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(diǎn)蒙圈，那么什么是量化投資呢。運(yùn)用數(shù)學(xué)、物理、金融和計(jì)算機(jī)等知識(shí)儲(chǔ)備來(lái)建立金融量化模型并發(fā)現(xiàn)投資機(jī)會(huì)，從概念上來(lái)講，量化投資是指將投資者的思想和策略轉(zhuǎn)化為量化模型，通過(guò)計(jì)算機(jī)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(xiàn)？

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(diǎn)蒙圈，那么什么是量化投資呢？從概念上來(lái)講，量化投資是指將投資者的思想和策略轉(zhuǎn)化為量化模型，通過(guò)計(jì)算機(jī)程序化交易獲得穩(wěn)定收益的投資方式。運(yùn)用數(shù)學(xué)、物理、金融和計(jì)算機(jī)等知識(shí)儲(chǔ)備來(lái)建立金融量化模型并發(fā)現(xiàn)投資機(jī)會(huì)，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是通過(guò)復(fù)雜的數(shù)據(jù)程序編寫(xiě)后，在交易中直接向計(jì)算機(jī)下達(dá)交易程序指令后進(jìn)行的交易買(mǎi)賣(mài)。

近年來(lái)人氣攀升的指數(shù)增強(qiáng)產(chǎn)品是量化投資產(chǎn)品中的典型代表，指數(shù)增強(qiáng)產(chǎn)品在跟蹤指數(shù)的同時(shí)，力爭(zhēng)為投資者創(chuàng)造超額收益。投資者通過(guò)投資指數(shù)增強(qiáng)產(chǎn)品，可獲得體現(xiàn)管理人投資管理能力的量化增強(qiáng)模型，利用多因子Alpha模型預(yù)測(cè)股票超額回報(bào)，同時(shí)力求進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)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(chǎng)模糊的確定性，通過(guò)尋找有效的因子，利用alpha模型來(lái)預(yù)測(cè)超額收益合成信號(hào)，同時(shí)在風(fēng)險(xiǎn)模型和交易成本模型的控制下進(jìn)行組合優(yōu)化。

通過(guò)分散投資來(lái)降低風(fēng)險(xiǎn)、通過(guò)概率來(lái)博取穩(wěn)定的超額收益，在這一過(guò)程中，使用機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能算法，使得市場(chǎng)適應(yīng)性更強(qiáng)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，Alpha模型研發(fā)進(jìn)程也在與時(shí)俱進(jìn)，從2013年傳統(tǒng)的線(xiàn)性Alpha模型和低頻數(shù)據(jù)因子庫(kù)，到2018年機(jī)器學(xué)習(xí)第三代Alpha模型和不斷擴(kuò)充的高頻因子庫(kù)，同時(shí)更是配備了先進(jìn)的硬件設(shè)施，大大縮短了研發(fā)回測(cè)和實(shí)盤(pán)交易的時(shí)間。

那高頻和低頻的有多大的差別呢？我們參考如下具體數(shù)據(jù)，便可得出答案，1.高頻數(shù)據(jù)庫(kù)相較于低頻數(shù)據(jù)庫(kù)（日數(shù)據(jù)）數(shù)據(jù)量放大了48倍，以往需要回溯6個(gè)月的數(shù)據(jù)量，現(xiàn)在只需要2-3天就可以滿(mǎn)足。2.由于高頻數(shù)據(jù)的特征，高頻模型可以更及時(shí)更快的更新模型結(jié)果，適應(yīng)多變動(dòng)蕩的市場(chǎng)環(huán)境，通過(guò)對(duì)Alpha高頻模型的應(yīng)用，增強(qiáng)指數(shù)型產(chǎn)品的收益持續(xù)跑贏(yíng)相對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)，其優(yōu)勢(shì)不言而喻！對(duì)Alpha高頻模型的應(yīng)用，一方面，避免了基金經(jīng)理的情緒和主觀(guān)決策的干擾，降低了對(duì)基金經(jīng)理主觀(guān)能力和經(jīng)驗(yàn)的依賴(lài)。

另一方面，借助程序化的計(jì)算機(jī)模型，也能夠跟蹤和發(fā)現(xiàn)大量人力不及的投資機(jī)會(huì)，在跑贏(yíng)基準(zhǔn)之后，那如何產(chǎn)生超額收益呢？通過(guò)邏輯推演和大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，挖掘出能帶來(lái)超額收益的因子，比如價(jià)值因子或者是A股市場(chǎng)常被使用的技術(shù)指標(biāo)因子等，通過(guò)綜合評(píng)判，及時(shí)對(duì)倉(cāng)位進(jìn)行調(diào)整，捕捉市場(chǎng)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(guò)結(jié)合人工智能的算法，有望將指數(shù)的增強(qiáng)部分收益在原來(lái)基礎(chǔ)上再度進(jìn)行提升，

2、想學(xué)量化投資，但是不知道這個(gè)靠不靠譜？

量化投資是金融投資的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)，在國(guó)外比較成熟，但量化投資難度非常大，投入也相當(dāng)大，對(duì)團(tuán)隊(duì)整體要求較高，毫不夸張地說(shuō)，如果能開(kāi)發(fā)出一套能夠穩(wěn)定贏(yíng)利的量化模型就等于擁有了一臺(tái)印鈔機(jī)，但遺憾的是，在世界范圍內(nèi)能夠穩(wěn)定贏(yíng)利的就只有那么幾家，其中具有代表性的就是西蒙斯團(tuán)隊(duì)，而市場(chǎng)更多的量化模型則是不能穩(wěn)定贏(yíng)利的模型，特別是目前市場(chǎng)上推廣的，有的會(huì)拿出非常漂亮的資金曲線(xiàn)，但遺憾的是，基本上都不能贏(yíng)利，因?yàn)榍€(xiàn)都是回測(cè)的歷史，或者某一階段剛好合適，走出來(lái)的曲線(xiàn)就非常漂亮！因此，要利用量化投資達(dá)到穩(wěn)定贏(yíng)利難度較大。