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在经历了不少的投资之后，不少投资者进入了倦怠期。在倦怠期的时候有一个名词进入了不少投资者的视野，“量化投资”开始引起大部分人的兴趣，也有的投资者希望小金能写一个关于量化投资的文章，来 讲述一下什么是量化投资，以及量化投资和人为投资有什么区别，这类话题的确是大家所关注和好奇的，下面小金就给大家好好讲一下这些疑问点。

其实要想更好的理解量化投资和人为投资的区别。小金给大家举个例子。首先把投资活动想象成汽车工厂里装配汽车的过程。量化投资，就好比一间全自动装配车间，所有的装配工作都是由机器完成的。而人为投资，则好比比较传统化的汽车装配车间，绝大部分的装配工作还是需要工人来完成。小金在此指出不管是量化投资，还是人为投资，最终都还是需要人进行控制和决策，只是它们的决策层不同。

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在机器组装汽车这个例子中，传送带上的汽车组装工作，完全由机器完成，没有人的决策参与。但是在那个层级之上，规定机器手臂做哪些事情，按照什么顺序做，哪个机器完成哪部分工作，还是需要人来决定。

所以其实在量化投资体系中，具体到选哪个股票买，哪个股票卖，买卖多少量，这些决策都有电脑程序做出。但是作为一个量化投资经理，他需要在顶层做出更多的决策。比如在当时所面对的环境下，用哪套系统来选股？如何在不同的系统之间分配风险资金，或者进行切换？在交易系统中加入哪些因子，或者去除哪些因子，等等。

而完全自动化的投资系统，实属为不少投资者带来了福音，可以最大化的解放自己的头脑和双手。这就好比造出了一台印钞机，只要把机器打开，在那里夜以继日不停的工作，而机器的拥有者则可以去睡大觉，每天躺着收钱就行。但是到目前为止，在业界还没有这样的“印钞机”。当然，如果有一天真的有这样一台全自动量化交易“印钞机”被发明，这也未必是个好消息，因为这可能也意味着很多量化经理从此失业了。

归根到底大多数的投资转让比较关心的还是，人为投资和量化投资谁输谁赢的问题。其实说白了人为投资和量化投资不是人和机器之间的竞争关系，更多的是人和机器之间的互补性。电脑和机器比较占优的市场，一般符合以下特点：

该市场有丰富和可靠的历史数据。让电脑程序做出更优的投资决策的前提之一，就是有海量的数据供研究人员进行测试和分析，然后摸索出一定的可重复性规律，将其写入代码之中，让机器忠实的执行。因此相对来说，发达国家的金融市场，历史数据相对来说更加丰富和可靠，因此也更容易让量化交易有更大的用武之地。

市场规则透明稳定，因此一些历史模式可能得以重复。量化交易的核心，就在于发现历史规律和模式，并从这些模式在未来的重复中获利。而历史模式得到重复的前提，是市场的规则比较稳定透明，不受那些无法预测的“意外”的影响。

与之相反的，人比较占优势的市场，一般符合以下条件：

缺乏历史数据，或者尽管有历史数据，但数据不甚可靠，其中有很多噪音。

举例来说，如果某国有不少上市公司都在财务数据上作假，虚报盈利，那么用机器学习的方法，很可能会“垃圾进、垃圾出”，得到不少错误的结论。而如果一位基金经理经验丰富，对做假账的方法比较熟悉，那么他就能更快和更准确的看出这些假冒数据背后的端倪，也更能够离真相更进一步。

市场规则不透明，或者多变。在这样的环境下，一些所谓的历史规律，可能是在特定时间和特定规则下的产物，因此很难会在未来重复出现。

黑天鹅事件。顾名思义，黑天鹅事件就是那些人们预料不到的，几十年一遇，甚至百年一遇的情况。这样的事件几乎没有历史先例可以参考，因此机器在这方面几乎没有应对能力。

大致来讲，机器学习可以被分为两种：有人参与的机器学习和没人参与的机器学习。

有人参与的机器学习，是指工程师定义研究的变量。这种“机器学习”，其实和传统意义上的量化交易策略研究没有多大区别。很多这样的机器学习，用的还是最小二乘法（OLS）和主成分分析（PCA）这样的统计方法，而这些统计方法至少已经被用了几十年。一些机构放上“机器学习”的标签，主要就是为了追求一个噱头，在营销上让人产生“高大上”的错觉。事实上，那些“挂羊头卖狗肉”的机器学习，更值得我们投资者警惕。因为本来可以用一些比较简单的传统量化手段实现的交易策略，披上了“机器学习”的外衣，反而增加了投资成本和没有必要的复杂之处，效果也不见得更好，对投资者来说没有什么价值。

更加值得我们关注的机器学习，是没人管的机器学习。在这种机器学习中，电脑程序自己选择最优的变量进行分析和计算。这是真正尖端的人工智能领域，对数据处理和计算能力要求非常高，目前仅在高频交易领域有一些尝试性的应用。在这个领域，以后的科技发展值得关注。