⑴ 揭開「量化交易」的神秘面紗
量化交易（ quantitative trading ）是金融術語，即以數學模型代替人為主觀判斷，以計算機程序從還想歷史數據中篩選出多種「大概率事件」並總結出規律，從而制定相應的投資策略。有了量化交易策略，就較容易減少投資者情緒波動的影響，避免在市場狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。
在量化交易出現之前，股票和證券市場的投資操作都是人工完成的。著名的股神巴菲特，他的故事投資秘訣就是價值投資，即通過大量研讀財報選出優質的公司，並長期持有。價值投資利潤固然高明，但知易行難，絕大多數的投資者並沒有耐心和毅力去逐一研讀每家企業的資料，分析基本面，等等。以美股為例，14000+家公司，每份財報都有好幾百頁，怎麼看得完。更何況，很多機構和投資者都是炒短線的，根本沒時間按價值投資的思路去做資料分析。
在此背景下，很多金融創新就應運而生了。比如金融學上有一個很著名的交易策略叫動量交易（momentum trading），即股票價格向上突破到某個比例時買入，下跌某比例時賣出。這個原則說起來容易，人工操作就很困難。而有了計算機之後，交易員只需要輸入具體明確的交易策略的指令，剩下的具體操作就可以由電腦自動完成了，非常輕松。
20世紀70年代，隨著計算機算力的突飛猛進，金融數據的大數據分析變得簡單易行，接著一大批劃時代的金融理論誕生了，比如投資組合理論、資產定價理論、期權定價理論，都是在這一時期出現的，這些理論為挖掘金融數據提供了理論基礎。另一方帆燃面，市場上需要管理的錢越來越多，證券的種類也越來越多。計算能力、金融理論基礎、市場需求，這三個條件在一個時代同時實現，量化交易也就應運而生了。
率先使用量化交易技術的是投資銀行們。他們利用計算機技術在海量的數據裡面挖掘信息，設計很多很復雜的金融產品，放大杠桿，獲取著令人難以置信的高額利潤。由於計算機技術的大面積應用，很多IT天才雲集華爾街，他們大都是穿著T恤和牛仔褲不修邊幅的宅男，與西裝革履的傳統銀行家形成了鮮明的對比。2006年，來自摩根史丹利，高盛，德意志銀行等投行的頂級「寬客」（Quants，量化交易專家）平均年收入是5.7億美金，年齡最小的才30歲左右。
經過投行們的推波助瀾之後，量化交易在金融市場上占據著相當大的份額。目前的美股市場上，量化交易大概佔到60%的比重。
量化交易的核心競爭力就是對海量數據進行分析計算，進而提煉出一定的規律，並據此作出預測。比如，對於某一隻農業概念股，除了常規的坎財務數據、歷史產量，還可以利用衛星數據來分析天氣，然後把農產品的歷史產量和其它先關數據全都難過來，進過裂桐整合分析之後預測這產品的未來產量，進而對該只農業股的股價進行預測。在市場平穩發展、規律性較強的情況下，只要精確地捕捉到這些規律，投入一些本金，並加上一定的杠桿，就可以實現很高比例的盈利，可謂是一本萬利，這也是前文提到很多量化交易的IT專家能夠獲取天量收入的秘訣。
這個原理聽起來確實很誘人，然而卻不是容易做到的。畢竟從海量繁雜的數據中持續捕捉規律，並作出准確預測，是非常復雜和燒腦的勞動，費一般人力所能及。因此，大多數投行都是到MIT（麻省理工學院）、普林斯頓等最牛的高校里挖最牛的人才來組建團隊。這些精英們也經常自詡，他們是用模擬天體運行規律的方式來解讀金融世界。簡言之，這是智商密集型的精英領域，非一般人可以涉足。
然而，經濟世界和金融領域的運行狀況，跟天文物理、化學生物等穩態結構領域的規律是大相徑庭的，沒有必然和連續的規律 。量化交易確實厲害，但卻非穩賺不賠的必殺神技。實際上，量化交易的風險非常大。關鍵在於，量化交易的本質是基於歷史數據挖掘規律，因此它依賴於過去的趨勢。而如果這些趨勢依存的條件發生變化，趨勢也就不復存在。進而，基於這些趨勢所做的投資策略，也就面臨著失敗的厄運。
最著名的案例就是著名的投行「所羅門兄弟」，它裡面有一個叫梅瑟維夫的天才，自己組建了著名的量化基金「長期資本管理公司」。在1998年之前，這家公司的業績非常好，年化收益達到32%，在同行之中一騎絕塵。但是經過俄羅斯盧布崩盤的黑天鵝事件之後，一切灰飛煙滅。
1998年俄羅斯盧布大幅貶值，市場上到處拋售俄羅斯債券。長期資本管理公司根據自己設定的量化模型，不但不拋售，反而態源虛激進地抄底，想著等市場反彈之後大賺一筆。然而1998年8月17日，俄羅斯政府發表聲明不再償還任何債務。盧布應聲而落，長期資本管理公司爆倉，一天就虧掉幾億美金，在一個月之後，這家天才雲集的公司就破產清盤了。
量化交易把金融市場當作穩態結構，以為一切皆有序可循。然而，金融市場不是天體世界，它歸根到底是人的市場。人性的貪婪、恐懼、慾望都會隨著市場情況的變化而變化。因此它是一個規律和任性相互作用的動態過程，沒有一成不變的規律，也沒有料事如神的預測模型。用李善友教授近兩年廣為人知的說法，叫「 不連續性 」。
當今的量化交易已經回歸到了一個正常狀態：一方面，認識到量化交易在數據挖掘和科學決策方面的優勢，但是另外一方面，人們也認識到量化交易是有局限的，尤其是應對這種突如其來的規律變化的時候，這種純量化交易可能會面臨更大的風險。
作為全球重要的金融市場之一，中國也有一定規模的量化交易的，但仍處於萌芽的發展狀態。炒過股票的同學都知道，中國股市雖然長期收益率不錯，但仍總體而言仍是「消息市」、「題材市」、「概念市」，一旦政策或者環境有點風吹草動，中國市場的變動是非常非常頻繁的，而且波動的幅度特別大。在市場起伏很大、無規律性非常明顯的情況下，量化交易策略就難以湊效，更遑論賺取暴利。
2013年中國有一個光大「烏龍指」事件，就跟量化交易有密切的關系。當時是光大證券的交易員不小心輸錯了一個數字，下了一個70億的天量買單，瞬間拉動股價大漲，進而觸發了很多量化交易程序的自動執行條件，很快導致300多億的資金湧入場內，幾分鍾之內上證指數就拉升了100多點，59支權重股瞬間漲停。很多不明就裡的散戶盲目跟進，結果損失慘重。事後很多人除了控訴光大證券，也指責採用量化交易的機構，因為量化交易數倍放大了「烏龍指」效應，明顯影響了整個股市，進而間接促成他們的跟進損失。
在2013-2014期間，有些量化交易機構收益不錯，但經過2015年股災之後，整個A股市場的情緒和資金面都發生了巨大的變化，過去行之有效的策略通通報廢，以量化交易為核心的私募基金倒掉了300多家。
因此，量化交易在中國市場的成長壯大，路漫漫其修遠兮。我們普通人，還是老老實實學巴菲特，踏踏實實研讀財報，搞價值投資吧^_^