1.投資的困惑

一天，12歲的兒子忽然問我：“爸爸，我怎樣才可以賺到很多的錢？”

我想了想，答道：“兩個(gè)辦法。一個(gè)辦法是要在學(xué)校好好讀書，門門功課得A；還要體育出色，至少區(qū)域大賽得獎(jiǎng)；而且要參與社區(qū)活動(dòng)，培養(yǎng)領(lǐng)導(dǎo)才能；這樣才能考上常春藤大學(xué)。在大學(xué)里也不能天天派對(duì)，還要繼續(xù)努力學(xué)習(xí)，GPA一定要 4.0，暑假還要做實(shí)習(xí)，這樣畢業(yè)之后就有望在一家好公司找到一份好工作。有了工作就更要努力，還要跟同事搞好關(guān)系，爭(zhēng)取早日升遷……這樣也許你在60歲退休之前就可以掙到不少錢了。”

兒子有些失望：“哦……那另一個(gè)辦法呢？”

“另一種辦法是投資。” 我回答，，“如果你投資方面有天賦，又肯努力，也許30歲之前就可以掙到很多錢了。”

兒子興奮地看著我：“真的嗎？那我怎么投資呢？”

我答道：“投資先要有資本，但更重要的是要有投資的能力。我可以給你一千塊錢做種子資金，但你每天放學(xué)后都要讀一下《華爾街日?qǐng)?bào)》，晚飯時(shí)我們可以討論你的投資組合。”

投資理財(cái)對(duì)于我們每個(gè)人來講，是一個(gè)既陌生但又永遠(yuǎn)躲不開的話題。年輕人要攢錢買房結(jié)婚；結(jié)婚生子后要存錢供他們上學(xué)出國(guó)；中年人更要把握住事業(yè)上的機(jī)會(huì)，投資置業(yè)；而老年人如今很多兒女在外，更需要理財(cái)養(yǎng)老傳承。

投資有時(shí)似乎很容易：趕上2006-2007年的牛市，買對(duì)了股票，閉著眼睛都能大把賺錢。但很多投資者都經(jīng)歷過2008-2009年那些驚心動(dòng)魄股市過山車和2009年至今漫長(zhǎng)難熬的熊市。很多人覺得投資很高深，財(cái)經(jīng)媒體上每天都有專家學(xué)者在討論國(guó)際國(guó)內(nèi)、宏觀微觀，但多數(shù)云遮霧罩，令投資者不知所措。有些人覺得投資很簡(jiǎn)單，買低賣高而已；但實(shí)際操作起來往往成為追漲殺跌，有時(shí)甚至職業(yè)基金經(jīng)理也不能免俗（見圖1）；有些人覺得投資需要聽消息跟風(fēng)潮，于是每天四處打聽熱股內(nèi)幕；還有些人覺得投資是一門“藝術(shù)”，關(guān)鍵在于“戰(zhàn)勝自我”，只可意會(huì)不可言傳，不時(shí)還要參禪拜佛。但投資究竟是怎么回事呢？

2.現(xiàn)代投資理論

投資作為一門科學(xué)，是從1952年哈利•馬可維茨的論文《投資組合的選擇》開始的。論文中他提出了一個(gè)簡(jiǎn)單但又深刻的問題：投資組合的選擇標(biāo)準(zhǔn)是什么？也就是如果面臨多只股票和現(xiàn)金的選擇，我們應(yīng)該如何決定投資組合的資金配比？直覺上大家知道這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)肯定不只是收益，否則我們會(huì)把全部資金投入預(yù)期收益最高的股票；肯定也不只是風(fēng)險(xiǎn)，否則我們會(huì)把全部資金投入風(fēng)險(xiǎn)最小的資產(chǎn)。那么收益與風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)在哪里，又如何權(quán)衡呢？
馬可維茨的偉大，在于他提出選擇投資組合的目標(biāo)是達(dá)到“有效組合”，也就是構(gòu)建在給定的風(fēng)險(xiǎn)下獲取最大預(yù)期收益的組合。不同風(fēng)險(xiǎn)下的有效投資組合形成所謂的“有效前沿”。最終的選擇，可以通過求解不同風(fēng)險(xiǎn)厭惡水平下的“效用函數(shù)”最大化問題來得到。

馬可維茨是金融歷史上第一個(gè)人，通過投資組合選擇的問題，把風(fēng)險(xiǎn)提高到與收益同樣重要的位置，建立起權(quán)衡收益與風(fēng)險(xiǎn)的理論框架，并開創(chuàng)了現(xiàn)代投資組合理論的先河。馬可維茲和他的學(xué)生夏普也因此獲得了1990年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。金融作為一門科學(xué)由此誕生，經(jīng)過不斷發(fā)展和完善，從學(xué)術(shù)象牙塔逐漸傳入華爾街，從而徹底地改變了全球資本市場(chǎng)的理論和實(shí)踐。

3.“量化圣經(jīng)”

我第一次接觸《主動(dòng)投資組合管理》還是在1998年，當(dāng)時(shí)在華爾街?jǐn)?shù)量型對(duì)沖基金D.E.Shaw & Co 從事量化股票交易。雖然知道正在從事的工作是前沿的，但也總是苦于知其然而不知其所以然，因?yàn)閺鸟R可維茨的現(xiàn)代投資理論到華爾街的投資實(shí)踐之間還有很大的一段理論空白。

在一次Barra組織的量化會(huì)議上，一位同行向我推薦了《主動(dòng)投資組合管理》，當(dāng)時(shí)還是第一版。此書的兩位作者，Grinold和 Kahn，曾任Barra的研究總監(jiān)，是Barra模型最早的創(chuàng)始人之一，也是成熟市場(chǎng)量化投資領(lǐng)域的開創(chuàng)者。書中兩位作者系統(tǒng)性地介紹了很多學(xué)者和投資實(shí)踐者在近30年的量化投資實(shí)踐中，逐漸開發(fā)完善的投資理論與實(shí)踐技術(shù)，并逐一討論了將理論付諸實(shí)踐過程中的各種問題和細(xì)節(jié)?！吨鲃?dòng)投資組合管理》在投資史上第一次為投資管理建立了一個(gè)科學(xué)的框架，在象牙塔中的現(xiàn)代投資理論與混沌原始的投資實(shí)踐之間找到了一個(gè)應(yīng)用的結(jié)合點(diǎn)。

當(dāng)然，500多頁(yè)的書，第一次看的時(shí)候難免有些困難，并不一定能夠完全理解書中的推導(dǎo)和評(píng)論，但基本的理念已經(jīng)牢記在大腦里，例如“主動(dòng)管理基本定律： IR = IC*Sqrt（Breath）”。在之后的工作中，每當(dāng)我?guī)еS多問題來查閱這本書的時(shí)候，總會(huì)有新的體會(huì)。于是，我和同事開始稱它為“Quant Bible“（量化圣經(jīng)）?？梢哉f《主動(dòng)投資組合管理》是一本劃時(shí)代的著作，對(duì)整個(gè)一代在華爾街從事量化投資的人，都有深刻和長(zhǎng)遠(yuǎn)的影響。

4.量化投資在中國(guó)

2008年我創(chuàng)建了對(duì)沖基金，The Red Capital,LLC (紅色資本)，并在北京設(shè)立了一個(gè)研發(fā)辦公室，招聘了一群北大清華的高材生，希望能夠把華爾街的理念、技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)與國(guó)內(nèi)的高質(zhì)量數(shù)理人才結(jié)合，同時(shí)也為中國(guó)的對(duì)沖基金培養(yǎng)一顆種子。這些剛從學(xué)校里畢業(yè)的高材生雖然經(jīng)歷過數(shù)學(xué)或物理方面的系統(tǒng)訓(xùn)練，但金融知識(shí)為零，該如何起步呢？當(dāng)時(shí)的訓(xùn)練教材就是Barra的USE3模型和《主動(dòng)投資組合管理》這本書。于是紅色資本的這些初始員工，就在這本書里得到了他們最初的投資啟蒙，也為他們今后的職業(yè)發(fā)展奠定了一個(gè)扎實(shí)的基礎(chǔ)。

在量化交易方面，美國(guó)究竟比中國(guó)領(lǐng)先多久？量化投資領(lǐng)域，中國(guó)不僅本行業(yè)的技術(shù)儲(chǔ)備不如歐美，而且量化交易經(jīng)常運(yùn)用的各行各業(yè)最先進(jìn)科學(xué)模型（eg.FBI用的人臉識(shí)別模型，NASA的空間物理模型、地質(zhì)勘探的地心引力模型等)目前也落后于歐美。也就是說量化交易提供支持的整個(gè)泛行業(yè)科研科技儲(chǔ)備是比較落后的。曾面試中國(guó)量化交易基金經(jīng)理時(shí)，感覺在本土化上具備很強(qiáng)優(yōu)勢(shì)，但研究水平和視野開闊度，比起外資同行還是稍遜一籌，這不光是能力問題，更多是技術(shù)環(huán)境問題。和其它交易策略不一樣，量化交易不是純粹靠交易天分、市場(chǎng)直覺（但很重要，常能激發(fā)策略靈感）、而是很大程度靠科學(xué)研發(fā)能力（large scale research) 和技術(shù)水平（hardcore technologies）。

談到這里，就簡(jiǎn)單說下量化交易的策略研發(fā)方法。

第一類，傳統(tǒng)策略量化。很久前，交易員們就開始做趨勢(shì)策略、反轉(zhuǎn)策略、剝頭皮策略、造市策略等各種不同風(fēng)格的策略，只不過那時(shí)是手工操作，或者半程序化。隨著市場(chǎng)發(fā)展技術(shù)成熟，量化交易把這些策略的研發(fā)和執(zhí)行程序化了，從而提高了研發(fā)效率和水平、降低了交易成本，較大程度的排除了人的不穩(wěn)定因素。這類量化交易策略，可以說是利用技術(shù)來提高原有策略的研發(fā)和執(zhí)行，并在交易頻率和規(guī)模有了變化，但本質(zhì)上并不算嶄新的策略類別，以前賺錢策略的也許能賺的多一些，虧錢的策略，量化也不能把他變成賺錢，這就是「思路錯(cuò)了量化也救不了你」。

第二類，科學(xué)技術(shù)驅(qū)動(dòng)量化交易策略。是純粹或很大程度上基于技術(shù)(technologies)差別的策略。這類也有一定歷史，但真正變成一個(gè)龐大引入注目的策略類別，則是近10年計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展過程中產(chǎn)生的。常見的情形是，某機(jī)構(gòu)因?yàn)椴捎玫乃惴ㄐ矢?，?jì)算機(jī)硬件更強(qiáng)大（超級(jí)計(jì)算機(jī)），產(chǎn)生了細(xì)微的速度和計(jì)算優(yōu)勢(shì)，從而在交易上搶的先機(jī)，并運(yùn)用自動(dòng)化交易頻繁交易大量產(chǎn)品，用巨大的交易量產(chǎn)生穩(wěn)定的收益。這類策略，IT技術(shù)和科學(xué)模型起了很關(guān)鍵的作用。這就是「技術(shù)就是你的思路」。

較早開始高頻交易的Tradebot是這類策略的典型運(yùn)用者，在2002年就達(dá)到了每天一億個(gè)訂單，差不多在那個(gè)時(shí)候很多傳統(tǒng)做市商被Tradebot 和 Getco 這樣的新型電子做市商擠出市場(chǎng)，后來Tradebot 和 Getco 一路用技術(shù)碾壓其它電子做市商競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。在2005年,Tradebot 剝離了 BATS Global Markets，也就是現(xiàn)在美國(guó)第三大股票市場(chǎng)BATS。而1999年Tradebot 剛成立時(shí)，工作室地點(diǎn)是美國(guó)農(nóng)村Kansas City的一間小地下室，里面陰暗潮濕，只有5個(gè)交易員坐在電腦屏幕前監(jiān)控交易，那時(shí)每臺(tái)電腦上都配備了一套叫“Tradebot”的軟件。而Getco 對(duì)策略的運(yùn)用更廣，野心更大。2012年，也是老牌做市商的 Knight因技術(shù)故障，向紐交所發(fā)送大量錯(cuò)誤order，導(dǎo)致公司巨虧4.4億美元，股價(jià)兩個(gè)交易日暴跌七成，被Getco以18億美元價(jià)格收購(gòu)。

人們常對(duì)西蒙斯文藝復(fù)興的大獎(jiǎng)?wù)禄痖L(zhǎng)期持續(xù)的高回報(bào)印象深刻，而實(shí)際上不太為媒體所知的是 ，Tradebot常年保持每天（而不是每月或每年）盈利，not even one single losingday，原因是文藝復(fù)興有很多新基金要向外部投資者融資（賺錢的大獎(jiǎng)?wù)潞茉缤Ｖ沽送獠咳谫Y，而實(shí)際新基金表現(xiàn)比大獎(jiǎng)?wù)虏詈芏啵枰鲆欢ǔ潭鹊腎R，而Tradebot 不對(duì)外部投資者開放，自己低調(diào)賺錢，這也是HFT很普遍的特點(diǎn)。如果不是市場(chǎng)幾次出現(xiàn)大動(dòng)蕩，HFT被揪出來當(dāng)替罪羊，媒體口誅筆伐，基本是沒有多少人知道這個(gè)低調(diào)的類別。

第三類，新型量化交易策略。則是得益于計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，慢慢發(fā)展起來的策略，它不完全是基于執(zhí)行的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，更多是利用技術(shù)研發(fā)出新策略。例如統(tǒng)計(jì)套利交易策略，需要較多計(jì)算機(jī)計(jì)算資源進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘模式識(shí)別，這在以前僅僅靠人力是難以勝任的，IT技術(shù)的發(fā)展和成本的降低使得這些策略的研發(fā)得以可行。這就是「技術(shù)產(chǎn)生新策略」。

量化投資這個(gè)行業(yè)的科技含量之高，使得它吸引了大量數(shù)學(xué)博士、物理博士、計(jì)算機(jī)博士來利用本學(xué)科的最先進(jìn)技術(shù)和科學(xué)模型研發(fā)出更多的先進(jìn)模型，并促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，也反哺其它傳統(tǒng)行業(yè)。最明顯的是顯卡和GPU的飛速發(fā)展，一定程度上是受到高頻交易對(duì)巨大計(jì)算能力需求推動(dòng)的。世界上有很大一部分超級(jí)計(jì)算機(jī)，除了呆在物理實(shí)驗(yàn)室，還在對(duì)沖基金里。

如何成為一個(gè)量化交易者許多學(xué)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的高材生都有志成為量化交易者，但現(xiàn)今由于高頻交易、算法交易和程序化交易的出現(xiàn)，使得量化交易的工作職位描述變得很寬泛。量化交易領(lǐng)域的工作需求很大，而且他們不僅僅需要在數(shù)據(jù)分析上有突出技能的人，也需要對(duì)自動(dòng)交易系統(tǒng)更了解，可以構(gòu)建和執(zhí)行自動(dòng)交易系統(tǒng)的人。本文將介紹數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)背景的人如何成為量化交易者，哪些專業(yè)技能和培訓(xùn)可以幫助你成為一個(gè)寬客，哪些工作經(jīng)驗(yàn)可以勝任量化交易工作和相關(guān)工作。量化交易者需要具備數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)研究的能力，這些能力只是很小的一部分，也必須在其它領(lǐng)域精通：

1）針對(duì)交易的特定計(jì)算機(jī)技能

數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)在數(shù)據(jù)分析軟件和平臺(tái)應(yīng)用很廣泛。然而，它們?cè)诹炕灰?p class='pic'>