近期，“有量化私募发了万元年终奖”消息刷爆金融圈，相关博主表示：“今年量化爆表了”。业内人士称，当前市场震荡，热点轮动频繁，适合量化私募基金的策略执行。那么，什么是量化投资？它又能不能称为市场上“无形的手”？
量化投资发展简史
量化投资引入国内虽然只有短短十几年，增速之快令人瞠目，而在西方主要金融市场已经有相当长的历史。
早在年就已经发现了期权的定价方式符合正态分布的模型。
年，随机微积分被引入金融研究。
20世纪80年代，以量化的方法为各种金融衍生物进行定价的方式已经相当成熟。
截至年底，中国的量化私募基金规模由18年的千亿规模跨越式发展为万亿规模。
目前，已有多家海外量化基金拿下外商独资企业（WOFE）牌照，并在中国发展起自己的私募业务。
什么是量化投资?
简单地说，就是使用量化分析来做出投资决策。这种方法基于严格的统计分析，通常涉及开发复杂的数学模型和算法来评估市场、资产估值、波动性、公司技术和各种包括价格、价值、增长等在内的投资因素。通常，构建这些策略是为了产生超额回报或者改善风险管理、安排投资组合管理或资产配置等。
量化分析VS基本面分析
量化策略：依赖于计算机模型、历史数据和程序算法，旨在系统化并消除情绪。
基本面分析：被认为更主观，更多依赖人类对各种市场信号的解释，从而为投资决策提供依据，可能会遵循直觉来审查特定的证券或投资因素，即使在进行了大量研究之后也是如此。
量化投资策略的类型
量化投资策略旨在利用市场低效或异常情况来提高回报、控制风险或分散投资组合。大部分量化投资模型都包含如下策略类型：
①因素投资策略，使用一个或多个在历史上导致优于基准指数的因素。这些因素包括增长、动量、市值和价值。数学模型根据这些因素对每只股票进行评分，然后使用总分对每只股票进行排名。
②事件驱动的套利策略，是指分析有关事件的数据的策略，例如法规变化、公司行为等。如果模型建立了特定的价格变动模式，就会据此发生买卖交易。
③系统的全球宏观战略，旨在找出基本面有利的国家和地区。换句话说，该模型通过分析全球各个地区的经济来分配资金。
④风险平价基金，根据每个资产类别在不同类型环境中的表现方式来平衡投资组合风险。这个理论是基于如下假设：一种资产类别的波动性和损失将始终被其他资产类别所抵消。
⑤统计套利，指的是一组交易策略，利用均值回归分析，在很短的时间内投资于多达数千种证券的不同投资组合。
⑥托管期货(CAT)基金，使用系统的方法来跟踪主要市场趋势。传统上，这些基金专注于期货市场，但它们也越来越活跃于股票市场。
⑦智能贝塔（Smartbeta）策略，用于系统地管理ETF和共同基金等被动投资工具。除了使用市值来加权股票，还可以使用其他因素来提高投资组合的风险调整回报。
⑧定量价值基金，根据公司的损益表和资产负债表来对股票进行排名。这种系统的价值投资方法比较有效，但需要一个长期的时间范围。
⑨基于人工智能和大数据的策略，是最新的量化策略。有研究报告称，基于机器学习的量化策略往往比传统的量化投资更有效。
量化投资的优缺点如何？
优点
①量化交易决策是由计算机模型做出，不受人类情绪的影响。当人们作出投资决定时，常常受到恐惧或贪婪的影响。量化投资非常适用于进入和退出头寸，而这恰恰是广大投资者的软肋。
②量化投资是基于证据的，这意味着结果更具可预测性，尤其是在预期风险和回报方面。因此，量化投资可以更好地满足不同投资者的需求。
③鉴于除了开发模型之外没有人工输入，量化投资比其他投资类型更具成本效益。无需聘请经验丰富的分析师或投资组合经理，完全依靠计算机分析所有可用数据，然后进行交易。
缺点
①一般来说，量化交易者首先为他们提出的交易策略建立一个数学模型，然后使用历史市场数据对其进行回测来判断该模型的适用度。此过程容易受到过度拟合的影响，因此模型在特定时间段或测试的市场条件下运行良好，但在上线时表现不佳。
②由于量化策略基于预期收益分布和概率，因此需要相当多的持股量，这可能导致回报被稀释。
③量化策略通常需要很长时间才能执行，并且在较短的时间范围内通常会低于其基准。
总之，量化分析为投资引入了一种更加科学和系统的方法，它使用基于证据的数据来做出投资决策，这降低了投资总成本，需要更少的劳动力，并最大限度地减少流程中的人力投入。
量化模型的策略究竟能不能成为市场上“无形的手”？随着市场上新产品、技术和资产类别的不断推出，未来该行业仍有很长的路要走，行业将继续增长和发展。