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前言：近期A股的震荡让投资者感慨市场的瞬息万变，投资者该如何合理配置投资组合?怎样避免“黑天鹅”带来的的误伤?这些问题的答案，或许可以从今天要讲的量化投资发展历程中一探究竟。
从第一次现代意义下的量化交易出现在美国至今，量化投资诞生仅有不过30余年历史。而在此期间，已经涌现出了桥水 、AQR等以量化投资为主、管理资产超千亿美金的对冲基金。量化基金如今已在美国成为整个共同基金行业中不可或缺的类别。
图1和图2分别是1981年-2000年之间，增强型指数和量化基金两类量化产品的数量与规模变化。
西蒙斯“用公式打败市场”
而说起在美国量化基金迅速发展的那些年，就不能不提到的对冲基金经理James Simons（西蒙斯）和他的大奖章基金。1982年，西蒙斯创立了文艺复兴科技公司，1988年后他掌管的的大奖章（Medallion）对冲基金年均回报率高达34%，这个数字较索罗斯等投资大师同期的年均回报率要高出10个百分点，较同期标准普尔500指数的年均回报率则高出20多个百分点，而且稳定性更佳；从2002年底至2005年底，规模为50亿美元的大奖章基金已经为投资者支付了60多亿美元的回报。更难得的是这个回报率是在扣除了5％的资产管理费和44％的投资收益分成以后得出的。大奖章基金为何能获得这样高的收益率？
作为一位伟大的基金经理，西蒙斯二十多年间创造了很多难以企及的记录，他既是“数学大师”也是“模型先生”，针对不同市场设计数量化的投资管理模型，并以电脑运算为主导，在全球各种市场上进行短线交易是西蒙斯的成功秘诀。
作为一位数学家，西蒙斯知道靠幸运成功只有二分之一的概率。大奖章基金的数学模型通过对历史数据的统计，找出金融产品价格、宏观经济、市场指标、技术指标等各种指标间变化的数学关系，发现市场目前存在的微小获利机会，并通过杠杆比率进行快速而大规模的交易获利。他亲自设计最初的数学模型，雇用超过70位拥有数学、物理学或统计学博士头衔的人，和他们共同探讨交易细节以及如何使交易策略更加完善。
西蒙斯曾这样评价自己，“我是模型先生，不想进行基本面分析，模型的优势之一是可以降低风险。而依靠个人判断选股，你可能一夜暴富，也可能在第二天又输得精光。”
现代金融理论发展的“必
然”
除了计算机技术的快速普及以及交易成本的下降，量化交易出现主要原因还得益于最近30年内现代金融理论的发展。
传统资产定价主要基于现金流贴现法，操作起来相当复杂而且带有主观性，分析师预测一个季度的股息都经常搞错，准确预测将来所有股息更是难上加难，而现代金融理论则另辟蹊径。1960年代，威廉·夏普、林特纳等提出的CAPM定价模型，对资本市场均衡状态下的资产风险与预期收益率的关系给出了精确定义。根据CAPM模型，一个股票的预期收益率取决于它和市场的相关性和无风险利率，投资者不用复杂的现金流预测就能估算股票的价值。他也因此研究获得了1990年诺贝尔经济学奖。
有了现代金融理论的基础，量化投资可以在短期内作出大量的交易，每一个交易的亏赢率虽然小于传统投资模型，但数千次交易之后，只要盈利交易多于亏损交易，总体交易结果就是盈利的。
人工智能大数据助起波澜
谈起人工智能，我们以机器人为例，谁也不会想到，机器人在AI助力下进化的这么快，几年之前的笨拙机器人连路都走不稳，然而今天机器人已经学会了奔跑。一台最新财物机器人，顶15个人类，每周24*7工作。36万小时的人力工作，财务机器人几秒就能完成。这其中，真正令人恐怖的，是支撑AI机器人背后的云计算和大数据。如今，一台50量子比特的量子计算机，一步能进行2的50次方运算，等于1125899906842000，即一千万亿次计算，其速度简直不敢想象。人类在其面前似乎将不堪一击。
我们创造了AI，就像打翻了一个潘多拉魔盒。整个人工智能最核心的领域就是机器学习的部分，通过一系列算法，挖掘出历史数据中重点关注的规律，并期望这些挖掘出的规律能帮助我们正确预测未来数据。
其实，这些和在金融领域的投资者所做的其实是同样的工作。因为量化投资就是利用数学、统计学的方法，结合计算机技术，通过模型从数据中挖掘有望在未来重复的历史规律并加以利用，不计一次的得失，而是以概率取胜。同时，机器学习能够很好地帮助我们克服A股市场这样风格变化的等难题。
量化投资结合人工智能，使得交易模型正在从回溯历史识别发展趋势向实时预测并随时适应新形式过渡。作为新工具，人工智能会使量化投资更强大，相信随着人工智能技术的不断进步，通过不断策略优化，这一方向将会有长足发展。
量化投资在国内所焕发的蓬勃生机
截止今年上半年，国内公募基金量化资产规模为1460亿元。而当前量化投资基金在海外整个的管理规模已达4千多亿美元，可以看出量化投资在国内还有十足的成长空间，经过2015年前的快速增长，今年量化投资的市场进入竞争的相对平稳期。
近期由于市场的波动频繁，同时伴随着各类资产的关联度加强，传统的投资工具难以真正地分散风险，而量化投资有别于其他大类资产走势的特性，可以降低投资组合的波动性，使得量化投资在资产配置组合中发挥出了稳定器作用。业内人士认为，量化投资作为被动管理工具，未来会成为中国投资者比较主流的配置工具和大类资产配置当中重要的组成部分，而长盛基金也在近期发行了备受期待的量化投资新产品，同时也希望国内投资者能够更加关注量化投资这一年轻又生机勃勃的领域。
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