大數據時代云計算量化投資

　　量化投資元年之后，相對于有限的資產管理機構和產品需求，人才和策略出現了階段性過剩。另外一方面，有一個龐大的客戶群體，希望可以通過證券期貨賬戶參與到自身財富管理的過程中，但他們又沒有太多的時間去打理。市場需要一個策略提供者和需要租用策略模型的理財者對接的平臺，使他們可以交易;理財者租用模型后，也需要一個功能強大的模型使用環境，保證策略的正常運行，這就是云計算時代的量化投資，所謂的“云交易”云計算、大數據和量化投資本身都是專業術語，然后又要講云計算和大數據時代的量化投資，這個聽著是有些枯燥的。但是，想到投資理財和我們每個人息息相關，又想到早在1997年，量化分析驅動的“深藍”電腦居然打敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫，這些專業術語離大家的生活其實并不遙遠。

　　這些專業概念是什么意思?簡單的說，云計算就是把很多電腦放在一起產生巨大的計算資源，大數據就是關于一個問題我們擁有各個方面體量非常龐雜的數據。以淘寶網為例，大家都知道雙十一的時候，淘寶上的交易非常火爆，對于所有人所有交易記錄的組合，就是一個具體的大數據。當我們想知道哪個時間段的交易最火爆的時候，數據的體量過大而無法用個人電腦進行分析，這時候計算機服務器陣列組成的云可以提供足夠的運算能力，我們最終應用所謂的云計算，分析了上述數據，得到了我們想要的結論。

　　什么是量化投資?

　　什么是量化投資呢?其實，就如同中醫和西醫的區別，中醫靠經驗，講究“望、聞、問、切、聽”，西醫靠指標，通過一系列的檢查數據綜合判斷病情。量化投資無非就是用指標和公式驅動投資和交易。還是舉淘寶的例子，賣家需要考慮安排今年雙十一的客服配備和商品物流安排，如果賣家根據去年的經驗判斷，“中午的時候買家比較多”從而在中午增倍客服，并預約好物流，這就是定性投資。如果賣家使用云計算對自己去年雙十一的銷售大數據進行了建模分析，發現“11：25至12：15，12：45—13：30”的時段交易最活躍，并因此倍增客服、預約物流，這就是量化投資。

　　2010年我國推出了股指期貨，第一次有了可以做空市場的工具，從而為設計基于算法的復雜策略提供了基礎，因此2010年我們叫做對沖基金和量化投資元年。隨著股指期貨的推出，有四種和量化投資相關的產品蓬勃發展。第一種是做多股票、做空股指期貨的阿爾法對沖型產品;第二種是利用股指期貨可以日內多次買賣交易的特點，用技術分析和量化自動交易股指期貨，所謂的量化自動CTA產品;第三種是在極短的時間里，用復雜算法高頻率交易股指期貨，所謂的高頻交易產品;第四種是，對股指期貨和其現貨ETF/股票進行價差買賣操作。當然，這些高端的量化工具需要大量的計算機和科研投入，因此主要掌握在專業機構手中。量化投資出現的意義是，科技和工程力量進入了理財行業，老百姓不僅可以選擇跟大盤隨波逐流的公募基金，也可以選擇所謂的絕對收益理財產品。

　　云計算時代的量化投資

　　量化投資元年之后，該領域在社會上引起了廣泛關注，很多對此感興趣的相關專業人士都加入到量化投資策略的開發陣營中，相對于有限的資產管理機構和產品需求，人才和策略出現了階段性過剩，需要出路。另外一方面，有一個龐大的客戶群體，他們對直接購買理財產品不感興趣，希望可以通過證券期貨賬戶參與到自身財富管理的過程中，但他們又沒有太多的時間去打理自己的賬戶。市場需要一個策略提供者和需要租用策略模型的理財者對接的平臺，使他們可以交易;理財者租用模型后，也需要一個功能強大的模型使用環境，保證策略的正常運行，這就是云計算時代的量化投資，所謂的“云交易”。

　　在一個創新和變革的時代中，信息技術、工程技術、互聯網、物聯網甚至萬聯網已經改變了人們的衣食住行，改變了我們的生活。如今，這些技術也開始逐漸滲透到智力博弈的巔峰行業——財富管理行業。上個世紀的科幻片中，那些笨頭笨腦的機器人如同天方夜譚，在快速發展的時代中，那些形象現在已經成了古董。租個機器人去投資理財，已經成為了現實，但會像最近電影上那樣，出現一個和人完全一樣，還具有自進化能力的“機器人”嗎?當然，量化投資的思想來源終歸是人，云計算和大數據時代的量化投資，將投資的想象力又向前推進了一步，簡化了我們的生活，滿足了我們的需求。這讓大家看到了科技進步的某種希望。

　　(馮永昌，央行互聯網金融博士后，美國芝加哥大學訪問學者，北京大學光華管理學院統計學博士，中國人民大學統計學學士，創辦了量邦科技、微量網、對沖匯、量客投資等多家金融高科技企業。)