要論量化投資，就不能不提傳奇的量化投資大師：西蒙斯。西蒙斯可以說(shuō)是對沖基金界的一個(gè)傳奇，他旗下的大獎?wù)禄?，每年凈回報超過(guò)35%，這還是在扣除了5%的管理費和40%的提成之后留下的，推算起來(lái)，他的投資組合原始收益率每年超過(guò)60%多。從1988年成立到1999年12月，大獎?wù)禄鹂偣搏@得了2478.6%的凈回報率，是同時(shí)期中的第一名；第二名是索羅斯的量子基金，有1710.1%的回報率；而同期的標準普爾指數僅是9.6%。即使2008年面對全球金融危機的重挫，大獎?wù)碌幕貓舐示尤桓哌_80%。西蒙斯依靠他的交易模型，獲得了如此驚人的成就，其最核心的就是量化投資模型。
一、量化投資的歷史
從歷史上看，量化投資可以追溯到很久。對量化投資發(fā)展產(chǎn)生重大影響的人物及事件如：1900年威廉·江恩使用幾何學(xué)、數學(xué)和占星術(shù)研究投資；1930年理查德·唐奇安按照“規則投資的投資方式進(jìn)行投資；1970年艾迪·賽柯塔使用電腦和歷史價(jià)格選取最佳的規則；1980年所羅門(mén)兄弟銀行的約翰·梅里威瑟進(jìn)行債券套利；1988年詹姆士·西蒙斯成立復興技術(shù)公司；1990年各類(lèi)金融衍生工具、量化分析大局進(jìn)入投資銀行；1998年長(cháng)期資本管理公司倒閉。
進(jìn)入新世紀后，主要有：2000年全自動(dòng)交易、高頻和超高頻交易、交易所并購等新興方式出現；2010年出現機房共置、暗池、量化共同基金、可投資量化指數等。
二、量化投資的分類(lèi)
投資方法可以有多種不同的分類(lèi)，分類(lèi)之一是按照所獲取信號來(lái)源不同劃分，分為基本面型和技術(shù)型?；久嫘椭饕P(guān)注的是宏觀(guān)經(jīng)濟數據，如經(jīng)濟增長(cháng)、通脹，或者利率政策；技術(shù)型比較注重過(guò)去的交易價(jià)格數據，也包括一些交易量或者其他類(lèi)似的數據。
另外一組分類(lèi)，投資方法分為量化型和判斷型。判斷型是人腦對電腦的獲取，而不是人腦對電腦的博弈；量化投資有很多不同的叫法，比如說(shuō)經(jīng)常提到的模型交易或者說(shuō)系統交易。模型和系統一般指的是數學(xué)公式和基于數學(xué)公式建立的由電腦操控的交易形態(tài)，模型主要偏向于統計，系統則偏向于電腦應用。
量化投資的另外兩種叫法是電腦交易和自動(dòng)交易。一般來(lái)講，人們提到量化投資都聯(lián)想到跟電腦相關(guān)的黑箱交易，也就是很多投資細節完全保密，所以也被稱(chēng)為黑箱交易。最近幾年行業(yè)規模越來(lái)越大，有很多機構也把資金交給某個(gè)交易商去做量化投資，整個(gè)量化投資行業(yè)變得比較公開(kāi)化。雖然細節不可共享，但是使用什么樣的交易模式進(jìn)行交易變成半公開(kāi)，稱(chēng)之為“ 灰箱交易”比較貼切。
量化投資近兩年發(fā)展主要方向是算法交易（algorithmic trading），這是一種比較高級的交易方式。還有就是高頻交易和超高頻交易。一般來(lái)說(shuō)算法交易是以天為單位，高頻交易以秒和毫秒為單位，進(jìn)一步分化出超高頻交易。高頻和超高頻，實(shí)際上是系統交易的延伸，只不過(guò)是時(shí)間段比較短。超高頻交易更多的是中介的交易模式，而不是主動(dòng)去單邊投資這種交易模式。
按照兩組相對的概念，投資可以組合成量化型加技術(shù)型投資、基本面型加判斷型投資等不同方式。西蒙斯是量化型加技術(shù)型投資的代表，主要關(guān)注的是歷史的價(jià)格。巴非特和索羅斯以基本面為主，按照對基本面的判斷進(jìn)行投資。這是兩個(gè)比較成功的案例。
在基本面型加量化型投資方式中，有一些基金是運用量化公式，所用的輸入數據是基本面的一些指標，股票選股上有很多是這一類(lèi)的投資方式。例如用PB（市凈率）或者PE（市盈率）對股票進(jìn)行一定的篩選，到達一定的臨界值就會(huì )買(mǎi)入、買(mǎi)出。再如“巨無(wú)霸指數”是《經(jīng)濟學(xué)人》運用量化型和基本面型投資方式所做的參考指數，依據這個(gè)指數所做的判斷是非常準確的。不管是技術(shù)分析法還是技術(shù)的量化型投資，都有一定的理論依據，跟投資者的心理變化，或者跟市場(chǎng)的心理結構有關(guān)系，不能完全歸結到一起。
基于價(jià)值與成長(cháng)的靜態(tài)選股模型是根據公開(kāi)信息或已公布經(jīng)濟、財務(wù)數據來(lái)構建的選股模型。準靜態(tài)是根據上一個(gè)季度的財務(wù)數據進(jìn)行選股，在本季度初進(jìn)行投資；隔季選股模型則是再退后一個(gè)季度才開(kāi)始投資，所采用的信息滯后較多，難以分離出超額收益，但是一種實(shí)用的模型。經(jīng)驗表明：中、年報披露越晚，一般來(lái)說(shuō)業(yè)績(jì)表現也不盡人意。
準靜態(tài)構建模型的方法是在下一季度第一天選取前一個(gè)季度指標靠前的30支股票（由于前季度的財務(wù)數據不可能在下一季度第一天就公布，因此這個(gè)方法實(shí)質(zhì)上還是動(dòng)態(tài)選股），等市值買(mǎi)入并持有這些股票直到下一季末，在下一季末我們再次選擇指標靠前的30支股票，這樣以此類(lèi)推?？梢园堰@個(gè)“自下而上”的選股過(guò)程用如圖表示：
量化投資的分類(lèi)：
①價(jià)格趨勢
這是最傳統的量化投資方法，有很多變種，包括趨勢和泛趨勢，從長(cháng)達數年的長(cháng)期模型到數秒之間的短趨勢。大部分技術(shù)分析策略等都屬于這一類(lèi)。
相對價(jià)值、套利、對沖是獲取兩個(gè)或者多個(gè)證券之間價(jià)格差異的量化方法，如果無(wú)風(fēng)險叫做“套利操作”，還有外匯套利、利率曲線(xiàn)套利、股票指數套利、多空操作、統計套利等。
②高頻和超高頻交易
高頻和超高頻交易一種情況是將“價(jià)格趨勢”和“相對價(jià)格”量化投資的模型用到更短的時(shí)間段上；另一種情況是針對微觀(guān)市場(chǎng)的結構、做市等。如在詢(xún)價(jià)過(guò)程中，從一個(gè)銀行得到報價(jià)，再到另一家銀行對沖自己的頭寸，這個(gè)價(jià)格的變化是有規律的，高頻的交易模型可以針對這些規則發(fā)現規律。
三、量化投資的特點(diǎn)
量化投資是利用計算機科技并采用一定的數學(xué)模型去實(shí)現投資理念、實(shí)現投資策略的過(guò)程。所以量化投資與傳統投資相比，就像中醫和西醫的差異。傳統投資更像中醫，更多地依靠經(jīng)驗和感覺(jué)判斷病在哪里，因此對分析師的要求是很高的。沒(méi)有足夠經(jīng)驗的分析師很難判斷出一個(gè)上市公司的真實(shí)價(jià)值。例如最近的重慶啤酒造假事件，如果不是醫藥行業(yè)的資深人士，是很難判斷出真實(shí)情況的，結果連大成基金那樣的專(zhuān)業(yè)投資者也中了招。
量化投資更像是西醫，依靠模型判斷，模型對于定量投資基金經(jīng)理的作用就像CT機對于醫生的作用。在每一天的投資運作之前，投資者會(huì )先用模型對整個(gè)市場(chǎng)進(jìn)行一次全面的檢查和掃描，然后根據檢查和掃描結果做出投資決策。所以西醫傳入中國后，百年時(shí)間取代了中醫，成為主流的診斷方法，并不是因為西醫的水平高，而是因為西醫有各種儀器和數據，例如CT/X機等，能夠幫助醫生進(jìn)行輔助決策，提高診治的成功率。
四、量化投資策略的優(yōu)勢
總的來(lái)說(shuō)，量化投資策略有這么幾個(gè)優(yōu)勢：
（1）克服人性的弱點(diǎn)。我們常說(shuō)：“市場(chǎng)底部是恐懼的人砸出來(lái)的，頂部也是瘋狂的人買(mǎi)出來(lái)的?！彪m然在大部分的時(shí)候人是理性的，但是在極端行情的時(shí)候，人性會(huì )讓人做出錯誤的決策。例如2007年10月份，大盤(pán)沖上6000點(diǎn)的時(shí)候，A股的估值只能用市夢(mèng)率來(lái)解釋?zhuān)缓蟠蠹叶荚谟懻摯蟊P(pán)何時(shí)能上10000點(diǎn)，冷靜離場(chǎng)的人并不多。而在2008年跌到1600點(diǎn)的時(shí)候，大多數人都在討論世界末日何時(shí)到來(lái)，很多人都看到1000點(diǎn)以下，這就是典型的情緒替代了理性思考。
投資者80%的錯誤都是來(lái)自于恐懼與貪婪，而量化投資則利用模型來(lái)做判斷，不會(huì )受到人性的弱點(diǎn)的影響，因此會(huì )獲得比較理性的結果。
（2）分散化。目前A股市場(chǎng)有2400多只股票，未來(lái)十年可能股票數量會(huì )突破5000只，再加上商品、各種期權類(lèi)產(chǎn)品，可供投資的標的爆炸式增長(cháng)，在這種情況下，傳統的基金公司、證券公司等機構的分析師遠遠不能滿(mǎn)足需求。以一個(gè)分析師跟蹤10家上市公司論，則一個(gè)投資機構要想覆蓋全市場(chǎng)，需要500個(gè)分析師。而目前最大的華夏基金的分析師也只有100多名而已，所以傳統的行業(yè)研究分析方法是無(wú)法應對中國A股市場(chǎng)爆炸式發(fā)展的。
采用量化投資策略后，可以構建很多策略對市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監控，尋找市場(chǎng)空隙的短暫機會(huì )，從而提高了獲利的機會(huì )。傳統的投資機構也可以利用量化模型對市場(chǎng)上的股票進(jìn)行一個(gè)初選，找出值得投資的部分股票，例如10%的股票，然后再由行業(yè)研究員重點(diǎn)跟蹤，可以大大提高研究的效率。
（3）降低交易成本。目前國內的機構投資者，交易方式大多數都是人工交易，這就使得很容易影響市場(chǎng)，從而大大增加了沖擊成本。在海外70%的交易量都是通過(guò)算法交易實(shí)現，利用VWAP/TWAP等交易程序，在盡可能不影響市場(chǎng)的情況下，完成建倉平倉操作。同時(shí)程序化交易的方式也可以大大節約人力成本，在未來(lái)資產(chǎn)管理行業(yè)競爭越來(lái)越激烈的情況下，算法交易軟件取代交易員，將會(huì )是可以看到的一個(gè)趨勢。
五、量化投資與其他投資的關(guān)系
（一）量化投資和傳統投資的關(guān)系
(1)不是基本面分析的對立者
不少投資者對量化基金還存在一種誤區，認為這類(lèi)基金依靠數量模型作為投資運作的基礎，那么基金經(jīng)理包括投資團隊所發(fā)揮的作用就不大了。實(shí)際上在市場(chǎng)出現轉折或者小概率事件的時(shí)候，計算機無(wú)法代替基金經(jīng)理的判斷，此外，在一個(gè)波動(dòng)劇烈的非單邊市場(chǎng)環(huán)境下，量化模型對新數據的反應也并不完全令人滿(mǎn)意。因此，在量化基金的運作中，仍需要經(jīng)驗豐富的基金經(jīng)理和投資團隊來(lái)把握一些更加宏觀(guān)的和大的趨勢，而計算機模型的作用是在市場(chǎng)正常的情況下，極大地減少基金經(jīng)理的工作量，以及避免由于人的情緒帶來(lái)的失誤。
（2）不是神秘主義
量化投資不是神秘主義，更不是一個(gè)戰無(wú)不勝的秘笈。量化投資不是靠一個(gè)投資模型就能永遠賺錢(qián)，而且也不是使用一個(gè)模型就能解決一切問(wèn)題，更不是一個(gè)模型就能勝任任何市場(chǎng)狀況。量化投資模型只是一種工具，量化投資的成功與否在于使用這種數量化工具的投資者是否真正掌握了量化投資的精髓。
我們需要建立很多的量化模型，如選股模型、行業(yè)配置模型、擇時(shí)模型、交易模型、風(fēng)險管理模型及資產(chǎn)配置模型、套利模型、對沖模型等。量化投資模型只是一種工具、一種方法、一種手段，能實(shí)現成熟而有效的投資理念，并不斷根據投資理念的變化、市場(chǎng)狀況的變化而進(jìn)行修正、改善和優(yōu)化。
（3）捕獲大概率
要從大概率上獲取較好的收益，量化投資模型需要著(zhù)重考慮對資產(chǎn)未來(lái)收益看法的估計和辨別，而且主要包括對個(gè)股的看法、行業(yè)的看法等估計的準確性。對資產(chǎn)未來(lái)收益的看法既可以是絕對的收益水平，也可以是相對的收益水平（或稱(chēng)之為Alpha）。對于共同基金而言，對后者即Alpha 的估計和預測可能需求更多，量化模型也主要是在尋找最佳的Alpha 模型。
量化投資需要綜合考慮資產(chǎn)的鑒別（個(gè)股選擇、行業(yè)配置、資產(chǎn)配置等）、交易（包括擇時(shí)）和風(fēng)控（包括對風(fēng)險收益的平衡）等方面因素，尋找到成功概率最大的投資組合，達到收益最大化。
（二）量化投資和期權定價(jià)理論的關(guān)系
期權定價(jià)理論是在過(guò)去30年中最重要的一個(gè)創(chuàng )新，它不僅僅是一個(gè)比較復雜的數學(xué)公式，也是一個(gè)動(dòng)態(tài)對沖的理論。簡(jiǎn)單講，在定價(jià)理論出現之前，如果要賣(mài)出一個(gè)期權，運用期望的概念，預期3個(gè)月之后，價(jià)格和預測結果差不多就能獲利。但是有了期權定價(jià)理論之后，期權定價(jià)就不再是一個(gè)預期的概念。賣(mài)出的期權可以進(jìn)行動(dòng)態(tài)對沖，這是期權定價(jià)理論最關(guān)鍵一點(diǎn)。
期權定價(jià)理論和量化投資的關(guān)系。首先，因為期權定價(jià)理論實(shí)際上是對交易者未來(lái)面臨風(fēng)險的綜合評估，所以可以改變交易者的量化投資公式，這種運用比較普遍。其次，目前中國的期權交易還不多，將來(lái)很多量化投資的公式、概念、研究方法可以直接用到期權上，也可以作為量化投資的一個(gè)方向。最后，期權交易在中國出現比較頻繁的時(shí)候，期權和期貨、期權和現貨之間的套利機會(huì )會(huì )非常多，期權和期貨的套利比較復雜，需要很多的量化分析，這就使得量化投資具有非常廣闊的前景。
（三）量化投資與期貨市場(chǎng)
量化投資的使用不僅局限于期貨市場(chǎng)，在股票市場(chǎng)上運用也很多。但是期貨市場(chǎng)有很多獨特的優(yōu)勢。歸納起來(lái)有高杠桿、交易成本很低、隱蔽性強等特點(diǎn)。
由于在量化投資中，一方賺的錢(qián)就是另一方賠的錢(qián)。所以，在做一個(gè)超高頻的交易時(shí)，如果經(jīng)常去跟投行交易，投行就會(huì )發(fā)現你總在它身上賺錢(qián)，很快就會(huì )終止與你的交易，但是因為期貨市場(chǎng)的高隱蔽性，就不會(huì )出現這種情況。
在最近十年，期貨市場(chǎng)交易量很大，同時(shí)因為全球經(jīng)濟增長(cháng)，量化投資對沖基金交易越來(lái)越活躍。十年前外匯期貨交易不到1%，平常都是用OTC來(lái)交易的。但是最近十年中，外匯期貨增長(cháng)非常迅速，背后直接原因就是量化投資的高頻交易。期貨市場(chǎng)可以進(jìn)行趨勢交易，也可以用期貨市場(chǎng)和現貨市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)來(lái)進(jìn)行對沖和倉位的調整。中國的股指期貨可以用股指期貨和現貨的聯(lián)動(dòng)來(lái)做交易，進(jìn)行期現套利。
（四）量化投資在其他領(lǐng)域的應用
量化投資可以用于交易策略。由于沒(méi)有人為感情因素的干擾，可能跟人為的判斷比較起來(lái)會(huì )更理性一些。
例如投資組合的優(yōu)化，倉位有多少，什么時(shí)候加倉、什么時(shí)候減倉，各種證券和資產(chǎn)之間如何匹配，還有對指數進(jìn)行優(yōu)化，這些都可以用量化投資方法。量化投資可以用于風(fēng)險控制，即用量化投資對整個(gè)投資組合進(jìn)行止損，對杠桿進(jìn)行控制。還有衍生工具的定價(jià)和對沖都會(huì )用到量化投資的方法。
另外，優(yōu)化交易的執行方式也是量化投資。在操盤(pán)數量巨大時(shí)，市場(chǎng)沖擊成本較大，怎樣把一筆交易打散，降低交易成本，這也是量化投資使用非常多的領(lǐng)域。
六、量化投資的使用情況
（一）投資銀行對量化投資的使用
一是用來(lái)做市，尤其是OTC的產(chǎn)品中需要量化的方式。由于數據較多，用量化投資可以更好地控制庫存和報價(jià)方式。衍生工具大部分都是在OTC市場(chǎng)上進(jìn)行交易的，衍生工具如何進(jìn)行對沖就需要大量量化投資的模型和人才。二是自營(yíng)資金運作。這其中一部分資金是由明星交易人來(lái)做判斷型的投資；另外部分采用完全量化的、黑箱投資方式。另外，投資銀行還會(huì )雇傭一些量化投資師，對他的客戶(hù)進(jìn)行量化投資的指導，通過(guò)投資銀行來(lái)進(jìn)行交易，并獲取中介手續費收益。
對沖基金、共同基金、機構投資管理人對量化投資的使用這些機構需要很多的量化分析?，F在有很多指數優(yōu)化采取比較另類(lèi)的指數方法，選取一個(gè)更好的指數，獲得增強收益。
這方面比較有代表性的是復興科技公司，該公司七十年代后期開(kāi)始專(zhuān)門(mén)從事投資，主要使用判斷型投資方法；八十年代末期完全轉型，成為專(zhuān)門(mén)使用量化投資工具的基金。
復興科技公司所管理的大獎?wù)禄鹪谶^(guò)去二十年中平均每年的凈回報大約為38.5%，平均每年的總回報接近80%；使用的投資方法主要是統計套利，針對短期的市場(chǎng)過(guò)激反應；復興科技公司的電腦系統遠遠超過(guò)很多美國大學(xué)的電腦系統，據稱(chēng)居世界前三十名。
（二）海外量化基金發(fā)展迅猛
目前來(lái)說(shuō)，對于量化基金并沒(méi)有嚴格的定義。Bloomberg認為量化基金因使用量化投資方法而得名，量化基金通過(guò)數理統計分析，選擇那些未來(lái)回報可能會(huì )超越基準的證券進(jìn)行投資，以期獲取超越指數基金的收益。對于一個(gè)完全的量化基金來(lái)說(shuō)，其最終的買(mǎi)賣(mài)決策完全依賴(lài)于量化模型。
在我國證券市場(chǎng)，基本面研究占據市場(chǎng)的主流地位，然而隨著(zhù)證券市場(chǎng)的不斷發(fā)展，證券數目的增加、衍生品出現以及新業(yè)務(wù)的推出，基金要想戰勝指數的難度也不斷增加，量化投資將發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。西方國家多年來(lái)資本市場(chǎng)的發(fā)展，涌現出了一大批優(yōu)秀的量化投資基金。根據Reuters的數據，截至2010年11月，1600只量化基金管理的總資產(chǎn)高達2600億美元，年均增長(cháng)速度高達20%， 而同期非量化基金的年增長(cháng)速度僅為8%。
正因為A股市場(chǎng)不是特別有效的市場(chǎng)，量化投資策略正好可以發(fā)揮其紀律性、系統性、及時(shí)性、準確性、分散化等各種優(yōu)點(diǎn)而捕獲國內市場(chǎng)的各種投資機會(huì )。
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