量化投资在中国的发展时间不长，很多机构和投资者都还对量化投资非常陌生，而那时又恰逢2016、2017年的震荡市，量化对冲产品的业绩表现不是很好，使得本来对于量化投资有质疑的投资者有了更深的误解。

就像当时人们对互联网的态度一样，将其视为洪水猛兽，颠覆很多行业。可现在回过头来看看，互联网不仅没有所谓的“颠覆”行业，反而给社会提供了众多便利。所以切勿妖魔化量化投资，你所看到的量化投资不一定就是你以为的量化投资。

什么是真正的量化投资?

简单的说，量化投资就是通过对所有能公开获得的数据进行数量化分析而获得对投资标的未来价格走势进行预测的一种投资方法。但如果你认为量化投资仅仅是用数理模型来进行选股的话，那你就大错特错了!

比如大类资产配置、保险产品定价、商品期货、股指期货、国债期货、外汇、期权、可转债、信用债、利率债等等，甚至包括比特币，都是量化投资的运用范围。而量化投资的目的不是别的，而是实现超越市场平均水平(β)的超额收益(α)。在有超额收益能力的基础上，量化对冲类产品可以获得相对收益α，而量化多头类产品可以获得绝对收益β+α。

择时和选股是量化投资超额收益的主要来源

在股票市场，量化投资超额收益的主要来源分为选股与择时：

选股，就是在市场的所有股票中选出能在某段时间获得高出市场平均收益的股票。择时，又包括Beta择时和风格择时。Beta 择时就是判断市场的整体走势，抓住上涨的股而规避下跌的股。风格择时就是抓住市场近期的风格取向，提高配置来获得超额收益。

量化和对冲不是一码事

此前的对冲工具少，只有沪深300股指和中证500股指，而这两者对应的是股票市场上市值最大的800只股票，所以只要不把选股标的限制在大市值股票内，基本上都能赚一部分做多小市值股票做空大市值股票对应的股指期货的钱。但把这种收益称之为绝对收益是不科学的，因为一方面是个股本身超越大盘指数的收益，另一方面是赚了不完全对冲市值规模风险的钱(即通过对市场规模风险的暴露去赚钱)。而市场的风险其实除了包括市值规模的风险，也包括行业和风格的风险。真正的中性策略是即包括市值的中性，也包括行业和风格的中性。

2017年股票市场分化明显。有数据显示，代表大盘蓝筹的沪深300指数上涨21.78%，中证500指数下跌0.2%，代表小市值股票的中证1000指数下跌17.35%。因此如果你做空沪深300或者中证500的话，将面临着巨大的损失。再加上量化投资在国内的水土不服，可以说2017年的市场环境是考量量化机构选股投研实力的一个很好的标准。优秀的量化对冲私募在2017、2018年都会有不俗的表现。

某量化私募旗下的多策略旗舰基金，采用量化选股+股指期货对冲策略，并以CTA策略作为辅助，表现如下：

某量化私募旗下中性策略旗舰基金，采用量化选股+股指期货对冲策略，并以股票日内策略为辅助，表现如下：

本文来源：凤凰网财经

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01章 量化投资概述（3课时）

01-01 量化投资的定义(量化, 金融, 工程, 交易)

01-02 量化投资行业现状(国外, 国内)

01-03 量化投资行业展望(岗位职业, 互联网金融, 金融科技)

02章 金融理论：金融基础知识（12课时）

02-01 经济金融原理

02-02 证券及衍生品

02-03 期货及衍生品

03章 Python基础（12课时）

03-01 语言介绍和对比

03-02 安装、配置和IDE

03-03 Python基础和特性

04章 Python进阶（12课时）

04-01 numpy

04-02 pandas

04-03 scipy

04-04 matplotlib

05章 Python三方库（3课时）

05-01 清单介绍

06章 数学-概率论与数理统计（6课时）

06-01 理论和python案例

07章 数学-微积分（3课时）

07-01 理论和python案例

08章 数学-线性代数（6课时）

08-01 理论和python案例

09章 数据库（6课时）

09-01 mysql

09-02 mongdb

10章 大数据理论与技术（12课时）

10-01 hadoop

10-02 spark

11章 机器学习理论（12课时）

11-01 概念、类型、应用场景

11-02 监督学习

11-03 无监督学习

11-04 半监督学习

11-05 强化学习

11-06 深度学习

11-07 迁移学习

11-08 其他

12章 机器学习技术（24课时）

12-01 sklearn

12-02 keras

12-03 TensorFlow

13章 金融理论-金融专业知识（12课时）

13-01 专业技能

13-02 证券估值

13-03 衍生品定价

14章 量化相关软件

14-01 同花顺、通达信-软件使用,公式,指标,信号（3课时）

14-02 joinquant、ricequant、bigquant、uqerquant-介绍,数据,功能,案例（6课时）

14-03 TB、WH、TS、YT、MC-软件介绍,数据,功能,案例（6课时）

14-04 国泰安、天软、Wind-软件介绍,数据,功能,案例（6课时）

15章 Python量化相关库（12课时）

15-01 tushare

15-02 talib

16章 模型案例-模型研发流程（12课时）

16-01 模型原型

16-02 数据

16-03 模型模板

16-04 回测

16-05 优化

16-06 业绩评价

17章 模型案例-择时模型:技术指标模型（12课时）

17-01 模型原型：ma,macd, sar, rsi, kdj, boll, kama, turtle, grid

17-02 数据类型、源和清洗

17-03 模型信号

17-04 历史回测

17-05 参数优化

17-06 业绩评价

18章 模型案例-择时模型:K线形态与组合模型（12课时）

18-01 模型原型：希望之星,黄昏之星,红三兵,绿三兵,圆弧底,“V”型底,“U”型底,“W”底,“M”顶

18-02 数据类型、源和清洗

18-03 模型信号

18-04 历史回测

18-05 参数优化

18-06 业绩评价

19章 模型案例-择时模型:经典日内模型（12课时）

19-01 模型原型：hans123,r-breaker,hl-breaker,nhl-breaker,ap-cross,grid

19-02 数据类型、源和清洗

19-03 模型信号

19-04 历史回测

19-05 参数优化

19-06 业绩评价

20章 模型案例-择时模型:机器学习模式识别（24课时）

20-01 模型原型：线性回归,逻辑回归,决策树,随机森林,SVM,神经网络

20-02 数据类型、源和清洗

20-03 模型信号

20-04 历史回测

20-05 参数优化

20-06 业绩评价

21章 模型案例-因子模型:基本面因子（12课时）

21-01 模型原型：因子模型、套利定价模型（APT）

21-02 数据类型、源和清洗-财务因子（盈利性、估值、现金流、成长性、营运能力、资本结构）；

          统计因子（换手率、波动率）；一致预期因子（分析师评级、盈利预测）

21-03 模型信号

21-04 历史回测

21-05 参数优化

21-06 业绩评价

22章 模型案例-因子模型:技术因子（12课时）

22-01 模型原型：因子模型

22-02 数据类型、源和清洗

22-03 模型信号

22-04 历史回测

22-05 参数优化

22-06 业绩评价

23章 模型案例-因子模型:数据挖掘另类因子（12课时）

23-01 模型原型：因子模型

23-02 数据类型、源和清洗-事件；舆情；大数据

23-03 模型信号

23-04 历史回测

23-05 参数优化

23-06 业绩评价

24章 模型案例-套利（12课时）

24-01 无风险套利理论

24-02 无风险套利案例

24-03 ETF套利

24-04 期现套利

24-05 跨期套利

24-06 跨品种套利

24-07 跨市场套利

24-08 期权套利

24-09 配对模型

24-10 统计套利原理

24-11 统计套利案例

25章 模型案例-阿尔法对冲（alphahedge）（12课时）

25-01 capm

25-02 套利定价模型（APT）

25-03 案例

26章 模型案例-聪明贝塔（smartbeta）（12课时）

26-01 同因子投资、阿尔法投资的相同和区别

26-02 产生背景

26-03 案例

27章 模型案例-资产配置（12课时）

27-01 Equal Weight

27-02 risk parity

27-03 Minimum Variance

27-04 Markowitz Model

27-05 Black-Litterman Model

28章 交易接口（12课时）

28-01 股票交易接口

28-02 期货交易接口

28-03 其他交易标的交易接口

29章 量化系统（24课时）

29-01 rqalpha

29-02 zipline

29-03 vnpy

30章 量化交易经验分享（6课时）

30-01 交易分享

30-02 模型开发分享

30-03 技术分享

31章 量化投资岗位就业指导（6课时）

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