量化投资引领投资新趋势

市场中各类主题已经为中国的量化交易构建了一个相对完备的生态环境。

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既然人工智能在围棋领域完胜人类，是否能颠覆股市呢？事实上，作为人工智能在投资上的应用，量化投资已经表现出了极大的颠覆潜质。

2016年，A股市场的巨幅震荡让投资者深刻地认识到控制风险、管理风险的重要性，在这样复杂的背景下，如何实现资产的保值增值成为投资者共同关心的焦点问题，而量化投资则向世人展现了其稳健投资的特性，在2016年整体博弈震荡的市场背景下，量化基金逆势飘红，成为证券市场一抹亮丽的风景。

数据显示，2016年，主动型量化基金、股票型基金和偏股混合型基金收益率的中位数分别为0.81%，-9.68%和-8.44%，主动型量化基金明显高于后两者。

而且，在2016年年初市场急剧下跌中，主动型量化基金的平均跌幅要略小于股票型基金和偏股混合型基金；在下跌之后的震荡上涨中，主动型量化基金的表现则明显优于股票型基金和偏股混合型基金。

虽然从最大收益的角度而言，量化基金没有跑赢普通的股票型基金，但是综合考虑风险和收益，量化基金仍占据着很明显的优势，量化投资正逐步引领投资新趋势。

量化投资的面纱

量化投资其实历史并不长，它是伴随着计算机技术的兴起而兴起的，现代意义上的量化投资始于上世纪80年代的美国，至今已有30多年的历史。在美国量化投资已经成为股票投资的主要投资手段，在衍生品领域，量化投资更是占据了近70%的市场份额。

量化投资在诞生之初就被披上了神秘的面纱，投资大师巴菲特被广大投资者所熟知，其平均年化20%的收益率堪称投资界的奇迹，索罗斯更是在做空方面有着空前的成就。

然而，美国历史上年化复合收益率最高的确另有其人，他就是被誉为量化投资之父的詹姆斯・西蒙斯，华尔街最杰出的量化对冲基金经理。

45岁时，西蒙斯正式成立了文艺复兴科技公司，其创立的大奖章基金在1989年-2009年的平均年化收益率为35%，若算上5%的资产管理费和高达44%的收益提成，该基金的年化收益率更是高达60%，令人意想不到的是，即使在金融海啸的2008年，大奖章基金的年收益率更是达到了惊人的80%。

目前，对于量化投资，国际上还没有一个统一、明确的定义。程序化交易、算法交易、策略交易、高频交易等都从一定层面上反映了量化交易的本质。

就其本质意义上而言，量化交易主要有两个特点：一是利用计算机的高速运算，快速响应，高效交易通过计算机编程将交易过程交给计算机去完成，交易过程中几乎没有人的干预；二是综合运用数学、物理学，甚至天文学等学科知识，结合大数据分析、人工智能等手段。从以上两个特性来看，量化交易本身是一个范围很广的概念，对于传统的价值投资而言，由于在一定程度上运用了计算机技术、综合数量分析方法，也可以认为是广义意义上的量化投资。

从量化投资的两大主要特点我们可以看出，量化投资的发展离不开计算机技术的发展以及现代金融理论的发展，同时，健全的交易制度、低廉的交易费用也为量化投资提供了很好的土壤。

现代金融理论发展的一个分水岭是1950年马克维茨提出了著名的证券投资组合理论，其为我们提供了很好的资产管理工具，使得风险和收益的匹配达到最优；1960年，威廉・夏普、林特纳等提出的资本资产定价模型CAPM，最先将资产的收益进行合理的分解，该理论为目前主流的Alpha策略提供了强大的理论基础；1976年，夏普提出了套利定价模型APT。

可以说，资本资产定价模型和套利定价模型标志着当代金融理论走向成熟。有效市场假说、资本结构理论、期权定价理论等完善了金融理论的基本架构，为量化投资提供了量化的理论基础。计算机技术的发展，尤其是近年来云计算、大数据、人工智能的发展为数以亿计的计算提供了有力保障，使得交易有秒级向毫秒级、微秒级甚至纳秒级迈进。使得市场上微小的瞬间交易机会都能够被有效捕捉。交易费用的下降对提升市场的流动性和活跃度提供了良好的交易环境。

量化投资在中国

对于国内大多数投资者而言，量化投资更广泛地被大众所熟知也需要从“光大乌龙指”事件说起。

2013年8月16日，光大证券自营部门发生交易系统错误，在进行ETF套利时下单234亿元最终成交72.7亿元，大量买单瞬间推升沪指5.96%，造成A股和股指期货市场大幅波动。当天在市场尚不知悉的情况下，光大证券做出了借道ETF卖出股票和股指期货锁定亏损的措施。证监会此后认定这一行为是内幕交易，对相应责任人采取罚款以及终身证券市场禁入措施。

“光大乌龙指”事件之后，投资者开始客观认识到量化交易的风险，随着更多人开始了解并认识量化投资，量化投资的发展开始进入了稳步发展的新阶段。

目前，国内资本市场上量化产品已经初具规模，同时策略品种也比较丰富，目前市场上已经有102只股票量化产品，仅2016年就推出了37只股票量化产品。截至2016年11月，市场中存量的股票量化产品规模就达到了858亿元。

全球宏观与对冲策略、市场中性策略、趋势类策略、均值回归类策略、事件驱动类策略、情绪指标类策略、估值类策略以及上述策略的复合策略等是量化投资的主要策略，这些量化策略通过对宏观基本面的研究以及技术指标的精细化研究进行精确投资。目前美国量化投资基金可以做到跨市场、跨品种全天候交易。

美国成熟的做空机制、T+0交易、市场中60%以上的机构投资者，相对成熟与稳定的政策干预，都给量化投资带来了很好的投资环境。

而在中国，量化投资的发展还不到十年的时间，可以说量化投资在中国正处于萌芽阶段，2015年1月9日，证监会正式批复上交所50ETF期权交易试点，以及近期证监会批准郑商所和大商所分别开展白糖和豆粕期权交易为中国的证券市场带来了新的活力，在一定程度上促进了国内量化交易的发展。

随着证券市场的不断发展，金融衍生品的不断推出，对冲工具的不断丰富，投资的复杂度日益提高，量化投资将以其低风险、收益稳定的特性成为广大机构投资者和个人投资者的主要投资策略之一。

量化投资大时代

证券交易所、证券公司、基金公司、证券市场软件服务商等交易主体都在为量化投资在中国的发展做出了自己的贡献。

中金所、上期所、大商所、郑商所等期货交易所已经基本完成并推出了各自的自动化交易接口，随着股票期权的推出，上交所也推出了个股期权交易系统，深交所的自动化交易接口OES也已经准备就绪。

大型券商都在搭建各自的高端量化交易通道，中小券商厉兵秣马，很多券商都推出了自己的量化交易平台为高端客户服务，同时也有部分基金公司推出了量化交易平台分享量化投资的盛宴。

一些交易厂商也推出了量化交易工具，万德开发了六大主流编程语言的交易接口，并打造了自己的量化交易平台，大智慧推出了智能交易平台DTS。一些国际厂商也开始抢占中国市场，如中国资本市场CEP交易平台的Apama和StreamBase，期权交易与做市交易软件提供商Horizon等。

同时，一些数据供应商开始兴起，这为量化策略的历史回测提供了很好的数据源，使得量化策略在实盘交易之前就可以得到一定程度上的验证，为提升量化策略的稳定性和可靠性提供了有效保障。可以说，市场中各类主题已经为中国的量化交易构建了一个相对完备的生态环境。

量化投资从无到有，发展十分迅速，随着大数据时代的来临，可供量化使用的数据越来越丰富，衍生品市场的发展为量化产品带来了无与伦比的投资工具。

人工智能时代的来临，量化投资开始向智能投资转变，投资因子开始由共性向个性转化，传统的高收益策略开始向稳健低收益策略演变，从单点到全局量化投资系统的转化，从单一固定策略向一个动态学习的多策略体系的演化。

同时，“光大乌龙指”事件也让我们清醒地认识到，虽然量化投资是目前投资的主流发展趋势，但是如何防控风险同样重要。

这需要我们不断地提升国内量化投资水平，逐步与国际接轨。分步有序地推动量化投资的发展，严控风险，在监管层面坚强立法，形成对量化产品的有效监管标准，理清量化产品的法理关系，规范投资者的适当性，同时，建立量化产品的集中监测平台，使量化投资在中国更加茁壮成长。

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作者工作单位为中国民族证券