1.1 什么是量化投资

对于量化投资，最常规的理解是“以数据为基础，通过构建交易模型，得到投资决策”。传统主观投资更多地依赖于人，人作为投资决策的主体，基于对市场信息的理解和自己过去经验的总结，从而对未来的资产价格做出判断，最后形成投资决策。

在上述这一过程中，投资者的决策往往会受到个人情绪的影响，而且在极端市场环境中，人作为投资主体，很难对风险有很清晰的认知。因此主观投资往往对投资者作为“人”这个个体本身具有较高的要求。

量化投资更多地依赖于可量化的数据。人利用这些数据，根据自身对市场的理解进行原始数据处理和数学模型构建，最后的投资决策来源于投资者所构建的量化交易模型。相对主观投资而言，量化投资不会受到投资者情绪的影响，对风险有着更好的刻画，但对量化投资者的数据处理能力和模型构建能力是一种考验。

从实际情况来看，量化投资固有的特点对金融量化交易从业人员提出了更高的综合能力要求。

量化分析师需要具备三方面的知识：金融、数学和计算机，而这也就是量化投资的“三轮驱动”，如图1-1所示。金融是量化分析师对金融市场、经济环境的理解，是构建量化模型的基础；而数学和计算机则是工具，是量化投资者用于表达、验证自己观点和策略的方法。

图1-1 量化投资的“三轮驱动”

当然对于不同的量化方向，这“三轮”的侧重点也不同。例如高频量化交易者，需要更多地运用编程与数学，而对金融市场、经济运行则不需要有过多的了解。

下面我们就来介绍一下目前主流的一些量化方向。