本线上活动适合做外汇、投资、股民、券商、行长、私募等相关从业人员。

不怕你太懂，就怕你不懂！

远离股市，楼市，最重要的不要陷入庞氏骗局中。

量化交易

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种"大概率"事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

折叠编辑目前国内量化投资规模大概是3500到4000亿人民币，其中公募基金1200亿，其余为私募量化基金，数量达300多家，占比3%(私募管理人共9000多家)，金额在2000亿左右。中国证券基金的整体规模超过16万亿，其中公募14万亿，私募2.4万亿，乐观估计，量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%，在公募证券基金占比不到1%，在私募证券基金占比5%左右，相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资，国内未来的增长空间巨大。

折叠编辑本段四大特点

其实，定量投资和传统的定性投资本质上是相同的，二者都是基于市场非有效或是弱有效的理论基础，而投资经理可以通过对个股估值，成长等基本面的分析研究，建立战胜市场，产生超额收益的组合。不同的是，定性投资管理较依赖对上市公司的调研，以及基金经理个人的经验及主观的判断，而定量投资管理则是"定性思想的量化应用"，更加强调数据。

折叠纪律性

所有的决策都是依据模型做出的。我们有三个模型:一是大类资产配置模型、二是行业模型、三是股票模型。根据大类资产配置决定股票和债券投资比例;按照行业配置模型确定超配或低配的行业;依靠股票模型挑选股票。纪律性首先表现在依靠模型和相信模型，每一天决策之前，首先要运行模型，根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。

有人问，模型出错怎么办?不可否认，模型可能出错，就像CT机可能误诊病人一样。但是，在大概率下，CT机是不会出错的，所以，医生没有抛弃CT机，我的模型在大概率下是不出错的，所以，我还是相信我的模型。

纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。纪律化的另外一个好处是可跟踪。定量投资作为一种定性思想的理性应用，客观地在组合中去体现这样的组合思想。一个好的投资方法应该是一个"透明的盒子"。

我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的，我会打开系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、动量上、技术指标上的得分情况，这个评价是非常全面的，只有汇总得分比其他得分要高才有说服力。

折叠系统性

具体表现为"三多"。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型;其次是多角度，定量投资的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;再者就是多数据，就是海量数据的处理。

人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量投资的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。

折叠套利思想

定量投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资经理大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票;与定性投资经理不同，定量基金经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。

折叠概率取胜

这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是依靠一组股票取胜，而不是一个或几个股票取胜。

应用

量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。在此，以统计套利和算法交易为例进行阐述。

1、统计套利

统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。

统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系(协整关系)，当某一对品种的价差(协整方程的残差)偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较常采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。

2、算法交易。

算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数量。

算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价(目标价与实际成交均价的差)。被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格(VWAP)、时间加权平均价格(TWAP)等都属于被动型算法交易。 (2) 主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。

算法交易的交易策略有三:一是降低交易费用。大单指令通常被拆分为若干个小单指令渐次进入市场。这个策略的成功程度可以通过比较同一时期的平均购买价格与成交量加权平均价来衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四个金融资产，如根据外汇市场利率平价理论，国内债券的价格、以外币标价的债券价格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将产生一定的关联，如果市场价格与该理论隐含的价格偏差较大，且超过其交易成本，则可以用四笔交易来确保无风险利润。股指期货的期限套利也可以用算法交易来完成。三是做市。做市包括在当前市场价格之上挂一个限价卖单或在当前价格之下挂一个限价买单，以便从买卖差价中获利。此外，还有更复杂的策略，如"基准点"算法被交易员用来模拟指数收益，而"嗅探器"算法被用来发现最动荡或最不稳定的市场。任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。

折叠编辑本段前景

随着20世纪80年代以来各类证券和期权类产品的丰富和交易量的大增，华尔街已别无选择，不用这些模型，不使用电脑运算这些公式，他们便会陷于困境，自招风险。1997~1998年亚洲金融危机，市场暴跌，量化投资的算法交易也起到了同样的坏作用。此外，始于2007年的金融危机中，量化投资也未能幸免。时过境迁，2011年，量化基金再次表现优异。

稍微接触到资本市场的人，大都听说过基本面投资和价值投资，而对于这方面的天才人物"股神"巴菲特，更是几乎家喻户晓，妇孺皆知。他以企业财务报表的分析见长，擅长挖掘企业的内在价值，一旦买入便长期持有，持续获得稳定高额收益，为股东创造了丰厚利润，无人能及。

相比之下，与价值投资同等重要的量化投资--即借助数学、物理学、几何学、心理学甚至仿生学的知识，通过建立模型，进行估值、择时及选股，则没有那么幸运--在大多数人眼里，量化投资是一个神秘的领域，深不可测，玄奥无比，令人望而却步。世人皆知巴菲特，而对于号称最能赚钱的基金经理人、在20年的时间里创造了年均净回报率高达35%惊人传奇的量化投资大师西蒙斯，却只能成为少数人的专属。

折叠编辑本段发展潜力

首先，相较于海外成熟市场，A股市场的发展历史较短，投资者队伍参差不齐，投资理念还不够成熟，留给主动投资发掘市场非有效性，产生阿尔法的潜力和空间也更大。投资理念多元化，也创造出多元分散的alpha机会。

其次，量化投资的技术和方法在国内几乎没有竞争者。中医治疗中医擅长的疾病、西医治疗西医擅长的疾病;如果把证券市场看作一个病人的话，每个投资者就是医生，定性投资者挖掘定性投资的机会，治疗定性投资的疾病。证券市场上定性投资者太多了，机会太少，竞争太激烈;量化投资者太少了，机会很多，竞争很少。这给量化投资创造了良好的发展机遇--当其他人都摆西瓜摊的时候，我们摆了一个苹果摊。