如何投资美股？投资美股有哪些注意事项？

一、 美国股票市场的主要指数

在美国股票市场主要有三大股指：道琼斯工业指数、标准普尔500指数，和纳斯达克综合指数。打开任何财经报纸或网站几乎都能看到这三大股指的行情。这里简单介绍一下这三大股指的历史和特点。

1.道琼斯工业平均指数(Dow Jone’s Industrials Average, DJIA)

道琼斯工业平均指数（DJIA）就是我们常说的道指。道琼斯工业平均指数历史悠久，最早由Charles Dow在1896年5月26日开始编制，迄今已有超过百年的历史了。尽管道琼斯工业平均指数久负盛名，但其只包含了30只工业股票，覆盖范围有限，不能全面反映美国经济。其实道琼斯公司还编制其他指数如：道琼斯交通业平均指数、道琼斯公用事业平均指数和道琼斯65综合平均指数，不过这些兄弟指数一直没有盖过道琼斯工业平均指数的风头，工业平均指数也就成了道指的代名词。

需要强调的是，道琼斯工业平均指数的计算方法不同于标普500指数等其他指数，它是以价格加权的指数，所以像Apple, Google股价太高公司的股票，肯定不会纳入道琼斯指数，因为过高的价格所占指数权重太高。

2.标准普尔500指数(Standard & Poor 500, S&P 500)

S&P 500指数由标准普尔公司于1957年开始编制。标准普尔500指数的特点就是涵盖范围广，它是在美国各大股票市场中选出500只大型公司，进行加权平均得到的，覆盖工业、金融、公用事业、交通等多个行业，能全面反映美国经济状况。

3.纳斯达克综合指数(NASDAQ Composite)

纳斯达克综合指数涵盖了NASDAQ市场上交易的超过3000支股票。纳斯达克综合指数与道琼斯工业平均指数和标准普尔500指数有一个显著的不同，即纳斯达克综合指数包含在美国上市的外国企业，而后两者之包含美国本土企业。

纳斯达克综合指数的编制始于1971年。由于NASDAQ市场中科技股所占比重较大，所以在2000年互联网泡沫的破灭对NASDAQ综合指数的影响相对道指更大些。

除了这三大主要股指外，美国股票市场还有各种各样的股指，如罗素2000小盘股指数、纽交所指数、纳斯达克100指数等等，还有很多行业指数。与这些形形色色股指对应的是各种指数基金ETF，后面我们会对这些ETF做具体介绍。

4.VIX波动率指数介绍

VIX（Volatility Index）波动率指数是由芝加哥期权交易所（CBOE，Chicago Board Option Exchange）编制的，反映了市场对标准普尔500指数（S&P500）在未来一个月波动幅度的期望。

VIX指数也称为恐慌指数（Fear Index）。当预期市场将大幅波动时，VIX指数会高企。不过恐慌指数高，并不一定意味者市场将大幅下跌。VIX反映的是双向波动幅度，预计大幅上涨时，VIX也会高企。所以更准确的说法是，恐慌指数反映的是市场的不确定性。

VIX指数通过将当月和下月到期的S&P500指数价外期权价格进行加权计算得到，报价为S&P500年化波动百分比，例如VIX指数为30，意味着市场预期未来一个月S&P500指数的年化波动率为30%。

中国A股还不可能有效的编制出类似的波动率指标，因为缺乏有效的期权等金融衍生工具，所以很难衡量中国股市当中隐含波动率，这也是中国A股目前谈不上量化的一个原因，量化的一个基本就是量化风险。VIX指标的深层次挖掘和高级应用我们会在今后的版本中进行深化，敬请期待。

二、 影响美股的重要经济指标 1.就业报告(ADP Jobs Report)

定义：就业报告包括“失业率(Unemployment )”及“非农业就业人口(Nonfarm payroll employment )”。

公布时间： 美国于每个月第一个星期五公布前一个月的统计结果。

制作方式： 就业报告的内容来自家庭调查(Household Survey)与机构调查(Establis hment Survey)两份独立的调查资料。其中家庭调查资料是由美国普查局(Census Bureau)先作当期人口调查(Current Population Survey)，然后劳工统计局(BLS)再统计出失业率。而机构调查资料又称薪资调查(Payroll survey)，是由劳工统计局与州政府的就业安全机构合作汇编，根据的样本包括约38万个非农业机构。

数据解读： 由于公布时间是月初，一般用来当作当月经济指标的基调。其中非农业就业人口是推估工业生产与个人所得的重要资料。 失业率降低或非农业就业人口增加，表示景气转好，利率可能调升。 而利率的走势和股市的走势是相反的。

2.个人所得(Personal Income)

定义：个人所得(Personal Income)代表个人从各种所得来源获得的收入总合。

个人所得报告中包括：个人支出与储蓄的资料。

公布时间： 每月的第四个星期。

统计方法： 由美国商务部经济研究分析局负责搜集。

资料来源包括：工资或薪水资料(得自劳工局或各行业工会)、社会福利资料(得自社会福利管理局和退伍军人管理局﹚和股利收入资料(来自随机抽样的公司股利分配调查)。

数据解读：个人所得提高，代表经济好转，而个人消费支出可能会增加，当其他经济资料开始出现连续性成长，因个人所得与消费支出大于预估值的话，市场可能会预期美国联邦准备局将提高利率。

3.消费者物价指数(CPI)

定义： 以与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指针。

公布时间：每月第三个星期。

制作方式： 目前美国的消费者物价指数是以1982年至1984年的平均物价水准为基期 ，涵盖了房屋支出、食品、交通、医疗、成衣、娱乐、其他等七大类，364种项目的物价来决定各种支出的权数。

数据解读：讨论通货膨胀时，最常提及的物价指数之一。消费者物价指数上升太多，有通货膨胀的压力，此时中央银行可能藉由调高利率来加以控制。不过，由于与生活相关的产品多为最终产品，其价格只涨不跌，因此，消费者物价指数也未能完全反应价格变动的实情。

4.通货膨胀(Inflation)

定义：在一定时期物价水准全面持续上涨的现象及其过程。

要点：
1) 不是指个别物品或劳务价格的上涨，而是指全部物品及劳务的加权平均价格的上涨。通常由消费者物价指数、生产者物价指数及国民生产毛额的平均指数来观察其变化。
2) 不是指涨一次即停的物价上涨，而是指在某一期间连续上涨的现象。如果物价在这个月上涨，下个月却下跌，不能称为通货膨胀。

型态：
1) 需求拉动型通货膨胀：是因为社会上的总需求，超过社会上所能产生的总供给所造成的。
2) 成本推动型通货膨胀：指工会要求过高的工资、石油输出组织故意拉抬油价等，因为成本面因素所导致的一般物价水准以相当的幅度持续上涨的现象。
3) 资产性通货膨胀：系指股票、房地产、艺术品等资产价格出现悖离基本面的膨胀现象(通称‘泡沫’现象)。
4) 停滞性膨胀(stagflation)：高失业及高物价并存的现象。因为在高通货膨胀率时期政府的过度干预，导致价格体系无法发挥功能，从而劳动市场缺乏效率，更使自然失业率攀升。
5) 恶性通货膨胀(hyper-inflation)：指物价水准以极高速度上涨的现象。
6) 进口性通货膨胀与出口性通货膨胀。 7.纯粹通货膨胀与非纯粹通货膨胀。

影响：
1) 所得及财富的重分配
2) 资源分派的扭曲
3) 经济成长的受阻
4) 经济稳定的冲击
5) 社会及政治上的不安定

5.经常帐(Current Account)　

定义：经常帐为一国收支表上的主要专案，内容记载一个国家与外国包括因为商品、劳务进出口、投资所得、其他商品与劳务所得以及片面转移等因素所产生的资金流出与流入的状况。　

数据解读：如果其余额是正数﹙顺差﹚，表示本国的净国外财富或净国外投资增加。如果是负数﹙逆差﹚，表示本国的净国外财富或投资均少。一国经常帐顺差扩大，该国经济就向好。　

内容：　
1) 商品：为一国货物的进口及出口。　
2) 劳务：包括商品进出口有关的运输及保险费、旅客运费及港埠费用及本国居民在国外旅行、观光及外国人到本国旅行、观光等的收支。
3) 投资所得：指国民购买外国的股票、债券及其它资产所赚取的股利或利息，加上本国对外　借款或外国人来本国投资，所产生的利息支出与红利支出等。　
4) 其他商品、劳务及所得：指前面没有被列入的各项居民与非居民有关劳务与所得的交易，大使馆、或领事馆的支出，以及居民在外国工作获得的报酬，外国政府或国际组织设在　本国各种机构的费用等。一般所谓的贸易余额是指前面所提四项的总和。而美国商务部经济研究分析局在公布资料时，也会特别公布(1)项的单独资料及(1)与(2)的总和数据。
5) 片面转移：指现金或实物的捐赠、救济、一国的对外援助及对国际机构经费的分摊。又分为用于消费支出的经常性转移及长期费用的资本性转移。所谓经常性转移是指受赠者所增加的收入是如公费留学、海外难民救济如外债还本或本国公有财产无偿赠与外国等。　

6.领先指针(Leading Indicators)

定义：领先指标(Leading Indicators)是由12个一系列的相关经济指标群所构成,用来测试整体经济的转换情形,并预测未来的经济走向上最有效的统计指标,亦称为先行指针。

公布时间：大部分都在每个月的最后一个工作天由美国商务部公布前一个月的统计结果。

数据解读：假如领先指标连续三个月下降,则可预知经济即将进入衰退期:若连续三个月上升,则表示经济即将繁荣或持续荣景。通常领先指针有6至9个月的领先时时间,根据美国商业部发行的经 济告示板(Economic Bulletin Board)指出,在经济衰退前11个月可预测经济走下坡,而在经济扩张前 3个月可预测经济的复苏。
　　
内容：
1.制造业雇用工人每周平均雇用时数。
2.每周平均向州政府领取失业救济金的人数。
3.以1972年的美元货币价值为基准，制造商所获得的消费品和原料之订单金额。
4.制造商完成订单与订单交应货品的绩效。
5.小型工商业的转换速率。
6.兴建工厂与投资生产设备的合约(以1972年的美元货币价值为基准)。
7.建筑执照的申请。
8.制造商的存货金额变动情形。
9.敏感性商品的价格变动。　
10.股票市场的价格变动(全美前500大公司为基准)。
11.利率风险系指原本投资于固定利率的金融工具，当市场利率上升时，可能导致其价格下跌的风险。规避利率风险的金融工具有：浮动利率存单、期货、利率选择权、利率交换、利率上限。

7.重贴现率(Discount Rate)

定义：即一般银行资金不够时，除同业间相互调借外，便向中央银行融通借款。借款方式，便是用手上现有的商业票据向中央银行重贴现，以获得资金。这种重贴现时支付的利率叫重贴现率。

数据解读：常为中央银行控制通货的手段之一。即当市面资金过多时，中央银行可提高利率，以促进市场一般利率提升。反之则降低重贴现率使市场利率下跌。 想要预测市场利率的可能变动，重贴现率，常是最好的先行指针。

8.新屋开工率(Housing Start)

定义：一般新屋兴建分为两种：个别住屋与群体住屋。个别住屋开始兴建时，一户的基数是1，一栋百户的公寓开始兴建时，其基数为100，依此计算出新屋开工率(Housing Start). 专家们一般较重视个别住家的兴建，因为群体住屋内的单位可以随时修改，资料通常无法掌握。

发布时间： 每月的16号至19号间公布。

数据解读：新屋开工率与建照准许率的增加，表明经济增长在持续，理论上对于股市来说，偏向利多 ，不过仍须合并其他经济资料一同作考量。

9.国民生产总额(GNP)

定义：GNP是一个国家国民赚取的所得总和，不论资产的位置。例如：美国的GNP包括美国人在海外经营事业的利润。

公布时间：每月的第三个星期

种类：每季结束后的一个月公布该季的数值，并于其后的两个月公布修正值。通常每一季GNP数字有四种不同的统计数字，分别为：1.预先估测数字(The Flash，每一季的第三个月公布) 2.正式预估数宇(The preliminary，下一季的第一个月公布) 3.第一次修正数字(The First Revising，下一季的第二个月公布) 4.最后修正数字(The Final Revision，下一季的第三个月公布)

资料解读：一般而言若GNP 的数字高过预期，表示该国的投资效率佳，海外资金容易流入，其币值自然 会往上攀升。 GDP + 海外财产的净所得 = GNP - 资本消耗 = NNP

10.贸易赤字(Trade Deficit)

公布时间：每月下旬公布二个月前的资料。

数据解读：重点在于赤字是扩大或是缩小。贸易赤字扩大，说明经济的恶化.

11.预算赤字(Budget Deficit)

定义：政府的总收入低于总支出。

公布时间：美国财政部一般在每个月的第17个政府工作天会公布上个月联邦政府预算执行情形。

数据解读：一国之所以会出现预算赤字，有许多原因。有的是为了刺激经济发展而降低税率或增加政府岁出，有的则肇因于政府管理不当引超大量的逃税或过分浪费。当一个国家累积过高的预算赤字，就好象一间公司积欠了过多的债务一样，对国家的长期经济体质而言，并不是一件好事。且日后为了要解决预算赤字只有靠减少政府支出或增加税收。这两项措施，对于经济或社会的稳定都有不良的影响。

12.生产者物价指数(PPI)

定义：生产者物价指数(PPI)主要在衡量各种商品在不同生产阶段的价格变化情形。

制作方式：美国生产者物价指数的资料搜集是由美国劳工局负责,以问卷的方式向各大生产厂商搜集资料,搜集的基准月是每个月包含十三号在内该星期的2300种商品的报价,再加权换算成百进位型态 以方便比较,基期为1967年。

资料解读：一般来说，生产者物价指数上扬大多偏向利多:下跌则为利空.

13.FOMC Meeting 美联储联邦利率会议

除了上面介绍的几个重要的经济数据指标，还有一个最重要的就是就是联邦公开市场委员会会议决议（FOMC, The Federal Open Market Committee）, 该委员会主要任务在决定美国货币政策，透过货币政策的调控，来达到经济成长及物价稳定两者间的平衡。FOMC所决议出的货币政策主要由纽约联邦准备银行来执行，而所谓的“公开市场操作”，通常是指调整联邦基金利率。

每年FOMC都会在华盛顿举行8次会议，时间不定，不过时程表会预先发布。FOMC详细的会议记录于下次会议后几天内公开，因此，通常当次会后发表的政策声明（Policy Statement）才是市场关注的焦点。会出现政策声明内容包括FOMC货币政策的调整，以及对于未来经济发展的评论。

几乎全球的金融参与者都在关注这个决议，所以往往在决议发布的时刻（一般是美国东部时间下午14：15左右），股票、债券、外汇和商品期货市场都会出现剧烈波动。

FOMC特别注意经济体面临的两项议题：经济成长以及通货膨胀。如果利率过高，经济成长可能趋缓造成景气萧条；另方面，利率过低可能使经济成长速度超越经济体本身的潜力，形成通货膨胀。因此FOMC的货币政策目标，在寻求经济成长及通膨两者间的平衡，据此原则订定利率目标区间。

三、美股投资风险

股市永远不乏一夜暴富的故事，中国股市如此，美国股市更是如此。国内投资者对股票投资回报的要求普遍偏高，年回报20%几乎是最低标杆。但是投资者必须分清期望回报和预期回报的差别。

中国国内物价水平上涨幅度远超美国，加上美元兑人民币持续贬值，导致国内投资者期望从美股获得比本地投资者更高的回报，这个从情理上可以理解。但是合理的回报预期应该基于对美国宏观经济面的客观评估，以及每个投资者的风险承担能力而制定，并不能因为自己的高期望值而盲目制订高回报目标。还是那句话：高收益总是与高风险结伴而行。为达到高回报的目的只能通过采取高风险的投资策略来实现。片面追求高回报的结果是：国内投资者普遍偏爱投资一些高风险板块。

高回报必须承担高风险，但是高风险不一定必然产生高回报。投资者应客观评估自己的风险偏好程度，合理确定适合自己的回报目标，切不可人云亦云。投资是项长期的过程，细水长流、复合增长效应才是股市长久生存之道。追求一夜暴富，长久采用高风险投资策略的投资者，其结果往往只有一个：被市场永久扫地出门。这样的例子在投资行业实在不胜枚举。

下面将详细介绍国内投资者参与度普遍较高的几个高风险板块的内置风险特征，这些板块包括如低价股板块、新兴科技股、中概股、热门股、小型医药股以及冷门板块等。

1、低价股风险：

根据统计，美国三大证券交易所挂牌的股票中股价在$5以下的低价股约占总数的18.4%，股价高于$50的高价股约占总体的14.6%。其中，美股市场交投最活跃的是股价范围居于$50-$100之间的股票，赚钱最容易的股票是价格居于$100-$200之间的股票，赚钱最快的是$200以上的股票。

高价股意味着公司的价值受到市场普遍认可，大量基金和机构投资者纷纷买入从而推高了股价。反过来，股价过低往往意味着公司要么基本面存在各种问题，要么公司的经营模式不为市场普遍接受，或者公司潜藏着各种无法辨识的风险，甚至可能因股价低于交易所挂牌标准而随时面临退市的风险。

在美国股市，低价股几乎就是高风险的代名词。投资者应尽量远离这些基本面不明、股价长期在$5以下徘徊的公司(此处主要指在三大股票交易所挂牌的公司，不包含OTC交易的Penny股)，特别是那些股价不足$1的公司。在前面章节中我们提到过，美股每年有大量公司因监管原因(破产清算、违反监管、不满足挂牌条件等)而被强制退市，投资于这类公司的股东最后均血本无归，其中低价股被强制退市所占比例最高。

中国A股向来有恶炒低价股和ST股之风。低价股具有价格低、日均成交量小、炒作所需资金少等特点。一些小型基金往往利用信息不对称的优势恶意炒作甚至操控这类公司的股价。因此我们经常可以看到一个奇特的现象：很多股票绝大多数时间长期股价低迷、成交稀薄、乏人问津，但是一旦股价波动起来往往快速上冲，成交量急剧放大，一天涨跌幅50%不在少数，数天之内股价就可翻番。但是庄家撤离通常也采取快速爆跌、一去不回头的方式，让心存侥幸、高位追进的普通投资者站在高高的山岗上，可能永远没有全身而退的机会。

因此，初涉美股的投资者不要贪图便宜，应尽量远离这类高风险的低价股。投资对象最好选择那些流通性好(日均成交100万股以上)、股价合理($5以上)、最好是主要指数成分股的公司。

2、新兴科技板块风险：

科学技术的飞速发展不断改变着我们的生活方式，同时产品更新换代的速度也在人类历史上前所未有。在资本市场上，每一项新产品的成功发明和市场化都会为慧眼独具的投资人带来巨额财富。反之，被淘汰技术的背后往往关联着一家家曾经风光无限的公司和无数投资者的辛酸泪。在美股市场上，高科技=高淘汰=高风险。

国内投资者对新兴技术股票情有独钟，究其原因无非是投资者只看到了科技股高回报的一面，而忽视了其高风险特征。在科技泡沫破灭的高峰时期，每五家纳斯达克上市公司中就有一家被退市，其高淘汰高风险特性显现无遗。

美股新股发行采取的是注册制，只要满足交易所挂牌基本条件，公司就可以申请上市融资。但是很多上市的新兴科技公司往往还处在创业的早期阶段，其研发的产品还没有经过市场的检验，或者其经营模式还需要不断发展完善，管理能力还需要不断提高。而且新兴公司后续资金需求缺口较大，往往需要多轮融资，加上市场竞争愈趋激烈等因素，导致很多新兴公司中途就被淘汰。

即使是那些发展已经相对成熟的公司，新技术、新产品的不断推陈出新也可能不断挤压公司现有的市场空间，一旦应对失措，最终也会被淘汰出局。近几年很多大家耳熟能详的公司如柯达、黑莓、摩托罗拉、Nokia、Compaq、DEC等一个个走向穷途陌路就是很好的例子。

近几年中国投资者特别追捧的新兴科技公司包括：太阳能公司、新兴社交网络公司、新兴电池科技公司，以及最近兴起的3D打印机概念和页岩气概念等。这些板块的股价走势如同坐过山车：大起大落、暴涨暴跌。风险偏好程度低的普通投资者应尽量远离这类板块。以下是几个近年来暴涨暴跌科技股的例子：

1）团购开山鼻祖GRPN：2011/11/4上市，首日高点$31.14。由于市场对其经营模式是否能够持续存有疑虑，股价一路走低。2012/11/13股价最低只有$2.6，跌幅高达-91.7%，用时只有一年。

2）中国社交概念SINA：股价从$30附近起涨，一度达到最高$147，一年内涨幅近5倍。因微博货币化进程缓慢，加上存在各种政策风险，股价一路下挫，最低$41.14，2年内跌幅达-72%。

3）在线旅游TZOO：股价从$3.88涨至最高$103.8，两年时间涨幅高达25倍。其后一路下跌，最低只有$16.56，跌幅达-84%，所用时间两年不到。真是怎么上去怎么下来。

4）新型电池概念股AONE：股价最高时$28.2，3年后走上了破产的道路。很多中国投资者在此股票上损失惨重。

5）太阳能行业龙头FSLR：股价最高时$317，最低$11.43， 5年时间跌幅达-96.4%。

6）替代能源龙头PEIX：股价4年内从$7.7涨至最高时$311.5，涨幅达40倍。其后一路下跌，目前仅有区区$0.26，用时6年。

3、热门股风险：

华尔街每年都会有一些股票受到机构投资者的热捧。如果一家公司没有机构投资者愿意进驻，其股票通常不会有很大的投资价值。但是一只股票如果被机构大量持有时，其股价往往受到机构投资者的短期行为如季度调仓、年底税务处理等的影响。一旦公司遭受不利传闻、或者基本面发生变化，机构投资者纷纷夺路而逃时，其股价往往大起大落，走势犹如消息股。好公司的股票不一定是好股票，坏公司的股票也不一定是坏股票。投资成功的关键是：买入时机。

美股是一个机构投资者主宰的市场，他们财力、物力雄厚，人员训练有素，广泛使用计算机模型进行估值和自动化交易。机构投资者有专人负责跟踪所研究的对象，比普通投资者拥有更多重要的内部信息。相比而言，大多数个体投资者缺乏对公司进行基本面分析的能力。因而追逐专家意见、追捧市场热点成为很多人的投资决策方式。

但是，股市的定律却是：大多数人的意见都是错误的。因为赚钱的仅是少数。对于基金大量集中持股的热门股，如AAPL、AMZN、FB、GOOG、GS等等，个体投资者要特别小心。因为你面对的交易对手通常都是大机构中训练有素的交易员，想要通过这些股票盈利无异于与虎谋皮或者虎口夺食。前面讲到的那些股价暴跌的新兴科技股，无一不曾经是基金云集的热门股。

4、小型医药股风险：

美国股市有大量从事医药研究的小型上市公司，其股价通常表现出不同于其它板块股票的独特走势特征。这类股票股价低、长期走势低迷、成交量稀少，但是受药物试验情况、FDA审批结果、新药销售情况、竞争对手药物研制进展，以及专利到期等消息面影响巨大。利好消息往往刺激股价短线飙升：50%幅度跳空、数天之内股价翻番、数月之内股价大涨几十倍屡见不鲜。反之，不利结果往往导致股价瞬间暴跌：消息公布后股价被腰斩，数月跌幅90%跌幅并不罕见。同时这类公司往往会成为其它大公司并购的对象，一旦被收购，溢价50-100%很正常。

正是因为这些大起大落的特征，使得很多冀求一夜暴富的投资者对该板块趋之若骛。很多初涉美股的国内投资者也特别喜欢参与炒作这类股票。但是，投资这类股票不仅需要特别的专业背景知识，而且还需要花费大量时间和精力跟踪其药物研制的进程、并能正确评估其各期药理试验结果。投资者还需要对整个行业的发展现状进行即时跟踪。这并非普通个体投资者力所能及的。

由于此类股票的高风险特征，建议投资者要尽量远离此类股票。除非你能熟练应用各种对冲工具控制风险。

5、中概股风险：

对于初涉美股的国内投资者而言，由于对美国主流公司基本面缺乏了解，相对而言，国内投资者对中概股拥有更多信息优势，如果能找到好的中概投资标的也是一项不错的捷径。

但是非常遗憾的是，中概股目前普遍存在财报质量不高、公司治理不规范、股权结构一股度大、信息披露不透明、股票流通性不好、与投资者沟通渠道不畅通等种种问题，使得这个板块中值得投资的公司数量寥寥无几。即使是那些受到美股投资者认可的公司，股价往往大起大落，使得投资者备受感情的煎熬。

6、小板块风险：

国内投资者特别喜欢炒作一些冷门板块，比如煤炭、稀土、稀有金属、农产品等等。原因大概是A股市场上这类板块的上市公司数量较多，并且常有热炒之风，于是大家一到美股自然也就首先想到追逐此类股票。

但是，由于美国产业结构早已从粗放型、能耗型、劳动力密集型的制造业转向高科技、高附加值的一些行业，这类板块在美股投资者心中的地位只是边缘板块。缺少大机构的参与，这类板块股价的自然波动性增加，同时风险也增加。如：层级的稀土龙头MCP股价在11个月内从$12疯涨至最高$79，涨幅近6倍，但其后股价一路下跌，最低时仅有$5.75, 跌幅高达-92.7%。国内投资者应清楚两个市场的差别。

7、事件驱动交易风险：

不同于中国股市，美国市场每年都会发生多起企业兼并、破产清算、重新私有化等重大企业事件。另外，每季度企业财报公布当日股价常常也会异常波动，开盘10-20%的涨跌幅度较为常见。这些事件为投资者带来巨大盈利机会的同时也为股票持有者带来巨大不确定性风险。

近两年频繁发生中概股溢价私有化退市事件，很多国内投资者受巨大利润的诱惑采取博傻心态去赌企业事件。如果事件最终如愿发生，投资者可以轻松获得溢价收益。但是一旦希望落空，股价暴跌往往在所难免。

建议投资者应摆正心态，切勿轻信市场谣言，盲目赌企业并购事件、公司业绩报告等。投资是个长远的过程，靠赌博式心理从事股票交易，即使偶获成功，但是从长远的时间范围来看，最终被市场无情淘汰应该是大概率事件。

四、 美股交易环境 1.做市商制度

做市商制度起源于美国纳斯达克市场，伴随着纳斯达克市场的不断发展，做市商制度逐渐从传统的柜台交易制度发展演变为规范的交易制度，并在美国证券交易市场中发挥了极其重要的作用。

证券市场的核心之一是交易制度，即直接或间接将买卖双方的委托撮合成交的方式。做市商制度和竞价交易制度是国际证券市场上两种主要的交易制度。

竞价交易制度，也叫委托驱动（Order-driven）交易制度，A股目前普遍采取的交易制度，是指买卖双方将委托交给各自的代理经纪人，再由经纪人经各种渠道呈交到交易中心。在汇总所有交易委托的基础上，市场的交易中心以买卖双向价格为基准实行撮合，完成交易。竞价市场的基本特征是，证券交易价格的形成是由买卖双方直接决定的，投资者交易的对象是其他的投资者，不需要做市商的介入。

做市商制度，也叫报价驱动（Quote-driven）交易制度，是指证券交易的买卖价格均由做市商给出，买卖双方的委托不直接配对成交，而是从市场上的做市商手中买进或卖出证券。也就是说，做市商在其所报价位上接受投资者的买卖要求，将其自己持有的证券卖给买方，或用自有资金从卖方手中买下证券。做市商通过这种不断的买卖来维持市场的流动性，满足投资者的交易需求。做市商买卖报价的价差就成为做市商的经营收入，作为其提供做市服务的补偿。

做市商市场的基本特征是，证券交易价格由做市商决定，投资者无论买进还是卖出证券，都只是与做市商交易，与其他投资者无关。做市商制度具有活跃市场、稳定市场的功能。

在不同的市场中，做市商可能有不同的类型，NYSE和NASDAQ做市商制度就是两种最典型的做市商分类。

在NYSE，做市商制度的主要特征是一只证券只能由一个指定的做市商（也称专家Specialist）来经营（但是允许一个专家经营多支股票），专家就股票价格进行报价。如果在该报价的条件下，市场无法满足客户需求，即有买无卖或有卖无买，专家有责任充当卖方或买方，按照其报价满足客户需求，这就不难解释为什么美股股市发生恐慌性暴跌的情况下依然有大量的买盘，这些买盘其实是在履行责任，而不是在抄底。

如果在该报价的条件下，股票买卖双方同时存在，专家担任股票拍卖人，促使买卖股票的双方成交。通过拍卖，买卖双方可以得到比原有专家报价更好的成交价格。专家制度也被称之为单一造市商制度。

在NASDAQ，做市商则属于多元做市商，即每只股票都可以由多个做市商经营，做市商为争夺客户需要与其他做市商竞争，只有出价最好的做市商才能获得客户的交易订单。做市商在股票买卖中可以只充当经纪人，负责为买方或是卖方寻找合适的销售对象，促成买卖双方成交；也可以充当经销商，按照所承诺报价，动用自有的资金，在股票交易中充当买家或卖家，或是在一笔交易中即充当买家又充当卖家。

两种交易机制之比较：

1）价格形成方式不同
指令驱动机制中的开盘与随后的交易价格均是竞价形成的。以中国期货市场为例，所有投资者买卖指令都汇集到交易所的主机中，电脑自动让价格相同的买卖单成交，开盘价是在9点25分时同时满足以下三个条件的基准价格，首先是成交量最大，其次是高于基准价格的买入申报和低于基准价格的卖出申报全部成交，再次是与基准价格相同的买方或卖方申报至少有一方全部成交。成交价格是在交易系统内部生成的。而报价驱动机制中，证券的开盘价格和随后的交易价格是由做市商报出的，成交价格是从交易系统外部输入的。

2）交易成本不同
在不同的交易机制下，投资者的交易成本不同。在指令驱动市场上，证券价格是单一的，投资者的交易成本仅仅是付给经纪人的手续费。在报价驱动市场中，同时存在着两种市场报价：卖出价格(ask price)与买入价格(bid price)，而两者之间的价差则是做市商的利润，是做市商提供“即时性服务”所索取的合理报酬。但投资者被迫担负了额外的交易成本—价差。

3）处理大额买卖指令的能力不同
报价驱动制度能够有效处理大额买卖指令。而在指令驱动制度中，大额买卖指令要等待交易对手的买卖盘，完成交易常常要等待较长时间。

通过以上对比，可以发现两种机制互有优劣之处。从历史形成的渊源来看，完全的做市商制度与报价驱动机制联系紧密，在交易即时性、大宗交易能力以及价格稳定性方面具有优势，但在运作费用、透明性等方面不如指令驱动制度。

值得说明的是，两种机制并不是对立和不相容的，在各自的发展过程中，二者正在不断吸取对方的优点而逐步走向融合，如美国的纽约证券交易所(NYSE)作为一个竞价市场而引入了专家经纪人制度，而NASDAQ在1997年引入了电子交易系统后，价格决定已经由单纯的报价驱动走向“报价与指令”混合驱动。

实证模型证明，如果做市商制度和竞价交易制度在处理不同规模的投资者委托时有合理的分工设置，这种混合制度将优于单纯的做市商制度和竞价交易制度。目前，NASDAQ和NYSE都是既有做市商制度，也有竞价交易制度的混合型市场，但是做市商制度在NASDAQ和NYSE均占有主导地位。

我国证券市场普遍采用单一的竞价交易制度，并没有引入做市商制度，这也就直接导致到了A股流动性相当一段时间表现为流动性缺失，交易性机会大大减少，股票涨跌停时刻往往交易的一方没有报价，如果引入做市商制度，取消涨跌停限制，相信A股流动性会大为提升，不但能减低股票波动率，而且能够带来更多的交易性机会。

2.电子交易通讯网络（ECN）

1）ECN定义

电子通讯网络（Electronic Communication Network，简称ECN）是指金融交易所、股票经纪商和他们的客户之间的电子化交易平台。在金融行业里，ECN指的是一种使客户可以在股票交易所之外交易金融产品的计算机系统，最常见的交易产品是股票和外汇。最初的ECN是在1998年经过美国证券交易委员会（SEC）的批准后建立的。

ECN的特点在于，通过降低交易费用来提高市场交易商间的竞争程度，交易者可访问到系统内的委托单集合，在传统的交易所交易时间以外为交易者撮合交易等。

2）ECN的由来

由律师William Lerach发起的“NASDAQ做市商反托拉斯诉讼”催生了ECN系统。该诉讼认为华尔街交易商之间存在勾结行为，这一行为在1998年被证实，导致了华尔街上的主要公司高达10亿美元的清偿。在清偿的SEC推出了新的监管规则——“限价单显示法令（法令11Ac1-4）”，授权组建ECN。

那个时代比较活跃的ECN系统主要包括Instinet、Island（Instinet的一部分与Island合并到INET，后被NASDAQ收购）、Archipelago Exchange（后被NYSE收购）、Brut（后被NASDAQ收购）和NYFIX。彭博通讯社的TradeBook也是其中之一。

3）ECN的功能

为了能够参与ECN交易，你必须是一个ECN用户。用户能够通过电脑终端或网络协议向ECN提交委托单，ECN随后对同一价位上的多单和空单进行撮合。ECN会将未撮合的委托单发布在系统上供用户查看。多空双方是匿名交易的。在多方的交易报告上，显示出来的交易对手是ECN而不是空方；反之亦然。

某些ECN会向用户提供额外的功能，例如访问整个ECN系统的委托单集合，而不仅仅是只能访问到位于成交价位附近的委托单子集。整个系统的委托单集合里面包含着重要的实时市场数据，这些数据体现着系统内的交易兴趣和流动性。

4）ECN和股票市场

对于股票市场来说，ECN是美国证券交易委员会批准的“另类交易系统（ATS）”。作为一种ATS，ECN完全不同于经纪商或交易商自己的内部交易网络。经纪商或交易商的内部交易网络只是使用交易所的报价来在自己公司内部撮合多单和空单，实际上这些委托单从未进入过公开的交易市场。

5）ECN的收费形式

ECN的收费形式可以分为两种：传统型收费形式和回扣型(rebate)的收费形式。两种形式各有各的优势。

传统型收费形式对流动性吸收者（如单纯的市场交易者）有利，而回扣型的收费形式对流动性提供者（如做市商）有利。由于流动性的吸收者和提供者对任何一个市场来说都很重要，所以ECN在选择收费形式上应该谨慎。

采用回扣型的收费形式的ECN，其盈利来自于流动性的吸收者缴纳费用与支付给流动性提供者的回扣之间的差值。流动性提供者得到的回扣，从每股$0.002至每股$0.0027不等；而流动性吸收者缴纳的费用，从每股$0.0025至每股$0.003不等。

回扣或缴费的多少可以根据提供了或吸收了多少流动性（以交易量来量化）浮动，也可以采用固定费率。美国纳斯达克市场（NASDAQ）采用的收费形式就是回扣型的收费形式。

采用传统型收费形式的ECN，会对所有使用该ECN的市场参与者收取少量费用，不管他是流动性的提供者还是吸收者。当然，ECN会对提供了更多流动性的交易者收取更少的费用，以此来吸引交易量。这种ECN的费用从美股$0到每股$0.0015美元不等，是否更高取决于具体的ECN。美国纽约证券交易所（NYSE）里的ECN多采用传统收费形式，但是也有一些ECN将其收费形式调整为回扣型。

6）ECN与外汇市场

通过ECN进行外汇交易可以得到比通过电话更好的价格，同时报价更加透明性，交易处理更加快速，更多的流动性和更强的稳定性。外汇ECN的费用也因为系统很少需要人工干预而降低。

3.美股机构投资者

机构投资者分类

1）养老基金(Pension Fund)：
该类基金一般由企业、某些组织(如工会)、非赢利性组织、市政府或联邦政府等发起成立，其投资的主要目的是为受益人提供养老金收入。截止到2009年，全美国约有700，000个养老基金。养老基金通常是长期投资者，基金章程要求所投资品种能产生稳定的现金流。养老基金通常受到政府相关部门的严厉监管，在基金层面可享受减免资本利得税的优惠。

2）捐赠基金(Foundations)：
该类基金可以由单个或多个捐赠者设立。根据资金来源又可分为四类：独立基金由个人或家族发起；公司发起基金由某些盈利性公司提供资金；运营型基金可以将募集来的资金投入新产品研发或者提供某些社区服务(如博物馆等)，营运产生的收入将继续用于维持这些公益性服务。

通常政府相关部门会强制要求私人基金每年必须支出资产总额的某个百分比(如5%)，从而获得减免税资格。此类基金中有大家耳熟能详的如Bill &Melinda Gates Foundation，该基金由前微软创始人盖茨发起设立。根据2011年财报，其管理的资产已经达到了$346亿美元。

3）慈善基金(Endowments)：
该类基金一般由不特定的多个个人出资捐赠，其目的是为了支持某些公益性机构的日常运作，如教育机构(包括大学、中小学等)、博物馆、医院、教会等涉及慈善活动的非赢利性组织。政府部门对此类基金没有强制性开支要求，通常此类基金是免税主体。大家比较熟悉的如由哈佛大学发起的Harvard Management Company，根据2012年财报，其管理的资产总额为$307亿，过去20年复合回报率为12.29%。

4）保险基金(Insurance)：
该类基金由商业性运营公司设立，其投资的主要目的是为保险购买人提供如人寿、健康或财产损害赔偿所需资金。此类基金必须缴纳资本利得税，接受政府相关部门的严历监管。政府部门对此类基金能够投资的资产类别进行了严格的规定，如要求投资品种必须满足最低信用等级要求、单类资产的持股比例不能超过一定的限制等。截止到2009年，全美国约有7900个保险式基金。

5）商业银行(Banks)：
商业银行从公众处吸收存款，然后通过放贷赚取利差和服务费用。其投资的主要目的是为了提供短期流动性。该类投资产生的收益必须支付资本利得税，并受到政府部门的严厉监管，可持有的资产类别也受到严格限制。

6）主权基金(Sovereign Wealth)：
很多国家或地区都成立了专门的投资基金在全球公开资本市场进行运作，他们也是美股市场一支非常活跃的力量，比如大家熟悉的中国中投、新加坡GIC和中东产油国家的一些主权基金等。

6）投资公司：
除了以上机构投资者以外，市场上还有大量由个人或机构设立的投资类型的公司，包括如互惠基金、对冲基金、封闭式基金、联合投资信托、ETF、商品投资基金等。大家比较熟悉的大型资产管理公司包括如黑石(BlackRock)、凯雷(Carlyle)等。此外手握大量现金的大型企业如AAPL、GOOG、IBM等也会在公开市场进行短期投资操作。

7）对冲基金(Hedge Fund)：
该类基金一般由个人发起，主要募资对象为高资产净值的个人或高收入人群。政府当前对此类基金的监管相对宽松，其基金经理人除了按照资产总额收取固定管理费外，还按年度收益提取部分盈利分成，这些特点决定了对冲基金投资策略非常灵活、进出市场频率较快、调仓迅速、作风也相对强悍，通常注重于短期回报。截至到2009年，全美约有 6800个对冲基金和2200 FoF (Fund Of Fund)。知名的对冲基金经理人包括如：John Paulson、Carl Icahn、David Einhorn、George Soros、Steven Cohen等。

8）互惠基金(MutualFund)：
此类基金是专家理财概念深入人心的结果，通过向个体投资者募集资金，然后交由专业投资机构进行集中管理，以达到分散投资风险的目的。

互惠基金投资风格多样，由于只收取固定比例的管理费，通常比对冲基金保守，很多投资股市的基金采取跟踪大盘指数或者某些行业分类指数的被动型投资为主，也有部分互惠基金采取积极型投资策略。知名的大型互惠基金经理人包括如：JamesBarrow、Chris Davis、Edward Owens、Ken Fisher等。

金融市场在不断创新中获得发展，随着金融衍生品的广泛应用，传统的股票市场也发生了巨大的变化。股票定价模型愈趋复杂化、交易策略越来越多样化、个体资金越来越集中于机构投资者手中。大量机构集中运作对市场的影响如何？

1）机构持股集中度越高，股票波动性越大

如果一家公司得不到机构投资者的认可，其通常不是好的投资标的。股价可能会长期波澜不兴，成交量稀少，乏人问津。但是如果一家公司成为市场短期大热门股，机构纷纷挤进来的时候，该公司的股价常常呈现暴涨暴跌走势。因为机构买卖的数量都很大，一旦他们步调一致同时买入或卖出同一家公司股票的时候，短时间内巨量换手、股价数天翻番或被腰斩的例子近年来屡见不鲜。

即使对于那些由保险基金、养老基金等广泛持有的、以走势稳健著称的大盘蓝筹股，每次公布财报或公司基本面发生重大变化的消息传出的时候，也是机构集中买入或卖出的时间点，股价因而大幅波动。有统计显示，进入20世纪90年代以后，公司重大利空消息公布后的第一个交易日股价跌幅平均大约在25-40%。通常情况下，这与机构大量集中卖出相关。

2）季末橱窗装饰效应

大部分机构投资者需要在每个季末向有关监管部门提交财务报告并公布持仓情况，互惠基金和对冲基金也需要每季度向客户报告基金运作情况。为了粉饰业绩和吸引潜在客户，基金经理通常会在每个季度末之前调整仓位：抛售产生大量亏损的股票，使其不会出现在季度报告中；短期买入最近表现较好的热门股，从而给客户留下良好的印象，暗示其超凡的把握市场机会的能力。这就是广为人知的机构投资者的季末橱窗装饰效应(Windows Dressing )。

由于橱窗装饰效应针对的主体往往是市场短期的热点，因此被机构广泛持有的热门股票每个季末会呈现出强者恒强、弱者恒弱的走势。投资人可参照大型基金上一季报持仓组合清单，对近期走势良好、被广泛持有、市场热点新闻不断的股票，可持股不动；而对那些近期负面新闻不断、市场口碑不佳、走势明显落后于大盘的股票则要尽量回避。对于长线价值型投资者而言，如果判断某些股票仅仅因为短期负面因素影响其股价走势，可在季末趁机吸纳。

3）年底税务卖压效应

养老基金和各类捐赠类基金往往是免税主体，但是各类投资公司和保险基金等需要依法缴纳资本利得税。如何在税季到来之前合理规避或者递延税款是对冲基金或者互惠基金等必须考虑的问题。当前普遍的做法是：在年底前卖掉某些帐面亏损的投资品种以冲抵部分已实现的资本所得，或者将部分获利的品种推迟到下一年度卖出，从而减少需要纳税的收益总额，达到在基金层面减少当年应缴税款的目的。大量基金同时在年底进行此类操作，机构大量集中持股而前期表现不佳的个股将面临更大的卖压。

税务卖压的主要对象是被基金广泛持有的、前期股价走势表现不佳的个股。如果长线价值型投资者确认其中某些股票价格只是受到短期利空的压制，可在年底前趁低吸纳自己心怡的股票。对于动能型交易者而言，年底前则要尽量回避前期走势不佳的个股，对于想要卖出的强势个股则要尽量抢在年底前卖出。

机构投资章程最低限制

根据证券监管部门和投资者保护协会的有关规定，机构投资者在基金运作中必须坚守‘审慎投资’原则。很多机构投资者因而对所能配置的投资品种和可应用的投资策略有明确限制。这些限制通常包括如：最低投资等级限制(所配置的品种必须维持‘高质量’评级。

如果一家公司的债权评级低于投资等级，机构被迫集中清仓所持有的股票)，现金流限制(所配置的品种必须满足一定股息率要求。如果一家公司宣布下调股息率，对于类似于保险基金、养老基金和捐赠型基金这些要求稳定现金流的基金会被迫调整仓位，以满足其现金流要求)，流动性限制(机构投资者资金量很大，很多对股票的流动性有严格要求。

如果股票交易活跃度下降，可能会触发机构清仓条款从而引起股价加速下跌)。很多基金还明确禁止使用卖空策略、对能使用的杠杆也设置了明确的标准。以下将举例详细介绍最低股价限制。

4）最低股价限制：5元效应

市场统计显示：如果一家公司的股票跌至$5元以下，其最终归零的几率大大提高。根据美国证监会的解释：凡交易价格低于$5元、在场外或OTC间转让的股票统称为我们常说的仙股(Penny Stock)。尽管这一定义并非针对在正规交易所挂牌交易的股票，但是很多机构投资者依然明确禁止所属基金配置价格低于$5元的股票。

如果客户要求投资此类股票，券商也被监管部门要求尽风险告知义务，并要求客户签订特别的风险提示协议。这些‘不鼓励’政策导致很多包括互惠基金在内的机构投资者干脆远离这些股票品种。

如果一只被机构投资者广泛持有的公司股价大幅下滑，投资者就要特别关注这条$5元生死线。一旦股价有效跌破该位置，大量基金将被迫清仓。大量集中卖出的结果将是：该公司股价短期内急速下跌，甚至可能因此丧失融资能力，从而危及公司本身的生存。

一个例子是美国银行(BAC)，该公司股价在2011年12月19日盘中瞬间跌至最低$4.89，引来大量基金护盘，其后股价就此逆转前期下跌趋势一路攀升，14个月后股价涨至最高$12.41，涨幅达152%。本次$5元保卫战的成功为懂得这一规则的投资者带来了巨额利润。

金融市场的不断推陈出新，伴随着金融衍生品的广泛应用，传统股票市场的结构也在发生巨大变化，如交易策略多样化、交易手段自动化和程序化、交易速度快速化以及市场波动性明显上升等。这些特点促使大量个体投资者的资金持续流入提供专业理财服务的机构投资者手中，机构投资者已成为美国股市的主导力量。

由于机构投资者管理的资产数额庞大，出于‘审慎投资’原则的考虑，他们对可投资标的流动性、安全性等设置了严格限制。可投资品种的稀缺导致大量机构集中持有某些公司的股票，从而形成了市场热点。某些机构投资者具有追求短期收益的原始冲动，从而加剧了市场的短期波动。

对于那些机构投资者集中持有的股票，如果公司基本面发生变化会引发机构投资者的群体性反应，从而导致股价波动性增大，呈现暴涨暴跌的非常规走势。机构投资者对税后收益的追求、为迎合客户而进行的财务粉饰等行为都会引起市场呈现季节性波动。个体投资者应该充分认识到这些机构投资行为可能引发的系统性风险，从而更有效参与市场竞争。

五、 美股交易类型 1.美股高频交易

1）高频交易简介

高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”（server farms）安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以光速传输的时间。

高速计算机的普及使高频交易成为可能，几次监管法规的变化也促进了高频交易的演进。1998年，美国证券交易委员会“另类交易系统规定”（Regulation Alternative Trading Systems）的出台，为电子交易平台与大型交易所展开竞争打开了大门。两年以后，各个交易所开始以最接近1美分的单位而不是以十六分之一美元为单位报价，从而，造成买盘报价和卖盘报价之间的价差进一步缩小，并迫使靠这些价差赚钱的交易商寻求其他交易方式。

尽管高频交易取得了快速发展，但专业人士的关注及监管机构的研究也逐渐对高频交易提出了监管意见。证券交易委员会于2005年推出的“全国市场系统管理规则”（Regulation National Market System）要求，交易指令必须在全国公示，而不再只是在各个交易所内公示。并要求各交易所签署书面规定，禁止其会员通过跨交易所的自动报价来获利。

美国证券交易委员会(SEC)考虑出台一项计划，要求高频交易商向SEC报告身份和交易情况。据悉，SEC能强制要求自营交易商和对冲基金等大型非券商公司，在交易时使用一个ID号码，并向其提供有关交易操作及其对市场影响的信息。美国证券交易委员会已经暂停了一类突出的高频交易方式——“闪电交易”。

实际上，对于“高频交易”给市场带来的影响，在投行机构之间早已有较为激烈的讨论。芝加哥联邦储备银行的报告指出，美国股市总体成交量中约有70%通过“高频交易”完成，而进行“高频交易”的机构数量仅有2%。

芝加哥联邦储备银行认为，此种背景下，虽然“高频交易”对市场也有好处，能够增加股票市场的流动性，但一旦程序出错或人为疏忽都有可能对市场走势造成灾难性影响。如目前“高频交易”出问题多数是因为投资者向机器发出了错误指令。尽管到目前为止这种错误造成的影响还很有限，但已经多次造成市场剧烈波动。

2）高频交易策略

主要类别的高频交易策略：
1) 做市商模式交易 Market Making
2) 点数据扫描交易 Ticker Tape Trading
3) 事件套利 Event Arbitrage
4) 高频统计套利 High Frequency Statistical Arbitrage

所有的投资组合分配决定是由计算机定量模型。高频率的交易策略的成功在很大程度上是由他们同时处理大量信息的能力，这些交易是一些常人不能做到的，特定的算法只有开发的人知道，不对外公开。今后会对具体的策略算法进行介绍和讲解，今天不再详解。

3）高频交易对市场影响

“高频交易”（High FrequencyTrading）是近来美国财经媒体上高频出现的词汇之一：这种由强大的计算机系统和复杂的运算所主导的股票交易能在毫秒之内自动完成大量买、卖以及取消指令；而为了争取这千分之一秒的优势，证券公司甚至还将服务器安置在交易所附近或同一座建筑里。由于负责高频交易的计算机发生故障而引起的大小事故也频频见诸报端，除去2012年早些时候骑士资本的巨额亏损和BATS交易所的“闪电崩盘”，消息人士甚至对美国国会表示，发生在个股上的微小事故几乎每天都在发生。

《商业内幕》报道称，从2011年8月至2012年09月27日，交易资料库的开发商Nanex就记录下了2000多起非正常的股票波动情况。《华尔街日报》2012年里某些报道也指出，多名内幕揭露人士称交易所往往会给采取高频交易的证券公司提供“特殊照顾”；而不久前美国证券委员会（SEC）就向纽约泛欧交易所（NYSEEuronext）开出了500万美元的罚单，原因则是后者给某些机构客户提供信息的速度更快。

2.美股日内交易 Day Trading

1）美股日内交易简介
Day trade中文称为日内交易。美股不像A股，股票买了不能当天卖，而是可以做T+0。所以有一种交易方式就是当天买卖，频繁交易，迅速进出，持股时间以分钟计，所以相对高频交易，持仓时间更长，一般不持股过夜。

2）美股日内交易员
Day trader基本都是机构和职业投资/投机者，每天交易几十甚至几百次。需要紧盯盘面，快进快出。这是一项压力很大的工作，普通的业余投资者基本没可能做day trade。最近几年中国内大存在着大量美股日内交易者，但所处行业发展不健康，长期处于灰色边缘地带。

3）美股日内交易帐户
Day trade 也可以用保证金margin。很多券商给pattern day trader的margin比例比一般人更高，可以到25％，即放大4倍的资金。由于一般day trade在收盘前都要结清，而margin是隔夜才算利息，所以day trade实际上可以免费用margin。

4）美股日内交易方法
既然Day trade基本是一项专业性很强的工作，所以和会计、程序员、建筑师等工作一样，也必然有相关的理论的支持和技巧、经验的积累。Day trade有以下的交易流派或方法：

Trend Following，国内一般叫“做趋势”，即判断股价在一段时间内会持续上升或下降，则相应的买入或卖空并持有一段时间来获利。

Range Trading，“做波动”，即判断股价在Channel，即箱体内波动，则在此范围内低买高卖。

Contrarian Trading，反向操作，与市场唱反调。

Scalping，做差价或套利。因为市场上总有bid/ask价格的不同，其中的差距称为spread，则可以利用这个spread来获利。做scalping时是以bid价格买入，以ask价格卖出，得到spread。当市场比较稳定时适合做scalping。因为每次scalping得到的利润一般很少，所以必须通过很大的成交量和巨大的交易次数来得到可接受的利润。由于市场价格总是在不断变动，所以scalping的timeframe很短，可能是所有交易方式中最短的了，有时只是几秒的时间。但由于最近几年高频交易发展迅速且占据了市场绝对地位，日内交易员在进行Scalping交易的时候很难做过高频算法交易。

Rebate Trading，以ECN的返利作为利润来源。

News Playing，好消息发布时买入（如果是见光死的消息则short)，坏消息相反，以此获利。

5）美股日内交易帐户及费用

专业做day trade不会用一般的retail broker，而是用direct access broker。后者直接接入ECN，交易速度更快。此外retail broker一般按交易次数收费，不管交易金额，而direct access broker则按交易金额收费，相对来说便宜很多。SEC认为day trade是高风险的交易style，对pattern day trader(连续5天内至少有4天发生intraday trading)有一些限制，比如帐户余额必须保持在US $25,000以上。

3.美股摆动交易(波段交易) Swing Trading

Swing trade有翻译成摆动交易的，我个人觉得翻译成波动/波段交易更贴切。从名字上也可以看出，这种交易方法是从股票的上下波动中获利，而不太关注股票的基本面和长期趋势，与day trade中的range trading类似，但是比day trade的timeframe要长，持股时间以天或周计，一般不会超过1个月。

swing trade比较适合在方向不明的股市环境中使用。这时股票围绕一个baseline（经常以exponential moving average - EMA，即均线来衡量)，在channel中上下波动，不断重复一个一个的类似pattern。swing trader期望在baseline或更低位置买入，在channle的上沿卖出。

显然，swing trade在单边涨/跌市场会很难于把握。因为这种情况下往往会突破channel，改变原有的pattern。

swing trade不期望在一支股票上赚很多，而是“积小胜为大胜”。

很多业务投资者有意无意的采用swing trade style，因为day trade没有精力做，想trend trade却经常受不住诱惑或煎熬，改成了swing trade。

4.美股趋势交易 Trend Trading

Trend trade是趋势交易，有时也叫trend following。判断出一支股票进入上升或下降trend后，做一个follower，ride the trend而不管中间的股价起伏，直到trend发生反转。注意，这种方式不去抄底或short顶，而是等待趋势建立后再跟上。相对于上面三种交易，趋势交易持仓时间更长，往往是几周甚至几个月。

5.美股仓位交易 Position Trading

Position Trading的概念在国内投资者看来应该很陌生，但确实A股投资者最常用的一种投资方式，但可惜的是大部分投资者没有利用对，这种交易方式往往持仓时间超过几个月甚至几年，对于短周期的波动往往忽略不计。

中国A股投资者尤其那些经常被套的散户，如果充分理解了仓位交易的核心，加上比较熟练的资金管理方法，其实在中国最几年的A股当中获得巨额回报应该很容易，而且可以说跑赢王亚伟并不难。

所有的交易方式都离不开有效的资金管理，仓位交易相对于Day Trading对于资金管理的依赖更加重要，日内交易迅速，风险较低，往往满仓进出，对资金管理要求并不是特别高，我见过的天才交易员往往都是重仓甚至满仓对待每笔交易。但仓位交易的资金管理相当复杂，我希望今后能够专门找机会来分析和讲解资金管理在金融投资中的重要性。

六、 量化金融投资 1.量化金融投资简介

量化投资在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。事实上，互联网的发展，使得新概念在世界范围的传播速度非常快，作为一个概念，量化投资并不算新，国内投资者早有耳闻。但是，真正的量化基金在国内还比较少。

量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型，对于量化投资中模型与人的关系，大家也比较关心。打个比方来说明这种关系，我们先看一看医生治病,中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。医生治疗病人的疾病，投资者治疗市场的疾病，市场的疾病是什么？就是错误定价和估值，没病或病得比较轻，市场是有效或弱有效的；病得越严重，市场越无效。投资者用资金投资于低估的证券，直到把它的价格抬升到合理的价格水平上。

但是，定性投资和定量投资的具体做法有些差异，这些差异如同中医和西医的差异，定性投资更像中医，更多地依靠经验和感觉判断病在哪里；定量投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，我会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。

2.量化金融投资特点

其实，定量投资和传统的定性投资本质上是相同的，二者都是基于市场非有效或是弱有效的理论基础，而投资经理可以通过对个股估值，成长等基本面的分析研究，建立战胜市场，产生超额收益的组合。不同的是，定性投资管理较依赖对上市公司的调研，以及基金经理个人的经验及主观的判断，而定量投资管理则是“定性思想的量化应用”,更加强调数据。

1）纪律性
所有的决策都是依据模型做出的。我们有三个模型：一是大类资产配置模型、二是行业模型、三是股票模型。根据大类资产配置决定股票和债券投资比例；按照行业配置模型确定超配或低配的行业；依靠股票模型挑选股票。

纪律性首先表现在依靠模型和相信模型，每一天决策之前，首先要运行模型，根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。有人问，模型出错怎么办？不可否认，模型可能出错，就像CT机可能误诊病人一样。但是，在大概率下，CT机是不会出错的，所以，医生没有抛弃CT机，我的模型在大概率下是不出错的，所以，我还是相信我的模型。

纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。纪律化的另外一个好处是可跟踪。定量投资作为一种定性思想的理性应用，客观地在组合中去体现这样的组合思想。

一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的，我会打开系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、动量上、技术指标上的得分情况，这个评价是非常全面的,只有汇总得分比其他得分要高才有说服力。

2）系统性
首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型；其次是多角度,定量投资的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；再者就是多数据，就是海量数据的处理。

人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量投资的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。

3）套利思想
定量投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资经理大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票；与定性投资经理不同，定量基金经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。

4）概率取胜
这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是依靠一组股票取胜，而不是一个或几个股票取胜。

3.量化金融投资技术

量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。

1）量化选股
量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类

2）量化择时
股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立，股票价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中，存在经典线性相关之外的非线性相关，从而拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表面的背后，却隐藏着确定性的机制，因此存在可预测成分。

3）股指期货套利
股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同(但相近)类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为,股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。

4）商品期货套利
商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面 ：（1）相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价。（2）由于价格的波动性，价格差价经常出现不合理。（3）不合理必然要回到合理。（4）不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。

5）统计套利
有别于无风险套利,统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利,是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利在方法上可以分为两类,一类是利用股票的收益率序列建模，目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha 收益，我们称之为β中性策略；另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。

6）期权套利
期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约，希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多种多样，是多种相关期权交易的组合，具体包括：水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。

7）算法交易
算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易，它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。

8）资产配置
资产配置是指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合，极大地丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限，将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上，通过比较不同资产类的统计特征，建立数学模型，进而确定组合资产的配置目标和分配比例。

七、 算法交易 Algorithmic Trading

这里所指的算法交易不同于上面讲的交易类型，刚讲的几种交易类型是按照操作频率划分的，而算法交易基本上可以存在于所有类型的交易当中，但是大量的算法交易存在于高频交易中。

1、算法交易介绍

在进行电子交易的金融市场里，算法交易（Algorithmic Trading）是通过计算机程序来下交易订单，即利用计算机算法决定交易下单的时机、价格乃至最终下单的数量与笔数等。

算法交易被对冲基金、养老基金、共同基金以及其他机构交易者广泛使用，他们将大额的交易分解为若干笔小额的交易，以便更好地管理市场冲击成本、机会成本和风险。诸如对冲基金一类的交易者也利用算法交易来根据电子方式接收的信息流启动交易指令，而此时人工下单的交易者甚至都不知道这些信息，如此大大提高了交易的时效性。

算法交易可以被应用于任何投资策略，包括做市、跨市套利、期现套利和单边投机（包括趋势追随）。在投资决策和执行的任何一个阶段，算法交易信号都能够提供良好的技术支持，甚至整个投资决策和执行可以完全依靠算法交易自动运行。

Algorithmic Trading, 简称Algo, 这个名词已经远远不是计算机交易或程式交易的简单概念所能代表的了。尽管十几年前算法交易的概念就被提出，但其真正的发展则是在过去的20多个月里面，在美国股票市场上上演的。

根据David Leinweber发表于《阿尔法》杂志的文章《Algo vs. Algo》，目前美国已经有超过90％的对冲基金采用了算法交易。另据报道，纽交所的计算机交易量正在不断扩大，电子交易现在已占到日交易量的60%—70%，其中算法交易的比例逼近半数。去年，纽交所的场内交易商数量已下降了四分之一。

Algo算法交易系统每秒可以产生数千个交易指令，其中许多指令顷刻间就可能被取消或被新的指令所取代。算法交易可以把大额委托化整为零，以致不会影响整个市场，还可以寻求最佳的成交执行路径，压低交易成本。

以盈透公司的IBAlgo为例，一个交易指令可以进行两个方面的设定：

1）选择从1％—50％的范围，设定系统每笔发出指令的最大比例。比如设定25％为每个指令最大的限度，可以让交易商的头寸“以大化小”，市场几乎难以觉察到这个大指令的进出。

2）选定四个缓急档次“立刻、积极、中性、不急”。越是不急的指令，就可以带来越少的市场冲击。

2、算法交易未来

据估计，对于普通经纪公司而言，在交易应用中拥有一毫秒的优势即可带来每年一亿美元的进账。为了缩短服务器与服务器之间的空间距离，克服数据传输及成交的延迟，许多高频算法交易商纷纷迁移系统，力求与华尔街交易所的物理距离达到最短。

过去，场内交易商主要采用综合的数据源，比如彭博和路透等提供的实时报价。发布这些报价，需要长达半秒的时间，这对今天的自动交易而言实在是太慢了，他们需要0.1秒以内的传输速度。据测试，数据从纽约交易市场传输到芝加哥的服务器需要7毫秒，东西海岸之间需35毫秒。

华尔街的经纪商在说，5年前大家关注的是秒级传输，现在已经进入毫秒级，而5年以后，我们很可能会以微秒（百万分之一秒）来度量数据延迟了。

以上的交易技术革命的源动力一方面来自电子科技，另一方面来自新的政府法规的引导。美国国家市场系统管理规则（Regulation National Market System），其中一条规定，客户下委托订单时，均需要按照当时的最佳价格将客户订单发送到证券交易所。该规则的推行结果必然是推动纽交所、费城、波士顿和其他地区的坚持采用人工交易方式的股票及期货交易所最终实现电子化。纽约股票交易所完成了混合市场系统的工作，该系统将喊价市场与自动交易整合了起来。
算法交易策略：

3、算法交易策略

为了满足不同的交易策略需求，很多不同的算法层出不穷。这些算法技巧通常都会被冠以一个名字，例如“冰山一角Iceberging”、 “游击队员Guerrilla”, “基准点Benchmarking”, “狙击手Sniper” 和 “嗅探器Sniffer”。

1) 降低交易费用
大单指令通常被拆分为若干个小单指令渐次进入市场，这个基本策略被称为“冰山一角”。这个策略的成功程度可以通过比较同一时期的平均购买价格与成交量加权平均价来衡量。用来发现潜在的“冰山一角”指令的算法则叫“游击队员”。

2）套利
典型的套利策略通常包含三、四个证券，譬如根据外汇市场常用的利率平价理论，国内债券的价格、以外币标价的债券价格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将产生一定的关联。如果市场价格与该理论隐含的价格偏差很大，大得超过其交易成本，那么可以用四笔交易来确保无风险利润。算法交易允许类似的套利使用更复杂的模型，其中可以包含四个以上的证券。股指期货的期现套利也可以用算法交易来完成。

3）做市
做市包括在当前市场价格之上挂一个限价卖单或在当前价格之下挂一个限价买单，以便从买卖差价中获利。花旗集团在2007年7月购买的自动化交易平台（Automated Trading Desk）就是一个活跃的做市商，它占到了纳斯达克和纽约证券交易所总成交量的6%。

4）更复杂的策略
“基准点”算法被交易员用来模拟指数收益，而“嗅探器”算法被用来发现最动荡或最不稳定的市场。

任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。神经网络和基因编程也已经被用来创造算法模型。麻省理工学院金融工程实验室主任Andrew Lo表示，“现在算法交易开始成为一场军备竞赛，每个人都在设计更复杂的算法，而且竞争越多，利润空间越小。”

八、美股投资学习资源 1.行情数据

1）Yahoo! Finance 雅虎财经
2）Google Finance 谷歌财经
3）Sina Finance 新浪财经

2.财经资讯

1）Market Watch华尔街日报旗下的财经网站
2）Seeking Alpha 财经博客
3）The Street 财经博客
4）Street Insider 财经博客
5）Barron 巴朗周刊
6）Smart Money 投资理财

3.监管机构

1）SEC 美国证监会
2）FINRA 金融行业监管公会，由NASD和NYSE监管部合并而来行业自律公会
3）SiPC 证券投资者保护公司，为你的证券账号资金安全提供保险
4）CFTC 美国商品期货交易委员会

4.投资知识

1）Investopedia 投资百科
2）MorningStar晨星基金评级
3）InsiderMonkey 对冲基金分析网站
4）StockTwits 股票分析社交平台