从牌桌上的21点（Black Jack）到科技致富

21点（Black Jack）大家都不陌生，小赌怡情，豪赌伤身。第一个用科学的手段在牌桌上发财的人用极其生动的实践告诉了大家，这世上还有比迷信运势与手气更靠谱的赢钱方式。

这一年，牌桌上依靠数学击败庄家从而赚钱的方法被验证了

1962年， Edward ·Thorp用《Beat the dealer》一书为我们阐述了如何在牌桌上致富的“秘密”：

1、  How

既然赌博是个概率问题，那么胜算几率就可知：虽然索普不能确定下一张牌究竟是什么，然而他确实知道，从统计上来说，他已经取得了打败庄家的优势。这其中的奥妙就是概率论中最基本的定律之一：大数定律。

2、  When

如果赌徒不想因赌资告罄而出局，那么他应该按照自己的荷包加码或者减注：胜算大时出重手，胜算小时就收手。瞄准时机，积极出击，使自己的资金量呈指数增长，同时又避免破产的诅咒。

当Edward ·Thorp微笑着迈出赌场，走入内华达州和煦的阳光下。事实胜于雄辩，Thorp的系统是有效的，他击败了庄家。

那一年，出来混迟早是要还的

1964年的一天，Edward ·Thorp正在拉斯维加斯玩百家乐，他要了一杯雪顶咖啡，啜了几口，就开始飘飘然了，幸好与Thorp夫妇同行的朋友中正好有位护士，才及时得将其从鬼门关中拉了回来。

明显，Thorp在牌桌上的“小伎俩”惹恼了某些人，这次被投毒的境遇也吓坏了Thorp，他决定为他的策略寻找新的实验场，于是将目光投向了世间最大的赌场——华尔街。

这是“量化投资”首次从方法论提升到实际操作层面，也促使这一伟大的科学走进了华尔街。

量化投资的演变，始于方法论

30年代以前，投资主要靠主观判断，靠拍脑袋想，或者靠小道消息。那时的美国和现在的国内市场有些相似，内幕消息满天飞，庄家大肆收割丰厚的利润。这些直到1933年的证券注册法案和1934年的监管法案出台实施后，才有了很大的改变。投资者逐渐开始研究如何用科学的方法来赚钱。

1932年，本杰明·格雷厄姆和戴维·多德写了本书，叫《证券分析》，这本书被誉为投资者的圣经。它建立了价值投资的框架，首次指出每一个有价债券都有其内在的价值，还提出了量化选股的一些依据，如PE，PS等。

20世纪50 年代哈维·马科维茨提出投资组合理论，更重要的是他指出投资不能只看收益，还要看风险。他提出的用资产收益的方差和标准差衡量风险的方法，直到现在整个金融界依然在沿用 。马科维茨的理论使得投资在数学上可以追踪，可以系统性地通过数学和计算机进行建模、测试，从而将投资问题转化为数学问题，这对于量化投资具有划时代的意义。  

60 到70年代特雷诺(Treynor)、夏普(Sharpe)、莫欣(Mossin)和布雷克(Black)提出了里程碑式的定价理论CAPM，把风险划分成了市场风险和公司特定风险两部分，并提出了市场组合的概念。

后来法玛尔等人研究发现CAPM不能解释一些现象，比如说小盘股长期上比大盘股回报更高，提出了多因子模型，后来发展成了套利定价理论（APT）。直至今日，多因子模型仍是现在量化金融领域内应用最为广泛的量化投资方法之一，甚至现在的国内金融市场，类似小盘股长期跑赢市场的现象也是屡见不鲜。

随后，布莱克、斯科尔斯和默顿提出用于金融衍生物进行定价的BS模型，这个模型在金融衍生品的定价和交易应用方面有着举足轻重的地位。他们也因此获得1997年的诺贝尔经济学奖。

以上的理论是量化金融体系发展的基础，这些理论使得投资完成了从凭主观判断，到有关键的量化数据，再到应用数理知识来建模、测试的一个过程，并且随着计算机和网络通信的快速发展，决策，交易和风险控制过程都可以使用计算机和程序进行理性地判断和执行。

量化投资的实操过程，始于拉斯维加斯

最早运用量化的方法来赚钱的人之一便是我们上文介绍到的MIT的数学教授Edward ·Thorp。 1962年他写了本书叫《Beat the dealer》，在投毒事件发生后，Thorp于1969年将战场从拉斯维加斯转为纽约，从21点的牌桌转为华尔街的金融研究了。后来还写了本书叫《A Scientific Stock Market System》，主要研究的是利用可转债的套利。

1971年，富国集团（Wells Fargo & Co） 成立资产轮动基金，是当时世界上第一个将量化投资理念直接应用的大型机构。不过这个概念在当时太新了（too new and too radical），并不能为当时广大的投资者所接受，最后的结果并不是特别理想。

1982年的时候詹姆斯·西蒙斯（James Simons）创立文艺复兴公司（Renaissance  Technologies）。这家公司的员工全部拥有博士学位，而西蒙斯本人也是密码学出身。他们试图用量化方法做交易。大奖章基金是他们公司旗下的一只基金，成立于1988年。第一年他们用传统的跟随趋势的策略做投资，量化的部分非常少，一年下来亏了1/4。第二年，合伙人就不干了，说你得停职反省。

到了1990大奖章基金才又重新投资交易，这一次他们的重点是量化策略进行投资，当年就取得了56%的收益，此后20年平均收益超过35%。哪怕07、08、09这三年，依然保持 很高的收益，这真的是非常厉害的。不过这只旗舰基金不接受外面的钱，都是用文艺复兴公司内部的老总们自己的钱在运作。

从2000年开始，互联网泡沫破裂之后，大量的资金涌入对冲基金。97年的时候使用量化策略进行交易的资金还不足2500亿美元，现在已经超过两万亿美元。

量化投资的代表性公司有文艺复兴、KCG、Getco、Citadel、AQR、Winton、Jane Street、SIG等。随着时间的发展，量化投资也逐渐衍生出多种多样的策略，已经成为美国比较成熟和广泛应用的主要策略大类之一。

通过有效的基因筛选与重组，我们能够培育出更加多产的水稻。那么通过对投资项目的定量分析与筛选，我们大多也能将自己培育为更抗收割的“韭菜”，水平好的甚至可能和庄家过几招。在国内，量化金融这个概念近来很火，大家似乎不谈点量化模型、对冲策略之类的，都不好意思跟别人谈论金融投资了。

量化的思维到底离我们有多远？

其实我觉得量化的思维在我们生活中随处可见，也是大家经常使用的有效工具。有人拿中医、西医的诊断方式来比拟定性与定量的区别，其实很恰当。有很多人不认可中医，认为这是经验，不是科学，但这不是我们今天要论证的要点。

中医诊断靠的是望闻问切，凭借的是对于病症的经验，对于药效的经验；西医诊断，看的是数据，验血、验尿、拍片、活检都是手段，目的是为了收集数据。所以说定性的经验投资更像中医，而用数据模型说话的定量投资就更贴近于西医了。

从拍脑袋，到动脑子

假设我现在有一车苹果，我可以拍拍脑袋，统统都按10元/斤的价格来卖。或者，经过对于往年市场价格的了解，我发现此时苹果市场均价在9.5元/斤，而我的苹果质量良莠不齐，于是我将它分为两堆，一堆红润透亮，个头稍大，这堆苹果能beat 市场上99%没有经过筛选的苹果，定价10.5块/斤；剩下的一堆在姿色上就逊色些了，定价9元/斤。

这个策略怎么样？从拍脑袋，到拿着市场数据动脑子，其实不用亲测我们也知道后者是可行的，因为市场上卖水果的大妈用的大多都是这一套，而我们也吃这套。

量化投资无处不在

量化策略听起来很玄，但其实既有高深复杂的模型策略，也有很接地气的简单指标。比如标普500这个大家都非常熟悉的指数就是一个不折不扣的量化交易策略。为什么呢：

一是选股策略：美国二级市场上交易的股票超过7000只，标普500只从中选500只市值最大高流动性的股票；

二是量化策略：标普500构建投资组合时候每只股票占组合的比重是和其市值成正比。

那么这个看起来很简单的策略表现怎么样？

长期投资看，标普500要比70%的共同基金表现更好。这说明这么简单地一个指数，同时也是一个简单直观的量化策略，表现其实还挺不错的。但标普500这个策略显得这么好，更多是因为共同基金的业绩表现太差了。其实现在共同基金规模是在萎缩的。

2014年一年共同基金缩水约两万亿，其中一小半去了对冲基金，另外的大多投进了ETF。共同基金交易费用较高，流动性也不是很好，又没有ETF的免税，同时跟市场的相关性很大，这些特点使得共同基金其实是在纯被动高流通低费用的ETF，和低流动高费用但主动性更强的对冲基金这两者夹缝中生存的一类资产，共同基金很多时候表现是不好的。而它的衰退也是一个必然的趋势。

那么，还有比标普500更好的策略吗？答案是有，而且还不少。有一本书记录了220 多种市场上常见的量化投资策略，经过分析发现其中有超过200种方法的长期投资收益要比标普500好。

例如，有种策略叫Dogs of the Dow (DoD)，是看道琼斯指数的30只蓝筹，每年年底买当年表现最差的十只，然后持有至下一年。就这么简单的一个策略，1928-2009年的平均年华收益率是11.22%，而同期标普500的回报率是9.12%，长期上他们之间产生的收益差距是十分巨大的（如下图所示：空心柱为DoD策略，实心柱为标普500策略，均为1928年初投入1块钱后的累计回报）。所以还是有不少的量化策略是可能跑赢市场的。