本文所述市场数据是指交易所为市场提供的行情数据和在此行情数据的基础上进行加工产生的衍生数据等。市场数据是交易所一项非常重要的资源，挖掘市场数据自身价值，可以起到在一定程度上吸引投资者从而活跃市场、为交易所带来可观的收益等作用。通过跟踪研究，笔者认为，境外交易所市场数据收入主要来源于 ：市场行情数据授权 ；在行情数据的基础上提供的衍生产品、数据分析等数据增值服务 ；以及与市场数据相关的技术服务等。本文重点剖析芝加哥商业交易所集团（ChicagoMercantile Exchange & Chicago Boardof Trade, CME Group）、洲际交易所（Intercontinenta

摘要

研究风格择时能力的意义在经历了2016年底的风格转换之后，投资者越来越关注基金选择风格的能力。本文就股票仓位较高的两种基金——普通股票型和混合偏股型，讨论哪些基金和基金经理有选择风格的能力，以及这种能力是否有持续性。

通过比较业绩排名的方法研究基金经理风格选择能力以市值为例，对股票市场的风格进行划分，统计每次风格切换时点前后业两个月内绩排名均靠前的基金和基金经理，并分析这些基金和基金经理在未来的风格切换时点前后业绩排名是否还在前列。在10位过去表现好的基金经理中，只有1位基金经理管理的3只基金能够在历次风格转换前后都排名在前40%。说明基金和基金经理没有风格择时能力。如果根据市场

伴随着国内量化私募管理规模不断创出新高，量化交易中经常提及的算法交易工具逐渐被投资者熟知和青睐，市场上也涌现出了一大批优秀的算法交易服务商。

但与国外欧美市场算法交易份额80%-90%相比，国内算法交易发展方兴未艾，未来会有越来越多的专业投资者通过算法交易工具武装自己！

算法交易又称为黑盒交易，是指凭借IT技术的发展，利用算法完成订单拆分、挂单和撤单等交易环节，提供以成交为目的的自动化交易执行。其主要目标是保证执行效率、降低冲击成本、减少人力成本、保护交易意图、捕捉交易机会。

算法交易优势主要体现在三个方面：1.有效降低交易冲击成本；2.大幅提高交易执行效率；3.避免与竞争对手正面“交战

今年以来，量化私募不论是新产品发行还是持续营销都遭遇降温。不过有私募表示，现在低迷的时候，应该正是布局之时，仍会尽力做好工作，有的私募已经推出定投方式，希望投资者不追涨杀跌，更理性投资。

因诺资产表示，今年市场大跌，产品发行遇冷，这种规律很难从根本上改变。但当前是布局量化产品，尤其是指增产品的好时机，因此即使产品不好募集，仍然会尽力做好投资者交流以及售后维护工作。

虽然短期发展势头有所回落，不过在量化私募机构看来，量化投资在中国才刚刚起步，未来还有着非常广阔的发展空间。

鸣石基金表示，中国国内量化投资仍处于发展期，未来仍有很大发展空间。从全市场交易占比来看，量化交易占全市场交易比例为15

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ROE是价值投资者考察上市公司盈利能力的一个重要指标，在美国市场上有效性很强，但在A股基本没有选股效果，造成“A股不看公司盈利”的印象。但如果ROE的分子换成一年后的未来盈利，ROE的选股能力将显著提高，说明历史ROE选股无效的原因主要在于其对公司未来盈利的预测作用太弱，准确的盈利预测可以为投资者带来超额收

预测公司盈利的常用方法有三种：时间序列法，横截面法和分析师一致预期。前两者是基于客观历史数据的统计模型，后者是分析师综合多种信息源研究后得到的汇总主观数据。从预测精度来看，采用历史TTM数据的时间序列方法预测准确性高于一致预期和横截面回归方法。分析师一致预期数据存在明显高估现象。

分析

作者：Michael Harris 编译：caoxiyang

导语

以下是我几个月前在欧洲做的一次演讲的摘录，当时我应邀为一群低调但净资产很高的投资者和交易员做演讲。该主题由主办方决定，是关于人工智能和机器学习对交易和投资的影响。下面的节选分为四个部分，涵盖了原始报告的50%。

人工智能和机器学习对交易的一般影响

人工智能（AI）允许用机器代替人。在20世纪80年代，人工智能研究主要集中在专家系统和模糊逻辑。随着供应算力的成本降低，使用机器解决大规模优化问题变得经济可行。由于硬件和软件方面的进步，如今人工智能专注于使用神经网络和其他学习方法来识别和分析预测变量，

前一段日子有一个投资者朋友，给我发了一个海外对冲基金的宣传材料，让我帮他看一下。这位投资者来自于中国的一个二线城市，年纪比较大，对海外投资产品和市场不是很熟悉。

我一开始给他的建议是既然不是太熟悉，就应该循序渐进，先买一些简单的产品，不要一上来去投资那些比较复杂的对冲基金。但是这位朋友反复跟我说这个基金业绩非常好，让他感觉很心动，恨不得马上买下来，坚持让我一定帮他看一下。我只好花了点时间稍微研究了一下这个基金，在这里和大家分享一下。

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