看完《量化投资和对冲基金入门》一书后，对小散如何战胜机构，在股市中长期生存，产生了一些思考。当然在此之前，我们先看看量化投资怎么玩，也所谓知己知彼，百战不殆。
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什么是量化投资
举个简单的例子，有一批人要参加马拉松，如果想要知道哪些人会跑到平均成绩之上，那么如果在跑前做几个不同的身体测试，把每个测试中指标靠前的运动员做出标记，那么获得标记越多的运动员，超过平均水平的可能性越大。量化投资的原理与此类似，通过不同的指标，选取那些最有可能超越平均收益的股票。
量化投资就是借助统计学、数学模型等方法，从海量历史大数据中寻找能够带来股票上涨的“大概率”的策略，并在此基础上，综合归纳成多种因子，通过历史回测，验证因子的有效性，并剔除冗余因子，最后进行综合评分而形成的选股模型程序，然后通过为不同的模型分配仓位，形成数量化模型的组合，从而进行投资，同时在投资过程中根据市场的变化，对因子和模型进行调整，使之不断迭代，持续有效。
量化投资力求取得稳定的，可持续的，高于平均水平的超额回报，量化投资在海外已经非常成熟，中国市场由于股指期货开放较晚，2010年以后才有了量化对冲基金，目前的规模依然远小于主动选股型基金。
量化投资的基金经理，实际上是模型的构建者和资金的给予者（仓位控制），至于模型选出什么股票，基金经理是无权干预的，如果选出的股票不符合市场预期，则需要通过修改模型进行优化。那么，显而易见，量化中的投资策略和模型构建是成败的关键。
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常见的量化选股策略
001 动量及动量反转策略
逻辑：所谓动量效应就是前一段时间强势的股票继续保持强势，主要原因是所谓的羊群效应，即多数人在股市喜欢追涨杀跌，熊市时也可以理解为抱团取暖。而反转效应就是前一段时间弱势的股票，未来一短时间会变强势，也就是牛市时人们所说的补涨。
举个例子：选择前15天平均涨幅最大的前200支股票，每支买1万元，持有15天后，做组合的再平衡，即将投资组合中的股票调整为在平衡日前15天内累计涨幅最大的前200支的股票，同时将新组合中的股票的权重调整至相等，也就是每支股票依然保持1万元的仓位。从2006年9月至2011年12月，长达5年的回测中，这个策略取得了258%的累计收益，同期沪深300指数收益为89%。
002 多因子策略
通过检验的有效因子：与企业估值相关因子：净资产、公司市值、盈利收益率、市盈率、增长率、现金流、销售收入；与企业成长有关的因子：净资产收益率（ROE）、资产回报率（ROA）、收入净利润、主营业务利润率变动、税息折旧及摊销前利润增长率；技术面因子：换手率变动、波动率、均线。
投资策略：根据经济逻辑和市场经验选择因子，通过回测验证因子的有效性，并剔除冗余因子，用各个因子对股票进行打分，然后按照一定加权得到一个总分，选择得分最高的前50-100支股票。
003 风格轮动策略
逻辑：宏观经济表现强劲时，小盘股表现突出的概率高于大盘股，而当经济走弱时，由于信心匮乏和未来市场的不确定性，投资者会倾向大盘股，能起到防御作用。
策略因子：M2同比增速反应货币因素；PPI反应生产环节价格水平；大小盘年化波动率之比，一定程度上反应投资者情绪或市场情绪。
实例：若从07年初采用轮动策略进行投资，至2010年底累计收益可达458.65%，平均年化为46%，但如果从04年就开始采用此策略，到2010年底，平均年化反而降低至20%。
004 行业轮动策略
逻辑：在完整的经济周期中，有些先行行业，有些跟随行业，同时行业可分为周期性行业，如能源、材料、工业和金融；非周期性行业，如消费、信息、医药、电信和公用。针对上述周期性和非周期性行业的划分，根据货币供应量的变化来判断货币政策周期，货币政策处在扩张时等权重配置周期性行业，紧缩时等权重配置非周期性行业。
实例：从2007年6月至2011年12月期间，沪深300指数收益为-37.57%，而行业轮动策略则战胜沪深300指数达到17.92%。
005 资金流策略
逻辑：和动量反转策略类似，由于羊群效应的散户的追涨杀跌，往往导致在很多情况下，市场对潜在信息反应过度，这时卖出前期资金流入，价格上涨的股票，买入前期资金流出价格下跌的股票，按照这个思路，对一些指标参数进行回测，测到资金流模型，持有1-3个月不等，进行投资在平衡。
006 其他被验证过有效的因子
小市值因子：由于我A独特的壳资源的存在，买入总市值最小的10个股票，定期做资产平衡，保持每月手中都是总市值最小的10支股票。
分析师集体看高未来公司业绩，看高的人越多越有效，看高的比例越高越有效。
换手率溢价：一个股票如何近期交易活跃，换手比例高，那么它是有溢价的，未来大概率会表现比同板块的股票差，反之亦然。
关注业绩预告增长的股票，在正式年报出来前往往会表现强于大盘平均水平，同理高管增持也有此优势。
每年10-12月高转送因子的强表现时间
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所有这些因子综合起来，就能给3000支股票打分，然后买入分数最高的100支股票，之后定期打分做投资再平衡。或对不同的因子分别打分，选出在各自模型中表现最好的股票，再通过风控模型为不同因子模型分配仓位，定期做投资股票和仓位的再平衡，从而完成超越市场平均水平的投资。
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关于量化策略的一些思考
看完以上策略，深深的感到散户想通过自身的经验跑赢市场跑赢计算机，难度的确不小，但为什么看似靠谱的量化投资并没有被大家广泛认可呢？
量化投资所有的策略都是基于历史回测和归因分析，但是历史永远不会复制，过于优化，实盘结果反而可能不好。同时，另外一个重要原因是量化投资在短期内无法体现出价值，所有的成绩都要至少4-5年叠加后才能看出亮点，因为投资分散，单拿某一年的成绩，很难有亮眼的业绩，如果遇到股灾依然有大幅回撤。同时量化投资起步晚，因此，在吸引力上经常比不过一些明星经理的产品。但是对于长线投资者，量化却有着通过内在的逻辑和概率带来的天然优势基因。
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我们能从量化投资中学到什么
投资的目的是资产保值增值，那么看重的永远是长跑能力，那些梦想熊市空仓，牛市加杠杆1年翻几倍的人，似乎多数会沦为被市场收割的韭菜。
那些满仓一支股票的，的确能享受满仓上涨的快感，但是也永远无法躲开腰斩的风险，因此，把鸡蛋放在不同的篮子里很重要，不追求大起大落的心跳，而是看重细水长流的淡定和闲庭信步的悠闲。
未来的不可预知性，决定了预测的不准确性，特别是对单一事件的连续预测。而且，凡人皆有七情六欲，七情六欲影响判断。因此，坚守纪律很重要，战胜人性的贪婪和恐惧，不追求资产最卓越的回报，而是力争回避最糟糕的失败。
最后，愿大家在资本市场上，都能寻找到一个总有风景陪你，属于自己的世界。
注：文中所有数据均来源《量化投资和对冲基金入门》一书
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