證券投資理論的演繹與實踐

涂人猛

證券投資理論的演繹與實踐

涂人猛

證券投資理論發展成為一門獨立的、理論體系完善的金融經濟學的一個分支學科是在20世紀50年代以后，概括證券投資理論的歷史發展過程和演變特點，證券投資理論可以分為傳統的價值投資和圖表分析理論階段、現代金融學基礎下的經典證券投資理論構建階段、非理性金融市場視覺下的證券組合和定價理論階段與當代人工智能時代的智能投顧四個階段。新世紀以來的證券投資理論研究已經更多地轉入實際應用階段，特別是互聯網金融的快速發展和大數據時代的到來，也使現代證券投資理論能更好地服務于普通大眾的投資需要。

證券投資；資產資本定價；投資風險；人工智能時代

從李世石與阿法狗的人機大戰到京東商城的無人機配送，人工智能已經逐步走入人們的生活之中。而在1998年開始的美國金融科技發展，Lending Club、Wealthfront、Betterment等一批智能投顧企業在二、三年內就發展成為獨角獸企業 （估值超過10億美元），更是對傳統的證券投資分析行業形成沖擊。證券投資理論作為金融經濟學的一個重要分支學科，是伴隨證券市場的形成和發展而逐步建立形成的。西方國家的證券市場發展迄今已經達四百多年的歷史，人們對證券投資研究和探討也有數百年的歷史，早在19世紀馬克思就在 《資本論》中對證券價格的確定進行了研究。但證券投資理論發展成為一門獨立的、理論體系完善的金融經濟學的一個分支學科，卻是在20世紀50年代以后。

一、傳統的價值投資與圖表分析理論

傳統的證券投資理論主要是指20世紀50年代以前，一些學者和投資分析人員所建立的一系列有關證券投資方面的理論。盡管這一時期各種證券投資理論和思想層出不窮，并被眾多的投資大師運用于證券投資過程中獲得較好的效果，但這一時期的證券投資理論更多的是從單一的角度來看待和分析證券市場的運行，缺乏綜合性分析，是一種局部的、個體的、更注重于短期市場分析的證券投資理論。具體來說，又主要包括價值投資和圖表分析兩大流派。

1.價值投資理論

價值投資理論是一種最古老的、最基礎的證券投資理論，早在19世紀馬克思就在 《資本論》中對證券的價值有論述。馬克思認為，證券價格是由預期收益的大小及其可靠度和利息率來決定的，如果假定現實資本的增值不變，那么這種證券價格的漲落就和利息率成反比。隨后，希爾法登 （Rudoff Hilferding，1877—1941）在其 《金融資本論》一書中繼承馬克思的主張，對更加成熟的資本主義經濟下的金融經濟現象作了理論分析，指出股票的虛擬資本價值是用每股股票將來股息收入除以市場利率得出的。關于價值型投資理論的形成最早可以追溯到20世紀30年代，是由哥倫比亞大學的本杰明·格雷厄姆首先提出，他先將富有邏輯的分析原理引入到股票市場的投資中，成為價值投資分析流派的創始人，被譽為 “價值投資之父”。格雷厄姆和多德合著的 《證券分析》 （1934年）對價值投資理論進行了全面闡述，認為證券應該反映其發行主體經營實績的內在價值，價格是不能長期脫離價值的，所以證券投資必須仔細地研究有關發行主體的財務數據及其他資料，努力去發現該證券的內在價值。該專著發表后引起很大反響，華爾街的專業證券分析師幾乎都成為價值投資理論的信徒。1938年，約翰·B·威廉斯在其 《投資價值理論》一書中首先使用了 “貼現”概念，提出了計算股票內在價值的公式，后經耶魯大學的歐文·費雪教授進一步發揚光大，建立了著名的股票現金流貼現模型，使之被廣泛使用。由于每股股息只是每股稅后利潤的一個組成部分，股票的內在價值應反映每股稅后利潤而不僅僅是每股股息，于是，本益比 （P／Eratio）概念應運而生，成為衡量證券投資價值的一個重要指標。本益比又稱市盈率 （m），表示股價相對于每股稅后利潤的倍數，m值越小的股票就越具有投資價值。

價值投資理論認為，股票價格總是圍繞 “內在價值”進行上下波動，而決定股票價格的最重要因素是股票未來股息的高低，也即股票的內在價值又是可以測定的，投資者進行投資時首先要考慮股票的內在價值，可以根據現在已知的情況和預計將來可能發生的變化對各種股票的股息收入作出長期預期，并隨時間的推移和環境變化不斷修正這種預期。這種對影響股票股息收入的全部因素進行分析的方法，也就構成了證券投資分析的兩大分析方法之一的基本分析法。沃倫·巴菲特 （Warren Buffett）就是依據這種投資理論進行市場投資而獲得巨大成就的，成為通過股市投資而躋身于世界級富豪的第一人，使價值投資理論在20世紀70年代到80年代的美國受到推崇。

但作為一種證券投資理論，價值投資理論也存在一些不足之處：一是它只重視股票的內在價值對股票價格的決定作用，而忽視了其他因素如投資者的知識水平、環境、心理狀態、情緒等方面因素對股價的影響作用。二是對投資者的投資意愿定性存在偏差，假定股票投資者都是長期投資者，以賺取股息收入為目的的，而不考慮資本利得或損失。三是絕大多數中小投資者要準確預測公司盈利水平是相當困難的，進行長期預測更難，這就決定了 “內在價值”的不確定性和不準確性。同時，在現實生活中，證券價格超漲超跌的現象相當普通，價值投資理論也無法解釋和預測證券價格的大幅度波動。

2.圖表分析理論

圖表分析理論是與價值投資理論相對立的一種證券投資理論，其形成的基礎是認為股票價格的波動和運行是由投資者心理決定的。投資者的心理預期變化又通過他們的買賣行為而直接表現在股票價格的變動上，因此，只要潛心研究股價過去的運動規律，就可從中發現投資者心理預期變化的規律，從而預測股價未來的變化。

探尋圖表分析理論形成的思想淵源，可以追溯到現代宏觀經濟學之父約翰·梅納德·凱恩斯。他在1936年出版的 《就業利息和貨幣通論》一書中專門論述了投資者預期對于股票價格決定的重要性。他提出了著名的 “選美論”，認為每個人為了獲獎，都必須遵從大眾的喜好來選美，而不是取決于這個人是否美麗。同樣，專業人士要在投資中獲利，也必須遵從一般投資大眾的買股思維方式。因此，股票投資就是一個博傻游戲：每個人在購買股票時都不必研究該股票值多少錢，而只關心有沒有比他更傻的傻瓜愿意以更高的價格向他買進；每個人在購買股票時都相信會有更傻的人來接替他的股票，這種游戲一直繼續直至找到最后的傻瓜為止。此時股價開始下跌，于是傻瓜們又開始了 “割肉比賽”。根據投資者心理變化的結果即股價的歷史變動來預測股價的未來變動，也就形成了證券投資分析的另一種方法即技術分析法。

技術分析法是建立在三個假設基礎上的：一是市場價格是一切信息的反映，基本面、政策面、消息面、資金面等的變化都能通過股價及成交量得以反映。二是股價運動遵循物理學的動力法則，其總體走勢是按一定趨勢進行的，直至有突發因素改變這種趨勢為止。三是人類行為遵循固有模式，歷史會重演。以此三個假設為基礎，人們便可以根據歷史股價走勢構成的各種圖表形態，研究投資者各種心理變化反映在圖表形態上的結果，尋找股市運行規律，從而建立了形態分析、技術指標分析以及道氏理論、波浪理論、江恩理論等眾多的技術分析理論，并廣泛運用于證券投資操作之中。

顯然，圖表分析理論考慮了投資者心理對證券波動和運行的影響，用一系列短期預期取代長期預期，更適用于短期市場操作，并且按照技術圖形和技術指標發出的信號進行市場操作簡單明了，也造就了艾略特、江恩等一大批證券投資分析大師。但這一理論也存在根本的缺陷，否定股票的內在價值，使股票定價缺乏基本依據，投資者無法判定股票價格的合理區間；過分強調人性的短期行為，否認股市長期投資價值的存在，不利于股市長期投資者的形成，導致市場追漲殺跌的短期行為突出，股市頻繁暴漲暴跌；同時，股市運行的圖表形態是各種市場信息反映的結果，以此進行市場操作具有明顯的滯后性，難以有效反映市場運行的內在本質。

二、現代金融學基礎上的經典證券投資理論

1952年3月，美國經濟學哈里·馬克維茨發表了 《證券組合選擇》一文，首次提出投資組合理論（Portfolio Theory），并進行了系統、深入和卓有成效的研究，通過對證券投資的風險和收益進行量化，建立均值方差模型，提出了確定最佳資產組合的基本模型，標志著現代證券投資理論的誕生。之后，伴隨現代金融學理論的發展和完善，出現了一大批可以載入史冊的偉大研究成果，包括莫迪利亞尼—米勒 （Modigliani-Miller）的公司財務理論 （簡稱MM理論）、夏普 （Sharpe）的資本資產定價模型（CAPM）、羅斯 （Ross）的套利定價理論 （APT）、布萊克—斯科爾斯—默頓 （Black-Scholes-Merton）的期權定價理論、法瑪 （Fama）的有效市場理論等學說和模型，而建立這些學說和模型的學者中的大多數人因而榮獲了諾貝爾經濟學獎?，F代金融學理論的發展不僅改變了整個人類社會經濟運行的軌跡，也促進了西方證券投資理論獲得快速、突破性發展。

1.馬克維茨投資組合理論

馬克維茨投資組合理論有三個基本假設： （1）投資者是風險規避的，追求期望效用最大化； （2）投資者根據收益率的期望值與方差來選擇投資組合； （3）所有投資者處于同一單期投資期。在此基礎上，馬克維茨提出了均值—方差模型，以期望收益及其方差 （E，δ2）確定有效投資組合。所謂均值，是指投資組合的期望收益率，它是單只證券的期望收益率的加權平均，權重為相應的投資比例。所謂方差，是指投資組合的收益率的方差。我們把收益率的標準差稱為波動率，它刻畫了投資組合的風險。以期望收益E來衡量證券收益，以收益的方差δ2表示投資風險，通過計算各個資產預期收益的加權平均值和衡量組合資產風險的方差或標準差，從而得出資產組合的總收益。

馬克維茨提出的均值——方差模型分析說明通過投資組合可以有效降低風險，對現代投資管理實踐具有明顯的指導意義，提出的證券投資的風險和收益的衡量指標或標準，解決了資產投資時的風險衡量和如何取舍投資風險與收益的問題；引導基金經理投資由過去的注重于選股票和單個證券的分析轉向分散投資和組合投資，使投資管理理念發生了革命性變化。但這一理論也存在一些不足之處，當需要考慮投資證券的數量較多時，所需要估算的數據量非常大，因數據統計估計帶來的誤差和不準確性也會影響組合投資時的資金分配比例，并且重新調整資產配置比例也會帶來交易成本的上升。

2.資本資產定價模型

資本資產定價模型 （Capital Asset Pricing Model，簡稱 CAPM）是由美國學者夏普 （William Sharpe）、林特爾 （John Lintner）、特里諾 （Jack Treynor）和莫辛 （Jan Mossin）等人于1964年在資產投資組合理論和資本市場理論的基礎上發展起來的，主要研究證券市場中資產的預期收益率與風險資產之間的關系，以及均衡價格是如何形成的，是現代金融市場價格理論的支柱，廣泛應用于投資決策和公司理財領域。

資本資產定價模型假設所有投資者都按馬克維茨的資產選擇理論進行投資，對期望收益、方差和協方差等的估計完全相同，投資人可以自由借貸，并附加了一些假設條件。認為當資本市場達到均衡時，風險的邊際價格是不變的，任何改變市場組合的投資所帶來的邊際效果是相同的，即增加一個單位的風險所得到的補償都是相同的。以此思路為基礎，引入衡量資產系統性風險的指標β（Beta系數），建立均衡資本市場條件下的資本資產定價模型。其基本觀點是，單個證券的期望收益率由兩個部分組成，無風險利率以及對所承擔風險的補償—風險溢價，而風險溢價的大小取決于β值的大小，β值越高，表明單個證券的風險越高，所得到的補償也就越高。

資本資產定價模型主要應用于資產估值、資金成本預算以及資源配置等方面，通過將現行的實際市場價格與均衡的期初價格進行比較，可以決定是買入該證券還是賣出該證券。同時，可以根據對市場走勢的預測來選擇具有不同β系數的證券或組合以獲得較高收益或規避市場風險。如預測牛市到來時，應選擇那些高β系數的證券或組合，可以成倍地放大市場收益率，帶來較高的收益。相反，在熊市到來之際，應選擇那些低β系數的證券或組合，以減少因市場下跌而造成的損失。當然，資本資產定價模型中有一些假設條件，也是一種理想環境下得出的結論，但其核心是認為資產價格圍繞資產價值波動，反映出證券價格波動的基本規律。

3.套利定價理論

套利定價理論 （Arbitrage Pricing Theory，簡稱APT）是美國學者斯蒂芬·羅斯1976年提出的一種新的資產定價模型。套利定價理論是資本資產定價理論的拓展，由APT給出的定價模型與CAPM一樣，都是均衡狀態下的模型，不同的是APT的基礎是因素模型。套利定價理論認為，套利行為是現代有效率市場即市場均衡價格形成的一個決定因素，如果市場未達到均衡狀態的話，市場上就會存在無風險套利機會。并且用多個因素來解釋風險資產收益，并根據無套利原則，得到風險資產均衡收益與多個因素之間存在 （近似的）線性關系。而資本資產定價理論CAPM模型預測所有證券的收益率都與唯一的公共因子 （市場證券組合）的收益率存在著線性關系，因此，單因素的資本資產定價理論可以看作是套利定價理論的特例。

期權是購買方支付一定的期權費后所獲得的在將來允許的時間買或賣一定數量的基礎商品的選擇權。期權價格是期權合約中唯一隨市場供求變化而改變的變量，它的高低直接影響到買賣雙方的盈虧狀況，是期權交易的核心問題。期權定價的方法主要有布萊克—斯科爾斯模型。布萊克—斯科爾斯模型 （Black-Scholes Model），簡稱BS模型，是一種為期權或權證等金融衍生工具定價的數學模型，由美國經濟學家邁倫·斯科爾斯與費雪·布萊克最先提出，并由羅伯特·墨頓完善。該模型就是以邁倫·斯科爾斯和費雪·布萊克命名的。1997年邁倫·斯科爾斯和羅伯特·墨頓憑借該模型獲得諾貝爾經濟學獎。期權定價模型 （OPM）表明，只有股價的當前值與未來的預測有關，變量過去的歷史與演變方式與未來的預測不相關。決定期權價格的因素非常復雜，合約期限、股票現價、無風險資產的利率水平以及交割價格等都會影響期權價格。

4.有效市場假說

有效市場假說 （Efficient Markets Hypothesis，簡稱EMH）是1965年由美國芝加哥大學金融學教授尤金·法瑪 （Eugene Fama）提出的，并于1970年對該理論進行了深化，其對有效市場的定義是：如果在一個證券市場中，價格完全反映了所有可以獲得的信息，那么就稱這樣的市場為有效市場。他將有效資本市場假說劃分為三種形式：弱式有效市場假說、半強式有效市場假說、強式有效市場假說。作為一種理論假說，所論述的資本市場作為一個復雜系統并不像有效市場假說所描述的那樣和諧、有序、有層次。實際上，并非每個人總是理性的，投資者不只是偶然偏離理性，而是經常以同樣的方式偏離理性。行為金融學中的 “投資者心態”理論討論的就是大量投資者犯同樣的判斷失誤的錯誤，且他們的錯誤又具有相關性的現象，因此有效市場假說也存在明顯的缺陷。

這一時期的證券投資理論呈現出一些新的特點：一是證券投資理論無論是理論內涵深度還是從分析手段上都獲得了極大的豐富，成為一個理論體系，在當代金融經濟學體系中占有重要地位，成為金融經濟學分支學科。二是證券投資理論體現了金融的本質即風險管理。哈里·馬克維茨建立的證券投資組合理論揭示了 “不要把雞蛋放在一個籃子里”的風險管理意識，為應對金融產品投資中的不確定性提供了分析基礎。三是證券投資理論體現出全面、綜合性分析市場的特點，并為機構投資者的發展和機構投資者的投資理念形成奠定了基礎。

三、非理性金融市場視覺下的證券組合和定價理論

伴隨投資組合理論、資本資產定價模型、APT模型和有效市場理論的建立和發展，到1980年，經典投資理論框架基本構建完成。此后，世界各國學者對證券市場運作規律的研究主要是作一些修補和改進工作。但在隨后的20多年，證券市場上實證研究發現了許多無法由EMH和資本資產定價模型加以合理解釋的異?，F象。面對一系列金融異象，人們開始質疑以有效市場假說為核心的傳統金融理論，行為金融學因能夠較好地解釋這些現象開始受到越來越多學者的關注。1979年，美國普林斯頓大學的心理學教授丹尼爾·卡納曼 （Daniel Kahneman）等人發表了題為 《期望理論：風險狀態下的決策分析》的文章，正式提出了期望理論。該理論以其更加貼近現實的假設，建立了人類風險決策過程的心理學理論，嚴重沖擊并動搖了傳統金融學所依賴的期望效用理論，并為行為金融學奠定了堅實的理論基礎，成為行為金融學發展史上的一個里程碑。

1.行為組合理論

基于理性假設的傳統經濟學不足以解釋人們的風險決策行為，股票價格并非只由企業的內在價值所決定，還在很大程度上受到投資者主體行為的影響，即投資者心理與行為對證券市場的價格決定及其變動具有重大影響。以期望理論為基礎的行為金融學有關理論迅速繁榮和發展，也推動了行為資產組合理論 （BPT）及行為資產定價模型 （BAPT）的形成和建立，并廣泛運用于證券投資理論研究。

行為組合理論是在現代資產組合理論的基礎上發展起來的，是由斯塔曼 （Meir Statman）和謝弗林 （Hersh Shefrin）借鑒Markowitz的現代資產組合理論于2000年提出的。它針對均值—方差方法以及以其為基礎的投資決策行為分析理論的缺陷，從投資人的最優投資決策實際上是不確定條件下的心理選擇的事實出發，確立了以E（w）和Prob（ws）α（其中E（w）為預期財富，α為某一預先確定的概率）來進行組合與投資選擇的方法根基，以此來研究投資者的最優投資決策行為。該理論打破了現代投資組合理論存在的局限，如理性人局限、投資者均為風險厭惡者的局限以及風險度量的局限，更加接近投資者的實際投資行為，引起了金融界的廣泛關注。

行為組合理論包括單一心理賬戶和多個心理賬戶，其中單一心理賬戶投資者關心投資組合中各資產的相關系數，所以他們會將投資組合整個放在一個心理賬戶中；而多個心理賬戶投資者會將投資組合分成不同的賬戶，忽視各個賬戶之間的相關關系。與現代資產組合理論認為投資者最優的投資組合應該在均值方差的有效前沿上不同的是，行為組合理論實際構建的資產組合是基于對不同資產的風險程度的認識以及投資目的所形成的一種金字塔式的資產組合。金字塔的每一層都對應著投資者特定的投資目的和風險特征，投資者通過綜合考察現有財富、投資的安全性、期望財富水平、達到期望水平的概率等幾個因素來選擇符合個人愿望的最優投資組合。

2.行為資產定價模型

行為資產定價模型 （Behavioral Asset Pricing Model，簡稱BAPM）是 Shefrin和 Statman在 1994年挑戰資本資產定價模型而提出的行為資產定價模型。他們一方面通過借鑒心理學、行為學、社會學等其他學科，不斷修正和完善傳統金融學的基本預設和分析范式，另一方面也嘗試著提出解決問題的模型，即行為資產定價模型 （BAPM）。行為資產定價模型是行為金融理論之核心，但是行為資產定價理論只是對 “現代金融”的資本資產定價模型的補充和擴展。

與CAPM不同，在BAPM模型中，投資者被劃分為信息交易者和噪聲交易者，信息交易者是 “理性投資者”，他們通常支持現代金融理論的CAPM模型，避免出現認識性錯誤，并且具有均值方差偏好。噪聲交易者通常跳出CAPM模型，易犯認識性錯誤，沒有嚴格的均值方差偏好。當信息交易者占據交易的主體時，市場是有效率的，而當后者占據交易的主體地位時，市場是無效率的。因此，BAPM模型所描述的是理性交易者和非理性交易者互動情況下的資產定價方式。在BAPM模型中，證券的預期收益是由其 “行為貝塔” （behavioral beta）決定的，把決定證券預期回報的β系數與行為相聯系，這樣的行為β與均值方差有效組合的切線有關，而不是與市場組合有關，行為資產組合 （行為貝塔組合）較市場組合要人為調高成長型股票的比例。BAPM模型中資本市場組合的問題仍然存在，只是均值方差有效組合會隨時間而改變。顯然，BAPM既有限度地接受了市場有效性，也秉承了行為金融學所奉行的有限理性、有限控制力和有限自利。

顯然，這一階段的證券投資理論發展更多地將視覺轉向投資者的行為研究，理論更貼近現實，更好地解釋了市場形成的 “反應過度”、“羊群效應”等一系列市場現象。但由于人的行為和情緒的復雜性，還有更多的市場現象有待于進一步研究，相關的證券投資理論也還有待于進一步充實和完善。

四、人工智能時代的智能投顧

1998年12月，以美國Paypal為代表的第三方互聯網支付平臺的興起，標志著金融科技發展進入一個新的時代，金融科技公司和機構成為資本市場上的新寵兒。所謂金融科技是指互聯網公司或高科技公司利用云計算、大數據、移動互聯網等新興技術，大幅提升傳統金融服務的操作效率與客戶體驗，由此踐行普惠金融+金融服務大眾化的精神。而在大量興起和發展的金融科技公司中，智能投顧行業更是發展迅速，美國的Lending Club、Wealthfront、Betterment等智能投顧企業在二、三年內就成為獨角獸企業 （估值超過10億美元），而傳統金融企業和機構要達到這種估值水平卻需修煉數十年。

所謂智能投顧 （robo-advisor），也就是機器人投顧，是一種在線投資顧問服務模式，通過現代資產組合理論等相關算法搭建一個數據模型，根據投資者的風險偏好、財務狀況及理財目標，為用戶提供智能化和自動化的資產配置建議。其最大的價值是通過互聯網客戶服務體驗+人工智能+大數據分析，解決了投資者缺少專業投資建議的瓶頸。相比傳統的投資顧問平臺，智能投顧也需要平臺用戶在網上填寫調查問卷，包括客戶的可投資資金、風險承擔能力和預期收益要求。但智能投顧平臺在獲取這些用戶信息后，可以根據大數據分析提供針對性的資產配置建議，并定期根據投資者以往收益狀況與金融市場發展動態進行重新評估，從而對用戶資產組合進行合理的調整。顯然，智能投顧解決了線下傳統金融服務方式存在的成本高、難以覆蓋普通大眾等問題，并可以幫助投資者避免情緒化的操作，使證券投資管理或財富管理進入一個新的階段。

在我國，智能投顧市場仍處于培育階段，不久前，國家級人工智能戰略規劃的出臺意味著 “人工智能+金融”正成為未來金融行業發展的方向，我國資產管理行業已開始關注、研究和思考人工智能的發展與應用。2017年8月30日，由中國證券投資基金業協會金融科技專業委員會主辦、通聯數據、新智元承辦的 “2017智能投資峰會”在北京召開，探討資產管理行業應用人工智能技術的趨勢、實踐和發展。8月31日，上海壹賬通金融科技有限公司攜 “智能財富管家”正式進入智能投顧市場，在1.8億用戶多年來積累的金融財富數據的基礎上，提供用戶側的大數據處理。近幾年，我國已經運行的一些有影響的智能投顧平臺主要有： （1）摩羯智投。2016年12月，招商銀行推出了摩羯智投，成為業內首個由國內商業銀行推出的智能投顧產品，資產管理規模已突破50億元。 （2）金融界靈犀智投。金融界推出的智能投顧產品于2016年11月8日上線運營，在穩健運營半年有余后，金融界正式發布智能投顧品牌 “靈犀智投”，旗下包括靈犀智投 （智能投顧）、靈犀定投 （智能定投）兩大產品。靈犀智投依據諾貝爾獎經典理論的投資組合策略進行資產配置，覆蓋A股、港股、美股、黃金、債券等大類資產，同時納入了養老模型和家庭資產配置理念，為每一位投資者提供 “千人千面”的智能化服務，量身定制投資組合。 （3）宜信財富投米RA。投米RA為宜信財富旗下智能投顧產品，其海外RA組合于2016年5月28日上線。產品沿用海外智能投顧的經典模式，通過對接美國嘉維證券，直接投資于海外ETF構建組合。近期，投米RA豐富了產品線，于今年5月28日正式上線了境內RA組合，精選9只國內公募基金產品，覆蓋A股、債券、美股、黃金等大類資產。 （4）理財魔方。理財魔方團隊成立于2014年底，產品于2015年3月正式上線。產品圍繞組合風險控制和用戶風險定制的基本原則，為用戶提供配置方案。區別于其他智能投顧產品，理財魔方根據投資者的客觀特征的改變，動態修正投資者的風險承受能力，動態匹配最佳投資組合。目前，理財魔方以 “千人千面”和動態調倉功能為重點，為用戶提供個性化的配置管理方案，以及用戶心理的調整與跟蹤服務。

顯然，新世紀以來的證券投資理論研究已經更多地轉入實際應用階段，互聯網金融的快速發展和大數據時代的到來，也使現代證券投資理論能更好地服務于普通大眾的投資需要。但這種證券投資理論的廣泛運用于普通投資者的投資實踐，是基于建立完善的大數據系統。這種大數據系統不僅包括各種投資品種如各種股票、債券、基金以及各種衍生品等投資標的的基本數據，還包括各類投資者的基本數據資料，而目前大多數智能投顧平臺的大數據系統建設嚴重滯后，必然會影響到智能投顧平臺所提供的資產配置建議的合理性。因此，加強大數據建設，是促進證券投資理論廣泛服務于普通大眾的前提和基礎。

F830

A

（2017）12－0015－06

涂人猛，湖北省社會科學院經濟研究所副研究員，湖北武漢，430077。

（責任編輯 陳孝兵）