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什么是量化投资(什么是量化基金)

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摘要(1)什么是量化投资？
(2)量化投资应用领域
(3)量化投资的简史和未来展望
大家好，我是轰炸机米普 。量化投资在全球范围内兴起多年，已成为主流投资方式之一 。作为量化私募的研究员，今天给大家介绍一下量化投资科普，我会尽量用通俗易懂的语言来描述 。
什么是量化投资？量化投资定义:量化投资是一种利用逻辑历史统计规律的投资方法 。(量化投资没有“权威”和“官方”的定义，只根据我自己的理解来解释)
【什么是量化投资(什么是量化基金)】
历史统计法:所谓历史统计法，是指从历史数据中通过各种模型进行统计分析得到的规律 。统计中使用的数据非常多样，有许多维度，从市场数据到金融数据再到宏观数据 。一些组织甚至通过无人机、地震监测、天气预报等进行统计分析 。，然后得出投资策略 。
统计的例子:这里有几个简单的例子，方便大家理解，不作为任何投资建议 。
(1)反转效应，即过去涨得多的股票会比过去跌得多的股票有更大的涨幅 。按照这个统计规律，如果你做多了过去大幅下跌的股票，同时又做了过去大幅上涨的空股票，那么你整体上会得到稳定的空回报 。反转效应在a股非常明显，但由于空的限制，很难实现反转效应的多重空组合收益 。
(2)春季行情一般是指春节前后市场会出现一波上涨行情 。在过去的15年里，只有三年没有春季行情 。当然，这个春季行情如何启动，具体如何操作，都是需要深入研究的问题，其中还涉及到其他非常复杂的因素 。作为科普文章，在此不再赘述 。
(3)Fama-French三因素模型，比较复杂 。Fama和French(1993)发现，小减大和低市盈率组合收益率等因素可以很好地解释股票收益率 。
统计规律的逻辑:“相关性”并不意味着“因果性”，只有逻辑支持的统计结果才有意义 。比如2014年是马年，2014年下半年出现大牛市 。你能得出马年下半年会有大牛市的结论吗？这显然是不合理的，因为它们之间没有明显的因果关系 。通过历史数据，可以得出许多有趣的统计规律 。然而，并不是所有的统计规律都适用 。很多时候，我们只是从历史数据中挖掘出一个结果，但这在未来可能并不适用 。因为有过度拟合的风险，历史上发生的事情，以后可能不会再发生 。我们应该用改变思维来思考这个问题 。
量化投资应用领域量化投资细分有很多领域 。从股票到债券，再到各种衍生品，几乎每个资产类别都有量化投资 。除了涵盖广泛的资产类别，量化投资的策略也有很多具体类型，如要素投资、套利、CTA、高频等 。这些是非常常见的策略类型 。
量化投资作为一种普遍的方法论，具有强大的生命力 。量化投资之所以应用如此广泛，是因为它是投资领域的一种方法论，一种建立在逻辑分析和统计分析基础上的方法论，客观、普遍，符合我们传统的思维逻辑 。这里有一些常见的例子来加深我们的理解 。由于篇幅有限，不可能详细展开每个例子 。请原谅我 。后续会下发文件，逐一详细讲解各种策略 。
(1)多因素战略 。多因素策略通常是指使用一个或多个因素来选择目标的策略 。多因素策略多用于股票投资领域 。它所包含的因素类型包括量价因素、财务因素、估值因素、规模因素、宏观因素等 。我们经常说的技术指标其实属于量价因素的一个小分支 。多因素模型作为一种经典的财务模型，有着非常广泛的学术研究文献，也是证券公司财务工程部门研究最多的领域 。这些研究大多集中在中低频领域，调仓的频率通常为每周或每月 。要想获得稳定的收益，通常需要多种因素的组合，而且由于很难做成空 A股，通常需要用股指对冲 。这种策略需要大量资金，不适合普通投资者 。
(2)套利策略 。套利策略通常是指利用两种资产之间的高度相关性，捕捉它们之间的价差异常波动带来的投资机会，进而获利 。比如格力电器和美的集团就是两个高度相似的企业，价格走势高度相关 。统计显示，两次价格走势的相关系数高达0.97，这种基本面与价格走势相关性较高的资产对非常适合套利交易 。由于它们之间的高度相关性，它们之间的价格比长期保持在一定范围内 。如果有一天，它们之间的价格比过高或过低，我们可以通过多次空交易，从它们之间价格差的回归中获得收益 。
格力和美的价格走势比较

量化投资简史全球量化投资已经发展了近60年 。量化投资诞生于20世纪60年代，最早在美国得到广泛应用 。自20世纪70年代以来，量化投资开始快速发展 。得益于日益丰富的投资工具、日益高端的技术和算法、迭代的模型，量化投资逐渐成为海外主流投资方式之一，诞生了众多知名的量化投资基金 。比如，世界顶级数学家詹姆斯·西蒙斯创立了复兴科技公司，成为世界知名的量化私募基金公司 。西蒙斯本人曾以15亿美元的收入成为全球薪酬最高的对冲基金经理 。

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