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量化投资
量化投资就是借助现代统计学、数学的方法，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，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。
量化投资属主动投资范畴，本质是定性投资的数量化实践，理论基础均为市场的非有效性或弱有效性。
量化投资特点：
第一，投资视角更广。
借助计算机高效、准确地处理海量信息，在全市场寻找更广泛的投资机会。
第二，投资纪律性更强。
严格执行数量化投资模型所给出的投资建议，克服人性的弱点。
第三，对历史数据依赖性强。
一、量化投资的历史
从历史上看，第一支现代意义上的股票在1606年由荷兰的东印度公司发行。
在这之后的400多年间，在投资界有各种各样的交易流派出现，但是现代意义下的量化交易却是在1980年代初才兴起，迄今也不过只有30余年的历史。
什么是量化投资?一般说来，量化投资指的是用数学模型选取并交易有价证券。
这些数学模型往往基于经济学理论或者市场观测到的规律，经历长时间历史数据的检验，编制成程序交由电脑交易。
过程中几乎没有人为干预。
著名的量化基金有：JamesSimons(西蒙斯)1982年创立文艺复兴科技公司(RenaissanceTechnology)。
David Shaw，对冲基金D.E.Shaw的创始人，1986年加入摩根斯坦利的APT量化交易组。
这个组利用一种叫配对交易(pairstrading)的量化策略在当年赚了约四千万美元。
1989年图灵奖的主办单位计算机协会(ACM)下属的知识发现和数据挖掘小组(SIGKDD)举办了第一届数据挖掘的学术年会，出版了专门期刊。
1988年以来，西蒙斯掌管的的大奖章(Medallion)对冲基金年均回报率高达34，这个数字较索罗斯等投资大师同期的年均回报率要高出10个百分点，较同期标准普尔500指数的年均回报率则高出20多个百分点，而且稳定性更佳;从2002年底至2005年底，规模为50亿美元的大奖章基金已经为投资者支付了60多亿美元的回报。
更难得的是这个回报率是在扣除了5的资产管理费和44的投资收益分成以后得出的。
二、量化投资出现的主要原因
量化交易的出现离不开如下几个主要原因：现代金融理论的发展，计算机技术的普及和发展，以及交易成本的下降。
而这些变化大部分都发生在最近30年内。
1、现代金融理论的发展
传统资产定价的理论框架回顾：
传统资产定价主要基于现金流贴现法。
企业的整体价值等于其股票和债券的价值之和。
股票的价值等于其未来所有现金流的折现值，债券的价值则等于利息与到期本金的折现价值。
以股息贴现模型(DDM)为例，计算一个公司股价，我们需要预测该公司将来派发的一系列股息，然后估算每年的折现率，把未来股息贴现成现值，最后把净现值的全相加起来。
这个方法听起来很简单，但实际操作起来相当复杂而且带有主观性。
分析师预测一个季度的股息都经常搞错，准确预测将来所有股息更是难上加难。
预测未来折现率也有同样的问题。
现代金融理论则另辟蹊径。
1960年代，威廉·夏普、林特纳等提出的CAPM定价模型，对资本市场均衡状态下的资产风险与预期收益率的关系给出了精确定义。
根据CAPM模型，一个股票的预期收益率取决于它和市场的相关性(beta)和无风险利率(risk-freerate)。
投资者不用复杂的现金流预测就能估算股票的价值。
马克维茨(HarryMarkowitz)在50年代创造性地提出了用均值方差最优化的数学方法来选择最优投资组合。
这个最优组合不再完全取决于一个股票的预期收益率，而且还和其风险，与其它股票的相关性，以及投资者对风险的喜好程度密切相关。
夏普和马克维茨因此研究同获1990年诺贝尔经济学奖。
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