《證券投資實(shí)務(wù)》第七章 人工智能在證券投資中的應(yīng)用

互聯(lián)網(wǎng)證券第七章人工智能在證券投資中的應(yīng)用第一節(jié)人工智能發(fā)展概述第二節(jié)智能投顧在證券投資中的運(yùn)用第三節(jié)目錄CONTENTS量化投資的運(yùn)用第一節(jié)人工智能發(fā)展概述知識(shí)思考你知道“人工智能”這個(gè)詞兒的來(lái)源么？你知道“人工智能”在國(guó)外經(jīng)歷了怎樣的發(fā)展歷程么？就讓我?guī)е銈?，穿越?0年前的達(dá)特茅斯達(dá)特茅斯學(xué)院1956年8月，在美國(guó)漢諾斯小鎮(zhèn)寧?kù)o的達(dá)特茅斯學(xué)院中，一些科學(xué)家正聚在一起，討論著一個(gè)完全不食人間煙火的主題：用機(jī)器來(lái)模仿人類學(xué)習(xí)以及其他方面的智能。人工智能的開始人工智能誕生1956年人工智能元年一、初露鋒芒1956年阿瑟·薩繆爾研制了一個(gè)跳棋程序，該程序具有自學(xué)習(xí)功能，可以從比賽中不斷總結(jié)經(jīng)驗(yàn)提高棋藝該跳棋程序打敗了它的設(shè)計(jì)者薩繆爾本人該跳棋程序已經(jīng)可以擊敗美國(guó)一個(gè)州的跳棋冠軍1959年1962年阿瑟·薩繆爾（ArthurSamuel）研制的跳棋程序，兩臺(tái)普通計(jì)算機(jī)對(duì)弈，人類下棋高手都看不懂了，所有棋手現(xiàn)在都用機(jī)器做教練。研制的跳棋程序二、遭遇瓶頸1965年，薩繆爾的跳棋程序也沒那么神氣了，它停留在了州冠軍的層次，無(wú)法進(jìn)一步戰(zhàn)勝世界冠軍。機(jī)器翻譯領(lǐng)域Thespiritiswillingbutthefleshisweak.（心有余而力不足。）Thewineisgoodbutthemeetisspoiled.（酒是好的，肉變質(zhì)了。）機(jī)器翻譯一機(jī)器翻譯二三、另辟蹊徑

經(jīng)歷了短暫的挫折之后，AI研究者們開始痛定思痛。愛德華·費(fèi)根鮑姆（EdwardA.Feigenbaum）就是新生力量的佼佼者，他舉著“知識(shí)就是力量”的大旗，很快開辟了新的道路。專家系統(tǒng)誕生

費(fèi)根鮑姆分析到，傳統(tǒng)的人工智能之所以會(huì)陷入僵局，就是因?yàn)樗麄冞^于強(qiáng)調(diào)通用求解方法的作用，而忽略了具體的知識(shí)。因此，人工智能必須引入知識(shí)。于是，一個(gè)新的領(lǐng)域——專家系統(tǒng)誕生了第一個(gè)成功的專家系統(tǒng)DENDRAL于1968年問世專家系統(tǒng)的含義利用計(jì)算機(jī)化的知識(shí)進(jìn)行自動(dòng)推理，從而模仿領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q問題專家系統(tǒng)人工智能重要組成部分美國(guó)的星計(jì)劃西歐的尤里卡計(jì)劃日本的第五代計(jì)算機(jī)計(jì)劃英國(guó)的阿爾維計(jì)劃中國(guó)的863計(jì)劃人工智能重要組成部分四、好景不長(zhǎng)

專家系統(tǒng)、知識(shí)工程的運(yùn)作需要從外界獲得大量知識(shí)的輸入，而這樣的工作是極其費(fèi)時(shí)費(fèi)力的。這就是知識(shí)獲取的瓶頸。人工智能劃分不同學(xué)派符號(hào)學(xué)派連接學(xué)派行為學(xué)派人工智能程序的進(jìn)步1988年IBM開始研發(fā)可以與人下國(guó)際象棋的智能程序“深思”，一個(gè)可以以每秒70萬(wàn)步棋的速度進(jìn)行思考的超級(jí)程序?！吧钏肌钡纳?jí)版“深藍(lán)”開始挑戰(zhàn)著名的人類國(guó)際象棋世界冠軍加里?卡斯帕羅夫，卻以2:4敗下陣來(lái)?！吧钏{(lán)”最終以3.5:2.5的成績(jī)戰(zhàn)勝了卡斯帕羅夫成為了人工智能的一個(gè)里程碑，也是符號(hào)學(xué)派的勝利。1996年1997年符號(hào)學(xué)派的勝利深藍(lán)戰(zhàn)勝國(guó)際象棋冠軍五、煥發(fā)新生決策系統(tǒng)自然語(yǔ)言處理計(jì)算機(jī)視覺語(yǔ)音工程大數(shù)據(jù)應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺車牌識(shí)別人臉識(shí)別無(wú)人車語(yǔ)音工程語(yǔ)音翻譯智能助手自然語(yǔ)音處理問答系統(tǒng)對(duì)話系統(tǒng)決策系統(tǒng)AlphaGo與圍棋大師對(duì)弈大數(shù)據(jù)應(yīng)用精準(zhǔn)營(yíng)銷量化交易六、國(guó)內(nèi)人工智能艱難起步20世紀(jì)80年代初期錢學(xué)森等主張開展人工智能研究，中國(guó)的人工智能研究逐步活躍起來(lái)。中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)（CAAI）在長(zhǎng)沙成立中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)刊物《人工智能學(xué)報(bào)》在長(zhǎng)沙創(chuàng)刊，成為國(guó)內(nèi)首份人工智能學(xué)術(shù)刊物。1981年9月1982年迎來(lái)曙光1986年1987年7月國(guó)內(nèi)人工智能的研究迎來(lái)曙光，智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、智能機(jī)器人和智能信息處理等重大項(xiàng)目列入國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)?！度斯ぶ悄芗捌鋺?yīng)用》在清華大學(xué)出版社公開出版，成為國(guó)內(nèi)首部具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的人工智能專著。同年，《模式識(shí)別與人工智能》雜志創(chuàng)刊。1989年我國(guó)首次召開了中國(guó)人工智能聯(lián)合會(huì)議(CJCAI)，至2004年共召開了8次。此外，還曾經(jīng)聯(lián)合召開過6屆中國(guó)機(jī)器人學(xué)聯(lián)合會(huì)議。1993年智能控制和智能自動(dòng)化等項(xiàng)目列入國(guó)家科技攀登計(jì)劃。蓬勃發(fā)展工信部重大項(xiàng)目科技部科技攻關(guān)項(xiàng)目國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃（863計(jì)劃）國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃（973計(jì)劃）智能化農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)虹膜識(shí)別中文智能搜索引擎關(guān)鍵技術(shù)視覺與聽覺的認(rèn)知計(jì)算面向Agent的智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別人工心理與人工情感基于仿人機(jī)器人的人機(jī)交互與合作工程建設(shè)中的智能輔助決策系統(tǒng)未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航與控制代表性研究項(xiàng)目2006年8月，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)主辦首屆中國(guó)象棋計(jì)算機(jī)博弈錦標(biāo)賽暨首屆中國(guó)象棋人機(jī)大戰(zhàn)。首屆中國(guó)象棋人機(jī)大賽

這是繼《人工智能學(xué)報(bào)》和《模式識(shí)別與人工智能》之后國(guó)內(nèi)第3份人工智能類期刊。他們?yōu)閲?guó)內(nèi)人工智能學(xué)者和高校師生提供了一個(gè)學(xué)術(shù)交流平臺(tái)，對(duì)中國(guó)人工智能研究與應(yīng)用起到促進(jìn)作用。人工智能類期刊七、國(guó)內(nèi)人工智能主要成就《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》

人工智能的迅速發(fā)展將深刻改變?nèi)祟惿鐣?huì)生活、改變世界。搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機(jī)遇，構(gòu)筑我國(guó)人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家和世界科技強(qiáng)國(guó)人工智能的成就1、人工智能基礎(chǔ)研究成果突出2、專用人工智能開發(fā)有所突破3、人工智能產(chǎn)業(yè)化蓬勃發(fā)展基礎(chǔ)研究成果突出拓?fù)鋵W(xué)模式識(shí)別泛邏輯理論問題求解不確定推理圖像處理機(jī)器學(xué)習(xí)專家系統(tǒng)智能計(jì)算智能控制國(guó)內(nèi)學(xué)者在人工智能的諸多領(lǐng)域，取得一批具有國(guó)際先進(jìn)水平的創(chuàng)造性成果。專用人工智能開發(fā)有所突破機(jī)器學(xué)習(xí)虛擬現(xiàn)實(shí)圖像識(shí)別自然語(yǔ)言處理語(yǔ)音識(shí)別智能處理器認(rèn)知計(jì)算智能駕駛智能機(jī)器人中國(guó)在專用人工智能領(lǐng)域取得了突破性的進(jìn)展，取得一大批具有國(guó)際先進(jìn)水平的應(yīng)用成果。

中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所譚鐵牛團(tuán)隊(duì)在虹膜識(shí)別領(lǐng)域，堅(jiān)持從虹膜圖像信息獲取的源頭進(jìn)行系統(tǒng)創(chuàng)新，全面突破虹膜識(shí)別領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)，建立了虹膜識(shí)別比較系統(tǒng)的計(jì)算理論和方法體系，還建成目前國(guó)際上最大規(guī)模的共享虹膜圖像庫(kù)，有力推動(dòng)了虹膜識(shí)別學(xué)科發(fā)展。虹膜識(shí)別“火眼金睛”

石青云領(lǐng)銜的北大高科指紋技術(shù)有限公司在指紋識(shí)別領(lǐng)域取得領(lǐng)先成果，成為國(guó)家科技強(qiáng)警的利劍。指紋識(shí)別技術(shù)人工智能產(chǎn)業(yè)化蓬勃發(fā)展

中國(guó)的人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用已建立了一定的基礎(chǔ)，并呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的勢(shì)頭。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，最近5年內(nèi)，中國(guó)在人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用領(lǐng)域的投資已超過1000多億元。國(guó)內(nèi)企業(yè)的突出成績(jī)?cè)谌斯ぶ悄艿穆犛X領(lǐng)域，科大訊飛已占有中文語(yǔ)音技術(shù)市場(chǎng)70%以上市場(chǎng)份額。在人工智能的視覺領(lǐng)域，佳都科技已經(jīng)掌握動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別核心算法，該技術(shù)突破了靜態(tài)人臉識(shí)別的限制，人臉識(shí)別準(zhǔn)確率從20%提升到了70%以上。金融領(lǐng)域金融機(jī)構(gòu)在智能投顧、客服等方面通過人工智能的方式分析信息預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)提供服務(wù)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)其他人工智能領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)智能機(jī)器人智能駕駛已有不同程度的產(chǎn)業(yè)集聚，產(chǎn)業(yè)化步伐逐步加快第二節(jié)智能投顧在證券投資中的運(yùn)用一、智能投顧的概念即智能投資顧問，是人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的重要應(yīng)用。智能投顧

人工智能利用其深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)圖譜，能對(duì)捕捉到的用戶信息、用戶行為進(jìn)行深度挖掘，然后從職業(yè)、收入、風(fēng)險(xiǎn)偏好、社會(huì)階層、性格特征等不同維度精準(zhǔn)刻畫用戶畫像，從而給客戶提供精準(zhǔn)的、個(gè)性化的投資方案與建議。二、智能投顧的服務(wù)流程客戶分析大類資產(chǎn)配置投資組合選擇資產(chǎn)組合再平衡二、智能投顧的服務(wù)流程1、客戶分析2、大類資產(chǎn)配置通過算法或?qū)＜矣^點(diǎn)篩選可投資資產(chǎn)池通過問卷調(diào)查收集信息，包括客戶的理財(cái)目標(biāo)、風(fēng)險(xiǎn)偏好3、投資組合選擇4、資產(chǎn)組合再平衡

根據(jù)市場(chǎng)情況和組合表現(xiàn)，評(píng)估是否符合投資者理財(cái)目標(biāo)，若不滿足，則給出新的投資建議，引導(dǎo)用戶調(diào)倉(cāng)或自動(dòng)幫助調(diào)倉(cāng)，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)組合再平衡。

基于現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論，以及其他模型或人工智能的優(yōu)化，給出適合用戶的投資組合建議三、智能投顧在歐美等國(guó)的發(fā)展現(xiàn)狀

業(yè)內(nèi)最著名的兩家公司Betterment和Wealthfront成立于2008年，可謂是智能投顧的鼻祖，以重塑人們?nèi)绾瓮顿Y為目標(biāo)，重點(diǎn)為個(gè)人投資者投資ETF基金提供自動(dòng)化的投資組合理財(cái)咨詢服務(wù)。2016年資產(chǎn)規(guī)模50億美元35億美元四、智能投顧的特點(diǎn)1、充分利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，使投資理財(cái)服務(wù)變得更便捷2、以自動(dòng)化、智能化的算法為投資者提供服務(wù)，降低公司獲客成本、減少投資者支出與風(fēng)險(xiǎn)、提升投資者體驗(yàn)等3、理財(cái)方案清晰易懂，進(jìn)一步提高投資組合分析與資產(chǎn)配置建議的透明度4、準(zhǔn)入門檻較低，重點(diǎn)面向長(zhǎng)尾客戶，更加注重個(gè)性化與定制化五、我國(guó)智能投顧面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

國(guó)內(nèi)智能投顧產(chǎn)品爆發(fā)于2014年和2015年間，目前宣稱已推出智能投顧產(chǎn)品或者正著手開發(fā)的企業(yè)有20多家從業(yè)機(jī)構(gòu)初創(chuàng)企業(yè)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)BAT互聯(lián)網(wǎng)公司對(duì)接的資產(chǎn)股票類產(chǎn)品票據(jù)類理財(cái)產(chǎn)品基金保險(xiǎn)已有的運(yùn)作模式有兩類2、傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)以及一般互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的業(yè)務(wù)拓展1、模仿Wealthfront等投資于ETF組合的、獨(dú)立的第三方智能投顧平臺(tái)第一類，案例一2014年成立的彌財(cái)平臺(tái)。ETF中含有上證指數(shù)、深證指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)、納斯達(dá)克指數(shù)、中國(guó)公司債券、中國(guó)政府債券、黃金期貨和恒生指數(shù)。彌財(cái)會(huì)根據(jù)不同用戶的風(fēng)險(xiǎn)承受能力制定最優(yōu)的資產(chǎn)組合，并每天監(jiān)管這些投資組合，根據(jù)市場(chǎng)變化實(shí)時(shí)調(diào)整不同部分的投資比例。第一類，案例二

因果樹公司研發(fā)的圖靈產(chǎn)品就是智能投顧的典型案例，通過人工智能技術(shù)，在三秒內(nèi)回答用戶任何投融資問題，并能自動(dòng)生成包括用戶、競(jìng)品、公司、行業(yè)等全面分析的數(shù)據(jù)報(bào)告，這些數(shù)據(jù)具有一定的參考價(jià)值。第二類，案例一

廣發(fā)證券推出的貝塔牛服務(wù)，其依據(jù)大數(shù)據(jù)、人工智能化、生命周期理論以及金融工程理論，根據(jù)用戶個(gè)性化的投資目標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)承受能力分析，為投資者提供“i股票”和“i配置”服務(wù)。第二類，案例二

互聯(lián)網(wǎng)公司也紛紛上線財(cái)富管理APP，推動(dòng)國(guó)內(nèi)智能投顧的發(fā)展，如“百度股市通”采用多因子選股策略，即借助百度大腦的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，對(duì)新聞、公告、社交媒體中的海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行智能語(yǔ)義分析，發(fā)掘出具有顯著α收益的選股因子，從而能提升投資決策收益表現(xiàn)。第三節(jié)量化投資的運(yùn)用一、量化投資概述“現(xiàn)代金融之父”尤金·法瑪市場(chǎng)有效性理論假說強(qiáng)有效、半強(qiáng)有效、弱有效定性投資方法定量投資方法一、量化投資概述

量化投資是借助現(xiàn)代金融學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的方法，將投資理念和研究成果量化為客觀的數(shù)理模型，同時(shí)利用計(jì)算機(jī)技術(shù)從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選出能帶來(lái)超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，然后用模型驗(yàn)證及固化這些規(guī)律策略，嚴(yán)格執(zhí)行已固化的量化策略來(lái)指導(dǎo)投資，以求獲取可持續(xù)的、穩(wěn)定且高于市場(chǎng)平均的超額回報(bào)的一種投資方式。量化投資統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)算機(jī)技術(shù)投資理念量化投資西蒙斯傳奇比巴菲特還能賺錢的人（年賺60%）數(shù)學(xué)天才（陳-西蒙斯理論）大獎(jiǎng)?wù)禄穑v史數(shù)據(jù)相關(guān)性分析來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)）模型先生（利用復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型構(gòu)建交易策略）超高頻率統(tǒng)計(jì)套利交易：IT、科學(xué)和經(jīng)驗(yàn)等“量化投資之父”詹姆斯·西蒙斯二、量化投資的優(yōu)勢(shì)紀(jì)律性準(zhǔn)確性及時(shí)性系統(tǒng)性分散性紀(jì)律性系統(tǒng)性嚴(yán)格執(zhí)行投資策略，不是投資者情緒的變化而隨意更改。這樣可以克服人性的弱點(diǎn)，如貪婪、恐懼、僥幸心理，也可以克服認(rèn)知偏差量化投資的系統(tǒng)性特征包括多層次的量化模型、多角度的觀察及海量數(shù)據(jù)的觀察，海量數(shù)據(jù)的處理能力能夠更好地在廣大的資本市場(chǎng)捕捉到更多的投資機(jī)會(huì)，拓展更大的投資機(jī)會(huì)及時(shí)性準(zhǔn)確性及時(shí)快速地跟蹤市場(chǎng)變化，不斷發(fā)現(xiàn)能夠提供超額收益的新的統(tǒng)計(jì)模型，尋找新的交易機(jī)會(huì)準(zhǔn)確客觀評(píng)價(jià)交易機(jī)會(huì)，克服主觀情緒偏差，從而盈利分散性一是量化投資不斷地從歷史中挖掘有望在未來(lái)重復(fù)的歷史規(guī)律并且加以利用，這些歷史規(guī)律都是較大概率取勝的策略二是依靠篩選出股票組合來(lái)取勝，而不是一只或幾只股票取勝，從投資組合的理念來(lái)看也是捕捉大概率獲勝的股票，而不是押寶到單個(gè)股票高效精準(zhǔn)迅速分散客觀量化投資優(yōu)勢(shì)客觀執(zhí)行，避免情緒因素支持大數(shù)據(jù)處理，提高決策效率統(tǒng)計(jì)模型支撐，策略選股擇時(shí)精準(zhǔn)程序化交易，縮短決策與交易時(shí)滯標(biāo)的選擇分散多樣化，靠概率取勝三、量化投資發(fā)展歷史量化投資的產(chǎn)生（60年代）量化投資的興起（70-80年代）量化投資黃金十年（90年代）量化投資高速發(fā)展（2000年-至今）第一階段（1971——1977）1971年，世界上第一只被動(dòng)量化基金由巴克萊國(guó)際投資管理公司發(fā)行，1977年世界上第一只主動(dòng)量化基金業(yè)是由巴克萊國(guó)際投資管理公司發(fā)行，發(fā)行規(guī)模達(dá)到70億美元，算是美國(guó)量化投資的開端。第二階段（1977——1995）從1977年到1995年，量化投資在海外經(jīng)歷一個(gè)緩慢的發(fā)展，這其中受到諸多因素的影響，隨著信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)方面取得巨大進(jìn)步，量化投資才迎來(lái)了其高速發(fā)展的時(shí)代。第三階段（1995——至今）從1995到現(xiàn)在，量化投資技術(shù)逐漸趨于成熟，同時(shí)被大家所接受。在全部的投資中，量化投資大約占比30%，指數(shù)類投資全部采用定量技術(shù)，主動(dòng)投資中，約有20%——30%采用定量技術(shù)量化投資起步晚量化產(chǎn)品發(fā)行迅速仍處于起步階段量化投資起步晚的主要原因有：A股市場(chǎng)的發(fā)展歷史較短，投資者隊(duì)伍參差不齊，投資理念還不夠成熟；國(guó)內(nèi)市場(chǎng)對(duì)沖工具單一，可量化的標(biāo)的過少；受到交易規(guī)則的限制，量化投資不能充分發(fā)揮作用，很難引起人們重視。我國(guó)第一只量化投資基金成立于2004年，到2012年，共有18只量化基金產(chǎn)品成立，40只量化型陽(yáng)光私募產(chǎn)品成立，僅2012年下半年，券商共發(fā)行量化產(chǎn)品132只，2013年上半年就已發(fā)行109只。1、產(chǎn)品總規(guī)模仍然較小。量化型理財(cái)產(chǎn)品實(shí)際發(fā)行規(guī)模為124.47億元，僅占所有券商理財(cái)產(chǎn)品的4.2%。量化基金產(chǎn)品總體規(guī)模為281.7億元，僅占全部基金規(guī)模的1.06%；2、量化類產(chǎn)品投資策略較為單一，缺乏多元化策略的支持；3、現(xiàn)有量化產(chǎn)品中多數(shù)產(chǎn)品投資業(yè)績(jī)表現(xiàn)分化，缺乏穩(wěn)定性和持續(xù)性。隨著傳統(tǒng)投資產(chǎn)品選股策略同質(zhì)化程度日益增加，并且過度依賴于投資經(jīng)理個(gè)人的主觀判斷，導(dǎo)致投資風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，在此背景下越來(lái)越多的基金、券商和私募開始關(guān)注量化投資，未來(lái)若干年國(guó)內(nèi)量化投資必將迎來(lái)蓬勃發(fā)展的階段，這是源于：（1）量化投資在國(guó)外已經(jīng)取得的成功經(jīng)驗(yàn)；（2）國(guó)內(nèi)基礎(chǔ)衍生產(chǎn)品市場(chǎng)的發(fā)展將為量化投資的發(fā)展提供有利的條件；（3）資本市場(chǎng)制度建設(shè)的不斷完善；4、量化人才隊(duì)伍逐漸壯大，將加速量化投資在國(guó)內(nèi)的發(fā)展。123量化投資未來(lái)發(fā)展前景廣闊國(guó)內(nèi)量化投資發(fā)展現(xiàn)狀隨著傳統(tǒng)投資產(chǎn)品選股策略同質(zhì)化程度日益增加，并且過度依賴于投資經(jīng)理個(gè)人的主觀判斷，導(dǎo)致投資風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，在此背景下越來(lái)越多的基金、券商和私募開始關(guān)注量化投資，未來(lái)若干年國(guó)內(nèi)量化投資必將迎來(lái)蓬勃發(fā)展的階段，這是源于：（1）量化投資在國(guó)外已經(jīng)取得的成功經(jīng)驗(yàn)；（2）國(guó)內(nèi)基礎(chǔ)衍生產(chǎn)品市場(chǎng)的發(fā)展將為量化投資的發(fā)展提供有利的條件；（3）資本市場(chǎng)制度建設(shè)的不斷完善；（4）、量化人才隊(duì)伍逐漸壯大，將加速量化投資在國(guó)內(nèi)的發(fā)展。量化投資未來(lái)發(fā)展前景廣闊