概述
量化投資技術在海外已經將近30年多年的時間，並且，這種投資業績相對穩定，並且市場規模也是在不斷擴大，量化投資區別於定性投資的鮮明特徵就是模型，量邦科技認為對於量化投資中模型與人的關係，量化投資作為一個新概念，真正的量化基金還是比較罕見的。
量化投資元年之後，相對於有限的資產管理機構和產品需求，人才和策略出現了階段性過剩。另外一方面，有一個龐大的客戶群體，希望可以通過證券期貨賬戶參與到自身財富管理的過程中，但他們又沒有太多的時間去打理。市場需要一個策略提供者和需要租用策略模型的理財者對接的平台，使他們可以交易;理財者租用模型後，也需要一個功能強大的模型使用環境，保證策略的正常運行，這就是雲計算時代的量化投資，所謂的“雲交易”雲計算、大數據和量化投資本身都是專業術語，然後又要講雲計算和大數據時代的量化投資，這個聽著是有些枯燥的。但是，想到投資理財和我們每個人息息相關，又想到早在1997年，量化分析驅動的“深藍”電腦居然打敗了西洋棋大師卡斯帕羅夫，這些專業術語離大家的生活其實並不遙遠。
量化投資自身的發展和整個投資行業的發展逐步產生共振。本輪投資革命的發展經歷三個子階段，首先是投資管理行業數量化，這個在國外用了很久時間，在國內從2010年開始，目前已經非常火爆；次是數量化後的投資管理行業網際網路化，這就是類似Zulu Trade這樣的策略超市開始火爆的階段，國內的三方銷售開始大行其道；最後是網際網路量化投資從B2C到C2C化，Motif的發展引發了C端客戶的參與感，策略使用者和提供者的界限變得模糊。
量化投資技術
量化投資技術2010年我國推出了股指期貨，第一次有了可以做空市場的工具，從而為設計基於算法的複雜策略提供了基礎，因此2010年我們叫做對沖基金和量化投資元年。隨著股指期貨的推出，有四種和量化投資相關的產品蓬勃發展。第一種是做多股票、做空股指期貨的阿爾法對沖型產品;第二種是利用股指期貨可以日內多次買賣交易的特點，用技術分析和程式化交易股指期貨，所謂的程式化CTA產品;第三種是在極短的時間裡，用複雜算法高頻率交易股指期貨，所謂的高頻交易產品;第四種是，對股指期貨和其現貨ETF/股票進行價差買賣操作。當然，這些高端的量化工具需要大量的計算機和科研投入，因此主要掌握在專業機構手中。
量化投資出現的意義是，科技和工程力量進入了理財行業，老百姓不僅可以選擇跟大盤隨波逐流的公募基金，也可以選擇所謂的絕對收益理財產品。網際網路進入金融行業，給金融帶來了顛覆性的革命，但網際網路與基金行業的合作僅限於銷售渠道方面，其產品本身在設計結構、投資策略、管理方式等方面，與傳統基金並無差別。未來可能會有更多非直接數據的接入，甚至掌握用戶在更多金融平台上的行為數據，以及用戶對於一些金融現象的情緒變化數據。隨著數據量不斷的加大，無論是大數據的存儲和提取、還是高效的處理以及學習，都需要技術支持。
簡單的說，雲計算就是把很多電腦放在一起產生巨大的計算資源，大數據就是關於一個問題我們擁有各個方面體量非常龐雜的數據。以淘寶網為例，大家都知道雙十一的時候，淘寶上的交易非常火爆，對於所有人所有交易記錄的組合，就是一個具體的大數據。什麼是量化投資什麼是量化投資其實，就如同中醫和西醫的區別，中醫靠經驗，講究“望、聞、問、切、聽”，西醫靠指標，通過一系列的檢查數據綜合判斷病情。量化投資無非就是用指標和公式驅動投資和交易。還是舉淘寶的例子，賣家需要考慮安排今年雙十一的客服配備和商品物流安排，如果賣家根據去年的經驗判斷，“中午的時候買家比較多”從而在中午增倍客服，並預約好物流，這就是定性投資。如果賣家使用雲計算對自己去年雙十一的銷售大數據進行了建模分析，發現“11：25至12：15，12：45—13：30”的時段交易最活躍，並因此倍增客服、預約物流，這就是量化投資。
總結
量化投資技術就是把人的投資思想規則化、模型化，基於金融數據得出投資結論，並選用計算機去執行交易。原本用於自然科學研究的手段套用於投資實踐，就產生了投資科學。比如出現於上世紀80年代左右的阿爾法投資，這種量化投資技術的主要工具是多因素模型，通過分析股價的驅動因素，合理配置權重，進行有益投資組合。
