时间：2023-10-05 10:29:08
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇期货量化交易策略，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
此前，国内四大期货交易所纷纷推出期权仿真交易，在衍生品市场期权成了近期的关注焦点。
特别是中国金融期货交易所（以下简称“中金所”）启动全市场股指期权仿真交易后，如同吹响了国内期权在金融衍生品市场的进展号角，尤其引人瞩目。
11月15日，中金所副总经理戎志平在参加由香山财富论坛、中国证券投资基金年鉴、凌志软件共同举办的“2013量化投资实践应用高层研修会”上认为，股指期权将对市场带来革命性影响。
5天后，中金所副总经理胡政也在第四届期货机构投资者年会上明确提出将加快期权上市的准备工作，并将期权作为未来衍生品发展的重要战略。
业内人士普遍认为，2014年将是“期权元年”，而股指期权或成为金融衍生品市场的新突破。
启动仿真交易
11月8日，中国金融交易所正式启动了沪深300股指期权合约仿真交易，共有25家会员参与，同时，中金所还组织了期货公司进行期权业务培训。
从首日的交易情况来看，市场交易整体平稳理性，技术系统运转正常。据介绍，合约乘数为每点100元人民币，合约类型为看涨期权和看跌期权；参与仿真交易的法人和自然人账户共190个，全天共成交103355手。
11月15日，证监会召开新闻会，新闻发言人介绍了股指期权仿真交易启动以来的有关情况。发言人还表示，股指期权在金融衍生品市场中占据重要地位，证监会将根据资本市场的整体发展状况及实体经济的现实需求，指导相关各方继续推进规则制定、市场培训、投资者教育、技术系统开发等各项准备工作，待条件具备、时机成熟时适时推出股指期权。
与国内刚刚起步不同，股指期权于1983年在芝加哥期权交易所诞生，至今经历了三十年的高速发展。据世界交易所联合会的统计，2012年全球场内期权总成交量是99.1亿手，这个成交量里金融期权占了98.3%，和期货成交量相当，金融期权是绝对的主力。
“在金融期权里面分为两大块，一个是股指期权，一个是各股和ETF期权，股指期权大概占了全部期权成交近2/5的规模，所以说股指股权是真正的大牌品种。” 戎志平表示。
目前，股指期权其交易量约占据全球场内衍生品交易总量的四分之一。业内人士认为，国内推出股指期权后，金融衍生品市场必将面临新突破，势必将超越股指期货，成为国内第一大金融衍生交易产品。
引入做市商
此前，中金所副总经理戎志平在“2013量化投资实践应用高层研修会”上公开表示，中金所将推出做市商制度，欢迎各类机构投资者参与做市商业务，具备条件的投资者均可申请。
做市商是一个好听的名字，通俗的讲就是让机构在里面做市，在香港叫“庄家”，股市投资者对“庄家”应该耳熟能详，大多没有好印象。
在会议上，戎志平详细阐述了中金所引入做市商的理由。
模拟1000个交易日，做一个测算。发现最保险的情况将来每个月有230个合约，这么多合约，投资者的资金势必比较分散，各个合约流动性就可能不足，或者不平衡，大部分交易不一定活跃，这样对市场稳定和平行运行会造成很大困扰。尤其对于量化投资者来说，如果当天有很大的差位，你想出都出不来。
从国外的情况来看，全球十大交易所合约都有做市商，唯一例外的就是韩国的没有做市商，它的合约有高度投机性，很难说在证券市场上发挥健康的功能。据了解，韩国现在对这个合约也进行了改进，一方面是把合约变大，另一方面是引入了做市商成为风险管理的工具，而不是投机的筹码。
所以说做市商进来提供流动性是非常必要的，可以提高市场效率。
戎志平认为，引入做市商不会影响市场的公平。和香港不同，在内地市场，做市商在做市时和普通投资者一样一起参与撮合，成交上没有任何优先，混合在一起来撮合，不会影响公平。
但做市商承担了风险，交易所在交易的手续费上可能会做出一些特别的安排，给它一个优惠，做适当的补偿。这不会形成价格和信息上的优势，中金所会对做市商的评价系统形成严厉的监管。
做市商制度，为投资者尤其是量化投资人进出市场提供了便利，想出来的时候有人提供对手盘。引入做市商后，买卖投资者，可以通过你的终端发出询价，你无需告诉他想买或者是想卖，做市商必须给你回应，且同时报量，可能一个合约有几家做市商同时给你选择方向成交，这为投资者提供了便利。
“中金所7月至9月开展了做市商制度有关的合作课题，目前20余家期货公司已做好技术准备。” 据业内人士透露，“借鉴国外经验，交易所接受拥有自营资格的期货公司的现货子公司以及券商成为股指期权做市商的可能性很大。”
推出组合保证金
除了引入做市商，戎志平还介绍了中金所在股指期权上的保证金制度——组合保证金。
期权市场合约非常多，大部分投资者基本上是要持有到期的，一个合约持有到期会占用很多保证金，尤其对于做市商来说一会儿买，一会儿卖两边都收保证金。从其他交易所的期权仿真交易来看，虚拟的保证金进去，几天就没有了，保证金的效率低，首先会影响市场效率。
将来期权保证金如果按正常收的话可能很高，一些投资者觉得那么贵，还不如买虚拟期权，哪个便宜买哪个，这样的话会引起过度投机，尤其是散户投资者。从国外或国内的OTC市场来看，这是市场普遍规律。
为解决这些问题，中金所正在研究、计划推出组合保证金方案，主要原理是将买方缴纳的权利金提取一部分作为保证金。对跨期组合等期权交易策略而言，有望降低30%到90%的保证金，采用组合保证金有利于套利者进场交易，激励投资者同时做策略交易。
产生诸多收益
“股指期权出来以后，它可能对行业产生重大的影响，它引起了整个期货行业大的变革，整个市场的结构发生了深刻的变化。”在会议上，戎志平不掩饰股指期货对市场带来的影响，“现在我们看期货公司，排在前面的都是券商系，这些期货公司之所以排在前面，主要是股指期货做的。所以股指期权进来以后，它应该和股指期货有相当的市场，我们相信对期货市场本身会产生很大的影响。”
言外之意很明白，首当其冲，最大的受益者是券商。有分析人士直言，股指期权推出后，整个券商行业大约能提高50%的收入。
其次，受益的是资产管理和投资者。戎志平认为，有了股指期权以后，可以为最终的用户，为零售的客户开发各种保本的产品到期权市场对冲保本产品的风险，这是一个革命性的变化。
另外，可以丰富量化投资策略。“国内的量化投资还处在非常困难的时刻，规模不大，策略单一，业绩没有明显的优势，大部分还是在做一些α投资。”面对会场众多的量化投资者，戎志平谈了股指期权对这个领域的影响，“我想股指期权出来以后会极大的丰富量化投资的策略。”
近期，国内量化对冲基金正在经历一场史无前例的严峻考验，因为它们赖以生存的对冲工具――股指期货正在面临严格的管控。
如果说中金所在8月底上调非套保持仓保证金的举措只是为了抑制股指期货的过度投机，那么9月2日的四条“狠招”就相当于掐住了股指期货的七寸要害，将对期指投资者产生极其致命的影响。首先，股指期货的短期投机者（包括套利交易者）已经几乎被宣判了死刑，当日开仓又平仓收取万分之二十三的手续费意味着日内交易成本的急剧上升，而单日开仓10手的限制则能够显著压缩期指策略的运行容量;其次，尽管套保账户除保证金上调外并没有受到中金所的其他交易限制，但因为期指多头的交易受限，套保账户很可能面临没有交易对手的尴尬局面，亦将在一定程度上对套保策略的执行造成影响。从9月7日开始至今的期指成交量就是最好的证据，日均1.87万手的IF主力合约成交量已不足历史的二十分之一。
回到国内的量化对冲基金，如果要在当前的市场环境下继续运行，首先要将仓位降低到7成以下，因为只有这样才能够留存足够的现金以支付40%的期货保证金;其次，为了可以在3天内将对冲的仓位从零加至7成，产品的规模就必须控制在4300万以内，因为每天的股指期货开仓限制为10手，而如今的IF合约价值约在100万左右，3天内最多也只能够卖出3000万的IF合约;最后，我们还不能够一次性卖出10张期指合约，因为当前的期指已无法提供相应的流动性支持，从盘口数据来看，买一的实时挂单往往在3手以内，而买卖价差的波动也十分频繁，所以我们需要将10张期指合约分5次甚至10次进行交易，并逐一盯盘操作，但即使这样，也难以有效降低流动性缺失所带来的额外成本。
毋庸置疑，阿尔法策略在当前的市场环境下已是步履维艰，加之股指期货长期大幅贴水，量化对冲基金已经不得不去寻找新的交易机会，以满足管理资产的增值需求。所幸市场依然不乏此类机会，比如商品期货的CTA策略、分级基金的套利策略、个股的事件驱动策略，以及基于海外期指的对冲策略等。不管怎样，量化对冲基金仍将始终以追求绝对收益为目标，严格控制策略的收益回撤比，而这也是量化对冲基金区别于其他投资基金的主要特征。
【关键词】高频交易 策略
一、高频交易的理论基础
（一）高频交易是传统买入持有策略的有益补充
高频交易策略作为量化投资策略的一个重要分支，是基于对交易品种的日内短期判断形成的交易策略，通过每次交易的微小盈利进行累积来获取收益。
（二）高频交易策略较其他量化策略可靠性更胜一筹
高频交易策略其理论基础同其他量化交易策略是完全一致的，即为概率统计中的大数定律，但是高频交易策略的可靠性在理论上更高。不管何种量化投资策略，一般情况下，其策略的形成过程都需经过样本内的统计分析，样本外的事后验证，再进行实盘运作。之所以敢于进行实盘运作，基于的基本假设有两个，其一是通过大量的样本内分析，该策略在大概率上能够获得收益，其二是预计实盘运作的获胜频率将会收敛到该概率上，这里我们用的是频率，而不是概率，是因为给予我们实盘试验的机会十分有限，有可能是一个小样本试验。从统计学的意义上讲，大数定律要求的样本的基本条件是独立同分布，也就是说如果我们在实验过程中，样本分布的同质性越强，大数定律能够实现的可能性越大。因此在量化策略的构建过程中，我们需要解决的首要问题即为数据清洗，通过样本的清洗与甄别，剔除噪音数据，获取相对独立同分布的样本空间进行建模，而高频交易相对量化选股而言，其样本的噪音数据相对较少，因此从模型的可靠性角度来说，高频交易的量化模型相对更为可靠。
二、高频交易策略的主要类型
高频交易策略一般可以分为如下三类：
（一）趋势策略
该交易策略往往投资于一个证券品种，运用技术分析或数学工具预测其未来价格走势，并据此确定建仓和平仓时点。只要预测方法能够保证一定的准确率并能抓住大的价格波动，那么这样的策略就有可能获得较好的累积收益。该类策略在商品期货和股指期货市场上已经得到广泛运用。
（二）价差策略
与趋势策略不同，价差策略往往会投资多个具备某种共性的证券品种，并认为这些证券之间的价差应该维持在一个均衡水平，不会偏离太多。如果发现市场上某些证券之间的价差过大，那么该策略便会做空那些高估证券，同时买入低估证券，直至价差回复到均衡水平再同时清掉多、空头仓位，赚取价差变动的收益。
（三）做市策略
该类策略之所以取名为做市策略，是因为其采用了类似于做市商提供买/卖报价（bid/ask price）方式，赚取买卖价差（bid-ask spread），但其本身的目的并不是要做市，给市场提供流动性。这种策略通常需要对逐笔成交和挂单报价做建模分析，从海量数据中挖掘定量模式，挂单和撤单之间的时间间隔可能在毫秒之间（1毫秒=0.000001秒），因此也是技术要求最高的一种交易模式，通常也称作超高频交易（UHFT，Ultra High Frequency Trading）。鉴于国内法规、硬件设施、交易费用的限制，该类策略在国内尚且无法实施。
三、高频交易的关键要素
与传统的低频交易方式相比，高频交易中每次交易的持续时间都要短的多，期间证券价格的波动也相对较小，因而每次交易的平均收益/亏损幅度都很有限，通常在10bp的数量级别。一个好的交易策略理论上可以通过不断累积这样的微小收益和完备的风控措施来获取许多投资者梦寐以求的高收益、低风险。但是由于交易频繁，一些传统低频交易中容易忽视的因素，很有可能导致一个高频交易策略理论上很完美，但执行起来却亏损连连。这些因素包括：
（一）交易费用
单次的交易费用从绝对数量上来说很小，但通过高频交易的多次累积，最终总的交易费用会十分可观。从证券品种来看，一些比较容易获得低廉交易手续费的品种，如商品期货、股指期货和ETF更适合于采用高频交易策略；而在股票市场，虽然说融资融券标的股已经可以通过现行的信用交易机制变相实现T+0交易，但由于卖出股票时有高达10bp的印花税，因此高频交易策略很难实现长期的盈利。
（二）买卖价差（bid-ask spread）
实际交易中投资者必须根据实盘的买卖单报价进行交易，最终成交价会和收盘价有差别。买卖价差越大，这种差别会越明显，并会通过高频交易次数的累积，最终导致重大亏损。因此从这个角度讲，交易活跃、价格高的证券品种往往具备较小的买卖价差，高频交易策略执行效果会更好。
（三）下单方式
高频交易中与买卖价差密切相关的另一个重要因素便是如何选择下单方式。实际交易中，限价交易方式优于市价交易方式，只有在价格趋势明显或价差幅度很大时，才用市价方式成交，不过需要注意的是，这样做同时会增加限价单等待成交而导致的时间风险。
（四）交易速度
高频交易的两大核心要素，其一是产生高频交易信号的交易策略；其二是优化交易执行过程的算法。这两大核心要素都对高频交易平台的运算速度提出了极高的要求。高频交易策略的交易速度包括两个部分：一部分是指高频交易系统接收实时行情，分析数据，发出买卖交易指令的速度；另一部分是指交易指令到达交易所的速度。
四、高频交易在中国的展望
目前，国内高频交易没有大规模展开，主要受到一些限制：（1）高频交易受制于交易费用的影响，国内股票市场交易费用相对较高，在股票市场实施超高频的交易策略存在较大的困难；（2）中金所关于股指期货日内开仓总数不得超过500手的限制，同时中金所列出了10条异常交易行为，其中5条都是针对股指期货日内高频交易。尽管当前的金融环境对开展高频交易存在一定的障碍，但值得欣慰的是国内已经涌现出一批机构投资者从事高频交易，并且获得了不菲的收益，相信在不久的将来高频交易在国内将会迎来巨大的发展空间。
参考文献
[1]胡春东.高频交易的“是”与“非”[J].深圳金融，2010，（03）.
回国的两个月来，王瑞军一直没闲着，除了经营他的公司以及由他创立的中国量化投资学会（以下简称“学会”）之外，差不多每周他还会到北京东城区石雀胡同里的一家名为“融洽”的茶馆，跟金融圈的精英们交流心得，并谈一谈他眼中的量化投资。
作为中国资本市场、商品期货市场最早的参与者，中国郑州商品交易所最早的“红马甲”（指证券交易所内的证券交易员，因穿红色背心而得名）之一，王瑞军早在上世纪90年代，就创新性地运用交易平衡点系统和波动交易系统来交易，是最早把物理学的动量、冲量理论运用到实践中的交易员。
国内量化投资不及国外
深谙国内外金融市场状况，让王瑞军更加清晰国外市场在量化交易上所具有的优势，对他们的“赚钱策略”，他也有所了解：“有主动管理基金， 这些都用自己研发的策略，这些策略中有的是挑选公司（以巴菲特为代表），有的做价值和动量的策略，有的做统计套利，还有的做非常短线的高频交易 （以Quantlab和Citidal为代表）。很大一部分公司都做统计套利，用统计模型来做。还有一类做激进投资的， 就是先买或卖很多股票，然后去影响公司发展，从中获利（以William Ackman为代表）。”
王瑞军认为，当前总的趋势是算法交易类的公司（用计算机来完成全部自动化）的整个订单尺寸在缩小，数量在增加。“现在这些算法产生的交易量占整个交易量的70%以上。股市的交易量也在分散，以前集中在纽约证券交易所， 现在开始分散到各个股市和暗池交易里面。从整个业绩状况来看，那些做长线的收益比较好，因为他们顺应了市场， 做短线的整体利润率在变小，竞争日趋激烈。量化公司规模方面，小的有几千万，大的也有数十亿，而巴克莱的量化基金规模超过了1.6万亿美元，收益率高的能达到30%以上，比如西蒙斯的大奖章基金，2008年的收益率达到惊人的80%。”
再来看看国内的状况，显然并不乐观。但让王瑞军欣慰的是期货市场：“国内期货量化的发展相对是较快的，我回国后发现不是量化策略的基金产品基本已经发不出去了，这也归功于期货市场的高杠杆所带来的残酷性，大家都想寻找一种相对比较可靠的、稳定的盈利模式，量化由于在海量大数据处理和分析上的优势，统计上的高概率优势，执行上的一致性优势和低成本迅速复制扩大产品规模上的优势，被国内市场迅速推广开来。”王瑞军说，从他接触的情况来看，期货量化基金产品普遍收益率比较稳定并且较高，这也与期货市场在量化方面的先发优势有关。
但这些发展也仅限于期货，其他板块则有些黯淡：“有统计数据显示，2008年以来，所有的公募量化基金的业绩都普遍不好，最大回撤有的竟然达到30%多，而盈利最高的年化收益率也只有20%左右，夏普比率（sharp ratio）最高才0.15左右。”王瑞军认为，这样的产品是很难吸引人的，主要是因为国内的政策环境、基础设施环境都比较差，量化基金采用的策略非常单一，基本上都是财务数据分析加上简单的动量反转策略，不能有效对冲风险，并且在执行上大多也不能完全自动化。“可以不客气地讲，国内大部分的量化基金都是伪量化基金。”
多方原因催生“伪量化”
关于“伪量化”这个话题，在王瑞军看来，这是由多个方面原因造成的，比如说数据问题――量化交易需要大量历史数据做统计分析，然后再建立实战模型，但是在现阶段，我们所必需的一些数据不完整或是不准确，都将影响量化交易的进行；同时，国内的基础设施建设还与国外存在很大差距，通道建设、软件建设都不完善。而阻碍量化交易在国内发展的关键问题，也是最让王瑞军头疼的问题是，国内量化交易人才严重匮乏，现在这些做量化交易的人主要是从国外回来的一批，本土人才极少，再加上管理这些人才的老大们又很少有懂得量化交易的，这导致国内量化交易停滞不前。
由此，王瑞军决定创办中国量化投资学会，这是他极为认可的能有效推动量化交易在国内发展的方式。目前，该学会组织业内顶尖专家，主编了《量化投资与对冲基金丛书》，同时，各分会还不定期组织学术沙龙，并提供平台供业内人士进行项目合作，包括求职招聘、资金对接、产品合作等，这些都在不同程度上建立和培养着中国量化交易资源及人才。
然而，如果人人都懂得了量化交易，这不是在砸自己的饭碗吗？谁愿意给自己培养那么多竞争对手？
面对这个问题，王瑞军显得很淡然：“人无我有，人有我优，人优我转。” 这句话正好印证了最近十年他所做的：2004年，王瑞军和一位从美国华尔街回来的朋友一起开发量化交易工具，率先在国内运用双向夹板、交易机关枪等算法的交易工具进行大宗商品市场交易，2008年之后，又运用中低频模型进行交易，近两年则侧重高频交易模型的应用。
其实在王瑞军看来，一个存在竞争机制的市场，一个优胜劣汰的市场，才能培育出那些处于全球金字塔顶尖的公司（像美国的谷歌和苹果），反之，如果公司在市场上处于垄断地位，在公司内部由世袭取代人才的引进，掌权者不求创新只保无错，久而久之，就如同一潭死水，水不外流，也无流进，最后只能变成一潭臭水。因此，竞争机制的形成，以及良好的人才培养与选拔机制才能使公司基业长青。
除此以外，纵观欧美金融市场，随着时代与科技的发展，主观主义交易正在逐渐被量化交易等适应市场发展的智能交易方式所取代，金融公司的发展趋势就是一个软件公司，跟不上这种趋势的银行和投行倒下也是不可避免的。按照王瑞军的话说便是：“冷兵器时代的大刀长矛如何敌得过现在的飞机大炮”。
建立规则是成本最小的方式
无规矩不成方圆，秦国的商鞅变法，让中国历史上首次出现了“法治思想”，无论王侯将相，皆以法为先。
法治也是量化交易取胜的根本，即让规律以规则的形式固化下来，让电脑按规则去执行，这其中就避免了一些人为主观意识所带来的风险。可以说是规则成就了量化交易，而量化交易成就了王瑞军。因此，对于规则，他有着更深的认识：“建立规则是一个社会成本最小的方式，规则也是一个社会文明的标志，一个企业能战胜别的企业脱颖而出，规则和顶层架构设计在其中起到核心的作用，对于做交易而言，一个坚守规则的操盘手肯定要优于一个自由散漫的主观交易者。”
然而每当国内频频在政治经济领域出现因为不守规则而“出局”的人的时候，总会给一些海归的人带来些许困惑――原来国内的人都这么玩儿。这应该让人倍感惋惜，不是为那些早该“出局”的人惋惜，而是为了当下规则的约束能力以及人们对于规则的自我约束能力不够而惋惜，或许这个问题不光是制定规则的人要面对的，也是每一个身在其中的人所要思考的。
当然，现在的王瑞军并不担心这些，因为刚刚结束的“十”上，关于推进法治中国建设的讲话给了他足够的信心：“至少现在，将先进的交易方式带进国内的交易市场不会那么蹩脚。”
“宽客”们的公益心
除了做自己的量化投资以及学会活动，当下最令王瑞军劳心的便是公益事业。“我们的学会将尽力做一些公益活动，比如为贫苦地区儿童支教，同时也会给偏远地区的学校捐赠净化水的设备，毕竟现在中国水资源的污染实在是太厉害了。通过这些公益活动，也想引起大家对于环境污染的重视，归根结底，教育是最大的问题。”对于这样的现状，王瑞军有些无奈，却也没有太多办法：“我们将尽力做一些我们力所能及的事情。”
【关键词】量化投资 特点 策略 发展
一、引言
量化投资在国外的实践已经有了40多年的发展，我国的量化投资起步较晚，从2004年开始出现量化投资的产品，由于缺乏有效的对冲手段，直到2010年4月沪深300股指期货上市之后才能算是真正意义上开始涉足量化投资。[1]
2015年的中国股市跌宕起伏，杠杆配资引发了大幅上涨和断崖式下跌，股市出现罕见的千股涨停、千股跌停、千股停牌的奇观，众多机构投资者和散户蒙受了巨大的损失。但其中少数量化投资基金在大幅波动的市场中却表现相对稳定。量化投资基金和量化对冲策略的稳健，很快引起了全市场的关注，也成为近期银行、券商、信托等机构追捧的新的产品模式。
在此背景下，作者在本文中对于量化投资的概念、特点、策略、理论基础和发展做一个总结，希望为量化投资研究和实践做一些参考。
二、量化投资解读
（一）量化投资的定义
量化投资在学术界并没有严格统一的定义，现有的定义对于量化投资的定义的侧重点各有不同。本文对于量化投资的定义为：
量化投资是指将投资者的投资思想或理念转化为数学模型，或者利用模型对于真实世界的情况进行模拟进而判断市场行为或趋势，并交由计算机进行具体的投资决策和实施的过程。
（二）量化投资的特点
1.投资决策中能够客观理性，克服人类心理对投资决策的影响。传统投资的分析决策，大多数方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在进行投资决策时，很难不受市场情绪的影响。[2]量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预，这样在进行投资决策时受人的情绪化的影响将很小，投资过程可以做到理性客观。
2.能够通过海量信息的大数据处理，提高投资决策效率。我国股票市场上有近3000只股票，与上市公司相关的各种信息纷繁复杂，包括政策、国内外经济指标、公司公告、研究报告等，投资者靠自己手工的筛选根本就是力不从心。量化投资的出现为这个问题的解决带来了希望。量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工的工作量，提高了投资决策效率。
3.能够实现精准投资。传统的投资方法中认为投资是一门艺术，投资决策需要的是投资者的经验和技术，投资者的主观评价起到决定作用。而量化投资有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精准投资。例如在股指期货套利的过程中，现货与股指期货如果存在较大的差异时就能进行套利，量化投资策略和交易技术会抓住精确的捕捉机会，进行套利交易来获利。另外，在控制头寸规模方面，传统的投资方法只能凭感觉，并没有具体的测算和界定，而量化投资必须要设定严格精确的标准。[3]
4.能够快速反应和决策，把握市场稍纵即逝的机会。量化投资往往利用高速计算机进行程序化交易，与人脑相比它能够迅速发现市场存在的信息并进行相应的处理，具有反应快速、把握市场稍纵即逝的机会的特点。量化投资在速度上最出色的运用就是高频交易，与低频交易相对，高频交易是通过高速计算机，在极短的时间内对市场的变化做出迅速的反应并完成交易。[4]
5.能够有效地控制风险，获取较为稳定的收益。与传统投资方式不同的是，量化投资在获得较高超额收益的同时能够更好地控制风险，业绩也更为稳定。相关研究显示，1996年至2005年期间，量化投资基金与以所有传统主动型投资基金和偏重于风险控制的传统主动型投资基金的信息比率对比情况中，量化投资基金的信息比率都是最高，说明量化投资相对于传统投资，能够在获得更高的超额收益的同时，有效地控制风险。
三、量化投资的策略
一般的量化投资的策略指的是用来实现投资理念或模拟市场行为判断趋势从而获取收益的模型。量化投资需要权衡收益、风险、交易成本、具体的执行等各个方面，一般情况下这些方面会形成相对独立的模块。有时候量化投资策略模型也会将风险、成本等方面融合在模型中。
（一）国外量化投资策略的分类
国外习惯上将量化投资的策略分成两大类，一类是阿尔法导向的策略，另一类是贝塔导向的策略。阿尔法策略（alpha strategy）是通过量化择时和调整投资组合中不同资产的头寸大小来获取收益的策略;贝塔策略（beta strategy）是通过量化的手段复制指数或者稍微的超出指数收益的策略。[6]相比而言，量化指数的贝塔策略相对更容易，所以一般情况下所说的量化投资的策略指的是阿尔法策略（alpha strategy）。
阿尔法策略主要有两种类型，分别为理论驱动模型和数据驱动模型。
理论驱动模型是比较常见的类型，这些策略是运用已经存在的经济、金融学的理论，构建策略模型，进行投资决策。理论驱动模型根据输入的数据的不同可以进一步分类，主要有基于价格相关数据的策略和基于基本面数据的策略。
数据驱动模型广泛的被运用于股票、期货和外汇市场，因为采用的数学工具更为复杂，相对而言难于理解，目前使用的还不是很多。与理论驱动模型不同，数据驱动模型认为进行投资决策其实是不需要理论的支持，运用数据挖掘技术，可以从数据（例如交易所的价格数据）中识别出某种行为模式或市场趋势，进而进行预测或者解释未来的模式，从中获取收益。
（二）我国量化投资策略的分类
国内比较常见的量化投资策略主要有两种分类方式，一种是按投资标的所在市场分类区分的量化投资策略，分为现货市场和衍生品市场量化投资策略。现货市场包括股票市场、ETF市场和债券市场，衍生品市场包括商品期货市场、股指期货市场、国债期货市场、外汇市场和期权与其他衍生品市场，国内运用较多的是投资于商品期货和股指期货等期货市场。
另一种分类方式是分为两大类：判断趋势的单边投机策略和判断波动率的套利交易策略。[7]单边投机策略主要包括量化选股和量化择时，套利交易策略主要包括股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、另类套利策略等，目前国内普遍采用的是这种分类方式。
四、量化投资理论的发展
（一）投资理论的发展
量化投资的理论基础最早可以追溯到上个世纪50年代，Markowitz（1952）[8]第一次把数理工具引入到金融研究领域，提出了均值――方差模型和风险报酬与有效前沿的相关概念，这是量化投资接受的最早的严肃的学术成果。Sharpe（1964）[9]、Litner（1965）[10]、Mossin（1966）[11]在马克维茨研究的基础上得出了资本资产定价模型（CAPM），这是如今度量证券风险的基本的量化模型。
20世纪60年代，Samuelson（1965）与Fama（1965）[12]提出了有效市场假说（Efficient Markets Hypothesis，EMH），这为后来在新闻量化交易等方面提供了思路和理论支持。20世纪70年代，金融衍生品不断涌现，对于衍生品的定价成为当时研究的重点。Black和Scholes（1973）[13]将数学方法引入金融定价，他们建立了期权定价模型（B-S模型），为量化投资中对衍生品的定价奠定了理论基础。在该理论之后，Ross（1976）[14]根据无套利原则提出了套利定价理论（APT），该理论是资本资产定价模型（CAPM）的完善和发展，为量化投资中的多因素定价（选股）模型提供了基础，这也是Alpha套利的思想基础。
20世纪80年代，期权定价理论倒向微分方程求解;“金融工程”概念得以产生，金融工程着力于研究量化投资和量化交易。同期，学者们从有效市场理论的最基本假设着手，放宽了假设条件，形成了金融学的另一个重要的分支――行为金融学。
20世纪90年代，金融学家更加注重对于金融风险的管理，产生了诸多的数量化模型，其中最为著名的风险管理数量模型是VaR（Value at Risk）模型，这是量化投资对于风险控制的重要理论基础。[15]
20世纪末，数理金融对于数学工具的引入更加的迅速，其中最为重大的突破无疑是非线性科学在数理金融上的运用，非线性科学的出现为金融科学量化手段和方法论的研究提供了强有力的研究工具[16]，尤其在混合多种阿尔法模型而建立混合模型时是非常有效的一种技术。
（二）量化投资的数学和计算基础
量化投资策略模型的建立需要运用大量的数学和计算机方面的技术，主要有随机过程、人工智能、分形理论、小波分析、支持向量机等。[17]随机过程可以用于金融时序数列的预测，在现实中经常用于预测股市大盘，在投资组合模型构建的过程中，可以优化投资组合;人工智能的很多技术，例如专家系统、机器学习、神经网络、遗传算法等，可以运用于量化投资;分形理论用于时间序列进行预测分析;小波分析主要用于波型的处理，从而预测未来的走势;数据挖掘技术可以运用于数据驱动模型，还可以运用于设置模型的细节;支持向量机可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。
五、国内外量化投资实践的发展
（一）国外量化投资实践的发展
本文认为量化投资在国外的发展已经经历了四个发展阶段：
1.第一阶段从1949年至1968年：对冲阶段。该阶段是量化投资的萌芽阶段，该阶段具体的量化投资实践很少，主要是为量化投资提供的理论基础和技术准备，量化投资脱胎于传统投资，对抗市场波动，通过对冲稳定Alpha收益，但收益率低了。
2.第二阶段从1969年至1974年：杠杆阶段。在该阶段，量化投资从理论走入了实践。在投资思路上，因为原本的Alpha策略收益有限，通过放杠杆扩大第一阶段的稳定收益。实践方面，1969年，前美国麻省理工学院数学系教授爱德华・索普（Ed Thorp）开办了第一个量化对冲基金，进行可转债套利，他是最早的量化投资的者使用者。1971年，巴莱克国际投资公司（BGI）发行了世界上第一只被动量化基金，标志着量化投资的真正开始。
3.第三阶段从1975年至2000年：多策略阶段。在这一阶段，虽有一定的挫折，但总体上量化投资得到了平稳的发展。在投资思路上，由于上一阶段通过杠杆放大收益的副作用产生，放大以后的波动率又增大，从而转向继续追求策略的稳定收益，具体的手段是采用多策略稳定收益。实践方面，1977年，美国的富国银行指数化跟踪了纽约交易所的1500只股票，成立了一只指数化基金，开启了数量化投资的新纪元。[18]1998年，据统计共有21只量化投资基金管理着80亿美元规模的资产。[19]
4.第四阶段从2000年至今：量化投资阶段。这一阶段，量化投资得到了迅猛的发展，并且发展的速度越来越快。投资思路上，运用量化工具，策略模型化，注重风险管理。在实践方面，在2008年全球金融危机以前，全球对冲基金的规模由2000年的3350亿美元在短短的7年时间内上升至危机发生前的1.95万亿美元，受美国次贷危机的影响全球对冲基金规模有较大的回落，直到2008年之后，在全球经济复苏的大背景下对冲基金规模才开始反弹。
（二）我国量化投资的发展
本文认为，到目前为止，我国量化投资的发展的主要经历了三个阶段：
1.第一阶段从2004年至2010年：起步阶段。在这一阶段，由于我国没有足够的金融工具，量化投资在我国发展缓慢。2004年8月，光大保德信发行“光大保德信量化股票”，该基金借鉴了外方股东量化投资管理理念，这是我国最早的涉足量化投资的产品。2010年4月16日，准备多年的沪深300股指期货的在中金所的上市，为许多对冲基金的产品提供了对冲工具，从此改变了以前我证券市场只能单边进行做多的情况。
2.第二阶段从2011年至2013年：成长阶段。2011年，被认为是我国量化对冲基金元年，[21]而随着股指期货、融资融券、ETF和分级基金的丰富和发展，券商资管、信托、基金专户和有限合伙制的量化对冲产品的发行不断出现，这个阶段的量化投资真正意义上开始发展，促使该阶段发展的直接原因就是股指期货的出现。[20]
3.第三阶段从2014年至今：迅猛发展阶段。2014年被认为是“值得载入我国私募基金史册的一年”，基金业协会推行私募基金管理人和产品的登记备案制，推动了私募基金的全面阳光化，加速了私募基金产品的发行，其中包括量化对冲型私募产品。2014年称得上我国量化对冲产品增长最迅速的一年，以私募基金为代表的各类机构在量化对冲产品上的规模均有很大的发展，部分金融机构全年销售的量化对冲基金规模超过了百亿。
2015年，上证50ETF期权于2月9日正式推出，这对于对我国的量化投资有着极大的促进作用。4月16日，上证50与中证500两只股指期货新品种的上市给量化投资带来更多的策略的运用，金融衍生品的不断丰富和发展，为量化投资提供更多的丰富对冲手段，也提供了更多的套利机会。
六、总结
量化投资的技术、策略、硬件设施条件都在飞速的发展，与传统的投资方式相比，量化投资有着自身的特点和优势。尤其是量化对冲产品，以其长期稳健的收益特征，成为目前“资产荒”下对信托、理财产品和固定收益产品良好的替代产品。未来随着我国股指期货、融资融券、国债期货、期权等金融产品的不断创新，以及股指期货市场未来逐步恢复正常，量化投资发展前景不可限量。
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《投资者报》从接近上海期货交易所的人士了解到，首款基金专户CTA产品元盛一号，于2012年9月初正式成立。不过由于是创新类产品，该产品成立后经过了报备、交易所开户等约一个半月的时间。从10月下旬正式开始交易截至11月13日，该产品净值是1.027元。
这类产品与股票、债券等资产的低相关性、双向交易、高倍杠杆，使CTA基金拥有了丰富的投资策略设计，但投资者教育不足，产品运作参考经历不长，使产品特性短期难以得到投资者的广泛认同。
基金两类商品专户
目前已经有国投瑞银、工银瑞信、财通等基金公司发行了可投资商品期货的专户产品。如2012年6月国投瑞银获批做商品期货的专户，成为上期所首个特殊单位客户。不过，这些产品都主要运用对冲交易策略，以商品期货套利为主。
而另一条投资商品期货的方式，是通过与第三方商品交易顾问（CTA）合作，参与商品期货交易的投资管理。元盛一号的运作，即是华宝兴业基金公司与全球最大CTA元盛资产进行期货交易技术合作。该产品期货交易的投资，主要运用元盛公司开发的“中国多元化策略”进行趋势跟踪。
上述接近期货交易所的人士透露，基金专户CTA可以投资于国内四大期货交易所，总共20多个品种。“方法是通过数量化统计方法，去辨别进场和退场的时间。在风险控制上，通过设定波动率目标，通过设定期货投资杠杆上限，很好控制产品运作风险，并通过银行独立资金托管、监控和估值，来规范化运作。”这种CTA趋势跟踪策略的专户，跟参与商品套利的专户有何不同？
从专户产品开发角度，市场多认为先做套利风险更低，投资者更容易接受。商品套利有两种，一是无风险套利，比如利用股指期货和ETF的套利，利用价格差。但这种机会在过去一两年中在急速下降，当足够的资金涌入，不会去维持很长时间；二是期货市场的套利，这是一种价差交易，并非完全无风险。比如，做多大豆、做空棉花，通过跨品种进行对冲，赌价差会有变化。
“关键还是背后的投资逻辑是什么，赌价差是出于什么样的理由。统计套利这块，我们从私募等机构了解到，收益空间越来越窄，并不是这类产品不好，而是有特定的风险。”华宝兴业创新产品推广主管、负责CTA专户产品设计的章希对本报表示。
主要资产关联度接近0
数据显示，元盛资产的CTA基金成立15年来，平均年化收益率达到17%，有14年实现盈利，仅2009年亏损4.6%。这类产品和主要资产相关性很低，与股票、债券等资产的长期关联度接近0，从而有助于分散投资风险、优化组合回报。章希称，CTA可以做多与做空，可以做到绝对收益，让投资者表现出了兴趣。但也有很多客户想观望下，因为这类产品在国内没有先例。
随着CTA牌照下发，期货公司也将通过自己的平台发产品。章希表示，“这个市场非常大，哪怕期货公司有了资产管理牌照，我们还是会跟他们合作，共同推动市场发展。”相对而言，CTA是资产管理产品，基金公司对资产管理的产品化的经验，包括对渠道和市场的了解等优势，可以在未来发展中体现出来。
目前，海外CTA投资领域已经包括商品、外汇、利率、股票、信用市场等类别众多、地域广泛的市场。在交易方式上，期货资产管理大体可分为两类：一是通过量化策略，就像元盛CTA通过程序化交易下单；还有一类，是由基金经理主观判断来下单。
账户保证金平均30%
多数投资者一听到期货的反应，是高风险、投机性强、可能让资金血本无归。其实，基金专户产品对产品的投资范围有明确限定，如元盛一号年化波动率在20%左右，跟股票接近。
曾经，“对冲”在中国资本市场还是比较敏感的词汇。2010年，股指期货蹒跚而至，融资融券和转融通也相继出台。股市投资思维从单向做多扩展为双向的做多和做空。
10月23日，保监会连续公布关于《保险资金参与股指期货交易规定》和《保险资金参与金融衍生产品交易暂行办法》的通知，从公布的通知可以看出对保险资金投资范围的进一步放开，市场分析人士对此的理解为希望通过扩大原有的投资范围、完善监管机制以及组建投资团队，为保险资金入市提供更好的资本对冲工具。
对此，国泰君安证券研究所金融工程小组分析师蒋瑛琨认为，我国资本市场已进入对冲时代，金融工程与衍生品研究在中国市场的重要性已经凸现。
投资理念的革新
对冲基金在海外已经走过了逾60年的历程，见证了海外资本市场的变革和金融衍生品市场的成长与繁荣。从2010年以来，中国资本市场也进入对冲时代。对冲时代下会对市场带来哪些变化？对投资格局有什么创新？我们该如何面对？
根据现资理论的资本资产定价模型，一个投资组合的收益由两部分组成，一部分是市场提供的相对收益，或β收益；另一部分是投资管理人提供的超越市场的超额收益，或α收益，也是绝对收益。一个投资组合的风险也包含两部分风险，即市场风险或系统性风险，以及投资组合的特定风险。特定风险不能完全去掉，只能分散，而系统风险可以通过相应的期货等工具进行对冲。市场风险对冲后的投资组合回报就是市场中性的绝对收益，也就是所谓对冲基金追求的回报。过去，投资者只关心投资收益，却没有意识到其中隐藏的风险；只关心某个策略当下能赚多少钱，却并不知道这个策略未来在市场风格变化后是否还能继续赚钱。在对冲时代，投资更应看重风险调整后的收益，即投资的性价比。货比三家，在同等风险下，不同策略能带来怎样的回报？投资者会看重长期稳定和持续的α。
在单向做多的投资思维中，我们的投资一直靠天吃饭，也更关心指数点位。在双向投资时代，投资可以不必靠天吃饭，投资者更关心纯粹的市场中性的绝对收益。
另一方面，对冲带来了收益中α与β的分离，同时使投资策略也衍生出可转移α等创新策略。如同包子或比萨饼一样，相对收益的“皮”和绝对收益的“馅”可以分开，也可以构成不同的组合。例如，债券组合的β可以融入来自于股票或商品市场中产生的α，以增强债券组合的收益，这样，不同资产市场中的绝对收益α能力可互相转移及组合。
对冲时代将促使量化投资理念和方法得到更广泛的认同和发展。对冲虽然并不一定意味着狭义的量化投资模式，但量化投资中对风险的量化观念以及对衍生工具的应用都会融入对冲投资策略中。基于数量模型的量化投资也具有在多证券和多资产市场中发现差价的天然优势。
工具化时代来临
过去两年的A股经历了一跌再跌的熊市，有人将之归咎于股指期货做空的推手。其实，恰恰相反，股指期货的引入使A股现货市场的波动性降低，期现套利投资者也逐步成为市场稳定的有效力量。
伴随对冲时代的来临，市场需要更多β型场内工具和金融衍生品工具。场内指数型基金和交易型开放式指数基金（ETF）等成为配置和交易的工具。可以发现，股指期货的推出促使ETF规模显著增长，也大大促进了交易活跃性。除了传统的β，还有另类β工具，如策略指数和杠杆指数基金。时下活跃的场内分级基金和场外结构化产品正填补了杠杆工具稀缺的空白。
工具型产品更加标准化、风险透明化，在信息不对称的股票市场中，相对于个股选择，是更适合大多数个人投资者的投资工具。
当然，在股市震荡中，在对冲时代来临之际，我们目前还缺少足够的衍生品工具，还面临不同瓶颈，我们必须正视并寻求解决之道，这也是对冲时代中国资本市场发展的必经之路。
对冲基金新型策略崛起
市场持续低迷，对冲基金却迎来了各种机遇，新型投资策略产品加速崛起，但在不同市场环境中，不同策略的业绩差别较大。
“对冲基金是最近这两年才开始慢慢出现的，这之前私募证券基金都是做传统的A股多头，最近两年才出现使用新的投资策略的产品。”融智评级高级研究员包桂芝表示，今年以来，新基金法的修订明确了私募基金/对冲基金的法律地位；信托公司证券账号放开、期货公司获批资管资格等都是对冲基金发展中的有利因素。
她说，“最近两年低迷的市场行情为对冲基金创造了探索新策略的机会，大家都特别关注对冲基金各种新型策略。今年，一些国外的大型对冲基金公司也开始进入中国，因为他们看好对冲基金在中国的发展前景。”
光大证券另类投资部总经理葛新元近日也对外表示，中国对冲基金的发展是整个市场发展的必然趋势，各种金融工具估计在今后三五年内将加速出现。
据私募排排网统计，截至2012年9月底，具有业绩记录的对冲基金表现差强人意。
数据显示，近1个月所有策略产品的平均收益率均低于同期沪深300的表现；近3个月只有管理期货、相对价值策略和债券基金获取绝对收益，收益率分别为18.23%、1.17%和0.29%；近6个月收益率管理期货和宏观策略这两个策略占绝对优势，收益率在10%左右，同期沪深300收益率为-6.59%；近1年收益率两极分化较严重，宏观策略的平均收益率为47.89%，股票策略的平均收益率为-7.06%，同期沪深300指数的收益率为-11.16%。
“不同策略在不同市场环境中的收益能力会不同。”包桂芝表示，把时间拉长点看，就能看出一些策略的优势，比如管理期货，与股票市场的相关性很低，相对价值策略的收益一般比较稳定，在市场好的时候可能没有指数涨得多，但市场不好的时候跌得比市场少，或者能够获取正收益。
受限于各种瓶颈，目前国内对冲基金规模还不大。
投资品种、投资工具的缺乏是对冲基金发展所面临的主要问题。包桂芝介绍，与海外成熟市场相比，目前国内可投资的品种较少，除了传统A股做多，可投资的金融衍生品只有一个沪深300股指期货，做空机制虽然开始放开，但可做空的股票数量有限，并且在实际操作中难度也较大。
其次是人才缺乏。包桂芝认为，中国的对冲基金刚刚开始发展，尤其是新型策略的产品，比如量化、对冲、期货、宏观策略等，都需要这些方面的专业人才。即便是国外成熟的策略，在中国市场也有一个适应本土化的过程。
不久前，刚上市两个月价格就屡创新低的国债期货着实给期货投资者泼了一盆冷水，但期货市场在近期仍然暗流涌动，吸引了更多投资者的目光。
“虽然期货以前是小众投资市场，但在未来十年，期货市场发展的黄金时期正在到来。”徽商期货有限责任公司（以下简称“徽商期货”）运营总监康鑫如是说。期货市场正起势
“不同于以往品种少、风险高的特点，今年前10个月的期货交易量较去年同期增长了51%，并且有逐渐升高的趋势。”康鑫指出，这种交易量逐年增高的现象从2007年就已经开始。
事实上，伴随着交易品种的增多、交易量的加大，期货交易参与主体、交易模式也开始悄然生变。原来期货市场参与者以个人投资者、产业客户为主，现在加入了越来越多的投资机构。以前只有手工直接下单，现在程序化交易、量化投资、跨期、跨市场、跨品种套利的交易模式越来越多。
不同于股票市场的单向交易，期货市场可以进行双向交易，遇到市场不景气时进行买空，在价格下跌时也一样可以赚到钱。不仅如此，期货还可以与现货市场进行结合，诸如黄金，如将黄金期货与上海黄金交易所结合起来，设计一些套利的产品，通过这两个市场的价差赚取收益。
“由于期货市场操作的灵活性，使得它很容易在套利上‘发力’。”康鑫介绍，
“期货、现货在市场正常的情况下，其走势理论上将保持一致，但受资金流、供需因素或其他干扰价格的因素影响，期现市场及期货间市场价格会出现不同步的现象，套利空间这个时候便出现了。”
“正因为通过期货可以设计各类套期保值、套利的产品，纷纷吸引了大量机构客户的注意，今年期货公司的机构客户比例开始上升。”康鑫介绍，私募基金、银行、保险等相关理财机构开始把橄榄枝抛给了期货产品。
“从今年开始，有不少银行、财富管理等机构开始与徽商期货洽谈合作，准备发行一些套保、套利类的涉及期货的理财产品。”康鑫认为，银行有大量资金充沛的客户，他们对理财有着强烈的需求，由于近年证券市场的“不景气”，所以银行也开始转战期货市场寻求多个市场的资产配置，为客户提供更多的理财方式。
这几年，机构投资者发展速度比较快，原本散户占了90%的比例，机构客户的比例只有10%%，而现在机构客户的比例也开始逐步上升。这使得各期货公司也开始调整发展战略。
以徽商期货为例，康鑫介绍：“目前我们主要是以个人投资为主，随着期货公司业务的放开和客户财富管理需求的增加，今后的重点将放在财富管理上，我们会加大对套利、量化投资的研究，推出更多的的产品组合提供给机构客户。”行业洗牌即将来临
基于期货市场旺盛的生命力，逐渐唤醒了市场上的投资需求，目前国内大宗商品的成交量非常大，但遗憾的是国内始终没有对大宗商品定价的话语权。这也让国家层面开始重视并大力支持期货行业的发展，意在把大宗商品的国际定价权掌握在自己手中，同时也降低各行业发展存在的风险。康鑫认为：“国家大力支持期货行业发展，期货行业市场潜力将彻底释放出来。”
不仅如此，根据业内人士分析，让期货界期盼已久的期权也将可能在明年推出。康鑫介绍：“期货期权被称为“期货的期货”，有了期权的搭配，通过期权和期货的组合可以设计出更多套保套利的产品和策略。期货行业将发生深刻的改变，会有更多的人加入期货投资的行列。”
值得注意的是，虽然期货行业发展的势头良好，但行业内的竞争依然激烈。目前期货公司同质化竞争现象严重，大多数机构都是采取比拼手续费的价格竞争，少有自己的核心竞争力。
未来随着行业的发展，国内期货市场将与国际期货市场紧密的结合起来。由于国内期货市场目前还处于发展阶段，衍生品市场的交易品种、交易体系、场内场外市场的结合度，与国外期货市场的成熟体系还有较大差距。
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