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序论：在您撰写量子化学论文时，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。
（一）在建筑材料方面的应用
水泥是重要的建筑材料之一。1993年，计算量子化学开始广泛地应用于许多水泥熟料矿物和水化产物体系的研究中，解决了很多实际问题。
钙矾石相是许多水泥品种的主要水化产物相之一，它对水泥石的强度起着关键作用。程新等[1,2]在假设材料的力学强度决定于化学键强度的前提下，研究了几种钙矾石相力学强度的大小差异。计算发现，含Ca钙矾石、含Ba钙矾石和含Sr钙矾石的Al-O键级基本一致，而含Sr钙矾石、含Ba钙矾石中的Sr，Ba原子键级与Sr-O，Ba-O共价键级都分别大于含Ca钙矾石中的Ca原子键级和Ca-O共价键级，由此认为，含Sr、Ba硫铝酸盐的胶凝强度高于硫铝酸钙的胶凝强度[3]。
将量子化学理论与方法引入水泥化学领域，是一门前景广阔的研究课题，它将有助于人们直接将分子的微观结构与宏观性能联系起来，也为水泥材料的设计提供了一条新的途径[3]。
（二）在金属及合金材料方面的应用
过渡金属(Fe、Co、Ni)中氢杂质的超精细场和电子结构，通过量子化学计算表明，含有杂质石原子的磁矩要降低，这与实验结果非常一致。闵新民等[4]通过量子化学方法研究了镧系三氟化物。结果表明，在LnF3中Ln原子轨道参与成键的次序是：d＞f＞p＞s，其结合能计算值与实验值定性趋势一致。此方法还广泛用于金属氧化物固体的电子结构及光谱的计算[5]。再比如说，NbO2是一个在810℃具有相变的物质(由金红石型变成四方体心)，其高温相的NbO2的电子结构和光谱也是通过量子化学方法进行的计算和讨论，并通过计算指出它和低温NbO2及其等电子化合物VO2在性质方面存在的差异[6]。
量子化学方法因其精确度高，计算机时少而广泛应用于材料科学中，并取得了许多有意义的结果。随着量子化学方法的不断完善，同时由于电子计算机的飞速发展和普及，量子化学在材料科学中的应用范围将不断得到拓展，将为材料科学的发展提供一条非常有意义的途径[5]。
二、在能源研究中的应用
（一）在煤裂解的反应机理和动力学性质方面的应用
煤是重要的能源之一。近年来随着量子化学理论的发展和量子化学计算方法以及计算技术的进步，量子化学方法对于深入探索煤的结构和反应性之间的关系成为可能。
量子化学计算在研究煤的模型分子裂解反应机理和预测反应方向方面有许多成功的例子,如低级芳香烃作为碳/碳复合材料碳前驱体热解机理方面的研究已经取得了比较明确的研究结果。由化学知识对所研究的低级芳香烃设想可能的自由基裂解路径，由Guassian98程序中的半经验方法UAM1、在UHF/3-21G*水平的从头计算方法和考虑了电子相关效应的密度泛函UB3LYP/3-21G*方法对设计路径的热力学和动力学进行了计算。由理论计算方法所得到的主反应路径、热力学变量和表观活化能等结果与实验数据对比有较好的一致性，对煤热解的量子化学基础的研究有重要意义[7]。
（二）在锂离子电池研究中的应用
锂离子二次电池因为具有电容量大、工作电压高、循环寿命长、安全可靠、无记忆效应、重量轻等优点，被人们称之为“最有前途的化学电源”，被广泛应用于便携式电器等小型设备，并已开始向电动汽车、军用潜水艇、飞机、航空等领域发展。
锂离子电池又称摇椅型电池，电池的工作过程实际上是Li+离子在正负两电极之间来回嵌入和脱嵌的过程。因此，深入锂的嵌入-脱嵌机理对进一步改善锂离子电池的性能至关重要。Ago等[8]用半经验分子轨道法以C32H14作为模型碳结构研究了锂原子在碳层间的插入反应。认为锂最有可能掺杂在碳环中心的上方位置。Ago等[9]用abinitio分子轨道法对掺锂的芳香族碳化合物的研究表明，随着锂含量的增加，锂的离子性减少，预示在较高的掺锂状态下有可能存在一种Li-C和具有共价性的Li-Li的混合物。Satoru等[10]用分子轨道计算法，对低结晶度的炭素材料的掺锂反应进行了研究，研究表明，锂优先插入到石墨层间反应，然后掺杂在石墨层中不同部位里[11]。
随着人们对材料晶体结构的进一步认识和计算机水平的更高发展，相信量子化学原理在锂离子电池中的应用领域会更广泛、更深入、更具指导性。
三、在生物大分子体系研究中的应用
生物大分子体系的量子化学计算一直是一个具有挑战性的研究领域，尤其是生物大分子体系的理论研究具有重要意义。由于量子化学可以在分子、电子水平上对体系进行精细的理论研究，是其它理论研究方法所难以替代的。因此要深入理解有关酶的催化作用、基因的复制与突变、药物与受体之间的识别与结合过程及作用方式等，都很有必要运用量子化学的方法对这些生物大分子体系进行研究。毫无疑问，这种研究可以帮助人们有目的地调控酶的催化作用,甚至可以有目的地修饰酶的结构、设计并合成人工酶；可以揭示遗传与变异的奥秘,进而调控基因的复制与突变，使之造福于人类；可以根据药物与受体的结合过程和作用特点设计高效低毒的新药等等，可见运用量子化学的手段来研究生命现象是十分有意义的。
综上所述，我们可以看出在材料、能源以及生物大分子体系研究中，量子化学发挥了重要的作用。在近十几年来，由于电子计算机的飞速发展和普及，量子化学计算变得更加迅速和方便。可以预言，在不久的将来，量子化学将在更广泛的领域发挥更加重要的作用。
参考文献：
[1]程新.[学位论文].武汉:武汉工业大学材料科学与工程学院,1994
[2]程新,冯修吉.武汉工业大学学报,1995,17(4):12
[3]李北星,程新.建筑材料学报,1999,2(2):147
[4]闵新民,沈尔忠,江元生等.化学学报,1990,48(10):973
[5]程新,陈亚明.山东建材学院学报,1994,8(2):1
[6]闵新民.化学学报,1992,50(5):449
[7]王宝俊,张玉贵,秦育红等.煤炭转化,2003,26(1):1
[8]AgoH,NagataK,YoshizawAK,etal.Bull.Chem.Soc.Jpn.,1997,70:1717
[9]AgoH,KatoM,YaharaAK.etal.JournaloftheElectrochemicalSociety,1999,146(4):1262
[10]SatoruK,MikioW,ShinighiK.ElectrochimicaActa1998,43(21-22):3127
[11]麻明友,何则强,熊利芝等.量子化学原理在锂离子电池研究中的应用.吉首大学学报,2006,27(3):97.
尽管量化投资已经成为市场投资的发展趋势，但是大多数投资者并不是很熟悉量化投资。一方面是由于量化投资一定程度上依赖数学模型，而赚钱的投资模型都是机构的秘密武器，不会轻易披露。另一方面是由于量化投资采用计算机系统，设计各种交易手段，有着较为复杂的数学计算与技术要求，现在许多量化投资都是计算机自动执行的程序交易。另外，量化交易者，俗称宽客（quants）的交易和故事多多少少增加了量化投资的神秘感。所以，人们一般把量化投资称为“黑箱”。纳兰（Narang，R.，2012）描述了量化交易系统的典型构造，打开了量化投资的“黑箱”。纳兰认为阿尔法模型用来预测市场未来方向，风险控制模型用来限制风险暴露，交易成本模型用来分析为构建组合产生的各种成本，投资组合构建模型在追逐利润、限制风险与相关成本之间做出平衡，然后给出最优组合。最优目标组合与现有组合的差异就由执行模型来完成。数据和研究部分则是量化投资的基础：有了数据，就可以进行研究，通过测试、检验与仿真正确构建各个模型。预测市场并制定策略是量化投资的核心，即阿尔法模型在量化投资中处于核心地位。随着量化投资的不断发展，量化投资模型也在不断改进。简单的策略可能就是证券或组合的套利行为，如期现套利组合、市场异象研究中的差价组合等。统计套利策略是经典的量化投资策略，如匹配交易或携带交易。近年来，高频交易成为量化投资的重要内容，基于高速的计算机系统实施高频的程序交易已经是量化投资的重要利器。丁鹏（2012）将量化投资的主要内容分为以下几个方面：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易、ETF/LOF套利和高频交易等。他认为量化投资的优势在于：纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。
二、量化投资“黑箱”中的构造与证券投资学的差异
在传统的证券投资学中，投资组合理论、资本资产定价模型、套利定价理论和期权定价理论是现代金融理论的四块基石。前两者主要依靠均值-方差组合优化的思想，后两者则主要依靠市场的无套利条件。传统的投资方法主要是基本面分析和技术分析两大类，而量化投资则是“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”。从概念看，量化投资既不是基本面分析，也不是技术分析，但它可以采用基本面分析，也可以采用技术分析，关键在于依靠模型来实现投资理念与投资策略。为了分析量化投资对证券投资学的启示，本文从量化投资“黑箱”的各个构成来探讨量化投资与证券投资学中思路和观点的差异。
（一）资产定价与收益的预测
根据组合优化理论，投资者将持有无风险组合与市场风险资产组合，获得无风险利率与市场风险溢价。资本资产定价模型则将此应用到单一证券或组合，认为证券的风险溢价等于无风险利率加上与风险贡献比率一致的风险溢价，超过的部分就是超额收益，即投资组合管理所追求的阿尔法值。追求显著正的阿尔法是资产定价理论给实务投资的一大贡献。基于因素模型的套利定价理论则从共同风险因素的角度提供了追求阿尔法的新思路。其中，法玛和佛伦齐的三因素定价模型为这一类量化投资提供了统一的参考。可以说，在因素定价方面，量化投资继承了资产定价理论的基本思想。对于因素定价中因素的选择，证券投资学认为，对资产价格的影响，长期应主要关注基本面因素，而短期应主要关注市场的交易行为，即采用技术分析。在量化投资中，主要强调按照事先设定的规则进行投资，这在一定程度上与技术分析类似。但是，在技术分析中，不同的人会有不同的结论，而量化投资则强调投资的规则化和固定化，不会因人的差异而有较大的不同。另外，量化交易更强调从统计和数学模型方面寻找资产的错误定价或者进行收益的预测。
（二）无套利条件与交易成本
在证券投资学里，流动性是证券的生命力。组合投资理论、资本资产定价模型以及套利定价理论等都认为市场中存在大量可交易的证券，投资者可以自由买卖证券。这主要是为了保证各种交易都能实现，如套利交易。根据套利定价理论，一旦市场出现无风险的套利机会，理性投资者会立即进行套利交易，当市场均衡时就不存在套利机会。现实市场中往往存在套利限制。一是因为凯恩斯说的“市场的非理性维持的时间可能会长到你失去偿付能力”。二是因为市场总是存在交易费用等成本。但证券投资学中，对市场中套利限制与非流动性的关注较少，这是因为传统金融理论中简化了市场结构。市场微观结构理论研究在既定的交易规则下，金融资产交易的过程及其结果，旨在揭示金融资产交易价格形成的过程及其原因。在市场微观结构理论中，不同的市场微观结构对市场流动性的冲击是不同的。因而，从量化投资的角度看，为了降低交易带来的价格冲击，能实施量化投资策略的证券往往都应有较好的流动性，因为交易时非流动性直接影响投资策略的实施。从这个意义上讲，量化投资时的交易成本不仅包括交易费用，更主要的是要考虑市场交易冲击的流动性成本。
（三）风险控制与市场情绪
在证券市场中，高收益与高风险相匹配。量化投资在追求高收益的同时，不可避免地承担了一定的风险。在证券投资学中，系统性风险主要源于宏观经济因素，非系统性因素则主要源于行业、公司因素，并且不考虑市场交易行为的影响。在量化投资中，较多地使用因素定价模型，不仅会考虑市场经济因素，而且会考虑交易行为等因素，只是不同的模型有不同的侧重点，在多模型的量化投资系统中自然包括了这两方面的因素。除了各种基本面和市场交易的因素风险外，量化投资还有自身不可忽视的风险源。一方面，量化交易中，部分交易是采用保证交易的期货、期权等衍生品交易，这种杠杆交易具有放大作用，隐藏着巨大的风险。另一方面，市场冲击的流动性成本也是量化投资的风险控制因素，理所当然地在图1的风险控制模型中体现出来。另外，在一般的投资过程中，市场情绪或多或少会成为风险控制的一个对象。然而，在量化投资中，更多的交易都是通过计算机来实现的，如程序交易等，这样以来，投资者情绪等因素对投资决策的影响相对较小。所以，在量化投资的风险控制模型中较少地考虑市场情绪以及投资者自身的情绪，主要是通过承担适度的风险来获得超额回报，因为毕竟减少风险也减少了超额回报。
（四）执行高频交易与算法交易
在对未来收益、风险和成本的综合权衡下，实现投资策略成为量化投资的重要执行步骤。为了达到投资目标，量化投资不断追求更快的速度来执行投资策略，这就推动了采用高速计算机系统的程序化交易的诞生。在证券投资学里，技术分析认为股价趋势有长期、中期和短期趋势，其中，长期和中期趋势有参考作用，短期趋势的意义不大。然而，随着计算机信息科技的创新，量化投资策略之间的竞争越来越大，谁能运作更快的量化模型，谁就能最先找到并利用市场错误定价的瞬间，从而赚取高额利润。于是，就诞生了高频交易：利用计算机系统处理数据和进行量化分析，快速做出交易决策，并且隔夜持仓。高频交易的基本特点有：处理分笔交易数据、高资金周转率、日内开平仓和算法交易。高频交易有4类流行的策略：自动提供流动性、市场微观结构交易、事件交易和偏差套利。成功实施高频交易同时需要两种算法：产生高频交易信号的算法和优化交易执行过程的算法。为了优化交易执行，目前“算法交易”比较流行。算法交易优化买卖指令的执行方式，决定在给定市场环境下如何处理交易指令：是主动的执行还是被动的执行，是一次易还是分割成小的交易单。算法交易一般不涉及投资组合的资产配置和证券选择问题。
三、对量化投资在证券投资教学中应用的思考
从上述分析可以知道，量化投资的“黑箱”构造与证券投资学之间存在一定的差异，因此，在证券投资的教学中应当考虑量化投资发展的要求。
（一）市场微观结构与流动性冲击
在理性预期和市场有效假说下，市场价格会在相关信息披露后立即调整，在信息披露前后市场有着截然不同的表现。在证券投资学里，一般认为价格的调整是及时准确的，然而，现实的世界里，价格调整需要一个过程。在不同的频率下，这种价格形成过程的作用是不同的。在长期的投资中，短期的价格调整是瞬间的，影响不大。然而，在高频交易中，这种价格调整过程影响很大。市场微观结构就是研究这种价格形成过程。市场微观结构理论中有两种基本的模型：存货模型和信息模型。存货模型关注商委托单簿不平衡对订单流的影响，解释没有消息公布时价格短暂波动的原因。信息模型关注信息公布后信息反映到价格中的这一过程，认为含有信息的订单流是导致价格波动的原因。无论是关注委托订单的存货模型还是关注市场参与者信息类型的信息模型，这些市场微观结构的研究加强了流动性与资产价格之间的联系，强调流动性在量化投资决策中的重要作用。一般的证券投资学中基本没有市场微观结构的内容，因而，为了加强证券投资学的实用性，应关注市场微观结构的内容与发展。
（二）业绩评价与高杠杆
对于证券组合而言，不仅要分析其超额收益和成本，还要考虑其风险与业绩。在组合业绩评价中，一方面要考虑风险的衡量，另一方面则要分析业绩的来源。在证券投资学中，组合业绩来自于市场表现以及管理者的配置与选股能力。对于量化投资而言，市场时机和管理者的能力依然重要，然而，量化投资的业绩评价还应考虑另一个因素：高杠杆。量化交易中，部分交易是采用保证交易的期货、期权等衍生品交易，这种杠杆交易具有放大作用，在市场好的时候扩大收益，但在市场不好的时候会加速亏损，这些与传统的业绩评价就不太一样。在一般的证券投资学里，业绩评价主要考虑经风险调整的收益，很少考虑其杠杆的作用，这不仅忽略了杠杆的贡献，而且有可能夸大了投资者的技能水平。
（三）人为因素与模型风险
在量化投资中，非常注重计算机对数据和模型的分析，这突出了量化投资的规则性和固定性。然而，实际中，别看量化采用了各种数学、统计模型，但策略设计、策略检测和策略更新等过程都离不开人的决策。量化交易策略与判断型交易策略的主要差别在于策略如何生成以及如何实施。量化投资运用模型对策略进行了细致研究，并借助计算机实施策略，能够消除很多认为的随意性。但是，量化策略毕竟体现投资者的交易理念，这一部分依赖于投资者的经验，一部分依赖于投资者对市场的不断观察与更新。实际上，人始终处于交易之中，对于市场拐点以及趋势反转的判断主要还是依赖投资者的经验。光大的乌龙指事件充分表明了人为因素在量化投资中的两面性：决策实施依赖于人的设定，而人的设定不仅依赖于经验，而且人还会犯错。人之所以会犯错，一方面是因为人们对市场的认知是不完全的，另一方面则是人们使用了错误的模型。经典的证券投资理论中，股票价格的变动被认为是随机的，小概率事件出现的机会比较小，但是经验研究表明股票收益率具有肥尾现象，小概率事件发生的机会超出了人们原先的认识，即市场还会出现“黑天鹅”。更为关键的是，量化投资更依赖数学和统计模型，这就使得量化投资存在较大的模型风险，即使用了错误的模型。为了防范模型风险，应采用更为稳健的模型，即模型的参数和函数应该适应多种市场环境。近年来，研究表明，证券收益及其与风险因素的关系存在较大的非线性，同时，市场中存在一定的“噪声”，采用隐马尔科夫链等随机过程和机器学习等数据挖掘技术进行信息处理成为量化投资的重要技术支持。
（四）2013年诺贝尔经济学奖的启示
论文摘要：将量子化学原理及方法引入材料科学、能源以及生物大分子体系研究领域中无疑将从更高的理论起点来认识微观尺度上的各种参数、性能和规律，这将对材料科学、能源以及生物大分子体系的发展有着重要的意义。
量子化学是将量子力学的原理应用到化学中而产生的一门学科，经过化学家们的努力，量子化学理论和计算方法在近几十年来取得了很大的发展，在定性和定量地阐明许多分子、原子和电子尺度级问题上已经受到足够的重视。目前，量子化学已被广泛应用于化学的各个分支以及生物、医药、材料、环境、能源、军事等领域，取得了丰富的理论成果，并对实际工作起到了很好的指导作用。本文仅对量子化学原理及方法在材料、能源和生物大分子体系研究领域做一简要介绍。
一、在材料科学中的应用
（一）在建筑材料方面的应用
水泥是重要的建筑材料之一。1993年，计算量子化学开始广泛地应用于许多水泥熟料矿物和水化产物体系的研究中，解决了很多实际问题。
钙矾石相是许多水泥品种的主要水化产物相之一，它对水泥石的强度起着关键作用。程新等[1,2]在假设材料的力学强度决定于化学键强度的前提下，研究了几种钙矾石相力学强度的大小差异。计算发现，含Ca钙矾石、含Ba钙矾石和含Sr钙矾石的Al-O键级基本一致，而含Sr钙矾石、含Ba钙矾石中的Sr，Ba原子键级与Sr-O，Ba-O共价键级都分别大于含Ca钙矾石中的Ca原子键级和Ca-O共价键级，由此认为，含Sr、Ba硫铝酸盐的胶凝强度高于硫铝酸钙的胶凝强度[3]。
将量子化学理论与方法引入水泥化学领域，是一门前景广阔的研究课题，它将有助于人们直接将分子的微观结构与宏观性能联系起来，也为水泥材料的设计提供了一条新的途径[3]。
（二）在金属及合金材料方面的应用
过渡金属(Fe、Co、Ni)中氢杂质的超精细场和电子结构，通过量子化学计算表明，含有杂质石原子的磁矩要降低，这与实验结果非常一致。闵新民等[4]通过量子化学方法研究了镧系三氟化物。结果表明，在LnF3中Ln原子轨道参与成键的次序是：d＞f＞p＞s，其结合能计算值与实验值定性趋势一致。此方法还广泛用于金属氧化物固体的电子结构及光谱的计算[5]。再比如说，NbO2是一个在810℃具有相变的物质(由金红石型变成四方体心)，其高温相的NbO2的电子结构和光谱也是通过量子化学方法进行的计算和讨论，并通过计算指出它和低温NbO2及其等电子化合物VO2在性质方面存在的差异[6]。
量子化学方法因其精确度高，计算机时少而广泛应用于材料科学中，并取得了许多有意义的结果。随着量子化学方法的不断完善，同时由于电子计算机的飞速发展和普及，量子化学在材料科学中的应用范围将不断得到拓展，将为材料科学的发展提供一条非常有意义的途径[5]。
二、在能源研究中的应用
（一）在煤裂解的反应机理和动力学性质方面的应用
煤是重要的能源之一。近年来随着量子化学理论的发展和量子化学计算方法以及计算技术的进步，量子化学方法对于深入探索煤的结构和反应性之间的关系成为可能。
量子化学计算在研究煤的模型分子裂解反应机理和预测反应方向方面有许多成功的例子,如低级芳香烃作为碳/碳复合材料碳前驱体热解机理方面的研究已经取得了比较明确的研究结果。由化学知识对所研究的低级芳香烃设想可能的自由基裂解路径，由Guassian98程序中的半经验方法UAM1、在UHF/3-21G*水平的从头计算方法和考虑了电子相关效应的密度泛函UB3LYP/3-21G*方法对设计路径的热力学和动力学进行了计算。由理论计算方法所得到的主反应路径、热力学变量和表观活化能等结果与实验数据对比有较好的一致性，对煤热解的量子化学基础的研究有重要意义[7]。
（二）在锂离子电池研究中的应用
锂离子二次电池因为具有电容量大、工作电压高、循环寿命长、安全可靠、无记忆效应、重量轻等优点，被人们称之为“最有前途的化学电源”，被广泛应用于便携式电器等小型设备，并已开始向电动汽车、军用潜水艇、飞机、航空等领域发展。
锂离子电池又称摇椅型电池，电池的工作过程实际上是Li+离子在正负两电极之间来回嵌入和脱嵌的过程。因此，深入锂的嵌入-脱嵌机理对进一步改善锂离子电池的性能至关重要。Ago等[8]用半经验分子轨道法以C32H14作为模型碳结构研究了锂原子在碳层间的插入反应。认为锂最有可能掺杂在碳环中心的上方位置。Ago等[9]用abinitio分子轨道法对掺锂的芳香族碳化合物的研究表明，随着锂含量的增加，锂的离子性减少，预示在较高的掺锂状态下有可能存在一种Li-C和具有共价性的Li-Li的混合物。Satoru等[10]用分子轨道计算法，对低结晶度的炭素材料的掺锂反应进行了研究，研究表明，锂优先插入到石墨层间反应，然后掺杂在石墨层中不同部位里[11]。
随着人们对材料晶体结构的进一步认识和计算机水平的更高发展，相信量子化学原理在锂离子电池中的应用领域会更广泛、更深入、更具指导性。
三、在生物大分子体系研究中的应用
生物大分子体系的量子化学计算一直是一个具有挑战性的研究领域，尤其是生物大分子体系的理论研究具有重要意义。由于量子化学可以在分子、电子水平上对体系进行精细的理论研究，是其它理论研究方法所难以替代的。因此要深入理解有关酶的催化作用、基因的复制与突变、药物与受体之间的识别与结合过程及作用方式等，都很有必要运用量子化学的方法对这些生物大分子体系进行研究。毫无疑问，这种研究可以帮助人们有目的地调控酶的催化作用,甚至可以有目的地修饰酶的结构、设计并合成人工酶；可以揭示遗传与变异的奥秘,进而调控基因的复制与突变，使之造福于人类；可以根据药物与受体的结合过程和作用特点设计高效低毒的新药等等，可见运用量子化学的手段来研究生命现象是十分有意义的。
综上所述，我们可以看出在材料、能源以及生物大分子体系研究中，量子化学发挥了重要的作用。在近十几年来，由于电子计算机的飞速发展和普及，量子化学计算变得更加迅速和方便。可以预言，在不久的将来，量子化学将在更广泛的领域发挥更加重要的作用。
参考文献：
[1]程新.[学位论文].武汉:武汉工业大学材料科学与工程学院,1994
[2]程新,冯修吉.武汉工业大学学报,1995,17(4):12
[3]李北星,程新.建筑材料学报,1999,2(2):147
[4]闵新民,沈尔忠,江元生等.化学学报,1990,48(10):973
[5]程新,陈亚明.山东建材学院学报,1994,8(2):1
[6]闵新民.化学学报,1992,50(5):449
[7]王宝俊,张玉贵,秦育红等.煤炭转化,2003,26(1):1
[8]AgoH,NagataK,YoshizawAK,etal.Bull.Chem.Soc.Jpn.,1997,70:1717
[9]AgoH,KatoM,YaharaAK.etal.JournaloftheElectrochemicalSociety,1999,146(4):1262
论文摘要：将量子化学原理及方法引入材料科学、能源以及生物大分子体系研究领域中无疑将从更高的理论起点来认识微观尺度上的各种参数、性能和规律，这将对材料科学、能源以及生物大分子体系的发展有着重要的意义。
量子化学是将量子力学的原理应用到化学中而产生的一门学科，经过化学家们的努力，量子化学理论和计算方法在近几十年来取得了很大的发展，在定性和定量地阐明许多分子、原子和电子尺度级问题上已经受到足够的重视。目前，量子化学已被广泛应用于化学的各个分支以及生物、医药、材料、环境、能源、军事等领域，取得了丰富的理论成果，并对实际工作起到了很好的指导作用。本文仅对量子化学原理及方法在材料、能源和生物大分子体系研究领域做一简要介绍。
一、 在材料科学中的应用
（一）在建筑材料方面的应用
水泥是重要的建筑材料之一。1993年，计算量子化学开始广泛地应用于许多水泥熟料矿物和水化产物体系的研究中，解决了很多实际问题。
钙矾石相是许多水泥品种的主要水化产物相之一，它对水泥石的强度起着关键作用。程新等[1 ，2]在假设材料的力学强度决定于化学键强度的前提下，研究了几种钙矾石相力学强度的大小差异。计算发现，含Ca 钙矾石、含Ba 钙矾石和含Sr 钙矾石的Al -O键级基本一致，而含Sr 钙矾石、含Ba 钙矾石中的Sr，Ba 原子键级与Sr-O，Ba -O共价键级都分别大于含Ca 钙矾石中的Ca 原子键级和Ca -O共价键级，由此认为，含Sr 、Ba 硫铝酸盐的胶凝强度高于硫铝酸钙的胶凝强度[3]。
将量子化学理论与方法引入水泥化学领域，是一门前景广阔的研究课题，它将有助于人们直接将分子的微观结构与宏观性能联系起来，也为水泥材料的设计提供了一条新的途径[3]。
（二） 在金属及合金材料方面的应用
过渡金属(Fe 、Co、Ni)中氢杂质的超精细场和电子结构，通过量子化学计算表明，含有杂质石原子的磁矩要降低，这与实验结果非常一致。闵新民等[4]通过量子化学方法研究了镧系三氟化物。结果表明，在LnF3中Ln原子轨道参与成键的次序是：d＞f＞p＞s，其结合能计算值与实验值定性趋势一致。此方法还广泛用于金属氧化物固体的电子结构及光谱的计算[5]。再比如说，NbO2是一个在810℃具有相变的物质(由金红石型变成四方体心)，其高温相的NbO2的电子结构和光谱也是通过量子化学方法进行的计算和讨论，并通过计算指出它和低温NbO2及其等电子化合物VO2在性质方面存在的差异[6]。
量子化学方法因其精确度高，计算机时少而广泛应用于材料科学中，并取得了许多有意义的结果。随着量子化学方法的不断完善，同时由于电子计算机的飞速发展和普及，量子化学在材料科学中的应用范围将不断得到拓展，将为材料科学的发展提供一条非常有意义的途径[5]。
二、在能源研究中的应用
（一）在煤裂解的反应机理和动力学性质方面的应用
煤是重要的能源之一。近年来随着量子化学理论的发展和量子化学计算方法以及计算技术的进步，量子化学方法对于深入探索煤的结构和反应性之间的关系成为可能。
量子化学计算在研究煤的模型分子裂解反应机理和预测反应方向方面有许多成功的例子， 如低级芳香烃作为碳/ 碳复合材料碳前驱体热解机理方面的研究已经取得了比较明确的研究结果。由化学知识对所研究的低级芳香烃设想可能的自由基裂解路径，由Guassian 98 程序中的半经验方法UAM1 、在UHF/ 3-21G*水平的从头计算方法和考虑了电子相关效应的密度泛函UB3L YP/ 3-21G*方法对设计路径的热力学和动力学进行了计算。由理论计算方法所得到的主反应路径、热力学变量和表观活化能等结果与实验数据对比有较好的一致性，对煤热解的量子化学基础的研究有重要意义[7]。 转贴于
（二）在锂离子电池研究中的应用
锂离子二次电池因为具有电容量大、工作电压高、循环寿命长、安全可靠、无记忆效应、重量轻等优点，被人们称之为“最有前途的化学电源”，被广泛应用于便携式电器等小型设备，并已开始向电动汽车、军用潜水艇、飞机、航空等领域发展。
锂离子电池又称摇椅型电池，电池的工作过程实际上是Li + 离子在正负两电极之间来回嵌入和脱嵌的过程。因此，深入锂的嵌入-脱嵌机理对进一步改善锂离子电池的性能至关重要。Ago 等[8] 用半经验分子轨道法以C32 H14作为模型碳结构研究了锂原子在碳层间的插入反应。认为锂最有可能掺杂在碳环中心的上方位置。Ago 等[9 ] 用abinitio 分子轨道法对掺锂的芳香族碳化合物的研究表明，随着锂含量的增加，锂的离子性减少，预示在较高的掺锂状态下有可能存在一种Li - C 和具有共价性的Li - Li 的混合物。Satoru 等[10] 用分子轨道计算法，对低结晶度的炭素材料的掺锂反应进行了研究，研究表明，锂优先插入到石墨层间反应，然后掺杂在石墨层中不同部位里[11]。
随着人们对材料晶体结构的进一步认识和计算机水平的更高发展，相信量子化学原理在锂离子电池中的应用领域会更广泛、更深入、更具指导性。
三、 在生物大分子体系研究中的应用
生物大分子体系的量子化学计算一直是一个具有挑战性的研究领域，尤其是生物大分子体系的理论研究具有重要意义。由于量子化学可以在分子、电子水平上对体系进行精细的理论研究，是其它理论研究方法所难以替代的。因此要深入理解有关酶的催化作用、基因的复制与突变、药物与受体之间的识别与结合过程及作用方式等，都很有必要运用量子化学的方法对这些生物大分子体系进行研究。毫无疑问，这种研究可以帮助人们有目的地调控酶的催化作用，甚至可以有目的地修饰酶的结构、设计并合成人工酶；可以揭示遗传与变异的奥秘， 进而调控基因的复制与突变，使之造福于人类；可以根据药物与受体的结合过程和作用特点设计高效低毒的新药等等，可见运用量子化学的手段来研究生命现象是十分有意义的。
综上所述，我们可以看出在材料、能源以及生物大分子体系研究中，量子化学发挥了重要的作用。在近十几年来，由于电子计算机的飞速发展和普及，量子化学计算变得更加迅速和方便。可以预言，在不久的将来，量子化学将在更广泛的领域发挥更加重要的作用。
参考文献：
[1]程新. [ 学位论文] .武汉:武汉工业大学材料科学与工程学院，1994
[2]程新，冯修吉.武汉工业大学学报，1995，17 (4) :12
[3]李北星，程新.建筑材料学报，1999，2(2):147
[4]闵新民，沈尔忠， 江元生等.化学学报，1990，48(10): 973
[5]程新，陈亚明.山东建材学院学报，1994，8(2):1
[6]闵新民.化学学报，1992，50(5):449
[7]王宝俊，张玉贵，秦育红等.煤炭转化，2003，26(1):1
[8]Ago H ，Nagata K， Yoshizaw A K， et al. Bull.Chem. Soc. Jpn.，1997，70:1717
[9]Ago H ，Kato M，Yahara A K. et al. Journal of the Electrochemical Society， 1999， 146(4):1262
论文摘要：将量子化学原理及方法引入材料科学、能源以及生物大分子体系研究领域中无疑将从更高的理论起点来认识微观尺度上的各种参数、性能和规律，这将对材料科学、能源以及生物大分子体系的发展有着重要的意义。
量子化学是将量子力学的原理应用到化学中而产生的一门学科，经过化学家们的努力，量子化学理论和计算方法在近几十年来取得了很大的发展，在定性和定量地阐明许多分子、原子和电子尺度级问题上已经受到足够的重视。目前，量子化学已被广泛应用于化学的各个分支以及生物、医药、材料、环境、能源、军事等领域，取得了丰富的理论成果，并对实际工作起到了很好的指导作用。本文仅对量子化学原理及方法在材料、能源和生物大分子体系研究领域做一简要介绍。
一、在材料科学中的应用
（一）在建筑材料方面的应用
水泥是重要的建筑材料之一。1993年，计算量子化学开始广泛地应用于许多水泥熟料矿物和水化产物体系的研究中，解决了很多实际问题。
钙矾石相是许多水泥品种的主要水化产物相之一，它对水泥石的强度起着关键作用。程新等[1,2]在假设材料的力学强度决定于化学键强度的前提下，研究了几种钙矾石相力学强度的大小差异。计算发现，含Ca钙矾石、含Ba钙矾石和含Sr钙矾石的Al-O键级基本一致，而含Sr钙矾石、含Ba钙矾石中的Sr，Ba原子键级与Sr-O，Ba-O共价键级都分别大于含Ca钙矾石中的Ca原子键级和Ca-O共价键级，由此认为，含Sr、Ba硫铝酸盐的胶凝强度高于硫铝酸钙的胶凝强度[3]。
将量子化学理论与方法引入水泥化学领域，是一门前景广阔的研究课题，它将有助于人们直接将分子的微观结构与宏观性能联系起来，也为水泥材料的设计提供了一条新的途径[3]。
（二）在金属及合金材料方面的应用
过渡金属(Fe、Co、Ni)中氢杂质的超精细场和电子结构，通过量子化学计算表明，含有杂质石原子的磁矩要降低，这与实验结果非常一致。闵新民等[4]通过量子化学方法研究了镧系三氟化物。结果表明，在LnF3中Ln原子轨道参与成键的次序是：d＞f＞p＞s，其结合能计算值与实验值定性趋势一致。此方法还广泛用于金属氧化物固体的电子结构及光谱的计算[5]。再比如说，NbO2是一个在810℃具有相变的物质(由金红石型变成四方体心)，其高温相的NbO2的电子结构和光谱也是通过量子化学方法进行的计算和讨论，并通过计算指出它和低温NbO2及其等电子化合物VO2在性质方面存在的差异[6]。
量子化学方法因其精确度高，计算机时少而广泛应用于材料科学中，并取得了许多有意义的结果。随着量子化学方法的不断完善，同时由于电子计算机的飞速发展和普及，量子化学在材料科学中的应用范围将不断得到拓展，将为材料科学的发展提供一条非常有意义的途径[5]。
二、在能源研究中的应用
（一）在煤裂解的反应机理和动力学性质方面的应用
煤是重要的能源之一。近年来随着量子化学理论的发展和量子化学计算方法以及计算技术的进步，量子化学方法对于深入探索煤的结构和反应性之间的关系成为可能。
量子化学计算在研究煤的模型分子裂解反应机理和预测反应方向方面有许多成功的例子,如低级芳香烃作为碳/碳复合材料碳前驱体热解机理方面的研究已经取得了比较明确的研究结果。由化学知识对所研究的低级芳香烃设想可能的自由基裂解路径，由Guassian98程序中的半经验方法UAM1、在UHF/3-21G*水平的从头计算方法和考虑了电子相关效应的密度泛函UB3LYP/3-21G*方法对设计路径的热力学和动力学进行了计算。由理论计算方法所得到的主反应路径、热力学变量和表观活化能等结果与实验数据对比有较好的一致性，对煤热解的量子化学基础的研究有重要意义[7]。（二）在锂离子电池研究中的应用
锂离子二次电池因为具有电容量大、工作电压高、循环寿命长、安全可靠、无记忆效应、重量轻等优点，被人们称之为“最有前途的化学电源”，被广泛应用于便携式电器等小型设备，并已开始向电动汽车、军用潜水艇、飞机、航空等领域发展。
锂离子电池又称摇椅型电池，电池的工作过程实际上是Li+离子在正负两电极之间来回嵌入和脱嵌的过程。因此，深入锂的嵌入-脱嵌机理对进一步改善锂离子电池的性能至关重要。Ago等[8]用半经验分子轨道法以C32H14作为模型碳结构研究了锂原子在碳层间的插入反应。认为锂最有可能掺杂在碳环中心的上方位置。Ago等[9]用abinitio分子轨道法对掺锂的芳香族碳化合物的研究表明，随着锂含量的增加，锂的离子性减少，预示在较高的掺锂状态下有可能存在一种Li-C和具有共价性的Li-Li的混合物。Satoru等[10]用分子轨道计算法，对低结晶度的炭素材料的掺锂反应进行了研究，研究表明，锂优先插入到石墨层间反应，然后掺杂在石墨层中不同部位里[11]。
随着人们对材料晶体结构的进一步认识和计算机水平的更高发展，相信量子化学原理在锂离子电池中的应用领域会更广泛、更深入、更具指导性。
三、在生物大分子体系研究中的应用
生物大分子体系的量子化学计算一直是一个具有挑战性的研究领域，尤其是生物大分子体系的理论研究具有重要意义。由于量子化学可以在分子、电子水平上对体系进行精细的理论研究，是其它理论研究方法所难以替代的。因此要深入理解有关酶的催化作用、基因的复制与突变、药物与受体之间的识别与结合过程及作用方式等，都很有必要运用量子化学的方法对这些生物大分子体系进行研究。毫无疑问，这种研究可以帮助人们有目的地调控酶的催化作用,甚至可以有目的地修饰酶的结构、设计并合成人工酶；可以揭示遗传与变异的奥秘,进而调控基因的复制与突变，使之造福于人类；可以根据药物与受体的结合过程和作用特点设计高效低毒的新药等等，可见运用量子化学的手段来研究生命现象是十分有意义的。
综上所述，我们可以看出在材料、能源以及生物大分子体系研究中，量子化学发挥了重要的作用。在近十几年来，由于电子计算机的飞速发展和普及，量子化学计算变得更加迅速和方便。可以预言，在不久的将来，量子化学将在更广泛的领域发挥更加重要的作用。
参考文献：
[1]程新.[学位论文].武汉:武汉工业大学材料科学与工程学院,1994
[2]程新,冯修吉.武汉工业大学学报,1995,17(4):12
[3]李北星,程新.建筑材料学报,1999,2(2):147
[4]闵新民,沈尔忠,江元生等.化学学报,1990,48(10):973
[5]程新,陈亚明.山东建材学院学报,1994,8(2):1
[6]闵新民.化学学报,1992,50(5):449
[7]王宝俊,张玉贵,秦育红等.煤炭转化,2003,26(1):1
[8]AgoH,NagataK,YoshizawAK,etal.Bull.Chem.Soc.Jpn.,1997,70:1717
[9]AgoH,KatoM,YaharaAK.etal.JournaloftheElectrochemicalSociety,1999,146(4):1262
关键词 青蒿素；定量构效关系；多元线性回归
中图分类号 TQ463 文献标识码 A 文章编号 1673-9671-(2012)062-0214-02
近年来，随着计算机计算软件日益成熟，利用计算机绘图软件进行辅助药物设计，已经成为比较热门的研究方向，这种趋势在制药业尤其明显。计算机辅助药物设计这门新兴的边缘学科已经逐渐占领了药物开发的制高点，主要原因是利用其具有明显缩短研发人员开发药物的时程，降低成本，药性定向准确等多项优点，恰能解决以往开发新药所遭遇的缺失。
青蒿素发现以来，人们进行了大量的药理学研究。结果表明青蒿素对疟原虫红内期有直接的杀伤作用，而对组织期无效。药物化学工作者对青蒿素结构进行了大量的修饰合成，但是方向不是很清晰，目前在临床上应用的比较普遍衍生物包括蒿甲醚、青蒿琥脂、二氢青蒿素、蒿乙醚。另外部分青蒿素类似物虽然体外活性较高，但是由于毒性较高，暂时无法开发成临床药物。利用计算机软件服务平台，进行量子化学计算和QSAR研究将为开发利用度较高的青蒿素类似物或衍生物指引方向。
香港大学与拜尔公司合作开发研制得到一系列新的青蒿素衍生物，其结构及活性数据如下表所示。本文将用量子化学密度泛函理论结合QSAR方法对该系列青蒿素衍生物的量子化学结构性质进行计算分析，最终找到这一系列青蒿素衍生物的量化性质与其抗疟活性的关系。
1 计算方法
实验采用将9组化合物的构型先进行优化，首先采用Materials_Studio3.2软件中分子力学模块进行几何构型优化，然后将分子力学优化好的分子用Dmol3工具再进行几何构型的优化，最后用Dmol3对用Dmol3优化完成的分子进行量化参数计算。将绘制完成的分子结构用MS中的分子力学工具进行中等精度的几何优化。
2 计算结果（见表2、3、4）
3 实验结果
用活性体积、键长、HOMO的平方对PEC90进行多元线性回归分析，设定最小相关系数：0.90000000进行拟合。青蒿素类药物的抗疟活性与分子量化参数的QSAR关系式：
PEC90多元回归方程：Y = 152.419845316 * [(HOMO)2] - 6.671025217
PEC50多元回归方程：Y = 146.814332722 * [(HOMO)2] - 6.314422185
4 结论
1）10位取代和氮杂衍生物的活性比9位取代衍生物的抗疟活性高。
2）青蒿素类药物的抗疟活性和分子的HOMO本征值的平方成正比。
3）过氧键的给电子能力直接影响化合物的抗疟活性。可以用来通过计算一些新颖的青蒿素类化合物的量化参数（HOMO的本征值）来计算预测其抗疟活性。
参考文献
[1]张珉,张万年,宋云龙,盛春泉.全新药物设计方法的新进展[J].药学进展,2003,6(27):327-332.
[2]蒋华良,陈凯先,嵇汝运.计算机辅助药物设计正在走向成功[J].生命科学,1996,4(8).
[3]曾宪栋.青蒿素类抗疟药定量构效关系研究[J].2004硕士论文,华南师范大学.
尽管量化投资已经成为市场投资的发展趋势,但是大多数投资者并不是很熟悉量化投资。一方面是由于量化投资一定程度上依赖数学模型,而赚钱的投资模型都是机构的秘密武器,不会轻易披露。另一方面是由于量化投资采用计算机系统,设计各种交易手段,有着较为复杂的数学计算与技术要求,现在许多量化投资都是计算机自动执行的程序交易。另外,量化交易者,俗称宽客(quants)的交易和故事多多少少增加了量化投资的神秘感。所以,人们一般把量化投资称为“黑箱”。纳兰(Narang,R.,2012)描述了量化交易系统的典型构造,打开了量化投资的“黑箱”。纳兰认为阿尔法模型用来预测市场未来方向,风险控制模型用来限制风险暴露,交易成本模型用来分析为构建组合产生的各种成本,投资组合构建模型在追逐利润、限制风险与相关成本之间做出平衡,然后给出最优组合。最优目标组合与现有组合的差异就由执行模型来完成。数据和研究部分则是量化投资的基础:有了数据,就可以进行研究,通过测试、检验与仿真正确构建各个模型。预测市场并制定策略是量化投资的核心,即阿尔法模型在量化投资中处于核心地位。随着量化投资的不断发展,量化投资模型也在不断改进。简单的策略可能就是证券或组合的套利行为,如期现套利组合、市场异象研究中的差价组合等。统计套利策略是经典的量化投资策略,如匹配交易或携带交易。近年来,高频交易成为量化投资的重要内容,基于高速的计算机系统实施高频的程序交易已经是量化投资的重要利器。丁鹏(2012)将量化投资的主要内容分为以下几个方面:量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易、ETF/LOF套利和高频交易等。他认为量化投资的优势在于:纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。
二、量化投资“黑箱”中的构造与证券投资学的差异
在传统的证券投资学中,投资组合理论、资本资产定价模型、套利定价理论和期权定价理论是现代金融理论的四块基石。前两者主要依靠均值-方差组合优化的思想,后两者则主要依靠市场的无套利条件。传统的投资方法主要是基本面分析和技术分析两大类,而量化投资则是“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”。从概念看,量化投资既不是基本面分析,也不是技术分析,但它可以采用基本面分析,也可以采用技术分析,关键在于依靠模型来实现投资理念与投资策略。为了分析量化投资对证券投资学的启示,本文从量化投资“黑箱”的各个构成来探讨量化投资与证券投资学中思路和观点的差异。
(一)资产定价与收益的预测
根据组合优化理论,投资者将持有无风险组合与市场风险资产组合,获得无风险利率与市场风险溢价。资本资产定价模型则将此应用到单一证券或组合,认为证券的风险溢价等于无风险利率加上与风险贡献比率一致的风险溢价,超过的部分就是超额收益,即投资组合管理所追求的阿尔法值。追求显着正的阿尔法是资产定价理论给实务投资的一大贡献。基于因素模型的套利定价理论则从共同风险因素的角度提供了追求阿尔法的新思路。其中,法玛和佛伦齐的三因素定价模型为这一类量化投资提供了统一的参考。可以说,在因素定价方面,量化投资继承了资产定价理论的基本思想。对于因素定价中因素的选择,证券投资学认为,对资产价格的影响,长期应主要关注基本面因素,而短期应主要关注市场的交易行为,即采用技术分析。在量化投资中,主要强调按照事先设定的规则进行投资,这在一定程度上与技术分析类似。但是,在技术分析中,不同的人会有不同的结论,而量化投资则强调投资的规则化和固定化,不会因人的差异而有较大的不同。另外,量化交易更强调从统计和数学模型方面寻找资产的错误定价或者进行收益的预测。
(二)无套利条件与交易成本
在证券投资学里,流动性是证券的生命力。组合投资理论、资本资产定价模型以及套利定价理论等都认为市场中存在大量可交易的证券,投资者可以自由买卖证券。这主要是为了保证各种交易都能实现,如套利交易。根据套利定价理论,一旦市场出现无风险的套利机会,理性投资者会立即进行套利交易,当市场均衡时就不存在套利机会。现实市场中往往存在套利限制。一是因为凯恩斯说的“市场的非理性维持的时间可能会长到你失去偿付能力”。二是因为市场总是存在交易费用等成本。但证券投资学中,对市场中套利限制与非流动性的关注较少,这是因为传统金融理论中简化了市场结构。市场微观结构理论研究在既定的交易规则下,金融资产交易的过程及其结果,旨在揭示金融资产交易价格形成的过程及其原因。在市场微观结构理论中,不同的市场微观结构对市场流动性的冲击是不同的。因而,从量化投资的角度看,为了降低交易带来的价格冲击,能实施量化投资策略的证券往往都应有较好的流动性,因为交易时非流动性直接影响投资策略的实施。从这个意义上讲,量化投资时的交易成本不仅包括交易费用,更主要的是要考虑市场交易冲击的流动性成本。
(三)风险控制与市场情绪
在证券市场中,高收益与高风险相匹配。量化投资在追求高收益的同时,不可避免地承担了一定的风险。在证券投资学中,系统性风险主要源于宏观经济因素,非系统性因素则主要源于行业、公司因素,并且不考虑市场交易行为的影响。在量化投资中,较多地使用因素定价模型,不仅会考虑市场经济因素,而且会考虑交易行为等因素,只是不同的模型有不同的侧重点,在多模型的量化投资系统中自然包括了这两方面的因素。除了各种基本面和市场交易的因素风险外,量化投资还有自身不可忽视的风险源。一方面,量化交易中,部分交易是采用保证交易的期货、期权等衍生品交易,这种杠杆交易具有放大作用,隐藏着巨大的风险。另一方面,市场冲击的流动性成本也是量化投资的风险控制因素,理所当然地在图1的风险控制模型中体现出来。另外,在一般的投资过程中,市场情绪或多或少会成为风险控制的一个对象。然而,在量化投资中,更多的交易都是通过计算机来实现的,如程序交易等,这样以来,投资者情绪等因素对投资决策的影响相对较小。所以,在量化投资的风险控制模型中较少地考虑市场情绪以及投资者自身的情绪,主要是通过承担适度的风险来获得超额回报,因为毕竟减少风险也减少了超额回报。
(四)执行高频交易与算法交易
在对未来收益、风险和成本的综合权衡下,实现投资策略成为量化投资的重要执行步骤。为了达到投资目标,量化投资不断追求更快的速度来执行投资策略,这就推动了采用高速计算机系统的程序化交易的诞生。在证券投资学里,技术分析认为股价趋势有长期、中期和短期趋势,其中,长期和中期趋势有参考作用,短期趋势的意义不大。然而,随着计算机信息科技的创新,量化投资策略之间的竞争越来越大,谁能运作更快的量化模型,谁就能最先找到并利用市场错误定价的瞬间,从而赚取高额利润。于是,就诞生了高频交易:利用计算机系统处理数据和进行量化分析,快速做出交易决策,并且隔夜持仓。高频交易的基本特点有:处理分笔交易数据、高资金周转率、日内开平仓和算法交易。高频交易有4类流行的策略:自动提供流动性、市场微观结构交易、事件交易和偏差套利。成功实施高频交易同时需要两种算法:产生高频交易信号的算法和优化交易执行过程的算法。为了优化交易执行,目前“算法交易”比较流行。算法交易
优化买卖指令的执行方式,决定在给定市场环境下如何处理交易指令:是主动的执行还是被动的执行,是一次易还是分割成小的交易单。算法交易一般不涉及投资组合的资产配置和证券选择问题。 三、对量化投资在证券投资教学中应用的思考
从上述分析可以知道,量化投资的“黑箱”构造与证券投资学之间存在一定的差异,因此,在证券投资的教学中应当考虑量化投资发展的要求。
(一)市场微观结构与流动性冲击
在理性预期和市场有效假说下,市场价格会在相关信息披露后立即调整,在信息披露前后市场有着截然不同的表现。在证券投资学里,一般认为价格的调整是及时准确的,然而,现实的世界里,价格调整需要一个过程。在不同的频率下,这种价格形成过程的作用是不同的。在长期的投资中,短期的价格调整是瞬间的,影响不大。然而,在高频交易中,这种价格调整过程影响很大。市场微观结构就是研究这种价格形成过程。市场微观结构理论中有两种基本的模型:存货模型和信息模型。存货模型关注商委托单簿不平衡对订单流的影响,解释没有消息公布时价格短暂波动的原因。信息模型关注信息公布后信息反映到价格中的这一过程,认为含有信息的订单流是导致价格波动的原因。无论是关注委托订单的存货模型还是关注市场参与者信息类型的信息模型,这些市场微观结构的研究加强了流动性与资产价格之间的联系,强调流动性在量化投资决策中的重要作用。一般的证券投资学中基本没有市场微观结构的内容,因而,为了加强证券投资学的实用性,应关注市场微观结构的内容与发展。
(二)业绩评价与高杠杆
对于证券组合而言,不仅要分析其超额收益和成本,还要考虑其风险与业绩。在组合业绩评价中,一方面要考虑风险的衡量,另一方面则要分析业绩的来源。在证券投资学中,组合业绩来自于市场表现以及管理者的配置与选股能力。对于量化投资而言,市场时机和管理者的能力依然重要,然而,量化投资的业绩评价还应考虑另一个因素:高杠杆。量化交易中,部分交易是采用保证交易的期货、期权等衍生品交易,这种杠杆交易具有放大作用,在市场好的时候扩大收益,但在市场不好的时候会加速亏损,这些与传统的业绩评价就不太一样。在一般的证券投资学里,业绩评价主要考虑经风险调整的收益,很少考虑其杠杆的作用,这不仅忽略了杠杆的贡献,而且有可能夸大了投资者的技能水平。
(三)人为因素与模型风险
在量化投资中,非常注重计算机对数据和模型的分析,这突出了量化投资的规则性和固定性。然而,实际中,别看量化采用了各种数学、统计模型,但策略设计、策略检测和策略更新等过程都离不开人的决策。量化交易策略与判断型交易策略的主要差别在于策略如何生成以及如何实施。量化投资运用模型对策略进行了细致研究,并借助计算机实施策略,能够消除很多认为的随意性。但是,量化策略毕竟体现投资者的交易理念,这一部分依赖于投资者的经验,一部分依赖于投资者对市场的不断观察与更新。实际上,人始终处于交易之中,对于市场拐点以及趋势反转的判断主要还是依赖投资者的经验。光大的乌龙指事件充分表明了人为因素在量化投资中的两面性:决策实施依赖于人的设定,而人的设定不仅依赖于经验,而且人还会犯错。人之所以会犯错,一方面是因为人们对市场的认知是不完全的,另一方面则是人们使用了错误的模型。经典的证券投资理论中,股票价格的变动被认为是随机的,小概率事件出现的机会比较小,但是经验研究表明股票收益率具有肥尾现象,小概率事件发生的机会超出了人们原先的认识,即市场还会出现“黑天鹅”。更为关键的是,量化投资更依赖数学和统计模型,这就使得量化投资存在较大的模型风险,即使用了错误的模型。为了防范模型风险,应采用更为稳健的模型,即模型的参数和函数应该适应多种市场环境。近年来,研究表明,证券收益及其与风险因素的关系存在较大的非线性,同时,市场中存在一定的“噪声”,采用隐马尔科夫链等随机过程和机器学习等数据挖掘技术进行信息处理成为量化投资的重要技术支持。
