引言

量化交易將傳統(tǒng)交易理念規(guī)則化、變量化、系列化、模型化，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選出多種“大概率”節(jié)點(diǎn)，藉以制定新型投資策略，形成一整套操作系統(tǒng)，在實(shí)盤中使用電腦自動(dòng)執(zhí)行。量化交易區(qū)別于主觀交易的最大特征是模型的應(yīng)用。模型概念由首位諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主、物理學(xué)家丁伯根率先引入經(jīng)濟(jì)學(xué)，第二位諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主美國(guó)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)之父薩繆爾森創(chuàng)立了宏觀和微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)量化體系，包括資本市場(chǎng)的隧道理論、金融市場(chǎng)的有效市場(chǎng)假說(shuō)、國(guó)際金融學(xué)中的Balassa-Samuelson效應(yīng)和Heckscher-Ohlin模型等。

A起源：朱爾斯·雷格納特的故事

從現(xiàn)存資料看，最早采用科學(xué)方法來(lái)研究和發(fā)現(xiàn)股票價(jià)格漲跌規(guī)律的人，既不是股票和股市交易起源地的荷蘭人，也不是將金融實(shí)踐發(fā)揚(yáng)光大的英國(guó)人，更不是一開(kāi)始就和金融共生在一起的美國(guó)人，而是看起來(lái)有些不“靠譜”的法國(guó)人。

最早采用量化方法來(lái)分析數(shù)據(jù)變化并從中挖掘市場(chǎng)價(jià)格漲跌規(guī)律的，是1834年出生于于法國(guó)貝當(dāng)?shù)闹鞝査埂だ赘窦{特（Jules Regnault）。雷格納特出身貧寒，成年后到巴黎證券交易所成為股票經(jīng)紀(jì)人助理，跑腿送信的日常工作中耳濡目染的股票漲跌，強(qiáng)烈激發(fā)起他探尋規(guī)律并贏取股市財(cái)富的夢(mèng)想。

雷格納特鄙棄內(nèi)幕交易和造謠傳言、跟風(fēng)趕浪等投機(jī)手段，他出版了《概率計(jì)算和股票交易哲學(xué)》一書(shū)，一一列舉當(dāng)時(shí)股票交易中常見(jiàn)的“不誠(chéng)實(shí)賺錢行為”。他首先站在道德的高度對(duì)這些行為予以嚴(yán)厲抨擊：“正直的投資者想一想這種詭計(jì)就會(huì)臉紅”，繼而批評(píng)了試圖在技術(shù)圖表中尋找短線交易機(jī)會(huì)的投機(jī)者——“他們學(xué)了很多，預(yù)測(cè)了很多，對(duì)概率卓有研究并自認(rèn)為精于投機(jī)……但他們的快速破產(chǎn)是概率論的必然結(jié)果，這如同行星圍繞軌道運(yùn)行一樣確定”。因?yàn)槎叹€交易類似賭博，加上當(dāng)時(shí)交易所可采用20倍杠桿，所以頻繁交易導(dǎo)致了很多快速破產(chǎn)案例。雷格納特堅(jiān)信“上帝已經(jīng)以完美順序?yàn)槿f(wàn)物進(jìn)行了測(cè)量、計(jì)算和分配”，并在書(shū)中詳細(xì)闡述了自己發(fā)現(xiàn)的市場(chǎng)漲跌規(guī)律。

為什么雷格納特強(qiáng)調(diào)短線交易的人一定會(huì)“快速破產(chǎn)”？

原來(lái)，雷格納特認(rèn)為，短線交易與賭博非常類似，如果你與朋友賭博，你輸?shù)木褪撬A的，但股票交易不一樣，股票交易有手續(xù)費(fèi)（當(dāng)時(shí)巴黎證券交易所對(duì)每一次的股票交易傭金為實(shí)際交易金額的1/8，由于當(dāng)時(shí)可以采用20倍杠桿，所以實(shí)際傭金大概是0.63%），只要你頻繁交易，最后快速破產(chǎn)就是必然的事情了。

幫助雷格納特成功的方法，是耐心、細(xì)致、繁瑣的數(shù)據(jù)分析工作。

雷格納特每天下班后堅(jiān)持用純手工方法，耐心細(xì)致統(tǒng)計(jì)梳理巴黎證券交易所1825年至1862年的股票、國(guó)債價(jià)格數(shù)據(jù)，他驚奇地發(fā)現(xiàn)如果持有股票或國(guó)債的周期翻倍，價(jià)格偏差將增長(zhǎng)1.41倍；如持有周期翻3倍則價(jià)格偏差增長(zhǎng)1.73倍；翻4倍則增長(zhǎng)2倍……由于1.41、1.73和2分別是2、3、4的平方根，這令雷格納特激動(dòng)異常：“我首次發(fā)現(xiàn)了一個(gè)未被人表達(dá)的數(shù)學(xué)自然規(guī)律，股票價(jià)格的差值與所考察的股票市場(chǎng)周期平方根成正比?！?/p>

緊接著，雷格納特絞盡腦汁剖析個(gè)中奧秘，他試圖模仿牛頓的天體運(yùn)行理論，認(rèn)定證券價(jià)格范圍應(yīng)該是圓內(nèi)的某一點(diǎn)，而圓的面積πr2代表逝去的時(shí)間，所以股票價(jià)格偏差應(yīng)該與時(shí)間的平方根成正比。雖然其莫名其妙的解釋實(shí)在錯(cuò)得離譜，但雷格納特實(shí)實(shí)在在找到了致富的鑰匙，他用這種辦法分析當(dāng)時(shí)巴黎證券交易所最大量的證券交易品種——3%永續(xù)國(guó)債（面值100法郎，每半年付息1.5法郎且永遠(yuǎn)不償付本金），根據(jù)該國(guó)債價(jià)格長(zhǎng)期浮動(dòng)于32.50至86.65法郎之間，計(jì)算出其合理價(jià)格應(yīng)為73.4法郎。低于此價(jià)他就果斷買進(jìn)，偏離越遠(yuǎn)買進(jìn)越多；高于此價(jià)就果斷賣出，偏離越遠(yuǎn)賣出越多……就這樣，雖然也會(huì)遭遇短期的縮水和虧損，但持續(xù)到1881年，47歲的他已不再需要上班打工，而是實(shí)現(xiàn)了“財(cái)務(wù)自由”。他雇了車夫、園丁，買了3輛馬車和幾匹好馬，每年都去度假。1894年，雷格納特去世，留下由債券、股票和房產(chǎn)構(gòu)成的300萬(wàn)法郎的財(cái)富。

雷格納特的故事告訴我們：市場(chǎng)價(jià)格的漲跌背后確實(shí)隱藏著某些普遍規(guī)律（包括雷格納特當(dāng)年未能正確解釋的“正態(tài)分布”規(guī)律——隨機(jī)的產(chǎn)品價(jià)格在長(zhǎng)時(shí)段呈正態(tài)分布的情況下，其價(jià)格波動(dòng)的方差與時(shí)間成正比，而3%永續(xù)國(guó)債正處于正態(tài)分布時(shí)段）。發(fā)現(xiàn)、掌握和利用這些規(guī)律，可以有效抑制人工主觀交易無(wú)法擺脫的貪婪和恐懼，抵制謠言和“內(nèi)幕消息”的噪音干擾，以理性量化的投資決策獲取交易的成功。

B算法基石：愛(ài)德華·索普的故事

雷格納特痛恨賭博，而愛(ài)德華·索普（Edward Thorp）卻從賭博起家進(jìn)入資本市場(chǎng)。

索普1932年8月生于美國(guó)芝加哥，畢業(yè)于加利福尼亞大學(xué)。作為麻省理工和加州大學(xué)的數(shù)學(xué)、金融學(xué)教授，工作之余他非常愛(ài)玩撲克游戲。他花了兩年時(shí)間利用早期的IBM計(jì)算機(jī)和概率論的凱利公式發(fā)現(xiàn)了21點(diǎn)的計(jì)牌技巧，發(fā)表了論文《21點(diǎn)的優(yōu)選策略》，一夜之間橫掃內(nèi)華達(dá)州雷偌市所有賭場(chǎng)，對(duì)普通賭徒展開(kāi)“量化屠殺”，成功斬獲上萬(wàn)美元。1962年他出版專著《打敗莊家》，其基本原理為：隨機(jī)事件樣本越多，結(jié)果的確定性就越高。正如投擲硬幣，只投10次什么結(jié)果都可能產(chǎn)生，但投擲上萬(wàn)次，正反面比率必然接近于1：1。同樣對(duì)于某一手21點(diǎn)，誰(shuí)也不知道勝算多少，但只要遵循反復(fù)優(yōu)化的算法規(guī)則，比莊家更精于算牌，每次下注絕不超過(guò)總籌碼的2%，在勝算偏向自己時(shí)“見(jiàn)好就收”，就能避免突遭變局輸光籌碼并實(shí)現(xiàn)盈利最大化，最終依靠概率在足夠多的總局?jǐn)?shù)中立于不敗之地。之后哈佛等大學(xué)學(xué)生對(duì)索普的策略改良升級(jí)，秘密組成“21點(diǎn)團(tuán)隊(duì)”出入賭場(chǎng)，2002年美國(guó)出現(xiàn)了以此為題材拍攝的電影《決勝21點(diǎn)》。

由于索普在賭場(chǎng)無(wú)往不勝，終于被列入“禁入者”黑名單。于是他轉(zhuǎn)戰(zhàn)華爾街新生的股票權(quán)證市場(chǎng)，將數(shù)學(xué)公式編成電腦程序來(lái)尋找市場(chǎng)定價(jià)失常。他用量化模型精確計(jì)算出權(quán)證的合理價(jià)格，一旦偏離就搶籌下單。1969年索普辭職下海，首創(chuàng)全球量化交易對(duì)沖基金。索普運(yùn)作“Princeton-Newport Partners”和“ Ridgeline Partners”兩只對(duì)沖基金近30年，基金年均收益穩(wěn)定在19%至20%，無(wú)一年虧損。索普的對(duì)沖基金標(biāo)志著資管行業(yè)向定量化和程序化轉(zhuǎn)型升級(jí)。他總結(jié)并出版了《戰(zhàn)勝市場(chǎng)》一書(shū)，但為了合伙人的利益，書(shū)中對(duì)量化模型和數(shù)學(xué)公式嚴(yán)格保密。退休后索普將基金權(quán)杖交給了22歲的華爾街奇才格里芬。

著名投資大師喬治·索羅斯（George Soros）盛贊索普“善于利用數(shù)學(xué)知識(shí)，抓住證券市場(chǎng)日常波動(dòng)機(jī)會(huì)”。安聯(lián)債券基金公司和太平洋投資管理公司（Pimco）董事總經(jīng)理比爾·格羅斯（Bill Gross）大學(xué)期間利用車禍住院之機(jī)熟讀索普的《戰(zhàn)勝莊家》，完成了關(guān)于可轉(zhuǎn)債和《戰(zhàn)勝市場(chǎng)》的畢業(yè)論文。格羅斯帶著200美元到賭城拉斯維加斯成功贏回10000美元，而后受雇于Pimco，現(xiàn)管理資金規(guī)模近萬(wàn)億美元，成為全美公認(rèn)的“債券天王”。

索普的故事告訴我們：資本市場(chǎng)的投資交易與賭博在操盤策略技巧中有很多相似之處，其本質(zhì)區(qū)別只在于前者密切關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)而后者與經(jīng)濟(jì)無(wú)關(guān)。只要依靠概率建立起科學(xué)的量化模型，精確計(jì)算出投資標(biāo)的合理價(jià)格，依照長(zhǎng)期海量?jī)?yōu)選出的比例“下注”并自動(dòng)止虧止盈，按市場(chǎng)變化隨時(shí)調(diào)整“籌碼”數(shù)據(jù)，就可以憑借足夠的概率而最終積小勝為大勝。

C優(yōu)勢(shì)與風(fēng)險(xiǎn)：詹姆斯·西蒙斯的故事    

詹姆斯·西蒙斯（James Simons）20歲獲學(xué)士學(xué)位，23歲博士畢業(yè)，24歲成為哈佛大學(xué)數(shù)學(xué)系最年輕的教授，26歲破譯美國(guó)五角大樓密碼，37歲與中國(guó)數(shù)學(xué)家陳省身聯(lián)合發(fā)表了著名論文《典型群和幾何不變式》并創(chuàng)立著名的“Chern-Simons定律”，39歲斬獲全球幾何界最高榮譽(yù)維布倫獎(jiǎng)，40歲設(shè)立林姆若伊基金沿用傳統(tǒng)的基本面分析法從事外匯交易，45歲創(chuàng)立文藝復(fù)興科技公司，他不雇用華爾街人士，完全靠數(shù)學(xué)模型捕捉市場(chǎng)機(jī)會(huì)，利用電腦交易，其管理資產(chǎn)規(guī)模高達(dá)220億美元。

交易之初，西蒙斯與眾多基金經(jīng)理一樣執(zhí)著于宏觀基本面，但不久他意識(shí)到廣泛的數(shù)據(jù)可以模型化，并結(jié)合價(jià)值投資、風(fēng)險(xiǎn)投資等不同理念創(chuàng)造出更有效的新模型，于是分工由統(tǒng)計(jì)學(xué)家兼密碼破譯者鮑姆負(fù)責(zé)建模，同獲數(shù)學(xué)界最高榮譽(yù)科爾獎(jiǎng)的艾克斯對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)。然而模型投入實(shí)用第一年微利8.8%，第二年4月大虧30%，合伙人艾克斯與其分道揚(yáng)鑣。西蒙斯請(qǐng)來(lái)普林斯頓大學(xué)勒費(fèi)爾教授，兩人經(jīng)半年反復(fù)分析后做出了歷史性的決定——?jiǎng)h除以往模型中所有宏觀經(jīng)濟(jì)基本面內(nèi)容，重點(diǎn)集中于短線交易?！读炕顿Y——西蒙斯用公式打敗市場(chǎng)的故事》一書(shū)的作者稱此事件為大獎(jiǎng)?wù)禄穑∕edallion）的“遵義會(huì)議”。西蒙斯總結(jié)：“模型的優(yōu)勢(shì)之一是可以降低風(fēng)險(xiǎn)，而依靠個(gè)人判斷選股，你可能一夜暴富，也可能第二天又輸?shù)镁??！?/p>

西蒙斯運(yùn)作的大獎(jiǎng)?wù)禄鹬饕顿Y于全球范圍的商品期貨、國(guó)債、外匯和股票等，他平均持有2500到3000種不同產(chǎn)品，長(zhǎng)期持倉(cāng)但日均交易超萬(wàn)次，投資組合中每種產(chǎn)品平均隔天就會(huì)有倉(cāng)位變化。1989至2009的20年間，大獎(jiǎng)?wù)禄饘?shí)現(xiàn)年均凈回報(bào)率35%，同期高出索羅斯10%，高出同期巴菲特18%，如算上5%的管理費(fèi)和44%的業(yè)績(jī)提成，其年均凈回報(bào)率達(dá)40%—80%。更重要的是，市場(chǎng)越“亂”該基金表現(xiàn)越好。如1994年美聯(lián)儲(chǔ)連續(xù)6次加息，導(dǎo)致美國(guó)債券市場(chǎng)年回報(bào)率為-6.7%，大獎(jiǎng)?wù)禄饏s凈賺71%；2000年科技股泡沫破滅，標(biāo)普指數(shù)下跌10.1%，大獎(jiǎng)?wù)禄饍艋貓?bào)98.5%，幾乎翻番；2007年、2008年次貸危機(jī)爆發(fā)，對(duì)沖基金大面積虧損，大獎(jiǎng)?wù)禄疒A利73%、80%。在西蒙斯眼中“當(dāng)大家都像無(wú)頭蒼蠅一樣到處亂撞時(shí)，對(duì)我們來(lái)說(shuō)最為有利，因?yàn)槲覀冋莆盏哪切┮?guī)律正是在這些時(shí)候出現(xiàn)”。美國(guó)《Alpha》雜志每年公布的對(duì)沖基金經(jīng)理排行榜上，西蒙斯2005年、2006年分別以15億美元、17億美元凈收入穩(wěn)居全球之冠，2007年以13億美元屈居第五，2008年再以25億美元重返榜首，連續(xù)15年共贏利235億美元，是當(dāng)之無(wú)愧的有史以來(lái)最成功的“量化投資之王”。

但量化交易決非完美無(wú)缺。2011年西蒙斯旗下主要投資于全球期貨和遠(yuǎn)期交易的文藝復(fù)興機(jī)構(gòu)期貨基金（RIFF）年增長(zhǎng)僅1.84%，到2012年居然破天荒虧損3.17%，虧損幅度超過(guò)同年巴克萊CTA指數(shù)的平均降幅1.59%。RIFF雖規(guī)模較小，但回報(bào)率暴跌逾同期行業(yè)平均水平且一發(fā)而不可收，到2012年年底其資產(chǎn)規(guī)模銳減至7.88億美元，遠(yuǎn)低于2011年的40億美元。2015年10月底文藝復(fù)興科技公司正式宣布RIFF關(guān)閉，明星悄然隕落。

西蒙斯的故事告訴我們：金融領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新，大多源自跨學(xué)科的資源整合，而非從無(wú)到有的發(fā)明創(chuàng)造。西蒙斯從數(shù)學(xué)家變身投資領(lǐng)域首屈一指的“模型先生”，讓世人對(duì)量化交易的特色優(yōu)勢(shì)有了最直觀的理性認(rèn)知。從傳統(tǒng)的基本面分析到數(shù)學(xué)方法搭建量化投資模型，是交易進(jìn)化的必經(jīng)之路，但量化交易所依據(jù)的基本規(guī)律更易于在“亂市”中發(fā)揮關(guān)鍵性作用，正常市道下反而可能表現(xiàn)平平甚至低于投資界平均水平。

D發(fā)展趨勢(shì)：具有廣闊的成長(zhǎng)空間

隨著量化交易的快速發(fā)展，投資領(lǐng)域正在出現(xiàn)以下新趨勢(shì)：

算法模型同質(zhì)化。量化交易的算法模型雖各具特色，但同一理念的模型不斷改進(jìn)最終將趨同。

軟件競(jìng)爭(zhēng)硬件化。當(dāng)算法模型趨于極限，包括超級(jí)計(jì)算機(jī)、超級(jí)芯片在內(nèi)各種IT設(shè)備的硬件性能、質(zhì)量、機(jī)房、服務(wù)器托管、與交易中心的點(diǎn)距離等都可能成為秒殺的關(guān)鍵因素，這同時(shí)也給高頻交易的監(jiān)管提出了新挑戰(zhàn)。

競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手同類化。向量化交易轉(zhuǎn)型的高技術(shù)門檻必然導(dǎo)致投資者結(jié)構(gòu)的調(diào)整，市場(chǎng)將從主觀與量化交易之間的博弈轉(zhuǎn)向各類量化交易之間的博弈。

投資范圍全域化。單一品種、單一資產(chǎn)、單一市場(chǎng)無(wú)法實(shí)現(xiàn)量化交易優(yōu)勢(shì)最大化，概率論青睞全品種、全時(shí)空、多市場(chǎng)、高頻率的投資組合。

交易人才IT化。老牌金融中心倫敦正在演變?yōu)镮T公司集散地，包括高盛、大小摩根、花旗、瑞信等在內(nèi)眾多歐美頂尖投行都在不計(jì)血本打造IT團(tuán)隊(duì)，專攻投資模型研發(fā)。

量化團(tuán)隊(duì)集約化。2017年8月有消息稱，大小摩根和高盛籌劃共建大數(shù)據(jù)公司，合力提供證券產(chǎn)品參考數(shù)據(jù)（Securities Product Reference Data）。

博弈手段對(duì)抗化。日趨激烈的競(jìng)爭(zhēng)派生對(duì)手之間的干擾、幌騙甚至黑客攻擊。2014年11月CFTC指控芝加哥投資公司交易員奧斯塔赫在359790份高頻交易合約中累計(jì)幌騙交易1316次，CME對(duì)其處以15萬(wàn)美元罰款和一個(gè)月市場(chǎng)禁入。奧斯塔赫接受處罰但對(duì)幌騙行為既不承認(rèn)也未否認(rèn)。

量化交易正處于互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)+云計(jì)算+人工智能的時(shí)代大背景下。美國(guó)量化交易已走過(guò)30多年發(fā)展歷程，從交易規(guī)?？矗绹?guó)已擁有一大批實(shí)力雄厚的對(duì)沖基金，而國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)雖有研發(fā)探索，但規(guī)模較小，技術(shù)儲(chǔ)備有限，研發(fā)水平低，資金不足。從硬件設(shè)備看，中國(guó)近年崛起的銀河系列超級(jí)計(jì)算機(jī)、量子通訊等領(lǐng)先世界，但尚未能相應(yīng)匹配高端算法模型和軟件系統(tǒng)，聯(lián)袂進(jìn)軍量化交易領(lǐng)域，以獲取穩(wěn)定的收益。

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的飛速進(jìn)展，金融投資正在逐步由人主導(dǎo)轉(zhuǎn)向科技引領(lǐng)，人與技術(shù)在投資過(guò)程中如何更好地結(jié)合，成為未來(lái)投資的關(guān)鍵。在此背景下，量化投資日益得到國(guó)內(nèi)大量基金公司的重視，特別是在監(jiān)管逐步趨嚴(yán)、市場(chǎng)有效性逐步提升的過(guò)程中，量化交易具有廣闊的成長(zhǎng)空間。