“如果对数据进行深入研究，它们将会表明任何事情。” ——格雷戈·伊斯特布鲁

近年来，随着外资金融机构进入到中国，在发达国家市场占交易主要地位的量化交易方法，也给国内金融市场投资结构带来了巨大的影响，所覆盖金融产品包括外汇、权益市场、数字资产市场等，量化交易方法也在金融投资过程中应用越来越广泛，并被投资者熟知。

但目前国内量化投资发展较为缓慢，投资者参与量化投资积极度较低，本文将详细介绍量化投资，旨在为投资者提供一定的指导和帮助。

一、何为量化投资

量化交易（Quantitative Trading）也称自动化交易、程序化交易、算法交易，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。

量化交易简单来说就是应用统计学和概率学，通过抽样和相关性分析，应用多元回归和时间序列分析以及数学模型来形成的投资决策。定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。

简而言之，量化交易主要分为量化和交易两部分。量化是对策略盈利能力和风险的管控，量化方法千差万别，各种思路都有，理论上手动交易的只要能被抽象成规则，也是可以做量化的，所以量化和手动交易并不冲突，量化多了些手段而已。交易是通过自动化解放人自身，机器总比人反应快。

举个例子大家更容易理解。我们可以把投资活动想象成汽车工厂里装配汽车的过程。量化投资，就好比一间全自动装配车间，所有的装配工作都是由机器完成的。而人为投资，则好比传统化的汽车装配车间，绝大部分的装配工作还是需要工人来完成。

值得指出的是，不管是量化投资，还是人为投资，最终都还是需要人进行控制和决策，只是它们的决策层不同。

在机器组装汽车这个例子中，传送带上的汽车组装工作，完全由机器完成，没有人的决策参与。但是在那个层级之上，规定机器手臂做哪些事情，按照什么顺序做，哪个机器完成哪部分工作，还是需要人来决定。

类似的，在量化投资体系中，具体到选哪个股票买，哪个股票卖，买卖多少量，这些决策都由电脑程序做出。但是他需要在顶层做出更多的决策。比如在目前的环境下，用哪套系统来选股？如何在不同的系统之间分配风险资金，或者进行切换？在交易系统中加入哪些因子，或者去除哪些因子，等等。

二、量化投资的价值

相较于传统人工投资，量化投资具有三大核心价值。

1、效率提升百倍。量化交易可以利用大量历史数据检验策略，效率提升百倍。当我们想验证交易策略的时候，一个基本的想法是想知道它在历史上表现如何，