回溯金融业发展的历史，16世纪末在意大利诞生了世界第一家银行——威尼斯银行，其后大约三百年，世界上第一只公认的证券投资基金——海外及殖民地政府信托基金(TheForeignandColonialGovemmentTrust)——在英国成立。在业务范围上，当时的银行产品和服务已经比较丰富，除了存贷款，很多银行同时也兼营证券投资，只是在所谓的理念、规程、合约及技术上比较粗糙。因此，从信贷技术到股票投资技术的递进次序是显著的。如今，在历经几百年的不断修订和完善后，银行信贷和股票投资业务均已自成体系，能够发挥良好的理论框架作用。
银行信贷技术
银行信贷技术是指包含主要信息来源、甄别与承做政策/程序、贷款合约结构及监控策略/机制的独特组合。银行信贷技术是信贷决策和管理的基础。具体而言，主要信息来源是指不同的客户，其信息来源各不相同。甄别与承做政策/程序指不同的客户和信息来源要采取不同的信号传递与识别模式，要实行不同的政策和业务流程。贷款合约结构是指设计符合相关要求的法律文本来确认商业和法律关系。监控策略/机制是指如何监控贷款的运行，既满足客户的需求又符合风险控制的规范。
一般地，银行信贷技术分为四类：财务报告型信贷技术、抵押担保型信贷技术、信用评分信贷技术、关系型信贷技术。
财务报告型信贷技术主要是对基于贷款申请者提供的财务报表所反映的财务信息进行分析，完成贷款决策。适用于财务信息比较健全、透明度较高的大中型企业和一些有较长历史的大中型企业，所有银行都可采用。主要的技术形式就是资信评级技术，即采用简单的符号来对债务人按期足额偿付债务的能力和意愿展开评价，并揭示风险。
抵押担保型信贷技术主要是依据借款者提供的担保或抵押品的数量和质量，发挥抵押品的信号甄别作用和事后监控机能，而非其财务信息，作出该类贷款的决策。适用于中小企业贷款和住房按揭贷款，所有银行都可采用。
信用评分信贷技术。主要是充分发挥大数概率法则，运用数理统计模型和信息技术对客户的信用记录进行定量分析从而作出决策的技术。适用于大中型银行对个人的消费贷款和小企业贷款。
关系型信贷技术。主要是指通过长期和多种渠道的接触，积累借款人的信息并作出贷款决策。信息包括硬信息和软信息。一般适用于中小型银行对小企业和小微企业的贷款。
在现实中，以上的四类信贷技术可以混合使用。例如对于小微企业的贷款，信贷客户经理会根据调查情况编制客户的简易会计报表，同时也会与借款客户进行多方面的接触了解，实际上是综合使用了财务报告型和关系型信贷技术。
股票投资技术
股票投资技术是包含投资理念/目标及策略/标准、遴选/甄别的政策/程序、交易安排、监控机制的独特组合。
决策的逻辑起点。投资理念即对于股票投资的基本看法，如是投资于一家公司的股权，还是投资一个流动性良好的证券，是基于投资对象的盈利增长获得收益，还是基于市场价格变化获得收益，市场价格收益的本源是什么等等。不同的理念对应不同的行动。
投资目标即投资对象、期望达到的收益率和可容忍的风险程度的组合，包括绝对目标、相对目标和混合目标。比如投资创业板、期望年收益率达到10%且最大回撤不超过5%，或者投资A股主板、期望年收益率超过沪深300指数3个百分点且最大回撤不超过1个百分点。几乎没有投资者是为了亏损进行投资的。但人类具有自我正面形象的偏见，会引导投资者偏于乐观，投资行动前进行风险控制安排的个人投资者比较少。机构投资者对于风险控制的安排效率，效果也是不同的。因此，能够明确风险控制目标，是投资目标的要务。比如，设定在投资周期内允许最大回撤5%，投资周期结束时最低收益率为0。按照这样的风险目标，就会投资于发展成熟阶段的优质上市公司。
伴随着投资目标，就是投资策略的选择，投资策略可以理解为实现投资目标的方法。比如主动投资、被动投资或者被动加主动投资等；主动投资中又分为价值投资、成长投资、套利投资、行业投资、行业轮动投资、事件投资、综合等不同的策略；被动投资中包括宽基指数投资、ETF投资、行业指数投资等。一般价值投资选股采用的是至上而下、再自下而上的策略。如果从股票投资的本质来看，更应该采取从内向外、再从外向内的策略。这个策略的本质是投资那些在国民经济循环中资金流入热门领域的上市公司。这也是护城河理论中强调的，优势行业中的优势公司。
投资策略之后就是投资标准，包括纳入投资范围的对象标准、买入卖出的标准、风险控制标准等，其中纳入投资范围的对象标准，又可细分为行业、企业规模、企业财务指标等。
遴选/甄别的政策和程序是指对投资目标、策略/标准的分析、研判等，也对纳入范围的对象进行进一步的分析、识别和判断。
政策是指对投资对象所在子行业、行业地位、风险程度、经营实力、发展速度等的定性规范。程序是指甄别的组织过程和信息逐层甄别的安排，比如要经过投研部门认可、投资部门筛选和投资决策机构决策等过程，要逐步甄别市场和产品信息，行业对比信息，历史纵向信息，公司股权分布、公司治理、财务报告内部信息等。
交易安排是指交易时机和方向的选择、组合管理、合约识别等组织和实施。比如，在宏观经济形势、大盘走势等一定情形下，在某只股票的一定技术形态和价位情况下买入的时机；买入的时间跨度可以是短期（日内）、中期（周内）和长期（月内）等。交易方向是买入、卖出某些股票或者是买入、卖出的组合模式，买入某些股票同时卖出某些股票或者期权期货等。组合管理是指从风险相关性、收益预期等维度确定某些股票的比例。合约识别是指针对某些股票内含的权利义务进行识别和控制，比如优先股的权利等。
监控机制是指对所投资的股票及股票市场、宏观环境等进行持续的跟踪，研判后进行调整，并进行复盘及重复等活动规则。比如，对于投资组合设立的预警线、止损线等进行实时盯盘，对于投资对象的公告、所在行业政策等进行监督和反馈；对于运行一定时间的组合，进行复盘分析；对于经监控确认、调整的投资逻辑进行重复等。
银行信贷技术与股票投资
技术的渊源与分野
知识源自包括信息在内的阶层演进：从噪音中分拣出数据，转化为信息，升级为知识，升华为智慧。这样一个过程，在本质上是信息的管理和分类过程，也是一个信息价值升华的过程。在供给秩序上实现从庞大无序到分类有序，在需求匹配上实现从冗余到精准。显然，在本文的话语体系中，从噪音到数据、信息、知识、智慧的实现过程，需要仰仗某些有针对性的专门技术。按此理解，无论是银行信贷技术，还是股票投资技术，都是一种信息管理和分类的处理手段，目的是实现信息价值升华（盈利）。当然，这也是一个潜在的双向演进，技术低劣会导致信息错判和决策失误。此时，信息可能已经退化为噪音。
此外，银行信贷技术与股票投资技术还有很多相通之处。二者的投资目标均可以理解为本金和合理收益的安全回收；决策的过程都是尽量消除信息的不对称，利用交叉验证，努力控制风险；对于上市公司定增项目投资、重大固定资产投资、并购等，均可因循信贷技术对于项目融资、并购贷款的分析方法。
同时，二者的分野也是比较清晰的。首先，从风险和不确定性的角度看，信贷可以理解为一种债权投资行为，属于固定收益范畴。股票投资则是股权投资范畴，更具有主动性和不确定性。其次，二者的投资对象及其流动性不同，分属于流动性较差的个性化债权投资和流动性好的标准品投资。最后，二者的法律关系不同，分别是债权和股权关系。对于资深的从业者而言，在实际的应用场景中可以体会到超越理论分析的更多细节。
决策要素取决于主动性的差异。股票投资拥有自己的技术体系。与信贷技术不同之处在于，信贷活动既可以是主动发起的，也可以是被动接受的，因此信息来源是信贷技术的逻辑起点；而股票投资活动的主动购买性更强，因此信息来源不是其逻辑起点；股票投资一般是场内的标准化投资，法律合同对于投资者是被动适用的，因此，合约设计也不是其重要的环节。
对权属和交易的禀赋各有侧重。人的行为是受人的想法支配的。信贷和股票投资同样如此。股票投资是股权和交易的双重属性，将股权和交易的优先顺序、决策比重做不同的安排，就是不同的投资理念，会产生不同的投资策略。相比之下，信贷技术在投资理念上取向简洁，在操作规程上更重视客户画像及风险定价。
甄别审计机构可以确保财务报告质量。选股和择时决策很大程度是依据上市公司财务报告作出的，因此价值投资必须要防范财务欺诈，要重视对财务报告审计机构的甄别。知名度高和规模排名靠前的审计机构，在一定程度上能遏制财务欺诈活动。因此，选择同优质审计机构长期合作的上市公司，规避频繁更换审计机构的上市公司，能在一定程度上防范财务欺诈。如果能够取得银行等金融机构的内部评级授信结论，自然是惠而不费的好办法。
重视监控机制的设计与贯彻。任何投资都需要监控机制来保障投资安全并总结经验，银行信贷讲究“三分贷七分管”，尽管在实践中鲜有银行能够做到。价值投资的监控仍然是围绕着其投资理念和策略进行的，即策略是否偏离了价值理念，投资对象是否还具有投资价值；护城河理论所要求的无形资产、转换成本、网络价值和成本优势是否还具备，现有市盈率是否已经达到了卖出条件等。对于宏观环境、市场的变化，是否要进行仓位调整和止损操作等。对于上市公司要履行监督权利，对于定增投向及其效果、重大固定资产投资可以借鉴贷款的分析、监督机制；对于控股股东的减持、股权质押、过度投资等均要谨慎对待。
总之，信贷技术与股票投资技术在框架上是接近的。从一个信贷产品能否成功运营的角度，我们归因为“两分技术、三分营销、五分管理”；同样，从一个投资者能否成功投资的角度，我们也可以归因为“两分技术、三分勤奋、五分心态”。
信贷技术与股票投资技术的
演进与革新
实践表明，金融科技对金融业的渗透乃至冲击在很长一段时期内将持续深化。应运而生的新型信贷技术和股票投资技术必然在不同程度影响甚至颠覆人们对市场、机构和产品的常态化认知。其中，有些是传统技术的生命力延续，有些则是典型意义的技术迭代。
信用评分信贷技术的广泛应用。从信贷技术的发展历程来看，随着计算机技术发展，信用评分的信贷技术得到了更广泛的应用，个人消费贷款、信用卡等已经普及，正在向中小微企业贷款进一步深入。但从信用评分卡开始应用，直至现在，基本评分框架和结构仍能发现传统的5C/5P等的逻辑痕迹。基于大数据分析的个人信用评分，从采用的数据类型进行归因推导，仍可以找到传统信贷判断的逻辑烙印。
在非个人客户的内部评级和违约率方面，主要有JP摩根开发的CreditMetrics模型、瑞士信贷银行开发的CreditRisk+模型、麦肯锡公司开发的CreditPortfolioView模型和KMV模型，这些模型也各有其适用对象。各类模型需要的数据不同，针对的客户也不同。因此，信用分析评价的信息化和自动化，可以看作是信贷技术的信息化应用，也可以归纳为一个新的信贷技术子种类，比如计量化信贷技术。这并不妨碍信贷技术理论的应用和发展，恰恰证明了信贷技术理论的生命力。
计量化和模型化投资的主流趋势。从现代组合投资理论开始，计量化和模型化在投资活动和研究中发挥了越来越重要的作用。各种现代投资模型能够较好解决事后分析和评价问题，但不能通过模型来主动建立投资理念和投资策略，然而，通过不断复盘，现代投资模型可以更好地进行投资开发活动。因此，计量模型可以理解为投资技术的数学化，主要功能是分析和总结，并能够对新的投资决策提供有效的技术支撑。
市场上主流的多因子选股策略中，每个有特色的因子都代表核心投资策略。因子是量化投资过程中判断趋势和波动的关键因素，但其来源于策略，是投资策略的核心化和数字化。因此，投资技术与量化投资并不是矛盾的，实际上可以把量化投资理解为投资技术的信息化和数据化。同时，量化投资通过数据挖掘和分析，有利于投资技术得到更好的应用；将投资技术与量化方法结合后，能够发挥计算机技术的优势，扩大投资范围和规模。
银行信贷技术与股票投资
技术的效用与边界
在本质上，银行信贷技术和股票投资技术都属于一种金融实践的理论框架，能够彰显理论的总结和概括作用，有利于对复杂多样的信贷和投资活动进行归纳和提炼，有利于从逻辑起点和整体上把握和分析问题，可以作为一个分析范式来判断信贷计划或投资组合。
但是，无论是信贷技术还是股票投资技术，都不具备直接的预测和判断功能，既不能算定大盘，也无法直指板块和个股。比如信贷技术中的财务报告型技术，另外还需要附带一系列详细的支撑内容，比如财务报告分析、评级模型、风险限额测算、担保措施评价评估等；具体到产品形态，比如流动资金贷款、固定资产贷款，也另有一系列的规范。股票投资技术面临的情况更加复杂多变，选股、择时等交易策略也是千变万化，股票投资技术的应用，需要更加深入和扎实的工作，对每种理念/策略都要专门梳理，才能更有把握获得良好的绩效。
（徐义国为中国社会科学院大学应用经济学院教授、博士生导师、国家金融与发展实验室（国家高端智库）秘书长，朱大鹏为华夏理财有限责任公司副总裁）
本文刊载于《金融博览》2023年第8期
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