数量化投资方法

在市场越来越有效的情况下，数量化投资方法传统主动投资靠信息不对称获取超额收益已经越来越难，相较而言，量化投资方法具有纪律性、系统性、快速高效、收益与风险平衡等特点与优势，展示出越来越广阔的发展空间。

对比海外，国内量化投资总体还处于起步阶段，截至2019年年末，公募基金主动量化基金方法规模约1300亿元（不含被动指数型产品），在数量化投资权益类公募基金中占比仅约5%左右。在大资管行业向净值化、科技化演进的背景下，伴随着投资者机构化方法、资产配置需求增加，数量化投资投资者对量化投资等工具型产品的需求将持续增长，而公募基金在这些产品的投资、风控与运营方面具有丰富的经验。数量化交易，从广义上讲，是指投资者利用计算机技术、数量化投资金融工程建模等手段，将自己的金融操作方式用很明确的方式去定义和描述，用以协助投资者进行投资决策，并且严格地按照所设定的规则去执行交易策略（买、卖）的交易方式。

按照数学模型的理念和对计算机技术的利用方式，数量化交易方式可以进一步细分为自动化交易（Automatic Trading）、数量化投资方法（Quantitative Investment）、数量化投资程序化交易（Program Trading）、算法交易（Algorithm Trading）以及高频交易（High FrequencyTrading）。这五种数量化交易方式的侧重点各有不同，是数量化交易技术发展到不同阶段的产物。但在现实场景中，这五个数量化交易的名词经常被交叉使用。