量化投资有哪些优势和风险

量化投资简单来讲就是利用计算机技术并采用一定的数学模型去实现投资策略，从而实现投资理念。量化投资因规模份额的不断扩大、投资业绩的稳定等特点，近年来成为资本市场的一大热点。下面一起来看看量化投资有哪些优势和风险，希望对大家有所帮助！

量化投资有哪些优势和风险？

1.客观决策:量化投资使用数学模型和计算机算法来决策，避免了人为因素带来的偏见和错误。决策依据更加客观、科学。

2.高效执行:量化投资可以通过计算机程序快速执行交易，避免了人为因素带来的拖延和犹豫。交易执行更加高效、准确。

3.风险管理:量化投资可以通过数学模型和计算机算法来风险管理，避免了人为因素带来的盲目性和随意性。风险控制更加科学、有效。

4.稳定收益:量化投资可以通过数学模型和计算机算法来实现收益的持续稳定，避免了人为因素带来的情绪波动和投资决策错误。

然而，量化投资也存在一些风险和挑战。例如:

1.市场风险:量化投资依赖于历史数据的分析和预测，因此无法完全避免市场风险。

2.算法误差:量化投资使用的算法和模型可能存在误差，导致投资决策错误。

3.资金成本:量化投资需要使用大量的计算机设备和网络资源，因此需要支付一定的资金成本。

4.团队实力:量化投资需要具备强大的数学、计算机和投资知识的团队，因此需要具备较高的团队实力和素质。

量化投资是一种具有优势的投资方法，但是也需要认真分析和评估其风险和挑战，以便做出正确的投资决策。

在大灾难时让你受益更多

趋势跟踪交易法是一种量化交易法，它已经有数十年的历史，最早是20世纪50年代已经出现过。趋势跟踪交易法是一种系统化策略，不是简单的程式交易或是价值投资。它是根据市场的大趋势进行交易，而不是短期交易。

迈克尔·卡沃尔是美国趋势交易大师。日前，在上海大智慧股份有限公司主办的国际量化投资高峰论坛上，他透露在黄金大跌之前，他所采用的趋势跟踪交易法已经有很多技术指标显示黄金市场会大跌，根据这些指标，在大跌之前他已经退出市场了，规避了黄金大跌带来的风险。

另外他透露，在过去的一次日元大跌中，几乎所有趋势跟踪交易者都抓住了这个趋势，他们利用突破指标或者移动均线指标等，当时都通过做空日元获得了大量利润。当时趋势跟踪交易员并不知道日本央行会采取什么货币政策措施，也并不知道日本央行采取措施之后的目的是什么，他们唯一知道的是根据指标和规则日元将会大跌，趋势跟踪交易员要么选择退出市场，要么选择做空市场。

不要将量化投资“神化”

量化投资具有投资业绩稳定等优势，但也不可避免的存在风险。

现任中国绝对收益投资管理协会理事长、最早涉足对冲基金的华人之一的聂军，在上述论坛上强调了量化投资的风险。

他提出不要将量化投资“神化”，从某种意义来讲，量化投资策略面临的系统风险更大。传统的投资策略都是由人掌握操作，人会有情绪，在巨额亏损的时候会怕;而量化投资策略如果只是程式交易，计算机没有害怕心理，它仅是根据设计进行交易。另外一方面，计算机系统是互相连通的，如果投资者所使用的系统比别人差，就可能被其他系统所利用，投资者的资金也将被掏空。

另外很多人都在做这种程式化设计时，用同样的理念去操作、设计模型，同质化以后就会产生共振，就将增加系统风险。 比如在07年11月份左右的日本国债市场，很多对冲基金当时用同样的方法来进行操作，交易的产品也类似，导致进行了非常类似的交易，最后很多对冲基金付出了巨大的代价。

量化投资有哪些优势和风险

第一点，克服人性的弱点，如果你觉得投资中最难的是宏观，微观分析，那你可能还没有真正的领悟到何为投资，300年前的英国南海泡沫，我们最为熟悉物理学家牛顿，就当了一回实实在在的韭菜，说出了那句著名的“我可以接受天体的运动，但不能计算人们的疯狂“人性最大的弱点之一就是贪婪，很多都是亏损的真正原因在于不了解人性的弱点，而量化投资则不存在有个问题，它采用的是程序化交易，有模型和数据作为支撑，可以大大的克服人性的诸多弱点和主观的认知偏差，同时脱离了人为情绪的影响，从而有效的保证了被既定策略的执行力

第二点，风险低，防御性强，投资业绩稳定，量化投资以追求绝对收益为目的，可以运用多种投资工具集方法降低跟市场的相关性，并可以通过各种对冲工具把一部分的风险对冲掉，使风险更加可控，所以即使在熊市中也可以赚取一定的收益，量化投资主要靠概率取胜，从历史数据中不断挖掘有效的因素并加以利用，并且它往往不押注在单个产品上面，而是由多个产品构成的组合，能够有效的平滑风险。

第三点，信息处理能力强，人的大脑处理信息的能力其实是有限的，如果在股市中只有100家公司，那对于经验丰富的基金经理可能有优势，但是当股市中的股票有成千上万的时候，具备强大信息处理能力及计算能力能量化投资就具有更大的优势了。

凡事都有两面性，量化投资的优点显而易见，但也存在其自身的缺点，主要体现在三个方面。

第一点，样本误差，量化投资是建立在历史数据之上的，如果历史数据完整性不高，时间长度短，质量相对低的话，样本的取样就会出现误差，在这个低质量的数据之上进行分析所获取的规律，一旦更换样本，其有效性作为大大降低，其参考意义也就不大了。

第二点，指标钝化及失效，国内的量化投资机构大部分还处于比较初级的阶段，除了头部的一些优秀机构，很多量化投资机构存在投入成本不足的问题，主要体现在数据粗糙，流程简陋，系统不完善等方面。这导致了策略的相关性高风险，风险因子暴露比较单一，当市场策略的驱动性不断提高，就会造成指标的失效和钝化，比如，一种策略，当市场使用的人不多的时候，第一年可能会有40%的收益，尤其是一些套利策略，随着加入的人越来越多，第二年有可能就降到20%的收益，第三年可能就只剩10%的收益，得到了第四年估计就没有收益了。

第三点，指标难以量化，量化投资顾名思义要先量化，而在现实应用中有很多优质的因素，无法用具体的量化指标来度量，量化策略也因此损失了很多对盈利有利的因素，但随着科学技术的不断发展，很多无法量化的指标也在逐步落地了，所以这点正在被克服。