发布时间：2024-01-04 16:37:08
序言：写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁，我们为您精选了8篇的量化策略研究样本，期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发，请尽情阅读。
【关键词】机器学习 量化投资 三因子模型
一、引言
作为人工智能领域主要的研究方向之一，机器学习无疑最受瞩目。尤其是近几年深度学习方法在语音识别、自然语言处理、自动驾驶等方面取得了巨大的成功，使得各行各业都将机器学习方法做为重点的研究方向。特别是在金融领域，以机器学习为主的人工智能已经在量化投资方面得到了广泛的应用。机器学习可以快速海量地进行分析、拟合、预测，人工智能与量化交易联系越来越紧密。如全球最大的对冲基金桥水联合（Bridge water Asspcoates）在2013年就建立了一个基于机器学习的量化投资团队，该团队设计交易算法，利用历史数据预测未来金融市场变化，以人工智能的方式进行投资组合调整。日本的人工智能量化投资公司Alpaca，建立了一个基于图像识别的机器学习技术平台Capitalico，通过该平台，用户可以利用数据库中找到外汇交易图表进行分析，这使得普通投资者也能知道成功的交易员是如何做出交易决策的，从他们的经验中学习并作出更准确的交易。然而在金融领域，已公开的有效的预测模型是基本不存在的，因为无论是机构投资者还是个人投资者一旦公开投资模型，也就意味着投资模型的失效。比如著名数学家西蒙斯1988年成立的文艺复兴公司，就完全依靠数学模型进行投资，公司旗下从事量化投资的大奖章基金回报率也远超过其他对冲基金，然而该公司却从不公开投资模型。虽然金融机构很少公开如何利用机器学习来指导投资的研究成果，但学术界对机器学习在金融投资中的应用的研究却在逐渐增加。
支持向量机（support vector machines，SVM）是Vapnik 1995年提出的新的机器学习算法，该方法有很好的泛化能力，一种非常成功的机器学习方法，性能明显优于传统神经网络。在金融研究领域，支持向量机也是应用最广泛的机器学习模型。即使在国内，利用SVM方法的研究文献也不少。赛英（2013）利用支持向量机（SVM）方法对股指期货进行预测，并用遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）分别优化四种不同核函数的支持向量机，通过大量实验发现，采用粒子群算法化的线性核函数支持向量机对股指期货具有最好的预测效果。黄同愿（2016）通过选择最优的径向基核函数，再利用网格寻参、遗传算法和粒子群算法对最佳核函数参数进行对比寻优，构建最有效的支持向量机模型，并对中国银行未来15日的开盘价格变化趋势进行预测，并认为用支持向量机来预测股票走势是可行的。程昌品（2012）提出了一种基于二进正交小波变换和ARIMA-SVM方法的非平稳时间序列预测方案。用高频数据构建自回归模型ARIMA进行预测，对低频信息则用SVM模型进行拟合；最后将各模型的预测结果进行叠加，并发现这种办法比单一预测模型更加有效。张贵生（2016）提出了一种新的SVM-GARCH预测模型，通过实验发现该模型在时间序列数据去除噪音、趋势判别以及预测的精确度等方面均优于传统的ARMA-GARCH模型。徐国祥（2011）在传统SVM方法的基础上，引入主成分分析方法和遗传算法，构建了新的PCA-GA-SVM模型。并利用该模型对沪深300指数和多只成分股进行了验证分析，并发现该模型对沪深300指数和大盘股每日走势有很好的预测精度。韩瑜（2016）结合时间序列提出了一种基于GARCH-SVM、AR-SVM的股票涨跌预测方法，结果表明，加入GARCH或AR等时间序列模型的初步预测结果可以提高SVM预测准确率。
从国内的研究文献来看，大多数文献都是通过机器学习方法来优化传统的时间序列预测模型，很少去研究如何通过机器学习方法构建有效的量化投资策略。由此，本文将利用SVM算法，结合经典的Fama-Fench三因子模型，设计量化投资策略，探讨机器学习方法在金融投资领域应用的新思路。
二、模型理论介绍
（一）Fama&Fench三因子模型
Sharpe（1964），Lintner（1965）和Mossin（1966）提出的资本资产定价模型（CAPM）是一个里程碑。在若干假定前提条件下，他们严谨地推导出了在均衡状态下任意证券的定价公式：
式中，E（ri）是任意证券i的期望收益率，E（r0）是无风险利率，E（rm）是市场组合（market portfolio）的期望收益率。■。法马（Fama，1973）对CAPM进行了验证，发现组合的β值与其收益率之间的线性关系近似成立，但截距偏高，斜率偏低，说明β不能解释超额收益。之后，Fama&Fench（1992）详细地分析了那些引起CAPM异象的因子对证券横截面收益率的影响。结果发现，所有这些因子对截面收益率都有单独的解释力，但联合起来时，市值和账目价值比（BE/ME）两个因子在很大程度上吸收了估计比值（E/P）以及杠杆率的作用。基于此，Fama&Fench（1993）在构建多因子模型时，着重考虑规模市值（SMB）和账面价值比（HML）这两个因子。因此，三因子模型可以写为：
（二）支持向量机
支持向量机是一种二分类模型，也可以用于多分类，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，通过寻求结构化风险最小来提高分类器的泛华能力，实现经验风险和置信范围的最小化，最终可转化为一个凸二次规划的问题求解。支持向量机是90年代最成功的机器学习方法，它的基本思想是求解能够正确划分训练数据集并几何间隔最大的分离超平面，该超平面可以对数据进行分类，分类的标准起源于逻辑回归，logistic回归的目的是从特征学习出一个0/1分类模型，logistic函数（sigmoid函数）的表达形式为：
这个模型是将特征的线性组合作为自变量。由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷，因此，sigmoid函数将自变量映射到（0，1）上，对应的类别用y来表示，可以取-1或者1。根据输的概率对数据进行分类，sigmoid函数图像如图1。
支持向量机也是利用上述分类原理对数据进行分类，如图2所示，wTx+b=0为n维空间的一个超平面，该超平面将数据分开，一般来说，一个点距离超平面的远近可以表示为分类预测的准确程度。支持向量机就是求解■的最大值，也就是说，构造最大间隔分类器γ，使两个间隔边界的距离达到最大，而落在间隔边界上的点就叫做支持向量，明显有y（wT+b）>1。
当数据不能线性可分时，就需要利用非线性模型才能很好地进行分类，当不能用直线将数据分开的情况下，构造一个超曲面可以将数据分开。SVM采用的方法是选择一个核函数，通过将数据映射到高维空间，在这个空中构造最优分类超平面，用线性分类法进行数据分类。
然而，在不知道特征映射的形式时，很难确定选择什么样的核函数是合适的。因此，选择不同的核函数可能面临不同的结果，若核函数选择不合适，则意味着将样本映射到了一不合适的特征空间，很可能导致结果不佳。常用的核函数见表1。
三、实证分析与应用
（一）数据说明
训练数据为2012年8月1日至2016年8月1日沪深300成分股在每月最后一个交易日有交易的股票因子值，市值因子SMB（marketValue）和账面价值比HML（PB）比这两个因子见表2，所有因子数据都通过标准化并处理。利用PB和marketValue两个因子，预测下月该股票的涨跌，利用机器学习中的支持向量机进行训练，数据特征为月度股票因子，训练标签为该股票下个月月初第一个交易日的涨跌，上涨为1，下跌和股价不变标记为0，采用交叉验证方法，其中80%的数据为训练集，20%的数据为测试集，利用R语言中的e1071包进行分析。
表2 因子名称与因子说明
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（二）策略回测
从实验结果看，SVM的测试集预测准确率为62.32%，回测策略为等权重买入当月预测上涨概率排名前20的股票，每月初第一个交易日进行调仓，回测区间共调仓41次。回测区间为2013年7月1日至2017年2月28日，初始资金设为1000000元，利用优矿量化平台进行回测，策略回测的部分持仓记录见表3，策略效果见图3和表4。
表3 策略回测持仓记录
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图3 策略收益率与基准收益率对比
表4 模型回测结果主要数据
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由于多因子模型通常为稳健策略，因此为了避免频繁交易带来的高额交易费用，本策略采用了月度定期调仓的手法。从表3，图3和表4的策略回测结果来看，利用支持向量机算法结合Fama-Fench三因子模型设计的交易策略，在回测区间年化收益率为22.4%，超越了13.4%的基准市场收益率，获得了8.2%的阿尔法，这也说明Fama-Fench三因子模型在A股市场依然有效。同时我们也能看到，该策略最大回撤为48.1%，说明在不加入止损、止盈条件下，该策略并不能实现很好的对冲效果。从量化投资的角度来看，利用股指期货进行对冲，是多因子策略的一个很好的选择。
四、结论
本文通过利用机器学习中的经典算法支持向量机并结合Fama-Fench三因子模型构建了量化投资策略。通过市值因子和市净率因子，利用机器学习算法，滚动预测下一个月股票的涨跌方向。实验结果发现，支持向量机的预测准确率达到了62.23%，通过预测股票涨跌方向的概率，设计了对应的投资策略，该策略在回测期间的年化收益达到了22.4%，远超过基准年华收益率的13.4%。本文的研究表明，机器学习方法在金融市场有很好的运用空间，在大数据时代的今天，传统统计模型无法从复杂、多维的金融数据中提取出有效的信息特征，而机器学习算法擅长处理复杂、高维数据。这也是人工智能投资在金融行业越来越受到重视的原因。从量化投资这一角度来说，如何将机器学习方法应用到金融投资领域还是一个饱受争议的话题，本文只是从尝试的角度出发，创新的将机器学习方法结合经典的Fama-Fench三因子模型来验证对中国股市的投资效果。而如何将机器学习方法应用到更多的金融投资领域将是本文下一阶段的研究重点。
参考文献
[1]Cortes C，Vapnik V.Support-Vector Networks.[J].Machine Learning，1995，20（3）：273-297.
[2]Fama，E.F.&K.R.French（1992），“The cross-section ofexpected stock returns”，Journal of Finance 47：427-466.
[关键词]灯盏花；遗传改良；策略
我国现有的中药资源种类已达12 807种，其中药用植物11 146种，常用植物类药材320种，其中药用植物仅200余种[1]，药用植物的规范化种植和可持续发展有赖于其遗传改良的研究和应用。但由于栽培历史短，种植规模较小等原因，药用植物在遗传改良方面的研究基础薄弱。很多药用植物栽培技术粗放，通过遗传改良育成的真正意义上的品种很少。
灯盏花Erigeron breviscapus （Vant.）Hand.-Mazz.属菊科飞蓬属草本植物，又名短葶飞蓬、灯盏细辛等，为菊科紫菀族飞蓬属多年生草本植物[2]，其药性味辛、微苦，温，归心、肝经，具有祛风散寒，活血通络止痛等功效，用于风寒湿痹痛，中风瘫痪，胸痹心痛，牙痛，感冒等疾病[3]，是云南特有的野生天然药物资源，其资源总量约占全国总产量的97%。目前，国内有灯盏花制剂生产企业60余家，云南有20多家，产品成熟，类型齐全，是云南省重点开发的天然药物品种。随着人们对灯盏花药材需求量的不断增加和对野生资源的过度采集，野生药材储量低于市场需求量，植株分布频率接近稀或少。灯盏花成片分布的地区很少，仅部分海拔为1 200～3 500 m的开阔坡草地和林缘地带能够见到[4]。在加强资源保护力度的同时，开展大面积人工栽培是解决原料短的根本途径。目前，云南省灯盏花人工种植面积已经达到730 hm2，主要集中在泸西县境内，其余种植于弥勒县、弥渡县、剑川县等地。红河千山生物公司（泸西县）的灯盏花基地2004年通过了GAP认证，2009年通过了复认证。
由于灯盏花研究基础薄弱，人工栽培历史短，缺乏系统的关于生物学、栽培、品种选育等方面的系统的研究。本文概述了灯盏花遗传改良方面的研究进展，提出了相应的研究策略，以期提高对灯盏花研究的目的性与预见性。
1 灯盏花遗传研究进展
1.1 种质资源遗传变异研究 灯盏花种质资源遗传多样性进行了ISSR，RAPD，AFLP的分析。对采自云南，贵州和四川等地的36份灯盏花种质资源的ISSR分析表明，灯盏花种质资源遗传多样性丰富，遗传关系与其采集地的地理分布距离具有一定的相关性，但并非严格按地理界限聚在一起[5]。对云南、贵州和四川等地的37份灯盏花种质资源的RAPD分析中显示灯盏花遗传资源丰富，遗传关系与其采集地的地理分布距离密切相关[6]。2种标记方法存在一定的差异，可能是因为标记位点不同影响的。用云南省的6份野生种质资源和红河千山公司系统选育出来的2个品系（千山1号和千山2号）进行了AFLP分析，结果表明云南灯盏花遗传资源丰富；千山1号和千山2号灯盏花平均遗传相似系数大，遗传相似系数变幅小，品内遗传分化小，遗传性状较稳定[7]。
1.2 遗传特性 采自云南丽江、昆明和丘北等3个地区的灯盏花种群染色体均为二倍体，核型为2n=2x=18=6m+10sm（2SAT）+2st；种群基因分化系数为GST=0.279 8，变异主要存在于种群内部，属异花授粉植物；种群间遗传一致度高（I=0.917 2），遗传距离小（D=0.087 6）[8]。对云南大理、腾冲、昆明、禄劝、丽江、中甸、文山、丘北、巧家等地共18个短葶飞蓬野生居群的植株进行细胞学研究，在云南省大理苍山、腾冲杨家坪的二倍体野生居群中发现有三倍体个体的存在。
苍山居群的2种核型分别为2n=2x=18=4m+10sm+4st，2n=3x=27=6m+12sm+9st；杨家坪居群的2种核型分别为2n=2x=18=6m+10sm+2st，2n=3x=27=3m+15sm+9st。三倍体植株较二倍体植株有较好的生长势，形态较高大粗壮，叶片较多，叶面积大，叶片厚，密毛，气孔大而明显，头状花序较大，抗性强[9]。人工培育的灯盏花三倍体植株也获得了成功，田间生物学特性的观察表明，三倍体植株生长势强，植株叶片数和头状花序直径均明显优于双亲二倍体和四倍体[10]。短葶飞蓬头状花序的发育顺序为从外部到中部，其中管状花的长度与颜色可用于确定该花蕾的小孢子发育时期，当管状花长度为2～3 cm时，雄配子体主要处于单核中期和单核靠边期。因此，可利用花蕾长度等外部形态特征确定短葶飞蓬小孢子母细胞减数分裂和雄配子体发育的主要时期[11]。
1.3 品质遗传基础 灯盏花总黄酮随不同产地[12]、不同采收月份[13]、同一地区的不同海拔、植株地上部分与地下部分及其根、茎、叶、花等器官、生长在同一生境内灯盏花居群的不同个体不同而存在较大差异[14]，而且在总黄酮含量有差异的同时，它的相关酶活性都存在空间差异[12]。灯盏乙素在植株体内不同器官均有分布，但含量不同[15]。灯盏花的有效成分灯盏乙素是一种具有显著药理活性的黄酮类化合物，目前仍缺乏对其合成途径的相关认识。张广辉等[16]成功克隆了灯盏花黄酮合成酶II基因（EbFSII），该基因和多种菊科植物的FSⅡ基因有较高的同源性，与已报道的植物CYP93B亚家族构建进化树发现，灯盏花EbFSⅡ与直接催化黄烷酮转化为黄酮的CYP93B成员聚合在一起，因此可以推断灯盏花EbFSⅡ也具有相似的功能。刘涛等[17]克隆了灯盏花查尔酮合成酶基因，并检测了该基因在灯盏花各组织中的表达量。查尔酮合成酶（CHS）是黄酮类生物合成的一个关键酶。相关性分析表明CHS相对表达量与灯盏花不同部位灯盏乙素含量间呈正相关关系，说明灯盏乙素的生成和CHS基因的表达密切相关。
1.4 品种选育 在灯盏花的品种选育方面，前人也做了积极的探索研究。王平理等系统考察了云南省9个州（市），20个县的灯盏花种质资源，采集并保育种质资源24份[18]。通过对种质资源的评价和种源筛选，筛选出灯盏乙素达到2.46%～2.70%，灯盏乙素达到68.24～90.60 kg·hm-2的灯盏花优质种源3份[19]。在云南红河千山公司驯化栽培多年的优质种源QS-1的天然异交群体的基础上，利用居群内变异，建立株系，通过连续多年隔离系内自交和株系评价，选育出了2003-6，2003-15这2个灯盏花新品系，灯盏乙素分别达到3.21%，3.01%，较对照有了大幅的提高；单产也较对照提高了20.37%，17.59%，为优质高产的新品系[20]。
1.5 良种繁殖 灯盏花繁殖可采用分株繁殖、水培、组织培养和种子繁殖等方法进行。分株繁殖3—9月份效果较好。采用1/8 Hoagland培养液水培能促进灯盏花生根、成苗和提高植株成活率[21]。采用头状花序作为外植体，在MS培养基上添加不同浓度的BA与IAA的诱导培养基、KT与IAA的分化培养基和NAA与IAA的生根培养基上培养，具有较高愈伤组织诱导率、绿苗分化率和生根率[22]。此外用幼叶作外植体，在MS培养基上添加不同浓度的BA和NAA作为继代培养基，IBA和NAA为生根培养基也具有较好的培养效果[23]。
2 遗传改良策略
2.1 育种目标 普通作物栽培的目的是获得高产和优质的果实。药用植物的特殊性决定了它的育种目标较其他作物更复杂，要求更高。药用植物育种的基本要求则是高产，其次是高含量（有效成分）和抗性等。其经济系数（生物产量与经济产量的比值）可作为育种的选择指标。产量的高低和产量构成因素有关，灯盏花产量构成因素包括单株叶片数、叶面积、株高、单株分枝数、单株基生叶数、叶长、叶宽、叶厚等。对灯盏花农艺性状良种的选育可以从上述构成因素考虑，以得到有高产潜力的亲本。不同产地的灯盏花其有效成分含量差异较大，相差若干倍。有效成分含量的高低也决定了药材的经济价值，因此有效成分的高含量也是灯盏花育种的一个重要目标。农药残留物及重金属污染是目前中药材中存在的一个严重问题，并限制了中药材的出口，因此抗性筛选的也是灯盏花育种的另一个指标。选育对主要病害（根腐病、叶斑病等）和虫害（蚜虫，黄蚂蚁等）具有抗性的品种更具有重要意义。
在种质资源收集的基础上，对种质资源进行含量、丰产性和抗病性等方面的性状评价，并从中筛选出含量高、丰产性好和抗病性强的种源作为栽培种源，这也是灯盏花发展的育种目标，是目前利用自然变异最为有效措施。
2.2 品质遗传规律及分子调控机制 遗传基础是灯盏花现代生物技术育种的基础。除对其核型、种群遗传距离和授粉方式有研究外，尚无其他该方面的研究报道。应该加强灯盏花基础遗传研究。其研究内容主要包括：灯盏花生殖生理研究；花色、茎色、叶型、株型等质量性状的遗传规律研究。
灯盏花种质资源遗传多样性丰富，有效成分含量变异丰富，差异大，育种效率高，但是缺乏相关的基础研究。灯盏花的药用价值和市场价值取决于植株中有效成分的含量。灯盏花的有效成分之一灯盏乙素是一种具有显著药理活性的黄酮类化合物，黄酮是一类广泛存在于植物中的多酚类次生代谢产物，具有抗氧化、抗炎、抗病毒、调节机体免疫力等多种功效。植物类黄酮生物合成的起始底物为香豆酰辅酶A和丙二酰辅酶A，它们在查尔酮合成酶（CHS）的作用下形成查尔酮，由查尔酮异构酶（CHI）催化查尔酮形成柚皮素，柚皮素作为主要的代谢产物进入其他类黄酮的合成途径。目前灯盏花中缺乏对其合成途径的系统的相关研究。张广辉、刘涛等克隆了灯盏花黄酮合成途径中的2个关建酶（CHS和FSⅡ）的基因，表明这2个基因和灯盏花的有效成分合成途径有重要的相关联系。类黄酮的生物合成具有其时空特性[24]。在类黄酮生成的过程中不仅有外界因素，同时也通过转录因子的表达来调控类黄酮的合成，因此，研究灯盏花黄酮类的合成途径及其相关酶基因的调控以及转录因子的调控具有重要的意义。
2.3 选择育种 由于灯盏花的遗传研究基础较薄弱，缺乏相关的遗传背景资料，在很长一段时期内，选择育种仍然是灯盏花育种的一种重要的、不可缺少的手段。云南是灯盏花的主产区，野生资源分布区和人工建立的生产基地构成了一个庞大的种质资源群体，对灯盏花种质资源的几种分子标记研究表明灯盏花遗传多样性丰富，遗传关系与其采集地的地理分布距离密切相关。除了对自然条件具有高度适应性和抗逆性等共同特点外，单株性状上的差异明显，是选择育种的主要对象。选择育种是从灯盏花种植群体中选择叶片多、无病斑的若干个体留种，并单独采收和保存，分别播种，建立株系，从株系中采样测定其灯盏乙素（总黄酮或咖啡酸酯）含量。选择灯盏乙素在3.5%以上的株系进行株系比较和扩大制种。应用改良混合株系育种，在株系比较的基础上，选择灯盏乙素在3.0%以上的株系混合，建立改良群体。或者从种植的优质种源群体中，从产量性状指标上选择若干个体留种后分别采种。次年把株系种植后，测定灯盏乙素含量，淘汰质量分数低于3.0%的株系，在入选株系中按形态特征（如花色、叶型等）进行分类混合采种后，建立集团，进行品比试验。这是在集团混合选择育种的改良方法。通过对云南红河公司用系统选育法选育出来的千山1号和千山2号进行了遗传分析，结果表明千山1号和千山2号灯盏花平均遗传相似系数大，遗传相似系数变幅小，品系内遗传分化小，遗传性状较稳定[7]。证明了系统选育法对灯盏花育种具有可行性。
由于雄配子体不仅数量比雌配子多得多，而且更易受环境条件的影响发生变异，雄配子体选择正在成为基于孢子体选择以外的另一种作物改良方法。灯盏花属于菊科植物，头状花序中含有较多的雄蕊（雄配子）。利用灯盏花花蕾长度等外部形态特征能确定短葶飞蓬小孢子母细胞减数分裂和雄配子体发育的主要时期[11]。针对这一特征可以利用雄配子选择对灯盏花进行品种选育。通过对雄配子体的选择进行育种，可充分利用植物巨大的花粉量，增加理想性状基因型选择的几率。在配子体阶段对植物实施定向选择，可缩短育种年限，是一种非常有效的育种手段[25]。
2.4 杂交育种 灯盏花的丰产性、有效成分的高含量和对病虫害的抗性是育种的主要目标性状。根据育种目标，双亲都具有较多的优点，没有突出的缺点，在主要性状上优缺点尽可能互补，同时杂交亲本应具有较好的配合力 。
对灯盏花野生资源分布区和人工建立的生产基地的种质资源群体进行详细观察，选其中经济性状优良者（初选优良单株）， 选定后的2年内，要进行农艺性状的详细观察（株型、株高、叶片数等）和有效成分的测试分析（灯盏乙素、总黄酮、咖啡酸酯等），通过综合比较筛选出优良单株。灯盏花采用的是异花授粉的繁殖方式。种植在相同地点的不同栽培群体间会产生大量的异交和自然变异，通过选择从中筛选出高含量、高产和抗病的群体或个体是完全可能的。
系统育种、集团混合选择育种和改良混合选择育种等选择育种方法均能有效的利用灯盏花自然变异。灯盏花良种选育工作目前应以种源筛选和利用自然变异为主，并逐步实现杂交育种和利用现代生物技术进行遗传改良的策略。
2.5 自交不亲和性研究与杂种优势利用 具有自交不亲和性的植物有能力区分自己的花粉粒和其他植株的花粉粒，只允许不同植物的花粉生长和在胚珠受精[26]。自交不亲和可以防止近亲繁殖和物种退化，能保持物种的生存、发展和种群的独立性。20世纪40—50年代世界各国已广泛采用自交不亲和系来生产杂交种，以利用其杂种优势，操作简单，整齐度和产量也较高。
灯盏花具有自交不亲和性，在育种和杂种优势中可以较好的来利用。用亲和指数小于1的自交不亲和亲本配制一代杂种，能较好的保证制种时的杂交率。亲和指数在1以下的植株，一般能较稳定的遗传高度自交不亲和性，而亲和指数在1以上的植株，不亲和性要发生分离。因此在不亲和植株中，选择高度自交不亲和而且配合力强、经济性状好、蕾期自交结实率高、自交衰退慢的优良自交不亲和系是很重要的。灯盏花群体是典型的自交不亲和性群体，在这样的群体中选择有上述性状的植株还是较为可行的。在选择灯盏花自交不亲和系的时候要注意选择纯合不亲和基因型的不亲和系，用系内混合花粉法来测定其系内异交不亲和性，如果表现不亲和而且后代不亲和性也不再分离，说明该株系的不亲和基因型已经纯合。灯盏花的自交不亲和性属于孢子体型，由单个S位点上的复等位基因控制。一般的S基因还存在着显隐、独立等复杂的相互关系，在选育自交不亲和系时，应该先进行基因型分析，才能快速鉴定出具有纯合的不亲和基因型个体，并区别它们是相同或不同的基因型，来配制不同形式的杂交种。
2.6 分子标记辅助育种 利用分子标记技术标记灯盏花的目的性状基因，例如标记灯盏乙素等有效成分合成途径中关键酶基因或有利于提高产量的农艺性状基因，并借助于这些标记技术去分离和克隆优良基因，从而聚合有利的基因，培育高产、高含量、多抗的新品种。
2.7 多倍体育种 植物多倍性是植物的细胞内存在3个或3个以上染色体组。多倍体植株的农艺性状通常有明显变化，突出表现在根、茎、叶器官上具有巨型性，往往也具有较大的花和果实，这能大幅度提高以相应部位入药的药材的产量[27]。在云南大理和腾冲的野生居群中发现了天然的三倍体植株[9]，人工灯盏花三倍体植株的培育也取得了成功[10]。灯盏花的天然三倍体植株和人工培育的三倍体灯盏花田间生物学特性的观察表明，三倍体植株生长势强，植株叶片数和头状花序直径均明显优于双亲二倍体和四倍体；灯盏乙素量随倍性的增加而增加，四倍体量明显高于二倍体，这些性状的改变都和灯盏花育种目标相一致，能极大的提高灯盏花的产量和有效成分的含量。多倍体育种在其他植物中取得了成功，如毛白杨自然三倍体的发现使毛白杨的育种研究水平大幅提高，并已显示出巨大的开发潜力和栽培价值[28]。灯盏花和毛白杨具有一些相似的生物学特性，如异花授粉、多年生、可利用扦插技术快速进行营养繁殖等生物习性，而且最重要的是灯盏花和毛白杨都是以收获营养体为主，因此灯盏花多倍体育种的研究具有一定的可行性。灯盏花三倍体植株的研究能有效的推动灯盏花良种选育，极大地促进灯盏花育种及其制药产业的发展。
除此之外，遗传图谱的构建、育种目标性状的QTL的研究、转基因技术、基因组选择育种以及以生物信息学为基础的分子设计育种都将成为药用植物育种的重要手段。
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Research progress and strategy on genetic improvement of Erigeron breviscapus
ZHANG Wei1，2， YANG Sheng-chao1， ZHANG Guang-hui1， SU Bao3*
（1.Yunnan Research Center on Good Agriculture Practice for Dominant Chinese Medicinal Materials，
Yunnan Agriculture University，Kunming 650201，China； 2. Honghe University， Mengzi 661100， China；
3.Yunnan Baiyao Group Co.， Ltd.， Kunming 650500， China）
[Abstract] Cultivation research and the research progress of genetic improvement of Erigeron breviscapus were been described. Some messures would be come forward， Such as developed the genetic reasearch， germplasm resources and breeding of E. breviscapus. Also it must be reasearch the biological basis， seed-breeding technology and some critical cultivation technique of E. breviscapus.
关键词：泽泻；化学成分；质量控制；策略
泽泻在我国各个版本的药典中都有相应的记载，通常情况下都是与其他药材配伍使用，或者应用在中药制剂中，主要药用功能有利水、泄热等。作为一种应用历史非常久远的中药，发展前景非常好，我国很多古典医学著作中都将其奉为上品，但是现阶段，我国药典中对泽泻并未进行定性，也未进行定量。
1 泽泻介绍
1.1 植物形态
泽泻系多年生沼泽植物，高50～100cm。地下有块茎，球形，直径可达4.5cm，外皮褐色，密生多数须根。叶根生；叶柄长5～54cm，叶鞘宽5～20mm，叶片呈椭圆形至卵形，长5～18cm，宽2～10cm，先端急尖或短尖，基部广楔形、圆形或稍圆形，全缘，两面光滑无毛，叶脉5～7条。花茎由叶丛中生出，总花梗通常为5～7，轮生，集成大形的轮生状圆锥花序；小花梗长短不等，伞状排列；苞片披针形至线形，尖锐；萼片3，绿色，广卵形，长2～3mm，宽1.5mm；花瓣3，白色，倒卵形，较萼短；雄蕊6；雌蕊多数，离生，子房倒卵形，侧扁，花柱侧生。瘦果多数，扁平，倒卵形，长1.5～2mm，宽约1mm，褐色。花期6～8月，果期7～9月。
1.2 生长环境与资源分布
野生泽泻生于沼泽边缘，分布于黑龙江、吉林、辽宁、河北、河南、山东、江苏、浙江、福建、江西、四川、贵州、云南、广西、新疆等地；日本也有分布。人工栽培泽泻产区主要集中在福建、四川，此外江西、广东、广西、湖南等地也有栽培。一般认为，建泽泻品质较佳。
1.3 化学成分
1.3.1 三萜类化合物
至今已从不同产地、不同加工方法的泽泻原料中分离出30余个三萜类化合物，它们多具有原萜烷（protostane）型四环三萜的基本骨架。近年从泽泻中分出泽泻醇C-23-乙酸酯和泽泻醇F等4个原萜烷型四环三萜。Yoshikawa从干燥泽泻中分离出新的有生物活性的次生原萜烷型化合物：泽泻内酯-23-乙酸酯和泽泻酮A-23-乙酸酯等。某学者从泽泻中分离出泽泻酮B、C-23-乙酸酯。还有学者从泽泻中分离出24-乙酰泽泻醇F等三萜类化合物。
1.3.2 倍半萜类化合物
从泽泻中获得的倍半萜类化合物多数为愈创木烷型。日本学者对泽泻倍半萜成分研究较多，已分离出29种成分。Yoshikawa等从泽泻提取物亲脂性部分分离出新的倍半萜orientalolA、B、C；从水溶性部分分出4个倍半萜sulfoor-ientalolA、B、C、D。有学者从泽泻中首次以晶体形式获得环氧泽泻烯（alismoxide）。国内学者从泽泻中分离出新倍半萜成分orientanone和orientalolE、F。Nakajima等从泽泻中分出桉叶烷型倍半萜桉烷-4（14）-烯-1β，6α-二醇。
1.3.3 其他成分
美国学者从泽泻中分离得到四环二萜类新化合物16（R）-（-）-kaurane2，12-dione。还有学者首次从泽泻中分离得β-谷甾醇-3-O-硬脂酸酯，正二十三烷，β-谷甾醇，硬脂酸，1-硬脂酸甘油脂和大黄素。还从泽泻中获得胡萝卜苷、胡萝卜苷-6-O-硬脂酸酯、正二十二醇、尿嘧啶核苷及卫矛醇等化合物，后3种化合物为首次从泽泻中分离得到。也有学者从泽泻的块茎中分离出酸性多糖alismanPⅡ和PⅢ。
2 泽泻化学成分的质量控制策略
泽泻种类非常多，比较熟知的有建泽泻、川泽泻等，这些品种的泽泻都可以入药，我国很多地区都能够生产种植。早期我国泽泻质量控制方法非常简单，依赖于大小、质地来进行分级。此种质量控制方法需要评价人员拥有非常丰富的经验，主观性强，客观性比较差。现如今，国内外很多研究者对泽泻化学成分都进行了研究，同时探讨了这些化学成分的质量控制策略，现将结果报告如下。
2.1 三萜类化合物及其质量控制策略
泽泻中最有效的成分就是三萜类化合物，各国学者对此研究最多。比如某学者利用高校色相色谱法对泽泻进行测定，发现三萜类化合物，如泽泻醇A乙酸酯等，而某学者通过分离泽泻成分，并且对其进行了药理分析，发现了泽泻醇B乙酸酯，另外该名学者通过对不同月份的泽泻进行分析，其中四月份泽泻中的泽泻醇B乙酸酯成分含量最多。产地加工干燥最好的选择是烘干法。某学者应用反相高效液相色谱法对各个产地的泽泻样品进行了分析，发现产地不同，泽泻中的泽泻醇A、B乙酸酯含量差异比较大，所以评价泽泻质量时，必须同时考虑上述两种成分。某学者同样应用反相高效液相色谱法对含有泽泻成分的饮片进行了分析，研究结果发现产地与炮制工艺不同，其中的泽泻醇B乙酸酯含量差异很大，这种方法不仅简单，还具有非常好的重现性，最终结果也非常可靠，因此可以用来评价泽泻饮片质量。某学者应用薄层扫描法来对泽泻醇B乙醇趾含量进行测定，此种研究方法与高校色相色谱法相比，能够提高检测灵敏度，同时不会有成分对其形成严重干扰，主要优势就是灵敏性感、专属性强、简单方便。还有学者借助便携式小型光谱仪，同时在波长560nm位置处，对泽泻中的三萜类化合物总量进行探究。此种方法不仅简单，方便，而且成本非常低，现如今，此种方法已经用在泽泻生产中，具有突出的经济价值。
2.2 倍半萜类化合物及其质量控制策略
现如今，已经研究证明泽泻中存在着倍半萜类化合物，而且有三种，分别为桉叶烷型、吉玛烷型与愈创木烷型。现如今，学者所应用的质量控制方法主要针对愈创木烷型。某学者运用高效液相色谱法对愈创木烷型化合物进行了分析，但是吸收灵敏性比较差，因此另一个学者应用了薄层扫描法来对知愈创木烷型化合物进行了分析，这使得其他成分不会研究产生干扰，可以用来对评价泽泻质量。这种方法已经在中药复方中得到了广泛的应用。
2.3 其他成分及其质量策略
某学者使用薄层扫描法来对泽泻进行分析，研究发现泽泻中有磷脂、山茱萸两种成分，而且含量比较大，由于磷脂是六味地黄丸中最重要的成分，因此可以表明泽泻对六味地黄丸具有非常明显的补益作用。某学者应用氨基酸分析仪对出自各个产地的泽泻化学成分进行分析，结果发现泽泻中的确含有氨基酸，而且种类非常多，超过了17种，产地不同，泽泻中的游离氨基酸所占比重不同，构成比例都呈现出一定的规律性。
结束语
综上所述，可知研究者通常应用高效液相色谱法与反相高效液相色谱法对泽泻化学成分进行研究，研究效果比较好，但是相比较而言，薄层扫描法更具有敏感性，现如今在中药复方中得到了最大范围的应用。■
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【关键词】机械 生产现场 质量管理 优化策略
一、引言
所谓的现场管理就是指现代的机械化企业在进行生产管理中的核心组成部分，属于一项非常综合性的工作，也是我们企业生产过程中对所有的要素做一个科学的合理配置与优化，同时更是企业车间现场最基本的组成部分，除此之外现场管理对于企业的生产制造以及生产经济效益都有很大的影响。良好的现场管理能很大程度的提升企业的产品质量以及降低产品的成本。当前，我国经济的快速发展离不开机械制造业，而机械加工又是我们机械制造业整个程序中最为关键的一个环节，所以我们要对机械讲过过程中存在的问题做一个详细的分析与处理。
二、当前我国机械加工现场的生产在质量管理方面存在的不足
（1）当前对于质量管理的理念仍然是比较落后。目前大多数的企业为了自身的利益，通常会忽略其产品的质量甚至是产品自身存在的价值，而对于产品创新的意识更是会严重的降低。所以，很多的企业并不能够创建一个标准的质量管理体系，通常情况下，他们的质量管理体系都是不合格，甚至是与事实相反。真正的创新是指我们可以创造出用户没有想到的产品。与此同时，因为当前很多的制造业他们的传统意识仍然是企业既然有一个专门的部门来负责管理产品的质量，那么一旦产品的质量出现问题都应该归于质量管理部门，和生产者是没有任何关系的。这就导致出现了一种错误的理念，即质量不是做出来的，而是检验出来的。因此，若产品出现质量问题，人们的第一想法就是质量管理部门不负责。
（2）企业质量管理体系的执行力度比较弱。创建管理体系的目的在于通过其可以对产品生产的全过程进行实时的监控与管理，包括文件化、规范化、程序化以及制度化，进而达到提高产品质量，增加企业效益的目标。总而言之，质量管理体系在当前还是很有效的，然而在产品的施工过程中由于存在各类各样的员工，他们对于管理体系的理解还是比较肤浅，因此执行的力度就很小，尤其是一些中小型企业。因此，各个企业应该提高员工的自身素质，对质量管理体系的理解也应该随之加深。如果内驱力不足，在真正的实际生产中也很难运行。
（3）企业质量管理体系的信息传递能力比较弱。当前机械工业在我国所有的产业中，是最大的。在某种程度上来讲，机械化水平的高低可以反映出一个国家综合的经济实力。而要衡量一个国家机械化水平的高低需要看该国家的信息化程度。高新技术也已经开始逐渐被企业的机械设计所应用，再加上通信技术和计算机技术的迅速发展，未来很可能就是全球化的制造和设计，机械的市场也会变得更加开放。随着经济的快速发展，信息和能源以及材料都是极为重要的资源，在社会中的各个领域都有所应用。但是，因为过去的计划经济，给企业的管理带来了一些消极的内容，也导致企业的机械管理存在很多的弊端。因此，创建一个先进的科学的生产计划是当前所有机械企业管理中的难点与重点。
三、对企业机械化的现场质量管理策略进行优化
（1）首先要树立一个正确的科学的质量管理理念。众所周知，对于企业的管理，生产现场的管理是最为重要的部分，同时也是一个企业的管理素质的好与坏的体现。优秀的现场管理，可以给企业带来巨大的经济效益。根据企业管理的好与坏，可以区别出企业中管理者的管理水平以及员工的素质水平。当前很多的企业核心目标是在最短的时间内将企业做大，然而有一些企业因为管理不当，而成为其他企业实现这个目标的最终牺牲品。但是，当前也有很多的企业处于停滞的状态，要想进一步的发展，很多的企业都面临着众多的困惑与危机。虽然有一部分的企业已经意识到这个问题，但是在当前这个竞争极为激烈的社会，进行持续的发展才是每个企业真正的目标。通常情况下，在所有企业的日常管理过程中，尤其是企业的质量管理过程中，我们是不能将某些特别的要求来作为企业的管理对象。每个企业都应该按照其自身的特性进行有质量保证的生产，而不能刻意的去按照工人的适应性去做质量管理。换句话说就是每个企业他们的质量管理部门需要将其整个企业全部的管理工作做承担，这样才能更好的保证企业产品的生产质量。
论文摘要：学校体育工作质量文化是学校质量文化不可缺少的部分，影响到学校体育工作的各个方面。从学校体育质量文化的内涵和内容入手，从五个方面分析高职学校体育工作质量文化的现状及问题，力求探索出促进高职学校体育工作质量文化建设的推进策略，从而促进高职院校学校体育内部质量管理体系的建设，提高高职学校体育工作管理质量和教育质量。
前言
教育质量是学校的生命。随着人才培养工作评估、示范性高职院校建设、国家级省级特色专业精品课程遴选、优秀教学团队、教学名师等一系列质量管理举措的推进，高职院校的质量建设引起了人们的普遍关注，质量管理思想的理念、技术方法不断完善和优化，从评价到保障进而发展为文化建设。学校质量文化是学校在长期实施质量管理体系过程中形成的一种团体意识和精神氛围。学校体育工作质量文化是学校质量文化不可缺少的部分，影响到学校体育工作的各方面，学校体育教学、管理及保障活动都为这一文化环境打下鲜明的标记。学校体育工作质量文化的传承和发展对于发挥学校体育工作者的积极性和主动性，对于学校体育工作质量乃至人才培养质量的提高起着举足轻重的作用。
一、学校体育质量文化的内涵及外延
（一）质量文化的内涵
质量文化最初主要是作为企业文化的一个部分而使用的，是企业在长期过程中形成的涉及质量空间的意识、规范、行动准则、价值取向和行为习惯，即一种共同遵守的质量价值观[1]。只是最近几年，质量文化概念才被移植到高等教育系统中使用。笔者比较倾向，高校质量文化是全体师生员工涉及质量空间的一切精神活动及精神物化产品的总称。它是以提高教学质量为主题，以人(教师、教学管理人员、学生)为主体，以教育过程为主线的一种文化。高校质量文化实际上是校园文化的一种亚文化[2]。质量文化分为显性和隐性两个部分，显性部分即质量管理对象、质量管理的手段、质量管理的结果等。隐性部分即隐藏在质量管理手段背后的管理思想，包括质量经营哲学、质量价值观念、质量道德规范等。
（二）学校体育质量文化的内涵
学校体育质量文化是学校体育所独有的、为学校体育工作者共同持有的关于质量的价值观、信念、规范与行为形态等的综合体系，是学校体育文化的组成部分。
（三）学校体育质量文化的外延
学校体育质量文化是学校质量文化的一个重要组成部分，其正是在传统学校质量文化与现代的教育质量文化的相互作用的过程中，得以进一步传承与更新的。根据文化学对文化的分类，学校体育质量文化分为四个内容。
1.学校体育质量观念文化
学校体育质量观念文化是以教育质量价值观或教育质量意识形式存在的观念形式的学校体育质量文化形态。因此，学校体育质量观念文化的核心就是学校体育质量价值观，这是学校体育质量活动的动力系统。
2.学校体育质量制度文化
学校质量制度文化包括两个体系，一是机构体系，即政府与教育机构的教育质量管理、评价和监督机构以及人员组成体系；二是规范体系，包括各种各样的教育质量管理制度，其中主要的是教育质量责任制及其运行机制[3]。笔者认为，学校体育质量制度文化分为三个方面：一是与学校体育质量有关的各类工作规范、规则等；二是监控体系，即学校与体育部门的体育工作质量管理、评价和监督机构以及人员组成体系；三是学校体育质量的监督与奖惩制度。这三方面组成的学校体育质量制度文化是学校体育质量活动的保证系统或制约系统。
3.学校体育质量行为文化
学校体育质量行为文化是在学校体育质量观念文化和学校体育质量制度文化共同作用下人所表现的行为特征的总和，因此，所有与学校体育质量有关的行为都是学校体育质量行为文化的内容。
4.学校体育质量物质文化
物质文化是整个学校体育质量文化的最外层，是学校体育质量观念文化、制度文化和行为文化的物化，如师资队伍、师生员工的语言行为、心灵的文明化、带有校本特色的学校体育的育人环境、体育教学技术与方法、体育环境质量等。物质文化是直接可以感受到的，最直观地体现学校体育质量文化的依据。
二、高职学校体育工作质量文化的现状及问题
（一）质量管理理念跟不上高职学校体育工作发展的需求
高职是高等教育的重要组成部分，以培养适应生产、建设、管理、服务第一线需要的高素质技术应用型人才为目的，是职业教育的高等阶段。
目前，普通高校体育是大学生以身体练习为重要手段，通过合理的体育教育和科学的体育锻炼过程达到增强体能、增进健康和提高体育素养为主要目标的公共必修课程。高职和普通高校的人才培养目标有着较大的差异性。然而，目前大多数高职院校的学校体育工作质量管理方面照搬普通高校的套路，把增强体能、增进健康和提高体育素养为最终的质量管理理念，而未更多从职业教育方面出发，探索学校体育工作不仅仅是提高学生的身体素质，更关键的是促进学生职业发展与学生未来职业健康相关的体育项目，以及体育教学的校本体育工作的开发，从而推动学校体育工作适合高职职业发展的需求，一切为了学生的职业发展而努力与创新。
（二）师生员工工作学习积极性和主动性缺失
美国心理学家马斯洛的需求层次理论认为人都潜藏着五种不同层次的需要。人的最迫切的需要才是激励人行动的主要原因和动力。目前，高职院校体育教职工工作积极性和主动性差主要是由于质量管理观念的落后，以及管理者的权力化，忽视体育教职工内在的主体价值取向、内在的成就动机以及自我实现的价值目标。
学生学习体育知识、运动技能的主动性和积极性差，不仅与学生的学习态度有关，更重要的是学生学习体育课程的意识薄弱，教师缺乏引导学生以“就业为导向”的意识，体育课程人才培养目标、教学模式选择与改革等都没有服务和服从于学生的就业与职业发展，更不用提及发展学生综合身体素质和综合职业能力。
（三）体育工作管理和监督机构不健全
高校在学校一级都设立了专门的教学质量管理部门，但是在系（部）一级，特别是体育工作教学的基层组织，如教研室、某一门课程，均没有相应的教学质量管理和监督组织机构，因而没有形成体育工作质量管理的网络系统。由于学校教学单位多，学科、课程差异大，单靠校级教学质量管理部门就容易造成体育工作质量问题难以及时发现，难以及时解决，从而出现问题把握不准，改进措施不到位等问题。
（四）学校体育工作制度规范缺乏时效性
工作制度规范都是具有时代性和时效性的，并不是一成不变的。传统的高职学校体育工作管理制度只适应当时状态下的体育工作质量管理需要，它面对的是传统的高职人才培养目标，稳定的专业和课程设置。而现在随着社会、经济的发展，高职课程改革的进展，高职的人才培养目标、专业和课程设置、教学形式和手段及生源质量等方面都已经或将要发生一系列重大变革，用传统的规章制度来管理变化了的高职体育工作，其适应程度以及暴露的弊端可想而知。
三、学校体育工作质量文化建设及推进策略
（一）更新观念，提升学校体育工作质量方针，确立核心质量价值观
陈玉琨教授指出：“高等学校质量文化的内容广泛，学校成员的质量价值观是其中最为核心的要素，它决定了学校决策行为的取舍原则，是学校文化建设的主导要素”[4]。无论对于学校领导还是教职工来说，要改变学校的风景、建筑特征等是可能的，出台和实施一项政策和措施也是不难的，然而要改变领导和教职工大脑深层次的观念或假设，从而建立新的价值观念并影响其行为，这应该是最难的。每一个人对事物的看法都是有差异性的，因此，要统一和形成体育教职工质量管理思想，形成核心质量价值观，就要更新全体教职工思想观念，提升学校体育工作质量方针。
第一，质量方针提升要体现校本特色。具有校本特色的学校体育工作质量方针才具有生命力、竞争力和应变力。高职院校学校体育工作要针对高职院校自身人才培养的特殊性和学校的实际，突出与职业相挂钩的特色。
第二，领导推动与践行。学校体育工作的质量文化首先是学校体育领导、尤其是第一责任人的质量理念、质量意识和质量行为的体现。特别是学校的高层领导，要在学校体育工作质量方针的提升过程中，加强学习，转变观念，集思广益，以身作则，起模范带头作用，努力推动与践行质量方针，发挥学校领导者的示范效应。
第三，全员参与。高职院校学校体育工作应从实际出发，开展丰富多彩的、形式多样的学校体育工作活动，促进质量方针的实施，使质量方针成为一种精神力量和工作的指南，从而确定学校体育工作核心质量价值观。
（二）全体体育教职工培训，明确岗位职责和工作制度
美国著名质量管理专家克劳斯比（crosby）认为：“教育和培训是帮助所有的员工沟通对质量的观念，知道自己在改善质量中所负的责任，而且具备特殊的知识，足以处理即将面临的改变”[5]。因此，学校体育工作质量文化建设重要的工作是加强教职工人员的教育和培训。
（三）完善规章制度和学校体育工作质量管理、监督及激励体制
学校体育工作制度建立健全和运行是学校体育质量文化建设的基础，用质量管理制度来规范管理学校体育工作各个环节的质量行为，通过长期有效的质量运行使是学校体育工作形成良好的工作氛围，提高学校体育工作质量管理水平。建立健全体育工作质量管理制度和程序并强化运行，用质量责任把职能部门和体育教职工紧密联系为一体，对学校体育工作的全部环节进行监控，运用质量管理方法对各个环节出现的问题进行纠正预防和改进各种问题，逐步培养教职工自觉遵守规章管理制度和按程序办事的行为习惯。另外，在实践过程中对于学校体育工作的制度进行完善和修正，体现制度的人性化和科学化，促进质量文化建设的发展、教职工观念更新和积极性提高。
以质量管理体系为核心，建立完善质量管理机构与管理制度，领导和教职工明确责任，通过质量管理体系和管理制度培养教职工对学校体育工作质量问题的思考方法和工作模式，最终在学校体育工作过程中形成特有的工作氛围、环境和程序，即就是质量文化的形成。
（四）体育工作领导的倡导与全员践行
学校体育工作质量文化建设首先从学校体育工作的领导做起，其担负学校体育质量管理方针和目标的确定，建立完善质量管理制度、监督管理质量过程以及持续改进质量管理的措施等方面的任务。同时，全体体育教职工是质量管理组织的基础，是学校体育工作质量文化建设的主要载体，重视全体体育教职工质量意识的教育，提高教职工的思想和专业水平，促进其充分参与质量管理过程才能为学校体育工作质量文化的建设和发展带来最大的收益。
（五）建设学校体育文化环境和师资队伍
学校体育工作质量文化建设中，建设与完善学校体育文化环境和物质环境是必不可少的环节。通过对学校体育场场地设施、与体育文化、体育人物和体育史相关的宣传栏、文化氛围的布置和精心设计，才能更好地体现学校体育工作的质量文化，间接影响学校教职工以及学生的体育思想、对体育的认识和促进参与体育的积极性。同时师资队伍的建设也是学校体育文化建设必不可少的环节，教师语言、行为以及心灵对于学生以及校园体育文化建设有着重要的影响。因此，从业务能力以及师德修养两方面提高教师个体素质，从而构建结构合理的师资队伍群体。
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2011年7月1日，本刊正式引入《今日投资66》专栏，介绍今日投资66的选股逻辑、方法以及挑选出的股票。今日投资66（简称I66）是利用量化投资方法挑选出的一个66只股票的组合。其实早在2005年中今日投资就推出了I66，过去几年累计收益率达到16倍，远超同期市场不到3倍的涨幅。为什么直到今日我们才大张旗鼓地推出I66呢？原因其实很简单，因为市场环境。量化投资近几年在中国快速发展，其投资理念也越来越多地获得认同。
股票市场上形形的各种分析方法总结起来可以归类为三大流派：数量分析、基本面分析和技术分析。关于这三大流派孰优孰劣的争论已经持续了近百年，三方各执一词，百年争论下来也没有争出个结果来。当今世界也是这三种流派大概各占三分之一的格局。而A股市场显然尚未跟上，量化投资远远没有达到三分之一的市场占有率。
第一部分：什么是量化投资
量化投资在海外的发展已有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。事实上，互联网的发展，使得新概念在世界范围的传播速度非常快，作为一个概念，量化投资并不算新，国内投资者早有耳闻。但是，真正的量化基金在国内还比较罕见。那么，何为量化投资？
康晓阳：量化就是符合投资常识的投资逻辑和策略
接下来会发生什么？
深圳市天马资产管理有限公司是国内最早开发量化投资模型的资产管理公司，致力于量化投资工作接近十年。作为国内量化投资的“开山鼻祖”，深圳天马的董事长康晓阳先生如下介绍量化投资：
大家看到这个图，鱼跳起来了，风在刮，接下来会是什么？日本发生的9级大地震！2011年3月7日我看到一个报道，有50条鲸鱼在搁浅沙滩，就在发生地震那个县东部的海岸，有的死了，专家解释这些鲸鱼集体迷路了。作为一个地震专家或者学者，其实他们的经验没有告诉他这50条鲸鱼搁浅沙滩跟地震有什么关系。到底有没有关系呢？我们知道5•12四川大地震之前发生了同样的事情，很多癞蛤蟆过马路，这跟地震有什么关系？
投资做股票有两类，讲很多种策略，无外乎就是买你自己喜欢的和买市场喜欢的，买自己喜欢和买市场喜欢的背后逻辑就是找影响股价的要素。
量化是什么？做投资，最终的分析停留在数据上，既然是数据，就可以标准化、固化。从你自己的角度买自己喜欢的东西，其实也可以量化，每个人都有对美的标准，但并不是符合这个指标，你就一定喜欢。如果有一个海选，把符合你喜欢特征的人放在你面前你去选，就可以量化。
鲸鱼搁浅在沙滩上，根据历史数据统计就会发现这个事情跟接下来要发生的事情有什么关联。把人的行为逻辑影响股价所有的要素进行综合分析，预测下一个市场喜欢的东西或者喜欢的策略是什么，简单一句话，量化就是符合投资常识的投资逻辑和策略。就股票来讲，投资标的的数据和因素量化，再用一些模型统计的方法把选出来的标的进行优化，最后成为投资组合，这就是量化的基本逻辑。用数理的方法把你的投资逻辑或者市场的投资逻辑固化，只要有投资逻辑的思想或者策略，都可以量化。
就股票而言，有很多种方法，有价值型股票，分析方法无非是那几种，只是大家的标准不一样，量化的东西可以设一个相对宽松的东西，初选之后再优化，比如成长型股票，肯定关心盈利、收益。选出来10个、20个、50个甚至100、200个股票，然后配比重，怎么优化组合，根据你的风险和预期收益率反推回来怎么优化，最后得出一个比重，哪只股票应该投多少。有些是成本交易，比如套利，什么情况下出现一定条件的时候提示你。
要真正做到量化，首先要有一个基本的理论模型。你要觉得什么样的股票表现好，什么样的股票你愿意投资，这就是量化的基本逻辑。但是，有了这个逻辑之后还不够，还要有复合型人才，因为量化投资不光要懂得投资股票，还要懂得数理分析。打个比方，虽然我很懂股票，但我不懂数理分析，很多计算机模型也不懂，更不懂编程序，要真正做到量化投资，就必须有复合型团队。为什么这么多年华尔街学金融工程、数理、物理的人大受欢迎？因为他们可以用统计工具。前段时间我在英国的一所大学和一些专门做模型分析的教授交流，我发现他们想的东西更加复杂，基本上把市场上任何的东西都想要量化。
我理解，就是去跟踪你的投资逻辑，它只是帮你实现你想法的一种工具。另外还要有高质量的数据，因为，你通常看到的东西和市场本身存在的东西可能并不一样。如果把鲸鱼放到海滩上，这作为数据化，统计过去2000年有多少次鲸鱼搁浅在海滩发生，假如有真实的数据，就可以研究出跟地震的相关性。要懂数理统计工具，建立模型就是纪律，不能改变，改变就不是模型。有人说看到今天不行，换一下，那就不是模型了。我们看过一个电影，造出来的机器人最后自己都控制不了，那就是模型。如果造出来的机器人自己能控制，那不是模型。人为什么能挣得到钱，为什么还要量化？传统是靠个人经验的，而且你看到、听到的东西都是有限的。量化有什么好处？它可以把你知道的东西在整个森林中搜索。计算机是不知疲倦的，晚上你在打鼾，计算机还可以工作。你的模型是你建的，你很理性的情况下建的模型，市场情绪变了，它不会变，那时候你不可能去改模型，所以它不会受情绪的影响。
华泰联合：实现投资理念与策略的过程
国内研究机构中涉足量化投资较早并多次获得新财富最佳分析师评选金融工程第一名的华泰联合证券金融工程团队如是说：
数量化投资是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。与传统定性的投资方法不同，数量化投资不是靠个人感觉来管理资产，而是将适当的投资思想、投资经验、甚至包括直觉反映在量化模型中，利用电脑帮助人脑处理大量信息、帮助人脑总结归纳市场的规律、建立可以重复使用并反复优化的投资策略（经验），并指导我们的投资决策过程。
本质上来讲，数量化投资也是一种主动型投资策略，其理论基础在于市场是非有效或弱有效的，基金经理可以通过对个股、行业及市场的驱动因素进行分析研究，建立最优的投资组合，试图战胜市场从而获取超额收益。然而一些定性的投资者却并不太认可定量投资，他们认为，定性研究可以将把股票基本面研究做得很深入，从而在决策深度上具有优势。然而，在当今市场上，信息量越来越大且传播速度极快，单个分析师所能跟踪的股票数量开始显得越发有限，也因此错过了许多优秀的投资机会，可谓是拥有深度的同时错失了广度。量化投资正好弥补了这一缺失，通过使用强大的计算机技术，它能够实时对全市场进行扫描，并依仗其纪律性、系统性、及时性、准确性以及分散化的特点最大概率的捕获战胜市场的投资标的。
事实上，在海外市场，我们看到越来越多的定量与定性完美结合的成功案例。通过向量化模型中加入分析师对未来主观判断的观点（定性的观点），再结合来自于历史规律检验的观点（定量的观点），定量与定性的优势便能得到充分的发挥和融合。我们相信，这也将是未来量化产品发展的主流方向和趋势。
结论
量化研究作为一种研究方法，其本质是使用统计学、数学和计算机工具改进研究效率，使得我们能够在更短的时间、更大的视角领域下，依靠清晰的研究逻辑，获取更为有效和操作性以及复制性更强的研究成果。量化研究的本质是一类发现市场规律的方法体系，其基本功能是认识市场和解释市场，并以做到预测市场为目的。
量化投资简单来讲，它以模型为主体，使用大量数据，并且在很大程度上用电脑这样的投资方式；其以科学性和系统性著称，并将在严格的纪律化模型制约下，紧密跟踪策略，使运作风险最小化，并力争取得较高收益。
第二部分：量化投资在蓬勃发展
量化投资在世界的发展史
美国市场有200多年，从证券市场开始，也有快400――500年了，但是量化的发展是上世纪50――60年代的事。首先有一些理论模型，没有理论模型支撑很难做到量化的东西。
数理化投资于上世纪50~70年论上发芽
Harry Markowitz在上世纪50年表一系列关于投资组合“均值―方差”优化的论文，这使得投资者可以定量化风险，并把风险和预期回报放在一个理论框架下统一考虑；
WilliamSharpe在1964年发表CAPM模型，此模型显示个股的预期回报和个股的风险及市场的预期回报成正比；
Steven Ross在1976年发表APT模型，此模型显示个股的预期回报可以表示成一系列非特定因素预期回报的加权平均，此模型为量化投资者指出了很实用的研究框架；
Black-Scholes在1972年发表关于股票权证的定价模型；
Fama和French在1993年发表三因素模型，此模型显示个股的预期回报由三个因素（市场，个股的市值，个股的市净率）决定；
此后很多研究者做了非常多的实证研究，并发现了一些对个股将来回报有预测作用的因素：比如市盈率，市净率，资产回报率，盈利一致预期，中长期价格动能，短期价格反转等。
数理化投资从上世纪70年代末开始实际运用
Barclays Global Investors(BGI)于1978年创立了全球第一只数量化投资策略基金，到被BlackRocks收购之前BGI以14000亿美元的规模，高居全球资产管理规模之首。
SSgA(道富环球投资管理公司)和 GSAM(高盛国际资产管理公司)为首的一大批以数量化投资为核心竞争力的公司已经成为机构资产管理公司中的“巨无霸”。
“詹姆斯•西蒙斯创办的文艺复兴科技公司花费15年的时间，研发基于数学统计理论的计算机模型，借助该模型，西蒙斯所管理的大奖章基金，从1989 年到2009 年间，平均年回报率高达35％，较同期标普500 指数年均回报率高20 多个百分点，比“金融大鳄”索罗斯和“股神”巴菲特的操盘表现都高出10 余个百分点。
在国外。其他采用量化投资的公司没有获得惊人的表现，并非是量化方法不好，而是他们还没有构建出更好的模型以及正确的策略。作为量化投资的大行家和受益者，西蒙斯承认有效市场的套利机会极少而且会趋同小时，然而，仍然有无数转瞬即逝的很小的机会存在，在证券市场，那些很小的交易，都会对这个庞大的市场产生影响，而每天都会有成千上万这样的交易发生。这个市场看似杂乱无章，却存在着内在规律，而量化操作自从诞生以来，无疑成为捕捉这些规律的一把利器，为海外投资者屡建奇功。
CQA（教育产品内容与数据测试）数据统计：在2002年-2004年三年间，量化产品的平均年收益率为5.6%，比非量化产品的平均年收益率高出1%。从信息比率来看，量化产品为0.37，非量化产品为0.06。此外，量化基金的运作费率相对更低，例如传统产品费率为0.6%，主动量化产品费率在0.45%-5%之间。
理柏(LIPPER)数据显示，2005年到2008年之间，87只大盘量化基金业绩表现好于非量化基金，增强型量化基金在2005年和2006年更是大幅跑赢非量化基金。但2007年和2008年除市场中性基金外，所有基金业绩下滑很快，其中双向策略和大盘量化基金表现差于非量化基金，而增强型和市场中性量化基金表现则优于非量化基金。
量化投资在中国的发展现状
研究力量不断壮大
目前大部分券商研究所都配有金融工程研究小组，成员超过5个的不在少数。根据2010年11月份的《新财富》最佳分析师榜单，国信证券金融工程小组人数有12人，为目前人员配备最多的量化投资研究团队。其他入选金融工程前五名的研究小组中，申银万国8人，华泰联合、安信证券各5人，中信证券4人。
数量化方面的研究报告数量也是逐年增加。据不完全统计，2008-2010年相关报告数量分别有52、142、794篇，今年上半年就达到了633篇，逐年递增趋势非常明显。不过，和2010年研究报告10万多份的总量相比，数量化研究的广度和深度还有很大提升空间。
量化产品初露锋芒
天马旗下的产品中，现有两个信托产品采用量化投资策略，分别是新华―天马成长，和平安―Lighthorse稳健增长。
此外，上投摩根、嘉实、中海基金、长盛基金、光大保德、富国基金、南方基金等都有量化产品推出，但是量化基金的比例还是非常小。即便在2009年，全年新发基金超过100只的情况下，新发的量化基金也仅有4只，数量在2009年的新发基金市场中仅占3％。与指数基金、普通股票基金相比，量化基金可谓是基金市场上的稀缺资源。
2011年，在国内紧缩政策与国外动荡局势的影响下，A股市场呈现结构性震荡上扬的格局。随着市场轮动的提速及内在容量的扩大，精选个股的难度日益加大。在此背景下，定性投资容易受到投资者情绪影响，而定量投资则能够通过计算机的筛选，帮助投资者克服非理性因素，在充分控制风险的前提下应对市场万变。以“人脑＋电脑”为主要构建的量化基金逐渐显现投资优势，今年量化基金异军突起，整体表现不俗。截至4 月6 日， 9 只具有完整业绩的主动型量化基金平均收益率为0.64%，超越同期股票型基金和混合型基金-1.39%、-3.08%的净值增长率。其中，“元老”光大保德信量化核心基金收益率达5.19%。此外，南方策略、中海量化策略、长盛量化红利、长信量化先锋、上投摩根阿尔法、华泰柏瑞量化先行基金也均取得正收益，分别达到4.12%、3.28%、2.60%、2.13%、0.77%和0.16%；仅嘉实量化阿尔法和华商动态阿尔法收益为负，分别为-4.48%、-7.94%。此外，从以往披露的公开信息可以发现，国内量化基金多侧重价值因子，也契合今年低估值大盘蓝筹股领涨的市场格局。
第三部分：解读量化投资
在西蒙斯崛起之前，判断型投资完全占据着主流地位，因为当前全球投资界的三大泰斗当中，无论是价值投资的巴菲特、趋势投资的罗杰斯，还是靠哲学思维的索罗斯，都是判断型投资的代表。但随着西蒙斯的声名鹊起，量化投资开始受到投资大众的重视并呈现出蓬勃的发展态势。但需要指出的是，世界上没有万能的投资方法，任何一种投资方法都有其优缺点，量化投资当然也不例外。定量投资成功的关键是定量投资这个模型的设计好坏，设计的好坏主要由模型设计者对市场的了解、模型构建的了解和模型实践经验来决定的。
量化投资的决策体系
量化基金的成功运作必然依托一个完整而有效的量化体系用来支撑，该体系是数据获取、数据处理、资产配置、组合管理到全程风险控制等诸多环节的有机结合。
我们借鉴海外量化基金运作架构的诸多优点，并结合华泰联合金融工程资深研究员的看法，旨在提供一个适合中国市场特点的量化基金运作架构体系。该体系综合考虑了定性及定量两大主要选股思路，在风险可控下，充分发挥量化投资的优势。
此架构包含以下几个主要层次：
1. 数据提供：量化体系的底层一般是数据接入端口，数据来源于外部数据提供商。
2. 数据预处理：由于中国A 股市场历史较短，数据质量一般，特别是早期的数据较为不规范。因此，在输入模型前必须对数据进行全面的清洗，从而增强数据的有效性和连续性。
3. 资产配置：资产配置是量化基金的核心。不同的投资者具有不同的投资理念，即不同的资产收益率看法。因此，通过构建差异化的因子配置模型来实现差异化的投资理念则充分展现了量化投资的优势和精髓。举例而言，我们可以开发针对不同市场状况（如牛市、熊市、震荡市和转折市）以及不同投资风格（如保守、激进和中庸）的量化模块。这些模块就类似于儿童手中的玩具积木，一旦投资决策委员会确定了战略和战术配置比例，接下来要做的就是简单的选积木和搭积木的过程。模块化投资严格的遵循了投资思路，从而将量化投资的纪律性、系统性、及时性和准确性展露无遗。
4. 投资决策：宏观经济政策对中国A 股市场的表现影响较大，也就是我们常说的“政策市”。针对这一现状，综合考虑定性和定量的宏观判断对于我们选择合适的基金仓位及资产组合将十分必要。一方面，结合宏观及行业分析师对于未来宏观经济的预判以及个别性事件的分析，另一方面，考察既定的一系列量化择时指标和宏观经济指标的最新动向，从而能较为全面的提出投资建议。
5. 组合管理：在对于宏观趋势、战略和战术资产配置的全面考量之后，留给基金管理人的工作将是如何实现在交易成本，投资风险以及组合收益三者之间的最大平衡。
经典量化投资模型综述与评价
目前，由于计算的复杂程度和对速度的要求，量化投资的交易过程通常是由电脑自动来完成的，可在某些方面电脑依然不可能替代人脑。投资若要取得成功，就需要顶尖的大脑来罗织数据、发现规律、编制最快最好的电脑程序；此外，量化投资所使用的模型在用了一段时间之后就会慢慢失效，因为越来越多的“山寨版”会出现，因而需要不断发现新的模型以走在这场军备竞赛的前列，而此时需要的就是配备精良、高速运作的人脑。由此可见，模型在量化投资的整个体系中居于核心地位。近几十年来，西方理论界与实务界均诞生了不少量化投资模型，大力推动了量化投资的发展，这其中又大致可分为三大类：传统的基于经济学意义的模型（structural model）、现代的基于数学、统计学意义以及计算机原理的模型（statistical model）、程序化交易模型。以下就这三者分别予以介绍。
(一)传统的基于经济学意义的模型
这种模型虽然用到了一些数学与统计学的工具， 但其核心思想与前提假设仍然是围绕经济学或金融学原理而展开的。例如，B-S 模型与二叉树模型提供了金融产品定价的新思路，因而也衍生出了所谓的以选择权为基础之投资组合保险策略（option-basedportfolio insurance，OBPI），如欧式保护性卖权（protective put）策略、复制性卖权（synthetic put）策略和一些持仓策略―――买入持有（buy-andhold）策略、停损（stop-loss） 策略、固定比例投资组合保险(constant proportion portfolio insurance，CPPI) 策略、时间不变性组合保障（timeinvariant portfolio protection，TIPP）策略、固定组合（constant mix）策略与GARP（Growth at a Reasonable Price）策略等。
(二)现代的基于数学、统计学意义以及计算机原理的模型
与上述模型相比，这种模型“量化”的倾向愈加明显―――淡化甚至忽略经济学或金融学背景，基本上只是依赖先进的数学、统计学工具与IT 技术构建模型，进而确定投资策略。模型中应用的具体方法主要包括参数法、回归分析、时间序列分析、极值理论、马尔科夫链、历史模拟法、蒙特卡罗模拟法等等。
(三)程序化交易模型
随着金融市场的日益复杂化， 越来越多的复杂交易策略被设计出来，这些交易策略很难通过传统的手工方式执行，于是程序化交易应运而生。程序化交易是指按照预先编制的指令通过计算机程序来完成交易的方式，可以分为决策产生和决策执行两个层面：前者是指以各种实时/历史数据为输入通过事先设计好的算法计算得出交易决策的过程，而后者是指利用计算机算法来优化交易订单执行的过程； 也可以从交易频率的角度，分为高频交易和非高频交易。程序化交易使得复杂的量化交易策略得以实施，优化交易指令的执行，解放人力使之把精力更多地集中到投资策略的研究上， 最重要的是能克服人性的种种弱点与障碍从而保证绝对的“客观性”与“纪律性”。然而，这种交易方式也引起了诸多争议，如对速度的过高要求会造成市场的不公平、巨大的交易量可能会增加市场的波动性、容易产生链式反应、为了盈利可能会制造人为的价格而降低市场的有效性等等。
量化投资的主要策略
增强型指数基金：策略的主要目的还是跟踪指数，希望用量化模型找出能紧跟指数但同时又能小幅超越的组合。
非指数型量化基金：能利用绝大多数好的投资机会，而不需去管组合是否能紧跟指数。
多―空对冲基金：买入模型认为能表现好的股票， 卖空模型认为会表现差的股票。有时可能净多仓， 有时可能净空仓。此策略在对冲基金中很流行。在A股市场中能卖空的股票不多，所以一般只能用期指去对冲。
市场中性的多―空对冲基金：买入模型认为能表现好的股票， 卖空模型认为会表现差的股票。在任何时候净仓位为0，同时在各行业上，大小盘风格上的净仓位都为0。此策略在对冲基金中也比较流行。此策略的波动率非常小，在国外一般会加入杠杆。
130/30基金：一般共同基金采用，即买入130%的多仓， 卖空30%的空仓。
程序化高频交易：利用期指或股价的日内波动进行高频买卖。有些策略是找价格模式，有些是利用交易所规则上的漏洞。
可转移Alpha：主要用在增强型指数基金上，具体是用期货来跟踪指数，一部分多出来的钱投资于风险比较小的能取得绝对正收益的策略上。
市场择时/行业轮动/风格轮动：用数量化模型预测市场/行业/风格的拐点
量化投资和传统投资的比较
天马资产首席数量分析师朱繁林博士表示，量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型，对于量化投资中模型与人的关系，大家也比较关心。可以打个比方来说明这种关系，我们先看一看医生治病,中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、稳、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。
医生治疗病人的疾病，投资者治疗市场的疾病，市场的疾病是什么？就是错误定价和估值，没病或病得比较轻，市场是有效或弱有效的；病得越严重，市场越无效。
投资者用资金投资于低估的证券，直到把它的价格抬升到合理的价格水平上。但是，定性投资和定量投资的具体做法有些差异，这些差异如同中医和西医的差异，定性投资更像中医，更多地依靠经验和感觉判断病在哪里；定量投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。
传统的定性投资强调的是基金经理的个人经验和主观判断，相对来说强调基金经理的单兵作战能力。而量化投资主要是用来源于市场和基本面的模型指导投资。
量化投资可以最大限度地捕捉到市场上的机会。而传统的定性投资受到研究员，基金经理覆盖范围的限制。
量化投资借助模型进行投资，比较客观和理性，更不会受市场和情绪影响。
量化投资的可复制性更好。传统的定性投资易受到基金经理，资深研究员人动的影响。
其实，定量投资和传统的定性投资本质上是相同的，二者都是基于市场非有效或是弱有效的理论基础，而投资经理可以通过对个股估值，成长等基本面的分析研究，建立战胜市场，产生超额收益的组合。不同的是，定性投资管理较依赖对上市公司的调研，以及基金经理个人的经验及主观的判断，而定量投资管理则是“定性思想的量化应用”,更加强调数据。
国内量化基金投资风险分析
（一）量化模型质量产生的投资风险
投资模型本身的质量，是量化基金最核心的竞争力。专业人士以为，对于中国这样的新兴市场，量化投资的关键是能否根据市场特点，设计出好的投资模型。然而，已有的量化基金中，大多简单地利用国外已公开的模型，或是用基金公司自有的一些简单模型，在考察市场的有效性上普遍比较欠缺。如中海量化策略和南方策略优化在行业权重配置中均采用的Black-Litterman（BL）模型。这种模型现是华尔街主流模型，亦是高盛公司资产管理部门在资产配置上的主要工具。然而，在国内市场信息搜集等方面局限性较大的情况下，该系统到底是否有效，是否仅是基金公司体现其“专业性”的一个由头，还有待观察。
（二）基金经理执行纪律打折扣所产生的道德风险
好买基金研究中心的一份报告指出，大部分量化基金在择时、行业配置和资金管理等方面并没有采用量化模型，更多的是基金经理的主观判断。观察这些量化基金的契约和季度报告可以发现，基金要么不进行择时，要么根据主观经验进行择时，这在很大程度上无法体现出模型选股产生的效果。
（三）数量化模型滞后产生的风险
量化基金效果如何，无法脱离资本市场环境的成熟度。量化模型的运用有重要的前提条件，是必须在一个相对成熟稳定的市场中运行，这种市场环境下基于历史数据设计的模型才可能延续其有效性。国内股市曾经大起大落，市场结构和运行规律都发生过质变。在这种情况下量化模型有可能跟不上市场本身的改变，严格的量化投资也难以适应变化。这或许是这种舶来品水土不服的一大原因。可以说，早期的A股市场并不适合量化投资理念，而随着市场逐渐成熟，量化投资的优势才开始逐渐显现。近两年量化投资基金数量成倍增加，也是对这一趋势的反映。
量化投资重在风控
近几年，国内基金公司都在积极推出量化投资产品。但市场人士认为，目前国内的常见“量化”基金，实质上大多是“量化选股”基金，从量化的风险控制到量化的交易，整个决策流程依然靠传统的方法。
国内著名投行宏观策略研究员的工作积累，华尔街量化投资的历练，使华商大盘量化拟任基金经理费鹏对量化投资的A股应用有着自己的心得。他认为，量化投资最大的优势在风险控制上。与传统的价值投资“越跌越买”的理念不同，他认为量化投资应该是主动对市场风险进行判断，通过技术分析、量化模型分析等判定风险，在确定风险之后，及时对仓位进行控制，及时止损。
费鹏认为，目前市场上的量化产品将研究的重点放在择股和行业配置上，缺乏有效及时的风险响应体系，而从国外的经验看，量化的一大特点就是对风险的预判。因此，华商基金量化投资团队在吸收国内外先进经验的同时，在模型设计之初，便将核心定为风险控制。
在设计中，华商基金量化投资团队借助了包括从统计信息学角度出发的信息熵值（Entropy）的变化、从分形理论出发的市场模式（P atter n）的变化、从金融物理学角度出发的金融泡沫统计指标的变化、从市场微观结构出发的分析师一致预期分歧的变化和趋势等，构建风险模型，对中短期系统风险进行定量分析，依靠基金经理和研究员对宏观经济发展状况、人口与社会的结构性特征、经济产业周期等因素的分析，对长期风险进行定性分析。
量化投资坚持追求绝对收益
提及量化投资，人们就会想到西蒙斯用公式打败市场的经典案例。但这一投资工具在被引入国内投资市场之后，并没有展现其神奇的威力。根据wi n d数据分类显示，目前市场上有19只量化基金，2 012年可统计的15只量化基金平均收益率仅为2 . 5 5%（同期沪指上涨3 .17%），国内发行的量化基金的表现不尽如人意。
在费鹏看来，国内的量化基金仅仅是“量化选股”，追求相对收益。他认为，量化投资的核心应该是风控，坚持追求的则应该是绝对收益。
相比而言，目前国内公募量化基金多采用多因子模型，而多因子模型的设计原理是把价值投资理论通过数字模型加以表达。在实际测算中，华商基金量化团队每日涨幅居前的股票中，会有所谓投资价值较少的“垃圾股”，很难通过价值投资理论解释。
对此，华商量化投资团队在设计选股模型时，更多的是通过捕捉市场的异常波动，寻找股价波动的非基本面的因素。通过对数据挖掘，建立初选股票池，然后按照行业分类，结合基本面研究，通过行业研究员调研，寻找相互印证支持依据，在分析手段上更多了对隐性信息的补充。
10月27日以来，不到半个月时间里，银行板块指数从4772点最高上涨到5498点，涨幅高达15%。
事实上，银行股的这波上涨，可以回溯到年初3月份4152点最低点，照此算来，银行板块指数年初至今也上涨了32%。即便如此，与市场上的军工、医药等板块相比，这个涨幅并不突出。随着银行股低估值被逐渐发现以及沪港通的影响，未来有可能还会继续上涨。
有鉴于此，《投资者报》特别找出了三季度末仍然重仓银行股的基金名单，希望通过对其的详细梳理，能够对投资人借道基金坐享银行股牛势行情有所助益。
《投资者报》统计发现，三季度末仍重仓银行股的基金一共有230只。其中，持有仓位比例最高的是国泰上证180金融ETF、华夏上证金融地产ETF、华宝兴业上证180成长，均持有7只银行股，仓位全在40%以上，持有仓位分别是46%、44%、42%。
从近6个月净值增长来看，宝盈策略增长、工银瑞信金融地产、招商大盘蓝筹、新华钻石品质企业、诺安中小盘精选、新华优选分红、华泰柏瑞上证中小盘E、南方策略优化、大摩量化配置、易方达上证中盘ETF等10只基金位列净值增长前十。值得一提的是，这10只基金近6个月的净值增长均超过了30%。
工银瑞信金融地产暂时领先
从今年以来净值增长情况来看，工银瑞信金融地产在上述230只重仓银行股的基金中暂时领先。其今年以来的净值增长为45%，近一个季度净值增长19.83%，均位居230只重仓银行股基金第一。
从持仓股票来看，工银瑞信金融地产持有3只银行股，分别是318万股浦发银行、500万股光大银行、250万股交通银行。
从这3只银行股的涨幅来看，其年初至今的涨幅分别为24.5%、23.2%、29.5%。均未能跑过银行类板块指数年初至今32%的涨幅，显然向上空间还很大。从10日涨跌情况来看，上述3只银行股的近10日涨幅分别为11.52%、8.9%、8.41%。据此测算，这三只个股近10日分别为工银瑞信金融地产的净值增长供献了320万元、113万元、83万元，合计516万元的浮盈。
从同类排名来看，工银瑞信金融地产今年以来在365只同类基金中净值涨幅排名第7。这对于成立一年多、又是新人基金经理管理的基金来说，这样的成绩还是相当可以的。
公开资料显示，工银瑞信金融地产为双基金经理制，基金经理鄢耀，6年证券从业经验，先后在德勤华永会计师事务所担任高级审计员，中国国际金融公司分析员，2010年加入工银瑞信担任研究部研究员；另一基金经理王君正，5年证券从业经验。曾任泰达宏利基金公司研究员，2011年加入工银瑞信任研究部研究员。尽管两位基金经理均拥有多年证券从业经验，研究经历丰富，不过，该基金仍然是他们管理的首只基金。
与工银瑞信金融地产持有三只银行股不同，在上述230只重仓银行股中同样表现优异的宝盈策略增长，则仅持有了一只银行股――中信银行。对比其近一年来的持仓可以发现，截至去年年末，宝盈策略增长的前十大重仓股中没有中信银行的身影，到了今年一季度末，宝盈策略增长的前十大重仓股中已持有5000万股的中信银行，上半年加仓至5800万股。
从盘面来看，中信银行在2014年2月7日这周筑底完毕，随后展开了一波强势上攻，由3.57元每股一路上攻到2月28日这周的最高5.58元，上涨了56%。据此算出，宝盈策略成长在中信银行这只股票的建仓成本价应在4.5元附近。值得一提的是，截至今年三季度末，宝盈策略成长在中信银行股票上的持仓重新回到了5000万股，从盘面上来看，这期间中信银行一直处于横盘状态，宝盈策略成长的减持，更大可能是前期部分获利盘的落袋为安。
相关量化、ETF基金可高度关注
哪怕知道银行股要走出牛市行情，但要在16只上市银行股中选中涨得最高、涨得最快的龙头并不容易，特别是对于消息滞后、缺少时间的工薪族，经常是“只赚指数不赚钱”。这时，直接投资指数型基金或量化基金也就成为了更加实用的投资选择。
《投资者报》统计得来的数据也对上述观点形成了较为有力的支撑。据《投资者报》测算，230只重仓银行股的基金中，持仓仓位前十的基金分别为国泰上证180金融ETF、华夏上证金融地产ETF、华宝兴业上证180成长、海富通上证周期ETF、信诚中证800金融、华宝兴业上证180价值、建信上证社会责任ETF、国投瑞银沪深300金融、汇添富中证金融地产E、嘉实中证金融地产ETF。
其中，除了嘉实中证金融地产ETF持有银行股的仓位占比为29.63%外，另外9只基金持有银行股的仓位占比均超过30%。显然，如此高的仓位占比，一旦银行股板块大幅齐涨，这些基金的受益程度也将明显超过其他同类基金。
事实上，从净值增长率来看，上述10只基金今年以来净值增长率平均为16.8%，近6个月净值增长率平均为22.5%，显然，随着银行板块的不断上攻，上述基金的收益能力也在不断提升。
