張超林

（湖南工商大學(xué)財政金融學(xué)院，湖南長沙 410205）

一、量化投資的概念內(nèi)涵及研究現(xiàn)狀

量化投資，是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以策略為核心，以追求絕對收益為目標(biāo)，以程序化交易為手段的一種投資方法。其核心在于建立選股和交易策略，利用數(shù)量化方式及計算機(jī)程序來發(fā)出買賣指令。量化投資在國外已發(fā)展30多年，代表人物是數(shù)學(xué)家和投資家詹姆斯·西蒙斯，美國的前五大對沖基金全部都是量化投資，美國量化策略在股市中的占比超過70%。目前國內(nèi)量化投資正處于蓬勃發(fā)展的階段。

關(guān)于量化投資策略的研究，國外涌現(xiàn)了大量文獻(xiàn)，例如Piotroski（2000）[1]從盈利因子、賬面市值比、動量因子等建立多因子評分模型，篩選出各因子綜合評分排名較高的股票，用于構(gòu)建較高收益的投資組合。Mohanram（2005）[2]基于盈利能力與現(xiàn)金流表現(xiàn)、成長能力、賬面市值比等方面編制指數(shù)，并依據(jù)該指數(shù)進(jìn)行投資組合。國內(nèi)研究仍在起步和發(fā)展中，例如,付志剛和沈慧娟（2018）[3]研究表明，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)投資策略可使上漲趨勢股票獲得較高的收益，而對于下降趨勢的股票表現(xiàn)較差。李斌等（2019）[4]研究表明，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠有效地識別異象因子-超額收益間的復(fù)雜模式，從而獲得比傳統(tǒng)線性算法和所有單因子模型更好的投資績效。

二、金融專業(yè)開設(shè)量化投資課程的必要性分析

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及信息科學(xué)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)對金融行業(yè)的生態(tài)格局產(chǎn)生了深刻影響，金融與科技融合成為當(dāng)前金融發(fā)展的主要特征。就量化投資來說，國外從早期以數(shù)學(xué)模型和計算機(jī)程序相結(jié)合，到現(xiàn)在借助于大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等方法，構(gòu)建的投資策略日益豐富，形成了多因子選股策略、阿爾法策略、套利策略、基于機(jī)器學(xué)習(xí)和技術(shù)指標(biāo)的ML-TEA策略、基于深度學(xué)習(xí)的DFN算法策略等。國內(nèi)金融界的量化投資也正處于方興未艾的時期，諸多券商、投資公司、基金公司都推出了量化投資策略，并在實(shí)踐中不斷完善投資策略和能力。和日新月異的金融行業(yè)發(fā)展情況相比，建立在傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)框架下的高校金融教育與金融行業(yè)需求之間已出現(xiàn)脫節(jié)現(xiàn)象。

因此，高校金融專業(yè)開設(shè)量化投資課程具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義和社會價值。首先，從高校金融專業(yè)課程體系建設(shè)來看，金融學(xué)科的建設(shè)必須與金融實(shí)踐的發(fā)展密切相關(guān)。其次，從培養(yǎng)學(xué)生素質(zhì)和提高學(xué)生能力來看，學(xué)習(xí)量化投資能夠提高金融專業(yè)學(xué)生的數(shù)據(jù)分析能力和計算機(jī)建模能力。傳統(tǒng)的金融專業(yè)教學(xué)偏向于文科教學(xué)思維，注重講授金融基礎(chǔ)知識和理論知識，對數(shù)據(jù)分析和計算機(jī)建模的要求不高，而量化投資則更強(qiáng)調(diào)對數(shù)據(jù)科學(xué)和計算機(jī)編程的應(yīng)用，偏向于理科教學(xué)思維。因此，開設(shè)量化投資課程，有助于提高金融專業(yè)學(xué)生的綜合素質(zhì)和能力，也能夠更好地和金融行業(yè)投資人才需求對接，為金融行業(yè)輸送更多高素質(zhì)的人才。

三、金融計量軟件Stata在量化投資教學(xué)中的初步應(yīng)用

目前國內(nèi)外進(jìn)行量化投資分析研究主要使用的軟件或編程語言包括Matlab、Python、R、SAS 、C++、SQL等，此外也有一些券商或期貨公司開發(fā)出了自己的量化投資軟件，而使用Stata進(jìn)行量化投資的分析研究并不多見。事實(shí)上，Stata作為三大計量軟件之一，其功能非常強(qiáng)大，在金融學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，為學(xué)者和從業(yè)人員應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究提供了極大的便利。隨著Stata功能的日益豐富和完善，使用Stata軟件進(jìn)行量化投資分析的研究也將與日俱增，本文是這方面的初步嘗試。

（一）基于證券投資基本分析和技術(shù)分析的建模思路

證券投資分析主要的范式包括基本分析和技術(shù)分析兩大流派?；痉治鲋敢宰C券的內(nèi)在價值為依據(jù)，著重于對影響證券價格及其走勢的各項(xiàng)因素進(jìn)行分析，以此決定投資購買何種證券及何時購買。宏觀經(jīng)濟(jì)分析、行業(yè)分析、公司分析、股票估值共同搭建了基本分析的框架，每一點(diǎn)都不可或缺。例如，宏觀經(jīng)濟(jì)分析有助于判斷大盤的未來走勢，行業(yè)分析有助于遴選出具有較好前景的行業(yè)，公司分析能夠用來甄別公司質(zhì)量的優(yōu)劣，股票估值有利于股票交易的時機(jī)選擇?；痉治龅暮诵脑谟诠痉治?，即判斷出每一只股票背后所代表的真實(shí)資產(chǎn)的優(yōu)劣，巴菲特的核心投資理念就包含了公司分析。公司分析的核心又在于公司財務(wù)分析，即依據(jù)公司定期披露的財務(wù)報表信息，通過構(gòu)建財務(wù)指標(biāo)來分析判斷公司的盈利能力、盈利質(zhì)量、成長能力、償債能力和經(jīng)營效率。本文的建模思路之一就是根據(jù)公司財務(wù)分析的理論基礎(chǔ)，選擇關(guān)鍵性的財務(wù)指標(biāo)，來篩選出優(yōu)質(zhì)公司的股票。

技術(shù)分析是指運(yùn)用圖表技術(shù)和統(tǒng)計指標(biāo)，研究證券價格及成交量的變動模式，并利用這些模式來預(yù)測價格的變動趨勢，以此作為證券投資決策的依據(jù)。市場行為能反映一切信息、股票價格呈趨勢形態(tài)變動、歷史經(jīng)常重演構(gòu)成了技術(shù)分析的三大假設(shè)。技術(shù)分析強(qiáng)調(diào)密切關(guān)注股票價量變化形態(tài)，并通過價格、成交量、時間等要素構(gòu)建各種技術(shù)指標(biāo)，用來判斷股票價格的未來走勢。本文另一條建模思路就是依據(jù)股票價量能反映市場上眾多信息的假設(shè)，選擇近期價格走勢較好、相對投資收益較高的股票。

具體來說，本文的建模思路是：首先，通過基本分析的方法和指標(biāo)篩選出公司業(yè)績強(qiáng)勢的股票（簡稱業(yè)績強(qiáng)勢股）；其次，通過技術(shù)分析的指標(biāo)篩選出近期價格走勢較好、相對投資收益較高的股票（簡稱價格強(qiáng)勢股）；最后，再將兩類分析方法篩選得到的股票進(jìn)行橫向合并，最終得到同時滿足業(yè)績強(qiáng)勢和價格強(qiáng)勢的股票，為下一步的投資決策打下堅實(shí)的基礎(chǔ)。

（二）利用金融計量軟件Stata篩選業(yè)績強(qiáng)勢股和價格強(qiáng)勢股

第一，利用基本分析的財務(wù)指標(biāo)篩選業(yè)績強(qiáng)勢股。財務(wù)分析指標(biāo)包括盈利能力、盈利質(zhì)量、成長能力、償債能力和經(jīng)營效率等五個維度。由于衡量公司財務(wù)質(zhì)量五個維度的指標(biāo)眾多，不可能將所有指標(biāo)都納入到分析框架中一一考察。在這眾多指標(biāo)中，最重要的是公司盈利性和成長性。盈利性和成長性很大程度上決定了公司的價值，從而也決定了股權(quán)價值。因此本文重點(diǎn)關(guān)注盈利能力、盈利質(zhì)量、成長能力這三個維度，盈利能力用每股收益和股權(quán)收益率ROE來衡量，盈利質(zhì)量用每股現(xiàn)金流與每股收益的對比來判斷，成長能力用營業(yè)收入和每股收益的同比增長來衡量。具體操作步驟如下：（1）從國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫下載最新的財務(wù)報表Excel數(shù)據(jù)，利用import excel命令將Excel數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Stata數(shù)據(jù)，再利用strmatch函數(shù)提取年度財務(wù)報表和季度財務(wù)報表，并分別保存；（2）使用年度財務(wù)報表數(shù)據(jù)，利用Stata計算出年度每股收益增長率，利用keep命令保留每股收益最近一年（即2020年）增長超過20%、近3年均有所增長的股票；（3）利用Stata計算出ROE（凈利潤與所有制權(quán)益之比），保留年度ROE最近一年大于15%的股票；（4）利用Stata計算出每股現(xiàn)金流（經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流凈額與總股數(shù)之比），保留最近一年每股現(xiàn)金流比每股收益高20%的股票；（5）使用季度財務(wù)報表數(shù)據(jù)，利用Stata計算出每股收益同比增長率，保留當(dāng)季每股收益同比增長超過50%、上季每股收益同比增長超過40%的股票；（6）利用Stata計算出季度營業(yè)收入同比增長率，保留當(dāng)季營業(yè)收入同比增長超過25%、過去3個季度營業(yè)收入同比增長均超過10%的股票；（7）利用merge命令橫向合并滿足上述條件的股票，并篩選出同時滿足上述條件的股票，得到的就是業(yè)績強(qiáng)勢股。

第二，利用技術(shù)分析的方法和指標(biāo)篩選價格強(qiáng)勢股。技術(shù)分析方法和指標(biāo)五花八門，本文主要關(guān)注以下三個指標(biāo)：股票價格是否在近期創(chuàng)新高、交易量是否增加以及股價相對強(qiáng)度評級指標(biāo)（RS）是否較高。其理由如下：這三個指標(biāo)反映了市場對某一家公司的判斷，即市場投資者用自己手中的“貨幣選票”對所有股票進(jìn)行投資判斷，將各種各樣的信息匯集到股票價格和成交量之中。當(dāng)股價創(chuàng)新高、交易量增加、股票收益相對更好時，表明市場對該公司的發(fā)展前景非?？春?，該公司的股票具有投資價值。具體操作步驟如下：（1）從國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫下載最新個股周收益率數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包括了每只股票自上市以來每周開盤價、收盤價、交易股數(shù)、交易金額、流通市值、總市值、個股回報率等，利用import excel命令將Excel數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Stata數(shù)據(jù)；（2）利用max函數(shù)生成每只股票過去半年周開盤價最大值和周收盤價最大值，保留最新一周股票收盤價高于上述兩個最大值、同時股票交易量增加的股票；（3）利用Stata計算股價相對強(qiáng)度評級指標(biāo)（RS），具體來說，利用prod命令計算過去半年每只股票累積周收益率，利用xtile命令生成累積周收益率的分位數(shù)（按百分位數(shù)計），該分位數(shù)即為RS指標(biāo)，保留RS大于80的股票；（4）利用merge命令橫向合并滿足上述條件的股票，并篩選出同時滿足上述條件的股票，得到的就是價格強(qiáng)勢股。

第三，將業(yè)績強(qiáng)勢股和價格強(qiáng)勢股合并，作為下一步股票分析的基礎(chǔ)。同時滿足業(yè)績強(qiáng)勢和價格強(qiáng)勢的股票并不多，接下來可逐一檢視。首先根據(jù)每只股票的K線形態(tài)來進(jìn)行判斷，盡管所有篩選出來的股票在近期股價都創(chuàng)下新高，但不同股票的K線形態(tài)存在較大差別，剔除那些股價大起大落或一直處于震蕩狀態(tài)的股票，保留那些股價呈現(xiàn)出波浪式上漲趨勢的股票。其次根據(jù)市盈率進(jìn)行初步估值，市盈率是相對估值模型里最常用的估值指標(biāo)，通過市盈率的橫向縱向?qū)Ρ?，大致可以判斷出該股票的估值高低，從而判斷該股票是否存在合適的買點(diǎn)。如果一只股票的市盈率和同行業(yè)均值或行業(yè)龍頭企業(yè)相比已經(jīng)偏高，就表示此時可能也已經(jīng)錯過了最合適的買點(diǎn)，不應(yīng)該買入。值得注意的是，依據(jù)市盈率進(jìn)行分析判斷，沒有絕對的標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)椴煌男袠I(yè)盈利能力和成長性都不同，市盈率大小也不一樣。

四、金融計量軟件Stata在量化投資教學(xué)中的拓展方向

本文是利用金融計量軟件Stata在量化投資中的初步應(yīng)用，主要目的在于選擇出業(yè)績優(yōu)質(zhì)、相對投資收益較高的股票。未來還可以利用Stata軟件在量化投資領(lǐng)域進(jìn)一步拓展，大致研究方向包括如下幾點(diǎn)：

（1）納入更多元化且更有彈性的選股指標(biāo)。例如納入衡量盈利質(zhì)量的扣非凈利潤占比，衡量償債能力的速動比率，衡量經(jīng)營效率的存貨周轉(zhuǎn)率等，還可以根據(jù)不同行業(yè)的異質(zhì)性，對財務(wù)指標(biāo)設(shè)置不同的篩選標(biāo)準(zhǔn)；根據(jù)不同行業(yè)將相對估值指標(biāo)市盈率加入到選股體系。

（2）利用資產(chǎn)定價的研究成果來構(gòu)建選股策略。資產(chǎn)定價比較有代表性的研究包括Sharpe（1964）提出的資本資產(chǎn)定價模型（CAPM）、Fama and French（1993）提出的三因子定價模型、Carhart（1997）提出的四因子模型等[5]。此外，還有數(shù)以百計的論文對各種影響股票收益的潛在因子進(jìn)行了研究（其中最頂尖的研究多數(shù)發(fā)表在金融學(xué)三大期刊上）?？梢越梃b這些研究成果的多因子模型，并結(jié)合國內(nèi)的學(xué)術(shù)研究，提煉出適合我國A股市場的因子，來構(gòu)建選股策略。

（3）利用Stata軟件進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)分析?；跁r間序列分析中的AR模型或ARMA模型等預(yù)測未來GDP的變化情況，從而有助于判斷大盤的未來走勢。

（4）利用更多的技術(shù)指標(biāo)來判斷交易時機(jī)。通過個股日收益率數(shù)據(jù)，利用Stata軟件構(gòu)建技術(shù)分析流派常用的MACD、KDJ、RSI等指標(biāo)，并結(jié)合圖形，來判斷個股的交易時機(jī)，是否出現(xiàn)合適的買點(diǎn)或賣點(diǎn)等。

五、結(jié)束語

本文基于證券投資基本分析和技術(shù)分析的理論基礎(chǔ)，使用上市公司財務(wù)報表數(shù)據(jù)和周個股收益率數(shù)據(jù)，利用Stata編寫程序，篩選出同時滿足業(yè)績強(qiáng)勢和價格強(qiáng)勢的股票，從而為下一步投資決策奠定了基礎(chǔ)。相比于多數(shù)量化投資使用Matlab或Python軟件進(jìn)行操作，本文是利用金融計量軟件Stata進(jìn)行量化投資的初步應(yīng)用，未來可以在該研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行進(jìn)一步拓展和深化。例如，使用更多元化、更有彈性的選股指標(biāo)，使用CAPM、三因子模型或多因子模型來實(shí)現(xiàn)選股策略，利用時間序列分析模型來預(yù)測未來GDP等宏觀經(jīng)濟(jì)變量，利用MACD、KDJ、RSI等技術(shù)分析指標(biāo)來輔助擇時交易等。