数量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，体现到具体的模型中，让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪；相对于传统投资方式来说，具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点。
量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括估值与选股、资产配置与组合优化、订单生成与交易执行、绩效评估和风险管理等，在各个环节都有不同的方法及量化模型：
一、估值与选股
估值：对上市公司进行估值是公司基本面分析的重要方法，在“价值投资”的基本逻辑下，可以通过对公司的估值判断二级市场股票价格的扭曲程度，继而找出价值被低估或高估的股票，作为投资决策的参考。对上市公司的估值包括相对估值法和绝对估值法，相对估值法主要采用乘数方法，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等；绝对估值法主要采用折现的方法，如公司自由现金流模型、股权自由现金流模型和股利折现模型等。相对估值法因简单易懂，便于计算而被广泛使用；绝对估值法因基础数据缺乏及不符合模型要求的全流通假设而一直处于非主流地位。随着全流通时代的到来和国内证券市场的快速发展，绝对估值法正逐渐受到重视。
选股：在当前品种繁多的资本市场中，从浩瀚复杂的数据背后选出适合自己投资风格的股票变得越加困难。在基本面研究的基础上结合量化分析的手段就可以构建数量化选股策略，主流的选股方法如下：资产配置方法与模型、资产配置类别、资产配置层次、资产配置方法、资产配置模型、战略资产配置、全球资产配置、大类资产配置、行业风格配置、收益测度、风险测度、估计方法、马克维茨、MV 模型、均值、-LPM 模型、VaR 、约束模型、Black-Litterman 模型、战术资产配置 ( 动态资产配置 ) 、周期判断、风格判断、时机判断、行业轮动策略、风格轮动策略、Alpha 策略、投资组合保险策略。
基本面选股：通过对上市公司财务指标的分析，找出影响股价的重要因子，如：与收益指标相关的盈利能力、与现金流指标相关的获现能力、与负债率指标相关的偿债能力、与净资产指标相关的成长能力、与周转率指标相关的资产管理能力等。然后通过建立股价与因子之间的关系模型得出对股票收益的预测。股价与因子的关系模型分为结构模型和统计模型两类：结构模型给出股票的收益和因子之间的直观表达，实用性较强，包括价值型(本杰明·格雷厄姆—防御价值型、查尔斯·布兰迪—价值型等)、成长型(德伍·切斯—大型成长动能、葛廉·毕克斯达夫—中大型成长股等)、价值成长型(沃伦·巴菲特—优质企业选择法、彼得·林奇—GARP价值成长法等)三种选股方法；统计模型是用统计方法提取出近似线性无关的因子建立模型，这种建模方法因不需先验知识且可以检验模型的有效性，被众多经济学家推崇，包括主成分法、极大似然法等。
多因素选股：通过寻找引起股价共同变动的因素，建立收益与联动因素间线性相关关系的多因素模型。影响股价的共同因素包括宏观因子、市场因子和统计因子(通过统计方法得到)三大类，通过逐步回归和分层回归的方法对三类因素进行选取，然后通过主成分分析选出解释度较高的某几个指标来反映原有的大部分信息。多因素模型对因子的选择有很高的要求，因子的选择可依赖统计方法、投资经验或二者的结合，所选的因子要有统计意义上或市场意义上的显著性，一般可从动量、波动性、成长性、规模、价值、活跃性及收益性等方面选择指标来解释股票的收益率。
动量、反向选股：动量选股策略是指分析股票在过去相对短期的表现，事先对股票收益和交易量设定条件，当条件满足时买进或卖出股票的投资策略，该投资策略基于投资者对股票中期的反应不足和保守心理，在投资行为上表现为购买过去几个月表现好的股票而卖出过去几个月表现差的股票。反向选股策略则基于投资者的锚定和过度自信的心理特征，认为投资者会对上市公司的业绩状况做出持续过度反应，形成对业绩差的公司业绩过分低估和业绩的好公司业绩过分高估的现象，这为投资者利用反向投资策略提供了套利机会，在投资行为上表现为买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票。反向选股策略是行为金融学理论发展至今最为成熟，也是最受关注的策略之一。
二、资产配置
资产配置指资产类别选择、投资组合中各类资产的配置比例以及对这些混合资产进行实时管理。资产配置一般包括两大类别、三大层次，两大类别为战略资产配置和战术/动态资产配置，三大层次为全球资产配置、大类资产配置和行业风格配置。资产配置的主要方法及模型如下：
战略资产配置针对当前市场条件，在较长的时间周期内控制投资风险，使得长期风险调整后收益最大化。战术资产配置通常在相对较短的时间周期内，针对某种具体的市场状态制定最优配置策略，利用市场短期波动机会获取超额收益。因此，战术资产配置是在长期战略配置的过程中针对市场变化制定的短期配置策略，二者相互补充。战略资产配置为未来较长时间内的投资活动建立业务基准，战术资产配置通过主动把握投资机会适当偏离战略资产配置基准，获取超额收益。
三、股价预测
股价的可预测性与有效市场假说密切相关。如果有效市场假说成立，股价就反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股价的预测就毫无意义，而我国的股市远未达到有效市场阶段，因此股价时间序列不是序列无关，而是序列相关的，即历史数据对股价的形成起作用，因此可以通过对历史信息的分析来预测股价。
主流的股价预测模型有灰色预测模型、神经网络预测模型和支持向量机预测模型(SVM)。灰色预测模型对股价的短期变化有很强的预测能力，近年发展起来的灰色预测模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陈代谢模型和灰色马尔可夫模型。人工神经网络模型具有巨量并行性、存储分布性、结构可变性、高度非线性和自组织性等特点，且可以逼近任何连续函数，目前在金融分析和预测方面已有广泛的应用，效果较好。支持向量机模型在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中有许多优势，且结构简单，具有全局优化性和较好的泛化能力，比神经网络有更好的拟合度。
四、绩效评估
作为集合投资、风险分散、专业化管理、变现性强等特点的投资产品，基金的业绩虽然受到投资者的关注，但要对基金有一个全面的评价，则需要考量基金业绩变动背后的形成原因、基金回报的来源等因素，绩效评估能够在这方面提供较好的视角与方法，风险调整收益、择时/股能力、业绩归因分析、业绩持续性及Fama的业绩分解等指标和方法可从不同的角度对基金的绩效进行评估。
绩效评估模型 / 指标 、绩效评估准则 择时 / 股能力、业绩归因分析、风险调整收益、业绩持续性、Fama 业绩分解、模型 / 指标、T-M 模型、H-M 模型、GII 模型、C-L 模型、资产配置收益、证券选择收益、行业选择收益、行业内个股选择收益 、RAROC、Sharp, Stutzer 、Treynor, Jensen、 双向表分析、时间序列相关性、总风险收益、系统风险收益、分散化投资收益。
五、基于行为金融学的投资策略
上世纪50～70年代，随着马科维茨组合理论、CAPM模型、MM定理及有效市场假说的提出，现代金融经济学建立了一套成熟的理论体系，并且在学术界占据了主导地位，也被国际投资机构广泛应用和推广，但以上传统经济学的理论基石是理性人假设，在理性人假设下，市场是有效率的，但进入80年代以后，关于股票市场的一系列研究和实证发现了与理性人假设不符合的异常现象，如：日历效应、股权溢价之谜、期权微笑、封闭式基金折溢价之谜、小盘股效应等。面对这些金融市场的异常现象，诸多研究学者从传统金融理论的基本假设入手，放松关于投资者是完全理性的严格假设，吸收心理学的研究成果，研究股市投资者行为、价格形成机制与价格表现特征，取得了一系列有影响的研究成果，形成了具有重要影响力的学术流派－行为金融学。
行为金融学是对传统金融学理论的革命，也是对传统投资实践的挑战。随着行为金融理论的发展，理论界和投资界对行为金融理论和相关投资策略作了广泛的宣传和应用，好买认为，无论机构投资者还是个人投资者，了解行为金融学的指导意义在于：可以采取针对非理性市场行为的投资策略来实现投资目标。在大多数投资者认识到自己的错误以前，投资那些定价错误的股票，并在股价正确定位之后获利。目前国际金融市场中比较常见且相对成熟的行为金融投资策略包括动量投资策略、反向投资策略、小盘股策略和时间分散化策略等。
六、程序化交易与算法交易策略
根据NYSE的定义，程序化交易指任何含有15只股票以上或单值为一百万美元以上的交易。程序化交易强调订单是如何生成的，即通过某种策略生成交易指令，以便实现某个特定的投资目标。程序化交易主要是大机构的工具，它们同时买进或卖出整个股票组合，而买进和卖出程序可以用来实现不同的目标，目前程序化交易策略主要包括数量化程序交易策略、动态对冲策略、指数套利策略、配对交易策略和久期平均策略等。
算法交易，也称自动交易、黑盒交易或无人值守交易，是使用计算机来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法，主要针对经纪商。算法交易广泛应用于对冲基金、企业年金、共同基金以及其他一些大型的机构投资者，他们使用算法交易对大额订单进行分拆，寻找最佳路由和最有利的执行价格，以降低市场的冲击成本、提高执行效率和订单执行的隐蔽性。任何投资策略都可以使用算法交易进行订单的执行，包括做市、场内价差交易、套利及趋势跟随交易。算法交易在交易中的作用主要体现在智能路由、降低冲击成本、提高执行效率、减少人力成本和增加投资组合收益等方面。主要的算法包括：交易量加权平均价格算法(VWAP)、保证成交量加权平均价格算法(Guaranteed VWAP)、时间加权平均价格算法(TWAP)、游击战算法(Guerrilla)、狙击手算法(Sniper)、模式识别算法(Pattern Recognition)等。
综上所述，数量化投资技术贯穿基金的整个投资流程，从估值选股、资产配置到程序化交易与绩效评估等。结合量化投资的特点及我国证券市场的现状，好买认为量化投资技术在国内基金业中的应用将主要集中在量化选股、资产配置、绩效评估与风险管理、行为金融等方面，而随着包括基金在内的机构投资者占比的不断提高、衍生品工具的日渐丰富(股指期货、融资融券等)以及量化投资技术的进步，基金管理人的投资策略将会越来越复杂，程序化交易(系统)也将有快速的发展。
七、对冲基金
1. 对冲基金的英文名称为Hedge Fund,意为"风险对冲过的基金",起源于50年代初的美国。其操作的宗旨,在于利用期货、期权等金融衍生产品以及对相关联的不同股票进行实买空卖、风险对冲的操作技巧,在一定程度上可规避和化解投资风险。
在最基本的对冲操作中,基金管理者在购入一种股票后,同时购入这种股票的一定价位和时效的看跌期权(Put Option)。看跌期权的效用在于当股票价位跌破期权限定的价格时,卖方期权的持有者可将手中持有的股票以期权限定的价格卖出,从而使股票跌价的风险得到对冲。在另一类对冲操作中,基金管理人首先选定某类行情看涨的行业,买进该行业几只优质股,同时以一定比率卖出该行业中几只劣质股。如此组合的结果是,如该行业预期表现良好,优质股涨幅必超过其他同行业的股票,买入优质股的收益将大于卖空劣质股的损失；如果预期错误,此行业股票不涨反跌,那么较差公司的股票跌幅必大于优质股,则卖空盘口所获利润必高于买入优质股下跌造成的损失。正因为如此的操作手段,早期的对冲基金可以说是一种基于避险保值的保守投资策略的基金管理形式。
经过几十年的演变,对冲基金已失去其初始的风险对冲的内涵,对冲基金已成为一种新的投资模式的代名词。即基于最新的投资理论和复杂的金融市场操作技巧,充分利用各种金融衍生产品的杠杆效用,承担高风险、追求高收益的投资模式。
2. 对冲基金对我国可能带来的冲击
在国际对冲基金鲜有涉足的市场中，中国是最大的一个。目前我国已经成为世界经济的“双引擎”之一，但金融市场并不完善且处于重要体制转型时期。人民币汇率机制改革以来，累计升值幅度约达到6%，但远不足以平息人民币进一步升值的强烈预期。这些因素无疑是对对冲基金莫大的诱惑。虽然我国仍实行较为严格的资本项目管制，但对冲基金早已不满足于通过周边市场间接获利。QFII、外国直接投资和贸易项目等资金往来渠道中，对冲基金的身影开始若隐若现；一些贸易合同、直接投资也成为其保护色。“灰色”的对冲基金已经开始尝试进入中国，虽然暂时还不具备在中国兴风作浪的条件，但仍然可以通过不同途径对中国经济和金融造成重要影响。
人民币汇率
随着汇率制度改革稳步推进，人民币显现出强劲的升值趋势，这无疑为对冲基金提供了无尽的想象空间。不过，想要在中国炮制一次金融动荡仍存在障碍：资本项目管制、人民币汇率有管理的浮动、人民币衍生品缺乏，使对冲基金缺少必要的获利渠道与工具。因此，对冲基金还难以进入内地直接炒作人民币，目前只能通过人民币“无本金交割远期”（Non Deliverable Forward，NDF）市场等间接获利。
从2003年起，中国香港、新加坡人民币NDF市场规模快速发展、交易金额迅速上升，一定程度上暗示了对冲基金豪赌人民币的愿望。2006年8月，美国芝加哥商品交易所也推出三对NDF衍生品，即人民币对美元、欧元及日元的期货和期权，使NDF与境内人民币汇率的联动性更强，甚至可能出现倒逼国内金融市场改革进程的局面。
无论如何，资本账户开放是未来无法回避的课题。在这架隆隆向前的车轮上，一直以来受保护程度最高的金融部门必须接受国际化风雨的洗礼，对冲基金目前面临的障碍也将一一解除。不过，有了东南亚金融危机的前车之鉴，我国对于汇率稳定及金融安全问题可谓慎之又慎，大举攻击我国汇率体系恐怕并非易事。
股票市场
国内A股市场对对冲基金的吸引力可能较香港股票更大，因为中国股票市场相对更不成熟，这对于擅长发掘市场缺口的对冲基金来说是求之不得的。目前条件下，除人民币兑换问题外，对冲基金直接进入内地股市还存在其他一些障碍：取得QFII资格需经过严格审核且投资规模受限；不允许成立外商独资基金管理公司，而合资公司的成立和运作必须严格遵守我国相关法律法规，并履行信息披露义务等；国内股市尚未建立做空机制，即不具备对冲的工具。
不过，这些困难根本不足以绊住对冲基金追求利润的步伐。很多机构投资者背后都有层层隶属关系，被形象地称为“拖拉机”账户，有些对冲基金干脆以个人名义参与股市。在近期一路上扬的股票市场中，对冲基金甚至不必通过对冲，仅依靠高超的投资技巧和较高的杠杆系数就能取得可观的回报。不仅如此，2006年9月8日，中国首个金融衍生品交易所——中国金融期货交易所正式挂牌，标志着中国期货市场从商品期货向金融期货的全新跨越，沪深300指数股指期货的推出只是时间问题，这恰好为对冲操作提供了进一步的便利。
人民币不可兑换和QFII限额是当前对冲基金进入内地股市的最大障碍。而一旦资本账户完全放开，对冲基金有了畅通的进入和退出渠道，以股市目前的成熟和规范程度，是较易遭到冲击的。
房地产市场
在当前房价高涨和人民币升值预期的双重作用下，进入房地产市场对对冲基金的吸引力是巨大的。近年我国房地产市场持续高位运行，部分价格已经包含虚高成分，而支撑房地产市场繁荣的却是“真金白银”的银行贷款。由于房地产市场与金融体系千丝万缕的联系，一旦受到对冲基金恶意攻击，房地产市场的崩溃势必引起整个金融系统的地震。
政府深知促进房地产业健康发展的重要性。自2003年起，多项宏观调控措施便陆续出台。调控效果虽然还不尽如人意，但已反映出当局良好的意愿和坚定的决心。与股票等金融资产相比，房地产的流动性欠佳，加之调控措施严厉，都将增加对冲基金的交易成本和政策风险。
探索对冲基金的监管措施
对冲基金的存在和发展，是资本逐利性的必然和集中体现，对金融市场发展具有积极意义。首先，对冲基金本质上是一种追求风险控制下的高回报的投资手段，其合理运用有利于增强投资者的抗风险能力；其次，对冲基金的套利活动是以寻找和认定“市场失灵”为基础的， 在它的活动下，利差将逐步消失，有助于市场发现要素的合理价格，使市场趋于均衡；再次，对冲基金可增强国内金融市场与国际金融市场的联动，并促进金融体系的成熟与发展。因此，不应片面地将对冲基金理解成为洪水猛兽，而要积极研究和引导，扬长避短，达到为我所用的目的。同时，我国必须对对冲基金扰乱市场正常秩序的一面予以充分重视，采取切实有效措施，探索对冲基金的有效监管方式，维护我国经济和金融市场的安全。
第一，应坚决贯彻循序渐进、把握节奏、有序开放资本市场的思想。通过有序开放，为我国经济和金融体制健全、人才培养、经验积累赢得宝贵时间。在逐步开放的过程中，要避免国际资本大量涌入和大量流出，导致汇率大幅波动，妨害金融安全。
第二，促进对冲基金设立公开化。资本市场全面开放后，一味地严防死守不可能将对冲基金拒之门外。与其使之通过各种“灰色”渠道进入，不如将其公开化。如可以将管理费计提方式区分对冲基金与共同基金，实行基金隶属关系备案，提供某些操作便利等，以此来督促、鼓励对冲基金注册。
第三，设置专门法规对对冲基金行为加以指引，使对冲基金管理有法可依，规范对冲基金的运行。对低风险、稳健型对冲基金和高风险、投机型对冲基金区别对待，分类监管。建立大额资本流动监控体系。对大额资本的异动及早掌握，对股市、汇市等容易遭受冲击的市场实施全面监控。要求对冲基金加强信息披露，增加透明度。
第四，限制对冲基金财务杠杆倍数。在直接控制对冲基金行为存在一定困难的情况下，严格控制金融机构向对冲基金的放款是一种有效的间接手段。银行等金融机构应慎重考虑市场风险，严格贷款审查，对抵押资产的数量和质量从严要求。对冲基金自有资本毕竟有限，失去了杠杆的支持，就丧失了在金融市场兴风作浪的能力，也可避免金融机构成为对冲基金风险的最终承担者。
第五，加强国际合作，沟通信息，交流经验，加强国际间对资本离岸操作的监管协调，共同维护世界资本市场的稳定。
