量化投资，顾名思义是利用数量化的分析手段帮助或者代替人来来投资。与依赖投资经理个人主观判断的投资方法不一样，量化投资一般会涉及到模型或者计算机程序来帮助投资决策和完成交易，因此量化投资一般也和数量化分析工具紧密关联，并随着这些工具的迭代进步而逐步扩展其应用范围。

　　1969年，美国数学家爱德华·奥克利·索普（Edward Oakley Thorp）发明了科学股票市场系统，这是一个用以对股票权证进行定价的量化模型，并成立了对冲基金“Princeton Newport Partners”，这是公认的全球首只量化互助基金。1971年，美国巴克莱国际投资管理公司（Barclays Global Investors）发行了第一只指数基金，从此，指数投资慢慢的变成为了一种很重要的投资方法。1988年，詹姆斯·西蒙斯（James Simons）成立了大奖章基金，利用复杂的数学模型进行高频交易和多策略组合，取得了傲人的业绩，也奠定了量化基金在投资者中的认可度。

　　进入新千年，伴随着计算机技术的加速发展和算力提升，以及机器学习和人工智能等前沿科技的逐步成熟，量化投资的发展进入到前所未有的高度。一方面，数字技术的发展使得量化投资进入到规模化发展阶段。许多量化基金的技术投入支出迅速扩张，量化分析师更多的关注技术细节的比拼，这些人也往往被称为“火箭科学家Rocket Scientist”；另一方面，由于量化工具的使用逐渐变得友好，传统的主观投资基金经理也慢慢变得多地利用数量化的手段来帮助自身来投资管理。主观与量化的界限在逐渐被打破，今天在成熟市场已很难找到完全不使用任何数量化工具的股票投资经理。

　　截至2021年底，全球对冲基金资管规模排名显示，量化型基金强势包揽了前8名。而在2004年，前9名都是主动型基金，仅有一个量化型基金排在第10名的位置。

　　我国的量化投资起步远远晚于成熟市场。华安上证180指数增强型基金是中国第一支指数基金，由华安基金于2002年10月15日发行。华宝信托2004年12月发行的“基金优选套利”则是国内的第一只量化策略投资产品。2010年沪深300指数期货正式上市以后，随着金融工具的日渐丰富，以及金融科技的发展，我国的量化投资迎来了蓬勃发展的阶段。据不完全统计，截至2022年底，我国公募量化基金约4,475亿，指数型基金规模约1.3万亿。证券类私募基金中，量化产品规模接近1.4万亿，占私募证券类产品的26.2%。同时，据市场各类主体预估，2022年A股在单日交易量接近万亿的情况下，量化占比达到20%-25%。

　　目前，中国的量化投资领域已经日渐成熟。从量化策略类别上来看，如今在国内得到普遍应用的策略既有如全天候策略、宏观模型等以自上而下决策为主的宏观配置型策略，又有多因子选股、基本面量化等以自下而上决策为主的微观选股策略。除此以外，还有以衍生品交易为主的量化套利策略，以捕捉市场短期趋势为主的量化高频策略，以及以商品期货为主的量化CTA策略等等。这些多样化的量化策略为投资人提供了从beta到纯alpha，从单一资产到多元资产的丰富的投资选择。

　　众所周知，中国市场的参与者结构仍然是散户为主体，因此市场并非完全有效，交易情绪、知识和信息的不对称等都使得中国市场会长期存在定价偏差。专业的资产管理人，利用数量化的投资工具，能提前关注和及时捕捉到市场的错误定价，迅速抓住投资机会。量化投资不仅需要海量数据、编程技术，更需要强大的策略执行能力和风控机制：

　　近年来，随着政策的调整和企业成熟度的提高，A股的容量处于不断扩张的阶段，优质个股和投资机会不断涌现。为了尽可能多的把握投资机会，覆盖全A的、准确的、很多类型的海量数据资源是投资策略设计中必不可少的基础物料，持续并且可靠的数据库管理能力是投资策略得以稳定执行的有力保证。

　　海量数据处理、投资策略构建以及历史回测检验是投资策略设计的关键步骤，这些步骤准确、可靠的执行对于编程能力提出了较高的要求。

　　策略投资的落地需要严格的交易执行力，往往采用一揽子股票买卖的方式，通常专业机构的交易系统才拥有相对应的精细化交易能力。同时，一揽子股票的成交需要配备一定的风险控制管理工具，才可能正真的保证其在风险可控的范围内顺利实行。

　　对于个人投资商来说，构建一个股票量化投资策略并据此进行股票投资并非易事。个人投资商可以借助专业投资机构的量化投资能力来以规则化、纪律化的方式参与股票投资。

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