提起量化投資，很容易讓人聯想起AI人工智能、機器學習、大資料、算法等炫酷的科技詞彙。
其實，量化投資的曆史可以追溯到上世紀50年代和60年代，當時學術界開始将數學和統計學方法應用于金融領域。
然而，随着計算機技術的發展，特别是20世紀80年代和90年代的計算機革命，量化投資開始迅速發展。
現代量化投資基金通常由數學家、統計學家、計算機科學家和金融專業人士組成，他們利用大資料和複雜的算法來發現市場中的模式和趨勢。
什麼是量化投資？
從廣義來講，量化投資是通過數學模型和計算機算法，利用統計分析方法，對曆史資料進行處理，以尋找股票價格的未來趨勢，并據此進行投資決策的一種投資方式。
形象來說，量化投資就像一輛自動駕駛汽車，它通過内置的算法和傳感器（市場資料）來識别道路狀況（市場趨勢），自動調整速度和方向，以安全高效地到達目的地。
量化投資與傳統投資的差別
量化投資與傳統投資的差別，類似于中醫和西醫在醫學實踐中的差異。
量化投資，使用數學模型和算法來分析資料，決定了買什麼、買或賣、何時買和買多少等，就像西醫依賴于儀器進行檢驗，根據各項檢查結果的詳細資料，來判斷症結，然後對症下藥。
傳統投資，較依賴對上市公司的調研，以及基金經理個人的經驗及主觀的判斷，類似中醫通過望聞問切來了解病人的病情，很大程度上借助中醫長期積累的經驗進行診斷，定性的程度大一些。
量化投資有什麼特點？
- 紀律性：決策依據模型做出。可以減輕人性弱點的影響，如貪婪、恐懼心理，也可以降低認知偏差等。此外，每一個決策都有資料支援，有理有據，可跟蹤可回溯。
- 系統性：展現在投資模型的多層次，觀察資料的多元度，投資模型包括大類資産配置、行業選擇、精選個股三個層次上，觀察次元包括成長、價值、盈利、品質、流動性、資金流、分析師情緒、公司治理等，依賴于海量資料的觀測。
- 分散性：量化投資通常遵循着分散投資的原則，持倉度不會過于集中在少數幾個單一資産上，而是小倉位覆寫較多數量的資産，并且可能還持有衍生品進行對沖。
- 機率取勝：定量投資是不斷從曆史中挖掘有望在未來重複的曆史規律，加以利用，其是依靠一組股票追求超額收益，而不是隻關注一隻或幾隻股票。
有哪些量化門派？獨門秘籍是什麼？
量化投資經過幾十年的發展，已經衍生出豐富多樣的投資政策，目前在國内主要有以下幾種政策形式：
綜上，量化投資就好比一個導航APP，它能夠實時接收和處理大量資料（市場資訊），自動規劃最佳路線（投資政策），并根據交通狀況（市場變化）調整路線，更科學性，具有紀律性、系統性、分散化等特點。
由此，還衍生出了不同的量化投資門派，如指數增強、市場中性、套利等，後續也将為大家拆解他們的獨特武功招數，敬請期待下一期【解碼量化投資】，下期見。
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