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请问金融是做什么的呢

什么叫金融？

什么是多因子选股？

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Q1：请问金融是做什么的呢

金融学的历史在经济学中令人咤舌的短。经济学家们早就意识到信用市场的基本经济功能，但他们并未热衷到在此基础之上做进一步的分析研究。正因为如此，关于金融市场的早期观点大多非常直观，而且绝大多数都是由实业家们提出来的。而对金融市场进行开创性理论研究的 Louis Bachelier (1900) 似乎根本就被理论家和实业家们所忽视和遗忘了。
投资组合理论
以上事实并不意味着早期经济学家们忽视了金融市场。Irving Fisher (1906, 1907, 1930) 早就描述了信用市场在经济活动中的基本功能，尤其是其作为在时间上分配资源的作用－－他已经认识到风险在这一过程中的重要性。之后 John Maynard Keynes (1930, 1936), John Hicks (1934, 1935, 1939), Nicholas Kaldor (1939) 及 Jacob Marschak (1938) 在他们发展货币理论的过程中，也已经开始孕育不确定性 (uncertainty) 具有重要意义的投资组合理论了。
但是对于那一时期的很多经济学家来说，金融市场仍然被认为只不过是纯粹的“赌场”而非真正的“市场”。他们认为资产价值大多是由资本收益的期望和反期望决定的，因此它们是“自己被自己套牢”了。John Maynard Keynes 的“选美”类比是其中代表性的观点。
因为如此，很多人对投机行为的研究费了不少笔墨(投机行为即为今后零售所需而进行的商品或资产买入或短期卖出的行为)。比如说，John Maynard Keynes (1923, 1930) 和 John Hicks (1939) 在其对期货市场的开创性文章中论述道，商品交割的期货合同的价格通常要低于该商品未来现货交割价的期望值 (Keynes称之为“正常交割延迟”) Keynes 和 Hicks 认为这在很大程度上是因为套期保值者将他们的价格风险转让给了投机者以换取风险溢价(Cat 注：亦称风险贴水)。Nicholas Kaldor (1939)则分析了投机活动是不是能稳定价格的问题，这在很大程度上扩展了Keynes 的流动性偏好理论。
(后来 Holbrook Working (1953, 1962) 则认为套期保值者和投机者的动机没有任何区别。这一论点引发了早期的实证研究浪潮－－ Hendrik Houthakker (1957, 1961, 1968, 1969) 发现有利于正常交割延迟的证据而 Lester Telser (1958, 1981)则发现了不利证据。)
John Burr Williams (1938) 是挑战经济学家对金融市场是“赌场”观点及资产定价问题的先锋之一。他认为金融资产的价格反映了该资产的“内在价值”，其可以用该资产未来预期股利现金流的折现价来表示。这一“基本派”观点与 Irving Fisher (1907, 1930) 的理论，以及诸如Benjamin Graham等实业家的“价值投资”方法不谋而合。
Harry Markowitz (1952, 1959)意识到当“基本派”观点依赖于对未来的预期时，风险因素必须要起作用，从而由Jonh von Neumann 和 Oskar Morgenstern (1944) 创立的预期效用理论可以得到非常有效的利用。Markowitzd 在风险-收益协调均衡的前提下系统阐述了最佳投资组合选择理论--该理论从此成为“现代投资组合理论”（简称“MPT”）的前身。
如之前所述，关于最优投资组合分配的早期观点早就已经在Keynes, Hicks, 及Kaldor等人的货币理论中被提及和考虑到，因而James Tobin (1958) 将货币因素加入Markowitz的理论中得到著名的“两基金分离定理”也是非常符合逻辑的一步。Tobin 有效的论证了经济个体将通过投资在一种无风险资产（货币）和唯一的风险资产组合（这一组合对所有人都相同）来分散其储蓄风险。Tobin 声称，对风险的不同态度，仅导致货币和该唯一风险资产的组合不同而已。
Markowitz-Tobin理论并不是非常实用。特别是估计风险分散化利益时要求实业家们计算每一对资产收益间的协方差。William Sharpe (1961, 1964) 和 John Lintner (1965) 在他们的资产定价模型(CAPM)中解决了这一操作性困难。他们论证了只要计算每一种资产和一个市场指数之间的协方差便可以得到和Markowitz-Tobin同样的结果。由于计算量大大减少到这一模型中少量的几项(betas,贝塔系数)，最优投资组合选择具备了计算上的可行性。很快的，实业家们就开始运用CAPM了。
CAPM后来受到了Richard Roll (1977, 1978)一系列实证上的批判。可以对其取而代之的改良理论之一为Robert Merton (1973) 的跨期资产定价模型。Merton的方法和理性预期假设引导了后来Cox, Ingersoll 和 Ross (1985) 的资产价格偏微分方程，他的模型可能离Robert E. Lucas (1978) 的资产定价理论仅一步之遥。
另一个更有意思的可以取代CAPM的理论是Stephen A. Ross (1976) 的“套利定价理论”(APT)。他的方法偏离了CAPM中风险与资产的逻辑，却全面发展了关于“套利定价”的观点。如Ross所声称的，套利的理论推导在他的这一理论中并不具有唯一性，但实质上却是所有金融理论中的基础逻辑和方法论。如下的著名金融定理解释了Ross的观点。
Fisher Black 和Myron Scholes (1973) 著名的期权定价理论及Robert Merton (1973) 的理论在很大程度上依赖于对套利的逻辑推导。直觉上来说，如果期权收益可以由一个由其他资产组成的投资组合复制的话，那么这个期权的价值一定等于该投资组合的价值，否则的话就会存在套利的机会。套利的逻辑还被M. Harrison 和David M. Kreps (1979), 及Darrell J. Duffie 和Chi-Fu Huang (1985) 用来计算多期(即“长期存在的”)证券。所有这些还反映在由Roy Radner (1967, 1968, 1972), Oliver D. Hart (1975) 及其他经济学家等创立的关于(完全和不完全)资产市场一般均衡的新瓦尔拉斯理论中。
著名的关于公司金融结构与公司价值无关性的Modigliani-Miller定理(简称“MM”定理)也应用了套利的基本逻辑。这一由Franco Modigliani 和 Merton H. Miller (1958, 1963) 创立的著名定理可以看成是最初由Irving Fisher (1930) 创立的“分离定理”的一个推广。事实上，Fisher认为在完全和有效的资本市场上，私人企业主的生产决策和企业主自己多期的消费决定应当是相互独立的。他的意思是说，企业的利润最大化生产计划将不会受到企业主的借贷决定的影响，即生产决策和融资决策是相互独立的。
Modigliani-Miller 在套利假设下扩展了Fisher 的这一定理。将企业看作是资产，对具有不同融资政策的企业来说，如果它们基本的生产决策是相同的话，那么这些企业的市场价值就应当是相同的。否则的话就会存在套利机会。因此，不管公司的融资结构如何，套利机会的存在保证了公司的价值一定相同。
有效市场假说
金融学中重要性排在其次的系列工作是资产价格的实证分析。一个比较麻烦的发现是价格似乎是服从随机游走的。更具体点来说，最初根据Louis Bachelier (1900,研究商品价格)，其后由Holbrook Working (1934, 研究不同种的价格时间序列)，Alfred Cowles (1933, 1937,研究美国股票价格)，以及Maurice G. Kendall (1953,研究英国股票和商品价格)等人的工作表明，后继价格变化和资产市场之间似乎没有任何关联。
Working-Cowles-Kendall的实证发现带来了经济家的恐慌和质疑。因为如果资产价格是由“供给和需求力量”决定的话，那么价格的变化应当只向市场出清方向移动而不是随机游走的。但并不是所有的人都讨厌这一结果。许多人将其看作是论证“基本派”观点不正确的证据，即金融市场确实是无规则的“赌场”，因而不在经济学家应当考虑的合理对象范畴内。但还有其他人则声称这一结果表明企图用传统的“统计”方法来表达任何现象的做法是失败的。之后Clive Granger 和Oskar Morgenstern (1963)，及 Eugene F. Fama (1965, 1970) 等运用了更强大的时间序列方法但也得出了相同的随机的结果。
历史性的突破应当归功于Paul A. Samuelson (1965) 和Benoit Mandelbrot (1966)。Samuelson 不仅没有认为金融市场没有按照经济规律运作，相反地，他将Working-Cowles-Kendall的结果解释成为金融市场非常有效地在按照经济规律运作！他的基本观点非常简单：如果价格波动不是随机的(因而是可以预测的)话，那么任何一个寻求利润的套利者就可以通过适当的资产买卖来实现这一利润。Samuelson和 Mandelbrot 因此提出了著名的有效市场假说(简称“EMH”)：如果市场有效，则所有关于资产的公开(在有些版本中还包括不公开)信息将瞬间反映在价格上。(注意 “有效”一词仅仅是指市场参与者充分利用了他们所能知道的信息；与其他类型的“经济有效性”如生产资源分配的有效性无关。) 如果价格变化看上去是随机并不可预测的话，那是因为投资者们尽了他们应尽的职责：所有可能存在的套利机会都已经被发现并最大程度地利用了。
这一 “有效市场假说” 先因Eugene Fama (1970)而变成了著名理论，之后又被人与新古典宏观经济学派的理性预期假说联系起来。这一理论并未取悦实业家。“技术分析”交易家或是“图表主义者”认为他们可以通过观察价格变动的方式来预测资产价格的观点受到了挑战：EMH认为他们不能够“击败市场”因为任何可得的信息都已经融合到价格中了。这一理论也在无形中惹恼了基本派实业家：有效市场的观点依赖于“信息”和“看法”，因而至少在原则上排除了因谣言而形成的投机泡沫，错误信息及“人群疯狂症”等的可能性。
更加令人烦恼的是，EMH也没有令经济学家们感到高兴。EMH可能是比较适应现实情况的实证性假说之一 (即使Robert Shiller (1981) 对其有批判)，但它似乎并没有强有力的理论基础。同时该理论似乎对以下的反对意见无力反驳：如果所有的信息已经包含在价格之中，投资者是完全理性的话，那么不仅没有人可以通过信息获利，而且很可能根本不会有交易发生！Sanford J. Grossman 和Joseph E. Stiglitz (1980) 及Paul Milgrom 和Nancy Stokey (1982) 提出了这一理性预期的悖论。直觉上来说，这一悖论由以下的例子来解释 (这里我们稍稍简化了一点)。有效市场假说实际上意味着“没有免费午餐”，即不会有100块钱躺在路边等人来捡。因为如果有的话，别人早就已经把它们捡走了。因此，看路边有没有钱是根本没有意义的(尤其是在这一看的动作还有成本的情况下)。但是如果每个人都这么想，没有人会去低头看路边的话，那么在路边就可能会有还没被人捡起来的100块钱。但是现在确实有100块钱躺在路边，人们就应该低头看一看。但是如果每个人都意识到了这一点，那么他们就会低头看并捡起那些100块钱，那么我们就回到了最初的第一阶段，并且认为地上不会有100块钱 (因此看路边就没有任何意义，等等)。正是有效市场假说的理论基础并不是那么有力才导致了这一推断的死循环。
金融学前沿理论应用综述及其展望
摘要：行为金融学的兴起揭开了金融学前沿理论的主流---数理金融学正在发生新的飞跃，而实验经济学和金融物理学的出现进一步深化了这种变革。国外对金融学的基础研究和应用研究正日益蓬勃发展，而中国在这方面的努力尚属初步阶段。可以预料：中国学者的金融学基础研究和应用研究还有很长的一段路要走，其细化研究和综合研究还有待进一步拓展。
自从戈森定律的兴起，再加上英国的杰文斯、奥地利门格尔和瑞士的瓦尔拉斯在19世纪70年代掀起“边际革命”以来，经济学基础理论便发生了第二次飞跃。经济学基础理论第一次飞跃是由传统的劳动价值论转到基数效用价值论的飞跃，第二次飞跃是基数效用论朝着序数效用论的转换。而序数效用论之萌发也即是人类开始重视心理效用在经济生活中的体现。
20世纪80年代以来，行为经济学的发展如火如荼。行为经济学的兴起与蓬勃发展标志着学者对经济生活中的心理效应的认识的深化和发展。与此同时，作为行为经济学主要的、成功的运用来看，行为金融学在对主流金融学(又称标准金融学)的批判与质疑中成长壮大，在股票市场实践中显示了强大的力量。行为金融理论认为，证券的市场价格并不只由证券自身包含的一些内在因素所决定，而且还在很大程度上受到各参与主体行为的影响,即投资者心理与行为对证券市场的价格决定及其变动具有重大影响。行为金融学的蓬勃发展离不开心理学分析所起的作用。行为金融学融汇了心理学基本原理，其主要表现在信仰（过度自信 、 乐观主义和如意算盘、代表性、保守主义、确认偏误、 定位、记忆偏误）以及偏好( 展望理论、模糊规避)在行为金融学的应用。从而，行为金融理论包含两个关键要素：（1）部分投资者由非理性或非标准偏好驱使而做出非理性行为；（2）具有标准偏好的理性投资者无法通过套利活动纠正非理性投资者造成的资产价格偏差。这意味着非理性预期可以长期、实质性地影响金融资产的价格。
从20世纪90年代至今，行为金融学在理论和实证方面的研究都取得了重大进展，从而逐渐为经济学的主流所接受。自诞生起就被奉为经典的现代金融理论受到的挑战一直未停过，主要是行为金融学对其理论前提“理性人假设”、“有效市场假说”的挑战甚为激烈。在对传统主流经济（金融）学的批判中，一大批行为经济（金融）学家成长起来，并获得了世人的承认。主流金融学的不足主要表现在：主流金融资产定价理论在实践和解释金融市场“异象”中遇到了巨大困难。主流金融学--资产定价理论主要包括现代资产组合理论、股票资产定价模型理论及套利定价理论。主流金融学中的资产定价理论是以有效市场假说为隐含前提，建立在数理模型和一系列假设基础之上，不能较好地说明实际投资过程，作为投资决策的依据在实践中也存在较大的不足。而行为金融理论对作为主流金融学理论基石的有效市场假说进行了有力的批驳与质疑。
黄树青在《行为金融学与数理金融学论争》一文中，提到De Bondt 和 Thaler(1985)、Statman(1995)、Berstein(1996)、以及Shiller(2000)等行为金融学家在不遗余力地为行为金融学呐喊。而行为金融学与数理金融学争论的起点是1973年——1974年纽约城市电力公司取消红利支付导致中小股东扬言采取暴力行动；其争论的核心是市场有效性---过度反应和滞后反应；其争论的新发展主要表现在：行为资产定价模型与资本资产定价模型的对立；行为金融组合理论与马柯维兹资产组合理论的对立；如何看待泡沫与风险补偿的对立等。而刘志阳在《国外行为金融理论述评》（载于《经济学动态》2002年第3期，页码：71——75）一文中，首先指出了EMH理论形成过程中，奥斯本和法玛的贡献最大。奥斯本提出随机游走，法玛在这基础上提出了有效市场假说。接着指出了行为金融理论的发展历史可以概括为以下阶段：（1）早期阶段（2）心理学行为金融阶段（3）金融学行为阶段。并认为行为金融理论的理论基础是：（1）期望理论；（2）行为组合理论。同时，指出了投资行为模型应分类为：（1）BSV模型；（2）DHS模型；（3）HS模型；（4）羊群效应。最后提出了行为金融实证检验：（1）小公司效应；（2）反向投资策略；（3）动态交易策略；（3）成本平均策略和时间分散化策略。而与此同时，学者卫珑在《关于中国资本市场问题的研究综述》（载于《经济学动态》2002年第3期）一文中总结了国内著名专家学者们诸如樊纲、吴晓求、梁定邦、吴敬琏以及厉以宁等人对中国资本市场（包括股票市场）的看法以及他们对其主要问题的研究。但在这一文中，没有丝毫迹象表明这些专家学者们运用行为金融学等基础理论对中国股票市场进行研究，而是总结了这些专家在这方面的定性分析。从中可以保守地推出：至少在中国著名的学者圈子里，引用比较前沿的数量方法来研究中国股票市场的数目不容乐观。换言之，我们还是将国外金融学前沿理论基本处于引入的初级阶段，基本上是对国外的金融学前沿理论做综述而简单介绍之，将其运用到中国资本市场（包括股票市场）的分析很少，做综合分析的就更少。目前，国内学者引入金融学前沿方法对中国股票市场研究的主要有：张本祥（《非线性动力学的理论及其应用——资本市场非线性分析》；吉林出版社2001年11月第1版）；孙博文（《中国股市波动的混沌吸引子的测定与计算》[J]，哈尔滨理工大学学报，2001，5）；金学伟（《用分形理论看当前股市》）等。
除了上面已经提到过的，国外学者运用行为金融学等前沿理论对资本市场（包括股票市场）的研究主要有： Kahneman和Tversky的期望理论；Kahneman和Tversky的遗憾论；Shefrin 和Statan的行为资产定价模型和行为金融组合理论；LeRoy 和 Porter 对过度反应的研究；Bernard 和Thomas 对反应不足的研究；Tversky 和 Shafir 对分离效应的研究；Tversky 和Kahneman 的可行性试探法的研究等。除此之外，实验经济学的兴起为行为金融学的基础研究和应用研究提供了又一强大武器。实验经济学对经济人理性假设提出了强烈的挑战，使得过去奉为经典的“大数定律”和“大拇指法则”遭受到根本的震撼，从而提出了一个假设：在不同的测度空间下，原有的经济研究将发生面目全非的变化。而这一假设与西方学者们大量引入鞅论、测度论和分形以及流形等理论到股票市场分析当中来是相互呼应的。我们知道，在Grassman空间下与在Hausdorff 空间下以及Wiener 空间下，同一事物采用不同的标量来刻度得出的结果是不同的，甚至迥然相异。正如在同一反馈函数，对初值的精度稍有不同或者迭代次数不同，得出的结果或许一个是收敛的，一个是混沌的。当然，金融物理学的兴起也促进了金融学研究的革命性变化。金融物理学对经济学的另一个基本假设（信息充分）提出了严重的挑战。关于对这一假设的研究很早的时候就有肯尼斯*J*阿罗的经典著作《信息经济学》，随后又有斯蒂格勒等诺贝尔获得者对二手市场的信息占有的研究；接着到了信息滤波经济理论时代。其主要理论为维纳滤波理论和卡尔曼滤波理论。维纳滤波理论比较集中地表述在维纳——辛钦定理中，其主要是采用偏差反馈方法，用于滤波处理。卡尔曼滤波理论是本世纪60年代初提出来的。1960年和1961年，美籍匈牙利学者卡尔曼和美国学者布希提出了递推滤波算法，成功地将状态变量方法引进滤波理论当中来。目前，对滤波理论在经济学中的拓展做出突出贡献的学者主要有穆斯和卢卡斯等人。穆斯在弗里德曼持久收入基础上提出了信息滤波；卢卡斯在继承魏克塞尔价格理论基础上，考虑了信息滤波与混淆问题。而搜寻理论实际是滤波理论在现实中的一个具体体现；统计滤波理论是以国民经济核算为基础的一种滤波理论。而金融物理学引入纤维束等革命性工具对传统金融学进行改造，也是对原有信息理论分析的一种深化。金融物理学和实验经济学是推动行为金融学向前发展的两个轮子。因为，行为金融学的视角从是行为的角度来考察金融领域的。而分析人类行为，主要从物理的角度和心理的角度来刻画。而金融物理学正是从物理的角度来考察金融问题的，同时另一方面，实验经济学主要是从心理学的角度来考察的。总之，这些领域的基本原理基本上都能在数学上找到比较合适的表达方式，从而推进金融学研究和金融学前沿理论在股票市场的运用所采用的一般形式的数学化。
沿着这些大师们的足迹，我们可以判定：未来的金融实践活动将越来越超乎一般人的设想，金融学前沿理论的应用将越来越综合化。考虑到国内学者现在的研究趋势，对于金融学前沿理论在中国股票市场分析中的应用，大致可以做如下展望：（1）Shefrin 和Statan的行为资产定价模型和行为金融组合理论。采用Shefrin 和Statan的行为资产定价模型和行为金融组合理论来分析中国股市投资者的选股优化问题；（2）Arrow的风险配置和信息相互关系模型。采用Arrow的风险配置和信息相互关系模型来探析中国股票市场的风险和信息之间的非线性相关性；（3）采用金融物理学中的资金流动态模型来解剖中国股票市场定价问题；（4）利用遍历模型和最优停时模型来探求中国股票市场的漂移系数、股票价格优化以及股市政策效应分析；（5）利用数学模型、非线性模型和混沌模型以及分形模型考察中国股票市场的复杂性行为；（6）利用序方法、卡尔夫算子以及微分流形模型探索中国股票市场的局部均衡问题；（7）利用生物学和心理学基本原理来验证实验经济学在中国股票市场的分析效果。总之，中国学者将金融学前沿理论应用到实际经济工作分析当中来还任重而道远，有待不同学科领域的学者交流合作，去挖掘和探讨金融学前沿理论并将之运用到实践当中来。
金融投资如选美
金融系统已经构成了整个经济体系的心脏。老百姓手头有了点闲钱以后，也就不再满足于银行给的那点存款利息了。股票、债券、基金、期货等金融品种也逐渐进入了普通百姓的视野，大家不仅开始关注它们，不少人还拿着真金白银投身其中，把股票、债券等金融品种炒得热火朝天。
不管是买基金、债券，还是炒股票、期货，大家的心里都是想着一件事，那就是赚钱。但金融市场上的钱并不是那么好赚。炒股票的人常常是昨天还在为赚了一点小钱而窃喜，但一觉醒来却发现今天是个跌停板，不仅昨天赚的那点小钱没了，自己的本钱也折进去老多，昨日富贵像水蒸汽一样蒸发掉了，喜悦顷刻化做泡影，剩下的只有揪心的痛。
在金融市场上，怎样才能真正赚到钱，把期盼的富贵变为真实的沉甸甸的钞票？当然是要投资决策正确。金融学的一些代表性学者从理论和实证上分别注意到了投资者理性决策的重要性。阿罗（Arrow）通过对一般均衡框架中有价证券的研究发现，只要针对未来的每一种潜在的可能性设计出相应的应对条款，就能够构造出一种“阿罗证券”来确保总体经济的一般均衡。哈里·马克威茨（H·Markowitz）发展出的均值方差模型被广泛应用于资产组合决策。莫迪利亚尼（Modigliani）和米勒（Miller）的“MM定理”为复杂的公司金融活动分析提供了一个基本构架。布莱克（Black）和莫顿（Merton）等人在MM定理和资本资产定价模型的基础上发展出了金融产品的定价模型，不仅被市场人士广泛使用，还导致了金融产品的大量创新。
中国的金融市场交易参与者对赚钱的渴望尤其强烈。但要从金融市场赚钱，就必须学会对金融产品的走势做出正确的判断，这就需要掌握一定的金融知识和实用的金融分析方法。在目前的中国金融市场上，最受推崇、应用最广泛的金融分析方法还是基本面分析方法和技术分析方法。
基本面分析主要研究影响市场变化的各种经济因素和发展趋势，它最核心的步骤是市场参与者对资料数据进行理性的分析评估并一贯坚持利用它们。基本面分析方法从长期来看是一种有用的分析工具，但它在考虑诸多影响市场的经济因素的意外变化时不够灵活和及时，因为它对政治、经济因素产生影响的考虑经常有滞后性。另外，不同流派的经济学家面对同样的数据时，往往出现模糊不清甚至相互矛盾的结论。从另外一个角度来看，即使长期来看预测准确率很高的基本面分析，其预测的走势很对，但无法预测到一个准确的变化轨迹，所以市场参与者无法据此投资，即使投资了，也往往是“赚了指数，赔了钞票”。在需要进行定量分析时，基本面分析确实就有问题了。
技术分析弥补了短期分析中基本面分析的不足。技术分析仅依赖于对价格变化的观察和解释来做出分析结论，易学易用，有助于市场参与者对新的市场事件做出灵活反应。但技术分析成功运用的前提条件是市场供求双方必须自由发挥作用。这个条件不具备，对价格变化的解释就失去意义。由于金融市场上价格的噪音化或者故意扭曲，技术分析所倚赖的图形往往也被噪音化，图形所显示的意义大部分都不能实现，虚假突破成为经常发生的事情。如果按照实际上被噪音化的技术图形所显示的意义去进行投资，那就只有一个结果——竹篮打水一场空。
无论是基本面分析方法还是技术分析方法，其实都各有千秋，各有不足。可惜的是，确立和发展这些学说的经济学家们，无论是阿罗、马克威茨、莫迪利亚尼，还是布莱克和莫顿，他们都没有充分利用好自己的学说从金融市场上赚到大钱。这使我们难免要怀疑：如果不是这些理论和分析方法存在致命的问题，那这些金融学家们为什么没有利用他们自己的学说和分析工具赚到钱？
但有一位经济学家依靠自己的理论赚了大钱，他就是凯恩斯。1908-1914年间，凯恩斯在大学里教书，为了日后能够潜心从事学术研究而不为五斗米的事情费神，他什么课都讲，指望靠赚课时费积攒些钱财。后来终于发现，靠赚课时费，讲到吐血也积攒不了几个钱。于是，凯恩斯先生就借了几千英镑干起了远期外汇投机的营生，4个月赚的钱相当于他讲10年课的收入。初战告捷后，凯恩斯先生觉得这钱赚得太痛快了，于是继续投资。3个月以后，却把借来的钱和赚到的钱一起亏了个精光。凯恩斯先生心有不甘，就像赌徒总想把从桌子上输掉的钱赢回来一样，他决心哪里跌倒哪里站起来。他7个月后涉足棉花期货交易，大获成功。受此鼓舞，他一鼓作气把期货品种挨个儿做了个遍，还嫌不过瘾，又开始炒股票。在十几年的金融市场投资生涯中，凯恩斯先生赚得盆满钵满，积攒了一辈子享用不完的巨额财富。更为关键的是，他还留下了更为宝贵的财富，那就是他创立的关于金融市场投资的理论——选美理论。
凯恩斯先生总结自己在金融市场投资的诀窍时，以形象化的语言描述了他的投资理论，那就是金融投资如同选美。在有众多美女参加的选美比赛中，如果猜中了谁能够得冠军，你就可以得到大奖。你应该怎么猜？凯恩斯先生告诉你，别猜你认为最漂亮的美女能够拿冠军，而应该猜大家会选哪个美女做冠军。即便那个女孩丑得像时下经常出入各类搞笑场合的娱乐明星，只要

Q2：什么叫金融？

金融学是以融通货币和货币资金的经济活动为研究对象的学科。
在经济生活中，信用和货币流通处于不可分割状态，把信用和货币流通紧密联系在一起，研究它们本身的运动规律和它们在经济生活中的地位、作用，以及它们与其他经济范畴的相互制约关系，是金融学的基本内容。
信用活动与货币流通紧密联系构成金融活动，是近代资本经济发展起来以后的事情。在自然经济占优势的条件下，信用形式是高利贷，与之同时存在的主要是金属货币的流通。金属货币的铸造权通常是由政府所垄断，这时信用与货币流通之间的联系只分别涉及信用活动与货币流通的一部分；就整体来说，它们则是各自独立发展的。
当资本主义经济发展起来后，现代银行产生了，银行成为国民经济中信用活动的中心，并在信用活动的基础上发行银行券和组织转帐结算。银行券的流通和转帐结算的开展，逐步代替并最终完全排除了金属铸币的流通。
这样，流通中货币数量的变化则由银行信用的扩张或紧缩来调节，货币的运动则与信用关系中债权、债务的转移和消长结合在一起，并终于形成了现代的金融活动。这种经济活动在社会主义社会保存下来，并随着社会主义经济中商品货币关系的发展而发展。
金融学在古代不是独立的学科。如在中国，一些金融理论观点散见在论述“财货”问题的各种典籍中。它作为一门独立的学科，最早形成于西方，叫“货币银行学”。近代中国的金融学，是从西方介绍来的，有从古典经济学直到现代经济学的各派货币银行学说。
20世纪50年代末期以后，“货币信用学”的名称逐渐被广泛采用。这时，开始注意对资本主义和社会主义两种社会制度下的金融问题进行综合分析，并结合中国实际提出了一些理论问题加以探讨，如：人民币的性质问题，货币流通规律问题，社会主义银行的作用问题，财政收支、信贷收支和物资供求平衡问题，等等。不过，总的说，在这期间，金融学没有受到重视。
自20世纪70年代末以来，中国的金融学建设进入了新阶段，一方面结合实际重新研究和阐明马克思主义的金融学说，另一方面则扭转了完全排斥西方当代金融学的倾向，并展开了对它们的研究和评介；同时，随着经济生活中金融活动作用的日益增强，金融学科受到了广泛的重视；这就为以中国实际为背景的金融学创造了迅速发展的有利条件。
金融学研究的内容极其丰富。它不仅限于金融理论方面的研究，还包括金融史、金融学说史、当代东西方各派金融学说，以及对各国金融体制、金融政策的分别研究和比较研究，信托、保险等理论也在金融学的研究范围内。
在金融理论方面主要研究课题有：货币的本质、职能及其在经济中的地位和作用；信用的形式、银行的职能以及它们在经济中的地位和作用；利息的性质和作用；在现代银行信用基础上组织起来的货币流通的特点和规律；通过货币对经济生活进行宏观控制的理论，等等。

Q3：什么是多因子选股？

市场上的投资者，不管是价值投资者，还是投机者，或者短线交易者，都会根据某些因子来判断股票的涨跌。当有一群交易者同时采用某个因子的时候，就造成该因子有效。

多因子模型是一类重要的选股模型，它的优点是能够综合很多信息最后得出一个选股结果。多因子模型的表现相对来说也比较稳定，因为在不同的市场情况下，总有一些因子会发挥作用。因此，在量化投资界，不同的投盗者和研究者都开发了很多不同的多因子模型。各种多因子模型核心的区别一是在因子的选取上，二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。

多因子选股python模型策略源码请参考：网页链接

Q4：什么是量化选股 量化选股的风险特征

什么是量化选股？
简单来说，量化选股就是利用数量化的方法构建模型，进而选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资方法。
量化选股的风险特征如何？
我们以市场上较为典型的两种运用量化选股方法的策略举例：
一、市场中性策略
对于市场中性策略来说，其目标主要是通过量化选股的方法选出高阿尔法的股票构建组合，并做股指期货对冲。以此来剥离股票组合的市场风险，并收获纯阿尔法收益。所以一个标准的纯市场中性策略，应该较少的受到市场波动的影响，进而稳定的获得一个不错的超额收益。所以一般情况下中性策略相对纯股票多头产品回撤风险要小，波动平滑，最大回撤一般较小，属于相对比较稳健的投资策略。
二、指数增强策略
市场上现在比较主流的指数增强策略主要由原来的市场中性策略演变而来，为了能够提高资金使用效率和搏取更高的收益，将市场中性策略中的股指期货对冲部分去除，直接构建股票纯多头组合，运用量化选股的方法选择一揽子股票，追踪指数，控制跟踪误差。目的是在承担市场风险的前提下，获取能比市场指数更高的收益，不仅获取中性策略中所提供的纯阿尔法收益，也获取市场本身所带来的收益。
现在的指数增强产品主要有沪深300指数增强和中证500指数增强产品两种，以跟踪中证500指数的产品相对更多。由于去掉了股指对冲，指数增强的产品是完全暴露市场风险的，以此来搏取更高的收益。所以指数增强的产品就具备了高风险，高收益的特征。一般情况下，会跟随产品所追踪的指数进行波动，同涨同跌，但一般会在上涨中比指数涨的更高，而在下跌中比指数亏损的较少，尽管策略整体波动相对较大，在投资期间也可能发生较大的回撤，但由于指数增强产品相比纯中性产品资金使用效率更高而且有更强的复利效应，在市场没有极大风险的情况下，更可能获得比中性产品更高的收益。
最常见的量化选股模型
市场较为主流的量化选股策略总的来说可以分为两类：第一类是基本面选股，第二类是市场行为选股。其中基本面选股模型主要有：多因子模型、风格轮动模型和行业轮动模型。市场行为选股模型主要有：资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码选股模型。
市场中从事量化投资的机构运用了各种量化选股模型构建股票组合，通过借助现代统计学、数学的方法，从海量历史大数据中寻找能够带来投资组合稳定收益的多种“大概率”策略和规律，在此基础上，综合归纳成因子和模型程序，最终纪律严明地按照这些数量化模型组合来进行独立投资。在众多的选股模型中，多因子选股模型是各个量化选股机构用的比较多的一种，多因子模型基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。
多因子模型的核心原理就是找到那些与企业的收益率最相关的因子。各种多因子模型核心的区别主要有两点，第一是选择的因子可能不同，第二是对因子的组合和权重分配会有所不同。综合这两点，就会导致不同机构最终选择出的股票组合是不同的。一般而言，多因子选股模型具体的选股方法分为打分法和回归法两种。
打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。
回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。

Q5：请教各位股票指标大神，以下是钱龙的一个选股公式，其中D是一个可设置值。如果我设置为2，表示自动选出

count是统计函数
用法是这样的

count(涨停,2)的意思统计两天时间内有没有出现过涨停,出现过几次.如果不判断只输出结果,两天内会有4种结果
第一种两天内没出现过涨停输出结果是0
第二种第一天涨停第二天没涨停输出结果会是1
第三种第一天没涨停第二天涨停输出结果也是1
第四种连续两天涨停输出结果是2
如果你想判断最近两天出现过涨停不管那一天都可以就判断>=1就可以了.

Q6：请问如何将选股公式导入选股器，从而进行自动选股？

通达信软件，CTRL+F（果断的键盘上找），然后点条件选股公式-其它类型-右边新建。然后把你的选股公式复制进去吧，再弄个名字
要选股请软件上边一排菜单，功能-选股器-综合选股

Q7：斐波那契数列是什么？在股市中怎么应用

斐波那契数列（Fibonacci sequence），又称黄金分割数列、因数学家列昂纳多·斐波那契（Leonardoda Fibonacci）以兔子繁殖为例子而引入，故又称为“兔子数列”，指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上，斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义：F(1)=1，F(2)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)（n>=2，n∈N*）在现代物理、准晶体结构、化学等领域，斐波纳契数列都有直接的应用。

在股市中的应用

在使用斐波那契数列时主要有六个重要的时间计算方法：

第一、通过完整的下跌波段时间推算未来行情上涨波段的运行时间。

第二、通过完整的上涨波段时间推算未来行情下跌波段的运行时间。

这两种比例关系就像生活中我们经常见到的作用力与反作用的关系，乒乓球垂直掉到地面的高度决定乒乓球触击地面以后反弹的高度是同样的道理。

第三、通过上升波段中第一个子波段低点到高点的时间推算本上升波段最终的运行时间。

第四、通过下降波段中第一子波段高点到低点的时间推算本下跌波段最终的运行时间。

这两种比例关系就像生活中我们经常见到的推动力与惯性的关系，当古代弓箭的弓与弦被拉开的距离直接决定了未来箭向前飞行的距离。

第五、通过本上升波段中第一子波段的两个相邻低点的时间推算未来上升波段的最终运行时间。

第六、通过下降波段中第一子波段的两个相邻高点的时间推算本下跌波段最终的运行时间。

这两种比例关系就像生活中我们经常见到的建筑物地基宽度影响未来高度一样重要。在材质相同的情况下，地基宽度越大，未来高度越高。

扩展资料：

斐波那契数列应用到股市中具有神奇的效果。 

具体数列为：数字1、1、2、3、5、8、13、21、34、55、89、144......前面两数相加得后面一个数。

在性质上菲波纳奇数列与黄金分割率不谋而合：它相邻两个数据的比值都接近于0.618；间割两个数据的比值都接近0.382；并且任意两个数据的比值都是黄金分割率的关联数据。菲波纳奇时间周期线即是利用该数列来预测价格发展的时间目标。

推测出的变盘日期如果与周的日期重叠，应视为重要的时间之窗。再与月的相吻合市场就会发生重大转折！

参考资料：斐波那契数列-百度百科