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分析師量化評選

http://magazine.caixin.com/2012-10-26/100452556.html
幾乎全是黑馬。

　　在湯森路透的「2012 StarMine 賣方分析師獎」中國大陸及香港地區獎項中，獲獎的前十名分析師都不知名，不過他們的排位都是跟蹤其上一年度推薦買入或賣出股票的回報率及其盈利預測的準確度而進行的。

　　與此同時，國內同類評選中，最著名的新財富最佳分析師評選今年已經是第十屆，目前正在向券商研究機構、銷售交易部徵集候選人階段，拉票比拚日益白熱化。

　　「我上週陪基金經理洗了八次腳！」一位正在拉票的證券公司賣方分析師苦不堪言。

量化評選

　　湯森路透StarMine全球賣方分析師評選始於1998年，是湯森路透旗下專責對全球股票分析師進行客觀分析及評級的專業評選活動，2005年開始設立亞洲獎項。

　　StarMine 2012年度全球賣方分析師「中國大陸及香港地區」評選共有80家賣方機構的1062位署名分析師參與評選。39家獲獎的賣方機構中，中資賣方機構有18家，相比2011年度增加2家。獲獎分析師中37人次來自中資賣方機構，佔全部獲獎分析師的35%。

　　湯森路透中國區董事總經理馬西姆表示：「近年來中國的賣方機構整體研究實力不斷提高。湯森路透將繼續堅持客觀、公正的立場，為中國及全球金融市場提供權威可信的數據分析和評級。」

　　不同於國內市場上常見的「買方機構基金經理和分析師主觀打分」的評選方法，湯森路透StarMine採用「定量跟蹤，客觀評估」的方式，它基於湯森路透 I/B/E/S數據，採用GICS （Global Industry Classification System）行業分類法，跟蹤分析師上一年度推薦買入或賣出股票的回報率及其盈利預測的準確度，利用量化模型對參選分析師進行客觀的評估和排名，來自中國的賣方分析師角逐兩個大類的評選：「最佳選股」和 「最佳盈利預測」兩個獎項。

　　據湯森路透金融市場及風險管理中國區董事總經理姚頌柏介紹，StarMine Monitor是目前行業內公認的賣方研究量化評估標準系統，正因為StarMine採用純客觀數據作為評選標準，因此70%國際性賣方機構運用StarMine各項量化指標，作為衡量分析師績效的定量考核因素之一，全球25%賣方分析師薪酬在一定程度上與StarMine分數掛鉤。

　　在StarMine評分平台上有全球1.5萬多名分析師，分別定為一星到五星級，其中五星是最優秀的，佔10%，四星佔20%，這是後台根據分析師近兩年表現評價出的分數。由於在StarMineSmartEstimate模型計算中給予「五星」「四星」分析師較高的權重，所計算出的結果更精準反映公司實際業績表現。最新趨勢發現，越來越多的國際買方機構採用StarMineSmartEstimate，以取代算術平均的「一致預期」計算方法，作為其投資決策模型的基本數據源。

　　業內人士認為，一個勤奮的分析師三五年就有機會獲得StarMine獎項，因為StarMine完全是根據客觀數據來做的。對證券公司研究部門的管理者來說，這些StarMine獲獎者的研究功底紮實，可以作為中堅力量培養。

　　全球頂級投行，高盛的重頭報告堪稱金融市場的風向標。在StarMine的評選中，高盛也以13個獎項問鼎排行榜桂冠。高盛大中華區研究總監許利源對財新記者表示，高盛向來注重基本面分析，把分析師選股能力和預測準確性作為考核的重點，選股能力甚至超過考核權重的三分之一。

主觀評獎需防人情

　　但這種純量化的評選方式是否能全面反映出賣方分析師的價值？

　　《機構投資者》亞洲總裁鄭天任對財新記者表示，基金經理不僅需要賣方分析師的研究報告，還會需要更多的服務和市場調研，才能制定出投資戰略。

　　鄭天任表示，服務態度相關評選內容在《機構投資者》的分析師評選中，佔了相當重要的比例。

　　「我們的評選程序是由紐約總部設計，具體的計票、回訪調查等環節由香港團隊負責執行。中國是個講究人情的國家，多年來我們一直沒有在中國大陸設立執行團隊，就是為了設立防火牆，保證執行環節不受人情世故的干擾。」鄭天任說。

　　《機構投資者》自2009年推出大中華地區H股的分析師排名，2011年曾針對中國大陸市場首次推出賣方分析師評選的試點，今年沒有做。「2013年中會正式推出中國大陸地區買方分析師評選。」鄭天任說。

　　高盛大中華區研究總監許利源則表示，相比市場上各類主、客觀的評選，高盛最看重的還是客戶的直接反饋。許利源介紹，國際性的大基金每季度或每半年都會給賣方機構進行評級和反饋，內容不僅包含選股能力，還有研究質量和服務力度，從而決定佣金額度。「所以，我們不會主動拉票，這是原則。除了客戶以外的市場類指標，我們比較注重客觀獎項，比如路透的，非常透明、客觀。」

黑馬頻出

　　在湯森路透StarMINE 賣方分析師獎「中國大陸及香港地區」評選結果中，公佈了獲獎數量最多的前五家券商：高盛（Goldman Sachs）以13項單項獎摘得桂冠，里昂證券（CLSA）以7項單項獎屈居亞軍，上海證券是榜上的惟一內資券商，與星展唯高達證券（DBS Vickers）、瑞銀證券（UBS）並列第三位。而大家熟知的中資券商如中金公司、中信證券等均未上榜，這與業界對中資券商研究部門排行的固有印象相差甚遠。

　　對此，姚頌柏解釋說評選完全是量化跟蹤的結果，完全不會有主觀和個人看法。另外，中金公司因為只提交了港股數據，並未提交A股數據，而廣發證券提交的數據沒有滿一年，因此未構成基本的評選條件。

　　業內人士介紹，從全球分析師的客觀評分來看，亞洲分析師的選股分數都比較低，原因是他們要考慮很多人情因素。中國分析師很少給出「賣出」評級，因為這會導致分析師與企業關係惡化。但歐美分析師的研究報告末頁都會標明哪些股票建議「賣出」，會有一個比例分佈圖。不給「賣出」評級，會影響分析師的分數，尤其是當股價在下跌的時候，分析師給出的評級還是「持有」，那麼這位分析師的分數肯定要降低。中資券商不看好某隻股票時，不會給出「賣出」評級，但會調低盈利預測。

　　內資券商在某些行業表現比外資券商更優異，在本次評選中，金融行業選股和盈利預測第一名均為內資券商，分別是銀河證券的葉云燕和長江證券的陳志華，但目前二人均已離職。

　　在談到與其他銀行業分析師相比最與眾不同的研究方法時，金融行業選股第二名的光大證券沈維表示，我們專注對基本面的研究，並不僅關注銀行業本身，而是從實體經濟的層面對整個社會資金情況、供求估值等方面進行印證。我們在今年年初非常明確地提出了今年的兩大矛盾：一個是風險，一個是負債。

　　在全部行業選股排名第五名的申銀萬國地產分析師李虹認為，未來政府一方面繼續支持自住需求，另一方面嚴打投機，政策改變的空間很小。地產行業選股第二名的國金證券地產分析師曹旭特認為，由於對經濟下滑的擔憂，收入和收入預期在逐步下降，會對房地產市場的購買力帶來影響。

　　一位基金經理表示，在H股市場上，公眾熟知的瑞信、摩根士丹利等投研實力較強的券商沒有上榜，反而是星展唯高達證券等知名度一般的入圍，很難讓評選結果有較強的說服力。

　　而在A股市場上，動員參選機構的積極參與，擴大評選範圍，湯森路透StarMine還有較大的提升空間。

理性投資 － 量化痛苦（4） 港股博弈

http://clcheung.wordpress.com/2012/11/04/%E7%90%86%E6%80%A7%E6%8A%95%E8%B3%87-%EF%BC%8D-%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%97%9B%E8%8B%A6%EF%BC%884%EF%BC%89-2/

上文提到回報折返是構成投資者痛苦的主要原因，量度回報折返可以比較及評估資產風險。

 

以統計學而言，波動就是風險。一般以Sharpe Ratio去量度回報及風險衡量：

 

 

Sharpe Ratio用來衡量風險時有數大問題：

http://www.oxfordstrat.com/ideas/sharpe-ratio/

1. 不能區別間斷虧損及連續虧損；

2. 選擇時間單位對運算結果影響甚大；

3. 對向上及向下的波動沒有區分；

 

如果用Ulcer Index 潰瘍指數 可以解決以上問題：

http://en.wikipedia.org/wiki/Ulcer_Performance_Index

 

HSI，平常Ulcer Index在2-10之間：

 

# 2689玖龍紙業，Ulcer Index在10-30之間，是高痛苦股票：

 

# 0823領匯房產基金，Ulcer Index在1-5之間，是完全不痛苦股票：

 

 

# 0052大快活集團，# 0341大家樂集團，表現及其穩定性，今年都是大快活好：

 

 

 

 

 

除了突發原因或基本因素大變外（例如利率大升的話，領匯可能大幅回調。），一般股票的回報折返率的歷史數據可以作為參考之用。

 

當然，Ulcer Index高的股票，在升市時往往會有極好表現，沒有過往的痛苦，又何來未來的快樂？所以Ulcer Index也可以用來選股。

 

（以上是近日實驗指標數據，如有錯誤，請見諒）

 

量化投資中國突圍

http://magazine.caixin.com/2012-11-16/100461402.html
 

　　當國際IT巨頭面臨需求萎縮時，量化投資正在給中國IT 工程師們創造新的機會——成為一名寬客。

　　所謂量化投資，即借助現代統計學、數學的方法，從海量歷史數據中尋找能夠帶來超額收益的多種「大概率」策略，並紀律嚴明地按照這些策略所構建的數量化模型來指導投資，力求取得穩定的、可持續的、高於平均的超額回報。

　　在量化投資發展 30多年的西方資本市場，人們將那些通過用數學手段尋求金融領域規律並用以投資的人士稱為Quant，音譯「寬客」。在華爾街的金融詞典中，寬客曾長期帶有貶義，成為被取笑的對象。不過，現今成熟的股票市場中，量化投資的市場佔有率高達30%。

　　從2004年起，量化投資就在中國蹣跚起步，但直到最近一兩年，在市場單邊下跌背景下，其價值才為人們認識，發展有所突破。尤其在2011年，中國監管開始允許賣空，放開股指期貨和融資融券業務，這些對沖工具的出現，為量化投資提供了較多的選擇和操作空間。

　　中國量化投資研究院提供的數據顯示，2012年上半年，中國整體資本市場上，私募基金平均收益率2.43%，跑輸大盤，而公募基金中，股票指數型基金平均收益為4.99%，股票型基金平均收益率4.86%。相比之下，私募量化投資產品上半年平均收益率為3.61%，而公募量化投資產品上半年平均收益率為6.87%。

　　一切還僅僅是開始。上海大智慧公司執行副總裁汪建斌告訴財新記者，據交易所下單的不完全統計，目前，中國量化投資在商品期貨市場的規模佔比是20%，在股指期貨市場的佔比為5%，在股市佔比更少，約1%-2%。

　　在向成熟市場看齊的過程中，量化投資在中國的巨大發展空間正成為市場機會。不過，計算機取代交易員並非指日可待。「我們剛開始做。開發第一個模型花了五個月，第二個模型用了三個月。」成都一傢俬募基金的技術總監說。他所在的這家以量化投資為特色的私募基金資金僅幾百萬元，來自幾位合夥人。

　　資金規模低，構建模型所需的各種嚴謹的歷史數據不足，對沖工具確實不足和交易制度的限制，都將是量化投資在中國突圍的障礙。

市場機會出現

　　量化投資的代表人物是詹姆斯·西蒙斯，他所管理的大獎章基金1989年到2008年平均回報約35%。「2008年當全球股市遭遇重挫，巴菲特虧損時，西蒙斯年化收益率仍達到80%，其收益率非常穩定。」汪建斌說。

　　在中國，量化投資仍屬新事物，市場對其概念的理解也常常不一致。電子科技大學經濟與管理學院金融學副教授劉波指出，這是各家機構量化階段與程度不一樣所致。嚴格意義上，只要在選擇投資標的、構建投資策略和交易實施過程，融入了量化的思想和技術，即在交易前、中、後的任何一個步驟中採取了量化投資的技術，均可算是量化交易。

　　財新記者採訪多家國內和國際的投資機構，他們將中國的量化投資大致歸納為幾類：

　　一是利用計算機尋找市場上的有效性不夠充分的機會，比如利用股指期貨和滬深300兩個市場進行套利交易。目前，由於套利交易風險較低，因此多為國內量化投資者所普遍採用。

　　上述成都私募基金的技術總監則認為，這種方式機會和容量有限。按照這種在滬深市場套利的策略，如果其年化收益率要求較高，策略容量則可能僅為幾千萬元，超過該規模，策略的有效性將有所下降。 他指出，假設市場只有兩三家基金在做套利交易，每家規模一兩千萬元，可能每家年化收益率可達到20%，「但如果多了，收益率就會降低。從目前市場上看，收益率已經明顯有限，平均的年化收益率差不多是10%，而表現差的只有5%的年化收益率」。

　　二是用計算機尋找市場出現的規律，做技術分析。銳箭資本（TRUE ARROW）副總裁王濟璋指出，目前中國市場與上世紀90年代的美國市場非常相似，70%-80%的投資者都是散戶，特徵非常明顯，且對沖基金不是很多，量化對沖基金更少。同時中國市場的流動性非常好，量化投資的機會非常大。

　　上述私募公司技術總監指出，這種方法，對模型建立是否科學有效非常關鍵，因此存在較大風險，但優點是規模可以做得很大。

　　多名量化投資者也對財新記者表示，每個市場都有其獨特的特徵，因此海外市場的傳統量化策略，並不能完全照搬，有些在海外有用的信息，在中國並不適用。「比如公佈一件消息，可能在國外會引起重大反應，可是在中國可能就提前知道了。」王濟璋說。

　　三是做市商的策略，本身不需要尋找規律，但利用計算機的運算能力使交易比市場早一步，比如高頻交易。 此外，量化投資的種類還可以在上述幾類的基礎上衍生出多空策略等多種類型。

　　在中國，採用這些策略的投資產品應運而生，以適應投資者需求。

　　一家外資券商的量化交易部門負責人告訴財新記者，中國股市過去幾年中熊市多於牛市，投資者仍沒有準備好去承擔投資的「貝塔風險（Beta Risk)」，而是對絕對回報類產品更感興趣。在經濟保持長期增長的同時，投資於國內市場也存在著很大程度的不確定性和波動性，且面臨規避實際通脹風險的挑戰。短期內,將資金進行現金/保本類的投資是一種選擇，但長期則需要一些同時能規避市場波動和通貨膨脹的投資方式。「因此，我們研究如何用系統性的方法，去選擇一些較低風險的股票，使其投資能夠實現這雙重的目標。」另外，相對國外投資者以機構投資者為主，國內更高佔比的是零售投資者。「這也導致在中國不能推出過於複雜的產品。」

多只產品虧損

　　量化投資者多認為量化投資比其他投資方法更加科學，也更具有抗風險能力。一名機構投資者告訴財新記者，由於量化投資遵循市場中存在的規律，只要其規律可重複性達到80%就可做，這種在大概率事件中盈利的方式，優於一般輸贏概率各半的投資選擇。

　　但實際情況不盡如人意。儘管量化投資產品在市場上數量有限，已有多只產品出現較大的虧損。據Wind提供的數據，廣晟財富投資旗下的融新354號（廣晟量化優選1號）近一年虧損14.53%，景良投資旗下的景良能量1期和能量1號分別虧損9.89%和10.05%；國信證券的國信金理財多策略近一年虧損幅度更高達16.82%，民生證券的民生惠富達創新精選亦虧損11.21%。

　　「量化投資就是需要把風險控制在很小的範圍之內。」上海大智慧公司執行副總裁汪建斌認為，虧損達10%對量化投資而言非常高，這也證明在中國市場上，不少量化投資在管理上非常不規範，尤其缺乏風險控制。

　　在2012（首屆）中國對沖基金年會上，博時基金ETF及量化投資組投資總監王政曾指出，量化投資主要包括三個方面的內容，一是對未來收益的預測即α的預測，二是風險和回報的結合，三是交易成本的管理。因此，量化投資中，風險模型非常重要，所有投資都是在一定的目標風險上去做投資，並在這個目標風險的基礎上最大化收益率。

　　廣州棕石投資管理高級副總裁黃曉舟向財新記者指出，做量化投資，首先便需要跟客戶說明其風險在哪裡，然後再說回報。「我們會這樣告訴客戶，可能50年中，我們會有一次虧損，這也意味著我們只有2%的風險。」

　　研究中國量化投資產品虧損過高的原因，不少量化投資者指出，主要是風險模型沒有做好，因為中國資本市場能控制風險的金融工具非常有限。「比如買500只股票，只能通過滬深300（股指期貨）做對沖控制風險。滬深300指數由300家大公司股票組成，實際上我並不想賣空滬深300，卻也只能賣空，非常被動。」黃曉舟說。

　　晨星分析師姜鵬亦指出，雖然中國已有股指期貨可進行對沖，但必須在中金所開戶，「目前開戶的不是很多，而實際操作的就更少了」。

　　 除對沖工具缺失外，汪建斌也擔心量化投資的管理團隊本身也非常不規範。當模型失效後，「為了維持下去，可能會做一些不太合適的嘗試，比如匆忙建立新的模型」。汪建斌指出，目前在中國的量化投資團隊缺乏長期管理的能力。「可能一個模型，半年很好，一年後卻是無效的。但很多人存僥倖心理。」

　　絕大多數量化模型都依賴對歷史數據所包含信息的深度挖掘，但劉波指出，基於歷史數據的樣本內擬合和樣本外預測之間並無必然穩定的鏈接機制，過度依賴歷史數據挖掘的交易模型可能在實際交易過程表現並不理想。

　　銳箭資本構建量化投資模型的出發點是行為金融。根據行為金融理論，市場投資者根據對信息的不同理解存在行為偏差，所以市場經常過度反應或反應不足，但最終會進行糾正。「看一個市場的情況，問為什麼對了為什麼錯了，然後把問題轉為統計來回答。」王濟璋說，「做這個行業的人需要藝術和想像力。」

現行規則障礙

　　機會與風險之間，仍有不少人對量化投資在中國的發展感到疑慮。

　　量化投資在海外無槓桿的平均收益率並不高，大概是3%-4%，但海外市場有五六倍的槓桿，因此投資者的實際收益率能達到20%。但在尚不成熟的中國資本市場，量化投資主要用在期貨市場，股票市場則鮮有問津者，除缺乏對沖工具外，也在於缺乏槓桿。

　　「但中國無槓桿，同時銀行存款利息也有5%，所以在中國做這些有風險、無槓桿、低收益的策略沒有意義。」王濟璋說。也因此，銳箭資本在中國股市做量化投資，只能選擇具有槓桿的產品，即只投資可融資融券的275只股票。

　　對比美國資本市場，中國的融資融券成本高昂。「在美國，融資和融券的利息差不到1%，但國內是10%，這意味著在美國能達到30%收益率，在中國就會降低至20%，沒法做。」黃曉舟說。

　　 另一障礙在於，中國股市實行T+1的交易制度，劉波指出，這一制度上的約束導致投資者無法去捕捉日內的波動所帶來的盈利機會，從而限制了股票市場上量化投資尤其是高頻程序化交易的發展。也因此導致中國的量化程度不高，目前中國股票市場的量化投資主要集中在量化選股層面，但在交易實施層面則較少採取量化的方法。

　　在缺乏對沖工具、缺乏槓桿的情況下，中國量化投資主要集中在期貨市場。但期貨市場同樣存在一些現實的不便。上述成都私募的技術總監告訴財新記者，一是國內缺乏沒有限價指令單和五檔行情；二是國內期貨交易費用比較高，也沒有交易量的返點，交易成本比較高；三是國內沒有「黑池」交易以隱藏交易意圖。

　　這也同樣是中國股票市場的缺陷。在量化交易中，所謂「黑池」（dark pool），即一種為買賣雙方匿名配對大宗股票交易的平台，主要由機構投資者參與買賣，運作並不透明，不會展示買賣盤價及報價人士的身份，也不會向公眾披露已執行交易的詳情。

　　這種交易方式在西方也曾有過廣泛的爭議。但對量化投資者而言，隱藏交易意圖非常重要。

　　「量化投資的前提是，核心技術要非常保密，這也是大家能夠生存的基本環境。」黃曉舟說，「如果大家都是同樣的策略，市場就會擁擠，就不存在掙錢的機會了。」

　　 「狹義的黑箱操作在內地基本不存在，只限於學術討論範圍。」一名香港資深對沖基金人士指出，在國內，量化交易是一種探索，對於中國投資人偏主觀的投資偏好，是一種有效的補充。

　　晨星分析師姜鵬指出，和國外比較，國內量化投資環境還是較受限制，法律法規方面，在創新方面，步子不是很大。「但這也是個趨勢。現在已經有機構，開始研究技術，譬如高頻交易的隱蔽性等。」他相信，國內遲早會放開T+0的交易制度，「現在ETF已是T+0，從這個風險小的產品開始探索。」■

理性投資 －續相馬；投機交易系統， 量化風險，量化優勢，雜碎（6） 港股博弈

http://clcheung.wordpress.com/2012/12/01/%E7%90%86%E6%80%A7%E6%8A%95%E8%B3%87-%EF%BC%8D%E7%BA%8C%E7%9B%B8%E9%A6%AC%EF%BC%9B%E6%8A%95%E6%A9%9F%E4%BA%A4%E6%98%93%E7%B3%BB%E7%B5%B1%EF%BC%8C-%E9%87%8F%E5%8C%96%E9%A2%A8%E9%9A%AA%EF%BC%8C%E9%87%8F/

－ 續相馬，不幸運和隨機因素，隨機指數

 

不知隨機指數是神馬？再解釋一遍，隨機指數是量度在市場胡亂買入股票的平均回報。隨機指數暫時只有此處有紀錄，這幾年的數字是：

2012年至11月 ： +7.6%

2011年： -36.2%

2010年： +16.4%

2009年： +144.94%

2008年： -63.2%

2007年： +99.7%

 

 

大家可以回看之前關於一滴香的文章，一般而言香港的價值基金回報率跟隨機指數差別不大，沒有量度工具下，大家不知如何比較而已。

 

隨機指數有+15%以上，股神數量會突然大量增加，如2007及2009-2010年。

隨機指數有+5%以上，大致上一般投資者的回報會很不錯，如今年。

如果是 -10%以下時，不少明星級的分析員都會被KO，如在2011及2008年。

 

林少陽先生是我最喜歡最欣賞的分析員及基金經理，不少人對他的2011年表現很失望及開始放棄了，不過今年他又回復大勇。當中，不幸運因素亦會令一般人不懂分辨實力的真偽，大家可要好好觀察。

 

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上回提到一本有關投機交易系統操作的書，交易系統操作，跟一般股票長倉分別很大，但是不同之中，又有不少值得學習及反思的之處，非常有趣。

 

1. 風險及回報曲線

 

原來投機交易系統的回報曲線equity curve，愈是平滑暢順，所含的風險愈是無法估計。這個理論跟長倉系統為很大分別。筆者舉出Long-Term Capital Management LTCM基金例子，由一堆天才數學家發展的交易系統，回報曲線平滑暢順，每年平均有40%回報，結果一次性災難中一日玩完。另外一個例子是做期權莊家，不斷胡亂販賣價外期權，賺少少輸身家的好方法。

 

一個有不短歷史的成功交易系統，就算是天才操盤人，也不能完全掌握其中風險。我相信是一項對投資者長期不利的因素。不敗的，只是將殘廢系統或基金賣給你的天才聰明人而已。

 

2. 出得來行預左要還

 

投機交易系統一般回報不低，但是在風險管理中，要預計還債的一日。不少操盤人在市場突然全面轉差時，可以將多年累積回報及資本都當掉；一次性災難，可以將操盤人對自己交易系統失去信心，無法作出適當及理性決定。

 

至於量化風險方面，使用歷史數據及如同之前討論的量化痛苦方法一般，好好準備大日子來臨，而不是去估計大日子何時來臨。

 

3. 量化交易優勢

 

大家投資前有沒有先考慮自己的交易優勢去作出最適合自己的方式？

 

交易優勢，可以是財務分析力，可以是行業資訊認知力，可以是財力，就算是沒有財力也可以是優勢（如向股神借幾千萬的人，只有沒有財力的人才可行），技術分析能力，寫軟件能力，吹水能力，產生現金流的能力（我失業多年所以沒有這個能力），伯樂能力，視富貴如浮雲的耐力，堅持價值投資信念的內力，怕死的性格，不怕死的性格，勤力，時間，沒有道德感覺力（我可見過不少，一路話大家好friend一路發放流料希望你幫手炒高散貨都做得出的好友也不少啊！），…

 

交易優勢可以量化嗎？書中的投機交易系統優勢是定義為： An edge in trading is an exploitable statistical advantage based on market behavior that is likely to recur in the future. 交易優勢是利用統計優勢去判斷很可能在未來再次發生的市場行為。

 

投機交易系統的好處是其交易優勢可以用統計學方法去量化。此概念其實可以引用到event play的博值率方面，雖然量化方法不易統一及簡化，但是其吸引力很大，因為短線回報可觀，相關風險可以較低，對回報曲線很有幫助。

 

要做到博值率估計，就要掌握一般人，基金操盤人，投資者投機者等等的思路，知道其對某顃event的想法及盲點，掌握其估值方法，比他們更貪婪，比他們更怕死，很難啊。如果沒有正確方法及經驗的話，你就是容易被博值了，不免會成為別人的早午晚茶點。

 

4. 掌握你自己的心魔

 

一個可以寫幾千字的題目。投機交易產生的心魔比一般長倉交易很是不同，心理質素比一般要求更高，不是每個人都適合。

 

各有前因莫羡人，不要眼紅別人的成功，尊注自己的優勢，忍耐力及財務能力，發展適合自己的交易方法較好。

 

5. 投資一個投機交易系統 ？

 

投機交易回報真的很吸引，可以買一套投機交易系統嗎？跟股神股棍上課可以嗎？真的有興趣，我覺得是可以交交學費去學習，因為萬事起頭難，沒有依據去發展系統是對一般人有難度。

 

可是，一般而言投機交易系統在正常情況下是不錯，但是如果你不明白其中運作道理，在市場要跟你作對時，你有能力有信心駕馭它嗎？畢竟市場經常有不正常情況發生，就算股神交易系統都是需要不斷調節改善。

 

我認為較好的方法是先重溫你的數學知識，找個較好的軟件，去圖書館抓堆書，上上外國的網站，先打好基礎再說。畢竟你是需要有一定能力去分辨股神股棍的質素，用血汗錢去實戰不是硬道理。

 

6. 為何要量化優勢量化風險

 

為何很少人提及量化優勢及風險？為何你沒有考慮過？

 

檢視一下閣下的持倉組合，如果明天來一個大檸樂，一個月，三個月，一年，三年，都沒有改善希望，你支持得了多久？你的回報預期是建立在風險平台上還是你的優勢上？你的優勢是你的選股力，炒股力，估市力，運氣，努力，腦力，還是神馬？

 

不作量化的話，你可以回答嗎？

 

(待續…)

對沖基金之間的「量化戰爭」

http://wallstreetcn.com/node/25677

深度解讀光大烏龍指事件（1） 量化投資_丁鵬

http://xueqiu.com/1304125419/24936834
8.16光大烏龍指事件，對中國A股市場帶來的影響是深遠的，這裡筆者並不想探討光大證券的法律合規問題，只是從學術角度對該事件做一個策略方面的解讀，就下面幾個問題進行探討。

1.為什麼區區數十億對市場造成如此巨大的影響？

中國A股市場日均成交量2000億左右，但是8.16光大證券的烏龍交易的資金只有70億成交量，但是卻造成了大盤指數超過5%的漲幅，這是為什麼呢？筆者認為這主要是由於光大證券的烏龍訂單觸發了大量量化交易訂單。

巨單追蹤策略

這種策略的基本原理是：市場上存在一種大機構資金，他們會獲得優先的信息，因此追蹤他們的訂單就可以獲得穩定的盈利。

所以當光大烏龍指的巨量訂單進入交易所後，巨單追蹤策略資金第一時間就追蹤到了這些訂單的信息（一般也就1-2秒鐘延遲），然後迅速的發出自己的訂單，跟隨在光大烏龍指訂單之後，從而助推了指數的急速飆升。這是第一批跟隨的資金。

區間突破策略

這種策略的原理是：當指數突破了某個區間之後，就可能是一波趨勢行情的到來，從而可以在突破區間點後追進，從而獲得趨勢性的收益。

所以當光大烏龍指訂單和巨單跟隨策略的訂單將指數拉高突破了某個區間後，第二批跟隨的資金進場（大概延時3-5分鐘），從而再次推高指數。

止損盤

第三批入場的資金是止損盤，由於大盤指數飆升太快，以至於很多產品的空頭頭寸（主要是股指期貨）一下子就給打入止損線，它們的被迫止損再次拉高了股指期貨，從而繼續拉動大盤指數的飆升。

用一個形象的比喻就是：一群羊在草原上安靜的吃草，忽然一頭羊發了瘋似的跑起來，其他的羊不知道怎麼回事，以為狼來了，趕緊先跟著跑再說。跑了一會發現，原來狼沒有來，跑錯了，於是又回來了

2.這個是一種新的盈利模式嗎？

其實在海外市場，這種策略模式是蠻普遍的，高頻交易和趨勢跟隨是各大對沖基金，CTA基金很常用的交易策略。

前面所說的巨單追蹤策略就是高頻交易的一種，除了這個策略之外，其他的還有獵物追蹤，自動做市商等。在這個方面有突出表現的是文藝復興科技公司，也就是大家公認的量化投資鼻祖：西蒙斯教授，他的大獎章基金，連續20年每年獲得35%以上的淨回報，遠遠超過了巴菲特和索羅斯，書寫了華爾街對沖基金的一個神話。

趨勢追蹤策略除了區間突破之外，還有均線突破，指標突破等多種形式。這個在CTA基金中的用處特別多，例如全球最大的CTA基金：WINTON，主要就是以趨勢跟隨為主，該公司目前管理規模超過了200億美金，公司有120多位數學家、物理學家和計算機科學家。去年WINTON聯合國內的信託公司發行了幾期產品，獲得了超過20%以上的收益率，業內反響很大。從今年開始各大期貨公司的CTA研究都是如火如荼開展起來了，其中有不少期貨公司的CTA產品收益率都非常穩定。

所以，趨勢跟隨和高頻交易其實是海外市場已經相當普遍的盈利策略，只是國內目前才剛剛開始，大家對此不熟悉而已。這些量化投資的策略，需要數據和IT系統的巨量投入，一般也只有頂尖的券商和基金公司玩得起。

從公開的信息看，光大證券的策略交易部是自行開發了他們的策略交易系統，當然該系統還不夠成熟，所以有了一些BUG，從而造成了對市場的巨大衝擊。但是可以肯定的是，這種策略交易的方式，是海外的先進經驗在中國的嘗試性應用，雖然尚有些不足之處，但是未來肯定會有越來越多的機構投資者投入到到這種先進的交易技術中去。

就好比：國內的大多數投資者還是大刀長矛時代，光大證券打造了一挺機關槍，但是不小心擦槍走火，誤傷了群眾。

3.為什麼光大證券的量化投資系統會出錯？

光大證券這次出錯的是訂單執行系統，從目前的公開信息分析，有可能是交易線路的故障，造成了系統的誤判。因為一直沒有得到訂單返回信息，所以該策略系統不斷的發出訂單，一下子推向市場，從而帶來了巨大的影響。

從理論上說，沒有一種方法可以保證訂單執行系統百分百可靠，因此需要一個風控系統做執行前的控制。傳統的風控是事前風控，也就是說訂單進入交易所之前，必須先進入風控系統，然後才能發出去。但是傳統的風控系統速度太慢，尤其是有些機構依然是人工風控，往往延時超過十分鐘以上，這個對於高頻交易是完全無法接受。

所以高頻交易系統一般都採用內存風控的模式，也就是想風控指標寫入計算機內存中，從而可以在毫秒級完成風控，這樣就最大限度的提高交易速度。光大證券的高頻交易系統，可能這個內存風控系統不夠完善，或者某些地方有些程序的BUG，從而未能及時制止訂單。這也從另外一個側面說明了，新技術上線之前還是需要做一些深入的測試，比如各種情景模擬和壓力測試。

現在創新業務的發展太快，以至於券商和基金公司的後台支持能力不能完全跟隨，從而造成了不利的影響。筆者認為，這次烏龍指事件，可能是光大證券的新的策略交易系統速度太快，以至於傳統的風控模塊跟隨不上新系統的要求，造成了交易和風控的脫節，帶來了對市場不利的影響。

說一個形象的比喻：中國的股市還是鄉村的泥濘小路，大多數人都是開著拖拉機慢悠悠的玩，光大證券從海外搞回來一輛保時捷，在還沒有完全熟悉性能和磨合好部件的情況下，就急匆匆的開了出去，結果翻車了。

總而言之，光大證券的烏龍指事件讓大家明白了一個道理：未來的投資市場的競爭更多的是交易系統、交易速度的競爭，軍備競賽將在投資中起著非常重要的作用。作為海外市場已經得到大家認可的量化投資，在國內依然是新興事物，其發展過程充滿曲折也是很正常的。筆者認為：我們要從一個客觀的、前瞻性的、辯證的眼光來看待這次光大證券烏龍指事件， 對於創新類的業務，要給予更多的寬容和支持，讓中國的資本市場更加成熟和穩健。

（丁鵬 博士， 中國量化投資學會理事長 《量化投資-策略與技術》作者，美國金融學會會員）

量化交易與股指期貨套利：想說愛你不容易 機器喵

http://xueqiu.com/1340904670/24992533
量化交易與股指期貨套利：想說愛你不容易

信達證券 陳嘉禾 谷永濤

本文原載於2013年8月28日《證券時報》

從資本投入的角度來說，商業模式可以分成兩個大類。一類需要企業持續不斷的投入，以生產出更新穎、更先進的產品滿足客戶的需求，否則就會被競爭對手淘汰。一類則不需要太多的投入與研發，只需要持續的生產出同類的產品就可以滿足市場。

很明顯，前一類行業要痛苦的多，汽車、電子產品、時裝等都屬於此類，後一類則輕鬆的多，包含了比如原材料、商業銀行、港口等行業。

商業模式如此，投資的手段也如此。而最近攪得市場驚擾不安的數量化交易，就屬於典型的需要持續投入的行業。在一個數量交易程式被研究出來以後，它的盈利能力往往會隨著使用者的增加、市場的成熟而減少，最後導致程序無效。這樣，依賴數量化交易的投資機構，就需要持續不斷的對研究進行投入。結果，就像製藥行業一樣，只有少數聚攏了行業內精英的公司才能在數量化交易這個行業裡持續領跑。

以股指期貨套利，這個在A股風靡了3年多的數量化交易手段為例。2010年，隨著股指期貨的上市，期現套利被認為是一種風險最小的數量化交易模式。但時過境遷，套利交易已經隨著市場的成熟而逐漸轉變。

股指期貨上市之初，投機盛行，期現價差波動較大，基差一度達到120點，其年化收益率則常常在30%以上。這種採用買多滬深300指數成分股、或者相對應基金，賣空股指期貨的套利方式，在當時遠遠跑贏了股票、債券、不動產等任何一種大類資產的內在回報。彼時，投資者在做套利的時候，可以不用任何計算機程序，只憑手動下單都完全可以勝任。

隨著股指期貨市場的成熟，投資者不但沒有發現他們的利潤變的豐厚，反而發現期現價差逐步縮小，套利的難度也逐漸加大。2012年，嘉實基金和華泰柏瑞基金分別推出滬深300ETF，使得期現套利更為便利。隨後，這兩支基金加入融券標的，也為反向套利提供了條件。但是隨著參與者的增加，投資者在更完善的市場條件下，利潤空間卻越來越小。從現在的市場來看，股指期貨期現套利的年化收益率能達到2%，已屬不錯，而跨期套利的年化收益率也只有4%上下。

解決成熟市場低收益的一個方法是放大槓桿。姑且不論內地市場的現貨端無法取得足夠的槓桿、亦或融資成本過高，而即使能夠取得高槓桿，風險也一定隨之擴大：尤其是在極端情況發生的時候。

舉例來說，2008年9月19日全市場所有產品漲停，但由於停牌、漲跌幅限制等影響，滬深300指數隻上漲了9.34%。問題是，股指期貨的漲跌幅則是10%。假設那時候股指期貨已經推出，則買多現貨、賣空期貨的投資者當天會虧損0.66%，合年化收益率240.9%。更有甚者，季月合約上市首日、股指期貨交割日的期貨漲跌幅都是20%。如果這時候9.19的行情重演，利用高槓桿的套利者，損失將不堪想像。

那麼，投資者可以提前遇見到這種極端狀況的發生，並且及時降低槓桿嗎？顯然很難：否則2008年9月18日滬深300指數就不會下跌1.75%，否則長期資產管理公司就不會倒閉。

所以，雖然數量化交易聽起來很高端，在內地資本市場的空間也仍然很巨大，但它真的不適合絕大多數的投資者。買入長期、穩定、增長、便宜的資產，才是適合更多人的投資選擇。

量化交易與股指期貨套利：想說愛你不容易 機器喵

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量化交易與股指期貨套利：想說愛你不容易

信達證券 陳嘉禾 谷永濤

本文原載於2013年8月28日《證券時報》

從資本投入的角度來說，商業模式可以分成兩個大類。一類需要企業持續不斷的投入，以生產出更新穎、更先進的產品滿足客戶的需求，否則就會被競爭對手淘汰。一類則不需要太多的投入與研發，只需要持續的生產出同類的產品就可以滿足市場。

很明顯，前一類行業要痛苦的多，汽車、電子產品、時裝等都屬於此類，後一類則輕鬆的多，包含了比如原材料、商業銀行、港口等行業。

商業模式如此，投資的手段也如此。而最近攪得市場驚擾不安的數量化交易，就屬於典型的需要持續投入的行業。在一個數量交易程式被研究出來以後，它的盈利能力往往會隨著使用者的增加、市場的成熟而減少，最後導致程序無效。這樣，依賴數量化交易的投資機構，就需要持續不斷的對研究進行投入。結果，就像製藥行業一樣，只有少數聚攏了行業內精英的公司才能在數量化交易這個行業裡持續領跑。

以股指期貨套利，這個在A股風靡了3年多的數量化交易手段為例。2010年，隨著股指期貨的上市，期現套利被認為是一種風險最小的數量化交易模式。但時過境遷，套利交易已經隨著市場的成熟而逐漸轉變。

股指期貨上市之初，投機盛行，期現價差波動較大，基差一度達到120點，其年化收益率則常常在30%以上。這種採用買多滬深300指數成分股、或者相對應基金，賣空股指期貨的套利方式，在當時遠遠跑贏了股票、債券、不動產等任何一種大類資產的內在回報。彼時，投資者在做套利的時候，可以不用任何計算機程序，只憑手動下單都完全可以勝任。

隨著股指期貨市場的成熟，投資者不但沒有發現他們的利潤變的豐厚，反而發現期現價差逐步縮小，套利的難度也逐漸加大。2012年，嘉實基金和華泰柏瑞基金分別推出滬深300ETF，使得期現套利更為便利。隨後，這兩支基金加入融券標的，也為反向套利提供了條件。但是隨著參與者的增加，投資者在更完善的市場條件下，利潤空間卻越來越小。從現在的市場來看，股指期貨期現套利的年化收益率能達到2%，已屬不錯，而跨期套利的年化收益率也只有4%上下。

解決成熟市場低收益的一個方法是放大槓桿。姑且不論內地市場的現貨端無法取得足夠的槓桿、亦或融資成本過高，而即使能夠取得高槓桿，風險也一定隨之擴大：尤其是在極端情況發生的時候。

舉例來說，2008年9月19日全市場所有產品漲停，但由於停牌、漲跌幅限制等影響，滬深300指數隻上漲了9.34%。問題是，股指期貨的漲跌幅則是10%。假設那時候股指期貨已經推出，則買多現貨、賣空期貨的投資者當天會虧損0.66%，合年化收益率240.9%。更有甚者，季月合約上市首日、股指期貨交割日的期貨漲跌幅都是20%。如果這時候9.19的行情重演，利用高槓桿的套利者，損失將不堪想像。

那麼，投資者可以提前遇見到這種極端狀況的發生，並且及時降低槓桿嗎？顯然很難：否則2008年9月18日滬深300指數就不會下跌1.75%，否則長期資產管理公司就不會倒閉。

所以，雖然數量化交易聽起來很高端，在內地資本市場的空間也仍然很巨大，但它真的不適合絕大多數的投資者。買入長期、穩定、增長、便宜的資產，才是適合更多人的投資選擇。

從失敗的案例中學習：不光是運氣，遠大的目標和細節可量化的策略執行是必須的

http://www.iheima.com/archives/53498.html

一.萬梓良賣衣服

明星萬梓良曾在某地開了服裝專賣店，剛開始的時候名氣還挺不錯的，後來就不了了之，乾脆銷聲匿跡了。

大多數明星只是憑著自身的名氣挑起話題和媒體注意，然後就讓生意放任發展，沒有經過很精深的運營籌劃，以至於到最後差不多都以失敗告終。

我們嘗試來解析這個案例。明星如萬梓良等賣衣服，這是一個好話題。第一步成功的吸引了廣大媒體和用戶群體的注意。但是第二步做了什麼呢?人家都說打鐵還得自身硬。明星們總以為自身的名氣可以替代成為商業模式的主體延續下去，以至於忽略了產品自身的打造，比如用戶購買的體驗，產品質量的監控，產品的差異化設計，營銷的差異化設計，客戶營銷管理策略，最最關鍵的是項目定位。。。這些東西是不是如萬梓良等所謂明星們能夠明白而且花力氣做了呢?

很多明星都把自己看得太重以至於忽略了商業的本質，我想這是明星經商失敗的主要原因吧。再其次，萬梓良等明星們是否做到了媒體話題的連續性，做到了口碑營銷話題的營造呢?比如榜樣的樹立，比如買衣服過程中出現的細節披露，當地社群如何好評，隔三差五的拿個什麼獎等等，目測應該也是沒有的。話題效應的連續性丶廣泛性，這一點對於項目發展來說，至關重要。

最後，有沒有專門的為客戶建立什麼檔案，然後定期的為客戶電話或郵遞目錄什麼的做好相關的銷售關聯推薦這些沒?

只有一個大的方向和空洞的目標，缺乏可執行可量化的細節策略，這是失敗的根本原因。死去是必然，如果能夠存活，僅僅是偶然。

二.魅族的創痛

魅族的黃章一直是一個爭議人物。最初的黃章並不為人所熟知，後來因為鬧出雷軍要投資，然後小米和魅族XXOO等事情，才漸漸的讓黃章為公眾所熟悉一些。且不說他的恩恩怨怨，僅僅從商業角度分析。

黃章最初是新加坡企業愛琴的總經理，後來自創魅族品牌，專做MP3，做到行業第一的位置。後來黃章果斷讓魅族MP3轉型，做智能手機。

魅族的第二步其實做得不錯。第一步挑起話題做的不是很好，這也是黃章和雷軍的區別，更是魅族和小米的區別。這第一步一定得有足夠大的媒體反應，這樣才有足夠的勢能支撐第二步第三步的運作。就算第一步做的不好，也沒什麼，但後面的幾個步驟必須得做好。

話說魅族崇尚技術，第二步的產品細節自然沒有多大問題。重點是第三步，第三步的媒體公共關係運營，還有最廣泛的用戶關係運營，在這一方面來說，小米動用了微博等多種力量凝聚用戶和媒體的關注，並用小米論壇去收集用戶的需求讓用戶參與設計。

其實第三步魅族還可以做得更好。可以和更多的論壇合作，開設「請您一起來設計手機」的專區，讓最廣泛最底層的用戶參與到手機的設計過程中，滿足用戶的參與心理，參與的人可以獲得一些物品獎勵;同時也可以用類似的方法和騰訊社交媒體合作，儘可能的將魅族的生產信息放大，並營造足夠的媒體效應。

最後可以搞什麼魅族高校代言等活動公關來為產品銷售造勢，促進用戶人群的轉化和產品的宣傳。

話說黃先生就知道口水，多想想辦法去解決問題，而不是呈口舌之能!其實，創痛都是自己造成的，而不是別人帶來的。想明白這些問題，人生的格局才有可能更大。

打開天窗說量化

http://www.iheima.com/archives/54515.html

坐在圖書館就能估算出地球周長？

我們的第一位大師——古希臘人埃拉托色尼（Eratosthenes，公元前276 —— 公元前194 年，希臘天文學家和地理學之父，曾任亞歷山大圖書館館長。——譯者注）做了他同時代很多人認為不可能做到的事情。他首先測出了地球的周長。如果你覺得這個名字有些熟悉，或許因為很多高中幾何學課本中都曾提到他。

埃拉托色尼沒有使用精確的測量設備，也沒有使用激光和衛星，更沒有環遊地球測量旅遊線路的周長，因為那可能要用一生的時間，而且可能花費他一生的積蓄。當他在埃及亞歷山大圖書館工作時，通過讀書他知道了在埃及南部的阿斯旺有一口深井，每年中都有一天的正午，太陽可以完全照到井底。

這意味著那個時刻的太陽完全在井底的正上方。但在同一時刻，幾乎在阿斯旺正北方的亞歷山大城的垂直物體在太陽下有陰影，這意味著亞歷山大城的陽光有一個小小的傾角。埃拉托色尼意識到，他可以運用此信息估算地球的周長。

他從書中瞭解到，那一天亞歷山大城正午時的陰影傾角，正好等於圓周長1/50 的圓弧相對的圓心角大小。因此，如果亞歷山大城和阿斯旺的距離也是一段圓弧的1/50，那麼地球周長就應該是這兩個城市距離的50 倍。

現代人如果重複埃拉托色尼的計算過程，會發現，無論是角度大小、計量單位大小還是古城之間的距離，得出的數據與埃拉托色尼的數據只有細微差別，而且他的計算結果與真實值之間的誤差在3% 以內。和之前的知識相比，埃拉托色尼的計算是一個巨大進步，而且他的誤差比現代科學家的誤差還要小。

顯然在他1 700 年後的哥倫布還不知道埃拉托色尼的計算結果，因為哥倫布的估值少了25%，這可能是哥倫布認為他到達了印度，而不是我居住的這個介於歐洲和印度之間的巨大大陸的原因。實際上，哥倫布之後又過了300 年，才出現了更精確的量化方法。當時，裝備了18世紀晚期法國最先進測量設備的兩個法國人，帶著大量隨從和特許令，才超過了埃拉托色尼。

埃拉托色尼以簡單的觀測為基礎，只作了巧妙的數學運算，就完成了看似不可能的量化。我在量化工作和風險分析研討班上詢問學員，在不使用現代工具的情況下該如何估算地球周長？他們經常會使用「困難的方法」，比如環球旅行，但是埃拉托色尼在圖書館就把這項工作完成了。

部分觀測者可能會說這是個量化難題，但埃拉托色尼採用了最簡單的方法。他以有限事實為基礎，就推算出了地球周長，而沒有像他人一樣認為困難的方法才是唯一的解決方法。

用碎紙片竟能估算原子彈爆炸當量？

另一個不屬於商界，但對商業領域的量化或許有啟發的人是物理學家恩里科·費米（Enrico Fermi）。他在1938 年獲得了諾貝爾物理學獎。費米在使用各種高明技巧方面很有天分，在量化工作方面也是如此。下面i黑馬舉兩個兩個廣為人知的例子。

1945 年7 月16 日特里尼蒂（Trinity，美國新墨西哥州洛斯阿拉莫斯附近的特里尼蒂沙漠。——譯者注）第一枚原子彈爆炸試驗時，費米就展示了他的量化技巧。在其他科學家對量化爆炸當量的儀器進行最後校正時（爆炸當量，指爆炸所產生的能量與多少噸TNT 炸藥爆炸所產生的能量相等。——譯者注），作為基地觀測爆炸情況的原子彈科學家之一，費米正在把一張紙撕成碎片。當第一波衝擊波衝過營帳時，他把碎紙屑慢慢撒向空中，觀察它們在衝擊波的衝擊下能飄多遠，最遠的碎片承受的就是波的壓力峰值。費米據此得出結論，爆炸當量應該大於10 000 噸。這應該是一條新聞，因為其他觀測者還不知道這個下限。這次爆炸的當量會不會少於5 000 噸甚至2 000 噸？答案並不像初看時那麼顯而易見，因為這是原子彈的第一次爆炸，沒人瞭解。在人們根據儀器的讀數做了大量分析後，最終的計算結果為18 600噸。像埃拉托色尼一樣，費米知道一條簡單規則，那就是碎紙片在風力作用下的漂移和他想要量化的數據有關。

物理學家如何估算芝加哥的鋼琴調音師有多少？

在整個職業生涯中，費米深諳快速估算的價值，並以教授學生們估算一些奇妙的數值而著稱。學生們首次接觸這些問題時，對所要量化的東西簡直一無所知，最著名的例子就是「費米問題」。費米問他的學生該怎樣估計芝加哥的鋼琴調音師的人數，他們都是學科學和工程學的，開始時一般都會說他們對這個數據的相關知識知之甚少。

當然，也有一些解法是比較簡單的，例如通過查看廣告一個個統計鋼琴調音師的數量，或者通過發證機構來檢查某種執照的數量等。但是，費米要教給學生的是量化「無形之物」的方法，他希望學生們通過提問題並量化其數值，從而能真正瞭解並領悟到一些東西。

費米首先問學生們關於鋼琴和鋼琴調音師的其他問題，這些問題雖然也是不確定的，但相對容易一些，包括芝加哥當前人口數量（1930 —— 1950 年，略超過300 萬）、每家平均幾口人（2 或3）、家庭平均擁有的需要定期調音的鋼琴數量（10 家裡最多1 家，但30 家至少有1 家）、每部鋼琴需要調音的頻率（也許平均1 年1 次）、一個調音師平均每天能調多少部鋼琴（4 —— 5 部，包括交通時間）、一年工作多少天（約250 天）等。此時，就可以計算結果：

芝加哥調音師的數量 = 人口/ 每家人口

× 有鋼琴的家庭百分比

× 每年調音次數/

（調音師每天調音的鋼琴數× 年工作天數）

根據選擇的不同特定值，所得結果應該是20 —— 200，一般在50 左右。費米可能從電話號碼簿或行業協會弄到了真實值，當他把猜測值和真實值比較時，發現他總是比學生們猜測的更接近真實值。或許20 —— 200這個範圍看起來很大，但考慮到這是學生們最初從「我們怎麼猜得到」的態度開始一步步改進而得來的，就已經很不錯了。這種解決費米問題的方法，被稱為「費米分解法」或「費米解法」。這一方法不僅有助於估計不確定的數值，而且也給評估者提供了查看不確定性的來源。是每家平均擁有的鋼琴數量不確定？還是鋼琴每年需要

調音的平均次數不確定？又或者是調音師每天調音的鋼琴數量或者其他什麼因素？弄清楚不確定性的來源，可以幫助我們量化相關事物，以便最大限度地減少不確定性。

從技術上說，費米分解法不完全是量化，因為它不是建立在一種新的觀測方式基礎上的，但它確實是一種讓你更加瞭解問題的評估方式。在商業領域，我們就是要避免陷入不確定性及無法分析的泥潭。為了避免被顯而易見的不確定性壓倒，我們應該從知道的事情開始提問。正如後面看到的，評測我們目前瞭解的事物的數量，是量化那些似乎根本不可量化的事物的重要步驟。

用新品牌在同一個市場上開設新的保險公司，獲利空間大嗎？

　　查克·麥凱（Chuck McKay）號稱廣告巫師，他鼓勵公司使用費米的方法，評估某種產品在給定區域的市場規模。有一次，一個保險機構請查克評估在得克薩斯州的威奇托福爾斯小鎮建立一個新公司的市場機會，因為它在當地沒有任何業務，不知這個市場是否還能容得下另一個保險公司。

為了評估商業可行性，查克利用互聯網上的搜索引擎回答了幾個費米問題。像費米一樣，查克從人口這個大問題開始，然後逐步推進。

City-Data.com 上的數據顯示，威奇托福爾斯一共有62 172 輛汽車；據美國保險信息研究所的信息，得克薩斯州每年每輛車的保險額是837.40 美元。查克假設幾乎所有汽車都有保險，這是強制性的，因此威奇托福爾斯一年的汽車保險總額就是52 062 833美元。

保險公司知道保費的平均佣金率是12%，因此每年的總佣金收入就是6 247 540 美元。根據Switchboard.com上的數據顯示，該鎮一共有38 家保險機構，這和Yellowbook.com上披露的數據十分接近。當總佣金被這38 家機構瓜分時，平均每家機構每年可得到164 409 美元。

City-Data.com 還顯示，該鎮的人口已經從2000 年的104 197人下降到2005 年的99 846 人，由此可見市場可能正在緊縮。而且幾家大公司可能會擴大規模，因此年收益估計比上文預計的還要少。而所有這些工作都是查克在辦公室裡完成的。

查克的結論：用新品牌在該鎮開設一家新保險公司，不太可能獲得良好的收益，因此保險機構應該放棄這個機會。

這裡顯示的所有數據都是精確數字，但不久我們將討論，當只有一個不太精確的數據範圍時，該如何作同樣的分析。

只花費10 美元，9 歲女孩就揭穿醫學謊言

另一個看起來有量化才能的人是艾米麗·羅莎（Emily Rosa）。雖然艾米麗在《美國醫學會雜誌》上發表了一份量化成果，但她當時還沒有博士學位，甚至沒有高中畢業文憑。做實驗時，她只是9 歲的小學四年級學生，正忙於她的科學實驗項目。11 歲，她發表研究成果揭穿了「撫觸療法」能治療疾病的謊言。這讓她成為在聲譽卓著的醫學刊物上發表論文的最年輕的人，也讓她成為在尖端科學刊物上發表論文的最年輕的人。

1996 年，艾米麗發現媽媽琳達在觀看一部錄像，講的是「撫觸療法」。這是一個正在不斷發展的產業，撫觸療法是一種通過操控患者的「能量場」來治療疾病的有爭議的方法。當患者一動不動地躺著時，臨床醫生會將他的手移到離患者身體幾英吋（1 英吋 = 2.54 釐米）的地方，然後檢測並去掉「不希望有的能量」，這種能量被認為是產生各種疾病

的原因。艾米麗對媽媽說，她可以根據這種方法做個實驗。作為護士和美國國家反健康欺詐委員會的長期成員，琳達給她女兒的實驗方法提了一些建議。

為了開展科學實驗項目，艾米麗雇了21 個掌握撫觸療法的臨床醫生。她坐在桌子旁，臨床醫生坐在她對面，兩人之間用一個紙板隔開，誰也看不見誰。紙板的下面剪了一些洞，艾米麗通過投擲硬幣的方式，決定把手放在醫生的左手還是右手處的洞裡。然後，她把掌心朝上，離醫生的手四五英吋遠，這個距離會標記在紙板上。艾米麗的手和醫生的手之間的距離是固定的，而且醫生是看不到的。醫生通過感知艾米麗的能量場，確定她是把手伸到了他的左手處還是右手處。實驗結束後，艾米麗報告了她的統計結果，而且獲得了最高分。

琳達從國家反健康欺詐委員會認識了巴雷特，並把艾米麗的實驗告訴了他。巴雷特對該方法的簡單性和初步調查結果很有興趣，並將其介紹給了公共廣播《科學美國人前線》（Scientific American Frontiers）節目的製片人。1997 年，製片人給艾米麗的實驗拍了一個短片。為了拍片，艾米麗說服了當初21 個醫生中的7 個再次進行實驗。

一共有21 個人進行了280 個獨立測試以感覺艾米麗的能量場，其中的14 個人各測試了10 次，其他人各測試了7 次到20 次不等。在這些測試中，他們正確分辨艾米麗手的位置的概率是44%。如果純粹憑運氣，在95% 置信水平（指特定個體對待特定命題真實性相信的程度。——譯者注）上，出現正面的概率也會在50%±6% 的區間內。也就是說，如

果你擲280 次硬幣，正面出現的概率有95% 的置信區間為44% —— 56%。不過，這些醫生們的運氣實在差，因為他們的得分在該區間的下限，且仍在置信區間內。換句話說，採用「撫觸療法」的醫生是「未經認證的」。任何人都可以通過猜測進行治療，甚至比這些醫生做得更好。

根據這些結果，琳達和艾米麗認為這個實驗結果值得公佈。1998 年4 月，當時艾米麗11 歲，就在《美國醫學會雜誌》上發表了她的實驗結果。這讓她被載入《吉尼斯世界紀錄大全》，也讓她成為在核心科學期刊上發表論文的最年輕的人。

詹姆斯·蘭迪（James Randi）是退休魔術師，也是著名懷疑論者。他建立詹姆斯·蘭迪教育基金會，基金會是為了探索號稱科學的超自然現象。他也給艾米麗的實驗提了幾條建議。蘭迪創建了100 萬美元的「蘭迪獎金」獎勵那些通過科學實驗證明超感官知覺、預知未來或用魔杖就可探測水底礦脈的人。蘭迪不喜歡別人給他貼上「揭穿超自然言論」的標籤，因為他只想用科學的客觀性來檢驗這些言論而已。由於不能僅通過簡單的科學測試就讓數百名申請人獲獎，因此「揭露真偽」就成了蘭迪獎金獨特的作用。在艾米麗的實驗結果發表之前，蘭迪也對撫觸療法感興趣，而且也想檢驗它。和艾米麗不同的是，他想僱傭一個臨床醫生來做此項試驗，而那個醫生失敗了。

艾米麗的實驗結果發表後，撫觸療法的支持者對其實驗方法提出異議，認為該實驗不能證明什麼。一些人聲稱，感知能量場的距離實際上只有1 —— 3 英吋，而不是艾米麗實驗中的4 —— 5 英吋。其他人則指出，能量場是流動而不是靜止的，而艾米麗的手保持不動，因此，這是個不公平的實驗。然而，他們沒有考慮到患者往往是躺在病床上接受「治療」的。蘭迪對這些異議非常驚訝，他說：「人們總是事後找藉口，但在實驗之前，每個醫生被問及是否同意那些實驗條件時，他們不僅同意，而且還信心十足。」當然，對艾米麗實驗結果最好的反駁方法其實很簡單，就是設計一個嚴格控制的有效實驗，以證明撫觸療法確實起作用，但迄今為止，這種實驗還沒有出現。

這種事情蘭迪已經碰上很多次了，所以他對他的實驗增加了一個小小的條件在實驗之前，讓被試者者簽一份承諾書，證明他們同意測試的條件，以免日後反悔。事實上，被試者者都希望在現有實驗條件下達到實驗目標。當時蘭迪還給了他們一封密封的信件，測試之後，如果他們不想接受實驗結果，就可以打開信封。信的內容很簡單，就是「你已經同意測試條件是最佳的，所以測試後你不能找任何藉口。」蘭迪看到他們對此十分惱怒。

艾米麗的例子為商界人士上了不止一堂課：

首先，即使是聽起來動人的東西，如員工授權、創造力、戰略整合等，如果確實很重要，肯定有可觀測的結果，而這些並非是「超自然」的東西。即使是超自然的東西，也是可以量化的。

其次，艾米麗的實驗顯示出在科學研究中經常使用的簡單方法的有效性，例如控制實驗、小樣本抽樣、隨機抽樣以及使用單盲或者雙盲實驗來避免被試者者或主試者的主觀偏向。實驗中，我們可以組合這些簡單的要素，以觀察和量化各種不同的現象。最後，艾米麗的實驗只花了10 美元就揭穿了「撫觸療法」的謊言。艾米麗本來可以利用這群測試人員，設計一項更精巧的臨床實驗，來檢驗撫觸治療師到底給患者的健康帶來多大益處，但她並不需要那麼做，因為她只問了一個簡單問題就可以解決這個難題。艾米麗推論，如果醫生們可以改善患者的健康狀況，那他們至少可以感覺到能量場，因為這是撫觸治療師能給患者帶來益處的先決條件。如果他們連能量場都感覺不到，那麼關於撫觸療法的一切都值得懷疑了。

如果有足夠一個小診所從事醫學研究的錢，她可能會找一個花費更多的方法，但她只花費很少，就達到了一定的準確度。對比一下，你所使用的量化方法，到底有多少可以在科學雜誌上發表呢？

艾米麗的例子證明，簡單的方法也可以產生重要成果。她的實驗比絕大多數科學雜誌上發表的簡單多了，但是簡單的實驗給她的發現提供了強大的支撐力量。《美國醫學會雜誌》的編輯喬治·倫德伯格說，該雜誌的統計學家「都被它實驗的簡單性、結果的清晰性迷住了。」

也許你會認為艾米麗是個神童，因為即使作為成年人，我們中的絕大多數人都很難想到這樣聰明的量化方法。但艾米麗堅決否認這一點。當我修訂本書第二版時，艾米麗正是心理學專業大四本科生，而且就快畢業了。她各科平均成績是3.2，相當平庸，所以她認為自己只是個普通人。而且她確實碰到過那些期望遇到「在11 歲就發表論文的天才」的人。她說：「這對我來說很艱難，因為這些人認為我應該是火箭般躥升的科學家，當發現我如此普通時，他們很失望。」在和她談過話之後，我認為她有點過于謙虛了。但她的例子雄辯地證明：如果絕大多數管理者試著進行那些看似不可能的量化工作，將會取得巨大成果。

i黑馬曾多次聽過這樣的說法：應該避免使用諸如控制實驗這樣的高級量化方法，因為管理者不懂。卡通畫家斯科特·亞當斯半開玩笑地指出，只有最沒有競爭力的人才會被提升，而這似乎是在假定所有的管理者確實都被迪爾伯特法則（工作最沒效率的員工被自動推向他們能造成破壞最小的崗位。——譯者注）控制了。艾米麗，請把你的實驗解釋給他們聽吧。

從量化大師身上能學到什麼？

埃拉托色尼、費米和艾米麗給我們展示了和商界極為不同的東西。首席執行官經常會說：「我們不能一開始就對某件事情猜測。」他們認為不確定性是永遠無法解決的。當和這些不確定性打交道時，他們寧願被震懾得一動不動，也不願意嘗試做一些量化工作。面對這種情況，費米或許會說：「是的，有很多事情你確實不知道，但是你知道什麼？」

其他管理者或許會反駁：「如果不花幾百萬美元，根本沒法對那種事情量化。」因此他們不願意進行一些小研究，因為這些小研究雖然花費很有限，但比大型調研工作更容易犯錯誤，可這種減少不確定的量化工作出的結果也許值幾百萬美元。埃拉托色尼和艾米麗也許會指出，有效量化可以告訴你以前不知道的事情，包括預算問題，如果你多一點點創造力、少一點點害怕的話。

埃拉托色尼、費米和艾米麗以不同的方式啟發著我們。埃拉托色尼無法估算誤差，因為估計不確定性的統計方法在2000 多年後才出現，但如果他有計算不確定性的方法的話，只需測出兩個城市的距離以及陰影的傾角是否存在不確定性，而這也很容易計算。幸運的是，我們現在有了可以減少誤差的工具。量化的概念是「減少不確定性」，而且沒有必要完全消除不確定性，這是本書的核心觀點。

我們從恩里科·費米那裡學到了與此相關但又不同的內容。費米獲得了諾貝爾獎金，是精通實驗和理論的物理學家。但是費米問題顯示了如何量化初看十分困難甚至無法估測的事物。對於沒有獲得諾貝爾獎金的人來說也是如此，雖然對各種高級實驗方法的掌握有助於解決問題，但我認為無形之物之所以看起來不可量化，絕不是因為缺乏複雜的量化手段。在商業領域，通常看起來不可量化的事物常常有非常簡單的

量化方法，只要我們學會怎樣看透迷霧即可。在這個意義上，費米給我們的啟示就是，我們怎樣確定目前的知識狀態，然後以此為基礎展開進一步量化工作。

和費米的例子不同，艾米麗的例子基本上和初始判斷無關，因為她的實驗對撫觸療法的療效沒有任何先入為主的假設。她的實驗也沒有使用精妙的算法來代替不可行的量化。她的計算僅僅基於標準抽樣方法，並不需要更進一步的、像埃拉托色尼的簡單幾何學計算那樣的知識。但是艾米麗確實展示了有用的、不算複雜而且也不昂貴的量化方法。而且，理解她的實驗絕對不會比理解諸如撫觸理論、戰略整合、員工授權、加強溝通等「短命概念」（Ephemeral Concepts）難。

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