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从量化交易到资产管理
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随着最近中国金融市场的逐渐开放, 越来越人开始关注中国的量化投资市场。这篇文章属于基础的科普文, 适合对这个行业有兴趣, 但是了解少的朋友。欢迎大家留言讨论，转发分享即可加入社区！
导 言
虽然“量化交易”与超额收益之间的关系尚在探索中；但事实是，手握丰厚资本且深诣此道的量化交易者们可在短时间内赚得盆满钵满，自然引起现如今持续不断的“量化交易”热潮，诸多资本对其青眼相加，抛出橄榄枝，个体投资者们也趋之若鹜，纷纷投入“量化交易”的学习，应用及持续改进中。作为量化交易的爱好者，也对此新兴交易策略持正向和看好的态度，认可“量化交易”能带来超额收益的有效性。
在本文中，作者将从“量化交易”及“量化投资”从量化交易到资产管理 的定义、如何使用“量化交易”作为投资工具、“量化投资”到底有多庞大的交易体量、现阶段流行的半量化策略-即将量化分析和基本面分析相结合，及量化交易的应用实例等几个方面来分享这一新兴逐渐占主导地位的交易策略。
1. 从“量化交易”到“量化投资”
量化交易，也可称之为“程序化交易”，是基于量化分析，即开发并依赖于一系列数学计算和数字处理程序来发掘交易机会，制定交易策略。
QA (Quantitative Analysis) – 量化分析，是利用数学和统计学模型，测量及研究来解读交易行为的一种技术手段。此技术手段的目的不仅仅是为了输入且处理一系列变量，如资产价格，交易体量等，而是为了更深层次得去理解真实世界发生的事件是如何影响资产价格的。
2. 人人都可使用“量化交易”并从中获利
量化交易的魅力在于：不仅机构投资者们可从中获益，个人投资者们也可以经过学习，建立自己的量化交易策略进行投资，收取可观回报。近年来踊跃出一些较为流行的量化交易APP，如QuantStart和其它预制化量化交易程序，帮助投资者们进行战略制定和确认，逆向测试，执行及风险管理等，不仅利好了个体和机构投资者们，连政府和央行们也向这些量化交易APP抛出了橄榄枝，依赖于量化分析根据GDP，失业率等制定财政和经济政策等。
3.“量化投资”涉及的庞大交易体量
“量化投资”的核心是依赖于计算机处理一系列数学计算和数字处理程序进行量化分析，那么随着计算机数据处理能力的突飞猛进，“量化投资”所涉及的体量也应有量级的飞跃；其计算和分析的速率之快，使得量化交易在高频交易和大宗商品、期货等的领域（大交易体量）会大有作为。
具体情况，让我们听听Alex Foster – “The Edge of Foresight”一书的作者，Quantiacs的VP给大家带来的几组数据：
据“Global Algorithmic Trading 从量化交易到资产管理 Market 2016-2020”的报告统计：
4. 半量化 – 将量化分析与基本面分析相融合
“量化分析并不仅仅是提供可定量的度量标准，而应提供一系列丰富的解读，最终目的是为了回答为什么会产生诸如此类的人类行为以及其怎么样影响到市场”。
继纯粹的量化投资证明自身在交易评估上的巨大作用后，投资机构想更近一步，融入更复杂更难以度量的因素进行敏感度更高的分析。因此，今后量化投资的发展方向并不期望建立一个统一理论模型，而是和“定性分析”相结合，分析更为复杂的实际情况。
5. 量化投资 – 不让情绪蒙蔽投资判断
情绪是投资最大的敌人，那么量化交易最大的优势，是其依靠于计算机和数学算法制定交易策略，不存在此隐患。计算机会自主进行监控、分析和交易决策。然而这并不代表量化交易模型就可以忽略复杂多变的金融市场，量化模型也必须持续进行自我更新，适用于当下市场环境的量化模型在下一刻有可能会完全失效。
6. 量化投资之实例
01. 趋势跟踪系统 – CTAA
CTA – Commodity Trading Advisor, 即大宗商品交易顾问。近年来，CTA和趋势跟踪系统几乎不可分割，都倚重于价格波动性，即价格波动达到某一预定值，触发该阈值，即可构建期货、固投、货币或能源商品的做空/多。
此类交易多是在几天或几周之内进行庞大的交易体量，60%-70%的参与者会惨败，而成功者将获得丰厚的利润。量化交易的优势是能在短时间内处理大量的价格和波动率，构建做空/多模型。第三章节提到的6个绩优量化基金即在大宗商品交易领域战果辉煌。
02.统计套利
03. 因子投资
04.风险平价组合
05.系统型全球宏观策略
06.事件驱动型套利
目前，量化投资在大量数据分析并提供决策方面崭露头角并占主流地位，但笔者认为，投资者们扔需保持冷静头脑，时刻关注市场和金融环境变化，让“量化分析”这一技术不断迭代。
从量化交易到资产管理
量化交易系统的核心模块
高速行情采集分析。 通过行情接收模块可以实现实时行情的捕捉，对数据行情库进行高效分析，为交易系统的分析和运算提供支持。
量化策略模型。 可以说是整个量化交易系统中最核心的部分，有决定量化模型的盈利能力。从技术面和基本面的形态指标和数据指标去分析，挖掘和构建量化策略，由于各项数据 及 技术指标较多、产品特性 也 不同等因素，也可以构建多元策略组合，帮助用户实现最大的盈利或者合适的投资组合策略。目前市面常见的经典策略模型有：双均线策略、网格交易策略，高频策略等。
量化交易程序。 一个完善的计算机交易程序，会帮你把所有的细节都处理好，产生交易信号并执行交易。不断更新的系统和升级的策略能使交易更加科学和高效。一套成熟的策略交易程序，正常需要经过：构建策略、数据处理、回测程序、模拟交易、正式实盘。
风险监控和管理。 除了日常监控整体的交易系统是否正常运行外，还需考虑其他风险如：数据错误、市场风险、个股风险；一般 会进行 ： 1.行情监控；2.策略开仓，平仓计算及其关键开仓阀值，平仓阀值监控；3.策略持仓监控，浮动盈亏显示；4.委托监控等。
量化交易程序的重要组成部分
量化交易的关键要素
4.风险控制，运用信号源来确定 止损位 置，利用资产曲线和权益曲线来加以判定和管理；
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量化投资3.0时代已经来临，你做好准备了吗？（中国量化简史）
时间：2019-08-13 10:08:00 标签： 产业
2010年4月16日，中国第一个股指期货沪深300股指期货（我们亲切的称为IF）上市，从此量化投资大潮自此开始，量化策略进入1.0时代。由于IF是沪深300的大盘蓝筹股，是A股流通市值最大的300只股票。这个指数期货最大的问题是作为量化选股策略的对冲工具来说太太太太大了！不过这难不倒当年的众多量化大牛，这个时代充满了大胆而自信的人。IF的大市值的特性反而逼的大家赚各种风格暴露的钱。这个时代是量化对冲策略最好赚钱的时代，只要满仓最小市值的股票叠加反转因子，哪怕1个月换一次仓，满仓对冲IF指数，就可以赚的盆满钵满。（除了2014年12月那次量化“黑天鹅”的事件之外，因为之后很快就修复当时的坑。）甚至有量化对冲私募规模太大，都买成了许多创业板的前十大股东了。到2015年初，市场上就已经有多家百亿量化对冲私募了。然而，股灾就这样轻轻的来了，事前没有一点点预告。莫民奇妙的股指期货就 成了 “背锅侠”，并且义无反顾的替场外配资扛下了“下跌元凶”的罪名（要不是中金所力保，IF也许就从此GG了）。2015年9月份股指期货被“阉割”了99%，在股指被限制开仓前的100万手到限制后每天不足1万手（留了一口气）。
这让所有量化人彻夜难眠，辗转反侧，因为被阉割后的股指期货，年化贴水高达 30%-40%，并且持续了1年多！ 这种贴水是无法做量化对冲的。所以这一年下来大浪淘沙，第一代量化对冲私募大哥基本退出历史舞台，不过还是要感谢这些带头大哥对于量化市场的教育和培养。但是量化 1.0躺着赚快钱时代就此结束。
量化 2.0时代，要 感谢 ZJH在2015年4月16日，也就是在IF上市之后，整整5年后 ，推出了中证 500指数期货（简称IC）。
像 2018年的下半年，随着市场缩量下跌，价量因子走平了很久，同样在2019年的5-7月也出现了这样的问题。我们发现股市下跌，成交量的萎缩会给价量因子带来很大的挑战。当前价量策略已经 出现了僧多粥少的局面。好几家做价量的头部私募从 2018年开始就不怎么接钱，还在接资金私募的也在不断提高管理费和业绩报酬门槛。我认为大多数专注高频价量因子的私募最终会走向加杠杆自营的道路，通过自营资金加杠杆来实现收益的最大化，另外还有一些正在往低频基本面因子挖掘上转型。
为何说量化 3.0时代即将到来呢？原来国际上主流的Hedge Fund的所用的量化策略都不是用股指期货对冲的，不论是以价量因子闻名的World Quant还是基本面大佬AQR，用的都是股票多空策略（Long/Short），而用股指期货对冲的策略严格来说只能是半个多空策略，因为不能获取做空的收益，就像赛跑中只能用一只脚跑步一样。根据知名数据商Eurekahedge的统计数据，国际对冲基金中长期占比第一（一直超过30%）的是多空策略。
中国过去 20年股票几乎一直无法做空，我们的融资融券业务也沦为纯融资加杠杆的配资业务，融券业务在两融业务（9000亿左右）中占比连2%都不到，全市场融券的余额也从来没有超过200亿（当前117亿）左右。大部分券商当前的融券 标的都在 200只以内，而两融的标的池一只 超过 800只。
逻辑是这样的： A股过去之所以没有融券的标的可以 借出，是因为券商两融部门没有股票可以借给投资者做空，因为大部分股票的持有人都不愿意借出股票让别人做空自己持股。而公募指数基金是天然的借出方，因为指数基金不担心个股的问题，而且规模巨大。而全市场有几千亿的指数基金可以借出股票，过去这些股票只能乖乖的躺在公募基金的怀里睡觉，不能干兼职，现在晚上可以偷偷的出来接客赚点小费弥补一下家用了。（借出成本年化 1.5%左右）
下面我们看看 2019年半年报最新的沪深300指数和中证500指数基金的规模情况。沪深300指数基金，老大哥是华泰柏瑞，有364亿的规模。其次是华夏300 有 268亿规模。