量化投资到底是何方神圣_私募排排网
如果说当前是第五次工业革命，那我们正处于人工智能(AI)的大时代。在交通领域，AI的代表作是无人驾驶;在媒体领域，AI的代表作是写稿机器人;在金融领域，AI的代表作则是量化投资。那么，量化投资到底是何方神圣?它打败传统资产管理的利器在哪里?下面，私募直营店给大家介绍量化投资那些事。
量化投资——恪尽职守，理性化投资践行者
量化投资，简单说就是利用计算机技术和数学模型去实现投资策略的过程。根据上面的定义，理解它的话，咱们只要记住3个关键词：
数学模型：需要数学公式或模型进行计算;
计算机技术：用计算机来进行自动化交易;
投资策略：将这种方法形成一种惯用投资策略。
我们都知道，每个人都是相对理性的，投资很容易受到情绪的影响而产生偏差。而由机器人操盘的量化投资，其最大的优势在于：在某些方面可以做到绝对理性化，比如止盈或止损。因为它能克服人性的优柔寡断与贪婪。
诚然，量化投资在国内还是这几年才兴起的新鲜事，但在国外的发展已经有超过50年的历史。
1969年，爱德华·索普利用他发明的"科学股票市场系统"(实际上是一种股票权证定价模型)，成立了第一个量化投资基金。该基金名为普林斯顿-纽波特合伙基金，主要从事可转换债券的套利。令人惊奇的是，该基金成立后连续11年内没有出现年度亏损且持续跑赢标普指数。量化投资成功地吸引了人们的注意!
经过近半个世纪的发展，截至2016年底，全球量化投资基金总规模已突破3万亿美元，是全球基金规模的比例的30%左右。
而在国内，2010年可以说是中国量化投资元年，沪深300股指期货的推出、ETF及分级基金的迅速发展使得各类量化策略有了用武之地。与此同时，公募、私募基金也都发行了大量的量化策略基金。
量化投资的策略有哪些?
根据排排君总结的三个关键词，它的投资策略也基本可在此基础上得以展开。为了方便理解，排排君将量化策略简单分成以下几类：
1、量化对冲
其实，量化和对冲本身并不是“一家人”，之所以最终能“终成眷属”，是因为二者结合后能获得超额收益的“结晶”。
举个例子：排排君利用量化方法，选出能够跑赢指数10%的股票并买入。当市场上涨20%时，排排君的股票就上涨了30%。但排排君此前已经做了对冲操作，即做空指数(卖空股指期货)，所以会在指数做空上丢掉20%的收益(做空意味着看跌)，这样一增一减会净赚10%;相反，如果市场下跌20%，那排排君则会损失10%的收益，但由于之前做空指数，排排君会因为做空赚20%，一减一增依然净赚10%。
是不是很神奇?!这就是量化对冲的魅力!而这种方法，也被大家称为市场中性策略。
2、多因子选股模型
具体的选股模型非常复杂，但别怕!原理很简单。
多因子选股，就是以多个因子作为参照标准进行选股，这跟咱们找工作、找房子等等是一样一样的，只是它的叫法高大上罢了。
找工作的话，咱们要考虑它的薪资水平因子、公司发展前景因子、岗位匹配因子等等。找房子的话，要考虑它的交通配套因子、小区卫生、噪音、安全因子等等。所以，选股也是一样。不过，选股的因子很多，专家们就把这些因子分成了四大类：技术类，像价格、交易量、波动率等;基本面类，如价值因子、成长因子、公司债务因子等。研究类，如研究报告、目标价格、盈利预测、评级等。其它类，如机构持仓、媒体关注因子等。
正是因为因子太多了，不可能全面考虑，所以，专家们就做了一个模型，根据因子的权重，进行综合加权考虑。
还记得排排君在《速看!金融小白挑选私募基金的正确姿势都在这里!》文章中提到的夏普比率吗?现在用上了，在这里再来简单复习下：
夏普比率是衡量私募基金风险的指标之一，比如某只基金的夏普比率是2，这意味着它所投资的股票或债券等收益每波动1块钱(即承担一个单位的风险)，会给该基金带来2块钱(即获得相应的单位收益)的收益。
而引入多因子的目的，就是为了让收益更加稳健，波动更少。找房子时，考虑的因素越多，或许最终选择的就越好;找工作时，综合权衡后的岗位或许更令你满意。换成量化投资的话，夏普比率越高，单位风险带来的单位收益也就越高，反过来想，单位收益的波动将引起更小的单位风险波动。所以，引入的因子越多，收益就更稳健，收益曲线就越平滑。
我们可以看到图中随着因子数目的增长，它的收益曲线的变化会变得越来越平滑。因子数由30个变成120个的过程中，其夏普比率也从0.8变成2.2。
3、量化择时
择时，不仅困扰这个人投资者，也同样令机构投资者很头疼。如果说量化选股解决的是超额收益的问题，那么量化择时解决的则是相对收益的问题。
而所谓量化择时，则是对各类预测指标的应用，通过分析并得到对市场未来方向的预判。常用的择时方法有：趋势量化择时、市场情绪量化择时等。
趋势量化择时
趋势量化择时基本可以认为是趋势投资的延续，若趋势发生逆转则需平仓止损。与趋势投资一样，趋势量化择时具有滞后性，只有市场出现了某种趋势后，才可顺势操作。
市场情绪量化择时
市场情绪量化择时就是利用投资者的热情程度来判断大势方向，当投资情绪高涨，大家积极入市时，大盘可能会继续涨;当投资者情绪低迷、不断撤出市场的时候，大盘可能继续下跌。
当然，量化择时还有其他的方法，受限于篇幅这里就不再展开。
量化投资的优势在哪?
排排君可以总结道以下几点：纪律严明、反应迅速和分散风险。
1、纪律严明
市场不会随着人的意志而转移，我们唯一能控制的只有自己。量化投资在既定的计算机程序下，会根据市场行情严格执行投资策略，就像咱们遇到市盈率较低的个股时，可能会立刻买入，也可能会继续等待更低的买点。但量化选股则直接精确到数值，只有触发选股条件才会操作，完美地克服贪婪、恐惧、侥幸心理的人性弱点。
2、反应迅速
这更多的是体现在重大事件、黑天鹅等事件驱动策略方面。计算机媒体能处理大量的公告和新闻，实时跟踪市场变化，所以在遇到重大利好或黑天鹅事件时，同样也能够第一时间把握机会或逃脱。
3、分散风险
利用计算机大数据，量化投资可以做到比证券分析师更好的历史回测，不断地从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用，而历史规律都是较大概率取胜的法宝。另一方面，就回到了选股方面，通过多因子选择一揽子股票，从而捕捉大概率获胜机会。
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量化投资——恪尽职守，理性化投资践行者
量化投资，简单说就是利用计算机技术和数学模型去实现投资策略的过程。根据上面的定义，理解它的话，咱们只要记住3个关键词：
数学模型：需要数学公式或模型进行计算;
计算机技术：用计算机来进行自动化交易;
投资策略：将这种方法形成一种惯用投资策略。
我们都知道，每个人都是相对理性的，投资很容易受到情绪的影响而产生偏差。而由机器人操盘的量化投资，其最大的优势在于：在某些方面可以做到绝对理性化，比如止盈或止损。因为它能克服人性的优柔寡断与贪婪。
诚然，量化投资在国内还是这几年才兴起的新鲜事，但在国外的发展已经有超过50年的历史。
1969年，爱德华·索普利用他发明的"科学股票市场系统"(实际上是一种股票权证定价模型)，成立了第一个量化投资基金。该基金名为普林斯顿-纽波特合伙基金，主要从事可转换债券的套利。令人惊奇的是，该基金成立后连续11年内没有出现年度亏损且持续跑赢标普指数。量化投资成功地吸引了人们的注意!
经过近半个世纪的发展，截至2016年底，全球量化投资基金总规模已突破3万亿美元，是全球基金规模的比例的30%左右。
而在国内，2010年可以说是中国量化投资元年，沪深300股指期货的推出、ETF及分级基金的迅速发展使得各类量化策略有了用武之地。与此同时，公募、私募基金也都发行了大量的量化策略基金。
量化投资的策略有哪些?
根据排排君总结的三个关键词，它的投资策略也基本可在此基础上得以展开。为了方便理解，排排君将量化策略简单分成以下几类：
1、量化对冲
其实，量化和对冲本身并不是“一家人”，之所以最终能“终成眷属”，是因为二者结合后能获得超额收益的“结晶”。
举个例子：排排君利用量化方法，选出能够跑赢指数10%的股票并买入。当市场上涨20%时，排排君的股票就上涨了30%。但排排君此前已经做了对冲操作，即做空指数(卖空股指期货)，所以会在指数做空上丢掉20%的收益(做空意味着看跌)，这样一增一减会净赚10%;相反，如果市场下跌20%，那排排君则会损失10%的收益，但由于之前做空指数，排排君会因为做空赚20%，一减一增依然净赚10%。
是不是很神奇?!这就是量化对冲的魅力!而这种方法，也被大家称为市场中性策略。
2、多因子选股模型
具体的选股模型非常复杂，但别怕!原理很简单。
多因子选股，就是以多个因子作为参照标准进行选股，这跟咱们找工作、找房子等等是一样一样的，只是它的叫法高大上罢了。
找工作的话，咱们要考虑它的薪资水平因子、公司发展前景因子、岗位匹配因子等等。找房子的话，要考虑它的交通配套因子、小区卫生、噪音、安全因子等等。所以，选股也是一样。不过，选股的因子很多，专家们就把这些因子分成了四大类：技术类，像价格、交易量、波动率等;基本面类，如价值因子、成长因子、公司债务因子等。研究类，如研究报告、目标价格、盈利预测、评级等。其它类，如机构持仓、媒体关注因子等。
正是因为因子太多了，不可能全面考虑，所以，专家们就做了一个模型，根据因子的权重，进行综合加权考虑。
还记得排排君在《速看!金融小白挑选私募基金的正确姿势都在这里!》文章中提到的夏普比率吗?现在用上了，在这里再来简单复习下：
夏普比率是衡量私募基金风险的指标之一，比如某只基金的夏普比率是2，这意味着它所投资的股票或债券等收益每波动1块钱(即承担一个单位的风险)，会给该基金带来2块钱(即获得相应的单位收益)的收益。
而引入多因子的目的，就是为了让收益更加稳健，波动更少。找房子时，考虑的因素越多，或许最终选择的就越好;找工作时，综合权衡后的岗位或许更令你满意。换成量化投资的话，夏普比率越高，单位风险带来的单位收益也就越高，反过来想，单位收益的波动将引起更小的单位风险波动。所以，引入的因子越多，收益就更稳健，收益曲线就越平滑。
我们可以看到图中随着因子数目的增长，它的收益曲线的变化会变得越来越平滑。因子数由30个变成120个的过程中，其夏普比率也从0.8变成2.2。
3、量化择时
择时，不仅困扰这个人投资者，也同样令机构投资者很头疼。如果说量化选股解决的是超额收益的问题，那么量化择时解决的则是相对收益的问题。
而所谓量化择时，则是对各类预测指标的应用，通过分析并得到对市场未来方向的预判。常用的择时方法有：趋势量化择时、市场情绪量化择时等。
趋势量化择时
趋势量化择时基本可以认为是趋势投资的延续，若趋势发生逆转则需平仓止损。与趋势投资一样，趋势量化择时具有滞后性，只有市场出现了某种趋势后，才可顺势操作。
市场情绪量化择时
市场情绪量化择时就是利用投资者的热情程度来判断大势方向，当投资情绪高涨，大家积极入市时，大盘可能会继续涨;当投资者情绪低迷、不断撤出市场的时候，大盘可能继续下跌。
当然，量化择时还有其他的方法，受限于篇幅这里就不再展开。
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排排君可以总结道以下几点：纪律严明、反应迅速和分散风险。
1、纪律严明
市场不会随着人的意志而转移，我们唯一能控制的只有自己。量化投资在既定的计算机程序下，会根据市场行情严格执行投资策略，就像咱们遇到市盈率较低的个股时，可能会立刻买入，也可能会继续等待更低的买点。但量化选股则直接精确到数值，只有触发选股条件才会操作，完美地克服贪婪、恐惧、侥幸心理的人性弱点。
2、反应迅速
这更多的是体现在重大事件、黑天鹅等事件驱动策略方面。计算机媒体能处理大量的公告和新闻，实时跟踪市场变化，所以在遇到重大利好或黑天鹅事件时，同样也能够第一时间把握机会或逃脱。
3、分散风险
利用计算机大数据，量化投资可以做到比证券分析师更好的历史回测，不断地从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用，而历史规律都是较大概率取胜的法宝。另一方面，就回到了选股方面，通过多因子选择一揽子股票，从而捕捉大概率获胜机会。
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