提到量化投资，很多投资者虽略知一二，但如果深入去讨论量化投资，不禁有点蒙圈，那么什么是量化投资呢。从概念上来讲，量化投资是指将投资者的思想和策略转化为量化模型，通过计算机程序化交易获得稳定收益的投资方式，近年来人气攀升的指数增强产品是量化投资产品中的典型代表。
1、什么是量化投资？有哪些具体表现？
提到量化投资，很多投资者虽略知一二，但如果深入去讨论量化投资，不禁有点蒙圈，那么什么是量化投资呢？从概念上来讲，量化投资是指将投资者的思想和策略转化为量化模型，通过计算机程序化交易获得稳定收益的投资方式。运用数学、物理、金融和计算机等知识储备来建立金融量化模型并发现投资机会，简单来说，就是通过复杂的数据程序编写后，在交易中直接向计算机下达交易程序指令后进行的交易买卖。
近年来人气攀升的指数增强产品是量化投资产品中的典型代表，指数增强产品在跟踪指数的同时，力争为投资者创造超额收益。投资者通过投资指数增强产品，可获得体现管理人投资管理能力的量化增强模型，利用多因子Alpha模型预测股票超额回报，同时力求进行有效的风险控制、降低交易成本、优化投资组合，Alpha量化策略的理念，用稳健的模型尽可能精确地捕捉股票市场模糊的确定性，通过寻找有效的因子，利用alpha模型来预测超额收益合成信号，同时在风险模型和交易成本模型的控制下进行组合优化。
通过分散投资来降低风险、通过概率来博取稳定的超额收益，在这一过程中，使用机器学习、人工智能算法，使得市场适应性更强。随着技术的不断发展，Alpha模型研发进程也在与时俱进，从2013年传统的线性Alpha模型和低频数据因子库，到2018年机器学习第三代Alpha模型和不断扩充的高频因子库，同时更是配备了先进的硬件设施，大大缩短了研发回测和实盘交易的时间。
那高频和低频的有多大的差别呢？我们参考如下具体数据，便可得出答案，1.高频数据库相较于低频数据库（日数据）数据量放大了48倍，以往需要回溯6个月的数据量，现在只需要2-3天就可以满足。2.由于高频数据的特征，高频模型可以更及时更快的更新模型结果，适应多变动荡的市场环境，通过对Alpha高频模型的应用，增强指数型产品的收益持续跑赢相对应的基准，其优势不言而喻！对Alpha高频模型的应用，一方面，避免了基金经理的情绪和主观决策的干扰，降低了对基金经理主观能力和经验的依赖。
另一方面，借助程序化的计算机模型，也能够跟踪和发现大量人力不及的投资机会，在跑赢基准之后，那如何产生超额收益呢？通过逻辑推演和大数据的统计规律，挖掘出能带来超额收益的因子，比如价值因子或者是A股市场常被使用的技术指标因子等，通过综合评判，及时对仓位进行调整，捕捉市场上被低估的股票。量化选股模型中引入人工智能的成分，通过结合人工智能的算法，有望将指数的增强部分收益在原来基础上再度进行提升，
2、什么是期货量化交易？有哪些策略？
期货量化交易，就是以数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略。量化交易的特点是，每一笔交易都可以清晰的被描述出来，比如，突破20日高点为入场。这就属于一种量化的入场，而放量增仓上行入场，这句话就无法量化。因为我们不知道放量是放多大量，增仓是增了多少仓，上行是怎么上行的，
量化，是一种交易方式被确定了的交易方式，它以不变应万变。如果我们不看期货领域的话，量化交易的类型很多。比如，股票策略，宏观策略，套利策略，细分的还分为：事件套利，固定收益套利，做多策略，多空策略，宏观资产配置。但是，如果单看期货领域的量化交易，我认为，真正的有效的具有正向收益预期的策略只有一种，那就是趋势跟踪策略。
不管一个期货交易者如何包装自己的策略，想要拥有正向收益预期，就要截断亏损，让利润奔跑，因为期货的走势充满了不确定性，控制了风险才能活下来，因为期货的走势唯一的确定性就是趋势的存在，所以，让利润奔跑才能够抓住趋势。截断亏损，让利润奔跑，就是趋势跟踪的核心，以此逻辑为核心的量化交易，就是趋势跟踪式量化交易。
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