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1.量化
对于一般投资者，甚至是部分金融从业者来说，量化投资都是一门高大上的技术，充斥着模型代码和算法假设，门槛非常高。其实，生活中的量化思想无处不在。
例如，某魔都金融民工，每日上班路线是这样的：乘地铁或者公交至陆家嘴，随后步行或者乘华宝兴业免费接驳车至公司楼下。哪条路线最近呢？
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此人先罗列了所有可行的路线，随后花了一个月时间，逐条路线进行多次试验，最终成功找出不出意外情况下最近的线路，完美！这就是最简单的量化思想，利用大量数据，找出大概率的最优策略，并照此执行。
海外的量化投资发展已经超过三十年，美国著名的量化投资基金大奖章基金，在2008年全球金融危机的背景下，仍旧获利80%。相较于成熟市场，A股市场的量化投资发展历史较短，但随着2010年沪深300股指期货的推出，量化投资的发展潜力逐渐显现，并以其稳定的投资业绩得到了越来越多投资者的认可，市场规模和份额不断扩大。那么，为什么量化投资可以获得这样的收益呢？
量化投资可以“克服人性的弱点”。我们追溯到诞生于上世纪八十年代的行为金融学理论，该理论推翻了传统金融学的有效市场假说，同时认为投资者并非理性——例如过度自信，人们往往会根据自己的主观判断进行决策，这恐怕连优秀的基金经理也无法避免。
在投资者非理性的情况下，行为金融学理论指出，投资者关注是一种稀缺的认知资源。这一理论非常好理解，例如某次地震发生，我们无法投入大量的时间精力对地震地区的每家上市企业进行分析，而只能关注于行业层面信息进行选股，这就是投资者有限关注。同样的道理，当市场只有10只股票，我们可以深刻分析这10家公司，但当我们面对整个市场大量而庞杂的数据时，强大的定量信息处理能力就具有一定的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资空间。
具体来说，如何进行量化投资？我们来看一位量化交易员（quant trader）的一天：
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由此可见，量化交易是一个体系，包含策略、量化交易系统、风控和算法交易，区别于传统“定性”投资。
总的来说，借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，就是量化投资。其本质是定性投资的数量化实践，终极目标是追求稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。
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具体来说，量化投资有四大特点：纪律性、系统性、套利思想、概率取胜。
★ 纪律性所有的决策都是依据模型做出的，每一步决策之前，首先要运行模型，根据模型的运行结果进行决策，而不是凭人的主观感觉。这一特点可以克服来自“人”的弱点，同时保证每一步决策都可以被跟踪，从而进一步证明决策的科学性。
★ 系统性系统性具体表现为“三多”，多层次、多角度和多数据。多层次指在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上，每一个层次都有模型；多角度是指定量投资的核心投资思想，包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；多数据，指的是海量数据的处理。
★ 套利思想与定性投资致力于基本面分析不同，定量投资致力于寻找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而买入被低估的，卖出被高估的。
★ 概率取胜这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是依靠一组股票取胜，而不是单个或几个股票取胜。其实，本质上来看量化投资和传统定性投资有着相同的理论基础——市场是弱势有效的或非有效的。投资经理基于这一理论基础，运用公司分析、行业分析等方法，建立可以获得超额收益的投资组合。不同的是，传统定性投资更多依赖于对上市公司的调研信息以及基金经理的主观判断和个人经验，而量化投资强调数据，秉持“定性思想的量化应用”。
由此可见，广义来看所有采用量化投资策略的产品（如普通公募基金、对冲基金等等）都可以纳入量化基金的范畴。
2.对冲
“对冲”一词最早出现于1949年，指通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化。所谓系统性风险，即指无法通过分散化投资（如同时投资于债券、股票、基金）来分散的，源于系统的风险。最近一段时间A股各指数的剧烈波动，就是系统性风险。
其实人们在生活中使用对冲思想，早在金融市场使用对冲思想之前。
醋去鱼腥原理：鱼有鲜味，但又有腥味。腥臭源于胺类物质，醋中含有乙酸，能够中和掉胺类，去除腥味，只留下鲜味。
跑步减肥原理：我们爱吃美食，但是美食中含有很多卡路里，能堆积成脂肪。而跑步能让脂肪细胞释放大量的非酯化脂肪酸，进而使脂肪细胞瘦小，达到减肥效果，这样就能放心享受美味。推广开来，假如A中含有我们不想要的事物β，就可以通过B中的-β对冲掉，安心获得α。这就是对冲思想。金融学的经典模型CAPM（资本资产定价模型）告诉我们，一个投资组合的期望收益可以分为两部分，α收益和β收益。其中α收益为投资组合超越市场组合的超额收益，优秀的基金经理可以利用选股择时能力获得α收益，但却无法避免市场下跌（一种系统性风险）的损害。
举例来说，截至目前，近3个月沪深300跌幅为17.54%，同期所有股票型基金的平均收益率约-12.35%。可以看出，虽然这些基金战胜了市场，跑赢了沪深300和上证综指，但其依旧处于亏损状态——在市场的下跌过程中，无法有效规避系统性风险。
使用对冲策略可以剥离或降低投资组合的系统风险，使得投资组合无论在市场上涨或下跌时均有机会获取正收益。例如刚刚过去的六月，A股市场风大浪大，而华宝量化对冲基金仍旧在风雨中成功避过系统性风险，获得显著正收益。
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数据来源：Wind；时间区间为2015年6月
3.量化对冲基金
那么具体来说，结合了量化技术与对冲策略的基金，是如何操作获利的呢？我们以华宝量化对冲基金为例，进行分析。
第一步，量化选股——精选股票组合，获取超额收益。
华宝量化对冲基金通过严密精确的、历经市场考验的量化α选股模型、量化行业配置模型来选择潜力股票，同时根据市场情况和个股表现，适当调整个股权重，严控风险，确保股票现货组合战胜市场。
第二步，期货对冲——做空股指期货，对冲系统性风险。
华宝量化对冲基金采用市场中性策略，运用股指期货工具，以完全套保为原则对冲风险。
在第一步基础上，因基金所选的股票组合能战胜市场，故而理论上：当市场上涨时，股票组合盈利多，而股指期货亏损少，最终盈利；当市场下跌时，因为股票组合亏损小，而股指期货盈利多，最终仍然盈利。所以，无论市场如何，只要组合发挥超额收益作用，对冲基金都能获取绝对收益。
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最终，无论市场是上涨、下跌还是震荡，该类别基金都能最大限度获取与市场涨跌无关的绝对回报，达到市场中性。华宝量化对冲基金成立以来，A、C份额与沪深300的相关性分别为0.01和0.00；而年化收益率则分别达到16.87%和16.64%（据Wind，2014.9.17至2015.7.31）。
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正是通过“量化+对冲”这一方法，华宝量化对冲基金自2014年9月成立以来，成功穿越了3次股市深幅调整：在今年1月下旬、4月下旬、6月中旬A股大幅调整中，平稳避险，历次净值涨幅超越沪指均在5个百分点以上，做到了真正的“天下无熊，涨跌皆牛”！
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