公募量化基金将大行其道？
前段日子有个新闻特别引人注意：据报道，金融业内流传一家外资量化投资机构，贴出了“招聘实习生”的条件，薪资高达日薪4000元，震惊业内外。
据悉，该实习岗位为“量化研究和开发”，似乎是一家国外私募基金发布的岗位信息。工作地点在上海或者纽约，要求是拥有顶级名校的学历或者在学状态，有统计学、数学、物理、金融工程与计算机科学硕士或以上学位。
虽然我们无法得知这类实习工作的具体内容，但从已有的一些海外量化私募基金的官方招聘需求来看，可能会包含量化交易的编程语言开发、数学建模以及统计分析等。
日薪4000元，这可不是小数目。如果我们按照此日薪计算22个工作日的月薪，可以得到接近9万元人民币的月薪。甚为可观。
这从侧面展示出量化策略基金行情的火爆，逻辑很简单：能开出如此高的实习薪资，这些基金近期在市场上想必赚了不少钱。
其实量化策略的基金不但在国外私募基金中比较常见，在我国公募领域也绝不是微不足道的存在。
我国公募量化基金现状
根据交易策略的不同，我国的量化基金产品大致可分为三类：主动量化基金、指数增强量化基金与对冲量化基金，三类产品有各自的特征与优势，适用于不同的交易需求。
主动量化基金顾名思义就是依托基金经理能力，以量化策略作为主动管理抓手的一种基金。
此类基金一般采用数量化的选股模型驱动选股策略，也会通过量化的手段优化资产配置策略。在资产配置中，还将结合行业、宏观、风险等参数所组成的因子模型进行选股和建仓。
最鲜明的特点是此类基金的目标收益率往往高于基准指数的收益率，基金经理往往通过量化手段来提升择时和选股的能力，所以这种基金的换手率和调仓等的频率也往往高于指数增强量化基金。
指数增强量化基金也需要实现超越业绩比较基准的投资回报，以及谋求基金资产的长期增值。一般是通过定量投资模型预测股票超额回报，在力争有效控制风险及交易成本的基础上构建和优化投资组合，并根据定量化的投资模型在全市场优先选择综合评估较高的股票，对投资组合构成及权重进行优化调整。
指数增强量化基金和主动量化基金最大的区别在于其跟踪误差往往需要维持在一个标准范围内。其股票选择以指数成份股及备选成份股为主，同时适当投资于非成份股。
最后， 对冲量化基金一般是利用定量的投资模型，灵活应用多种策略对冲投资组合的市场风险，谋求投资组合资产的长期增值。
这类基金更多运营股指期货等多种工具对冲市场的风险，争取的是绝对的收益，也就是比较独立于市场整体走势之外的收益。
我们也可以明显感受到对冲量化基金对回撤的控制一般是更加重视的。
以上三种公募量化基金其实相对私募量化基金来说，还是受到更多的制约的。主要体现在公募量化产品可使用的标准化金融衍生工具较少，基本上无法参与场外交易（如收益互换、雪球/香草期权、定制期权等），同时进行风险控制和价格发现的手段也较为有限。
但私募量化基金透明度低、复杂性高、杠杆高、流动性低，往往只能匹配高净值人士。对一般老百姓来说，投资于私募量化基金的门槛相对还是高了点。
所以公募量化基金就有了“接地气”和“较透明”这两个非常大的优势。
尽管如此，截至今年六月，目前公募量化产品规模有2500亿元左右，在整个行业中占比不到1%。这从侧面说明其发展潜力比较大。
据中国基金报，近期公募量化基金密集宣布限购，火热程度可见一斑。今年机会分散的市场环境利于量化策略获取超额收益，因此受到资金追捧。伴随着市场需求的增加，公募基金布局量化策略基金的步伐也在加快。
从股市上讲，今年以来，A股市场核心资产抱团行情瓦解，资金开始青睐中小市值品种，量化基金分散的投资风格再度进入了市场大众的视野。
很多读者可能要问了，读了以上这些，什么是“量化”似乎依然不太清晰。这也是很多人对量化基金望而却步的主要原因。
何为量化？
量化策略一般是指利用程序算法、数学模型和完整数据库的优势，做出理性的交易决策。
一般来说这种策略可以从交易方法论或者选股建模两个维度进行优化。
量化策略的实施者都是以绝对理性和科学作为出发点的实践派，通常主要利用数学（统计学）理论建立一个模型，然后开发一个计算机程序，并将该模型应用于历史市场数据。接着对模型进行回溯测试和优化。如果上述这些步骤取得了有利的结果，算法程序就会在实时市场上以真实资本进行自动操作。
往科学上讲，计算机化的定量分析主要可以揭示数据中的特定模式。将这些模式与历史数据中显示的相同模式进行比较（回溯测试），如果取得了显著性的高概率结果，则基金经理就可以得出有把握的结论——比如当前投资于某只股票能在未来一年时间内获得90%概率上涨超过10%的可能性。
根据基金经理的研究和偏好，量化策略算法可以进行高度的定制化，以评估与股票投资相关的不同参数。这就如前文所示，发展出了主动管理、指数增强或者对冲等等不同种类的公募量化策略。
为了更好地解释量化投资策略，我们以动量投资策略举例子。量化动量投资策略实施者可以用爬虫软件编写一个简单的算法程序，在股市上升势头中自动选出赢家。在下一次市场上升时，程序就会自动买入赢家、卖空输家。
动量投资的精髓在于相信在过去表现差劲的股票，接下来的表现也会继续让人失望。而过去表现“抢眼”的股票，则会继续其强势表现。
更加重要的是，如果将该程序变得更复杂一点，它或许能帮助我们回测股市历史上的表现，从而得出相应的交易频率。这可以帮助回答动量投资策略中最复杂的疑问：赢家或者输家到底能继续赢或者输多久？
这是量化交易的一个相当简单的例子。通常情况下，从技术分析到价值股票再到基本面分析，各种参数被用来挑选出旨在实现利润最大化的复杂股票组合。这些参数被编入交易系统，来自动进行交易。这其中对编程语言的难度要求和对统计模型的研发需求就大了去了。
还有些基金会利用算法来编写高频交易的程序从而积少成多来获利，这也是一种典型的量化策略。
尾声
当前是人工智能技术获得爆发式增长的时代。展望未来，基于大模型的新一代人工智能技术或许也将彻底革新现有量化策略的准确性和功能延展性。
多因子模型和高频自动化交易原本是量化策略的基石，而人工智能大模型毫不违和，也完全可以从这两个领域入手“接管”现行的机制。
传统量化基本面分析、量化模型手段只能对有限的数据进行假设、分析、验证及应用。借助AI可以通过超大量的数据训练，从更大范围、更多维度进行数据收集和分析，并借助机器学习成长速度的优势，高频次地取得更优化的策略，大幅度延长量化模型的生命周期。
如有AI加持，公募量化基金很可能将大行其道！
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