首先，量化投資在國外已經是非常成熟的投資模式，在我國剛處於起步階段。從全球範圍來看，資產管理機構中有30%的資金在做量化投資。相對而言，在我國只有1%的資金在做量化投資，量化投資在我國還有很大發展潛力。

什麼是量化投資？

量化投資是指運用計算機程式化模式，透過定量分析的方法進行買賣決策，以獲取穩定收益為目的的交易方式，通俗的講就是程式化交易。

其次，量化投資難度很大，一個成功的量化交易管理團隊，需要保證演算法的有效性，資料庫的完整性，設計人員的多樣性，缺一不可，對團隊整體要求較高。量化投資在我國處於剛起步階段，整體投資環境，相較於國外難度更低。在量化投資領域，最具代表的是文藝復興科技基金，它擁有大量的統計學家，累計了大量的歷史資料。它的創始人西蒙斯是一位數學家，在過去的幾十年裡旗下的大獎章基金跑出了比巴菲特還牛的業績。

最後，量化投資是一種有效且靠譜的投資模式，但是它門檻高、難度大，一般人很難掌握，很難透過量化投資模式獲利。所以，如果你想學習量化投資，一定要做好心裡準備。祝你成功！

量化投資是金融投資的一個發展趨勢，在國外比較成熟，但量化投資難度非常大，投入也相當大，對團隊整體要求較高，毫不誇張地說，如果能開發出一套能夠穩定贏利的量化模型就等於擁有了一臺印鈔機，但遺憾的是，在世界範圍內能夠穩定贏利的就只有那麼幾家，其中具有代表性的就是西蒙斯團隊，而市場更多的量化模型則是不能穩定贏利的模型，特別是目前市場上推廣的，有的會拿出非常漂亮的資金曲線，但遺憾的是，基本上都不能贏利，因為曲線都是回測的歷史，或者某一階段剛好合適，走出來的曲線就非常漂亮！

因此，要利用量化投資達到穩定贏利難度較大。如果你想學習量化投資，建議還是先從手工交易開始！其中重中之重就是要學會判斷趨勢，趨勢波動範圍等等！因為基本上所有的量化模型都是圍繞這些要素來設計的，我的結論是，一個手工交易能穩定贏利的人設計出來的量化模型，才可能達到穩定贏利！因此，在手工交易不能夠贏利之前研究學習量化交易是不大靠譜的！

這個不靠譜，如果可以賺錢，那些計算機程式設計師早就成首富了，可是你看到過這樣的人成功過嗎？市場是集體博弈結果，而且市場不一定能夠反映客觀事實，很多時候就是“反身性（索羅斯理論）”的表現。

量化投資這個肯定是靠譜的，因為量化是未來發展的一種趨勢。

其實量化投資也是比較好學的，比如說:

你可以從股票市場上的某一個指標去規定一個訊號，就是當出現這個訊號的時候它的成功率是多少。

那麼你就可以利用電腦把這個指標出現該訊號時，做一個歷史走勢回測，就能知道根據以往的走勢訊號，可以得知它的成功率是多少。

這樣你就能慢慢篩選出成功率高的指標訊號，再去結合其它成功率高的指標訊號去組合，形成自己的量化交易體系。

每天就是機械化的重複著這些訊號交易，從而讓自己大賺小虧，這就是最適合自己最好的量化投資交易。

想知道量化靠不靠譜，舉一個事實就知道了。

2016年受年初熔斷的影響和黑天鵝事件，A股行情在震盪中進行，開盤第一天的3538點出人意料地成了全年最高點，股票型基金慘遭滑鐵盧。

據相關資料的不完全統計，2016年滿12個月的2985只股票型策略產品年平均收益率為-5.94%，而其中125只量化股票產品的平均收益卻達到3.73%，在一片哀鴻遍野中依然保持業績優勢，量化投資逐漸嶄露頭角。

由此可見，量化基金是具有研究價值的。此外，在發達的國外市場，透過量化進行投資的比例均超過50%，而在國內這一比例不足5%。

可以說量化投資是一種趨勢，隨著證券市場的不斷髮展、金融衍生品的不斷推出、對沖工具的不斷豐富、投資的複雜度日益提高，量化投資將成為機構投資者的主要投資策略。

但是量化投資並不容易。

量化投資藉助計算機進行投資決策，對於輸入的全部資訊都會平等地加以考察，對每個因素所發揮的歷史作用都能進行精確的測量，也就是說，它在有限的資訊範圍內都做到準確全面的處理。

但是這裡就會產生一個問題，什麼因素是影響因素，這一因素對整體產生的影響會佔多少佔比的權重。目前市場上，量化投資利用夏普比率、MAR比率等追求收益風險的配比關係。

換句話說，量化投資是一種可行的方法，但是量化投資對模型的要求比較高，需要知道影響因素，各個因素的影響佔比，任何一點的誤差都可能產生收益上的差距。

這要分短期投資和長期投資兩種。

1. 如果是投資短期股市的量化投資，這個很難，基本不靠譜。往往是這樣，一個量化模型在開始有用，但是被太多人知道後，採用同樣方法，這樣這個模型的利潤就會被越來越快的套利掉。所以，很關鍵的一點是不要被別人模仿。舉個例子，你可以搜尋一下一個很出名的量化基金，大獎章基金，其創始人西蒙斯就是憑著這個量化基金，獲得了遠超巴菲特的成績。其本質就是襲擊市場錯誤，市場震盪越強，其獲利越豐厚，透過高頻交易賺錢。但其有一個缺陷，就是這種方法的市場容量有限，如果被人模仿大規模使用，就會變得無效，曾經有人話巨資挖大獎章基金的核心人員，但他們同樣花了巨資打官司，以保護自己的核心秘密，也就是演算法。官司打贏之後，基金內部也重新做了風險控制，也再沒人敢挖大獎章基金的人了。並且，由於市場容量有限，他們自己也拒絕了所有投資，已經投資的也都退還，只是自己玩，不再幫別人賺錢了。下面這個就是西蒙斯。

2. 如果是長期投資。那麼在很長一段的時間內，還是有效的，長期還是看重的企業內在賺錢能力和增長。因此也造成了美國十幾年幾乎不會調的慢牛行情。但缺點依然明顯，可以用跑得快來形容，這種量化基金的止損方式都是差不多的，打穿一個止損位，那麼所有基金都開始丟擲止損，就造成了市場的瘋狂下跌，再次打穿第二個止損位，然後所有基金再度丟擲，再度打穿止損位，就這樣，美股熔斷了。要在這方面賺錢，就要跑得快，然而，這並不容易。從巴菲特開始囤積大量現金，到熔斷，這次都差不多兩年了。

綜上，我覺得，當然要學習量化投資，學習了，就可以不再迷信一種投資方式了。到了最後，就有了自己的投資模式。

祝你投資成功。

所謂量化交易，目前大眾化的程式化交易一般以機械化交易為主，在人性上克服了貪婪和恐懼！不過交易的策略和平臺語言在入門初期比較重要，沒有三年五載的工夫連入門也難，如果能堅持的話接下來要面對又要推翻前面幾年所有的東西，因為就算已經入門了你會發現再多再好的模型都會面臨一個問題：失效或者說大面積回轍。（這裡提醒一下一定要考慮模型的普適性，沒有良好的普適性的模型失效更快，你不得不進行最佳化然後又失效又最佳化⋯一直無限惡性迴圈)，開始考慮怎麼進行比較有效的資金管理，總之一句話沒有堅定長期的付出是不可能有成功的可能