歷史是無情的主宰，根本沒有所謂現(xiàn)在，只有不斷成為未來的過去。保守的下場就是被掃出歷史的舞臺。
-約翰·肯尼迪
在相對默默無聞的投資管理領域，廣泛被誤解的有利可圖的市場正快速發(fā)展。這個有利可圖的市場被一直工作在這個領域的最聰明的人所主宰。他們在現(xiàn)代金融領域正努力解決一些最有趣且最具挑戰(zhàn)性的問題。這個有利可圖的市場有很多名字：量化交易、系統(tǒng)化交易或者黑箱交易。幾乎在每個領域，技術都是改革的重要方式，極少數(shù)情況下，也是正在發(fā)生的事情。
上面提到這是一個技術革命，在量化交易領域，這可能讓你感到很奇怪。但事實上，量化交易者和主觀判斷型交易者準確的不同點便在于技術。不要搞錯：投資總是離不開數(shù)學，無論是對公司稅收、成本、產(chǎn)生的利益和損失的基礎分析，還是在計算市盈率指標等方面。格雷厄姆和多德所著書籍《證券分析》（Security Analysis）中有一個章節(jié)專門講解財務報表分析。關于這一點，這本投資者的"圣經(jīng)"比本書的闡述更詳盡。
正如在其他領域，以遵守紀律的、可重復的、保持一致的方式做事情是很有用的（無論是制造汽車還是飛機），投資同樣可以系統(tǒng)化，而且應該系統(tǒng)化。量化交易者在系統(tǒng)化的道路上已經(jīng)走了一段距離了，汽車制造仍是汽車制造，手工安裝的齒輪還是機器安裝的齒輪并沒什么區(qū)別。駕駛飛機亦是如此，飛行員駕駛和無人機工作沒有什么不同。換句話說，只是以不同的方式做著同樣的工作。核心是技術的不同。
如果我說"我喜歡擁有便宜的股票"，理論上，我會計算每個公司的市盈率，手工搜尋最便宜的股票，然后進入市場購買�；蛘呶铱梢詫懸粋�計算機程序，掃描包含所有有關市盈率的數(shù)據(jù)庫，找到符合預先定義的股票，然后利用交易算法在市場中購買。兩者在如何操作方面是完全不同的，但是最終所購買的股票和購買原因是完全相同的。
所以，如果這里討論的是如何對一種具體工作的完全理性的演進，而且對新技術沒有不合理的恐懼，那么，新聞報道者、政治家、普通公眾甚至許多行業(yè)專家為什么又不喜歡量化交易呢？這有兩個原因。第一個原因是在許多情況下，人們不喜歡自己的工作被技術取代。例如，高頻交易的許多活躍對手進行戰(zhàn)斗，并不是因為對資本市場的關心，而是因為他們的生計被更先進的技術威脅，這一點是很明顯的。這是可以理解并有道理的，但是如果他們?nèi)�勝的話，對市場是不利的。因為最終，他們擁護的是停滯不前。
第二個原因在我的經(jīng)歷中非常常見，是人們不能理解量化交易，對于不能理解的事情，我們傾向于恐懼和不喜歡。這本書旨在改善人們對投資管理行業(yè)量化交易的許多類型的參與者的理解。寬客經(jīng)常內(nèi)疚于因為缺乏必要的謹慎描述而使這個問題雪上加霜。而這只會在某些方面產(chǎn)生不信任，事實上絲毫沒有必要內(nèi)疚。
這本書將帶著你開啟"黑箱"。本書闡明了寬客所做的工作，幫助人們揭開量化交易的神秘面紗，讓對量化交易感興趣的人能夠更好地評估寬客和他們的策略。
首先要弄清楚一點，是人，而不是機器，應該對量化交易有趣的方面負責。量化交易可以被定義為人們通過嚴謹?shù)难芯�，系統(tǒng)化地執(zhí)行交易策略。關于這點，系統(tǒng)化(systematic)被定義為遵守紀律的、有條不紊的、自動化的方法。盡管依賴于自動化和系統(tǒng)化，但是人們開發(fā)策略并決定策略是什么，是人選擇系統(tǒng)交易的證券種類，是人選擇獲取什么數(shù)據(jù)以及如何清洗這些數(shù)據(jù)，還有許多其他事情也是由人完成。給予量化交易策略的人通常被稱為寬客（quants）或者量化交易者（quant traders）。
寬客在研究中采用科學方法。雖然這個研究使用技術（包括數(shù)學方法和各種公式），但是研究過程完全取決于人的決策。實際上，人類決策幾乎存在于設計、執(zhí)行和量化交易策略監(jiān)管的各個方面。正如我已經(jīng)表明的，量化策略和傳統(tǒng)的主觀型投資策略所做的事情是非常相似的，都依賴于決策者日復一日地管理投資組合。
量化策略和主觀判斷型策略的區(qū)別在于策略如何被制定以及如何被執(zhí)行。通過仔細研究這些策略，寬客能夠用科學家驗證理論知識的方法評估這些想法。而且，通過使用計算機，系統(tǒng)化地實施策略，寬客能夠消除很多存在于主觀判斷型交易中的隨意性。本質(zhì)上，由情緒、無紀律性、激情、貪婪和恐懼驅(qū)使的決策，能夠在量化投資過程被消除，而這些心理因素被許多人認為是市場投資中出現(xiàn)重大失誤的原因。這些心理因素被理性分析和系統(tǒng)化的方法所取代，這些方法都是從許多其他領域獲得的：對于需要重復完成并要求遵守紀律的事情，計算機比人做得出色。計算機比人更適合重復性勞動，這并無不妥。畢竟，計算機也不適合創(chuàng)造性的勞動；如果人類不告訴計算機如何操作，計算機將一無所知。相對許多主觀判斷型策略而言，由于在設計和執(zhí)行策略上的不同，運行良好的量化策略能夠持續(xù)獲得有利的風險/收益回報。
為了更好地闡明本書的觀點，我在書中主要集中探討阿爾法方向的策略，沒有涉及量化指數(shù)型交易者或者其他貝塔型策略。阿爾法策略通過擇時和調(diào)整持倉頭寸進而獲利；貝塔策略是復制或者稍微改進指數(shù)的表現(xiàn)，例如標普500指數(shù)。雖然量化指數(shù)基金管理是一個大的行業(yè)，不過對它的解釋不必過多。我沒有必要在金融工程上花費太多的時間，金融工程主要在創(chuàng)造和管理新的金融產(chǎn)品（例如，債務抵押債券）方面起著重要的作用。我也不陳述量化分析，因為這也支持主觀判斷型投資決策。這是兩個非常有趣的話題，可惜它們不是量化交易專有的特點，這些討論還是留給相關專家吧。
這本書的主體結構分為四個部分。第一部分（第1章和第2章）介紹量化交易的背景知識。第二部分（第3～9章）詳細講述了黑箱的內(nèi)容。第三部分（第10～12章）對量化交易進行分析，并指出評估寬客和策略的技巧。第四部分（第13～16章）對高頻交易、支持高速交易的基礎設施、量化交易的傳言和真相進行介紹。最后，第17章分析量化交易的當前形勢并展望未來。
用直觀的方式解釋量化交易是我的愿望。本書基于經(jīng)濟學原理和技術理論基礎，描述了寬客做了什么以及如何操作。本書避免使用大量公式，行業(yè)術語也僅有限使用或者被解釋以后使用。本書旨在表明很多人認為的"黑箱"實際上是透明的、直觀的和易于理解的。我也探索了在量化交易中得到的經(jīng)驗教訓，以及如何評估量化交易策略和寬客�？傊�，這本書對于許多資本市場的參與者和評論者都是有用的。對于投資組合經(jīng)理、分析師以及任何類型的交易者，這本書將幫助其系統(tǒng)化地理解"寬客做什么，如何做，為什么這樣做"。對于投資者、財經(jīng)媒體、監(jiān)管者或者對金融市場有一些基本知識的人來說，這本書對于幫助他們進一步理解量化交易有很大的幫助。
里什·納蘭（Rishi K. Narang）