证券投资理论的演绎与实践

涂人猛

证券投资理论的演绎与实践

涂人猛

证券投资理论发展成为一门独立的、理论体系完善的金融经济学的一个分支学科是在20世纪50年代以后，概括证券投资理论的历史发展过程和演变特点，证券投资理论可以分为传统的价值投资和图表分析理论阶段、现代金融学基础下的经典证券投资理论构建阶段、非理性金融市场视觉下的证券组合和定价理论阶段与当代人工智能时代的智能投顾四个阶段。新世纪以来的证券投资理论研究已经更多地转入实际应用阶段，特别是互联网金融的快速发展和大数据时代的到来，也使现代证券投资理论能更好地服务于普通大众的投资需要。

证券投资；资产资本定价；投资风险；人工智能时代

从李世石与阿法狗的人机大战到京东商城的无人机配送，人工智能已经逐步走入人们的生活之中。而在1998年开始的美国金融科技发展，Lending Club、Wealthfront、Betterment等一批智能投顾企业在二、三年内就发展成为独角兽企业 （估值超过10亿美元），更是对传统的证券投资分析行业形成冲击。证券投资理论作为金融经济学的一个重要分支学科，是伴随证券市场的形成和发展而逐步建立形成的。西方国家的证券市场发展迄今已经达四百多年的历史，人们对证券投资研究和探讨也有数百年的历史，早在19世纪马克思就在 《资本论》中对证券价格的确定进行了研究。但证券投资理论发展成为一门独立的、理论体系完善的金融经济学的一个分支学科，却是在20世纪50年代以后。

一、传统的价值投资与图表分析理论

传统的证券投资理论主要是指20世纪50年代以前，一些学者和投资分析人员所建立的一系列有关证券投资方面的理论。尽管这一时期各种证券投资理论和思想层出不穷，并被众多的投资大师运用于证券投资过程中获得较好的效果，但这一时期的证券投资理论更多的是从单一的角度来看待和分析证券市场的运行，缺乏综合性分析，是一种局部的、个体的、更注重于短期市场分析的证券投资理论。具体来说，又主要包括价值投资和图表分析两大流派。

1.价值投资理论

价值投资理论是一种最古老的、最基础的证券投资理论，早在19世纪马克思就在 《资本论》中对证券的价值有论述。马克思认为，证券价格是由预期收益的大小及其可靠度和利息率来决定的，如果假定现实资本的增值不变，那么这种证券价格的涨落就和利息率成反比。随后，希尔法登 （Rudoff Hilferding，1877—1941）在其 《金融资本论》一书中继承马克思的主张，对更加成熟的资本主义经济下的金融经济现象作了理论分析，指出股票的虚拟资本价值是用每股股票将来股息收入除以市场利率得出的。关于价值型投资理论的形成最早可以追溯到20世纪30年代，是由哥伦比亚大学的本杰明·格雷厄姆首先提出，他先将富有逻辑的分析原理引入到股票市场的投资中，成为价值投资分析流派的创始人，被誉为 “价值投资之父”。格雷厄姆和多德合著的 《证券分析》 （1934年）对价值投资理论进行了全面阐述，认为证券应该反映其发行主体经营实绩的内在价值，价格是不能长期脱离价值的，所以证券投资必须仔细地研究有关发行主体的财务数据及其他资料，努力去发现该证券的内在价值。该专著发表后引起很大反响，华尔街的专业证券分析师几乎都成为价值投资理论的信徒。1938年，约翰·B·威廉斯在其 《投资价值理论》一书中首先使用了 “贴现”概念，提出了计算股票内在价值的公式，后经耶鲁大学的欧文·费雪教授进一步发扬光大，建立了著名的股票现金流贴现模型，使之被广泛使用。由于每股股息只是每股税后利润的一个组成部分，股票的内在价值应反映每股税后利润而不仅仅是每股股息，于是，本益比 （P／Eratio）概念应运而生，成为衡量证券投资价值的一个重要指标。本益比又称市盈率 （m），表示股价相对于每股税后利润的倍数，m值越小的股票就越具有投资价值。

价值投资理论认为，股票价格总是围绕 “内在价值”进行上下波动，而决定股票价格的最重要因素是股票未来股息的高低，也即股票的内在价值又是可以测定的，投资者进行投资时首先要考虑股票的内在价值，可以根据现在已知的情况和预计将来可能发生的变化对各种股票的股息收入作出长期预期，并随时间的推移和环境变化不断修正这种预期。这种对影响股票股息收入的全部因素进行分析的方法，也就构成了证券投资分析的两大分析方法之一的基本分析法。沃伦·巴菲特 （Warren Buffett）就是依据这种投资理论进行市场投资而获得巨大成就的，成为通过股市投资而跻身于世界级富豪的第一人，使价值投资理论在20世纪70年代到80年代的美国受到推崇。

但作为一种证券投资理论，价值投资理论也存在一些不足之处：一是它只重视股票的内在价值对股票价格的决定作用，而忽视了其他因素如投资者的知识水平、环境、心理状态、情绪等方面因素对股价的影响作用。二是对投资者的投资意愿定性存在偏差，假定股票投资者都是长期投资者，以赚取股息收入为目的的，而不考虑资本利得或损失。三是绝大多数中小投资者要准确预测公司盈利水平是相当困难的，进行长期预测更难，这就决定了 “内在价值”的不确定性和不准确性。同时，在现实生活中，证券价格超涨超跌的现象相当普通，价值投资理论也无法解释和预测证券价格的大幅度波动。

2.图表分析理论

图表分析理论是与价值投资理论相对立的一种证券投资理论，其形成的基础是认为股票价格的波动和运行是由投资者心理决定的。投资者的心理预期变化又通过他们的买卖行为而直接表现在股票价格的变动上，因此，只要潜心研究股价过去的运动规律，就可从中发现投资者心理预期变化的规律，从而预测股价未来的变化。

探寻图表分析理论形成的思想渊源，可以追溯到现代宏观经济学之父约翰·梅纳德·凯恩斯。他在1936年出版的 《就业利息和货币通论》一书中专门论述了投资者预期对于股票价格决定的重要性。他提出了著名的 “选美论”，认为每个人为了获奖，都必须遵从大众的喜好来选美，而不是取决于这个人是否美丽。同样，专业人士要在投资中获利，也必须遵从一般投资大众的买股思维方式。因此，股票投资就是一个博傻游戏：每个人在购买股票时都不必研究该股票值多少钱，而只关心有没有比他更傻的傻瓜愿意以更高的价格向他买进；每个人在购买股票时都相信会有更傻的人来接替他的股票，这种游戏一直继续直至找到最后的傻瓜为止。此时股价开始下跌，于是傻瓜们又开始了 “割肉比赛”。根据投资者心理变化的结果即股价的历史变动来预测股价的未来变动，也就形成了证券投资分析的另一种方法即技术分析法。

技术分析法是建立在三个假设基础上的：一是市场价格是一切信息的反映，基本面、政策面、消息面、资金面等的变化都能通过股价及成交量得以反映。二是股价运动遵循物理学的动力法则，其总体走势是按一定趋势进行的，直至有突发因素改变这种趋势为止。三是人类行为遵循固有模式，历史会重演。以此三个假设为基础，人们便可以根据历史股价走势构成的各种图表形态，研究投资者各种心理变化反映在图表形态上的结果，寻找股市运行规律，从而建立了形态分析、技术指标分析以及道氏理论、波浪理论、江恩理论等众多的技术分析理论，并广泛运用于证券投资操作之中。

显然，图表分析理论考虑了投资者心理对证券波动和运行的影响，用一系列短期预期取代长期预期，更适用于短期市场操作，并且按照技术图形和技术指标发出的信号进行市场操作简单明了，也造就了艾略特、江恩等一大批证券投资分析大师。但这一理论也存在根本的缺陷，否定股票的内在价值，使股票定价缺乏基本依据，投资者无法判定股票价格的合理区间；过分强调人性的短期行为，否认股市长期投资价值的存在，不利于股市长期投资者的形成，导致市场追涨杀跌的短期行为突出，股市频繁暴涨暴跌；同时，股市运行的图表形态是各种市场信息反映的结果，以此进行市场操作具有明显的滞后性，难以有效反映市场运行的内在本质。

二、现代金融学基础上的经典证券投资理论

1952年3月，美国经济学哈里·马克维茨发表了 《证券组合选择》一文，首次提出投资组合理论（Portfolio Theory），并进行了系统、深入和卓有成效的研究，通过对证券投资的风险和收益进行量化，建立均值方差模型，提出了确定最佳资产组合的基本模型，标志着现代证券投资理论的诞生。之后，伴随现代金融学理论的发展和完善，出现了一大批可以载入史册的伟大研究成果，包括莫迪利亚尼—米勒 （Modigliani-Miller）的公司财务理论 （简称MM理论）、夏普 （Sharpe）的资本资产定价模型（CAPM）、罗斯 （Ross）的套利定价理论 （APT）、布莱克—斯科尔斯—默顿 （Black-Scholes-Merton）的期权定价理论、法玛 （Fama）的有效市场理论等学说和模型，而建立这些学说和模型的学者中的大多数人因而荣获了诺贝尔经济学奖。现代金融学理论的发展不仅改变了整个人类社会经济运行的轨迹，也促进了西方证券投资理论获得快速、突破性发展。

1.马克维茨投资组合理论

马克维茨投资组合理论有三个基本假设： （1）投资者是风险规避的，追求期望效用最大化； （2）投资者根据收益率的期望值与方差来选择投资组合； （3）所有投资者处于同一单期投资期。在此基础上，马克维茨提出了均值—方差模型，以期望收益及其方差 （E，δ2）确定有效投资组合。所谓均值，是指投资组合的期望收益率，它是单只证券的期望收益率的加权平均，权重为相应的投资比例。所谓方差，是指投资组合的收益率的方差。我们把收益率的标准差称为波动率，它刻画了投资组合的风险。以期望收益E来衡量证券收益，以收益的方差δ2表示投资风险，通过计算各个资产预期收益的加权平均值和衡量组合资产风险的方差或标准差，从而得出资产组合的总收益。

马克维茨提出的均值——方差模型分析说明通过投资组合可以有效降低风险，对现代投资管理实践具有明显的指导意义，提出的证券投资的风险和收益的衡量指标或标准，解决了资产投资时的风险衡量和如何取舍投资风险与收益的问题；引导基金经理投资由过去的注重于选股票和单个证券的分析转向分散投资和组合投资，使投资管理理念发生了革命性变化。但这一理论也存在一些不足之处，当需要考虑投资证券的数量较多时，所需要估算的数据量非常大，因数据统计估计带来的误差和不准确性也会影响组合投资时的资金分配比例，并且重新调整资产配置比例也会带来交易成本的上升。

2.资本资产定价模型

资本资产定价模型 （Capital Asset Pricing Model，简称 CAPM）是由美国学者夏普 （William Sharpe）、林特尔 （John Lintner）、特里诺 （Jack Treynor）和莫辛 （Jan Mossin）等人于1964年在资产投资组合理论和资本市场理论的基础上发展起来的，主要研究证券市场中资产的预期收益率与风险资产之间的关系，以及均衡价格是如何形成的，是现代金融市场价格理论的支柱，广泛应用于投资决策和公司理财领域。

资本资产定价模型假设所有投资者都按马克维茨的资产选择理论进行投资，对期望收益、方差和协方差等的估计完全相同，投资人可以自由借贷，并附加了一些假设条件。认为当资本市场达到均衡时，风险的边际价格是不变的，任何改变市场组合的投资所带来的边际效果是相同的，即增加一个单位的风险所得到的补偿都是相同的。以此思路为基础，引入衡量资产系统性风险的指标β（Beta系数），建立均衡资本市场条件下的资本资产定价模型。其基本观点是，单个证券的期望收益率由两个部分组成，无风险利率以及对所承担风险的补偿—风险溢价，而风险溢价的大小取决于β值的大小，β值越高，表明单个证券的风险越高，所得到的补偿也就越高。

资本资产定价模型主要应用于资产估值、资金成本预算以及资源配置等方面，通过将现行的实际市场价格与均衡的期初价格进行比较，可以决定是买入该证券还是卖出该证券。同时，可以根据对市场走势的预测来选择具有不同β系数的证券或组合以获得较高收益或规避市场风险。如预测牛市到来时，应选择那些高β系数的证券或组合，可以成倍地放大市场收益率，带来较高的收益。相反，在熊市到来之际，应选择那些低β系数的证券或组合，以减少因市场下跌而造成的损失。当然，资本资产定价模型中有一些假设条件，也是一种理想环境下得出的结论，但其核心是认为资产价格围绕资产价值波动，反映出证券价格波动的基本规律。

3.套利定价理论

套利定价理论 （Arbitrage Pricing Theory，简称APT）是美国学者斯蒂芬·罗斯1976年提出的一种新的资产定价模型。套利定价理论是资本资产定价理论的拓展，由APT给出的定价模型与CAPM一样，都是均衡状态下的模型，不同的是APT的基础是因素模型。套利定价理论认为，套利行为是现代有效率市场即市场均衡价格形成的一个决定因素，如果市场未达到均衡状态的话，市场上就会存在无风险套利机会。并且用多个因素来解释风险资产收益，并根据无套利原则，得到风险资产均衡收益与多个因素之间存在 （近似的）线性关系。而资本资产定价理论CAPM模型预测所有证券的收益率都与唯一的公共因子 （市场证券组合）的收益率存在着线性关系，因此，单因素的资本资产定价理论可以看作是套利定价理论的特例。

期权是购买方支付一定的期权费后所获得的在将来允许的时间买或卖一定数量的基础商品的选择权。期权价格是期权合约中唯一随市场供求变化而改变的变量，它的高低直接影响到买卖双方的盈亏状况，是期权交易的核心问题。期权定价的方法主要有布莱克—斯科尔斯模型。布莱克—斯科尔斯模型 （Black-Scholes Model），简称BS模型，是一种为期权或权证等金融衍生工具定价的数学模型，由美国经济学家迈伦·斯科尔斯与费雪·布莱克最先提出，并由罗伯特·墨顿完善。该模型就是以迈伦·斯科尔斯和费雪·布莱克命名的。1997年迈伦·斯科尔斯和罗伯特·墨顿凭借该模型获得诺贝尔经济学奖。期权定价模型 （OPM）表明，只有股价的当前值与未来的预测有关，变量过去的历史与演变方式与未来的预测不相关。决定期权价格的因素非常复杂，合约期限、股票现价、无风险资产的利率水平以及交割价格等都会影响期权价格。

4.有效市场假说

有效市场假说 （Efficient Markets Hypothesis，简称EMH）是1965年由美国芝加哥大学金融学教授尤金·法玛 （Eugene Fama）提出的，并于1970年对该理论进行了深化，其对有效市场的定义是：如果在一个证券市场中，价格完全反映了所有可以获得的信息，那么就称这样的市场为有效市场。他将有效资本市场假说划分为三种形式：弱式有效市场假说、半强式有效市场假说、强式有效市场假说。作为一种理论假说，所论述的资本市场作为一个复杂系统并不像有效市场假说所描述的那样和谐、有序、有层次。实际上，并非每个人总是理性的，投资者不只是偶然偏离理性，而是经常以同样的方式偏离理性。行为金融学中的 “投资者心态”理论讨论的就是大量投资者犯同样的判断失误的错误，且他们的错误又具有相关性的现象，因此有效市场假说也存在明显的缺陷。

这一时期的证券投资理论呈现出一些新的特点：一是证券投资理论无论是理论内涵深度还是从分析手段上都获得了极大的丰富，成为一个理论体系，在当代金融经济学体系中占有重要地位，成为金融经济学分支学科。二是证券投资理论体现了金融的本质即风险管理。哈里·马克维茨建立的证券投资组合理论揭示了 “不要把鸡蛋放在一个篮子里”的风险管理意识，为应对金融产品投资中的不确定性提供了分析基础。三是证券投资理论体现出全面、综合性分析市场的特点，并为机构投资者的发展和机构投资者的投资理念形成奠定了基础。

三、非理性金融市场视觉下的证券组合和定价理论

伴随投资组合理论、资本资产定价模型、APT模型和有效市场理论的建立和发展，到1980年，经典投资理论框架基本构建完成。此后，世界各国学者对证券市场运作规律的研究主要是作一些修补和改进工作。但在随后的20多年，证券市场上实证研究发现了许多无法由EMH和资本资产定价模型加以合理解释的异常现象。面对一系列金融异象，人们开始质疑以有效市场假说为核心的传统金融理论，行为金融学因能够较好地解释这些现象开始受到越来越多学者的关注。1979年，美国普林斯顿大学的心理学教授丹尼尔·卡纳曼 （Daniel Kahneman）等人发表了题为 《期望理论：风险状态下的决策分析》的文章，正式提出了期望理论。该理论以其更加贴近现实的假设，建立了人类风险决策过程的心理学理论，严重冲击并动摇了传统金融学所依赖的期望效用理论，并为行为金融学奠定了坚实的理论基础，成为行为金融学发展史上的一个里程碑。

1.行为组合理论

基于理性假设的传统经济学不足以解释人们的风险决策行为，股票价格并非只由企业的内在价值所决定，还在很大程度上受到投资者主体行为的影响，即投资者心理与行为对证券市场的价格决定及其变动具有重大影响。以期望理论为基础的行为金融学有关理论迅速繁荣和发展，也推动了行为资产组合理论 （BPT）及行为资产定价模型 （BAPT）的形成和建立，并广泛运用于证券投资理论研究。

行为组合理论是在现代资产组合理论的基础上发展起来的，是由斯塔曼 （Meir Statman）和谢弗林 （Hersh Shefrin）借鉴Markowitz的现代资产组合理论于2000年提出的。它针对均值—方差方法以及以其为基础的投资决策行为分析理论的缺陷，从投资人的最优投资决策实际上是不确定条件下的心理选择的事实出发，确立了以E（w）和Prob（ws）α（其中E（w）为预期财富，α为某一预先确定的概率）来进行组合与投资选择的方法根基，以此来研究投资者的最优投资决策行为。该理论打破了现代投资组合理论存在的局限，如理性人局限、投资者均为风险厌恶者的局限以及风险度量的局限，更加接近投资者的实际投资行为，引起了金融界的广泛关注。

行为组合理论包括单一心理账户和多个心理账户，其中单一心理账户投资者关心投资组合中各资产的相关系数，所以他们会将投资组合整个放在一个心理账户中；而多个心理账户投资者会将投资组合分成不同的账户，忽视各个账户之间的相关关系。与现代资产组合理论认为投资者最优的投资组合应该在均值方差的有效前沿上不同的是，行为组合理论实际构建的资产组合是基于对不同资产的风险程度的认识以及投资目的所形成的一种金字塔式的资产组合。金字塔的每一层都对应着投资者特定的投资目的和风险特征，投资者通过综合考察现有财富、投资的安全性、期望财富水平、达到期望水平的概率等几个因素来选择符合个人愿望的最优投资组合。

2.行为资产定价模型

行为资产定价模型 （Behavioral Asset Pricing Model，简称BAPM）是 Shefrin和 Statman在 1994年挑战资本资产定价模型而提出的行为资产定价模型。他们一方面通过借鉴心理学、行为学、社会学等其他学科，不断修正和完善传统金融学的基本预设和分析范式，另一方面也尝试着提出解决问题的模型，即行为资产定价模型 （BAPM）。行为资产定价模型是行为金融理论之核心，但是行为资产定价理论只是对 “现代金融”的资本资产定价模型的补充和扩展。

与CAPM不同，在BAPM模型中，投资者被划分为信息交易者和噪声交易者，信息交易者是 “理性投资者”，他们通常支持现代金融理论的CAPM模型，避免出现认识性错误，并且具有均值方差偏好。噪声交易者通常跳出CAPM模型，易犯认识性错误，没有严格的均值方差偏好。当信息交易者占据交易的主体时，市场是有效率的，而当后者占据交易的主体地位时，市场是无效率的。因此，BAPM模型所描述的是理性交易者和非理性交易者互动情况下的资产定价方式。在BAPM模型中，证券的预期收益是由其 “行为贝塔” （behavioral beta）决定的，把决定证券预期回报的β系数与行为相联系，这样的行为β与均值方差有效组合的切线有关，而不是与市场组合有关，行为资产组合 （行为贝塔组合）较市场组合要人为调高成长型股票的比例。BAPM模型中资本市场组合的问题仍然存在，只是均值方差有效组合会随时间而改变。显然，BAPM既有限度地接受了市场有效性，也秉承了行为金融学所奉行的有限理性、有限控制力和有限自利。

显然，这一阶段的证券投资理论发展更多地将视觉转向投资者的行为研究，理论更贴近现实，更好地解释了市场形成的 “反应过度”、“羊群效应”等一系列市场现象。但由于人的行为和情绪的复杂性，还有更多的市场现象有待于进一步研究，相关的证券投资理论也还有待于进一步充实和完善。

四、人工智能时代的智能投顾

1998年12月，以美国Paypal为代表的第三方互联网支付平台的兴起，标志着金融科技发展进入一个新的时代，金融科技公司和机构成为资本市场上的新宠儿。所谓金融科技是指互联网公司或高科技公司利用云计算、大数据、移动互联网等新兴技术，大幅提升传统金融服务的操作效率与客户体验，由此践行普惠金融+金融服务大众化的精神。而在大量兴起和发展的金融科技公司中，智能投顾行业更是发展迅速，美国的Lending Club、Wealthfront、Betterment等智能投顾企业在二、三年内就成为独角兽企业 （估值超过10亿美元），而传统金融企业和机构要达到这种估值水平却需修炼数十年。

所谓智能投顾 （robo-advisor），也就是机器人投顾，是一种在线投资顾问服务模式，通过现代资产组合理论等相关算法搭建一个数据模型，根据投资者的风险偏好、财务状况及理财目标，为用户提供智能化和自动化的资产配置建议。其最大的价值是通过互联网客户服务体验+人工智能+大数据分析，解决了投资者缺少专业投资建议的瓶颈。相比传统的投资顾问平台，智能投顾也需要平台用户在网上填写调查问卷，包括客户的可投资资金、风险承担能力和预期收益要求。但智能投顾平台在获取这些用户信息后，可以根据大数据分析提供针对性的资产配置建议，并定期根据投资者以往收益状况与金融市场发展动态进行重新评估，从而对用户资产组合进行合理的调整。显然，智能投顾解决了线下传统金融服务方式存在的成本高、难以覆盖普通大众等问题，并可以帮助投资者避免情绪化的操作，使证券投资管理或财富管理进入一个新的阶段。

在我国，智能投顾市场仍处于培育阶段，不久前，国家级人工智能战略规划的出台意味着 “人工智能+金融”正成为未来金融行业发展的方向，我国资产管理行业已开始关注、研究和思考人工智能的发展与应用。2017年8月30日，由中国证券投资基金业协会金融科技专业委员会主办、通联数据、新智元承办的 “2017智能投资峰会”在北京召开，探讨资产管理行业应用人工智能技术的趋势、实践和发展。8月31日，上海壹账通金融科技有限公司携 “智能财富管家”正式进入智能投顾市场，在1.8亿用户多年来积累的金融财富数据的基础上，提供用户侧的大数据处理。近几年，我国已经运行的一些有影响的智能投顾平台主要有： （1）摩羯智投。2016年12月，招商银行推出了摩羯智投，成为业内首个由国内商业银行推出的智能投顾产品，资产管理规模已突破50亿元。 （2）金融界灵犀智投。金融界推出的智能投顾产品于2016年11月8日上线运营，在稳健运营半年有余后，金融界正式发布智能投顾品牌 “灵犀智投”，旗下包括灵犀智投 （智能投顾）、灵犀定投 （智能定投）两大产品。灵犀智投依据诺贝尔奖经典理论的投资组合策略进行资产配置，覆盖A股、港股、美股、黄金、债券等大类资产，同时纳入了养老模型和家庭资产配置理念，为每一位投资者提供 “千人千面”的智能化服务，量身定制投资组合。 （3）宜信财富投米RA。投米RA为宜信财富旗下智能投顾产品，其海外RA组合于2016年5月28日上线。产品沿用海外智能投顾的经典模式，通过对接美国嘉维证券，直接投资于海外ETF构建组合。近期，投米RA丰富了产品线，于今年5月28日正式上线了境内RA组合，精选9只国内公募基金产品，覆盖A股、债券、美股、黄金等大类资产。 （4）理财魔方。理财魔方团队成立于2014年底，产品于2015年3月正式上线。产品围绕组合风险控制和用户风险定制的基本原则，为用户提供配置方案。区别于其他智能投顾产品，理财魔方根据投资者的客观特征的改变，动态修正投资者的风险承受能力，动态匹配最佳投资组合。目前，理财魔方以 “千人千面”和动态调仓功能为重点，为用户提供个性化的配置管理方案，以及用户心理的调整与跟踪服务。

显然，新世纪以来的证券投资理论研究已经更多地转入实际应用阶段，互联网金融的快速发展和大数据时代的到来，也使现代证券投资理论能更好地服务于普通大众的投资需要。但这种证券投资理论的广泛运用于普通投资者的投资实践，是基于建立完善的大数据系统。这种大数据系统不仅包括各种投资品种如各种股票、债券、基金以及各种衍生品等投资标的的基本数据，还包括各类投资者的基本数据资料，而目前大多数智能投顾平台的大数据系统建设严重滞后，必然会影响到智能投顾平台所提供的资产配置建议的合理性。因此，加强大数据建设，是促进证券投资理论广泛服务于普通大众的前提和基础。

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（2017）12－0015－06

涂人猛，湖北省社会科学院经济研究所副研究员，湖北武汉，430077。

（责任编辑 陈孝兵）