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对年轻的A股市场来说，量化投资还是一个新概念。而在国外，定量投资已经走过了近40年的道路，其中的标杆人物正是著名的詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。
量化投资的神秘故事
文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies)的詹姆斯·西蒙斯(James Simons)是华尔街最成功的对冲基金经理之一。他所管理的大奖章基金对冲基金，从1989年到2006年的17年间，平均年收益率达到了38.5％，而股神巴菲特过去20年的平均年回报率为20％。其20年来年均35%的傲人业绩大幅超过了巴菲特。
然而，颇具神秘色彩的西蒙斯对其投资方法刻意保密。迄今为止人们只知道，他的大奖章基金的赚钱方法是：针对不同市场设计数量化的投资管理模型，并在全球各种市场上进行短线交易。而为了让这些“模型”始终处于绝密状态，西蒙斯甚至不惜代价对那些离职创业的员工强硬地提起诉讼。但实际上，数量化投资的背后并不是神秘而不可知的。数量化投资本身有一套规范而透明的做法，并采用科学、公正而理性的方法对市场进行研究并制定适应市场状况的投资模型和投资策略，并不断进行调整和优化。
其实，数量化投资不是黑盒子，也不是神秘主义，更不是一个战无不胜的秘籍。数量化投资不是靠一个投资模型就能一劳永逸地去赚钱，而且也不是使用一个模型就能解决一切问题，更不是一个模型就能胜任任何市场状况。数量化投资模型只是一种工具，数量化投资的成功与否在于使用这种数量化工具的投资者是否真正掌握了数量化投资。同时，数量化投资模型都必须经历不断的跟踪检验、优化、实证等等过程。数量化投资是一个不断改进的过程，数量化投资中最重要的就是投资者的投资思想，包括对投资的理解、理念、经验，所以模型都是建立在这些投资思想上的。量化只是一种方式和工具，正是采用这种工具和方法来获取经验或者检验经验。
有效规避传统投资短板
人脑在思考问题的时候所能考虑到的因素总是有限的，那么决策的广度肯定是不足的。从选股上来看也有这种问题，每个分析师所能跟踪的股票数量也有限制，不可能看太多的股票，这是传统投资的短板。当然，传统的主动投资方法在决策深度上是有优势的，因为可以把基本面研究做得很深入，从而弥补决策广度的不足，这也是决定成败的关键。信息多，信息快，这是当今资本市场的一大特点。市场中信息的传递速度非常快，而且众多分析师对基本面数据进行不断的挖掘，虽然对个股有深入的分析，但是仍然越来越难以弥补决策广度的不足。
另外，或许有的投资者对市场的预测能力非常不错，从理论上说可以获得很好的超额收益(特别是很多事后看来确实预测准确的情况)，但现实中收益常常被投资者主观认知上的情绪化波动侵蚀掉。比如说，大多数投资者可能有自己的判断，但是市场短期的表现可能与其判断相左。这个时候，投资者可能会受市场表现的影响而很容易怀疑自己的判断，此时大多数投资者宁愿相信羊群效应——追涨杀跌。
因此，传统定性投资的短板大致在于我们思考的范围总是有限的、较难以处理信息量多而快的问题、难以避免自身的投资情绪等等，这些都将最终影响到投资者的投资收益状况。然而，科学、公正、客观而理性的数量化投资策略却可以规避这些传统主动型投资策略的短板。
量化技术的五大优势
数量化投资与传统的定性投资方法相比，相同点是，二者都致力于建立战胜市场、产生超额收益的投资组合；不同点是，传统的定性投资方法侧重对上市公司的调研、基金经理个人的经验及其对市场的主观判断，而量化投资管理则更加强调数据的分析和应用，以先进的数学统计技术和模型替代人为主观判断。所以，与传统的定性分析方法相比，数量化投资方法能更为理性、客观地分析和筛选股票，避免投资的盲目性和偶然性，以及主观认识的局限性，它能更有效地控制非系统性风险及一些人为因素导致的风险。定量投资管理将定性思想与定量规律进行量化应用，具有如下五大方面的优势：
Tips：
什么是数量化投资?
指利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。与传统定性的投资方法不同，数量化投资不是靠个人感觉来管理资产，而是将适当的投资思想、投资经验、甚至包括直觉反映在量化模型中，利用电脑帮助人脑处理大量信息、帮助人脑总结归纳市场的规律、建立可以重复使用并反复优化的投资策略(经验)，并指导投资决策过程。数量化投资的应用产品主要包括对冲基金，指数基金和量化共同基金。对冲基金率先破壳，而指数基金紧随其后，到现在是量化共同基金的稳健发展。
纪律性：严格执行数量化投资模型所给出的投资建议，而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理；也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述；纪律化的另外一个好处是可以跟踪和修正，定量投资作为一种定性思想的理性应用，客观地在组合中去体现这样的组合思想。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”，而不是“黑盒子”。每一个决策都是有理有据的，无论是股票的选择，行业选择，还是大类资产的配置等等，都是有数据支持、模型支持及实证检验的。
系统性：数量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。定量投资的系统性还有一方面就是数据多，即要对海量数据进行处理，人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理来说是有优势的，他可以深刻分析这100家公司，这可以表现出定性基金经理深度研究的优势。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量投资的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。
及时性：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。
准确性：准确客观评价交易机会，克服主观情绪偏差，妥善运用套利的思想。定量投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资经理大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票；与定性投资经理不同，定量基金经理将大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
分散化：在控制风险的条件下，充当准确实现分散化投资目标的工具。分散化也可以说定量投资是靠概率取胜，这表现为两个方面，一是定量投资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，这些历史规律都是有较大概率获胜的策略。二是依靠筛选出股票组合来取胜，而不是靠一只或几只股票取胜。从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票，而不是押宝到单只股票上。
尽管数量化投资在国内市场刚刚起步，但其特质决定了它必将具有广阔的发展空间和投资需求。
中国迎来量化基金时代
近来，老基金公司在创新上显示出难得的“合拍”：博时基金已经确定把数量化投资作为未来十年发展的重要方向之一；无独有偶，同样作为老十家的长盛基金，也在大力推动量化投资，发售量化红利基金；鹏华基金也获得了上交所授权开发上证全指ETF。数量化投资方式正逐步被国内机构投资者认可，越来越多的基金经理开始使用数量化模型进行选股和资产配置，甚至据此进行择时交易和仓位控制。
中国证券市场早期盛行纯技术分析，前几年风行价值投资，现在数量化投资正在成为新方向，一场新的投资变革也许就在酝酿中。今年8月初沪指从3478点一路暴跌，在市场人士看来如果没有基金的杀跌，股市应该不会有这么惨。而基金引进量化投资，将改善传统基金追涨杀跌的市场常态，实现真正意义上的创新。
量化基金发行提速
今年上半年，嘉实量化阿尔法、中海量化策略两只量化基金的推出，打破了国内量化基金多年的沉寂。而近期，更是有3只量化基金同时登台亮相，且各具特色。截至目前，国内基金市场上已经发行7只量化基金，包括光大保德信量化核心、上投摩根阿尔法、嘉实量化阿尔法、中海量化策略、长盛量化红利策略股票型基金、富国沪深300增强基金及华商动态阿尔法基金。前两只分别成立于2004年8月和2005年10月，而后5只均是今年才成立。量化基金时隔四年后的再次大量推出，引起了市场的密切关注。种种迹象表明，以定性投资为主的国内基金业正在掀起一场量化投资浪潮。
光大保德信量化核心，一方面通过光大保德信的多因素数量模型对股票的预期收益率进行估算，个股预期收益率的高低决定投资组合是否持有股票；另一方面，投资团队从风险控制角度，重点关注数据以来的信息，通过行业分析和个股分析形成对量化的补充；最后由投资组合优化器根据预先设计的风险构建组合。
上投摩根阿尔法基金，同步以“成长”与“价值”双重量化指标进行股票选择，然后研究团队对个股进行基本面审核，结合跟踪误差的紧密监控，以求不论指数高低，市场多空，皆创造主动管理回报。投研团队最终决定进入组合的股票，量化分析是辅助和基础。
嘉实量化基金，以“定量投资”为主，辅以“定性投资”。通过行业选择模型，捕捉具有投资吸引力的行业，然后再在所选行业中运用阿尔法多因素模型筛选个股。定性的辅助作用表现在利用基本面研究成果，对模型自动选股的结果进行复核，剔除掉满足某些特殊条件的股票。
中海量化策略，以量化模型作为资产配置与构建投资组合的基础。根据量化指标实行从一级股票库初选，从二级股票库精选，再根据相关模型计算行业配置权重。结合行业配置权重，组合每只股票的配置比例。
长盛量化红利策略股票型基金，是作为国内首只运用“量化投资”策略投资于红利股票的基金，该产品将给投资者带来不同于传统基金的新体验。该只基金的另一个显著特点是“瞄准红利”。所谓红利，强调的是具有较高安全边际、较低下行风险的价值型投资，在目前市场总体估值处于历史平均水平时，价值型风格更能获得投资者的青睐。
富国沪深300增强基金，以沪深300指数为追踪标的，并对指数基金进行增强，并且是国内第一只采用量化方法进行主动增强的沪深300指数基金。量化增强的方法主要包括：利用多因子阿尔法模型选择股票；通过风险估测模型有效控制风险预算，并通过交易成本模型控制成本、保护业绩。相比定性的方法，定量投资手段在对成份股较多的指数进行增强方面以及控制跟踪误差方面具有很强的优越性。
当前适逢宏观经济、证券市场复苏向上之际，汇集A股市场300只规模大、流动性好、最具代表性股票的沪深300指数，有望迎来较好表现。而以沪深300为跟踪标的，并利用定量投资模型进行主动增强的富国沪深300增强基金，亦面临良好的投资环境与投资时点。
华商动态阿尔法基金，将以高阿尔法值的股票为主要投资目标，采用量化投资的方法，努力在有效控制风险的同时提高基金组合收益。华商动态阿尔法基金的投资将主要采用阿尔法策略和量化策略。阿尔法策略是依靠精选行业和个股，来获取超过大盘表现的超额收益。量化策略是指采用数量化分析方法来对股票进行分析和筛选，基于数量模型来配置行业权重。它具有投资范围更广、纪律性更强、投资思想可验证等优势，更能够限制投资过程中主观随意性可能带来的损失，帮助基金经理进行客观决策。
定量投资适合A股市场
正因为A股市场不是特别有效的市场，数量化投资策略正好可以发挥其纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化的各种优点，从而捕获国内市场的各种投资机会。相比定性投资，现阶段A股市场的特点更适合采用客观、公正而理性的定量投资风格。
股票市场复杂度和有效性的增加已对传统定性投资基金经理的单兵作战能力提出了挑战。相对于海外成熟市场，A股市场的发展历史较短，有效性偏弱，市场上被错误定价的股票相对较多，那么，留给定量投资策略去发掘市场的无效性、寻找超额收益的潜力和空间也就更大。事实上，尽管量化基金在国内的发展历程较短，但是从国内已有的两只采用了定量投资方法并且已经运作了一段时间的基金来看，量化基金被证明是适应中国市场的。
量化基金产品包括但不限于数量化共同基金产品、指数基金产品、指数增强型基金产品、行业指数基金产品、风格类指数基金产品、策略指数基金产品、ETF产品、收益分级型产品等等。从数量化投资提供的工具和方法来看，能够给投资者提供的基金产品可以说是百花齐放，还应该做到有的放矢，满足投资者不同风险收益偏好的投资需求。
量化投资需过三道坎
我国A股市场的量化基金仍然才开始起步，各方面都有待进一步的完善。不仅机构需要有完善数量化投资策略各方面的耐心，也需要投资者给数量化基金以耐心。采用数量化策略的共同基金要在中国市场获得成功，仍有很长的路要走，需要不断的修正数量模型以适应中国市场的特征。
对于量化基金的产品设计，虽然量化基金一般都是采用多因素模型对股票进行分析和筛选，但不同的量化基金产品的侧重点是不一样的，也就是说，包括投资思路。观察角度、分析方法等在内都是不同的。在个股筛选和分析的角度、行业分析的角度、大类资产配置的角度等方面，均有不同的思路，因此，不同的量化基金产品可以体现出各自不同的投资理念和各自的投资特色。
具体来说，基金要想真正推行量化投资，主要应该跨越如下“三道门槛”。
首先，目前国内对做空的限制以及投资产品的稀缺，导致很多成熟的数量化投资手段不能在国内得以应用。一些对冲策略可能需要期货类的投资产品，而有些统计套利策略可能需要市场上要有做空的手段，目前这些条件在A股市场上尚不具备，因此，在一定程度上制约了量化投资的施展空间。
其二，中国目前对于基金的考核体系比较短期化，部分量化基金经理有可能迫于短期排名的压力，也去追涨杀跌，不去执行相当于投资纪律的量化策略，这就恰恰偏离了量化基金设计的初衷。量化投资策略成功与否需要从长期来看，不能因为短期内跑不过市场就认为量化基金管理得不好，对于量化基金的评价时间不能太短。
此外，量化投资对人的要求很高。量化投资需要考虑的一个重要因素是预测相对于市场的超额收益，即阿尔法收益，找到阿尔法预测模型。在阿尔法预测上，要保证不断有新的阿尔法策略产生。一个新的阿尔法策略出来后，过一段时间就被市场充分理解，可能阿尔法收益就会逐渐消失，这就需要不断产生新的阿尔法收益模型。
量化基金本土化前景
A股市场的发展历史较短，有效性偏弱，市场上被错误定价的股票相对较多，那么，留给定量投资策略去发掘市场的无效性、寻找超额收益的潜力和空间也就更大。相比定性投资，现阶段A股市场的特点更适合定量投资客观、公正而理性的投资风格。股票市场复杂度和有效性的增加已对传统定性投资基金经理的单兵作战能力提出了挑战。正因为市场的弱有效性，数量化投资才更有发挥的价值。这也是量化基金可以在中国本土化获得成功的有利条件。
数量化投资可以为投资者带来更多、更丰富、更有特色的基金产品，丰富机构的产品线。只有建立完善的产品线，才能满足不同投资者的需求，才能在不同的市场状况下获得发展，才能有强大的基金公司。机构可以从数量化投资所带来的无限量基金产品线上获得丰厚的利益。
数量化投资不仅可以增加基金的产品线，而且数量化投资策略本身也是对传统基金投资的一个强有力的补充和增强。数量化投资的好处是可以将各种适合不同经济环境、不同市场环境的投资理念明确地刻画出来，并可以加以建议。那些成功的投资理念通过数量化方式就可以方便地加入投资决策中去。数量化投资策略对提升基金等机构投资者的投资决策能力无可限量。
另外，量化基金的可移植性强、可变化性多，我们可以将不同的量化策略加入传统的基金产品运作中，提升传统基金产品的投资策略和投资思路，强化机构投资者传统强项——传统基金产品的更新换代、升级和优化投资组合。数量化基金的本土化，一定要做，也一定会成功。
随着我国A股市场有效性的不断提高，融资融券、股指期货等新型投资机制和工具的不断推出，以及交易制度和衍生品市场的逐步建立和完善，数量化投资理念将会大有用武之地。
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