國(guó)內(nèi)的AQF量化金融分析師也是在近幾年才開始興起的，所以要想了解AQF的發(fā)展軌跡就要從境外量化投資說起，小編今天就來和大家一起看看量化投資的發(fā)展和應(yīng)用。
發(fā)展軌跡

量化投資的領(lǐng)軍人物，一般公認(rèn)為是詹姆斯·西蒙斯。從數(shù)學(xué)天才到交易模型專家再到投資奇才，關(guān)于西蒙斯的傳奇廣為流傳。事實(shí)上，跟所有其他大師一樣，西蒙斯也是站到前輩的肩膀上才取得引人注目的成就。量化之源可以追溯到20世紀(jì)初，法國(guó)人路易·巴舍利耶1900年首創(chuàng)了數(shù)理金融方法。路易是第一位用量化描述布朗運(yùn)動(dòng)的人，他提出可以用概率論來理解金融市場(chǎng)。遺憾的是路易的理論沒有引起業(yè)界的重視，其價(jià)值幾十年后才被另一位天才發(fā)現(xiàn)。這位天才就是美國(guó)的現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)之父保羅·薩繆爾森，他建立了宏觀和微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)量化體系，代表性研究成果包括消費(fèi)理論中的功效函數(shù)、福利經(jīng)濟(jì)學(xué)里的Lindahl-Bowen-Samuelson條件、資本市場(chǎng)理論中的隧道理論、金融市場(chǎng)中的有效市場(chǎng)假說、公共金融學(xué)中的優(yōu)化配置、國(guó)際金融學(xué)中的Balassa-Samuelson效應(yīng)和Heckscher-Ohlin模型等。

量化投資區(qū)別于主觀定性投資的鮮明特征就是模型。模型概念由第一位諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主簡(jiǎn)·丁伯根首先引入經(jīng)濟(jì)學(xué)（薩繆爾森是第二位諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主）。

數(shù)學(xué)教授出身的“模型先生”西蒙斯2005年成為全球收入很高的對(duì)沖基金經(jīng)理，凈賺15億美元。西蒙斯24歲出任哈佛大學(xué)數(shù)學(xué)系教授，曾與華裔數(shù)學(xué)家陳省身共同創(chuàng)立了Chern-Simons幾何定律，該定律成為理論物理學(xué)的重要工具。西蒙斯和他的文藝復(fù)興科技公司是華爾街上徹底的異類，公司從不雇用華爾街人士。這位超級(jí)投資者成功的秘訣是：靠數(shù)學(xué)模型捕捉市場(chǎng)機(jī)會(huì)，用電腦做出交易決策。

》》點(diǎn)擊進(jìn)入學(xué)習(xí)量化投資入門特惠班

不同于傳統(tǒng)方法的特殊優(yōu)勢(shì)

“數(shù)學(xué)模型”方法是針對(duì)或參照某種事物系統(tǒng)的特征或數(shù)量相依關(guān)系，采用形式化數(shù)學(xué)語言，概括或近似地表述出來的一種數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)。運(yùn)用“數(shù)學(xué)模型”做交易，和傳統(tǒng)的基于技術(shù)分析、基本分析等方法的定性投資本質(zhì)上相同，都是基于市場(chǎng)非有效或是弱有效的理論基礎(chǔ)。投資經(jīng)理可以通過對(duì)資產(chǎn)估值、成長(zhǎng)等基本面的分析研究，建立戰(zhàn)勝市場(chǎng)、產(chǎn)生超額收益的算法組合。不同的是，定性投資更依賴對(duì)標(biāo)的資產(chǎn)的調(diào)研以及基金經(jīng)理個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)及主觀的判斷；而量化投資則是“定性思想的量化應(yīng)用”，更加強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)和計(jì)算，因而具有以下明顯優(yōu)勢(shì)：

一是交易更加精確量化。技術(shù)分析、基本分析等方法的缺陷都是不能做到完全的精確量化。技術(shù)分析主要是用來分析交易的進(jìn)場(chǎng)、出場(chǎng)點(diǎn)，是抉擇交易時(shí)機(jī)的一種方法。技術(shù)指標(biāo)大多是用線型的公式來表達(dá)價(jià)格漲落與歷史價(jià)格成交量之間的關(guān)系。由于價(jià)格運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜性用線型公式是無法概括表述的，所以存在技術(shù)指標(biāo)時(shí)好時(shí)壞的現(xiàn)象。用幾套技術(shù)指標(biāo)疊加做出的系統(tǒng)，同樣解釋不了價(jià)格的運(yùn)動(dòng)。

不同投資經(jīng)理在經(jīng)驗(yàn)累積過程中形成不同的技術(shù)分析理論體系，從定義到規(guī)則，都帶有明顯的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)色彩，不具備嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推理過程，不能形成一整套相互作用的理論體系。任何一種技術(shù)分析方法都不能完全適應(yīng)于市場(chǎng)，每一種方法都有自己的盲點(diǎn)。

量化投資采用離散采樣的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，根據(jù)金融市場(chǎng)的特性，價(jià)格是離散型的隨機(jī)變量。抽象地說，量化投資是將隨機(jī)變量的所有可能取值及相應(yīng)的概率描述出來，模擬離散型隨機(jī)變量的概率分布，再通過概率進(jìn)行資金分配，量化每筆交易手?jǐn)?shù)。量化投資是在找估值洼地，通過全面、系統(tǒng)性的掃描捕捉錯(cuò)誤定價(jià)、錯(cuò)誤估值帶來的機(jī)會(huì)。

二是有穩(wěn)定模型支持。量化投資所有的決策都是依據(jù)模型做出的，依靠模型、相信模型。每一天決策之前，首先要運(yùn)行模型，根據(jù)模型的運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行決策，而不是憑感覺。對(duì)沖基金經(jīng)理納西姆·塔勒布在他的暢銷書《黑天鵝——如何應(yīng)對(duì)不可知的未來》中表示：不少交易者使用的模型低估了存在極端負(fù)面結(jié)果即黑天鵝的可能性，從而帶來了災(zāi)難性的后果。雖然塔勒布有著大批擁躉，但人們還是選擇相信模型。因?yàn)橐粋€(gè)模型失敗了，不等于所有模型都無效，而所有運(yùn)作機(jī)制都跟概率模型息息相關(guān)。只要模型在大概率下是有效的，就可以相信模型。

金程教育為了讓想要學(xué)習(xí)量化投資的人更加清楚的理解和掌握，還開設(shè)了AQF培訓(xùn)課程來讓更多的人學(xué)習(xí)量化。

三是能夠嚴(yán)格執(zhí)行紀(jì)律。只有嚴(yán)格的紀(jì)律才能克服人性的弱點(diǎn)，諸如貪婪、恐懼、僥幸心理，也可以克服認(rèn)知偏差。在交易中，可怕的莫過于人性的弱點(diǎn)。人的“貪婪”和“恐懼”在交易的過程當(dāng)中會(huì)毫無遺漏地表現(xiàn)出來。有盈利的時(shí)候“惜賣”，虧損后又“死抱”；容易受到周邊議論的影響，這些都會(huì)造成交易的隨意性，導(dǎo)致虧損。量化投資能夠避免投資者在交易時(shí)主觀的判斷，投資者所要做的就是相信系統(tǒng)，嚴(yán)格執(zhí)行。
數(shù)學(xué)模型在交易中的運(yùn)用

在量化投資中，運(yùn)用數(shù)學(xué)模型是交易的核心，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

認(rèn)為價(jià)格運(yùn)動(dòng)隨機(jī)與有序并存，并非完全隨機(jī)，也沒有固定的規(guī)律。價(jià)格運(yùn)動(dòng)具有一定的“人為特征表象”。整體而言，市場(chǎng)是有效的，但仍存在短暫的或局部的市場(chǎng)無效性，可以提供交易機(jī)會(huì)。

主要通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的離散采樣統(tǒng)計(jì)，找出金融產(chǎn)品價(jià)格、宏觀經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)指標(biāo)、技術(shù)指標(biāo)等各種指標(biāo)間變化的數(shù)學(xué)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)目前存在的微小獲利機(jī)會(huì)，并通過杠桿比率進(jìn)行快速而大規(guī)模的交易獲利。

通過高頻次且快速的日內(nèi)短線交易來捕捉稍縱即逝的機(jī)會(huì)。依靠大量的交易次數(shù)對(duì)沖風(fēng)險(xiǎn)，累積盈利。

需要市場(chǎng)具有高活躍度和流動(dòng)性。要求交易品種價(jià)格的運(yùn)動(dòng)具有連續(xù)性，以及成交量的活躍性。這主要是為了保證大量的高頻次交易可實(shí)現(xiàn)成交。

運(yùn)用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)將“數(shù)學(xué)模型”轉(zhuǎn)化為交易系統(tǒng)，通過計(jì)算機(jī)的海量運(yùn)算能力實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。

總之，量化投資將人的交易理念規(guī)則化、變量化、模型化、系列化，形成一整套完整、可量化的操作思路。這套思路可以用歷史數(shù)據(jù)加以分析驗(yàn)證，在交易的實(shí)施階段可使用計(jì)算機(jī)自動(dòng)執(zhí)行。

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