12月19日晚六点三十分，浙江大学资本市场研究中心在浙江大学校友活动中心西溪厅举办了“紫金港资本”系列NO.6讲座。本次讲座邀请了珠海南山领盛资产管理有限公司创始人、中国量化投资俱乐部理事长刘治平博士，为大家分享了关于股票量化投资的本质和方向。本次讲座由中心主任黄英教授主持，浙江大学管理学院、经济学院、计算机学院、数学科学学院、等近六十余名师生以及毕业校友、业内人士积极地参加了本次讲座。

     刘治平先生，北京师范大学统计物理学硕士，美国康奈尔大学约翰逊管理学院金融工商管理硕士，美国佛罗里达州立大学理论物理学博士，于2000年获得美国证券从业资格系列7和63资格，于2004年获得美国股票交易从业资格系列55资格，于2009年获得中国基金从业资格。

     曾先后担任美国纽约贝尔斯登可转债对冲基金董事总经理，香港巴克莱资本(亚洲) 可转债交易总监，美联证券股票挂钩类证券自营交易董事总经理。2008年回国在深圳中国南方基金担任数量化投资部总监, 投资决策委员会委员。2016年5月至今任中国量化投资俱乐部理事长。2017年6月至今为珠海南山领盛资产管理有限公司创始人。

     对于量化投资，刘博士用六个字来进行概括，那就是“简单，科学，未来”。

一、量化投资才是真正的简单

刘博士对股票量化投资下的定义：是一种只利用历史数据，使用完全确定的可操作的方法通过选股，行业，组合构造，交易来进行投资的方法。 它必须满足下面两个条件：1. 该方法可以进行历史回测（backtest），2.该方法有一定理论基础。

       通过几个案例分析来理解量化投资方法，刘博士认为量化投资的核心思想是：我们更相信投资方法，不是投资思想。量化投资就是把好的投资思想方法化， 因为好的投资思想交给人来决定执行时候就会变味道。

       为什么群众对经济学家，投资大佬顶礼膜拜， 却对有效科学的投资方法不屑一顾？因为投资是个社会心理活动， 大多数人更相信投资是艺术，是宗教。 更因为，一个习惯，习俗非常难改。

      投资赚钱靠时间和耐心，但是媒体的生意模式是短期新闻和预测，而人最受影响的就是媒体。股价波动会扰乱人们事前所有的理想分析。每个人都有自己的约束条件，最最主要的是，在价格波动的条件下好的投资决策常常是逆人性的。

    投资管理者必须顺应投资者的边界条件，持有时间耐心，收益波动等；投资管理者必须顺应自己职业要求的边界条件，老板考察你的耐心等；只有你非常非常牛的时候，而且有长期资金投资者的时候，再去弘扬巴菲特投资理念吧，否则必须面对市场的短期波动，而这种短期波动和经济，公司盈利经常没有任何关联， 更多的和“心中的花”有关系，这就是行为金融。

二、投资的逻辑性和科学性

刘博士总结出量化投资的逻辑性在于：

     市场的广度（包括股票个数和相关信息量）急剧增加， 深度调研集中持股的局限性显现；

    有方法的投资好于没有方法的投资，不可量化的方法更接近艺术，大家应该知道好艺术家和失败艺术家的比例有多小。量化投资的关键是 rule based investment；

    量化投资就是在不断地探寻更好的投资方法， 因为机构投资者面临的挑战是满足一定边界条件下的投资收益。

量化投资的科学性在于：

    过去历史检验过的好方法将来也可能会有好收益， 如何看待历史回测结果

    代表市场的指数是最简单的量化模型， 但是它们不可能是收益风险比最好的量化模型

    各类量化模型不透明可能是限制量化投资发展的短板， smart beta 产品克服了这类困难

量化投资核心投资理念总结

量化投资最重要的是一点是 rule-based investment，这个可以解释为什么那么多人跑不赢指数；

      Grinold&Kahn: 科学的投资理念就是更多地依靠数据分析，流程以及结构来取代原来的直觉，建议或是一时之念

      量化投资的最大敌人就是不能坚持规则或者频繁变换规则；

      没有独门秘籍可以持续获取超额收益， 越是复杂回测精细的策略，越是容量小，持续短。今天的alpha非常可能就是明天的beta，研究是个没有止境的过程；

      量化投资就是逐步完善在所有股票池里构造组合的流程，它是赚市场广度的钱；而主动管理人是依靠完善深度挖掘个股选择体系，赚的是市场深度的钱。

量化投资核心步骤总结

量化投资的五大步骤：

       1. Alpha Model—预测股票的超额收益

       2. Risk Model --- 找出驱动收益所对应的风险

       3. Portfolio Optimization --- 在正态分布假设下， 平衡想要的风险（alpha factors）和不想要的风险 （risk factors), 产生出组合事前的优化权重

       4. Portfolio implementation --- 交易和冲击成本分析， 平衡优化执行

       5. Performance Attribution – 分析事后收益是否和事前因子风险暴露匹配， 区分技能和运气

三、未来发展方向

1、指数投资还会稳定持续地获取市场份额；

指数投资抢占了主动投资的奶酪；其实不是超额收益问题，管理费是关键；指数投资的深入人心是个漫长过程，并很大程度上得益于互联网

2、因子投资的崛起—smart beta；

3、大数据和人工智能对投资的影响。

   最后，刘博士还回答了几位同学关于职业规划、投资策略以及技术等方面的问题。赢得了在场师生的阵阵掌声。