高 祥 寶

(北京工商大學(xué) 文科實(shí)踐中心，北京 100048)

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量化投資創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)教學(xué)探索

高 祥 寶

(北京工商大學(xué) 文科實(shí)踐中心，北京 100048)

研究目的是找到專業(yè)碩士課程“量化投資”創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)教學(xué)解決方案。闡明了研究生專業(yè)碩士課程“量化投資”實(shí)驗(yàn)教學(xué)的重要意義，探討了針對(duì)“量化投資”側(cè)重不同量化投資研究方法的實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái)軟件的選擇，提出了以萬得資訊、SPSS及文華贏智程序化交易軟件作為側(cè)重統(tǒng)計(jì)分析方法、培養(yǎng)統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士的量化投資實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺(tái)軟件的方案，探討了“量化投資”創(chuàng)新性、設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目設(shè)置，包括量化選股、量化擇時(shí)、配對(duì)交易、程序化交易方面7例創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目設(shè)置，實(shí)驗(yàn)教學(xué)過程設(shè)計(jì)以及實(shí)驗(yàn)教學(xué)的評(píng)價(jià)方法，并以北京工商大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士研究生“量化投資”課程為實(shí)際案例加以闡述。

量化投資； 創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)； 教學(xué)設(shè)計(jì)

0 引 言

量化投資是利用模型和計(jì)算機(jī)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)投資理念和投資策略的方法[1]。量化投資已經(jīng)廣泛應(yīng)用于股票、期貨、期權(quán)等的投資，且成效顯著。量化投資的應(yīng)用主要體現(xiàn)在量化選股、量化擇時(shí)、股指期貨套利、期貨套利、期權(quán)套利、統(tǒng)計(jì)套利、程序化交易等方面。量化投資的研究方法主要采用統(tǒng)計(jì)分析方法、人工智能、數(shù)學(xué)方法(如分形理論、隨機(jī)過程)及計(jì)算機(jī)技術(shù)等，其中統(tǒng)計(jì)分析方法是使用最廣泛且有效的方法，計(jì)算機(jī)技術(shù)主要用于實(shí)現(xiàn)量化投資模型?！傲炕顿Y”作為應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士和金融專業(yè)碩士的選修課程，其實(shí)驗(yàn)教學(xué)有著非常重要的意義。

1 開展量化投資實(shí)驗(yàn)教學(xué)的意義

專業(yè)碩士教育是針對(duì)一定的職業(yè)背景培養(yǎng)高層次、應(yīng)用型人才。與學(xué)術(shù)碩士不同，專業(yè)碩士更強(qiáng)調(diào)實(shí)踐能力的培養(yǎng)[2-3]。以應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士為例，其培養(yǎng)目標(biāo)是具備良好的政治思想素質(zhì)和職業(yè)道德素養(yǎng)，具有良好的統(tǒng)計(jì)學(xué)背景，系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)采集、處理、分析和開發(fā)的知識(shí)與技能，具備熟練應(yīng)用計(jì)算機(jī)處理和分析數(shù)據(jù)的能力，能夠在國家機(jī)關(guān)、黨群團(tuán)體、企事業(yè)單位、社會(huì)組織及科研教學(xué)部門從事統(tǒng)計(jì)調(diào)查咨詢、數(shù)據(jù)分析、決策支持和信息管理的高層次、應(yīng)用型的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專門人才。應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士課程設(shè)置反映了應(yīng)用統(tǒng)計(jì)實(shí)踐領(lǐng)域?qū)ｉT人才的知識(shí)與素質(zhì)要求，突出統(tǒng)計(jì)實(shí)際操作能力的訓(xùn)練，注重分析能力和創(chuàng)造性解決實(shí)際問題能力的培養(yǎng)。

“量化投資”這門應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士課程正是體現(xiàn)了實(shí)踐能力培養(yǎng)宗旨，其實(shí)驗(yàn)教學(xué)以統(tǒng)計(jì)分析方法和計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)投資策略為主要內(nèi)容，實(shí)驗(yàn)教學(xué)直接面向證券期貨投資實(shí)戰(zhàn)，涉及市場(chǎng)行情和經(jīng)濟(jì)資訊軟件、數(shù)據(jù)分析軟件、程序化交易軟件的運(yùn)用，這樣非常有利于學(xué)生掌握數(shù)據(jù)收集、處理、分析和開發(fā)的技能。借助實(shí)驗(yàn)對(duì)已有投資策略進(jìn)行實(shí)證、改進(jìn)，直至創(chuàng)新投資策略和方法，培養(yǎng)學(xué)生分析能力和創(chuàng)造性解決實(shí)際問題的能力?？梢?，量化投資實(shí)驗(yàn)教學(xué)對(duì)學(xué)生實(shí)踐能力和創(chuàng)新精神培養(yǎng)都有重要意義[4]。

2 量化投資實(shí)驗(yàn)教學(xué)主要內(nèi)容與軟件選擇

量化投資的內(nèi)容繁多，在教學(xué)內(nèi)容選擇上要有側(cè)重點(diǎn)[5]。當(dāng)然，還要根據(jù)專業(yè)特點(diǎn)以及課時(shí)數(shù)量具體安排。這里以應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士培養(yǎng)為例，“量化投資”總學(xué)時(shí)為40學(xué)時(shí)，教學(xué)內(nèi)容主要包括量化選股、量化擇時(shí)、統(tǒng)計(jì)套利、程序化交易四個(gè)大的專題，當(dāng)然還包括金融投資理論和研究工具軟件的鋪墊[6-8]。研究方法側(cè)重于統(tǒng)計(jì)分析方法。

根據(jù)以上教學(xué)內(nèi)容，涉及三類研究工具軟件：①行情與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)服務(wù)；②數(shù)據(jù)分析；③程序化交易。軟件的選擇要根據(jù)每個(gè)高校的專業(yè)自身情況來定。

國內(nèi)使用比較廣泛的行情與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)服務(wù)軟件是Wind資訊。在國內(nèi)市場(chǎng)，Wind資訊的客戶包括超過90%的中國證券公司、基金管理公司、保險(xiǎn)公司、銀行和投資公司等金融企業(yè)；在國際市場(chǎng)，已經(jīng)被中國證監(jiān)會(huì)批準(zhǔn)的合格境外機(jī)構(gòu)投資者 (QFII)中75%的機(jī)構(gòu)是Wind資訊的客戶。Wind資訊最大的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)全面、及時(shí)并可以根據(jù)研究需要導(dǎo)出Excel數(shù)據(jù)文件。數(shù)據(jù)涵蓋了全球宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、大宗商品數(shù)據(jù)、國內(nèi)行業(yè)數(shù)據(jù)、上市公司數(shù)據(jù)以及全球證券、外匯和衍生品行情數(shù)據(jù)。當(dāng)然，還可以考慮國內(nèi)國際其他數(shù)據(jù)服務(wù)軟件，如國泰安、路透等。筆者以Wind資訊為首選。

數(shù)據(jù)分析軟件可以選擇SPSS、Matlab、SAS、R等。由于SPSS統(tǒng)計(jì)分析功能強(qiáng)大且易于掌握，所以筆者選用SPSS[9]。如果注重訓(xùn)練學(xué)生編程或其他非統(tǒng)計(jì)分析研究方法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，可以考慮選擇Matlab、SAS、R等。

程序化交易軟件有很多，目前國內(nèi)程序化交易軟件已有十幾種，如文華贏智程序化交易軟件(WH8)、交易開拓者程序化交易軟件(TB)、MultiCharts(MC8)、金字塔交易系統(tǒng)等等[10]。WH8使用者眾多，在市場(chǎng)上應(yīng)用普遍且運(yùn)行穩(wěn)定。它提供國內(nèi)股票和期貨全部品種以及國外期貨品種多周期的時(shí)間序列歷史行情數(shù)據(jù)和近期的TICK數(shù)據(jù)，提供檢測(cè)報(bào)告以檢測(cè)模型，并能夠進(jìn)行仿真交易等。WH8采用第四代語言，編程易于學(xué)習(xí)和掌握。特別是文華贏智程序化交易軟件模擬交易版可以免費(fèi)獲得，除了不能用于實(shí)際交易外，其他功能毫不遜色，非常適用于研究開發(fā)。因此，選用WH8(模擬交易版)作為程序化交易實(shí)驗(yàn)教學(xué)軟件[11]。

3 量化投資創(chuàng)新性、設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目設(shè)置與實(shí)施

量化投資實(shí)驗(yàn)教學(xué)首先可以進(jìn)行已有量化投資方法和策略的實(shí)證檢驗(yàn),而創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)可以是對(duì)已有量化投資方法和策略的改進(jìn),也可以是提出新的量化投資方法并進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。程序化交易模型設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)含有創(chuàng)新性和設(shè)計(jì)性雙重屬性。下面從量化選股、量化擇時(shí)、統(tǒng)計(jì)套利、程序化交易幾個(gè)方面來討論創(chuàng)新性、設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目的設(shè)置。

3.1 量化選股創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)

量化選股是通過量化分析的方法選擇適合投資的股票。量化選股的具體策略很多，包括多因子、風(fēng)格輪動(dòng)、行業(yè)輪動(dòng)、資金流、動(dòng)量反轉(zhuǎn)、一致預(yù)期、趨勢(shì)追蹤及籌碼選股等模型。由于教學(xué)時(shí)間限制，只能選擇其中兩種策略進(jìn)行實(shí)驗(yàn)教學(xué)。以下詳細(xì)討論多因子選股模型創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)。

多因子選股模型的實(shí)施分為5個(gè)步驟：

(1) 候選因子的選取。候選因子一般包括估值因子(如每股收益、凈資產(chǎn)收益率等)、成長因子(如主營收入增長率、再投資率等)、資本結(jié)構(gòu)因子(如流通市值、資產(chǎn)負(fù)債率等)、技術(shù)面因子(如換手率、震蕩指標(biāo)等)。

(2) 對(duì)選股因子有效性進(jìn)行檢驗(yàn)。采用排序的方法檢驗(yàn)候選因子的選股有效性，從而篩選出有效的選股因子。

(3) 將有效但冗余的因子剔除。

(4) 建立選擇股票的綜合評(píng)分模型并選股。

(5) 選股綜合評(píng)分模型的評(píng)價(jià)和改進(jìn)。

學(xué)生對(duì)多因子模型的改進(jìn)和創(chuàng)新主要體現(xiàn)在(1)、(3)和(5)。

具體實(shí)驗(yàn)步驟分為6個(gè)步驟：①收集各類因子指標(biāo)數(shù)據(jù)和評(píng)價(jià)因子有效性所需要的大量股票的行情數(shù)據(jù)，這可以通過Wind資訊軟件完成。②利用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS將Wind資訊導(dǎo)出的Excel格式的數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)化為SPSS數(shù)據(jù)文件，檢驗(yàn)候選因子的有效性。③將有效但冗余的因子剔除。④建立選股綜合評(píng)分模型并進(jìn)行選股。⑤選股綜合評(píng)分模型的評(píng)價(jià)和改進(jìn)。⑥完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告。其中，第④和⑤需要反復(fù)，綜合評(píng)分模型權(quán)重參數(shù)可以調(diào)試，綜合評(píng)分模型的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)就是能否選出適合投資的股票，這可以用建模樣本期之后的股票行情數(shù)據(jù)檢驗(yàn)所選股票的表現(xiàn)。第②～⑤涉及的數(shù)據(jù)分析都用SPSS軟件完成。

另外一個(gè)量化選股實(shí)驗(yàn)是統(tǒng)計(jì)定價(jià)模型選股，具體實(shí)施方法可以參閱高祥寶和閆慧敏的論文《 統(tǒng)計(jì)定價(jià)模型與股票投資決策》[12-13]，這里不贅述。

3.2 量化擇時(shí)創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)

量化擇時(shí)是通過量化分析的方法進(jìn)行市場(chǎng)走勢(shì)的判斷并進(jìn)一步指出買入點(diǎn)和賣出點(diǎn)。量化擇時(shí)的方法有趨勢(shì)追蹤擇時(shí)、市場(chǎng)情緒擇時(shí)、有效資金模型、牛熊線、Hurst指數(shù)、SVM分類、SWARCH模型及異常指標(biāo)模型等。在實(shí)驗(yàn)教學(xué)中，可以把趨勢(shì)追蹤擇時(shí)作為教學(xué)重點(diǎn)。

趨勢(shì)追蹤擇時(shí)的思想源于技術(shù)分析，趨勢(shì)具有延續(xù)性，可以找到趨勢(shì)的方向，而后跟隨趨勢(shì)操作。趨勢(shì)追蹤擇時(shí)的常用技術(shù)指標(biāo)有MA、MACD、DMA等。

趨勢(shì)追蹤擇時(shí)實(shí)驗(yàn)可利用上述傳統(tǒng)的技術(shù)指標(biāo)來進(jìn)行實(shí)證研究，也可先進(jìn)行新的技術(shù)指標(biāo)設(shè)計(jì)并實(shí)證檢驗(yàn)，創(chuàng)新趨勢(shì)追蹤擇時(shí)方法。現(xiàn)詳細(xì)討論后者。

趨勢(shì)追蹤擇時(shí)實(shí)驗(yàn)的創(chuàng)新性重點(diǎn)體現(xiàn)在新的技術(shù)指標(biāo)的設(shè)計(jì)。在融資融券交易開展之前，我國證券市場(chǎng)交易基礎(chǔ)數(shù)據(jù)有開盤價(jià)、收盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、成交量、成交金額等，傳統(tǒng)的技術(shù)指標(biāo)都是以這四價(jià)二量為基礎(chǔ)來構(gòu)造的。隨著我國證券市場(chǎng)融資融券交易的發(fā)展，積累了大量的融資融券交易基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。我國證券市場(chǎng)每個(gè)交易日融資交易基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括當(dāng)日融資余額、當(dāng)日融資買入額、當(dāng)日融資償還額，融券交易基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括當(dāng)日融券余量、當(dāng)日融券賣出額、當(dāng)日融券償還交易額等?？梢詫⑦@些融資融券基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)一步加工成新的技術(shù)指標(biāo)，以新的技術(shù)指標(biāo)為基礎(chǔ)進(jìn)行趨勢(shì)追蹤擇時(shí)方法創(chuàng)新。

趨勢(shì)追蹤擇時(shí)實(shí)驗(yàn)步驟分為：①基于融資融券數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)指標(biāo)設(shè)計(jì)并進(jìn)行實(shí)用性檢驗(yàn)，可以選擇滬深300指數(shù)為實(shí)證研究對(duì)象，采用Wind資訊軟件獲得融資融券數(shù)據(jù)、滬深300指數(shù)行情數(shù)據(jù)的Excel文件，然后建立SPSS數(shù)據(jù)文件進(jìn)行實(shí)用性檢驗(yàn)。②擇時(shí)有效性檢驗(yàn)。例如以黃金交叉買入、死亡交叉賣出，測(cè)試交易執(zhí)行效果。③調(diào)整指標(biāo)參數(shù)，以達(dá)到更好的擇時(shí)交易效果。④完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告。其中，第②、第③可能需要多次反復(fù)才能完成。

3.3 統(tǒng)計(jì)套利創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)

按照摩根斯坦利的定義，統(tǒng)計(jì)套利是基于模型的投資過程，在不依賴于經(jīng)濟(jì)含義的情況下，運(yùn)用數(shù)量手段構(gòu)建資產(chǎn)組合，根據(jù)證券價(jià)格與數(shù)量模型所預(yù)測(cè)的理論價(jià)值進(jìn)行對(duì)比，構(gòu)建證券投資組合的多頭和空頭，從而對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行規(guī)避，獲取一個(gè)穩(wěn)定的α(超額收益率)。配對(duì)交易是統(tǒng)計(jì)套利最初也是最重要的策略。配對(duì)交易策略具體實(shí)施有距離交易法和協(xié)整套利法等[14]。以距離交易法為基礎(chǔ)配對(duì)交易是指從市場(chǎng)上找出歷史股價(jià)走勢(shì)相近的股票作為配對(duì)股票，當(dāng)股票的價(jià)差偏離價(jià)差的歷史均值時(shí)，則賣出股價(jià)較高的股票(做空)，同時(shí)買入股價(jià)較低的股票(做多)，當(dāng)兩者的價(jià)差回歸歷史均值水平時(shí)，分別平倉兩只股票完成交易，由此賺取兩只股票價(jià)格收斂的報(bào)酬。以下詳細(xì)討論以距離交易法為基礎(chǔ)的配對(duì)交易創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)。

配對(duì)交易實(shí)驗(yàn)分為下列步驟：

(1) 構(gòu)建配對(duì)股票組合。通常配對(duì)股票組合在同一個(gè)行業(yè)來選擇，并利用相關(guān)分析或最小距離平方法來篩選。為此，需要用wind資訊軟件導(dǎo)出同一個(gè)行業(yè)的所有股票的行情數(shù)據(jù)的Excel文件，然后轉(zhuǎn)化為SPSS數(shù)據(jù)文件并完成股票對(duì)的篩選。

(2) 計(jì)算配對(duì)組合股票之間的價(jià)差。計(jì)算價(jià)差和繪制價(jià)差的莖葉圖等可以用SPSS軟件完成。

(3) 制定決策標(biāo)準(zhǔn)。設(shè)定一個(gè)開倉閾值，當(dāng)股票對(duì)之間的價(jià)差達(dá)到這個(gè)閾值是就開始交易，即買入股票對(duì)中價(jià)格低的股票，同時(shí)融券賣出股票對(duì)中價(jià)格高的股票。按照資金中性原則來確定交易頭寸，即做空股票的金額與做多股票的金額相同。開倉閾值的確定是通過歷史數(shù)據(jù)回測(cè)得到或觀察分布圖如莖葉圖得到。另外還要設(shè)定一個(gè)平倉閾值，即價(jià)差達(dá)到歷史平均價(jià)差或0時(shí)將所持股票對(duì)都平倉為現(xiàn)金。

(4) 完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告。

配對(duì)交易實(shí)驗(yàn)的創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在(1)和(3)。對(duì)于(1)，可以考慮利用其他方法篩選股票對(duì)，例如采用多因子選股方法。一旦(1)變化，(3)也需要相應(yīng)地改變。

3.4 程序化交易創(chuàng)新性、設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)

程序化交易，也稱算法交易，指在計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)支持下，通過預(yù)先編制的交易程序代碼完成組合交易指令的交易方法[15-16]。程序化交易實(shí)驗(yàn)教學(xué)依據(jù)從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的原則進(jìn)行。先學(xué)會(huì)程序化交易簡(jiǎn)單模型的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)及檢測(cè)(對(duì)應(yīng)于WH8的過濾性模型)，然后再完成較復(fù)雜的程序化交易模型的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)及檢測(cè)(對(duì)應(yīng)于WH8的非過濾性模型)。最后，還可以設(shè)計(jì)多個(gè)模型，構(gòu)成模型組合(對(duì)應(yīng)于WH8的模型組合)。因此，程序化交易創(chuàng)新性、設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)可以設(shè)置三個(gè)實(shí)驗(yàn)：過濾性模型實(shí)驗(yàn)、非過濾性模型實(shí)驗(yàn)、組合模型實(shí)驗(yàn)。

過濾性模型實(shí)驗(yàn)分為三個(gè)步驟：①設(shè)計(jì)交易系統(tǒng)模型，如趨勢(shì)追蹤，完成程序代碼；②進(jìn)行檢測(cè)，進(jìn)行回測(cè)分析、模型參數(shù)優(yōu)化、敏感度分析；③完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告。其中，第①和第②可能要反復(fù)多次。

非過濾性模型實(shí)驗(yàn)和過濾性模型一樣也分為三個(gè)步驟。兩者差異主要在于后者可以實(shí)現(xiàn)連續(xù)開倉或平倉，加倉和減倉，而前者不行。交易賬戶的資金管理問題也在非過濾模型實(shí)驗(yàn)中解決。因此，第一步在設(shè)計(jì)模型時(shí)更為復(fù)雜。

組合模型實(shí)驗(yàn)是將多個(gè)交易品種和多個(gè)交易模型組合在一起運(yùn)行，更貼近于資產(chǎn)投資組合管理實(shí)戰(zhàn)，實(shí)驗(yàn)步驟也可以類似前面非過濾模型試驗(yàn)分為三步，只是每一步更為復(fù)雜。

這里還要說明一點(diǎn)，量化選股、量化擇時(shí)、統(tǒng)計(jì)套利中只有部分策略可以用程序化交易平臺(tái)軟件實(shí)現(xiàn)，這也是量化投資課程需要統(tǒng)計(jì)分析軟件的原因之一。

4 量化投資實(shí)驗(yàn)教學(xué)效果評(píng)價(jià)

實(shí)驗(yàn)教學(xué)效果評(píng)價(jià)是實(shí)驗(yàn)教學(xué)的重要一環(huán)，一般通過學(xué)生的實(shí)驗(yàn)報(bào)告來進(jìn)行評(píng)價(jià)，特別是考察創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)報(bào)告。對(duì)于專業(yè)碩士研究生來說，實(shí)驗(yàn)報(bào)告的要求更高，創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)報(bào)告按照論文的格式寫作。為此，程序化交易創(chuàng)新性、設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)報(bào)告就要包括摘要、關(guān)鍵字、設(shè)計(jì)思路、程序源代碼(包含注釋信息)、回測(cè)分析、模型參數(shù)優(yōu)化、敏感度分析、資金管理、參考文獻(xiàn)等方面內(nèi)容。量化選股、量化擇時(shí)、統(tǒng)計(jì)套利創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)報(bào)告要包括摘要、關(guān)鍵字、研究思路、實(shí)證分析、結(jié)論、參考文獻(xiàn)等內(nèi)容。從實(shí)驗(yàn)報(bào)告(論文)中，教師可看到學(xué)生是否達(dá)到掌握知識(shí)和創(chuàng)新的要求。

5 結(jié) 語

量化投資是一個(gè)活躍的應(yīng)用研究領(lǐng)域，這為量化投資創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)提供了豐富的內(nèi)容。本文所探討的創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)僅僅反映了量化投資的冰山一角，采用研究方法是統(tǒng)計(jì)分析的方法，針對(duì)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士。對(duì)于其他專業(yè)碩士培養(yǎng)，如金融工程，可以增加基于其他研究方法的創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)以及相應(yīng)的研究工具軟件應(yīng)用。此外，本文所探討的創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)也可適當(dāng)?shù)剡x用于有關(guān)專業(yè)本科生高年級(jí)課程或作為畢業(yè)論文選題。

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The Innovative Experimental Teaching Research on Quantitative Investment

GAOXiang-bao

(Lab of Economics and Management， Beijing Technology and Business University， Beijing 100048, China)

The aim of this paper is to find a solution for innovative experimental teaching of the professional master course quantitative investment. This paper elucidates the importance of experimental teaching of quantitative investment, makes a good choice of experiment teaching platforms for different research methods, proposes a experimental teaching platform including SPSS and WIND as well as Wenhua WH8 algorithmic trading software. Then it explores the innovative experimental contents of quantitative investment, the teaching process design as well as methods of teaching evaluation, also introduces 7 innovative experimental projects including quantitative methods quantitative methods of selecting stocks, quantitative methods of selecting the trading opportunity, Pairs trading methods as well as algorithmic trading methods. Also it introduces a case study on the graduate course quantitative investment for the professional master of statistics in Beijing Technology and Business University.

quantitative investment; innovative experiments; instructional design

2015-09-14

高祥寶(1964-)，男，遼寧普蘭店人，學(xué)士，副教授，研究方向?yàn)榱炕顿Y、實(shí)驗(yàn)室建設(shè)。

Tel.:13641391900;E-mail:gaoxb88@sina.com

G 642.0;F 120

A

1006-7167(2016)08-0281-04