光大交易失误导致市场波动的事件引起了大家的广泛关注。量化投资一时间成为众矢之的，但量化投资当真具备轻易撬动市场的力量吗?事实上，近些年，不论是在美国，日本，还是新兴市场(比如台湾)， 都出现过交易失误，或者某种策略引发市场波动的现象。人们或多或少把它们和量化投资联系起来，这种说法是值得商榷的。

在上市公司数目众多，海量信息充斥市场的时代，投资者需要一种能迅速有效地汇集各种数据，并进行客观分析的投资方法，量化投资是适应了时代的需求而应运而生的。作为一种投资手段，量化投资本身是中性的，真正起作用的是模型背后的人，是“地球上最美丽的花朵”----人的思维。

量化投资本身就包含了很多流派。有以基本面为主，持仓时间在几个月到一年左右的基本面量化;也有注重短期投资，持仓几天到几周，以识别各种形态，找出统计规律的统计套利;甚至日内交易数次甚至几毫秒交易一次，不持仓过夜的高频交易。在投资的资产类别上，有仅投资权益类资产的，也有跨资产类别的。从业人员结构上，基本面量化的以经济，金融，会计的背景为主，而统计套利的以数学，物理，信号处理，统计等背景为主。在模型所用的编程工具上， 简单的比如Excel， 复杂的比如SAS， R， MATLAB， JAVA， C++，有的甚至为了追求计算速度， 直接将程序写在芯片上。

当股价出现异动时，各种类型的量化投资者会有不同的反应。基本面量化的投资者会忽略短期的波动，除非这种波动持续下去会导致基本面的变化;统计套利的投资者会面临两种选择，如果相信趋势会持续，就会跟上去做趋势(trend following)，或者判断为某种噪音或扰动，很快会回到均衡(mean reverting)，就会做反向。这种决策取决于各自的量化模型。做趋势的可能会放大波动，而做反向的反而会抵消这种波动。

具体到统计套利的使用上，主要以投资银行的自营盘和对冲基金为主。虽然套利机会稍纵即逝，需要迅速的执行，他们都有很严格的风险控制。比如，每个策略可以动用的资金量，杠杆比例，止损程度，等等。这些指标都是在实时动态监控，而不是仅仅为了满足盘后结算的需要。

笔者以前工作过的BGI，一直致力于基本面量化投资，其风险控制是非常严格的。每笔交易，从研究员检查模型，基金经理产生交易清单，复核，审批到交易员的执行，对交易进程的跟踪，交易成本的评估都有严谨的流程，并建立在统一的内部平台上。所以，这样的量化投资其核心是控制风险的基础上追求收益，并不具备操纵市场的能量。

作为一个新鲜事物，量化投资在中国备受瞩目，各方都给予了很高的期待。同样的，作为一种投资方式，如果使用不当，的确也会给我们带来新的挑战。我们应该扬长避短，不能将洗澡水和孩子一起泼出去。（景顺长城量化及ETF投资总监 黎海威）

（来源：中国网 http://finance.china.com.cn/roll/20130819/1736967.shtml）