量化投資的特點分析

量化投資的特點分析

雖然現在量化投資是一種非常熱門的投資方式，但是當前對很多用戶來說，對量化交易還比較陌生，因此 雷爾量化（www.relquant.com） 平臺小編就跟大家一起聊聊量化投資的歷史，特點及分類。

國內量化投資發展的時間比較短，一般來說簡單可以分為兩個階段。第一個階段主要是指數型基金，大概在2004年左右國內開始有這類產品出現。而到2010年之后，國內量化投資發展非常快，特別是近兩年，國內已經出現多家資產規模在百億以上的量化私募基金，而且國內基于人工智能技術發展迅速，已經出現多支基于人工智能的量化基金產品。

因此量化投資既非神秘主義，也沒有什么特殊的，他其實是算的是一種統計學的有效性。只要在統計學有效的策略，理論講都可以做成量化模型。因此特點主要是這幾塊：

（1）策略的歷史統計上是有效的的。

打個比方說如果我們去賭博，如果只賭一筆，那么其實我贏率上如果有微小的優勢是要體現不出來的，比如說我們的勝率是51%，其實這個時候只能看運氣，因為只有一筆。如果是一百筆，一千筆·，一萬筆，這個時候，微弱的1%多出來的勝率就會成為我們制勝的秘籍。

（2）分析和決策的分離化

量化交易是典型的分析和決策的分離化，在量化交易中，我們的是一個一個模塊組成一個策略，各個模塊肩負不同的使命。一些模塊用來分析市場趨勢的，一些模塊用來擇時的，一些是做風險和資金管理的，各個模塊及相互協作又各自執行。

（3）信息處理的深度和廣度

在量化信息處理上，量化模型可以同時處理幾年甚至幾十年的數據，而且可以對全市場進行監控，這些是他的一些顯著的特色。

3、量化投資策略的分類

量化策略的分類上，我們根據市場上收入的來源可以把量化策略分為α型和β型。β型的收益來自于什么？來自于市場的上漲，就是整個市場都可能獲取的收益，就是跟大流；α型的收益來自于什么？來自于對市場上漲的超越，就是我們常說的超額收益率。α型策略要獲取絕對收益率，要跑贏大市。而β型更多的是跟隨指數，做指數跟蹤策略便可以了。當然現在還有第三種策略：α+β，又稱為Smartβ，聰明的β策略，他結合兩種策略鵝特點，形成進可攻，退可守的一種格局。

當然無論什么策略，都是由自己的適用場景，在不同的而場景下可能獲取的收益不同，所以我們在構建量化策略的時候，一定要注意策略的適用場景。