2016年，可以说是量化投资在中国资本市场崭露头角的一年。随着市场对于量化基金关注度的提高，量化基金的整体规模顺势而上，且新基金发行渐有如火如荼之势。业内人士分析，量化基金在2017年将迎来新的发展，规模有望再上一个台阶，将会出现更多的创新型量化产品。 

　　事实上，所谓量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。量化投资在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大，得到了越来越多投资者的认可。量化投资之所以如此火爆，不少业内人士认为，主要是因为量化投资可以克服人性的弱点，能看到更多的机会。比如说现在A股有将近3000只股票，随着IPO加速，未来两年上市公司加上新三板创新层总量可以达到5000只股票。如果不用量化，靠一个人（团队）的力量管理到300只已经是很困难了，但通过量化投资，管理30000只标的和3000只标的几乎没什么差异。

　　换句话讲，传统的手工投资以研究决策的深度见长，但研究决策的广度则受到人类思维容量的极大限制，而且投资者在主观认知上的偏差和情绪化波动，也容易导致投资良机的丧失，比如在牛市汹涌到来时被贪婪冲昏头脑。与此同时，随着云计算、大数据的飞速发展，人工智能（AI）已经临近奇点，试想又有哪位基金经理能与24小时夜以继日工作、可以不断自我学习、自我进化的人工智能相比呢？

　　此外，A股投资长期难以摆脱“靠天吃饭”的局面，牛市撑死、熊市饿死成为常态，而量化投资可以全天候、多维度进行大类资产配置。一个有效的多策略量化模型可以涵盖股票、债券、商品、海外市场等多种大类资产，不仅可以做多，而且可以做空，无论单边市还是震荡市，总有一种策略可以适应发挥。

　　对于投资者而言，首先要明白什么是量化。一般而言，具备以下四个因素就是量化：首先，对海量的数据进行分析；其次，运用统计分析的方法；第三，运用计算机、甚至大型计算机作为辅助工具，进行数据存取、统计分析和策略实证测试；第四，寻找统计规律，基于大概率思想制定投资和交易策略。 

　　在业界看来，量化投资是一个站在人工智能的历史新高点，建立在现代统计学、数学和信息技术基础上的量化投资，其有三个方面的强大能力：首先，及时快速地跟踪市场变化，不断寻找、发现获得超额收益的新交易机会；其次，准确客观评价交易机会，克服人为的主观偏差；第三，在控制风险的条件下，充当准确实现分散化投资目标。以量化投资的鼻祖、华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯为例，由其运作的大奖章基金在1989~2009年的20年间，平均年化收益率为35%，若算上44%的收益提成，则该基金实际的年化收益率可高达60%，比同期标普500指数年均回报率高出20多个百分点。即使相较金融大鳄索罗斯和股神巴菲特的操盘表现，也要遥遥领先十几个百分点。显然，量化投资通过拓展获取信息和决策的广度，可以从海量的历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并运用数学模型将资金筹码分散押在这些策略上，努力克服市场情绪的侵蚀，从而把对未来市场的预见转化为高回报。

　　站在未来看现在，人工智能时代的量化投资与价值投资的界限会变得模糊。量化投资把价值投资逻辑通过程序固化下来，有很多量化因子都是关于基本面的。而且量化投资一切以数据和模型作为投资的准绳，无论市场情况如何都不会随散户“起舞”。一个价值投资者，通过量化分析手段，通常能获得更好的投资回报。这是趋势，更是捷径。

　　周一海