美国量化基金发展怎么样

1. 量化基金的优缺点

量化基金的优点：
有助于避免盲点，控制风险；量化基金就是在大量历史数据的分析基础上，综合考虑到各种各样的投资方法，然后借助于计算机和数据分析来统计开发出适合当前市场的投资模型，依据投资模型来做出的投资决策。其核心其实就是通过数量化投资策略去进行风险控制，再加上主动投资的策略就可以在风险可控的情况下，获取市场的超额收益。另外量化基金突破了传统和指数型投资的局限，在行情不好的时候还可以变成固收类基金产品。
量化基金的缺点：
量化基金的应变能力不强，量化基金模型结构上的相似性将直接影响模型的有效性以及流动性问题。如果市场行情突变，量化基金需要一段时间进行算法的优化和调整。量化模型紧要是根据历史数据来构建的，所以它吸收新的信息的能力是比较缓慢和迟钝的。
而且采取量化基金之后是没有办法追求相当高的收益额，量化基金往往关注的是长期业绩。也就是说，如果投资者目标是追求短期收益，量化基金并不能完成这一个目的。除此以外，一旦外部环境发生变化或者发生某些重大事件，如果基本面上的变化等其有效性很可能就会受到影响。
小结：量化基金是投资形式的一种，其本身是一种更加深层次性的分析行为，与传统定性分析相比，具有合理性和高效化的特点。但是不可忽视的是，企业中的基金经理在投资的过程中一定要注意不能过于依赖量化投资，需要结合本身的经验以及国内经济市场的形式进行准确判断法。
【拓展资料】
基金有广义和狭义之分，广义上指为了某种目的而设立的具有一定数量的资金，如信托投资基金、公积金、退休基金等，狭义上指具有特定目的和用途的资金，平常所说的基金主要是指证券投资基金。证券投资基金的收益来自未来，收益表现与投资标的基础市场的表现密不可分，具有一定风险。
根据不同标准，可以将证券投资基金划分为不同的种类：
一、根据基金单位是否可增加或赎回，可分为开放式基金和封闭式基金。开放式基金不上市交易（这要看情况），通过银行、券商、基金公司申购和赎回，基金规模不固定；封闭式基金有固定的存续期，一般在证券交易场所上市交易，投资者通过二级市场买卖基金单位。
二、根据组织形态的不同，可分为公司型基金和契约型基金。基金通过发行基金股份成立投资基金公司的形式设立，通常称为公司型基金；由基金管理人、基金托管人和投资人三方通过基金契约设立，通常称为契约型基金。中国的证券投资基金均为契约型基金。
三、根据投资风险与收益的不同，可分为成长型、收入型和平衡型基金。
四、根据投资对象的不同，可分为股票基金、债券基金、货币市场基金、期货基金等。

2. 量化投资的前景

随着20世纪80年代以来各类证券和期权类产品的丰富和交易量的大增，华尔街已别无选择，不用这些模型，不使用电脑运算这些公式，他们便会陷于困境，自招风险。1997~1998年亚洲金融危机，市场暴跌，量化投资的算法交易也起到了同样的坏作用。此外，始于2007年的金融危机中，量化投资也未能幸免。时过境迁，2011年，量化基金再次表现优异。
稍微接触到资本市场的人，大都听说过基本面投资和价值投资，而对于这方面的天才人物“股神”巴菲特，更是几乎家喻户晓，妇孺皆知。他以企业财务报表的分析见长，擅长挖掘企业的内在价值，一旦买入便长期持有，持续获得稳定高额收益，为股东创造了丰厚利润，无人能及。
相比之下，与价值投资同等重要的量化投资——即借助数学、物理学、几何学、心理学甚至仿生学的知识，通过建立模型，进行估值、择时及选股，则没有那么幸运——在大多数人眼里，量化投资是一个神秘的领域，深不可测，玄奥无比，令人望而却步。世人皆知巴菲特，而对于号称最能赚钱的基金经理人、在20年的时间里创造了年均净回报率高达35%惊人传奇的量化投资大师西蒙斯，却只能成为少数人的专属。
量化投资看似神秘，但并不古老。它从70年代开始逐渐兴起，90年代才大行其道。之所以如此，是因为量化投资有其诞生的特定土壤，需要一系列的条件方能破土而出，这些条件其实相当苛刻。
很难想象，量化投资技术并非发端于华尔街，而是肇始于学术象牙塔里的少数“怪才”，他们长期不被正统的经济学所接受，甚至遭到排斥，因此处境艰难。1952年3月发表“投资组合选择”论文、提出现代财务和投资理论最著名洞见的马克维茨，以该理论参加博士答辩，竟然战战兢兢差点未获通过。1990年10月，这些人中有三位获得诺贝尔经济学奖，当时局外人很少有人清楚为什么他们能够得此殊荣；而三人中的其中一位则将他们的获奖比作“芝加哥业余球队赢得了世界杯”。
但是，没有来自象牙塔的现代金融理论，便没有量化投资的兴起。马克维茨的投资组合理论，提出了风险报酬和效率边界概念，并据此建立了模型，成为奠基之作。托宾随后提出了分离理论，但仍需要利用马克维茨的系统执行高难度的运算。
夏普1963年1月提出了“投资组合的简化模型”，一般称为“单一指数模型”。马克维茨模型费时33分钟的计算，简化模型只用30秒，并因节省了电脑内存，可以处理相对前者8倍以上的标的证券。1964年，夏普又发展出资本资产定价模型(CAPM)，这是他最重要的突破，不仅可以作为预测风险和预期回报的工具，还可以衡量投资组合的绩效，以及衍生出在指数型基金、企业财务和企业投资、市场行为和资产评价等多领域的应用和理论创新。
1976年，罗斯在CAPM的基础上，提出“套利定价理论”(APT)，提供一个方法评估影响股价变化的多种经济因素。布莱克和斯克尔斯提出了“期权定价理论”。莫顿则发明了“跨期的资本资产定价模型”。
有趣的是，不少人最初并非经济学家，如巴契里耶和布莱克原先是数学家，夏普则从事医学，奥斯伯恩为天文学家，沃金与坎德尔是统计学家，而特雷诺则是数学家兼物理学家。他们转行都是被金融市场研究所深深吸引，沉迷于其中的无穷魅力。
然而，仅有现代投资（行情 股吧 买卖点）理论的建立，及各类模型的完善与推陈出新，并不会直接催生出量化投资，它还需要其他几个重要前提条件，比如机构投资者在市场中占据主导，电脑技术足够发达，以及传统华尔街投资家的傲慢被市场击溃转而被迫接受新的投资理念。
量化投资不会出现在个人投资者为主的时代。个人投资者既缺乏闲暇的时间，也普遍无此能力。随着退休基金和共同基金资产的大幅增加，它们成为市场上的主要机构投资者，并委托专业机构进行投资操作。管理大规模资产，需要新的运作方式和金融创新技术，同时专业的投资管理人也有能力和精力专注地研究、运用这些技术。
没有发达的电脑技术，量化投资也将成为无源之水，无米之炊。在电脑革命发生前，根本无法根据上述模型进行运算。1961年，与马克维茨共同获得1990年诺贝尔奖的夏普曾说，当时即使是用IBM最好的商用电脑，解出含有100只证券的问题也需要33分钟。当今，面对数不胜数的证券产品，以及庞大的成交量，缺了先进电脑的运算速度和容量，许多复杂的证券定价甚至不可能完成。
量化投资在不经历市场的崩盘，傲慢投资者的自信未被摧毁之前，不会盛行。比较早的时候，华尔街对学术界把投资管理的艺术，转化成通篇晦涩难懂的数学方程式一直持有敌意。他们认为，投资管理需要天赋、直觉以及独特的驾驭市场的能力，基金经理可以独力打败市场，而无需依靠那些缺乏灵魂、怪异的数学符号和缥缈虚幻的模型。在美国，70年代初期表现最佳的基金经理人从未听过贝塔值，并认为那些拥有数学和电脑背景的学者只是一群骗子。
1973~1974年美国债券市场和股票市场全面崩盘，明星基金经理人烟消云散，财富缩水堪比30年代大萧条。当时，颇有先见的投资顾问兼作家彼得·伯恩斯坦认为，必须采用更好的方法管理投资组合，并创办了《投资组合》杂志，一出刊便获得成功。此后，随着80年代以来各类证券和期权类产品的丰富和交易量的大增.量化投资光彩炫目，但也具有魔鬼般的力量。它时而风光无限，但也常常坠入深渊。
1987年10月大股灾，黑色星期一，当天股市和期货成交量高达令人吃惊的410亿美元，价值瞬间缩水6000亿美元。很多股份直接通过电脑而不是经由交易所交易。一些采用投资组合保险策略的公司，在电脑模式的驱使下，不问价格机械卖出股票。很多交易员清楚这些投资组合会有大单卖出，宁愿走在前面争相出逃，加剧了恐慌。针对整个投资组合而非单个证券，机械式的交易，电脑的自动操作，使得这种量化投资出现助跌之效，大量的空单在瞬间涌出，将市场彻底砸垮。
在此次亚洲金融危机中，著名的长期资本管理公司，这家来自学术象牙塔的怪才充斥、主要运用量化投资技术的对冲基金，曾经在市场上呼风唤雨、无往不利，但偏偏遭遇俄罗斯国债违约这一小概率事件，陷入破产之境，迫使美联储集华尔街诸多投资银行之力，加以救助。此外，始于2007年的金融危机中，量化投资也未能幸免。
虽然麻烦不断，但量化投资依然必要且有效。要知道，在本次金融危机发生前，量化基金的表现连续8年超过其他投资方式。当然，挫折也会带来量化投资技术的更新和完善，比如在模型中设定新的变量，尤其是加入以往并未包含的宏观经济参数。时过境迁，2011年，量化基金再次表现优异。虽然量化投资能否就此再度复兴仍属未知，但由本文先前的讨论，漫漫历史长河，此一趋势已不可逆转，量化投资依然拥有光明的未来。
德意志银行的董事总经理、全球量化投资主管罗崟先生在激烈的竞争中脱颖而出，夺得全球最权威的《机构投资者》期刊2011年美国和欧洲量化分析第一名的佳绩。在华尔街40余年排名史上，罕有华人获此殊荣。《金融时报》慧眼识金，就此专门做了访谈，并嘱我就量化投资写篇评论。我欣然命笔，并借此祝愿量化投资在中国的资本市场上，能够早日生根。

3. 量化基金的发展特点

1、量化基金开始加速发展
早在2004年国内市场就推出了首只采用量化策略的基金———光大保德信量化核心基金，但量化基金真正为国内投资者所关注还是2008年金融危机期间。当时大部分基金都亏损严重，但部分采用量化策略的基金却获得了非常好的收益。从1989年到2008年，詹姆斯·西蒙斯管理的大奖章(Medallion)基金的年均净回报率高达35%，比巴菲特、索罗斯等投资大师同期的年均回报率要高出10个百分点，比同期标准普尔500指数的年均回报率更高出20多个百分点。
而国内量化基金的表现则不尽如人意。像光大保德信量化核心基金早期业绩波动很大，特别是2007年、2008年间业绩对比悬殊，当然这与其高仓位有关，但也影响了基民对量化投资的兴趣。早几年国内量化基金阵营扩张缓慢，2009年以来有加速迹象，嘉实、中海、华商、富国、长盛、长信、华富、大摩华鑫等均推出基于量化策略的基金，今年以来加上本月中旬开始发行的诺安多策略基金及即将发行的纽银新动向也不到15只。
2、有助于避免盲点控制风险
越来越多的基金公司倾向于推出量化策略的基金有一个不可忽视的背景，即中国证券市场的深度和广度都与前几年不可同日而语了。“现在市场上有两千多家上市公司，我们公司基金经理加研究员再加卖方，能把握和持续跟踪的公司也不过几百家，借助电脑可以帮助我们避免一些盲点的出现。”一位中小规模基金公司的基金经理这样表示。
诺安多策略拟任基金经理、诺安金融工程部总监王永宏则认为，市场有自己的运行规律，谁能把握这一规律就能赚到钱。当前国内市场上的基金在投资中采用的方法多种多样，有价值投资、成长投资，也有主题投资、风格投资等。但A股市场波动较大，只坚持一种策略很难在不同市场环境中取胜。王永宏表示，诺安多策略就是在分析大量历史数据的基础上，综合考虑多种投资方法，借助计算机和数据统计，开发出适合当前市场情况的投资模型，并依据模型输出的结果做出投资决策。
纽银新动向虽然未强调其量化特性，但据了解，其在投资策略中就引进纽约梅隆集团的iFlow（资金风向标）对A股市场风格转换的预判，为股票与债券比例的调整提供参考。
而紫石投资的掌舵人张超在接受新快报记者采访时也表示，之所以在众多基金均折戟沉沙的上半年能够取得不俗的业绩，主要归功于公司的二部组合投资策略，所谓的二部组合策略就是价值投资+量化投资。其核心就是通过数量化投资策略去进行风险控制，再加上主动投资的策略就可以在风险可控的情况下，获取市场的超额收益。
3、量化模型也需应时而变
不过，对于量化策略，业内仍存在争议。使用这种策略的成功案例大奖章基金虽然取得了可观的业绩，但同样采取这种策略的美国长期资本管理公司却出现巨亏而破产，最后被接管。
国内量化基金方面，业绩表现也有较大差异，像上投摩根阿尔法这样持续跑赢业绩比较基准的还是少数，像嘉实量化阿尔法、华泰柏瑞量化先行等波动就比较大。
德圣基金研究中心首席分析师江赛春就认为，目前国内还比较缺乏对相应模型进行研发的人才，国外的数量化模型是否适合国内市场也有待时间去进行验证，而且，国内市场环境复杂多变，对模型的升级维护也是一大挑战，数量化方法即使在过去可行，在未来也未必有用。
一位券商的基金研究员也向记者表示，使用计算机模型并不意味着你拥有了一部会印钞票的机器，你必须有一支研究队伍不断挖掘新的信息并添加到你的模型当中去，否则要么是一些新的风险因素不能被模型所识别，要么就是白白错过了一些获利的机会。
另外，规模的变化也会对量化基金的表现有影响。像Medallion基金已经有十几年不对外部投资人开放投资了，传闻其每季度的盈利必须强制赎回，或许就是出于控制规模的考虑。

4. 什么是量化交易，未来前景如何知道的讲讲。

国外量化交易已经发展了40年左右，量化交易程序换交易占比60%，量化基金规模达到30个亿美元，而国内量化交易起步较晚第一只量化基金在2004年左右，至今量化交易规模不过2万亿RMB，国内现在的量化人才也很缺失，随着过来一批量化交易的海龟回来从事量化交易会一定程度带动行业的发展，但是仍需一定时间，加上国内量化交易政策还不够明朗，整体来说量化交易在国内还是一年蓝海，但是路途并非坦途。