引言
当今投资市场的竞争日益激烈，传统的主观交易方式已经难以满足投资者的需求。与此同时，计算机技术的快速发展和大数据技术的普及，使得投资领域也出现了一种全新的投资方式——量化交易。量化交易将传统交易理念规则化、变量化、系列化和模型化，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出多种“大概率”节点，以制定新型的投资策略，形成一整套操作系统，在实盘中使用电脑自动执行。 量化交易与传统的主观交易方式有着明显的区别。主观交易往往受到投资者的情绪、主观判断、外界信息等因素的影响，投资结果难以预测。而量化交易则采用了一系列的数学和统计学方法，以及复杂的算法和模型，能够更加准确地预测市场走势和价格波动，避免了主观判断和情绪干扰。 量化交易还具有更加科学、规范和透明的特点。传统交易方式往往缺乏严谨的交易规则和标准，难以保证投资的公平性和透明度。而量化交易则采用严谨的交易规则和标准，使得交易过程更加规范、公平和透明，有助于降低投资风险和提高投资效益。 总之，量化交易是一种基于模型的投资方式，它利用计算机技术对历史数据进行分析，以制定新型投资策略，从而实现更加准确、规范和透明的投资。与传统的主观交易方式相比，量化交易具有更加科学、严谨和规范的特点，有助于提高投资效益和降低风险。
追溯量化交易最早的起源
当我们谈论股票和股市交易起源的时候，大多数人可能会想到荷兰人、英国人或美国人。然而，实际上最早采用科学方法来研究和发现股票价格涨跌规律的人并不是这些人群，而是来自法国的朱尔斯·雷格纳特。根据现有资料，雷格纳特是第一个采用量化方法来分析数据变化并从中挖掘市场价格涨跌规律的人。他的故事与他成为股票经纪人助理的经历息息相关。在跑腿送信的日常工作中，雷格纳特耳濡目染地了解到了股票的涨跌情况，这激发了他探寻规律并赢取股市财富的梦想。 雷格纳特出生于贝当，成年后在巴黎证券交易所成为股票经纪人助理。通过跑腿送信的日常工作中接触到股票价格涨跌，他产生了探寻规律并赢取股市财富的梦想。然而，雷格纳特并不认同内幕交易和跟风赶浪等投机手段，他坚信正直的投资者不应该利用这些诡计来赚钱。 雷格纳特通过出版《概率计算和股票交易哲学》一书，首次采用量化方法来分析数据变化并从中挖掘市场价格涨跌规律。他在书中严厉抨击了当时股票交易中常见的“不诚实赚钱行为”，并批评那些试图在技术图表中寻找短线交易机会的投机者，认为他们的行为类似于赌博，不符合正直的投资者应有的道德和行为准则。 雷格纳特相信市场价格涨跌是有规律可循的，而且这个规律是可以被量化的。他发现了一些市场价格涨跌的规律，并通过数学模型和数据分析，将这些规律形式化为公式。雷格纳特的工作为后来的金融学和投资学奠定了基础，他开创了一种全新的理念，即利用科学方法来研究股票价格涨跌规律，而不是通过内幕交易和投机手段来获取利益。 雷格纳特强调短线交易的人一定会“快速破产”，因为他认为短线交易与赌博非常相似。虽然股票交易没有像赌博那样输家付给赢家的钱，但是有手续费。每次交易都要支付佣金，频繁交易的人最终会快速破产。为了成功地分析市场数据，雷格纳特采用了耐心、细致、繁琐的数据分析方法。他每天下班后用纯手工方法，对巴黎证券交易所1825年至1862年的股票、国债价格数据进行统计梳理。他发现，如果持有股票或国债的周期翻倍，价格偏差将增长1.41倍；如果持有周期翻3倍，则价格偏差增长1.73倍；翻4倍则增长2倍。这个规律让雷格纳特非常兴奋，因为他发现了一个未被人表达的数学自然规律。他试图解释这个规律，认为证券价格范围应该是圆内的某一点，而圆的面积代表逝去的时间。虽然他的解释可能是错的，但这个规律帮助他分析当时巴黎证券交易所最大量的证券交易品种，根据该国债价格长期浮动于32.50至86.65法郎之间，计算出其合理价格应为73.4法郎。低于此价他就果断买进，偏离越远买进越多；高于此价就果断卖出，偏离越远卖出越多。虽然也会遭遇短期的缩水和亏损，但持续到1881年，他已不再需要上班打工，而是实现了“财务自由”。雷格纳特的故事告诉我们，市场价格的涨跌背后确实隐藏着某些普遍规律，而发现、掌握和利用这些规律可以有效地抑制人工主观交易无法摆脱的贪婪和恐惧，以理性量化的投资决策获取交易的成功。
从赌场到资本市场
雷格纳特极度厌恶赌博，但爱德华·索普（Edward Thorp）却从赌场跳进了资本市场。索普出生于1932年8月的美国芝加哥，毕业于加州大学。虽然他是麻省理工和加州大学的数学和金融学教授，但他也是一位扑克游戏的狂热爱好者。他用两年时间，结合早期IBM计算机和概率论的凯利公式，发现了21点的计牌技巧。他发表了一篇名为《21点的优选策略》的论文，从此一举横扫了内华达州雷诺市的所有赌场，并对普通赌徒实施了"量化屠杀"，赚取了上万美元的利润。1962年，他出版了专著《打败庄家》。该书的基本原理是：随着随机事件样本数量的增加，结果的确定性也会越来越高。例如，投掷硬币只投10次时可能出现任何结果，但是如果投掷上万次，正反面的比率必然会接近于1:1。对于某一手21点，谁也不知道胜率有多高，但是如果遵循优化算法规则，比庄家更熟悉计牌技巧，每次下注不超过总筹码的2%，并在胜算偏向自己时及时收手，就可以避免损失，最大化收益，并在足够多的总局数中获得稳定胜利。之后，哈佛等大学的学生改进了索普的策略，并组成了秘密的“21点团队”进入赌场。2002年，以此为主题的电影《决胜21点》上映了。 著名投资大师乔治·索罗斯（George Soros）赞赏索普的能力，称他“善于利用数学知识，抓住证券市场日常波动机会”。索普在离开赌场后，开始了在股票权证市场上的量化交易之路。他把数学公式编成电脑程序，以寻找市场定价失常为目标。通过精确计算出权证的合理价格，一旦价格偏离就抢筹下单。1969年，索普辞去工作，创立了全球第一个量化交易对冲基金，即“Princeton-Newport Partners”，并在随后成立了“Ridgeline Partners”基金。在接下来的30年中，这两只基金的年均收益率稳定在19%至20%，从未出现过亏损。索普的对冲基金标志着资产管理行业向定量化和程序化转型升级。他总结并出版了《战胜市场》一书，但为了合伙人的利益，严格保密了其中的量化模型和数学公式。退休后，索普把基金权杖交给了22岁的华尔街奇才格里芬。 此外，比尔·格罗斯（Bill Gross），安联债券基金公司和太平洋投资管理公司（Pimco）的总裁，也受到了索普的影响。在大学期间，格罗斯因为车祸住院期间，熟读了索普的著作《战胜庄家》。后来，他以200美元的赌资在赌城拉斯维加斯赢得了10000美元，并开始了他的职业生涯。现在，他管理着接近万亿美元的资产，被称为“债券之王”。
从数学教授到量化交易大佬的成功之路
詹姆斯·西蒙斯（James Simons）是一位卓越的数学家和投资者，他的成功源于他的卓越智慧和对数据的深入理解。在年轻时，他成为哈佛大学数学系最年轻的教授之一，而且还是一位出色的密码破译者，他曾破译了美国五角大楼的密码。之后，他成为了一位出色的数学家，在与中国数学家陈省身合作研究典型群和几何不变式的同时，创建了著名的Chern-Simons定律。他还赢得了全球几何界最高荣誉维布伦奖，并创立了文艺复兴科技公司，通过利用数学模型进行投资而取得了巨大成功。 当他开始进行交易时，他最初像许多其他基金经理一样，致力于宏观基本面的分析。然而，他很快意识到广泛的数据可以被模型化，并结合价值投资、风险投资等不同理念创造出更有效的新模型。因此，他找到了一位出色的统计学家和密码破译者鲍姆，并与同样获得数学界最高荣誉科尔奖的艾克斯一起对模型进行改进。然而，实际操作中，该模型的表现并不理想，第一年只获得微利，第二年则出现了大亏损，导致艾克斯离开了他的团队。 随后，西蒙斯和普林斯顿大学的勒费尔教授经过数月的分析，决定删除模型中所有宏观经济基本面的内容，并将重点集中在短线交易上。这一决定被称为大奖章基金（Medallion）的“遵义会议”，是西蒙斯成功之路上的关键转折点。他的这种基于数据和数学模型的投资方法成为了他获得巨大成功的基础，并使他成为了有史以来最成功的对冲基金经理之一。 西蒙斯总结道：“模型的优势之一是可以降低风险，而依靠个人判断选股，你可能一夜暴富，也可能第二天又输得精光。”他的成功充分证明了这一点。 西蒙斯是一个成功的量化交易者，他运作的大奖章基金主要投资于全球范围的商品期货、国债、外汇和股票等，持有2500到3000种不同产品，每天交易超过万次，平均每隔一天就会有仓位变化。该基金在20年间实现了年均净回报率35%，高出同期的索罗斯10%和巴菲特18%，甚至考虑到5%的管理费和44%的业绩提成，其年均净回报率也达到了40%-80%。最为惊人的是，当市场越“乱”的时候，该基金的表现越好。但是，他旗下的文艺复兴机构期货基金（RIFF）在2011年和2012年的表现并不如人意，年增长率仅为1.84%，2012年更是亏损3.17%。这一亏损幅度超过了同期巴克莱CTA指数的平均降幅1.59%。虽然RIFF规模较小，但亏损使其资产规模锐减至2011年的40亿美元的1/5，最终在2015年关闭。量化交易有成功也有失败，西蒙斯在量化交易领域的成功是有史以来最伟大的之一。 西蒙斯的成功经历告诉我们，金融领域的技术创新并非从无到有的发明创造，而更多是来自跨学科的资源整合。西蒙斯从数学家转型为投资领域的“模型先生”，让世人对量化交易的特色优势有了更直观的理性认知。传统的基本面分析已经过时，数学方法搭建量化投资模型是交易进化的必经之路。然而，量化交易并非完美无缺，其依据的基本规律更易于在市场动荡时发挥关键性作用，而在正常市道下可能表现平平甚至低于投资界平均水平。因此，量化交易需要不断创新和改进，结合人工智能等前沿技术，才能在未来更好地适应市场变化，实现长期稳定的收益。
量化交易的发展正在引发以下新趋势：
- 算法模型同质化，虽然各个模型都有特色，但相似的模型最终可能趋同。
- 软件竞争正在趋向硬件化，超级计算机、超级芯片等IT设备的性能和质量可能成为关键因素。
- 市场竞争正在向量化交易转型，市场将从主观与量化交易之间的博弈转向各类量化交易之间的博弈。
- 投资范围正在向全域化转变，全品种、全时空、多市场、高频率的投资组合能够实现量化交易优势最大化。
- 交易人才正在IT化，许多欧美顶尖投行正在打造专攻投资模型研发的IT团队。
- 量化团队正在集约化，许多机构正在合作共建大数据公司，以提供更好的证券产品参考数据。
- 博弈手段正在对抗化，竞争对手之间的干扰、幌骗甚至黑客攻击正在变得越来越普遍。
量化交易正处于互联网+大数据+云计算+人工智能的时代大背景下。美国已拥有实力雄厚的对冲基金，而国内机构尚未能相应匹配高端算法模型和软件系统，但随着大数据、人工智能等技术的进步，量化投资在未来仍将有广阔的成长空间。随着监管逐步趋严和市场有效性逐步提升，量化交易的发展前景值得关注。同时，投资者需要探索如何更好地结合人与技术，以实现更好的投资回报。