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虽然现在量化投资是一种非常热门的投资方式，但是当前对很多用户来说，对量化交易还比较陌生，因此宽客之家的小编就跟大家一起聊聊量化投资的历史，特点及分类。 1、量化投资的历史 简单来说，量化投资是一种利用计算机的技术去实现投资理念的一种投资方法。这和我们主观交易很大的不同，我们主观交易其实很多时候就是我们交易理念的实现，而量化交易在我们就熬一理念上加上了计算机技术。量化投资的主要方式包含量化选股、量化择时、统计套利、期现套利等，近几年随着大数据和人工智能的出现，在量化交易中也越来越多的引用这些技术，形成大量基于大数据和AI的量化投资策略。 相比于传统的投资方法，量化投资算是一种比较新的一种投资方式，他的历史并不算太久。国外的量化1971年开始起步，他的发展一共经历了大概40年的时光。从70年代到90年代算是他发展的初期，当时随着大量的数学和金融模型的出现，量化投资在这个基础上开始发展。进入2000年以后量化投资发展迅速，特别是在2008年金融危机之后，在大量主观交易策略失效后，美国量化投资得到了一个非常迅猛的发展过程。现在量化投资所能管理的规模、所取得业绩的稳定性都是得到了一个比较大幅的提升。 国内量化投资发展的时间比较短，一般来说简单可以分为两个阶段。第一个阶段主要是指数型基金，大概在2004年左右国内开始有这类产品出现。而到2010年之后，国内量化投资发展非常快，特别是近两年，国内已经出现多家资产规模在百亿以上的量化私募基金，而且国内基于人工智能技术发展迅速，已经出现多支基于人工智能的量化基金产品。 2.量化投资的特点 因此量化投资既非神秘主义，也没有什么特殊的，他其实是算的是一种统计学的有效性。只要在统计学有效的策略，理论讲都可以做成量化模型。因此特点主要是这几块： （1）策略的历史统计上是有效的的。 打个比方说如果我们去赌博，如果只赌一笔，那么其实我赢率上如果有微小的优势是要体现不出来的，比如说我们的胜率是51%，其实这个时候只能看运气，因为只有一笔。如果是一百笔，一千笔·，一万笔，这个时候，微弱的1%多出来的还来就会成为我们制胜的秘籍。 （2）分析和决策的分离化 量化交易是典型的分析和决策的分离化，在量化交易中，我们的是一个一个模块组成一个策略，各个模块肩负不同的使命。一些事分析市场趋势的，一些是及逆行择时的，一些是做风险和资金管理的，各个模块及相互协作有各自执行。 （3）信息处理的深度和广度 在量化信息处理上，量化模型可以同时处理几年甚至几十年的数据，而且提哦那个是可以及逆行全市场监控，这些是他的一些显著的特色。 3、量化投资策略的分类 量化策略的分类上，我们根据市场上收入的来源可以把量化策略分为α型和β型。β型的收益来自于什么？来自于市场的上涨，就是整个市场都可能获取的收益，就是跟大流；α型的收益来自于什么？来自于对市场上涨的超越，就是我们常说的超额收益率。α型策略要获取绝对收益率，要跑赢大市。而β型更多的是跟随指数，做指数跟踪策略便可以了。当然现在还有第三种策略：α+β，又称为Smartβ，聪明的β策略，他结合两种策略鹅特点，形成进可攻，退可守的一种格局。 当然无论什么策略，都是由自己的适用场景，在不同的而场景下可能获取的收益汇很不同，所以我们在构建量化策略的时候，一定要注意策略的适用场景。
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