来源：泓信投资（ID：hongxinziben）
苹果公司的不断创新让我们知道科技如何改变生活，今天所说的话题很是类似——量化投资，科技如何改变投资。
对中国投资者来说，对主观投资相对较为熟悉，其思维逻辑是通过判断宏观经济——判断行业走势——精选公司自上而下选择股票。而量化投资则是自下而上，根据历史大数据寻找规律对投资决策进行判断。
主观投资是人脑投资，是一种较为感性的思维方式，而量化投资则是电脑投资，相对更为理性，那么，哪一种方式更加适合金融市场，长期可以获得不错的投资收益？实际证明是：量化投资。
人脑在多年的进化过程中，提供了很多保护机制，这些保护机制往往并不适合做出判断。举个例子，很多人拥有自己的股票账户，当你急需用钱时，是卖出账户中盈利的股票还是亏损的股票？大部分人可能选择卖出盈利的股票，逻辑是这部分股票已经上涨获得收益可以卖出。
而这其实是人脑决策的偏差。做一个较为理性的分析：我们买卖股票主要基于未来股票到底是上涨还是下跌，但是未来股票的走势是由整个二级市场来决定的，但二级市场并不知道我们买入哪只股票，更不知道这只股票到底盈利还是亏损，因此任何一只股票未来的走势和你是否持有这只股票以及你是否盈利还是亏损是没有任何关系的。
道理很简单，但大部分人在进行决策时还是会卖出盈利的股票。并且整个人脑的决策过程其实延长了股票上涨和下跌的时间（卖出和买入并不是一蹴而就，是一个较为持续的过程），这就会带来一种模式，这种模式被电脑发现，就为量化投资带来了套利空间。
事实上，量化投资在海外已经是较为成熟的投资模式，截至2015年底，美国量化交易成交量占全市场的比重已达70%，这意味着美国市场大多数交易量是由量化投资贡献的，而造成市场对量化投资如此“偏爱”的原因，主要是其具有四大优势：1.系统性。人脑仅仅只能跟踪股票市场的几个指标，但是电脑可以将市场上所有的指标系统地筛选一遍，同时兼顾价值、成长、趋势、反转；2.效率性。人脑处理市场信息的速度有限，而电脑复盘3000只股票仅仅就是几秒的时间，其效率自然是人脑不能比拟的；3.纪律性。量化投资由于是电脑进行决策，将非常严格地执行交易纪律，避免人脑的错误；4.进化性。人脑可能有一个固定的投资框架，尤其在交易成功之后，会一直采用这个框架，但市场是不断变化发展的，等到市场发生变化之后，这套框架的适用性将会降低，而人工智能的好处是不断自我进化，根据数据不断优化模型，捕捉市场机会。
量化投资在找到规律了以后就从非有效性里捕捉确定性投资机会，其收益来源其实就是因为人脑“犯错误”而获得的，因此，人脑决策最高的市场，即散户比例最高的市场，最合适进行量化投资，在A股市场（散户占比高达80%），每年可以获得较高的超额收益。从这个角度而言，中国市场未来量化投资发展空间巨大。
那么，如何选出一揽子股票去跑赢大盘？回看历史数据。哪些股票曾经大幅跑赢大盘，分析这些股票有没有共同的特征，比如历史数据告诉我们选择价值股可以跑赢大盘就是一个很显著的例子。当这些股票具有共同的特征，可以称其为因子，量化模型利用人工智能对多个因子群进行量化配比，通过优化因子群内部因子比重和因子群之间的比重而达到最高的阿尔法绝对收益。
在这个过程中，我们也要明确量化投资的收益来源和所承受的风险分别是什么？首先来说风险，量化投资所承受的是大盘的系统性风险。当大盘出现下跌时，所持有的股票组合也会出现下跌，但跌得少一些，当大盘出现上涨时，则涨得多一些，但是这只是短期，从更长远的视角，所获得的超额收益足以弥补大盘系统性风险带来的损失。
而收益来源比较确定的部分是模型跑赢大盘带来的收益，大盘本身涨跌的这部分收益相对不确定，但是对量化投资而言，未来大盘上涨还是下跌并不重要，只要模型超额收益部分较为明确，其实大盘的系统性风险是可以承受的。
总结而言，股票量化投资的核心理念是以时间换空间。即尽管短期大盘的系统性风险带来了一定的回撤，但是从长期看，每年所获得的超额收益可以带来足够的安全边际。
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