金基妍“齊軒，作者。
在市場上，有一種神秘的投資工具，很多投資者對其“面紗”背後的資訊知之甚少，對它的評價褒貶不一，是量化的。
顧名思義，量化是一種通過數學模型和計算機技術做出的投資決策。 有的投資者會認為是“砸”的主力軍，而有的投資者則認為，量化投資決策結合歷史資料，可以使投資變得“數不清”可循。
在瞬息萬變的市場中，量化分析師吸引了投資者的關注。 那麼，量化的具體細分型別有哪些呢？ 定量的優點和缺點是什麼？
1、哪個量化**是“熱門選擇”？
根據量化分析師使用的策略，我們可以將量化證券大致分為三類：量化多頭、量化對沖和量化CTA。 具體而言，使用量化多頭策略的量化**包括指數和增強產品以及主動量化產品; 量化套期保值策略可細分為兩種策略：量化中性和時間選擇性套期保值，對應一種量化**; 量化CTA術語套利策略包括量化CTA和主觀CTA。
在市場上，常見的公開量化有三種型別，即指數增強、量化對沖和主動量化。
指數級增強**它可以跟蹤特定指數（例如滬深 300 指數），但會使用一些策略來嘗試跑贏該指數。 例如，體重調整、風險管理技術等。 因此，雖然指數增強被用作“跟蹤和模仿指數運動”，但學生會試圖“超越老師”。 當指數下跌時，指數增強可以通過風險控制來減少損失，而當指數**時，指數增強可以嘗試通過特定策略增加收益。
2.如果將量化策略應用於對沖領域的投資，則將產生量化策略量化套期保值**。量化對沖管理人可以使用數學模型和演算法來“裝備”產品，當遇到中長期或短期投資機會時，管理人可以制定不同的策略來應對，並嘗試對沖其中的一部分。
活性定量**它是一種結合了定量模型和演算法的投資決策。 在管理主動量化**時，管理人會結合基本面投資和量化投資的特點，運用量化模型來探究基本面資料、成交量和價格指標與股價走勢之間的關係，並以此為基礎做出投資決策。
或者因為主動量化**的投資策略是基本面投資和量化投資相結合，在市場行業輪動快、分化程度小的環境下，與主動型股票**相比，主動量化**一般可以有更好的表現。 在當前市場中，主動量化**是當前的“熱門選擇”。
目前，隨著AI的激增，公募產品可以依靠自身強大的資源和資料積累，構建可以進行深度學習，或者賦能量化的模型。
在此背景下，“AI+量化”的投資方式成為眾多公開發行研究新產品的方向。 例如，創金禾信產業輪動量化**、富國志航量化選股**等一系列量化**產品，在機器學習等人工智慧演算法的支援下，吸引了眾多投資者的關注。
二、鹼基的選擇不是“盲目”的，定量的優缺點得到證明
在對量化的概念有了大致的了解之後，我們還需要認識到它的優點和缺點。
量化的主要優點是建模、量化、突破傳統、主觀影響小。
定量**投資決策模型是在收集和分析大量歷史資料的基礎上建立的。 這種型別的資料分析有助於避免因資訊不完整或個人偏見而導致的投資盲點，從而幫助投資者更全面地了解市場趨勢和風險。
“量化”，即量化運用量化投資策略進行風險控制。 該策略使用數學方法和電腦程式來執行交易決策，使投資過程更加客觀和科學。 通過量化投資策略，量化**可以在可控風險下獲得市場超額收益。
量化**不僅關注市場趨勢和基本面，還考慮技術分析、投資者情緒和其他非傳統因素。 這使量化分析師能夠在傳統和基於指數的投資方法之外獲得更多的投資機會和策略，從而在市場上表現出色**。
量化基於資料模型做出決策，這意味著決策過程是自動和客觀的。 這種方法避免了管理者的主觀判斷和情緒波動導致的錯誤決策，提高了決策的準確性和穩定性。
從這個角度來看，量化**的優勢在於其投資過程更加客觀、科學、風險可控。 同時，量化**也提供了更廣泛的投資機會和策略，或可以幫助投資者在市場上取得更好的回報。
在了解了量化的優點**之後，我們再來看看它的缺點。
“適應性”弱。是量化**的第乙個缺點。 由於量化投資策略是基於歷史資料建立的資料模型，因此量化分析師可能不夠靈活，無法對市場變化做出反應。 當市場上出現新的情況和趨勢時，量化**需要一段時間來優化和調整演算法，這可能導致相對緩慢的響應。
量化**的第二個缺點是更新資料的壓力。為確保資料模型的準確性和有效性，量化**需要不斷更新資料。 然而，資料通常更新得非常快，這可能會給資料處理和量化的更新帶來一些壓力**。 如果資料更新速度不快，資料的效能和收益可能會受到影響。
量化**的第三個缺點是它可能不適合從事短期操作的投資者。對於**投資來說，關注短期收益可能不是一件壞事，但量化**可能更關注長期回報而不是短期回報。 這意味著投資者需要耐心等待一段時間，然後才能看到量化的**收益表現。 換句話說，在短期內，量化可能不會產生像其他型別的那樣大的效果。
總而言之，投資者在進行量化**投資之前，需要充分了解自己的劣勢和風險，選擇適合自己的投資策略和產品。