最近，ALPHAGO在網絡上對戰中日韓圍棋大師60勝1平0負的新聞小小火了一把。這讓人聯想到2016年量化基金的不俗表現：在偏股型混合基金中，三年累計收益率排名在前10/430的量化基金有3只，而成立三年以上的量化基金一共也就20余只。

    無論是ALPHAGO還是量化基金，這兩件事情的共同點在于：在以博弈為形式較量的環境內，計算機對人類都取得了近乎壓倒性的優勢。

    “局部變化計算快速準確、時刻保持大局觀、只走勝率最高的變化而不冒險、沒有情緒影響、大量的樣本學習和自學以提高準確率等，這些都是計算機在圍棋上的優勢，也與量化基金投資的邏輯相通。”天弘基金智能投資部金融工程分析師沙川表示。

    何為量化基金？量化基金是通過數理統計分析，選擇那些預期收益和風險更優的證券進行組合投資，以期獲取超越基準收益的基金。區別于普通基金，量化基金主要采用量化投資策略來進行投資組合管理，總的來說，量化投資策略包括：量化選股、量化擇時、衍生品套利、統計套利、高頻交易、算法交易、資產配置等。

    以偏股型基金為例，沙川認為，量化基金的優勢在于以下幾點：

    第一，信息反應速度快。通過一定的互聯網和文本挖掘技術，計算機可以更加快速的獲取最新的信息，并將之數據化以供量化投資模型使用。更快的處理速度使得計算機可以短時間內處理大量信息，比如閱讀10萬份投資報告并找出其投資標的和評級只需要幾十分鐘的時間。

    第二，投資覆蓋范圍廣。當前A股市場中的股票有3000多只，其中券商分析師覆蓋了近2300只，而大型投資機構的分析師團隊20人左右，深度研究的股票數量約1000只。而量化投資可以將已有的研究模型應用于市場上所有的股票，這種覆蓋度的提高增加了更多的投資機會，并使投資更加分散，提高了投資效率。量化投資的經典公式IR=IC*N^0.5就解釋了上述結論，其中N是獨立投資的次數或者說是投資寬度。

    第三，風險水平可控性強?，F代組合理論的一個應用就是風險分析，通過研究各類資產收益率之間的協方差，來分析組合的風險結構。而在股票組合管理上，量化將股票的收益率以因子的形式解釋，將組合的風險轉化為因子的風險，通過設定風險預算和分散投資，將組合風險控制在一定的范圍內。

    第四，投資紀律執行力高。計算機對交易計劃嚴格執行，投資行為的判斷和發出都是以數據為依據，不會有人類貪嗔癡慢疑的情緒影響。

    第五，大量的學術研究支持。量化是將金融市場數據化，再運用數學方法尋找數據上的規律。傳統投資是藝術，而量化投資是一門科學。所以對量化投資的研究不僅限于投資機構，高校學院派對量化產生的推動作用甚至更大。諾貝爾獎得主馬克維茨、夏普等都是在校期間發表了其著名理論。

    “實際上，計算機是很笨的，它只是計算得很快很準。但是當這種‘快’和‘準’結合統計和運籌等方法，并應用于量化投資中，戰勝人腦分析就是大概率的，而且伴隨時間窗口的推移，這種概率越會明顯的表現出來。”沙川認為。-CIS-