1.  数量投资在被动投资中的运用——最优化方法
        伴随着日益增长的指数创新产品的需求，指数投资的数量化管理技术变得尤为重要。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】本篇报告将介绍如何把最优化方法用于指数投资。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）在最优化方法下被动投资领域中的指数跟踪、成本管理、组合再平衡、业绩评价，都转化成了一个约束条件下求解最优解的问题，使得投资决策更为直接，更为精细化。
2.  最优化抽样复制方法
        从国内被动投资业务来看，最优化方法能解决跨市场指数复制、大宽基指数复制、成份股替代这三种类型的问题。这些问题转化为优化模型，即为求解目标函数为Min（跟踪误差）、Max（信息比）等，约束条件为抽样股数、卖空、行业分布、冲击成本等的最优化问题。
3.  案例1：跨市场指数抽样复制
        案例构想：A  股市场划分为上海和深圳两个市场，这成为设臵跨市场ETF  的障碍，那么是否能用上海市场的股票抽样复制跨市场的指数，如中证100，中证500？结果分析及思考：以信息比为优化目标的优化方法显然在收益上能战胜指数，同时跟踪误差放大程度有限，因此比较合适用于样本量较大、抽样比例小的指数抽样，例如，富国上证综指ETF。
4.  案例2：大宽基指数抽样复制
        案例构想：类似富国上证综指ETF  的指数基金，跟踪的基准指数的成份股数量庞大（上证综合指数有900  只以上的成份股），这种类型的指数复制将非常适合用最优化的方法，并以信息比作为优化目标，既能保证跟上指数，又能一定程度上获取Alpha。
5.  案例3：托管行股票替代
        利用最优化方法替代限购股，从操作层面看，投资逻辑明确，可投资性比较强。
        首先，在该成份股的行业内选择替代股，风险也较小。其次，替代权重累加到原有的基准权重中，交易、换仓都非常方便，不增加额外的交易成本。另外，由于底仓的存在，替代时可接受卖空权重。
6.  总结及后续研究
        最优化方法属于数值计算方法，能帮助基金经理更精细化、模型化的管理量化基金和被动基金。从国外经验和数量模型产品市场来看，优化器软件是常用的商业软件，如（BARRA  Optimizer，Axioma  优化器，Risk  Matrixs），它能广泛的解决投资决策模型中的大量求解问题。作为数量分析师，利用通用的软件工具如SAS、Matlab  等内臵的优化算法，结合数据处理，并将之模块化，能够完美的、灵活的实现优化器功能。后续研究方向如下：将最优化方法引入指数基金管理和数量基金管理：将优化技术与多因子模型，收益率预测模型结合，开发抽样复制技术、数量指数增强策略，130/30  指数，数量基金等。将最优化方法引入行业配臵：意在寻找有效的行业组合。定期跟踪成份股替代，并发布替代结果。