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序论：在您撰写金融量化投资时，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。
金融衍生品与量化投资之间的相关性是当前经济发展比较重要的研究议题，两者的有效配合在某种程度上能使投资者获得较为丰富的投资收益，并且将风险以及杠杆性将至最低。就当前现状而言，金融衍生品内容越来越多，而量化投资投资工具呈现多元化的趋势，这为投资者提供了较多的投资方式以及渠道，并使其在最小风险值内获取最大的经济收益。文章主要介绍了金融衍生品及量化投资，重点阐述了两者之间的关联性，最后论述了两者有效融合的前提下如何获得最大的经济效益值。
一、金融衍生品与量化投资概念阐述以及其发展
（一）金融衍生品
金融衍生品在我国经济中运用范围不断扩宽，它是基于经济发展而形成的，是社会发展的必然产物，并且对于全球经济有着深远的影响，比如加剧世界经济一体化、促使金融一体化的逐步形成，金融衍生品在我国经济发展中扮演非常重要的角色，带动了我国实体经济的发展。所谓金融衍生品，它是与金融相关，并由其引发的派生物，属于一种金融交易工具。近年来，随着市场经济发展速度不断提升，我国金融市场逐渐趋向完善，这也为金融衍生品的发展提供了良好的契机，使其发展日益壮大并成为金融市场的主力军，并且与信贷以及货币市场联系日益密切，最终促进了金融资产配置的逐渐完善，即风险管理的复杂链条。从目前情况分析，我国经济发展呈现出良好的前景，相对应的工业以及房地产发展相对较好，在此基础之上，依据高杠杆原理，金融产品自身的优势性彻底被展现出来，并为投资者带来相对较好的经济效益值。但是金融产品也存在一定的风险，可谓是一把“双刃剑”，虽然它可促进金融市场的发展，但如果运用不当将会引发极为严重的后果。上世纪90年代以来，就发生了多起由于金融产品运用不当而引发的经济损失，例如：2008年金融危机波及全球，引发金融危机的原因主要是CDS等金融产品，其在美国金融市场运作中出现风险管理不当的现象，也就是风险失控，继而引发了全球性的经济危机。
金融衍生品主要是基于与金融有关产品的通过不同方式衍生而来，主要包含四种基本形式，分别是远期、期货、期权、互换，其价格的变动规律主要是由基础标的物所决定的，随着它的变化而变化的，而金融衍生品的价值主要与基础工具的相关因素有关，比如利率、汇率、市场价格、指数、信用等级等等，从本质上分析，它属于虚拟的有价证券，在某种意义上而言是一种权利证书，给予投资者基础性的权利，且与实物资本有着很大的区别，能够使投资者获得投资收益。与一般金融产品相比，金融产品有了极大的改良与进步，产品结构更为复杂，其定价模式基本比较单一，主要是以复杂数学模型为主，将多种风险以及因子，如Beta、Delta、Rho、久期等，通过多种方式的映射、组合、分解复合等，继而形成金融衍生品，结构层次多样。金融产品虽然为投资者提供了发展契机，但是也存在极大的风险，这种风险的形成与交易与结算有着直接的关联，上述两种交易形式基本发生在将来，基于高杠杆的影响，市场风险难以有效控制，预测就更难以估计。
（二）量化投资
量化投资在我国金融市场发展中得到了进一步推广，相较于定性投资，量化投资科学性更强，并且具备相应的理论依据。在投资过程中，投资者可以利用数学、统计学，还可以借助数据挖掘等方法，以此构建投资策略，管理投资组合，继而实现风险管理，利用数据模型，借助系统交易信号，系统会自动完成相关交易。从本质上分析，量化投资属于工具，投资者可以通过经验累加，然后利用数学模型的功能性，继而实现信息化的表达。量化投资形式具有自身的优势特点，这也是传统投资形式不可比拟的，它主要将投资者经验累积以另外一种方式呈现，即数学模型，继而转化至计算机中，运用相对科学的计算方式，实现产品投资，随着金融市场的日益完善，数学模型也得以不断优化。无论是数量化的投资，还是依靠计算机程序的投资，对于技术的要求极为苛刻，在业界誉为“黑箱交易”，从某种角度分析，量化投资基本不依赖大脑，而是依据交易系统，继而实施具体的决策，上述交易系统是之前确定的，且形式非常复杂的，这样的系统往往具备较高的精准度。与此同时，交易系统开发需要一定的技术支持，即程序算法设计，部分开发者通常会采取相应措施，加密交易系统，以此保障知识产权不受侵害。外界投资者对此并不清楚，具体运行机制也存在极大的疑问。量化投资者基于交易系统的前提下，收集市场最新的数据变化，同时采集与之相关的信息，将其输送至交易模型里，然后通过科学的计算，数据的挖掘，加密信息的处理，最终敲定资产配置方案，确定交易的最佳时机。按照相关公式进行量化投资在某种程度上是一种相对理性的投资，其自身的优势集中体现在分析策略这一环节，突出明晰性以及一致性，与此同时，运用信息与公式，由此获得的结果基本相同，这在某种程度上对交易者非常有利，避免由于其客观性以及随意性而引发的交易失误。
针对量化投资而言，其涵盖多个方面：就现状而言，主要包括量化资产配置、量化投资交易、风险管理。以资产配置为例，必须要基于行业选择的前提下，以此实施有效配置，然后依据策略组合，在行业内开展相关工作，实行资产优化。量化资产投资，它在某种程度上奠定了总体投资方向，确定发展前景最好的行业、风格和产品。换言之，投资者需要根据市场行情变化规律，选择市场以及产品，然后给予最佳资金分配方案。相较于传统的投资形式，量化投资更具一定的优势，更具科学以及合理性，同时兼具高信度。投资者可以依据数据模型，对整个市场进行有效分析，继而给予相对准确的判断，以此进行理性投资决策。
二、两者之间的关联性分析
金融衍生品与量化投资的有效结合能够起到非常关键性的作用，投资者能够选择相对发展较好的金融产品进行量化投资，由此收获了相对丰富的投资收益，因而探讨两者之间的关联性以及有效融合具有划时代意义。近年来，我国金融市场发展形势良好，也因此带动了金融衍生品的迅速扩大，促进了国民经济的迅速增值。但是以我国现有金融衍生品现状来说，无论是从行业总量、规模，还是参与范围及层次方面来看，金融衍生品都还属于小众市场，仍需不断创新与改革。从目前情况分析，对于大部分的投资者而言，他们对于金融衍生品的了解还不够透彻，这也导致了民主对于金融衍生品的了解甚少，基本都停留在电视或是报纸上对于金融衍生品的看法，这于金融衍生品的长远发展是非常不利的。2008年的金融危机，很多实体企业采取了相应的对策，比如参与期货市场，实施套期保值，以此降低生产经营风险，也在某种程度上扩宽市场发展。
金融市场发展速度的加快，股指期货得以大面积扩散，指数期权也扩大了应用范围，这于我国金融市场发展而言是极为有利的因素，为量化投资提供良好的发展契机，迎来发展机遇。借助量化投资原理，运用相关实践方法，通过计算机程序实施投资交易，这将是之后金融衍生品投资的主流方向。
金融衍生品的诞生是社会发展的必然产物，其功能性集中体现在投资风险规避，它形成的主要动因与投资者关系密切，满足其转移风险的需求，同时实现其套期保值实际需求，这一过程又被称为风险对冲，这样可以使投资者运用相对较少的低成本，基于现货价格变动，达到规避风险的目的。从目前形势分析，量化投资在我国金融衍生品上得到了广泛应用，其对冲实践需要借助相关载体，也就是具备一定的期货市场方可实现，但是基于交易品种单一的现状，这使得量化投资产品在某种程度上具有一定的局限性。随着股指期权的诞生，个股期权的逐步实施，扩大了金融市场的投资发展，让更多的投资者增加了风险规避渠道，推动了量化投资范围的不断扩大。量化交易策略也在某种程度上发生了改变，更具创造性，带动实体经济发展。
金融衍生品的诞生以及投入使用促进了我国金融市场交易的逐步完善，这其中金融衍生品的一个非常重要的功能得到了极大的发挥，即价格发现。所谓价格发现功能，主要从参与者角度出发，他们通过获得信息，且基于价格预期，利用公开拍卖形式，或是借助电脑进行撮合交易，这在某种程度上可以获取市场真实需求，供求关系，并且极具竞争性以及预期性的体系。随着世界经济一体化趋势不断加强，世界金融市场不断扩大，与之相关的金融衍生品应用范围也随之不断扩大，金融交易所的相关交易实现跨越式的进步，通过这种形式形成的价格权威性更强。上述价格通过不同的传播工具不断扩散，如报纸、电视、网络等，范围波及全球，俨然成为市场价格的引领者，这为大众提供了良好的平台，让其透过相关经济信息了解经济动态，以便帮助投资者给予正确的决策，借以提升资源配置效率。量化投资相较于传统投资形式具有一定的优势，这主要体现在两个方面：分别是速度与规则，从某种角度分析，我们可以预期，量化交易应用范围，促使市场报价更为紧密，成交更为频繁，从而增强市场流动性。与此同时，基于量化交易策略而言，其中部分交易存在策略的相似性，这对于未来的金融市场影响颇大，集中体现在市场价格波动这一方面，具体表现为高波动性以及规律性，上述改变与量化投资有着非常直接的关联。
金融衍生品是社会发展的阶段性产物，量化投资是基于传统投资形式基础上的创新与变革，两者之间具有一定的关联性，就好比人和人之间的合作，通过量化投资，金融衍生品能够在某种程度上受益，彰显其风险规避功能，量化投资对于投资者而言是巨大的福音，使其更理性地进行投资，从而避免由于自身主观原因而造成的经济损失，与此同时，能够有效消除非预期损失。针对金融衍生品而言，其不断发展对量化投资而言也是非常有益的，为其提供应用平台，借助不同领域资源整合，从总体角度分析，优化金融市场，交易环境不断完善，并且对投资者影响极大，使其投资理念不断升华，投资水平在某种程度上也得到看提高，继而促使投资者通过结合金融衍生品与量化投资获取丰厚的投资收益。总的来说，金融衍生品与量化投资可谓是相辅相成的关系，彼此相互促进又相互影响，协调好两者的关系对金融市场发展益处多多。
三、结语
总体来说，金融衍生品在我国金融市场的广泛运用极大的促进了国民经济的发展，量化投资是一种相对理想的投资理念，将金融衍生品与量化投资有效融合能够获得良好的成效，这于金融市场经济发展而言也是极为有利的因素，为投资者提供了良好的应用平台，促使其获得比较丰富的投资收益。文章主要介绍了金融衍生品以及量化投资的发展，重点阐述了两者之间的相关性。
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[5]薛智胜.金融创新风险的防范与监管探析――以金融衍生品为例[J].云南大学学报（法学版），2012（01）.
一、新型文化业态特征、分类、发展等研究
国外关于文化产业的研究较早，但缺乏新型文化业态特征、分类等方面的研究。国内这方面的研究有：赵立志分析了新兴文化产业的特征以及四川的数字内容、文化旅游、版权等新兴文化产业的发展现状，提出了克服体制障碍、加大政策扶持等对策。张君君以湖南省为例，对文化产业新业态的含义、分类、产业特征以及湖南省文业产业新业态的发展现状、存在的问题及对策进行了分析，提出了盈利模式及融资模式的问题。王晓波、郭欣、杨帆以保定市为例进行分析指出，培育文化产业新业态需要加大政府的扶持力度、改革管理体制及运行机制。赵瑞政根据山西新型文化业态的发展状况、培育中存在的问题提出了改革相关体制机制、出台相关保障政策等对策。这些研究以局部区域为对象，对新型文化业态的特征、发展状况及对策等进行了分析，且涉及到体制机制、政策等方面，打下了一定基础，但不够系统、深入。杜丽芬、王国平和刘凌云对“新兴文化业态”的概念、分类及特征等进行了分析，但未涉及投融资等方面。刘忠指出新兴文化业态所具有的“新”特点、作用、制约因素及其光明未来，提到了投融资渠道不畅的问题，但未深入进行分析。肖荣莲分析了新兴文化业态的产生背景、特点以及意义与发展路径。黄伟一提出了新型文化业态的发展需要政府与民间组织的共同努力、其发展关键是要解决融资问题等建议。郭雁鸿从系统科学、产业经济学、传媒经济学角度分析了新型文化业态的发展机理。这些对我国新型文化业态的发展状况及机理等进行了研究，但未及其它。叶朗对2012年动漫游戏、网络新媒体等新型文化业态的发展相关情况进行了归纳与分析，还涉及到电影投融资状况等的分析，对我们具有启发意义，但还不够全面。崔文贞对新型文化业态的概念、分类以及对策进行了分析，并指出要提高专业化发展水平、实施更加优惠的税收政策等。这些研究涉及到新型文化业态的公共政策方面。杨宁对已有新兴文化产业的理论研究进行了综述，认为包括作为文化产业组成部分的新兴文化产业研究及作为独立研究对象的新兴文化产业研究两部分，并对其研究中的关注重点从五个方面进行了综述。上述研究为新型文化业态的研究打下了一定的基础，但这些研究还可进一步深入，而且缺乏关于新型文化业态投融资体制、机制和模式等方面的研究。
二、文化产业投融资体制及机制的研究
Brinkman认为国外保险公司在文化产品不同阶段提供的完善保险服务为文化企业赢得信贷融资提供了重要保障。Robert and Merton、Riding and George认为美国和日本等发达国家完善的中小文化企业担保、再担保体系为文化企业信贷融资问题提供了重要保障。这些研究指出了保险、担保的重要性，但未具体研究投融资体制及机制等。齐勇锋以山西省为例提出了构造区域文化投融资运营主体、放宽投资准入门槛等文化产业投融资体制改革策略。李贵斌和宋晓丹分析了国外文化产业投融资机制及大庆市文化产业投融资机制的策略选择，以期总结经验并探讨大庆市文化产业投融资机制创新模式。吴少新、张立勇、张远为提出以突破种种束缚我国文化投融资方面的体制性障碍为突破口，通过综合配套改革推动文化投融资机制改革。这些文献涉及到文化产业投融资机制、体制的研究，但研究不够系统。Phillip McCalma分析了外国直接投资在美国好莱坞电影投融资中的重要作用，并指出国际资本的介入丰富了美国文化产业的融资主体构成。余晓泓基于美国文化产业投融资机制的分析提出，当前解决我国文化产业投融资难题的首要办法是广泛吸收民间资金和国外资本。陈清华认为文化产业投融资机制创新的关键是要塑多元化投融资主体。这些文献涉及投融资主体的研究，但分析得不够深入。关于文化产业投融资的政策支持等方面，Braedon Clark以澳大利亚电影产业为例指出，税后优惠政策较之直接补贴更有利于吸引更多的私人资本投入电影产业。Nantes Métropole认为，吸引投资的一个困难常常是因为投资者在评估风险和无形资产估价方面存在的问题。公共政策在鼓励投资者方面扮演着重要的角色。并且指出西方国家常见的工具主要有贷款及担保、股权融资、税收优惠和政府资助、非货币支持措施。该研究指出了吸引投资的困难、公共政策在鼓励投资方面的作用以及西方国家常见的投融资工具。龙怒认为我国政府应出台更具吸引力的税收优惠政策以吸引企业投资文化产业，并通过有关政策引导，培育文化企业做大做强。魏鹏举指出国家政策激励及公共资金投入引导的重要性，并提出了建构公共资金引导的市场化文化产业投融资体系的思路和建议。李华成认为必须依靠政府对我国文化产业投融资制度加以完善。这些研究探讨了政府政策支持的重要性以及具体的支持方式，但研究不够全面。总之，已有研究具有一定的借鉴与启发意义，但不够全面系统且可进一步深入，而且缺乏关于新型文化业态投融资体制及机制的研究。
三、文化产业投融资模式的研究
Robert C. DiGregorio and Jr.指出，美国电影业目前已形成了诸如制片公司提供资金、独立发行商融资、融资、终端客户融资、贷款、预售协议等多样化融资方式。Laura Clayton and Hugh Mason认为英国创意产业中的中小企业在资金需求和融资渠道方面主要有透支、设备租赁或租购、权益融资、银行长期贷款、票据贴现等方式且各占一定比例。Bin Zhang and Xiaoyan Du基于英国目前的投融资形式得出利用资本市场积极融资、吸引风险资本等启发。高颖认为，西方发达国家文化产业的主要投融资模式主要包括银行贷款、投资基金、并购重组、无形资本融资及跨国融资等。可见国外的投融资方式及模式是多样化的。国内方面，罗华和方晓萍将创意产业投资模式分成国家与政府投资模式、民营投资模式、外资投资模式、基金投资模式四大类。周正兵和郑艳探讨了文化产业投资基金的发展模式。欧培彬提出应构建不同于传统融资方式的新型文化产业投资基金。高凌霁提出文化产业投资基金模式，并以华谊兄弟集团的融资模式为例进行个案分析。这些研究都分析了文化产业投资基金等投融资模式。刘丽和张焕波、胡晋芳和李莉、龙怒、李童、刘学华分别对北京市、西安市、云南、陕西、上海等区域的文化产业投融资模式、方式进行了分析并提出了相应的政策建议。杨靖吉提出我国文化产业初创期应以内源融资模式为主，成长期应以债权融资为主，成熟期应以股权融资为主，强调不同时期应采用不同的融资模式。辛阳对中美文化产业的投融资机制、方式以及投融资效率进行了比较分析并提出了完善我国文化产业投融资体系的建议。可见，目前关于文化产业投融资模式、方式的研究中，国外文化产业投融资方式更加多样化，而我国文化产业发展过程中融资方式还比较单一，需要加快融资方式的创新等。简言之，这些研究具有重要的参考与借鉴意义，为进一步的研究打下了重要基础，但仍需深入，而且缺乏关于新型文化业态投融资模式方面的研究，更缺乏以“两型社会”为视角的研究。
四、新型文化业态与“两型社会”与之间关系的研究
王克修分析了“两型社会”与新文化业态的理论关系，并对推动长株潭“两型社会”建设中新的文化业态培育实践进行了分析。黄岑、邓向阳认为，“两型社会”和“文化产业新业态”两者之产是相互促进、相互影响的，要充分发挥文化产业新业态在“两型社会”建设中的作用。这方面的研究主要涉及两者之间的关系，未涉及新型文化业态的其它方面。
中国金融业飞速发展，尤其是2010年股指期货的推出，量化投资和对冲基金逐步进入国内投资者的视野。目前，量化投资、对冲基金已经成为中国资本市场最热门的话题之一，各投资机构纷纷开始着手打造各自量化投资精英团队。同时，中国拥有数量庞大的私募基金，部分私募基金利用国内市场定价较弱的特性转化成对冲基金也是必然的趋势。
量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，融入到具体的模型中，用模型对市场进行不带任何情绪的跟踪；简单而言，就是用数量化的方法对股票估值，选取适合的股票进行投资。
量化投资的鼻祖是美国数学家西蒙斯（James Simons）教授，从1989年到2006年间，他管理的大奖章基金平均年收益率高达38.5%，净回报率超越巴菲特。
对冲基金（hedge fund）是指运用金融衍生工具，以高风险投机为手段并以盈利为目的的金融基金，采用各种交易手段（卖空、杠杆操作、程序交易、互换交易、套利交易、衍生品种等）进行对冲、换位、套头、套期来赚取巨额利润。
犹抱琵琶半遮面
上海交通大学金融工程研究中心陈工孟教授表示，2010年股指期货推出后，量化投资和对冲基金渐成热门话题，并正在逐步萌芽和发展，但因为是新事物，社会各界还不是很了解。
目前国内约有12只公募量化基金，而深圳和上海也已有不少对冲基金；量化投资和对冲基金离中国投资者如此之近，但又是如此神秘。
长期以来，国内投资者一直存在着一些疑问，例如，量化投资和对冲基金是不是金融业发展的必然？量化投资和对冲基金对金融安全问题会产生什么影响？上海建设国际金融中心，量化投资和对冲基金应该扮演怎样的角色？量化投资和对冲基金为何能取得超额收益？量化投资和对冲基金如何进行规范和监管？对冲基金如何募集、运作和壮大？如何开发策略、如何进行交易如何控制风险？
对于上述问题，国内缺乏进行深度探讨和专业研究的有效途径。近日，国内领先的量化投资和对冲基金专业研究机构，上海交通大学金融工程研究中心主办了2011第一届中国量化投资高峰论坛。众多国际投资家、知名学者、优秀对冲基金经理、量化投资领军人物、交易所研究代表等，与300多位来自于证券、基金、私募、信托、银行、保险界的专业人士、信息技术服务商和民间资本代表，共同分享最新的量化投资和对冲基金的宏观视点及微观技术，以解决金融业发展迫切需要解决的问题。主办机构表示：“我们相信此次高峰论坛的召开，将开创中国量化投资和对冲基金的新纪元。”
无限风光在险峰
上海交通大学安泰经济管理学院院长周林教授在论坛致辞时表示：“通过引进各种各样的产品、各种各样的金融工具，特别是量化投资的方法，逐渐把过去的投资艺术转化到投资科学，这是我们共同关心的问题。”
周林认为，在中国开展量化投资、设立对冲基金将来有可能的空间，当然，可能也会有问题和风险。即使像美国、英国这样的成熟市场也会产生风波，比如金融危机，不能归咎于量化投资、对冲基金，但一些投资手段、金融工具运用不好，也可能对市场带来一些风险。“对于一系列未来可能产生的问题，我们一定要做非常好的分析。”
中国金融期货交易所副总经理胡政博士谈到，由于量化投资导致程序化交易和国外流行的算法交易等，这些新的交易方式是市场发展的基本趋势。通过研究后他认为，有四方面问题值得关注。
第一是对市场公平性的冲击。有人用“大刀长矛“，有人用“导弹、机关枪”，有专家理财，有一般的投机炒家，各种各样的风格构成了市场，投资手段的不平衡，有可能会带来市场交易的不公平。
第二，对市场本身运行的冲击。量化投资的产品，有可能会对市场价格造成冲击。当采用类似的风险止损点或者类似理念时，市场发生某个方向的变动，有可能加剧这种变化。
第三，对市场价格信息的冲击。很多量化投资工具需要收集信息，需要有很多试探性的报价去测市场的深度。大量的试探性报价，不以成交为目的的报价信息，会对市场产生冲击和影响。
第四，对交易系统的冲击。量化投资快速发展的核心因素是计算机技术的发展，现有交易系统都基于计算机系统，各种各样的工具会对交易系统造成冲击。
第一财经传媒有限公司副总经理杨宇东建议，希望媒体把目前机构、专家学者、管理层正在研究的成果报道出来，让更多的人了解；他还呼吁更快地完善有关对冲基金方面的监管政策和法规，并给予量化投资更多的扶持和技术支持。
上海银监局副局长张光平探讨了人民币国际化的话题。湘财证券副总裁兼首席风险官李康的观点鲜明生动，而中国社科院研究员易宪容在演讲时则激情四溢。
韶华休笑本无根
量化投资把资本市场的投资行为从以往定性化的“艺术”升华为数量化的“科学”，运用到高深的数量工具。国外从事量化投资的研究人员和基金经理大多是学金融、计算机和统计学出身，很多物理、数学专业等理工科背景的优秀人才也加入这一行列。野村证券亚太区执行总监周鸿松就是哈佛大学空间物理博士，曾获2011亚洲银行家峰会最佳算法交易系统团队奖。
在美国留学获计算机硕士的刘震现任易方达基金管理公司指数与量化投资部总经理，1995年进入华尔街工作，在与国内父母通电话时，他感到很难解释清楚自己的职业性质，便说跟“投资倒把”差不多，这可把他父母给弄晕了。
国泰君安证券资产管理公司总经理章飙是统计学博士，早在2006年就开始用量化投资工具做ETF套利，最初很难被上司和同事理解，直到做出几个成功案例后，才有了较大的发言权。他曾向公司申请投5000万元做“攀钢钢矾”，还放出“狠话”：如果公司不让做他就辞职，两年后这笔投资为公司赚了3.5亿元。
在银华基金副总经理兼量化投资总监周毅看来，量化投资成功的关键在于团队。目前，银华基金已初步完成了量化团队的人员配备和流程建设，未来，将努力打造一只国内领先的专业化、综合性的旗舰量化投资团队。
分级基金为突破口 首战告捷
由于量化投资在股票市场的应用范围较广，包括金融工具设计、指数增强、市场中立阿尔法模型以及套利策略等等多个方面。在反复比较深思熟虑后，周毅选择将金融工具创新作为突破口。
周毅认为，相比于其他的量化投资领域，金融工具与市场地域性特征关联度最低，因此移植性最强，成功概率就越高，同时在中国市场相对比较欠缺。所有的金融工具中，在国外使用得最广泛的就是结构化。
截至今日，银华共推出了三只指数分级基金和一只股票型分级基金，包括银华深100（首只深100分级指基）、银华中证等权重90（首只等权重分级指基）、银华中证内地资源（首只投资主题指数的分级基金）和银华消费主题（首只主动管理的主题类分级基金）。这四只分级占据目前市场上分级基金规模的绝对优势。银华深100是上市首只首日出现双溢价的分级基金，也是目前是场内规模最大的基金，约为150亿元左右；银华中证等权重90是第一个触阀值折算的分级基金，为所有分级产品的发展完善和风险控制提供了可借鉴的宝贵经验。
“市场和投资者以自己的方式证明了分级基金这种金融创新符合A股现阶段的运行特点，满足了国内投资者对杠杆和借贷收益的需求，更坚定了我们在工具型产品的研发和量化投资策略推广上的信心。”
看好中国量化投资“钱”景
不过分级基金只是整个量化投资应用中金融工具设计的一部分，其发展的背景是目前国内衍生品缺乏的现状。周毅表示：“我们想做全方位的量化投资，包含量化投资的各个领域。”
今年以来，银华的多只专户产品已经成功在A股市场上综合应用以上两项策略。据记者了解，银华专户产品中，表现最好的账户年化收益（扣除各种费率后）大幅超越同期沪深300指数。波动率仅约为沪深300波动率的1/3。尽管受现有法规和交易平台限制，在美国应用的量化策略大多数无法在A股实现，但银华在专户对冲产品上的成功尝试，证明了在国内利用量化投资方法可以获得绝对收益，而且随着各种限制的宽松化以及杠杆机制的引入，量化绝对收益产品可以拥有巨大的发展空间，中国式量化投资前景广阔。
志做国内旗舰量化团队
周毅将银华目前在量化投资领域所取得的诸多成就都归功于其全业务线的量化团队打造。银华在业内属于较早开展专门的量化投资研究的公司之一，目前量化投资团队已经达到16人，职责涵盖了金融工具、α策略、套利及实时风控等量化投资的各个业务链。“量化投资成员所搭建的系统平台，形成了稳定的流水线，为量化产品的运作提供了坚实的保障。”
关键词：证券投资;基金数量化;投资战略;决策
证券投资基金是一种特殊的投资方式，在实际的投资过程中，采用的是共同进行风险承担以及利益共享的方式，这一基金类型也被称为“证券基金”。证券投资基金作为一种投资工具，进入门槛低，服务专业，且积累性强，即使投资成本较低，也可将投资分散于不同证券，这样就极大的分散了投资风险。因此，正确投资基金得到了人们的广泛关注。
1 积极开发130/30等数量化投资模型
对国内从事证券基金投资业的基金公司等及时顺应金融形势，尽早开始研发130/30等科学有效的数量化投资产品，从而满足公司旗下众多投资者的投资需求。为了追赶世界先进的潮流，加快中国金融创新，从根本上增强国内基金业的企业竞争实力，研发130/30空头扩展模型等证券投资基金数量化投资模型势在必行。随着国内经济形势高速发展，金融市场形势亦是日新月异。目前，中国证券基金投资业中的卖空改革已经在逐渐开启，在此形势下，相关资产福利业也应抓紧时间，抓住机会，积极开发出符合中国国情和投资者实际需求的基金产品，抓紧研发空头扩展模型等数量化投资模型，以更好的顺应金融市场的发展趋势和实际需求。在数量化投资模型开发过程中，应该注意“拿来主义”，不能一味的照抄国外数量化投资模型，开发时首先要考虑实事求是，符合中国的相关法律法规以及中国金融市场的实际情况，做到既学习了外国的先进经验，又兼顾国内市场现实。从而开发出符合中国实际的数量化投资模型。现实中，130/30数量化投资模型只是众多数量化投资模型中的一种。
2 合理应用数量化投资策略
投资者及受理委托基金公司等资产管理者应用正确数量化投资策略进行投资，可分散减小风险，增加收益。并基于此进行更加科学高效拟合金融市场实际收益率模型和数量化投资策略的开发。基于数量化投资策略不断创新发觉全新投资策略的特点，伴随广大投资者针对这一投资机会的广泛追捧开发，此动量策略的存在的情况会逐渐消失，弱势有效这一中国股市缺失的状况会逐渐改变。数量化投资策略模型只是理想状况下的数字模型，在实际投资中投资者及基金管理者还应注意定期检验，不能生搬硬套模型及应用公式，应根据市场形势，谨慎研究确定投资策略，才能在金融趋势改变时有效规避风险，增加收益。在金融市场中，基金公司应根据市场环境及现实情况，基于相应合理化科学化的数量投资策略，基于数字化投资的有效性制定相应的投资策略，才能有效提高证券市场投资效率，规避风险，增强投资收益。同时应注意听取专业人员根据经验所得出的合理人工判断，拒绝照搬模型公式的错误做法，杜绝全部投资由模型决策，密切注意规避数量化投资策略的趋势改变、相似性及肥尾性。
3 开放卖空政策
国家政策对金融市场存在巨大影响。为了从根本上提高中国证券金融市场效率，对金融市场发展起到积极意义，国家政策要给予支持，譬如对卖空政策采取加大开放政策。如此才能逐渐改善中国证券市场卖空限制大，除指数基金外，其他投资者参与卖空所受禁锢较多，公募基金甚至不能参与卖空，信息表达不充分，远远没有达到弱势有效等诸多限制中国证券市场有效性的不完善方面政策开放属社会实验，对政策所针对方面的影响不言而喻。在政策制定方面目前国内的相应管理层做的还是很好的。譬如，根据当前形势，相应管理层便会制定并开始试行各种转融通业务。在这样的政策环境下，对广大证券金融公司而言，便可以通过相互之间的内部交流与合作的方式，将自身原有的或者通过各种合法途径募集而来的证券和资金进行出借，为需求方提供所需的资金和证券，帮助其更好的开展各种经营活动。 对广大证券基金类公司而言，可以通过此类活动，可有效整合金融市场资源，解决眼下难题。通过复杂严禁的实施设计方案，保证市场的良好发展。
4 降低融券费率
为了提高中国金融证券市场效率，缩短相应价格恢复平衡所需时间，提高中国金融资本市场的有效性，建议相关管理层采取积极措施，譬如对券商降低融券率的政策持鼓励态度。但在一定的条件下，130/30组合的收益率会出现极大的改变。例如，在融券费率处于10%和5%水平的时候，融券率会对130/30组合的收益率产生十分显著的影响。为了避免对中国证券市场的发展产生不好影响，相关管理层在制定政策时要注意规避券商间通过不顾成本盲目降低融券费率等不良手段抢占市场的恶意竞争。鼓励科学的正当竞争。目前国内金融市场中，各证券公司的融资利率基本相同，截至2013年3月19日，业务遍布全国的较大证券公司中，国信、国泰君安、广发、海通这四家公司年融券率和融资利率均为8.6%，相比之下，华安、上海、江海、华泰四家的融资利率虽然也达到同样的水平，但在融券率方面，却呈现出显著高于大证券公司的情况，达到10.6%。综上所述，小证券公司采用较高档，融券费率规模大的公司则采用相同的较低档，相比之下，大证券公司具备较大优势。若小证券公司要在激烈的金融市场竞争中站稳脚跟，建议其利用融券费率存在较大降低空间的优势制定相关政策。
5 结束语
综上所述，研究证券投资基金数量化投资战略决策，可帮助大家进一步提高对证券投资基金以及数量化投资相关问题的理解水平，了解130/30策略对基金业绩的影响，具有一定实践意义。
参考文献：
[1]阮素梅，于宁.证券投资基金收益概率密度预测――基于神经网络分位数回归模型[J].华东经济管理，2015（2）：105-110.
【关键词】量化投资 特点 策略 发展
一、引言
量化投资在国外的实践已经有了40多年的发展，我国的量化投资起步较晚，从2004年开始出现量化投资的产品，由于缺乏有效的对冲手段，直到2010年4月沪深300股指期货上市之后才能算是真正意义上开始涉足量化投资。[1]
2015年的中国股市跌宕起伏，杠杆配资引发了大幅上涨和断崖式下跌，股市出现罕见的千股涨停、千股跌停、千股停牌的奇观，众多机构投资者和散户蒙受了巨大的损失。但其中少数量化投资基金在大幅波动的市场中却表现相对稳定。量化投资基金和量化对冲策略的稳健，很快引起了全市场的关注，也成为近期银行、券商、信托等机构追捧的新的产品模式。
在此背景下，作者在本文中对于量化投资的概念、特点、策略、理论基础和发展做一个总结，希望为量化投资研究和实践做一些参考。
二、量化投资解读
（一）量化投资的定义
量化投资在学术界并没有严格统一的定义，现有的定义对于量化投资的定义的侧重点各有不同。本文对于量化投资的定义为：
量化投资是指将投资者的投资思想或理念转化为数学模型，或者利用模型对于真实世界的情况进行模拟进而判断市场行为或趋势，并交由计算机进行具体的投资决策和实施的过程。
（二）量化投资的特点
1.投资决策中能够客观理性，克服人类心理对投资决策的影响。传统投资的分析决策，大多数方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在进行投资决策时，很难不受市场情绪的影响。[2]量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预，这样在进行投资决策时受人的情绪化的影响将很小，投资过程可以做到理性客观。
2.能够通过海量信息的大数据处理，提高投资决策效率。我国股票市场上有近3000只股票，与上市公司相关的各种信息纷繁复杂，包括政策、国内外经济指标、公司公告、研究报告等，投资者靠自己手工的筛选根本就是力不从心。量化投资的出现为这个问题的解决带来了希望。量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工的工作量，提高了投资决策效率。
3.能够实现精准投资。传统的投资方法中认为投资是一门艺术，投资决策需要的是投资者的经验和技术，投资者的主观评价起到决定作用。而量化投资有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精准投资。例如在股指期货套利的过程中，现货与股指期货如果存在较大的差异时就能进行套利，量化投资策略和交易技术会抓住精确的捕捉机会，进行套利交易来获利。另外，在控制头寸规模方面，传统的投资方法只能凭感觉，并没有具体的测算和界定，而量化投资必须要设定严格精确的标准。[3]
4.能够快速反应和决策，把握市场稍纵即逝的机会。量化投资往往利用高速计算机进行程序化交易，与人脑相比它能够迅速发现市场存在的信息并进行相应的处理，具有反应快速、把握市场稍纵即逝的机会的特点。量化投资在速度上最出色的运用就是高频交易，与低频交易相对，高频交易是通过高速计算机，在极短的时间内对市场的变化做出迅速的反应并完成交易。[4]
5.能够有效地控制风险，获取较为稳定的收益。与传统投资方式不同的是，量化投资在获得较高超额收益的同时能够更好地控制风险，业绩也更为稳定。相关研究显示，1996年至2005年期间，量化投资基金与以所有传统主动型投资基金和偏重于风险控制的传统主动型投资基金的信息比率对比情况中，量化投资基金的信息比率都是最高，说明量化投资相对于传统投资，能够在获得更高的超额收益的同时，有效地控制风险。
三、量化投资的策略
一般的量化投资的策略指的是用来实现投资理念或模拟市场行为判断趋势从而获取收益的模型。量化投资需要权衡收益、风险、交易成本、具体的执行等各个方面，一般情况下这些方面会形成相对独立的模块。有时候量化投资策略模型也会将风险、成本等方面融合在模型中。
（一）国外量化投资策略的分类
国外习惯上将量化投资的策略分成两大类，一类是阿尔法导向的策略，另一类是贝塔导向的策略。阿尔法策略（alpha strategy）是通过量化择时和调整投资组合中不同资产的头寸大小来获取收益的策略;贝塔策略（beta strategy）是通过量化的手段复制指数或者稍微的超出指数收益的策略。[6]相比而言，量化指数的贝塔策略相对更容易，所以一般情况下所说的量化投资的策略指的是阿尔法策略（alpha strategy）。
阿尔法策略主要有两种类型，分别为理论驱动模型和数据驱动模型。
理论驱动模型是比较常见的类型，这些策略是运用已经存在的经济、金融学的理论，构建策略模型，进行投资决策。理论驱动模型根据输入的数据的不同可以进一步分类，主要有基于价格相关数据的策略和基于基本面数据的策略。
数据驱动模型广泛的被运用于股票、期货和外汇市场，因为采用的数学工具更为复杂，相对而言难于理解，目前使用的还不是很多。与理论驱动模型不同，数据驱动模型认为进行投资决策其实是不需要理论的支持，运用数据挖掘技术，可以从数据（例如交易所的价格数据）中识别出某种行为模式或市场趋势，进而进行预测或者解释未来的模式，从中获取收益。
（二）我国量化投资策略的分类
国内比较常见的量化投资策略主要有两种分类方式，一种是按投资标的所在市场分类区分的量化投资策略，分为现货市场和衍生品市场量化投资策略。现货市场包括股票市场、ETF市场和债券市场，衍生品市场包括商品期货市场、股指期货市场、国债期货市场、外汇市场和期权与其他衍生品市场，国内运用较多的是投资于商品期货和股指期货等期货市场。
另一种分类方式是分为两大类：判断趋势的单边投机策略和判断波动率的套利交易策略。[7]单边投机策略主要包括量化选股和量化择时，套利交易策略主要包括股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、另类套利策略等，目前国内普遍采用的是这种分类方式。
四、量化投资理论的发展
（一）投资理论的发展
量化投资的理论基础最早可以追溯到上个世纪50年代，Markowitz（1952）[8]第一次把数理工具引入到金融研究领域，提出了均值――方差模型和风险报酬与有效前沿的相关概念，这是量化投资接受的最早的严肃的学术成果。Sharpe（1964）[9]、Litner（1965）[10]、Mossin（1966）[11]在马克维茨研究的基础上得出了资本资产定价模型（CAPM），这是如今度量证券风险的基本的量化模型。
20世纪60年代，Samuelson（1965）与Fama（1965）[12]提出了有效市场假说（Efficient Markets Hypothesis，EMH），这为后来在新闻量化交易等方面提供了思路和理论支持。20世纪70年代，金融衍生品不断涌现，对于衍生品的定价成为当时研究的重点。Black和Scholes（1973）[13]将数学方法引入金融定价，他们建立了期权定价模型（B-S模型），为量化投资中对衍生品的定价奠定了理论基础。在该理论之后，Ross（1976）[14]根据无套利原则提出了套利定价理论（APT），该理论是资本资产定价模型（CAPM）的完善和发展，为量化投资中的多因素定价（选股）模型提供了基础，这也是Alpha套利的思想基础。
20世纪80年代，期权定价理论倒向微分方程求解;“金融工程”概念得以产生，金融工程着力于研究量化投资和量化交易。同期，学者们从有效市场理论的最基本假设着手，放宽了假设条件，形成了金融学的另一个重要的分支――行为金融学。
20世纪90年代，金融学家更加注重对于金融风险的管理，产生了诸多的数量化模型，其中最为著名的风险管理数量模型是VaR（Value at Risk）模型，这是量化投资对于风险控制的重要理论基础。[15]
20世纪末，数理金融对于数学工具的引入更加的迅速，其中最为重大的突破无疑是非线性科学在数理金融上的运用，非线性科学的出现为金融科学量化手段和方法论的研究提供了强有力的研究工具[16]，尤其在混合多种阿尔法模型而建立混合模型时是非常有效的一种技术。
（二）量化投资的数学和计算基础
量化投资策略模型的建立需要运用大量的数学和计算机方面的技术，主要有随机过程、人工智能、分形理论、小波分析、支持向量机等。[17]随机过程可以用于金融时序数列的预测，在现实中经常用于预测股市大盘，在投资组合模型构建的过程中，可以优化投资组合;人工智能的很多技术，例如专家系统、机器学习、神经网络、遗传算法等，可以运用于量化投资;分形理论用于时间序列进行预测分析;小波分析主要用于波型的处理，从而预测未来的走势;数据挖掘技术可以运用于数据驱动模型，还可以运用于设置模型的细节;支持向量机可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。
五、国内外量化投资实践的发展
（一）国外量化投资实践的发展
本文认为量化投资在国外的发展已经经历了四个发展阶段：
1.第一阶段从1949年至1968年：对冲阶段。该阶段是量化投资的萌芽阶段，该阶段具体的量化投资实践很少，主要是为量化投资提供的理论基础和技术准备，量化投资脱胎于传统投资，对抗市场波动，通过对冲稳定Alpha收益，但收益率低了。
2.第二阶段从1969年至1974年：杠杆阶段。在该阶段，量化投资从理论走入了实践。在投资思路上，因为原本的Alpha策略收益有限，通过放杠杆扩大第一阶段的稳定收益。实践方面，1969年，前美国麻省理工学院数学系教授爱德华・索普（Ed Thorp）开办了第一个量化对冲基金，进行可转债套利，他是最早的量化投资的者使用者。1971年，巴莱克国际投资公司（BGI）发行了世界上第一只被动量化基金，标志着量化投资的真正开始。
3.第三阶段从1975年至2000年：多策略阶段。在这一阶段，虽有一定的挫折，但总体上量化投资得到了平稳的发展。在投资思路上，由于上一阶段通过杠杆放大收益的副作用产生，放大以后的波动率又增大，从而转向继续追求策略的稳定收益，具体的手段是采用多策略稳定收益。实践方面，1977年，美国的富国银行指数化跟踪了纽约交易所的1500只股票，成立了一只指数化基金，开启了数量化投资的新纪元。[18]1998年，据统计共有21只量化投资基金管理着80亿美元规模的资产。[19]
4.第四阶段从2000年至今：量化投资阶段。这一阶段，量化投资得到了迅猛的发展，并且发展的速度越来越快。投资思路上，运用量化工具，策略模型化，注重风险管理。在实践方面，在2008年全球金融危机以前，全球对冲基金的规模由2000年的3350亿美元在短短的7年时间内上升至危机发生前的1.95万亿美元，受美国次贷危机的影响全球对冲基金规模有较大的回落，直到2008年之后，在全球经济复苏的大背景下对冲基金规模才开始反弹。
（二）我国量化投资的发展
本文认为，到目前为止，我国量化投资的发展的主要经历了三个阶段：
1.第一阶段从2004年至2010年：起步阶段。在这一阶段，由于我国没有足够的金融工具，量化投资在我国发展缓慢。2004年8月，光大保德信发行“光大保德信量化股票”，该基金借鉴了外方股东量化投资管理理念，这是我国最早的涉足量化投资的产品。2010年4月16日，准备多年的沪深300股指期货的在中金所的上市，为许多对冲基金的产品提供了对冲工具，从此改变了以前我证券市场只能单边进行做多的情况。
2.第二阶段从2011年至2013年：成长阶段。2011年，被认为是我国量化对冲基金元年，[21]而随着股指期货、融资融券、ETF和分级基金的丰富和发展，券商资管、信托、基金专户和有限合伙制的量化对冲产品的发行不断出现，这个阶段的量化投资真正意义上开始发展，促使该阶段发展的直接原因就是股指期货的出现。[20]
3.第三阶段从2014年至今：迅猛发展阶段。2014年被认为是“值得载入我国私募基金史册的一年”，基金业协会推行私募基金管理人和产品的登记备案制，推动了私募基金的全面阳光化，加速了私募基金产品的发行，其中包括量化对冲型私募产品。2014年称得上我国量化对冲产品增长最迅速的一年，以私募基金为代表的各类机构在量化对冲产品上的规模均有很大的发展，部分金融机构全年销售的量化对冲基金规模超过了百亿。
2015年，上证50ETF期权于2月9日正式推出，这对于对我国的量化投资有着极大的促进作用。4月16日，上证50与中证500两只股指期货新品种的上市给量化投资带来更多的策略的运用，金融衍生品的不断丰富和发展，为量化投资提供更多的丰富对冲手段，也提供了更多的套利机会。
六、总结
量化投资的技术、策略、硬件设施条件都在飞速的发展，与传统的投资方式相比，量化投资有着自身的特点和优势。尤其是量化对冲产品，以其长期稳健的收益特征，成为目前“资产荒”下对信托、理财产品和固定收益产品良好的替代产品。未来随着我国股指期货、融资融券、国债期货、期权等金融产品的不断创新，以及股指期货市场未来逐步恢复正常，量化投资发展前景不可限量。
参考文献
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>> 量化宽松、定量宽松与信贷宽松 量化宽松将成常态 “量化宽松”前景黯淡 量化宽松水来土掩 慎用量化宽松 量化宽松的毒药 审视量化宽松 美联储还要量化宽松 量化宽松退出纠结 占领量化宽松 量化宽松何时了？ 别再迷信“白米粥最养人” 别再迷信“酸儿辣女” 纠结的量化宽松政策 “量化宽松”的全球效应 警惕美日“量化宽松”陷阱 再量化宽松,影响何在? 量化宽松不可行 量化宽松能否刺激经济？ 量化宽松何时休 常见问题解答 当前所在位置：中国 > 管理 > 别再迷信量化宽松 别再迷信量化宽松 杂志之家、写作服务和杂志订阅支持对公帐户付款！安全又可靠！ document.write("作者： 张锋")
申明:本网站内容仅用于学术交流，如有侵犯您的权益，请及时告知我们，本站将立即删除有关内容。 因量化宽松导致的资产升值获益的是有产的投资者，这会进一步加剧财富差距。
2008年全球金融危机爆发以来，西方主要经济体的中央银行――特别是美国联邦储备局、英格兰银行、欧洲中央银行、日本中央银行――先后推出量化宽松（quantitative easing QE）的货币政策刺激经济增长。但随着对这一非常规货币政策得失的讨论深化，其必要性也颇受质疑。 量化宽松还是空投货币？
量化宽松是非常规、甚至可以说是不正常的货币政策。在通常情况下，货币政策由央行通过调整短期利率来实现，下调利率有助于增加货币流通，从而鼓励借贷与投资，刺激经济增长，并提升通货膨胀率;提高利率的效果则恰好相反，货币流通量的减少能给过热的经济增长“降温”，控制通胀率。
现在的世界经济面临两大问题。一是发达经济体的央行短期利率已经普遍接近于零，有些甚至已是负利率。在这种情况下，下调利率促进经济增长的政策手段已经无法使用。二是世界经济现在面临的主要危险不是通货膨胀而是通货紧缩，所以央行的政策目标是刺激通胀率（一般认为最佳的是接近2%），防止经济陷入通缩的泥潭。
在常规货币政策已经不可用的情况下，美英欧日等发达经济体的央行因此推出了量化宽松这样的非常规货币政策。按照他们的说法，量化宽松的目标是增加货币流通，鼓励银行与资本市场的借贷力度，促进企业投资与民众消费，从而拉大需求，刺激经济增长。
问题是，增加需求与刺激通胀的政策目标，只能由量化宽松来实现吗？在零利率的情况下，通过下调利率来刺激增长的常规货币政策已经失效，非常规货币政策只有量化宽松一途吗？在今年初欧洲中央银行决定推出至少1.1万亿欧元的量化宽松后，有不少人已经提出疑问。
在央行官员和专业经济学家看来，挽救金融危机后的西方经济的非常规货币政策非量化宽松莫属。从基本的经济常识出发，其实可以找到另一个非常规、但可能更直接有效的货币政策，这就是有时被称为“空投货币”的政策――政府或央行直接把用于量化宽松的钱发到老百姓手中。
比如，这次欧洲中央银行每月600亿欧元用于购买政府债券的钱，如果分摊给欧元区3.5亿民众，每人每年就能拿到大约2050欧元。这更能刺激消费、鼓励投资并制造通胀。
有没有某些经济体直接发钱给老百姓，直接刺激他们多消费呢？沙特阿拉伯就提供了一个例子。沙特新国王萨尔曼登基后，给老百姓发了总值超过320亿美元的红包。这些钱一部分用于公共事业投资，另一部分以补贴的形式直接发到老百姓手上。更妙的是，沙特私企也随即响应，给雇员发红包，又有几十亿美元到了普通人腰包里。
如果直接发钱不失为值得一试的非常规货币政策，为什么西方各大经济体的央行还是执着于量化宽松这一政策手段？要想回答这个问题，必须了解量化宽松是通过什么渠道影响经济的。 量化宽松如何影响经济
所谓的量化宽松，就是央行通过购买包括政府和市场债券等形式在内的金融资产的方式来扩大其资产负债表。无限量购买资产的一个直接目标是要影响相关债券的价格和收益率，为的是使债券价格上升而收益率下降。这样投资者手中的资产价值就能增加，如果他们把债券卖掉，收益就能通过银行存款的方式由银行放贷或者通过资本市场融资的方式被企业用于投资。企业因此更易融资，拥有此类债券的民众手里的财富也由此增加。只要企业把融资得来的资金用于投资，或者民众把增加的财富用于消费，需求就能增加，经济就能增长。此外，央行购买商业银行的资产能增加银行资产的流动性，鼓励银行对外放贷。
这就是量化宽松影响经济增长的逻辑。但是，量化宽松完全是通过资本市场注入资金，对实体经济没有直接的刺激。这一政策寄望于通过炒高资产价格来促进企业融资，或以增加银行资产的流动性鼓励银行放贷，但资产价格升高，只能增加一小部分拥有此类资产的大投资者的财富，对于资本市场之外的民众并没有任何好处。
更重要的是，抬高资产价格是否能让资金从资本市场通过投资或消费进入实体经济，还是一个未知数，它导致股市泡沫的副作用倒是无可置疑的。也就是说，量化宽松要影响实体经济，没人知道这一方式是否真能奏效，其直接受益者主要是精通金融市场的银行家、资本家和股市投机商。
西方几大央行为何如此青睐量化宽松？因为这一政策体现的是西方大银行家和资本家集团的利益。
量化宽松的另一个背景是西方经济的高度市场金融化，这和上世纪80年代以来市场自由主义在美英大行其道又密不可分。高度金融化的结果是央行货币政策被资本市场劫持，资本市场是央行政策绕不开的渠道。难怪每次量化宽松一推出，金融市场就为之欢欣鼓舞。
讽刺意味还不明显吗？2008年全球金融危机是美国资本市场极端金融化的后果，但危机后的世界经济却还要通过资本市场金融化来解决。金融危机应是经济和金融改革的好时机，但真正的改革在哪里呢？如果没有真正的改革，下一次金融危机离我们还远吗？
自由市场主义者会说，量化宽松有什么不好？美国和英国经济不就是因为量化宽松才恢复过来的嘛。但有什么直接证据表明美英经济恢复是量化宽松而不是其他政策（如财政宽松）的结果呢？美英经济真的恢复很好了吗？为什么日本的量化宽松就看不到明显效果呢？
实际上，量化宽松的副作用是显而易见的。首先是导致资本市场泡沫，引发市场动荡，酝酿新的金融危机，而对实体经济并无实质性助益。其次，由于央行购买的资产大部分是政府债券，这无疑会加大相关政府的负债率，而高负债率又是金融危机的导火索，有可能引发债务危机。再次，因量化宽松导致的资产升值获益的是有产的投资者，这会进一步加剧财富差距，而美国社会富人与穷人之间的财富差距是2008年金融危机的一个重要根源。最后，量化宽松直接导致相关国货币的贬值，很有可能引发世界各大经济体之间的“货币战”。实际上，这样的货币战正在上演。
