第一個投資優(yōu)勢是量化 投資能夠做到理性決策,。與傳統(tǒng)主動投資不同，量化投資是通過量化模型進(jìn)行交易,，剔除了主觀因素,，按已經(jīng)編制好的程序進(jìn)行，不會因為情緒而產(chǎn)生投資沖動,，我 覺得這是量化投資最大的一個優(yōu)勢,。一般而言，量化投資有著模型研究——模型測試——實盤操作這樣的流程,，首先有一個投資策略,，討論確定其邏輯合理性，隨后 將其固化為量化投資模型,，綜合歷史回測業(yè)績和風(fēng)險考量指標(biāo)進(jìn)行評測,，試運行3至6個月進(jìn)行虛擬交易，如果試運行結(jié)果和歷史回測及其他預(yù)期結(jié)果一致,，該模型 將得到正式確認(rèn),，最終將此模型上線交易運行。一旦交付運行,，將充分遵照模型的指令進(jìn)行投資,，降低情緒影響，克服人性貪婪恐懼的弱點,，做到有計劃,、有原則、 有紀(jì)律地進(jìn)行投資,。一般而言,，通過這樣的流程制定的量化投資策略能夠理性決策，獲取市場非理性的收益,，大概率戰(zhàn)勝市場,。

　　在這個過程中,，量化投 資不僅排除了人為的主觀因素，并且可以做到更精確,，以精確的值達(dá)到一個最優(yōu)結(jié)果,，這是量化投資的第二個優(yōu)勢。比如說什么叫成長性好的個股,，是每年業(yè)績增長 20%，還是更多,？什么樣的標(biāo)準(zhǔn)才是他選股的標(biāo)準(zhǔn),？一般投資者判斷某個行業(yè)或個股好壞，往往憑借主觀經(jīng)驗與判斷,，量化投資則有一套完整的邏輯和規(guī)則,，可以 進(jìn)行有效的評價和識別。比如有觀點認(rèn)為醫(yī)藥行業(yè)成長快,，量化投資或許會考慮用某個指標(biāo)去度量成長性,，比如ROE增速，如果這個指標(biāo)超出一定閥值,，就可確認(rèn) 該行業(yè)確實成長快,。從這個意義上來說，量化投資采用量化工具將主動投資邏輯規(guī)范化,，能夠帶來規(guī)范化的收益,。

　　量化投資的第三個優(yōu)勢是對海量信息的處理。現(xiàn)在滬深兩市已經(jīng)有2000多只個股,，和10多年前相比,，一個最大的區(qū)別是信息爆炸。現(xiàn)在人腦是永遠(yuǎn)不可能記住這么多信息的,，并且對海量數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)不可能做出迅速判別,，而電腦可以做到。

    從摩根士丹利華鑫基金數(shù)量化投資運行的量化模型來看,，量化模型獲取的超額收益是非常顯著的,。除已經(jīng)實際運行的多因子模型和即將運用在大摩量化配置基金上 的行業(yè)配置模型外，還有五六個量化模型在模擬運行,，包括價值量化模型,、成長量化模型、技術(shù)量化模型以及事件驅(qū)動模型等,。截至三季度末,，模擬運行的模型均取 得明顯的超額收益。實際運作中的大摩多因子基金,，根據(jù)Wind數(shù)據(jù)統(tǒng)計,，截至10月26日,，今年以來基金收益率為2.84%，與該基金的小盤風(fēng)格比較類似 的中證500指數(shù)則下跌3.17%,。

　　如果采用一個比喻來講,，量化模型好比用以獲取超額收益的兵器，不同的模型適用的戰(zhàn)場和取得的效果不同,。年化30%收益的模型自然很好,，年化5%的也還不錯，總會有其適用的時機,，但它們共同的特點是能夠持續(xù)的獲得超額收益,。量化投資就是運行這些兵器捕捉市場的 價值邊界，因為市場上的股票并不是全都有價值,，市場喜歡的股票和行業(yè)總會有特點,，量化投資就是要選出這類股票和行業(yè)的特點，通過數(shù)學(xué)驗證建立模型,，形成一 種投資模式,，達(dá)到大概率的成功。與此相對應(yīng)的是,，一些主觀投資偶有成功,，但往往難以復(fù)制，難以獲得持續(xù)的超額收益,。