疯狂的量化投资：深度剖析量化投资的历史、发展与机遇
疯狂的量化投资：深度剖析量化投资的历史、发展与机遇
量化投资作为现代金融领域的重要分支，其发展历史虽不长，但影响力却日益显著。从1980年代初兴起至今，量化投资凭借其独特的数学模型和计算机技术优势，在全球金融市场中占据了一席之地。本文将深入探讨量化投资的历史渊源、发展脉络及其在中国市场的独特应用。
量化投资的定义与起源
量化投资，顾名思义，是运用数学模型来选择和交易有价证券的投资方式。这些模型通常基于经济学理论或市场观察到的规律，经过长时间的历史数据检验后，被编成程序由电脑自动执行交易，过程中几乎不涉及人为干预。
历史上著名的量化基金包括：
- James Simons于1982年创立的文艺复兴科技公司（Renaissance Technology）
- David Shaw，对冲基金D.E. Shaw的创始人，1986年加入摩根斯坦利的APT量化交易组
- 1989年图灵奖主办单位计算机协会（ACM）下属的知识发现和数据挖掘小组（SIGKDD）举办的首届数据挖掘学术年会
其中，西蒙斯掌管的大奖章（Medallion）对冲基金表现尤为亮眼。自1988年以来，该基金年均回报率高达34%，较索罗斯等投资大师同期的年均回报率高出10个百分点，较同期标准普尔500指数的年均回报率则高出20多个百分点，且稳定性更佳。从2002年底至2005年底，规模为50亿美元的大奖章基金已经为投资者支付了60多亿美元的回报。
量化投资兴起的三大驱动力
量化交易的兴起，主要得益于以下几个方面的推动：
1. 现代金融理论的发展
传统资产定价主要基于现金流贴现法，这种方法虽然理论简单，但实际操作复杂且带有主观性。现代金融理论则通过CAPM定价模型、马克维茨的均值方差最优化方法等，为资产定价提供了新的思路。这些理论不仅简化了估值过程，还强调了风险对收益率的影响，推动了投资组合的多元化。
2. 计算机技术的飞速发展
自1976年苹果计算机公司推出Apple I以来，计算机技术按照摩尔定律飞速发展，处理速度和存储能力每1-2年提升一倍。这种技术进步不仅推动了政治、商业、体育等领域的数据应用，也为量化交易提供了强大的技术支持。
3. 交易成本的持续下降
全球范围内交易费用的持续下降，为量化交易提供了更为有利的市场环境。例如，日本在2014年1月再次调低了bid-ask spread。
量化交易对中国市场的影响
从成熟市场的经验来看，量化交易是市场流动性的主要提供者之一。在许多交易所，一小部分高频量化基金的交易量能达到总交易量的30-40%。量化交易通常一次性交易成百上千股票，所以单个股票的走势对其影响不大。同时，基于这样的特点，量化基金一般不会卷入内幕交易的丑闻。在许多multi-strategy（多策略）对冲基金里，量化经理是合规部门（compliance）最放心的部门之一。对中国投资者来说，量化基金给那些没有个人背景但是有数学头脑的投资者一个主要依靠专业知识立足金融市场的机会。
量化投资在中国的发展建议
对于中国发展量化投资，有以下几点建议：
- 降低交易成本：量化基金每买1块钱就必须卖1块钱，卖空成本太高不利于量化发展。
- 允许做空：在极端市场情况下监管者可以禁止卖空，这在美国欧洲澳大利亚等国近年来都发生过。正常市场情况下允许卖空可以防止某些公司股票形成泡沫，对保护投资者长远看来是有利的。
- 降低资金成本：对于某些投资者而言高昂的资金成本可能让他们选择做其他投资，但是也有些投资者资金成本低，比方说保险基金。量化基金稳定的回报率对他们有吸引力。
结语
量化投资作为现代金融领域的重要分支，其发展历史虽不长，但影响力却日益显著。从1980年代初兴起至今，量化投资凭借其独特的数学模型和计算机技术优势，在全球金融市场中占据了一席之地。随着技术的不断进步和市场的日益成熟，量化投资在中国的发展前景值得期待。