對每一個從事量化投資的人來說，心中都有一個夢想——用“公式打敗市場”。量化投資界從不缺少神奇的傳說，西蒙斯的大獎章基金連續(xù)20年實現80%的投資收益，正是這種奇跡激勵著每個寬客尋找神奇的公式，以實現持續(xù)戰(zhàn)勝市場的美夢。正如投資界的二八法則一樣，能夠戰(zhàn)勝市場的永遠是少數，這對量化投資者來說也不例外。量化投資在海外成熟的市場已發(fā)展了30年，國內的量化投資才剛剛起步，對其如何運作依然模糊，本文將試著揭開量化投資神秘的面紗。

　　系統(tǒng)化思考

　　研究是量化投資的核心，表現良好的量化策略大多來源于精心設計、縝密而又從不懈怠的研究。對寬客來說，研究思想的獲取不外乎經驗的積累、專業(yè)的學習、他人的傳道。但無論你的思想來源于哪里，你都必須對量化策略進行嚴謹縝密、邏輯一致性的系統(tǒng)化研究。

　　首先，你必須要深刻理解策略的基本原理，它是否具有科學的理論基礎？它獲利的基礎是什么，是來源于你的模型還是來源于你的風控？它適應哪些市場？它適應哪個品種？這些問題你必須誠實而認真地思考。

　　其次，細節(jié)決定成敗，你必須考慮到策略的每一個細節(jié)。對機器來說，它只是忠實執(zhí)行你的指令，如果缺乏絕對精確的指令，機器也是毫無用處的。相對主觀判斷型交易者來說，機器的優(yōu)點在于它能克服主觀交易者隨意的情緒化的決策，很多時候，這恰恰是你獲利的來源，對手的情緒化和錯誤是你獲利的“源頭活水”。

　　最后，你必須持續(xù)跟蹤你的量化策略，沒有一個模型是一勞永逸的，沒有這樣完美的印鈔機。一旦模型出現預定的偏差，你必須全力以赴尋找問題的根源。正如量子理論描述世界的方法是“或然率”，而量化投資描述世界的方法只是概率游戲，無論你是用什么策略，獲利都只是因為概率站在你這邊。

　　確立你的優(yōu)勢

　　對每個寬客來說，你必須要確定你在這個市場中的優(yōu)勢，當然這個優(yōu)勢更多取決于相對優(yōu)勢。要想成為市場中少數的贏家，你必須明白你的優(yōu)勢邊際所在。

　　對不同類型的量化投資人來說，建立優(yōu)勢路徑不盡相同。比如對高頻交易者來說，優(yōu)勢的一個重要來源是速度和交易成本，比你的競爭對手享有更快的速度和更低的交易成本。如果你想成為一個高頻交易員，要想方設法取得這樣的優(yōu)勢。對日內低頻交易員來說，優(yōu)勢可能來源于你的模型，比如在海量的交易數據中尋找到微弱的規(guī)律性，或是來源于你的風控，即使對同一個模型來說，風控水平的高低也在一定程度上影響著模型的發(fā)揮，在很多時候風控的重要性是超越模型的。這其實很好理解，大部分模型都已被寬客建立，要尋找到神奇的公式難度極大，在高度競爭的市場環(huán)境中，模型的優(yōu)勢都是短暫的，但只要你在細節(jié)的各個方面都比競爭對手考慮得更周全一些，你就有可能建立自己的優(yōu)勢，風控就是被很多“聰明”的寬客所忽視的。對套利交易者來說，你的優(yōu)勢可能取決于你的資金規(guī)模，可能取決于你的交易成本，還可能取決于制度壁壘，比如國內市場的某些內外盤套利機會，恰是因為資本管制，那些有境外渠道的投資者就可以充分享受這種制度紅利的套利機會。

　　對寬客來說，無論是采用哪種交易模式，都要思考你的對手是誰，你相對于競爭對手優(yōu)勢有哪些，你必須建立自己的SWOT分析模型。

　　永遠不要忘記黑天鵝

　　歷史總是被創(chuàng)造的，通常在那些寬客投資失敗的案例中，我們總是能找到過度依賴于歷史數據的影子，歷史數據反映了哪些情景是可能再現的，哪些是極少發(fā)生的，哪些又是從未發(fā)生過的。多數失敗教訓都是或多或少忽視了歷史上極少發(fā)生的或從未發(fā)生的情景。長期資本的破產就是未預測到俄羅斯會賴賬，因為歷史上從未發(fā)生過。而預防黑天鵝事件正是在風險評估中必須考慮到的，一個好的量化交易策略是會主動承擔一些合理的市場波動風險，對不可預知的風險必須要有防范措施。

　　正如“測不準原理”是量子世界理論基礎一樣，不可預知事件總是伴隨著量化世界。風險管理并不只是規(guī)避風險或者減少損失，它是為了提高回報而實施有目的選擇和規(guī)模控制。度量市場風險的工具主要有夏普比率，計算收益回報隨著時間的標準差，這種方法可以得到不確定性的概念，這個概念通常稱作波動率。波動率是風險的來源，同時也是眾多寬客獲利的來源。風險控制模型一方面需要分析市場系統(tǒng)性風險，也就是市場整體型的風險，另一個方面也需要分析數據統(tǒng)計型風險，統(tǒng)計型風險在量化交易策略中經常會用到，但有時也會產生策略參數過度優(yōu)化的風險。

　　市場可能持續(xù)非理性，一直到你破產為止，所以不要忘記黑天鵝事件，它會比你想像的出現更多。

　　嚴格執(zhí)行指令

　　主觀判斷型交易者中的貪婪、恐懼、不守紀律的情緒化因素在量化交易過程中會得以避免，這也是量化策略與主觀判斷型交易策略的顯著區(qū)別。事實上量化交易策略并不比主觀判斷型交易策略更聰明，只是量化策略能夠避免多數人在嚴格執(zhí)行紀律時所面臨的異常的心理挑戰(zhàn)。在經過設計和嚴格測試的量化交易策略后，投資者應該讓模型自動運行而不受不必要的隨意干預，除非模型已不適應當前市場。在很多初次采用量化模型投資者中，正是因為不能忍受當前市場合理的波動進而懷疑模型的有效性而放棄執(zhí)行量化策略。甚至有些人會產生量化投資無用論的觀點，但對資本市場來說，這也是合理的，因為無論用哪種投資方法，這個市場本就是少數人贏家的游戲。