雪球专刊：量化基金投资攻略（283期）

文章的深度都不够，正如方丈所说，都是UGC内容呀。真正参与量化交易的设计者与执行者写的东西就不应该是这样的。这些文章更像是基金销售人员肤浅解读。文中对于AQR、德韶和文艺复兴基金的介绍也都是搬用互联网上的内容。其实，美国的的量化交易基金，有一部分已经走出因子和异象研究的范畴，因为因子和异象全都架构在EMH和MPT的基础之上，大家都知道有效市场假说和现代投资组合理论又是建立在均衡论、还原论和高斯分布这样的信仰之上。而市场的数据挖掘告诉我们，市场的变化既不符合均衡论，也不符合还原论，更不完全按照正态分布。说到底，市场是混沌的，演化的和适应性的，更加符合复杂性理论。新一代的量化投资者，应该另起炉灶，放弃均衡思想和还原论，应该拥抱复杂性理论和适应性市场假说，并在此基础上建立量化策略。 有时候，我在想，其实只要基于市场是不确定性的这一条假设，然后基于数学建立起来模型，鲁棒性往往更好。毕竟，相信那么多假说干什么？奥卡姆剃刀原理告诉我们：如无必要，勿增实体。科学交易就是放弃所有的市场假说，只相信价格变化的不确定性，并依赖统计学建立模型。让学院派去争论EMH还是AMH吧，他们的目标是论文和诺贝尔经济学奖，而量化交易者的目标只是挣钱……

在公募基金中，最主要的量化策略就是指数增强。但是，读完本书，我决定坚决不买指数增强基金。理由如下： 1、不论五年长期业绩还是一年短期业绩，主动基金都比量化基金更高。 2、统计数据表明，量化基金往往是前两年的收益率最高。 3、量化基金存活超过5年的寥寥无几。 4、指数增强获得超额的“增强”效果并不稳定，说明指数增强策略也是有时有效、有时无效的状态。

量化交易是把数学、统计学、金融学、计算机技术结合起来，通过挖掘交易海量数据，寻找规律，做出预测，通过建立先进的数学模型以替代人为的主观判断，利用计算机技术从海量的历史数据中寻找能带来超额收益的规律以制定策略，并利用数学模型验证及固化这些规律和策略，然后通过程序化交易严格执行，最大程度减少投资者情绪波动下的非理性决策影响，以求获得持续、稳定、高于平均收益的超额回报。 量化交易可

描述量化发展概况，未深入研究量化，文字叙述一般般，但了解一些关于量化知识，这本书算是科普量化知识。