隨着現代計算機的出現，量化投資策略已發展成爲複雜的工具，但這些策略的根源可以追溯到 80 多年前。它們通常由受過高等教育的團隊運營，並使用專有模型來提高戰勝市場的能力。對於那些尋求簡單性的人來說，甚至還有現成的即插即用程序。量化模型在回溯測試中總是表現良好，但其實際應用和成功率值得商榷。雖然它們似乎在牛市中運作良好，但當市場失控時，量化策略會面臨與其他策略相同的風險。
歷史
羅伯特·默頓（Robert Merton）是將定量理論應用於金融研究的創始人之一。你可以想象在使用計算機之前這個過程是多麼困難和耗時。金融領域的其他理論也從一些最早的定量研究發展而來，包括基於現代投資組合理論的投資組合多元化的基礎。
定量金融和微積分的使用催生了許多其他常見工具，包括最著名的布萊克-斯科爾斯期權定價公式之一，該公式不僅幫助投資者定價期權和制定策略，還有助於控制市場的流動性。
當直接應用於投資組合管理時，目標就像任何其他投資策略一樣：增加價值、阿爾法或超額回報。開發人員被稱爲量化分析師，他們構建複雜的數學模型來發現投資機會。開發模型的寬客就有多少模型，而且都聲稱是最好的。量化投資策略的最賣點之一是模型（最終是計算機）做出實際的買入/賣出決定，而不是人類。這往往會消除一個人在買賣投資時可能經歷的任何情緒反應。
量化策略現已被投資界所接受，並由共同基金、對沖基金和機構投資者運營。它們通常被稱爲alpha 生成器或 alpha gens。
量化策略的幕後
就像《綠野仙蹤》中一樣，有人在幕後推動這一過程。與任何模型一樣，它的好壞取決於開發該程序的人員。雖然成爲量化分析師沒有具體要求，但大多數運行量化模型的公司都結合了投資分析師、統計學家以及將流程編碼到計算機中的程序員的技能。由於數學和統計模型的複雜性，金融、經濟學、數學和工程學領域的研究生學位和博士學位等證書很常見。
從歷史上看，這些團隊成員在後臺工作，但隨着量化模型變得更加普遍，他們搬到了前臺。
量化策略的優勢
雖然總體成功率存在爭議，但一些量化策略之所以有效，是因爲它們基於紀律。如果模型正確，該學科就會使該策略與閃電速度的計算機一起工作，以根據定量數據利用市場的低效率。這些模型本身可以基於市盈率、債務股本和盈利增長等幾個比率，也可以同時使用數千個輸入。
成功的策略可以在早期階段就發現趨勢，因爲計算機會不斷運行場景來先於其他人找出效率低下的地方。這些模型能夠同時分析大量投資，而傳統分析師一次可能只關注少數投資。篩選過程可以按照 1-5 或 AF 等等級級別對宇宙進行評級，具體取決於模型。通過投資高評級的投資並出售低評級的投資，這使得實際的交易過程變得非常簡單。
量化模型還提供了多種策略，例如多頭、空頭和多頭/空頭。由於其模型的性質，成功的量化基金密切關注風險控制。大多數策略都是從一個總體或基準開始，並在模型中使用部門和行業權重。這使得資金可以在一定程度上控制多元化，而不會損害模型本身。量化基金通常以較低的成本運行，因爲它們不需要那麼多傳統分析師和投資組合經理來運行。
量化策略的缺點
爲什麼這麼多投資者沒有完全接受讓黑匣子運行他們的投資的概念是有原因的。儘管有所有成功的量化基金，但也有很多似乎不成功。不幸的是，對於寬客的聲譽來說，當他們失敗時，他們就失敗了。
長期資本管理公司 (LTCM) 是最著名的量化對沖基金之一，因爲它由一些最受尊敬的學術領袖和兩位諾貝爾獎獲得者經濟學家Myron S. Scholes和Robert C. Merton管理。 20 世紀 90 年代，他們的團隊創造了高於平均水平的回報，並吸引了各類投資者的資金。他們不僅因利用低效率而聞名，而且還利用輕鬆獲得資本的方式對市場方向進行巨大的槓桿押注。
他們的策略的紀律性實際上造成了導致他們崩潰的弱點。長期資本管理公司於 2000 年初被清算並解散。其模型不包括俄羅斯政府可能對其部分債務違約的可能性。這一事件引發了一系列事件，槓桿作用放大的連鎖反應造成了嚴重破壞。長期資本管理公司（LTCM）如此頻繁地參與其他投資業務，以至於它的崩潰影響了世界市場，引發了戲劇性的事件。
從長遠來看，美聯儲介入提供幫助，其他銀行和投資基金也支持長期資本管理公司以防止進一步的損害。這是量化基金可能失敗的原因之一，因爲它們基於歷史事件，可能不包括未來事件。
雖然強大的量化團隊會不斷向模型添加新的方面來預測未來事件，但不可能每次都預測未來。當經濟和市場經歷高於平均水平的波動時，量化基金也可能會不堪重負。買賣信號來得如此之快，以至於高營業額可能會產生高佣金和應稅事件。當量化基金被宣傳爲防熊或基於空頭策略時，它們也可能構成危險。使用衍生品和結合槓桿來預測經濟衰退可能是危險的。一個錯誤的轉向可能會導致內爆，這常常成爲新聞。
歸納總結
量化投資策略已經從後臺黑匣子發展成爲主流投資工具。它們旨在利用業內最優秀的人才和最快的計算機來利用低效率並利用槓桿進行市場押注。如果模型包含了所有正確的輸入並且足夠靈活來預測異常市場事件，那麼它們就會非常成功。
另一方面，雖然量化基金在發揮作用之前會經過嚴格的回溯測試，但它們的弱點在於它們依賴歷史數據來取得成功。雖然量化風格投資在市場上佔有一席之地，但重要的是要意識到其缺點和風險。爲了與多元化策略保持一致，最好將量化策略視爲一種投資方式，並將其與傳統策略相結合，以實現適當的多元化。