图13： 基金分歧与市场走势 ：
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三、市场面的量化
行业分歧 行业分歧 行业分歧度达到一定程度， 行业分歧度达到一定程度，市场往往会下跌 行业走势非常散乱说明市场是没有模式 走势非常散乱说明市场是没有模式、 行业走势非常散乱说明市场是没有模式、没有热点
资料来源：Wind, 长江证券研究部
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二、宏观环境的量化
宏观指标的状态？ 宏观指标的状态？ 指标的状态
与其看数值，不如看状态 与其看数值， 看数值 多数情况下，同一个宏观变量，短期、中期、 多数情况下，同一个宏观变量，短期、中期、长期对股市的影响不是一致的 情况下 重要变量 重要变量 生产： 生产：用电量 投资： 投资：固定资产投资 消费：CPI 消费： 对外贸易： 对外贸易：外汇储备
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二、宏观环境的量化
除了宏观经济指标，还有什么？ 舆情指标 除了宏观经济指标，还有什么？ —— 舆情指标 宏观经济指标 读取各大财经网站文章 读取各大财经网站文章 通过文本识别，判断文章多空倾向 通过文本识别， 文本识别 汇总得到市场整体多空情绪 汇总得到市场整体多空情绪
图3： 舆情程序示意图 ： Web 数据源 Web 数据抓取程序 编码转换程序 证券词库 语义词库 语法库
资料来源：Wind, 长江证券研究部
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三、市场面的量化
图6： 个体趋势识别 ：
趋势跟踪 趋势跟踪——个股趋势识别 跟踪 个股趋势识别
开始
趋势跟踪的理念 趋势跟踪的理念
读取股票价格数据 产生短期均线序列
趋势识别的核心 趋势识别的核心 识别的
识别极点
主趋势的识别 主趋势的识别
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目 录
一、量化投资 二、宏观环境的量化 三、市场面的量化 四、行业和风格的量化 五、量化选股
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三、市场面的量化
最常用的市场面量化 技术指标 最常用的市场面量化 —— 技术指标 的市场面 默认参数一般非最优 默认参数一般非最优 横向参数敏感 横向参数敏感 纵向参数敏感 纵向参数敏感
宏观量化研究
舆情
技术分析/ 技术分析/动量分析
各种预警指标
基于景气/ 基于景气/动量的配置
趋势和上升指数
量化选股
因子模型和事件驱动
优化模型
优化模型
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目 录
一、量化投资 二、宏观环境的量化 三、市场面的量化 四、行业和风格的量化 五、量化选股
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二、宏观环境的量化
宏观指标可以量化么？ 宏观指标可以量化么？ 指标可以量化么 不显著？ 显著？
图7： 2009 年上升指数与上证综指 ：
图8： 2010 年上升指数与上证综指 ：
资料来源：Wind资讯，长江证券研究部
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三、市场面的量化
上升指数的优点 日均线向上的股票比例 上升指数的优点——对比 N日均线向上的股票比例 指数的优点 对比 日均
美元兑人民币汇率 2.1055 0.9332 新订单 进出口额 出口额 0.0583 0.7624 -0.0601 -1.5537 -0.0468 -1.2090
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二、宏观环境的量化
宏观指标的状态？ 宏观指标的状态？ 指标的状态 状态比数值更重要？ 状态比数值更重要？ 比数值更重要
2000
1500 09-6 09-7 09-8 09-9 09-10 09-11 09-12 10-1 10-2 10-3 10-4 10-5
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三、市场面的量化
能不能不要老说右侧？ 能不能不要老说右侧？ 不要老说右侧 舆情指标、趋势跟踪是典型的右侧指标 舆情指标、趋势跟踪是典型的右侧指标 左侧会不会有指标呢？ 左侧会不会有指标呢？ 会不会有指标呢 波动率 波动率 基金分歧 基金分歧 行业分歧度 行业分歧度 股指期货多空仓单 股指期货多空仓单 A50 中国基金的卖空盘 中国基金的卖空盘
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以正合，以奇胜
——量化方法在投资中的作用
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目 录
一、量化投资 二、宏观环境的量化 三、市场面的量化 四、行业和风格的量一、量化投资
量化分析可以做哪些事
传统主动投资
一般量化研究
我们的特点
宏观研究 宏观环境 策略研究 市场分析 行业和风格配置 行业/ 行业/风格 研究员选股 个股选择 复杂非参数神经网络 组合构建
初级数据库 信息分类
识别程序 统计总结
舆情指标
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二、宏观环境的量化
除了宏观经济指标，还有什么？ 舆情指标 除了宏观经济指标，还有什么？ —— 舆情指标 宏观经济指标 长期来看， 长期来看，舆情是很好的说明市场状态的指标 来看
图4： 舆情指标和上证指数 ：
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0.0768 0.6370
0.0012 0.0154 -0.3823 -1.4085 -0.0303 -0.6405
M1 与 M2的剪刀差 -0.1426 -0.8845 的剪刀差 居民储蓄 / M2 工业增加值 原材料库存 用电量 发电量 0.0311 0.1901 0.0636 0.3378 0.1130 0.6660 -0.0068 -0.0519 -0.1094 -1.2623
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标准差 0.0643 0.0559
t值 值 4.3949 -4.2666
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四、行业和风格的量化
选择强势行业和风格 选择强势行业和风格 识别相对趋势， 识别相对趋势，趋势跟踪
图14： 行业分歧与市场走势 ：
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三、市场面的量化
股指期货多空仓单 股指期货多空仓单 期货公司的多单量 空单量轧差合计的净持仓数 的多单量、 中金所披露的前 20 大期货公司的多单量、空单量轧差合计的净持仓数 金所披露的前 持仓的增减和大盘的涨跌有一定的相关性，而且可能会有领先作用 净持仓的增减和大盘的涨跌有一定的相关性，而且可能会有领先作用
样本区间 周期 1995年12月-2010年09月 年 月 年 月 短期 中期 （3个月） （5个月） 个 个 3.6529 4.0671 （2.7935）（3.1271） ） ） 0.0432 0.0535 长期 （9个月） 个 4.6261 （3.5914） ） 0.0694
回归系数 Rsquare
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四、行业和风格的量化
钢铁行业景气指数 对于超额收益有一定的预测作用 对于超额收益有一定的预测作用 研究员和基金经理都看重的指标会自我实现
图17： 钢铁行业景气指数与行业股价表现 ：
表4： 不同行业景气指数下行业超额收益表现 ： 均值 0.0197 预测超额收益>0（ 次 预测超额收益 （50次） -0.0211 预测超额收益<0（ 次 预测超额收益 （37次）
图15： 多空仓单与市场走势 ：
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三、市场面的量化
香港安硕A50ETF 香港安硕 总成交额” “卖空金额/总成交额”可以作为香港投资者看空 股的一个指标 卖空金额 总成交额 可以作为香港投资者看空A股的一个指标 这一比例高过20%的时候，大部分都对应着未来几天之内的大幅下跌！ 这一比例高过 的时候，大部分都对应着未来几天之内的大幅下跌！ 的时候
图2： 宏观经济变量与上证综指回归结果 ：
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二、宏观环境的量化
宏观指标的状态？ 宏观指标的状态？ 指标的状态 从状态的角度再看 M1 和上证指数 状态的角度再看
图1： 上证综合指数与 M1 关系图 ：
表2： M1 状态变量与上证综指收益率回归结果 ：
图1： 上证综合指数与 M1 关系图 ：
表1： 回归结果 M1 Beta T 0.0768 0.6370
R-Square 0.0025
资料来源：Wind, 长江证券研究部
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二、宏观环境的量化
宏观指标可以量化么？ 宏观指标可以量化么？ 指标可以量化么 都不显著么？ 不显著么？
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三、市场面的量化
波动率与收益率 波动率与收益率 国内市场没有 国内市场没有 VIX 市场 历史波动率和未来收益率也有反向关系 历史波动率和未来收益率也有反向关系
图12： 波动率与收益率对照图 ：
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三、市场面的量化
基金分歧 基金的分歧比仓位更重要 对于基金主导的变盘很有效 对于基金主导的变盘很有效
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标准差 0.0514 0.0439
t值 2.7078 -2.8791
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四、行业和风格的量化
煤炭行业景气指数 煤炭行业景气指数 类似的角度也可以构建煤炭行业景气指数
图18： 煤炭行业景气指数与行业股价表现 ：
表5： 不同行业景气指数下行业超额收益表现 ： 均值 0.0465 预测超额收益>0（ 次 预测超额收益 （37次） -0.0435 预测超额收益<0（ 次 预测超额收益 （30次）