隨著20世紀80年代以來各類證券和期權類產品的豐富和交易量的大增，華爾街已別無選擇，不用這些模型，不使用電腦運算這些公式，他們便會陷于困境，自招風險。1997~1998年亞洲金融危機，市場暴跌，量化投資的算法交易也起到了同樣的壞作用。此外，始于2007年的金融危機中，量化投資也未能幸免。時過境遷，2011年，量化基金再次表現(xiàn)優(yōu)異。

稍微接觸到資本市場的人，大都聽說過基本面投資和價值投資，而對于這方面的天才人物“股神”巴菲特，更是幾乎家喻戶曉，婦孺皆知。他以企業(yè)財務報表的分析見長，擅長挖掘企業(yè)的內在價值，一旦買入便長期持有，持續(xù)獲得穩(wěn)定高額收益，為股東創(chuàng)造了豐厚利潤，無人能及。

相比之下，與價值投資同等重要的量化投資——即借助數(shù)學、物理學、幾何學、心理學甚至仿生學的知識，通過建立模型，進行估值、擇時及選股，則沒有那么幸運——在大多數(shù)人眼里，量化投資是一個神秘的領域，深不可測，玄奧無比，令人望而卻步。世人皆知巴菲特，而對于號稱最能賺錢的基金經(jīng)理人、在20年的時間里創(chuàng)造了年均凈回報率高達35%驚人傳奇的量化投資大師西蒙斯，卻只能成為少數(shù)人的專屬。

量化投資看似神秘，但并不古老。它從70年代開始逐漸興起，90年代才大行其道。之所以如此，是因為量化投資有其誕生的特定土壤，需要一系列的條件方能破土而出，這些條件其實相當苛刻。

很難想象，量化投資技術并非發(fā)端于華爾街，而是肇始于學術象牙塔里的少數(shù)“怪才”，他們長期不被正統(tǒng)的經(jīng)濟學所接受，甚至遭到排斥，因此處境艱難。1952年3月發(fā)表“投資組合選擇”論文、提出現(xiàn)代財務和投資理論最著名洞見的馬克維茨，以該理論參加博士答辯，竟然戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢差點未獲通過。1990年10月，這些人中有三位獲得諾貝爾經(jīng)濟學獎，當時局外人很少有人清楚為什么他們能夠得此殊榮；而三人中的其中一位則將他們的獲獎比作“芝加哥業(yè)余球隊贏得了世界杯”。

但是，沒有來自象牙塔的現(xiàn)代金融理論，便沒有量化投資的興起。馬克維茨的投資組合理論，提出了風險報酬和效率邊界概念，并據(jù)此建立了模型，成為奠基之作。托賓隨后提出了分離理論，但仍需要利用馬克維茨的系統(tǒng)執(zhí)行高難度的運算。夏普1963年1月提出了“投資組合的簡化模型”，一般稱為“單一指數(shù)模型”。馬克維茨模型費時33分鐘的計算，簡化模型只用30秒，并因節(jié)省了電腦內存，可以處理相對前者8倍以上的標的證券。1964年，夏普又發(fā)展出資本資產定價模型（CAPM），這是他最重要的突破，不僅可以作為預測風險和預期回報的工具，還可以衡量投資組合的績效，以及衍生出在指數(shù)型基金、企業(yè)財務和企業(yè)投資、市場行為和資產評價等多領域的應用和理論創(chuàng)新。1976年，羅斯在CAPM的基礎上，提出“套利定價理論”（APT），提供一個方法評估影響股價變化的多種經(jīng)濟因素。布萊克和斯克爾斯提出了“期權定價理論”。莫頓則發(fā)明了“跨期的資本資產定價模型”。

以上僅舉鼎鼎大名的幾例，現(xiàn)在業(yè)內人士都耳熟能詳了。其實還有很多人在此領域也作出了開創(chuàng)性的貢獻。有趣的是，不少人最初并非經(jīng)濟學家，如巴契里耶和布萊克原先是數(shù)學家，夏普則從事醫(yī)學，奧斯伯恩為天文學家，沃金與坎德爾是統(tǒng)計學家，而特雷諾則是數(shù)學家兼物理學家。他們轉行都是被金融市場研究所深深吸引，沉迷于其中的無窮魅力。

然而，僅有現(xiàn)代投資理論的建立，及各類模型的完善與推陳出新，并不會直接催生出量化投資，它還需要其他幾個重要前提條件，比如機構投資者在市場中占據(jù)主導，電腦技術足夠發(fā)達，以及傳統(tǒng)華爾街投資家的傲慢被市場擊潰轉而被迫接受新的投資理念。

量化投資不會出現(xiàn)在個人投資者為主的時代。個人投資者既缺乏閑暇的時間，也普遍無此能力。隨著退休基金和共同基金資產的大幅增加，它們成為市場上的主要機構投資者，并委托專業(yè)機構進行投資操作。管理大規(guī)模資產，需要新的運作方式和金融創(chuàng)新技術，同時專業(yè)的投資管理人也有能力和精力專注地研究、運用這些技術。

沒有發(fā)達的電腦技術，量化投資也將成為無源之水，無米之炊。在電腦革命發(fā)生前，根本無法根據(jù)上述模型進行運算。1961年，與馬克維茨共同獲得1990年諾貝爾獎的夏普曾說，當時即使是用IBM最好的商用電腦，解出含有100只證券的問題也需要33分鐘。當今，面對數(shù)不勝數(shù)的證券產品，以及龐大的成交量，缺了先進電腦的運算速度和容量，許多復雜的證券定價甚至不可能完成。

量化投資在不經(jīng)歷市場的崩盤，傲慢投資者的自信未被摧毀之前，不會盛行。比較早的時候，華爾街對學術界把投資管理的藝術，轉化成通篇晦澀難懂的數(shù)學方程式一直持有敵意。他們認為，投資管理需要天賦、直覺以及獨特的駕馭市場的能力，基金經(jīng)理可以獨力打敗市場，而無需依靠那些缺乏靈魂、怪異的數(shù)學符號和縹緲虛幻的模型。在美國，70年代初期表現(xiàn)最佳的基金經(jīng)理人從未聽過貝塔值，并認為那些擁有數(shù)學和電腦背景的學者只是一群騙子。1973~1974年美國債券市場和股票市場全面崩盤，明星基金經(jīng)理人煙消云散，財富縮水堪比30年代大蕭條。當時，頗有先見的投資顧問兼作家彼得·伯恩斯坦認為，必須采用更好的方法管理投資組合，并創(chuàng)辦了《投資組合》雜志，一出刊便獲得成功。此后，隨著80年代以來各類證券和期權類產品的豐富和交易量的大增，華爾街已別無選擇，不用這些模型，不使用電腦運算這些公式，他們便會陷于困境，自招風險。

量化投資光彩炫目，但也具有魔鬼般的力量。它時而風光無限，但也常常墜入深淵。1987年10月大股災，黑色星期一，當天股市和期貨成交量高達令人吃驚的410億美元，價值瞬間縮水6000億美元。很多股份直接通過電腦而不是經(jīng)由交易所交易。一些采用投資組合保險策略的公司，在電腦模式的驅使下，不問價格機械賣出股票。很多交易員清楚這些投資組合會有大單賣出，寧愿走在前面爭相出逃，加劇了恐慌。針對整個投資組合而非單個證券，機械式的交易，電腦的自動操作，使得這種量化投資出現(xiàn)助跌之效，大量的空單在瞬間涌出，將市場徹底砸垮。

1997~1998年亞洲金融危機，市場暴跌，量化投資的算法交易也起到了同樣的壞作用。也是在此次亞洲金融危機中，著名的長期資本管理公司，這家來自學術象牙塔的怪才充斥、主要運用量化投資技術的對沖基金，曾經(jīng)在市場上呼風喚雨、無往不利，但偏偏遭遇俄羅斯國債違約這一小概率事件，陷入破產之境，迫使美聯(lián)儲集華爾街諸多投資銀行之力，加以救助。此外，始于2007年的金融危機中，量化投資也未能幸免。

雖然麻煩不斷，但量化投資依然必要且有效。要知道，在本次金融危機發(fā)生前，量化基金的表現(xiàn)連續(xù)8年超過其他投資方式。當然，挫折也會帶來量化投資技術的更新和完善，比如在模型中設定新的變量，尤其是加入以往并未包含的宏觀經(jīng)濟參數(shù)。時過境遷，2011年，量化基金再次表現(xiàn)優(yōu)異。雖然量化投資能否就此再度復興仍屬未知，但由本文先前的討論，漫漫歷史長河，此一趨勢已不可逆轉，量化投資依然擁有光明的未來。

德意志銀行的董事總經(jīng)理、全球量化投資主管羅崟先生在激烈的競爭中脫穎而出，奪得全球最權威的《機構投資者》期刊2011年美國和歐洲量化分析第一名的佳績。在華爾街40余年排名史上，罕有華人獲此殊榮?！督鹑跁r報》慧眼識金，就此專門做了訪談，并囑我就量化投資寫篇評論。我欣然命筆，并借此祝愿量化投資在中國的資本市場上，能夠早日生根。