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本刊记者专访了建信责任ETF、建信社会责任联接基金经理叶乐天，请他为我们揭开量化投资的面纱。来自浙江，北大数学系出身的叶乐天，谈起量化投资，如数家珍。在他看来，量化投资与基本面投资在方法论上有较大的差别。后者类似中医，通过实地调研考察，望闻问切，接触病人，获取信息，加以判断；前者则把影响投资的各方面情况以及投资逻辑转化为数据和模型，类似西医，用医疗设备对病人进行体检和化验，更重视借助图表和数据对病人的病情做出判断，因此能做到不见病人而对其基本特征了如指掌。
大众理财顾问logo：请通俗介绍一下什么是量化投资？它的发展情况如何？
叶乐天：说到量化投资，中国量化投资研究院院长陈工孟曾做过这样的描述：第一批聪明人叫金融学家，他们发明了各种各样的金融衍生品赚得盆满钵满；第二批聪明人叫数学家，他们通过各种数据模型去发现了一些不合理的现象，同时发现了赚钱的机会，然而数学家不知道怎么把钱赚到手；第三批聪明人就是IT工程师、软件工程师，他们帮助第二批聪明人实现了赚钱的机会。而“量化投资”就是高端的金融人才、数学家和一流的IT工程师的复合。在美国有一种说法，最聪明的人，最高端的技术首先应用在两个领域，一个领域就是国防，第二个领域就是华尔街。
量化投资从20世纪70年代在美国兴起，经过40多年的发展，已经成为西方金融市场最为重要的投资方式之一。从20世纪90年代初期开始，量化投资的资产管理规模迅速增长，2000～2007年间，美国的量化投资总规模增长了4倍多。2011年美国的量化投资和对冲基金的规模经过金融危机以后再创新高，达到了2万多亿美元的规模。
2009年被称为中国量化投资元年。随着2010年股指期货的推出，金融衍生品迅速登上中国资本市场的舞台，为量化投资的发展创造了有利的条件，而量化投资的发展为投资者提供了可选择的、非常有优势地位的投资方式。
大众理财顾问logo：量化投资与价值投资有着怎样的关系？
叶乐天：资本市场之大，每位强者都有自己的成功之道。相对于巴菲特过去20年平均20%的年回报率，有位中国人不太熟悉的高手更胜一筹，他就是华尔街的“模型先生”詹姆斯•西蒙斯。西蒙斯创办的大奖章基金从1989年到2006年的平均年收益率高达38.5%，净回报率超过巴菲特，即使在次贷危机爆发市场一片阴霾的2007年，他的基金回报都高达85%。
与股神巴菲特的“价值投资”不同，西蒙斯的投资成就依靠的是“量化投资”。这位24岁起就出任哈佛大学数学系教授的数学天才，依靠数学模型和计算机技术捕捉着市场机会。他认为，数学模型比主动投资能够更有效地降低风险。虽然中国人对西蒙斯这个名字还比较陌生，但量化投资产品在华尔街已经非常普遍。
大众理财顾问logo：为什么说量化投资像西医？
叶乐天：随着计算机运算速度的提高，华尔街的量化投资已经发展到争取几毫秒的机会。同一个套利机会下，谁下单早，谁就能抓住机会。尽管大家争取的可能是万分之一的收益，但是通过每天大量的交易，日积月累，就能取得很高的回报。
与市场熟悉的定性投资相比，量化投资在研究方法上与其有着很大不同。定性投资主要通过公司基本面研究进行投资决策。需要基金经理到企业调研，看研究报告，与高管深入交流、了解大股东诉求，了解公司发展规划之类(创业网:
定性投资和定量投资的差异如同中医和西医的关系。定性投资更像中医，更多地依靠经验和感觉判断病在哪里；定量投资更像西医，依靠模型判断，模型对于基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。
大众理财顾问logo：如何选择量化投资产品尤其是指数基金？
叶乐天：目前，量化投资在中国公募基金市场的形态还比较简单，主要可以分为被动型的和主动型的，被动型的量化产品包括了大量的指数基金；主动型的量化产品则主要有3种模式，分别是“多因子型”、“事件型”和“宏观择时型”的。事件型和宏观择时型相对容易理解。多因子型，就是通过比较数据，筛选出个股走势变化的关联因子，然后，在未来个股走势出现类似因子时，触发交易，从中取得收益。
在公募产品中，以指数型产品为主，主动量化的产品数量稀少。公募基金受制于交易监管规则，比如在同一天的交易中，不能对同一标的做反向交易等，在衍生品工具的使用上也非常有限，所以做主动量化的产品较少。同时，量化投资不像定性研究，对单个公司研究得很透，经得起很大的波动，追求的涨幅也大。量化投资通常追求很小的涨幅，但业绩比较稳定。而且，历史上指数基金的业绩表现还算稳定，主动量化基金产品的稳定性稍差，而业绩稳定对开放式基金更加重要。此外，市场深度不够也制约了量化产品在中国的发展。公募基金的规模通常比较大，如果做主动型的产品，更换持仓的冲击成本就比较大。
不过，对于普通投资者而言，要投资量化基金时，并不是非要弄懂基金的运作模型。选择一只量化产品与选择普通的基金产品，方法并没有太大的差异。首先，投资者需要了解量化产品的过往业绩，如果基金持续一段时间表现优秀，说明这种模型相对来说是较为可靠的。其次，就是看基金经理的投资理念和思路方法你是否认可，因为基金经理正是模型的制定者。最后应当考虑个人整体的资产配置，从长期的角度对基金产品进行合理配置，不用过多地顾虑投资时机。
很多人担心由于中国股市受政策影响较大，数学模型可能并不能及时对政策变动做出反应。政策对市场肯定会有影响，但股市在一定程度上会反映政策的影响。如果市场有效的话，政策会体现在市场的变化中，为量化模型提供一些最新的数据，只要及时更新数据，还是可以处理得很好。
基金经理介绍：
叶乐天，建信责任ETF、建信社会责任联接基金经理。曾就职于中国国际金融有限公司，先后担任市场风险管理分析员、量化分析经理，从事风险模型、量化研究与投资；2011年9月加入建信基金管理有限责任公司，担任基金经理助理。
所以，我们可以量化产品给客户带来的利益，或者把产品价格分解到更小的单位中，让客户有切身的感知。如果客户抱怨“产品贵”，我们可以为客户算一笔产品价值明细账，还可以把产品的使用寿命平均到每一天，分解价格，让客户知道每一项使用价值或者每一天的使用费是多少。这样可以让空洞的价格丰富起来，也能让客户更好地把“价格”与“价值”对接上。
首先，可以告诉你的是报价是要有这个行业经验的才能一下报的好。所以第一个就是急不得； 另外，价格这个数字的因素有很多，比如你是否了解你的竞争对手是哪些，你的产品在行业内的基本价是多少，等等这些因素你了解之后，那么接下来就是报价的技巧，那就是报高比报少要好，因为价格报低了 你成交 你赚的少，你报的高，客户不能接受你可以变相的压低价格。 最后，我要告诉你的是，你一定要对自己的公司、产品、同行、这个行业要熟悉。
我们看看下面的两个报价的案例。
案例1：
客户：“这个产品的功能基本上符合我的要求，不过我还是有些担心质量。”
销售员：“这个您放心，我们做过试验，我们公司的产品可以连续使用6万个小时而无质量问题。”
客户：“哦，是吗？”
销售员：“是的，我们的产品在生产中有9道工序，每道工序都有专门的检查小组进行质量检验。正是由于质量有保证，我们的产品已经在全国20多个地市销售了270万台，而且还没有发生一起退货事件。”
客户：“哦，好，你们明天就给我送货吧！”
案例2：
某楼盘售楼处，一位看房者打算采用按揭贷款的方式买房，可感觉月供较多，一时下不了决心。旁边的售楼顾问说：“先生，20年分期，月供1800元，合到每天才60元。根据您刚才说的收入水平，承受这个额度应该是没有问题的。”看房者听后，沉思了一会儿，便签了购房协议。
从上面的两个案例可以看出，使用精确的数据能够佐证销售员的产品描述，可以增强说服力，打消客户的顾虑。但我们在引用数据时，要区分说话时机，如果使用不当，同样也会造成不利的后果。比如为客户介绍产品时，过多地使用数据可能造成客户理解上的混乱，也加重客户的记忆负担，还可能让客户觉得销售员是在炫耀自己的专业知识。
所以，在运用数据说明问题的时候，我们需要注意以下问题。
1.必须保证数据的真实性和准确性。数据的最大说服力就来自于它的准确性和真实性，只有这样，才能引起客户的重视并增强客户对产品的信赖。但是，如果客户一旦发现你说的数据不够真实和准确，甚至是虚假或错误的[创业网:
2.利用来自专业机构的数字来证明。专业机构的证明往往具有一定的权威性，其影响力和说服力也是非常大的。当客户对产品的质量或其他方面存有疑虑时，销售员可以这样说：“我们公司的产品经过某国际机构的严格认证，在经过了连续9个月的调查后，该国际机构认为我们公司的产品完全符合国际标准。”
3.借助来自影响力较大的人物或事件提供的数字来说明。如果销售员能够借助那些影响力较大的人物或事件来加以说明，不仅可以使列举出的数据给客户留下深刻的印象，还可以增加客户对产品的信任和重视程度，比如：“某500强企业在某年开始采购我们公司的产品，到现在为止，已经和我们公司建立了8年零9个月的良好合作关系。”相信客户听后，肯定会对你所在公司的实力刮目相看的。
4.配合其他手段，根据销售需要运用数据。使用数据可以增强说服力，但如果一味地罗列数据，不仅达不到预期的效果，还可能会使客户眼花缭乱。有些客户对数字不敏感，单纯的数据会使他们感到枯燥，甚至还会认为你在故意卖弄学问。所以，销售员要想使数据具有强劲的说服力，首先要选择合适的时机，比如，当客户对产品的质量提出质疑时，你可以用精确的数据来证明产品的卓越质量。当客户的疑问不太重时，用一些简单的数字说明即可，懂得适可而止，不要随意滥用数据。另外，销售员需要注意的是，不少相关数据是随着时间和环境的改变不断发生改变的，比如产品的销量、使用期限等。对此，销售员必须及时把握数据的更新和变化，力求提供给客户最准确、最可靠的信息。
总之，适当地引用数据可以在很大程度上打消客户的疑虑，进一步赢得客户的信赖，有利于最终的成交。
更多了解：
报价以要注意一下几点：
一：报价前先介绍产品优势
正式报价前，一定要争取先向客户介绍产品优势。这样做的好处很明显：一是可以让客户更好地了解公司和产品，增进认识；二是为正式报价“预先铺垫”,打好基础——当客户对产品优势有所了解时，就可以报出更加“适当”的价格。同时还可以通过介绍产品，拖延客户时间，引导客户说出更多“内部信息”,更多地了解客户需求，从而报出更有针对性的价格。
二：客户直接询问价格时，给他两个报价
当然，在营销过程中不可避免的会遇到某些客户，根本不会给予更多“诱导”和“拖延”的时间，而是直截了当地询问“产品价格是多少”。营销人员一旦想拖延时间，客户就直接打断，遇到这种情况时，又该如何报价呢？
销售人员的报价技巧：
有经验的出口商首先会在报价前进行充分的准备，在报价中选择适当的价格术语，利用合同里的付款方式、交货期、装运条款、保险条款等要件与买家讨价还价，也可以凭借自己的综合优势，在报价中掌握主动。
报价前充分准备
首先，认真分析客户的购买意愿，了解他们的真正需求，才能拟就出一份有的放矢的好报价单。有些客户将价格低作为最重要的因素，一开始就报给他接近你的底线的价格，那么赢得定单的可能性就大。广州市某进出口公司的曾先生说："我们在客户询价后到正式报价前这段时间，会认真分析客户真正的购买意愿和意图，然后才会决定给他们尝试性报价(虚盘)，还是正式报价(实盘)。"
其次，作好市场跟踪调研，清楚市场的最新动态。由于市场信息透明度高，市场价格变化更加迅速，因此，出口商必须依据最新的行情报出价格--"随行就市"，买卖才有成交的可能。现在一些正规的、较有实力的外商香港、中国大陆都有办事处，对中国内外行情、市场环境都很熟悉和了解。这就要求出口公司自己也要信息灵通。
所以业务人员要经常去工厂搜集货源，对当地的一些厂家的卖价要很清楚。同时，作为长期经营专一品种的专业公司，由于长时间在业内经营拓展，不但了解这个行业的发展和价格变化历史，而且能对近期的走势做出合理分析和预测。
选择合适的价格术语
在一份报价中，价格术语是核心部分之一。因为采用哪一种价格术语实际上就决定了买卖双方的责权、利润的划分，所以，出口商在拟就一份报价前，除要尽量满足客户的要求外，自己也要充分了解各种价格术语的真正内涵并认真选择，然后根据已选择的价格术语进行报价。
选择以FOB价成交，在运费和保险费波动不稳的市场条件下于自己有利。但也有许多被动的方面，比如：由于进口商延迟派船，或因各种情况导致装船期延迟，船名变更，就会使出口商增加仓储等费用的支出，或因此而迟收货款造成利息损失。出口商对出口货物的控制方面，在FOB价条件下，由于是进口商与承运人联系派船的，货物一旦装船，出口商即使想要在运输途中或目的地转卖货物，或采取其它补救措施，也会颇费一些周折。
在CIF价出口的条件下，船货衔接问题可以得到较好的解决，使得出口商有了更多的灵活性和机动性。在一般情况下，只要出口商保证所交运的货物符合合同规定，只要所交的单据齐全、正确，进口商就必须付款。货物过船舷后，即使在进口商付款时货物遭受损坏或灭失，进口商也不得因货损而拒付货款。就是说，以CIF价成交的出口合同是一种特定类型的"单据买卖"合同。
一个精明的出口商，不但要能够把握自己所出售货物的品质、数量，而且应该把握货物运抵目的地及货款收取过程中的每一个环节。对于货物的装载、运输、货物的风险控制都应该尽量取得一定的控制权，这样贸易的盈利才有保障。
一些大的跨国公司，以自己可以在运输、保险方面得到优惠条件而要求中国出口商以FOB价成交，就是在保证自己的控制权。再如，出口日本的货物大部分都是FOB价，即使出口商提供很优惠的条件，也很难将价格条件改过来。所以到底是迎合买家的需要，还是坚持自己的原则，出口商在报价时多加斟酌十分必要。
在现在出口利润普遍不是很高的情况下，对于贸易全过程的每个环节精打细算比以往任何时候更显重要。国内有些出口企业的外销利润不错，他们的做法是，对外报价时，先报FOB价，使客户对本企业的商品价格有个比较，再询CIF价，并坚持在国内市场安排运输和保险。他们很坦城地说，这样做，不但可以给买家更多选择，而且有时在运保费上还可以赚一点差价。
文/马浩天
如何用量化的方法挑选基金或基金经理，如何用量化的方法构建FoF？
如果随机的抽取100名大学生，问他们最心仪的职业，可能很多人会把“基金经理”放在比较高的位置。那么今天我们就来详细谈谈这个职业。
那天我问我公司里大学实习生，你最向往的工作，Dream Job是什么？他想也没想就说：基金经理！我接着问他：为什么？这小子又想也没想说：酷！
后来我回顾了一下自己面试过的大学生，他们来自于新加坡四所大学：新加坡国立大学，南洋理工，新加坡管理大学和新加坡科技大学。大约有80%以上的学生，特别是男生，都会把基金经理作为自己心仪的职业目标。
那么做基金经理是不是很酷呢？
上图是福布斯统计的2014年全世界收入最高的10大基金经理，基本上都是在基金界叱咤风云的人物。他们的年收入大约介于4亿美金到13亿美金之间。要知道这是这些经理一年的收入。也就是说他们只要干一年，就比全世界绝大部分人干几辈子赚的钱都要多了。所以说，基金经理确实酷！
基金经理们做的是什么工作？很简单：就是帮别人管钱呀。这个世界上的职业五花八门，什么都有，基金经理也算一个比较有特点的职业。他们就像魔术师一样，宣称你把钱给他们，他们就能够帮你变出更多的钱。【如何挑选量化产品】
全世界有多少个基金经理？没有人说得清。根据2014年的数据，全世界大约有接近1万1千个对冲基金。公募基金就更多了，全世界大约有8万个左右。基金经理们一般都拥有骄人的简历，比如美国常春藤联盟的学位和华尔街银行多年的工作经验。他们看起来非常聪明，点评市场的时候经常一语中的。可以说这是一个聪明人扎堆的行业。
(Source1: /2014/08/29/industry-snapshot-26-trillion-in-11000-funds.html Source2: /topics/1441/mutual-funds/)
如果投资者有意把自己的钱交给基金经理管理，那么他在如此多的基金经理中，如何选出真正有水平的基金经理，这是一个大问题。事实上如果去看一下这些基金经理的简历和照片，你可能会觉得他/她们每个人都很帅，都很优秀，都很聪明，所以今天我们就来讲讲这个问题：如何判断一个基金经理的真实水平？
在回答这个问题之前，我觉得有必要先讲讲一个相关的问题：基金经理能否战胜市场？为什么相关呢，因为大家把自己的血汗钱交给基金经理管理，其主要原因之一就是基金经理可以创造出比市场基准（比如标准普尔500）更好的回报。如果基金经理做不到这一点，那么我们去买一个价格非常便宜的指数基金就可以了，没有必要再把钱交给基金经理。所以判断一个基金经理的真实水平，同时也是在判断他是不是有能力，在扣除税费以后持续的战胜市场。
通过基金投资自己的积蓄和血汗钱，在当今的金融世界里是非常常见的。事实上，在美国，大多数投资者（50％以上）会聘请积极投资的基金经理来看管他们的退休储蓄。
上图显示，到2014年，美国的退休养老金计划把约55％的资产放在共同基金(Mutual Fund)行业里。大家都知道共同基金的主要投资目的即为战胜市场（例如，S&P 500指数）。所以总体来说，应该还有相当多的人相信基金经理能够创造价值。
现在回到我刚刚提到的问题：基金经理战胜市场到底是事实还是传说呢？
在分析这个问题前，我想先举一个我五岁儿子的实际生活例子。在新加坡，家长送孩子去补习或上各种培训班是非常普遍的，这几乎已经成为新加坡国家文化的一部分。如果一个学龄前的孩子没有上任何课外补习班，大多数人可能会感到惊讶。而上补习班的目的，自然是让自己的孩子在接下来的考试中，比如英语，数学或者科学上面占得更大的优势。
问题是，如果所有的孩子都被送去这些补习班，那么这就几乎等于每个孩子都不被送到任何补习班。这就是新加坡父母面临的难题：如果你不把孩子送去补习班，你可能会输给其他那些正在这么做的父母。
但是，如果每个家长都选择这样做，那么大家除了从日常开支中多付出一笔额外的教育费用外，对孩子的帮助并不一定有多大。因为每个家庭的付出都互相抵消了。
这其中的主要的原因是，孩子间的竞争是相对的：最终决定孩子是否能够上好的大学的，并不是你的孩子知道多少，而是你的孩子跟其他孩子比起来谁知道地更多。因为说到底，
优秀的中学和大学的空间有限，即使整个国家的孩子都成为爱因斯坦级别的神童，他们仍需要根据由相对分数决定高低的考试来做出区分，最后总有一些更“蠢”的或不幸的爱因斯坦可能会错过大学。
为什么我会举出这个例子？因为基金管理行业面临着相似的窘境。要成为一个真正好的积极
基金经理，关键并不是这个经理有多好，而是他和其他经理比起来是否更好。
如果基金经理能自己稳定盈利，为什么还要帮别人管钱？
那么如何才能成为一个鹤立鸡群的基金经理呢？首先这位经理一定要聪明和勤奋，这是最基本的。但是每个经理都很聪明勤奋呢，这就需要其他辅助因素了，比如：
1）良好的团队支持，包括证券分析，交易操作，后台执行等；
2）大量高品质的数据，无论是从Bloomberg，Reuters，Wind, 或者FactSet，MSCI等数据提供商得到的数据。如果经理能获得其他人没有的数据（比如覆盖到过去300年的分钟级别的股票交易数据），或同一时间比其他人处理更多的数据，或以上两者同时具备，那么该基金经理就能够获得一定的优势；
3）优秀的IT基础设施，能让经理在每分钟更快，更早的处理信息，等等。
4) 基金经理要想让更多的投资者知道自己的存在和业绩，不可避免的就需要花大力气和成本对自己提供的服务进行宣传。很多人没有意识到的是，基金行业是广告行业的大金主。大家可能已经习以为常的在电视，报纸，杂志和网络上经常看到各种基金的名字和业绩，而事实上越是有名的基金在这方面的开销就越大。
事实上，在基金经理这个行业周围，有一个巨大的产业群正在提供上面提到的那些服务来帮助这些经理在这日复一日的竞争中变得更高更快更强，而这些所谓的帮助可能是没有尽头的。
问题是，天下没有免费的午餐，要想获得这些帮助是要付出代价的。你要么需要聘请更好的人才，或者购买更多和更好的数据，或者投资更新你的的IT基础架构，或以上全部。所有
这些资源都需要财力的支持才能够获得。
那么谁来支付这些费用呢？钱不可能从天上掉下来。答案是：它必须来自于投资者。
基金经理最后是要盈利的。如果基金经理持续亏钱，那他就会面临坐吃山空的危险，正所谓地主家也没有余粮呀。在这种情况下，基金经理很可能会关门大吉。事实上，这正是基金行业内部的秘密之一：美国的基金行业平均每年大约有7%-15%的基金被关闭，同时每年也有差不多相同数量的新基金成立。
正所谓铁打的营盘流水的兵，一个基金经理在2-3年以后关闭基金再另起炉灶几乎成为了很多经理的职业规律。换句话来说，成功的基金经理靠投资人养着，失败的基金经理推倒再来，但无论是成功的还是正在搏上位的基金经理，都需要投资者供给资金以养活他们。而基金经理要想获得比同类更好的业绩，则他们就需要投入更多的资源以提升自己的团队，装备和宣传手段。
而这就是基金经理们的致命弱点：如果所有的经理都配备了上面提到的那些各种资源，无论是更多的数据，更多的分析师，还是更先进的IT
基础架构，那么他们的作用往往会相互抵消。因此大多数基金经理在扣除其成本之后只能向投资者提供及其平庸的回报。在这样的游戏中，大部分投资基金经理的”傻“钱注定无法战胜市场。
优秀小组评选量化方法：
1、组员参与积极，发言踊跃。（加1分）
2、组员展示预习成果时，声音洪亮，表达清楚流利，书写演算正确。（加1分）
3、组员每发言一次加0.1分。
4、当堂检测，得满分的小组加1分。
5、预习积极，主动，全部完成预习任务的加1分。
6、组员在本周中参与率最高的加1分。
7、每堂课结束，表现突出，受到老师的表扬和肯定的学习小组分别加3、2、1分。
教你如何挑选题材炒作概念
短期信息指的是题材概念信息，每天面对海量的题材信息，很多人的疑问就是哪些板块会涨停？能有多少个涨停板？某概念还能不能继续追？下文将试图回答上述问题。
在正式开始讲解之前，我想先讲一个小故事。在2012年的时候，行情极其糟糕，大量私募清盘，但是有一个小私募却实现了50%的盈利。他所采用的投资策略极其简单：专做题材炒作。而他的工作方式也很简单，就是专门聘请十几个在校大学生，每天让他们上网去搜各种稀奇古怪的新闻，假如觉得某新闻具有炒作价值就反馈给老板，idea一旦被采纳，该学生就能获得奖金。例如美股某生物公司一周内暴涨100%，该公司是专门生产XX药物的，那么A股相关公司就有可能被炒作。这个私募采取的情报搜索系统是非常落后的（靠十几个大学生人工搜索），但是其操作思路是正确的（本质就是在打信息不对称）。而在国外，通过搜索识别舆情信息来炒股的公司不少。他们利用计算机对证券类文章里的文字进行情感语义识别，例如含正面情绪的词语用了多少次，含负面情绪的词语用了多少次；看空的文章数量有多少，看多的文章数量有多少，从而预测未来股价走势，据说有家公司开发出来的舆情分析系统可以做到90%的准确率。我之前所在的机构一直致力于开发更高效的证券情报收集与分析系统，量化信息价值的重任自然就落在了我的头上。
言归正传，证券信息的价值并不取决于文字本身的性质，而在于人们的行为偏好。同样的一条信息，在不同情景下，人们对其解读就会不一样，例如定向增发，在熊市里，由于缺乏资金，大家对抽血行为非常敏感，此时推出定向增发会被人们解读为“无良奸商又来骗钱”股价反而会暴跌。而在牛市里，由于大家对抽血不敏感，对公司未来想象空间敏感，人们会将定增解读为“圈钱=扩张产能=暴利=股价暴涨”。因此对于一条信息的解读，关键在于了解人们的行为偏好，知道投资者到底喜欢什么，他们在想什么，他们打算做什么。
下面我将给出何种概念炒作会更加倾向于获得投资者的青睐。我将投资者认同度分为高、中、低三个档次。认同度越高，则炒作空间越大。根据下表，给认同度“高中低”分别赋予不同的得分，再给每个项目赋予不同权重，就可以做成量化打分表格，就能实现不同信息之间的互相比较。
在正式开始分析炒作之前，你必须先养成两个习惯。第一个是你必须每天浏览产经信息，了解最近发生了哪些可以用来炒作的新闻。然后根据我下面给出的打分表格来筛选出可能被爆炒的概念。第二个是你必须每天复盘涨停股，看看他们涨停的逻辑是什么，有多少只相关个股涨停，持续了多少天。复盘涨停股的用途很广：1、可以预测大盘是否见顶或是否要回调；2、训练强化自己对题材概念炒作的敏感性；3、验证猜想，看看市场对某个你看好的题材的认同度是否跟逻辑推理的一致，从而决定是否应该及时撤离（假如猜错了）。4、可以把握板块轮动的节奏。
每天收集整理上述资料其实是很繁琐的事情，非常幸运的是，@索罗明 已经帮我们整理好。他每天早上提供产经信息，每天收盘提供涨停股统计数据。个人认为，他对短线概念炒作的把握能力还是相当强的。
未来市场容量大不大？
说白了就是这块饼可以画的多大？例如3D打印，据券商预测，未来潜在市场规模可以达到1000亿（或更高）。尽管目前的实际规模几乎为0，但是人家就是会讲故事，而且还有理有据，你根本没办法从逻辑上进行反驳。这种概念由于无法证伪，往往炒作空间就很大。又例如云南发生小地震，震坏了一条村子的房子，其未来市场容量顶多就是把这村子重建，也就几千万元的事情，分配到云南城建的订单估计也就几百万，这种炒作空间就小很多。跟新能源汽车、3D打印根本没法比。
当前有没有业绩支撑？
指的是某概念是纯炒作还是有实实在在的业绩支撑。例如美股生产埃博拉病毒疫苗的公司股价翻倍，国内的医药公司也跟着暴涨，但是国内有生产埃博拉病毒疫苗的厂家吗？没有！这纯粹就是没任何业绩的大忽悠。因此这种概念涨得快，跌得更快，就像坐电梯。又例如今年诺贝尔物理奖颁给LED的发明者，LED相关公司股价飙升，但是很快就打回原形，为何？人家获奖关你屁事！
博弈难度大不大？
这个主要是用于分析国家产业政策，有些产业政策听起来很美好，但是执行难度极大，因此市场对这种题材炒作很谨慎。最典型的莫过于土地改革，
听起来
很宏伟，一旦改革成功，市场空间简直无法估量，但是已经喊了几年，就是炒不起来，游资顶多只是结合自贸区或京津冀概念，炒炒囤积大量建筑用地的上市公司。土地改革最大的问题是，涉及的利益集团太多，博弈非常复杂，假如一个政策无法取得共赢效果，那么利益受损方必然会奋力抵抗，假如他是非常强势的利益集团，例如地方政府、金融集团，那么事情推进就会一波三折，炒作难度就很大，因此游资一般不碰这种涉及政治博弈的概念。
标的物是否好找？
有些概念很难找到合适的标的物，例如依法治国，最后竟然有人去炒电子政务，简直是“神逻辑”。目前处于小牛阶段，炒这种牵强附会的概念股还不怕被套死，假如在熊市里，必定会一个涨停板后就连续暴跌，套死无数跟风者。
标的物市值大不大？
这一条标准相当重要，假如标的物都是大盘股，以游资的实力，根本没办法炒起来。因此就算概念再好，也只能放弃。除非遇到国家队进场，例如2003年公募基金为了打响招牌，联合起来炒作“五朵金花”概念。但是国家队何时进场，小散根本没渠道获悉，所以还是不要在大盘股上浪费青春了。
政策力度大不大？
这个是权重很高的标准，政策力度从两个角度衡量，一是发文件的单位级别。二是政府投资的力度。一般国务院级别的文件（政府官文都会标注发布单位）要引起足够的重视。行业协会发布的就算了。例如关于钢铁的扶持政策，假如是行业协会发布，直接无视；假如是部委文件，顶多就一个（涨停）板，假如是国务院文件，或许能有两三个（涨停）板。假如是关于新能源汽车，行业协会文件，顶多一个板，部委文件，两个板，国务院文件，50%的涨幅也是有可能。新能源汽车跟钢铁的区别在于：大家本来就不喜欢钢铁，因此要得到大家认同，政策力度必须很大很大。
此外要特别关注习李的言行，习李点名提到某行业，1-2板。习或李单独出席某行业论坛或到某公司视察并被新闻联播播出，1-2板。习李同时出席某行业论坛，2-3个板。【如何挑选量化产品】
事件持续时间长不长？
这个指标决定了某题材是否具备反复炒作的基础，但不会影响短期炒作空间。即某题材属于转瞬即逝，仅意味着他是一波流，炒完就拉倒，但是光是这一波，上涨幅度就有可能比较大。而那种持续时间很长的，则炒完一波后，过一段时间又炒一波，可以反反复复被炒作。例如新能源汽车、军工。一般来说，不管是短炒还是反复炒，都可以参与，只是撤离时间要有所差别。
事件性质
事件的类型五花八门，产业规划、突发事件（灾难、瘟疫）、季节性事件（旅游黄金周）、重要会议（两会、中央经济工作会议）。但是其对股价的影响无非就是通过影响上市公司业绩来实现，因此我将事件类型分为三类，一类是可以给上市公司带来长期业绩改善的。例如某行业的五年规划，例如某革命性产品的推出带动整条产业链发展（iPhone）。一类是仅能改善上市公司短期业绩的。例如旅游黄金周，过完这一周，又要关灯吃面了。又例如家电补贴政策，政策实施期间可以带动家电销售量，补贴政策取消，家电销售量就会下降。一类是不能改善业绩，仅能改善短期现金流。例如减税、直接补贴给厂家的行业补贴政策（区别于补贴给消费者的政策）。
方案是否详尽？
这一点在上一篇文章中就已经提及。即信息是“虚”还是“实”？通常要有具体操作方案和标准，下属机构才能正式开展该新业务，否则只有简单的几句描述性语言，下属机构就算想积极开展业务，也无章可循，最后政策只停留在纸面上，无法落实。
是否首次炒作该概念
这一条标准非常重要。市场永远只青睐新鲜玩意。通常那种新出现的概念持续性都很强，非常值得参与。当然，这也并不代表旧概念就没炒作空间，某些有真实业绩支撑的、市场前景依然很广阔的概念，只要出一个消息就会被炒一轮，例如智能手机、新能源汽车。但是绝大多数没有业绩支撑的纯概念炒作，炒完一轮后，市场就不再关注，后面就算再出现该题材的信息，市场往往也不感兴趣（除非他突然有业绩支撑了）。
在讲述完毕消息的炒作价值后，我顺带提一下如何根据当天的涨停股识别大盘是否要见顶或回调。
1、假如当天涨停个股超过40个，第二天必定会收阴线，而且阴线的力度还不小。原因是涨停股太多意味着市场短期过热，需要洗洗盘，震震仓。
2、假如最近涨停的个股都是钢铁、石化、并购重组股、新股，一般意味着要见顶。重组和新股会长期占据涨停榜，因此关键是看除了并购重组和新股之外，还有那些概念涨停。假如涨停榜只剩重组和新股，那么大盘危在旦夕。石化是大盘杀手，专门拿来拉指数掩护小盘股出货的，石化一涨，小盘股必定跌的一塌糊涂。假如市场上连钢铁这种垃圾行业都被爆炒，说明所有的股票都已经涨幅过高，整个市场已经没价值低估的股票，唯一被“低估”的只剩钢铁了，只好硬着头皮去炒钢铁。
3、假如每个概念都是涨停一天，第二天就换另一个概念涨停，说明行情持续性非常差，不宜参与。
4、找出每一轮行情的龙头板块（例如这一轮的军工），找出龙头板块中的龙头个股（成飞集成），假如发现龙头股开始滞涨，就要开始估算该板块其他股票的估值是否已经过高，假如发现该板块中几乎所有个股的估值都已经向龙头靠拢，已经找不到相对便宜的个股。那么这一波的炒作很可能就要结束。而一旦龙头板块开始回头，整个大盘就会跟着大幅回调。假如接下来没有新的龙头概念跟进，行情就到头了。假如老龙头开始滞涨，市场又没新热点出现，市场就会炒作高送转、高业绩、重组，此时往往就是行情见顶的信号。因此关注每天涨停股都是什么题材很关键，假如涨停的都是高送转或业绩预增或并购重组，就意味着市场已经没热点，大盘回调概率很高。
最近换房子，上网很不方便，留言无法回复，请见谅。脱网一周，惊闻年收益率600%的私募期货爆仓，这种事情早已听得麻木，我有一本子专门收录这些人的尸骨，里面的死亡记录已经多如牛毛。所以我从来不关注那些赚点钱就来网上炫耀的人，这些人迟早会进入我的死亡名册里。我只佩服两种人，一种是狠狠赌一把后就洗手不干的人，这种人你想找他复仇的机会都没了，关键是人家能抵住诱惑，急流勇退，这不是一般人能做到的。另一种是赚钱越多越低调的，他们通常把赚钱归咎于运气，把亏钱归咎于自己执行力不足。最可怕的是你的对手比你聪明，而且还比你谨慎，简直毫无胜算。我已一周没网络看盘，不知道我的期货账户是否也已经爆仓。这是要关灯吃面的节奏么？
波段选股王 今日两市早盘双双低开，在银行、券商等板块拖累下震荡盘跌。截止午盘沪指报2232.60点，跌1.02%。盘面上，有主力资金进入的金改概念等题材股涨幅居前，前期强势股跌幅居前。
虽然今日指数有所回落，一部分股票跌幅巨大，但还是有少数个股大幅上涨，两市涨幅超过5%的个股有近50家。众所周知，这些大幅上涨的股票由于单日可以给投资者带来巨大收益，往往成为市场的焦点。如果能在波段起涨点买进这些即将大幅上涨的股票，不仅账号资金会有较大的增值，而且心理上也有莫大的成就感。但是在几千只股票里涨幅较大的就那么几只、几十只，如何才能在起涨点买进？每只股票翻一遍也要几十个小时，再去查找资料分析研究，一个人的精力和时间是远远不够的。
为了帮助广大投资者解决这个难题，运用创新科技开发了万能智能公式和机构席位雷达功能，设计进入上市公司基本面、技术面、主力资金流向等几 十种影响股价涨跌因素自动智能搜索潜力股票，在当天盘后第一时间得到超级机构建仓的个股，平均每天可控2-3只左右，自动提示买卖点位，把握上涨波段，而且每天只需几分钟轻点几下鼠标
它们成为中国产品改进中最重要的方式。诸多互联网团队都像狼一样紧紧盯着对手与国内外同仁，拷贝产品模式，快速复制新产品，借鉴已有的产品改进经验与思路。成功的案例已经多不胜举；
（2）产品功能的“微创新”：即通过对用户需求与行为的深入理解，在不改动产品的整体思路与定位的前提下，主动创造，改进产品的局部功能。“微创新”也是中国互联网产品的主要改进方向，以求以每一步微小的加分形成大的加分，并在某一点或几点改进上抓住用户的痛点需求，使得用户体验进一步提升。例如360安全卫士，通过操作简化将杀毒软件的使用门槛大大降低，成功攻克中国完全红海的安全软件领域，例如QQ通过表情、QQ秀、好友印象等功能改进压倒MSN，例如百度通过直达优化，服务引入等改进使得TOP词效果优于技术领先的谷歌等等；
“非功能性改进”：【如何挑选量化产品】
（1）与功能性需求无关的改进：例如产品的运行效率、流畅性与稳定性等等。它们与用户需求无直接关系，但会直接影响其满足情况，是用户体验中必不可少的一部分，甚至可以说是产品成功的基础。这一类改进，可以独立于产品经理，由技术人员直接负责；
（2）功能性需求的效果改进：例如搜索引擎的排序效果，广告系统、推荐引擎的展示效果等等。它们与用户需求的满足情况有直接关系，历来都是兵家必争之地。在《产品经理模式之弊论》中，阐述了这一类改进被产品经理完全主导的问题。
“新产品孵化”：
（1）设计主导型新产品：例如Facebook,Twitter等。这些新产品的涌现与互联网用户环境有关，但与技术无直接关系。它们往往来源于创始人的奇思妙想，来源于一个小构思的不断深化。很多时候，这一类产品的衍生不像是一门科学，而更像艺术，没有规律可循，只能事后被戴上“社交网络”、“社交媒体”等帽子；
（2）技术驱动型新产品：例如初创搜索引擎、推荐系统、风靡当下语音类应用等等。这些产品的理
念往往很早就存在于科幻小说、电影、论文与原型系统中，但是一直等待基础技术成熟后，才达到应用层面。这里的“技术”是广义的，包含理论方法与数据等；
非抄袭的“新产品孵化”并不会频繁出现，每次出现都将是一次产品的波澜，甚至导致产业革命。如上的两个分类，其实也并没有完全的界限。部分新产品的衍生本身就融合了设计与技术驱动，例如谷歌眼镜。新产品孵化还有如下一种：
（3）抄袭主导型新产品：在中国互联网环境下，新产品的独立创造并不多见，更多的是更改某些特质后的复制，或者对竞争对手的直接模仿；
那么，互联网团队的参与者又有哪些？一般而言，经典互联网团队成员通过职能分工，可以分为产品经理与技术人员两类，前者负责产品设计，后者负责功能实现。从能力方面，产品经理更接近用户需求，更具备社会化思维，而技术人员则专于工程实现。
由上文不难得出，产品经理适合驱动广泛存在的产品功能性改进，包括抄袭模仿与微创新，以及抄袭主导型新产品孵化。“功能性需求无关的改进”本身即可以独立于产品经理职能。而“功能性需求的效果改进”，原创性新产品的孵化，尤其是技术驱动型新产品的孵化，则并不适合由传统产品经理主导。这些工作必须要主导者兼备产品与技术两方面的能力，即所谓“产品型技术”。具备技术背景的产品经理也比较适合承担这些工作，但一旦职能转化为产品经理，就即意味着不能接触技术平台，不能看到原始数据，这将大大降低其能动性。
在产品驱动模式的选择上，首先要考虑自己产品的特点，如果产品的改进方式仅仅涵盖其中的某部分，例如技术已经完全成熟，或者技术本身与产品需求割裂，那么采用产品经理模式完全没有问题。如果是个性化广告系统等用户需求满足情况完全可以被CTR等指标量化的产品，由技术人员（研究人员）主导也没有问题。但搜索引擎、推荐引擎等产品，既包含有产品功能性改进也包含与需求直接相关的效果改进，在模式选择上则并不那么简单，直接完全由产品经理主导，很多情况下并不合适。
团队分工架构是非此即彼的选择，多数情况下，由产品经理主导也更加合适。但工程师关于产品层
的推动作用往往暗含巨大的力量，那么有没有可能兼容两种模式呢？个人认为是完全有可能的。首先需要一个兼备技术与产品能力的整体负责人，能够正确的判断工作由何种职能主导更加合适，并能够统筹技术人员关于产品的改进构思；其次，团队要小，只有小团队，才有足够的灵活性，灵活调配分工，也才能够使得技术人员产生产品层面的构思。产品经理与技术人员更加应该通力合作，相互理解，深刻认知自己的职能、能力与特质，在不同情况下，主导不同的改进方向。
然后，还有一个问题：“产品型技术人员”应该如何定位，如何发挥自己的作用？我看过很多怀揣产品梦的技术人员，在现代精细分工导致的大团队中郁郁不得志，甚至为了实现自己的产品梦想，转型当产品经理。而对于明确分工的大中型公司而言，这一类兼备两种能力的人的确难以用好。另一方面，我又看到无数产品的改进工作以及新产品的孵化工作，没有选择对产品驱动模式，甚至因为没有“产品型技术人员”，退而求次，直接导致了产品质量不佳，延期，甚至失败。这形成了令人扼腕叹息的对比。当前的“大数据”时代，其实是一个由数据与理论方法驱动技术成熟的时代，由工程师驱动产品改进将更加重要，这类人用在合适的点上，将起到画龙点睛的作用，互联网公司，更应该重视此类人员。对于“产品型技术”自身，也要挑选好职能，领导与团队，才不至于放弃自己的梦想。VIA：虎嗅网
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