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21有没有一套高效的策略可以稳健地获取超额的回报？
投资大师西蒙斯给出的答案是，量化。
我们之前的节目聊过跟投资理财相关的话题，多为主动投资，比如巴菲特为代表的价值投资。本期我们决定聊一个大家既觉得熟悉又陌生的领域，量化投资。
最近有几个热点跟量化投资有关，一个是86岁的“量化之王”西蒙斯去世，引起不小的震动，也激发了大众对“神秘“的量化交易的兴趣。
作为量化交易鼻祖，西蒙斯开创的华尔街神话——文艺复兴科技公司，旗下第一支基金产品Medallion，30年年均回报率达66%，旗下基金收益率远超巴菲特，被外界形容“用数学模型赚钱，比印钞机还快”。
而放眼国内，在市场波动加剧，主动基金成绩回报不如预期的情况下，公募量化基金却脱颖而出，杀出了不少黑马，本期节目嘉宾，就是“业绩黑马”之一——华夏基金旗下的量化明星经理孙蒙。
我们将通过与孙蒙的对话，揭开量化投资的神秘面纱。更重要的是，普通人如何借助这一工具，在波动的市场中获取稳定的超额。
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🪑本期嘉宾
孙蒙
现任华夏基金数量投资部基金经理，曾任中信建投研究员、投资经理
北京大学物理本科，加州大学洛杉矶分校（UCLA）电子工程硕士
🎙️本期主播
孙冰洁
媒体人
《知本论》主理人
🧭你将听到
02:01 数学学不好，也能玩量化？
04:02 金融界偏爱跨界“学霸”？孙蒙为何从理工科投身金融圈
08:07 国内与国外量化交易的异同
10:11 把量化和高频交易画等号，是一个巨大的误会
12:14 量化的逻辑：借助数学和物理模型，能更科学地决策吗？
15:19 质疑量化：巴菲特说量化是看后视镜开车？
17:21 “我给家人推销产品，我妈都不买单”
19:17 在每一个年都获取稳定的超额，如何做到？
22:31 当下的市场更适合量化吗？
26:35 量化是如何赚钱的？快速了解多因子模型的投资逻辑
29:06 风险如何被量化？
30:49 投资的进化：能训练出一个AI基金经理吗？
34:07 ChatGPT 能够超越大部分的散户？
38:56 什么人更适合玩量化？
40:38 给普通投资者的量化工具箱
👤制作团队
出品人：朱虹
本期策划：姜艺萍 孙冰洁
后期制作：党政
视觉设计：赵妍
运营推广：党政
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赚的是当前市场的价格和市场有效定价偏离的钱。
量化并不代表一定能获得收益。量化只是一个手段，一个介入市场的方式。
量化是基于客观数据，是一个认知市场的方式和工具。采用量化方式建模，希望经过数据验证投资方式。建立模型放到历史中看是否真的有效，并不是拍脑袋觉得今天要买哪个风格的标的就去买了。希望所有的决策，都可以经过数据验证。
「✅量化 - 分类」
量化分为两类：
1）Q Quant
最早出现的基于模型、数字的量化分支，做衍生品定价、比如期权。
期权定价，本质是热力学的扩散方程。物理和数学的专业里都会有所涉及。
Q 风险中性概念，大部分呈现在卖方的金融机构中，更多以金融衍生品定价为主。海外市场Q Quant更具规模。
2）P Quant
P 代表真实世界的概率分布，对应交易金融市场的价格，更多出现在买方机构。目前国内市场的量化策略，以P Quant为主。
物理专业是尝试对世界形成有效建模，通过数学和模型的手段，尽可能简洁的刻画世界怎样运作的。金融专业通过一些技术手段，尽可能对金融市场形成相对有效的刻画，从中寻找有效的投资机会。
「✅量化 - 误解」
1）把量化和高频交易画等号
并不完全成立，高频只是量化策略非常小的分支，对应量化交易有非常多的种类。
2）量化追涨杀跌
整个交易一定是相对复杂的体系，如果简单的追涨杀跌有稳定收益，会被更多资金采用，导致策略失效。
3）量化机构也有差异，导致大家并不会以很类似的方式认知市场。
「✅量化 - 大数定律」
建模时以大数定律（在更多的数据集上验证）为基础，得出统计的显著性，选出更可持续的。
稳定超额：相对稳定的收益预期（指数贝塔+阿尔法），在基准的基础之上，通过量化力争获取一定的超额收益。
「✅量化 - 风险收益」
未来中国资本市场的假设是预期阿尔法将会下降。
稳健/均衡，两个维度：风险、收益。
以风险出发，构建整体策略。首先对不愿意承担的风险做严格控制，然后再获取能获得的超额回报，使整体收益风险分布更加均衡、超额波动小。
最不愿意承担市值维度的风险（净值波动），不会在投资组合上过多暴露某种风格。宁愿不去赚因市场的变化和波动带来的收益，也希望尽可能控制住风险。
「✅量化 - 多因子模型」
量化投资是非常宽泛的类型，可以有多种建模方式。
多因子模型：通过多维度的打分，优选科普。背后的理论基础是套利定价，即认为具有类似基本面的标的，是要有类似定价的，如果市场给出大幅度的定价偏离，买入或超配被低估的标的，卖出被高估的标的。赚的是当前市场价格和市场有效定价或标的内涵价格之间偏离的钱。
多因子模型对标的进行合理内在价值的定价，交易当前价格和内在价值之间的偏差。
「✅长期业绩」
至少3年（750个交易日），长期业绩并不只是收益率，要看获得这个收益，要承担多少风险。
长期收益率相当于统计分布的均值，收益率的标准差对于量化策略来说关注跟踪误差。
越长期的业绩，意味着积累的数据点越多，意味着从概率上来讲相对市场好/坏的统计显著性越高。投资本身是存在一定随机性，越短的时间点越难把随机性和运气区分。但积累的数量越多统计检验越可能和随机性区分开。
「✅选择」
和自己的投资目标和风险承受能力相匹配。
对市场或产品的收益风险特征要有一定理解，至少知道自己所承担的风险以及未来的预期收益，再结合自己的投资预期，或者自己的风险承受能力和收益预期相匹配。
最大的经验是以风险为先，赚能力圈里能赚到的风险。更注重对风险的管控。