近十年以来，中国资本市场经历了快速的进化和成长。随着主动量化和指数投资的迅速崛起，量化投资也受到越来越多的关注。化繁为简地理解，量化投资就是基于金融学和经济学的理论，运用严谨的统计学和数学模型，并利用计算机技术去践行投资理念的投资方法。量化投资基于严格的实践分析和学术研究，是一种经得起时间考验的投资方法。
量化投资与传统主动投资的区别
与传统主动投资一样，量化投资也是一种主动权益投资策略，其根本假设是市场并不完全有效，通过数据分析做出更为理智的投资决策建议，这体现了投资观念的“传承”。无论主观判断还是系统化模型，决策都是信息加工的成果，其实质区别在于甄别信息的准确性、合理性。量化投资通过大数据分析以及人工智能算法的方式向我们展示了从“之前不可能”到“现在有可能”的投资方法论，这是大数据时代科技与投资认知的共同进步成果，似“进化论”式的投资革命。
量化投资具有以下特点：
1，纪律性：严格按照既定策略模型有序执行，克服人性主观的恐惧和贪婪。
2，系统性：覆盖财务、量价、资金、预期、宏观等海量数据，多维度多角度分析，构建投资策略。
3，准确性：模型算法精益求精，最小化数据误差和模型误差，最大化样本外预测胜率。
4，及时性：紧密跟踪市场，时刻捕捉变化，发现最新交易机会。
5，分散性：用beta系数来衡量系统风险的大小，“不把所有鸡蛋放在同一个篮子里”来分散非系统性风险。
国外量化投资发展史
西方资本市场的量化投资启蒙要更早，国内的量化投资是从2009年才开始崭露头角。上世纪60年代，当时量化投资的鼻祖爱德华•索普利用21点原理创立了首个精确的纯量化交易体系《战胜市场：一个科学的股票市场系统》，并实践于可转债定价与套利，他成立的Princeton-Newport Partners公司在11年间频频战胜市场，没有出现年度/季度亏损。
时间来到二十世纪70年代，随着著名的Black Scholes Model的提出以及芝加哥期权交易所成立，期权定价理论被华尔街迅速接受，量化投资开始崭露头角，量化革命拉开了序幕。
然而1987年的黑色星期一中，由于计算机辅助交易所形成的的价格负反馈和连环下跌席卷世界，也使得有效市场理论和期权定价受到一些质疑。九十年代，随着马科维茨提出现代投资组合理论，华尔街正式迎来“第一次革命”。大量标准金融理论的形成和人才的培养，使量化投资迎来了”黄金发展”的十年。很多闻名遐迩的量化基金亦是在此期间成立并一战成名。
例如全球顶级数学家詹姆斯•西蒙斯创立的文艺复兴科技公司，其中最为著名的大奖章基金以短线交易为核心策略，在1994-2014连续二十年平均年化回报71.8%，费后收益也高达39%。特别是在2000年互联网泡沫和2008年金融危机中，分别获得98.5%和80%的绝对收益。
目前文艺复兴基金总资产管理规模为750亿美元，其中大奖章基金委100亿美元。同样在1990年，22岁的肯格里芬创立了自己的第一个投资机构，就是未来赫赫有名的Citadel Investment Group。同时，摩根士丹利、高盛、德意志银行等大型机构也开始组建量化投资部门和团队进行量化投资。
在蓬勃发展的过程中，也伴随着小概率的风险，例如1994年约翰梅里韦瑟成立的长期资本管理公司，在1998年的金融危机中却走向了另一个结局。
在进入二十一世纪后，量化投资经历了较大的波动和分化。2000年互联网泡沫破裂，大量资金涌入对冲基金。对冲基金规模从1997年的1000亿迅速升至2007年的2万亿。另一方面，房地产市场快速升温和资产证券化火热进行，催生了CMO、CDS、CDO、CDO2等大量金融衍生工具，而CDO最普遍的定价模型Gaussian Copula却忽略了房价集体下跌的相关性。房地产泡沫破裂如同第一张倒下的多米诺骨牌，次贷违约、衍生品下跌、追加保证金、股票资产抛售，次贷危机席卷全球。
在此次危机中，雷曼兄弟倒下了，然而量子基金、文艺复兴、城堡投资、BGI等对冲基金在危机中却斩获不菲收益。然而尽管BGI在08年的金融危机中业绩表现亮眼，却依然被巴克莱银行出售给贝莱德。BGI中不少的中国籍员工回国发展，也为中国本土的量化投资发展拉开了序幕。
国内量化投资发展史
2009年可能是国内的量化投资的元年，从这一年开始，大量拥有海外量化经验的专业人才回国，着手组建国内第一批量化投资团队，包括富国、景顺长城、华泰柏瑞等公募量化团队，以及部分头部私募量化团队。
2010年3月，上交所、深交所开通了融资融券交易系统。半个月后，中金所推出了沪深300股指期货（IF），真正意义上国内第一个场内衍生品。融资融券和股指期货的诞生打响了国内量化投资革命的第一枪，标志着做空机制与杠杆交易的启蒙。自此股票市场无论涨跌都可以有盈利的策略，同时也催生了多样化的资产配置策略。
2014-2015的牛市中，小盘成长股大幅跑赢市场，大部分量化产品都表现优异。尽管在2014年11月底出现过短期alpha大幅回撤，量化投资在这轮行情中迅速成长，也被更多的投资者所熟悉。
然而6月中下旬股灾来临，股指期货深陷舆论漩涡。为抑制过度投机、加强异常交易监管，监管逐步实施提高股指期货交易成本、降低杠杆、限制开仓等控制措施，股指期货开始长期贴水。由于缺少高效的对冲工具，之前表现亮眼的量化对冲类策略在后股灾时期也经历了较为艰难甚至停摆的阶段。
2009-2016是国内量化市场的教育和培养结阶段，也可以称之为中国本土量化投资1.0时代。在此之后，私募量化走入了一个更微观的世界，量化研究也从日级别进入到分钟级别。各种期货的高频交易策略不断进化，精细程度和复杂程度也快速上升，部分头部私募机构也获取不菲的超额收益。
然而在2018年，高频策略天生的容量瓶颈和拥挤度问题逐步凸显，在2018年下半年，乃至2019年中期，也出现了高频量价因子走平的趋势。除了自营资金加杠杆之外，另一个突围的方向可能就是基本面研究。至此可以视为中国量化的2.0时代，即围观高频时代。
传统的量化投资在经历了两年瓶颈之后，随着固收+和指数投资的兴起，在2019年也再次迎来了发展周期。各类行业、主题指数和ETF产品层出不穷；指数增强产品和固收+绝对收益量化产品也受到机构和散户的认可；主动量化产品在坚实的基本面研究的基础上，不断寻求规模突破。
同时，公募基金参与转融通业务、更多的场内衍生品投资标的诞生也开启了新一代量化发展的契机。有效的做空和平衡机制，将会给A股的估值体系带来巨大的变化，股票的价格将会更加贴近基本面，同时流动性的分层和溢价也将更加显著。量化投资3.0时代必将把中国量化投资带入一个崭新的与国际接轨的大时代。
量化投资的“自我革命”
从量化的发展史可以看出，量化投资的核心在于“革命”，且是“自我革命”。世界发展借助历经数个世纪的三次工业革命，量化投资的革命在两年内或已经完成一个完整周期的升级和迭代。这正是说明这个行业发展势头是可预期的，客户的投资增值期望可以在这个时代快速获取更有效的解决方案。
对比私募基金，公募基金在未来量化投资的革命方向是哪里？我们认为是以人工智能分析为基础的量化投资在基本面上的有效实践。进化的载体则是公募基金的多样化产品风格布局。
当前国内公募量化策略大致可以分为四类：被动指数、指数增强、主动量化和量化对冲。被动指数通过严格复制指数成分股，力争准确跟踪指数走势，产品类型包括ETF、指数基金、SmartBeta等；指数增强力争在有效跟踪指数的基础上，通过主动投资策略，获取高于指数的收益回报；主动量化则通过量化模型筛选出核心股票组，结合行业轮动或择时模型，在合适的时机买入，追求超越业绩基准的超额收益；量化对冲通过市场中性策略，追求穿越牛熊的绝对收益α。目前公募量化投研的结构主要分为股票池筛选、因子挖掘、策略研究、风控优化和监控归因，其中因子挖掘和策略研究更是量化投资的核心竞争力。
深耕细作，上银基金量化投资成果丰硕
上银基金的量化团队在国内量化投资领域经过多年深耕细作，具备多年量化多因子选股理论实践基础，采用机器学习算法智能投资对传统策略升级。团队投资策略在大盘、中盘、小盘风格的宽基指数上取得了较优表现。投资模型和理念在不同的市场和风格下适用度较高。同时拥有专业严谨的风控模型，历经多年市场周期的考验，对风险控制的理解和应用经验丰富。具体而言，上银量化团队在各个环节上都积累了丰富的研究成果：
股票池筛选方面
上银量化团队从基本面和事件两个维度对上市公司进行严格的”排雷”筛选，对于连年亏损、盈利质量差、财务杠杆风险较大、公司治理不佳、财务造假风险高等具有较高基本面风险的股票进行剔除；同时密切关注监管立案调查、问询、关注的上市公司，对于突发风险事件的公司也在第一时间进行剔除。通过构建全面严谨的股票池，尽可能降低个股风险。
因子挖掘方面
上银量化数据全面覆盖上市个股财务数据、卖方分析师预测、日内高频成交量价、其他另类数据。在海量数据基础上，通过精细深入的研究，构建了含财务基本面（估值、盈利、成长、安全性、公司治理等）、技术面、预期面、交易行为研究、高频等多维度因子。
同时，深挖因子背后的逻辑，不断改进财务因子的准确性和纯净度。因子研究的深度大大影响策略收益的深度。丰富的因子库为线性模型和机器学习模型提供了广度。
策略研究方面
上银量化团队采用AI策略对传统量化策略升级。传统量化投资模型核心因子较少，因子风格偏好显著且稳定，选股逻辑透明清晰；而非线性智能量化投资模型核心因子数量更多，通过动态AI算法，挖掘非线性信息，不断修正因子权重，提高模型预测获得正收益的机率。同时多种机器学习策略形成有效互补策略组合，相同收益情况下规模容量更大。智能投资策略助力传统线性模型，力争为投资者创造合理回报。
上银量化数据全面覆盖上市个股财务数据、卖方分析师预测、日内高频成交量价、其他另类数据。在海量数据基础上，通过精细深入的研究，构建了含财务基本面（估值、盈利、成长、安全性、公司治理等）、技术面、预期面、交易行为研究、高频等多维度因子。同时，深挖因子背后的逻辑，不断改进财务因子的准确性和纯净度。因子研究的深度大大影响策略收益的深度。丰富的因子库为线性模型和机器学习模型提供了广度。
风控优化方面
上银量化团队引进国际领先的结构化风险模型体系，对组合的风险进行严密监控和适时调整。精确分解和认识各行业和风格因子对投资组合的风险贡献，并综合考虑流动性和换手率，不断优化组合权重和仓位管理。
监控归因方面
对于投资组合进行每天的收益归因分析，明确收益和风险的细分来源，紧密跟踪市场风格变化以及alpha因子的收益变化，适时调整并不断深化对A股量化投资的理解。
目前上银基金已经成功发行指数增强型基金，在指数增强领域进行布局。未来将扩展到主动量化、绝对收益等领域进行产品线布局，为客户提供全面优质的服务和丰富的投资产品，力争用专业的投研能力为客户创造长期增值收益，陪伴客户共同成长。
动态来看，上世纪70年代量化投资在美国市场几乎没有规模，而在2009年已经占美国全部投资三成以上。而在2018年最赚钱的20家对冲基金中，有一半以上是量化基金。美国量化投资前后经历了半个世纪、数次波折，才从幕后走到台前。
尽管中国量化基金净资产在近十年内从400亿元快速成长到1400亿元，量化投资在中国的总体规模依然相当有限，中国的量化投资也才刚刚度过了起步的阶段，依然是一片广阔蓝海。伴随着更多金融衍生品的面世、融资融券和转融通的发展、注册制的不断完善，中国的量化投资也将迎来快速的发展和飞跃。而对于我们而言，数年的投研积累也将厚积薄发，力争在本土量化的大发展中，与时代形成共振，为中国量化投资革命也贡献浓墨重彩的一笔。
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