在当今投资市场中，量化基金越来越受到人们的关注。相比于传统基金，量化基金的投资策略更加注重数据分析和算法模型的应用。随着人工智能和大数据技术的不断发展，越来越多的投资者开始将目光投向了这种新型基金。那么，什么是量化基金？量化基金和传统基金相比，有什么优缺点呢？

什么是量化基金

量化基金是一种通过数学模型和算法来决定投资组合的投资基金。它们使用计算机程序来分析大量数据，如公司财务数据、股票价格、交易量和其他经济指标，以寻找交易机会和优化投资组合。

量化基金的投资决策通常不依赖于基金经理的主观判断，而是基于数学和统计模型的客观分析。这种方法可以帮助基金管理人员更好地控制风险，并获得更高的收益。

不同的量化基金可能使用不同的策略和算法。例如，一些基金可能使用趋势跟随策略，根据股票价格的变化来进行交易。其他基金可能使用价值投资策略，寻找低估的公司股票。还有一些基金可能使用套利策略，通过利用不同市场之间的价格差异来获得收益。

量化基金优势是什么

相比于传统的基金管理方式，量化基金具有多个优势。首先，量化基金可以优化投资组合，通过复杂的数学模型和算法来确定最佳投资组合。这种方法可以帮助基金管理人员更好地控制风险，同时最大化投资回报。

其次，量化基金的投资决策不依赖于基金经理的主观判断，而是基于数学和统计模型的客观分析。这种方法可以消除人类情感和偏见的影响，使投资过程更加纪律化和可预测。这也使得量化基金具有更高的可重复性和适应性。

第三，量化基金使用计算机程序来分析和处理数据，可以实现更高的交易效率和更快的反应速度。这使得基金管理人员能够更快地抓住市场机会，并在市场波动时快速做出决策。

最后，量化基金可以根据市场环境和市场行为模式自适应调整投资策略。这使得基金能够在不同的市场环境中获得稳定的投资回报。

虽然量化基金有诸多优势，但也存在一些挑战和限制。其中，最大的挑战可能是数据的可靠性和质量，以及计算模型的复杂性。此外，量化基金可能会受到市场的不确定性和波动性的影响。

量化基金是一种优化投资组合的纪律性方法，具有高效性、可重复性、适应性和优化性等多个优势。然而，它们也需要应对市场的不确定性和波动性，并不断改进和优化计算模型，以保持其投资回报的竞争力。

量化基金劣势是什么

虽然量化基金具有多个优势，但是它们也存在一些劣势和挑战。以下是一些可能会影响量化基金表现的因素。

首先，数据的质量和可靠性可能会影响量化基金的表现。量化基金需要使用大量的数据进行计算和分析，但如果数据质量差或不可靠，就会导致计算结果出现偏差，影响投资回报。

其次，计算模型的复杂性可能会对基金表现产生影响。量化基金的投资策略通常基于复杂的数学和统计模型，需要高超的技术和编程能力来实现。如果计算模型出现错误或缺陷，就会影响投资决策和基金表现。

第三，市场环境和行为的变化可能会影响量化基金的表现。尽管量化基金使用的计算模型和算法能够自适应和优化投资策略，但在市场环境和行为发生剧变时，这些模型和算法可能无法适应，导致基金表现不佳。

最后，量化基金的高度标准化和自动化可能会削弱基金管理人员的作用和判断力。量化基金的投资决策通常是基于数据和算法，而不是基于基金经理的主观判断和经验。这可能导致基金管理人员无法快速调整投资策略，以应对市场变化和风险。

综上所述，量化基金虽然具有多个优势，但也需要应对一些劣势和挑战。基金管理人员需要不断改进和优化计算模型，同时关注数据的质量和市场环境的变化，以保持基金的投资回报和竞争力。

先赞后看，月入百万。希望各位大佬看完后，伸出发财的小手点个赞，非常感谢，也欢迎大家关注，一起学习和进步！

今天是周末，没有开盘，就写一些干货，首先要说明的是这篇文章主要是给理财小白看的，希望对大家有所帮助，让你更好的开始理财。

首先我要说明的是，你可能在网上看到过很多卖理财课的广告，他们的广告词都非常夸张，你千万不要相信，理财虽然不难，但是要真正赚大钱也不容易，个人理解是，理财可以让我们慢慢变富，这个周期是3~5年甚至是更长的时间。

图片来源于网络

那我们该如何开始理财？

一、理顺自己的财务状况

在理财之前，你肯定需要非常了解自己的财务情况，就是你要知道自己到底有多少本金可以用来理财，这一步非常重要。打个比方，你现在有存款10万，想要理财，你该怎么做呢？

你首先要做的是，统计自己过去三年每个月的支出和收入情况，除去非经常性收入和支出，平均一下，你就可以知道自己每个月的收入和支出，结余的钱除了部分用于储存应对突发情况，剩下的钱就可以用来理财了。

比如统计下来，你每个月平均支出是5000元，你可以预留半年的资金用来储存（也就是3W），以备不时之需，剩下的7万就可以用来理财。

对未来的财务情况你可以通过每天记账来应对，你可以每天把自己的收入和支出记录下来，这样做还有一个好处，就是你可以清楚的知道，哪些钱是必须花费的，哪些钱又是可以省下来？省下的钱可以用来理财，增加自己的本金。

二、了解自己的风险偏好

这点也非常重要，你的风险偏好决定了你的投资标的和投资组合。常见的投资标的有房地产、债券、基金、股票、黄金和古董文玩字画等。

如何知道自己的风险偏好呢？一般情况下你去证券公司开户或银行理财，首先都会让你做一些选择题，我们只要如实填写，最后都会知道自己的风险偏好。风险偏好一般分为保守型、谨慎型、平衡型、成长型和激进型。不同的风险偏好最佳投资标的和组合是不一样的。

比如我是成长型，如果投资基金，最佳投资组合是，20~30%的偏债型基金，70~80%的偏股型基金。

三、学习相关知识

理财是一件较为专业的事情，一定要先学习，等理解和了解其中基本知识之后再尝试。如果啥都不懂就进行投资、或者跟着所谓的大佬和前辈投资，大概率是要赔钱的，我们没有必要去教这个学费。学习理财的话，我们可以看一些相关的书籍或者看一些相关视频，这些东西在某度或者某音上有很多，都可以免费学习。

四、不断的总结和调整，组建合适自己的投资组合，同时找到自己的投资框架和风格，当然这需要较长时间和不断的试错。

最后祝大家都能很好的找到自己的投资框架和风格，在理财上一路顺遂，实现财富增长的目标！！

内容摘要：基于两种风险资产之间的轮换，本文给出了的市场定时交易策略的统计和经济可行性的经验结果。利用ETF的数据以及资产的回报和波动性模型，本文将研究模型与买入和持有策略、等同权重的投资组合基准的表现进行了比较。这种策略的基本直觉来源于有关正负性和波动性可预测性的文献。

正文

本文中应用的轮换策略并不是风险中性的，它假定市场中存在套利机会。此外，模型的设定部分使用了相对回报和相对波动性之间的相互作用来获取回报最高的资产。结果表明，即使是基于相对回报移动平均值的 Naive模型，也可以优于两个基准，而且轮换模型更详细的设定可能会带来更好的性能。在许多情况下，轮换策略能产生相对回报和波动在统计学上显著的正负性预测。虽然本文的结果是以分析中使用的数据为条件的，但它们符合市场择时相关文献，并表明活跃的交易策略可以基于轮换的概念建立。

结论

本文研究了基于资产轮换的市场择时模型的统计和经济可行性，以及交易表现。利用三种广泛交易的ETF的数据， 在三对资产的三个工作日（星期一、星期三和星期五）的9种模型组合中，轮换策略在8种组合中的表现最佳。研究结果表明，即使是 Naive模型也是有用的，或者至少应该作为其他市场择时轮换策略的基准。另外，正负性的成功率对于良好的交易表现极为重要，良好的正负性预测表现与更少的交易信号有关。本文提出相对回报和相对波动性可能带来潜在的盈利交易策略。总的来说，即使根据简单模型执行，市场择时策略也可以盈利，并且在用于实施轮换方法的模型的结构上还有很大的进步空间。

介绍

基于市场交易者在日常操作中确实能使用资产轮换作为潜在利润的来源的现实基础，和风险资产的正负性和波动性都可预测的文献基础，可以设想一种策略，利用正负性和波动性的可预测性，并根据资产的相对回报或相对波动性在资产之间进行轮换，可以获得潜在经济收益。本文利用成对的风险资产，对他们的回报或相对波动率进行预测，然后通过一个预先定义的规则将其转换为交易信号，进行套利交易，以期产生经济收益。

结果发现，资产轮换交易策略确实优于买入和持有策略及等同权重的投资组合基准，由于这是一种让投资者始终在市场中暴露的策略，因此它比同等权重的投资组合更具风险，但对于考虑购买和持有单一资产策略的人来说，其风险较低。另外，基于该策略，两种资产的相对正负性可以在50%以上的时间内准确预测，并且预测具有统计学意义。因此对冲等更复杂的交易策略可以基于该策略实现。

本文利用运营费用低、交易流动性高和税收结构高效的ETF的数据研究模型，基于市值、较长的历史跟踪记录和较高交易量等标准选择4种ETF，包括S&P500（SPY）、SPDR ETF(XLF)、PowerShares QQQ “Cubes”(QQQ)和Oil Services HOLDRs trust(OIH)。

对于上述4中ETF，本文使用周度OHLC数据。对于日观测数据，本文计算了基于日范围的波动率估计值，然后基于他们求和得到实际周范围的估计值。这个方法是非参数波动率估计值和仅基于周度数据的参数方法之间的良好折中。本文对一周中的周一、周三和周五进行实验。在构建了相应的波动性序列后，根据所形成的三对数据（SPY-OIH、SPY-XLF和SPY-QQQ）进行匹配。只使用与S&P 500 ETF的配对的原因是该策略的表现至少应与市场持平。

本文搭建了多个模型来预测相对回报和波动率，包括Naïve模型、移动平均（ARIMA）模型、分段线性（piecewise linear）模型和关于单个资产的对数波动性及相对波动性的自回归模型。

结果

——模型及基于资产的表现评价

表1-表3分别罗列了周一、周三、周五的实验结果，包括累计回报（以$1作为起始资金）、周度平均回报、周度标准差、周度夏普比率和最大损失。

本文基于终期资产和周度夏普比率，对轮换策略和买入和持有策略及等同权重的投资组合基准进行对比。在这9组实验中，轮换策略8次位居榜首。其中，分段线性模型3次位居第一（SPY-XLF周一、SPY-QQQ周一和SPYQQQ周五），ARIMA模型2次位居第一（SPY-OIH周三和周五），基于波动率变化的模型2次位居第一（SPY-OIH周一、SPY-XLF周三）， Naive模型1次位居第一（SPY-XLF周三）。另外，等同权重投资组合和XLE (financials) ETF单个资产投资模型从未进入榜首。

对比最佳轮换模型和等同权重投资组合及每对ETF中表现最佳的单个资产的终期资产，本文发现市场择时策略比等同权重投资组合及任一单一资产的买入和持有策略都表现更好。但轮换策略的风险相比等同权重投资组合显然更大，它的最大损失基本为每对ETF的最大损失中更大的那个。

对比模型波动性特性，SPY-OIH的波动性差别最大，SPY-QQQ的波动性差别最小。对于SPY-OIH，分段线性模型并没有基于波动性的择时模型更好，但是对于SPY-QQQ，分段线性模型表现更佳。这是因为这一对ETF中的任一个ETF的波动性相对于另一个的不处于支配性地位。同时，本文也发现了一个周期效应：SPY-OIH的最佳日期是周三和周五，SPY-XLF的最佳日期是周一，SPY-QQQ的最佳日期是周五。

——资产轮换的交易行为

为了进一步研究轮换模型的交易行为，本文计算了与交易数量、交易时间、交易持续时间和轮换概率相关的统计数据。此处只代表性地呈现周三的结果。

对于SPY-OIH周三， Naive模型、ARIMA模型和分段线性模型的平均交易时间分别为88.6%、55%和57%。由上文提到的表现评价可以看出，SPY-OIH周三中表现最佳的是ARIMA模型，然后是 Naive模型。因此在现有的任何交易成本下，ARIMA模型都表现更好。以一次轮换作为一次交易的话，移动平均模型在交易的情况下比不交易的情况下持续性更强，都接近55%。Naive模型的相应概率要高得多，都超过80%。Naive模型无交易的最长持续时间为19周，移动平均模型为6周，分段线性模型为10周。交易（即连续交换）的最长持续时间分别为20、8和14周。

对于SPY-XLF周三， Naive模型、ARIMA模型和分段线性模型的平均交易时间分别为10%、44%和38%。现有的任何交易成本下， Naive模型的表现最佳。这三个模型的无交易的最长持续时间分别为98周、10周和 34周，交易（即连续交换）的最长持续时间分别为18周、6周和5周。显然，SPY-XLF周三的结果与SPY-OIH周三的截然不同。

对于SPY-QQQ周三，没有任何模型的交易行为比表现最好的资产更好，但交易特征与SPY-OIH相似。

——正负性成功率与波动性

表7给出了正负性成功率，即平均正确轮换率的结果。当轮换模型优于参考基准时，正负性成功率显著高于50%。

本文还了通过卡方检验研究波动性与生成正确的正负性预测和成功的交易信号之间的独立性（反之，依赖性），结果如表。其中Y为统计正相对回报预测值的变量，Z为统计正确的正相对回报预测值的变量，X为统计第一个资产的波动性是否高于第二个的变量。

对于SPY-OIH周一，分段线性模型（即周一最佳夏普比率的相对回报交易模型）的Y和X表现出了依赖性。对于SPY-OIH周三，ARIMA模型（此情况下的最佳模型）和分段线性模型的Y和X、Z和X都表现出了依赖性。对于SPY-OIH周五， Naive模型（此情况下排名第二的模型）的Y和X、Z和X都表现出了依赖性。对于SPY-XLE和SPY-QQQ的所有天数，都只在 Naive模型的Y和X、Z和X之间找到了依赖性。

这些结果没有确凿证据表明更高的波动率和更高的正负性成功率之间存在潜在关系。只有SPY-XLE和SPY-QQQ中的 Naive模型的结果受到波动性的影响。值得注意的是，一周中的某一天可能是交易表现的一个关键因素，也可能是对这种表现的一种解释。

价值投资组合的构建程序和內容

构建价值投资组合的工作程序与内容主要包括：确定投资风格与策略，决 定资产/行业配置，进行证券分析与价值评估，选择价值投资对象，构造价值投 资组合，对投资组合的效果加以评价并进行动态管理。

价值投资的风格选择

价值投资组合风格一般可分为收入型、增长型、混合型（平衡型），这种分 类方法强调投资者在收益获取形式方面的差异，即其获取形式是经常性收益还 是资本利得。

收入型组合将重点放在经常收益的最大化上，不太注重资本利得和增长， 主要适用于保守型投资者，也是证券市场处于不景气状态时的投资策略；增长 型组合强调投资的资本增值，适用于积极的和避税型的投资者，也是市场处于 上升阶段时的投资策略；混合型组合的目标是在经常性收益和资本利得之间取 得预期的均衡，主要适用于无明显特征的投资者，也是市场处于平衡市时的投 资策略。

价值投资者须根据对市场的中长期走势判断以及投资者性质、年龄、经济 状况、性格等来确定构建投资组合的整体策略。

资产配置管理

资产配置即投资规划，是指在投资者的风险承受能力和效用函数的基础上, 根据各项资产在持有期间或计划范围内的预期风险收益特征及相关关系，在可 承受的风险水平上构造能够提供最优回报率的资金配置方案。它是投资组合管 理决策制定过程中最重要的环节之一，也是决定投资组合业绩的主要因素之一。 原因主要是：一方面，在非完全有效市场环境下，资产类别的风险收益特征、 规模，以及对特定环境因素的差别化反应对投资组合的收益影响较大，资产配 置可以通过组合适当的投资品种及比例，减少风险，提高收益；另一方面，随 着资产类别与组合方式的日益多样化，在同等风险的情况下，包含多资产类别、 从国内市场到国际市场的全球性资产配置可以带来更高的长期收益，或者在风 险降低的基础上提供同样的收益。

鉴于篇幅，本文在此仅探讨只包括股票和债券及现金的投资组合（把债券 看作无风险资产）。相应的资产配置策略主要考虑在股票与债券现金之间、静态 价值型股票和动态价值型股票之间的配置。

股票与债券现金的配置

价值投资者根据对股票市场变动趋势的判断，决定资金在股票与债券现金 之间的分配，即决定持仓比例。考虑的主要因素是：市场总体价值与价格的关 系、宏观经济趋势、通货膨胀、市场利率变化、经济周期性波动、市场供求关 系等。如果预计市场将出现下滑趋势，可以通过提高投资组合中债券现金的比 例。反过来则应提高股票的投资比例。

不同价值型股票的资产配置

在股票与现金资产配置完成后，价值投资者要根据投资风格、市场趋势预 测、市场结构分析，对静态价值型股票和动态价值型股票投资比例进行配置。

行业配置管理

资产配置是从宏观角度规划投资组合策略，行业配置则是从中观角度探讨 不同行业在投资组合内的配置策略。

行业配置的理论基础

由于宏观经济和产业结构变化呈现周期性和阶段性特点，与此相联系，股 票市场不同行业指数收益率也呈现周期性和阶段性特点。股票市场不同行业上 市公司的收益率结构变化反映实体经济中的产业结构调整和经济增长。因此， 采取积极的行业配置策略存在坚实的市场基础和巨大的投资机会。

行业配置方法

价值投资者通过收集分析行业发展变化的信息，根据自己的行业知识和经 验，选择自己熟悉的、能够把握的优势行业，并根据投资风格、信息的可靠性、 行业风险来进行行业配置。

具体在行业选择时，要从国家产业政策、行业发展周期、行业发展前景等 方面进行分析，寻找有利于提高社会生产效率和生活质量、满足人们新的需求、 行业成长指数高于市场平均水平的行业进行投资。

投资对象的选择方法

1 .“自上而下”法

自上而下的方法是首先通过对主要宏观经济数据的分析和预测，来确定主 要宏观经济变量的变动对不同行业的潜在影响，形成对行业投资的建议并确定 其在股票组合中的权重；然后，从已选定的行业出发，在该行业内选择价值被 低估的股票。这种方法很容易导致僵化的行业配置策略，而丧失在仓位、个股 选择上的灵活性、主动性。

2. “自下而上”法

自下而上的方法是首先选择具有投资价值的个股建立候选股票库，然后通 过对个股所在行业的产业政策、竞争格局、外部环境、行业结构的分析和预测, 来确定行业对个股的潜在影响。在此基础上，形成对个股的投资建议并确定其 在股票组合中的权重。这种方法在目前中国股市系统性风险比例依然较高的状 况下，很容易导致因忽视市场大势走向而遭受损失。

3. “自上而下与自下而上结合”法

采用自上而下和自下而上相互修正的方法可能更为合理。因为：首先许多 行业内上市公司的情况对其所属行业的代表性并不明显；其次，单个行业内若 干公司的竞争策略变化可能改变其所属行业的投资潜力。

股票分析与价值评估

科学的股票分析与准确的价值评估是决定价值投资成败的关键。价值投资 法对股票的分析与评估属于基本分析，其特点是首先评估资产，然后评估盈利 能力价值，最后谨慎加入成长性价值。另一个特点是更注重可靠信息，看重公 司的资产现行市场价值和公司的现行盈利能力（因为要预测公司十几、几十年 后的市场份额、利润率、资本成本率、收益率等实在是太困难）。

股票价值评估的理论基础

价值投资者对股票价值的评估建立在以下的理论基础上：

投资者对股票拥有的核心权利是企业的盈利分配权和资产清偿权，评估上 市公司价值的关键是该公司为投资者赚进的利润、以多快的速度回收投资以及 公司马上清盘时的资产分配价值。

股票价值评估的方法

以上述评估理论为基础，价值投资者对股票的分析与评估主要从以下几方 面进行。

（1） 现实资产价值评估

主要通过重置成本、调整账面价值等方法评估公司的现实资产价值，通过 计算调整市净率（市场价格/调整后资产净值）来分析股票的内在价值。实证研 究的结果表明，在历史年份，低市净率的公司能够获得比市场更好的投资回报， 存在明显的超常投资回报。由于该方法可避免由于会计准则以及在会计准则指 导下的会计调整对公司价值估计的严重影响，并可有效发现与评估公司未被市 场认识或被低估的资源，具有较高的可靠性和客观性。

（2） 盈利能力评估

主要通过计算股票的市盈率、股利折现现金流、净资产收益率、市售率等 来衡量股票的价值。

市盈率

根据历史统计，长期下来低市盈率的投资组合比高市盈率的投资组合有较 高的报酬率。其原因是低市盈率的公司带给市场投资者的通常是意外的惊喜， 而高市盈率的公司通常只是符合了投资者的预期或带来了失望。但应用市盈率 时必须注意其可能带来的陷阱：决定市盈率的两个要素（价格和盈利）是动态 变化的，如果市场对未来盈利的下降预测是正确的，市盈率将会变高。同时， 个股的市盈率还应该与历史的平均值、同产业其他股票的市盈率、以及整体市 场的指数市盈率作比较。另外需注意的是各个产业各有独特的市盈率区间，不 同行业的市盈率比较大多是无意义的。价值投资者通过研究低市盈率的股票来 选择潜在的投资对象。

股利折现现金流

该方法以企业未来能够带来的现金流的多少、产生的预期时间和现金流的 稳定性等来评估公司的价值。根据不同的假定，可得到不同类型公司价值评价 的不同表达式，最为常用的有：稳定增长模型、两阶段增长模型和三阶段模型, 以及作为一种多阶段模型的简化形式的H模型。其中最为简单的形式就是具有 稳定增长的价值评估模型，适用于稳定成长的公司估价。采用现金流折现估价 法进行估价时，必须考虑预期现金流产生的方式以及可能的变化，使估价结果 能符合实际。

净资产收益率

在没有财务欺诈的情况下，该指标是评估资本利用效率的最直观标准。较 高的净资产收益率通常意味着更高成长的净收益。使用该指标时必须对其进行 详尽分析，搞清其真正的原因，以防被财务手段所伪造的高收益率所蒙蔽。

市售率定价法

由公司市场价格与销售收入的比值来计算，在一定程度上可用来衡量目标 企业的市场竞争能力和市场地位，从而反应其潜在的市场价值。

还有许多价值评估指标和方法，本文不再赘述。

（3）对公司战略、管理等软环境的分析

价值投资者需要分析判断公司的经营管理人员是否敬业，独立思考，值得 信赖；从公司战略出发，分析所投资企业在生产、营销、新产品研发及财务技 能等方面是否具有优势，是否以追求股东利益最大化为目标，是否具备能力实 施竞争优势明显的策略以使企业具有高于平均水准之上的盈利能力；公司治理 结构是否完善、有效，信息披露是否透明、诚信。

(4) 多因素估价模型

多因素估价模型是指把影响公司价值及其股票价格的多个重要的基础因素 作为参数构成的估价模型。对于不同类型的公司，其股票价格的影响因素有一 定的差异，需要建立不同类型的多因素估价模型。

通常，多因素模型的建立主要包括以下三个步骤：第一步，依据要估价公 司所属行业的类型，选择影响公司股票价格的基础因素，包括宏观经济、行业 发展和公司经营管理等方面的基础因素，如GDP增长率、行业增长率、公司主 要产品的供求关系及其价格变动、财务指标等；第二步，通过对选出的基础因 素进行经验分析，根据它们对公司价值影响的重要性，确定进入估价模型的基 础因素及其权重；第三步，采用历史统计数据回归和恰当估计相结合的方式估 计参数，建立多因素估价模型。

价值投资组合的构建

通过股票分析和价值评估，识别出内在价值被低估的证券后，投资者需根 据拟定的投资策略构建投资组合。

投资组合的构建就是选择纳入投资组合的证券并确定其适当的权重，以在 投资收益与投资风险之间找到一个均衡点，即在风险既定的条件下实现收益最 大化，或在收益既定的条件下使风险尽可能降低。

在遵循既定的投资风格和资产配置方针的前提下，价值投资者根据对企业 及其所在行业的研究和分析，对股票的内在价值进行评估，并对与股票评估有 关的信息的可靠性、股票的安全边际及其变化趋势、股票价格向内在价值回归 的可能时间和方式进行估计，并综合以上诸因素决定其在投资组合中的权重。 具体可构建以下模型：

MS 二工Wi(Ri*Vi+G「P「T]) 公式(4-1)

其中：V】表示股票i的内在价值

P］表示股票i的市场价格

R】表示内在价值评估的可靠性参数

MS表示组合的安全边际 W】表示各证券在组合内的权重 G表示组合内各证券的成长性价值 T】表示市场价格向内在价值回归的时间成本估计值

求出使MS最大的各W］的值，即得出价值投资组合中各股票的投资比例， 据此建立价值投资组合。

投资组合的动态管理

股票的价格每天都在变化，有关各股票的信息也在不断变化，其中有的信 息对证券的价值带来实质性的影响，有的是暂时性的、短期的影响。从价值投 资的角度考虑，对证券价值产生实质性影响的信息需要反映到证券的估值上， 这样必然会带来组合中证券安全边际的变化，从而影响投资组合的总体安全边 际。同时，随着时间的推移和市场环境的变化，投资者也可能改变其投资策略, 从而使当前持有的组合不再最优，为此需替换现有组合中的某些证券。价值投 资者需要对组合进行定期与不定期的调整，进行动态管理。

动态管理的过程其实就是制度性地重温投资组合的构建过程，并实施建设 性的改进措施。具体包括对组合中证券种类的调整和各证券投资比例的调整。

投资组合的动态管理主要包括以下工作内容：

(1) 关注组合内股票的安全边际变化，并进行有针对性的调整。如剔除安 全际小于临界值的股票，加入新的安全边际更大的股票；

(2) 根据更新后的信息对组合中各股票的内在价值进行动态评估；

(3) 调整各股票的投资比例以适应市场的变化。预计市场上升时，调高投 资组合中成长价值型股票的比例；在市场看跌时，调低成长价值型股票的比例；

(4) 根据研究对资产配置和行业配置进行调整；

(5) 审视投资组合的风格与策略，并根据市场环境和情况变化进行调整。

上一篇：深港通重仓概念股(深港通概念板块)

下一篇：债转股能转多少股(债转股概念股龙头)