1、什么是量化
对于一般投资者，甚至是部分金融从业者来说，量化投资都是一门高大上的技术，充斥着模型代码和算法假设，门槛非常高。其实，生活中的量化思想无处不在。
例如，某魔都金融民工，每日上班路线是这样的：乘地铁或者公交至陆家嘴，随后步行或者乘华宝兴业免费接驳车至公司楼下。哪条路线最近呢？
此人先罗列了所有可行的路线，随后花了一个月时间，逐条路线进行多次试验，最终成功找出不出意外情况下最近的线路，完美！这就是最简单的量化思想，利用大量数据，找出大概率的最优策略，并照此执行。
海外的量化投资发展已经超过三十年，美国著名的量化投资基金大奖章基金，在2008年全球金融危机的背景下，仍旧获利80%。相较于成熟市场，A股市场的量化投资发展历史较短，但随着2010年沪深300股指期货的推出，量化投资的发展潜力逐渐显现，并以其稳定的投资业绩得到了越来越多投资者的认可，市场规模和份额不断扩大。那么，为什么量化投资可以获得这样的收益呢？
量化投资可以“克服人性的弱点”。我们追溯到诞生于上世纪八十年代的行为金融学理论，该理论推翻了传统金融学的有效市场假说，同时认为投资者并非理性——例如过度自信，人们往往会根据自己的主观判断进行决策，这恐怕连优秀的基金经理也无法避免。
在投资者非理性的情况下，行为金融学理论指出，投资者关注是一种稀缺的认知资源。这一理论非常好理解，例如某次地震发生，我们无法投入大量的时间精力对地震地区的每家上市企业进行分析，而只能关注于行业层面信息进行选股，这就是投资者有限关注。同样的道理，当市场只有10只股票，我们可以深刻分析这10家公司，但当我们面对整个市场大量而庞杂的数据时，强大的定量信息处理能力就具有一定的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资空间。
具体来说，如何进行量化投资？量化交易是一个体系，包含策略、量化交易系统、风控和算法交易，区别于传统“定性”投资。
总的来说，借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，就是量化投资。其本质是定性投资的数量化实践，终极目标是追求稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。
具体来说，量化投资有四大特点：纪律性、系统性、套利思想、概率取胜。
纪律性所有的决策都是依据模型做出的，每一步决策之前，首先要运行模型，根据模型的运行结果进行决策，而不是凭人的主观感觉。这一特点可以克服来自“人”的弱点，同时保证每一步决策都可以被跟踪，从而进一步证明决策的科学性。
系统性系统性具体表现为“三多”，多层次、多角度和多数据。多层次指在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上，每一个层次都有模型；多角度是指定量投资的核心投资思想，包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；多数据，指的是海量数据的处理。
套利思想与定性投资致力于基本面分析不同，定量投资致力于寻找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而买入被低估的，卖出被高估的。
概率取胜这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是依靠一组股票取胜，而不是单个或几个股票取胜。其实，本质上来看量化投资和传统定性投资有着相同的理论基础——市场是弱势有效的或非有效的。投资经理基于这一理论基础，运用公司分析、行业分析等方法，建立可以获得超额收益的投资组合。不同的是，传统定性投资更多依赖于对上市公司的调研信息以及基金经理的主观判断和个人经验，而量化投资强调数据，秉持“定性思想的量化应用”。
由此可见，广义来看所有采用量化投资策略的产品（如普通公募基金、对冲基金等等）都可以纳入量化基金的范畴。
2、风险控制——对冲
“对冲”一词最早出现于1949年，指通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化。所谓系统性风险，即指无法通过分散化投资（如同时投资于债券、股票、基金）来分散的，源于系统的风险。最近一段时间A股各指数的剧烈波动，就是系统性风险。
其实人们在生活中使用对冲思想，早在金融市场使用对冲思想之前。
醋去鱼腥原理：鱼有鲜味，但又有腥味。腥臭源于胺类物质，醋中含有乙酸，能够中和掉胺类，去除腥味，只留下鲜味。
跑步减肥原理：我们爱吃美食，但是美食中含有很多卡路里，能堆积成脂肪。而跑步能让脂肪细胞释放大量的非酯化脂肪酸，进而使脂肪细胞瘦小，达到减肥效果，这样就能放心享受美味。
推广开来，假如A中含有我们不想要的事物β，就可以通过B中的-β对冲掉，安心获得α。这就是对冲思想。金融学的经典模型CAPM（资本资产定价模型）告诉我们，一个投资组合的期望收益可以分为两部分，α收益和β收益。其中α收益为投资组合超越市场组合的超额收益，优秀的基金经理可以利用选股择时能力获得α收益，但却无法避免市场下跌（一种系统性风险）的损害。
举例来说，截至目前，近3个月沪深300跌幅为17.54%，同期所有股票型基金的平均收益率约-12.35%。可以看出，虽然这些基金战胜了市场，跑赢了沪深300和上证综指，但其依旧处于亏损状态——在市场的下跌过程中，无法有效规避系统性风险。
使用对冲策略可以剥离或降低投资组合的系统风险，使得投资组合无论在市场上涨或下跌时均有机会获取正收益。
常见的量化投资问答：
一、基础篇
1、在市场不稳定的情况下如何稳健盈利？
量化策略在构建股票的同时，也进行仓位的控制，行情好的时候满仓，不好的时候3层，4层仓。再则，在进行股票建仓的同时会进行分仓等操作。例如，一个十万资金的账户在个股的持仓上会控制在20支左右，这种的目的是最大限度的降低市场在不稳定时，可以对冲大盘快速下跌的系统风险。
2、量化交易一般的持股周期在多长呢？
做出交易决策有一个大逻辑，就是概率取胜，在选择股票的时候，通过严格的评分标准选出最容易获胜的一揽子股票，一旦个股的趋势走坏后次日果断离场，通过试错的方式最终拿住趋势最好的那一批个股。从而获取稳定的超额收益。
3、收益方面、安全性方面哪个更有优势?
量化交易在收益方面和风控方面都有优势，属于风险和收益高度匹配的高性价比产品。
4、量化交易可以为我们散户解决怎样的问题？
对于我们中小投资者，最大的优势和好处就是好股拿的住，不会因为盘面的震荡而被洗出去，避免踏空。同时，对于个股的布局方面，同时还避免了追高的风险。
5、量化交易收益大概在什么范围内？
我国主流的市场中性策略的产品，年化收益大概在10%-20%。期间也会因为行情原因而有所波动。例如从年后至今，不少策略已盈利了50%以上；而通过我们的历史数据回测的结果看，十年的平均年化收益在15%-25%区间。
6、国内量化策略有哪些？
（1）主流：股票市场中性策略又称alpha策略，是当前国内私募证券投资基金最常用的策略之一。它从消除市场系统性风险（Beta）的维度出发，通过同时构建多头和空头头寸对冲市场风险，以期获得较稳定的绝对收益。国内通常的操作方式为：买入股票同时卖空与股票等市值的股指期货（也可以采取融券方式），盈利模式为所买股票超越大盘的涨跌幅。特点：较为稳健的策略，收益不高但稳定，回撤较小，适用于震荡市场，但是我国现在面临的问题在于，市场对于对冲策略日趋上涨的需求与实际对冲工具不足的矛盾（如2014年下半年多数运用市场中性策略的机构因为持有成长股，但是当时没有可以对冲成长股系统风险的股指期货，所以他们只能选择可以对冲大盘蓝筹股风险的沪深300股指期货，结果在大盘上涨、创业板下跌的行情中遭受了惨败），多种股指期货推出、股票期权上市以及融券业务的扩充能够缓解此类问题。
（2）股票多空策略，类似于alpha策略，但不同于alpha策略的是其会有多头敞口或者空头敞口，股票多空策略的操作难度大，因为除了要进行标的选择外，还需对大盘多空进行判断即择时。正因为如此，目前的量化多空策略，往往是以动量策略为主，即市场已经出现较为明显的趋势性上涨或者下跌行情时，再做相应的调整。
（3）CTA(期货管理)策略，侧重于期货市场的投资，投资于股指期货、外汇期货、国债期货等期货/期权品种及相应的现货品种。量化对冲类的管理期货产品，就是用量化手段判断买卖时点、用计算机程序化实现期货的投资策略。由于期货为T+0方式，因而采用程序化的高频交易比手动交易具有天然优势。从程序化交易这块，期货领域其实较为领先于股票领域，而且现在的期货高频策略已经由比拼策略思想提升到了比拼系统配置和下单速度等方面。特点：具有杠杆属性，收益率较高，但在无趋势的震荡行情中，由于杠杆特性会产生较大的回撤，受限于交易品种的成交量及活跃程度。
（4）套利复合策略，套利策略中最常见的是二级市场套利，包括商品跨期、跨品种套利，股指期货跨期、期现套利、ETF跨市场、事件套利、延时套利等。由于国内的金融工具和金融品种都不多，国内的套利策略多为方向性套利，即依赖于价格的上涨下跌而寻找套利机会，国外的期权可以对波动率预测进行套利。由于在市场行情不温不火，波动较小时，这类策略往往找不到套利机会，因而国内的套利对冲基金往往会在无套利机会时，增加一些另外的小策略，构成套利复合策略。例如在套利机会较少时，套利基金会增加一小部分的趋势投机或者股票市场中性等。长期来看，这种方式更利于产品的发展。特点：在我国是一类性价比较高的策略，但是资金容量有限，机会有限，需要不断开发新的策略；股票-期货套利在震荡市场中随着套利机会的增加而如鱼得水，但在稳定、波动小的市场中表现欠佳；分级基金套利在单边上涨市场中可以取得较高的收益，但是震荡市场中变现欠佳；目前主要问题是可套利品种不多、分级基金的活跃基金数不够多难以承受较大资金进出、可用金融工具仅有股指期货对冲性能不够。
（5）宏观对冲策略，宏观策略是一种基于宏观经济周期理论对经济增长趋势、资金流动、政策变化等因素进行自上而下的分析，预期其对股票、债券、货币、商品、衍生品等各类投资品价格的影响，运用量化、定性分析方法作出投资决策并在不同大类资产之间甚至是不同国家之间进行轮动配置，以期获得稳定收益。例如当对冲基金更看好未来美国经济的复苏，就可以逐步做多美股资产，同时将资金撤出新兴市场并做空新兴市场资产来构建组合。该策略的成功取决于对全球宏观经济趋势的判断，判断越准确，策略的效果越好。
7、量化选股的具体方法是什么？如何判断量化模型选出来的股票就是能赚钱的股票？
量化投资一般会选出几百支股票进行投资分析来分散风险，适合风险偏好低，追求稳定收入的投资者。量化分析师们在制定规则之后建立某个模型，先用历史数据对其进行回测，看是否能赚钱；如果可以，就再注入小额资金，积累样板外的实盘交易。实盘后如有盈利，就扩大资金量判断其是否对投资结果带来影响。最后运行的模型，都是经过千锤百炼的。
二、进阶篇
1、目前管理层在量化交易这块有限制吗？那对我们目前的策略会不会产生一些影响？
目前管理层的态度还是很开放的，券商的量化接口在暂停了3年后，目前再次的放开接口，这对于市场而言也是具有重大意义的，市场的交易量起来了后，对于A股而言也能吸引更多的投资者。
2、怎样才能区别好的量化策略与一般的策略？
好和不好要看和投资者的契合程度，对于追求稳健收益的投资者来说，市场中性策略的量化策略是最合适的。在市场中性策略中，策略跑的时间越长、年化复合收益率相对较高、收益曲线表现越稳定、夏普率越高的产品相对更好。
3、量化对冲是需要写选股程序的，我们怎么知道选股程序是否比较优质呢，并且能为客户赚到正收益呢？
量化投资一般会选出几百支股票进行投资分析来分散风险，而且加入对冲系统风险的工具，很适合风险偏好低，追求稳定收入的投资者。量化分析师们在制定规则之后建立某个模型，先用历史数据对其进行回测，看是否能赚钱；如果可以，就再注入小额资金，积累样板外的实盘交易。实盘后如有盈利，就扩大资金量判断其是否对投资结果带来影响。最后运行的模型，都是经过千锤百炼的。
三、风险应对篇
1、量化对冲的风险点在哪？
最大的风险在于基金经理构建的股票多头所处的市场的β风险没有得到有效对冲这是2014下半年对冲基金面对的主要矛盾，多种股指期货推出、股票期权上市以及融券业务的扩充（利好：上证50、中证500股指期货4月16日上市）能够缓解此类问题。遇到这种极端情况，应对方式是：（1）坚持持有，等待市场回归均衡，量化对冲策略多数是长期有效的。（2）一般此时期货与现货价格会出现大幅偏离，基差套利可以获利或减少损失。（3）现在已经有上证50期货、中证500期货、300期权、500期权、50期权等等，随着未来各类对冲工具越来越多，系统风险能更有效对冲，可选策略会更多，烫平波动的效果更好。综上，对于量化对冲，理解产品属性，长期持有是应对风险最好的办法。
2、量化对风险控制是如何做的？
分仓，故名思意，是通过对仓位的控制而进行的一种风险控制（控制整体市场的风险），量化是一种严格的、利用计算机、利用程序的选股模式（控制的是人性的贪婪恐慌风险），另外策略也设有预警和止损线，而且设置的较高。
3、量化对冲可能出现亏损现象吗？最大亏损可能是多少？
有可能出现，不同的策略有不同的回撤，阿尔法中性策略年度一般回撤5%-10%，目前证券市场的量化交易因大盘整体环境的影响回测数据也会有所不同。
4、可预见的政策性风险、可预见的市场性风险、可预见的操作性风险会有哪些?
这是一个非常宽泛的问题，虽然量化交易在风险控制方面有优势，但也面临着各种不同的风险。可预见的政策性风险：因国家宏观政策（如货币政策、财政政策、行业政策、地区发展政策等）发生变化，导致市场价格波动而产生风险。可预见的市场性风险：如多头一方因持有股票会面对持有股票的一系列风险（价格波动风险、经济环境风险、上市公司经营风险等），而空头部分因持有空头股指期货会面对期货投资的风险（杠杆风险、基差风险、平仓风险等），但正因为多头风险与空头风险可以大部分相互对冲，所以整体风险被控制在一个较安全的水平。可预见的操作性风险：相关当事人在业务各环节操作过程中，因内部控制存在缺陷或者人为因素造成操作失误或违反操作规程等引致的风险，如越权违规交易、会计部门欺诈、交易错误、IT系统故障等风险。当然这些可预见的风险，管理人都会提前做规避工作，尽全力做到“风险可控”。