时间：2023-06-06 15:45:15
序论：在您撰写量化投资和价值投资时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
刘钊：量化投资的主要特点是买入、卖出股票，不再是由人的主观判断做出决定，而是由量化模型决定。量化投资是一套科学的方法，有严格的分析、计算，什么好什么不好，不是我们自己说了算，是数据和模型说了算。即使是简单的低市盈率投资方法，只要能严格执行，就能取得超额收益。
记者：排除了人为主观情绪的影响，但由量化模型控制的量化投资基金的收益会如何呢？
刘钊：我们可以看看美国最成功的量化投资大师――詹姆斯・西蒙斯管理的大奖章基金，在1989年―2006年的17年间，大奖章基金平均年收益率达38.5%，而股神巴菲特过去20年的平均年回报率也不过20%。正是鉴于量化投资的巨大威力，摩根士丹利华鑫基金公司经过两年的精心准备，推出了国内真正意义上的量化投资基金――大摩华鑫多因子基金。
记者：量化投资的成败，关键在哪里？
刘钊：普通投资者买卖股票，主要是基于政策、基本面、市场、技术等各种信息和经验来做出交易决定，这些因素属于主观判断，而且往往容易受到情绪的影响。量化投资是将投资思路通过设定的指标、参数体现在量化模型上，通过计算机系统自动买卖股票，因此，量化投资的关键点就在于建立一个好的量化模型。
刘钊：说到投资，大家首先想到的是巴菲特的价值投资，从长期的历史实践看，价值投资确实比较有效，量化投资也可以建立价值投资类的模型。
举例来说，衡量价值投资的最重要指标是低市盈率，如果以市盈率为标准来建模，以2005年5月为时间点，按市盈率对所有上市公司排序，再按市值比例模拟买入市盈率最低的100只股票，第二年5月，重新计算市盈率最低的100只股票，并调整组合，如此重复，每年调整一次仓位。得到的结果是，从2005年5月至2010年5月，沪深300指数的年化收益率为25.4%，同期量化建模的低市盈率策略基金的年化收益率达到29.46%，与沪深300指数相比，低市盈率策略基金的超额收益为4.06%。以此为基础，再以预期市盈率为基础建立一个模型，并模拟买入当年预期市盈率最低的100只股票，量化模型的年化收益率有36.51%。
记者：大摩华鑫的量化投资模型有何成功之处？
刘钊：大摩华鑫量化投资的模型既有一些过去历史上证明非常有效的投资方法，比如价值投资，也有投资管理团队的支持，大摩华鑫资深基金经理多年的投资经验也为大摩华鑫的量化模型提供了一些思路。此外，我们还通过外方股东摩根士丹利以及通过数据挖掘的方法，找到一些好的投资策略，为建模提供思路和方法。
简单地说，就是利用基于数据模型的量化投资策略运作的基金。基金公司宣传此类产品时，习惯于用“电脑+人脑”进行解释。
从1971年巴克莱投资管理公司发行全球第一只定量投资产品至今，量化投资已走过30年历程。
凭借着良好的业绩表现，这一投资方法已占据全球投资30%的江山，成为主流的投资方法之一。其中著名的大基金自成立起至2006年的17年间，年化收益率达到38.5%。
然而，近两年来，量化基金在全球的业绩并不理想。次贷危机之后，量化基金一直举步维艰。
国内量化基金的兴起，正是在次贷危机之后。
截至目前，国内已成立的采用量化策略的基金有12只，其中9只自2009年以来成立。它们整体面临业绩不尽如人意的尴尬，据《投资者报》数据，它们的年复合增长率为11.78%，远低于平衡类、价值类、成长类基金。
量化基金成败，最关键是量化模型的有效性和投资纪律的执行情况。然而，国内已有的量化基金两方面均无太大优势。
一方面，模型相对较原始，量化投资策略要么机械地借鉴国外已经公开的模式，要么基于基金公司自有的多因子模型；另一方面，与海外量化基金一样，具体的模型并不会公开，这样投资纪律便无处考察。
从现有的几只量化基金过往业绩看，长期业绩较优异的是上投摩根阿尔法，自成立以来，年复合增长率达到35%，算得上是量化基金的龙头。
量化模型无亮点
投资模型是量化基金最核心的竞争力。
定量基金经理基于对市场的理解，提炼出能够产生长期稳定超额收益的投资思想，并用历史数据验证其正确性，再由系统根据提炼出的投资思想，在全市场挑选符合标准的股票，并通过对收益、风险的优化，建构最优股票组合。
“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，设计好的投资模型。”接受《投资者报》记者采访时，上海一位从事量化投资的基金经理说道。
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。
BL模型利用概率统计方法，将投资者对大类资产的观点与市场均衡回报相结合，产生新的预期回报。即由投资者对某些大类资产提出倾向性意见，模型根据投资者的倾向性意见，输出对该大类资产的配置建议。
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还仅是基金公司体现其“专业性”的一个由头，有待探讨。
国内量化基金模型还具有同质化特点，表现在对个股估值等方法的应用上，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等。
另外，模型是量化产品背后“不能说的秘密”，虽然基金契约中对要采用的量化模型做了模糊介绍，作为靠“执行纪律”取胜的产品，实际运作是否执行到位，也无处查证。
量化基金业绩平淡
量化基金的优点首先在于，通过具体的经济模型对经济复苏行业评估并进行行业权重配置，将基金经理的投资理念与分析有效结合。
其次，覆盖全市场，避免因基金经理个人偏见或经理不足造成选择范围局限。
再次，通过基金经理精细化投资运作，较好把握细微的结构性投资机会。
或许是因为模型简单雷同，以及没有较好体现A股的特征，比如说波动性、“政策市”等，现有的量化基金整体业绩优势并不明显。
根据《投资者报》数据，可比较的6只“人脑+电脑”量化产品的年复合增长率为11.78%，低于“人脑”管理的趋势类、回报类、价值类、平衡类（年复合增长率均超过18%）。
今年以来，所有量化基金中，超越指数的仅有采用量化投资的富国沪深300增强指数型基金，截至4月1日，回报率为6.94%。
而在估值修复行情中，以对估值有量化指标要求的华商动态阿尔法、国泰金鼎价值精选、嘉实量化阿尔法大幅跑输业绩大盘，取得负收益，净值分别下跌7.2%、6.7%和4%。
上投摩根阿尔法领衔
从已成立的采用量化策略投资的基金中，年复合增长率大幅超过平均值的仅有上投摩根阿尔法，为35%。但这与该基金是较早采用量化策略的基金之一，成立于2005年10月，经历过2006、2007年的大牛市行情有一定关系。
截至去年底，该基金资产规模44亿元，自成立以来的回报率为425%。该基金受到机构投资者的青睐，持股2.9亿份，占基金总份额的21%。
近两年的市场表明，价值投资和成长投资在不同的市场环境中都存在各自的发展周期，并呈现出一定的适应性。而上投摩根阿尔法量化模型适应了这一市场特点。
华尔街从来不乏传奇。2006年,全球最高薪酬收入再次落入一个华尔街人士之手。前数学家、定量化对冲基金经理西蒙斯年收入达到惊人的15亿美元。2009年,另外一群人――高频交易者――帮高盛银行等金融机构赚得盆满钵溢。
这些人,因其使用高等数学手段决定亿万计资金的投向,而在30年前赢得“火箭科学家”名声。在外人看来,他们有些像中世纪的炼金术师:给他们数据,他们还给你美元!
华尔街的数学传说
实际上,在华尔街上管理资金规模最大的量化技术,并非那么不可捉摸:众多公司使用“因子加总模型”辅助他们选择股票。
这种方法大多基于Fama-French的开创性论文,其基本思想很简单:依据各项基本面指标对于历史上超额回报的贡献程度,来决定这些基本面指标在选出“超级股票”上的“有效性”,并据此赋予这些指标不同的权重;按照上市公司指标在全部篮子股票中的排序,再使用上述步骤中获得的权重对其进行加权加总计算。如果该公司的加权之和排名靠前,则表明该公司的基本面指标符合能够带来超额回报的历史模式,从而有望在未来展现强势。
数学模式大同小异,公司之间的竞争主要集中在两个方面:第一,各公司均投入巨资,研制自己的特有指标;第二,研制更加有效、稳定的加总方式。
传统的基本面分析往往要求基金公司雇佣大量分析师,成本高昂。由于每个分析师能够跟踪的公司数目有限,基金经理不得不在较小的股票篮子中进行选择,有可能错失最好的投资机会,投资组合的分散程度也受到限制。同时,依赖基本面分析进行投资管理要求基金经理进行大量的主观判断,人性弱点(贪婪与恐惧)对投资业绩往往产生较大影响,投资业绩波动较大。使用这种方法建构的投资组合往往无法定量化控制每只个股给投资组合带来的风险。从基金公司的角度而言,这种方法对基金经理个人的依赖较大,一旦出现人员变化,基金业绩也往往随之波动。
量化选股方式将投资决策建立在对历史模式的详尽研究之上,克服了上述缺点。其在美国投资界的应用近20年来大幅提升,管理资产额的上升速度为传统方式的4倍。
回归价值投资
然而,过去数年,定量化基金遭遇了重大打击。2007年,最大的定量化机构对冲基金、高盛名下的Global Alpha遭遇了重大损失,几乎清盘。2008年,众多量化基金再遭滑铁卢。笔者在北美也曾主持研制一个包含上百个指标的量化选股系统,但在实践中,却最终放弃。
实战经历指出该类系统的一个致命弱点是,在实战中,哪一类因子何时发挥作用,是不可预测的。有些时候是价值因子占优,有时候是增长因子占优,而何时其影响力出现变化,难以事先预测。其结果就是分析师与基金经理疲于奔命地试图追赶因子影响力变化的脚步,并据此不断矫正模型。如此,基金经理不得不在使用量化系统的同时,使用个人化的随机判断对量化系统进行纠正――这弱化了它本该享有的优势并导致投资业绩大幅波动。
仔细反思,最主要的问题在于,各预测因子被无机地组织在一起,各个因子之间的互相影响却没有被考虑。也就是说,华尔街模型“从数学到数学”,缺乏对投资哲学的深入理解。
量化技术所具有的优势应该被利用,但数学手段应该被视为手段,而不是主导。一个有希望的发展方向,是将量化技术与价值投资哲学相结合,实现“从哲学到数学”式的投资理念。为此,需要在投资哲学上,梳理价值投资理念的本质。
价值投资在国内市场有众多拥护者,也不乏怀疑者。实际上,国内普通投资者对价值投资的理解有值得深化之处。笔者以为,价值投资的本质有二:
第一,价值投资告诉投资者,市场会犯错。以“5毛钱买进1元钱价值”作为号召,价值投资拒绝接受“有效市场理论”。但事实上,在大多数时候市场是有效的。大多数股票的价格正确反映了所有的信息、知识与预期,当时的价格就是上市公司的内在价值。要获得超额回报,必须去寻找市场可能呈现的“异常”,或者说在何处投资者的平均预期可能落空。价值投资就是寻找“未来”与“预期”之间的歧异。量化系统的设计目标是,要有能力淘汰那95%的普通(有效)情况,而把注意力引导剩余的5%――在那里,“未来”与“预期”有最大的机会出现歧异。
第二,价值投资的另一面,是说任何人都会犯错。当我们集中注意力去寻找“超级股票”的时候,是在下一个极大的赌注。这个赌注是高风险的。所以,请记住索罗斯的告诫:“投资者重要的不是做对还是做错,而是在做对的时候赚多少,做错的时候亏多少。”为对冲第一个赌注的风险,需要寻找最大的安全边际――当我们犯错的时,安全边际将保护我们不致尸骨无存。
安全边际是指,市场涨跌的轮回已经测试过所有情景。该公司在完整的牛熊市周期中,由千千万万投资者的真金实银所测试出来的估值空间。因此,安全边际的定义并非相对市场平均水平更低的PE值这么简单。每家公司都不同于别的公司,将不同公司的估值水平相比较,更多时候带来误导而不是洞察力。应该将公司目前估值水平与该公司调整后的历史范围相比较,并决定“安全边际”存在与否。
在实践中,要寻找在未来可能提供业绩惊喜、而仍在其估值范围下限附近交易的公司。依据此思想,数量化技术可以对所有上市公司的投资机会予以量化评估,进而实现“从哲学到数学”的投资思路。
对中国股市独特性的夸大导致某些论者以为,在中国股市,唯有投机可以赢得超额利润。这其实是伪命题。事实上,正是由于中国股市效率较低且风险奇高,一个系统化评估市场错配与风险衡量的系统,可以发挥最大效率。一切都取决于对市场运行规律的深入把握与技术优势的结合。在实践中,我们开发的量化价值投资体系取得了稳定超越指数的优良业绩。这有力地证明,中国股市的特殊性并没有遮盖其作为投资市场的普遍性。
在股市投资这项人类活动中,同时存在着两类知识。一是客观知识,即可以凭借科学(数学)方法来发现的真实;二是主观价值,即通过对价值的认定来获得的完善。在证券分析方法的演进过程中,这两类知识从最初的混沌不分,到此后的分裂和截然对立,再到两者被有机结合。
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。
胡俊敏是物理学博士，她是怎样跨专业从事投资行业？
她管理的博时特许价值基金，从2012年6月接手到年底，净值增长幅度居同类前20%，她是通过怎样的操作大幅提升基金业绩？
博时特许价值基金是量化基金，量化基金的操作又有怎样特点？
每日基金特邀胡俊敏博士，倾听她的人生经历和投资理念。
张学庆：从您的简历来看，是物理学博士，这是典型的理科学科，当然您后来又做过量化研究的工作，但您目前从事的工作是投资，是属于金融学这类范畴，这两个学科距离特别大。您之前研究的物理学、化学 ，对于投资有何帮助？
胡俊敏：当年念物理，现在做投资，不是事先计划好的，而是当时的历史环境造成的。我大学的时候是八十年代，中国还没有股市，我连股票是什么都没有概念。因为我比较喜欢跟数字打交道，就学了物理。去哈佛后，刚好碰上一些量化金融理论得到应用，华尔街需要有很强数理根基的人才。而由于美国经济不景气，教育经费不足，学术界又人才过剩，于是华尔街就吸引了大批的数学、统计或物理的博士。我在哈佛有机会初步了解到金融投资。
现在回头看，我学物理出身，做过材料研究，做过量化研究，现在做量化投资， 不是必经之路，但是确实每一段经历形成了我自己的知识结构，对我的投资理念的形成有不同程度的影响。
对于市场的理解。市场是否处于均衡的状态，金融界有很多争论。统计物理关于均衡非均衡态的理论以及量子力学的不确定原理我觉得一定程度上也适用于股票市场。股票市场不停地有新的信息，不同投资者对信息的接受和反馈不是瞬时的。另一方面，投资者行为与股价又是互相影响的，所以市场是处在一种不完全均衡的状态。市场过热现象也是不均衡态的一种表现。
数学统计上几率分布的概念在投资中是至关重要的。经常有投资者问我，你觉得下面一个月市场是涨还是跌，其实这是很难预测的，沪深300指数平均月收益为0.5%，但月波动率有9.1%，一个月的收益有2/3的几率分布在-8.6%到9.6%之间，波动性非常大。
逻辑思维方式和分析解决问题的能力。研究生的时候我做的是实验物理。就是通过对一些现象的观察和研究，找出规律，验证和发现基本原理。投资中由于信息多，频繁、且不完全，具备理性的逻辑思维和抓住问题本质的能力就非常重要。
张学庆：除了在学校中所学的知识，在后来工作中，还需要增加哪一方面的训练？才能成为一名合格的基金经理。
胡俊敏：量化基金经理需要的知识面比较广。除了比较强的数理基础和编程能力，下面几个方面的知识也是非常重要的。
基础金融知识：我业余选修金融方面的课，并通过准备CFA的考试补上金融知识的缺。争取到量化分析师的工作机会
量化投资管理：这有一整套理论框架。我当时在巴克莱资产管理公司任基金经理，有幸参加了《主动组合管理》作者Ron Kahn的课程。这本书被认为是量化投资的圣经。
行为金融：指由于投资者心理或思维偏差造成市场不有效的各种现象。量化投资之所以可行，就是因为股价由于各种原因而偏离其真实价格，有一定统计性规律可循。
市场经验：需要积累，我目前也在逐步积累A股市场的经验。
有志加入到量化投资行业中的朋友们可以针对各自的知识结构，制定出自己的准备计划。
张学庆： 您一个人管理5只基金，这可能得益于采用了量化的方法，同时管理五只基金，你会采取怎样的分配方法来统筹自己在五只基金间的精力分配？
胡俊敏：这就是量化投资的优势。首先，整个投资流程高度自动化、系统化。每天开盘前，所有基金及模型所需数据都已更新到基金管理系统里。其次，量化投资团队，基金经理后面有基金经理助理、量化分析师及IT的支持。基金经理只需将时间花在最关键的地方。具体讲，
量化基金，比如我管理的特许价值，以及和王红欣博士共同管理的裕富沪深300基金：更多的是模型管理，而不是个股管理。组合里的股票可能有上百只，但是我需要管理的是有二、三十信号构成的模型和一些组合构建的参数。需要交易的时候，可以根据模型用优化系统进行计算，我会检查模型结果是否正确，然后批量交易，而不是一个股票一个股票地分析、决定。。
张学庆： 您管理的基金比较多，有主动配置型，有被动配置型。能否给基金投资者一些建议，那类基金适合哪些投资者投资？
胡俊敏：特许价值基金是一只主动股票型基金，通过量化多因子选股模型在各行业内精选个股，以期获得长期跑赢市场的超额收益。风险要比纯被动或增强指数型基金高，但是超额收益的空间也高，适于有中等风险承受力，投资期间较长，对收益有较高要求的投资者，也可作为长期资产配置的一个成分。
张学庆：做为基金投资者，如果不看好市场，您认为他们有几个措施能够躲开市场风险。
胡俊敏：根本解决的方法是调整资产配置比例。如果对股票市场的未来不看好，那就降低在股票类资产的配置，将卖出的资金放到债券、其它投资品种、或现金上。因为对于市场的判断很难百发百中，所以在调整配置的时候即使不看好股票市场，仍然建议保留一定的股票类资产，市场走势常是不确定的。
同时，普通投资者择时的能力是比较差的。所以我给普通投资者的建议是1）采取定额定投的策略，牛熊市无阻的坚持投资。2）不要将所有的鸡蛋放在一个篮子里。分散投资，做长期资产配置。长期而言所承受的风险是有收益的。
张学庆： 博时特许价值现在规模是11亿，一个基金经理，他管理的资金到达多大规模之后，就会影响到业绩的增长，这也提醒投资者，选择基金时也要注意规模。
年10月加入华泰柏瑞公司，任专户投资部投资经理
截至5月9日，沪深300指数市盈率仅为11.06倍，低于全市场整体水平。A股的估值中枢明显下移，中国股市的市盈率正逐步向成熟市场的低市盈率水平靠拢。在300指数现今的估值水平下，如何来判断它的投资价值？为此记者采访了华泰柏瑞基金专户投资经理杨景涵。
价值投资也要关注成长性
杨景涵说，简单的结论就是此时的市盈率基本上是在底部了，但是这个底部与其他时候的底部不同。2008年的底部很快就建立起来了，没有经过太久的波折，2005年底部筑成的时间也不是很长，大约有半年的时间，这两个时点之间是4年的大牛市。虽然眼下的底部时间比较长，但不影响对底部的基本判断。
股市迟迟走不出底部的原因在于，投资者对市场的预期是，在经济模式转型的时候，方方面面都需要时间去协调，固有的盈利模式要被打破，新模式的建立不是一朝一夕的功夫。这时的价值投资就是要看企业的成长性，话说起来仿佛是悖论，价值投资和成长性往往是相对立的，其实不然。价值投资时时刻刻都是在衡量企业的内在价值，而决定企业内在价值的，长远来看就是企业的成长性。
“回到沪深300的市盈率，成分股确实有好多目前正处于低估的状态。虽然它们在未来的一段时间里不可能维持前5年的成长性，但是我们可以看到的是，有一部分企业在行业里的垄断地位一时间无法被取代，依然有着优秀的管理层，依然有着比同行业的其他公司更为优质的成长性，我们以此就会计算这家企业到底值多少钱，得出一个结论：目前的11倍左右的市盈率确实是被低估的。所以，市盈率不能简单地一概而论。” 杨景涵介绍。
量化投资也有定性分析
近日成为财经热点的T+0华泰柏瑞沪深300ETF对以量化和对冲为特色的各类投资产品将带来深刻的影响，尤其是在该产品5月28日起在上交所上市以后，T+0、期现套利、一二级市场套利等各类交易策略都可以开始实施了。
刘海影是一位转战国内阳光私募的海外对冲基金经理，他在寻求价值投资理解的基础上建立了自己的数量化投资逻辑，并以此为利器展开了国内阳光私募之旅。
刘海影曾担任加拿大某对冲基金公司基金经理和首席投资官，2011年回国与广晟集团合作创立广东广晟财富投资管理中心并担任投资总监。
广东广晟财富投资管理中心也是国内首家拥有国企背景的阳光私募公司，大股东深圳市广晟投资发展有限公司是广晟投资集团旗下全资子公司和资产运作平台。
对冲基金经理转战A股
刘海影是在2001年前往加拿大开始自己的海外投资经历，当时他正在攻读北京大学金融学博士学位，而在此之前，刘海影作为A股第一批操盘手已经在资本市场颇有斩获。
对于归国从事阳光私募管理，刘海影表示，一是希望追求事业的进一步提升，二是希望把国外学习多年的投资经验应用到国内股市。
刘海影说，他在加拿大管理的对冲基金有两个品种，一个是宏观对冲性质的多资产平衡基金，一个是传统的多空对冲基金，两种基金都大量运用了数量化模型。而数量化投资在国内还处于起步阶段，他期待通过这种系统科学的投资理念引导投资者比较成熟和理性的投资思考方式。
量化投资寻找市场犯错机会
“价值投资就是用5毛钱的价格买入1块钱的价值”。刘海影崇尚价值投资，这里假设市场犯错，给投资者一个便宜买进的机会。
但事实上市场犯错的机会是很少的，根据刘海影的分析和判断，美国可能是5%，8000多家上市公司，可能有500家公司存在定价不太正确，其他的都难言错误；而中国市场的机会更多一些，可能有10%甚至15%，2000多家上市公司可能有200多家定价不完全正确。
在刘海影看来，寻找市场犯错的机会也就是寻找价值，并不是一件容易的事情。他希望通过一套科学的量化系统去发现这些机会，因此，3年之前，在国外量化模型的基础上，他开发了首套国内上市公司价值评估量化体系。
刘海影说，这套价值评估量化体系的一个核心环节就是寻找业绩惊奇，即，在未来一段时间，上市公司基本面能表现出跟大家预期不同的状况。通过定量化模型对每家公司建立一个数据库，分别计算88个分析指标，每家公司都形成一份长达11页的详尽的分析报告，再给出1-9级的价值评级。
除了业绩惊奇，安全边际也是这个量化模型重要的一部分，刘海影寻找的投资标的需同时满足这两个条件，这样2000家公司里面大概有200多家公司会符合标准。最后再做进一步的基本面分析和调研，最终会有50家公司进入投资组合。
战略风险评级确定投资仓位
对资产组合的风险管理，刘海影非常重视对宏观经济的研究和整体市场的估值高低。刘海影说，中国股市的系统性风险是很大的，经济各个方面的变化导致市场下跌时，个股会普跌，因此他觉得对股市的战略风险进行研判和系统化评估是很重要。
而对宏观经济的研究也是建立在量化分析的基础上，重要的变量包括利率、生产物价指数，固定投资增速、美国贸易逆差、重工业与轻工业指数之差等，计算和分析历史上这些指标对于股市的运行方向以及作用度大小。
整体估值水平的高低也是判断风险的重要指标，主要是通过这两个指标来分析战略风险确定仓位。刘海影举例说，“2008年，当时估值水平高，宏观经济环境也不利，在我们的战略风险评级里面处于第九级，最差的评级，因此仓位应该小一点，谨慎一点。之后随着宏观经济刺激政策的出台，宏观经济环境由不利变成中立，再变成有利，同时估值也在下降，风险评级也相应的从9级变为3级、2级和1级，提示市场存在较大的机会”。
股市上扬的机会在四季度或明年一季度
“根据我们的战略风险量化评级体系，目前市场的估值水平合理偏低估，宏观经济处于经济是在下滑的过程中间”。刘海影对未来一段时间的市场行情表示谨慎，中短期内看不见大行情到来的迹象，股市的上扬的机会可能会在四季度或者明年一季度之后。
刘海影说，今年的经济增速能维持在9%以上，因为 GDP基数高，但从微观经济层面来讲，企业的效益是下滑的，中小企业的处境比较艰难，未来这种情况可能难以迅速好转，明年经济状况比今年困难。
按照他们量化的计算，目前整个经济环境类似2004年的下半年。从目前来看，经济从被动加库存逐步演变到主动减库存的阶段，行业竞争进入白热化，现金流会紧张，企业的利润率会下滑，对市场形成利空。
对于通胀，刘海影表示周期性因素较大，主要原因是固定投资增速太大，历史上，在投资建设期，通胀的压力都会很大，新项目上马，下游行业的景气传递到下游和中间环节，互相推进，提价空间比较大，通胀就会上去。
一旦投资建设期走向产能释放期，新项目投产，变成产能后竞争就会很激烈，需求没有增加，供在增加，供过于求，通胀压力就会下来。
重仓房地产不看好银行
尽管对未来的行情表示谨慎，在刘海影看来，由于估值在下降，短期内不排除机构性机会的出现，一些错杀的公司值得买入。
在其量化资产组合中，地产股是目前仓位相对较重的板块，他们的分析指出，伴随着中国的高经济增长，房地产价格的上升和投资额的上升是有坚实的经济学基础的。政府的调控改变不了其内在的动力，并不认同中国的房地产价格一定要会下滑，只是增长的速度会下滑。
而在调控之下，往往会出现上市房企的的市场份额扩大，一些区域性城房地产上市公司的机会更大。
“市场数据支撑我们的看法，今年来房地产股票指数是上升的，到6月30日，大盘跌了2%―3%，小盘股跌的更多，房地产指数上涨了5%多”刘海影表示，所以做投资一定要看到市场喧嚣下的一些事实，不能完全由市场情绪来主导。
