量化投资越来越受到业界重视，有读者希望我介绍一下量化投资。不过，开始系统介绍量化投资之前，我们必须把边界（或者说是定义）说清楚。如果大家对“量化投资”的边界都不统一，谈到后来就会产生争议。
说起量化投资，很多人会立刻想到电脑的全自动化投资。的确，一般的量化投资都是由电脑来自动完成分析、判断和执行的。也有越来越多的人担忧投资人的工作会被AI替代。只是机器也是需要靠人来设计、调整和维护的。所以，电脑只是人的工具而已。
很多初步了解量化投资的人，也会联想到很多复杂的数学公式、模型，感觉量化投资深不可测，是黑箱操作。业内人也乐意大家这么来看，这样显得他们更加重要，不可替代。其实，很多量化模型都满简单的。业内常用Kiss（英文“接吻”的含义）来形容，即Keep it short and simple,意思是能短就别长，能简单就别搞复杂了。
到底什么是量化投资？一般来说，【量化投资法】指的是使用数学工具来投资的方法，与此相对的是凭借判断来投资的【判断投资法】。
但是，如我们之前所说，电脑只是人的工具，用来分析、判断和执行的方法还是需要靠人脑来设计的呀，而且，就算判断投资法，也在用数学计算报表、指标啊。因此，量化投资法和判断投资法之前的界限并没有特别清晰。
要区分一种投资方法到底是量化投资法还是判断投资法，一个方法是：如果给出的信息相同，会不会做出同样的投资决策？如果是量化投资法，不管什么人在操作，同样的量化投资方法都会做出同样的投资决策；而判断投资法就不一样，因为每个人的性格、投资经历不同，虽然市场给出信息一样，但投资决策却会因人而异。
具体来说，业界对量化投资有三种定义。一种范围比较窄，一种范围很宽，最常用的定义则是居于宽窄两者之间。
（1）最常用的定义
我们先从最常用的定义开始。我来举个简单的量化投资的例子：
比如艾玛预先设定一个规则：每天早上10点，我会查一下XX股票的价格，并与前三天的收盘价进行比较。如果查到的价格比前三天中其中两天的收盘价更高时，我就会买入5000股。只要我买入，到当天收市前半小时，我会抛掉买到的这5000股股票。
在上面这个例子里，这个规则就是一种“量化模型”，其中“每天早上10点”、“前三天中的两天的收盘价”、“5000股”、“收市前半小时”就是模型的参数，而我就是量化投资人。
简单来说，量化投资最常用的定义就是事先设定一种数学公式或者逻辑判断的程序，然后根据这个公式或程序来进行投资操作。至于这个公式或程序从哪里来？怎么设计？就涉及到人的判断。艾玛将单独写一篇文章来介绍。
（2）较宽的定义：
讲完了最常用的定义，我们来看看量化投资的最宽定义是什么？在业界，量化投资还泛指一切使用数字来计算、评估投资决策的方法。可是，现在还有什么投资分析不依赖数据的吗？所以，我觉得这个定义太宽泛了。
（3）较窄的定义：
至于较窄的定义，通常指的是以布莱克-舒儿斯-莫顿模型（Black–Scholes–Merton model）为基础的投资方式。该模型如图：
该模型假设股价或汇率等金融价格是连续不断变动的，变动的大小符合钟型的正态分布，而且上一个变化与下一个变化之间没有任何关系。
投资经理根据该模型估算各种金融产品价格的理论值，或者类似产品之间的相对值，如果实际交易的价格或者价格差别和理论不符的话，就可以通过买卖各种产品，然后坐等实际价格回落到理论价格，进行套利。
1997年，舒儿斯和莫顿因这个模型获得了诺贝尔经济学奖。他们所在的长期资本管理公司就基于这个方法进行投资。
可是，这种模型计算方法在很多时候的确很有效，但有时也会出现差异，比如定价出现肥尾分布的时候。在全球金融市场赫赫有名的长期资本公司，就受肥尾所累，最后倒闭了。
小知识：
什么是肥尾分布（Fat-Tailed distribution）？
如下图绿色曲线，肥尾分布就是曲线两端下降更慢更长，就像拖着一根又大又长的尾巴。这也就意味着与普通的正态分布（如下图蓝色曲线）相比，它的极端值发生概率更高。在金融界，肥尾分布意味着额外的风险，它不受欢迎，却经常发生。长期资本管理公司
艾玛之前写过一篇介绍量化投资中最出彩的人物西蒙斯（参见《27年年均净收益40%，他的投资秘诀是...？》，他的方法没有先入为主的理论，没有给出某种金融工具的“理论值”，只是在寻找价格变动的规律，利用这些规律来套利。
因此，之后我们讨论的量化投资，就是以第一种定义为基础的，即事先设定一种数学公式或者逻辑判断的程序，然后根据这个公式或程序来进行投资操作。
好了，本周就先分享到这里。我们下次再继续聊量化投资。
