量化投资步骤模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇量化投资步骤，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

但说起对冲基金，很多人还是不可避免地联想到“量化对冲”、“程序化交易”等相关词汇。那么这些概念之间到底有怎样的关联呢？是不是对冲基金一定要采取对冲或量化投资呢？

并非所有对冲基金都采取对冲手段

顾名思义，对冲基金给人印象是运用对冲工具对冲风险的基金。但是，实际上并非所有对冲基金一定都采取对冲手段。对冲基金相对于传统的公募基金而言，主要是在基金结构方面的区别。

一般来说，对冲基金具有以下特点：

第一，受更少的监管。国内的公募基金要求每季度披露季报，公布基金仓位和重仓股等核心信息，基金投资范围也受到严格的控制。至今我国还没有一只投资商品期货的公募基金，去年底成立的嘉实绝对收益策略是国内目前唯一一只可投资沪深300股指期货的市场中性策略的公募基金。而私募基金可以不公开任何与投资相关的信息，投资范围也广泛的多。

第二，更长的封闭期。国内的对冲基金通常在成立后的半年内处于封闭期，不能申购赎回，或者只许申购不准赎回。此后，走信托通道的产品每月开放申购和赎回，而走公募基金专户或是公募基金子公司的产品每季度才开放一次申购和赎回。降低流动性是为了减少申购与赎回对基金运作的不良影响，有利于保护投资者的收益，有助于基金经理的投资运作。

第三，收取业绩提成。公募基金的收费主要是前端认购费和固定管理费，而私募基金除了这两部分外通常还收取20%的超额业绩提成。有些业绩出色且有溢价能力的对冲基金甚至收取30%的业绩报酬。

第四，偏向于绝对收益的投资方式。我们都知道，公募基金的比较基准往往是沪深300等大盘指数，基金经理的考核通常是同类基金排名。这就是所谓相对收益型的业绩导向。而对冲基金的业绩基准通常是定期存款利率。由于基金管理人为了获得更高的业绩报酬，所以更在乎基金的绝对收益水平，而不是相对大盘指数的相对收益或是业绩排名。这种绩效方式就会引导基金管理人在投资方式上更偏向于绝对收益的方法，能采用对冲工具的可以进行风险敞口的对冲，不运用对冲工具的也会通过调节仓位来控制基金净值的下行风险。

并非所有对冲基金都采用量化投资

量化投资强调的是在投资的过程中加入定量化的方法和手段。

传统的股票型基金经理在投资的过程中更多的是依据自己对宏观经济、行业发展趋势以及企业经营状况的主观判断。虽然在做决策前基金经理也阅读了大量数据，但这些数据转换为投资决策是在人脑里完成的。这个决策过程涉及到很多定性的判断，模糊的处理，是一个非量化的决策过程。

而所谓量化投资就是尽可能将决策过程模型化、可视化、透明化。在模型化的过程中，势必会引入不少定量的方法，用到很多金融、经济、数学以及统计等学科的工具和手段。

举个简单的例子，我们注意到股票市场的投资者对于经济同步数据是比较敏感的。比如，制造业采购经理指数（PMI）如果在50%以上表明经济处在扩张区间，越高反映经济发展得越乐观。此时，主观投资者会在参考PMI当期数值、前期数值以及市场预期值后综合来判断是否该介入购买股票，而量化投资会设一个硬性的标准，比如PMI创出近3月新高即买入股票，或是PMI超过55%才买入股票等等规则，一旦事先设定的规则触发就形成了交易信号。

篇2

北京时间12月13日凌晨，美联储麾下联邦公开市场委员会（FOMC）决定，推出新一轮量化宽松的货币政策（QE4），以解决正面临“财政悬崖”巨大挑战的美国经济可能陷入长期低迷的问题。当天的12月会议纪要显示，在“扭曲操作”到期之后，美联储将每月购买450亿美元的美国国债。综合此前QE3计划下每月400亿美元住房抵押贷款证券购买规模，在2013年一段时期之内，美联储每月购买资产总额将高达850亿美元，以支持金融市场和经济复苏。美联储还表示，将维持0?0.25%的低利率不变，直到失业率下降至6.5%。

虽然美国的决定让我们颇感意外，但细想之下，其不过是“另一只早晚要落地的靴子”。

无论如何，QE4计划都会给本已复杂的国际经济形势带来更复杂的变数，特别是像中国这样的新兴市场国家，政府和企业在决策时不得不面对随时而至的新难题。

政策指向失业与通胀

2012年9月13日，美国推出QE3。之后的几个月内，美国的经济和就业缓慢恢复，家庭消费支出和房地产业的数据有所改善，但失业率依然呈上升趋势、企业固定资产投资下降，去除能源价格变化带来的短期波动这一因素，通胀率低于美联储货币政策委员会的目标，长期通胀预期平稳。但全球金融市场萎缩使美国经济前景仍面临下行风险。为此，美联储调低了2012?2015年美国经济增长预期。

为了增加就业水平，保持价格稳定，在美国财政政策几乎被“冻僵”的前提下，美联储只好出笼QE4，不得不继续在QE3的基础上通过购买债券的方式，向市场注入流动性。

本轮量化宽松政策的具体措施包括：每月继续增加购买机构住房抵押贷款证券400亿美元，每月购买长期国债450亿美元；将以上业务所得的利息再投资于住房抵押贷款证券，并继续持有美国国债。美国政府希望以此来保持较低的长期利率，支持住房抵押贷款市场，营造更加适宜的金融大环境。由此可见，QE4不过是规模更大的QE3，亦即“加强版”的QE3。

与前三轮量化宽松政策不同的是，美联储此次还公开了量化宽松政策的两项前提条件，即失业率和通货膨胀率水平。只要失业率仍然高于6.5%，未来1至2年的通胀率水平不高于2%的目标水平0.5个百分点以上，且长期通胀预期稳定，联邦基金利率将保持在0?0.25%的水平。

两项前提条件的公布说明，美联储的货币政策方向是促进就业和保持较低的通货膨胀率，舆论普遍据此预测美联储未来的政策变化将关注失业和通货膨胀率两项指标。这有利于美联储锚定公众预期，增强货币政策的有效性。

短期资本可能再次流入

美国施行QE4，将会带动新一轮的全球货币量化宽松，中国可能再次面对“货币洪水”到来的局面。

在新一轮货币宽松政策的刺激下，如果美国企业投资和家庭支出真如美联储期望的那样得到恢复，那么，美国经济的复苏就有了坚实的基础。如果扩大的流动性进入实体经济部门，此轮政策不仅有利于美国经济的复苏，也有利于世界经济的复苏。由于美国经济的复苏将通过收入效应提高对中国进口产品的需求，进而有利于中国的出口。

但是，如果QE4释放出的流动性没有如预期那样进入美国实体经济，那么，美国就会面临流动性过剩，这些过剩的流动性出于逐利的目的就会流到资本回报率较高的新兴市场国家，也就是说，中国等新兴市场国家将可能面临短期资本流入的局面。

为稳定经济增长，中国的货币政策目前比较宽松，中国人民银行主要以逆回购的方式向市场投放流动性。美国和其他强经济体的量化宽松政策将会破坏中国原有的宏观调控计划和步骤，并因为短期资本流入而带来通胀压力。

即将到来的2013年，中国将面临“投资趋稳、消费趋软、出口趋缓”的态势，中国经济增长放缓的压力增加。

QE4引致的短期资本流入和对外贸易顺差将使中国外汇市场出现“外汇供大于求”的现象。目前，中国外贸顺差虽然缓慢下降，但在以加工贸易为主的贸易结构下，还会在较长时期内保持贸易顺差，如果QE4引致短期资本流入，人民币将继续面临升值压力。

在此情况下，如果央行仍偏好人民币汇率稳定，将不得不继续干预外汇市场，增加外汇占款，为维持货币供给量的稳定，继续采取冲销政策；如果央行倾向于人民币汇率市场化，人民币将会持续升值，这将进一步“邀请”短期资本流入，届时，中国货币政策受外部经济环境影响，将呈现出较大的波动性，不利于央行维持较低的通货膨胀率，也不利于建立中央银行的公信力。

美国推出QE3前后，曾推动大宗商品市场在9月出现了一波延续近一个月的强势行情。QE4的推出，对市场的刺激作用可能会相对减弱。以原油为例，页岩气革命使美国能源出现了独立性趋势，美国对于外部石油的需求已大大减少，这有力地遏制了国际原油价格因美元走弱而大幅上涨。此外，中国企业由于“去库存”和减少过剩产能的压力，对外部需求的压力逐步减小，QE4通过商品市场给中国企业带来的成本压力有限。这也间接说明，QE4背景下，中国面临的输入型通货膨胀压力主要来源于短期资本流入。

篇3

一、问题的提出

本文首先对风险投资项目风险产生的机理进行科学诠释，其次，通过构建科学指标体系从而使投资者在项目选择过程中避免由于信息不充分带来损失。

从风险投资行为整个过程分析（如图1），了解并解决两个主要环节的信息不对称问题对于保障投资者的利益至关重要。其中第一个关键环节主要是风险投资者与风险投资家（风险投资机构）的信息不对称问题。第二个关键环节主要是风险投资家（风险投资机构）与风险企业（或者是备选项目）之间的信息不对称问题。

如何解决第一层委托――关系，很多专家（南立新，2002；杨艳萍，2003；乔桂明，2004；应瑞瑶，2004；黄孝武，2002）借鉴国外风险投资公司的成功经验，提出在我国建立合伙制有限责任公司的风险投资公司运行机制解决第一层次的委托――矛盾。这种公司治理模式已经得到一致认可并且在实践中逐步推广。

第二层委托――关系中，如何合理确定对象（或者项目）是保障风险投资资金得到预期回报的重要环节，是本文研究的重点内容。

本文依据风险投资的特点，结合德尔菲法、层次分析法以及主成分分析法，提出一种针对风险投资项目评价的主客观权重法。运用这种方法对风险投资项目进行决策，不仅可以防范决策者主观臆断，而且注重吸收风险投资专家的经验，对项目风险进行客观地识别和量化，从而对诸多备选项目进行优劣排序。

二、本文中项目风险量化模型的基本假设

为了研究方便，消除歧义理解，本以下假设：

（一）假设风险投资家和风险企业家都是风险中性的

（二）假设各投资决策的使用效果是不可观测的，但是可以进行估计

（三）风险量化模型必须遵从经济计量模型中建模的基本原理，考虑模型的综合性、通用性、简洁性和可操作性等基本要求

（四）风险投资公司存在行业偏好情况外，各个备选方案竞争环境公平、透明

三、风险投资多项目抉择模型――原理和方法

本文构建的模型：Ri=δi /Vi

其中：Ri为第i个风险投资项目风险收益系数；δi为第i个风险投资项目风险程度值；Vi为第i个风险投资项目收益值指标系数。

R值越小越好。相同风险程度的不同项目，收益系数越大，对应的R值越小，项目相对越好；相同收益系数的不同项目，风险越小，对应R值越小，项目越好。

（一）风险程度值δi的计算

为了很好的度量项目风险程度δi，运用层次分析法，把项目的风险影响因素分为四层处理。它们是：目标层；制约因素层；制约子因素层和备选方案层（或称为措施层）（如图2）。其中，项目风险评估指标体系中指标数值由专家一次性打分后，运用加权平均法确定。指标对应权重向量确定方法是由专家组成员运用Delphi法经过2到3轮形成一组一致性的判断矩阵，然后运用方根法求出判断矩阵特征向量作为指标对应权重向量。

风险程度值δi的计算方法，大体可以分为五个步骤。

步骤1：建立制约因素、子因素评判等级和相应的评语集

由图2构建的层次分析模型，项目风险主要由{U1，U2，U3，U4，U5，U6，U7}等七个方面的制约因素确定。而U1（政策风险）取决于U11国家政治经济环境和U12项目与政策法规的相容度两个子因素。记为：

U1={U11，U12}

将每个制约子因素按照实际可能情况分为5个等级，每个等级代表不同的情况。各个因素等级按照影响评判对象的趋势一致原则来排列，选择使投资风险程度由低至高的顺序排列。风险影响因素对应评语集：

V=（1，2，3，4，5）

如“企业营销能力”这一因素等级按照“强、较强、中、稍低、低”排列。如果企业营销能力等级对应“强”则对应的评语应该为1，如果企业营销能力等级对应“较强”则对应的评语应该为2，如果企业营销能力等级对应“中”则对应的评语应该为3，企业营销能力等级对应“稍低”则对应的评语应该为4，企业营销能力等级对应“低”则对应的评语应该为5。评语值越小，代表风险投资项目该领域的风险也较小，相反，则代表较大风险。

步骤2：确定制约因素、子因素指标值

确定制约因素指标值是指根据项目风险因素实际情况，由专家给定相应指标数值，然后对评判结果进行加权统计得到各因素对应指标值bij。

bij=bij1×1+bij2×2+bij3×3+bij4×4+bij5×5

bijk的值以参评专家中认为因素uij属于uijk等级的人数除以参加评判的总人数所得到的商数（即进行归一化处理）确定。bij值介于1～5之间。bij值越接近5，代表风险越大；bij值越接近1，代表风险越小。这种确定指标值的方法不仅可以考虑各个专家的专业判断倾向，而且顾及到专家判断的集中趋势，参考价值更大。

步骤3：确定各个制约因素、子因素权重向量集

制约因素与制约子因素权重向量是用来衡量影响项目风险诸因素相互比较相对重要程度的。本模型首先必须构造项目因素两两比较的判断矩阵，由专家团采用Delphi法经过2～3轮投票完成，采用9/9～9/1比例标度构造判断矩阵更接近实际情况。即两因素比较同等重要值为9/9；稍微重要9/7；明显重要9/5；强烈重要9/3；极端重要为9/1（侯岳衡（1995）和何（1997）），其次求解判断矩阵对应特征向量即为项目因素对应权重向量。

根据各个备选方案在制约子因素的条件下两两因素的比较重要程度，给出U11和其他制约子因素比较的判断矩阵（记作A11）。

其中，a11ij是指第i方案和第j因素与制约子因素U11比较重要程度。若第j方案与第i方案比较，得到判断值为a11ij＝1/a11ij，a11ij＝1（i＝1，2，……n；j＝1，2，3，……，n）。

依次类推，分别给出Uij和其他制约子因素比较的判断矩阵Aij，i＝1，2，……，7。

方根法是近似计算各个判断矩阵的最大特征值和特征向量最简洁的方法。下面以A11的特征向量计算过程说明方根法使用原理。

（1）计算判断矩阵每行所有元素的几何平均值

从而得到ω11＝（ω111，ω112，ω113，……，ω11n），为所求特征向量的近似值，也就是考虑制约子因素U11时对应各个备选项目的排序向量。

目标层对于制约因素层判断矩阵A的特征向量为λ：

λ=（λ1，λ2，λ3，λ4，λ5，λ6，λ7）

步骤4：确定各个制约因素相对项目方案指标向量值

U1对应各个项目方案的指标值为b1：

依次类推，计算出U2、U3、U4、U5、U6、U7的对应指标值。

步骤5：确定各个方案风险程度向量值δ

其中，δ中包含了n个备选风险投资方案对应的风险程度指标值。

（二）确定备选方案投资收益系数Vi

备选风险投资方案投资收益利用项目财务指标度量评价。首先计算各个投资项目未来报酬总现值TPVi和风险投资初始投资资本总量Ci。其次，利用现值指数法求出收益值指标系数Vi：

在计算TPVi指标时，贴现率的确定至关重要，不同阶段进入风险投资项目肯定会要求一个不同的收益率。风险补偿率的问题，方英（2003）和王立国（2003）等，进行了详细的分析研究，图3是不同时期贴现率的研究结论。

对于贴现率采用平均贴现率为计算TPVi值各个时期的贴现率参数标准。而项目投资成本Ci是比较容易得到的数据。然后利用Vi=TPVi/Ci计算出项目投资收益系数Vi。

（三）考虑风险和收益的最优投资项目的排序

根据项目风险与收益匹配的原则，用公式Ri=δi /Vi计算综合投资风险与收益的项目得分值，对各个备选项目进行客观、科学排序，从而确定备选项目的优先选取顺序。

四、模型实证分析

在实际调查过程中发现，风险投资公司在项目选择方向存在行业的偏好，所以本实证研究以江苏省2003年度申报科技型中小企业技术创新基金的光电一体化行业为例对模型的可靠性进行论证。

研究对象由江苏省2003年度光电一体化申报创新基金所有项目构成。其次，确定样本。对98个申报项目进行编号（按照先后次序编号），按照随机抽样的原则，利用随机数字表从总体集合中选取了10个项目组成样本。包括编号为43、55、56、27、16、07、77、26、50、20的项目单位组成样本集合。

利用介绍方法，确定项目收益指数Vi以及综合的风险收益系数Ri=δi /Vi，从而对备选方案进行排序。项目风险收益指标由小到大的顺序为R27，R50，R55，R16，R77，R26，R7，R20，R43，R56。（如表1项目风险收益值计算表）

五、结论

篇4

电网工程项目后评价，指的是项目建成投产并稳定运行1～2年后对项目建设的目的、实施过程、效益和影响等进行全面系统的分析和总结，是项目建设周期的最后一个重要环节。为保证项目投资效益的提升，全面了解项目全生命周期实际情况与预期情况的差异，电网工程项目亟需进行科学有效的后评价。作为影响项目后评价效果的后评价方法，其选择的合理性对于系统、客观、准确分析项目评价工作具有重要的意义。因而，如何合理选择与电网工程项目评价目标相匹配的后评价方法是一个需要研究的重要课题。

本文在前人研究的基础上，运用云重心评价法计算项目综合得分及偏离度，进而评价该项目实施全过程情况，找出亟需改善的工作，以优化项目，提高企业的决策水平和投资效益，指导未来项目的建设规划。

1 项目后评价方法研究现状

在后评价方法选择上，Satty最先提出可以运用层次分析法，将定性指标量化，对多准则问题方案进行排序，从而选出最优方案。此后，不少学者对其进行了改进。如郑燕首次在后评价工作中引入梯度理论指导指标的选取工作，将层次分析法和熵权法结合，构建出一种新的变结构权重模型。Palcic I构建了基础设施评价指标体系，并在层次分析法的基础上，对其权重再次进行加权处理，得到指标体系最终的权重。宋连峻等人认为层次分析法无法衡量人为判断的模糊性，建议在层次分析法中引入三角模糊函数，构建矩阵调整因子，以提高电网项目后评价结果的可靠性。王春艳利用工程成功度判断准则对原有电网系统后评价指标进行补充、完善，并运用模糊理论改进层次分析法计算指标权重，最后结合实际案例对电网项目做出总体评价。

作为我国电网工程项目后评价分析主流方法的模糊层次分析法，在应用上存在以下不足：

（1）表达模糊性的隶属函数只是用定性推理方法获得，从而成为精确的隶属函数，扼杀了事物模糊的本质。

（2）权重方法的确定上仍旧以层次分析法为主，具有较大的主观随意性。

2 电网工程项目后评价指标体系

根据《国家重点建设项目后评价暂行办法》和《大中型项目后评价研究报告》，项目后评价内容包括实施过程评价、经济效益评价、影响评价、目标和持续性评价等4个方面。根据电网工程项目的特点和建设实施运营的全过程，将其后评价指标体系分为包括前期投资决策评价、项目实施准备工作、项目建设实施过程、项目运营情况、项目效果和效益情况、影响评价、目标和持续性评价等七个一级指标，并在一级指标下设立了若干二级指标和三级指标。

3 基于云重心的综合评价方法

现有的评价模型分为定性分析方法和定量分析方法两种类型，而常用的评价模型包括专家打分法，成功度评价法，逻辑框架法，模糊数学方法，灰色系统法，可拓物元分析法和云重心法等。

因电网工程项目后评价体系中 定性的指标较多，需要通过一个合理的方法将专家对指标的评语进行量化转换。云重心评价方法通过量化评语区间，将各指标的实际情况反应于期望值和熵值中，分析每个指标的偏离度辨识各项工作与理想状态之间的差距，以找出项目亟需解决的问题，帮助优化项目。

云重心评价模型的基本原理主要是将难以量化的定性指标进行量化转换，并算出各指标状态值与其理想状态值之间的偏离程度，进而找出该项目在实施全过程中的问题。运用云重心评价项目的步骤如下：

（1）构建评语集，划分区间

V=（V1，V2，V3，V4，V5，V6，V7，V8）（很差，差，较差，一般，较好，好，很好，非常好）。其中，非常好即理想状态。本报告将评语集分为8个等级，假设其均匀分布在[0，1]区间上，而根据云计算中的期望值公式和熵值公式，具体评语的期望值和熵值见表1。

步骤六，归一化后计算云重心的偏离度为：

θ331=0.3355×0.3+0.4840×0.3+0.4391×0.4=0.4215依照步E一至六，层层推进，可得一级指标u1，u2，…，u7的偏离度依次为：0.0937，0.3125，0.3187，0.2875，0.4125，0.3125，0.4375。对照表2，这七个指标偏离度对应，评语集、期望值、熵值见表3。

根据表3计算数据可以看出：项目前期投资决策评价为“非常好”，项目实施准备工作、项目建设实施过程、项目运营情况和项目影响评价的评语值为“好”，而项目效果和效益情况以及项目目标和可持续评价的评语值为“较好”，说明项目效果和效益情况以及项目目标和可持续发展方面还有待提升。

在表3的基础上，结合步骤二至六，最后可得该项目的评价偏离度为0.3817，根据偏离度对应的区间，对于所评价的后评价项目的评判结果进行分析，在八个评语区间中，该后评价项目的评语值为“好”。说明该电网工程项目立项时的各预期目标的实现程度较好，项目的执行过程规范，所发挥出来的效益和影响十分良好。

5 结论

传统的电网工程项目后评价在确定权重的时候，往往易受主观因素的影响，忽略了部分指标之间的关联性，这类权重计算方法直接影响到项目后评价结果的可信度；在综合评价大部分都是适用于项目之间的排序选优、简单系统的评价，或者需要大量数据作为基础数据才能够进行分析，在一定程度上与电网工程项目的评价目标有所偏差。

而本文基于云重心的后评价模型可以通过每个指标的偏离度辨识各项工作与理想状态之间的差距，同时能够比较各项指标的偏离度找出项目亟需改善的工作，并反馈到待建项目中，有效评价已建项目，指导待建项目，便于提高项目决策管理水平和投资效益，对电网工程项目实践具有重要意义。

参考文献

[1]Satty，T.L.Mathematical modeling of dynamic decisions，Priorities and hierarchies with time dependence，Mathematics and computers in Simulation，1997（21）：352-358.

[2]郑燕.电力投资项目后评价研究及应用[D].北京：华北电力大学，2006.

[3]Palcic I.Analytical Hierarchy Process as a tool for selecting and evaluating projects[J].International Journal of Simulation Modelling，2009，8（01）：16-26.

[4]宋连峻，徐志勇.电网项目后评价研究――基于改进模糊层次法[J].技术经济，2009，28（10）：52-54，119.

[5]王春艳.电网建设项目后评价指标体系研究[D].南宁：广西大学，2013.

[6]马丽云，施泉生.基于云重心理论的供电企业安全评级方法[J].华东电力，2011，39（08）：1370-1373.

作者简介

周明，男，湖北省荆州市人。学士学位。现为国网湖北省电力公司高级工程师。研究方向为电网投资管理。

篇5

数量化投资（以下简称量化投资）作为一种新兴的投资方法出现于20世纪50年代，千禧年后蓬勃发展，截至2008年，该类投资基金占美国证券市场份额的30%。

近年来，量化投资在中国渐渐引起重视，光大保德信基金、上投摩根基金、嘉实基金、中海基金、长盛基金、华商基金和富国基金等，先后推出了自己的量化基金产品。不少基金公司国内外广揽数量化投资人才，一股“量化基金”的热潮悄然掀起。

正如定性投资的偶像巴菲特一样，量化投资领域的传奇人物为詹姆斯 西蒙斯。据统计，詹姆斯 西蒙斯管理的大奖章基金从1989到2006年的平均年收益率高达38.5%，净回报率超过股神巴菲特（他以连续32年保持战胜市场的纪录，过去20年平均年回报达到20%），即使在2007年次债危机爆发当年，该基金回报都高达85%，西蒙斯也因此被誉为“最赚钱基金经理”，“最聪明亿万富翁”。与巴菲特的“价值投资”不同，西蒙斯依靠数学模型和计算机管理着自己旗下的巨额基金，他称自己为“模型先生”。西蒙斯几乎从不雇用华尔街的分析师，他的文艺复兴科技公司里坐满了数学和自然科学的博士。用数学模型捕捉市场机会，由计算机做出交易决策，是这位超级投资者成功的秘诀。（上海金融学院国际金融研究院 鹿长余）

截至2009年6 月30 日，中国定量投资规模总量大约187 亿元，在全部基金管理规模中占比仅0.6%。可以说量化投资在中国目前还是一块需要开垦的处女地，可以预期的是，量化投资在中国发展前景广阔。

什么是量化投资呢？“通过信息和个人判断（using information and judgment）来管理资产为基本面投资或者传统投资，如果遵循固定规则，由计算机模型产生投资决策则可被视为数量化投资。” ――Fabozzi《Challenges In Quantitative Equity Management》

与传统投资相比，量化投资的优越性主要来自两个方面：其一，现资组合理论强调通过多元化投资组合消除非系统性风险，以实现降低风险的作用。但实际上由于人的视野和精力都相对有限，基金经理或研究员不可能进行大范围的股票甄选和高频率的验证测算，形成的投资策略得不到宽度、广度上的肯定，难免形成一孔之见。靠人力甄选得到的投资组合很难达到最优化配置，无法确保在风险管理和利润追求上的投资目标。而量化投资的视角更广，借助计算机高效、准确地处理海量信息，更广泛地寻找和验证投资机会，消除投资组合配置的局限性。其二，行为金融学认为，投资者是不理性的。任何一个投资个体的判断与决策过程都会不同程度地受到认知、情绪、意志等各种心理因素的影响。基金经理和投资研究员在一段时间跟踪某只股票之后，由于时刻关心股价的表现和基本面的变动，可能出现不同程度的情感依赖，“和股票谈起恋爱”。即使出现了下跌趋势，也可能因为过度自信、抵制心理等不理性的分析出发点而导致投资、荐股时的行为偏差。而量化投资依靠计算机配置投资组合，克服了人性弱点，使投资决策更科学、更理性。

简单的说，量化投资是快速高效、客观理性、个股与组合并重、收益与风险并重的投资方法。

量化投资的一般步骤如下：

数据化模型构建组合

1、 数据化：主要任务是把众多纷繁复杂的数据整理分类归纳成有用的数据；

2、 建立模型：给定一个策略，选择合适的模型预测收益与风险，选择最好的策略建立模型；

3、 构建组合：根据预测结果按照规则选择对象构建组合；

最后我们来看下专业金融人士对量化投资的一些看法。

嘉实基金公司的王永宏博士介绍，定量投资和传统的定性投资本质上是相同的，二者都是基于市场是非有效或弱有效的理论基础，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和主观判断，而定量投资管理则是“定性思想的理性应用”。定量投资的核心投资思想包括宏观周期、估值、成长、盈利质量、市场情绪变化等等。

俗话说，“条条大路通罗马”。巴菲特与西蒙斯的投资理念与成功，说明投资没有一定之规。

以巴菲特为代表的一类投资家认为，“现实世界是极为复杂的，经验与思考才是财富制胜之道”。因此，其成功的关键，不是顶级的科技，而是对市场的理解、洞悉和不随波逐流的勇气，即以“人”的因素造就财富的增值。

西蒙斯代表的一类投资家则被看作是推论公式、信任模型的数学家。他们利用搜集分析大量的数据，利用电脑来筛选投资机会，并判断买卖时机，将投资思想通过具体指标、参数的设计体现在模型中，并据此对市场进行不带任何主观情绪的跟踪分析，借助于计算机强大的数据处理能力来选择投资，以保证在控制风险的前提下实现收益最大化。

目前量化投资观念也在中国兴起，量化产品正开始萌芽。新发行的嘉实量化阿尔法基金就是量化投资产品，其试图将投资专家的锐利洞悉和数学家的严格客观进行整合，在基本面分析的基础上，提炼出产生长期超额收益的投资思想，借助计算机系统强大的信息处理能力构建定量模型及投资组合，并根据市场变化趋势及时动态调整，加上基金经理严格遵守纪律性投资法则，使该基金在融合定性投资思想精髓的同时，能够规避基金经理个人情绪对组合的影响，有效克服人性弱点，力争取得长期、持续、稳定的超额收益。

富国基金另类投资部总经理，前巴克莱（BGI）大中华主动股票投资总监李笑薇认为量化投资的核心仍是“人脑”。尽管量化投资在海外发展已有30 余年。由于种种原因，目前这一投资方式在中国尚处起步阶段，对于量化投资也存在诸如“量化就是模型决定一切”、“量化是完全由计算机选股”等较片面的认识。李笑薇表示，量化投资的核心是模型设计，“模型决定一切”的说法只能说是部分正确。当一个模型已经设计建设好之后，模型所产生的交易单的确需要严格执行，只有在特殊情况下才能对其进行修改。

但量化投资的核心是模型的设计和建设。而人脑无疑是这一过程中的关键。人对市场的理解，对模型构建的了解，对模型在市场中应用的经验，是搭建一个完美“黑匣子”的最关键。“只有模型设计和建设得好，投资业绩的把握才会增加。”李笑薇表示。

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量化宽松的根源国际金融危机以来，为应对金融危机带来的经济衰退和严重的失业，按照传统的办法，各央行可以降低基准利率，调节货币供给量，影响消费和投资，扩大社会总需求，最终刺激经济，促使经济的增长和失业率的下降。这也就是常规的货币政策的传导机制。但当经济体陷入了流动性陷阱后，传统的货币政策的传导机制将受到阻碍，中央银行将难以通过传统货币政策来实现宏观调控目标。

流动性陷阱最早由凯恩斯提出，所谓流动性陷阱，是指当一定时期内利率水平降低到不能再低时，人们就会产生利率上升而债券价格下降的预期。货币需求弹性就会变得无限大，即无论增加多少货币都会被人们储存起来，而不会被用于消费和投资。由于政策利率是名义利率，其下限为零，中央银行无法将政策利率下调至低于零的水平。而当政策利率下调后所增加的货币供给量仍不足以改变货币需求时，政策利率就失去了对市场利率的影响作用，进而失去对投资和消费的调控功能，因此当一个经济体陷入流动性陷阱后，则以政策利率为主体的价格型的货币政策工具失效。

在2008年全球经济危机爆发前，很多国家的利率就长期维持在低水平。危机爆发后，各国央行的第一举动就是通过调低准备金率和再贴现率调低市场利率。英格兰银行、美联储等都将利率调至趋于零的水平，但是经济仍没有回暖的迹象。面对银行倒闭，企业破产，投资萎缩，消费减退的形势，各国的利率却早已降至不能再降的地步。可以说，此时，传统的货币政策工具已对振兴经济爱莫能助了。因此必须采用一种新的方式，通过数量型的货币政策来应对新的难题，即量化宽松。

量化宽松所谓量化宽松，是指中央银行在实行零利率或近似零利率政策后，通过购买中长期债券，增加基础货币供给，向市场注入大量流动性的干预方式。它的原理就是央行通过公开市场操作，向银行体系注入超额资金，让基准利率维持在零，从而为经济体系创造新的流动性，以鼓励消费和投资，最终促进经济增长和就业。正如弗里德曼所称，量化宽松实质就是“央行派出直升机从空中撒下钞票”。结合上述定义，量化宽松具有如下特点：①该措施实施的主体是中央银行，即货币当局。②实施的背景是利率为零或接近于零。③采取的方法是购买国债等中长期债券。④目的是增加基础货币供给，提升市场流动性。

（1）伯南克与量化宽松美国的货币政策的实施历来与美联储主席的个人风格有密切关系，伯南克用自己二十年的理论成果，重新审视当下经济危机，力排众议制定通货膨胀指标，处理资产泡沫，以激进的方式进行风险管理。他的主要理论观点是：强大的金融市场和信贷市场和实体经济之间可互相促进，实现经济繁荣。在理论的指导下，伯南克详细列出了美联储应对金融危机。

即量化宽松的步骤：①将联邦基金利率降到零。②在很长一段时间内始终把短期利率的控制在较低的水平，或者是承诺无限量地购买国债直至国债收益率下降为止。③同时使用宽松的货币政策和财政政策，例如在减税的同时提高货币发行量，这样就不会导致政府财政赤字的增加。

（2）对量化宽松货币政策的评价总体上，量化宽松货币政策的主要起到了以下几个积极作用：一是向陷入资金困难的银行提供充足的流动性，救助濒临破产的金融机构，防范系统性金融风险，维护金融稳定，并支持金融体系，鼓励银行放货。二是使利率、特别是长期利率保持在低位，有利于降低企业贷款成本，并促进消费，从而推动经济复苏；三是避免通货紧缩预期，甚至通过产生通货膨胀的预期，降低实际利率，从而避免经济进一步紧缩。四是购买金融机构和社会民众的有价证券，直接向市场注入大量流动性，有效化解市场流动性不足的问题。

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招商行业领先基金是一只主动管理的股票型基金。投资限于具有良好流动性的金融工具，包括股票、债券、货币市场工具、权证、资产支持证券及法律法规或中国证监会允许基金投资的其他金融工具。股票主要投资于景气回升或受益于国家政策导向而成长前景良好的相关行业的资产比例不低于基金股票资产的80％。

博时信用债券

综合评价

博时信用债券A/B基金是博时旗下第12只开放式基金，属于二级债基。信用产品的投资比例占到整体债券投资比例的80％。适当情况下可参与一级市场新股申购以及二级市场的股票投资，立足于在保证债券市场收益的基础上强化组合回报。博时信用债券投资对象灵活，在一定程度上满足了稳健型投资者组合中低风险资产的配置。

富国优化强债

综合评价

富国优化强债是富国基金旗下第三只债券型基金，该基金为可投资二级市场股票的偏债型基金，其中不低于80％的基金资产投资于债券类及其他同定收益类金融工具，不高于20％的基金资产进行新股申购和股票市场投资，还可以在规定范围内投资于新股申购或增发新股。二级市场股票和权证等。富国基金为《中国证券报》2008年度金牛奖基金公司，拥有一支明星固定收益投资管理团队。

2009年以来，富同基金旗下两只债券型基金富国天利增长债券和富国天十强化收益按照复权单位净值增长率统计，分别实现收益3.72％和3.40％大幅高出同类0.91％的平均水平，业绩表现抢眼。

申万巴黎消费增长

综合评价

申万岜黎消费增长是一只股票型基金，其股票资产的配置比例为60％～95％。重点投资于拉动经济增长过程中充分受益的消费范畴行业，投资于具有良好财务状况、较高核心价值与估值优势的优质上市公司。

中海量化策略

综合评价

中海量化股票资产的比例为基金资产的60％～95％，是一只股票型基金。该基金采用数量化分析方法对股票进行分析和筛选，基于数量模型来配置行业权重。量化投资的优势在于，其决策主要依据数据和模型做出，可以减少投资过程的非理性因素，而且强大的信息处理能力能捕捉更多的投资机会，然而任何模型都不能完全模拟市场，全程量化选股替代人为主观判断，这对模型的有效性有较高的要求，且会使操作过于僵硬。

该基金在具体操作过程中需要管理者在模型判断和主观判断间寻求一个平衡点，这也是其取得较好业绩较为关键的一点，而另一个关键点便是模型设计的合理性。

广发聚瑞

综合评价

广发聚瑞基金是一只股票型基金，股票资产占基金资产的60％～95％。该基金通过自上而下的“主题投资分析框架”，通过主题挖掘、主题配置和主题投资三个步骤，挖掘受益于中国经济发展趋势和投资主题的公司股票，通过定量和定性相结合，筛选出主题特征明显、成长性好的优质股票构建投资组合。

纯粹的主题投资和传统的价值投资相比，具有更大的灵活度，可操作性也比较强，但也蕴含着更太的风险，而该基金将挖掘主题机会和考察个股特性相结合，体现了灵活而稳健的特征。

汇丰晋信大盘

综合评价

汇丰晋信大盘是一只股票型基金，股票投资比例为85％～95％。属于高风险基金，是较为典型的牛市品种。在投资目标上，该基金将不低于80％的股票资产投资于国内A股市场上具有盈利持续稳定增长、价值低估、且在各行业中具有领先地位的大盘蓝筹股票。汇丰晋信基金公司成立于2005年，目前管理着65亿元资产，旗下有5只基金，包括股票型、混合型和债券型，产品线有待进一步完善。

上投摩根纯债

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不惜在任何方面投资以创造时间

从投资观点来看，我们最不应该吝啬的就是对时间的投资，具体来讲就是在工具、体力、变化、知识、手法5个方面。在“变化”上的投资，是“冒一点儿险，改变生活的现状”。这里讲的“变化”，就是要将这种相对稳定的节奏稍做改变。比如早睡早起是个良好的习惯，可为什么还是有很多人睡得很晚呢？这是因为他们觉得晚睡的确比较舒服。如果要改变生活习惯，应该先找到行动模式中的诱因部分，通过改变这种诱因来激发新的行为。这就是对“变化”的投资。

另外，在持续改变生活习惯的过程当中，一定要克服对某些事物的依赖性。具体来讲有电视、烟、酒、网络、游戏、手机等，它们统称为“时间窃贼”。

重视单位时间所创造的成果

如果雇人做家务所付的费用超过了我们的收入，那这样的投资就是我们无法负担的。所以为了投资，我们要努力提高自己的时薪。请以你自己的实际情况为例，计算一下自己获取的时薪。用实际获得的年收入金额，除以一年的劳动时间小时数，结果就是你的时薪。接下来再计算一下各类服务每小时的价格。只要实际获得的时薪大于每小时的服务价格，我们就可以轻松地享受这项服务。

不当毫无原则的“滥好人”

好人当过头了也会增加成本。严格管理时间的人，没几个会是纯粹的“滥好人”，不会拒绝分派下来的工作的人常常被人利用。当然，也不是说你应该做一个“恶人”，只是，当我们发现自己花费的时间没有明确的回报时，要有勇气拒绝。人们常用“能够达成怎样的目标”来定义成功，但事实上，如果我们去问一位成功人士，“你是怎样成功的”，大多数人会更加强调，“这取决于我们能够多大程度地改变自己之前的做法”，“能多大程度地说‘No’”。时间管理也是同样，时间的投资效率与说“No”的次数是成正比的。

优先做喜欢、擅长和赚钱的工作

学会了拒绝，能节省出很多时间。如果把这些时间充分用在喜欢、擅长和赚钱的工作上，就可以获得更多的成果，从而增加更多的时间。优先做喜欢的工作，会做得十分顺手，也很容易创造成果，获取报酬。另外，对于不想做却又非做不可的事，必要时可以雇人或者购买相应的服务来完成。我们处在商品社会，要学会把时间集中投资在更加容易创造成果的方面，只要收入提高了，就可以购买各种服务。

计划要安排得随性、宽松

不习惯管理时间的人最容易犯的错误就是，将计划安排得紧绷绷的，即在计划与计划之间不留空余时间，分秒必争地安排太多事情。这样的安排即使在短期内能够顺利进行，用长远的目光来看也注定失败。

首先，要在计划与计划之间留足空余时间，这一点最重要。人一天能够集中精神工作的时间是8个小时～10个小时。我们应该在此范围内，计算能够完成的任务数量。

另外，谨记不要一味地配合别人的时间表，必须主动地控制自己的时间。比如，和别人商量计划的时候，我们可以积极地提议：“这一段时间、这个地点比较好。”

增加黄金时间的4个步骤

要掌握一项新的技术，关键在于确立“理想的状态”，对比前面的黄金时间五大原则，我们下面来认清理想与现实的差距，用5个步骤学习消除差距的方法，并加以实施。认真地遵循5个步骤，就能增加有意义的时间。

把握现在面临的问题

人们总说，只要把握现状，问题就解决了7成。这种方法有两个关键词，一是“运用整理归纳法”，二是“量化”。首先通过整理归纳法，个别具体地分析我们到底想要改善什么。接下来，对分解后的问题按优先顺序进行排序，排序最有效的方法是量化。

通过时间投资分布图，我们可以把脑子里处于混沌状态的时间分配方式清晰地整理成以上的4类，并借助其帮助我们思考如何优化对时间的利用。思考一下每个部分你花了多少时间。

一般人花在“消费”上的时间大约是60%，“浪费”占20%，“闲耗”占15%，“投资”上大概只有5%，最多不超过10%。这样分配时间最大的问题是，总时间的80%花在了“紧急”轴线，无怪乎我们每天都感觉自己被最后期限逼得很紧，心里觉得很累很忙。紧急的事情多数都与工作相关，所以紧急的事情越多，劳动时间就越长，越容易导致工作与生活失衡。如果长期在紧急（“消费”和“浪费”）上花费大量的时间和精力，根本不可能再有精力和时间去进行“投资”，只能把剩下的时间都“闲耗”了。

关键要做好如下两个方面：一，缩减“浪费的时间”和“闲耗的时间”，增加“投资的时间”；二，利用“投资的时间”，更有效地发挥“消费的时间”的作用。

最理想的状态是确保30%的“投资的时间”。假设我们清醒的时间为16个小时，那么每天保证将近5个小时的投资时间是最为理想的。然后把“消费的时间”控制在每天8小时以内。要达到这一点，必须减少交通时间以及无意义的会议的时间。

最后，用于放松以及周转的“闲耗的时间”，也应该尽量控制在10%以内。如果使用上面的时间分配方式，重要∶不重要=8∶2，紧急和不紧急的比例就成了6∶4。即使是做需要按期完成的工作，心情上也会感觉轻松许多。这样的分配方式让我们不再感到时间紧迫的巨大压力。

确定不该做的事

精简工作比增加要做的工作更值得我们思考。对不该做的事和想要完成的事同样重视是工作能够顺利进展的秘诀。看准什么是你的“时间窃贼”，确定不该做的事。

确定可以委托别人做的事

必须完成的事情当中，一定有你不擅长或者不想做的事。这时你应该思考如何才能让自己不做，或者是否能够委托别人来完成。

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[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.25.083

Alpha策略最初的理论基础是套期保值，是由美国经济学家H.working提出的，随后股指期货的面市，量化研究便激发了人们浓厚的兴趣。传统的资产管理者理念的哲学基础大部分为追求收益风险平衡，然而平均市场收益与超额收益又很难达到绝对的均衡，因此将超额收益也即Alpha分离出来，建立起基于Alpha策略的量化投资，有助于指导投资实践。

1 Alpha策略在量化投资中的应用意义

量化投资指的是以现代计算机技术为依托，通过建立科学的数学模型，在充分掌握投资环境的基础上践行投资策略，达到预期的投资效果。采用量化投资方式的优点包括其具有相当严格的纪律性、系统性，并且对投资分析更加准确与及时，同时还具有分散化的特点，这使得策略的实施过程更加的机动灵活。量化投资过程使用的具体策略通常有量化选股、量化择时、统计套利、高频交易等，每一种策略在应用过程各有千秋，而Alpha策略属于量化选股的范畴。传统的定性投资也是投资人基于一种投资理念或者投资策略来完成整个投资活动的，最终的目的是要获得市场的占有率，并从中取得丰厚的利润。从这个角度来衡量，量化投资与传统投资的本质并无多大差别。唯一不同的是量化投资对信息处理方式上和传统定性投资有着很大的差异性，它是基于现代信息技术、统计学和现代金融工程理论的基础上完成对各类数据信息的高效处理，在对信息处理的速度、广度上是传统定性投资无法比拟的。在对投资风险的控制方面也具有很大的优势，是国际投资界兴起的新型投资理念和应用方法，也在日益成为机构投资者和个人投资者共同选用的有效投资方案。现阶段量化投资的技术支撑和理论建设的基础包括人工智能技术、数据挖掘、支持向量机、分形理论等，这些现代信息处理与数据统计方式为量化投资的可操作性提供了坚实的基础。

Alpha策略在量化投资中的使用优点主要是对投资指数所具有的价值分析与评定。它不是依赖于对大盘的走向变化或者不同股票组合策略趋势的分析，对投资价值的科学分析与合理评估更能吸引投资者的目光。Alpha策略重视对冲系统风险所获得的绝对收益，在股票投资市场上是一种中性的投资方式，具体的程序有选择资产、对资产的优化组合、建立具体组合方式、定期进行调整。为了促进该策略在投资市场中获得良好的收益，就必须先要重视优秀的选股策略，其次是重视期货对冲平均市场收益的时候所产生的风险控制问题。对冲系统风险时，若是能够及时地对投资组合与相关的股指期货的平均市场收益指进行精准地判定和预测，那么将会对整个投资行为产生积极的影响。

2 基于Alpha策略的量化投资具体策略和实践方法

通常情况下，Alpha策略所获得的实际收益并不是一成不变的，这与该策略本身的特定有关，具体表现在周期性与时变性上。

Alpha策略的时变性主要是指当时间产生变化时，超额收益也会随之而改变。需要清除的是Alpha反映的就是上市公司超越市场的预期收益，因此属于公司资产未来估值预期的范畴，所以上市公司自身所处的发展阶段和发展环境不同，那么就会给Alpha带来影响。由于时变性的特点，这就给策略的具体估计模型的设立带来了更多不可确定的因素，为此，参照对Alpha满足不同动态假设的理论基础，建立起一个可以获得不同种类估算的模型，同时假定在同一个时间范围内，超额收益和市场平均收益都保持恒定不变，这就极大地简化了计算的过程与步骤。也就是说在该段时间内，市场上股票投资组合基本面不会有太大的变化与波动，这就与实际的投资状况基本达成一致。对于投资策略的调整则要根据上市公司重大事项发生情况而定，那么估算的时间单位周期可以采用每日或者每周估算，对每一个季度的历史数据进行调整也可以作为一种调整方式，反映公司季度行情。对于具体证券而言，采用季度或者每周的调整频率则不是最为理想的，还要针对公司情况与市场行情综合调整。

Alpha的周期性特点在交替出现的正负号上最为突出，导致这一情况产生的原因主要是行业的周期性特征与套利效应共同造成的。具体而言，首先不同类型的证券分别属于不同的行业所有，当行业处于景气周期循环状态下会影响Alpha的符号与大小，同时景气程度的深与浅也会对此产生影响。其次一个股票组合产生非常大的超额收益情况下，市场中的其他机构投资者或者个人投资者就会不断地参与到该组合的投资中来，最后会导致Alpha逐渐接近于零。因此在建立不同策略的组合方面，要针对每一个季度的具体情况和波动率，进行综合性地评价与分析，并及时地做出必要的调整，以便最大限度地获得市场收益。

量化投资中的Alpha策略并不是一种单一类型的策略，不同的策略都在寻求获得超额收益的市场机会和可能性。现阶段市场上采用的Alpha策略主要有多因子选股策略、动量策略或者反转策略、波动性策略、行业轮动策略、行为偏差策略等，每一种策略在具体实施过程中都有其特征性，并且可以相互结合使用，发挥出综合预测和评价的作用。

多因子选股策略是必要和常用的选股方式，最大的优势是可以将不同种类和模块的信息进行高效化综合分析与评价后，确定一个选股最佳方案，从而对投资行为进行指导。该种选股策略的模型在建立方面比较容易，是量化投资中的常用方式。同时多因子模型对反映市场动向方面而言具有一定的稳定和可靠性，这是因为所选取的衡量因子中，总有一些可以把握住市场发展行情的特征，从而体现其本来就有的参考价值。所以在量化投资过程中，很多投资者都使用多因子模型对其投资行为进行评估，无论是机构投资者或者是个人投资者，都能够从中受益。多因子选股策略模型的建立重点在于对因子的剔除和选择上，并要合理判断如何发挥每一个因子的作用，做出综合性的评定。

动量策略的投资方式主要是根据价格动量、收益动量的预期与评定，对股票的投资进行相应的调整，尤其是针对本身具有价格动量的股票，或者分析师对股票的收益已经给予一定评级的股票，动量策略的应用效果会比较理想。在股票的持有期限内，某一只股票在或者股票投资的组合在上一段时间内的表现均佳，那么则可以判断在下一段时间内也会具有同样的理想表现，这就是动量效应的评价依据，从而对投资者的行为起到一定的影响作用。反转策略和动量策略恰好相反，是指某一只股票或者股票投资组合在上一段时间内表现很不理想，然而在下一个时期反而会有突出的表现，这也给投资者带来了一线希望，并对影响到下一步的投资策略的制定。

波动性策略也是Alpha策略的一种方式，主要是利用对市场中的各股运动和发展状态的细致观察与理智分析后，列出一些具有相当大的波动性的股票，同时这些股票的收益相关性也比较低，对此加以动态化的调整和规划，从而逐渐获得超额收益的过程。在一些多因子选股策略中也有机构投资者或者个人投资者将股票具有的波动性作为考察与评价因子之一，波动性策略经常和其他策略相结合来评价，这说明股票投资市场本身就具有一定的波动性，因此在投资过程中要慎重对待。

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费用风险是项目总风险的一部分，费用风险评估方法一般可分为定性、定量、定性与定量相结合三类，有效的项目费用风险评估方法一般采用定性与定量相结合的系统方法。对项目进行费用风险量化评估的方法很多，在参考文献[1-7]中，分别介绍了主观估计法、层次分析法、决策树法，模糊评估法，马尔科夫过程分析方法，贝叶斯分析，FTA几种量化评估方法，主观估计法简便且容易使用，但它是一种主观的隐性信息判断，比客观全面的显性信息判断的信息量要少，容易出偏差。层次分析法简单明了，不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况，还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉造判断矩阵困难、计算繁多重复且易出错、一致性调整复杂。决策树法用图表来直观地分析较为负责的多级问题，是一种形象化合有效的风险综合评估方法，需要较多的历史数据和样本。模糊评估法利用模糊数学将模糊信息定量化，处理一些难以量化的风险事件、语义信息及风险偏好等问题，使风险评估更加科学化和准确化，确定隶属度比较困难，历数度的可信性受专家经验影响。马尔科夫过程分析方法，可以对风险进行动态评估，根据上衣状态推测出下一状态的情况，限制条件多，要求转移概率基本固定。贝叶斯分析，可以根据先验概率和与先验概率相关的条件概率，推算出所产生后果的某种原因的后验概率。可以在众多的风险因素中抓住主要因素。FTA注重事件发生的概率以及各层次之间的逻辑关系，操作简单，容易掌握，对于风险因素的相互关系缺乏分析，受制于项目的可比性。

综合分析上述方法的优缺点之后，并结合费用风险量化分析的案例，目前开展项目风险量化评估时多采用蒙特卡洛模拟法（Monte Carlo Simulation）。蒙特卡洛模拟法全面考虑风险事件的风险因素，可以直接处理每一个风险因素的不确定性，使决策更加合理和准确，它是一种多元素变化的方法，在模拟过程中可以编制计算机软件对模拟过程进行处理，大大节约了时间。通过Monte Carlo模拟法计算出费用的累积分布函数，最后基于费用基线，估算项目的费用风险。因此，费用风险量化评估方法采用Monte Carlo模拟法。

2 费用风险量化评估步骤

根据复杂产品研制项目的特点，其费用风险量化评估的主要步骤为图1所示。

2.1建立项目CBS，选定费用因子

CBS是开展项目详细费用估算和费用风险评估的基础，只有建立了详细的CBS，才能选定相应的费用参数确定分布函数进行随机抽样。

2.2 确定费用因子概率分布

费用因子的概率分布对费用风险评估非常重要。一般是适当的数学分布来描述随机变量（费用因子）的概率分布，如果没有可直接引用的典型理论分布，则根据历史统计资料或专家意见判断随机变量的初始概率分布。在风险分析中常用的概率分布如表1所示。

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2.4 频率分布与累积分布分析

假设进行了n次模拟，费用数值的最大值为MAX_c，最小值为MIN_c，将[MIN_c，MAX_c]区间均分为m段子区间，一般分为100段即可，统计n个费用模拟值落在每段子区间中的个数，这就是费用的频率分布趋势。将频率分布分析的结果进行概率累加，即得到费用的累积分布趋势。

3 费用风险量化管理信息系统设计

为了实现费用风险量化评估的信息化、常态化和标准化，设计开发了复杂产品研制项目费用风险管理信息系统。该信息系统具有费用风险识别、评估、应对、监控等功能。图3中给出了该信息系统的系统架构图。

该信息管理系统采用Microsoft .Net平台技术开发，使用Spring .Net应用程序框架和NHibernate对象/关系数据库映射工具等进行开发。该架构基于浏览器/服务器（B/S，Brower/Service）模式设计，系统架构为五层结构，即表现层、应用服务层、基础服务层、统一访问控制层和数据存储层。

根据费用风险量化评估步骤，首先是建立项目CBS，建立后的CBS如图4所示：

其次是为建立后的CBS选择费用因子和概率分布模型，在这里选择三角分布模型，为费用因子填写费用信息如图5所示：

最后对费用风险信息进行了3000次模拟，统计3000个费用模拟值落在每段子区间中的个数，生成费用的概率分布趋势。将概率分布分析的结果进行概率累加，即得到费用的累积概率趋势。如图6所示：

4 结论

随着技术条件要求和产品系统的复杂度不断提高，给项目研制费用带来极大的挑战。结合实际情况，通过蒙特卡罗模拟法对复杂产品研制项目费用风险进行量化评估，在费用风险量化评估步骤的基础上，开发了费用风险量化评估信息系统，实现了费用风险量化评估的信息化。

参考文献：

[1] 王力强，王利.主观评分法在项目风险管理中的应用[J].北方交通，2012（10）：114-116.

[2] 钱昊，马维珍.层次分析法在项目风险管理中的应用[J].兰州交通大学学报：自然科学版，2005，24（3）：53-56.

[3] 汪灿星， 王俊文.基于决策树的工程项目风险管理方法[J].四川建筑，2008，28（4）：205-206.