證券投資現(xiàn)在在金融行業(yè)也逐漸的被重視了起來，那么證券投資人想要去開發(fā)量化客戶你就要掌握一些量化知識。
金程教育小編就特地為大家整理了一些量化知識來供大家學(xué)習(xí)。

國內(nèi)量化投資的發(fā)展史
(1)快速成長階段：2010-2013年

2010年被稱作是中國量化投資元年，滬深300股指期貨的推出、ETF及分級基金的迅速發(fā)展使得各類量化策略，如alpha策略、股指期貨套利策略等才能有發(fā)揮的工具。

這個階段，諸多基金研究機構(gòu)開始投入到量化策略研究的大潮中去，公募、私募基金都發(fā)行了大量的量化策略基金。這個充滿潛力的市場，在那個時間吸引了大量的海外量化人才回國發(fā)展。

(2)大爆發(fā)階段：2013年至今

alpha策略量化基金在2013年創(chuàng)業(yè)板的那輪牛市中獲利頗豐。而2014年年底至2015年8月，A股經(jīng)歷了牛熊的巨大落差，量化投資產(chǎn)品在這波股災(zāi)中卻賺得盆滿缽滿，量化投資一時“風(fēng)光無限”。

在這個階段，金融工具的進一步擴充也是量化投資出現(xiàn)爆發(fā)式發(fā)展的原因之一。2015年2月，上證50ETF期權(quán)獲準(zhǔn)推出；這年4月，上證50與中證500兩個股指期貨在中金所上市交易。這些都給量化投資提供了更多的對沖工具，也為量化投資帶來了更多的交易策略。

根據(jù)HFR（Hedge Fund Research, Inc.對沖基金研究公司）的數(shù)據(jù)顯示，截至2016年底，國際上對沖基金采用量化對沖策略的比重接近30%，國內(nèi)比例大概在8%~12%，規(guī)模上與美國還有著較大的差距。

量化投資的優(yōu)勢

量化投資的優(yōu)勢在于紀(jì)律性、系統(tǒng)性、及時性、準(zhǔn)確性和分散化。

紀(jì)律性

嚴(yán)格執(zhí)行投資策略，不是投資者情緒的變化而隨意更改。

這樣可以克服人性的弱點，如貪婪、恐懼、僥幸心理，也可以克服認(rèn)知偏差。

系統(tǒng)性

量化投資的系統(tǒng)性特征包括多層次的量化模型、多角度的觀察及海量數(shù)據(jù)的觀察等。

多層次模型包括大類資產(chǎn)配置模型、行業(yè)選擇模型、精選個股模型等。

多角度觀察主要包括對宏觀周期、市場結(jié)構(gòu)、估值、成長、盈利質(zhì)量、市場情緒等多個角度分析。

此外，海量數(shù)據(jù)的處理能力能夠更好地在廣大的資本市場捕捉到更多的投資機會，拓展更大的投資機會。

及時性

及時快速地跟蹤市場變化，不斷發(fā)現(xiàn)能夠提供超額收益的新的統(tǒng)計模型，尋找新的交易機會。

準(zhǔn)確性

準(zhǔn)確客觀評價交易機會，克服主觀情緒偏差，從而盈利。

分散化

在控制風(fēng)險的條件下，量化投資可以充當(dāng)分散化投資的工具。表現(xiàn)為兩個方面：

一是量化投資不斷地從歷史中挖掘有望在未來重復(fù)的歷史規(guī)律并且加以利用，這些歷史規(guī)律都是較大概率取勝的策略；

二是依靠篩選出股票組合來取勝，而不是一只或幾只股票取勝，從投資組合的理念來看也是捕捉大概率獲勝的股票，而不是押寶到單個股票。

量化投資在證券投資中的應(yīng)用

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能及計算機水平的不斷發(fā)展，再結(jié)合經(jīng)典金融理論與的金融研究，量化投資在證券投資中的應(yīng)用也日益豐富，在股票選擇、股票擇時和股票組合中都有著較為深入的應(yīng)用。

資產(chǎn)定價模型（CAPM）將股票投資收益分為Alpha和Beta兩部分，Beta是指股票投資組合跟隨市場波動獲取的收益，Alpha則是股票組合相對市場獲取的超額收益。

簡單理解股票投資解決的就是Alpha和Beta兩個問題。選股解決的是Alpha的問題，擇時解決的是Beta的問題。

量化選股

量化選股就是用量化的方法選擇確定的投資組合，期望這樣的投資組合可以獲得超越大盤的投資收益。

常用的選股方法有多因子選股、行業(yè)輪動選股、趨勢跟蹤選股等。

多因子選股
目前主流的量化選股方法是多因子選股模型。多因子模型以ATP定價模型為基礎(chǔ)，通過尋找各類能獲取超額收益的Alpha因子并將多個因子組成具有一定投資邏輯或統(tǒng)計學(xué)意義的多因子模型選出股票投資組合。

目前國內(nèi)多因子選股仍處于初級階段，現(xiàn)有的因子構(gòu)造也多以線性方法為主，非線性方法構(gòu)造因子正成為國內(nèi)許多機構(gòu)的重點研究方向。

有利的是，機器學(xué)習(xí)及大數(shù)據(jù)技術(shù)給予金融研究越來越大的幫助，機器學(xué)習(xí)方法可以通過大量數(shù)據(jù)的挖掘獲取傳統(tǒng)方法容易忽略的技術(shù)指標(biāo)。

行業(yè)輪動選股
行業(yè)輪動選股是由于經(jīng)濟周期的的原因，有些行業(yè)啟動后會有其他行業(yè)跟隨啟動，通過發(fā)現(xiàn)這些跟隨規(guī)律，我們可以在前者啟動后買入后者獲得更高的收益，不同的宏觀經(jīng)濟階段和貨幣政策下，都可能產(chǎn)生不同特征的行業(yè)輪動特點。

趨勢跟蹤選股
當(dāng)股價在出現(xiàn)上漲趨勢的時候進行買入，而在出現(xiàn)下降趨勢的時候進行賣出，本質(zhì)上是一種追漲殺跌的策略，很多市場由于羊群效用存在較多的趨勢，如果可以控制好虧損時的額度，堅持住對趨勢的捕捉，長期下來是可以獲得額外收益的。

風(fēng)格輪動選股
是利用市場風(fēng)格特征進行投資，市場在某個時刻偏好大盤股，某個時刻偏好小盤股，如果發(fā)現(xiàn)市場切換偏好的規(guī)律，并在風(fēng)格轉(zhuǎn)換的初期介入，就可能獲得較大的收益。

資金流選股
資金流選股是利用資金的流向來判斷股票走勢。

巴菲特說過，股市短期是投票機，長期看一定是稱重機。短期投資者的交易，就是一種投票行為，而所謂的票，就是資金。如果資金流入，股票應(yīng)該會上漲，如果資金流出，股票應(yīng)該下跌。所以根據(jù)資金流向就可以構(gòu)建相應(yīng)的投資策略。

動量反轉(zhuǎn)選股
動量反轉(zhuǎn)選股方法是利用投資者投資行為特點而構(gòu)建的投資組合。

索羅斯所謂的反身性理論強調(diào)了價格上漲的正反饋作用會導(dǎo)致投資者繼續(xù)買入，這就是動量選股的基本根據(jù)。

動量效應(yīng)就是前一段強勢的股票在未來一段時間繼續(xù)保持強勢。在正反饋到達(dá)無法持續(xù)的階段，價格就會崩潰回歸，在這樣的環(huán)境下就會出現(xiàn)反轉(zhuǎn)特征，就是前一段時間弱勢的股票，未來一段時間會變強。

量化投資展望

金融科技的浪潮已經(jīng)席卷全球，我國在人工智能方面的發(fā)展也緊跟潮流，而證券投資領(lǐng)域更是“無可幸免”。隨著我國監(jiān)管制度的逐步完善、金融市場交易制度的不斷進步，金融工具種類日漸豐富，量化投資領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)水平日臻成熟，量化投資在我國將迎來極速發(fā)展階段。

而我國的證券公司應(yīng)當(dāng)加大金融科技方面資源的投入，一是加強軟硬件設(shè)施的投入，二是需要培養(yǎng)和引進量化投資方面的高水平人才。當(dāng)然，所有的創(chuàng)新都是要建立在合規(guī)風(fēng)控基礎(chǔ)上而言的，在競爭中保證基礎(chǔ)穩(wěn)固，才能確保在未來大潮中不被意外的“潮水淹沒”。