对话潘勇：量化平权的时代即将来临
一、量化投资的历史背景与现状
过去：高门槛的高端投资方式
- 技术要求高：量化投资依赖于复杂的算法、高性能硬件和实时数据处理能力，这些都需要专业的团队和技术支持。
- 资金门槛高：高额的开户门槛和数据接口费用使得量化投资主要被机构投资者和高净值个人投资者掌握。
- 策略优势明显：中高频策略凭借其稳健的收益曲线和对市场快速反应的能力，吸引了大量投资者，但也因高门槛而显得“高大上”。
现在：平权时代即将到来
- 技术进步：随着软硬件的发展，量化策略的实现成本显著下降。高性能计算资源的普及和云服务的兴起降低了硬件门槛。
- 第三方平台：第三方量化平台的出现提供了完整的解决方案，包括数据接口、策略开发工具等，降低了普通投资者进入量化领域的难度。
- AI大模型：AI技术，尤其是国产大模型的崛起，为量化投资提供了新的工具和方法，进一步降低了技术壁垒。
- 数据接口平民化：证券公司逐步降低数据接口的使用门槛，允许更多个人投资者参与量化投资。
二、人工智能对投资生态的影响
策略多元化
- 复杂策略：随着技术的进步，复杂的量化策略得以实现，例如机器学习和深度学习模型的应用。
- 中低频策略：中低频策略因其较低的技术和资金要求，成为普通投资者的新选择。
- 混合策略：结合不同频率和类型的策略，形成更具适应性的投资方案。
A股传统韭菜减少
- 量化策略普及：量化投资的平民化使得更多投资者能够采用科学的方法进行交易，减少了盲目追涨杀跌的行为。
- AI辅助决策：AI大模型作为投资顾问，提供专业建议，帮助投资者避免非理性操作。
A股总体波动收窄
- 市场行为变化：随着量化策略的普及，市场参与者的行为更加理性，短线投机减少，市场波动性降低。
- 长期价值投资：投资者逐渐转向关注基本面和长期价值，而非短期价格波动。
中高频策略博弈加剧
- 竞争激烈：中高频策略之间的竞争日益激烈，可能导致市场容量下降。
- 监管加强：国家对高频策略的监管趋严，限制挂单次数和撤单比例，进一步压缩了高频策略的空间。
长效因子（价投类）更重要
- 市场成熟：随着量化投资的普及和市场生态的变化，市场将更加注重基本面分析和长期价值投资。
- 投资理念转变：投资者逐渐认识到，单纯依赖高频交易和差价博弈并非长久之计，长期价值投资才是健康市场的基础。
三 、经验决策的历史数据回测的意义
经验决策的定义与特点：
定义：经验决策是投资者基于历史数据和市场理解所做出的主观判断。这种决策通常来源于个人对市场的长期观察和思考，而非完全依赖于算法或模型。
特点：
- 主观性：经验决策带有明显的主观色彩，反映了投资者的个人见解和市场理解。
- 灵活性：相较于严格的量化模型，经验决策更具灵活性，能够适应复杂的市场环境。
历史数据回测的作用：
- 验证可靠性：通过历史数据回测，可以高效检验经验决策的可靠性和有效性。这种方法能够快速评估策略在历史市场中的表现，从而判断其是否具有实际价值。
- 发现问题：回测可以帮助识别策略中的潜在问题，例如某些方法可能在特定市场条件下失效，或者某些看似有效的策略在历史数据中表现不佳。
行业现状与挑战：
- 技术交易法的局限性：市面上流传的技术交易法往往缺乏严谨的理论支持，且在实战中表现不稳定。许多投资者盲目相信这些方法，但实际效果并不理想。
- 单纯依赖历史数据的风险：仅通过研究历史交易数据构建的量化策略，容易陷入“用结果推原因”的陷阱。历史数据只是交易行为的结果，而非原因，因此基于历史数据的策略在面对未来市场时可能存在较大不确定性。
四 、市场底层逻辑的重要性
市场底层逻辑的支持：
- 经验决策如果建立在市场底层逻辑之上，通常具有较高的可靠性。市场底层逻辑是指驱动市场运行的基本规律和机制，例如供需关系、情绪波动、宏观经济因素等。
- 有市场底层逻辑支持的经验决策能够更好地适应市场变化，因为它们不仅仅是基于历史数据的简单推导，而是深入理解了市场的本质。
主观与客观的平衡：
- 不是程序化就是客观，人为就是主观：量化投资强调程序化和客观性，但并不意味着人为决策就一定是主观的。经验决策如果基于深刻的市场理解和严谨的分析，同样可以具备客观性和科学性。
- 人机结合的优势：人工智能虽然强大，但目前仍无法产生意识，只能模仿人类思维过程。因此，将人的经验和机器的计算能力相结合，是未来量化投资的重要方向。
五 、经验决策与量化策略的对比
经验决策的优势：
- 灵活性：能够根据市场变化灵活调整策略，避免机械化的执行。
- 深度理解：基于市场底层逻辑的经验决策更能抓住市场的本质，而非仅仅依赖历史数据的表面现象。
- 长期视角：适合日线级别或更长周期的投资决策，因为这类决策需要更多的时间和思考。
量化策略的优势：
- 反应速度：量化策略在短线交易中表现出色，尤其是在高频交易场景下，能够迅速执行大量订单。
- 一致性：量化策略严格遵循预设规则，避免人为情绪干扰，确保执行的一致性。
- 规模效应：适合大规模操作，能够同时处理大量股票或资产。
互补性：
- 经验决策和量化策略并非对立，而是可以相互补充。经验决策提供战略方向和市场理解，而量化策略则负责具体的执行和优化。
六 、未来发展方向
技术驱动的持续变革：
- AI大模型将进一步推动量化投资的发展，提供更精准的预测和更高效的策略执行。
- 第三方量化平台将继续完善，为普通投资者提供更多便捷的工具和服务。
投资生态的优化：
- 市场波动性降低，投资环境更加稳定，有利于长期价值投资。
- 量化投资的普及将促使更多投资者采用科学的投资方法，减少非理性行为。
- 市场底层逻辑的重视，不论是经验决策还是量化策略，都需要建立在对市场底层逻辑的深刻理解之上。只有这样，才能确保策略的稳定性和可靠性。
政策引导下的健康发展：
- 国家对高频策略的监管将促进量化投资的规范化发展，避免过度投机。
- 支持中低频策略和平民化量化投资，有助于构建更加公平和健康的资本市场。
人机结合：
- 将人的经验和机器的计算能力相结合，是量化投资的未来趋势。人工智能可以处理大量的历史数据和实时信息，而人则负责提供市场洞察和策略设计。
- 例如，基金经理可以专注于市场研究和策略制定，交易员负责执行，而量化模型则用于优化执行过程。
策略多元化：
- 在未来的投资生态中，策略将更加多元化。复杂策略、中低频策略和混合策略将共同发展，以适应不同的市场环境和投资目标。
