大数据+程序化+高频+量化=绝对收益！资产管理的未来，你敢想象吗？

第二个例子

一年前，我们请时间序列的发明人讲了一次课，他是做量化的，多少的模型是时间序列模型推导出来的。我们问他量化会不会代替基本面，他是这么说的。

基本面很重要，经常发现很多关于基本面的方法，但是里面的大部分钱赚不到，因为你没有一个系统性的风控。从这个角度来讲，基本面是很重要的，替代不了，量化本质上只是给你提供一个工具。

去年，我率一个团队去美国，其中有一个非常厉害的公司，他们对量化的定义是：量化就是基本面的观点系统性的执行。说这话的是他们公司的第五合伙人。

量化有几个作用？

一是扩大你的投资范围，二是提高你的效率，第三增强你的投资确定性。

量化基金在中国最耳熟能详的就是阿尔法多因子，基本上来讲不会局限于几支基金，你每一次可能要选几十个股票，这极大的扩大了你的可选择范围。影响一个股票的基本面非常多，包括宏观的、流动性、波动性的等等等等，每一个因素或者大类的一个因子类别，都会影响到股票。

国内研究员就两个背景，一个行业背景，一个财务背景。财务分析各个行业都可以看一下，他们看到的只有全部因素中的一两点，不可能看到全部。只有通过量化的方式，你才可以把所有的因子进行一个系统性的回测，来进行一个多角度得的分析。

策略迭代，效率的提高会让你这个策略越来越快的进化。刚才讲到量化就是一个工具，马克思说过区别人和动物主重要的方式，人可以制作使用工具。

我做对冲基金已经十几年了，刚入门的时候也在用彭博。上市公司报表出来以后，我们要把数据下载下来，然后自己做比例分析，一天我们大概做三四支股票。

而今天，市场上提供了大量全面的财务指标分析软件，基本上财报一出来，你马上就可以知道它所有财务指标的变化，这个工作十几年以前都是手工做的。所以说策略迭代，提高了效率，确定性更强。