什么是量化基金？
量化基金是一种投资基金，其证券是根据通过量化分析编制的数字数据来选择的。这些资金被认为是非传统的和被动的。它们采用定制模型构建，使用软件程序来确定投资。
量化基金的支持者认为，使用输入和计算机程序选择投资有助于基金公司减少与人力基金经理管理相关的风险和损失。
重点
- 量化基金基于使用先进的数学模型和量化分析来做出投资决策。
- 管理人员利用算法和定制的计算机模型来选择他们的投资。
- 由于市场数据的可用性不断提高，投资者正在转向并坚持基金内部的定量分析。
- 尽管量化基金利用了最先进的技术，但量化分析的使用并不新鲜。
量化基金如何运作
量化基金依赖算法或系统编程的投资策略。因此，他们不会使用人类经理的经验、判断或意见来做出投资决策。他们使用定量分析而不是基本面分析，这就是为什么它们也被称为定量基金。它们不仅可以成为资产管理公司支持的众多投资产品之一，而且还可能成为专业投资管理公司中央管理重点的一部分。
更广泛地获取更广泛的市场数据推动了量化基金的增长，更不用说围绕使用大数据的解决方案越来越多。金融技术的发展和围绕自动化的不断创新极大地拓宽了量化基金经理可以使用的数据集，为他们提供更强大的数据馈送，以对场景和时间范围进行更广泛的分析。
大型资产管理公司希望增加对量化策略的投资，因为随着时间的推移，基金管理公司难以超越市场基准。规模较小的对冲基金经理也完善了投资市场上的全部量化基金产品。总体而言，量化基金经理寻求具有认可学历和数学和编程方面高度技术经验的人才。
定量策略通常被称为黑盒，因为它们使用的算法具有高度保密性。
量化基金表现
量化基金编程和量化算法有数以千计的交易信号可供他们依赖，从经济数据点到趋势全球资产价值和实时公司新闻。量化基金还以使用通过高级软件程序开发的专有算法围绕动量、质量、价值和财务实力构建复杂模型而闻名。
由于多年来产生的回报，量化基金吸引了相当多的兴趣和投资。然而，根据《机构投资者》的一份报告，它们自 2016 年以来一直表现不佳。报告称，在截至 2021 年的五年中， MSCI世界指数和股票量化指数的年化回报率分别为 11.6% 和 0.88% .
机构投资者声称，股票量化指数在 2010 年上涨了 10.2%，在 2011 年上涨了 15.3%，在 2012 年上涨了 8.8%，在 2013 年上涨了 14.7%，在 2014 年上涨了 10.4%，在 2015 年上涨了 9.2%。
量化策略简史
量化分析的基础以及量化基金的历史可以追溯到八十年前，当时出版了一本名为《证券分析》的 1934 年的书。这本书由本杰明·格雷厄姆和大卫·多德合着，提倡基于对与特定股票相关的客观财务指标的严格衡量进行投资。
证券分析之后是与量化投资策略相关的更多出版物，例如 Joel Greenblatt 的 The Little Book that Beats the Market 和 James O'Shaughnessy 的 What Works on Wall Street。
特别注意事项
量化基金通常被归类为另类投资，因为它们的管理风格不同于更传统的基金经理。
量化基金通常以较低成本运行，因为它们不需要那么多传统分析师和投资组合经理来运行它们。然而，由于证券交易量较高，它们的交易成本往往高于传统基金。他们的产品通常也比标准基金更复杂，其中一些通常针对高净值投资者或有较高的基金准入要求。
一些投资者认为量化基金是投资领域中最具创新性和技术含量最高的产品之一。它们涵盖了广泛的主题投资风格，并经常部署一些业内最具开创性的技术。
由于模型的性质，成功的量化基金密切关注风险控制。大多数策略从一个宇宙或基准开始，并在其模型中使用部门和行业权重。这使得资金可以在一定程度上控制多元化，而不会影响模型本身。
量化基金策略的风险
一些人认为，量化基金存在系统性风险，并且不接受让黑匣子进行投资的概念。对于所有成功的量化基金来说，似乎也有许多不成功。不幸的是，对于宽客的声誉，当他们失败时，他们经常失败。
长期资本管理公司 (LTCM) 是最著名的量化对冲基金之一，它由一些最受尊敬的学术领袖和两位诺贝尔奖获得者经济学家迈伦·斯科尔斯和罗伯特·C·默顿经营。在 1990 年代，他们的团队创造了高于平均水平的回报，并吸引了各类投资者的资金。他们不仅以利用低效率而闻名，而且还利用容易获得的资金在市场方向上创造巨大的杠杆押注。
他们战略的纪律性实际上造成了导致他们崩溃的弱点。 LTCM 在 2000 年初被清算并解散。它的模型不包括俄罗斯政府可能拖欠自己的一些债务的可能性。这一事件触发了事件，而杠杆作用放大的连锁反应造成了严重破坏。 LTCM 与其他投资业务密切相关，以至于它的崩溃影响了世界市场，引发了戏剧性的事件。最终，美联储(Fed) 介入帮助，其他银行和投资基金支持 LTCM 以防止进一步损害。
量化基金可能会失败，因为它们主要基于历史事件，而过去并不总是在未来重演。
虽然强大的量化团队会不断为模型添加新方面来预测未来事件，但不可能每次都预测未来。当经济和市场波动大于平均水平时，量化基金也可能不堪重负。买卖信号来得如此之快，以至于高营业额会产生高额佣金和应税事件。
当量化基金被宣传为防空或基于空头策略时，它们也可能构成危险。使用衍生品和结合杠杆来预测经济衰退可能是危险的。一个错误的转折可能导致内爆，这经常成为新闻。