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什么是量化投资？

量化投资是指根据资本市场的内在逻辑，运用统计学、机器学习、数据挖掘、人工神经网络、模式识别等方法建立数学模型，形成投资策略并进行自动化交易的一种投资方式。

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量化投资和主观投资有什么区别？

在量化交易出现之前，都是人主观判断市场并手动执行交易策略。这就是我们所熟悉的主观投资。与传统的主观投资相比，计算机进行的量化投资是占优势的。

首先，计算机可以快速处理全市场的海量信息，从交易速度和广度上来看，量化交易具有传统主观交易所无法比拟的优势。一个传统的主观交易基金经理，收盘后需要再复盘，覆盖的交易品种数量有限；而量化模型可以每天收盘后进行运行，快速覆盖全品种，同时在盘中也能自动地实时覆盖市场全品种的表现。

其次，量化投资可以将人的干扰因素降到最低。绝大多数人在事件发生时不能做出直接、准确的判断；而量化投资是将事件提前考虑在内，然后做出决策。

此外，量化交易对于交易收益和风险有更科学合理的分配。与主观交易不同，量化交易需要建立我们对于收益以及风险承受能力、市场波动、回撤等的期望区间。通过合理的区间、承担合理的风险、获得合理的收益，贯穿量化投资的整个过程。

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量化投资的特点是什么？

量化投资是通过建立一套完整的系统，在交易的过程中用于分析数据、组合管理、风险控制等。所以量化投资主要有两大特点：

• 量化投资覆盖得比较全面。我们可以利用计算机在很短的时间内将所需要的分析和品种全部跑一遍。所以量化投资具有全面性、系统性、及时性、准确性、纪律性和分散性。量化投资方法可以在短时间内很多标的上建立仓位，且每一个仓位的规模不需要特别大，这样能够有效地控制风险。
  

• 量化投资可以避免情绪化操作。量化投资预先设定好经过反复验证的交易逻辑，可以规避情绪化交易带来的损失。
  
  

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量化投资接下来的发展如何？

量化基金起源于海外，自20世纪70年代开始发展至今，量化投资占整个基金总量的30%以上。而中国的量化投资从2010年期货量化交易推出以后开始快速发展。

从规模上来说，相较于海外市场，现在国内的量化基金规模还非常小，所以上升空间仍非常大。从市场有效性来说，由于国内的投资市场还不够成熟，市场的还不那么有效，所以量化投资的机会较多。

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量化投资的策略有哪些？ 

在国内，常见的量化策略主要分为以下四种：

• 阿尔法中性策略：在量化选股的基础上，建立大小相同的股票多头头寸和股指空头头寸，利用选股策略的优势获得收益，与市场涨跌无关。

• 量化择时策略：利用数量化的方法，通过宏观微观指标的量化分析，找到影响大盘走势的关键信息，并预测未来走势。与市场涨跌、风格有关，在上涨行情和风格契合的结构性行情中表现较好。

• CTA策略：商品交易顾问策略（Commodity Trading Advisor Strategy)，也被称为管理期货策略，主要投资于股指期货以及商品期货。利用对市场趋势的判断灵活地变换多空头寸，从而获得绝对收益。CTA策略主要分为趋势跟踪策略和趋势反转策略。与市场涨跌无关，是一种基于市场波动率的策略，在趋势明显的牛市或者熊市均有较好的表现。

• 套利策略：利用相同或相近资产的多个证券价格差异，建立头寸大小相同，方向相反的仓位，在价差收敛时获利。套利策略分为期现套利、跨期套利、跨市场套利和统计套利等。与市场涨跌无关，波动率较高的市场环境下机会较多。

  
  

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量化投资的风险怎么控制？

量化投资的风险管理系统是内置的，所以量化投资在止损方面非常有效。策略本身会对极端情况进行限定，并在各种极端环境下反复验证后策略才进行实盘交易。同时，量化交易的过程中，系统会对策略、资金、仓位、行情等实时动态监控，以保障交易的正常进行。

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量化投资能保证一定赚钱吗？

量化投资不能保证稳赚不赔，因为交易中风险和收益是成正比的。从人类发展的历史角度以及复利原则来看，稳赚不赔的收益不可能稳定存在的。但是通常来说，由于量化投资本身追求的是数学上的大概率事件，所以其风险收益比会较好。量化投资的目的是用理性、科学的方法给投资者提供财务管理服务，合理配置资源，有效分散风险，实现财务稳定升值。

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量化投资会赚的是谁的钱？

由于通常量化投资的策略种类丰富，策略周期波段较多，量化投资的盈利来源非常多元化，因此很难细说。但是优秀的量化超额赚的是短期定价错误的钱。这里的短期定价错误，可能是因为投资者行为偏差、信息反馈不充分和情绪化主观交易失误等等很多原因造成的。

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量化投资会让散户更难赚钱吗？

根据历史数据来看，普通散户可能就从来没有“容易赚钱”过。尤其是中国市场相较于国外市场发展不够成熟，散户比重较大，且市场的波动率较高。随着量化投资在国内的发展，市场的定价效率在逐步提高，波动率变小。这在一定程度上，保护了散户，减小了成为“韭菜“被“收割”的概率。所以，总的来说，量化投资的发展对散户的影响是良性的。

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我已经看了很多资料，为什么还是不懂如何做量化交易？

量化投资是一个非常难的事情，非专业人士往往难以很好地理解量化的运行机制。量化策略对于计算机和金融等多领域的高端人才以及计算机设备等都有较高的要求。由于数理在金融领域的深度应用，现在有很多数理出身的精英人群在从事量化投资的研究。
做量化投资主要有三重境界的要求：第一层是技术性的要求，数学好、物理好、能编程；第二层是对市场和策略的把握，包括对模型策略的开发和基本面的把握等待；第三层是思想理念上进行宏观的提升，拥有科学、理性的价值观和投资观。
作为我们普通的投资者，把专业的事情就交给专业的人去做，自己应该清楚地了解产品的相关特性和风险。

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