投资策略具有动态变化的特点：通过不断的发现特定的市场机会，来积极调整基金所持有的投资组合头寸，通过投资的多样化来保证绝对的高收益。较之于大多数共同基金，对冲基金通常在投资组合头寸的调整上更加积极，比如部分对冲基金利用市场上的价格差异来赚取利润；部分对冲基金利用电脑模型来分析不同股票之间的价格异常；部分对冲基金利用宏观基本分析，根据市场行情预期走势进行投资，但不做对冲交易；还有部分对冲基金通过自下而上的分析研究来筛选可进行投资的股票和债券。正是因为对冲基金投资策略所具有的特点，使得对冲基金在全球金融资产交易中具有极其重要的作用。

对冲基金的投资策略主要可以分为以下四类，分别是：套利策略、事件驱动策略、权益关联策略以及宏观策略。采用套利策略和事件驱动策略的对冲基金通过计算机建模分析，来发现关联证券的价差异常之处，并利用衍生品来对投资组合进行相应的积极调整，以达到其不受市场行情影响的稳定获利的目的；而采用权益关联策略和宏观策略的对冲基金则需要通过计算机建模分析，来对各类金融资产价格走势做出理性的预期判断，再根据判断进行交易，这两类策略的收益会受到市场行情的影响。接下来将对这四类对冲基金投资策略进行详细的分析。

一、套利策略

（一）固定收益套利

固定收益套利策略是指通过构造多种固定收益证券的多头/空头组合，利用固定收益证券的市场价格失衡来获取收益。

（二）可转换证券套利

可转换证券套利策略是指在买入可转换证券的同时卖空该证券所对应的的股票，属于市场中性投资策略，该策略可以通过利用可转换证券相对不合理的定价来赚取利润，此外还可以通过可转换证券的德尔塔值和伽马值来对卖空的股票头寸进行动态的调整，采用这种动态对冲交易的方法还可以额外的获得一笔现金流，从而增加投资策略的收益。实行该策略的前提是不受到可转换证券发行人股票风险的影响，且其收益表现能够超过到期日相同的普通债券。

（三）相对价值套利

相对价值套利策略是指利用不同类别的资产之间的相对价格失衡来获取收益。一种是配对交易，比如两家同行业的联系较为紧密的公司的股票，其股价变动具有强烈的正相关性，一旦该正相关性失衡，就通过卖空高价股、买入低价股，等待价差回归正常后获取收益；另一种则是对不同交易所之间具有紧密联系的不同资产进行套利交易，这两种资产一般会具有极强的正相关性，一旦两者的价格出现预期外的偏差，则可以通过卖出高价资产、买入低价资产，等待价差回归正常后获取收益。

二、事件驱动策略

事件驱动策略是指通过关注重大的交易事件来制定交易策略，比如资本重组、破产重组、并购交易以及其它会导致价格失衡的特殊事件。

（一）股东积极主义

股东积极主义策略是指股东买入少数权益及权益衍生品之后，对董事会和管理层施加影响，使其采纳有助于提高股份价值的重要提议，该类股东往往会通过股东其它的主要投资者来支持自己的意见，甚至有时还会通过征集权来改变管理层的人事架构，一般而言，该类股东所提出的建议有降低现金余额、提高股息发放比率、削减生产成本、扩大股份回购规模以及增加债务等等。

（二）并购套利

并购套利策略又称之为风险套利策略，是指在公告并购意向后，利用收购方公司报价与被收购公司股价之间的差异获取收益，通常来说被收购公司的股价会上涨并逐渐向收购要约中的报价靠拢，但总略低于报价。

如果收购方公司同意使用股票来支付对价，套利者将会买入被收购公司的股票，并同时卖空收购方公司的股票，一旦并购成功，套利者所持有的被收购公司的股票将会按照并购公告中承诺的比率转换成收购方公司的股票，然后在用转换获得的收购方公司的股票来对冲平仓之前的空头仓位。

如果收购方公司是使用现金来支付对价，就意味着收购方公司是用确定金额的现金购买被收购公司的股份，在并购交易完成之前，由于存在失败的可能性，因此被收购公司的股价一般会低于收购的报价，而一旦交易成功，对于相信交易会成功的套利者而言，就可立即卖掉所持有的被收购公司股票，从而赚取被收购公司实际股价与报价之间的差价。

（三）困境证券

困境证券投资策略是以正处于或预计将步入破产重组等困境的公司为目标的，困境证券就是指正处于、即将步入或即将走入破产重组或财务困境的公司的股票、债券以及金融索取权等。当某公司即将步入破产重组或者财务困境时，持有其证券的投资者会抛售所持有的该公司的证券，因此这些证券的价格会下跌，而当该公司即将走出破产重组或者财务困境时，其证券价格会上涨，由于市场对于困境证券暂时还无法准确估值，因此大部分投资者被禁止投资困境证券，于是投资者通常能以远低于风险调整后价值的价格买入这些困境证券来获取收益。

另外，投资者还能利用同一公司发行的不同优先级别的证券之间的价差来获取收益，因为当某公司陷入困境时，具有较高优先级的证券的价值相对于较低优先级的证券会增加，于是可以通过买入较高优先级的证券，同时卖空较低优先级的证券来获取价差上的收益。

困境证券投资策略一般可以分为积极型和消极型，积极型的投资者会加入债权人委员会并亲自处理大小事务，对重组和再融资的进程施加影响，以此确保重组过程的公平公正以及投资的保值增值。

三、权益关联策略

（一）权益多头/空头

权益多头/空头策略是指，对冲基金对单个公司的基本面进行分析，从公司所在国家、行业以及宏观经济环境和竞争对手等方面入手研究其所面临的收益和风险，然后通过多样化投资或者跨行业、跨地域投资来对冲单个公司不可分散的市场风险，但最终的总体风险仍取决于对冲基金对于收益和风险的偏好。权益多头/空头策略的核心原理是讲基本风险的类型由市场风险转变为操作风险，并利用技巧性的选股方式来获得阿尔法（α）收益，对冲基金为了达到该目的，通常会同时买入和卖出相关联的证券，希望在降低市场风险的同时通过证券间的价差获利。

（二）权益非对冲

权益非对冲策略被普遍运用于对冲基金、共同基金以及其它投资机构中，通常来说，该策略不涉及对冲交易，只做多头，不做空头，属于一种选股型策略，比较依赖对具体公司和具体行业的基本面研究。该策略通常可以被分为全球关注和区域关注，并包含市场资本多样化的考虑。

四、宏观策略

（一）全球宏观

全球宏观策略，是对全球股票、债券、利率、外汇以及大宗商品的价格走势进行预测并进行杠杆化投资，该策略还会使用远期、期权、互换等金融衍生品来进行交易策略的设计，会重点关注经济前景，并分析全球时局变动、国际关系、资金流向、利率趋势以及其它政治经济问题。

（二）新兴市场

新兴市场策略是指将大部分资金投入新兴的发展中国家的证券或债务，但该类投资策略的风险偏高，较高的风险也会带来较高的收益率。

对冲基金的投资策略的目标就是提高收益水平、降低收益波动性，即使在市场低迷的情况下依然获得正收益。（作者单位：对外经济贸易大学金融学院）

参考文献：

[1] 夏晓燕.浅析对冲基金投资策略在中国的运用及存在的问题[J].中国证券期货，2012年09期.

第5篇：投资策略范文

[关键词]量化投资；策略代码；趋势跟踪；回溯

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2017.15.135

在如今每位公民都想通过金融产品投资的方式来增加个人资产的时代，量化基金的高收益率逐渐被投资者所知。西蒙斯，一位世界级的数学家以年净赚15亿美元成为全球收入最高的对冲基金经理，名气可谓超过金融巨鳄索罗斯。大奖章年化以35%超越股神巴菲特年化20%的收益神话。而在2016年5月《机构投资者》旗下出版物《阿尔法》公布的“2016年全球收入最高的对冲基金经理”排行榜中前十位有八位为量化基金经理，前25位有一半属于量化分析。由此可见海外对冲基金的焦点正从宏观对冲基金转向量化对冲基金。

而在国内，量化基金正处于起步阶段，国内对于量化投资策略的研究较少。笔者以量化投资平台上自主开发的策略代码为例，通过对代码的编写优化及检验回测，使读者了解到量化投资的可操作性和高回报性。

1 量化投资策略概述

量化投资是计算机通过开发者编写的程序来进行分析以及交易整个的品种选择、交易时机、交易方向以及仓位管理都是通过计算机完成。它避免了投资者个人的情绪影响，完全自动化操作，和如今的工业2.0类似。一个稳定的量化投资策略往往可以胜任一位投资者的多种操作策略，尤其在风险管理上量化投资更胜一筹。

国内的主流量化交易平台有文华赢智、TB、金字塔决策交易系统和国泰安量化投资平台等。国内的量化交易平台繁多，而与海外动辄数百上千亿美元的量化基金相比，国内目前量化产品规模总体不大，而严格遵循量化投资理念的基金更少。并且A股市场发展时间较短，与发达国家比起来市场效率低太多，所以A股有很大的市场空间和盈利机会。本文以程序化实现简单、性价比高等特点的文华赢智为程序化交易平台为例，为防止成果泄露，以上证指数为模型进行探究。

首先，笔者先阐述如何建立一个量化投资策略。

（1）交易思路的确立。不仅仅是量化投资，就算是普通的投资者也需要一套自己的交易体系。赚不到钱，赔钱，一直观望，总之，所有交易中的不幸都可以归咎于没有一套自己的交易系统或者自己的交易系统有问题。

（2）将思路编写成投资策略。这一项是量化投资的关键，如何将自己的投资思路转变为C器代码，首先是由你所在的交易平台所搭建的语言决定的，例如文华赢智就是使用的比较简单的麦语言。其次需要对使用的技术指标进行组合搭建，编写出可运行的代码。

（3）在计算机上进行回测，选取最优目标组合和参数。技术指标的参数设置往往决定了整个交易系统的成败，一点点小的误差往往会导致千差万别的结果。笔者格外强调资金管理是投资体系中非常重要的部分，却是大多数投资者忽略的环节，这需要读者进行不断学习研究。

（4）进行实盘操作，在操作中不断完善投资策略，评价该交易代码。评价程序化交易模型性能优劣的指标体系包含很多测试项目，但主要评价指标有年化收益率、最大资产回撤、收益风险比、夏普比率、胜率与盈亏比等。在下文中笔者将对这些评价指标进行分析。

2 量化投资策略代码分析：以文华赢智交易平台为例

在文华赢智中，进入趋势模型跟踪编写平台，利用麦语言中已存在的函数进行编写，现笔者将自行编写的其中的一个策略代码贴出：

MA1：=MA（C，N1）；//多头均线

RSV：=（CLOSE-LLV（LOW，N））/（HHV（HIGH，N）-LLV（LOW，N））×100；//收盘价与N周期最低值做差，N周期最高值与N周期最低值做差，两差之间做比值定义为RSV

K：=EMA（RSV，2×M1-1）；//RSV的指数移动平均

D：=EMA（K，2×M2-1）；//K值的指数移动平均

C>MA1 AND CROSS（K，D）；//MA1均线上方，KD金叉，买入

CROSS（D，K）；//KD死叉卖出平仓

参数设置：[N1=10，N=44，M1=M2=27]

笔者需要对参数的设置进行重点提醒。测试参数的不同会对测试结果产生非常大的影响，对于参数的精确设置影响到交易模型的可行与否。

这其中，笔者进行的是顺势交易的代码编写。顺势交易，是顺着当前的趋势进行交易。如果当前趋势上升就买入开仓，当前趋势下跌就卖出开仓。为了防止恶意做空，本策略只进行多头行情的研究，空头行情并没有叠加进来，所以收益率要比双向行情要低。

下面对此策略代码进行回溯。对交易模型的测试结果是否满意主要与品种、时间、手续费费率有关。不同的品种相同的策略有不同的结果，测试的品种越多，越能检验出策略模型的适用性。在时间上，如果所采用的历史数据越少、时间跨度越短，测试的市场状况就越狭窄，策略的可靠性就越差，反之亦然。手续费费率的影响就不用多提，但是有关滑点的问题也是策略需要多加研究的方面。

交易人员最关注的是策略到底能否盈利，能赚多少。交易的盈亏额能完全反映这一点。在如下的季度统计图和年度统计图中可以看出从2009年8月到2014年11月各有盈亏，比较温和，总体的波动幅度并不大。而从2014年11月开始，出现了一直盈利并且幅度较大的状况，尤其是2016年年初的季度，最高的盈利额达到了110354元，这比2014年前总的盈利还要多。而从2016年第一季度后出现了亏损，但是幅度并不大，而后又出现了盈利的情况。该策略在该时间段是盈利的，符合模型最基本的要求，季度统计图和年统计图如图1所示。

交易者在一个策略中拥有的资产总和也是其关注的重点。假如交易者所用的权益小于某一理想的数值，他可能会停止该策略的继续进行，这也是我们常说的回撤问题。在如下的权益曲线图中，交易者的权益几乎是一直递增，并且在2014年年末后斜率变大，由此我们可以得出使用该策略几乎不存在回撤问题，对于交易者的心态有着积极的作用。权益曲线图如图2所示。

每次交易的盈亏额也是交易者关注的问题，如果亏损数量过大，再加上杠杆的作用，可能就会出现爆仓的问题。首先说明，此回溯并没有加进杠杆因素，国内保证金按保守20%计算，也就是5倍杠杆，虽然不太大，可是影响还是有的。在如下的盈亏分布图中，可以看出最大的一笔亏损出现在第500次左右交易时，亏损额为27523，而最大的盈利额也是出现在附近，盈利为32916，看来这附近的波动很大，应该有政策因素在内的影响。该策略总体来说单次盈亏额波动并不大，比较稳健。盈亏分布图如图3所示。

只有图表并不能准确地反映出策略的完全可行性，下面将此策略的测算报告给予公布。

我们从测算报告中可以很容易得出此策略一共测试了2772天，无杠杆收益率为六年50%，而且只是多头策略。而自2017年2月17日结算时起，沪深300、上证50股指期货非套期保值交易保证金调整为20%，所以5倍杠杆的话就为250%。如果只看重策略的收益率却忽略了回撤风险是极其冒险的激进策略。如果策略的收益风险比相同，但是结果还是要取决于资金管理决策。

笔者在此将夏普比率进行说明。评价策略的优劣应从收益值和风险一起考虑。调整风险后的收益率就是一个同时考虑进了收益和风险的指标，能够排除风险对评价的不利影响。1966年，夏普提出了著名的夏普比率：S=（R-r）/σ（R为平均回舐剩r为无风险投资的回报率，σ为回报率的标准方差）。此公式表示为尽量用最合适的方法用小风险换得大回报。如果为正值就说明投资收益比银行存款利息高。比率越大说明所获的风险回报越高。该策略的夏普比率为22.83，可见是一个理想的策略模型。

3 结 论

笔者所提供的文化赢智策略模型只是量化投资的冰山一角。继续加强量化平台的完善，编写多种多样的策略，研究新的投资模型，实盘验证等将是量化投资的发展重点。

量化投资已经成为金融的一个重要专业领域。国内多家机构投资者都在加大在量化投资方面的投入，加快量化投资的进程。量化投资为机构投资者的投资决策能力的提升提供了新的平台。相信量化投资在中国的前景无限。

参考文献：

[1]韩锦.程序化交易模型的测试与评估[N].期货日报，2015-03-04（003）.

第6篇：投资策略范文

由于人口老龄化趋势的日益严重,加之社会、经济、历史等因素的影响,近年来,中国养老保险基金缺口快速增加,据测算2010年基金缺口将达到1000多亿元[1],制度面临日益严重的养老金支付困难。提高养老基金投资收益是解决基金缺口的关键,如何通过投资实现养老金保值、增值,是养老金机构面临的一个主要问题。研究养老金投资主要是对养老保险基金投资策略进行分析,目前,研究养老金投资策略主要有两个分支,一是随机控制理论,二是随机规划方法。利用随机控制理论研究最优投资的主要思路是,在一定投资收益约束下建立目标函数,根据边界条件,利用动态规划,通过HJB方程求解最优投资策略。研究方法主要有两类,一是效用函数方法,二是均值-方差方法。利用效用函数方法研究投资策略,其思路是沿袭Merton(1969,1971)研究最优投资消费问题的方法。其主要步骤:首先将动态效用问题转化为静态效用优化问题;其次利用贝尔曼动态规划原理求解静态效用优化策略。目前,常用效用函数有幂效用函数、指数效用函数、二次效用函数和对数效用函数等,但选择效用函数具有一定的主观性且在中间控制阶段不易寻求效用函数的具体表达式,因而投资者选取效用函数具有一定局限性利用均值-方差方法研究投资策略,其思路是将Markowitz(1952)的单阶段均值-方差方法推广到多阶段,通过一系列嵌套技术将原问题化归为随机LQ控制问题,运用贝尔曼动态规划原理寻求原问题最优策略。当前利用均值-方差方法时主要借助于布朗运动,运用随机分析方法研究养老基金投资策略问题,其主要缺点在于对倒向随机微分方程求解时未能考虑信息变化,求解结果与实际差距较大利用随机规划方法研究最优投资策略的主要思路是基于实际问题建立规划模型,考虑未来情景进行求解。如何考虑未来信息变化,是利用随机规划研究投资策略的难点。随着计算技术的发展,通过构建情景树来反映情景结构,依据计算模拟,可克服这一难点得到最优策略。目前,利用随机规划方法研究投资问题成为国内外研究的主流趋势。具有代表性的如,Dert(1995)[2]提出利用随机规划系统研究荷兰养老基金资产/负债管理问题,但其模型在情景数目较多的情况下难以求解。Carino等(1998)[3]将Dert的模型拓展到保险公司资产/负债管理应用方面,然而其模型中决策人的主观判断在情景生成中将起到重要作用,导致决策结果具有较强的主观性。Kouwenberg(2001)[4]在Carino模型基础上将未来经济发展因素纳入模型中,针对荷兰养老基金建立动态随机规划模型,但在数据较少时很难求解。Soyer等(2006)[5]使用贝叶斯随机规划方法研究多阶段投资最优化问题,但其模型中回归系数先验分布的主观设定将影响模型的预测效果。金秀等(2005,2007)[6,7]在Kouwenberg模型的基础上,结合我国经济背景建立了基于多期随机优化的个人财务计划模型和基于VaR的多阶段金融资产配置模型,并运用多阶段资产负债管理模型解决了辽宁养老问题。但没有对养老基金最终财富状况进行控制,吉小东等(2005)[1]利用线性随机规划研究了我国养老保险资产负债问题,然而其模型中情景树参数为确定性的,未考虑随着规划期的展开新信息对情景树的影响。翟永会等(2010)[8]构建了与替代率挂钩的目标基金,建立了基于目标的企业年金基金最优资产配置模型,利用随机动态规划方法得了年金基金最优投资策略的解析解,并通过蒙物卡洛模拟技术对所得结果进行数值模拟,考察了不同市场环境及不同群体的最优配置策略和最优策略对可控制参数的敏感性。但其研究中未考虑不同资产收益率之间的相关关系,使其研究结论具有较强的局限性。本文在Soyer等(2006)随机规划模型的基础上,但考虑到该模型中回归系数先验分布的主观设定将影响模型的预测效果,所以结合中国养老保险投资的政策特点,利用贝叶斯法则和Minnesota方法,依据随机参数建模研究中国养老保险投资策略问题,结合历史数据进行模拟分析,结果表明模型能够根据实际情况优化资产配置。这对于解决我国养老基金缺口日益增大,顺利完成养老金运作模式改革具有重要的理论指导意义和实际应用价值。

2投资策略模型

2•1基本假设假设资本市场中存在1种无风险资产,n种风险资产,买进和卖出风险资产均存在交易费用,允许卖空,投资规划期t∈(0,T)。根据我国养老保险基金投资政策,设定各种资产投资比例的上下限,不考虑资金的借贷。不失一般性,为计算简便,假设:s(t):t时刻的情景;xi(t):t时刻投资于第种风险资产的数量;x0(t):t时刻投资于无风险资产的数量;xi(t,s(t)):t时刻在情景(s1,s2,…st)下投资于第种风险资产的数量;yi(t,s(t)):t时刻在情景(s1,s2,…st)下买入第种风险资产的数量;zi(t,s(t)):t时刻在情景(s1,s2,…st)下卖出第种风险资产的数量;l+i:买入1单位第i种风险资产的交易费用;l-i:卖出1单位第i种风险资产的交易费用;Ri(t,s(t)):第t阶段内,资产i在情景st下的收益率;C(t):t时刻养老金的缴费额;B(t):t时刻养老金的给付额;W(0):基金初始财富;W*:养老基金在规划期末的财富目标值;W(T,S(T)):基金在情景(s1,s2,…sT)下的在规划期末的财富;令:u(T,s(T))=W(T,s(T))-W*,Ws1,…,sTT≥W*0,othersv(T,s(T))=W*-W(T,s(T)),Ws1,…,sTT≤W*0,others则有:u(T,s(T))-v(T,s(T))=W(T,s(T))-W*其中u(T,s(T))表示W(T,s(T))超过W*部分的绝对值,v(T,s(T))表示W(T,s(T))低于W*部分的绝对值。为此,目标函数可表示为:Z(T)=∑(s1,s2,…sT)∈Ω1×Ω2×…×ΩT[u(T,s(T))-φv(T,s(T))]|Ω1|×|Ω2|×…×|ΩT|(1)其中,目标函数Z中u(T,s(T))表示规划期末基金财富超出目标值部分,v(T,s(T))为基金财富低于目标值的惩罚。φ为惩罚因子,表示风险厌恶程度;Ωt为第t阶段情景st所属情景集合,|Ωt|表示第t阶段情景的个数。

2•2投资策略模型假定养老基金投资者的目标函数为基金最终财富期望最大化,即:maxE[Z(T)](2)约束条件:∑ni=1xi(0)(1+l+i)+x0(0)=W(0)(3)xi(t,s(t))=xi(t-1,s(t-1))Ri(t,s(t))+yi(t,s(t))-zi(t,s(t))(4)x0(t,s(t))=x0(t-1,s(t-1))R0(t,s(t))-∑ni=1yi(t,s(t))(1+l+i)+∑ni=1zi(t,s(t))(1-l-i)+B(t)-C(t)(5)W(T,s(T))=∑ni=1xi(T-1,s(T-1))Ri(T,s(T))(1-l+i)+x0(T-1,s(T-1))R0(T,s(T))+B(T)-C(T)(6)cloi≤xi(t)∑ni=1xi(t)≤cupi(7)φ>0(8)其中,约束方程(5)为资金动态平衡方程,可解释为存在买卖交易成本条件下,现金流入等于现金流出。(3)式为(5)式的初始平衡方程。(4)式是资产动态方程,表明期初对某种资产的投资额等于调整买卖行为后的前一时期末的投资额。(6)式表示规划期末基金资产的总价值,(7)式表明对资产分配比例的上下限限制。(8)式表明期末基金财富水平小于目标值W*时,目标函数将对赤字部分进行惩罚。投资策略模型建立在未来外生经济环境不确定基础上,如何依据现有的信息并考虑未来信息变化对资产未来价格进行预测,是利用随机规划研究投资策略的关键。鉴于对多状态决策过程建模时,状态的构成必须能够反映时间的变化以及未来信息的变化,为此,可以通过构建情景树来反映情景结构。

3情景分析

在构建情景树的常用方法中,VAR模型的结构简洁,预测效果稳定,然而,对一般VAR模型而言,其建模过程中需要估计的参数过多,对数据序列样本长度的要求过大。尤其在高阶向量自回归中,待估计的参数数量巨大;同时变量间的高阶相关性对参数估计精度要求较高,导致VAR模型中的高阶回归实现比较困难。采用贝叶斯向量自回归的方法生成情景树可克服VAR模型的缺陷。与传统VAR方法不同,BVAR假设回归模型中的参数本身也是随机变量。构建模型时,需预知情景参数的先验分布。当信息更新后,依据Bayesian法则得到随机参数的后验分布;随时间变化,情景树将反映信息的更新,由最小二乘法确定的系数估计值也包含了参数分布的先验信息。因此,基于BayesianVAR方法对模型中的高阶系数进行估计有一定的优势[10]。然而,BVAR方法中回归系数先验分布的设定带有较强的主观性,导致贝叶斯自回归模型的预测效果在一定程度上受决策者主观判定的影响。针对BVAR方法的不足,可采用Minnesota方法[9]设定先验分布。

3•1Minnesota先验方法

Minnesota方法刻画回归系数先验分布的主要原理:一部分系数的先验值是显著的,其余部分系数的分布是不显著的(其先验均值为0)。每个回归系数都相互独立,服从正态分布,拥有其先验分布的均值和方差。在Minnesota先验模型中,每个依赖变量的一阶滞后系数的先验分布均值都设定为1,而其他系数的先验均值被设定为0。令βiil为第i个变量一阶滞后自回归系数,βijk为第i个变量对第j个变量k阶滞后回归系数。即:βiil~N(1,σ2iil);βijk~N(0,σ2ijk),i≠j,ork>1处理BVAR中的大量待估计参数,可利用超参数[9]表示变量对变量的阶滞后回归中的先验标准差σijk。即:σijk=θω(i,j)k-φσ^ujσ^ui(9)其中,θ表示总体紧度(overalltightness),其取值反映了决策者对先验信息的信心大小程度,较小的θ值代表了对先验信息的较大把握;ω(i,j)是相对紧度矩阵(matrixofrelativetightness),表示在第i个回归方程式中先验方差对变量i、j的相对约束紧度;k-φ是k阶滞后变量相对一阶变量的紧度,表示过去信息比当前信息有用程度的减少;φ>0,表示滞后阶数越低,先验均值对系数的约束越强。σ^ujσ^ui是排列因子,用于调整变量i、j数量级的差。通常相对紧度矩阵ω(i,j)为一个主对角线元素为1,其余元素为δij(i≠j)的矩阵。δij∈(0,1),δij的取值大小反映对第个i方程中第j个变量(i≠j)的相对紧度。对角线的1表示对每个依赖变量的一阶滞后系数的先验均值为1的约束要大于对其他变量先验均值为零的约束。

3•2BVAR模型中的参数估计

假设回归模型为:yt=X′tβ+εt(10)其中,εt为白噪声,X是一个k×1的解释变量向量,β为k×1的系数向量。假设存在观察期Th内的观察值,令:Y(Th×1)=[Y1Y2…Y(Th]′,X(Th×k)=[X1X2…X′(Th]假设β为随机变量,σ2已知,利用极大似然法,得:f(Y|β,X;σ2)=1(2πσ2)Th/2exp-(Y-Xβ)′(Y-Xβ)2σ2(11)假设回归系数β服从先验分布β~N(m,σ2M),其中M是先验方差的紧度系数矩阵,则有:f(β|X;σ)=1(2πσ2)k/2|M|-12exp-(β-m)′M-1(β-m)2σ2(12)根据贝叶斯法则,结合(11)、(12)式可得:f(β|Y,X;σ2)=1(2πσ2)k/2|M-1+X′X|1/2exp-(β-m*)′(M-1+X′X)(β-m*)2σ2(13)f(Y|X;σ2)=1(2πσ2)Th/2|IT+XMX′|-1/2exp-(Y-Xm)′(XMX′)-1(Y-Xm)2σ2(14)其中m*=(M-1+X′X)-1(M-1m+X′y)(15)由(13)式可得β对观察值y的条件分布为:f(β|Y,X;σ2)~N(m*,σ2(M-1+X′X)-1)(16)由(14)式可得y对回归因子x的边缘分布为:f(Y|X;σ2)~N(Xm,σ2(ITh+XMX′))(17)利用Minnesota法则设定回归参数的先验分布,能够确保一阶滞后变量参数均值的显著性,反映数据影响随时间递减的趋势,同时减少需要赋值的超参数数量,降低先验分布设定的主观性,提高向量自回归模型的预测精度。

4最优投资策略计算步骤

利用BVAR方法得到风险资产收益的情景树,即可对养老保险投资策略模型进行求解。然而在贝叶斯随机规划的情景生成中,向量自回归模型参数为随机变量,很难得到最优投资策略的解析解,因此可依据仿真模拟求解,具体步骤如下:步骤1:根据历史数据,结合式(12)得出BVAR中向量自回归参数β的先验分布。步骤2:根据向量自回归系数β的先验分布,对其进行MonteCarlo模拟,对β的每一个MonteCarlo单点构建t=0资产收益情景树。步骤3:根据t=0时生成情景树,求解养老基金投资策略模型,即(2)~(8)式,所得MonteCarlo模拟均值即为t=0时刻养老基金最优投资策略。步骤4:引入新信息,结合贝叶斯法则,依据(16)式得出BVAR中参数的后验分布。步骤5:根据向量自回归回归系数β的后验分布,对其进行MonteCarlo模拟,对β的每一个MonteCarlo单点重新构建t=1时资产收益情景树。步骤6:根据t=1时的每个情景树,求解养老基金投资策略模型,所得MonteCarlo模拟均值即为t=1时刻养老基金最优投资策略。步骤7:重复步骤4~6至t=T-1,得出全部最优投资策略及规划期末养老基金财富值。由上述MonteCarlo模拟步骤即可求出养老保险基金对各种资产的最优投资策略,同时得到养老基金的最终财富值。

5模拟分析

5•1数据计算

中国养老保险基金投资范围大致为,存入银行、购买债券、投资股票。为此,假设养老基金投资者投资于3种资产,银行存款、股票、债券。其中银行存款视为无风险资产投资,股票和债券视为2种风险资产。根据中国养老保险基金投资政策约束,资产配置比例上下限为债券:50%~70%,股票10%~30%。目前我国投资存款、国债和股票的交易费用分别为:0,0•2‰和5•5‰[6]。历年养老保险收支情况如表1所示:本文采用2001年1月份到2005年12月份的存款日收益率,国债月收益率和上证股票日收益率作为投资收益的历史数据,利用一阶滞后BVAR方法预测未来资产收益(数据来源:CCER经济金融研究数据库[11])。向量自回归系数的先验分布可由(12)式导出。其中,根据Minnesota先验方法设定时,股票不采用后滞变量以避免问题的不稳定[6];紧度系数矩阵采用一般表示形式[8],即:m=100010001,M=10•50•50•510•50•50•51考虑两个规划期,每一时期假设未来有三种可能情景发生,并假定发生的概率是相等的。情景树结构将为1-3-3,共有13个节点,每个节点有6个约束条件,3个决策变量。从而将随机规划问题简化为有78个约束条件、39个决策变量的非线性动态规划问题。利用Matlab软件对模型进行优求解,得到养老基金的最优资产配置策略。根据(2)~(8)式,利用Matlab软件计算,结果如表2所示:依据表2,可得出如下结论:(1)期初的资产配置中,存款所占比重最大,债券次之,股票最小。原因分析:目标函数中惩罚因子的存在使基金资产配置的风险管理要求较高,股票的收益率波动较大导致了股票在资产配置中所占份额最小。交易费用的存在使得对债券和股票的投资成本增加,也造成对其投资份额较小。(2)资产结构调整过程中,存款投资比例变动最小(1•25%),债券其次(12•7%),股票的变动幅度最大(18•34%)。原因分析:随着时间推移获得新信息,资产收益率后验分布替代了由Minnesota法则生成的先验分布,同时决策者对资产的配置策略进行修正。存款收益率变动较小从而BVAR中参数分布变动也非常小,其期初的资产配置接近于信息更新后的资产配置。股票收益率的波动性最大(收益率标准差58•93%)导致BVAR中新信息生成的参数后验分布较先验分布有显著更新,资产配置的调整也更为明显。

5•2灵敏性分析

为检验基金财富目标值和惩罚因子的设定对最优投资策略的影响,对投资策略进行敏感性分析。模型中其他设置值不变,分别改变基金财富目标值W*和惩罚因子φ,得到资产配置结果如表3所示。依据表3,可得如下结论:

(1)惩罚因子固定不变(φ=2),随着终期财富目标值的逐步增大,养老基金最终财富水平经历先增后减的变化过程。这表明,目标值适当增大将促进资产配置优化;然而当目标值过分增大,基金资产配置将不顾风险约束单纯追求高收益以寻求达到目标值的机会,导致资产配置偏离最优值。

(2)终期财富目标值W*=101固定不变,随着惩罚因子的逐步增大,资产配置中风险资产的投资比例逐渐减小,当φ=10时,超过60%的资产投资到无风险资产中。这表明,目标函数设定合理时惩罚因子对资产配置的约束有效。

(3)终期财富目标值W*=105固定不变,随着惩罚因子的逐步增大资产配置中各种风险资产的投资比例无明显变化,而基金终期财富值随着惩罚因子的增大略呈下降趋势。这表明,财富目标值设定不合理将导致惩罚因子对资产配置的约束无效,过高的财富目标值和惩罚因子反而造成基金资产配置失败,基金终期财富值较低。综上所述,在进行养老保险投资策略研究时,需根据资本市场态势指标(如:股票指数)设定合理的目标财富值,同时进行适当的风险约束,以达到资产配置最优化的目的。

第7篇：投资策略范文

关键词：通货膨胀 股票市场 投资策略

发展经济的最终目的是为了改善民生。改革开放以来，我国居民共享了我国经济发展的成果，分享了经济增长带来的财富效应，拥有的资产迅速得到了增加，同时也唤醒了人们的投资意识。然而，国家在应对国际金融危机冲击期间，为使经济尽快复苏，实施了适度宽松的货币政策而扩大了货币供应量。货币超发冲击物价，引发通货膨胀；国际方面金融投机又导致了在经济增长趋缓的同时出现全球性通货膨胀加速上涨（张晓慧，2010）。通货膨胀是物价总水平的上升，与每个人的日常生活密切相关，没人能够无视它的存在。在这种大背景下，中小投资者必须寻求应对通货膨胀的策略，以避免已有的资产收益大幅缩水。本文研究分析了我国股票市场存在的问题和发展趋势，对中小投资者如何应对通货膨胀提出了建议。

一、中国股票市场发展中存在的主要问题

股票市场是股票发行和交易的场所。股份制企业通过面向社会发行股票，短期内集中大量资金，实现生产的规模经营；而社会上分散的资金盈余者本着“利益共享、风险共担”的原则投资股份制企业，谋求财富的增值。当前我国证券市场的投资者以中小投资者为主体，我国股市近几年大涨大跌，波动幅度很大，使投资者蒙受了较大的亏损，特别是中小投资者普遍没有赚钱，投资者的信心受到严重打击，以至出现了民间资金多，投资难；中小企业多，融资难的金融问题，也使得股票市场为企业融资、为投资者赢利的主要作用打了折扣。造成这种局面的原因很复杂，本研究对其主要原因进行分析如下：

1.市场方面。投资难的问题，归根结底是由我国的金融体制问题所导致的。当前我国的资本市场，在市场运行的体制和机制方面都存在许多问题。资本市场结构不合理，上市公司主要为国企和家族企业，使优化资源配置的功能不能充分发挥；市场缺乏法制化的监管制度，外部约束机制不强，增强了股市的风险，甚至给投资者与整个市场都造成了极大的伤害。中国股市与宏观经济的联系越来越紧密，证券市场的交易也日趋复杂，诸如融资融券，股指期货等新业务相继的推出以及境内外市场联动的增强，这些都对理性投资提出了新的要求。

2.企业方面。保护投资者特别是中小投资者的合法权益是资本市场稳定发展的前提。我国证券市场经过二十多年的发展，取得了较大的成绩，许多优质企业受益于证券市场从小到大，由弱变强，一举成为业界巨头！然而由于法律制度不完善，证券监管体系不健全，也使得许多上市公司内部治理结构不完善，侵害中小股东权益的行为不断发生，极大地损害了广大投资者的利益。当前我国资本市场中，中小股东的权益得不到有效保护的问题，不但制约了证券市场的健康有序发展，也将严重影响我国资本市场和整体经济的发展。

3.投资者方面。我国股票市场发展起步晚，受诸多条件所限，我国中小投资者缺乏金融知识的普及教育，对股票的实质缺乏了解，整体专业素质偏低。许多中小投资者更是伴随着股票市场泡沫形成，在赚钱效应的强烈吸引下跑步入市的，他们当中许多人当年投资于上市公司的主要目的是为了在二级市场上获取股票买卖价差，普遍以投机的心态进行盲目投资，期望在股市上一夜暴富；有些人甚至在投机炒作过程中或仅凭小道消息进行股票买卖，或盲目从众，在市场中追涨杀跌、跟风炒作，最终在股市大涨大跌中，蒙受较大亏损。

二、投资策略

1.投资品种的选择。投资是指投资者投入一定数额的资金，而期望在未来获得回报，所得回报应该能够补偿投资时所投入的资金被占用的时间、预期的通货膨胀率和未来收益的不确定性。在通货膨胀加速上涨的今天，投资者要把应对通货膨胀作为主要考虑因素。面对种类繁多的投资品种，本研究认为优质可持续性成长公司的股票是最好的投资品种之一。著名投资家巴菲特在2012年致股东的信中给出的建议是：买入一流公司的股票。对于可供选择的投资种类，巴菲特按照标的物特点把投资总体上分为三大类，并进行了分析比较，研究结果认为：1.货币类投资未来风险最大；2.黄金泡沫较大；3.股票投资实际收益率较大，能够大幅战胜通胀。巴菲特把通货膨胀看作是最危险的敌人，同时对金融危机后的股票市场充满信心。并认为“不参加这场游戏的风险要远大于参与其中的风险。”

2.树立正确的投资理念和有根据的信心。中国股市走向成熟，需要包括监管者、上市公司和投资者在内的各个要素的共同成熟。对股票市场和上市公司监管工作已经引起监管部门的高度重视，正在积极探究解决办法，不是本文研究的重点。但无论是在现行的金融体制下还是在金融体制改革的环境下，投资者都必须树立正确的投资理念和有根据的信心。随着国家的强大，经济的发展和法制建设的完善，我国的股票市场将不断完善，越来越大，越来越强已是不争的事实。投资股票市场将是中小投资者增加收入，分享经济快速增长成果一个不可或缺的有效途径。

3.努力学习，潜心研究。本研究通过比较研究认为，股票投资是广大中小投资者首选的标的之一；巴菲特的价值投资理念更适合我国中小投资者。在选择具体拟投资的上市公司分析方面，应努力学习，潜心研究。最为重要的要把握好两点：一是公司的成长性，二是这种成长的可持续性。这是中小投资者应对通货膨胀的最优策略，也是市场成功之道。

以上是本研究结合中小投资者的具体情况给出的建议。希望中小投资者在积极参加上市公司融资活动过程中，获取更大的收益，实现资产的保值和增值。股市有风险，但如果长期能够战胜通胀，就是值得考虑的。

参考文献：

第8篇：投资策略范文

反向投资的策略有多种，但主要有两种：一种是购买“输家”，一种是期望值博弈。

购买“输家”

所谓的“输家”是指公司或项目效益差，或增长率下降，或管理不善，或三者同时兼而有之，或出自其他原因，致使股价剧烈下跌，被市场无情地惩罚并抛弃，成为典型的“输家”。（反之，则可以称为“赢家”）

不过，金融市场经常会出现神奇的“均值回归”效应。比如，在过去5年里上涨幅度最大的股票比其他股票在下一个5年更有可能下降，而过去5年下降幅度最大的股票比其他股票上涨的可能性要大。这就是那些愿意购买“输家”的股票、出售或避免购买上涨幅度最大的“赢家”股票的原因。

纽约大学商学院金融学教授阿斯沃斯？达摩达兰在他的一本著作中举证说，有两位叫DeBondt和Thaler的研究者曾建立了从1933-1978年每年一个的由35种股票组成的“赢家”投资组合，这些股票是前一年上涨幅度最大的股票；他们还建立了一组由35种股票组成的“输家”投资组合，这些股票是前一年下跌幅度最大的股票。他们观察到，购买了上一年35种输家股票，并把股票持有5年的投资者得到高出市场收益率大约30%的累积超额收益率，比购买赢家股票的投资者收益率高40%。

当然，我们要慎重使用统计样本及其数据，因为他们或许夸大了输家投资组合的潜在收益率。比如，12月创建的输家投资组合可能要比6月创建的输家投资组合赚得的收益率要高得多，又比如，超额收益来自几个收益率特别好的股票而不是投资组合普遍的业绩情况等等。

无论如何，如果我们想购买输家股票，一定要做好思想上的准备，因为DeBondt和Thaler的研究也显示，在1941-1964年，输家股票用了28个月才超过赢家股票；在1965-1989年输家股票甚至用了36个月还没有开始超过赢家股票。我们能等三年吗？如果我们缺乏耐心，持有的时间较短，不但颗粒无收，还可能以亏损出局而告终。所以，购买输家股票的关键在于，是否具备长期持有这种股票的能力。

期望值博弈

市场对于赢家股票的期望值往往高之又高，而对输家股票的期望值总是低之又低。如果我们能够看出其中的玄机，那么我们就有可能购买后者而出售前者。

好公司也可能成为坏投资，差公司也可能成为好投资。购买经营良好的公司，期望这些公司收益的增长会使其价格上涨的任何投资策略都是危险的，因为它忽略了公司目前的价格已经反映了公司的管理和资产质量这一可能性。如果当前价格是正确的，最大的危险是随着时间的推移，公司的光环将褪去，市场给予的奖励将耗尽。

当市场夸大公司价值的时候，就算公司在增长，也只能导致较差的收益率。只有在市场低估了公司质量的时候，才有可能赚得超额收益。克莱曼（Clayman）公司的一项研究表明，1981年对业绩不突出的公司投资的100美元到1986年增长到298美元；对业绩卓越的公司投资100美元到1986年仅增长到182美元。虽然这项研究没有考虑风险因素，但是它的确提供了好公司不一定是好投资，差公司也可能成为好投资的证据。

期望值博弈并不比购买输家来得容易。与购买输家的策略相同，期望值博弈回报的期限也可能会很长，并且还可能冒着很大的风险：首先，绩效不好的公司不一定都是管理不善的公司。它们中的一些公司由于长期处于不景气、见不到转机的行业，完全有可能在将来仍然绩效不佳。但是如果它们的经营状况良好的话，那么成功的几率可能会很高。换言之，只有公司有改进的潜力，才有可能看到股价的上涨。其次，绩效不好的公司可能就是管理不善。如果公司的管理层地位很牢固，未来基本上不会有什么大的绩效改进。除非你有能力改换现行的管理层，否则你几乎没有什么办法。并且你还可能不得不接受这样的事实，在管理没有得到改善之前，你的投资组合可能变得越来越差，从而给这个投资组合造成了很大的伤害。当然还有其他的风险。

因此，购买输家股票或期望值博弈并不能保证我们会成功，这种策略也可能被证明是不切实际的。除非我们具备以下的条件，正如阿斯沃斯？达摩达兰教授所建议的：1. 由于这种股票需要很长时间才可能恢复，所以必须具备多年持有该股票的能力；2. 输家中的一些公司很有可能被淘汰出局，因此应该采用多元化投资策略，这样的话，你的总收入不会因为有些股票失去价值而变得极其不稳定；3. 输家股票的坏消息可能特别多，比如资不抵债或管理混乱或决策失败，加上其他投资者抛售的力度加大，股价势必进一步深跌，持有意味着备受煎熬。到后来，随着负面意见的不断升级，变得更难以坚持保留这些股票。这时候，就必须坚持自己的立场，并需要极大的勇气，以取得该策略的成功。

第9篇：投资策略范文

从金融理论看,长期投资指数型基金的“被动型”投资策略,是通过分享上市公司盈利和成长,实现财富保值增值的有效手段。巴菲特曾就“30岁的投资者应该买什么”的问题给出答案:“成本低廉的指数基金是过去35年最能帮投资者赚钱的工具”。然而,不少投资者对此表示极度质疑:有不少人在2007年底买的指数基金,现在离解套还远呢。而且,我国指数型基金的发行高峰在去年下半年,其时买入者,到现在浮亏者众。那么,指数型基金的“橘”到了中国是否真的化为“枳”?外来的经验是否适合中国呢?

实际上,关于指数基金的投资,不少人存在误区。

误区一:认为指数基金投资是典型的“懒人理财法”,任何时候只需要买入即可。然而,有些投资者可能没意识到,投资指数型基金,等于是自己作出对市场向上的判断了,因为,指数型基金追踪的是指数,总是接近100%满仓。投资者需要对市场的走势作出判断,还需自己根据判断,通过增减指数型基金的持仓量来调节市场参与度。

如此,如果坚持指数投资策略,须摒弃“懒人理财法”,分析市场估值,并根据市场估值的高低来择时介入。这是指数基金投资策略成功与否的关键。如何根据市场估值分析来调节持仓量?在市场的平均市盈率P/E、市净率P/B远低于历史平均值时(比如现阶段)加仓;而在市场涨到市盈率P/E、市净率P/B远高于历史平均值时(例如2007年第四季度)减仓吧!然而,说易做难,市场估值偏高时,许多人都热情高涨(有人认为股指将会涨到8000点,甚至10000点);市场估值偏低时,大家都感到悲观绝望(有人断定股指将跌到1000点)。战胜自己的“贪婪”和“恐惧”才是指数基金投资成功的关键。

误区二:指数基金投资多着眼于短期,希望今天种树,明天即乘凉。然而,在市场长期走势总体向上的前提下,短期的波动,连“股神”都不能判断。而中国的股市并不是一个完全有效的市场,其波动频率和幅度更大,寄望于短期获利,往往造成频繁进出,高昂的申购赎回成本不但影响回报潜力,甚至会蚕食本金。

其实,如果长期投资,指数基金定投适合精力和时间有限,或又不太愿意花时间关注市场的投资者。只需在市场总体下行的时候,设立定期投资计划,然后在下一轮市场高涨中退出,形成“微笑曲线”,回报相当可观。

定投指数基金出现不赚钱或赚钱不多的情况,多半源于在行情下跌时停止扣款,上涨时则追高;或是低迷行情时减少每期扣款额,行情重启后才增加金额。因此,市场相对低点时,如一直坚持定投股基,低位累积的筹码将为长期投资带来较大的回报潜力。