時間：2023-06-30 09:23:13
緒論：在尋找寫作靈感嗎？愛發表網為您精選了8篇量化策略投資分析，愿這些內容能夠啟迪您的思維，激發您的創作熱情，歡迎您的閱讀與分享！
約翰·聶夫1963年進入威靈頓管理公司，1964年成為溫莎基金經理，并一直擔任至1995年退休。在此期間，他將搖搖欲墜、瀕臨解散的溫莎基金經營成當時最大的共同基金。
在聶夫執掌的31年間，溫莎基金的總投資回報率為55.46倍，累計平均年復合回報率達13.7%，這個紀錄在基金史上尚無人能與其媲美。
在退休前，聶夫還一直兼任威靈頓管理公司的副總裁和經營合伙人。聶夫的成功之道，并不在于使用了高深的投資技巧及數學模型，而是廣為人知的低市盈率投資法。
對于A股市場的投資者，聶夫的投資之道完全可以復制，因為低市盈率投資法很容易做到量化選股，而且回溯檢驗的結果相當不錯。
我們運用修正過的聶夫選股方法對2005年5月初至2012年12月底的A股市場進行了回溯檢驗，結果表明，聶夫之道在A股市場可以取得44.12%的年化復合收益率，而同期滬深300指數的年化復合收益率只有13.86%，聶夫之道投資法的年化超額收益達到30.26個百分點。
在24個分季度檢驗區間中，“聶夫之道”跑贏滬深300指數的次數達到16個，占比為66.67%，單季最高超額收益達到56.77個百分點；在8個超額收益為負的檢驗區間中，單季最高超額負收益只有10.69個百分點。
此外，我們還將“聶夫之道”與公募基金進行了對比。在全部公募基金中，排名第一的是華夏大盤精選，有“公募一哥”之稱的王亞偉從2005年5月開始執掌該基金，直至其于2012年5月離開華夏基金。該基金在2005年5月初至2012年12月底期間，收益率達到1149.07%，即2005年5月初買入價值1元的大盤精選基金，在2012年12月底基金凈值達到12.49元。
作為比較，“聶夫之道”在2005年5月初至2012年12月底期間收益率達到1549.70%，即2005年5月初買入價值1元的大盤精選基金，在2012年12月底基金凈值達到16.49元。
也就是說，如果“聶夫之道”是一只基金，那么其收益率戰勝了以王亞偉所領銜“華夏大盤精選”為代表的全部公募基金；此外，與包括開放式和封閉式在內的全部公募基金相比，“聶夫之道”還有一個非常明顯的優點，即投資者可以根據自己的決定在任何期間買入和賣出。
8月7日-8月13日的五個交易日中，根據Wind統計，在其所覆蓋的券商研究報告中，對滬深300指數的300家成份股公司，業績調升26家，調降46家。
過去一個月，滬深300指數成份股業績調升62家，調降115家。
截至8月13日收盤，滬深300指數成份股按總市值除以預測總利潤計算的2013年PE平均值為8.47，按照總市值從大到小分為5個區間，同樣按照上述方法計算的市盈率平均值分別為7.02、16.6、16.44、17.51、15.71。
相比一周前（8月6日），滬深300指數成份股預測總利潤增加0.02%，由20320億元變為20324億元；市盈率平均值增加2.2%，由8.29變為8.47。
相比一個月前（7月13日），滬深300指數成份股預測總利潤減少0.05%，由20334億元變為20324億元；市盈率平均值增加2.2%，由8.29變為8.47。
截至8月13日，過去一周（2013年報告期）每股收益預測上升和下降前10名、過去一周（2013年報告期）評級上升和下降前10名分別如左側表格所示。
截至8月13日，過去一個月（2013年報告期）每股收益預測上升和下降前10名、過去一個月（2013年報告期）評級上升和下降前10名分別如右側表格所示。 Wind評級的1分至5分，分別對應“買入”、“增持”、“持有”、“中性”、“賣出”。
創一年新高（新低）股票概況
8.08-8.14期間，共計201只股票創一年新高，創新高個股數量位列前六位的行業（申萬一級行業分類）分別是機械設備（30只）、醫藥生物（28只）、化工（21只）、電子（20只）、信息服務（18只）和信息設備（18只）。上述股票的加權平均市盈率（2012年年報）為40.35，加權平均市凈率（2012年年報）為4.27，期間最高股價的平均值為12.79元。
值得注意的是，本期有8只房地產股（中弘股份、華鑫股份、新黃浦、綠景控股、億城股份、泰禾集團、美都控股、華夏幸福）創了新高，創新高房地產股的數量之多是近一段時間內少有的。
8.08-8.14期間，沒有創新低的股票。
勝券投資分析
第44期回顧
牛股通常具有相似的特征，也就是我們這里說的“牛股基因”。勝券投資分析揭秘的牛股基因通常體現在以下四個方面：
首先，牛股表現出良好的成長性。勝券投資分析通過個股的凈利潤評分、價格相對強弱評分以及兩者相結合的綜合評分為廣大投資者提供了一種快餐化的基本面選股方式，經過歷史回顧檢驗，牛股往往是綜合評分超過80分的股票。只有這些股票有著表現優異的基本面，而優異的基本面往往是支撐其股價不斷上漲的動力。
其次，發展前景良好的行業是孕育牛股的溫床。關注勝券的投資者可以發現，勝券投資分析近期重點分析的股票往往集中于醫藥生物、信息服務等勝券行業排名靠前且整體強勢的行業。牛股往往是這些行業中表現不俗的股票。
第三，牛股往往在跌跌不止的行情中具有抗跌性。勝券一度強力解讀的牛股恩華藥業（002262.SZ）和上海家化（600315.SH）等在2012年大盤的頹勢中股價逆市上揚并不斷創出52周新高；在年底大盤回暖后再創佳績。當然，這些股票也不是直線上漲的，在股價攀升的過程中不免有回調，此時正是對投資者心理的考驗。勝券投資分析認為，對于基本面和政策面以及大盤都沒有發生重大變化的個股發生回調時，投資者可以根據賣出止損策略操作并等待下一個投資時機的到來。
第四，在回暖的行情中不斷地創出52周新高并伴隨明顯的放量往往是牛股啟動的標志。這里的放量至少是當天的成交量相比于50日平均移動成交量上漲40%-50%以上。
神奇公式的核心是“低價買入優質股票”，所選用的兩個指標是投資回報率（ROTC）和收益率（EBIT/EV），其中投資回報率篩選出來的是“好公司”，收益率篩選出來的是“好價格”。
“好公司”主要是對上市公司的相關財務指標進行衡量，即以基本面為導向的分析，所選出的都是一些“質優”的公司，這個指標相對容易確定。
在計算“好公司”得分時涉及的財務指標主要包括營業收入、營業成本、流動資產合計、流動負債合計、短期借款、投資性房地產等。
“好價格”的目標是“低價”股，但什么樣的股價水平才算“低”呢？又該如何發現市場上被低估的股票呢？對此，以價值為導向的投資理論認為，低價是相對于企業的內在價值而言，但內在價值的確定又非常繁雜，神奇公式采用的是一種最便捷的方式，即觀察股票的價格走勢，通過股票的價格漲跌及市值變化篩選出符合條件的“質優低價”股。
在計算“好價格”得分時涉及的財務指標主要包括營業收入、營業成本、短期借款、應付票據、長期借款、少數股東權益、延遲所得稅負債等。
Abstract： The postgraduate course is the basic way to realize the goal of postgraduate education， the quality of postgraduate course will directly influence their scientific research ability and overall quality. Combined with teaching practice of postgraduate course of "Investment Analysis and Decision" for five years， the paper discussed practice and experience of the course orientation， the choice of teaching material and teaching teaching contents， exploration of teaching methods， network aided teaching application， curriculum assessment， so as to provide reference for the related courses.
關鍵詞： 投資分析與決策；研究生教育；教學改革
Key words： Investment Analysis and Decision；postgraduate education；teaching reform
中圖分類號：G643 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2013）02-0223-03
0 引言
研究生教育是大學本科教育后更高層次的研究型人才培養的階段，肩負著為國家現代化建設培養高素質、高層次創造性人才的重任，對推動科技進步和經濟社會發展具有不可替代的作用。伴隨我國研究生教育進入高速發展的時期，如何提高研究生培養質量，保證研究生的培養數量和質量同步提升，成為高等教育界關注的熱點問題。
課程教學是研究生培養的重要環節，它能幫助研究生掌握本學科堅實的理論基礎、系統的專業知識，并為之后的科研工作奠定基礎[1]。探索適宜的課程教學模式和教學方
法，提升研究生課堂教學的有效性是提高研究生培養質量的重要舉措之一。本文基于近五年對研究生課程“投資分析與決策”所實施的教學改革實踐的心得進行歸納和總結。
1 投資分析與決策課程定位
投資分析與決策是面向北京信息科技大學管理科學與工程、技術經濟與管理專業開設的專業任選課。本課程的教學目的是使學生深刻理解投資領域的基本理論，掌握投資理論的精髓以及其應用策略。
通過本課程的學習，學生應在熟悉金融市場理論基礎上，進一步了解證券投資等金融活動的數量規律，并能夠運用常用的分析方法和工具，研究組合投資優化等金融投資決策問題。本課程的特色是將現代信息技術與金融領域的投資決策模型結合，運用信息化技術，指導學生處理金融數據，培養其建模能力和數據處理能力。
2 教材和教學內容的選擇
研究生教學的最大特點在于學生的“高層次”與“多元化”[2]。高層次主要體現在研究生的知識積累和學習能力都比較高，對新知識的理解和消化吸收快。多元化主要體現在學生的構成方面，同一門課程可能有來自各個不同專業的學生同時選學，這種“高層次”與“多元化”的特點決定了研究生專業課的教學必須有足夠的新意和廣度，這是大大區別于本科生專業課教學的地方。
近5年來，在我校選修投資分析與決策課程的管理科學與工程、技術經濟與管理專業的研究生中，普遍存在本科專業背景各異的現象，因而學生知識結構差異大，專業基礎參差不齊。這對教學內容的選擇帶來了挑戰。
如果教學內容定位于適用有經濟、金融專業背景的高層次金融定量分析，跨學科專業的學生會面臨專業障礙，若選講適用非經濟、金融專業背景的基礎金融分析，則導致部分教學內容與本科生的教學內容重復，深度差距不大，在這種情況下，對專業基礎扎實的研究生而言研究生階段只是本科學制的一種延長，沒有學到真正的知識，研究生自我發展的空間受到限制，與研究生的培養目標相背離。鑒于上述情況，為了使學生及時適應研究生階段的學習，同時能實現從本科階段到研究生階段的質的飛躍，我們對教學內容安排做了適應性調整，以兼顧學生的專業差異。
2.1 教材選擇 教材是教學內容的載體，是保證學科人才培養質量的基本材料。一本優秀的教材是進行教學的基本條件，也是教學質量的保障。在投資分析與決策課程教學中，我們選用了劉善存編著的《Excel在金融模型分析中的應用》作為本課程的主教材。該教材內容深淺適度，系統完整，條理清晰，結構編排合理。本教材的特色是將抽象的金融模型通過Excel的數據處理和圖表形式來解釋、驗證和求解，內容安排符合教學計劃要求，既能闡述金融理論核心思想，又能把金融問題與其數學表述和論證密切結合起來，把專業知識和數據處理工具和方法有機結合。
此外，我們還選用了benninga編著，邵建利等譯的《財務金融建模-用Excel工具（第三版）》，zvi bodie編著的《投資學》作為輔教材，這兩本教材均是作者多年從事相關研究的結晶，所涉專題較為全面，所涉文獻較為寬廣，具有明顯的學術性與較好的啟發性，且對于金融理論的進展和模型的推導闡述細致透徹。如遇主教材未能深入分析的專業知識，學生可自主選擇輔教材的相應內容，來彌補專業知識的欠缺，這有益于排除跨專業學生的專業障礙，實現彈性教學。
2.2 教學內容選擇 研究生的教學不同于本科生，教學內容不必完全拘泥于書本。在教學內容組織上，本課程以投資分析經典理論為核心，內容涵蓋證券組合理論、資本市場理論、資本資產定價理論、期權定價理論、債券的久期理論和免疫策略等基本理論和基本方法。
研究生能夠結合各自研究方向應用所學的金融理論和方法，分析和解決實際課題研究中的問題是我們的主要教學目標。因此，在教學內容處理上，注重金融理論與方法和現實金融決策問題的結合，強調現代金融模型應用，側重Excel輔助金融建模和金融計算。如在投資組合理論專題下，不僅系統闡述現資組合理論的產生與發展，馬可維茲均值方差模型的構建過程，還要講解利用Microsoft Excel的矩陣運算、規劃求解工具和VBA編程，實現基于金融市場真實數據的有效前沿的計算和繪制，并展示計算方差協方差矩陣的四種不同方式。這些方法和技巧，不僅有利于提高其數據處理能力，也為學生進一步學習其他應用軟件提供借鑒。
3 投資分析與決策課程教學模式探索
傳統教學是一種繼承性、維持性教學，這種教學活動以知識傳授和知識繼承為主，盡管“填鴨式”教學在研究生階段已不再明顯，但傳統教學仍未逾越“教師講，學生記”、“知識的單向傳導”等教學特征[3]。《投資分析與決策》課程教學中，突出教學科研結合，關注教學相長，培育創新性思維。
鑒于研究生已具備了一定的專業基礎知識，因此，在課堂教學中，我們主要講授大綱中要求學生掌握的基本內容、教學重點和教學難點等。在教學過程中，特別注意正確處理課程內容的基礎性與先進性，經典內容與現代進展之間辨證關系，有效激發學生的學習興趣，培養學生的創新思想。對于介紹性和概念性的內容，由學生按照教師提供的提綱和要求，利用課外時間進行自學，這樣即提高了課堂教學效率，又有助于培養學生的自主學習能力。
由于研究生學位課程的學習是為即將從事的科研工作打基礎，在研究生學位課程的教學中，必須要堅持教學與科研的緊密結合，把科研成果有機地融入教學過程。在課堂教學中，我們注意及時把握學科發展的前沿動態，引導研究生在最新知識領域開展專題討論。專題討論主要是結合課程教學內容和學科的前沿發展問題，從中濃縮出適合課堂教學與討論的內容，采用文獻檢索、課堂討論、課后實踐相結合的方法進行的探討式教學。
教師通過查閱與本專題相關的文獻后提出問題，預先布置給學生進行研讀。教師對相關知識進行概括分類后，在課堂上先做系統的講授和導引，然后組織學生對內容進行研討，必要時候通過一些實例進行驗證。這樣既拓展了教學內容，增大了教學容量，又能啟發學生的創新思維，把創新能力培養貫穿于課程學習過程。
4 網絡輔助教學手段的應用
隨著信息技術和網絡技術的不斷發展，教育信息化已成為高等教育面臨的重大課題和發展方向。越來越多的高等學校將網絡輔助教學平臺在校園網的基礎上建設起來，并成功開展教學工作，網絡輔助教學已經成為對高校傳統教學模式良好的拓展與補充。所謂網絡輔助教學是指將網絡作為課堂教學活動的輔助手段來完成教學過程的教學模式[4]，它不僅延續了計算機輔助教學中采用多媒體技術和交互技術等手段，更具有教學信息量大、時間的自主性和空間的開放性強、可供諸多用戶共享優質教學資源等優點。
在研究生投資分析與決策課程教學中，我們就該課程的網絡輔助教學模式進行了有益嘗試和探索。由于北京信息科技大學教務處開發的網絡教學平臺目前主要面向本科生開放，研究生課程的開設受到管理接口的限制，我們僅利用了公共網絡和課堂教學管理軟件來實現網絡教學資源共享和師生教學互動。最初，教學資源共享和師生間的學習交流，包括教學課件、講義、課程通知、作業和答疑等都通過課程郵箱實現。這種方式雖然不受校園網IP地址的限制，為學生提供了靈活的學習時間和廣泛的學習空間，但其課堂教學管理應用功能有限。
為強化課堂教學效果，我們嘗試使用了windows遠程桌面共享，保證學生在一人一機的實驗室環境下，借助網絡會議的方式，實時接收教師機傳遞的教學信息，同時學生也可在教師指導和安排下，進行操作演練和參與課堂討論，即方便檢驗學生的學習效果，也可以有針對性地對學生提出的問題即時講解。
考慮到windows遠程桌面共享在教學文件傳輸和管理，課堂分組等管理功能弱化，我們后來又引入了凌波多媒體網絡教室軟件，利用研究生實驗室現有的網絡設施，利用該軟件的屏幕廣播、遠程遙控、屏幕監視、文件等功能實現教師機對學生機的廣播、監控等操作，強化教學過程的實時控制。多媒體網絡教室能提供界面友好、形象直觀的交互式學習環境，既能做到發揮教師的主導作用，又能充分體現學生的認知主體作用，把教師和學生兩方面的主動性、積極性都調動起來，促進了師生之間的信息交流，資源共享和教學互動。
5 課程考核方式
課程考核是教學的有機組成部分，也是反映研究生課程教學效果的手段之一。合理的考核方式與學習水平的有效評價有助于調動學生學習的積極性。
通過5年多的研究生課程教學實踐，結合投資分析與決策課程特點，我們采用了“課中作業+課終論文”的考核方式。這種方式不同于側重理論推導為主的考核，注重金融決策模型設計、應用及金融數據處理，從而促使學生將主要精力放在使用投資理論和模型去解決實際問題上，有助于培養學生對學科知識的綜合運用能力。
投資分析與決策課程偏重定量分析，課中作業一般根據金融理論專題下涉及的模型算法，要求學生完成小型案例分析，形成一個簡要案例分析報告。如在期權定價理論中，涉及基于風險中性定價機制的單階段及多階段歐式期權定價和美式期權定價。針對該知識點，布置課中作業：使用給定的條件和參數，運用期權定價原理和方法測算歐式及美式看漲期權或看跌期權的價格，并對價格變動作因素分析。這些課中作業，有助于激發學生學習的主動性，且有利于鞏固學生在課堂所學的知識。
課終論文采用與課中作業結合的辦法，即要求學生以平時的專題討論內容為基礎撰寫課終論文。考核論文內容來源于小作業，同時又是對前期專題研究的再認識和再生成。正是有了作業的研究基礎，論文的質量才有所保證。如學生選擇投資組合理論專題作為課終論文主題，則建議學生在中國證券市場選擇不同行業的若干股票為分析對象，通過金融數據庫查閱股票交易的相關數據，完成有賣空和無賣空條件下有效前沿的求解，并對分析結果進行評價，對理論應用的局限性結合實際問題做歸納和總結。
我們還鼓勵學生結合自身研究方向選擇切入點，建立金融模型，開展分析研究，提煉學術觀點，形成規范化的學術論文，向學術期刊積極投稿。這種考核方式可以促使研究生較早進入科研角色，真正做到“學為所用”，將金融理論與實際經濟、金融問題有機結合。
6 小結
《投資分析與決策》課程改革實踐的目的在于使這門課程能夠達到“教學思想現代化，教學方法科學化，教學過程最優化”的要求。通過一系列教學改革實踐，優化了課程教學內容和教學方法，嘗試使用了多種網絡輔助教學手段，改善了考核方式，使改革后的課程體系更符合人才的培養目標，更具科學性和可操作性。教學實踐的結果表明，課程的教學改革對提高研究生的創新能力與研究水平都有較大裨益。
當然，金融理論和量化分析技術的發展日新月異，在今后的課程教學中仍需不斷改進和調整課程教學方案，以滿足社會對研究生層次的金融人才的需求。
參考文獻：
[1]李俊卿.提高課堂教學質量，培養大學生的創新能力[J].中國大學教學，2010（1）：56-58.
[2]謝美華.探究式教學在研究生課程教學中的實踐[J].高等教育研究學報，2011（2）：61-63.
于靜、陳工孟、孫彬（2008年）研究表明，最佳證券分析師薦股具有一個星期至三個月的投資價值，值得一提的是薦股一個月的投資價值尤其明顯，而推薦的六個月和十二個月或者不能夠戰勝市場或者顯著地弱于市場。所有開設證券投資學課程的學校都會重視學生投資能力的培養，都希望有學生能夠在這一領域出類拔萃。經歷了三年的教學，筆者嘗試了各種方法提高學生的證券投資能力，也取得了一些成績，希望這些探究對于學生證券投資能力的提高有幫助。
證券投資能力的提高不僅需要教師的合理安排，更加需要學生的興趣、學生的投入、學生的實踐操作和小結。傳統的課程教學比較重視書本知識的傳授，提高學生的推理能力，而證券投資能力的提高筆者認為需要理論和實踐的結合，筆者經常采用以下措施。
一、重視奠定好專業知識基礎，讓學生能更好地分析宏觀因素對證券的影響作用
一個人證券投資能力，主要體現在能夠通過宏觀因素、基本因素、相關模型的使用，合理選擇證券的交易，能夠在一定時期內投資收益高于大盤收益，風險可控。我國股市受宏觀因素影響較大，宏觀因素包括國內生產總值增幅率、失業率變化、通貨膨脹率、貨幣供給增加量、產業周期階段等因素，這些因素對證券的價格影響深遠，所以定期關注國家產業政策和經濟動態非常重要。所以，筆者一般都會要求學生花兩周時間復習西方經濟學和金融學，熟悉供求均衡原理、金融市場運行的原理、貨幣政策等重要知識，只有熟悉了這些專業知識，才能更好地分析宏觀因素對證券的影響。
二、重視案例教學，激發學生學習興趣
大學生精力充沛，能力也很強，是否能學好某些知識，筆者認為興趣是關鍵。不論哪門課程，相關原理的推導、講解都是比較枯燥的，要想生動起來很難，但是可以通過一些案例教學吸引學生。
比如，在講K線理論的時候，學生對應K線組合也很有興趣，但是幾十種K線組合形態給出了，并分析特征的時候，就發現學生很疲倦，這時候筆者就給出具體股票的案例。廣發證券（000776）2014年11月3日開始出現了K線形態的五連陽，并且伴隨成交量分放大，基于技術分析我們可以推斷后期上漲的可能性很大，果然后面是大幅度的上漲。通過一系列案例，既可以激發學生的學習興趣，也可以讓學生立即嘗試到知識就是力量，知識就是金錢，相關案例的設計和引入效果顯著。
三、重視學生的主體作用，讓學生主動參與教學
學習的主體是學生，教師只是一個引導者，關鍵是要學生怎么在老師的引導下努力學習，“功夫”在課外，要求學生在課外用功學習以擴大自己的知識面。大學生參與課堂的意識遠低于高中生參與意識，這兩年筆者嘗試通過分組的形式讓學生主動參與課堂。
筆者把學生按每4個人一組分組，每堂課結束之后，結合當天的內容給其中一個小組分配任務，讓這個小組圍繞任務區制作10至15頁的PPT，下堂課最后10分鐘讓這個小組派學生上講臺來介紹他們收集的知識點。這樣不斷循環，從而每個小組都有參與查找資料完成任務的機會，也能夠上講臺介紹自己的成果，拓寬自己的知識面，使得學生主動參與教學。通過這種模式，筆者發現學生學習熱情高了很多，學生動手操作能力也強了很多。如股票投資的過程中，什么價格買什么價格賣是個永恒的難題，黃金分割線理論就是一個不錯的技巧，給學生講強勢回檔與弱勢反彈的判斷原則、弱勢回檔與強勢反彈的判斷原則時，學生聽起來感覺壓力很大，那么，講完理論之后和案例之后，筆者會要求學生每人找個符合上述原則的股票。
四、重視學生良好習慣的培養有利于提升證券投資能力
現在是互聯網時代、大數據時代，信息量非常龐大，有些信息對你有價值，更多的是沒有價值，如何獲取有價值信息也十分重要。養成每天晚上花兩個小時復盤經常關注的股票，瀏覽類似東方財富、和訊、中金在線這樣的財經類網站的習慣，里面有許多信息。對于那些機構的推薦股票，參考價值不大，更多地可以認為是廣告。每天都能堅持，至少你能保證一種對股票市場認識的連貫性，熟悉股票市場的熱點，熟悉大事情對股市的影響，這樣有利于你對股市宏觀的認識。
養成投資股票時5個理由習慣，即當你選擇一個股票時你能夠找到利好這個股票的5個理由。尤其是做短線投資，更要選準股票，否則很容易被套。養成對技術分析經常鞏固的好習慣，技術分析就是利用市場交易資料及相關信息（市場過去與現狀的交易行為），應用數學或邏輯的方法，通過繪制和分析證券價格變化的動態趨勢圖表，或計算、分析有關交易指標，探索價格運行規律，從技術上對整個市場或個邊證券價格的未來變動方向與程度（變動趨勢）做出預測和判斷的分析方法，逐漸熟悉至少三個技術指標的使用，比如RSI、KDJ指標等。鼓勵學生形成自己的投資視野和開拓新的指標，技術分析是證券投資分析的重要理論，養成經常應用技術分析的習慣也是提高自身證券投資能力的有效途徑。
五、重視學生實踐能力的鍛煉，理論和實踐相結合才能更好地提升證券投資能力
學生在課堂上可以認真學習基本面分析，可以認真學習技術面分析，但是無法在課堂上熟悉所有證券投資的相關知識，必須要自己動手鍛煉才能對一些知識有更加清晰的認識。于是，給學生創造實踐機會非常重要。每一屆學生，筆者都會在叩富網注冊一個小組比賽，要求全部學生參加，按班級比賽的形式，對于成績優秀的學生給予物資獎勵和精神獎勵，這樣既激發了學生的參賽熱情又可以讓學生在實踐中成長。學生通過比賽，對于股票的交易流程、如何設置成交價格、如何選擇股票等一系列問題更加熟悉，當他們自己買到了漲停股時會很興奮，當買到跌停股時會很沮喪，不論怎樣都是成長的過程。除了筆者設置的班級比賽外，每個學生至少參加了2個省級以上的投資類比賽，通過比賽提升自己的證券投資能力，效果顯著。
六、重視證券投資分析實踐課程的應用，有利于培養學生證券投資綜合能力
每屆學生都有為期兩周的實訓課程，這段時間我們都會在機房模擬股票、股指期貨、基金這些常見的證券。實訓的目的是為了通過學生的模擬操作，使學生熟練掌握證券投資分析系統軟件的基本操作，掌握的證券投資分析方法，了解證券價格變動情況及影響價格變動的基本因素，能夠借助網絡工具進行信息的收集和初步整理分析，有利于培養學生證券投資綜合能力。實訓期間，多個品種的投資也有利于學生使用量化投資組合策略，多層次地鍛煉投資能力。
這種無風險的證券投資對于學生證券投資能力的培養有利也有弊，有利的一方面在于能夠給予學生同步交易證券的機會；弊端在于由于在模擬股票交易系統中的資金是虛擬的，學生在運用虛擬資金進行投資的過程中，常常會忽視投資的風險和成本，在操作中隨機性強，同時多進行滿倉操作，風險加大。張建江在模擬教學法在《證券投資分析》課程實踐教學中的應用一文中，提到了教師要注重縮小虛擬與現實的差距，不能完全以盈虧評定學生的成績，要及時跟進指導，用實踐指導理論教學。
在這樣的教學模式下，筆者給學生安排的為期4個月的比賽，取得了顯著的成效。學生從沒有任何證券投資基礎出發，快速掌握了證券投資的基本技能，具備了一個金融數學專業學生應有的基本水平。全班50人參加模擬比賽，收益率最高的為48.93%，收益在10%以上的有12人，同期大盤收益率為7.14%，平均收益為2.75%。虧損最多的達到了-30.84%，平均每人跑贏大盤6次。通過模擬比賽鍛煉，學生能夠對股票的投資更加熟悉，教師也可以對學生的能力有動態的了解，從比賽來看，許多學生都喜歡重倉或者全倉操作，對于這些激進的做法筆者會及時提醒學生。學生證券投資能力的培養是多方面知識的融合，也需要很多實踐經驗，在探索提升學生證券投資能力的同時，教師自身投資能力的提升也是十分重要的。作為教師，不僅在理論上要扎實，尤其是最前沿的量化投資模型也要熟悉，比如多因子選股模型、價值投資模型、阿法因子套利模型等也要了解，同時實踐能力也要不斷提升，只有自身投資能力不斷地提升才能更好地指導學生，才能更好地引導學生提高自身證券投資能力。
盡管量化投資已經成為市場投資的發展趨勢，但是大多數投資者并不是很熟悉量化投資。一方面是由于量化投資一定程度上依賴數學模型，而賺錢的投資模型都是機構的秘密武器，不會輕易披露。另一方面是由于量化投資采用計算機系統，設計各種交易手段，有著較為復雜的數學計算與技術要求，現在許多量化投資都是計算機自動執行的程序交易。另外，量化交易者，俗稱寬客（quants）的交易和故事多多少少增加了量化投資的神秘感。所以，人們一般把量化投資稱為“黑箱”。納蘭（Narang，R.，2012）描述了量化交易系統的典型構造，打開了量化投資的“黑箱”。納蘭認為阿爾法模型用來預測市場未來方向，風險控制模型用來限制風險暴露，交易成本模型用來分析為構建組合產生的各種成本，投資組合構建模型在追逐利潤、限制風險與相關成本之間做出平衡，然后給出最優組合。最優目標組合與現有組合的差異就由執行模型來完成。數據和研究部分則是量化投資的基礎：有了數據，就可以進行研究，通過測試、檢驗與仿真正確構建各個模型。預測市場并制定策略是量化投資的核心，即阿爾法模型在量化投資中處于核心地位。隨著量化投資的不斷發展，量化投資模型也在不斷改進。簡單的策略可能就是證券或組合的套利行為，如期現套利組合、市場異象研究中的差價組合等。統計套利策略是經典的量化投資策略，如匹配交易或攜帶交易。近年來，高頻交易成為量化投資的重要內容，基于高速的計算機系統實施高頻的程序交易已經是量化投資的重要利器。丁鵬（2012）將量化投資的主要內容分為以下幾個方面：量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、算法交易、ETF/LOF套利和高頻交易等。他認為量化投資的優勢在于：紀律性、系統性、及時性、準確性和分散化。
二、量化投資“黑箱”中的構造與證券投資學的差異
在傳統的證券投資學中，投資組合理論、資本資產定價模型、套利定價理論和期權定價理論是現代金融理論的四塊基石。前兩者主要依靠均值-方差組合優化的思想，后兩者則主要依靠市場的無套利條件。傳統的投資方法主要是基本面分析和技術分析兩大類，而量化投資則是“利用計算機科技并采用一定的數學模型去實現投資理念、實現投資策略的過程”。從概念看，量化投資既不是基本面分析，也不是技術分析，但它可以采用基本面分析，也可以采用技術分析，關鍵在于依靠模型來實現投資理念與投資策略。為了分析量化投資對證券投資學的啟示，本文從量化投資“黑箱”的各個構成來探討量化投資與證券投資學中思路和觀點的差異。
（一）資產定價與收益的預測
根據組合優化理論，投資者將持有無風險組合與市場風險資產組合，獲得無風險利率與市場風險溢價。資本資產定價模型則將此應用到單一證券或組合，認為證券的風險溢價等于無風險利率加上與風險貢獻比率一致的風險溢價，超過的部分就是超額收益，即投資組合管理所追求的阿爾法值。追求顯著正的阿爾法是資產定價理論給實務投資的一大貢獻。基于因素模型的套利定價理論則從共同風險因素的角度提供了追求阿爾法的新思路。其中，法瑪和佛倫齊的三因素定價模型為這一類量化投資提供了統一的參考。可以說，在因素定價方面，量化投資繼承了資產定價理論的基本思想。對于因素定價中因素的選擇，證券投資學認為，對資產價格的影響，長期應主要關注基本面因素，而短期應主要關注市場的交易行為，即采用技術分析。在量化投資中，主要強調按照事先設定的規則進行投資，這在一定程度上與技術分析類似。但是，在技術分析中，不同的人會有不同的結論，而量化投資則強調投資的規則化和固定化，不會因人的差異而有較大的不同。另外，量化交易更強調從統計和數學模型方面尋找資產的錯誤定價或者進行收益的預測。
（二）無套利條件與交易成本
在證券投資學里，流動性是證券的生命力。組合投資理論、資本資產定價模型以及套利定價理論等都認為市場中存在大量可交易的證券，投資者可以自由買賣證券。這主要是為了保證各種交易都能實現，如套利交易。根據套利定價理論，一旦市場出現無風險的套利機會，理性投資者會立即進行套利交易，當市場均衡時就不存在套利機會。現實市場中往往存在套利限制。一是因為凱恩斯說的“市場的非理性維持的時間可能會長到你失去償付能力”。二是因為市場總是存在交易費用等成本。但證券投資學中，對市場中套利限制與非流動性的關注較少，這是因為傳統金融理論中簡化了市場結構。市場微觀結構理論研究在既定的交易規則下，金融資產交易的過程及其結果，旨在揭示金融資產交易價格形成的過程及其原因。在市場微觀結構理論中，不同的市場微觀結構對市場流動性的沖擊是不同的。因而，從量化投資的角度看，為了降低交易帶來的價格沖擊，能實施量化投資策略的證券往往都應有較好的流動性，因為交易時非流動性直接影響投資策略的實施。從這個意義上講，量化投資時的交易成本不僅包括交易費用，更主要的是要考慮市場交易沖擊的流動性成本。
（三）風險控制與市場情緒
在證券市場中，高收益與高風險相匹配。量化投資在追求高收益的同時，不可避免地承擔了一定的風險。在證券投資學中，系統性風險主要源于宏觀經濟因素，非系統性因素則主要源于行業、公司因素，并且不考慮市場交易行為的影響。在量化投資中，較多地使用因素定價模型，不僅會考慮市場經濟因素，而且會考慮交易行為等因素，只是不同的模型有不同的側重點，在多模型的量化投資系統中自然包括了這兩方面的因素。除了各種基本面和市場交易的因素風險外，量化投資還有自身不可忽視的風險源。一方面，量化交易中，部分交易是采用保證交易的期貨、期權等衍生品交易，這種杠桿交易具有放大作用，隱藏著巨大的風險。另一方面，市場沖擊的流動性成本也是量化投資的風險控制因素，理所當然地在圖1的風險控制模型中體現出來。另外，在一般的投資過程中，市場情緒或多或少會成為風險控制的一個對象。然而，在量化投資中，更多的交易都是通過計算機來實現的，如程序交易等，這樣以來，投資者情緒等因素對投資決策的影響相對較小。所以，在量化投資的風險控制模型中較少地考慮市場情緒以及投資者自身的情緒，主要是通過承擔適度的風險來獲得超額回報，因為畢竟減少風險也減少了超額回報。
（四）執行高頻交易與算法交易
在對未來收益、風險和成本的綜合權衡下，實現投資策略成為量化投資的重要執行步驟。為了達到投資目標，量化投資不斷追求更快的速度來執行投資策略，這就推動了采用高速計算機系統的程序化交易的誕生。在證券投資學里，技術分析認為股價趨勢有長期、中期和短期趨勢，其中，長期和中期趨勢有參考作用，短期趨勢的意義不大。然而，隨著計算機信息科技的創新，量化投資策略之間的競爭越來越大，誰能運作更快的量化模型，誰就能最先找到并利用市場錯誤定價的瞬間，從而賺取高額利潤。于是，就誕生了高頻交易：利用計算機系統處理數據和進行量化分析，快速做出交易決策，并且隔夜持倉。高頻交易的基本特點有：處理分筆交易數據、高資金周轉率、日內開平倉和算法交易。高頻交易有4類流行的策略：自動提供流動性、市場微觀結構交易、事件交易和偏差套利。成功實施高頻交易同時需要兩種算法：產生高頻交易信號的算法和優化交易執行過程的算法。為了優化交易執行，目前“算法交易”比較流行。算法交易優化買賣指令的執行方式，決定在給定市場環境下如何處理交易指令：是主動的執行還是被動的執行，是一次易還是分割成小的交易單。算法交易一般不涉及投資組合的資產配置和證券選擇問題。
三、對量化投資在證券投資教學中應用的思考
從上述分析可以知道，量化投資的“黑箱”構造與證券投資學之間存在一定的差異，因此，在證券投資的教學中應當考慮量化投資發展的要求。
（一）市場微觀結構與流動性沖擊
在理性預期和市場有效假說下，市場價格會在相關信息披露后立即調整，在信息披露前后市場有著截然不同的表現。在證券投資學里，一般認為價格的調整是及時準確的，然而，現實的世界里，價格調整需要一個過程。在不同的頻率下，這種價格形成過程的作用是不同的。在長期的投資中，短期的價格調整是瞬間的，影響不大。然而，在高頻交易中，這種價格調整過程影響很大。市場微觀結構就是研究這種價格形成過程。市場微觀結構理論中有兩種基本的模型：存貨模型和信息模型。存貨模型關注商委托單簿不平衡對訂單流的影響，解釋沒有消息公布時價格短暫波動的原因。信息模型關注信息公布后信息反映到價格中的這一過程，認為含有信息的訂單流是導致價格波動的原因。無論是關注委托訂單的存貨模型還是關注市場參與者信息類型的信息模型，這些市場微觀結構的研究加強了流動性與資產價格之間的聯系，強調流動性在量化投資決策中的重要作用。一般的證券投資學中基本沒有市場微觀結構的內容，因而，為了加強證券投資學的實用性，應關注市場微觀結構的內容與發展。
（二）業績評價與高杠桿
對于證券組合而言，不僅要分析其超額收益和成本，還要考慮其風險與業績。在組合業績評價中，一方面要考慮風險的衡量，另一方面則要分析業績的來源。在證券投資學中，組合業績來自于市場表現以及管理者的配置與選股能力。對于量化投資而言，市場時機和管理者的能力依然重要，然而，量化投資的業績評價還應考慮另一個因素：高杠桿。量化交易中，部分交易是采用保證交易的期貨、期權等衍生品交易，這種杠桿交易具有放大作用，在市場好的時候擴大收益，但在市場不好的時候會加速虧損，這些與傳統的業績評價就不太一樣。在一般的證券投資學里，業績評價主要考慮經風險調整的收益，很少考慮其杠桿的作用，這不僅忽略了杠桿的貢獻，而且有可能夸大了投資者的技能水平。
（三）人為因素與模型風險
在量化投資中，非常注重計算機對數據和模型的分析，這突出了量化投資的規則性和固定性。然而，實際中，別看量化采用了各種數學、統計模型，但策略設計、策略檢測和策略更新等過程都離不開人的決策。量化交易策略與判斷型交易策略的主要差別在于策略如何生成以及如何實施。量化投資運用模型對策略進行了細致研究，并借助計算機實施策略，能夠消除很多認為的隨意性。但是，量化策略畢竟體現投資者的交易理念，這一部分依賴于投資者的經驗，一部分依賴于投資者對市場的不斷觀察與更新。實際上，人始終處于交易之中，對于市場拐點以及趨勢反轉的判斷主要還是依賴投資者的經驗。光大的烏龍指事件充分表明了人為因素在量化投資中的兩面性：決策實施依賴于人的設定，而人的設定不僅依賴于經驗，而且人還會犯錯。人之所以會犯錯，一方面是因為人們對市場的認知是不完全的，另一方面則是人們使用了錯誤的模型。經典的證券投資理論中，股票價格的變動被認為是隨機的，小概率事件出現的機會比較小，但是經驗研究表明股票收益率具有肥尾現象，小概率事件發生的機會超出了人們原先的認識，即市場還會出現“黑天鵝”。更為關鍵的是，量化投資更依賴數學和統計模型，這就使得量化投資存在較大的模型風險，即使用了錯誤的模型。為了防范模型風險，應采用更為穩健的模型，即模型的參數和函數應該適應多種市場環境。近年來，研究表明，證券收益及其與風險因素的關系存在較大的非線性，同時，市場中存在一定的“噪聲”，采用隱馬爾科夫鏈等隨機過程和機器學習等數據挖掘技術進行信息處理成為量化投資的重要技術支持。
（四）2013年諾貝爾經濟學獎的啟示
寬客，quant的音譯。在華爾街，這個詞是指那些利用復雜的數學公式和超級計算機—既不是直覺也不是公司基本面等其他傳統方法—在稍縱即逝的金融市場中賺錢的人。
這群人多數都不是學金融而是學數學或者物理出身，當他們進入華爾街后，被認為是華爾街名副其實的淘金者，1980年到2007年，是他們勢不可擋的黃金年 代。
2005年左右，量化投資在國內出現。
從事量化投資的人被稱為寬客，則是最近兩三年的事情。一方面是一些介紹華爾街寬客的書籍被翻譯引進，另一方面，因為2008年金融危機爆發，一些華爾街的寬客開始轉戰中國。
短短幾年，隨著中國衍生品市場的日漸開放，自稱寬客的人越來越多。券商、基金、期貨、私募……一句市場玩笑話，誰家要是沒有一個兩個寬客，都覺得不太好意思。
寬客的春天真的來到了？
年輕的中國寬客們
一間不到20平方米的房間，沒有任何隔斷，每張辦公桌上都放著兩到三臺電腦，五張辦公桌呈扇形分布在落地窗前，每個人扭頭就可以和其他人說話。
這就是永安期貨研究所量化投資團隊的辦公室。和國內不少量化投資團隊一樣，他們在公司具有相對獨立的空間。
30歲的張冰，2009年畢業于北京大學，理論物理博士，是這個團隊的負責人。有著一張娃娃臉的他，舉手投足之間流露出來的依然是濃濃的書生氣。不僅是他，屋子里的其他人也都像是在大學機房里安靜地做研究、編程序。
事實上，要想進入這個團隊，必須有熟練的計算機編程能力。2012年7月加盟張冰團隊的李洋是北師大應用數學碩士，他經過一天近十個小時的筆試和面試才最終被團隊接納。筆試中80%的題目都是用計算機編程。
“量化投資是聰明人的游戲。”張冰說，量化投資實際上是一種在證券市場上找規律、找錯誤的游戲。誰先找到新規律、新錯誤，誰先獲得超額收益的可能性就越高。
這個團隊除了一位數學碩士，一位計算機碩士，還有三位是物理博士。數學和計算機能力都超強。
還在北京大學攻讀博士學位的時候，張冰就聽導師馬伯強提到他有不少同學、學生，赴美留學繼續深造物理之后，沒有繼續學術研究，而是轉戰華爾街做投資，做得相當成功。
物理學一直關注的是動態，尋求規律，目的是為了預測并掌握未來。把物理學理論知識運用到金融實踐中，尋找證券定價變動的規律，其實并沒有越過物理學的研究范疇。
這讓本來就對金融有興趣的張冰，開始想自己今后的路。他還專門去一個私募基金實習了半年。“在物理學中，你是和上帝玩游戲，在金融領域，你是和上帝的造物玩游戲。”
這句話并不是張冰原創，而是來自他的前輩，同樣也是理論物理博士出身的伊曼紐爾·德曼（Emaneul Derman）。
德曼的自傳《寬客人生：華爾街的數量金融大師》在2007年被引介到中國。德曼自1985年進入華爾街之后，就致力于把物理學理論和數學技巧及計算機編程技術結合起來，建構數量模型，尋找金融證券的定價，指導證券交易。
張冰看過這本書之后，更加確信，自己可以選擇像德曼一樣去當寬客。不過，當他決定做寬客時，發現中國突然間就涌現出很多量化投資專家。而事實上這些人多數是營銷專家，根本就不懂量化投資，最后都虧得一塌糊涂。
2009年，他決心成為真正的寬客，于是拉著同班同學陳星和師妹錢文，成立了這個以北大理論物理博士為班底的寬客團隊。這是國內期貨公司中第一批成立的寬客團隊。目前國內三分之一的期貨公司有量化投資團隊。
團隊平均年齡27歲，成立至今一直比較穩定。張冰也沒有擴容的打算。因為要找到對數字的敏感，善于發現數字之間的規律和聯系，還能把這些規律變成數量模型指導證券交易的人，很難。他這個團隊也還處于自我培養的過程中。
“中國寬客以年輕人居多。”中國量化投資學會理事長丁鵬說。
丁鵬是上海交通大學計算機博士，方正富邦基金的資深量化策略師。2012年初，他推出一本《量化投資：策略和技術》，成為國內最早一本專門介紹量化投資的專業書籍，被一些人認為是寬客圣經。
一年前，丁鵬建了一個QQ群，隔三差五與對量化研究感興趣的人進行討論，沒想到經過口口相傳，QQ群迅速發展壯大，線上討論也發展到線下交流。他便牽頭成立了中國量化投資學會。
學會如今在全國擁有十幾個分會，近八千人，大部分都是有著一定數理知識基礎的年輕人，這些人都打定主意要成為中國的寬客。
在丁鵬看來，在中國當寬客，生活很簡單，只需要潛下心來，發揮個人聰明才智，做研究，建模型。真正找到好的可以賺錢的模型之后，都是別人求你。
這讓很多純理工背景人的人很向往。在現在的社會格局下，要想出頭并不容易，但當寬客可以掌握自己掌握命運，完全憑自己取得成功。
賺錢之道
丁鵬一天典型的工作狀態是：查看模型前一天的運轉結果，考慮是否要對策略進行修正。如果沒有需要修正的，則著手準備為下一個模型的開發。其他的都是電腦的事情，不用他管。他根本就不看基本面。
張冰團隊的辦公室放眼望去，也沒有交易時間最常見的五顏六色的股票K線圖和大盤走勢圖，電腦屏幕上顯示的多數是白底黑字的編程界面。
不過，他們并不像丁鵬那么輕松。團隊每人按特長各有分工：有的主要處理數據，有的做策略設計，有的做策略建模。因期貨公司目前不能直接做交易，張冰團隊每天主要做的就是衍生品量化投資分析工作，把研究的結果開發成產品供客戶購買。
而通常能夠進行交易的寬客團隊一天的工作流程大致如此：有人在交易頭一天晚上就負責收集并更新、處理好交易所公告的數據；第二天開盤之前，通過選定的模型，經相關軟件自動給出交易策略。開盤后，按照模型給定的策略進行交易。早上10點左右，交易員、基金經理盯盤最忙碌的時候，量化投資團隊一天的最主要工作—投資決策、交易下指令的工作已經完成。
丁鵬認為，進入量化投資門檻之后，找到好的方法，會比較輕松，理論上講，“一臺筆記本一個U盤就可以賺錢了”。
真實交易還是需要一個團隊的支持，不過核心的交易模型和思想，確實一張U盤就可以存儲完成。有朋友曾拿U盤拷下他設計的量化投資模型到香港股市去實踐，半年間盈利最高點達到了120%，不過，這個高風險的策略只適合于小資金操作，并不適合于大規模的資產管理。丁鵬解釋：”資本市場沒有神話，需要不斷地修訂自己的模型和策略 “。
張冰目前也不敢奢望那樣的賺錢狀態。
事實上，量化投資在國內最早也就是2005年才萌芽。業內公認，2005年開始的ETF套利拉開了量化投資在中國的序幕，而股指期貨等衍生品2010年才逐步放 開。
因為無可借鑒，張冰團隊只能從零做起。從收集數據到建構模型到交易的風險控制，都是他們自己一個代碼一個代碼寫的。
這是個系統工程，在這個體系中，先觀察事件之間的聯系—通過觀察或實驗去取得數據；再假設一個結論—構建理論去解釋數據；然后去預測分析—構建量化模型并回測；最后檢驗并證實這個結論—實盤交易。
所有這些都需要資本和人力的大量投入。從華爾街回來的寬客—北京名策數據處理有限公司執行董事祝清大致估計了一下，一個真正從事量化投資的寬客團隊運作起來，前期至少要投入5000萬。
祝清曾在美國的全球證券投資基金工作多年，有三年，他是一個40人寬客團隊的負責人，要從全球9000多只股票池里找出投資品種。這讓他有機會對量化投資從數據、代碼到模型、系統進行深入地接觸和運用，甚至對系統的漏洞也了如指掌。
這些是他當時所在公司花了十幾年，經過大量的投入才建構的一個系統工程。而建構整個系統的基礎就是數據，華爾街其他有著進行量化投資的寬客團隊的公司，無不在數據上有很大的支出。
2008年祝清從華爾街回國，創辦專注于金融數量分析和程序化交易的數據處理公司。這幾年，他帶領30人的團隊，主要做了四件事：建立專供量化投資的量化數據庫、量化決策終端、高速量化交易平臺、量化策略研發服務。他希望借助強大的分析工具平臺，以及日益完善的數據庫系統來改變行業的經營模 式。
目前他的公司尚未到盈利階段。
春天尚未到來
1月19日，中國量化投資學會的50多名資深會員在北京郊區舉辦了一次聚會，聚會的主題是“擁抱量化投資的春天”。丁鵬表示：冬天已經過去，寬客的春天已經到來。
丁鵬是有理由樂觀的：國家政策層面支持金融衍生品市場放開；2012年，玻璃、原油、國債期貨、CTA以及滬深300指數期權等一系列金融衍生品加速推進；隨著投資品種增多，越來越多的金融機構意識到量化投資的重要性和緊迫性。
另外，國內打算做寬客的人也暴增—從中國量化投資學會的壯大就可看出端倪。
不過，同是中國量化投資學會成員的張冰和祝清都持謹慎態度。
張冰不認為寬客短期可形成一股力量。畢竟，美國發展了四十年，而中國只做了四五年而已。沒有足夠的投入，不可能那么快有收入。沒有收入，堅持來做的人就不會太多。
祝清更嚴苛。他并不認為會建模型的人就可稱為寬客。他認為目前中國真正的寬客，尚不足100人。祝清按照華爾街的標準來定義中國寬客：作為寬客，最起碼要滿足三個條件—有高凈值客戶；有量化投資研究平臺（有數據有人有模型）；有交易通道。
按照這個標準，目前，真正的中國寬客都在過冬，都還在燒錢階段，活下去都很難。即使是初春，最早也至少要三年之后—這還要看有沒有一兩位真正經受住市場檢驗、收益率排名靠前的標桿性寬客脫穎而 出。
據祝清了解，因為國內多數金融機構的高層并不懂量化，在這方面投入太少，即使一些數一數二的大型券商，歷史的數據都不存。沒有歷史數據無法驗證模型，量化投資就是句空話。
取得數據，還需要有人來處理數據，建構模型。金融機構的投入不會很快有結果，另一方面，寬客很有可能做出成果之后就走人，中國在這方面尚無知識產權保護。而在美國，只要有人敢在服務器上拷一行代碼，就有FBI介入了。
2008年中金公司從華爾街花重金請回來的知名寬客李祥林，如今他已去做私募了。
祝清介紹，西方寬客主要分三類：從事高頻交易的、采用對沖策略的、預測趨勢的。而他們所有的交易、投融資決策都是通過數量模型進行，由電腦決策并完成下單。
根據國際知名咨詢機構CELENT2011年的研究報告，中國目前通過電腦程序化交易的市場份額（按交易量計算）約為0.6%，2013年將快速增長到2.5%以上，主要應用于股指期貨和ETF指數化產品的交易。
在傳統的證券投資學中，投資組合理論、資本資產定價模型、套利定價理論和期權定價理論是現代金融理論的四塊基石。前兩者主要依靠均值-方差組合優化的思想，后兩者則主要依靠市場的無套利條件。傳統的投資方法主要是基本面分析和技術分析兩大類，而量化投資則是“利用計算機科技并采用一定的數學模型去實現投資理念、實現投資策略的過程”[3]。從概念看，量化投資既不是基本面分析，也不是技術分析，但它可以采用基本面分析，也可以采用技術分析，關鍵在于依靠模型來實現投資理念與投資策略。為了分析量化投資對證券投資學的啟示，本文從量化投資“黑箱”的各個構成來探討量化投資與證券投資學中思路和觀點的差異。
（一）資產定價與收益的預測
根據組合優化理論，投資者將持有無風險組合與市場風險資產組合，獲得無風險利率與市場風險溢價。資本資產定價模型則將此應用到單一證券或組合，認為證券的風險溢價等于無風險利率加上與風險貢獻比率一致的風險溢價，超過的部分就是超額收益，即投資組合管理所追求的阿爾法值[4]。追求顯著正的阿爾法是資產定價理論給實務投資的一大貢獻。基于因素模型的套利定價理論則從共同風險因素的角度提供了追求阿爾法的新思路。其中，法瑪和佛倫齊的三因素定價模型為這一類量化投資提供了統一的參考。可以說，在因素定價方面，量化投資繼承了資產定價理論的基本思想。對于因素定價中因素的選擇，證券投資學認為，對資產價格的影響，長期應主要關注基本面因素，而短期應主要關注市場的交易行為，即采用技術分析。在量化投資中，主要強調按照事先設定的規則進行投資，這在一定程度上與技術分析類似。但是，在技術分析中，不同的人會有不同的結論，而量化投資則強調投資的規則化和固定化，不會因人的差異而有較大的不同。另外，量化交易更強調從統計和數學模型方面尋找資產的錯誤定價或者進行收益的預測。
（二）無套利條件與交易成本
在證券投資學里，流動性是證券的生命力。組合投資理論、資本資產定價模型以及套利定價理論等都認為市場中存在大量可交易的證券，投資者可以自由買賣證券。這主要是為了保證各種交易都能實現，如套利交易。根據套利定價理論，一旦市場出現無風險的套利機會，理性投資者會立即進行套利交易，當市場均衡時就不存在套利機會。現實市場中往往存在套利限制。一是因為凱恩斯說的“市場的非理性維持的時間可能會長到你失去償付能力”。二是因為市場總是存在交易費用等成本。但證券投資學中，對市場中套利限制與非流動性的關注較少，這是因為傳統金融理論中簡化了市場結構。市場微觀結構理論研究在既定的交易規則下，金融資產交易的過程及其結果，旨在揭示金融資產交易價格形成的過程及其原因。在市場微觀結構理論中，不同的市場微觀結構對市場流動性的沖擊是不同的。因而，從量化投資的角度看，為了降低交易帶來的價格沖擊，能實施量化投資策略的證券往往都應有較好的流動性，因為交易時非流動性直接影響投資策略的實施。從這個意義上講，量化投資時的交易成本不僅包括交易費用，更主要的是要考慮市場交易沖擊的流動性成本。
（三）風險控制與市場情緒
在證券市場中，高收益與高風險相匹配。量化投資在追求高收益的同時，不可避免地承擔了一定的風險。在證券投資學中，系統性風險主要源于宏觀經濟因素，非系統性因素則主要源于行業、公司因素，并且不考慮市場交易行為的影響。在量化投資中，較多地使用因素定價模型，不僅會考慮市場經濟因素，而且會考慮交易行為等因素，只是不同的模型有不同的側重點，在多模型的量化投資系統中自然包括了這兩方面的因素。除了各種基本面和市場交易的因素風險外，量化投資還有自身不可忽視的風險源。一方面，量化交易中，部分交易是采用保證交易的期貨、期權等衍生品交易，這種杠桿交易具有放大作用，隱藏著巨大的風險。另一方面，市場沖擊的流動性成本也是量化投資的風險控制因素，理所當然地在圖1的風險控制模型中體現出來。另外，在一般的投資過程中，市場情緒或多或少會成為風險控制的一個對象。然而，在量化投資中，更多的交易都是通過計算機來實現的，如程序交易等，這樣以來，投資者情緒等因素對投資決策的影響相對較小。所以，在量化投資的風險控制模型中較少地考慮市場情緒以及投資者自身的情緒，主要是通過承擔適度的風險來獲得超額回報，因為畢竟減少風險也減少了超額回報。
（四）執行高頻交易與算法交易
在對未來收益、風險和成本的綜合權衡下，實現投資策略成為量化投資的重要執行步驟。為了達到投資目標，量化投資不斷追求更快的速度來執行投資策略，這就推動了采用高速計算機系統的程序化交易的誕生。在證券投資學里，技術分析認為股價趨勢有長期、中期和短期趨勢，其中，長期和中期趨勢有參考作用，短期趨勢的意義不大。然而，隨著計算機信息科技的創新，量化投資策略之間的競爭越來越大，誰能運作更快的量化模型，誰就能最先找到并利用市場錯誤定價的瞬間，從而賺取高額利潤。于是，就誕生了高頻交易：利用計算機系統處理數據和進行量化分析，快速做出交易決策，并且隔夜持倉。高頻交易的基本特點有：處理分筆交易數據、高資金周轉率、日內開平倉和算法交易。[5]高頻交易有4類流行的策略：自動提供流動性、市場微觀結構交易、事件交易和偏差套利。成功實施高頻交易同時需要兩種算法：產生高頻交易信號的算法和優化交易執行過程的算法。為了優化交易執行，目前“算法交易”比較流行。算法交易優化買賣指令的執行方式，決定在給定市場環境下如何處理交易指令：是主動的執行還是被動的執行，是一次易還是分割成小的交易單。算法交易一般不涉及投資組合的資產配置和證券選擇問題。
二、對量化投資在證券投資教學中應用的思考
從上述分析可以知道，量化投資的“黑箱”構造與證券投資學之間存在一定的差異，因此，在證券投資的教學中應當考慮量化投資發展的要求。
（一）市場微觀結構與流動性沖擊
在理性預期和市場有效假說下，市場價格會在相關信息披露后立即調整，在信息披露前后市場有著截然不同的表現。在證券投資學里，一般認為價格的調整是及時準確的，然而，現實的世界里，價格調整需要一個過程。在不同的頻率下，這種價格形成過程的作用是不同的。在長期的投資中，短期的價格調整是瞬間的，影響不大。然而，在高頻交易中，這種價格調整過程影響很大。市場微觀結構就是研究這種價格形成過程。市場微觀結構理論中有兩種基本的模型：存貨模型和信息模型。存貨模型關注商委托單簿不平衡對訂單流的影響，解釋沒有消息公布時價格短暫波動的原因。信息模型關注信息公布后信息反映到價格中的這一過程，認為含有信息的訂單流是導致價格波動的原因。無論是關注委托訂單的存貨模型還是關注市場參與者信息類型的信息模型，這些市場微觀結構的研究加強了流動性與資產價格之間的聯系，強調流動性在量化投資決策中的重要作用。一般的證券投資學中基本沒有市場微觀結構的內容，因而，為了加強證券投資學的實用性，應關注市場微觀結構的內容與發展。
（二）業績評價與高杠桿
對于證券組合而言，不僅要分析其超額收益和成本，還要考慮其風險與業績。在組合業績評價中，一方面要考慮風險的衡量，另一方面則要分析業績的來源。在證券投資學中，組合業績來自于市場表現以及管理者的配置與選股能力。對于量化投資而言，市場時機和管理者的能力依然重要，然而，量化投資的業績評價還應考慮另一個因素：高杠桿。量化交易中，部分交易是采用保證交易的期貨、期權等衍生品交易，這種杠桿交易具有放大作用，在市場好的時候擴大收益，但在市場不好的時候會加速虧損，這些與傳統的業績評價就不太一樣。在一般的證券投資學里，業績評價主要考慮經風險調整的收益，很少考慮其杠桿的作用，這不僅忽略了杠桿的貢獻，而且有可能夸大了投資者的技能水平。
（三）人為因素與模型風險
在量化投資中，非常注重計算機對數據和模型的分析，這突出了量化投資的規則性和固定性。然而，實際中，別看量化采用了各種數學、統計模型，但策略設計、策略檢測和策略更新等過程都離不開人的決策。量化交易策略與判斷型交易策略的主要差別在于策略如何生成以及如何實施。量化投資運用模型對策略進行了細致研究，并借助計算機實施策略，能夠消除很多認為的隨意性。但是，量化策略畢竟體現投資者的交易理念，這一部分依賴于投資者的經驗，一部分依賴于投資者對市場的不斷觀察與更新。實際上，人始終處于交易之中，對于市場拐點以及趨勢反轉的判斷主要還是依賴投資者的經驗。光大的烏龍指事件充分表明了人為因素在量化投資中的兩面性：決策實施依賴于人的設定，而人的設定不僅依賴于經驗，而且人還會犯錯。人之所以會犯錯，一方面是因為人們對市場的認知是不完全的，另一方面則是人們使用了錯誤的模型。經典的證券投資理論中，股票價格的變動被認為是隨機的，小概率事件出現的機會比較小，但是經驗研究表明股票收益率具有肥尾現象，小概率事件發生的機會超出了人們原先的認識，即市場還會出現“黑天鵝”。更為關鍵的是，量化投資更依賴數學和統計模型，這就使得量化投資存在較大的模型風險，即使用了錯誤的模型。為了防范模型風險，應采用更為穩健的模型，即模型的參數和函數應該適應多種市場環境。近年來，研究表明，證券收益及其與風險因素的關系存在較大的非線性，同時，市場中存在一定的“噪聲”，采用隱馬爾科夫鏈等隨機過程和機器學習等數據挖掘技術進行信息處理成為量化投資的重要技術支持。
（四）2013年諾貝爾經濟學獎的啟示
關鍵詞：證券 投資 研究對象
1 概述
當今中國的證券投資學教材，對證券投資的研究對象的闡述較少，國內比較知名作者吳曉裘，趙錫軍、李向科等在其主編的證券投資學中都沒有對證券投資學的研究對象進行界定和闡述，而一門科學的研究對象、內容和方法，需要在學習中完善，在完善中學習，通過不斷地總結和修正，逐步完善這一學科，這一研究對證券投資理論發展和實踐都具有十分重要的現實意義。
2 證券投資概述
投資包括直接投資和間接投資兩大方面，直接投資是指各個投資主體為在未來獲得經濟效益或社會效益而進行的實物資產購建活動。如國家、企業、個人出資建造機場、碼頭、工業廠房和購置生產所用的機械設備等。間接投資是指企業或個人用其積累起來的貨幣購買股票、債券等有價證券，借以獲得收益的經濟行為。一切出于謀取預期經濟收益為目的而墊付資金或實物的行為都可以看作是投資。
證券投資是指間接投資，即投資主體用其積累起來的貨幣購買股票、公司債券、公債等有價證券，借以獲得收益的經濟行為。證券投資屬于非實物投資，投資者付出資金，購入的是有價證券，而不是機器、設備、黃金珠寶等實物。證券投資的收益一般包括股息、紅利收益、資本收益、債息收益和投機收益。
證券投資是一種特殊的投資活動，與一般意義上的投資相比，具有高收益性、高風險性、期限性和變現性等特點。
3 證券投資與投機
投機起源于古代，早期的投機以賺取地區差價為主要方式，不同區域對不同種類產品生產與需求的差別性，為投機者賺取買賣差價創造了條件。進入商品社會后，投機范圍日趨廣泛，它已伸展到生產、流通、金融等眾多領域。
投機的含義就是把握時機賺取利潤。在證券投資學中，投機的基本含義則是：在信息不充分的條件下做出投資決策，試圖在證券市場的價格漲落中獲利。而這種價格波動帶來的獲利時機同樣賦予所有的社會公眾，并未偏向某種特定的人，但事實上只有少數人把握住了這種機會。少數投機者之所以能夠成功，不只是他們熟悉市場的習性，具有豐富的經驗，準確的預見力和判斷力，更主要的是具有承擔風險的勇氣。承擔較大的風險，賺取高額利潤就是投機者根本的信條。而對于大多數人來說，并不愿意承擔更大的風險，他們往往偏重于通過資金、勞動力等生產要素的投入以圖賺取正常利潤的投資行為。
證券投資與投機的區別主要表現為對預測收益的估計不同。普通投資者進行證券投資時，較為重視基礎價值分析，以此作為投資決策的依據；證券投機者不排斥這些方法，但更重視技術、圖像和心理分析。普通投資者除關心證券價格漲落而帶來的收益外，還關注股息、紅利等日常收益；而證券投機者只關注證券價格漲落帶來的利潤，而對股息、紅利等日常收益不屑一顧。其次是所承擔的風險程度不同。投資的收益與風險是成正比的。普通投資者對投資的安全性較為關注，主要購買那些股息和紅利乃至價格相對穩定的證券，因而所承擔的風險較小；投機者主要購買那些收益高而且極不穩定的證券，因而其所承擔的風險較大。投機者既可能獲得巨大的收益，也可能遭受巨大的損失。
證券投資與投機并沒有本質上的區別，只是在程度上有差別。因此要把投資與投機完全區分開來是很困難的。投資是不成功的投機，投機是成功的投資。
4 證券投資學研究的對象
證券投資學的研究對象是證券市場運行的規律以及遵循其規律進行科學的管理和決策的綜合性方法論科學。具體地講，就是證券投資者如何正確地選擇證券投資工具；如何規范地參與證券市場運作；如何科學地進行證券投資決策分析；如何成功地使用證券投資策略與技巧；國家如何對證券投資活動進行規范管理等等。從學科性質上講，證券投資學具有下列特點：
第一，證券投資是一門綜合性方法論科學。證券投資的綜合科學性質主要反映在它以眾多學科為基礎和它涉及范圍的廣泛性。證券投資作為金融資產投資，它是整個國民經濟運行的重要組成部分。股市是國民經濟的晴雨表，因此，資本、利潤、利息等慨念是證券投資學研究問題所經常使用的基本范疇。證券市場是金融市場的一項重要組成部分。證券投資學研究的一個重要內容是證券市場運行，證券投資者的投資操作，所以必然涉及到貨幣供應、市場利率及其變化對證券市場價格以及證券投資者收益的影響。證券投資者進行投資決定購買哪個企業的股票或債券，總要進行調查了解，掌握其經營狀況和財務狀況，從而做出分析、判斷。作這些基礎分析必須掌握一定的會計學知識。證券投資學研究問題時，除了進行一些定性分析外，還需要大量地定量分析，證券投資、市場分析、價值分析、技術分析、組合分析等內容都應采用統計、數學模型進行。因此，掌握經濟學、金融學、會計學、統計學、數學等方法對證券投資是非常重要的。因此，證券投資學是一門綜合性方法論科學。
第二，證券投資是一門應用性科學。證券投資學雖然也研究一些經濟理論問題，但從學科內容的主要組成部分來看，它屬于應用性較強的一門科學。證券投資學側重于對經濟事實、現象及經驗進行分析和歸納，它所研究的主要內容是證券投資者所需要掌握的具體方法和技巧，即如何選擇證券投資工具；如何在證券市場上買賣證券；如何分析各種證券投資價值；如何對發行公司進行財務分析；如何使用各種技術方法分析證券市場的發展變化；如何科學地進行證券投資組合等等，這些都是操作性很強的具體方法和基本技能。從這些內容可以看出，證券投資學是一門培養應用型專門人才的科學。
第三，證券投資是一門以特殊方式研究經濟關系的科學。證券投資屬于金融投資范疇，進行金融投資必須以各種有價證券的存在和流通為條件，因而證券投資學所研究的運動規律是建立在金融活動基礎之上的。金融資產是虛擬資產，金融資產的運動就是一種虛擬資本的運動，其運動有著自己一定的獨立性。社會上金融資產量的大小取決于證券發行量的大小和證券行市，而社會實際資產數量的大小取決于社會物質財富的生產能力和價格。由于金融資產的運動是以現實資產運動為根據的，由此也就決定了實際生產過程中所反映的一些生產關系也必然反映在證券投資活動當中。即使從證券投資小范圍來看，證券發行所產生的債權關系、債務關系、所有權關系、利益分配關系，證券交易過程中所形成的委托關系、購銷關系、信用關系等等也都包含著較為復雜的社會經濟關系。因此證券投資學研究證券投資的運行離不開研究現實社會形態中的種種社會關系。
5 證券投資研究的內容和方法
5.1 證券投資的研究內容
證券投資的研究內容是由其研究對象所決定的，它包括：
5.1.1 證券投資的基本概念和范疇。證券投資過程中涉及許多重要的概念和范疇，如證券（股票、債券等）、證券投資、證券投資風險、證券投資收益等。明確這些概念和范疇，是研究證券投資的前提。
5.1.2 證券投資的要素。證券投資活動離不開一定的條件或行為要素，證券投資者、證券投資工具、證券投資中介等是證券投資的實施要素。它們在證券投資過程中分別起著不同但又不可或缺的作用。研究這些要素，對于準確、全面、深入地說明和理解證券投資運動過程有著十分重要的作用。
5.1.3 從事證券投資活動的空間。證券投資活動是在證券市場上進行的，而證券市場本身是一個相當龐雜的體系，它由許多分支組成，證券市場的不同部分具有不同的活動內容，并分別滿足不同的證券投資需要。只有充分了解證券市場的組成框架、基本結構和運行機理，才能進入這一市場并有效地從事證券投資活動。
5.1.4 證券投資的規則和程序。證券投資是按照一定的規則包括法規進行的。作為一種交易行為，它有特定的程序和步聚，制度規定是相當嚴密的。了解這些規則和程序，是從事證券投資的重要前提。
5.1.5 證券投資的原則和內在要求。證券投資是一種高收益與高風險并存的經濟行為。因此安全、高效地進行證券投資，必須把握一些重要的原則和客觀內在要求。按證券投資的客觀要求行事，有助于避免證券投資中的盲目性，理性地入市操作，從而增加投資成功的可能性。
5.1.6 證券投資的分析方法。這是證券投資學最重要的內容之一。證券投資分析方法大致上可分為基本分析與技術分析兩大類，而這兩類分析方法又分別包含了大量內容，只有努力掌握這些分析方法，投資者才有可能為正確地選擇投資對象，把握市場趨勢。
5.1.7 證券投資的操作方法。證券投資的操作方法是指實際買賣證券時，在進行投資分析的基礎上，根據市場狀況和投資者自身情況、投資目的等選擇的具體操作模式、策略與手法。它與證券投資分析有著相當密切的關系，它是在投資分析的基礎上確定的，是對投資分析結果具體操作的反映。投資者個人的投資目的、條件乃至修養與氣質也會在某種程度上決定其操作方法。
5.1.8 證券投資中的風險與收益。風險與收益總是伴隨著整個證券投資過程。實際上，實現風險最小化和收益最大化，正是證券投資者追求的目標。因此，研究證券投資中的風險與收益，自然成為證券投資學的核心問題之一。什么是證券投資風險和收益？它們的構成情況如何？怎樣對證券投資中的風險與收益進行度量？如何實現收益最大化與風險最小化？如何優化基于規避風險目的的投資組合等等，證券投資學均需做出相應的回答。
5.2 證券投資學的研究方法
證券投資是一門理論和應用并重的學科，要實現其研究目的并使這門學科不斷發展，就必須堅持以下方法和要求：
5.2.1 規范與實證分析并重，定性與定量分析結合的研究方法。證券投資學要解決繁雜的理論命題并得出科學的結論，不僅要大量地運用邏輯思維，進行各種理論抽象和規范分析，還必須高度地關注證券投資的實踐，進行廣泛的實證分析。證券投資中涉及大量的技術問題，分析、決策過程中不僅要考慮可能的制約因素，還必須盡可能弄清這些因素對證券投資的影響程度，而這些因素本身所具有的量化狀態又可能決定證券投資收益與風險程度的差別。因此，證券投資學的各種結論的得出，都必須建立在定性分析與定量分析結合運用的基礎之上。
5.2.2 強調結論、觀點的特定性及適用背景，而不刻意追求其普遍適用性或惟一性。證券投資實踐中的情況十分復雜，變數很多，市場走勢往往還要受到投機及其他某些人為因素的影響。因此，證券投資學中所給出的結論與觀點也只能針對大多數情況或某些情況，有一定的適用范圍。
5.2.3 強調動態的全方位分析。證券投資學作為一門指導證券投資實踐的學科，不僅要求完善其理論體系，更重要的是要告訴人們如何根據現象的現狀和動態，判斷事物發展的趨勢，提高投資的成功率。
6 結論
不管是證券投資或者投機，都非常有必要搞清楚其研究對象，通過對證券市場投資理論的研究和實踐的分析，筆者總結出證券投資學的研究對象，它是一門研究證券市場運行規律以及遵循其規律進行科學的管理和決策的綜合性方法論科學。而如何正確地選擇證券投資工具，規范地參與證券市場運作，科學地進行證券投資決策分析，成功地使用證券投資策略與技巧等等，對證券投資者具有十分重要的意義。
參考文獻：
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[5]楊大楷著.《證券投資學》[m]，上海財經大學出版社，2000.
(一)培育學生金融投資意識
金融投資學應該在培養和發揮金融專業學生金融投資意識方面發揮作用。學習金融投資學課程應該幫助學生對于金融市場和證券市場的概念、基本構成元素、經典理論和投資方法等有一個較全面的認識和理解，使學生能用金融投資學的視角觀察金融現象，發現和解決金融問題，掌握金融投資的策略和技巧，以及提高運用所學理論和方法來分析和解決我國金融市場的實踐能力。教學培養目標應該堅持適應市場化、國際化對金融人才的需求和金融投資學宏觀和微觀有機結合、分析方法數量化和學科交叉的發展趨勢，培養出具有全球視角和國際競爭力的高素質人才。從能力培養角度來看，金融投資意識的培養主要體現在四個方面的能力的塑造，包括基礎知識能力、洞察力、反應力和執行力。
(二)培育學生風險管理意識
金融脆弱性理論告訴我們:金融業是個高風險的行業，金融投資的是風險。在金融領域，風險是不可完全消滅的，只能控制。風險能否控制在自己可承受的范圍內是金融投資成敗與否、金融交易參與者能否獲利、能否在市場競爭中站穩腳跟并發展壯大的關鍵。培養金融風險管理意識，一方面是傳授金融風險理論，另一方面是培養技能素質，主要是培養學生風險發現能力和風險規避管理技能，培養學生的金融法律意識，樹立正確的投資行為，建立合理的風險規避策略。
(三)培育學生創新意識
美國經濟學家米什金詮釋了金融創新，他指出:“經濟環境的變化將刺激人們尋求可能有利可圖的創新”，一般而言，金融創新首先表現為觀念創新。創新意識培養是建立在金融意識和風險管理意識基礎上，是對金融投資學學生及其重要的一種素質培養。金融市場每一次結構調整和發展都會伴隨著對創新人才的需求，誰能夠搶在創新中領先，誰就能把握市場競爭中的主動權。金融衍生品、創業板、ETF、基金理財產品等市場業務的推出更進一步刺激了對創新人才的需求。
(四)培養學生職業道德
高等院校提供的金融投資學課程除了向學生講授必要的理論知識和實踐經驗以外，加強金融職業道德的素質建設也必不可少。所謂金融投資業的職業道德，是指在金融投資從業活動中應遵循的、體現金融職業特征的、調整金融從業人員的職業行為準則和規范，是一定的社會道德原則在金融職業活動中的反映，也是基本道德規范在金融工作中的具體體現。在金融行業有句俗語“有才有德是精品，有德無才是次品，有才無德是危險品”。金融職業道德是金融行業和金融從業人員的安身立命之本，是取得投資人信任的重要方面。要想贏得這種信任，必須擁有扎實的金融投資知識和嚴格的職業道德操守。將金融職業道德的思想融入到金融投資學的教學中，使得金融專業學生能夠在刻苦鉆研業務知識，不斷提高專業技能的同時，具備堅守道德誠信，辦事謹慎，廉潔自律，言行謙恭，長于協作的職業素質。
二、金融投資學課程教學效果優化
要發揮金融投資學課程在培養綜合型人才方面的作用，達成教學目標，有效地將課堂教學與學生綜合素質培養結合起來，需要利用科學發展觀合理地設計出系統全面、生動有趣、形式多元的金融投資學課程，這有利于學生充分理解這些理論知識，培養學生的綜合能力、開拓能力和創造性，增加學生的求知欲望與自學能力，同時也有利于提高課堂的教學效果。
(一)豐富教學內容
注重選取合適的教材是教學好壞的關鍵。在教學內容設置上，順應金融投資學理論研究的發展趨勢，借鑒國外金融投資學的教學經驗，完善金融學科體系，兼顧宏觀與微觀金融理論，重視道德法律和網絡信息技術學科的交叉融合和相互滲透，培養學生的綜合能力和寬泛的知識基礎。在投資分析教學中引入金融計量學、金融創新學等內容，強化數學知識的基礎性位置，利用EXCEL、STATA、EVIEWS等優秀工具軟件進行教學，幫助學生理解證券投資分析的基礎理論知識，特別是各類金融模型中的復雜計算。
(二)建設股票仿真交易教學
在教學過程中，一般不鼓勵學生開通真實的股票賬戶進行真實交易，往往給學生內容抽象的感覺。但是通過股票仿真交易，模擬開通交易賬戶，通過委托進行模擬交易、查詢、清算交割等過程環節的操作。為每位學生設立一定金額的虛擬賬戶，學生在全面分析了解上市公司的經營業績后，決定自己的投資方向。在一定的交易期限結束后，公布學生的股票市值、總成交量、倉位、月盈率，通過市場培養學生的風險管理意識。最后以實戰總結會的形式，由學生講述的操作心得，總結失敗教訓。通過一段時間的教學，使學生有機會接觸證券市場的運作，了解股票和股票代碼，對股票市場有更切身體會和理解。
(三)推動案例式教學
案例式教學能夠跟得上金融發展的形式，并可以跟蹤最新的金融市場變化，用最近的經濟結果來判斷，使得學生真正做到學以致用。在傳授理論知識的同時，針對當前經濟和金融市場現狀，如利率市場化、互聯網金融等話題，運用互動和引導的方式，讓學生收集資料，分析問題，提出自己的見解。案例分析需要學生在課前和課后做大量的準備工作，這不僅增加了學生的自主學習能力，而且有利于拓寬學生的知識視野，激發學生的學習興趣，增強學生洞察能力、分析能力及口頭表達能力。
(四)強化師資隊伍建設
