人工智能与投资：财富管理走向普通民众，智能投顾随之诞生

财富管理：从特权走向普惠

早在古代的美索不达米亚平原，地主就开始把大量的土地**出去交给农民耕种，并且会雇佣监工来负责相关的事宜。在古代中国，随着城市的发展，许多地主甚至直接搬到城镇居住，然后把农村的土地交给别人打理，他们则坐享其成。

随着资本主义的发展，投资也随之开始走向“民主化”。股份制等现代企业组织的出现促进了一种前所未有的变化，早期的航海活动便是这样的例子：一艘船由几个到几十个股东合伙出资，他们不需要亲自进行海上探险，但是通过康孟达这种劳资合伙经营的形式，就可以分享航海贸易的盈利。

南海泡沫、密西西比泡沫以及郁金香泡沫，都说明普通的民众已经参与到了投资之中。按照麦基的说法，当时参与投机的人包括“贵族、平民、农夫······甚至还有烟囱清洁工和洗衣服的女工”。但个人投资者开始更多地进人投资领域，则要等到19世纪末20世纪初。当时，工业革命带来的经济进步使得民众的寿命和收入都有了增长，*休和养老的需求开始出现，为了年老而进行投资也逐渐成为一种需求。

20世纪初科技与经济的大发展，让普通民众逐渐相信参与股票市场投资是一种分享企业发展红利的良好方式。正如查尔斯·金德尔伯格所提到的“合成谬误”，这一看起来非常理性的观念最终导致了一场大众的狂欢，并最终引发了20世纪上半叶最大的一次股票市场崩盘。

从20世纪50年**始，普通投资者的资产配置思想开始发生变化。这一变化与共同基金与养老基金的崛起、国际资本市场的扩张以及马科维茨资产组合理论的提出同步发生。于是，多元化的资产配置也逐渐深入到普通个人投资者的理念之中。不过总体而言，这一时期的投资仍然较多地集中于股票和债券之中。

20世纪80年代之后，新自由主义和去监管带来的金融自由化风潮使得投资的范围进一步扩张，私募股权、房地产、风险投资甚至对冲基金等也逐渐开始受到投资者青睐。在此之前，房地产总体而言并非一直是受到大众关注的投资品，但从这一时期开始，房子的投资品属性逐渐得到放大。

但2000年的网络泡沫和之后的房地产泡沫，再一次让普通投资者受到了打击。此前追逐成长股、敢于承受风险的心态发生了变化，坚持多元化资产配置和有效控制风险的投资理念，再次进入普通个人投资者的视野。而在最近的几年之中，不依赖基金经理干预的被动投资越来越受到青睐。

由于90%的主动管理型基金的基金经理的表现都未能超越其追踪的指数表现，因此对于普通投资者而言，与其缴纳更多的管理服务费用养活那些基金经理，倒不如直接买被动基金省心省力。十几年前，美国人投入到被动管理型基金中的资金仅有资金总量的五分之一，但到如今，这一比例已经上升到三分之一。

仅在2017年上半年，从主动管理型基金流人被动管理型基金的资金就达到近5000亿美元。在欧洲，被动投资的市场份额在过去十年翻了一番。这种趋势将会继续延续下去，预计在未来5年，全球被动投资的规模将超越主动投资。

与几千年之前乃至几十年前相比，个人投资者有了更多的选择，这是事情的光明一面。但事情的另外一面是，针对私人的财富管理服务，却似乎一直是富人的专利。从远古的埃及、美索不达米亚以及中国的历史来看，最早的财富管理服务都只面向达官显贵。他们雇佣那些有一定专门知识或者了解投资真谛的人士来打理财产，并且向他们支付佣金或者其他类型的报酬。

在欧洲，从土地转向多样化的投资，最早出现在中世纪末期。这一时期的贵族阶层开始变卖土地，并且寻求专人负责财富的管理与增值等问题。最早的私人银行在这一时期诞生，而那些专为个别家族服务的“总管家”，则上承古罗马时期的“家族主管”，构建了家族办公室的最早雏形。现代意义的家族办公室出现于19世纪。1838年，约翰·摩根创办摩根财团，专门负责管理家族的资产。

到了19世纪末，石油大王洛克菲勒正式设立了家族办公室，专门负责管理其庞大的资产。传统的家族办公室只负责一个家族的财产打理，其内容涉及投资、避*、慈善、信托以及法律事项等，其主要目标就是财产的保值增值与代际传承。但是，如今的家族办公室已经变得多样化。例如，洛克菲勒家族基金会如今已经变成了一个开放式的家族办公室，为多个富豪家族管理资产。

相比之下，私人银行服务的客户对象更为宽泛，家族办公室服务对象的净资产一般会在1亿美元以上，而私人银行客户的净资产可以低至几百万美金，甚至只要有25万美金也可以在私人银行开设账户。但即便如此，我们也知道，与零*银行相对的私人银行是为富裕阶层服务的。和家族办公室的功能相似，私人银行的主要职责也是为高净值客户提供财产保值增值以及财富传承等服务。

“财富管理”一词最早由高盛及摩根士丹利等机构率先使用，这个词既可以包含家族办公室及私人银行服务，也覆盖更为广泛的人群，例如那些流动净资本在10万～100万美元的新富阶层。针对这一阶层的财富管理服务主要集中于财富的保值增值，除此之外，家庭教育等事项也会涉及。

与家族办公室和私人银行的服务相比，普通财富管理客户享受的服务要逊色一筹，但是他们仍然会有专人提供投资建议，有机会参与一些专属活动。当然，这一切的前提是要付出一定的费用。

高净值客户所享受的专属服务是基于财富水平的一种特权，反过来，这种特权所带来的是更好的资产保值增值服务。反映在结果上，那就是富人可以获得更为可观的投资回报。很多学者的研究和数据都可以证实这一点。

例如，《21世纪资本论》的作者、法国经济学家皮凯蒂在研究了福布斯的数据之后发现，世界上那些最富裕的人每年的资产增长率可达到6.8%，与此同时，全球平均的资产增长率只有2.1%。在皮凯蒂看来，最有钱的人总是能够把钱投资到回报率更高的地方，因此他们的平均资产收益率会长期高于整个社会的总体财富增长率。

这种规则看起来理所当然，然而其长期结果却令人担忧，那就是伴随着财富分配越来越不平等，整个社会会出现越来越严重的贫富差距现象。根据世界不平等研究机构发布的《世界不平等报告2018》，自1980年以来，世界各地贫富差距增长显著，但增长速度不尽相同。在过去40年中，持续增加的收入差距和大规模的私有化运动致使财富不平均水平显著上升。

拿美国来说，1980年美国最富有的1%的**占有22%的国民财富，而到了2014年，这一比例上升至39%。就中国与俄罗斯来说，从1995年至2015年，最富裕的1%的人群所占国民财富的份额均翻了一番，分别从15%增长至30%和从22%增长至43%。

但最大的问题是，贫富差距问题在最近10年并未显现出缩小之势，相反，自2007年以来，全球各个地区的贫富差距仍然在扩大。根据瑞士信贷《全球财富报告2017》的数据，全球前1%的富人在2000年时掌握了全球45。5%的家庭财富，但是自2007年以来这一比例上升至50.1%。

贫富差距的源头或许并不在于是否可以享有同等的财富管理服务，但很明显，普通投资者和高净值人群不同的资产管理水平势必会影响两者的投资结果。对于高净值人群而言，其投资团队都是由拥有充分经验的基金经理、律师以及财务人员等构成，其不菲的费用足以证明他们能够给客户带来相对合理的回报，这些专业人士会从全世界的资产之中为客户精挑细选优质的产品，他们会根据客户的需求打造个性化的财务规划，当然更为重要的是他们可以为高净值客户做好风险管理。

但对于普通投资者而言，他们除了投资渠道比较贫乏之外，其投资的科学性也远远不及高净值客户，除此之外，他们还要承受更大的投资风险。尽管我们说，相对于几千年前，投资已经走人了寻常百姓家，但是相对而言，普通个人投资者所掌握的投资渠道以及可以使用的投资工具仍然非常有限。在市场上，他们需要面对机构与机器算法；在资产配置方面，他们又远落后于高净值的投资者；除此之外，他们还受有限理性情绪的左右。

联合国曾经在2005提出“普惠金融”概念，按照这一概念，一个国家和社会应该尽可能以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务。从某种意义上来说，为普通个人投资者提供更好的投资建议和投资管理服务，以便让更多的人公平享有资本市场正常发展的成果，这本身也是一种普惠金融。

尽管我们清楚地了解，普通投资者和高净值投资者的投资管理水平差异就像财富差异本身一样难以消除，但是，如果能让机器算法、理财**以及理性的投资方法普惠大众，那么我们有理由相信，普通的个人也可以更好地享受到资本市场的发展成果。因应这样的需求，在2008年金融危机发生之后，一种面向普通投资者的新型财富管理方式诞生了。这就是我们接下来要重点讲述的智能投顾。

智能投顾的诞生

智能投顾（Robo——advisor)，又名机器人投顾，顾名思义就是利用人工智能或者类似技术，以非人工的方式为客户提供理财建议或者直接管理资产。作为一种新兴的在线财富管理服务，智能投顾可以根据个人投资者提供的风险承受水平、收益目标以及风格偏好等要求，运用一系列智能算法及投资组合优化等理论模型，为用户提供最终的投资参考，并根据市场的动态对资产配置再平衡提供建议。

我们今天所说的智能投顾，诞生于2008年金融危机爆发之时。在这一年，哥伦比亚大学的MBA毕业生乔纳森·斯坦恩（Jonathan Stein)和律师艾利·布罗尔曼（Eli Broverman)创立了Betterment公司，这家公司后来成了智能投顾的鼻祖。

智能投顾诞生于这样的一个特殊时刻，既是必然，也有巧合。说其必然，当然是因为金融危机再一次让普通投资者遭受了沉重的打击，也进一步加深了对现有投资体系的失望情绪。在这样的情况下，一种新的能够满足普通投资者需求的投资方法，势必会在时代的需求之下悄然而生。这是历史的规律。

说其巧合，则是因为智能投顾本身并非一蹴而就的新商业模式。正如我们在前文中已经提到的，到了21世纪时，机器在投资上早已打败人类，只不过这种情况尚未涉及普通投资者而已。所有的技术都已经储备就绪并且在不断演进，机器投资对普通投资者的触达是早晚会出现的结果，但这一天最终发生在金融危机之时，也的确颇具偶然性。

其实，Betterment的诞生就像是人工智能的达特茅斯会议，它只是一种新事物开始受到瞩目的节点和标志，而并非新事物产生的源头。实际上，从20世纪90年代末开始，在线投顾就随着互联网的崛起发展起来了。在这一阶段，在线投资分析工具的技术水平和规模都开始提高，部分公司开始提供“在线投顾”服务，尤其是2005年美国允许证券自营商将投资分析工具直接交给投资者使用后，在线资产管理服务规模更是迅速扩大。

Wealthfront、Betterment 以及 Future Advisor等智能投顾公司的诞生和成长，标志着为客户直接提供各类机器人投顾工具成了一种独立的商业模式，而此后部分传统券商纷纷自行开发或通过并购涉足该领域，例如嘉信理财**嘉信理财智能投资组合服务，Blackrock 收购 Future Advisor 则意味着这一商业模式得到了整个金融行业的认可。在此之后，伴随着人工智能的进一步发展和运用，越来越多的创业企业和传统金融机构开始加入这一行列，智能投顾也因此变得更为成熟以及多样化。

智能投顾的诞生是多种因素综合作用的结果。首先当然是技术的演进。互联网的发展使得线上交易变得更为简便，而在线交易的便捷性也使得个人投资者开展投资的门槛大幅降低。云计算、大数据以及人工智能三大领域在最近10年快速发展，而这三方面也正是智能投顾的基石。

其中，云计算为智能优化资产配置提供了强大的计算能力，是发展智能投顾的基础设施；大数据和人工智能则是智能投顾的核心技术。基于用户行为数据精准描绘用户画像，基于机器学习等人工智能技术构建资产配置、交易优化等算法，基于金融大数据迭代提升算法有效性，这三方面技术构成了智能投顾平台的核心竞争力。

其次，传统财富管理的缺陷为智能投顾的发展创造了机会和条件。传统的财富管理有三大主要缺陷。第一，收费标准高而模糊。传统的投资**由专人担任，一位有丰富经验的投资**，虽然愿意付出大量时间与精力给投资者提供财富管理服务，也向来收费不菲－在发达国家，投资**一般会收取基于管理规模1%的管理费作为酬劳，有的甚至更高。

第二，流程烦琐，时效性差。传统的财富管理公司需要大量时间与精力用于面对面与客户沟通，无论是标准化还是非标准化的流程都需要投资**通过与客户的沟通与交流才可以实现。目前，传统投资**从最初的市场营销、****收集、风险评估、资产配置、配置再平衡、****到客户账户报告等流程更多依赖人工进行操作。

这些工作消耗了投资**的精力，限制了投资**服务客户的数量与质量。与此同时，客户也同样需要花费大量时间与精力来做沟通，复杂而烦琐的流程降低了客户整体的理财体验。

第三，投资门槛要求高，服务对象仅限于高净值群体。以资产规模来划分客户人群的门槛成了阶层以及富裕阶层获得理财服务的最大障碍。为数不多的投资**更多的是为富裕阶层提供财富管理服务，然而对于大多数人而言，财富管理费用太贵以及有限的服务范围和水平使他们不得不自行管理财富。

而如果选择自行管理，无论是投资于股票、主动管理基金还是被动 ETF(Exchange Traded Funds，交易所交易基金），都需要用户花费大量时间与精力去筛选与跟踪，而且有可能偏离本身的理财方案。被动投资的发展，是智能投顾崛起的另外一个有利条件。

自20世纪70年代出现第一只指数基金之后，被动投资就开始蓬勃发展。市场有效性的不断提高使得获取超越市场表现的α收益越来越难，传统上追求绝对收益的主动型基金也逐渐失去了往日的辉煌，与此同时，以β收益为核心的ETF、FOF(Fund of Funds，基金中的基金）等被动型产品则迅速崛起，其表现也开始逐渐超越大多数主动基金。在过去20年间，被动投资基金的金额不断攀升，其在共同基金中的占比已经从1995年的3%上升到2014年的16%。

与此同时，美国的ETF基金也高速发展，截至2015年，美国的ETF基金数量超过了1500只，其管理的资金超过2万亿美元。这些基金覆盖了全球范围内的多种类型资产，从美国股票、其他发达国家股票、新兴市场股票、分红股票、房地产、自然资源，到美国政府债券、公司债券、新兴市场债券、市政债券以及通胀保值债券等，可谓琳琅满目，无所不包。

如此蓬勃发展的被动型投资市场，为智能投顾的发展提供了丰富的投资工具，也为其实现投资分散化、在降低风险的同时构建“聪明的β”创造了充分条件。客户人群的特征变化则是智能投顾得以发展的另外一个重要原因。从出生后不久就有互联网伴随的美国千禧一代，比上一代的投资者更乐于接受网上交易，同时也对机器服务有着更多的包容。

与此同时，这一批人也开始进入人生之中财富增长最快的时期，对资产配置的需求也达到了一个前所未有的高度。而这种需求，恰恰是传统的那种为富人提供的财富管理服务所不能满足的：他们可投资的资产大多数在10万美元以下，对高额的投资**费用更加敏感，再也无法容忍传统服务的烦琐与不透明。这种人口特征的变化，为智能投顾这种从机器思维出发的新型财富管理方式提供了一个千载难逢的历史机遇。

如果说技术的发展、现有服务的弊端、新一代客户的出现以及投资工具的多样性为智能投顾的出现做好了外部准备，那么智能投顾本身所具有的特性，则使得它能够很好地利用现有技术，适应时代的发展。

在智能投顾的诸多特性之中，以下几点最为突出：

低门槛：传统的私人银行理财起点多为100万美元以上，部分私人银行甚至将门槛设定到1000万美元，而家族办公室的门槛高达1亿美元。但大多数智能投顾平台对客户的最低资金要求都很低，有的平台甚至已经达到了1美元起投的地步。低费率：相对于传统投顾最低管理资产1%以上的管理费率，智能投顾平台的最低管理费率已降至1‰。易操作：智能投顾平台的投资流程相对标准和固定，投资者一般只需几个流程就可完成所有投资步骤，剩下的所有工作则全部由机器来承担，而人只需要关注最终收益即可。高透明：相对于传统投顾，智能投顾的投资组合是完全向用户公开的，投资信息以及费用信息也完全透明。相比传统投顾，机器更能降低投资的道德风险。分散化：智能投顾服务会根据现代组合理论按照其风险偏好和理财目标把客户资产分散到不同类别资产中。个性化与场景化：智能投顾可以基于对数据的分析，针对不同客户制订个性化的最优方案。除此之外，基于用户需求的场景化也是智能投顾可以实现的功能。长期投资：智能投顾追求的不是短期的涨跌回报，而是长期稳健的投资回报。无情绪，不休息：人类投资**会生病，需要休息，也会有情绪波动，但是基于人工智能的智能投顾不会。在智能投顾平台，用户可以在任何时间段注册自己的专属账户、评测风险水平、建立投资计划，以及在投资策略执行后的任何时间段登录账户了解自己账户的浮动盈亏水平，甚至调整自己的策略组合。24小时风险监控：传统的财富管家无法眼观六路、耳听八方，但智能投顾可以实时监控全球资本市场以及风险事件，当遭遇影响力较大的非系统性风险时，算法会自动调整投资组合，降低投资风险。

正是内外各种因素的叠加，使得智能投顾行业在过去的几年之中呈现出井喷式发展。2010年，全球的智能投顾所管理的资产还近乎为零，但截至2015年年中，美国智能投顾公司管理的资产规模就超过210亿美元。

结语

如今这一数字，更是在每天不断地刷新。世界知名的咨询公司A.T.Kearney预测，美国智能投顾行业的资产管理规模将从2016年的3000亿美元增长至2020年的2。2万亿美元，年均复合增长率将达到68%。

来源：财经知与行

量化投资的期货策略 这三大操作方法可以借鉴

量化投资策略主要包括：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易等。那么，量化投资的期货策略是怎么样的呢？下面小编就给大家简单的介绍其中的三个操作方法，希望可以帮助到大家。

量化投资的期货策略

一、量化选股。量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池；如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。

二、量化择时。股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立，股票价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股票价格的预测则毫无意义。从中国股票市场的特征来看，大多数研究报告的结论支持中国的股票市场尚未达到弱有效，也就是说，中国股票市场的股票价格时间序列并非序列无关，而是序列相关的，即历史数据对股票的价格形成起作用，因此，可以通过对历史信息的分析预测价格。

三、股指期货套利。股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同（但相近）类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为。其中，股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。

来源：股城网

什么是价值投资？

何为价值投资？

    股票被套了怎么办？“拿着呗，就当做价值投资了！”我想这可能是投资者对价值投资最大的误解！其实长期持股并不等于价值投资，价值投资是用实业投资的思维去选择股票,通过研究股票的基本面,选择好的公司，在一个合理的价格买入，赚取公司的成长以及分红盈利！

如何做价值投资？

    简单来说，价值投资就是在一个好行业，选择一个好公司，在一个好价格买入并长期持有。如果简单的在一个随机时点买入一家随机选择的公司，长期持有，按A股目前普遍的公司质量，其结果必然亏多盈少。

    如何才能找到一个适合做价值投资的股票呢？首先选择一个好的行业，行业前景够大，公司才能不断做大市场份额，上市公司业绩才能继续增长。同一个行业公司也是差异巨大，要选择具有核心竞争力的公司，比如说有技术专利、独家配方，或者有先进的组织架构和创新机制等，能够为公司在行业中竞争形成壁垒，巩固龙头地位，提升市场占有率，持续创造新增价值，带来业绩持续增长和投资回报。

    但业绩持续好的公司不一定是好的股票，好的股票还要有好的价格，吸引投资者的目光，我们投资能否取得回报，不但取决于公司能否成长，还要取决于我们购买的价格，如何判定股票有一个好的价格，简单来说就是看估值，如果股票估值过高，提前透支了未来十年甚至二十年的业绩，就算是业绩持续成长，十年后依然高估，股价可能不涨反跌！

加入价值选股因子提高操作安全边际

    近年来，很多投资者做在交易时，会选择被市场低估的股票买入，在估值回归时卖出。同样的，市场上常说的超跌反弹股，实际上也是做股票的价值回归。随着金融市场的日渐完善和成熟，越来越多的投资者在选股的时候会加入价值投资选股因子来提高操作的安全边际，在接下来智投小贴士中，会给大家具体讲述如何分析上市公司基本面，重要的价值投资的选股因子以及具体使用方法，欢迎大家继续关注~

巴曙松——在资管行业独辟蹊径：量化投资的新赛道

资本市场最具吸引力的一个特征，就是其**了许许多多可能性，投资者可以根据自己的偏好，选择与探索不同的投资路径，并且承担投资决策的结果。我常常将资本市场类比为布满一两百条不同难度的滑雪道的巨大滑雪场，滑雪者可以自如地选择不同的雪道，当然滑雪技巧足够高的滑雪者也可以自己探索一下滑野雪。

如果说沃伦·巴菲特是价值投资领域的标杆，那么，詹姆斯·西蒙斯在量化投资领域则同样享有标杆的地位。华尔街给西蒙斯的形形**的称谓包括：数学大师、解码专家、亿万富翁、对冲基金大佬等。《纽约时报》将西蒙斯形容为探索者、行动者、给予者、思想者。

西蒙斯24岁获得博士学位，25岁赴哈佛大学任教，26岁为美国军方破译密码，30岁在纽约州立大学石溪分校当上数学系系主任，随后创立文艺复兴科技公司，将数学思想融入投资，使用量化手段寻找“投资圣杯”。

西蒙斯缔造的文艺复兴科技公司凭借复杂的数学模型和算法进行海量数据分析，成为市场上最引人注目的量化投资公司之一。西蒙斯凭借量化投资策略，带领大奖章基金成为有史以来最成功的对冲基金之一。

文艺复兴科技公司的标志性产品大奖章基金1988—2018年的年化复合收益率高达39.1%，大幅领先同期标准普尔500指数的年化复合收益率。和传统的对冲基金不同，文艺复兴科技公司是一家纯量化基金公司。

公司创始人西蒙斯本来就是一个顶级数学家，公司的数学模型也是由一个数百人的团队编制而成的。这个团队的成员包括弦理论物理学、天文学、量子力学、生物学、数学等领域的科学家。他们依据历史价格等海量数据，写了超过1000万行代码。

詹姆斯·西蒙斯——量化投资之父

文艺复兴科技公司创始人；

大奖章基金创立者；

身价达235亿美元，2020年彭博亿万富翁指数榜金融领域与对冲基金第1名。

《征服市场的人》一书通过汇集西蒙斯团队的创业故事、投资策略和投资理念，将读者带入量化投资发展的不同场景，使读者能直观地了解量化投资的概念和特征：

量化投资指用复杂的数学模型替代人为的主观判断，尝试追求收益的最大化，量化投资强调建立在大数定律基础之上的统计优势、建立在严格执行基础之上的风控优势和建立在多元组合投资之上的分散优势。

西蒙斯团队曾多次被模型失效及其原因所困扰。然而，该团队坚持不懈，克服了许多障碍，打造了相当成功的量化基金。对于有志成为量化分析师和投资经理的人，或者想深入了解量化投资与资产管理行业的读者来说，这本书都将大有裨益。

根据**投资数据资料研究商Eurekah edge统计，在2019年，全球量化基金总管理规模约为2.31万亿美元，其中北美市场的管理规模约为1.59万亿美元，占比约为69%，其次是欧洲及中东市场的管理规模，合计占比约为20%，亚洲地区市场的管理规模总共占比约为8%。在目前的全球市场格局中，美国市场依然是量化投资的主战场，且占比较高。

近30年间，美国量化基金的整体发展速度较快，各种策略百花齐放，主要强调的是收益水平相对稳定、与市场走势关联度相对较低且抗冲击能力强的策略。美国量化基金的规模多年保持着相对稳定的扩张速度，投资者对量化基金的投资热情一直较高。

经过多年发展，海外量化基金发展出多家巨头，除了本书提到的文艺复兴科技公司，还有TwoSigma、Citadel、BGI（巴克莱国际投资管理有限公司）、AQR和World Quant都是几千亿美元规模左右的量化巨头。

目前市场上的金融数据**商越来越多，通过现代科技和统计手段，可以将越来越多的资讯纳入数据库中。随着物联网、大数据和云计算的发展，可以预计，未来会有各种维度的数据纳入量化统计之中。数据量的增加和计算能力的提高，为高频交易的发展**了土壤。

近年来，海内外的高频量化私募都迎来了大发展，高频量化私募具有交易量大、盈利率高和容量小的特点。美国的TwoSigma和JumpTrading是高频交易量化基金公司的典型代表。从发展历史来看，2020年中国的量化私募掀起了规模增长的浪潮，百亿级量化私募已经增至10家，这些量化私募以高频量化为主，主要采用高频做市策略、大单跟随策略和异常订单捕捉策略等高频方法。

与历史悠久的海外量化基金行业不同，中国国内的量化基金行业发展起步较晚。海外量化基金使用最多的策略是股票多空，其空头仓位一般通过融券卖空实现，而当前中国国内融券难度较大、成本较高，所以空头仓位一直以来大多是通过做空股指期货实现的。这就决定了国内量化基金的发展与股指期货息息相关。

中国国内市场上的量化投资兴起于2010年股指期货上市，虽然起步较晚，但得益于中国国内场内股指期货和场外个股期权等衍生品市场的逐渐完善，量化投资迅速发展成为一股不容小觑的力量。

从2017年到2020年，量化基金在所有证券类私募基金中的占比从不足5%提升到15%，管理规模增长了4倍，量化交易成交量在整个A股市场成交量中的占比超过15%。

不管是从规模增长还是比重增长来看，近年来量化投资在中国飞速发展，虽然与美国市场相比仍有差距，但总体上看未来市场潜力巨大。

作为舶来品，量化投资在中国市场的发展有优势，也有劣势。以中国股票市场为例，量化投资的优势在于散户在中国市场上占有主导地位。在美国市场，由于投资者的主体是机构投资者，从长期来看持续获得较高的超额收益有一定的难度。而中国股票市场的投资者结构则有所不同，散户投资者所占的股票市值约占整个市场的25%，其交易额达到了所有股票交易额的85%。散户往往容易受“羊群效应”等影响，造成股票价格上存在大量市场异象。

在中国使用量化投资策略可以有大量机会探索、利用市场异象发掘规律，制定策略，进而获得较高的超额收益。在中国市场上从事量化投资的劣势在于中国资本市场仍处于市场深度和产品种类逐步完善的阶段，特别是能够用来对冲的工具有限，已有的工具也受到了一些限制。

美国相对中国市场而言，相关的金融衍生品和工具比较多，可以开发不少收益风险比比较好的策略，目前海外对冲基金产品策略的数量可以达到50个以上，甚至超过100个。

近年来，中国大力发展衍生品市场，丰富产品种类，为量化投资在中国生根发芽**了更为肥沃的土壤。当然，如同任何资产管理活动一样，量化投资最重要的是人才，只有优秀的人才能将先进的技术、策略、理念运用到组合管理当中。

当前，资本市场已经成为中国对外开放的重要窗口。随着资本市场对外开放的深入推进，外资在不断加大对中国资本市场的配置力度，特别是沪港通、深港通和债券通的先后启动，为海外投资者投资中国市场**了便捷的****。

目前，明晟指数（MSCI）、富时罗素指数和标普道琼斯指数将A股纳入比例分别提升到了20%、25%和25%。中国国债也纳入彭博巴克莱全球综合指数、摩根大通全球新兴市场多元化指数和富时世界国债指数。随着资本市场的开放，海外资产管理机构有可能会逐步在中国市场中尝试运用量化投资策略。

随着中国资本市场的开放与发展，投资经理将需要尝试从全球视角配置资产。面对纷繁复杂的海内外投资品种，投资经理不可能了解所有品种，对于不太熟悉的投资品种，采用量化抓主要规律的办法可以实现多品种之间的投资仓位和操作平衡互动。

本书作者格里高利·祖克曼在《征服市场的人》一书中详细讲述了量化投资的探索者西蒙斯如何与一群科学家，尤其是数学家创立了文艺复兴科技公司，并打造了史上最赚钱的量化基金之一。译者安昀和朱昂使用生动的语言将这本著作的中文版呈现给各位读者。

在资本市场对外开放的大背景下，中国资产管理行业也在快速成长和进步，相信量化投资也会日益活跃，深入了解这些成熟市场的经验，也许可以给予我们多方面的启发。

来源：湛庐文化

量化投资策略，永远把风险放到第一位

“量化投资”虽然在证券投资领域已经存在很久，先是在股票分析交易软件初具备雏形，有了选股公式，可以快速选择出具备某种指标，如连续三天涨停的股票、从涨停到跌停的股票、市盈率低于10的股票、5日均线与250日均线形成均差的股票。这些规则看似简单，但如何从4204只A股中筛选出符合条件的股票，无异于大海捞针。但如果您了解选股公式，这一切将迎刃而解。

选股公式其实很简单，如open:代表开盘价，close：代表收盘价，high:代表最高价，low:代表收盘价。如果想选出今天为阳线的股票，也就是收盘价大于开盘价，选股公式就是：close>open。ref(close,N)代表N天前的收盘价，ref(open,N）代表N前的开盘价。ref(close,2)>ref(open,2)代表前天的收盘价大于开盘价。也可以写错多条件组合的公式，通过and来合并。如ref(close,2)>ref(open,2) and ref(close,1)>ref(open,1) and close>open;代表连续三天阳线的股票。 然后，可以通过评测系统对自己设计的选股公式进行评测，看看选出的股票未来是上涨的几率比较大，还是下跌的几率比较大。

后来出现了量化策略**，比如米筐、聚宽、tushare、天傲股票复盘等，大致的方式都差不多，按自己的观察，找出一个自认为能盈利的方面，写出一个策略，通过历史数年的数据进行验证是否能盈利。以史为鉴知兴替，历史如此，行情走势有时候亦是如此。

谋而后动，任何投资的都是有风险的，复盘不一定能找到盈利的方式，但可以提前探知以后预见的风险。当风险在承受范围，就可以参与，当风险已超出自己能承受的范围，就提交抽身。利润和风险是一对双生子，在追逐利润的时候，请先把风险放到第一位，这样才能走得更远。

股市有风险，入市需谨慎。本文仅是从技术的角度探讨，不作为任何投资建议。

来源：互联网资本梦

量化投资，能指望它脱贫致富吗？

西蒙斯公司旗下的大奖章基金，从1988年到2018年的31年时间里，复合年化收益高达39.1%，远远超过了巴菲特、索罗斯、达里欧等投资大师。

下面，我们主要讲讲量化投资的优点，以及普通人能不能靠量化投资赚钱。

先说说什么是量化投资。有人可能认为量化投资就是数量化投资，进行大范围投资和高频交易，从概率上获得收益，这种说法其实并不准确。量化投资的核心其实是投资决策权，因为巴菲特也好，索罗斯也好，无论他们在寻找投资目标的过程中动用了多少技术手段，进行多多少数据计算，最后拍板决策的还是他们自己，是人。

但西蒙斯的大奖章基金不同，他们会借助数学和统计学方法，用计算机技术高效准确地处理市场数据，最后由计算机做出投资决策。所以如果你要确定一项投资是不是量化投资，只需要看最后做出投资决策是人还是计算机就行。

量化投资使用机器进行分析和决策的特点，让它具有很大的优势。首先是面对繁多的市场数据，机器可以算的更快、更准，尤其是在对风险的控制上，还能避免主观人性对投资决策的干扰。

那是不是说量化投资就能让投资者躺着赚钱呢？显然这是不可能的，首先，量化投资策略更侧重短期套利，但很难长期有效，而且失效时往往伴随着黑天鹅事件。再就是一个量化投资策略一旦被验证有效，那么使用者的数量必然会不断增加，当很多投资者都用同一种量化投资策略的时候，市场的有效性也会随着发生变化，甚至出现失控局面。比如1987年美国发生的“黑色星期一”导致全球股市暴跌，就是民众滥用电脑程序交易的恶果。

西蒙斯开始投资时，计算机技术还刚开始普及，但是现在，随着人工智能技术的不断进步，很多人类从事的工作，未来可能会被智能程序所取代，基金经理很可能就是其中之一。这意味着投资机构未来可能只需要程序员和分析师，最后的投资决策取决于机器运算结果，所以很多人确实看好量化投资。

但是我们认为，量化投资虽然是未来的一种趋势，但它并不是万能的。个人投资者如果想进行量化投资，技术门槛还是比较高的，涉及现代统计学、数学和物理学，还要会点编程技术，所以个人不具有操作性。但目前进行量化投资的私募机构越来越多，可以考虑合理配置一部分量化投资。

最后要说的是，只有充分了解每种投资策略，才能更合理的分配我们的投资，让收益和风险趋于均衡。量化投资不一定适合你，但或许能给你**一种思路，在投资上可以修正完善你的投资模型，在生活中，量化的思维也能让人更客观理智的去面对各种不确定性事件。

来源：听金社

易方达：量化投资优势日显 指数增强基金积小胜为大胜

经过50多年的发展，量化投资在海外已经成为一种非常主流的投资策略，管理超过2万亿美元的规模，涌现出索罗斯、西蒙斯等传奇人物以及众多量化对冲基金巨头。

近日，易方达基金量化投资部研究员、投资经理**裘明达，易方达基金量化投资部研究员黄浩东作客易方达投资交流会，详解量化投资在A股的发展情况、指数增强基金投资策略等问题。裘明达与黄浩东表示，国内量化投资虽然起步较晚，但在A股上市公司数量大扩容的背景下，用数量化的方法进行量化投资正具备非常好的优势。其中，指数增强基金凭借“指数基金+主动基金”的特征，有望为投资者获取超额收益，积小胜为大胜。

量化投资 拓展交易“能力圈”

所谓量化投资，就是利用数学、统计学、计量经济学等方法，从海量数据中寻找能够带来超额收益的“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。国内量化投资起步比较晚，但关注度逐年增加，量化基金的规模整体呈现上升态势。Wind数据显示，截至2020年，市场上公募量化基金数量已有300多只，规模突破1500亿元。

裘明达表示，量化投资在国内出现大的背景，就是股票市场发展。二十年间，A股从800多家上市公司，到现在4000多家上市公司，数量增长了4倍。一个基金经理能充分有效跟踪和了解的公司数量一般在30到50家左，往往在擅长的领域做投资，而尽量少触碰不熟悉的股票，这正是“能力圈”的概念。量化投资可以通过计算机和模型，系统化地同时跟踪和覆盖全市场4000多家上市公司，这种投资广度是非常重要的优势。

作为国内资产管理行业最早开展指数量化的公司之一，易方达基金自2009年就开始组建了量化投资团队，并于2012年发行易方达沪深300量化增强基金，进入量化增强指数投资领域。黄浩东认为，易方达基金量化投资具备三大优势，一是团队规模较大，团队成员背景较好且互补；二是国内最早开始实践量化投资的基金公司之一，至今已有超过数十年的量化投资研究积淀，拥有丰富的历史经验；三是易方达量化QR平台从2012年开始自主研发，至今已经形成了集因子编辑、因子分析、组合模拟回溯测试、组合优化、组合指令交易、组合归因分析等一系列功能齐全的企业级量化投研平台，位列国内基金公司前沿。

指数增强 积小胜为大胜

近年来，指数增强类产品越来越受到广大投资者的喜爱，也有着不俗表现，据Wind数据统计显示，截止2月1日，易方达旗下首只指数增强基金——易方达沪深300量化增强近一年回报为39.53%，成立以来回报为248.15%。

裘明达表示，指数基金是追踪指数收益的被动基金，而指数增强基金，其投资目标就是在跟踪标的指数的基础上，力争获取超额收益，其既有指数基金的特点，又有主动基金的特征。因此，指数增强型基金主要适合看好基准指数本身、但又不满足于获取指数收益率的投资者购买。“简单而言，指数增强基金走势整体上对应基准指数，但希望在指数上涨的时候基金能够多涨一点点，在指数下跌的时候能够少跌一点。用一句形象的话概况，叫‘积小胜为大胜’。” 裘明达说。

对于指数增强基金的投资策略，黄浩东建议投资者“买入并长期持有”。因为指数增强产品的收益来自两方面，一部分是指数本身的收益，还有一部分是超越指数的超额收益。市场上行阶段，指数增强产品既能获得指数本身的收益，又能获得超额收益；市场下行阶段，确实会有回撤风险，但超额收益会适当弥补一部分风险。“对于大部分基民来说，判断市场短期的上下行，也就是大盘择时是一件很困难的事情，因此我们并不建议大家做短期的择时买卖点判断，尤其是对市场没有太多经验的投资者，我们建议大家通过长期持有指数增强产品或者定投指数增强产品达到自己投资的目标。”黄浩东说。

来源：手机***

坚信量化投资会更有生命力

“2021年，整个A股市场仍将处在资金增量阶段，量化机构仍可享受行业容量和超额收益的红利期。”九坤投资总经理王琛在接受中国基金报记者专访时表示，量化投资的竞争力来自于不断面对新的市场环境和技术挑战下的策略迭代能力，九坤一直在持续积累人才和技术，为投资者创造价值。

　　九坤投资成立于2012年，是国内成立最早的量化投资机构之一。在第七届中国基金业英华奖评选中，九坤投资一举揽获三项大奖。公司荣获中国私募基金50强，“九坤CTA专享2号”获得三年期管理期货策略最佳产品奖，同时“九坤日享中证500指数增强1号”获得三年期量化多头策略最佳产品奖。

　　在不确定性中挑战自己

　　王琛于清华大学数学物理学士、计算机博士毕业，进入全球顶级量化投资机构千禧年基金量化团队，对全球证券市场的量化投资策略进行研究，覆盖海外多个地区和市场。

　　王琛喜欢在不确定性中挑战自己。在做海外市场时，就好奇量化投资是否能适应中国市场，这份好奇为他回国创业埋下了种子。王琛一直坚信中国有强大的人才基础，十分看好金融市场持续开放带来的发展潜力。2010年，中国**股指期货，他认定这是最好的机会，所以离开华尔街，与同事姚齐聪一起成立量化投资团队，开始进行国内期货、证券投资。2012年，九坤投资成立，经过多年发展逐步成为国内标杆性的量化投资机构之一。

　　他坦言，创业并非一帆风顺。九坤2014年上线了第一只股票量化对冲基金，当年底就遇上量化行业的“黑天鹅”事件，给这群满怀壮志的年轻人泼了一盆冷水。不过，王琛及其团队很快就发现了问题所在，快速调整并控制住了风险。“我们那次少赚了一些，但促使我们加强了对风险因子的研究和控制，逐步完善了我们的风控体系。在之后管理更大规模、面对其他市场风险的时候更加从容。”

　　“与其说量化投资属于投资行业，倒不如说是属于技术行业。纵观量化投资在海外的发展历史，其竞争力来源是技术的迭代。从最早的金融数据建模、计算机的使用到最近的人工智能，量化投资策略和技术手段始终在向前发展。快速的迭代既令人兴奋，也充满了挑战。”王琛认为，量化机构的竞争力正是来自不断面对新的市场环境和技术挑战下的策略迭代能力。

　　投研团队稳定性

　　决定投资生命力的长度

　　王琛在海外量化机构工作期间，系统性地建立了自己对量化投资的方法和理念。他认为，投资中最重要的是要有透过现象发现并把握规律的能力。量化投资相比于主观投资，附加了数理统计和计算机这两件强大的武器，可以将归纳和执行都做到极致，量化投资会更有生命力。

　　王琛表示，九坤有两个强项，一是多策略兼顾，一个是人才梯队完备。基于投研流水线体系和强大的IT平台支持，在主要的量化策略，包括市场中性、择时对冲、指数增强、CTA等上面，九坤都有比较强的竞争力。另一方面，九坤拥有在华尔街头部对冲基金、全球科技巨头工作多年的策略、技术人才，同时坚持从清华、北大以及美国哈佛、斯坦福、哥伦比亚等知名院校招聘应届生进行培养，构建自己的人才梯队。他们当中很多人已经成长为骨干，促进了九坤核心团队的稳定性。

　　王琛强调，量化投资收益的稳定，需要多样性的因子来源和交易细节的把控能力。对于量化私募基金来说，人才积累和布局是树根，团队分工和策略研究是枝叶，而策略和业绩只是结果。未来九坤会继续吸引最优秀的人才，积累策略和技术能力。

　　量化投资未来发展可期

　　2020年，私募迎来发展大年，量化私募基金数量和管理规模均出现大幅增长。对此，王琛认为有内因也有外因：内因是头部量化私募经过至少3-4年以上的业绩积累，证明了稳定的Alpha能力，很多销*机构和客户对于量化类基金也更有信心。而外因则是，随着房地产市场降温，国内投资者的资产配置转向二级市场，而量化股票和CTA策略在各类策略表现中有很强的竞争力，吸引力较强。

　　当前，中国证券市场正步入发展的红利阶段。王琛指出，随着国内互联网IT和AI技术的加速发展，以及量化行业规模效应下对人才和技术的吸引力，量化投资未来的空间依旧很大。“国内量化头部机构跟海外大型量化机构之间的差距正在缩小。虽然海外大型机构在资本和技术积累上仍有较大优势，不过，依托国内广阔的市场前景和人才资源，国内量化机构还是非常有机会做大做强甚至走出去的。”

　　展望量化投资行业发展前景，王琛表示，中国的量化投资超额收益未来可能会缓慢下降，但短期内仍然还是会比较高。而即使逐步下降，由于其更稳健、与其他投资方法低相关性的特点，仍然会是非常值得配置的资产。最近几年，在已经非常成熟的美国市场，量化投资行业的规模和占比还在持续扩大，也证明了这一点。

来源：东方财富网

金融科技赋能资管行业 大数据风控和智能投顾成重点

近年来，金融科技在资管行业的应用日益深入。记者近日采访了多位资管公司高管后发现，资管公司已不满足于通过互联网技术和信息科技的应用提高运营效率，开始在投研、风控、投顾等环节使用大数据、云计算和人工智能等新技术，以此提升核心竞争力。

资管公司对金融科技的重视程度正在上升，从其投入金额和金融科技在公司战略中的地位就可见一斑。

据摩根资产管理中国区总裁王琼慧介绍，摩根大通每年约在科技上花费130亿美元，其中仅资产和财富管理板块就有10亿美元。“对于拥有大量客户信息和交易信息的金融服务公司来说，网络安全是非常重要的，我们不希望有任何网络上漏洞导致客户信息流失，所以对于网络安全架构的投资，我们不遗余力。”

工银安盛资管总经理吴茜表示，工银安盛资管高度重视信息科技在业务及管理领域的应用，事实上自公司筹备至今的短短几年时间里，已经完成了投资业务管理平台、风控合规管理平台、分析决策支持平台等核心应用体系近20个应用系统的建设。公司未来将结合业务发展战略规划持续加强金融科技领域的配套建设，尤其是大数据、人工智能技术在投资研究及风险控制领域的应用，赋能公司整体投资能力建设和风控能力提升。

法巴资管亚太区行政总裁佰益安表示，金融科技是法巴资管整体企业战略的核心，是法巴资管的三大跨部门主题之一，代表了投资平台的一个重要支柱。先进的算法能力、大数据、自然语言处理（NLP）甚至是人工智能使法巴资管可以挑选出最好的证券和合理的配置，为客户的投资组合增加价值。

值得关注的是，大数据风控和智能投顾正成为资管公司重点发力方向。

“金融科技对资产管理行业的赋能，一是通过科技提高运营效率，比如，通过科技和自动化手段优化运营流程，尽量减少人工操作带来的失误，提高运营效率，降低为客户提供定制化服务的成本。”王琼慧表示。第二，在投资方面，通过大数据分析等应用，提高投研效率，提高风控准确度，寻找更多投资机会等。第三，科技也在改变公司与客户交互的方式，线上直播等方式改变了很多资管公司、基金公司跟客户交互的体验，公司也在研究如何通过科技手段更好地把投资建议快速有效地传递给客户，提升客户售后服务的体验等。

据佰益安介绍，法巴资管对金融科技的投入可以追溯到两年半前，当时法巴资管收购了Gambit，比利时的一家机器人投顾公司。这有助于实现公司的目标，改善客户流程和体验。

“通过机器人投顾，我们可以把量化基本面算法应用到客户的多资产组合，以确保优化组合。”佰益安说，“中国的机器人投顾市场未来几年预计将以指数级的速度进步和增长，我们相信法巴资管可以利用我们的算法更好地与本地伙伴合作；确保为中国广大的投资者带来简化、高效的投资体验。”

来源：新华财经客户端