用量化分析盖过技术分析？

1. 用量化分析盖过技术分析？

　　量化投资最早是从技术分析开始的，但是在发达市场，技术分析已经很少被人提及。不过，原始的技术分析在新兴市场，比如A股市场仍然有效。不信？看一下20天简单移动平均线对市场的指示意义就可以发现，技术分析在A股市场仍然有存在的价值，很多投资者仍然对它趋之若鹜。

	　　问题是，技术分析的手段在市场成熟的时候，有效性会快速下降。让我们看一个技术分析指标的例子，这个指标的制作规则为：用两条天数在1到100天之间的指数移动平均线衡量市场指数，在其均上涨时买入指数，均下跌时卖出指数，否则保持之前操作不变。

	　　在中国香港市场，这个技术分析指标在恒生指数上产生的超额收益率的有效区间，在1971年到1980年是大约40倍，1981年到1990年下降到约7倍，1991年到2000年下降到不到2倍，2001年到2010年下降至只剩1倍。可以看到，超额收益率越来越小。

	　　在内地A股市场，技术分析的手段虽然有效，但是有效性也在下降。那么，量化投资的未来在哪里？

	　　如果仔细观察改革开放以来成功的商业模式，特别是金融领域的商业模式，可以发现，几乎所有的商业模式在发达市场都已经出现过，并业已被市场所认可。这不是因为发达市场天生更先进，而是因为在残酷的经济规律下，那些没有经济效率的商业模式都已经被淘汰了，剩下来的基本上都是被规则所认可的。

	　　从发达市场目前的量化研究来看，原始的技术分析已经大部被淘汰，机构投资者绝少根据它们进行投资，只是新闻媒体在描述市场动态的时候会不时采用它们进行佐证。发达市场的机构投资者仍然在进行的量化投资分析，主要有三个方面。

	　　一是进行超短线的自动化交易，这种手段主要是赚短期心理趋势的钱。从A股市场的成熟程度来看，这种手段所依靠的模型估计在A股会十分有效。

	　　但这种超短线交易的问题在于，其每次交易所赚取的利润比例十分低，而A股市场隔夜交易和高印花税的制度设计，导致其能够赚取的利润有限。此外，这种投资手段的电子技术和数理分析要求极高，数据库和软件的维护成本高昂。最后，这类策略的有效时间不长，频繁的策略改造和更新也是一种负担。

	　　第二种量化分析则着眼于进行对冲交易，即买入价值高的股票、同时卖出价值低的股票。由于成熟市场的价值发现能力相对比较高，这种策略一直很有市场。

	　　这种策略在A股的问题是，首先市场没有足够的衍生品，融券做空的可持续性也很成问题，放大杠杆的工具也极少。其次，A股可以在数年的时间里在总体上无视股票的价值，而在之后的数年，价格再重新向价值回归。

	　　举例来说，在1998年到2001年、2008年到2013年的这两段时间里，在开始时那些盈利能力更高、同时估值更低的股票，期间的表现反而会系统性地低于盈利能力更差、估值更高的股票，而这个现象随后在2001年到2006年之间得到了彻底的反转。

	　　如果在这样的市场进行价值发现型的多空套利，那么投资者可能需要等待远长于成熟市场的时间，同时也只能采用更小的杠杆率，以应对市场的无效性。这两个原因会导致投资业绩的波动率更高，同时回报率更差。

	　　第三种量化分析则着眼于用数量分析挑选出更可能战胜市场的股票，包括等权重策略、高盈利能力策略、低估值策略、高稳定性策略、低股价波动率策略等等方法。这个分析方向也许是最适用于内地资本市场的。


	　　理由很简单，首先，这类策略涵盖范围广泛，能保证在市场无效的年份里也能有一部分策略奏效，比如等权重策略。其次，由于投资标的极为分散，所以这类策略与市场价格表现的差别不大，即使跑输市场也不至于大幅偏离。再次，由于A股市场的有效性较差，所以基于这类策略的盈利空间要大于成熟市场。最后，这类策略的有效性持续时间极长，同时维护成本较低。

	　　当然，A股的量化投资空间还很大，以上各种策略都一定会找到自己的生存空间。重要的是，作为投资者有所准备吗？

2. 有量化举例的分析过程？

量化分析就是将一些不具体，模糊的因素用具体的数据来表示，从而达到分析比较的目的。人类对于股市波动规律的认知，是一个极具挑战性的世界级难题。迄今为止，尚没有任何一种理论和方法能够令人信服并且经得起时间检验--2000年，著名经济学家罗伯特·席勒在《非理性繁荣》一书中指出:"我们应当牢记，股市定价并未形成一门完美的科学";2013年，瑞典皇家科学院在授予罗伯特·席勒等人该年度诺贝尔经济学奖时指出:几乎没什么方法能准确预测未来几天或几周股市债市的走向，但也许可以通过研究对三年以上的价格进行预测。
下面用1个案例来补充说明SWOT分析法
　　【案例】：A品牌食品公司进驻某区
　　A品牌食品创建有30年历史，主要生产销售食品（蛋糕、西点、礼品），公司于2019年店进驻某区。在地当，A品牌食品规模大，规格豪华，档次高，初入进驻，能够吸引当地消费者注意力，每天客流量达90%。但是，成交量却不大。
　　经调查，某区有B品牌、C品牌、D品牌食品店，他们的食品价格亲民，消费者“粘度”高。例如，同样尺寸、大小的蛋糕，A品牌售价600-1000元/个，而其他品牌的蛋糕售价200-300元/个。根据当地消费者的消费水平，他们更愿意选择价格亲民的品牌。
　　销售经理把第一季度的销售业绩上报，董事长要求公司中层人员开会，想出应对方案。
　　假如，你是与会者，你会向董事长给出什么宝贵方案，博得董事长另眼相看呢？
　　我们就用SWOT分析法，来分析A品牌目前的处境，评估自身的优势、劣势。
　　如图：

　　大家看，上图是我们用SWOT分析法，对A品牌进驻某区后的处境，其中的优势、劣势、机会、威胁四象限分析出来（当然，还有更多的因素未列举，咱们就简单打个比方），通过这样的分析，我们再根据结果，作出应对方案。如图：

3. 内容分析法的量化处理

量化处理是把样本从形式上转化为数据化形式的过程，包括作评判记录和进行信度分析两部分内容。评判记录是根据已确定的分析维度（类目）和分析单位对样本中的信息作分类记录，登记下每一个分析单位中分析维度（类目）是否存在和出现的频率。要做好评判记录工作，需要注意以下几个方面：第一，按照分析维度（类目）用量化方式记录研究对象在各分析维度（类目）的量化数据（例如，有、无、数字形式、百分比）。第二，采用事先设计好的易于统计分析的评判记录表记录。先把每一分析维度的情况逐一登记下来，然后再做出总计。第三，相同分析维度的评判必须有两个以上的评判员分别做出记录，以便进行信度检验。评判记录的结果必须是数字形式。第四，在根据类目出现频数进行判断记录时，不要忽略基数。

4. 内容分析法的量化处理

量化处理是把样本从形式上转化为数据化形式的过程，包括作评判记录和进行信度分析两部分内容。评判记录是根据已确定的分析维度（类目）和分析单位对样本中的信息作分类记录，登记下每一个分析单位中分析维度（类目）是否存在和出现的频率。要做好评判记录工作，需要注意以下几个方面：第一，按照分析维度（类目）用量化方式记录研究对象在各分析维度（类目）的量化数据（例如，有、无、数字形式、百分比）。第二，采用事先设计好的易于统计分析的评判记录表记录。先把每一分析维度的情况逐一登记下来，然后再做出总计。第三，相同分析维度的评判必须有两个以上的评判员分别做出记录，以便进行信度检验。评判记录的结果必须是数字形式。第四，在根据类目出现频数进行判断记录时，不要忽略基数。