不停閃爍的超級電腦自動進(jìn)行著高速交易，熒幕上滾動著通過高速網(wǎng)絡(luò)提前獲取的最新市場消息，加上通過杠桿放大的頭寸，賬戶的盈利不斷上跳...很多趨勢投資者把量化交易視為一樣“可以躺著賺錢的”形式。但現(xiàn)實真有這么美好么？美國投資公司ConvergEx的首席策略師Nick Colas在參加了一次量化交易大會后頗為感慨，為我們提出了做量化交易的十大難題。

1. 量化交易員（寬客）與基本面投資者一樣會遭遇虧損。我在量化交易大會那天本想聽到廣泛成功的算法及量化處理過程、可以輸出完美的回溯測試結(jié)果并且在最小的風(fēng)險上獲得最大收益的策略，我還希望聽到電腦科技、執(zhí)行速度、或者數(shù)據(jù)挖掘方面的新進(jìn)展。

但聽了一圈下來，我發(fā)現(xiàn)量化投資其實相對來說還處在初級發(fā)展階段，比如你經(jīng)?？梢月牭疥P(guān)于“新聞對于股價的真實影響有多少？”的爭論，而此時基本面投資者只需簡單的基于預(yù)測特定事件、比如超過或差于預(yù)期的財報做交易即可。而量化交易者則需要搞清楚具體此類消息對股價的平均影響程度，這不是件容易的事，你的研究對象時刻在變化著。

2. 想在不同的股票/市場/產(chǎn)品中研究出一套通用交易規(guī)則很難。如果你想研究出一套只基于公司財報的交易系統(tǒng)這不難，比如基于超出預(yù)期的營收或股息來買入。但是供給面的情況如何？消費者層面的情緒如何？事實證明，財報的影響不及后兩者的大，但是你若想把后兩者納入交易模型中，這相當(dāng)費力費時。

3. 股票、基本面、新聞消息之間的關(guān)系不停變化著。記得2009年美股到達(dá)低點的時候，很多“低質(zhì)”公司的回報大大高于“優(yōu)質(zhì)”公司的回報。很多3塊錢的“垃圾股”可以在很短時間內(nèi)漲到10塊錢，而高價的優(yōu)質(zhì)公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。對于基本面投資者來說，這是掘金的好時候，但對于量化投資者來說卻是噩夢，因為大多數(shù)模型此時都會顯示做多“優(yōu)質(zhì)股”做空“垃圾股”，后果則可想而知。

4. 數(shù)學(xué)有時幫你解決問題有時又會成為障礙。寬客們要在浩如煙海的金融數(shù)據(jù)中“尋寶”，但是他們與普通人一樣，一天只有24個小時，經(jīng)常會碰到因一個分析無法推進(jìn)而其他分析也陷入停頓的狀況。

5. 好材料卻并不容易使用。Twitter（美國的微博）是市場突發(fā)消息和傳聞的最大出處，所有投資者都不會無視這里傳出的訊息。但是這里的消息格式往往不規(guī)范，語法也千奇百怪，你無法讓計算機(jī)程序挑選出有效信息并運(yùn)用于自動交易中。

6. 并非100%有效。不管是量化還是基本面投資者，大家都是在玩數(shù)字游戲。如果你的交易生涯中能有66%的勝率就已經(jīng)算干的很好了。不過量化交易與后者的不同點在于持倉時間，量化交易一般只做穩(wěn)而快的短線交易，不像基本面投資可以等上相當(dāng)長的一段時間，在一只股票上獲取甚至100%的收益率。

7. 一切都從回溯測試開始。多數(shù)時候，回溯測試可以證明的你的設(shè)計交易策略在過去的表現(xiàn)，這是量化交易世界中非常重要的一塊內(nèi)容，不過并不是所有寬客都能意識到，過去不代表未來。

8. 交易信號就在那里，也不在那里?，F(xiàn)在的信息社會到處都是數(shù)據(jù)，科學(xué)家們甚至可以做到預(yù)測每家沃爾瑪超市上空的天氣如何。Google的統(tǒng)計為我們展示著每天全世界網(wǎng)民都在搜索哪些內(nèi)容。包括你想在市場中搜索上升動能最強(qiáng)的股票，如今都不難做到。面對茫茫多的數(shù)據(jù)，你該把時間精力放在哪一塊呢？這是個難題。

9. 量化交易正被監(jiān)管機(jī)構(gòu)瞄上。我想很多寬客們前幾天都聽說了：巴菲特決定讓旗下Business Wire終止向高頻交易公司提供特許直投新聞的服務(wù)。這是巴菲特為保護(hù)自己公司聲譽(yù)而高調(diào)與高頻交易撇清關(guān)系的行為。雖然量化投資≠高頻交易，但是不能否認(rèn)，量化投資的主要優(yōu)點之一便是“快”！如今量化投資者們獲取信息的速度問題，已然被監(jiān)管者們劃進(jìn)了重點監(jiān)視區(qū)。下回監(jiān)管者們又會關(guān)注哪個點呢？難說。

10. 愈發(fā)激烈的競爭。從Deltix和RavenPack主辦的這次大會中你就能明顯感受到寬客們的熱情，偌大的會場不僅座無虛席，就連站的地方都快沒有，不但沒有中場休息就連過了午餐時間也不見有人離場。很顯然，量化交易在發(fā)展了20多個年頭后，依然非常流行，但這背后也就意味著同行內(nèi)的競爭十分激烈，越來越快的電腦與網(wǎng)絡(luò)，越來越復(fù)雜的算法和數(shù)據(jù)庫，入行門檻也不斷提高。