量化投资

　　量化投资是通过数学模型和计算机算法，利用统计分析方法，对历史数据进行处理，以寻找股票价格的未来趋势，并据此进行投资决策的一种投资方式。

　　量化投资简单来讲就是用数学和电脑代替人脑做投资决策。通过计算机全自动执行，来提高交易行为的理性和可靠性，从而获利。

　　量化投资起步于20世纪60-70年代，1969年爱德华·索普成了历史上第一只运用数学模型和量化算法策略盈利的投资基金。21世纪之后，量化投资进入新的发展阶段，机器学习技术的快速发展给量化投资带来了新的工具与方法。随着大数据、机器学习等计算机技术的发展，各类新的量化策略类型的出现，量化投资已逐渐在海外成为一种相对主流的投资方式，截止2022年二季度，在全球对冲基金管理规模排名前十的机构中，有七家为量化对冲基金。

　　我国量化基金与国外相比起步较晚。2002年至2009年为中国量化的探索起步阶段，国内第一只指数增强型量化基金（华安上证180指数增强型基金）与第一只主动量化基金投资基金（光大保德信量化核心证券投资基金）先后成立开启国内机构量化的时代。从2010年沪深300期货开始，国内开始出现有了金融对冲工具，能更好的让量化投资发挥作用，量化投资开始快速发展。

　　纪律性：决策依据模型做出，每一个决策都有数据支持，有理有据，可跟踪可回溯。

　　系统性：体现在投资模型的多层次，观察数据的多维度，投资模型包括大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上，观察维度包括成长、价值、盈利、质量、流动性、资金流、分析师情绪、公司治理等，依赖于海量数据的观测。

　　分散性：量化投资通常遵循着分散投资的原则，持仓度不会过于集中在少数几个单一资产上，而是小仓位覆盖较多数量的资产，并且可能还持有衍生品进行对冲。

　　概率取胜：定量投资是不断从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律，加以利用，其是依靠一组股票追求超额收益，而不是只关注一只或几只股票。

　　传统投资通过人脑分析得出投资决策，其结果往往具有不同程度的主观性，因为投资成功率较依赖于投资经理的水平。

　　量化投资通过电脑分析得出交易决策，决策过程相对客观，可参考的因子更多，决策成功率依赖于模型的准确度和数据的丰富程度。

　　1.量化交易

　　通过编写交易算法，自动执行买卖指令，以实现快速、高效的投资操作。

　　2.风险量化

　　评估投资组合的风险水平，如通过波动率、夏普比率等指标来衡量。

　　3.资产配置

　　根据量化模型，优化资产组合，以实现收益最大化和风险最小化。

　　1.策略风险

　　受到市场变化大、因子失效等因素影响，可能会导致策略失效，而且无法预测什么时候策略会失效，一旦策略失效，损失也是无法预料的。

　　2.系统性风险

　　量化投资很容易存在同质化，因为很多量化投资的策略很类似，当许多基金或者股票采用相似的策略，这样就会产生共振，很容易产生系统性风险。

　　3.模型风险

　　量化投资最终的是量化模型，量化模型建立需要设定各种参数，但是难以精准估计参数，估计误差较大时，可能会带来巨大损失。

　　1.看量化基金业绩

　　在购买量化基金前一定要正确看待量化基金公布的业绩，包括近期表现、最大回测、波动率等等，但是一定要关注产品的长期业绩，暂时的胜利可能只是代表这支基金赌对了方向，但是再过一段时间就不一定了。我们都知道产品在宣传时会经过包装，因此在挑选量化基金产品时也要尽可能多的比较该管理人管理的量化基金产品，其次是上一年表现好的量化基金在第二年不一定好，过往的业绩只是参考，但业绩才是王道。

　　2.看量化基金规模

　　量化基金规模不宜过大，一方面是需要配置更多的投资品种，不利于管理者调仓，可能会出现流动性问题，另一方面会对因子的选择和模型的建立构成挑战。所以在同策略量化基金产品中，不适宜选择规模太大的，反而是中等规模，甚至时较小规模的量化基金可能会有更好的收益。但投资者还应该考虑到，量化基金规模过于小，它能获得的公司的投研资源可能时有限的。

　　3.看基金经理

　　对于基金来说，专业的基金经理很重要，更不要说量化基金。要想做好量化基金，基金经理最好是具有数量化分析、金融工程的学术背景或者从业背景。除此之外，基金经理管理的基金偏少为好，因为一个人的精力是有限的。独木不成林，还要注重团队，因此还要关注该公司其他量化产品的业绩。

　　4.看量化基金的投资策略

　　量化策略如此之多，除了单一策略还有混合策略（策略组合使用），无法评判哪一种更好，取决于投资者的风险承受程度与基金经理的投资风格。但是一般而言，混合策略比单一策略稳健，因为混合策略平衡了风险与收益，就像不要把鸡蛋放在一个篮子里。好的量化基金的标准是不一样的，因此量化基金在同一策略中比较量化基金产品才更有意义。