什么是现代投资组合理论？

　　Tobin（1958)提出了著名的“二基金分离定理”:在允许卖空的证券组合选择问题中，每一种有效证券组合都是一种无风险资产与一种特殊的风险资产的组合。

相比于传统的基金管理方式，量化基金具有多个优势。首先，量化基金可以优化投资组合，通过复杂的数学模型和算法来确定最佳投资组合。这种方法可以帮助基金管理人员更好地控制风险，同时最大化投资回报。

其次，量化基金的投资决策不依赖于基金经理的主观判断，而是基于数学和统计模型的客观分析。这种方法可以消除人类情感和偏见的影响，使投资过程更加纪律化和可预测。这也使得量化基金具有更高的可重复性和适应性。

第三，量化基金使用计算机程序来分析和处理数据，可以实现更高的交易效率和更快的反应速度。这使得基金管理人员能够更快地抓住市场机会，并在市场波动时快速做出决策。

最后，量化基金可以根据市场环境和市场行为模式自适应调整投资策略。这使得基金能够在不同的市场环境中获得稳定的投资回报。

首先，数据的质量和可靠性可能会影响量化基金的表现。量化基金需要使用大量的数据进行计算和分析，但如果数据质量差或不可靠，就会导致计算结果出现偏差，影响投资回报。

其次，计算模型的复杂性可能会对基金表现产生影响。量化基金的投资策略通常基于复杂的数学和统计模型，需要高超的技术和编程能力来实现。如果计算模型出现错误或缺陷，就会影响投资决策和基金表现。

第三，市场环境和行为的变化可能会影响量化基金的表现。尽管量化基金使用的计算模型和算法能够自适应和优化投资策略，但在市场环境和行为发生剧变时，这些模型和算法可能无法适应，导致基金表现不佳。

最后，量化基金的高度标准化和自动化可能会削弱基金管理人员的作用和判断力。量化基金的投资决策通常是基于数据和算法，而不是基于基金经理的主观判断和经验。这可能导致基金管理人员无法快速调整投资策略，以应对市场变化和风险。

　　Joroin（1996）认为是给定概率置信水平内最坏情况下的损失；Sironi，Resti（1997）认为是在定义期间内，在一定的概率条件下，潜在的最大损失。

　　Shefrin，Statman(1994)构造了一个关于异质交易者的对数效用函数模型，他们分析了代表人怎样利用不同交易者的异质理念，指出异质造成短期利率是随机而非固定的。Cabrales，Hoshi(1996)给出一个关于异质理念的动态定价模型。

巴菲特说：“他的投资组合非常集中，因此他的投资业绩非常波动，但他运用同样的寻找价值折扣的投资方法。”在投资决策方面，芒格投资合伙企业使用像格雷厄姆一样的方法，寻找股价低于其内在价值的方法。巴菲特说：“他愿意接受投资表现的波峰和波谷，恰好成为集中投资的一员。”[33]

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