前言
人类对于财富的追逐从未停歇，不断探索各种方式以实现“以钱生钱”的梦想。这条道路上，有着无尽的风险与机遇，诱惑人心的词汇如“以小博大”、“一夜暴富”充斥着我们的思维。
几千年来，从民间借贷到票号钱庄，从投资入股到现代银行，从现代资本市场到各种金融衍生品，以钱生钱的路径不断演化丰富，投资工具也在不断升级换代。
如今，引领投资界的是一项前沿的工具，被称为“量化交易”。它以其独特的方式吸引着众多投资者的目光。
据一份由JP Morgan Chase发布的研究报告，截至2020年底，全球范围内采用量化投资策略的资金规模已达到约1.5万亿美元。
此外，据一些行业报告估计，量化投资在美国股票市场中的份额约占到了交易量的三分之一，而在一些发达国家的股票市场中，量化投资的比例也在逐年增长。
但量化投资的前世今生，充满了曲折与发展，本文将带您一探究竟。
一，量化投资的萌芽：投资组合的诞生
量化投资的萌芽可以追溯到上世纪50年代，当时世界刚从二战中走出来，大萧条的阴影也没有散去，美国股市处于历史上最沉闷的时期。
1952年，马科维茨在《金融杂志》上发表论文《投资组合选择》。这篇文章当时并没有什么水花，但它第一次把风险这个概念带到了大众面前。
在此前股市已经存在了300年，但投资者在投资时仍然缺乏清晰的组合管理概念，通常只是依靠经验和直觉。
比如20世纪的经济学家凯恩斯曾说过：“将资金分散投资于我对许多我无法准确判断的不同公司，是一种错误的投资策略，我更倾向于将大笔资金投资于我能够获得确切信息的公司。”这话到现在看来都没什么问题，但它忽略了最重要的“风险”。
马科维茨的理论鼓励投资者将视野从单个股票扩展到整个投资组合，考虑不同资产之间的相关性和波动性。
通过优化投资组合，投资者可以实现在给定风险水平下最大化预期回报的目标。
不过，在当时投资人想运用马科维茨的法则来进行投资，在实践上是非常困难的，毕竟当时计算机并不普及，想在小纸片上完成计算是不可能的。
但他的贡献使得投资者能够基于数学模型和统计分析来制定投资策略，减少风险并追求更好的收益。
他的研究成果对于量化投资的发展产生了重要影响，并深刻地影响了金融市场的运作方式。这一篇论文也正式打开了现代金融研究与量化投资的大门。
在马科维茨的理论奠定了投资组合管理的基础之后，金融数学领域继续迎来了一系列重要的理论和模型的发展，为金融量化领域的繁荣发展奠定了深厚基础。
首先，1964年威廉·夏普、约翰·林特纳和扬·莫辛提出了资本资产定价模型。该模型通过考虑资产预期回报与其风险之间的关系，提供了一种衡量资产预期回报的标准方法，从而为投资者提供了评估风险和回报之间的权衡关系的工具。
随后，在1970年，尤金·法玛提出了有效市场理论，该理论认为市场已经充分反映了所有的公开信息，投资者无法通过分析信息来获得超额收益。这一理论对金融市场的行为和投资决策产生了深远的影响，并引发了对市场效率和投资策略的许多研究。
此外，1973年，费希尔·布莱克、默顿·斯科尔斯和罗伯特·默顿提出了期权定价模型。该模型通过考虑股票价格的随机波动性和期权合约的到期时间，提供了一种计算期权价格的数学模型，为衍生品市场的定价和风险管理提供了重要的工具。
二，量化投资的产生：第一只量化基金
20世纪70年代，量化投资开始迅速发展起来。随着计算机技术的进一步革新，人们可以更方便地进行大规模的数据处理和分析。同时，金融市场的信息也逐渐变得更加透明和可获取。这些因素使得量化投资成为可能，并逐渐得到了市场的认可。
1967年爱德华·索普的私募基金成立，是当时一个真正意义上的量化基金。索普会用电脑来计算各种权证的价格，看哪一种权证被高估了，然后会购买相应的股票作为对冲。这就是可转债套利策略的前身。这种策略虽然此前也有人使用，但都没有真正通过电脑这种工具来计算，完全是凭借个人经验。
作为纯使用电脑投资的基金，业绩表现的如何呢？
从1969年到1979年的那个疯狂的十年，标普500指数在包含分红率的情况下，年均回报率只有4.6%。而小盘股竟然能够达到8.5%的年化回报率，看起来似乎不错，但还是有点儿差强人意。
然而，就在这个时候，爱德华·索普的对冲基金崭露头角，以一种惊人的17.7%的年化回报率横扫投资界！这简直就是股票市场的超级英雄！更重要的是，这些基金的波动率比股票市场低得多。你说这是不是太神奇了？
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