量化投资的发展历程

一、量化投资的基本概念

量化投资通常指的是采用一定的数学模型并利用计算机技术去践行投资理念的投资方法。和传统主动型投资一样，量化投资也是一种主动性投资策略，建立在市场并不完全有效的假设上。

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和传统主动投资相比，量化投资具有以下优点。

1，纪律性：计算机没有恐惧和贪婪。
2，系统性：多层次多维度多角度分析海量数据。
3，及时性：及时跟踪市场发现新的交易机会。
4，准确性：模型算法不允许模棱两可。
5，分散化：量化投资组合管理。

量化投资的主要领域包括：量化选股、量化择时、统计套利、期货套利、期权套利、ETF/LOF/分级基金套利、事件驱动套利、算法交易、高频交易等。

量化投资的一般流程分为：

模型实现——样本内测试——样本外跟踪——实盘——归因分析

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二、数量金融理论的发展

很多量化投资的理论、方法和技术都来源于数理金融学。数理金融学的理论是量化投资策略的基础。

1，1950年代至1960年代
Markowitz 在1952年建立了以均值方差模型为基础的现代资产组合管理理论(PMT)。资产组合管理理论确立了金融学收益风险均衡的分析范式，标志着现代金融学的诞生。
Sharpe，Litner，Mossin随后研究了资产价格的均衡结构，于1964、1965、1966年分别独立地导出了资本资产定价模型(CAPM)。CAPM成为了度量金融投资绩效的理论基础。
Samuelson 和 Famma在1965年提出了有效市场假说(EMH)。有效市场假说是对市场进行描述和理解的基础性理论，具有重要而深远的影响。

2，1970年代至1980年代
Black，Sholes 和 Morton 于1973年建立了期权定价模型(OPM)，为衍生品定价问题确立了分析范式。期权定价模型被迅速运用于金融实践，金融市场创新得到了空前的发展。
Ross在1976年建立了无套利定价理论（APT）。无套利定价理论也叫多因素理论。多因素理论对资本资产定价模型做了一般化推广，是量化选股的基础理论。

3，1990年代至今
1992年，Famma与其同事French提出了Fama-French三因子模型。三因子模型通过对美股实证研究发现，股票的收益率除了受Beta系数影响，还会受到股票市值和估值的影响，小盘价值股具有显著超额正收益。

1993年G30集团提出了VAR(在险价值)风险管理方法，VAR方法由于其简洁直观、标准统一的特点，成为了现代风险管理的最重要方法。

从1990年代以来，以Shiller为代表的金融学者发展了和有效市场理论相对应的行为金融学(BF)理论。行为金融学以人的有限理性和市场有限套利为基础，提供了描述和理解市场的新范式。

三、海外量化投资基金的发展历程

1，量化投资的产生(60年代)

1969年，爱德华·索普利用他发明的"科学股票市场系统"（实际上是一种股票权证定价模型），和里根合伙成立了第一个量化投资基金——可转换对冲合伙基金，后改名为普林斯顿-纽波特合伙基金，主要从事可转换债券的套利。该基金成立后连续11年内没有出现年内和季度亏损且持续跑赢标普指数。爱德华·索普被誉为量化投资的鼻祖，宽客之父。

2，量化投资的兴起(70至80年代)

1973年美国芝加哥期权交易所成立，以金融衍生品创新和估值的量化投资革命拉开了序幕。
1983年，时任摩根斯坦利大宗交易部门的程序员格里·班伯格发现了统计套利策略。统计套利策略是一种非常强大的策略，不管市场运动方向如何都能够盈利，许多基金竞相仿照采用。
1988年，曾为数学家和密码学家的詹姆斯·西蒙斯成立了大奖章基金，从事高频交易和多策略交易。基金成立20多年来收益达到年化70%左右，除去报酬后达到40%以上。西蒙斯因此被称为"量化对冲之王"。

3，量化投资的繁荣(90年代)

1991年，彼得·穆勒发明了alpha系统策略。

1992年，克里夫·阿斯内斯发明了价值和动量策略(OAS)。

1994年，约翰·梅里威瑟成立长期资本管理有限公司(LTCM)，创立期权定价模型(OPM)并获得了诺贝尔经济学奖的斯科尔斯和莫顿加入。该公司专长相对价值交易，搜寻价格偏离理论均衡水平的证券，并利用超高杠杆放大收益。

1998年，由于采用了过高的杠杆并遭遇小概率事件，长期资本管理有限公司破产。

4，量化投资在危机中前行(21世纪以来)

2000年，互联网泡沫破灭，更多资金进入量化对冲基金。

2008年，由美国次级贷款引发的金融危机使得许多量化对冲基金受到重创，价值缩水，量化投资基金的发展受到抑制。

2011年，量化投资基金管理的总资产再次暴涨，超过2万4千万亿美元。

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四、部分海外最著名的量化基金

• 文艺复兴科技公司( Renaissance Technologies )
  文艺复兴科技公司就好像一个研究所，大部分的雇员都是数学家、物理学家出身，来自华尔街背景的很少。

• 贝桑松 (Citadel)
  Citadel最核心的部门数量研究部，有80多名来自名牌大学的前数学教授和天体物理学家，共同开发数学模型，为交易员提供支持。

• 桥水（Bridgewater）
  桥水基金采取的策略是基本面和量化相结合，投资过程的99%靠量化系统系统，只有不到1%属于“酌情处理”，桥水基金认为基本面研究之上。

• 德邵（D.E Shaw Group）
  DE Shaw大部分投资基于复杂的数学模型，旨在找出隐藏的市场趋势或定价异常。