对阿尔法的不懈追求，将在未来几年推动量化投资领域的创新。刚刚去世的文艺复兴科技公司创始人兼前首席执行官吉姆 · 西蒙斯（Jim Simons），在50年前彻底改变了投资行业，这位从数学家转型为对冲基金经理的人让华尔街认识到了金融市场量化分析的威力。如今，量化策略比以往任何时候都更加复杂，几乎所有知名投资公司都在采用这种策略，包括桥水基金和 Two Sigma基金。
在金融界，西蒙斯脱颖而出成为一个有远见的人。当其他人与公司经理交流，仔细审查资产负债表来作出投资决策时，他意识到金融数据中存在结构和模式，通过使用数学模型和统计，市场在某种程度上是可以预测的。
20世纪70年代末，西蒙斯在纽约长岛创立了文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies)。在一个由数学家、物理学家和计算机科学家组成的团队支持下，文艺复兴依靠经验证明和量化分析来指导其投资决策，它的成功堪称非凡。
该公司的旗舰基金大奖章基金多年以来回报惊人，表现一直远远优于市场。西蒙斯的成功激发了新一代的量化投资者，他们被利用金融市场的庞大数据集产生阿尔法回报(Alpha)或超额回报的前景所吸引。
如今，量化投资已成为华尔街的主导力量。在技术进步和数据可用性不断扩大的推动下，这些策略在过去几十年里发生了巨大的变化，而文艺复兴在其中许多次变化中都处于领先地位。
1970年代和1980年代的早期定量模型依赖于基本的统计方法，如线性回归和时间序列分析，并主要集中于市盈率和股息收益率等基本指标。
上世纪90年代，研究人员发现，价值、动量、规模和质量等关键因素在解释股票收益方面同样具有预测能力。许多量化经理人开始根据这些因子构建投资组合。尽管对冲基金拥有更为复杂的模型，但如今投资者可以通过ETF基金获得基本的因子驱动策略。
随着电子交易的发展，高频交易在本世纪头十年变得更加普遍。量化基金经理使用算法分析市场数据，大规模识别交易机会，然后利用比以往任何时候都强大的计算能力以闪电般的速度执行交易，以获取微小的短期价格差异。
2010年代见证了机器学习与量化投资的整合。深度学习模型、神经网络和自然语言处理算法改革了投资者如何从庞大而复杂的数据集中提取见解。另类数据来源(包括卫星地图和社交媒体情绪)的激增，进一步扩大了量化基金经理的工具包。
随着越来越强大的硬件和技术进步，量化分析策略不断发展和适应今天，量子计算、区块链技术和人工智能正准备再次重塑这一领域的格局。
展望未来，有一点仍然很清楚: 在一个日益高效、竞争日益激烈的市场，对阿尔法的不懈追求，将在未来几年推动定量投资领域的创新。
文｜刘依薇
编辑｜喻舟
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《巴伦周刊》(barronschina)原创文章。
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狗仔卡
发表于 2024-5-18 12:22 AM
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