与主动投资策略不同，量化交易策略（Quantitative Trading Strategies）不依赖于个人判断，而是通过复杂的数学模型来预测投资标的未来价格。经过30多年的发展，量化基金已经逐渐跻身到美国投资市场的主流，而顶尖的量化机构，也都形成了自己鲜明的特色。以AQR为代表的学术量化派，与学术圈深入合作发表大量论文，还专门建了图书馆分享研究成果；以WorldQuant为代表的因子挖掘派，从海量数据中充分挖掘有用的因子；以西蒙斯的Medallion(大奖章)为代表的短线技术派，用数学、物理等科学方法来建立量化模型……       

  中国量化投资才刚刚度过了蹒跚起步的阶段，启蒙于精英的海归，发展自江湖的草莽，规范始监管的介入。普通投资者对于量化投资的认知还相当模糊，人工智能、卷积神经、机器学习等高深莫测的词汇与那些暴利传说，交织成了量化投资的妖魔化刻板印象。

  事实上量化投资在中国的总体规模依然相当有限，在公募基金规模中，将所有的主动量化或者名称中带“量化”字眼的基金都算在内，占比还不足5%。量化投资对于整个市场影响依然非常低，相较于成熟市场，量化投资在中国依然是一片广阔天地，将大有作为。

  对于处在去散户化和机构化历史进程中的A股而言，量化投资能够更快发现投资机会，起到了市场润滑剂的作用，提供充沛流动性、平抑市场波动。未来伴随着期指、期权等金融衍生工具的逐渐完善，基本面多因子、统计套利、高频交易以及CTA等量化策略将进一步在中国资本市场普及。

  一个有效的量化模型背后是一个团队数年、数十年研究积累的成果，对普通人来说，自己研究搭建量化模型是一件几乎不可能完成的事情。要想抓住未来量化投资的发展大潮，选择一个懂研究、有业绩、真靠谱的团队，才是正道。

  从海外的发展过程来看，未来在中国市场上还能通过科学手段赚取α收益的时间并不多了。对投资者而言，用一场科学的冒险来实现财富增长，未尝不是一个有趣且有效的选择。

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