量化投资和智能投顾将引领风向

截至2016年，量化投资在中国金融市场已经发展了整整十年，经过业界人士的不懈努力，在国内投资界，量化投资已成为不可或缺的重要组成部分。

2017年4月23日，量化投资开启了新的篇章，行业政策和市场监管制度的破旧立新、国内资本市场不断扩容、投资品种和盈利模式推陈出新，其未来的发展空间不可估量。伴随量化投资领域的扩展和深化，中国量化投资国际峰会也迎来第十一届的辉煌，峰会作为投资精英倾情交流、探讨合作的高端优质互动平台，已成为国内量化投资行业发展风向标和前哨站。

第十一届(2017春季)中国量化投资国际峰会，在上海隆重的拉开帷幕，多位量化投资领域带头人应邀出席了峰会论坛。

Algorithmic Trading有很多种叫法，例如程序化交易、系统交易、量化交易、高频交易或者是算法交易等等，该交易方式之所以特别是因为它是通过计算机根据既定的程序来执行交易，包括交易时机、价格和数量，而不需要人为的干预。

程序化交易是以计算机为主题的交易模型，其最早出现在二十世纪70年代的时候，当时具有代表性的是纽约证券交易所的OARS系统和DOT系统。到了二十世纪80年代，程序化交易主要用于标普500指数股票与标普500指数期货合约之间的套利。

程序化化交易能迅速被用在标普500指数的套利上是非常容易理解，投资者努力寻找股票价格与期货价格之间的偏差，但在这个方面，计算机的反应速度无疑比人快很多。从这之后更多的套利交易模型被开发出来，例如一些程序被设计出来在债券市场和外汇市场间进行套利，我们举一个简单的交易模型的例子，它应该包括这些基础金融产品相关信息：如本地债券价格与币计价债券的债券价格、本币现汇价格与本地和外汇的长期汇价。

程序化交易被广泛使用，运用也开始变得越来越多样化，这其中参与的机构投资者包括退休基金、共同基金，还有对冲基金和做市商，交易的买方希望通过程序化交易减少大笔买单对于市场的冲击，避免形成冲击成本，降低交易成本，交易卖方则通过这种方式增加市场市场流动性。

但随着越来越多的程序化交易者出现，纯粹单一的套利交易模型开始变得越来越困难。主要是因为，如果一旦很多程序被设计出来去追逐同一种机会，那么结果只是利润被瓜分，从而降低所有人的利润率，所以在在这种背景下下投资者就会自然而然地去追寻新的、更具创造性的交易模型。

现在很多交易商，已经开始不满足于仅仅去发现市场的套利机会，他们变得更为主动，通过他们的交易程序来研判市场未来的走势，比如趋势型交易策略。这当然也存在一些臭名昭著的交易策略，例如一种名为狙击兵的策略，即利用零散的买单抬高价格之后做空，再利用“闪电指令”来获利。

由TABB集团统计的数据显示，在2006年，欧美股市中三分之一的股票交易来自于所谓的程序化交易。现在这个比例当然已经大幅升高，虽然没有准确的数据，但是大部分分析人士相信美国股市的交易量中有至少有70%来自于程序化交易。

美国芝加哥联储的技术专家Carol Clark不久前说道，虽然程序化交易占股市交易量的70%，但真正运用这些方法的交易商只占美国2万家交易机构的2%。

创新为动力，科技为先导，在产品和业务的新变化对量化投资技术发挥其作用都是非常有利的。在激励金融创新的政策环境下，科技手段日新月异，金融业务不断的深化，怎么样去开创崭新的对冲基金管理模式？怎么样利用科技进步优势并结合最新的金融理念和提高量化投资产品与服务的品质？新形势下量化投资者要怎么样去面对不断成熟的市场和日趋激烈的竞争？怎么样发挥人工智能和数据挖掘对量化投资领域的推动作用？这些问题都值得我们深入研究探讨。在未来的智能投顾产品也会采用多因子量化运算，以此来确保高胜率。国信证券TradeStation平台助我们：量化交易，一致性操作，拒绝情绪化交易，让赚钱稳定。

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