量化投資創新

1、量化投資基金的優勢

南方策略優化是最新一隻量化投資基金。該基金在產品設計上充分考慮了中國市場的現狀和發展趨勢，提出了創新的主動量化投資模式。這種以定量模型為核心，但在決策流程和模型構建中有機結合定性分析的模式有可能成為量化投資的主導模式。同時，根據國外量化投資發展的新趨勢和國內市場的特點，南方也開發了最新進化的量化投資模型。
南方策略優化的主動量化投資模式主要體現在三個層次：在資產配置層面上定性定量並重，在行業配置層面上的定量為主定性為輔，以及在個股選擇層面的量化篩選。
在資產配置層面，綜合分析經濟周期、財政政策、市場環境等因素的基礎上，採用定量和定性相結合的思路確定本基金的資產配置。這與傳統的主動型基金可以說基本一致；但恰恰是在資產配置層面上，解決了量化模型最大的缺陷，即對周期轉換缺乏預判能力。也就是說，在市場趨勢可能發生轉折的時候，定性決策可能占據主導。
在行業配置層面上，該基金提出以B-L模型為基礎構建的行業配置模型。這一模型體現了定量為主，有機結合定性分析的思想。這一模型的關鍵在於，在分析行業指數歷史收益數據的基礎上，利用概率統計方法，將投資人對各行業或板塊的預期收益的傾向性觀點相結合，產生新的預期收益，通過求解量化模型進而得到優化的行業配置比例。簡單來說，這一模型的思想就是把投研人員對未來預期的主觀判斷當作模型本身的關鍵因子，用於修正從歷史數據中得出的預期收益，從而優化模型配置結果。因此模型給出的不僅是客觀規律，而且也結合了投研人員關於未來行業判斷的觀點修正。
在個股選擇上以量化模型為主，以實現對個股的廣泛篩選。其採用的模型是經典的多因子選股模型，「南方多因子量化選股模型」重點選擇四方面的因子：（1）基本面因子：包括上市公司的盈利能力、現金流情況、財務杠桿水平以及未來成長性等，反映了上市公司的當前價值和成長潛力。（2）價值因子　：反映股票的絕對和相對估值水平。（3）市場面因子：包括股票價格的動量/反轉趨勢、股票所處風格板塊的輪動，股票價格的歷史波動等。（4）流動性因子：包括平均成交量、平均流通市值、Amivest流動比率等各種指標，對個股流動性進行衡量。通過數據分析篩選未來可能具有超額收益的個股。
量化投資要有嚴格的紀律，也應有鮮明的投資目標定位。南方策略優化把自身的投資目標定位在穩定超越指數，穩定獲取超額收益。超額收益主要通過量化配置和選股獲取超額alpha收益，也可能來源於通過主動選時獲取beta超額收益。量化投資希望在持續性，穩定性上保持優勢。而穩定超越指數，也就相當於超越多數主動型基金。 和傳統的主動管理基金相比，量化基金的優點正在於降低了對基金經理主觀能力和經驗的依賴。但量化基金要想成功運作，管理人的能力同樣重要。這主要體現在兩方面：一是能否開發和設計出好的量化模型，二是如何做到主動和量化的結合，在投資實踐中用好模型。在這兩方面，國內的基金公司都進行了長期的積累和准備，南方基金的量化投資團隊即是其中的典型。

2、量化投資的量化投資

開設學校：對外經濟貿易大學
開設學院：統計學院
所屬學科：金融學
課程名稱：資產管理與量化投資方向
配備最強師資組合
對外經濟貿易大學在職研究生享受與統招研究生一模一樣的師資，均為碩導、博導。對外經濟貿易大學校長施建軍、統計學院副院長劉立新教授在該領域內享有很高聲譽，均參與在職研究生授課。
課程特有國際性、前沿性、實踐性
對外經貿大學自身國際化、前沿化特徵顯著，金融專業一直是對外經貿大學的優勢學科，所設課程同樣與國際金融市場接軌密切，如量化投資、統計套利、高頻交易等。
課程將資產管理和量化投資技術緊密結合
課程講授金融各行業資產管理業務的發展模式及運用，尤其是運用量化投資技術和程序交易進行資產管理：套利策略設計、投資方案實施、風險分析、市場預測等，旨在培養復合型的金融高級人才。
定期為在職研究生開展主題講座論壇
邀請政府和業內知名專家舉辦系列關於經濟金融政策分析、金融監管、金融市場投資、風險管理等方面專題講座。如：貴金屬市場投資、微量網量化投資、風險投資、投資銀行、對沖基金、等專題。 伴隨著金融全球化的進程，以及我國金融市場的發展創新，利用多市場、多品種、多策略的綜合投資和管理將成為未來資產管理、財富管理、風險管理、結構化產品設計的重要發展模式，尤其是運用量化投資技術和程序交易進行套利策略設計、投資方案實施、風險分析、市場預測等。
為適應政府、各類金融機構（銀行業、證券業、保險業、期貨業、信託業等）以及各類企事業單位對資產管理和投資分析人才迅速增長的需求，提高從事資產管理、金融市場投資、財富管理和養老金策劃、社會保障等領域在職人員的專業理論水平，尤其是運用量化投資方法進行資產管理，對外經貿大學特開設金融學專業資產管理與量化投資方向在職研究生課程，旨在培養復合型專業化人才。 資產管理已經成為我國金融市場的發展創新的重要領域，許多金融機構紛紛成立專門的資產管理公司以滿足社會發展的需求，而資產管理不僅需要對於各類型資產的了解、應用，更重要的是基於經濟金融的生態環境的變化進行綜合的、動態的資產管理。
學員通過資產管理與量化投資方向的專業學習，不僅可以掌握運用金融產品及投資理論進行資產管理的方法和技術，而且可以通過不同金融市場的實務操作、案例分析、專題講座了解現代資產管理的應用，掌握運用量化技術進行投資、融資、資產負債管理、財富管理的手段，為從事資產管理領域的工作提供必要的准備。 1、隨著國際國內金融市場的發展，現階段資產管理已經成為我國金融市場發展創新的重要領域；
2、加大資產管理業務是金融行業擴大資產規模，增加收益的最好選擇；
3、資產管理是企業追求長期穩定收益的必然選擇；
4、資產管理是普通投資人（家庭、個人投資理財）最受益的選擇方式；
5、資產管理是規範金融市場的有效途徑，極大的降低市場的波動率；
6、資產管理業務是金融從業人員的激勵和動力，促使金融從業人員優勝劣汰，優化金融團隊；
7、政府支持、政策支撐：資產管理為社會、金融業、企業、個體等均帶來巨大收益，自2012年開始政府大力支持，對其放寬政策，目的就是將此項業務堅定不移的開展下去。
報名條件：
1、從事社會工作三年以上的大專學歷者；
2、大學本科畢業三年，並獲得學士學位，可申請金融學專業經濟學碩士學位。 按照對外經貿大學金融學專業碩士研究生培養方案，根據資產管理與量化投資方向的具體情況實施課堂教學。
學位課程：
微觀經濟學 宏觀經濟學 財政學
國際經濟學貨幣銀行學 社會主義經濟理論
資產管理模塊：
投資組合與基金管理 固定收益與信託產品投資
保險規劃與財稅規劃 衍生產品與另類投資
量化投資模塊：
金融工程與量化投資 技術分析與高頻交易
金融統計與計量 統計套利與程序交易
金融市場、財務策劃模塊：
金融市場實務 理財規劃實務
金融風險管理 財務報表分析 1、申請學位按照對外經濟貿易大學研究生部學位辦公室關於以研究生畢業同等學力申請碩士學位的規定辦理。所交學費不包括進入論文階段後的費用。
2、報名參加研究生課程進修班學習的人員，可在報名時提出以研究生畢業同等學力申請碩士學位。
3、國家統一組織的英語和經濟學學科綜合水平考試，由我院協助學員到研究生部辦理手續，費用按規定由學員交納。
4、我院將為學員安排教師進行學位論文的指導。

3、量化投資哪個軟體最好用？

metafuture不錯啊。
metaFutures利用了量化投資的先進思想，通過對熵理論，統計套利和風險管理等先進理論的應用，基於對歷史大盤數據的分析上，為用戶提供了一款具有三重風險控制的程序化自動交易智能策略軟體。本系統的程序化自動交易集套利和資金管理兩大功效一身，具有「強大的風險控制性」、「投資策略一貫性」、「操作客觀性」、「下達指令准確性」以及「用戶溝通及時性」、「使用舒適性」等特點,更有Chicago獨立自主研發的實時聊天以及資金管理等功能更使得metaFutures成為一款功能創新、多樣、強大且人性化的軟體。

4、什麼是程序化-量化交易？

量化投資就是以數據模型為核心，以程序化交易為手段，以追求絕對收益為目標的一種投資方法。從廣義來說，程序化交易就是量化投資；但從狹義來說，程序化交易就是一個交易手段。就國內而言，目前對於程序化交易的定義基本取廣義定義，即量化交易。其中量化交易又可以分為三大類：對沖套利類、投機類和高頻類。
程序化交易是證券交易方式的一次重大的創新。傳統交易方式下，一次交易中只買賣一種證券，而程序化交易則可以藉助計算機系統在一次交易中同時買賣一攬子證券。根據美國紐約證券交易所 (NYSE) 網站2013年8月份的最新規定，任何一筆同時買賣15隻或以上股票的集中性交易都可以視為程序化交易*，在之前的NYSE程序化交易還包括了一攬子股票的總價值需要達到100萬美元的條件。
目前，關於程序化交易，學術界和產業界並沒有一個統一權威的定義，在國內，通常意義下的程序化交易主要是應用計算機和現代化網路系統，按照預先設置好的交易模型和規則，在模型條件被觸發的時候，由計算機瞬間完成組合交易指令，實現自動下單的一種新興的電子化交易方式。也就是說，國內資本市場對程序化交易的理解，不再如NYSE那樣著重突出交易規模和集中性，而只強調交易模型和計算機程序在交易中的重要性。
程序化交易系統是指設計人員將交易策略的邏輯與參數在電腦程序運算後，並將交易策略系統化。
當趨勢確立時，系統發出多空訊號鎖定市場中的價量模式，並且有效掌握價格變化的趨勢，讓投資人不論在上漲或下跌的市場行情中，都能輕松抓住趨勢波段，進而賺取波段獲利。程序化交易的操作方式不求績效第一、不求賺取誇張利潤，只求長期穩健的獲利，於市場中成長並達到財富累積的復利效果。經過長時期操作，年獲利率可保持在一定水準之上。
程序化交易的買賣決策完全決定於自己的交易理念系統化、制度化的邏輯判斷規則，透過電腦的輔助，將各種交易理念轉化為電腦程序語言的一種交易模式，即由電腦來代替人為發出買賣訊號，再根據系統使用者發出的委託方式，由電腦自動執行下單程序。所以，程序化交易可以避免突發事件的發生使得投資者自己毫無防備，因此，天津方正中期濱海營業部可以為您提供程序化交易投資建議。

5、量化投資的前景

隨著20世紀80年代以來各類證券和期權類產品的豐富和交易量的大增，華爾街已別無選擇，不用這些模型，不使用電腦運算這些公式，他們便會陷於困境，自招風險。1997~1998年亞洲金融危機，市場暴跌，量化投資的演算法交易也起到了同樣的壞作用。此外，始於2007年的金融危機中，量化投資也未能倖免。時過境遷，2011年，量化基金再次表現優異。
稍微接觸到資本市場的人，大都聽說過基本面投資和價值投資，而對於這方面的天才人物「股神」巴菲特，更是幾乎家喻戶曉，婦孺皆知。他以企業財務報表的分析見長，擅長挖掘企業的內在價值，一旦買入便長期持有，持續獲得穩定高額收益，為股東創造了豐厚利潤，無人能及。
相比之下，與價值投資同等重要的量化投資——即藉助數學、物理學、幾何學、心理學甚至仿生學的知識，通過建立模型，進行估值、擇時及選股，則沒有那麼幸運——在大多數人眼裡，量化投資是一個神秘的領域，深不可測，玄奧無比，令人望而卻步。世人皆知巴菲特，而對於號稱最能賺錢的基金經理人、在20年的時間里創造了年均凈回報率高達35%驚人傳奇的量化投資大師西蒙斯，卻只能成為少數人的專屬。
量化投資看似神秘，但並不古老。它從70年代開始逐漸興起，90年代才大行其道。之所以如此，是因為量化投資有其誕生的特定土壤，需要一系列的條件方能破土而出，這些條件其實相當苛刻。
很難想像，量化投資技術並非發端於華爾街，而是肇始於學術象牙塔里的少數「怪才」，他們長期不被正統的經濟學所接受，甚至遭到排斥，因此處境艱難。1952年3月發表「投資組合選擇」論文、提出現代財務和投資理論最著名洞見的馬克維茨，以該理論參加博士答辯，竟然戰戰兢兢差點未獲通過。1990年10月，這些人中有三位獲得諾貝爾經濟學獎，當時局外人很少有人清楚為什麼他們能夠得此殊榮；而三人中的其中一位則將他們的獲獎比作「芝加哥業余球隊贏得了世界盃」。
但是，沒有來自象牙塔的現代金融理論，便沒有量化投資的興起。馬克維茨的投資組合理論，提出了風險報酬和效率邊界概念，並據此建立了模型，成為奠基之作。托賓隨後提出了分離理論，但仍需要利用馬克維茨的系統執行高難度的運算。
夏普1963年1月提出了「投資組合的簡化模型」，一般稱為「單一指數模型」。馬克維茨模型費時33分鍾的計算，簡化模型只用30秒，並因節省了電腦內存，可以處理相對前者8倍以上的標的證券。1964年，夏普又發展出資本資產定價模型(CAPM)，這是他最重要的突破，不僅可以作為預測風險和預期回報的工具，還可以衡量投資組合的績效，以及衍生出在指數型基金、企業財務和企業投資、市場行為和資產評價等多領域的應用和理論創新。
1976年，羅斯在CAPM的基礎上，提出「套利定價理論」(APT)，提供一個方法評估影響股價變化的多種經濟因素。布萊克和斯克爾斯提出了「期權定價理論」。莫頓則發明了「跨期的資本資產定價模型」。
有趣的是，不少人最初並非經濟學家，如巴契里耶和布萊克原先是數學家，夏普則從事醫學，奧斯伯恩為天文學家，沃金與坎德爾是統計學家，而特雷諾則是數學家兼物理學家。他們轉行都是被金融市場研究所深深吸引，沉迷於其中的無窮魅力。
然而，僅有現代投資（行情 股吧 買賣點）理論的建立，及各類模型的完善與推陳出新，並不會直接催生出量化投資，它還需要其他幾個重要前提條件，比如機構投資者在市場中占據主導，電腦技術足夠發達，以及傳統華爾街投資家的傲慢被市場擊潰轉而被迫接受新的投資理念。
量化投資不會出現在個人投資者為主的時代。個人投資者既缺乏閑暇的時間，也普遍無此能力。隨著退休基金和共同基金資產的大幅增加，它們成為市場上的主要機構投資者，並委託專業機構進行投資操作。管理大規模資產，需要新的運作方式和金融創新技術，同時專業的投資管理人也有能力和精力專注地研究、運用這些技術。
沒有發達的電腦技術，量化投資也將成為無源之水，無米之炊。在電腦革命發生前，根本無法根據上述模型進行運算。1961年，與馬克維茨共同獲得1990年諾貝爾獎的夏普曾說，當時即使是用IBM最好的商用電腦，解出含有100隻證券的問題也需要33分鍾。當今，面對數不勝數的證券產品，以及龐大的成交量，缺了先進電腦的運算速度和容量，許多復雜的證券定價甚至不可能完成。
量化投資在不經歷市場的崩盤，傲慢投資者的自信未被摧毀之前，不會盛行。比較早的時候，華爾街對學術界把投資管理的藝術，轉化成通篇晦澀難懂的數學方程式一直持有敵意。他們認為，投資管理需要天賦、直覺以及獨特的駕馭市場的能力，基金經理可以獨力打敗市場，而無需依靠那些缺乏靈魂、怪異的數學符號和縹緲虛幻的模型。在美國，70年代初期表現最佳的基金經理人從未聽過貝塔值，並認為那些擁有數學和電腦背景的學者只是一群騙子。
1973~1974年美國債券市場和股票市場全面崩盤，明星基金經理人煙消雲散，財富縮水堪比30年代大蕭條。當時，頗有先見的投資顧問兼作家彼得·伯恩斯坦認為，必須採用更好的方法管理投資組合，並創辦了《投資組合》雜志，一出刊便獲得成功。此後，隨著80年代以來各類證券和期權類產品的豐富和交易量的大增.量化投資光彩炫目，但也具有魔鬼般的力量。它時而風光無限，但也常常墜入深淵。
1987年10月大股災，黑色星期一，當天股市和期貨成交量高達令人吃驚的410億美元，價值瞬間縮水6000億美元。很多股份直接通過電腦而不是經由交易所交易。一些採用投資組合保險策略的公司，在電腦模式的驅使下，不問價格機械賣出股票。很多交易員清楚這些投資組合會有大單賣出，寧願走在前面爭相出逃，加劇了恐慌。針對整個投資組合而非單個證券，機械式的交易，電腦的自動操作，使得這種量化投資出現助跌之效，大量的空單在瞬間湧出，將市場徹底砸垮。
在此次亞洲金融危機中，著名的長期資本管理公司，這家來自學術象牙塔的怪才充斥、主要運用量化投資技術的對沖基金，曾經在市場上呼風喚雨、無往不利，但偏偏遭遇俄羅斯國債違約這一小概率事件，陷入破產之境，迫使美聯儲集華爾街諸多投資銀行之力，加以救助。此外，始於2007年的金融危機中，量化投資也未能倖免。
雖然麻煩不斷，但量化投資依然必要且有效。要知道，在本次金融危機發生前，量化基金的表現連續8年超過其他投資方式。當然，挫折也會帶來量化投資技術的更新和完善，比如在模型中設定新的變數，尤其是加入以往並未包含的宏觀經濟參數。時過境遷，2011年，量化基金再次表現優異。雖然量化投資能否就此再度復興仍屬未知，但由本文先前的討論，漫漫歷史長河，此一趨勢已不可逆轉，量化投資依然擁有光明的未來。
德意志銀行的董事總經理、全球量化投資主管羅崟先生在激烈的競爭中脫穎而出，奪得全球最權威的《機構投資者》期刊2011年美國和歐洲量化分析第一名的佳績。在華爾街40餘年排名史上，罕有華人獲此殊榮。《金融時報》慧眼識金，就此專門做了訪談，並囑我就量化投資寫篇評論。我欣然命筆，並藉此祝願量化投資在中國的資本市場上，能夠早日生根。

6、期貨實盤量化交易平台創新點有哪些

量化交易平台的構建，打造滿足用戶需求及體驗良好的量化交易平台是重中之重，以及共享經濟商業模式的創新。

7、目前國內進行量化投資的個人多不多？

近年來,隨著證券市場規模的不斷擴大,金融衍生產品不斷推出, 投資策略和盈利模式發生根本性改變,投資復雜程度日益提高,導致證券市場投資者的構成比例出現了相應的變化。專業投資管理人的佔比越來越大,且有加速之勢。另一方面,量化對沖投資策略以其中低風險穩定收益的特性,將成為機構投資者的主要投資方向之一。一、量化對沖業務特點及服務要求量化對沖是一項業務特點鮮明、極具專業性、配套服務要求高的業務,其業務特點表現為:(一) 投顧專業化水平高。量化對沖業務對管理人在數據挖掘、策略開發、程序化交易等IT 技術研發能力要求很高。根據海外經驗證明,從事量化對沖投資的管理人均為專業機構投資者,專業背景來自物理、數學、統計、計算機等領域的高端人才,需要具備量化投資模型的開發能力及持續的模型優化能力,具有一定的行業進入門檻。分支機構在識別和扶植量化對沖管理人方面也必須具備一定的鑒別能力,避免付出大量精力而收效甚微。(二) 量化對沖業務存在天然的地域分布。與公募基金公司布局相類似,目前主要的量化對沖管理人大都集中在上海、北京、深圳等幾大金融市場活躍區域,與公司各地區量化對沖業務發展不均衡的情況相吻合。(三) 產品風險相對較低。目前市場上的量化對沖產品多以市場中性策略為主,對沖證券市場系統性風險,相較於傳統方向型的權益類產品,在控制產品回撤和獲取穩定收益方面具備較大的優勢。隨著賣空機制的不斷完善,對沖策略將逐漸豐富,例如:統計套利、多空策略、配對交易等。(四) 業務落地要有專門的支持團隊。據近年來推廣量化對沖業務的實際操作經驗,在業務執行層面需要落地營業部協調的技術問題就很多,各營業部須配備專業的業務團隊進行支持,快速響應和解決存在的問題。實際情況是大部分營業部沒有足夠的人力、財力和物力,用於配臵專業的支持團隊。根據開展量化對沖業務的以上特點,對券商提出了較高的綜合服務要求:(一) IT 系統要求高。量化對沖業務模式對於IT 系統都具有極高要求,一方面體現在交易系統及行情數據響應速度穩定高效,另一方面體現在系統整合及開發易用性。(二) 策略研發需求高。隨著金融創新工具的不斷推出,量化對沖管理人只有具備持續策略開發和策略優化的能力才能取得穩定、優秀的投資業績,需要我公司提供強大的策略研究以及策略交流等支持。(三) 產品設計和發行要求高。量化對沖業務發展的必由之路, 是以產品化的模式實現規模效益擴大生產力,投資管理人需要券商提供SPV 設計(如信託、公募、資管等法律結構安排)、提供產品結構設計、風險控制、後台運營和營銷組織等全方位的一攬子配套服務, 與證券公司在產品設計的專業能力、統一營銷的組織能力和整合公司總部資源能力相匹配。二、量化對沖業務的發展現狀
(一) 投資管理人或直接投資者專業化水平參差不齊
目前,市場上量化對沖投資管理人按專業水平大致分為三大類:
第一類:專業水準極高的管理人或投資人,擁有多年的投資經驗,擁有自主開發的量化交易系統,有專門的策略研究團隊,有實盤過往業績表現,有持續的生存能力。此類管理人既有自學成才的,也有從 海歸加盟的,來自成熟市場有經驗的管理人在逐步增加;
第二類:正在成長過程中的管理人或投資人。此類管理人有較好的國內證券市場投資經驗和過往業績,學習能力強,應變能力強,正在成為量化對沖業務的新生力量;
第三類:專業能力欠缺,只有願望,沒有專業支撐,被動依賴技術平台而操作的管理人或是直接投資人,對量化對沖業務一知半解甚至完全不懂,根據策略交易系統發出信號被動投資,預計此類管理人 (投資人)難以應對市場變化,很快就會因束手無策而離開市場。
(二) 從券商或營業部提供的服務支持來看,專業化水準和服務支持能力也參差不齊。
主要分為三類:
第一類:由專業的團隊支撐,有系統的技術支持、策略支持和服務支持;
第二類:正在起步階段的券商,但他們也有可能後發制人,定位精準,整合資源,成為量化對沖市場的主力服務機構;
第三類:沒有能力支持量化對沖業務。既無技術支持,也無專業服務團隊,更談不上策略支持。業務發展處於自生自滅的狀態,業務也處於很大的波動中。

8、什麼是量化投資？

量化投資是指藉助現代統計學和數學的方法，利用計算機技術來進行交易的證券投資方式。量化投資從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種"大概率」事件以制定策略，用數量模型驗證及固化這些規律和策略，然後嚴格執行已固化的策略來指導投資，以求獲得可以持續的、穩定且高於平均收益的超額回報。
量化投資起源於上世紀七十年代的股票市場，之後迅速發展和普及，尤其是在期貨交易市場，程序化逐漸成為主流。有數據顯示，國外成熟市場期貨程序化交易已佔據總交易量的70%-80%，而國內則剛剛起步。交易者的情緒波動等弊端越來越成為盈利的障礙，而程序化交易天然而成的精準性、100%執行率則為它的盈利帶來了優勢。
量化交易的優勢：
1.嚴格的紀律性
量化交易有著嚴格的紀律性，這樣做可以克服人性的弱點，如貪婪、恐懼、僥幸心理，也可以克服認知偏差。我們的每一個決策都是有理有據的，特別是有數據支持的。系統會顯示出當時被選擇的這只股票與其他的股票相比在成長面上、估值上、資金上、買賣時機上的綜合評價情況。
2.完備的系統性
完備的系統性表現在多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選個股三個層次上我們都有模型次是多角度，量化交易的核心投資思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度。
3.妥善運用套利的思想
量化交易正是在找估值窪地，通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會。定定性投資大部分時間在琢磨哪一個企業是偉大的企業，那個股票可以翻倍的股票。與定性投資不同，量化投資大部分精力花在分析哪裡是估值窪地。
4.靠概率取勝
這表現為兩個方面，一是在定量投資不斷的從歷史中挖掘有望在未來重復的歷史規律並且加以利用。二是在股票實際操作過程中，運用概率分析提高買賣成功的概率。
編輯於 2021-09-18
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9、如何評價微軟研究院開發的AI量化投資平台Qlib？

列式存儲算標配，天生支持多線程不錯，但哪些場景有效還是未知數。最有趣的是他們搞了一套表達式引擎和緩存，你可以把布林帶這樣的計算交給底層引擎去完成，然後把表達式的計算結果緩存下來，緩存的數據和其他因子數據等效訪問。這個方法大大簡化了演算法研究中的數據生成過程，還是很棒的。遺憾的是這套框架目前支持的數據類型還不夠，除非你只用價格這樣的數量數據，文本數據、非標准化的數據沒辦法納入框架。整體而言還算不錯的嘗試，但性能好不好還是要看模型使用的演算法。研究過許多量化平台的存儲底層存儲，大多都用的現成的HDF5或者bcolz，稍微厲害點在bcolz上改改，性能也基本就到極限了，但加上其他非標准化非價格數據的存儲，整體速度會被拖慢幾個數量級。而微軟對AI的底層基礎設施要求非常清楚，就是快且靈活，只有這樣才能滿足演算法飛輪的快速運轉，才能成為真正的生產力工具，目前是沒有工具能達到這個要求的，我自己也搞過兩次，都失敗了，要兼顧的地方太多。這套系統相比國內外的其他系統而言算是一大進步，但也算不上多創新，不過至少可以期待。

10、量化投資和金融工程是怎樣的一種關系？

金融工程包括創新型金融工具與金融手段的設計、開發與實施，以及對金融問題給予創造性的解決。量化投資的定義就是用計算機決策來代替人工決策。從廣義的角度，也可以歸為金融工程。