<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE wml PUBLIC "-//WAPFORUM//DTD WML 1.1//EN" "http://www.wapforum.org/DTD/wml_1.1.xml"><wml><card  id="index"  title="清华金融评论  &raquo; Blog Archive   &raquo; 刘震：互联网+时代如何科学投资"  ><p>
			标题：刘震：互联网+时代如何科学投资<br/>
			时间：2015年12月8日 (下午6:56)<br/>
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            标签：无<br/>
			作者：孙雪强<br/> 
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2015年12月6日，由清华五道口《清华金融评论》和量·财富联合主办的“全球量化金融峰会2015”在清华大学成功举办。蓝海财富科技有限公司首席执行官刘震以其在量化投资的切身经验，讲述了在“互联网+”时代中如何进行科学投资。他认为：“量化投资不是一种理论而是方法论，它能利用模型达到资产配置，将复杂的投资简化，并最终实现投资的自动化、智能化、个性化。

会议上，他展示了蓝海财富的手机APP。这一应用程序采用自动的服务模式，用户在回答完问题之后将会得到自动匹配推荐的全球多元化投资组合，最终一键投资全球。产品的四大优势在于：第一、简约化。用科学模型完成资产配置；第二、智能化。程序后台拥有大量的投资数据，包括很多人过去的成功经验等；第三、自动化。每月提供投资建议，用户一键就可以投资，节约大量时间；第四、个人化。了解客户的深层需求。

以下为演讲主要内容：

我1990年去美国，1995年去华尔街，一直做对冲基金，2007年建的自己的对冲基金，2008年回国在北京建立一个对冲基金研发团队，有很多的研究员都从清华毕业的。2009年到2012年做易方达量化投资部门的负责人，当时股指期货刚刚开始，量化投资也刚刚开始，我们自己还成立了一个组织叫量帮，几乎所有国量化投资的大佬们估计那个时候都在。

但是回到中国，同事说，你在国外待的时间太长了，你不懂中国的市场，也不懂中国的投资者。我大概花的三年的时间，给了上千场的报告会，见了上万的投资者，同时2010年的时候股指期货发行的时候，第一次上市的时候跟中金所到处跑来跑去推广对冲基金。这么多年以后，量化基金终于开始崛起了，终于在大家的心目中取得一个重要的地位。

量化投资其实是一个方法论

但是关键是到底什么是量化投资？

量化投资是一个方法论，这个方法论就是科学投资的方法，如同中医和西医一样，大家的目的是为了治疗疾病，但是只有有了科学的方法，才有对人的疾病的认知才有一个结果，同样量化投资，要根据科学的方法论，也就是说收集数据，能够实现自己的假设，证实自己的假设，能够检验自己的结果，最后整个方法其实才是科学投资，这个科学投资就是量化投资。

实际上量化投资不只是一个理论，而且是一个科学，可以指导实践，但是同样跟所有的科学一样，不一定能检验结果。带着同样的问题，我2013年就回美国，大概做了一千场的报告，见了上万的投资者，没有一个投资者因为听了我的讲座以后买基金的时候会问一下，那个基金风险是多少，没有一个。这个问题怎么解，从科学到实践之间的中间的空是怎么补？怎么样让科学投资真正给大家带来收益。

但是怎么样传递给个人，实际上有一个新的模式，通过一个自动的服务模式，根据自己的风险偏好，给你推荐多元化的投资组合，到了2014年在华尔街就成为一个成熟的模式，也大众投资，涉及到大的基金机构的认可和追捧。也就是说投资是一件很复杂的事情，我们简化一下，最后实际上，我们唯一知道的就是你的风险偏好，这个就是你的资产配置，在底下是你的预期收益和预期风险，我们在改变自己的风险偏好的时候，可以看到直观的预期收益和预期风险互相的交互。

量化实现投资的简约化、自动化、智能化、个性化

下面就是怎么样确定我们的风险偏好，是通过行为方式跟你周围人群相比得到的。所以原来很复杂的投资，所有的理论都在简单背后，但是我们想做的第一件事情，把它简化成一种不关联的资产，我们怎么解决这个问题，就是用自己的模型达到资产配置，所以第一个做的事情就是把它简化。

第二个做的事情就是智能，虽然说它是简化的，但是后面是有很多模型，包括跟机构的模型等等都在后面，包括很多人过去投资的成功经验。

另外就是自动，这些东西加起来，这些东西到底要怎么弄，我们多数人挣钱不是从金融挣到的，需要有人帮助我们做这件事情，这样的话每个月提供一个投资建议，大家按一下投资就已经结束了，所以你可以用宝贵的时间做其他任何的事情。

最后，我们说个性化。最好的投资顾问是你的朋友，他要对整个国际金融市场有一个了解，对你自己也更有一个了解，他可以给你提供一个投资组合，是最符合你的需求的，我们怎么样达到这点，因为我们知道所有过去的交易历史和周围人群的交易历史，我们可以做一个推荐。

(本文编辑/孙雪强)
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