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陈军先生：中银基金管理有限公司投资管理部权益投资总监，副总裁(VP)，金融学硕士。
曾任中信证券股份有限责任公司资产管理部项目经理。
2004年加入中银基金管理有限公司，2006年10月至今任中银收益基金经理，2009年9月至今任中银中证100指数基金经理。
特许金融分析师（CFA），香港财经分析师学会会员。
具有12年证券从业年限。
具备基金从业资格。
崔建波先生：经济学硕士，历任天津中融证券投资咨询公司研究员、申银万国天津佟楼营业部投资经纪顾问部经理、海融资讯系统有限公司研究员、和讯信息科技有限公司证券研究部、理财服务部经理、北方国际信托股份有限公司投资部信托高级投资经理。
现任新华泛资源优势灵活配置混合型证券投资基金基金经理，新华行业周期轮换股票型证券投资基金基金经理。
初冬女士：国籍中国，经济学硕士，14年证券从业经验。
曾在平安证券研究所、平安保险投资管理中心等公司从事研究与投资工作；2000年8月至今就职于鹏华基金管理有限公司，历任研究员、普丰基金基金经理助理等职。
现任鹏华基金管理有限公司社保基金理财经理及鹏华货币市场基金经理，投资决策委员会成员，固定收益部总经理。
初冬女士具备基金从业资格。
本报告期内本基金基金经理未发生变动。
陈加荣先生：天津大学管理工程硕士，十年证券从业经历，具有基金从业资格。
历任中国平安保险（集团）股份有限公司投资管理中心债券研究员、交易员、本外币投资经理；国联安基金管理公司德盛小盘基金债券投资经理、基金经理助理，德盛稳健基金债券投资经理、基金经理助理。
现任农银汇理基金管理公司固定收益投资负责人、基金经理。
曹剑飞先生：统计学硕士、经济学硕士，农银汇理基金管理公司投资部副总经理。
6年证券从业经历。
历任长江证券公司证券投资总部分析师，泰信基金管理有限公司研究部、华宝兴业基金管理有限公司研究部高级研究员，华宝兴业先进成长开放式证券投资基金的基金经理助理。
2008年8月起任农银汇理行业成长股票型基金基金经理，2010年9月起任农银汇理大盘蓝筹股票型基金基金经理。
量化投资发展及我国现状分析【摘要】本文主要介绍了量化投资发展及我国现状的分析。
在文章首先解释了量化投资的概念，接着介绍了我国量化投资的起步情况，并阐明了本文的目的及意义。
在分析了量化投资的基本原理、国际量化投资发展现状以及我国量化投资发展现状，同时探讨了我国量化投资面临的挑战和发展前景。
在提出了我国量化投资的未来发展方向，给出了推动我国量化投资发展的建议，并对全文进行了总结。
通过本文的分析，可以更全面地了解量化投资在我国的发展现状，为我国量化投资的进一步发展提供参考和建议。
【关键词】量化投资、发展、我国、基本原理、国际发展、现状分析、挑战、发展前景、未来发展方向、建议、总结1. 引言1.1 量化投资的概念量化投资是指利用数学模型和大规模数据进行投资决策的一种投资方式。
量化投资通过对历史数据和市场走势的分析，建立模型预测未来市场走势，从而提高投资决策的准确性和效率。
量化投资依靠计算机算法和统计学方法，通过程序化交易进行买卖操作，减少人为情绪干扰，实现规模化操作。
量化投资的兴起，源于信息技术和金融市场的发展。
随着数据量的爆发性增长和计算能力的提升，量化投资逐渐成为投资界的热门话题。
量化投资逐渐被广泛运用于股票、期货、外汇等金融市场，成为投资者获取超额收益的重要手段。
在我国，量化投资起步较晚，但发展态势迅猛。
随着金融科技的兴起和监管政策的支持，我国量化投资行业逐渐壮大，吸引了越来越多的资本和人才投入。
未来，我国量化投资有望成为金融市场的重要力量，推动金融市场的发展和稳定。
1.2 我国量化投资的起步情况我国量化投资的起步情况可以追溯到2000年左右，当时国内的金融市场还处于初级阶段，投资者主要依靠经验和直觉进行投资决策。
随着信息技术的发展和金融市场的完善，我国的量化投资开始逐渐兴起。
最早采用量化投资策略的是一些私募基金和券商资管产品，它们利用数学模型和算法来分析数据、识别交易信号，从而实现系统化、自动化的投资。
国内量化交易平台介绍2012-11-26 05:41 来源：期货日报字号：12 14中低端平台适合投资者进行趋势、反趋势等对行情和交易逻辑要求不高的策略，高端交易平台适合机构投资者进行趋势、套利、对冲、高频等对行情和交易要求高、逻辑复杂度高的策略。
从广义上讲，量化交易是指投资者利用计算机技术、金融工程建模等手段将自己的金融操作用很明确的方式去定义和描述，用以协助投资者进行投资决策，并且严格按照所设定的规则去执行交易策略（买卖、价格、数量等）的交易方式。
按照数学模型的理念和对计算机技术的利用方式，量化交易可以进一步细分为自动化交易（Automatic Trading）、量化投资（Quantitative Investment）、程序化交易（Program Trading）、算法交易（Algorithm Trading）以及高频交易（High Frequency Trading）。
这五种量化交易方式的侧重点各有不同，是量化交易技术发展到不同阶段的产物，也是不同量化交易用户群的不同交易方式。
量化交易平台是指能分别满足上述五种交易方式的平台，要求其从交易系统的行情和基础数据、交易和执行、策略研发和运营三个主要方面既要做到大而全，也要做到深而精。
这对目前大中型金融机构的IT 以及实际运营部门是很大的挑战，同时也提供了发展机遇。
目前的量化交易平台可以从开发语言、技术架构、系统架构、策略方向、交易方式等几个方面，分为中低端和高端量化交易平台。
中低端量化交易平台中低端平台只支持复杂度不高的脚本语言实现策略逻辑，多数的实现只能在图表上加载技术指标进行自动化交易、程序化交易等量化交易方式。
中低端平台一般采用的技术架构是投资者使用平台商提供的客户端软件，采用互联网接入方式连接平台商或者金融经纪公司提供的行情和基础数据服务器，投资者在本地运行的策略触发后，通过经纪公司的普通交易席位进行交易。
由于技术架构的限制，行情、交易有一定的延时。
量化投资在国内出现萌芽现已形成四大流派[ 量化投资在国内市场上已经形成券商、公募基金、私募基金，以及期货界四大派系。
虽然这是从行业上划分的，但在策略运用以及交易风格上，这四大派系也存在不小的差异 ]金融市场上有这么一群人，他们喜欢将自己戏称为“矿工”，因为他们是宽客。
宽客，Quants（金融工程师）的音译，金融市场上名副其实的淘金者。
说他们名副其实，是因为他们在稍纵即逝的市场机会中“淘金”利用的是复杂数学公式和超级计算机，而非直觉交易。
近几十年来，从赌桌上演化而来的宽客一直在华尔街上傲视群雄，并且时而兴风作浪。
随着2008年的一场金融海啸，不少华人宽客转战中国资本市场。
而随着2010年融资融券、股指期货的相继推出，中国资本市场上宽客身影正日渐活跃，量化投资也开始如火如荼。
但限于金融工具创新和制度完善等因素，量化投资在中国还有很长的一段路要走。
从萌芽到转折点1971年，巴克莱国际投资管理公司发行了世界上第一只指数基金。
也就是说，量化投资在境外已有40多年的历史了。
但在国内，量化投资的历史还非常短暂。
“某种意义上，是2005年开始的ETF套利拉开了量化投资在中国的序幕。
”长江证券(000783,股吧)金融衍生部总经理陈皓告诉第一财经日报《财商》记者。
陈皓当时就职于上海证券交易所从事金融衍生产品的研究开发。
在ETF套利之前也有些机构进行可转债套利，但显然是小荷连尖尖角还没露出来。
2010年前，ETF套利可以说是国内量化投资的主流品种，但随着进入的淘金者越来越多，套利空间日渐狭窄。
2009年前后，数位券商衍生部负责人告诉记者该项业务日渐难做。
也就是在2005年左右，一些卖方研究机构开始进行量化投资研究，但限于金融衍生工具的匮乏，所开发的策略无非就是量化选股、量化择时等。
同时，由于当时A股市场持续低迷，机构在量化研究上的投入也是捉襟见肘。
“当时在量化研究方面做得还不错的某家机构团队一度濒临解散，成员四处求职，但也没什么机构愿意接纳。
量化投资的基本步骤和逻辑
1. 确定投资目标和策略：投资者需要明确自己的投资目标，如长期增值、稳定收益等，并根据目标选择相应的投资策略，如多头策略、空头策略、套利策略等。
2. 数据收集和整理：量化投资需要大量的数据支持，因此需要收集和整理相关的数据，包括市场数据、公司财报、宏观经济数据等。
同时，还需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。
3. 特征工程：在收集和整理数据的基础上，需要提取出有用的特征，以便构建模型。
特征工程包括选择合适的变量、计算统计指标、构建因子等。
4. 模型构建和回测：根据特征工程的结果，构建相应的数学模型，如线性回归模型、决策树模型、神经网络模型等。
然后，利用历史数据对模型进行回测，评估模型的准确性和效果。
5. 实盘交易和风险控制：在模型回测效果良好的情况下，可以将模型应用于实盘交易。
同时，需要制定相应的风险控制策略，以降低投资风险。
6. 模型优化和更新：量化投资的模型需要不断优化和更新，以适应市场的变化。
因此，需要定期对模型进行评估和改进，以提高投资效果。
总的来说，量化投资的基本步骤和逻辑是基于数据和模型的决策，通过对历史数据的分析和预测，构建有效的投资策略，并在实盘交易中不断优化和更新模型，以实现更好的投资效果。
量化投资策略的构建与优化随着信息技术的不断发展，量化投资成为了金融领域中的一个热门话题。
它不仅可以提高投资效率，还能够降低风险，为投资者带来更为稳定的收益。
但是，在实际操作中，量化投资策略的构建和优化并不是一件简单的事情。
因此，本篇文章将从理论和实践角度出发，对量化投资策略的构建和优化进行详细的探讨。
一、理论基础在构建量化投资策略之前，我们需要先了解一些量化投资的理论基础。
下面是几个比较重要的概念：1. 常见的量化投资模型首先，量化投资模型是指根据统计学和数学科学的原理，通过对历史数据的分析和建模，构建一种能够预测未来市场价格方向或者确定适当的交易时机的数学模型。
常见的量化投资模型有基本面分析、技术分析等。
2. 因子选择在构建量化投资模型时，我们需要选取一些可以对市场起到影响的因子。
这些因子比如市场趋势、利率变化等，对不同的证券会产生不同的影响。
因此，我们需要根据研究对象的不同选择不同的因子，并且要进行有效的因子筛选和优化。
3. 投资组合在实际操作中，投资者通常会同时购买多种证券，以达到降低风险和提高收益的目的。
因此，我们需要根据不同证券的风险和收益特点，构建出有效的投资组合，并且要进行动态调整和优化。
二、实践步骤了解了量化投资的理论基础之后，我们就可以开始进行具体的实践了。
下面是一些构建量化投资策略的实践步骤：1. 数据获取和清洗首先，我们需要获取一些历史数据，用于后续的研究和建模。
这些数据可以包括股票价格、公司财务数据、市场指数等。
在数据获取之后，我们需要进行数据清洗和预处理，去除无关数据和异常值，以保证后续研究结果的准确性和可靠性。
2. 因子筛选和优化接下来，我们需要根据研究对象的不同选择相应的因子，并且对这些因子进行筛选和优化。
因子的筛选可以采用统计学方法，比如协方差分析、相关系数分析等。
在筛选过程中，我们需要注意因子之间的相关性，避免选择过多相关的因子。
3. 模型构建和回测在选择完合适数量的因子之后，我们就可以开始构建模型了。
