量化投资元年之后，相对于有限的资产管理机构和产品需求，人才和策略出现了阶段性过剩。另外一方面，有一个庞大的客户群体，希望可以通过证券期货账户参与到自身财富管理的过程中，但他们又没有太多的时间去打理。市场需要一个策略提供者和需要租用策略模型的理财者对接的平台，使他们可以交易;理财者租用模型后，也需要一个功能强大的模型使用环境，保证策略的正常运行，这就是云计算时代的量化投资，所谓的“云交易”云计算、大数据和量化投资本身都是专业术语，然后又要讲云计算和大数据时代的量化投资，这个听着是有些枯燥的。但是，想到投资理财和我们每个人息息相关，又想到早在1997年，量化分析驱动的“深蓝”电脑居然打败了国际象棋大师卡斯帕罗夫，这些专业术语离大家的生活其实并不遥远。
这些专业概念是什么意思?简单的说，云计算就是把很多电脑放在一起产生巨大的计算资源，大数据就是关于一个问题我们拥有各个方面体量非常庞杂的数据。以淘宝网为例，大家都知道双十一的时候，淘宝上的交易非常火爆，对于所有人所有交易记录的组合，就是一个具体的大数据。当我们想知道哪个时间段的交易最火爆的时候，数据的体量过大而无法用个人电脑进行分析，这时候计算机服务器阵列组成的云可以提供足够的运算能力，我们最终应用所谓的云计算，分析了上述数据，得到了我们想要的结论。
什么是量化投资?
什么是量化投资呢?其实，就如同中医和西医的区别，中医靠经验，讲究“望、闻、问、切、听”，西医靠指标，通过一系列的检查数据综合判断病情。量化投资无非就是用指标和公式驱动投资和交易。还是举淘宝的例子，卖家需要考虑安排今年双十一的客服配备和商品物流安排，如果卖家根据去年的经验判断，“中午的时候买家比较多”从而在中午增倍客服，并预约好物流，这就是定性投资。如果卖家使用云计算对自己去年双十一的销售大数据进行了建模分析，发现“11：25至12：15，12：45—13：30”的时段交易最活跃，并因此倍增客服、预约物流，这就是量化投资。
2010年我国推出了股指期货，第一次有了可以做空市场的工具，从而为设计基于算法的复杂策略提供了基础，因此2010年我们叫做对冲基金和量化投资元年。随着股指期货的推出，有四种和量化投资相关的产品蓬勃发展。第一种是做多股票、做空股指期货的阿尔法对冲型产品;第二种是利用股指期货可以日内多次买卖交易的特点，用技术分析和程序化交易股指期货，所谓的程序化CTA产品;第三种是在极短的时间里，用复杂算法高频率交易股指期货，所谓的高频交易产品;第四种是，对股指期货和其现货ETF/股票进行价差买卖操作。当然，这些高端的量化工具需要大量的计算机和科研投入，因此主要掌握在专业机构手中。量化投资出现的意义是，科技和工程力量进入了理财行业，老百姓不仅可以选择跟大盘随波逐流的公募基金，也可以选择所谓的绝对收益理财产品。
云计算时代的量化投资
量化投资元年之后，该领域在社会上引起了广泛关注，很多对此感兴趣的相关专业人士都加入到量化投资策略的开发阵营中，相对于有限的资产管理机构和产品需求，人才和策略出现了阶段性过剩，需要出路。另外一方面，有一个庞大的客户群体，他们对直接购买理财产品不感兴趣，希望可以通过证券期货账户参与到自身财富管理的过程中，但他们又没有太多的时间去打理自己的账户。市场需要一个策略提供者和需要租用策略模型的理财者对接的平台，使他们可以交易;理财者租用模型后，也需要一个功能强大的模型使用环境，保证策略的正常运行，这就是云计算时代的量化投资，所谓的“云交易”。
在一个创新和变革的时代中，信息技术、工程技术、互联网、物联网甚至万联网已经改变了人们的衣食住行，改变了我们的生活。如今，这些技术也开始逐渐渗透到智力博弈的巅峰行业——财富管理行业。上个世纪的科幻片中，那些笨头笨脑的机器人如同天方夜谭，在快速发展的时代中，那些形象现在已经成了古董。租个机器人去投资理财，已经成为了现实，但会像最近电影上那样，出现一个和人完全一样，还具有自进化能力的“机器人”吗?当然，量化投资的思想来源终归是人，云计算和大数据时代的量化投资，将投资的想象力又向前推进了一步，简化了我们的生活，满足了我们的需求。这让大家看到了科技进步的某种希望。
(冯永昌，央行互联网金融博士后，美国芝加哥大学访问学者，北京大学光华管理学院统计学博士，中国人民大学统计学学士，创办了量邦科技、微量网、对冲汇、量客投资等多家金融高科技企业。)
