作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
：在过去的三年里，国内外市场发生了翻天覆地的变化，海量的信息及数据被释放出来，人们对于财富的渴求也越来越强烈。然而，如何从海量信息中找到有价值的资讯、如何对这些资讯进行有效整合成为自己的财富呢？资产配置则是一个复杂而困难的课题，如何从众多的资产中选出最好的组合，把握风险和收益之间的平衡点等等，都需要投资者不断的思考和改进。
投资策略是指通过研究市场上的证券，将它们按照一定的规则进行组合配置，最终实现特定目标的一种投资方式。它可以帮助投资者更加精准的控制资金投入，实现持续性增值，获得更好的回报。一般来说，投资策略分为股票型投资策略（如常见的股票选股策略、股票择时策略）、债券型投资策略（如长期债券投资策略、中短债借贷策略）、货币型投资策略（如货币市场交易策略）、资本市场型投资策略（如私募基金管理策略）。而国内外的投资策略大都是围绕现实经济形势、制定长远的战略性计划，以优化投资组合的风险和收益为目标，促使投资者构建一个适合自己利益的投资组合。但在实际操作中，由于各种宏观经济环境的变化，以及大量资金的注入到金融领域，导致了现有的投资策略还面临着严重的技术、法律和经营方面的问题。因此，如何为投资者设计出可靠且健康的投资策略，是中国目前迫切需要解决的重要课题之一。
本文将对国内外投资策略的发展进行一个系统的梳理。首先，介绍下中国当前的投资策略的局限和问题。然后，分析不同国家和地区在规划投资策略时的长处和弊端。最后，提出了一个适合中国实际情况的投资策略路线图，希望能够借鉴学习。同时，我们会结合国内外最新研究成果，阐述如何运用机器学习和深度学习技术，为投资策略提供更加细化、系统的支持。
2.基本概念术语说明
2.1.基本概念
2.1.1.量化投资
量化投资（Quantitative investment，QFI），即利用数字技术，通过计算机模拟或仿真的方式计算资产的价格、波动率、波动率指标、净值等，预测其走向，并通过买卖、套利、投机等方式进行交易，以此来管理资产，实现盈利和减少损失。量化投资具有以下特点：
专业性：依赖于计算机编程技术，用计算模型和算法来预测市场的走向，而不是靠人类的主观判断；
数据透明：所有数据的来源都是公开的，没有任何个人隐私信息，不会受到因个人信息泄露带来的法律责任；
可复制性：通过模型和算法，只要输入相同的数据，得到的输出就完全一样，不存在“随机噪声”；
时效性：在交易之前，就可以预测市场的走势，做出相应的交易决策；
普适性：量化投资模型与应用方法可以适用于不同的投资产品，包括股票、债券、商品期货、现金、其他金融资产等。
量化投资主要由以下四个过程组成：
模型建立：通过历史数据对资产的价格、波动率、波动率指标、收益率等进行建模；
参数优化：根据建模结果，调整模型的参数，使得其更贴近市场；
信号生成：利用模型的预测结果，对交易信号进行判断；
执行交易：依据交易信号，进行买卖或套利活动，以实现交易策略。
2.1.2.机器学习
机器学习（Machine Learning）是一类人工智能算法，旨在让计算机学习、推断、决策、预测或修正既有数据。机器学习通过训练、测试、分析、归纳和总结数据，找出隐藏在数据背后的模式和关系，从而对未知世界做出正确的预测、判断或处理。机器学习常用的算法有：分类算法、聚类算法、回归算法、关联算法等。机器学习能够快速、准确地分析数据，并发现数据中的模式和特征，从而实现自我学习。
机器学习的特点有：
高度自动化：不需要人的参与，算法可以自己完成很多重复性繁琐的工作；
模型快速迭代：可以快速更新模型，根据新数据进行调整，改善模型效果；
有监督学习：需要训练样本标签，通过标签确定样本的分类或聚类结果；
泛化能力强：模型可以处理不同类型的数据，适应新情况；
低内存占用：算法运行速度快，可以实时处理大数据。
2.1.3.深度学习
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子集。深度学习是机器学习中的一类算法，它利用多个非线性层堆叠的神经网络，并基于反向传播（Backpropagation）算法进行参数优化。深度学习能够自动、高效地发现和抽取数据的特征，解决复杂的问题，并取得卓越的性能。
深度学习的特点有：
高度自动化：神经网络的结构可以根据输入数据的不同特性，自动学习；
模型并行化：多块GPU可以并行处理神经网络的不同层；
无监督学习：不需要训练样本标签，直接根据输入数据进行学习；
深度网络：多层非线性组合的神经网络，可以学习输入数据的复杂表示；
高级特征提取：卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络等。
2.2.股票策略
2.2.1.选股策略
选股策略是在股票市场上对特定股票集合进行筛选，确定其代表性并获得最大化收益的一种策略。通常采用基于估值的方法，即通过对市场中同类股票的估值进行综合分析，确定目标股票的“价值”。目前国际上主要使用的选股策略包括：
价值投资策略(Value Investing Strategy)
价值投资策略是指以股票价格、股票评级、所属概念、公司业绩和财务状况作为基础，对股票进行排序，挑选其价值较高的股票，并进一步分析其市场属性、流通性和发展前景，基于该股票组合进行股权激励、高送转等投资策略。
行业投资策略(Industry Investment Strategy)
行业投资策略是指利用各个行业的特点及市场经济格局，结合相应的企业经济规律，对各个行业的股票进行筛选和选择，提取其中优秀的企业，为其分派高质量的投资资源，为企业的发展提供契机。
散户投资策略(Hedge Fund Investment Strategy)
散户投资策略是指投资者在股市中进行分析研究，提取出较高价值资产，转移资金至可靠的基金或券商平台，以获取固定回报。其中，市场行情变化是影响散户资金追踪水平的关键因素。散户投资策略的具体流程可以分为四步：
数据采集：对市场的动态进行深入研究，收集关于股票、经济和宏观经济状况的信息；
研究分析：对市场中股票的分布、特征、相互关系等进行详细的研究，从而找到有潜力的个股；
评价标准：依据公司业绩、市值、流通股数量、所属行业、公司业务等进行筛选，制定相应的评价标准；
资金配比：据市场需求和投资者偏好，选择出一批有竞争力的个股，配合并通过资金池向基金或券商平台购买。
市场参与者投资策略(Market Participants Investment Strategy)
市场参与者投资策略是指利用资本市场参与者对股票市场的态度和行为的影响，通过市场中股东的持股投资行为和回报，对股票市场进行预测，制定出股票交易策略，在一定程度上分担股市风险，获得有利可图的投资收益。在交易过程中，参与者可能会考虑到市场的整体走势、经销商的行业偏好、消费者的购买习惯、投资者的风险承受能力、投资者群体的认知水平等诸多因素，以取得自己的长期利益。
逆市平均化策略(Inverse Market Conservatism Strategy)
逆市平均化策略是指采用对市场价格分布规律及波动变化进行逆向工程的手段，通过对某种价格或涨跌幅度进行调整，降低股票的预测误差，缩小波动幅度，从而获得投资者的收益。在交易过程中，采用逆市平均化策略的个股往往以超额回报、高额佣金或低债券佣金的形式进行赎回，并逢低吸纳流通性较好的投资者，增强他们的资金动能。
2.2.2.择时策略
择时策略是通过研究市场上的证券，根据一定的规则进行选择和组合配置，最终实现特定目标的一种投资方式。它的目的是寻找证券在特定时间内的最佳价位，使其能够产生最佳的预期收益。它可以有效减少交易成本，提高交易效率，获得更好的交易结果。
择时策略的原则是根据市场的实时信息进行交易，并根据这条龙的预测模型，制定交易策略，以保护客户资金不受市场波动的影响，最大限度地提高盈利能力。
常用的择时策略包括：
盘整择时策略(Intraday Hedging Strategy):盘整择时策略是指在同一交易日内多空双边分别交易，保证持仓方向与价格走势一致。在盘整时间，投资者以一档价格以上对冲另一档价格以下的空头仓位，或者以一档价格以下对冲另一档价格以上的多头仓位。如果一方的仓位被压制，另一方则可以立即止损获利。这种策略可以提供一定程度上的保障，防止风险化。
盘口择时策略(At-the-Mkt Hedging Strategy):盘口择时策略是指在两个不同的时刻（例如夜间和白天）分别交易两只证券。当价格出现震荡时，投资者先在另一日盘口交易，等待短线行情出现时再进行空头或多头交易。这种策略可以保障投资者的主动性和耐心。
跨市场择时策略(Cross-Mkt Hedging Strategy):跨市场择时策略是指在同一交易日内交易不同品种的证券。比如，投资者可以在欧美市场开空头一只股票，在亚洲市场开多头一只股票。这样一来，投资者可以更好地对冲市场的波动，从而获取更好的交易结果。
2.2.3.市场假说策略
市场假说策略是指以市场状态的变化为基础，对股票市场进行预测和研判，制定出适合投资者的交易策略。这种策略将考虑不同市场状态对股市的影响、投资者对市场的判断力、情绪、信心等因素，从而为投资者制定最适合自身条件的交易策略。
目前，国际上已广泛使用以市场假说为基础的交易策略，包括：
金融危机假说(Financial Crisis Hypothesis):美国1929年爆发金融危机后，股市暴涨，许多投资者纷纷入市，有些投资者认为，全球经济进入新世纪之后股市可能不会再创新高，甚至可能崩溃，因此，金融危机假说认为市场正在遭遇不可抗力的剧烈变革，会引起经济衰退。因此，该假说下的交易策略是保守、节制、谨慎。
小盘股滑坡假说(Small Cap Fallacy Hypothesis):小盘股滑坡假说认为，由于市场供需关系的不均衡，小盘股的估值普遍低估；由于小盘股市场的特殊性，它存在着严重的寒蝉效应，使得股价的下跌非常猛烈，因此，该假说下的交易策略是恐慌、谨慎、保守。
非连续性假说(Non-Contiuous Hypothesis):非连续性假说认为市场上存在着非均衡的流动性，也就是说，投资者的持仓会随着时间的推移发生变化。虽然在过去的一段时间里，非连续性假说曾经给市场造成一些负面影响，但是随着时间的推移，非连续性假说已经逐渐退出市场。因此，该假说下的交易策略仍然保守、谨慎。