什么是量化投资？

量化投资是一种根据计算机算法进行投资决策的策略，和依赖个人主观判断的投资方式不同，量化投资通过分析大量的历史数据和建立模型，找出其中的规律和趋势来进行投资决策。量化投资通过大量数据和数学模型，来获得更高的收益率。量化投资和数量化分析工具紧密关联，随着工具的迭代进步，量化投资逐步扩展应用范围。

根据投资策略的差异，常见的量化模型有以下三类

1、  股票择时

通过分析股票市场的大量历史数据，判断股票市场的涨跌走势，进行买入和卖出的决策。

2、风险对冲

通过投资不同种类的资产，比如股票、债券等，分散投资的风险。

3、  套利

通过分析不同的市场和资产之间的价格差异，实现套利的机会。

量化投资的优点主要包括：

1、  科学化和系统化

量化投资利用既定的计算机算法和模型进行投资，严格按照其结果交易，决策较为科学。而且覆盖范围非常广泛，各类资产都有涉及，可以作为量化投资作用的标的，形成系统的量化投资体系。

2、  高效性

量化投资是用计算机算法进行运作，处理信息非常高效批量，从而更快地做出决策。

3、风险控制

量化投资具有多种风险管理策略，比如对冲和分散化投资，可以减少投资组合的风险。

量化投资的风险主要包括：

1、对历史数据的依赖性

量化投资的决策依赖于过往的历史数据，历史规律会在未来重复发生的前提下有效，即不代表未来也有效，市场的复杂性和不确定性是无法预测的。

2、  对计算机的技术要求

量化投资依靠的是复杂的计算机算法和模型，而且计算机数据和模型是需要不断更新迭代的，对其技术要求比较高。

3、  市场变化

市场情况的变化也会影响量化投资的表现，例如市场情绪的变化可能会导致投资策略失效。