量化时代的突如其来，你准备好了吗？

最近量化交易的新闻层出不穷，一夜间，A股证券市场由主观交易时代步入量化交易时代！
那么何为量化交易？
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化交易的优势在于：
1. 纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪；
2. 可复制性。以往主观交易，凭的多是感觉和经验，仅可做到定性无法做到定量，所以操作的情况忽高忽低，波动较大。而量化交易是将感觉和经验通过数学模型进行定量，系统通过大数据的扫描符合模型设定条件的就会自动执行交易，所以具备可复制性；
3. 范围广，效率高。量化交易通过计算机技术对所有交易范围内的证券进行全面不间断扫描，扫描到符合模型条件立即执行自动买卖。由于计算机可以在极短时间内对范围内的证券品种进行全覆盖，所以效率是人工操作的无数倍，更容易抓住转瞬即逝的机会。
单就A股来说，目前全市场有4000多只个股，如果还是按照传统的人工交易模式的话，其工作量是无法想象的。

随着我国资本市场重要性的日益增加，上市公司家数也在不断的增加，据统计，2019年A股IPO家数为201家，2020年A股IPO家数为395家，2021年上半年A股IPO家数为245家。从数据中，我们可以看出，每年的IPO家数都在不断的增加，在全面注册制的方向指引下，这个增速还会不断加快，按照这个速率，2022年A股上市公司家数大概率将突破5000家，或许3~5年后有望达到1万家的恐怖数字。那么在如此众多的上市公司中，公司质量和发展前景势必层次不齐。如何在众多公司中选择出质优价廉、上涨潜力大的交易标的，并且能够在第一时间抓住转瞬即逝的交易机会，这是所有A股投资者朝思暮想，梦寐以求的。
在这样明确的市场发展方向下，引发愈来愈多的思考，证券交易该如何做才能应付这样的市场环境和变化？欧美发达国家的成熟市场机制已经给了我们指引——发展量化交易。

量化投资的起源（60 年代）：赌场的技术
量化交易源自美国，来源于赌场中的百家乐、21点等游戏，量化投资的鼻祖爱德华·索普 ( Edward Thorp ) ，他是加州大学物理学教授、MIT 教授等多个分校的教授，对赌术研究颇深，他将专业运用于赌场游戏，进行数学方面概率统计等分析研究，基于对 21 点出牌概率和赔率的数学研究，发明了科学股票市场系统，加上在可转换债券套利，后成立了普林斯顿 - 纽波特基金，被称为 &#34; 宽客教父 &#34;。

上世纪的70~80年代是量化投资技术的迭代和量化投资理论的发展时期：
1973 年，芝加哥期权交易所成立，芝加哥大学教授费希尔 . 布莱克（Fischer Black）和迈伦 . 斯科尔斯（Myron Scholes）提出著名的 &#34; 布莱克 - 斯科尔斯 &#34; 公式，给股票、商品、债券、货币等新兴衍生金融市场、衍生金融工具的合理定价奠定了理论基础，期权定价理论被华尔街迅速接受，量化投资拉开序幕。
10 年后，摩根士丹利大宗商品交易程序员格里·班伯格发现 &#34; 统计套利策略 &#34;，这一策略不管市场是上涨、下跌还是震荡，都能从中稳健套利。这一策略一经发现，就成为当时有史以来最佳策略，如此“赚钱机器”，引起了金融、经济、及数学领域的更多学者工作人员对量化投资的重视和兴趣。
在这期间，最为伟大的量化交易基金诞生了，James Simons（西蒙斯）在1982年创立文艺复兴科技公司（RenaissanceTechnology）。1988年以来，西蒙斯掌管的大奖章（Medallion）对冲基金年均回报率高达34%，这个数字较索罗斯等投资大师同期的年均回报率要高出10%，较股神巴菲特的同期年均回报率要高出接近一倍，较同期标准普尔500指数的年均回报率则高出20%，而且稳定性更佳。

量化投资黄金十年（90 年代）：各理论全面发展
90 年代后，量化投资在市场中的各种投资工具都得以应用，各大理论在这一时期全面发展。
1990 年马科维茨、夏普、和莫顿三人的“资产组合选择理论”获得了诺贝尔奖，被誉为华尔街的 &#34; 第一次革命 &#34;。
著名的资产资本定价理论、市场有效性理论、期权定价理论、套利理论也在这一时间产生，这些理论为量化投资策略成为系统有效的策略奠定了科学理论基础。
量化投资新曙光（2000 年后）：现代金融理论的发展，计算机技术的应用、交易规则的变化以及交易成本的下降让量化投资更快的发展起来。
2000-2008年互联网经济破灭，市场在剧烈震荡中，正好也符合量化投资在波动市场中获利，量化投资的规模从400多亿美元迅速增长至1万多亿美元。
2008 年全球性的市场危机，量化投资策略大量做空市场，大多数投资人认为量化投资是导致市场下跌的助推器。美国政府修改了针对量化投资的相关条款，交易规则的改变导致量化投资受到限制，很多策略失效。
2011 年之后量化投资继续快速发展 , 截止到 2016 年底全球的量化基金规模达到 3 万亿美金，占全球基金规模的三分之一，是全球基金发展的重要力量。
经过几十年的发展，量化基金在美国成为对冲基金的主流模式，截止2018年，全球对冲基金资管规模排名中，前十名中有7家都是做量化投资的。国内的对冲基金和美国相比，还处在发展早期，发展还有很大空间。

回顾中国的量化投资历史，近10年来也得到快速发展，在2008年金融危机之后，很多有丰富经验的美国华尔街量化投资团队的中国人归国发展，进入公募基金和私募基金领域。从2010年沪深300期货开始，国内开始有了一个对冲工具，能更好的让量化投资发挥作用，量化投资开始发展，在2014年底之前因为小盘股表现较好，量化投资也继续在国内得到发展，为客户长期获取了稳定收益。从2015年牛市开始跑输指数到股灾后，证监会出台政策限制做空以及对冲端开仓和提高保证金，进一步限制和压缩了量化投资策略。2016-17年因为量化投资各家基金量化因子竞争大，收益压缩的比较快，18年因为熊市且波动大，量化投资更能发挥其稳定性收益的作用，相对下跌的市场，好的量化投资基金反而创造了稳定的收益，慢慢量化投资又开始火起来。在今后的发展，量化投资向着人工智能，机器学习等方式不断的优化因子，在市场中发挥着量化投资的应有作用。
从量化投资发展的历史可以看出，量化投资已经成为市场主流。以往受限于量化投资的门槛，量化交易的理念和实操基本只存在于各类投资机构手中，例如：公/私募基金、券商和期货资管/自营部门以及其他机构。因为量化交易是一种结合了：计算机编程技术、数学模型理论、AI人工智能技术、大数据和神经网络技术以及丰富的交易实操能力的复杂的综合性技术。量化交易系统搭建的复杂程度远非传统主观交易可以比拟的。
传统主观交易，最简单的，只需一台电脑，一个行情软件就可以操作了。主观交易考验的是证券交易经验（技术）、投入的时间和操盘者的心态。由于买卖的判断完全依赖于经验，所以操作结果层次不齐，没经验和没有系统学习过操盘技术的交易者往往操作结果较差。市场中绝大部分的投资者都处于这个层级。另外一个制约投资者投资收益的要素是时间，由于投资者首先需要对投资品种有所了解，对历史情况进行阅读和判断，所以需要花费大量的时间投入到盘后工作中，同时，要抓住转瞬即逝的投资买点，也需要时刻盯盘，这样一来，投入时间的多少也成为了投资收益多寡的重要衡量指标；最后一个重要的因素就是投资心态，投资者往往会被错误信号所误导，导致盲目的追涨杀跌，上涨时心存贪婪，下跌时心怀侥幸心理，所以往往会被主力机构等所利用。
而量化交易的存在就是为了解决这些问题。计算机技术及算法的普及和升级使得以往只能定性的交易经验首次可以定量下来保存为量化模型。有了量化模型就可以对投资范围内的所有交易品种进行不间断扫描。这样的结果要比人工凭经验操作，无论胜率还是效率都要提高无数倍，这也是量化交易能够在越来越复杂的市场中越来越普及的原因。
回到最近的新闻，传闻说市场连续40天的成交量过万亿的主要推手就是量化交易，传闻说每日近一半的成交量由量化交易构成。不过后来被多家券商和机构辟谣，不过辟谣的结果也没否定量化交易对A股成交量的贡献，每日30%以上的成交量由量化交易提供已成为共识。按1.5万亿成交量计算，30%也达到4~5000亿左右，这一数字也达到了2019年的平均水平，可见量化交易对市场的影响。
量化交易由于具备如此之多的优越性，让我们不由想起了产业升级，每一次产业升级伴随的都是生产工具的创新以及生产效率的大幅度提升。量化交易之于之前的手工交易就是一次证券行业的产业升级和产业革命。从产业革命的历史我们可以看到，这一定趋势一定是必然的以及不可逆的。

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按照机构辟谣后的说法，有30%的交易量是由量化交易贡献的，换而言之量化交易已经占到市场的30%，所以一瞬间，A股步入了量化交易时代。量化交易之于传统手工交易就如同一场降维打击，往往手工交易研究了半天的东西，机器人只需要1秒钟的时间就可以得到结果。所以如果你想要取得远超大盘指数涨幅的收益率，就应该使用盈首AI炒股机器人，早一天使用、早一天实现理想！