量化投资实现财富自由的科学路径

量化投资，指的是通过计算机来执行提前设置好的投资策略，由计算机做出买卖指令的投资方式。相对于传统投资方式，量化投资具备更高地执行效率，可以迅速对各个标的进行统计分析并做出判断，同时可以避免投资者的主观情绪的影响。在欧美，量化投资起步较早，在市场规模和机构数量方面都比较大，国内相对起步较晚，但是恰逢机器学习的热潮，以机器学习模型为基础的量化投资策略在国内得以迅速发展，目前市场上同样有大量的机构开始采用量化投资的模式。

量化投资的分类

随着市场的逐渐放开，可使用的金融工具也不断增加，量化投资的方式与类别也同样在不断演进。目前主流的量化策略包括以下几类：

1. Alpha策略

Alpha策略是典型的市场中性策略，通过统计、机器学习等手段，来选择具有超额收益的个股来构建组合，同时通过风险管理工具（股指期货、股指期权或指数ETF）来对冲掉系统性风险，最终赚取超额收益。

Alpha策略有效地抵消掉了市场的风险，其策略收益完全取决于投资者的选股能力，风险相对可控，是市场上比较普遍的一类投资策略。

随着转融通市场的逐渐放开，投资者可以选择的投资手段更加丰富，部分Alpha策略也逐渐向多空的方向演变，由原始的做空整个指数变成了做空一篮子股票，通过精准的选股，选择出具有负Alpha的标的，从而进一步增加超额收益。

择时Alpha对冲Alpha策略的另一个演进版本是择时Alpha对冲策略，其基本的原理是在对冲的过程中加入择时机制，在市场上涨的期间平掉空头头寸，而当市场风格发生变化时，择时模型给出择时信号，重新做空对冲工具。通过这种方式，来保证在上涨行情中的市场部分的收益。

2. Smart Beta策略

伴随着市场的不断成熟，更多的专业投资者参与其中，市场的有效性逐渐变强，想要找到稳定的Alpha变的更加困难，因此一部分投资者开始尝试Smart Beta这一类策略，其采用的方式是在Beta部分做相应的调整，在特定的因子上做特别的暴露（例如增加某一行业的暴露），从而取得超过指数的超额收益。

目前，许多指数增强的产品都采用了Smart Beta的方式，并结合融券打新等方式，最终产生相对稳定的增强收益。

3. 套利策略

Alpha策略和Smart Beta策略尽管采用了一定的风险控制的手段，但是依然会留有一定的风险敞口，而套利策略中的无风险套利策略，则完全抵消了风险，例如可转债套利，可以根据转股价格与正股价格直接的差别，通过买入可转债和融券卖出等手段来锁定收益，在转股开始后再转股同时直接还券，从而赚取无风险收益；套利策略中的另一个分支是统计套利，基于均值回归的理念，做多一个标的的同时做空另一只相关标的，在两者价差收敛之后平仓获取收益，统计套利的是建立在对于历史统计的基础上，而未来是否遵循历史规律的未可知的，因此这一类的策略是存在风险的。

4. CTA策略

CTA策略，又称管理期货策略，是利用了期货T+0以及可以做空的机制，对期货合约在当日进行买入和卖出，其通常通过对历史进行统计，或者训练机器学习的模型来决定买卖点，在日内进行频繁的买入卖出来赚取收益。CTA策略中，往不会将堡压在一个标的上，通过量化的方式，可以实现同时对多只标的进行操作，从而有效地控制风险。同时，由于该类策略是会在当日进行平仓的，且可以双向操作，所以此类策略不怕市场风格的变化，在各类行情中都有机会赚取收益。

而融券标的范围的不断扩增，使得投资者得以将CTA中的做法延续到股票，通过融入要操作的股票，可以针对股票进行融券卖出和买券还券等日内操作，特别是通过专项头寸所融入的股票，可以在多日内进行稳定的T+0操作，并且可以进行双向的操作。

以上所述的策略类型是四种相对基础的量化策略，而更加专业的机构投资者们往往还会将上述策略做一定的结合，例如AlphaT策略，则是将Alpha策略与T0策略进行结合，由Alpha策略提供底仓，然后在底仓上做日内回转的操作，这种做法相对于融券的方式，可以降低由融券利率所带来的成本。

除此之外，在量化投资中还存在一些比较小的分支，例如算法交易等，这一类的策略往往不是赚取投资的收益，而且基于量化的手段来降低投资过程中的交易成本。

量化投资需要什么技能？

1. 编程能力

目前量化研究中最主流的编程语言是Python，除了基本的语法之外，还需要熟悉常用的数据分析包，包括numpy, pandas, scipy, sklearn甚至tensorflow, pytorch等深度学习的框架。对于一些高频策略，其还需要具备扎实的C++基础，从而通过更高性能的程序来抢占先机，赚取收益。

除此之外，SQL的技能也会有助于量化研究的进行，可以通过一些轻量级的SQL脚本来快速地验证一些初步的策略思路。

2. 金融知识基础

尽管金融知识在量化研究中并不是最重要的，但是在某种程度上依然是必不可少的，机器学习的兴起使得量化投资中对金融知识的依赖逐渐降低，但是熟悉一些重要的研究理论（例如CAPM和APT）依然是十分必要的。初次之外，一些计量经济学的内容也有助于量化策略的设计与开发。

3. 数学功底

量化投资中对于数学也相对依赖，其中最重要的是概率论和线性代数，在风险控制、因子挖掘以及期权定价等方面都十分依赖于上述的数学基础。此外，如果采用机器学习等方式，微积分也将有助于算法的设计与选择。

4. 英文基础

在Arxiv上的大量的前沿研究都是以英文的方式发表，因此有一定的英文基础也也会有助于掌握最新的研究成果，开拓思路。