提到量化投資，很多投資者雖略知一二，但如果深入去討論量化投資，不禁有點蒙圈，那么什么是量化投資呢。運用數學、物理、金融和計算機等知識儲備來建立金融量化模型并發(fā)現投資機會，從概念上來講，量化投資是指將投資者的思想和策略轉化為量化模型，通過計算機程序化交易獲得穩(wěn)定收益的投資方式。
1、什么是量化投資？有哪些具體表現？
提到量化投資，很多投資者雖略知一二，但如果深入去討論量化投資，不禁有點蒙圈，那么什么是量化投資呢？從概念上來講，量化投資是指將投資者的思想和策略轉化為量化模型，通過計算機程序化交易獲得穩(wěn)定收益的投資方式。運用數學、物理、金融和計算機等知識儲備來建立金融量化模型并發(fā)現投資機會，簡單來說，就是通過復雜的數據程序編寫后，在交易中直接向計算機下達交易程序指令后進行的交易買賣。
近年來人氣攀升的指數增強產品是量化投資產品中的典型代表，指數增強產品在跟蹤指數的同時，力爭為投資者創(chuàng)造超額收益。投資者通過投資指數增強產品，可獲得體現管理人投資管理能力的量化增強模型，利用多因子Alpha模型預測股票超額回報，同時力求進行有效的風險控制、降低交易成本、優(yōu)化投資組合，Alpha量化策略的理念，用穩(wěn)健的模型盡可能精確地捕捉股票市場模糊的確定性，通過尋找有效的因子，利用alpha模型來預測超額收益合成信號，同時在風險模型和交易成本模型的控制下進行組合優(yōu)化。
通過分散投資來降低風險、通過概率來博取穩(wěn)定的超額收益，在這一過程中，使用機器學習、人工智能算法，使得市場適應性更強。隨著技術的不斷發(fā)展，Alpha模型研發(fā)進程也在與時俱進，從2013年傳統(tǒng)的線性Alpha模型和低頻數據因子庫，到2018年機器學習第三代Alpha模型和不斷擴充的高頻因子庫，同時更是配備了先進的硬件設施，大大縮短了研發(fā)回測和實盤交易的時間。
那高頻和低頻的有多大的差別呢？我們參考如下具體數據，便可得出答案，1.高頻數據庫相較于低頻數據庫（日數據）數據量放大了48倍，以往需要回溯6個月的數據量，現在只需要2-3天就可以滿足。2.由于高頻數據的特征，高頻模型可以更及時更快的更新模型結果，適應多變動蕩的市場環(huán)境，通過對Alpha高頻模型的應用，增強指數型產品的收益持續(xù)跑贏相對應的基準，其優(yōu)勢不言而喻！對Alpha高頻模型的應用，一方面，避免了基金經理的情緒和主觀決策的干擾，降低了對基金經理主觀能力和經驗的依賴。
另一方面，借助程序化的計算機模型，也能夠跟蹤和發(fā)現大量人力不及的投資機會，在跑贏基準之后，那如何產生超額收益呢？通過邏輯推演和大數據的統(tǒng)計規(guī)律，挖掘出能帶來超額收益的因子，比如價值因子或者是A股市場常被使用的技術指標因子等，通過綜合評判，及時對倉位進行調整，捕捉市場上被低估的股票。量化選股模型中引入人工智能的成分，通過結合人工智能的算法，有望將指數的增強部分收益在原來基礎上再度進行提升，
2、想學量化投資，但是不知道這個靠不靠譜？
量化投資是金融投資的一個發(fā)展趨勢，在國外比較成熟，但量化投資難度非常大，投入也相當大，對團隊整體要求較高，毫不夸張地說，如果能開發(fā)出一套能夠穩(wěn)定贏利的量化模型就等于擁有了一臺印鈔機，但遺憾的是，在世界范圍內能夠穩(wěn)定贏利的就只有那么幾家，其中具有代表性的就是西蒙斯團隊，而市場更多的量化模型則是不能穩(wěn)定贏利的模型，特別是目前市場上推廣的，有的會拿出非常漂亮的資金曲線，但遺憾的是，基本上都不能贏利，因為曲線都是回測的歷史，或者某一階段剛好合適，走出來的曲線就非常漂亮！因此，要利用量化投資達到穩(wěn)定贏利難度較大。
