對(duì)于一般投資者,，甚至是部分金融從業(yè)者來(lái)說(shuō),，量化投資都是一門高大上的技術(shù)，充斥著模型代碼和算法假設(shè),，門檻非常高,。其實(shí)，生活中的量化思想無(wú)處不在,。

就比如在廣州市,，一位金融從業(yè)者，每日上班路線是這樣的：乘地鐵或者公交至珠江新城,，隨后步行或者租自行車至公司樓下,。哪條路線最近呢？此人先羅列了所有可行的路線,，隨后花了一個(gè)月時(shí)間,，逐條路線進(jìn)行多次試驗(yàn)，最終成功找出不出意外情況下最近的線路,，完美,！這就是最簡(jiǎn)單的量化思想，利用大量數(shù)據(jù),，找出大概率的最優(yōu)策略,，并照此執(zhí)行,。

行為金融學(xué)理論認(rèn)為投資者并非理性的——例如過(guò)度自信,，人們往往會(huì)根據(jù)自己的主觀判斷進(jìn)行決策，這恐怕連優(yōu)秀的基金經(jīng)理也無(wú)法避免,。而量化投資可以“克服人性的弱點(diǎn)”,。

總的來(lái)說(shuō)，量化投資是借助統(tǒng)計(jì)學(xué),、數(shù)學(xué)方法,，運(yùn)用計(jì)算機(jī)從海量歷史數(shù)據(jù)中尋找能夠帶來(lái)超額收益的多種“大概率”策略，并紀(jì)律嚴(yán)明地按照這些策略所構(gòu)建的數(shù)量化模型來(lái)指導(dǎo)投資,。其本質(zhì)是定性投資的數(shù)量化實(shí)踐,，終極目標(biāo)是追求穩(wěn)定的、可持續(xù)的,、高于平均的超額回報(bào),。

具體來(lái)說(shuō)，量化投資有四大特點(diǎn)：紀(jì)律性、系統(tǒng)性,、套利思想,、概率取勝。

1,、紀(jì)律性

所有的決策都是依據(jù)模型做出的,，每一步?jīng)Q策之前，首先要運(yùn)行模型,，根據(jù)模型的運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行決策,，而不是憑人的主觀感覺(jué)。這一特點(diǎn)可以克服來(lái)自“人”的弱點(diǎn),，同時(shí)保證每一步?jīng)Q策都可以被跟蹤,，從而進(jìn)一步證明決策的科學(xué)性。

2,、系統(tǒng)性

系統(tǒng)性具體表現(xiàn)為“三多”,，多層次、多角度和多數(shù)據(jù),。多層次指在大類資產(chǎn)配置,、行業(yè)選擇、精選個(gè)股三個(gè)層次上,，每一個(gè)層次都有模型;多角度是指定量投資的核心投資思想,，包括宏觀周期、市場(chǎng)結(jié)構(gòu),、估值,、成長(zhǎng)、盈利質(zhì)量,、分析師盈利預(yù)測(cè),、市場(chǎng)情緒等多個(gè)角度;多數(shù)據(jù)，指的是海量數(shù)據(jù)的處理,。

3,、套利思想

與定性投資致力于基本面分析不同，定量投資致力于尋找估值洼地,，通過(guò)全面,、系統(tǒng)性的掃描捕捉錯(cuò)誤定價(jià)、錯(cuò)誤估值帶來(lái)的機(jī)會(huì),，從而買入被低估的,，賣出被高估的。

4,、概率取勝

這表現(xiàn)為兩個(gè)方面,，一是定量投資不斷的從歷史中挖掘有望在未來(lái)重復(fù)的歷史規(guī)律并且加以利用,。二是依靠一組股票取勝，而不是單個(gè)或幾個(gè)股票取勝,。

其實(shí),，本質(zhì)上來(lái)看量化投資和傳統(tǒng)定性投資有著相同的理論基礎(chǔ)——市場(chǎng)是弱勢(shì)有效的或非有效的。投資經(jīng)理基于這一理論基礎(chǔ),，運(yùn)用公司分析,、行業(yè)分析等方法，建立可以獲得超額收益的投資組合,。不同的是,，傳統(tǒng)定性投資更多依賴于對(duì)上市公司的調(diào)研信息以及基金經(jīng)理的主觀判斷和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，而量化投資強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù),秉持“定性思想的量化應(yīng)用”,。

由此可見,，廣義來(lái)看所有采用量化投資策略的產(chǎn)品(如普通公募基金、對(duì)沖基金等等)都可以納入量化基金的范疇,。

量化投資優(yōu)勢(shì)明顯

用通俗的語(yǔ)言來(lái)說(shuō),，量化投資就是利用金融產(chǎn)品價(jià)格、宏觀經(jīng)濟(jì),、市場(chǎng)指標(biāo),、技術(shù)指標(biāo)等各種指標(biāo)間的數(shù)學(xué)關(guān)系變化從海量的歷史數(shù)據(jù)中尋找能夠帶來(lái)超額收益的多種'大概率'策略，并嚴(yán)格地按照這些策略所構(gòu)建的數(shù)量化模型來(lái)投資,，以獲得穩(wěn)定,、可持續(xù)的超額回報(bào)。

由此可見,，量化投資優(yōu)勢(shì)明顯：主要表現(xiàn)在客觀,、省力、范圍廣方面：

首先,，量化投資是建立在客觀存在的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,，利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行程序化交易，減少了基金經(jīng)理在主觀的投資過(guò)程中可能出現(xiàn)的人性弱點(diǎn)(如貪婪,、恐懼,、僥幸心理等),，從而對(duì)投資結(jié)果產(chǎn)生負(fù)面影響,。

第二，電腦程序的介入在很大程度上分擔(dān)了基金經(jīng)理的投資精力,，使其能夠?qū)⒏嗟木ν斗旁趯?duì)突發(fā)事件的應(yīng)對(duì)以及對(duì)系統(tǒng),、模型的改進(jìn)上。

第三,，量化投資的投資視角更廣,，可通過(guò)復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型以及計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)算突破人工處理數(shù)據(jù)在廣度,、深度方面的限制，在全市場(chǎng)尋找更廣泛的投資機(jī)會(huì),，充分分散風(fēng)險(xiǎn),。

量化投資并非無(wú)風(fēng)險(xiǎn)

盡管量化模型是基于歷史數(shù)據(jù)的客觀事實(shí)所建立，避免了主觀性投資存在的一些問(wèn)題,，但是并不排除模型出錯(cuò)以及失效的可能性,。市場(chǎng)總是在不斷變化的，因此量化模型也需要不斷地改進(jìn)以適應(yīng)市場(chǎng)的風(fēng)格,。最危險(xiǎn)的是,，小概率的極端事件往往會(huì)被量化模型所忽略，而這有時(shí)關(guān)乎到量化基金的生存,，

因此,，模型考慮到的風(fēng)險(xiǎn)因素以及模型本身的多樣性對(duì)于分散風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。另外,，量化投資的盈利高低還取決于模型的優(yōu)劣,，量化模型的建立不難，但是好的模型建立也并非輕而易舉,。

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