2016年3月,备受瞩目的人机围棋大战落下帷幕。经过5局比赛, Alphago最终以4:1的比分战胜韩国传奇棋手李世石。人工智能再次获得空前的关注。与此同时,将人工智能应用于资本市场的讨论也越来越多,人们开始研究其在投资决策中的应用,期待其在金融市场大放异彩。

事实上,人工智能应用于资本市场的初期表现即为量化投资。量化投资是将投资思想转化为投资模型,借助于数据检验投资模型的有效性,进而利用有效的投资模型指导交易的过程。量化投资因其纪律性、系统本性、准确性、一致性等特点,越来越受到投资者的关注。

这个世界上最出色的资金管理者并不是沃伦·巴菲特。当然,也不是乔治·索罗斯或比尔·格罗斯。这个世界上最出色的资金管理者可能是一个你从未听说过的人,除非你也是一位物理学家。你可能已经想到了他的名字,对,他就是詹姆斯·西蒙斯( James Simons ），关于西蒙斯是谁大家可以移步到这里【传奇人物】：“量化之父”詹姆斯·西蒙斯，一个赚钱能力超过巴菲特的人。

2015年是中国资本市场发展过程中的重要年,中国资本市场经历了前所未有的动荡,6~8月的股市异常波动成为人们最深的记忆之一。本轮异常波动波及面积之大、历时之久、影响范围之广,与市场运行机制、投资者情绪、场外配资等有密切的关系。各种基金产品受到严重冲击。但是从最为公开、透明的公募量化产品来看,量化产品的业绩普遍跑赢指数收益,业绩表现较好。据万得(Wind)资讯数据统计,2015年6~8月,有数据统计的44只量化基金的累计净值增长率为-249%其中9只基金获得正收益,表现较为突出。同期,A股上证综指、深证成指、创业板指数跌幅分别高达34.5%、41.7%、48.8%。相对于国外发达资本市场,中国的量化交易尚处于起步阶段。

随着国内资本市场的逐步完善与发展,未来量化交易预期会呈现稳定增长的态势。这主要有以下7个原因。

其一,人工操控速度与计算机操控速度无法相比。量化交易平台 Progress Apama的交易速度可以达到每秒30万笔,加入风控措施之后也可达到每秒1000笔。

其二,在大数据背景下,量化投资可以借助于计算机技术和数学模型,同时跟踪并处理具有海量样本和高维变量的金融数据,利用计算机系统快速执行交易。在股票市场,经常需要面对上千只股票的特征信息,包括宏观经济变量、市场结构变量、股票估值因子、股票成长因子、股票盈利因子、市场情绪等众多变量的数据信息,量化投资能够从海量样本中捕捉到更多更好的投资机会。

其三,量化交易借助于科技的发展,利用越来越成熟的计算机平台,能够从数据的微小变化中捕捉机会,获得更大的盈利空间。例如,在新兴的交易方式,诸如统计套利、跨期套利、期限套利等套利策略中,每次套利交易的盈利较少,但策略能够实时跟踪走势,在有套利机会出现的时侯迅速进行交易,获取利益。

其四,量化投资能够规避投资者的心理偏差,克服人类在投资决策中的弱点,避免人的主观臆断及贪婪、恐惧、侥幸心理等情绪的影响,实现传统投资无法实现的收益。

其五,相较于海外的成熟资本市场,国内的A股市场发展历程相对较短,还不是特别有效的资本市场。

目前,中国A股市场的股票有2800多只,预计未来10年的股票数量会突破5000只,再加上商品、各种期货、期权类产品等,投资标的将呈爆炸式增长。国内金融衍生产品种类较少,未来衍生品的进一步繁荣有助于量化交易的快速发展,为量化交易的发展提供更广泛的空间与可能。

其六,散户占国内投资者的比例较高,中国资本市场去散户化较难。受计算机技术以及模型开发水平的限制,散户直接进行量化投资及程序化交易较难。但是市场上出现的微量网等策略零售化平台以及其他各种量化交易平台,为散户进行量化交易提供了便利条件。

其七,互联网金融发展得如火如荼,量化基金每年成倍增加,借助互联网金融的发展,投资者尤其是散户可以借助各种互联网平台直接或间接进行量化交易,保护中小投资者自身的利益。

精明的投资者要明白，除开那些打着幌子忽悠人的量化交易外，真正的“量化投资”是投资人从长远考虑的提前布局。现在不一定有效，但未来“量化交易”可能会解放生产力，成为机构庄家收割韭菜的新法宝。

而小投资者们，别想太多，只有通过自己不断学习判断基本面，决策趋势点；才能掌握最好的属于你们自己的“量化交易”方式（这里意为：量身打造有效化交易）。