短期交易策略精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的短期交易策略主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：短期交易策略范文

【關鍵詞】音標教學 意義 教學策略 激勵手段

一、音標教學的意義

音標在英語中的作用類似于拼音在漢語中的作用，音標可以幫助記錄各種音素，各音素又對應著一定的字母。掌握了一定的規律，我們不僅可以看音標讀單詞，還可以聽音標寫出單詞，因此學好音標是學好英語的基礎，而搞好語音教學又是英語入門階段教學的關鍵。

二、運用有效的教學策略，分步實現音標教學

1.分批教學各個音標，掌握單個音素的正確讀音及其發音原理。英語國際英標共有48個音素，其中元音音素20個，輔音音素28個，對于音標的教學我采用了相對集中，分批教學，各個突破的方法。在教每個元音時首先要強調舌位（尤其是前元音），使學生有意識地感到音所發部位的前，中，后，高，低之分。口腔內不足方寸之地要發出二十個元音，舌位稍有變化就會變成另一個音。以最難區分的[i：]和[i]為例，初學者往往誤以為這兩個音是長短之分，其實首先是舌位高低之分。其高低相差不過一毫米左右。因此要特別仔細地體會舌位的變化。舌頭是彈性的，能伸縮的，要充分利用舌頭高低，伸縮時在口腔中的不同定位，發好單元音。舌頭又是可移動的，利用舌頭在發音過程中的移動，發好雙元音。其次要強調唇形（尤其是后元音）。以[a：]和[?]為例，雖然二者舌位不同，但對發音影響大的，是唇形及舌的肌肉緊張度。輔音的教學采用清輔音和對應的濁輔音一起學，因為同組的輔音音素具有相同的發音方式，只是在發濁輔音時聲帶會引起震動，因此，我們只要掌握每組輔音中的其中一個就能推出另一個發音。可以讓學生把手放到喉部，去感覺發濁輔音時產生的聲帶振動現象，清濁音一起練習。還要注意一點的是，輔音除了摩擦音和鼻輔音以外，都不能延續。假如學生在發/t/ 時拉長了聲音，那么他一定是在后面多了元音[?]。輔音本來就不能單獨存在，所以輔音練習應以音節為基本單位。

2.元音結合輔音的教學方法：元音：/ i：/ / I / 輔音：/ b / / p / / d / / t /，在每節教學中，單元音的教學采取相對應的長短元音結對教學，幫助W生區分易混淆的音素。每次教完幾組音素后，就把元音音素和輔音音素放在一起拼讀。第二節再教幾組新的音素，然后把新學的和前天學的放在一起拼讀，這樣可以做到掌握新的，鞏固前面學的，起到溫故知新的效果。

3.教完音素之后，我還把音素和字母相結合起來教，這樣子就能大致做到看到一個單詞就大約能讀出他的讀音，看到或聽到一個音也能大致寫出單詞出來，做到音形結合，為以后進一步學英語特別是背單詞起到很好的作用。比如在教到雙元音/ ?u /，把發/ ?u /的字母介紹給同學，然后采用金字塔式的訓練模式進行鞏固：如

1）rope hope home nose coke note rose

其他的音也是采用相同的方法，讓學生做到看到單詞能大概知道其發音。

2）或者是給音標學出單詞，這種列單詞的方法又有趣，又行之有效，有利于音素的牢固掌握。同時，很多的單詞在老師沒有教的情況下自己也可以讀出來，這樣子就可以做到音形結合。

4.當學生掌握了48個音素的讀音后，從發音規律上繼續學習，音形結合得到進一步鞏固：如絕對開音節：單個元音字母后面沒有輔音字母的重讀音節。絕對開音節中的五個元音字母（a.e.i.o.u）讀本身所發的音。例如：p pa pe pi po pu等；相對開音節：是指一個元音字母后面有一個輔音字母（除r）之外，最后是一個不發音的e構成的音節，在開音節中，這個元音字母發“字母”本身音，例如ake take make等；閉音節：以一個或幾個輔音字母（r 除外）結尾而中間只有一個元音字母的音節，稱為閉音節，在重讀的閉音節中元音字母讀做短元音。例如at sat hat rat等；五個元音的辨音：ate ete ite ote ute等；開音節和閉音節的辨別：hate------hat note------not等；字母組合的發音規律：ar car far 等；輔音的發音規律：ch chair cheap等；易混淆音的辨音：play pray等

通過以上的學習掃除了學習單詞的障礙，達到輕松學習的目的，激發和培養學生學習英語的興趣，使學生樹立自信心，養成良好的學習習慣和形成有效的學習策略，發展自主學習能力，培養學生觀察、記憶、思維的能力，用這種“音形結合”的方法來教英語單詞，使學生具有能“見詞發音”、“聽音寫詞”和“聽音選詞”的較強能力，并且能簡單有效地記憶大量單詞。

三、運用一定的激勵手段，激發學生的學習興趣，從而促使他們主動參與學習

1.物質激勵在英語教學中起著相當重要的作用，這是由學生的心理特征決定的。

2.競爭激勵激發學生的自覺性，能動性和主動性。

3.樹立學生學習英語的信心，鼓勵他們大膽主動不畏失敗。在訓練過程中，我不提倡有錯必糾，以免給學生造成心理壓力，在教學中應以表揚和鼓勵為主。這樣每個學生都會感受到自己的可取之處，愿意用自己的點滴進步來換取老師的青睞。總之，在整個英語教學過程中，教師要最大限度地引入并運用多種激勵機制，充分調動全體學生學習英語的積極性、創造性，更快更好地實現教學目標。

參考文獻：

第2篇：短期交易策略范文

關鍵詞：短期反轉；非流動性；換手率；股票收益

中圖分類號：F830.91 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2013）09-0008-07

一、引言

在有效市場中，因為短期內隨機的未知信息對于股票基本價值的預期影響是可以忽略不計的，所以根據目前所獲得的信息對資產價格的最優預期就是資產的當前價格。但是，萊曼（Lehmann，1990）的研究表明，利用短期收益反轉構造的逆勢投資策略每周有1.7%的超額收益；杰格迪什（Jegadeesh，1990）證實，這種超額收益在以月為研究周期的情況下更加顯著，為2.5%。雖然由于交易費用的存在，這種逆勢投資策略并不能使投資者在市場上真正獲利，但是股票收益短期反轉的普遍存在已經引起了學術界的關注，目前對股市短期收益反轉問題的研究已經成為金融研究的熱點之一。

在有關股市短期收益反轉的研究中，部分學者從股票的自身特性出發，分別從理論和實證兩個方面探究了短期收益反轉的產生機理。在這方面的研究中，股票的非流動性和成交量被認為是兩個重要的度量股票特性的指標。流動性描述的是資產以合理價格迅速成交的能力，則股票的非流動性體現了股票的交易成本，是股票市場微觀結構的重要屬性。非流動性越強，股票的交易成本越高。近年來，國外的研究結果表明，股票非流動性和成交量信息中包含了股票收益短期反轉的部分信息；多數研究表明高成交量、低流動性的股票更容易出現收益反轉。國內部分有關中國股市收益短期反轉的研究表明，在中國股票市場中，股票成交量和非流動性對于短期收益反轉具有相同的預測作用。由于我國股票市場為典型的新興資本市場， 與成熟資本市場有較大的差距，而且我國股市的交易機制有自身獨有的特點，導致我國股市的非流動性和成交量信息與成熟資本市場也存在明顯的差異。例如朱小斌、江曉東（2006）等通過與歐美日等成熟資本市場的研究對比發現，我國股市的平均換手率遠高于成熟資本市場的平均水平。因此，本文認為，我國股市中短期收益反轉的存在性需要經過嚴謹的實證研究才可以確定，非流動性與成交量信息對股票收益短期反轉的影響也可能會有不同于成熟資本市場的表現。

研究我國股市短期內的收益反轉現象具有重要的理論和實務價值。但是，國內現存的短期收益反轉實證研究大都存在數據期限較短、股票樣本選擇較偏、代表性較差等諸多不足。而且這些研究大都沒有排除非同步交易、買賣報價反彈和“周末效應”等干擾因素的影響。國外相關研究表明，這些因素會對股票收益短期反轉現象的研究產生重大影響，排除這些因素的干擾對研究結果的準確性與嚴謹性至關重要。因此，本文以1997年1月至2010年12月在上海證券交易所和深圳證券交易所掛牌交易的所有A股普通股股票（ST、SST、*ST、S*ST、PT類股票除外）為樣本，排除“周末效應”、買賣報價反彈因素的影響，分組構建逆勢投資組合，利用Fama-Macbeth回歸的方法研究周周期下短期股票收益反轉現象的存在性問題，并分析非流動性和成交量兩個指標對短期收益反轉的影響。

二、文獻回顧

（一）國外文獻回顧

傳統的金融理論試圖通過基于風險因子的定價模型來解釋價格反轉現象。法瑪和弗倫奇（Fama和French，1996）認為，股票收益反轉是因為Fama-French模型中β值沒有包含所有的風險。因此，只要在模型中加入新的風險因子，超額收益或許就會消失。行為金融學家針對股票收益反轉現象提出了多種理論，他們認為收益反轉與收益慣性都是由于投資者根據不同類型的信息對股票未來價格進行預測時的心理偏差造成的，如波爾塔、蘭考尼肖科、施萊佛和維什尼亞（Porta、Lakonishok、Shleifer和Vishney，1995），巴伯里、施萊佛和維什尼亞（Barberis、Shleifer和Vishney，1996）等學者認為是投資者對市場新信息的過度反應導致了股票收益反轉現象；洪和斯泰因（Hong和Stein，1999）則從信息擴散的角度提出HS模型來分析收益反轉的成因。他們認為公司規模小、換手率低的股票具有更高的反轉收益。此外，部分學者認為短期收益反轉與股票市場的特性及交易機制有關。如羅和麥金利（Lo和Mavkinlay，1993）認為過度反應并非是短期收益反轉的唯一和主要來源，市場微觀結構也是導致股票收益短期反轉的一個重要原因。鮑爾、科薩里和瓦斯利（Ball、Kothari和Wasley，1995），康拉德、居爾特金和考爾（Conrad、Gultekin和Kaul，1997）的實證研究表明，逆勢交易利潤的很大一部分歸因于買賣報價反彈因素。

與此同時，眾多學者從股票本身的特性出發，探求了短期收益反轉的產生機理。在這方面的研究中，股票的流動性和成交量兩個指標受到了大多數學者的重視，這些研究也為預測股票收益的短期反轉提供了依據。坎貝爾、格羅斯曼和王（Campbell、Grossman和Wang，1993）提出的資產配置理論（CGW模型）認為，只有流動易者的交易壓力造成的劇烈價格波動才會導致反轉現象，這種交易壓力的產生與消除會伴隨著巨大的成交量，所以該理論認為伴隨高成交量的價格變動更容易出現反轉。康拉德、哈米德和尼登（Conrad、Hameed和Niden，1994）的實證研究表明，短期反轉收益與交易量正相關。然而，王（Wang，1994）所提出的不對稱信息模型卻認為，當基于信息的交易者根據私有信息調整其股票交易時，短期反轉收益會隨著成交量的增加而減少。鮑爾、科薩里和尚肯（Ball、Kothari與Shanken，1995）研究發現，逆勢交易盈利集中出現于低價股票。對于這類股票，“流動效應”可以解釋其高收益。另外，阿夫拉莫夫、科迪亞和戈亞爾（Avramov、Chordia和Goyal，2006）根據CGW模型提出推論，股票非流動性對短期收益反轉具有影響。非流動性越強，短期反轉越明顯。對于流動性不足的股票，非基于信息的交易者對股票流動性的需求會使得市場上對股票的短期定價偏離鞅過程，當這種流動性需求因為理性投資者的介入而減弱時，收益反轉現象便會出現。在隨后的實證研究中，阿夫拉莫夫等驗證了這種推測，證實股票非流動性指標對隨后出現的短期反轉具有很強的預測能力。

（二）國內文獻回顧

隨著我國股票市場的發展與市場數據的不斷完善，國內學者在借鑒國外理論解釋、研究方法的基礎上，根據我國股票市場的特征對短期收益反轉現象做了大量的實證研究。對于我國股票市場是否存在短期收益反轉這一問題，眾多研究者產生了分歧。部分研究者并沒有在我國股市中發現短期收益反轉現象，如張人驥等（1998）、吳世農等（2003）和唐靜武等（2009）。

然而大多數學者的研究結果表明，我國股市中存在短期收益反轉現象，并就其成因做出了相應的解釋。王永宏和趙學軍（2001）對1993—2000年間深滬兩市股票交易數據的研究表明，我國股市短期內存在收益反轉現象。肖軍和許信忠（2004） 以我國深滬兩市1993年6月至2001年6月的股票交易數據為研究對象，分析了反轉投資策略的有效性，證實以賬面市值比等指標構造的價值反轉投資策略可以產生顯著的超額收益率。肖峻、陳偉忠和王宇熹（2005）對滬深股市進行研究，同樣發現存在顯著的短期收益反轉現象，小市值股票形成更加顯著的收益反轉，高成交量組合經歷更加強烈的收益反轉。還有鄭方鑣等（2007）和魯臻等（2007）的研究結果得到了同樣的結論。

通過對國內外文獻資料的梳理，我們發現，研究者大都認為股市短期收益反轉的成因來自于市場反應過度引起的交易過度。具體傳導機制大致為：當股票市場中出現某種利好或利空消息時，可能會引起一定量的噪聲交易。當這種噪聲交易量足夠大時，隨后的正反饋交易者的介入會使股票交易需求持續增加。這種高成交量的股票表現出更多熱門股票的性質，將更有可能獲得更多噪音交易者的關注與交易，從而進一步放大成交量。這種短期內對股票流行性的大量需求很可能會使股票價格偏離其基本價值。當這種偏離足夠大，使得理性投資者發現其中蘊含的套利機會時，他們便會介入對沖噪聲交易者的操作。這個過程便會導致股票收益的反轉。在這種由于噪聲交易與“羊群效應”使股票短期定價偏離鞅的過程中，通常伴隨有異常大的成交量。所以依照這種理論，個股的非流動性和成交量與隨后的短期收益反轉之間存在一定的關系，收益反轉將更有可能發生于前期成交量大而流動性差的股票。

我國股票市場屬于資金推動型市場，市場中機構投資者偏少、個人投資者所占比例偏大。大部分個人投資者素質不高，并不能對其所投資的股票做出理性的分析，其情緒容易受機構投資者的影響，跟風、盲目信賴專家等現象普遍存在，他們屬于正反饋交易者。因此，我國股市中容易出現“羊群效應”。基于這種情況，當股票市場中出現莊家故意散播利好利空消息等異常情況時，很可能會出現大量的噪聲交易，隨后正反饋交易者的介入會使股票交易需求持續增加。因此部分國內學者認為，在我國股市中，非流動性和成交量對股票收益短期反轉的影響應該更加明顯（如王春峰、郝鵬、房振明和梁崴（2004）等）。

三、樣本數據選擇與研究方法

（一）樣本數據

本文研究樣本為在上海證券交易所和深圳證券交易所上市交易的A股普通股股票（剔除ST、 SST 、*ST、 S*ST、 PT類股票），數據來源為銳思數據庫。我國股市自1995年1月1日起交易制度由“T+0”改為“T+1”，自1996年12月16日起實行漲跌幅10%的限制。為了規避這些交易制度的變化對市場短期交易行為產生的影響，本文將數據樣本期定為1997年1月至2010年12月。另外，為排除新股上市初期異常收益的干擾，新上市股票第一個月的交易數據也被剔除。樣本期內年均股票數量為1265只。

（二）指標說明

1. 周指標計算規則。本文以周為周期研究股市短期收益反轉問題。在國外近些年的實證研究中，學者們認為每周周末股市暫停交易會對股票價格及收益率產生影響，因此在實證研究中應避免以周一作為每周統計數據的開端。為了避免這種“周末效應”對研究結果的影響，本文采用與國外相關研究類似的方法，計算股票各個周指標時以周四為第一個交易日，下周三為最后一個交易日。

2. 指標計算方法。

（1）周收益指標。本文以周為周期研究股市短期收益反轉問題，采用每周的日平均收益率作為股票每周收益的度量指標。樣本期內日均收益率均值為0.046%。

（2）非流動性指標。一般認為，股票的流動性反映的是在不影響股票市場價格的情況下，以較低成本快速買入或賣出足額股票的能力。本文采用阿摩哈（Amihuh，2002）所使用的對股票非流動性的測度方法，將個股非流動性定義為每一單位成交額的價格沖擊，計算方法如下：

[ILLIQit=1Ditt=1DitPitd-Pitd-1VOLitd*106] （1）

其中，Pitd為股票i在t周d日的收盤價（已做復權處理）；VOLitd為股票i在t周d日的成交額；Dit為股票i在t周的交易天數 。樣本期內非流動性指標的均值為0.028。

（3）成交量指標。國內外相關研究普遍將換手率作為成交量的測度指標。為了消除換手率的低頻率波動對研究結果的影響，本文參照洛倫特、麥可利、吉迪恩和王（Llorente、Michaely、Gideon和Wang，2002）的做法，將去趨勢化的流通股平均日換手率作為每周成交量的測度指標。其計算方法為：

[Vit=logturnoverit-113s=-13-1logturnoverit+s] （2）

其中，[logturnoverit=log（turnoverit+0.000002）]；

[turnoverit]為股票i在t周的流通股平均日換手率。樣本期內，成交量指標的均值為0.057。

（三） 研究方法

1. 考察我國股市短期收益反轉現象的存在性。首先對研究樣本中所有股票的周收益進行Fama-Macbeth（1973）截面回歸，得到β時間序列均值。通過觀察β均值的符號及其顯著性來判斷我國股票市場是否存在短期收益反轉現象。

[Rit=αt+βtRit-1+εit] （3）

2. 考察周收益、換手率和非流動性指標之間的相關性。為了增強研究的可信度，有必要對周收益、換手率與非流動性3個指標之間的相關性進行分析，尤其是換手率與非流動性指標之間的相關性。在早期的研究中，換手率一直被認為是反映股票流動性強弱的指標之一。但是，近年來有學者認為換手率和流動性之間存在明顯的區別，李和斯瓦米納坦（Lee和Swaminathan，2000）證明換手率并不是一個好的流動性指標。為了能夠獨立地分析換手率和非流動性對短期收益反轉的影響，本文首先要驗證這兩個指標之間的非相關性。

3. 分組構建投資組合，考察換手率和非流動性指標對短期反轉的影響。在投資組合的形成期t-1周，以每周日平均收益率、換手率和非流動性指標為依據，對樣本股票進行分組，構建投資組合。本文依據股票收益率R由低至高將股票分為四組：R=1，2，3，4。其中，R=1組和R=2組為輸家，R=1組具有最低的收益水平；R=3組和R=4組為贏家，R=4組具有最高的收益水平。為了排除買賣報價反彈因素的干擾，本文在投資組合形成期只計算周四至下周二的日平均收益率，在組合形成期與持有期之間跳過一天。同時，本文依據t-1周的換手率和非流動性指標由低至高分別將樣本股票分為四組：V=1、2、3、4；ILLIQ=1、2、3、4。其中，V=1組為換手率最低的一組，ILLIQ=1為非流動性最低的一組。至此，共得到64個投資組合。

在投資組合的持有期第t周，本文將計算每個投資組合的等權重日平均收益，通過考察組合收益水平的變化規律確定換手率和非流動性指標對短期收益反轉的影響。

4. 采用Fama-Macbeth回歸考察各投資組合的收益序列相關性。為了更進一步地分析換手率和非流動性因素對短期收益反轉的影響，本文對基于換手率和非流動性指標分組的投資組合分別進行公式（3）形式的Fama-Macbeth回歸，觀察每個組合的β序列均值的變化情況。

四、實證結果及分析

（一）實證結果

1. 我國股市短期收益反轉現象的存在性研究結果。對研究樣本中所有股票的周收益做Fama-Macbeth截面回歸，得到的β時間序列均值為-0.0565，其t值為-9.44，β的估計值在1%的水平下顯著。這說明在上一周收益率比較高（低）的股票在本周獲得了比較低（高）的收益，證實了我國股票市場中確實存在短期收益反轉現象。

2. 收益率、換手率與非流動性指標的相關性研究結果。每周日平均收益率、換手率和非流動性指標的相關系數如表1所示。

從統計結果來看，除了收益率與換手率之間的相關性偏高外，收益率與非流動性、非流動性與換手率之間的相關性很低，這說明三個指標之間并沒有彼此包含太多相同的影響因素。尤其是非流動性與換手率之間的低相關性確保能夠獨立地分析兩個指標對短期收益反轉的影響，對于本文研究結果的可信度具有重要的意義。

3. 換手率和非流動性指標對股票收益短期反轉的影響。在投資組合的持有期第t周，本文計算出每個投資組合的等權重日平均收益，并對收益率的顯著性進行研究。表2為組合持有期每個投資組合的平均收益及其標準差，收益率的顯著性水平被*號標出，*、**、***分別代表10%、5%和1%的顯著性水平。

表2顯示，收益反轉現象更多地集中于組合形成期t-1周的輸家。在R=1組和R=2組各個組合中可以明顯地發現：投資組合持有期收益隨著非流動性指標ILLIQ的增大而增加。當ILLIQ=4時，除（ILLIQ=4，V=4）組合外，其他組合都獲得了在1%水平上顯著的正收益。例如在（R=1，V=2）4個投資組合中，隨著非流動的增強，日平均收益從0.05%上升至0.169%，買空賣空投資組合更是實現了超過0.1%的日平均收益。這說明在輸家組合中，短期收益反轉現象隨著非流動性的增強而更加顯著。

與此不同是，換手率并沒有表現出國外相關研究中所發現的對短期反轉的預測作用，以換手率分組構建的投資組合沒有表現出有規律的收益變化。值得注意的是，V=4組合與V=1、2、3組合的表現明顯不同：V=4組合獲得的收益明顯小于其他組合，例如在（R=1，ILLIQ=1）4個投資組合中，V=1、2、3組合都獲得了0.05%以上的日平均收益，而V=4組合卻獲得了-0.036%的負收益。同時，換手率V=4組合的特殊性也顯著地影響了非流動性指標對收益反轉的預測作用。

相比于輸家組合，贏家組合R=3和R=4只是部分地表現出了收益反轉。其中R=4組合表現出的收益反轉更加明顯，有13個組合獲得了負收益，雖然這些負收益顯著性水平并不高。在贏家組合中，非流動性因素并沒有表現出像輸家組合中那么明顯的預測作用，依據換手率分組構建的投資組合也沒有因為換手率的變化而出現規律性變化。但是，V=4組合仍然與眾不同。在輸家組合中，高換手率抑制了收益反轉的出現，而在贏家組合中V=4組合卻表現出了更多的收益反轉現象。例如在（R=4，ILLIQ=1）4個投資組合中，V=4獲得了-0.093%的日平均收益，低于其他3個組合的平均水平，且在5%的水平下是顯著的。也就是說，具有極高換手率的輸家組合相比其他輸家組合表現出較弱的短期收益反轉，而具有極高換手率的贏家組合相比其他贏家組合表現出更強的短期收益反轉。但是這并不能說明換手率越低輸家組合短期反轉越顯著，換手率越高贏家組合短期反轉越顯著，因為在V=1、2、3組合中并沒有發現這種規律性。

為了更加直觀地說明換手率與非流動性指標對股票短期收益反轉的影響，圖1給出了R=1組共16個投資組合在組合形成期和持有期的等權重平均收益。

通過對投資組合形成期與持有期收益水平的對比，可以明顯地發現股票輸家的短期收益反轉現象。在投資組合持有期，對于每1個換手率水平，反轉收益隨著非流動性的提高而增加，而換手率對收益的影響則沒有表現出規律性。圖1表明，在形成期，投資組合的收益水平隨著換手率增加而逐漸提高，說明股票價格在組合形成期因為成交量的放大而受到更大的沖擊，但是在組合持有期卻并沒有出現有規律的反轉現象。

以上實證結果表明，極高換手率組合對股票輸家的收益反轉抑制作用和對股票贏家的收益反轉促進作用并沒有出現同質性規律，這使我們對國外相關研究成果在我國股市中的適用性產生了質疑。之所以會出現這種情況，可能的原因在于我國股市中投資者的非理性投資。我國股票投資者整體素質偏低，多數屬于流行易者，很容易出現盲目投資行為。在這種情況下，極高成交量的股票會更多地被投資者關注和交易。對于這些股票，當股票在前一周獲得較大的正收益時，隨著正反饋交易者的進入，部分投資者的拋售行為就可能被放大，所以股票在接下來的一周會獲得負收益，即極高的成交量促進了股票贏家的收益反轉。但是如果股票在前一周獲得了較大的負收益，投資者很可能認為股票價格還會繼續下跌而不敢買進，所以造成了極高的成交量，從而抑制了股票輸家收益反轉的現象出現。

4. 各換手率與非流動性組合的收益序列相關性研究結果。通過分別對基于換手率和非流動性指標分組的投資組合進行的Fama-Macbeth回歸，本文進一步證實了非流動性對股票收益短期反轉的預測作用。表3列出了每個投資組合收益的Fama-Macbeth回歸β時間序列均值及其t統計量。表3中Panel A為本文對研究樣本中所有股票周收益數據所做的Fama-Macbeth截面回歸結果，Panel B和Panel C為分別以非流動性和換手率為分組指標分組得到的投資組合截面收益回歸結果，Panel D為以非流動性和換手率兩個指標分組得到的投資組合截面收益回歸結果。

在以非流動性指標分組做回歸分析時，非流動性最低的ILLIQ=1組合得到的平均β值為-0.0401，非流動性最高的ILLIQ=4組合得到的平均β值為-0.0639。從整體趨勢來看，隨著非流動性的提高，組合的短期收益反轉在不斷增強。在以換手率指標分組做回歸分析時，得到的平均β值卻沒有表現出相似的規律性，V=1、2、3、4這4個組合回歸得到的平均β值分別為-0.0593，-0.0664，-0.0664和-0.033，這與之前的分析結果一致。V=4組合同樣表現出異常，-0.033明顯大于其他3個組合的β均值，說明極高的換手率對股票輸家短期反轉的抑制作用要強于對股票贏家短期反轉的促進作用。以非流動性和換手率兩個指標分組得到的回歸結果表明，非流動性對短期反轉具有與上文的分析一致的影響。隨著非流動性水平的提高，組合周收益的序列負相關性整體上呈現出加強的趨勢。

（二）非同步交易對研究結果的影響

為了減小非同步交易因素對股票收益自相關的影響、驗證本次實證結果的可靠性，本文剔除了每周交易少于5個交易日的股票數據后，重新進行了短期收益反轉的存在性研究，并重新驗證了換手率和非流動性指標對短期反轉的預測作用，結果如表4所示。表4列出了剔除非同步交易的影響后，每個投資組合收益的Fama-Macbeth回歸β時間序列均值及其t統計量。其中，Panel A為對研究樣本中所有股票周收益數據所做的Fama-Macbeth截面回歸結果，Panel B和Panel C為分別以非流動性和換手率為分組指標分組得到的投資組合截面收益回歸結果。

從表4可以發現，非同步交易對我國股市短期收益反轉現象幾乎沒有影響。排除非同步交易因素后，對全部股票收益進行Fama-Macbeth截面回歸得到的β時間序列均值為-0.0569，與之前相比幾乎沒有變化。換手率和非流動因素對短期收益反轉的影響并沒有因為排除非同步交易因素而改變。非流動性對短期收益反轉影響的整體趨勢仍然是短期收益反轉隨著非流動性的提高而更加顯著。換手率對短期收益反轉的影響仍然沒有表現出規律性，換手率極高的組合短期收益反轉程度仍然明顯低于其他換手率組合。

五、結論

近年來，股市中股票收益短期反轉的普遍存在性引起了學者的重視。有研究表明股票非流動性和成交量信息對股票短期收益反轉具有一定的影響。本文以1997年1月—2010年12月在上海證券交易所和深圳證券交易所掛牌交易的所有A股普通股股票（ST、SST、*ST、S*ST、PT類股票除外）為樣本，在排除“周末效應”、買賣報價反彈等干擾因素的前提下，分組構建逆勢投資組合，利用Fama-Macbeth回歸的方法實證研究了周周期下我國股票市場中的短期收益反轉現象。

實證結果表明：在以周為周期的情況下，我國股市存在顯著的短期收益反轉，而且這種短期收益反轉在股票輸家中表現得更為明顯。股票非流動性指標對股票短期收益反轉具有一定的預測作用：隨著非流動性的增強，短期收益反轉將越來越顯著。這種規律性主要體現在股票輸家上。短期收益反轉并沒有隨換手率（成交量指標）的變化而出現規律性的變動。值得注意的是，極高的換手率對股票輸家的短期收益反轉具有抑制作用，而對股票贏家的短期收益反轉具有促進作用，但是這種作用并不顯著。由于短期收益反轉主要表現在輸家組合，從總體來看，極高的換手率抑制了股票收益的短期反轉。

參考文獻：

[1]Bruce N.Lehmann.1990.Fads，Martingales and Market Efficiency[J].The Quarterly Journal of Economics，105（1）.

[2]Narasimhan Jegadeesh.1990.Evidence of Predictable Behavior of Security Returns[J].The Journal of Finance，45（3）.

[3]Eugene F. Fama，Kenneth R.French.1996.Multifactor Explanations of Asset Pricing Ano- malies[J].The Journal of Finance，51（1）.

[4]Rafael La Porta，Josef Lakonishok，Andrei Shleifer，Robert Vishny.1997.Good News for Value Stocks：Further Evidence on Market Efficiency[J].The Journal of Finance，52（2）.

[5]Nicholas Barberis，Andrei Shleifer，Robert Vishny.1998.A Model of Investor Sentiment[J].Journal of Financial Economics，49（3）.

[6]Harrison Hong，Jeremy C.Stein.1999.A Unified Theory of Underreaction， Momentum Trading， and Overreaction in Asset Markets[J].The Journal of Finance， 54（6）.

[7]AW Lo， AC Mavkinglay.1999.When Are Contrarian Profits Due to Market Over-reaction？[J].Review of Financial Studies，3（2）.

[8]Ball Ray， S.P.Kothari， Charles E.Wasley.1995.Can We Implement Research on Stock Trading Rules？[J].Journal of Portfolio Management，1995，21（2）.

[9]吳世農，吳超鵬.我國股票市場“ 價格慣性策略”和“盈余慣性策略”的實證研究[J].經濟科學，2003，（4）.

[10]唐靜武，王聰.市場情緒、溢價與波動[J].經濟評論，2009，（4）.

[11]王永宏，趙學軍.中國股市“慣性策略”和“反轉策略”的實證分析[J].經濟研究，2001，（6）.

[12]肖軍，許信忠.中國股市價值反轉投資策略有效性實證研究[J].經濟研究，2004，（3）.

[13]肖峻，陳偉忠，王宇熹.中國股市短期反轉策略實證研究[J].系統工程，2005，（3）.

第3篇：短期交易策略范文

359

2015-4-6

投資者報

近20年來，隨著金融信息化建設的不斷完善以及金融工程學和金融數學理論的不斷發展。量化交易逐漸從幕后走向臺前，逐漸被廣大投資者認識、接受。據統計顯示，在美國的證券市場中有60%的指令是由程序發出的，占比十分可觀。

從國內外歷史經驗上看，量化交易的持倉周期一般較短，頻繁地進出操作，要求交易標的必須具有良好的流動性，并且價格波動較大以便獲利。

期貨合約作為交易所上市的標準資產，往往具有極好的流動性，而且支持做空和T+0結算，交易手續費低廉，是量化投資的理想對象。如國外的標準普爾500指數期貨、美國國債期貨、布倫特原油期貨，國內的股指期貨、塑料、白糖、PTA期貨等，都是量化交易者青睞的交易標的。

幾種典型的期貨量化交易策略

經過20余年的發展，期貨量化交易的理論和實踐有了較大的發展，誕生了多種不同思路的量化交易策略。

1. 期貨期限套利策略

期限套利是最常見的期貨套利策略，賺取現貨和期貨的瞬間價差，以股指期貨為例，當滬深300股指期貨價格顯著高于現貨時，可以做空股指期貨，同時買入滬深300一攬子股票，等待價差減小后將期貨和現貨頭寸平倉。同樣對于商品期貨，也可以有類似的期現套利操作。筆者在實際應用這種策略操盤時發現，當基差擴大至30基點和負基差時，可明顯觀察到有大量套利盤平倉。

采用這種策略操作存在的問題是，雖然套利策略相比單邊投機策略風險較小，但若期貨和現貨價差繼續擴大，則頭寸將面臨損失。另外，一手股指期貨對應的是100萬元左右的現貨資產，加上股指期貨的保證金，一個套利頭寸的建倉成本在115萬元左右，僅適合資金量較大的投資者。

2. 跨品種統計套利策略

在期貨市場往往存在統計相關性較高的期貨品種，如大豆和豆油、豆粕，原油和塑料，菜籽油和菜粕等等。若當前價差顯著大于或者小于歷史水平時，可以建立頭寸，等待二者的價差恢復到正常水平。與期限套利相同，統計套利也面臨著當價差擴大后頭寸面臨損失的風險。

3. 趨勢跟蹤類策略

與主觀交易經常預測未來行情走勢不同，趨勢跟蹤類策略往往不預測也不預見，它們以價格為基礎，每當價格有所變動發出趨勢信號時，就跟進追漲殺跌。比較經典的趨勢跟蹤型策略有均線交易系統、MACD交易系統、布林帶交易系統等。量化交易員往往使用不止一個指標來識別趨勢，并利用多種過濾方法來過濾虛假信號，提高勝率。

4. 事件驅動型量化交易策略

隨著自然語言處理和數據挖掘技術的不斷增長，出現了基于輿情挖掘的交易策略，量化交易者的服務器會在互聯網搜索任何與該期貨合約有關的文本的信息，基于搜集到的信息判斷該合約在短期內的價格走勢。

5. 高頻交易策略

隨著計算機技術和網絡技術的不斷發展，傳統基于K線交易系統的交易速度，已經無法滿足量化交易者的需求。從而產生了以Tick數據為單位的高頻交易策略，現有的高頻交易策略包括自動做市，訂單流跟蹤，統計套利等。高頻交易成功的關鍵在于交易速度，為了追求極致，高頻交易者往往不惜花重金在期貨交易所周邊購置服務器，以圖達到最快的交易速度。

主觀交易VS程序化交易

關于主觀交易和量化交易孰優孰劣的問題一直是投資界爭論的話題。從經驗上看，若交易方法得當，輔以不錯的手氣，主觀交易往往能在短時間內帶來巨大的收益，但是由于投資者在主觀交易中經常違背交易紀律，不能做到堅決的止盈和止損，“凈身出戶”的例子屢見不鮮。

與主觀交易不同，量化交易的交易紀律是由計算機程序保證的，若價格運行到程序設定的止損點位時計算機會堅決止損，不會出現主觀交易者常犯的“死扛等反彈”的情況，其收益曲線一般較主觀交易者更為穩定。除了維護交易紀律，量化投資者對比主觀人工交易者還有以下幾點比較優勢：

1. 體力與精力

受制于體力和腦力，主觀交易者無法時刻保持最旺盛的精力，進而影響交易績效。而且當前三大商品期貨交易所紛紛推出了夜盤交易，這更對主觀交易者的腦力和體力提出了嚴峻挑戰。

2. 交易速度與滑點

主觀交易者在投資決策前需要用肉眼收集相關信息，進行思路整理，進行必要的計算，最后打開軟件下單，即使是最富有經驗的交易員完成這一系列動作平均也需要5秒左右的時間，對于以日內短期交易為主的期貨交易來說，5秒延遲的滑點成本巨大，嚴重影響交易績效。而由計算機執行的量化交易從收集信息到執行交易，僅僅需要毫秒級別的時間，滑點成本顯著小于主觀交易者。

3. 理性與感性

按照行為經濟學的理論，投資者在投資活動中存在各種認知偏差。如損失厭惡偏差，自確認偏差、參照點偏差、過度自信偏差、后悔厭惡偏差等等，這些負面的認知偏差往往令主觀交易者在金錢與身體上面臨雙層煎熬，而計算機執行的量化交易顯然無需考慮此問題。

近日，微量網和國內某媒體合作舉辦了“首屆全國期貨全明星人機大戰實盤爭霸賽”，通過對比主觀交易組和程序化交易組的成績我們發現了有趣的結果。大賽排名前十名的選手中主觀交易和程序化交易各一半，其中前3名全部都是主觀交易選手，但在11名到50名的選手中，程序化組的選手卻占到70%以上，而且即使排名靠前的主觀交易選手大都是身經百戰，程序化交易選手的平均回撤率也顯著小于主觀交易選手，達到8%之多。

量化交易發展空間巨大

2005年之后，伴隨著量化投資的傳播，程序化交易開始出現在內地市場。在開始階段，量化交易主要利用模型辨別交易信號，并以手工下單為主。

2010年股指期貨推出后，由于市場流動性好，交易信號明顯，成為程序化交易的主要標的，但參與量化交易的仍然以機構投資者居多。2011年至2012年，市場上涌現出文華財經、交易開拓者、天語等交易軟件，他們大多使用簡單，上手容易，推動了程序化交易的普及，使采用程序化交易的投資者數量快速增加。2012 年開始，隨著期貨資管的開閘，私募基金開始大量利用程序化交易參與到期貨市場中，程序化交易技術和成交量均得到飛速發展。

第4篇：短期交易策略范文

【關鍵詞】量化投資 量化投資策略 資產配置

量化投資是投資者借助計算機信息化建立數學模型，把最新市場數據和相關信息輸入到模型中，通過公式計算出投資對象，做出最優投資決策。量化投資不依靠投資者的感覺直覺，不依賴個人判斷，而是將其經驗利用信息通過模型實現投資理念。同時，投資者期望達到收益和風險的合理配比，利用夏普比率等科學方法控制收益和風險。量化投資者不用每天重復的分析瑣碎信息，只需要不斷完善這個模型并不斷創造新的可以盈利的模型。

二、量化投資策略

（一）量化投資策略分類

量化投資策略，主要包括量化擇時策略、統計套利策略、算法交易策略、組合套利策略、高頻交易策略等。

（1）量化擇時策略是收益率最高的一種交易策略，通過對宏微觀指標的量化分析判斷未來經濟走勢并確定買入、賣出或持有，按照高拋低吸原則獲得超額收益率。在量化擇時策略中，趨勢跟蹤策略是投資者使用最多的策略。量化擇時分析策略包括：趨勢跟蹤策略、噪音交易策略、理易策略。

（2）統計套利是風險套利的一種，通過對歷史數據的統計分析，利用統計學理論，估計相關變量的概率分布，判斷規律在未來一段時間內是否繼續存在。統計套利策略包括協整策略和配對利差策略、均值回歸策略以及多因素回歸策略。

（3）算法交易又稱為自動交易，主要是研究如何利用各種下單方法，降低沖擊成本的交易策略，將一個大額交易通過算法拆分成數個小額交易，以此來減少對市場價格造成沖擊，降低交易成本。算法交易策略包括交易量加權平均價格策略、時間加權平均價格策略、盯住盤口測量、執行落差策略、下單路徑優選策略。

（4）組合套利策略主要針對期貨市場上的跨期、跨市及跨品種套利的交易策略。組合套利策略包括均衡價格策略、套利區間策略、牛市跨期套利、熊市跨期套利等。

（5）高頻交易是一種持倉時間短、交易量巨大、交易次數多、單筆收益率低的投資策略，人們從無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易，依靠快速大量的計算機交易以獲取高額穩定的收益。高頻交易策略包括流動性回扣交易策略、獵物算法交易策略和自動做市商策略。

如下是量化投資中幾種主要的投資交易策略：

（1）趨勢跟蹤策略。趨勢跟蹤策略追隨大的走勢，向上突破重要的壓力線可能預示著更大一波的上漲趨勢，向下突破重要的支撐線可能預示著更大一波的下跌趨勢。趨勢跟蹤策略試圖尋找大趨勢的到來，在突破的時候進行相應的建倉或平倉的投資操作來獲得超額收益。

趨勢型指標進行擇時的基本理念是順勢而為，跟蹤市場運行趨勢。在趨勢策略中使用的技術指標是最多的，常用有：移動平均線（MA）、平滑異動移動平均線（MACD）、平均差（DMA）、趨指標（DMI）等。

（2）噪音交易策略。噪聲交易是指交易者在缺乏正確信息的情況下進行密集交易的行為。有效市場中噪聲只是一個均值為零的隨機擾動項，但市場并不總是有效的，市場上有很多異常信息，往往有人能夠提前獲得這些異常信息，很可能對投資的判斷提供重要的價值。噪聲交易策略的運用主要是機構投資者通過計算得到市場的噪聲交易指數，監測該指數的變化，根據其變化來設計量化交易策略。

（3）協整策略。在統計套利策略中，協整策略是應用最廣泛的一種策略。協整套利的主要原理，是找出相關性最好的幾組產品，再找出每一組的協整關系，當某一組投資產品的價差偏離到一定程度時建倉，買入被低估的資產、賣出被高估的資產，當價差均衡時獲利了結平倉。協整策略包括協整檢驗、GARCH檢驗、TARCH檢驗以及EGARCH檢驗。

（4）多因素回歸策略。多因素回歸策略，也是一種被廣泛使用的投資策略。這一策略利用影響投資收益的多種選擇因素，并根據其與收益的相關性，建立多元回歸模型，簡化投資組合分析所要求的證券相關系數的輸入，這類方法的代表是套利定價模型。

（二）量化投資策略組合

量化投資策略組合綜合考慮交易商品、策略類別、策略數量、時間周期因素。量化投資策略組合相比較單一投資策略有以下優勢：

（1）策略組合降低了對單一策略的依賴，當單一策略失去競爭力，使用策略組合的方式，可以利用不同產品價格變化、變化幅度、周期等多個方面把握投資機會，在一定程度上保證了穩定的收益率，盈利機會更多；

（2）策略組合可以分散單一策略的交易風險，降低風險，通過策略組合將投資風險分散化，盡可能規避市場風險、策略風險及系統風險等。

三、量化投資資產配置

資產配置是指資產類別選擇，即投資組合中各類資產的適當配置及對這些混合資產進行實時管理。量化投資管理打破了傳統投資組合的局限，它與量化分析結合，將投資組合作為一個整體，確定組合資產的配置目標和分配比例，深化了資產配置的內涵。

資產配置包括戰略資產配置和戰術資產配置兩大類。戰略資產配置是長期資產配置，針對較長時間的市場情況，控制長期投資風險以達到收益最大化。戰術性資產配置是依據資產預期收益的短期變化，獲取超額收益的機會。因此，戰術資產配置是建立在長期戰略資產配置過程中的短期分配策略，二者相輔相成。在長期投資活動的戰略資產配置下，戰術性資產配置利用其積極的靈活的投資機會，適當的配合戰略資產配置，獲取較高收益。

四、前景展望

在量化投資飛速發展的今天，它己經成為金融市場中不可忽視的一個領域，中國的金融市場在逐步發展及完善，中國的量化投資也會繼續發展和前進，隨著量化投資方面的加大投入，量化投資的進程加快，中國量化投資的前景無限。

參考文獻：

第5篇：短期交易策略范文

盡管量化投資已經成為市場投資的發展趨勢,但是大多數投資者并不是很熟悉量化投資。一方面是由于量化投資一定程度上依賴數學模型,而賺錢的投資模型都是機構的秘密武器,不會輕易披露。另一方面是由于量化投資采用計算機系統,設計各種交易手段,有著較為復雜的數學計算與技術要求,現在許多量化投資都是計算機自動執行的程序交易。另外,量化交易者,俗稱寬客(quants)的交易和故事多多少少增加了量化投資的神秘感。所以,人們一般把量化投資稱為“黑箱”。納蘭(Narang,R.,2012)描述了量化交易系統的典型構造,打開了量化投資的“黑箱”。納蘭認為阿爾法模型用來預測市場未來方向,風險控制模型用來限制風險暴露,交易成本模型用來分析為構建組合產生的各種成本,投資組合構建模型在追逐利潤、限制風險與相關成本之間做出平衡,然后給出最優組合。最優目標組合與現有組合的差異就由執行模型來完成。數據和研究部分則是量化投資的基礎:有了數據,就可以進行研究,通過測試、檢驗與仿真正確構建各個模型。預測市場并制定策略是量化投資的核心,即阿爾法模型在量化投資中處于核心地位。隨著量化投資的不斷發展,量化投資模型也在不斷改進。簡單的策略可能就是證券或組合的套利行為,如期現套利組合、市場異象研究中的差價組合等。統計套利策略是經典的量化投資策略,如匹配交易或攜帶交易。近年來,高頻交易成為量化投資的重要內容,基于高速的計算機系統實施高頻的程序交易已經是量化投資的重要利器。丁鵬(2012)將量化投資的主要內容分為以下幾個方面:量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、算法交易、ETF/LOF套利和高頻交易等。他認為量化投資的優勢在于:紀律性、系統性、及時性、準確性和分散化。

二、量化投資“黑箱”中的構造與證券投資學的差異

在傳統的證券投資學中,投資組合理論、資本資產定價模型、套利定價理論和期權定價理論是現代金融理論的四塊基石。前兩者主要依靠均值-方差組合優化的思想,后兩者則主要依靠市場的無套利條件。傳統的投資方法主要是基本面分析和技術分析兩大類,而量化投資則是“利用計算機科技并采用一定的數學模型去實現投資理念、實現投資策略的過程”。從概念看,量化投資既不是基本面分析,也不是技術分析,但它可以采用基本面分析,也可以采用技術分析,關鍵在于依靠模型來實現投資理念與投資策略。為了分析量化投資對證券投資學的啟示,本文從量化投資“黑箱”的各個構成來探討量化投資與證券投資學中思路和觀點的差異。

(一)資產定價與收益的預測

根據組合優化理論,投資者將持有無風險組合與市場風險資產組合,獲得無風險利率與市場風險溢價。資本資產定價模型則將此應用到單一證券或組合,認為證券的風險溢價等于無風險利率加上與風險貢獻比率一致的風險溢價,超過的部分就是超額收益,即投資組合管理所追求的阿爾法值。追求顯著正的阿爾法是資產定價理論給實務投資的一大貢獻。基于因素模型的套利定價理論則從共同風險因素的角度提供了追求阿爾法的新思路。其中,法瑪和佛倫齊的三因素定價模型為這一類量化投資提供了統一的參考。可以說,在因素定價方面,量化投資繼承了資產定價理論的基本思想。對于因素定價中因素的選擇,證券投資學認為,對資產價格的影響,長期應主要關注基本面因素,而短期應主要關注市場的交易行為,即采用技術分析。在量化投資中,主要強調按照事先設定的規則進行投資,這在一定程度上與技術分析類似。但是,在技術分析中,不同的人會有不同的結論,而量化投資則強調投資的規則化和固定化,不會因人的差異而有較大的不同。另外,量化交易更強調從統計和數學模型方面尋找資產的錯誤定價或者進行收益的預測。

(二)無套利條件與交易成本

在證券投資學里,流動性是證券的生命力。組合投資理論、資本資產定價模型以及套利定價理論等都認為市場中存在大量可交易的證券,投資者可以自由買賣證券。這主要是為了保證各種交易都能實現,如套利交易。根據套利定價理論,一旦市場出現無風險的套利機會,理性投資者會立即進行套利交易,當市場均衡時就不存在套利機會。現實市場中往往存在套利限制。一是因為凱恩斯說的“市場的非理性維持的時間可能會長到你失去償付能力”。二是因為市場總是存在交易費用等成本。但證券投資學中,對市場中套利限制與非流動性的關注較少,這是因為傳統金融理論中簡化了市場結構。市場微觀結構理論研究在既定的交易規則下,金融資產交易的過程及其結果,旨在揭示金融資產交易價格形成的過程及其原因。在市場微觀結構理論中,不同的市場微觀結構對市場流動性的沖擊是不同的。因而,從量化投資的角度看,為了降低交易帶來的價格沖擊,能實施量化投資策略的證券往往都應有較好的流動性,因為交易時非流動性直接影響投資策略的實施。從這個意義上講,量化投資時的交易成本不僅包括交易費用,更主要的是要考慮市場交易沖擊的流動性成本。

(三)風險控制與市場情緒

在證券市場中,高收益與高風險相匹配。量化投資在追求高收益的同時,不可避免地承擔了一定的風險。在證券投資學中,系統性風險主要源于宏觀經濟因素,非系統性因素則主要源于行業、公司因素,并且不考慮市場交易行為的影響。在量化投資中,較多地使用因素定價模型,不僅會考慮市場經濟因素,而且會考慮交易行為等因素,只是不同的模型有不同的側重點,在多模型的量化投資系統中自然包括了這兩方面的因素。除了各種基本面和市場交易的因素風險外,量化投資還有自身不可忽視的風險源。一方面,量化交易中,部分交易是采用保證交易的期貨、期權等衍生品交易,這種杠桿交易具有放大作用,隱藏著巨大的風險。另一方面,市場沖擊的流動性成本也是量化投資的風險控制因素,理所當然地在圖1的風險控制模型中體現出來。另外,在一般的投資過程中,市場情緒或多或少會成為風險控制的一個對象。然而,在量化投資中,更多的交易都是通過計算機來實現的,如程序交易等,這樣以來,投資者情緒等因素對投資決策的影響相對較小。所以,在量化投資的風險控制模型中較少地考慮市場情緒以及投資者自身的情緒,主要是通過承擔適度的風險來獲得超額回報,因為畢竟減少風險也減少了超額回報。

(四)執行高頻交易與算法交易

在對未來收益、風險和成本的綜合權衡下,實現投資策略成為量化投資的重要執行步驟。為了達到投資目標,量化投資不斷追求更快的速度來執行投資策略,這就推動了采用高速計算機系統的程序化交易的誕生。在證券投資學里,技術分析認為股價趨勢有長期、中期和短期趨勢,其中,長期和中期趨勢有參考作用,短期趨勢的意義不大。然而,隨著計算機信息科技的創新,量化投資策略之間的競爭越來越大,誰能運作更快的量化模型,誰就能最先找到并利用市場錯誤定價的瞬間,從而賺取高額利潤。于是,就誕生了高頻交易:利用計算機系統處理數據和進行量化分析,快速做出交易決策,并且隔夜持倉。高頻交易的基本特點有:處理分筆交易數據、高資金周轉率、日內開平倉和算法交易。高頻交易有4類流行的策略:自動提供流動性、市場微觀結構交易、事件交易和偏差套利。成功實施高頻交易同時需要兩種算法:產生高頻交易信號的算法和優化交易執行過程的算法。為了優化交易執行,目前“算法交易”比較流行。算法交易

優化買賣指令的執行方式,決定在給定市場環境下如何處理交易指令:是主動的執行還是被動的執行,是一次易還是分割成小的交易單。算法交易一般不涉及投資組合的資產配置和證券選擇問題。 三、對量化投資在證券投資教學中應用的思考

從上述分析可以知道,量化投資的“黑箱”構造與證券投資學之間存在一定的差異,因此,在證券投資的教學中應當考慮量化投資發展的要求。

(一)市場微觀結構與流動性沖擊

在理性預期和市場有效假說下,市場價格會在相關信息披露后立即調整,在信息披露前后市場有著截然不同的表現。在證券投資學里,一般認為價格的調整是及時準確的,然而,現實的世界里,價格調整需要一個過程。在不同的頻率下,這種價格形成過程的作用是不同的。在長期的投資中,短期的價格調整是瞬間的,影響不大。然而,在高頻交易中,這種價格調整過程影響很大。市場微觀結構就是研究這種價格形成過程。市場微觀結構理論中有兩種基本的模型:存貨模型和信息模型。存貨模型關注商委托單簿不平衡對訂單流的影響,解釋沒有消息公布時價格短暫波動的原因。信息模型關注信息公布后信息反映到價格中的這一過程,認為含有信息的訂單流是導致價格波動的原因。無論是關注委托訂單的存貨模型還是關注市場參與者信息類型的信息模型,這些市場微觀結構的研究加強了流動性與資產價格之間的聯系,強調流動性在量化投資決策中的重要作用。一般的證券投資學中基本沒有市場微觀結構的內容,因而,為了加強證券投資學的實用性,應關注市場微觀結構的內容與發展。

(二)業績評價與高杠桿

對于證券組合而言,不僅要分析其超額收益和成本,還要考慮其風險與業績。在組合業績評價中,一方面要考慮風險的衡量,另一方面則要分析業績的來源。在證券投資學中,組合業績來自于市場表現以及管理者的配置與選股能力。對于量化投資而言,市場時機和管理者的能力依然重要,然而,量化投資的業績評價還應考慮另一個因素:高杠桿。量化交易中,部分交易是采用保證交易的期貨、期權等衍生品交易,這種杠桿交易具有放大作用,在市場好的時候擴大收益,但在市場不好的時候會加速虧損,這些與傳統的業績評價就不太一樣。在一般的證券投資學里,業績評價主要考慮經風險調整的收益,很少考慮其杠桿的作用,這不僅忽略了杠桿的貢獻,而且有可能夸大了投資者的技能水平。

(三)人為因素與模型風險

在量化投資中,非常注重計算機對數據和模型的分析,這突出了量化投資的規則性和固定性。然而,實際中,別看量化采用了各種數學、統計模型,但策略設計、策略檢測和策略更新等過程都離不開人的決策。量化交易策略與判斷型交易策略的主要差別在于策略如何生成以及如何實施。量化投資運用模型對策略進行了細致研究,并借助計算機實施策略,能夠消除很多認為的隨意性。但是,量化策略畢竟體現投資者的交易理念,這一部分依賴于投資者的經驗,一部分依賴于投資者對市場的不斷觀察與更新。實際上,人始終處于交易之中,對于市場拐點以及趨勢反轉的判斷主要還是依賴投資者的經驗。光大的烏龍指事件充分表明了人為因素在量化投資中的兩面性:決策實施依賴于人的設定,而人的設定不僅依賴于經驗,而且人還會犯錯。人之所以會犯錯,一方面是因為人們對市場的認知是不完全的,另一方面則是人們使用了錯誤的模型。經典的證券投資理論中,股票價格的變動被認為是隨機的,小概率事件出現的機會比較小,但是經驗研究表明股票收益率具有肥尾現象,小概率事件發生的機會超出了人們原先的認識,即市場還會出現“黑天鵝”。更為關鍵的是,量化投資更依賴數學和統計模型,這就使得量化投資存在較大的模型風險,即使用了錯誤的模型。為了防范模型風險,應采用更為穩健的模型,即模型的參數和函數應該適應多種市場環境。近年來,研究表明,證券收益及其與風險因素的關系存在較大的非線性,同時,市場中存在一定的“噪聲”,采用隱馬爾科夫鏈等隨機過程和機器學習等數據挖掘技術進行信息處理成為量化投資的重要技術支持。

第6篇：短期交易策略范文

研究中國利率政策，必須理解中國銀行業的市場化進程。

近年來，人民幣利率市場化改革取得了長足進展，實現了同業拆借利率、回購利率、國債和政策性金融債發行利率和二級市場收益率的市場化；擴大了金融機構貸款利率的浮動區間；2004年1月1日，人民銀行還放開了對人民幣貸款計息方式的管理，借貸雙方可選擇采用浮動或固定的貸款利率計息方式。

中國的商業銀行現在仍以存款為主要負債業務、以貸款為主要資產業務，考察其利率風險，分析利率敏感性缺口，需要認真考慮資產負債的重新定價期限。有的觀點認為，商業銀行一年（含）以下的存款約占存款總量的80％，而一年以上的中長期貸款約占貸款總量的40％，于是認為中國的商業銀行體系有巨大的負債敏感性缺口，當利率上升時將會遭受巨額的利率風險損失。

實際上，問題并沒有想像的那么嚴重。按照現有的人民幣利率管理規定，金融機構定期存款以存入日所定利率計息，活期存款以提取日掛牌利率計息。由于存款利率管制，存款的重新定價期限與基準利率調整期吻合。再看貸款利率，金融機構一年及一年以內的短期貸款利率按照貸款合同簽訂日的相應檔次利率計息；2004年1月1日前，一年以上的中長期貸款利率實行一年一定（實際是一種準浮動利率方式）。據統計，2004年1～6月全國性商業銀行新發生貸款中，期限在一年以下的固定利率貸款和浮動利率貸款約占全部貸款發生額的90％以上。這也就意味著，貸款計息制度改革前及改革以來發放的貸款利率的重新定價周期并不等于合同期，而是接近于基準利率的調整周期。因此商業銀行存款和貸款的重新定價期限是非常接近的，并沒有巨大的負債敏感性缺口。

金融市場的利率風險

如果在金融市場上普遍存在“以短搏長”的融資交易行為，在短期利率上升幅度高于長期收益率上升幅度時，的確會出現投資者拋售長期債券的現象。

所謂“以短博長”的融資交易，是指投資者通過滾動方式融入短期資金，投資長期債券，利用短期利率通常低于長期利率的情況進行套利交易。當短期利率保持穩定且收益率曲線呈現向上傾斜的正常形態時，這種套利策略是有效的。但是，當短期利率波動超過長期利率波動，甚至導致收益率曲線向下傾斜時，投資者就將面臨虧損，甚至由于短期融資償還困難，而被迫拋售長期債券。

融資交易只是一個普通的市場交易策略，本不會引起系統性風險。但如果缺少相應的風險揭示機制和合理的強制止損制度，個體的風險就有可能轉化為系統風險。特別是當投資人通過非法手段將風險轉移給第三方（如挪用客戶資金），投資人只享受收益不承擔風險的時候，道德風險引發的過度投機就難以避免。

融資交易的風險應該通過實施更有透明度的會計準則、完善托管、交易、結算等市場基礎制度來控制。對長期債券投資采取市價法估值就是風險揭示手段之一。同時，建立對風險進行交易的市場，運用市場規則通過正常的交易來轉移風險，有助于防范銀行體系的風險，有利于貨幣當局完善利率間接調控體系。

利率風險與利率調控

利率風險是客觀存在的，任何一國的貨幣當局都不會因為存在利率風險而放棄使用利率政策工具。

那么，中國是否具備運用利率進行宏觀調控的基礎？

有的觀點認為，借款人的預算軟約束將制約利率政策的效果，并由此否認在宏觀調控中運用利率工具的必要性。

作為資金的價格，無論管制利率，還是市場利率，都具有配置資源的作用。只是在計劃經濟體制下，利率調控側重利益分配；在市場經濟的宏觀調控中，利率調控服務于維持人民幣幣值穩定并以此促進經濟增長的貨幣政策最終目標。毋庸置疑，中國已經確立了社會主義市場經濟體制的改革目標，我們不應該脫離社會主義市場經濟這個大前提，來抽象地探討宏觀調控工具的適用性和作用。

第7篇：短期交易策略范文

[關鍵詞] 移動平均線 黃金分割法 K線形態圖 平均周期收益率

隨著我國市場經濟的深入發展，人們的投資途徑已經相當廣泛，其中最常用的就是股票投資。投資者把資金投放于證券市場，期望違避投資風險，同時追求較高的預期收益。他們主要關注市場中短期趨勢，為市場提供了不可或缺的流動性，能促進金融資產的順利轉移。

移動平均線是趨勢指標中的一種重要技術指標。它構建了一套追蹤趨勢的機制，使技術分析者有能力捕獲主要的市場運動，尤其當市場處在趨勢明顯的狀態時更能發揮作用；但均線指標在價格走勢預測方面具有滯后性。為了彌補這個缺點，本文利用移動平均線趨勢指標與黃金分割線、K線形態圖進行相互驗證技術，改進一般的基于均線的證券買賣準則，并選用寶鋼股份自2007年10月16日至今的數據，計算改進后的周期收益率與改進前基于移動平均線投資策略的周期收益率并作比較。實證結果表明，基于改進后的均線買賣準則進行證券投機，具有可操作性和高收益性.

一、改進的移動平均線投資策略

移動平均線采用統計學中的“移動平均”原理，將一段時期內的股票價格的平均值連成曲線，用來顯示股價的歷史波動情況，進而反映股價指數未來發展趨勢。移動平均線根據期間長度不同分為短線（如3、5、10、13日線）、中線（如20、30、50、60日線）和長線（如90、100、120、150、200、250日線）。葛蘭碧所創的“移動平均線八項法則”是移動平均線使用的重要規則。但是經過長期試驗后，葛蘭碧認為上述八法則中若將第一與第二條合并使用，第六與第七條合并使用，會發現平均線從下降轉為水平而有向上波動趨勢，股價從水平線下方向上突破平均線，回跌時若不跌破移動平均線，是運用短期移動平均線操作最佳買進時機；平均線從上升轉為水平而又向下波動趨勢，股價從平均線上方向下突破平均線，回升時無力穿過平均線，是運用短期移動平均線操作的最佳賣出時機。葛式法則第四與第五條雖然是可以使用的原則，但是沒有明示投資人距離平均線究竟多遠才可以買進賣出——這是一大缺憾。

黃金分割率是自然界與社會中存在的一種數學規律。黃金分割法來源自黃金分割率，是計算強阻力位或強支撐位的一種方法，即人們認為指數或股價運動的阻力位或支撐位會與黃金分割率的一系列數字有關，可用這些數字來預判點位。黃金分割法中最重要的數字是0.191、0.382、0.5、0.618、1、1.191、1.382、1.5、1.618、2。其具體應用是：①在上升行情掉頭向下時，可用近期上升行情的漲幅乘以以上數字，再加上近期上升行情的起點，得到此次下跌的強支撐位；②在下跌行情轉頭向上時，可用近期下跌行情的跌幅乘以以上數字，再加上下跌的最低點得到上漲的強阻力位。

我們對移動平均線交易準則進行了擴展，買賣點確定為黃金交叉和死亡交叉的一定范圍。設交易觸發范圍為1.6%，指數—10日均線交易策略為：

式中為第t天的收盤指數，為股票數量。

基于以上分析，再結合黃金交叉與死亡交叉信號、K線圖形態對均線買賣應用準則進行改進，對每個買賣周期（1次買入和1次賣出操作）確立如下買賣準則。

買入準則：按照黃金分割法計算支撐位，當股價運行到支撐位發出買入信號；K線出現買入形態時發出買入信號；短期均線黃金交叉時發出買入信號。由于三種技術手段發出買點的時間先后有差別，在這里我們將買入操作策略確定為得到兩個或兩個以上買入賣出信號確認時全倉操作，得到一個信號確認時半倉操作。

賣出準則：股價運行至黃金分割法計算阻力位時發出賣出信號；K線出現賣出形態時發出賣出信號；短期均線死亡交叉時發出賣出信號；損失超過10%賣出。由于三種技術手段發出賣點的時間先后有差別，在這里我們將賣出操作策略確定為得到兩個或兩個以上買入賣出信號確認時全倉操作，得到一個信號確認時半倉操作。

二、實證研究

本文選取的樣本的時間區間是2007年10月中國股市最高6124點至今，從滬深兩市中選擇4只不同行業的樣本股票進行實證研究。每股收益（不計交易手續費）與收益率分別由和計算. 其中為第買賣周期賣出點的收盤價，為第買賣周期買入點的收盤價，其中i=1、2、3……為交易周期數。

下表分別給出了基于傳統的移動平均線投資策略和改進后的移動平均線投資策略的操作結果。

由上述兩表可知，從收益的角度來看，基于改進后的買賣準則進行股票買賣，其收益高于改進前的收益；且基于改進前的買賣準則，進行股票買賣虧損的可能性較大。從買賣周期長度來看，改進后的交易準則進行交易的時間周期較長，避免了頻繁操作。因此，改進后的買賣準則在證券投機中具有較高的操作價值，它使投機者幾乎能捕捉到每一波段行情。不足的是，在牛市中若股價做短暫的回落調整之后繼續攀升，回調的幅度較淺，沒有達到預定的價位，可能會錯過最佳的買入時機，則根據改進后的買賣準則，有可能踏空這波行情。

[參考文獻]

1.趙永亮 張記偉《上證指數：移動平均線有效性的技術交易規則檢驗》[J]（《中國證券期貨》2010.9）

2.劉仙云《快慢平均線的邊際分析》[J]（《中國證券期貨》2010.2）

3.曾憲聚 代文強《基于移動平均線的證券投資決策方法研究》[J]（《經濟師》2003.10）

4.李衛華《一種新的移動平均線pvma》[J]（《湖南大學學報》2002.9(6)）

第8篇：短期交易策略范文

關鍵詞：反應不足，過度反應，香港股市

金融市場的反應過度現象最初由Debondt和Thaler (1985)進行了較為系統的研究。Debondt和Thaler認為反應過度是相對于合適的反應而言的。反應過度的產生在于投資者并沒有使用Bayes法則進行客觀的信念和行為調整，而是在忽視歷史幾率的情況下高估新信息的重要性，導致市場價格與基本價值產生過高或過低的偏離。

針對眾多實證檢驗所揭示的反應過度和反應不足現象，從20世紀90年代起，行為金融研究者嘗試發展理論模型，對反應過度和反應不足進行更為深入的理論。迄今為止，其中最有影響力的模型是BSV模型、DHS模型和HS模型。

Barberis, Shleifer和Vishny (1998)將反應過度和反應不足歸因于心理學上兩個重要的認知偏差：代表性偏差和保守性。BSV模型認為，人們進行投資決策時存在兩種錯誤范式：其一是代表性偏差，即投資者習慣于將某些事件視為某一特定類別的典型，而忽視此間的概率法則，令投資者對信息過度反應。另一種是保守性偏差，投資者不能及時根據變化了的情況修正自己的預測模型，導致對新信息反應不足。BSV模型是從這兩種偏差出發，解釋投資者決策模型如何導致證券的市場價格變化偏離效率市場假說的。

Daniel，Hirsheifer and Subrahmanyam(1998)認為反應過度和反應不足是由投資者的過度自信和自我歸因偏差所引起的。過度自信是指投資者認為自己比實際更能估計股票的價值，他們低估自己犯錯的風險，過度自信將會對前期的私人信息賦予更大的權重，這將導致股價的過度反應。當公共信息與投資者的信念一致時，他們的自信程度會隨著增長，但是當公共信息與之矛盾時，他們的自信并沒有相應程度的降低。心理學研究表明，人們習慣于根據過去的成功來增加自己的信心，卻把失敗歸因于外在干擾，這就是有偏的自我歸因。自我歸因偏差使得他們對有關價格的公共信息不夠重視，對公開信息反應不足。

HS模型是由Hong and Stain (1999)提出的，HS模型以投資者的行為偏差為基礎，在資產價格的決定上更強調不同投資者主體間相互作用的方式，討論兩類有限理投資主體間相互作用的方式。

具體地，HS模型中投資者被分為兩類，一類是“信息觀察者”，一類是“動量交易者”。前者指可以觀察到有關未來的信息，并僅據此做出預測和進行投資的投資者;后者指只根據過去股價走勢進行投資活動的投資者。信息觀察者并不相信過去的價格，而動量交易者則不相信基本信息。他們都僅使用有限信息進行決策，因此都是非理性的。

在上述假設下，HS模型將反應不足和過度反應統一歸結為關于基本價值信息的逐漸擴散，而不包括其他的對投資者情感刺激和流動易的需要。模型認為最初由于“信息觀察者”對私人信息反應不足的傾向，使得“動量交易者”力圖通過套期策略來利用這一點，而這樣做的結果恰好走向了另一個極端 - 過度反應。

數據與檢驗方法

本文樣本數據為1979年1月至2010年7月所有香港上市公司交易數據，總數為1385只股票。

本研究方法如下：首先確定組合的形成期和持有期，然后計算形成期個股的超常收益率與市場平均的收益率，并檢驗所構建的組合在持有期內的表現。

若持有期累積收益持平，表示持有期的動量策略收益為反應不足所造成；若持有期的累積收益下降，表示持有期之動量策略收益為過度反應所造成；若持有期的累積收益上升，即表示持有期的動量策略為隨機漫步所造成。

為了解決小樣本偏差的問題，本文采用每次僅移動1個月的重疊期間的方法計算，并采用Newey and West(1987)的方法對統計結果作出調整，以解決重疊期間可能造成之異質性與自相關性。

研究結果

為了檢驗行為模型有關反應不足與過度反應的說法及理性模型有關飄移隨機游走的適應性，本小節以香港股市的狀況加以實證，不同形成期(1、2、3、6、12、24月)的動量策略分別計算其在不同持有期下(1、2、3、6、12、24月)，累積收益變化的情況，如圖1、2及3所示。

由以上實證結果可知，我們發現香港股市中不同形成期策略的持有期表現模式差異很大。就超短期策略(形成期1-2月)而言，收益率持續性維持很短，隨著持有期時間增加，累積收益顯著下降。意味著股票過去超短期收益表現中摻雜了過多的短期噪音交易信號，股價持續的信息質量不佳。大量的噪音交易表現為股票市場中投資者非理性的從眾行為，致使許多并未有明確信息到達的股票被逐步推離其內在基本價值，之后隨著股價的回歸產生收益率回復與短期過度反應現象。在我們檢驗的6種形成期策略中，以形成期12個月的收益率持續性信號最佳，在其之后的24月內，我們未發現明顯的收益率回復之現象，這個研究結果跟反應不足的行為模型結論一致。

總之，整體而言，香港股市之動量策略以中短形成期投資組合效果最佳，由以上實證結果可知，投資者對新信息反應不足是其主要原因。但在使用超短期動量策略時，其內部隱含著大量噪音交易所造成的過度反應的不穩定因素，故使用時應非常小心，否則獲利能力將大為減損。而就中長期形成期投資組合而言，因存在較為顯著的收益率回復及過度反應的現象，故以執行反向策略而存在獲利之機會。

參考文獻

1. 高雷、李芬香，2007《中國股票市場動量及反轉策略實證研究》，《汕頭大學學報》(人文社會科學版)，第23卷第2期。

2. 楊善林、王素風，2005《股市中的過度反應與反應不足》，《華東經濟管理》第19卷第2期。

3. 張人驥、朱平方、王懷芳，1998《上海證券市場過度反應的實證檢驗》，《經濟研究》第5期，第58-64頁。

4. Barberis, N., Shleifer, A., Vishny, R., 1998, "A Model of Investor Sentiment", Journal of Finance, Vol. 49, Issue 3, PP307-343.

5. Conrad, J., Kaul, G., 1998, "A Anatomy of Trading Strategies", Review of Financial Studies, Vol. 11, No. 3, PP489-519.

6. Daniel, K., Hirshleifer, D., Subrahmanyam, A., 1998, "Investor Psychology and Security Market Under and Overreactions", Journal of Finance, Vol. 53, Issue 6, PP1839-1886.

7. De Bondt, W. F. M., Thaler, R., 1985 , "Does the Stack Market Over-react?", Journal of Finance, Vol. 40, Issue 3, PP793-808.

8. Hong, H., Stein, 1999, "A Unified Theory of Under-reaction, Momentum Trading and Overreaction in Asset Markets", Journal of Finance, Vol. 54, PP2143-2184.

作者簡介：

第9篇：短期交易策略范文

關鍵詞：供應鏈；供應鏈伙伴關系；專用性投資

所謂供應鏈是指一個整合的生產制造的程序，將原材料轉換成最終商品然后送到顧客手中的過程，在供應鏈中有多個不同的企業個體，如：供應商、制造商、物流商及零售商等，目的是將上下游的廠商結合在一起形成一個鏈狀的供應模式，以發揮整合的功效。由于信息技術的進步和因特網的逐漸成熟，企業面臨的環境日益復雜。面對如此激烈競爭的環境，許多企業改變以往和上游廠商敵對的狀態轉而建立聯盟或伙伴關系，因為有著相同的經營目標，企業和企業間才能共生共榮，分享彼此的知識和信息。

一、供應鏈伙伴關系的內涵

伙伴關系是指人與人之間或是組織與組織間的一種關系，主要是說明此種關系是一種較為緊密的，為了完成某特定目的而相互支持的一種合作意愿。供應鏈伙伴關系則是指在供應鏈中兩個獨立的企業個體為了達到某一特定目標和利潤所相互維系的一種關系，此兩個體通常為供應者和買者或顧客，同意在一定的期限內分享彼此的信息并共同承擔風險，借著降低成本、減少存貨來提高雙方在財務或作業上的績效。

二、伙伴關系的形態

企業和企業間的關系由傳統的短期交易關系逐漸地轉向長期合作的策略型伙伴關系。從企業內外的角度來看，影響供應鏈伙伴關系主要有六個因素：(1)組織成員和技術；(2)面對市場的競爭力；(3)供給者本身；(4)邊界跨越工作的本質；(5)企業內各作業間的關系；(6)關系本身所帶來的效益。更進一步，專用性投資的程度可以用來衡量在買方和供應商間伙伴關系的差異性。見圖1

依據供應商或買方對專用性投資的高低，雙方的關系可以被分成四類：當買賣雙方都有很高的專用性投資時，所呈現的關系是戰略性的伙伴關系，表示雙方的合伙關系很密切。而當雙方都沒有很高的專用性投資時，呈現市場交易關系，表示合伙關系很薄弱，轉換成本很低，可以很輕易地在市場中尋找其它的合作對象。而當買方有高專用性投資而供應商卻很低時，有受控制的買方的關系，表示買方因投資了不易移轉的設備而受制于供應商。相對地，當供應商有高專用性投資而買方卻很低時，有受控制的供應商的關系。

當企業與企業間的利害關系及相依賴程度不是很高時，或是只為短暫利益而結合的，其可能維持的關系就僅僅是短期的、一般的合作關系，而供應鏈中的企業因雙方的互動性很高，具有共同的目標且相互支持及學習，就能形成一種緊密的伙伴關系，因此和一般的合作關系間有明顯的區別，見表1。

對企業來說，短期的合作是為了通過市場交易的效率來獲得利潤；而長期的合作則是著眼于通過與其它廠商間的良好關系在一連串的交易過程中獲得最大利潤。

三、多角度的伙伴關系

從組織策略的角度來看合伙關系的特征，當廠商的策略為成本導向時，廠商所需要的伙伴關系是能夠提供：(1)持續的資本投資；(2)程序改造的技巧；(3)人力資源的管理；(4)便利的產品設計；(5)低成本的配送系統，主要在控制成本結構；當策略為產品差異化時，伙伴關系是能提供(1)有力的市場營銷；(2)特殊的產品特色；(3)提升競爭能力；(4)優異的協調能力，主要是廠商在尋找有高技術力的供應商，通過合作的過程來增加本身的特殊競爭優勢，這是傳統以競價為主的供應商所無法提供的；當策略為市場導向時，廠商需的是能提供技術及資源的伙伴，即綜合前兩種策略的能力，以期在市場上獲利。

伙伴關系的優勢在于它能提供一個穩定的合作關系以及較佳的合作績效，并以減少成本及提高價值來回饋給客戶，這對于在面對環境是穩定或動態改變的情形下都具有正面的效果。從買方的角度來看，與其它企業建立伙伴關系的目的在于能獲得更低的采購價格或成本優勢并且確保企業擁有可信賴的供貨來源；從供應商的角度，則是提供一個可靠的供貨市場。因此，伙伴關系使得企業在合作的過程中有機會去改善企業的經營，因為它使企業能專心在核心能力上，將其它的功能委托給合作的伙伴。

作者單位：黃海峰 遼寧石油化工大學;王依群 中國石油東北化工銷售撫順分公司

參考文獻：