股神巴菲特的價值投資理念已經深入人心，他利用個人經驗和智慧判斷進行的投資受到投資界的推崇。而在美國投資界，相比聲名顯赫的巴菲特，西蒙斯雖罕為人知，但他所管理的大獎章基金，從1989年到 2006年的平均年收益率高達38.5%，凈回報率已超過巴菲特。即使在2007年次貸危機爆發當年，該基金回報仍高達85%，西蒙斯也因此被譽為“最賺錢基金經理”、“最聰明億萬富翁”。
 

其實西蒙斯的投資成就，就是來自于量化交易。與巴菲特的“價值投資”所不同的是，西蒙斯依靠數學模型和電腦管理著自己旗下的基金，即用數學模型捕捉市場機會，由電腦作出交易決策。不依靠華爾街的經濟學家和分析師，西蒙斯也為投資人創造了驚人的回報。
其實，定量投資與量化交易的方法在海外的發展已有30多年的歷史，這種投資方式素以投資業績穩定，抗風險能力強著稱，目前已經成為了海外基金管理投資市場的重要方法。其實量化交易的核心理念就是套利，就是說尋找估值洼地的品種，買入估值洼地的品種，賣出估值高地的品種。通過這種操作獲得超額回報。
那什么是真正的量化交易呢，它和我們過去的投資方式有什么根本的不同呢？
量化交易區別于定性投資（我們過去的投資方法）的鮮明特征就是充分利用各種各樣的數理模型，而對于量化交易中模型與人到底是什么關系呢? 我打個比方來說明這種關系，我們先看一看醫生治病,中醫與西醫的診療方法不同：
中醫是望、穩、問、切，最后判斷出的結果，很大程度上基于中醫的經驗，定性程度上大一些；
西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依托于醫學儀器，最后得出結論，對癥下藥。
其實醫生治療病人的疾病就好比投資者治療市場的疾病，那么市場的疾病是什么？就是錯誤定價和估值，沒病或病得比較輕，市場是有效或弱有效的；病得越嚴重，市場越無效。投資者用資金投資于低估的證券，直到把它的價格抬升到合理的價格水平上。
定性投資更像中醫，更多地憑主觀臆斷和個人經驗判斷病在哪里；量化交易更像是西醫，依靠數量模型判斷，而這些模型對于使用量化交易的投資者的作用就像CT機對于醫生的作用。在每一天的投資運作之前，我們會先用模型對整個市場進行一次全面的檢查和掃描，然后根據檢查和掃描結果做出投資決策。
而這種全新的量化交易方法與我們那些傳統的看指標判斷、聽消息判斷、簡單看財務報表判斷等定性投資方法相比較的優勢在哪里呢？
1. 嚴格的紀律性量化交易有著嚴格的紀律性，這樣做可以克服人性的弱點，如貪婪、恐懼、僥幸心理，也可以克服認知偏差。一個好的投資方法應該是一個“透明的盒子”。我們的每一個決策都是有理有據的，特別是有數據支持的。如果有人質問我，某年某月某一天，你為什么購買某支股票的化，我會打開量化交易系統，系統會顯示出當時被選擇的這只股票與其他的股票相比在成長面上、估值上、資金上、買賣時機上的綜合評價情況，而且這個評價是非常全面的,比普通投資者拍腦袋或者簡單看某一個指標買賣更具有說服力。
2. 完備的系統性完備的系統性具體表現為“三多”。首先表現在多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選個股三個層次上我們都有模型；其次是多角度，量化交易的核心投資思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；再者就是多數據，就是海量數據的處理。人腦處理信息的能力是有限的，當一個資本市場只有100只股票，這對定性投資基金經理是有優勢的，他可以深刻分析這100家公司。但在一個很大的資本市場，比如有成千上萬只股票的時候，強大的定量化交易的信息處理能力能反映它的優勢，能捕捉更多的投資機會，拓展更大的投資機會。
3. 妥善運用套利的思想量化交易正是在找估值洼地，通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會。定性投資大部分時間在琢磨哪一個企業是偉大的企業，那個股票是可以翻倍的股票；與定性投資不同，量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一個品種被低估了，買入低估的，賣出高估的。
4. 靠概率取勝這表現為兩個方面，一是定量投資不斷的從歷史中挖掘有望在未來重復的歷史規律并且加以利用。二是在股票實際操作過程中，運用概率分析，提高買賣成功的概率和倉位控制。
量化交易在國內市場的運用情況
首先，與海外成熟市場相比，A股市場的發展歷史較短，投資理念還不夠成熟，相應地留給主動投資發掘市場的潛力和空間也更大。量化交易以基本面分析為驅動，以全市場、多維度的視角廣度掃描投資機會，在中國市場的應用將更顯其優勢。
其次，量化交易的技術和方法在國內幾乎沒有競爭者。中醫治療中醫擅長的疾病、西醫治療西醫擅長的疾病；如果把證券市場看作一個病人的話，每個投資者就是醫生，定性投資者挖掘定性投資的機會，治療定性投資的疾病，量化交易的投資者挖掘定量投資的機會，治療定量投資的疾病。現在證券市場上定性投資者太多了，機會太少，競爭太激烈；而量化交易者太少了，機會很多，競爭很少。這就給量化交易創造了良好的發展機遇。

{來源 m.weiqiv.net.cn }