“在现代的量化分析和投资中，量化分析员和量化基金经理通常会同时研究上千只股票。分析的方式也可以是基于公司基本面的，但是会强调量化财务指标。量化的指标(又称因子)也可以是其他更有特色的数据，比如用计算机来分析新闻报道，用超高频率交易数据、股票期权数据或公司债务数据来做个股分析，从而在计算机上建立量化模型进行投资。” 罗崟

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量化分析和投资是在1990年代后期首先在美国展开，到2000年初在日本、欧洲和澳洲得到迅猛发展。到2007年，美国股市近一半的机构基金都是由量化模型来管理的。从2000年初到2007年量化基金市场表现远远超过其他投资方式，业内称此期间为“量化投资的黄金时期”。2007年8月是量化投资的转折点，在短短的几天内，许多量化基金出现巨额损失。其原因主要是几间大型对冲基金大量卖出它们的量化基金股票仓位，去祢补其在其他投资方式上的损失。由于很大相同仓位的股票在很短的时间内被廉价卖出，从而加剧了很多投资指标的损失，尤其是价值和动量指标的损失。2007年底，西方金融危机加剧，量化基金传统上过于依赖从下到上的个股分析，忽略了宏观数据，量化投资受到进一步影响，导致很多投资者从量化基金中抽逃资金。这一段时间是“量化基金的转型期或进化期”。基于以往的经验教训，量化基金经理开始投资于庞大的新型数据库，建立高精尖数量模型，优化投资组合配置，强化风险管理，加入从上到下的宏观经济分析。到2011年，多数量化基金表现再次超越其他投资方式，业内又称其为“量化基金的复兴阶段”。 qian888.com



1952年3月发表“投资组合选择”论文、提出现代财务和投资理论最著名洞见的马克维茨，以该理论参加博士答辩，竟然战战兢兢差点未获通过。1990年10月，这些人中有三位获得诺贝尔经济学奖，当时局外人很少有人清楚为什么他们能够得此殊荣；而三人中的其中一位则将他们的获奖比作“芝加哥业余球队赢得了世界杯”。1961年，与马克维茨共同获得1990年诺贝尔奖的夏普曾说，当时即使是用IBM最好的商用电脑，解出含有100只证券的问题也需要33分钟。当今，面对数不胜数的证券产品，以及庞大的成交量，缺了先进电脑的运算速度和容量，许多复杂的证券定价甚至不可能完成。

马克维茨的投资组合理论，提出了风险报酬和效率边界概念，并据此建立了模型，成为奠基之作。托宾随后提出了分离理论，但仍需要利用马克维茨的系统执行高难度的运算。夏普1963年1月提出了“投资组合的简化模型”，一般称为“单一指数模型”。马克维茨模型费时33分钟的计算，简化模型只用30秒，并因节省了电脑内存，可以处理相对前者8倍以上的标的证券。1964年，夏普又发展出资本资产定价模型(CAPM)，这是他最重要的突破，不仅可以作为预测风险和预期回报的工具，还可以衡量投资组合的绩效，以及衍生出在指数型基金、企业财务和企业投资、市场行为和资产评价等多领域的应用和理论创新。1976年，罗斯在CAPM的基础上，提出“套利定价理论”(APT)，提供一个方法评估影响股价变化的多种经济因素。布莱克和斯克尔斯提出了“期权定价理论”。莫顿则发明了“跨期的资本资产定价模型”。

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很多人在此领域也做出了开创性的贡献，不少人最初并非经济学家，如巴契里耶和布莱克原先是数学家，夏普则从事医学，奥斯伯恩为天文学家，沃金与坎德尔是统计学家，而特雷诺则是数学家兼物理学家。他们转行都是被金融市场研究所深深吸引，沉迷于其中的无穷魅力。

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　　1971年，一个叫做约翰·麦奎恩（John McQueen）的电子工程师利用美国富国银行的信托投资平台建立了第一个定量投资系统。同年，巴克莱国际投资管理公司发行了世界上第一只被动管理的指数基金。 qian888.com

　　几年后，曾任美国伯克利大学数量经济学教授巴尔·罗森伯格（Barr Rosenberg）则将这场革命引向成功。1974年，罗森伯格独自一人在地下室成立了巴尔·罗森伯格联合公司（Barr Rosenberg Associates），他利用电脑分析大量的数据与资料，创建了投资组合业绩和风险管理模型，1978年，《机构投资者》杂志将他称为“现代投资组合理论”的一代宗师。 财金猎人

　　作为量化投资的先行者，罗森伯格又于1985年和另外三位合作伙伴创立了管理各种多样化的股票投资组合的罗森伯格机构股权管理公司（Rosenberg Institutional Equity Management，简称RIEM）。此后，他继续开发了多种量化模型，并创造出了著名的“综合阿尔法”模型。这一模型带来了令人瞩目的成绩，该公司1990年资产管理规模突破100亿美元。 股市猎人

　　在量化投资出现的最初三十年中，沃伦·巴菲特和彼得·林奇等投资者所开创了“价值投资”仍然主导着西方投资界，而上世纪90年代，索罗斯的宏观对冲基金的大放异彩也遮掩了其他投资者的光芒。

　　之后，得益于技术的进步降低了量化策略密集型交易的成本，定量投资者终于在世纪之交攀上了投资世界的顶峰。

　　投资咨询公司 Towers Watson股票基金研究主管马丁·努尔斯(Martin Knowles)表示：“上世纪90年代末和本世纪初，实行量化管理的资产激增。”

　　据统计，1970年时，定量投资在西方市场的全部占比为零，到2001年时，定量投资的资产管理规模已经超过880亿美元。而之后这一数量更是直线式上升。根据路透社数据， 截至2010年11月，1600只量化基金管理的总资产高达2600亿美元，年均增长速度高达20%， 而同期非量化基金的年增长速度仅为8%。

　　而量化的投资标的，也从最初的利率市场，延伸到国债、外汇、股票期权到气候等几乎所有投资领域。

　　在量化投资40年的发展历程中，一些从象牙塔里走出来并投身实务金融量化的科学家在这个领域里成为了最耀眼的明星。然而，这群操纵着“黑匣子”的人总是刻意保持低调，也正因如此，詹姆斯·西蒙斯(James Simons)和大卫·肖(David Shaw)的光环反倒被更加放大了。

　　詹姆斯·西蒙斯向来被看成是量化投资中的传奇人物。他依靠数学模型和计算捕捉市场机会并做出交易决策。自基金成立后的1989到2007年，该基金的平均年收益率高达35%，而股神巴菲特在同期的平均年回报大约为20%。即使在2007年次债危机爆发当年，投资回报高达85%，而2008年时，基金更是强劲上涨了160%，西蒙斯本人也因此被誉为“最赚钱基金经理”。

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　　大卫·肖同样以神秘的公式和科技手段观察整个金融市场。相关数据显示，该基金自1988年成立后，年均回报率达20%左右，而其发展巅峰时的交易量可以占到整个纽约证券交易所的5%。大卫·肖也因此有了“定量之王”的美誉。

　　金融危机之后，随着詹姆斯·西蒙斯宣布退休，大卫·肖回归学术界，就连罗森伯格也将清算其公司旗下的四只基金并离任，量化策略的投资基金目前已经进入了一个发展的瓶颈。 qian888.com

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量化投资就是借助现代统计学、数学的方法，从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资、形成回报。

量化投资分为两类：一类是主动量化，追求超额收益；另一类是被动量化，跟踪指数收益，追求的是跟踪误差和偏离度最小化。

目前国际上数量化投资做的最好的公司是巴克莱全球投资公司 、高盛资产管理公司和文艺复兴科技公司，这些公司通过以基本面量化分析和统计套利为主的策略，取得长期稳定的业绩。数量化投资的传奇人物詹姆斯·西蒙斯创办的文艺复兴科技公司，更是数量化投资的传奇。西蒙斯将他的数学理论背景巧妙运用于股票投资实战中，其研发基于数学统计理论的计算机模型，借助该模型，西蒙斯所管理的大奖章基金，从1989 年到2006年的17年间，平均年收益率达到了38.5%，而股神巴菲特过去20年的平均年回报率也不过20%。

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美国的量化投资从1971年巴克莱投资管理公司发行世界上第一只指数基金至今，30多年已经成为美国市场中重要的投资风格。从1970年定量投资在海外全部投资中占比为零，到2009年定量投资在全部投资产品中的份额中占30%以上，主动投资产品中大约有20%到30%使用定量技术。量化投资已经成为全球基金业的主流投资方法之一。 汗维


量化投资需要重点考虑三个因素：

一是预测相对于市场的超额收益（即阿尔法收益），找到阿尔法预测模型。在阿尔法预测上，要保证不断有新的阿尔法策略的产生，一个新的阿尔法策略出来后，过一段时间就被市场充分理解，可能阿尔法收益就会逐渐消失，这就需要不断产生新的阿尔法收益模型。同时，阿尔法收益的发现需要很强的纪律性、系统性的研究流程，一旦有效的阿尔法收益模型，需要做实证分析去检验和证实，还要看它的一致性效果和有无附加值。 han66.com

 　　二是考虑风险因素，在投资之前，一定要做风险预算，如果预期阿尔法收益能达到5%，那么承担的风险有多大，需要考量风险调整后的收益。

 　　三是看交易成本，如果一只基金买某个股票的成本是5%，而收益却达不到这个水平，则这个策略和方法就不划算。量化投资就是综合考虑这三个因素，找到最佳预测收益的组合，达到收益最大化。 http://han66.net

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借助现代化统计学和数学的方法构建模型，通过大量的数理统计来判断将来价格走势从而进行投资的一种方法。它往往利用计算机技术，从庞大的历史数据和当日各个市场各个品种的走势数据中筛选出能带来超额收益的多种"大概率"事件以制定策略，之后用数学和量化模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得稳定和可持续的超额回报。 stockxp.com

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