时间：2023-09-11 09:18:04
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇金融量化投资，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
关键词：证券投资;基金数量化;投资战略;决策
证券投资基金是一种特殊的投资方式，在实际的投资过程中，采用的是共同进行风险承担以及利益共享的方式，这一基金类型也被称为“证券基金”。证券投资基金作为一种投资工具，进入门槛低，服务专业，且积累性强，即使投资成本较低，也可将投资分散于不同证券，这样就极大的分散了投资风险。因此，正确投资基金得到了人们的广泛关注。
1 积极开发130/30等数量化投资模型
对国内从事证券基金投资业的基金公司等及时顺应金融形势，尽早开始研发130/30等科学有效的数量化投资产品，从而满足公司旗下众多投资者的投资需求。为了追赶世界先进的潮流，加快中国金融创新，从根本上增强国内基金业的企业竞争实力，研发130/30空头扩展模型等证券投资基金数量化投资模型势在必行。随着国内经济形势高速发展，金融市场形势亦是日新月异。目前，中国证券基金投资业中的卖空改革已经在逐渐开启，在此形势下，相关资产福利业也应抓紧时间，抓住机会，积极开发出符合中国国情和投资者实际需求的基金产品，抓紧研发空头扩展模型等数量化投资模型，以更好的顺应金融市场的发展趋势和实际需求。在数量化投资模型开发过程中，应该注意“拿来主义”，不能一味的照抄国外数量化投资模型，开发时首先要考虑实事求是，符合中国的相关法律法规以及中国金融市场的实际情况，做到既学习了外国的先进经验，又兼顾国内市场现实。从而开发出符合中国实际的数量化投资模型。现实中，130/30数量化投资模型只是众多数量化投资模型中的一种。
2 合理应用数量化投资策略
投资者及受理委托基金公司等资产管理者应用正确数量化投资策略进行投资，可分散减小风险，增加收益。并基于此进行更加科学高效拟合金融市场实际收益率模型和数量化投资策略的开发。基于数量化投资策略不断创新发觉全新投资策略的特点，伴随广大投资者针对这一投资机会的广泛追捧开发，此动量策略的存在的情况会逐渐消失，弱势有效这一中国股市缺失的状况会逐渐改变。数量化投资策略模型只是理想状况下的数字模型，在实际投资中投资者及基金管理者还应注意定期检验，不能生搬硬套模型及应用公式，应根据市场形势，谨慎研究确定投资策略，才能在金融趋势改变时有效规避风险，增加收益。在金融市场中，基金公司应根据市场环境及现实情况，基于相应合理化科学化的数量投资策略，基于数字化投资的有效性制定相应的投资策略，才能有效提高证券市场投资效率，规避风险，增强投资收益。同时应注意听取专业人员根据经验所得出的合理人工判断，拒绝照搬模型公式的错误做法，杜绝全部投资由模型决策，密切注意规避数量化投资策略的趋势改变、相似性及肥尾性。
3 开放卖空政策
国家政策对金融市场存在巨大影响。为了从根本上提高中国证券金融市场效率，对金融市场发展起到积极意义，国家政策要给予支持，譬如对卖空政策采取加大开放政策。如此才能逐渐改善中国证券市场卖空限制大，除指数基金外，其他投资者参与卖空所受禁锢较多，公募基金甚至不能参与卖空，信息表达不充分，远远没有达到弱势有效等诸多限制中国证券市场有效性的不完善方面政策开放属社会实验，对政策所针对方面的影响不言而喻。在政策制定方面目前国内的相应管理层做的还是很好的。譬如，根据当前形势，相应管理层便会制定并开始试行各种转融通业务。在这样的政策环境下，对广大证券金融公司而言，便可以通过相互之间的内部交流与合作的方式，将自身原有的或者通过各种合法途径募集而来的证券和资金进行出借，为需求方提供所需的资金和证券，帮助其更好的开展各种经营活动。 对广大证券基金类公司而言，可以通过此类活动，可有效整合金融市场资源，解决眼下难题。通过复杂严禁的实施设计方案，保证市场的良好发展。
4 降低融券费率
为了提高中国金融证券市场效率，缩短相应价格恢复平衡所需时间，提高中国金融资本市场的有效性，建议相关管理层采取积极措施，譬如对券商降低融券率的政策持鼓励态度。但在一定的条件下，130/30组合的收益率会出现极大的改变。例如，在融券费率处于10%和5%水平的时候，融券率会对130/30组合的收益率产生十分显著的影响。为了避免对中国证券市场的发展产生不好影响，相关管理层在制定政策时要注意规避券商间通过不顾成本盲目降低融券费率等不良手段抢占市场的恶意竞争。鼓励科学的正当竞争。目前国内金融市场中，各证券公司的融资利率基本相同，截至2013年3月19日，业务遍布全国的较大证券公司中，国信、国泰君安、广发、海通这四家公司年融券率和融资利率均为8.6%，相比之下，华安、上海、江海、华泰四家的融资利率虽然也达到同样的水平，但在融券率方面，却呈现出显著高于大证券公司的情况，达到10.6%。综上所述，小证券公司采用较高档，融券费率规模大的公司则采用相同的较低档，相比之下，大证券公司具备较大优势。若小证券公司要在激烈的金融市场竞争中站稳脚跟，建议其利用融券费率存在较大降低空间的优势制定相关政策。
5 结束语
综上所述，研究证券投资基金数量化投资战略决策，可帮助大家进一步提高对证券投资基金以及数量化投资相关问题的理解水平，了解130/30策略对基金业绩的影响，具有一定实践意义。
参考文献：
[1]阮素梅，于宁.证券投资基金收益概率密度预测――基于神经网络分位数回归模型[J].华东经济管理，2015（2）：105-110.
【关键词】量化投资 特点 策略 发展
一、引言
量化投资在国外的实践已经有了40多年的发展，我国的量化投资起步较晚，从2004年开始出现量化投资的产品，由于缺乏有效的对冲手段，直到2010年4月沪深300股指期货上市之后才能算是真正意义上开始涉足量化投资。[1]
2015年的中国股市跌宕起伏，杠杆配资引发了大幅上涨和断崖式下跌，股市出现罕见的千股涨停、千股跌停、千股停牌的奇观，众多机构投资者和散户蒙受了巨大的损失。但其中少数量化投资基金在大幅波动的市场中却表现相对稳定。量化投资基金和量化对冲策略的稳健，很快引起了全市场的关注，也成为近期银行、券商、信托等机构追捧的新的产品模式。
在此背景下，作者在本文中对于量化投资的概念、特点、策略、理论基础和发展做一个总结，希望为量化投资研究和实践做一些参考。
二、量化投资解读
（一）量化投资的定义
量化投资在学术界并没有严格统一的定义，现有的定义对于量化投资的定义的侧重点各有不同。本文对于量化投资的定义为：
量化投资是指将投资者的投资思想或理念转化为数学模型，或者利用模型对于真实世界的情况进行模拟进而判断市场行为或趋势，并交由计算机进行具体的投资决策和实施的过程。
（二）量化投资的特点
1.投资决策中能够客观理性，克服人类心理对投资决策的影响。传统投资的分析决策，大多数方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在进行投资决策时，很难不受市场情绪的影响。[2]量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预，这样在进行投资决策时受人的情绪化的影响将很小，投资过程可以做到理性客观。
2.能够通过海量信息的大数据处理，提高投资决策效率。我国股票市场上有近3000只股票，与上市公司相关的各种信息纷繁复杂，包括政策、国内外经济指标、公司公告、研究报告等，投资者靠自己手工的筛选根本就是力不从心。量化投资的出现为这个问题的解决带来了希望。量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工的工作量，提高了投资决策效率。
3.能够实现精准投资。传统的投资方法中认为投资是一门艺术，投资决策需要的是投资者的经验和技术，投资者的主观评价起到决定作用。而量化投资有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精准投资。例如在股指期货套利的过程中，现货与股指期货如果存在较大的差异时就能进行套利，量化投资策略和交易技术会抓住精确的捕捉机会，进行套利交易来获利。另外，在控制头寸规模方面，传统的投资方法只能凭感觉，并没有具体的测算和界定，而量化投资必须要设定严格精确的标准。[3]
4.能够快速反应和决策，把握市场稍纵即逝的机会。量化投资往往利用高速计算机进行程序化交易，与人脑相比它能够迅速发现市场存在的信息并进行相应的处理，具有反应快速、把握市场稍纵即逝的机会的特点。量化投资在速度上最出色的运用就是高频交易，与低频交易相对，高频交易是通过高速计算机，在极短的时间内对市场的变化做出迅速的反应并完成交易。[4]
5.能够有效地控制风险，获取较为稳定的收益。与传统投资方式不同的是，量化投资在获得较高超额收益的同时能够更好地控制风险，业绩也更为稳定。相关研究显示，1996年至2005年期间，量化投资基金与以所有传统主动型投资基金和偏重于风险控制的传统主动型投资基金的信息比率对比情况中，量化投资基金的信息比率都是最高，说明量化投资相对于传统投资，能够在获得更高的超额收益的同时，有效地控制风险。
三、量化投资的策略
一般的量化投资的策略指的是用来实现投资理念或模拟市场行为判断趋势从而获取收益的模型。量化投资需要权衡收益、风险、交易成本、具体的执行等各个方面，一般情况下这些方面会形成相对独立的模块。有时候量化投资策略模型也会将风险、成本等方面融合在模型中。
（一）国外量化投资策略的分类
国外习惯上将量化投资的策略分成两大类，一类是阿尔法导向的策略，另一类是贝塔导向的策略。阿尔法策略（alpha strategy）是通过量化择时和调整投资组合中不同资产的头寸大小来获取收益的策略;贝塔策略（beta strategy）是通过量化的手段复制指数或者稍微的超出指数收益的策略。[6]相比而言，量化指数的贝塔策略相对更容易，所以一般情况下所说的量化投资的策略指的是阿尔法策略（alpha strategy）。
阿尔法策略主要有两种类型，分别为理论驱动模型和数据驱动模型。
理论驱动模型是比较常见的类型，这些策略是运用已经存在的经济、金融学的理论，构建策略模型，进行投资决策。理论驱动模型根据输入的数据的不同可以进一步分类，主要有基于价格相关数据的策略和基于基本面数据的策略。
数据驱动模型广泛的被运用于股票、期货和外汇市场，因为采用的数学工具更为复杂，相对而言难于理解，目前使用的还不是很多。与理论驱动模型不同，数据驱动模型认为进行投资决策其实是不需要理论的支持，运用数据挖掘技术，可以从数据（例如交易所的价格数据）中识别出某种行为模式或市场趋势，进而进行预测或者解释未来的模式，从中获取收益。
（二）我国量化投资策略的分类
国内比较常见的量化投资策略主要有两种分类方式，一种是按投资标的所在市场分类区分的量化投资策略，分为现货市场和衍生品市场量化投资策略。现货市场包括股票市场、ETF市场和债券市场，衍生品市场包括商品期货市场、股指期货市场、国债期货市场、外汇市场和期权与其他衍生品市场，国内运用较多的是投资于商品期货和股指期货等期货市场。
另一种分类方式是分为两大类：判断趋势的单边投机策略和判断波动率的套利交易策略。[7]单边投机策略主要包括量化选股和量化择时，套利交易策略主要包括股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、另类套利策略等，目前国内普遍采用的是这种分类方式。
四、量化投资理论的发展
（一）投资理论的发展
量化投资的理论基础最早可以追溯到上个世纪50年代，Markowitz（1952）[8]第一次把数理工具引入到金融研究领域，提出了均值――方差模型和风险报酬与有效前沿的相关概念，这是量化投资接受的最早的严肃的学术成果。Sharpe（1964）[9]、Litner（1965）[10]、Mossin（1966）[11]在马克维茨研究的基础上得出了资本资产定价模型（CAPM），这是如今度量证券风险的基本的量化模型。
20世纪60年代，Samuelson（1965）与Fama（1965）[12]提出了有效市场假说（Efficient Markets Hypothesis，EMH），这为后来在新闻量化交易等方面提供了思路和理论支持。20世纪70年代，金融衍生品不断涌现，对于衍生品的定价成为当时研究的重点。Black和Scholes（1973）[13]将数学方法引入金融定价，他们建立了期权定价模型（B-S模型），为量化投资中对衍生品的定价奠定了理论基础。在该理论之后，Ross（1976）[14]根据无套利原则提出了套利定价理论（APT），该理论是资本资产定价模型（CAPM）的完善和发展，为量化投资中的多因素定价（选股）模型提供了基础，这也是Alpha套利的思想基础。
20世纪80年代，期权定价理论倒向微分方程求解;“金融工程”概念得以产生，金融工程着力于研究量化投资和量化交易。同期，学者们从有效市场理论的最基本假设着手，放宽了假设条件，形成了金融学的另一个重要的分支――行为金融学。
20世纪90年代，金融学家更加注重对于金融风险的管理，产生了诸多的数量化模型，其中最为著名的风险管理数量模型是VaR（Value at Risk）模型，这是量化投资对于风险控制的重要理论基础。[15]
20世纪末，数理金融对于数学工具的引入更加的迅速，其中最为重大的突破无疑是非线性科学在数理金融上的运用，非线性科学的出现为金融科学量化手段和方法论的研究提供了强有力的研究工具[16]，尤其在混合多种阿尔法模型而建立混合模型时是非常有效的一种技术。
（二）量化投资的数学和计算基础
量化投资策略模型的建立需要运用大量的数学和计算机方面的技术，主要有随机过程、人工智能、分形理论、小波分析、支持向量机等。[17]随机过程可以用于金融时序数列的预测，在现实中经常用于预测股市大盘，在投资组合模型构建的过程中，可以优化投资组合;人工智能的很多技术，例如专家系统、机器学习、神经网络、遗传算法等，可以运用于量化投资;分形理论用于时间序列进行预测分析;小波分析主要用于波型的处理，从而预测未来的走势;数据挖掘技术可以运用于数据驱动模型，还可以运用于设置模型的细节;支持向量机可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。
五、国内外量化投资实践的发展
（一）国外量化投资实践的发展
本文认为量化投资在国外的发展已经经历了四个发展阶段：
1.第一阶段从1949年至1968年：对冲阶段。该阶段是量化投资的萌芽阶段，该阶段具体的量化投资实践很少，主要是为量化投资提供的理论基础和技术准备，量化投资脱胎于传统投资，对抗市场波动，通过对冲稳定Alpha收益，但收益率低了。
2.第二阶段从1969年至1974年：杠杆阶段。在该阶段，量化投资从理论走入了实践。在投资思路上，因为原本的Alpha策略收益有限，通过放杠杆扩大第一阶段的稳定收益。实践方面，1969年，前美国麻省理工学院数学系教授爱德华・索普（Ed Thorp）开办了第一个量化对冲基金，进行可转债套利，他是最早的量化投资的者使用者。1971年，巴莱克国际投资公司（BGI）发行了世界上第一只被动量化基金，标志着量化投资的真正开始。
3.第三阶段从1975年至2000年：多策略阶段。在这一阶段，虽有一定的挫折，但总体上量化投资得到了平稳的发展。在投资思路上，由于上一阶段通过杠杆放大收益的副作用产生，放大以后的波动率又增大，从而转向继续追求策略的稳定收益，具体的手段是采用多策略稳定收益。实践方面，1977年，美国的富国银行指数化跟踪了纽约交易所的1500只股票，成立了一只指数化基金，开启了数量化投资的新纪元。[18]1998年，据统计共有21只量化投资基金管理着80亿美元规模的资产。[19]
4.第四阶段从2000年至今：量化投资阶段。这一阶段，量化投资得到了迅猛的发展，并且发展的速度越来越快。投资思路上，运用量化工具，策略模型化，注重风险管理。在实践方面，在2008年全球金融危机以前，全球对冲基金的规模由2000年的3350亿美元在短短的7年时间内上升至危机发生前的1.95万亿美元，受美国次贷危机的影响全球对冲基金规模有较大的回落，直到2008年之后，在全球经济复苏的大背景下对冲基金规模才开始反弹。
（二）我国量化投资的发展
本文认为，到目前为止，我国量化投资的发展的主要经历了三个阶段：
1.第一阶段从2004年至2010年：起步阶段。在这一阶段，由于我国没有足够的金融工具，量化投资在我国发展缓慢。2004年8月，光大保德信发行“光大保德信量化股票”，该基金借鉴了外方股东量化投资管理理念，这是我国最早的涉足量化投资的产品。2010年4月16日，准备多年的沪深300股指期货的在中金所的上市，为许多对冲基金的产品提供了对冲工具，从此改变了以前我证券市场只能单边进行做多的情况。
2.第二阶段从2011年至2013年：成长阶段。2011年，被认为是我国量化对冲基金元年，[21]而随着股指期货、融资融券、ETF和分级基金的丰富和发展，券商资管、信托、基金专户和有限合伙制的量化对冲产品的发行不断出现，这个阶段的量化投资真正意义上开始发展，促使该阶段发展的直接原因就是股指期货的出现。[20]
3.第三阶段从2014年至今：迅猛发展阶段。2014年被认为是“值得载入我国私募基金史册的一年”，基金业协会推行私募基金管理人和产品的登记备案制，推动了私募基金的全面阳光化，加速了私募基金产品的发行，其中包括量化对冲型私募产品。2014年称得上我国量化对冲产品增长最迅速的一年，以私募基金为代表的各类机构在量化对冲产品上的规模均有很大的发展，部分金融机构全年销售的量化对冲基金规模超过了百亿。
2015年，上证50ETF期权于2月9日正式推出，这对于对我国的量化投资有着极大的促进作用。4月16日，上证50与中证500两只股指期货新品种的上市给量化投资带来更多的策略的运用，金融衍生品的不断丰富和发展，为量化投资提供更多的丰富对冲手段，也提供了更多的套利机会。
六、总结
量化投资的技术、策略、硬件设施条件都在飞速的发展，与传统的投资方式相比，量化投资有着自身的特点和优势。尤其是量化对冲产品，以其长期稳健的收益特征，成为目前“资产荒”下对信托、理财产品和固定收益产品良好的替代产品。未来随着我国股指期货、融资融券、国债期货、期权等金融产品的不断创新，以及股指期货市场未来逐步恢复正常，量化投资发展前景不可限量。
参考文献
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2008年全球金融危机爆发以来，西方主要经济体的中央银行――特别是美国联邦储备局、英格兰银行、欧洲中央银行、日本中央银行――先后推出量化宽松（quantitative easing QE）的货币政策刺激经济增长。但随着对这一非常规货币政策得失的讨论深化，其必要性也颇受质疑。 量化宽松还是空投货币？
量化宽松是非常规、甚至可以说是不正常的货币政策。在通常情况下，货币政策由央行通过调整短期利率来实现，下调利率有助于增加货币流通，从而鼓励借贷与投资，刺激经济增长，并提升通货膨胀率;提高利率的效果则恰好相反，货币流通量的减少能给过热的经济增长“降温”，控制通胀率。
现在的世界经济面临两大问题。一是发达经济体的央行短期利率已经普遍接近于零，有些甚至已是负利率。在这种情况下，下调利率促进经济增长的政策手段已经无法使用。二是世界经济现在面临的主要危险不是通货膨胀而是通货紧缩，所以央行的政策目标是刺激通胀率（一般认为最佳的是接近2%），防止经济陷入通缩的泥潭。
在常规货币政策已经不可用的情况下，美英欧日等发达经济体的央行因此推出了量化宽松这样的非常规货币政策。按照他们的说法，量化宽松的目标是增加货币流通，鼓励银行与资本市场的借贷力度，促进企业投资与民众消费，从而拉大需求，刺激经济增长。
问题是，增加需求与刺激通胀的政策目标，只能由量化宽松来实现吗？在零利率的情况下，通过下调利率来刺激增长的常规货币政策已经失效，非常规货币政策只有量化宽松一途吗？在今年初欧洲中央银行决定推出至少1.1万亿欧元的量化宽松后，有不少人已经提出疑问。
在央行官员和专业经济学家看来，挽救金融危机后的西方经济的非常规货币政策非量化宽松莫属。从基本的经济常识出发，其实可以找到另一个非常规、但可能更直接有效的货币政策，这就是有时被称为“空投货币”的政策――政府或央行直接把用于量化宽松的钱发到老百姓手中。
比如，这次欧洲中央银行每月600亿欧元用于购买政府债券的钱，如果分摊给欧元区3.5亿民众，每人每年就能拿到大约2050欧元。这更能刺激消费、鼓励投资并制造通胀。
有没有某些经济体直接发钱给老百姓，直接刺激他们多消费呢？沙特阿拉伯就提供了一个例子。沙特新国王萨尔曼登基后，给老百姓发了总值超过320亿美元的红包。这些钱一部分用于公共事业投资，另一部分以补贴的形式直接发到老百姓手上。更妙的是，沙特私企也随即响应，给雇员发红包，又有几十亿美元到了普通人腰包里。
如果直接发钱不失为值得一试的非常规货币政策，为什么西方各大经济体的央行还是执着于量化宽松这一政策手段？要想回答这个问题，必须了解量化宽松是通过什么渠道影响经济的。 量化宽松如何影响经济
所谓的量化宽松，就是央行通过购买包括政府和市场债券等形式在内的金融资产的方式来扩大其资产负债表。无限量购买资产的一个直接目标是要影响相关债券的价格和收益率，为的是使债券价格上升而收益率下降。这样投资者手中的资产价值就能增加，如果他们把债券卖掉，收益就能通过银行存款的方式由银行放贷或者通过资本市场融资的方式被企业用于投资。企业因此更易融资，拥有此类债券的民众手里的财富也由此增加。只要企业把融资得来的资金用于投资，或者民众把增加的财富用于消费，需求就能增加，经济就能增长。此外，央行购买商业银行的资产能增加银行资产的流动性，鼓励银行对外放贷。
这就是量化宽松影响经济增长的逻辑。但是，量化宽松完全是通过资本市场注入资金，对实体经济没有直接的刺激。这一政策寄望于通过炒高资产价格来促进企业融资，或以增加银行资产的流动性鼓励银行放贷，但资产价格升高，只能增加一小部分拥有此类资产的大投资者的财富，对于资本市场之外的民众并没有任何好处。
更重要的是，抬高资产价格是否能让资金从资本市场通过投资或消费进入实体经济，还是一个未知数，它导致股市泡沫的副作用倒是无可置疑的。也就是说，量化宽松要影响实体经济，没人知道这一方式是否真能奏效，其直接受益者主要是精通金融市场的银行家、资本家和股市投机商。
西方几大央行为何如此青睐量化宽松？因为这一政策体现的是西方大银行家和资本家集团的利益。
量化宽松的另一个背景是西方经济的高度市场金融化，这和上世纪80年代以来市场自由主义在美英大行其道又密不可分。高度金融化的结果是央行货币政策被资本市场劫持，资本市场是央行政策绕不开的渠道。难怪每次量化宽松一推出，金融市场就为之欢欣鼓舞。
讽刺意味还不明显吗？2008年全球金融危机是美国资本市场极端金融化的后果，但危机后的世界经济却还要通过资本市场金融化来解决。金融危机应是经济和金融改革的好时机，但真正的改革在哪里呢？如果没有真正的改革，下一次金融危机离我们还远吗？
自由市场主义者会说，量化宽松有什么不好？美国和英国经济不就是因为量化宽松才恢复过来的嘛。但有什么直接证据表明美英经济恢复是量化宽松而不是其他政策（如财政宽松）的结果呢？美英经济真的恢复很好了吗？为什么日本的量化宽松就看不到明显效果呢？
实际上，量化宽松的副作用是显而易见的。首先是导致资本市场泡沫，引发市场动荡，酝酿新的金融危机，而对实体经济并无实质性助益。其次，由于央行购买的资产大部分是政府债券，这无疑会加大相关政府的负债率，而高负债率又是金融危机的导火索，有可能引发债务危机。再次，因量化宽松导致的资产升值获益的是有产的投资者，这会进一步加剧财富差距，而美国社会富人与穷人之间的财富差距是2008年金融危机的一个重要根源。最后，量化宽松直接导致相关国货币的贬值，很有可能引发世界各大经济体之间的“货币战”。实际上，这样的货币战正在上演。
相关概念阐述
货币政策的涵义。货币政策的定义有广义与侠义之分。从广义上讲，货币政策包括中央银行、政府和其他相关部门一切关于货币方面的规定与所采取的影响货币数量的所有措施。从这个定义来理解，货币政策不仅包括了一切旨在影响金融系统的发展、利用以及效率的措施；而且包括能够进一步影响政府借款、政府税收与开支以及国债管理等可能影响货币支出的措施和行为。从狭义上讲，货币政策是指中央银行为了实现一定的经济目标，运用政策工具调节与控制货币供给和利率，以影响社会总供给与总需求水平，从而进一步影响宏观经济的措施与方针的总称 。
量化宽松的定义。量化宽松（Quantitative Easing， QE），又称“数量宽松”或“定量宽松”，其最早起源于 2001 年 3 月日本央行的货币政策实践中。所谓“量化宽松”，其实就是中央银行通过公开市场操作扩大货币供应的一种货币政策。其中“量化”是指会创造出指定金额的货币，而“宽松”则是指减轻银行的资金压力 。虽然量化宽松经常简单通俗的被理解为无中生有的创造出指定金额的货币，或俗称“印钞票”，但到目前为止，学者们对该政策的内涵仍没有严格而统一的界定。Speigel（2001）认为，量化宽松是一种通过增加准备金降低长期利率的政策；Bernanke（2009）认为，量化宽松是指增加中央银行资产负债表规模的措施，最初特指日本中央银行在 2001-2006 年的货币操作；Taylor（2009）将该政策界定为任何能够导致准备金增加的中央银行操作；英格兰银行（Bank of England，2009）则将量化宽松政策解释为用中央银行持有的货币购买各种资产从而将货币直接注入经济的做法。
根据中国人民银行 2009 年第一季度货币政策执行报告，本文将量化宽松货币政策定义为“中央银行在实行零利率或近似零利率政策后，通过购买国债等中长期债券，增加基础货币供给，向市场注入大量流动性的干预方式。” 该政策的最终意图是通过扩大中央银行自身的资产负债表，进一步增加货币供给，降低中长期市场利率，避免通货紧缩预期加剧，以促进信贷市场恢复。
量化宽松货币政策的作用机制。从理论上说，量化宽松货币政策可以通过以下几种作用机制对我国经济复苏产生影响：
资产配置再平衡机制。量化宽松货币政策使我国资产负债表急剧扩张，我国向金融机构提供的大量流动性将提高商业银行的储备金水平和可贷资金量，缓解信贷紧缩现象，促使金融机构更加积极地对企业和个人提供贷款或进行债券、股票投资，拉动企业生产和居民消费，进一步刺激经济复苏。
利率成本机制。根据利率期限结构理论，未来短期利率预期的平均值加上风险溢价就是长期利率 。我国实施量化宽松货币政策，在市场上大量购入欧我国债，可推升国债价格，压低其收益率，从而使抵押贷款利率和市场长期利率下降，降低金融市场的借贷成本，促进消费与投资从而推动经济复苏。
汇率调节机制。我国量化宽松货币政策所释放的大量流动性必将导致美元贬值预期，这将有利于带动我国出口的增加，改善我国贸易逆差状况，对我国经济的恢复起到一定的推动作用。
财富效应机制。我国购买国债将压低长期利率，鼓励资金流入股市、房市，提高股票、房屋等资产的估值，通过财富效应刺激消费的增长；同时，股票、公司债券等资产价格的上涨还会提高我国企业的盈利预期，刺激投资和降低失业率。
预期作用机制。一方面，我国向市场注入大量的流动性将使市场产生较强的通胀预期，这有助于降低实际利率水平，从而促进投资和消费复苏；另一方面，我国通过实施量化宽松政策，向市场投放大量资金，这在一定程度上会产生“告示效应”，影响投资者对未来经济前景的预期。当市场观察到我国大量买入资产时，会向投资者传递积极的信号，使投资者逐渐摆脱悲观的情绪，对经济复苏产生信心，进而增加消费与投资。
中国量化宽松政策带来的影响
为量化宽松政策创设良好的政策、制度条件。量化宽松政策是金融业改革的一项系统工程和基础工程，涉及到金融业发展的各个方面，与金融业既相互制约又相互促进。因此，要为量化宽松政策创造良好的政策、制度条件。一是完善社会保障制度和建立健全社会信用保障体系，调整税制结构、降低税收管理成本，增强利率的导向作用。二是加快国有经济产权制度改革，把国有企业和国有商业银行改造规范，使其成为真正的市场主体，提升利率的敏感性。三是完善各项金融法规、政策，确保金融法律法规的可操作性，为量化宽松政策提供法律保障。四是积极推进公共财政、外汇体制等的改革，加速产业资本在全社会范围内的自由流动，消除不合理的垄断保护，早日形成社会平均利润率，使利率在社会资源配置中发挥应有的作用。维护良好的宏观经济运行环境，确保量化宽松政策所需要的稳定的价格水平和较低的通货膨胀率。
量化宽松政策有利于增强金融机构的活力。量化宽松政策是深化金融体制改革，转变金融机构经营机制，提高管理水平的客观要求。改革开放以来，我国金融业发生了历史性的变化，基本建成了与社会主义市场经济相适应的现代金融组织体系、金融市场体系、金融调控和监管体系，金融在支持经济社会发展、深化体制改革和维护社会稳定中发挥了重要作用。国内商业银行或企业在接受量化宽松政策的引导中虽然会受到一定的影响，但是经济总趋势是向上运行的，市场利率的变动能起积极的作用。量化宽松政策启动后，我国基本取消了信贷规模控制，对商业银行实行资产负债比例管理，形成了以公开市场操作、存款准备金率、再贴现、再贷款和利率等构成的货币政策工具体系。但对于那些市场竞争意识不强的国有企业，我们应该加大国有企业股份制改革的力度，量化宽松政策提供了股份制所要求的外部约束机制，量化宽松政策所带来的风险意识进一步增强了金融机构的活力。
量化宽松政策引起的“热钱压境”。加剧资产价格上涨压力，容易引发资产泡沫，并带来经济的周期性波动。虽然我国一定程度上仍然是实行外汇管制的国家，但逐利的“热钱”若通过香港这个窗口以合法或非法的形式进入国内，投资于房地产或债券、股票等资产市场，将引起资产价格上涨，生产结构扭曲。如果不重视资产泡沫所带来的生产价格的扭曲，沉浸于热钱所带来的“繁荣”的幻想，一旦“热钱”临时撤资，不可避免地将会引发剧烈的经济动荡。
量化宽松政策给我国出口增长带来负面的影响。受困于国际社会经济、政治等因素的影响，我国2014年的出口增长减缓，尤其是对美国、欧盟和我国的出口，部分还出现较大程度的跌幅。美国的量化宽松政策引发美元主动贬值和其他国家的竞争性贬值，将会造成人民币的被动升值，为我国出口增长的复苏带来更加不确定的因素。
中国应适当应对
稳定投资。让民间投资真正成为稳增长调结构的内生动力，依靠市场的力量促进产业升级。量化宽松政策，必然对我国出口造成巨大的冲击。受困于美国经济复苏缓慢、欧洲债务危机以及中日领土矛盾等因素，我国出口增长在2012年陷入困境，而面对美元贬值以及其他新兴市场国家的竞争性贬值政策，我国未来出口增长还会面临更多不确定的因素。在外部需求低迷、消费需求短期内难以大幅增长的现实约束下，“稳增长”首先需要稳投资。尽管中央和地方在近期都频频推出以重大项目为核心的“稳增长”方案，但是在政府转型的现实要求、地方政府债务问题的沉重压力以及部分行业产能严重过剩的情形下，像2008年那样主要通过大规模公共投资来刺激增长已变得不可能，重新启动新一轮的民间投资成为“稳增长”的现实选择。
加快人民币汇率形成机制改革。在目前的环境下，随着美元的不断贬值，人民币升值问题再度成为舆论关注的焦点和美国打压的借口。为此，中国应当坚持主动性、可控性和渐进性原则，进一步完善人民币汇率形成机制，增强汇率形成机制的灵活性，发挥市场供求在汇率形成中的基础性作用，不断积极稳步推进人民币汇率形成机制改革，实行更市场化更透明的汇率制度，参考一篮子货币进行调节，逐步降低人民币对美元的依赖，增强汇率弹性，保持人民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定，促进国际收支基本平衡。由于美联储量化宽松货币政策的实施极大地加剧了中国输入型通胀压力，人民币适度温和的升值既具有经济上的合理性，有助于抑制通胀水平，也是升值压力加大、资本流入冲击下的主动选择。
推进商业银行利率体制的建立。量化宽松政策对商业银行来说是一种挑战，利率的频繁变动，必然增加商业银行的经营风险，因此，有效防范和规避量化宽松政策所带来的风险，必然要推进商业银行利率体制的建立。要强化商业银行内部监管体制对存贷款利率水平做出限制，制定出既有利于市场，又有利于利益最大化的合理利率水平。商业银行要建立良好的风险评估和防范机制，对各自金融风险进行专门分析，为各业务部门提供各种风险方面的信息，从而做出合理的应对决策。商业银行要加快转变经营模式和管理模式，改变传统的高消耗、高投入、靠低定价降低风险的粗放式经营模式，转型为低资本、低风险、高收益的集约型经营方式；完善公司管理机制，提高管理效率，促进商业银行利率体制的建立。
强化金融监管抑制金融风险。充分监管是量化宽松政策正常运行的重要保证。量化宽松政策并不意味着中央银行完全放弃对利率的管理，量化宽松政策在某种程度上会加大金融机构的金融风险。中国人民银行、中国证监会、中国保监会三大监管主体作为国务院下属的行政部门，自成立之日起就带有浓厚的行政色彩，目前金融监管基本上停留在政府管制和保护阶段。信息不对称和逆向选择往往使金融机构在放松利率管制后，受创利的驱动，被动进入或主动参与高利率、高风险业务，支持经济实体中过剩的资金需求，既增加银行经营风险和道德风险，也给整个经济创造过多的货币、使宏观经济波动加剧。因此，必须依靠中央银行提供强有力的监管，来抑制金融风险，确保金融机构的稳健经营。要做到充分有效的监管，必然要保持中央银行的相对独立性，建立科学、完善的分级授权制度，强化金融监管体制。充分发挥银行业协会的作用，有效调节金融机构的定价行为，防止不正当竞争，维护正常的社会秩序。
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，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。
：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：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，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。
：量化投资与价值投资有什么关系？
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。
：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，有深度。量化投资则注重广度，比如市场上有2000只股票，量化投资会通过计算机比较2000只股票的数据，找出上涨个股共同的特征因子进行投资。与定性投资产品的基金经理经常出差不同，我主要的工作都在案头——搜集数据，处理数据、还有编程。
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。
：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，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业绩表现优秀，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投资者是否认可，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。
从上世纪五十年代起，随着股票、债券、期权、期货以及衍生品市场的蓬勃发展，以有价证券为标的物的现资学作为金融学的重要分支在以流动性为主要目的的金融市场中产生了越来越重要的作用。同时一方面能够为投资者转移风险，一方面又能够凭借市场的波动获取客观的超额回报，如何专业化进行投资以及构造低风险高利润的资产组合作为一个重要的课题受到了包括企业政府和个人投资者在内的普遍重视。
从广义上讲，现资学有两个重要的理论分支，其一是以格雷厄姆在其聪明的投资者一书中提出的以价值评估为核心的价值投资，其代表的投资策略使用者是著名的投资大师巴菲特。而另外一个重要的分支就是量化投资学，其基础理论是借助数学建模的理论基础，广泛使用概率测度，统计原理和计算机技术对投资标的物进行模型建立，设定投资策略并由程序来进行择时，估值和选股。其理论基础是上世纪五十年代由马克维茨提出的投资组合模型理论。
二、量化投资的理论基础
事实上，量化投资理论是严格基于经典投资理论的两个假设而建立的，这两个假设分别是市场有效假设和无套利机会原则。市场有效假设认为，在现代有效金融市场中，市场是不可能被打败的，也就是，不存在超额回报，回报与风险必然成正比。市场中天然蕴含着一个风险与收益交换的机制，其中投资者提出需求而市场提供供给，在一个有效地市场中，风险回报机制也意味着超额回报由承担超额风险而来。
与市场有效假设紧密相关的是无套利机会原则，也就是金融市场是不可预测的，无风险套利机会并不存在。主流的金融理论主张市场是不可预测的，因为一旦市场能够被预测，那么它就不再有效，获取超额回报可以不再承担多余的风险。而投资者会蜂拥而至，最终抹平无风险套利机会，市场将重新恢复有效。
事实上量化投资在的基本核心在于其从理论上完成了关证券价值和交易流程的完整概念梳理，并且通过数理模型的方式用计算机程序模拟了出来。最关键的是，量化交易理论认为投资在市场中关于收益与风险的机制是动态的，它并没有排除掉资产回报是有可能超额并且可以预估的这种可能性。在以市场有效假设和无套利机会原则为基础的理论上，量化投资对市场风险和收益模型提出了自己的看法。
三、量化投资的发展现状
从量化投资的角度，为了更好地测度和衡量金融市场风险回报架构，研究者提出了一个量化模型概念，也就是beta回报和alpha回报，其中beta回报用于测度市场风险敞口，而alpha回报用于测度超出市场回报的那部分收益。所有的证券和投资组合收益都可以被看做由市场部分的beta回报和非市场部分的alpha回报组成，市场部分的beta回报是源于投资者所承担的投资风险敞口的基于市场基准风险的收益，与量化模型无关。而alpha回报则是那些超过平均市场回报的超出收益，这取决于量化投资的主动投资水平。
胡俊敏是物理学博士，她是怎样跨专业从事投资行业？
她管理的博时特许价值基金，从2012年6月接手到年底，净值增长幅度居同类前20%，她是通过怎样的操作大幅提升基金业绩？
博时特许价值基金是量化基金，量化基金的操作又有怎样特点？
每日基金特邀胡俊敏博士，倾听她的人生经历和投资理念。
张学庆：从您的简历来看，是物理学博士，这是典型的理科学科，当然您后来又做过量化研究的工作，但您目前从事的工作是投资，是属于金融学这类范畴，这两个学科距离特别大。您之前研究的物理学、化学 ，对于投资有何帮助？
胡俊敏：当年念物理，现在做投资，不是事先计划好的，而是当时的历史环境造成的。我大学的时候是八十年代，中国还没有股市，我连股票是什么都没有概念。因为我比较喜欢跟数字打交道，就学了物理。去哈佛后，刚好碰上一些量化金融理论得到应用，华尔街需要有很强数理根基的人才。而由于美国经济不景气，教育经费不足，学术界又人才过剩，于是华尔街就吸引了大批的数学、统计或物理的博士。我在哈佛有机会初步了解到金融投资。
现在回头看，我学物理出身，做过材料研究，做过量化研究，现在做量化投资， 不是必经之路，但是确实每一段经历形成了我自己的知识结构，对我的投资理念的形成有不同程度的影响。
对于市场的理解。市场是否处于均衡的状态，金融界有很多争论。统计物理关于均衡非均衡态的理论以及量子力学的不确定原理我觉得一定程度上也适用于股票市场。股票市场不停地有新的信息，不同投资者对信息的接受和反馈不是瞬时的。另一方面，投资者行为与股价又是互相影响的，所以市场是处在一种不完全均衡的状态。市场过热现象也是不均衡态的一种表现。
数学统计上几率分布的概念在投资中是至关重要的。经常有投资者问我，你觉得下面一个月市场是涨还是跌，其实这是很难预测的，沪深300指数平均月收益为0.5%，但月波动率有9.1%，一个月的收益有2/3的几率分布在-8.6%到9.6%之间，波动性非常大。
逻辑思维方式和分析解决问题的能力。研究生的时候我做的是实验物理。就是通过对一些现象的观察和研究，找出规律，验证和发现基本原理。投资中由于信息多，频繁、且不完全，具备理性的逻辑思维和抓住问题本质的能力就非常重要。
张学庆：除了在学校中所学的知识，在后来工作中，还需要增加哪一方面的训练？才能成为一名合格的基金经理。
胡俊敏：量化基金经理需要的知识面比较广。除了比较强的数理基础和编程能力，下面几个方面的知识也是非常重要的。
基础金融知识：我业余选修金融方面的课，并通过准备CFA的考试补上金融知识的缺。争取到量化分析师的工作机会
量化投资管理：这有一整套理论框架。我当时在巴克莱资产管理公司任基金经理，有幸参加了《主动组合管理》作者Ron Kahn的课程。这本书被认为是量化投资的圣经。
行为金融：指由于投资者心理或思维偏差造成市场不有效的各种现象。量化投资之所以可行，就是因为股价由于各种原因而偏离其真实价格，有一定统计性规律可循。
市场经验：需要积累，我目前也在逐步积累A股市场的经验。
有志加入到量化投资行业中的朋友们可以针对各自的知识结构，制定出自己的准备计划。
张学庆： 您一个人管理5只基金，这可能得益于采用了量化的方法，同时管理五只基金，你会采取怎样的分配方法来统筹自己在五只基金间的精力分配？
胡俊敏：这就是量化投资的优势。首先，整个投资流程高度自动化、系统化。每天开盘前，所有基金及模型所需数据都已更新到基金管理系统里。其次，量化投资团队，基金经理后面有基金经理助理、量化分析师及IT的支持。基金经理只需将时间花在最关键的地方。具体讲，
量化基金，比如我管理的特许价值，以及和王红欣博士共同管理的裕富沪深300基金：更多的是模型管理，而不是个股管理。组合里的股票可能有上百只，但是我需要管理的是有二、三十信号构成的模型和一些组合构建的参数。需要交易的时候，可以根据模型用优化系统进行计算，我会检查模型结果是否正确，然后批量交易，而不是一个股票一个股票地分析、决定。。
张学庆： 您管理的基金比较多，有主动配置型，有被动配置型。能否给基金投资者一些建议，那类基金适合哪些投资者投资？
胡俊敏：特许价值基金是一只主动股票型基金，通过量化多因子选股模型在各行业内精选个股，以期获得长期跑赢市场的超额收益。风险要比纯被动或增强指数型基金高，但是超额收益的空间也高，适于有中等风险承受力，投资期间较长，对收益有较高要求的投资者，也可作为长期资产配置的一个成分。
张学庆：做为基金投资者，如果不看好市场，您认为他们有几个措施能够躲开市场风险。
胡俊敏：根本解决的方法是调整资产配置比例。如果对股票市场的未来不看好，那就降低在股票类资产的配置，将卖出的资金放到债券、其它投资品种、或现金上。因为对于市场的判断很难百发百中，所以在调整配置的时候即使不看好股票市场，仍然建议保留一定的股票类资产，市场走势常是不确定的。
同时，普通投资者择时的能力是比较差的。所以我给普通投资者的建议是1）采取定额定投的策略，牛熊市无阻的坚持投资。2）不要将所有的鸡蛋放在一个篮子里。分散投资，做长期资产配置。长期而言所承受的风险是有收益的。
张学庆： 博时特许价值现在规模是11亿，一个基金经理，他管理的资金到达多大规模之后，就会影响到业绩的增长，这也提醒投资者，选择基金时也要注意规模。
关键词：量化宽松；货币政策；流动性陷阱
量化宽松的根源国际金融危机以来，为应对金融危机带来的经济衰退和严重的失业，按照传统的办法，各央行可以降低基准利率，调节货币供给量，影响消费和投资，扩大社会总需求，最终刺激经济，促使经济的增长和失业率的下降。这也就是常规的货币政策的传导机制。但当经济体陷入了流动性陷阱后，传统的货币政策的传导机制将受到阻碍，中央银行将难以通过传统货币政策来实现宏观调控目标。
流动性陷阱最早由凯恩斯提出，所谓流动性陷阱，是指当一定时期内利率水平降低到不能再低时，人们就会产生利率上升而债券价格下降的预期。货币需求弹性就会变得无限大，即无论增加多少货币都会被人们储存起来，而不会被用于消费和投资。由于政策利率是名义利率，其下限为零，中央银行无法将政策利率下调至低于零的水平。而当政策利率下调后所增加的货币供给量仍不足以改变货币需求时，政策利率就失去了对市场利率的影响作用，进而失去对投资和消费的调控功能，因此当一个经济体陷入流动性陷阱后，则以政策利率为主体的价格型的货币政策工具失效。
在2008年全球经济危机爆发前，很多国家的利率就长期维持在低水平。危机爆发后，各国央行的第一举动就是通过调低准备金率和再贴现率调低市场利率。英格兰银行、美联储等都将利率调至趋于零的水平，但是经济仍没有回暖的迹象。面对银行倒闭，企业破产，投资萎缩，消费减退的形势，各国的利率却早已降至不能再降的地步。可以说，此时，传统的货币政策工具已对振兴经济爱莫能助了。因此必须采用一种新的方式，通过数量型的货币政策来应对新的难题，即量化宽松。
量化宽松所谓量化宽松，是指中央银行在实行零利率或近似零利率政策后，通过购买中长期债券，增加基础货币供给，向市场注入大量流动性的干预方式。它的原理就是央行通过公开市场操作，向银行体系注入超额资金，让基准利率维持在零，从而为经济体系创造新的流动性，以鼓励消费和投资，最终促进经济增长和就业。正如弗里德曼所称，量化宽松实质就是“央行派出直升机从空中撒下钞票”。结合上述定义，量化宽松具有如下特点：①该措施实施的主体是中央银行，即货币当局。②实施的背景是利率为零或接近于零。③采取的方法是购买国债等中长期债券。④目的是增加基础货币供给，提升市场流动性。
（1）伯南克与量化宽松美国的货币政策的实施历来与美联储主席的个人风格有密切关系，伯南克用自己二十年的理论成果，重新审视当下经济危机，力排众议制定通货膨胀指标，处理资产泡沫，以激进的方式进行风险管理。他的主要理论观点是：强大的金融市场和信贷市场和实体经济之间可互相促进，实现经济繁荣。在理论的指导下，伯南克详细列出了美联储应对金融危机。
即量化宽松的步骤：①将联邦基金利率降到零。②在很长一段时间内始终把短期利率的控制在较低的水平，或者是承诺无限量地购买国债直至国债收益率下降为止。③同时使用宽松的货币政策和财政政策，例如在减税的同时提高货币发行量，这样就不会导致政府财政赤字的增加。
（2）对量化宽松货币政策的评价总体上，量化宽松货币政策的主要起到了以下几个积极作用：一是向陷入资金困难的银行提供充足的流动性，救助濒临破产的金融机构，防范系统性金融风险，维护金融稳定，并支持金融体系，鼓励银行放货。二是使利率、特别是长期利率保持在低位，有利于降低企业贷款成本，并促进消费，从而推动经济复苏；三是避免通货紧缩预期，甚至通过产生通货膨胀的预期，降低实际利率，从而避免经济进一步紧缩。四是购买金融机构和社会民众的有价证券，直接向市场注入大量流动性，有效化解市场流动性不足的问题。
而量化宽松货币政策的消极作用主要有：①量化宽松货币政策的本质就是全力印钞票，因此全球基础货币供应量必将上涨，这种较激进的措施，导致全球范围内的通货膨胀。②美元走上下降通道将加大人民币汇率的升值压力，打击中国出口企业。③量化宽松下，资本流出银行，流入金融市场和商品市场，将进一步加剧通货膨胀的程度，并放大金融和资产泡沫，给一国金融体系埋下风险。
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