量化投資實例
1. 量化寬松計劃的相關實例
在雷曼兄弟於2008年9月倒閉後，美聯儲就趕忙推出了量化寬松政策。在隨後的三個月中，美聯儲創造了超過一萬億美元的儲備，主要是通過將儲備貸給它們的附屬機構，然後通過直接購買抵押貸款支持證券。
這些超過法律規定的儲備都是銀行自願持有的。銀行願意持有這些超額儲備，是因為它們想向監管者和投資者表示他們有足夠的流動資產來彌補潛在的貸款損失或滿足任何其它的流動資金需求。
這個在2008年底創建這些超額准備金的過程，通常被稱為第一次量化寬松(QE1)，其關鍵的目的在於穩定銀行體系。這些超額儲備使得銀行不必通過貸款來恢復其流動性。
伯南克採取這項行動是因為他已經從央行在20世紀30年代犯下的錯誤中汲取了教訓。美聯儲沒有在危機期間向銀行提供超額准備金，這是美國的銀行體系在經濟大蕭條時期崩潰的主要原因。
自2010年4月份美國的經濟數據開始令人失望，進入步履蹣跚的復甦以來，美聯儲一直受壓於需要推出另一次的量化寬松：第二次量化寬松(QE2)。
伯南克在今年八月份在傑克遜霍爾的聯儲官員聚會中為第二次量化寬松打開了大門。但他同時謹慎地指出，量化寬松不是一個成熟的補救辦法。
而且，也不是所有的人都支持量化寬松政策。費城聯邦儲備銀行總裁查爾斯·普洛瑟以及堪薩斯城聯邦儲備銀行總裁托馬斯·洪尼格今年就一直與伯南克存在異議，他們表現出了對量化寬松的強烈質疑。
不過伯南克一直在試圖獲得聯邦公開市場委員會成員的支持。上次閉門會議結束後發表的聲明又將第二次量化寬松的大門打開了一點，聲明指出美聯儲認為通貨膨脹率低於目標水平，與美聯儲保持高就業率的的任務不一致。
隨著疲弱的經濟數據繼續被公布出來，對美聯儲將進行量化寬松政策的可能性已經越來越明顯。
2. 用Python怎麼做量化投資
本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，數據輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數據輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平台。
一、數據
首先，必須是數據，數據是量化投資的基礎
如何得到數據？
Wind：數據來源的最全的還是Wind，但是要付費，學生可以有免費試用的機會，之後還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數據，Wind有很多軟體的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票數據網站 預測者網，下載的是CSV格式
TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數據源
TuShare：TuShare -財經數據介麵包，基於Python的財經數據包，利用Python進行摘取
如何存儲數據？
Mysql
如何預處理數據？
空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數
數據標准化
數據如何分類？
行情數據
財務數據
宏觀數據
二、計算語言&軟體
已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python
python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：
Numpy&Scipy：科學計算庫，矩陣計算
Pandas：金融數據分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配
Matplotlib：畫圖庫
scikit-learn：機器學習庫
statsmodels：統計分析模塊
TuShare：免費、開源的python財經數據介麵包
Zipline：回測系統
TaLib：技術指標庫
matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變數可視化
python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的調試功能，能代替Matlab的WorkSpace變數可視化
推薦的python學習文檔和書籍
關於python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合於沒有程序基礎的人來先看，涉及到python的基本數據類型、循環語句、條件語句、函數、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎知識。
涉及到數據運算的話，其實基礎教程沒什麼應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會有寫實例教程
pandas文檔
statsmodels文檔
scipy和numpy文檔
matplotlib文檔
TuShare文檔
第二，推薦《利用Python進行數據分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融數據的
三、回測框架和網站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading
Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library
3. [高分求案例]高分求一個MBO的案例
MBO產生於傳統並購理論，在西方國家有近20年的發展歷史。今天，作為資本運作的一個重要手段，MBO正在中國悄然興起。
MBO的興起取決於外部經濟環境，我國國有股減持以及國有企業的抓大放小政策為MBO提供了一個良好的經濟背景和發展契機。針對中國的具體情況，如何解決公有企業"產權模糊、產權主體缺位"的難題，MBO在理論上提供了一條較為可行的思路。正當我國對國有股減持方式以及產權改革方案困惑彷徨的時候，MBO的出現不失為一個積極的嘗試。由於在實踐中還存在種種障礙和疑慮，所以斷言"MBO將成為未來中國產權改革的主流方式"還為時過早。但中國企業的產權困境是一個歷史遺留問題，並且在經濟體制改革的背景下隨著不同利益主體地位和相互關系的衍變而不斷變化，時至今日每個公有企業的產權結構都有自身的特點，只有符合本企業具體情況的改革方案才有可能獲得成功。
目前我國MBO不乏成功的例子，例如粵美的、宇通客車、深圳方大等，如果說這些大的上市公司MBO案例具有某種特殊性或條件性的話，那麼對於一般的非上市國有中小企業或國有企業某個部門的收購，則具有更加普遍的意義和可操作性。
實現一個蛻變
一夜之間從企業的管理人員成為企業的所有者，成為擁有一定資源基礎的創業者，這種"不可思議"的蛻變無疑是令人神往的。但MBO項目要想成功實施並不是那麼簡單，只有找准合適的機會、選擇適當的途徑、控制內在的風險才能保障項目的成功。
1.什麼樣的企業或部門適合管理層收購
MBO既是一種資本運作的工具，又是一種企業管理方式上的變革，收購只是手段，整合才是關鍵。由此可見整合對MBO實施成功的重要性。整合一般分為兩個方面：內部整合和外部整合，前者指公司組織結構、財務結構及經營管理本身的調整與整合；後者則是指公司針對資本市場的運作和調整。經過整合，公司要實現改善經營管理、獲得穩定現金收入並通過資本市場的運作最終使投資者獲得可觀的投資回報。
一個能成功地實施MBO的企業或部門，必須具備一些基本的特點：第一，該企業或部門應該具備管理效益的空間。只有當企業管理者的報酬與他們所創造的價值之間有較大的差異時，實施MBO後，才能使管理者的潛能最大限度的發揮出來，有利於企業的發展。管理者成為所有者之後，能夠把這部分潛力轉化為企業的效益。第二，企業管理層的素質必須很高，有事業心。管理層必須是一個團結的團隊，領導者之間目標一致，有很好的合作心態。第三，企業所處行業傾向於成熟產業，且企業債務負擔不是很重。第四，企業經營管理層在企業管理崗位上的工作年限較長，經驗豐富，各方對其管理能力均表認可，有利於MBO活動的開展。第五，第一大股東的股權比例應該較低，這樣可使收購的費用不是特別高，有利於管理層控股，也利於MBO的實現。
2.尋找合適的融資渠道
MBO是杠桿收購方式的一種，而杠桿收購的特點決定了融資在整個收購過程中將扮演舉足輕重的角色。在我國，落後的金融體制和不發達的資本市場限制了許多融資渠道，因此目前較為常見的方法就是抵押貸款和引入風險投資，如前面所提到的MBO案例中，只有一部分的款項是自有資金，其餘都是通過抵押貸款和風險資本解決。當然，不同的融資渠道也導致了不同的實施過程和風險程度，因此，MBO實施主體應該根據自身所具有的客觀條件和信用地位來選擇融資方式。
3.規避政策和法律上的風險
在MBO剛剛起步的中國，很多法律和制度上還缺乏清晰的規定，因此，目前MBO活動有很多細節還介於合法與不合法的灰色地帶。如法律規定禁止銀行貸款給個人從事股權投資的活動，同時也禁止公司用資產或股票作為抵押貸款從事股權投資。
在MBO的實施中，管理層和職工通常需要共同設立一個殼公司並以法人的名義展開收購活動，而我國《公司法》規定有限責任公司有2~50人的限制，當然職工可以以職工持股會的名義介入，但職工持股會屬社會團體的性質，是非盈利性的組織，不能夠進行投資活動。同時，殼公司對原公司的收購行為是一種股權投資，對於股權投資，我國《公司法》明確規定，公司向其他有限責任公司或股份有限公司投資的，除國務院規定的投資公司和控股公司外、累計投資額不得超過本公司凈資產的50%，顯然這一點在MBO實施過程中也很難滿足。
針對這樣一種客觀環境，MBO的實施主體一方面要適當地規避法律或制度上可能的障礙，另一方面也需要和當地政府及主管機關保持良好的溝通與合作，以確保MBO能順利進行。
案例
顧是在2001年收購科龍的,MBO時他是科龍的絕對領導人.
2000年，科龍電器所在地，容奇鎮，發生了一件決定科龍命運的事——容奇鎮與緊鄰的桂洲鎮合並成立容桂鎮。行政區劃的調整帶來了政府領導的連鎖變更。新來的鎮委書記是原順德市北滘鎮的鄧偉根，原容奇鎮副鎮長徐鐵峰則被選定擔任鎮長。
在此之前，容奇鎮鎮政府通過下設的容奇鎮經濟發展總公司（後更名「容聲集團」）一直對科龍電器保持著絕對控股地位。期間雖然歷經潘寧與王國端的人事更迭、不同領導者在經營上的策略搖擺、以及裙帶企業擠占科龍電器利潤等種種問題，科龍依舊在1999年完成了56億元的營業總額。當年，科龍冰箱產量國內第一，全球第五，空調產量亦排名國內第五。然而，隨後在2000年發生的這場政府改制，讓科龍走進了一場漩渦。
改制後出任容桂鎮鎮長職務的徐鐵鋒，原系科龍的法人代表。據《財經》事後報道，徐鐵鋒與新來的鎮書記鄧偉根不合，又加之他曾一直冀望容桂鎮書記一職卻敗於鄧偉根，因此，徐鐵鋒履新不久，即生去意，於2000年6月辭去鎮長一職，「下海」出任科龍總裁。
但讓徐鐵鋒沒有想到的是，他的下海有些生不逢時。2000年正是國內家電業競爭激化的一年，曠日持久的價格大戰讓科龍損失嚴重。再加上徐鐵峰本人疏於品控，上任當年便發生產品質量事故，回收冰箱逾萬台。結果，科龍當年巨虧億元。
此時，顧雛軍出場了。
顧雛軍是在科龍股價跌破發行價的背景下出現在容桂鎮鎮政府面前的。據當時的媒體報道，科龍的巨虧已經讓榮桂鎮鎮政府將其視為燙手的山芋。書記鄧偉根亦向媒體表示，科龍歷史問題嚴重且現狀堪憂，再由政府把持已無前途，只要接手之人能夠把企業留在容桂，為政府貢獻稅收，解決就業，政府便可以退出。就這樣，2001年10月，顧雛軍與容聲集團簽約，以每股2.73元的價格收購20.64%科龍電器股份，成為科龍第一大股東。
顧雛軍入主科龍之後的事，我們已經多次在媒體上見到。他掌控科龍的四年間，第一年巨虧，繼而在第二年、第三年轉盈，其本人也榮登《財富》百富榜，並成為「2003年CCTV年度經濟人物」，隨即，第四年再虧。正是最後2004年的虧損引發了輿論爭議，也引來了中國證監會的立案調查，顧雛軍旋即案發。
郎咸平在質疑格林柯爾收購時曾經質疑，顧雛軍通過進入收購公司管理層，大幅提高企業運營費用，提高公司虧損幅度進而壓低收購價格。
郎咸平炮轟顧雛軍席捲財富 MBO想說愛你不容易
4. 完全不懂金融，想學習量化投資需要學習哪些金融科目
我個人認為學習復量化投資在金制融方面需要具備兩個方面的知識：
1、首先是要了解金融市場與金融產品，只有這樣才能在眾多市場與標的中選擇合適的來構建投資組合，這一方面需要了解的基礎知識有：金融市場與金融機構、投資學、金融衍生品等等；
2、其次是需要了解如何量化，相信你應該有足夠的IT背景，編程沒啥問題，其次的話就是要了解數理來溝通金融產品選擇與編程落地，需要了解的科目有：概率論、統計學、計量經濟學、金融經濟學、數理金融等。
5. 量化對沖是什麼意思，通俗解釋。最好能舉個例子，百度百科就不要復制了，都看不懂
這個要解釋起來比較費力呢，我也是花了很多的時候才搞懂的。
首先把這個詞拆開成量化、對沖
量化：就是數量化，數字化，公式化。
對沖：用一項投資來降低另一項投資的風險的投資組合。（這個你應該知道吧？）
合起來就是專業化的對沖投資。
用精確的計算、大數據的支持統計、然後利用模型公式來推演。得到最佳的方案，進行投資。
（純屬個人見解，如果覺得我說的對就採納吧。）
6. 誰有問道量化投資()用matlab來敲門的隨書光碟資料，就是案例的數據
1.可用來記錄修煉過程中各種心得體會的經卷，大於等於60級的玩家才可以使用。經驗記錄完成以後會生成一本經驗心得，生成的經驗心得等級為玩家等級-20。玩家和寵物可以使用低於自身等級10級的經驗心得，不能使用高於自己等級的經驗心得。 2.心經...
7. 量化交易該如何入門
5000萬差不多吧。沒5000萬不要談量化交易，手續費能不能賺回去都是問題
8. matlab做量化投資分析，怎麼學
做了2年半程序化，開發了一套適用多品種多周期的趨勢策略，靠自己摸索。
tb加matlab開發，很多問題答案網上是找不到的。
9. 同濟喬博士《量化分析海龜訓練營》課程關於高頻交易都講了哪些案例
【量化分析海龜訓練營】課程的程序化交易版塊第二課主要講了高頻交易相關內容，其中案例分析講的是西蒙斯文藝復興公司和大勛章基金。
10. 投資風險分析實例
【實例Ⅰ】讓我們研究有關一個石油化工廠考慮生產一種新型石化產品的例子。其現金流量為：
油氣工業技術經濟評價方法及應用（第3版）
當假設貸款利率為10%時，其凈現值NPV＝2.95，內部收益率IRR＝11%，二者均顯示該項目勉強可以接受。為了估算這些方法的精度，必須對現金流量值的變動性做某些設定。很明顯，任何一種情況都應該根據其優缺點進行處理。下面的假設僅是在表面合理的基礎上做出的。
假設1：已知零年的現金流量為-15 萬英鎊，無誤差，它實質上是投入的成本(廣告費，製作樣品的費用等)，並且據此已做出了明確的預算。
假設2：其餘的現金流量是隨機變化的，其中值(Median)即上面所示的值，並且假設每一現金流量的概率分布是已知的(這一點是非常重要的，因為它是後續分析的關鍵，也是我們進一步討論的內容)。
目前已提出了一些估算這些分布的方法，針對連續分布最常用的方法似乎是連續分布分值點法。該方法本質上是將最有經驗的專家(評估員)的意見進行量化。這一方法首先應給出未知變數的中值，即大於或小於該值的可能性是相等的。第一年的現金流量大概是4萬英鎊，接下來僅考慮現金流量大於4萬英鎊的概率，並要求估算出這些結果的「中間標志」。對這種估算而言，所得值為6萬英鎊，意味著如果所知道的全部情況是現金流量大於4萬英鎊，則認為大於或小於6萬英鎊的機會是相等的。對這兩個基準點深思熟慮後，認為現金流量大於6萬英鎊的概率為1/4。對另一半現金流量的低值部分進行類似的討論後，將會得到另一個低值的「中間標志點」，即3萬英鎊。值得注意的是，3萬英鎊和6萬英鎊距中值4萬英鎊的概率空間相同是沒有任何原因的。我們的大腦可在已確定的四個區間內重復尋找「中間點」的過程，將得到概率分別為1/8，3/8，5/8，7/8的現金流量值，並把它們加入到已有的1/4，1/2，3/4序列中。
最後，評估員要決定估算現金流量的極端值——預計最好和最壞的現金流量值。最後這一步將是很困難的，因為人們對「最壞」和「最好」有不同的解釋。評估員應加倍小心，以確保他能考慮的極端情況合情合理，不能把荒唐的事情考慮在內。比如石化廠的競爭對手全部倒閉(最好)或一場大火將石化廠燒毀(最壞)。
據此可假設第一年的現金流量如下：
油氣工業技術經濟評價方法及應用（第3版）
用肉眼將以上數據用平滑曲線連接，便得到圖7-13，應注意到實際中現金流量可能是由多項支出和收益組成的，而實質上的隨機變數可能是年銷售量。
圖7-13 第一年現金流量的主觀概率分布
接下來對每年度的現金流量依次重復上述過程。這將是一個費時(尤其對同一個評估員)甚至令人精疲力竭的處理過程。克服這一困難的有效方法是認為後續每一年的現金流量的概率分布完全是第一年按比例的翻版。如果這是可以接受的，則需要做的全部工作就是估算每一年現金流量的中值，就像第一年那樣，由它來劃分區間並提供比例因子。對所有數據進行完上述過程後可得表7-6。
表7-6 現金流量累計概率
每一個分布值的產生過程是這樣的：用一個已知分布(第1年)分別乘以比例因子1.75，1.5和0.5，得到第2、3、4年的分布值。實際中可通過查閱一個隨機變數介於00到99間的轉換表，該表中的值是可表示為100和第1年現金流量累積概率圖(圖7-13)中相應值的函數的隨機變數。因此序號為63 的隨機變數對應的第1年的現金流量為45.6，若求同一隨機序號所對應的第3年的現金流量值，則結果應為45.6×1.5＝68.4。
針對一組典型的模擬值，可取隨機序號為63、17、02、39，則相應的現金流量分別為45.6(1年)，46.2(2年)，20.4(3年)，17.8(4年)，則凈現值為：
油氣工業技術經濟評價方法及應用（第3版）
結果表明有較大的虧損。為了弄清這是否為非正常結果，需要進行全面模擬，上述一組輸入數據的IRR值為-0.07，不僅收益率低於貸款利率而且為負數。由於全部的收益小於初始投入，這一結果應該是可以預料的。
也許有人會提出：上述模型中的假設是不現實的，因為實際上任一年的現金流量是彼此獨立的。然而實際情況是，如果一個項目(在本例中就是引進新型石化產品)是成功的，其現金流量會持續大於現金流量中值，反之，一個失誤將會導致在項目壽命期內現金流量一直較低。用統計學的術語來說，就是隨機變數之間是相關的，並不是彼此獨立的。在實際模擬中，處理相關問題並不困難，問題在於如何使數學方法與評估員理解的概念相匹配。解決這一難題的一個辦法是對完全獨立和完全相關這兩個極端情況進行檢驗，並認為真實的情況應介於兩者之間，並希望對於任一種評價項目可行性的方法，這些極端值都會給出最合理的值，並有助於決策的做出。
我們已經考慮過完全獨立的模型。假設完全相關的模型，每一個現金流變數相對於其分布都處於同樣的位置。這可通過採用對每一組變數X1，X2，X3，X4都使用同一個隨機序號的簡單方法來完成。例如若我們使用隨機數63，則相應的現金流量分別為45.6，79.8，68.4和22.8，則有NPV＝24.4和IRR＝17.8%。
我們對獨立和相關兩種假設模型均進行了模擬，並將結果以NPV和IRR累計概率的形式繪製成圖(圖7-14，圖7-15)。
圖7-14 NPV累計概率圖
圖7-15/RR累計概率圖
對於相關模型，這兩個判斷標准都比預計的有較大的變化。這是因為在此模型中，極端隨機變數的作用被重復了四次，而在獨立模型中，極端值的作用有被其他三個隨機變數減緩的趨勢。更進一步觀察可發現，相關模型的曲線之間形狀上具有相似性，並與通常的現金流量累計概率曲線(圖7-13)相似。這一現象可簡單地解釋為：對任一隨機變數，四年均有唯一的現金流量，因而便會有唯一的NPV和IRR。現金流量、NPV和IRR的概率表達方式明顯相關，事實上則不必模擬。
用這些圖進行項目的可行性評價時，決策者或許首先會注意到NRV為負值的概率介於0.34到0.48之間，二者可能都高得不可接受。同樣，IRR小於貸款利率(10%)的概率也有一個范圍，且可得出相同的結論。這些圖會帶給我們更深層的思考，例如負NPV的風險或許被大量的正值所抵消。
在上述模擬過程中未涉及投資回收期這一判斷標准，盡管該方法不會引起分析上的困難。如前所述，相關模型的值可直接得出，結果見表7-7。
投資模型建立和模擬的結合為項目可行性的評價提供了強有力的工具，它在專業評估員提供的初始主觀概率的基礎上，為決策者提供了所含風險的詳細分析。從這個意義上講，它具有最有用的信息，風險雖不能完全避免，但被徹底地暴露了出來。
表7-7 累計概率
【實例Ⅱ】石油生產是由地下石油資源量、儲量、產量和投資等多種元素組成的一個復雜系統。在石油生產系統中，儲量是聯系勘探開發和開採的關鍵元素，通過勘探活動找到的儲量只有通過油氣開采才能實現它的價值，企業才能獲得經濟效益，從而使石油生產系統保持連續性和穩定性。
在石油生產系統中，資金流動可能呈現出多種運行模式，圖7-16把貼現凈現金流和累計貼現凈現金流表示在同一時間序列上，A、B、C、D和E點分別表示它們的特徵點。這是一種典型的資金流動曲線。
經濟可采儲量評價的實質就是確定資金流動曲線上的這些特徵點。C點是儲量開發取得經濟效益的臨界點，它對未動用儲量的開發動用具有重要意義。產量進入遞減期後，貼現凈現金流降為零而累計貼現凈現金流上升到最大，因此，E點是儲量開發可以達到的經濟效益的最高點。
從以上分析可以看出，經濟可采儲量評價是動態的，並具有階段性，它貫穿於石油生產的全過程。經濟可采儲量評價就是從未來一定時期內的資金流動分析出發，對石油生產系統中一切有資金流出、流入的分年動態進行預測，在一定技術經濟條件下，保證國家及勘探開發和生產部門獲得相應的利潤，從而確定儲量開發的經濟效益和經濟開發界限。
現金流通表中，當累計貼現凈現金流達到正值最大而貼現凈現金流等於零時稱為零效益。對正在開發的老油田來說，如果計算出的現金流通表在評價起始年就沒有經濟效益，說明該油田已處於零效益虧損狀態下開采。對新油田來說，圖7-16中C點是儲量開發動用並可能獲得經濟效益的臨界點，如果從評價起始年累計貼現凈現金流始終為負，盡管貼現凈現金流已上升為正值，說明目前該油田儲量開發仍沒有經濟效益。否則，從評價的起始年到零效益年份的累計產油量就是(剩餘)經濟可采儲量，凈現值NPV為(剩餘)經濟可采儲量的價值，其表達式如下：
圖7-16 石油生產的典型經濟特徵
油氣工業技術經濟評價方法及應用（第3版）
式中：NPV為(剩餘)經濟可采儲量的價值；CIi為第i年的現金流入；COi為第i年的現金流出；IR為目標內部收益率；T為經濟開采年限。
現金流通法綜合反映了石油生產系統中經濟可采儲量的各種影響因素的動態變化，並考慮到資金的時間價值，因而對所有油田都適用。但是，由於這種方法以石油生產預測為基礎，預測精度的好壞會影響到評價結果，因此，在實際應用中應根據儲量類型、開發方式和開采階段，合理選擇預測方法。另外，經濟極限法因需要參數較少，計算公式簡單方便，同時可以避免多種開發生產指標預測偏差造成的影響，但這種方法對參數的敏感性較高，不能計算出所需的大多數評價指標，因此，只能作為經濟可采儲量評價的輔助方法。