什么是量化基金什么是量化投资

摘要（1）什么是量化投资？
【什么是量化基金什么是量化投资】（2）量化投资应用领域
（3）量化投资简史和未来展望
大家好，我是炸弹人米波。量化投资在全球已经兴起多年，目前已经成为主流的投资方式之一。作为一名量化私募的研究员，今天来给大家科普一下量化投资，我将尽量用浅显易懂的语言来描述。
什么是量化投资？量化投资定义：量化投资（Quantitative Investment），就是利用合乎逻辑的历史统计规律来进行投资的一种投资方式。（量化投资并没有“权威”、“官方”的定义，这里只是按照自己的理解来阐述）
历史统计规律：所谓历史统计规律，就是从历史数据中，通过各种模型进行统计分析，从而得出的规律。统计所用的数据从市场数据、到财务数据、到宏观数据，非常多样化，维度很多，有些机构甚至通过无人机、地震监控、天气预测等，来进行统计分析，进而得出投资策略。
统计规律举例：以下各举几个简单的例子，方便大家理解，并不作为任何投资建议。
（1）反转效应，即过去涨得多的股票，相对于过去跌得多的股票，会有更大的涨幅，按照这个统计规律，如果你做多过去跌幅大的股票、同时做空过去涨幅达的股票，那么整体你会获得稳定的多空收益。反转效应在A股十分明显，只是由于做空限制，反转效应的多空组合收益难以实现；
（2）春季行情，一般是指在春节前后，市场会有一波上涨行情，过去15年中，只有三年没有出现春季行情。当然，这个春季行情如何启动、具体该如何操作，这些都是需要深入研究的问题，当中涉及非常复杂的其他因素，作为科普文，这里不再赘述；
（3）Fama-French三因子模型，这个就相对复杂一些。Fama and French(1993)发现，大小市值投资组合收益率之差（Small Minus Big）、高低市净率投资组合收益率之差等因子可以很好地解释股票的收益率。
统计规律的逻辑性：“相关性”不代表“因果关系” ，有逻辑支撑的统计结果才有意义。比如2014年是马年， 2014年下半年大牛市，那你能得出“马年下半年就会有大牛市”的结论吗？这显然不合理，因为两者并没有明显的因果关系。通过历史数据，可以得出很多有意思的统计规律。但是，并不是所有统计规律都适用，很多时候，我们只是在历史数据中挖掘出了一个结果，但这个在未来并不一定适用，因为有过度拟合的风险，历史上发生的事未来并不一定会再次发生，要用变化的思维去思考问题。
量化投资应用领域量化投资细分领域很多。从股票到债券，再到各种衍生品，几乎各个资产类别都有量化投资的身影。除了涵盖广泛的资产类别外，量化投资的具体策略类型也有很多，因子投资、套利、CTA、高频等等，这些都是非常常见的一些策略类型。
量化投资作为一个普适性的方法论而具备很强的生命力。量化投资之所以有如此广泛的应用，是因为他本身是一个投资领域的方法论，一个基于逻辑分析和统计分析的方法论，而这个方法论是客观的，是具备普适性的，也是符合我们传统的思考逻辑的。这里举一些常见的例子，以便加深大家的理解。由于篇幅有限，每个例子不可能详细展开，还请大家见谅。后续会发文逐一详细讲解各类策略。

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