量化投资策略的广泛应用是一个相对较新的趋势。在过去的几十年里，量化投资领域在金融界取得了重大进展。此外，该领域一直在发展，以创造最终简化流程的新投资技术。本文将使您更好地了解量化投资以及如何实施量化投资以做出更好的决策并增加投资组合回报。让我们首先仔细看看量化投资的演变。

萨姆·艾森施塔特大约在 60 年轻人建立了量化投资的根基。1965 年，他创建了第一个使用 6 个月追踪业绩的量化排名系统，并发现排名靠前的股票表现优于排名靠后的项目。

 

量化投资是一种系统的方法，它使用基于证据的数据来做出投资决策。这降低了投资的总体成本，需要更少的劳动力，并最终消除了这个过程中的人为情绪。虽然量化策略并非万无一失，但人工智能和大数据的进步表明，该行业的未来可能很快会为投资者带来意想不到的机会。

定量价值策略使用项目损益表和资产负债表中的所有信息。该模型计算汇总分数并对股票进行排名。

 

事件驱动的套利是指分析有关事件的数据的策略，例如法规变化、公司行为等。如果模型建立了价格变动的特定模式，就会发生买卖交易。

风险评价基金是指一种资产类别的收益抵消另一种资产类别的损失的概念。这种策略可能会在很长一段时间内提高风险调整后的回报。被动投资者使用聪明贝塔策略（即，量化基金或 ETF）使用市值以外的其他因素来提高风险调整后的回报。统计套利试图利用它们之间的关系来识别错位的证券。这种策略通常使用财务比率来建立空头和多头头寸。

 

投资者最初在期货市场上使用管理期货策略来跟随市场的主要趋势。如今，它们在股票市场上也变得越来越普遍。因子投资策略使用一个或多个导致过去表现优于基准指数的因子。

一些示例包括增长、动力、市值和价值。数学模型根据这些因素对每只股票进行评分，然后使用总分对每只股票进行排名。系统的全球宏观战略力求确定基本面有利的国家和地区。换句话说，该模型通过分析世界各地的经济来分配资金。而现在我们已经解开了更常见的投资策略，让我们看看为什么投资者越来越多地采用这些策略。

亿启量化智能平台的量化投资不包括情绪或心理因素。由于计算机排名和做出投资决策，历史数据和数字是唯一考虑的因素，因此它们高度一致。鉴于除了开发模型之外没有人工投入，量化投资比其他投资类型更具成本效益。无需聘请经验丰富的分析师或投资组合经理。