A. 什麽是量化投資
量化投資，簡單地說，就是利用數學、統計學、信息技術的數量化投資方法來管理投資組合。數量化投資的組合構建注重的是對宏觀數據、市場行為、企業財務數據、交易數據進行分析，利用數據挖掘技術、統計技術、計算方法等處理數據，以得到最優的投資組合和投資機會。
目前，量化投資已經在全球范圍得到投資人的廣泛認可。在美國零售市場發行的主動型股票基金中，量化投資基金占據了16%的市場份額，而在機構投資市場，量化投資則獲得了更多的關注，以巴克萊全球投資管理公司、道富環球投資管理公司和高盛國際資產管理公司為首的一大批以量化投資為核心競爭力的公司已經成為機構資產管理公司中的「巨無霸」。
所謂量化投資是基於大數據分析，以統計學的思維研究市場。這在機構投資中十分常見，也深受華爾街的金融家們偏愛。而微量網（wquant）正是通過互聯網大數據技術，讓
「神秘」的量化投資「平民化」。形象的來說，中小投資者可以像去購物一樣，到微量網選擇一個「智能大腦」，在這個大腦的幫助下，選擇投資策略，從而讓賺錢成為大概率事件。
B. 常見的量化投資策略
量化投資，以計算機科技與數學模型實現投資理念，通過分析數據挖掘投資機會，比被動投資更主動，與傳統技術分析主動投資相比，它利用計算機技術提高效率與執行力。量化策略包括阿爾法策略、低風險套利、統計套利、程序化CTA、高頻交易等，其核心在於研究因素與收益的關系，尋找成功率高的投資組合。價格數據變化反映信息，每個數據是因子表達式，背後是假設或投資模式，如高價股投資策略。復雜系統具有預測性，市場不斷誕生新alpha，但其有效性會逐漸減少，直至失效，進而催生其他模式。
開發alpha過程包括將邏輯轉化為數據信息，形成想法，數學表達式，應用於操作，形成穩健alpha，轉化為金融工具的頭寸，檢查歷史收益和性能指標。檢驗alpha需確保其廣泛分布在不同行業，分層回測驗證頭部或尾部預測能力。敏感性測試和顯著性測試確保alpha對雜訊不敏感，每個輸入變數對結果都有重大貢獻。改進alpha需考慮演算法技術，如AdaBoost、數字濾波和特徵提取。通過這些技術，alpha研究能夠從弱分類器中培養強學習者，處理時間序列數據，減小特徵空間維度。
量化模型構建的基礎是因子，因子構建、檢驗和組合中常見問題和技術可通過參考相關資源解決。選取因子數量、訓練集長度等問題，通過本文介紹，已有初步理解。量化投資不僅僅是模型應用，更是一種策略實現過程，結合技術與市場動態，持續優化以應對不斷變化的市場環境。
C. 盈順量化是什麼意思
盈順量化是一家專注於量化投資的公司，致力於利用先進的數學模型和計算機技術，實現投資的科學化和智能化。盈順量化以數據清洗、因子篩選、模型診斷等核心技術為支撐，通過集中管理和優化配置，提高投資回報，降低風險。作為一家專業的風險管理公司，盈順量化注重風控，為客戶提供穩健的資產管理服務。
盈順量化秉承「用科技智慧搭建投資平台」的理念，將投資看作一項嚴謹而科學的事業。盈順量化的投資哲學是「因子選擇+組合配置」，即通過科學的因子選擇，在市場波動中尋找優秀的股票，然後以合理的配置方式搭建投資組合，實現穩健的投資回報和風險控制。
盈順量化的特色服務有以下幾方面。首先，盈順量化採用量化策略進行投資，藉助數據挖掘、機器學習等技術，實現獲利與風險控制的平衡。其次，盈順量化注重風控，建立了風險控制模型，確保客戶資產盡可能避免風險。最後，盈順量化提供定製化的服務，針對客戶不同的投資需求，提供全方位、專業、個性化的資產管理服務。