作者：郭涛  浙吉金控总经理、浙江贝塔股权投资管理有限公司总经理
浙江省金融人才协会秘书长，浙江省吉林商会副会长，长三角金融人才服务中心主任。上海财经大学国际银行金融学院副院长，特聘教授，浙江工业大学金融科技研究院副院长。复旦大学、浙江工商大学等国内数所高校客座教授，杭州师范大学硕士生导师。
在海内外对冲基金担任管理和投资岗位工作超过15年，管理资金超过50亿，历任投资组合经理和投研总监。
2020年中国的量化基金交出了不错的答卷，据统计，量化多头平均收益34.5%，以量化为主的股票市场中性平均收益11.2%。伴随着高收益，是中国量化规模爆发式增长。截至2021年1月底，中国量化私募整体管理规模突破5000亿元，百亿级量化私募已多达10家。
中国量化基金的发展之所以如此之快，主要在于中国市场散户的比例高，市场的噪音多，价格非理性波动大，给以数据和逻辑为基础的量化基金创造了交易机会，提高了量化基金的整体收益。量化基金通过系统化交易，可以大幅提高策略的市场容量，这就为扩大基金规模扫清了障碍。而且量化中性策略基金正逐步成为固收产品的替代品，固收类的体量比股票还要大。目前A股市场的交易量已经接近美股，但量化私募的规模相差甚远，这也为量化基金的发展提供了广阔的空间。目前国内顶级的量化私募基金在短短两三年内规模竟然接近千亿级别，这是传统股票私募基金无法想象的。
为什么量化策略优势这么大？
量化投资可以将其简单地概括为利用数量化统计分析工具构建相应的数据模型并借助计算机科技处理从而实现投资思想和投资理念的一种策略。量化手段归纳总结和回测验证交易设想，量化是用来帮助决策的，从90年代伊始，对冲基金就大量使用电脑和编成来处理数据，并通过程序化加以来捕捉市场机会，技术的进步给与了对冲基金相对于传统机构和个人投资者在数据处理和信息获取上更大的优势，从而可以保证更稳定的回报。量化投资从本质上就是人工智能时代下对冲基金策略未来的基础研究方法，也代表对冲基金进化的方向。
简单一点，我曾经拜访过管理1500亿美金的量化对冲基金，他们合伙人对量化投资的定义就是，fundamental views implemented systematically，基础的观点系统的执行，就是量化投资。
量化投资的优势
1、投资范围扩大
量化投资打破了传统投资在投资范围上局限。由于传统的定性投资受到投资人精力和专业水平等因素的限制，其所能跟踪的投资标的只能局限于某个特定范围，对于投资标的的考察因素也会有所限制。
而量化投资则因借助了计算机技术因此大大增强其挖掘信息的广度和速度，使其投资分析的范围几乎可以覆盖整个市场，而且可以在投资过程中将更多影响因素纳入其中，包括宏观因素、流动性、波动性、盈利能力、成长性、估值等等。由此可见，量化投资可以多角度分析且实现全市场范围的品种选择，这一优势也使其能捕捉更多的投资机会。
2、策略迭代加速
对冲基金经理构建出一篮子模型。基金经理根据实际情况和业绩因地制宜的对因子或模型进行调整，使之不断迭代，持续有效。而量化使效率提高，信息的爆炸使得接受和处理信息的速度成为量化投资的优势。
3、确定性更强
量化基金保证了模型的独立自主和自我学习的有效性，最大限度的降低了人性弱点可能带来的错误。对冲基金经理负责模型构建者和仓位控制，模型结果基金经理无法干预。即使对于主观投资，大数据和计算机的结合，使“交易设想”回测更加精准。
不同资产价格波动相互影响趋向复杂，影响各类资产的风险的因素逐渐增加。单一领域的研究和交易已经不够，需要扩展领域。计算机技术和大数据使得更加完整描述市场成为可能，寻找规律，预测变化。
4、大数据时代信息处理速度提升
“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉。只有量化才能结合大数据。
5、 人工智能
量化交易从很早开始就运用机器进行辅助工作，分析师通过编写简单函数，设计一些指标，观察数据分布，而这些仅仅把机器当做一个运算器来使用。
直到近些年机器学习的崛起，数据可以快速海量地进行分析、拟合、预测，人们逐渐把人工智能与量化交易联系得愈发紧密，甚至可以说人工智能的3个子领域（机器学习，自然语言处理，知识图谱）贯穿量化交易的始终。
6、 量化投资的本质是一个Alpha捕捉工具
我曾请时间序列GARCH模型的的发明人，诺奖得主RobertEngle先生作过一次演讲，现在很多对冲基金的模型都是时间序列模型推导出来的。对于量化会不会代替基本面，他是这么说的。他说基本面很重要，因为基本面研究可以经常帮助投资者发现很多的Alpha，但是发现的Alpha大部分钱投资者又无法赚到，因为投资者没有一个系统性的风控。从这个角度来讲，基本面是很重要的，替代不了，但量化本质上是给你提供一个有效的捕捉工具。
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