量化投資在海外已經(jīng)有幾十年的歷史。簡單地說，量化投資就是利用計算機來處理海量數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上建立有關(guān)資產(chǎn)回報的數(shù)學(xué)模型，然后利用模型進行投資獲利。
量化投資的起源可以追溯到一些在經(jīng)濟及金融學(xué)術(shù)界大名鼎鼎的學(xué)者。哈里·馬科維茨 (Harry Markowitz)在1950年代開創(chuàng)了現(xiàn)代投資)組合理論，并因此獲得了諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎。費希爾·布萊克(Fischer Black)， 邁倫·斯克爾斯(Myron Scholes)和羅伯特·默頓(RoBert Merton)在1970年代開創(chuàng)和發(fā)展了期權(quán)定價模型，斯克爾斯和默頓由此獲得了諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎。
正是這些經(jīng)濟學(xué)家們的卓越工作，為量化投資奠定了堅實的理論基礎(chǔ)。隨著最近20多年來高性能計算機的迅速普及，量化投資在海外獲得了極大的發(fā)展，涌現(xiàn)了一批大獲成功的基金。最有傳奇色彩的當(dāng)屬文藝復(fù)興科技公司（Renaissance Technologies）的大獎?wù)禄穑∕edallion Fund）。在1989年起始的20多年中，這只基金通過量化投資取得了35%的平均年化費用后收益，并且當(dāng)中沒有一年賠錢。另外還有利用量化模型來管理多個資產(chǎn)類別基金的巴克萊環(huán)球投資者（Barclays Global Investors），在2009年和貝萊德（Blackrock）合并前已成為全球最大的資產(chǎn)管理者，旗下基金總資產(chǎn)達到了驚人的2萬億美元,超過了世界上95%以上國家的全年GDP。根據(jù)一些機構(gòu)的估算，歐美基金總資產(chǎn)的20%~30%是用量化手段來管理的。
目前國內(nèi)A股市場的主要投資方法是基本面分析和技術(shù)分析，以量化投資為主的基金仍只占很小的部分。其實量化投資并不是一個完全獨立于基本面和技術(shù)分析以外的全新方法。例如不少量化多因子選股模型也是建立在反映公司運營情況的基本面指標如銷售凈利率，存貨周轉(zhuǎn)率，資產(chǎn)負債率等之上的。反映價值的市盈率(P/E)，市凈率(P/B)等指標，以及股價變動，換手率等技術(shù)面指標也是很多量化模型的重要考慮因素。
不同之處在于，傳統(tǒng)的基本面和技術(shù)分析以經(jīng)驗為主，做定性研究，而量化模型則是建立在嚴格的統(tǒng)計分析和回溯測試之上的，每一個因子對于資產(chǎn)回報預(yù)測能力的強弱，穩(wěn)定性，歷史表現(xiàn)都有明確的數(shù)值描述。量化模型通常會包括多個因子，以提高模型的預(yù)測能力和穩(wěn)定性。依靠強大的計算能力，量化模型可以在很短的時間內(nèi)處理大量信息，快速全面地跟蹤市場變化，這一點是人工基本面分析和技術(shù)分析所不能比擬的。同時依托量化風(fēng)險模型，量化投資對于風(fēng)險的控制可以做到更加精確。另外很重要的一點，量化模型可以在很大程度上減輕投資者自身情緒變化帶來的非理性行為的干擾。
基于A股市場上已經(jīng)有一定歷史的幾只量化基金的業(yè)績表現(xiàn)以及華安量化團隊自身的研究成果，我們有理由相信上述的量化投資的優(yōu)點在國內(nèi)市場上是可以實現(xiàn)的。當(dāng)然量化投資也有不足之處，比如當(dāng)過多的人在相同的數(shù)據(jù)上使用類似的統(tǒng)計方法來建立模型并進行實際投資時，一些因子的預(yù)測效用會下降。根據(jù)A股量化投資的現(xiàn)狀，我們認為這一天的到來尚有時日，同時量化投資者還是要把模型的創(chuàng)新作為一項重要的工作來進行。
彭博(Bloomberg)的2007年6月期的《市場(Market)》雜志封面文章叫做“終極掙錢機器(The Ultimate Money Machine)”。文章描述了華爾街投行利用人工智能開發(fā)新一代量化投資模型的工作。我們團隊也在這個很有潛力的方向進行了深入的研究并且取得了可觀的成果。也許電腦完全替代分析師的時代還很遙遠，但是根據(jù)歐美量化投資走過的道路以及計算機科技發(fā)展的勢頭，我們相信，量化投資在A股市場上一定會大有所為。
?。ㄗ髡呦等A安基金量化投資總監(jiān)）
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