一直以來，量化對衝基金被譽為資産管理行業“皇冠上的明珠”，對衝基金經理更被人們稱為“基金經理中最聰明的一群人”。對於普通投資者來説，高大上的量化對衝基金距離較遠，一直較為神秘。但是近年來，隨著股指期貨、股票期權等一系列金融工具的出現，量化對衝産品迎來了真正的發展機遇。與人們印象中金融從業者應該多是金融名校畢業，而專業從事量化投資專業的人則不同，物理、數學、電腦博士學位，對著無數電腦螢幕工作。

　　數字和電腦對量化投資來説意味著什麼？這群“天生對數字敏感的人”會怎樣工作？他們制定的模型和投資策略會對資産管理有怎樣的影響？

　　股市震蕩 量化投資能否成為避風港

　　當牛市進入五千點以後，股市開始變幻莫測。6月大盤更是在4800點暴跌，如此行情，為投資者增加了不少不確定因素。市場行情震蕩，主動型投資在選股擇時方面面臨較大難度，以“自動化”為特徵的量化投資策略優勢漸顯。

　　最近，由北京大學光華管理學院和統計之都聯合舉辦的第八屆中國R語言會議在北京大學召開。R語言作為一門電腦語言技術，正在成為找尋規律，創造大數據智慧時代不可或缺的工具。其中，R語言與量化投資的結合尤為搶眼。得益於“全民進入股市”的熱情，量化投資與電腦技術的深度融合成為熱點。

　　量邦科技有限公司總經理易曉磊介紹，量化投資就是借助現代統計學、數學的方法，從海量歷史數據中尋找能夠帶來超額收益的多種“大概率”策略，並紀律嚴明地按照這些策略所構建的數量化模型來指導投資，力求取得穩定的、可持續的超額回報。

　　風大浪大的股市追逐碾壓著投資者的熱情，量化投資領域正風生水起。據中投線上統計，6月中旬，私募量化投資産品平均收益率為4.95%，跑贏大盤2.37%。今年一季度滬指上漲2.88%，同期標準股票型基金的平均業績為0.31%，而13隻量化基金的平均業績為2.92%。量化投資在大勢動蕩和市場下行的時候依然能夠保證一定的絕對回報。

　　從海外經驗也可以看出，量化對衝、CTA策略及量化多策略産品在市場下跌中仍然能獲得較好的收益。量化對衝産品偏向市場中性策略，可以在A股市場下跌中實現對衝風險，獲取收益。

　　業內人士分析，“5.28行情”之後，市場多空博弈加劇，預計下半年會出現多次劇烈的震蕩。這種行情下，量化對衝産品的回撤會優於相關指數，表現出相對優勢。

　　摩根士丹利華鑫基金數量化投資部總監劉釗説，作為一個投資工具，量化可以幫助理清投資邏輯，但是，單一量化模型的業績並不穩定，量化的趨勢在於多策略，將多個模型組合，形成對衝效果。

　　規模漸大 重構資産管理生態

　　十年前首只以“量化”為名的公募基金産品在國內正式發行，但由於金融衍生工具以及量化對衝投資人才的匱乏，隨後一段時期內，量化對衝基金在國內的發展比較緩慢。過去十年，量化投資從不被人們認識、信任到被市場逐漸接受經歷了漫長的過程。雖然量化對衝基金行業在全球範圍內發展已經非常成熟，但是量化對衝基金行業在中國的發展仍處於非常初級的階段。

　　在日前舉辦的“首屆中國量化對衝基金年會”上，摩根士丹利華鑫基金管理有限公司董事長于華指出，全球量化對衝投資總體規模約為2.7萬億美元，但也只佔80多萬億美元證券投資資産管理的3%—4%。而相對全球來説，我國的量化對沖水平低於這個比例。“我們現在的量化投資處於一個非常初級的階段，它的想像空間、發展空間非常大”。

　　值得關注的是，機構和投資者對量化對衝基金的需求正越來越強烈。

　　民生銀行私人銀行資深投資顧問洪曦指出，美國資産在3000萬美元以上的高凈值客戶，對衝基金在他們的資産配置中佔比達18%，對衝基金已經作為大類資産，他們的地産配置佔比6%。而中國高凈值人群對地産的配置超過60%。未來資産配置向對衝基金傾斜會成為趨勢。

　　隨著新股指期貨的上市，深證100、創業板乃至恒指等境外指數期貨推出的指日可待，量化投資的發展將更為迅猛，與此同時，借助語言工具，網際網路正改變著原有的投資研究方法、普遍市場規律，程式化交易正迎風口，勢如破竹。

　　“手段與思維的碰撞也為量化投資帶來一系列‘化學反應’，重構著新的資産管理生態。”易曉磊説，無論是做大數據分析平臺的通聯數據，是模型確定後自動交易的系統化交易平臺TB，還是涵蓋了雲交易、程式化交易、數量化選股、量化套利等多功能的量邦科技，無疑為投資者提供了超前的投資體驗，不同層次地構建著資産管理新生態。

　　 風口正緊 程式化交易催生投資新體驗

　　網際網路大數據時代下，資産管理有了質的飛躍。量化投資與這些事物的碰撞，不斷顛覆著傳統與之相關的業態，一種新型資産管理生態正在形成。

　　“量化投資與網際網路證券金融相結合，催生了一種新型大眾資産管理模式，即基於雲交易的量化投資策略交易模式。”量邦科技有限公司總經理易曉磊説，量化投資分支很多，但各個分支的研究成果實施起來多有高效便捷的特性，這就能夠滿足網際網路對用戶體驗的苛刻要求。

　　與此同時，量化投資作為網際網路技術與金融業務結合應用的最佳代表正在進一步實現與網際網路大數據的結合。與傳統量化投資類似，大數據投資也是依靠模型，但模型裏的數據變數幾何倍地在增加，定位於開放的雲計算服務平臺和大數據分析平臺的通聯數據打造的正是多資産投資管理平臺。

　　科技與思想的結合最大限度的解放人的雙手和大腦，通過技術規律分析，程式化交易日漸嶄露頭角。系統化交易平臺TB，用戶可使用TB平臺的TBL語言編寫交易模型，通過測試檢驗，和參數優化等流程，模型確定後可通過TB平臺實現系統自動交易。

　　相較通聯數據和TB，量邦科技除了打通大數據做程式化交易、做7×24小時雲交易系統，還將投資思想數量化，實現數量化選股。根據一價定律或相關性統計顯著的品種，利用其回歸特性來獲得利潤的量化套利。目前已開發出量邦天語、量邦天璇等。業內人士分析，大數據給資産管理行業帶來質的變革，組織結構的外部化、資訊溝通的社群化、投研流程的兩端化，將重構整個資管行業的生態系統。大數據時代實現了從小樣本到全樣本資訊的蒐集，充分利用海量數據，借助機器學習充分挖掘有價值的市場因子，開啟智慧投資新時代。

　　■投資備忘

　　量化投資並非“高處不勝寒”

　　説起量化投資，我們會覺得比較陌生，這是一個比較新鮮的名詞，在國內的話只是在金融行業接觸的比較多，而在國外發展到如今卻成為投資者口中膾炙人口的一段佳話。起初，量化投資出現在美國一個叫約翰·麥奎恩建立的投資平臺上的定量投資系統，隨著約翰·麥奎恩的推動，他利用美國富國銀行在1971年發行了世界上第一支被動管理的指數基金，也就是我們現在所説的股票，得到了許多投資者的支援。隨著網際網路的發展，國內也衍生出一小部分量化投資者，市場發展潛力逐漸顯現。

　　簡單來説，量化投資就是將投資理念及策略通過具體指標、參數的設計為投資者針對以後的行情走向進行判斷，然後對影響股市漲跌的因素進行歸納，建立出一個模型，把這個模型拿到當下行情進行檢測，如果這個模型能準確的反應出走勢，確保為投資者帶去優良的收益，那麼這個模型就值得投資者使用。相對於傳統投資方式來説，量化投資具有快速高效性、客觀理性、收益與風險平衡和個股與組合平衡等四大特點。正是因為各個環節都要有不同的方法和量化模型來保證操作的可靠性，因此技術方面也幾乎覆蓋了整個投資流程，從估值選股、資産配置到程式化交易與績效評估等，對操作人員的要求也是比較高的。

　　量化投資自身以及整個投資行業的發展逐步産生共振。量化投資在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。作為一個概念，量化投資並不算新，國內投資者早有耳聞，以2010年股指期貨上市為轉捩點，目前已經非常成熟。

　　這種把人的投資思想規則化、模型化，基於金融數據得出投資結論，並選用電腦去執行交易。原本用於自然科學研究的手段應用於投資實踐，就産生了投資科學。比如出現于上世紀80年代左右的阿爾法投資，這種量化投資的主要工具是多因素模型，通過分析股價的驅動因素，合理配置權重，進行有益投資組合。

　　國內的量化投資和程式化交易技術快速發展，機構研究和民間智慧比翼齊飛，技術工具逐步完善，各種量化投資和程式化交易策略如雨後春筍般涌現。

　　據公開資料，國內目前採用量化投資方法的公募基金接近百隻，管理資産規模幾千億。在基金業協會備案的15000傢俬募基金中，採用量化投資方法的私募證券基金估計在1000隻以上，管理資産規模同樣超過千億。