量化投资好么？
首先说一下我对量化的定义，个人认为的定量分析就是利用数量方法进行证券（股票、期货等）或宏观经济的研究与预测。 然后这个问题可以分为两个小问题，一个是“量化”的概念，另一个是“好不好”的问题。 关于第一个概念，我认为的量化其实并没有大家想象中这么难以理解。在上面的定义中我强调了利用数量方法这一关键句，因此只要大家在使用数学模型或者统计的方法对市场进行研究时都算是量化。比如传统的财务报表分析中的比率分析、杜邦分析，比如通过线性回归分析预测股价，这都是典型的定量分析。 但是很多人可能不知道，其实国内的第一只ETF就是采用量化的方式开发的。2014年7月，易方达基金推出了一只跟踪标普500指数的产品——易方达沪深300ETF，这是在国内首次以ETF形式上市交易的境外指数产品。 也许大家都知道A股有熔断，但是或许不知道在美国历史上也曾出现过多次熔断。2018年1月，美股第一次因暴跌触发熔断机制，随后在3天内连续熔断两次。这个时候你们如果翻到之前我发的文章《美国历史上一共有多少次熔断？》，就可以看到我在春节前就精准的预测了这次熔断，这算不算量化投资？ 关于第二个问题，我想从两个角度来谈一下我的看法。
第一是从从业人员的角度来说，我认为做量化还是不错的工作选择。首先大部分量化的工作比较单纯，就是建模和编程，对于智商要求高但是不需要太全面的金融知识，这就使得量化的工作相对比较好上手；其次大部分的量化岗位都不需要非常丰富的实践经验，这对于刚毕业的同学们来说是一个不错的选择。另外现在很多非金融专业的同学也进入到这个领域当中，因为其本身具有理工科背景，加上现在计算机能力较强，转型做量化也是不错的选择。
第二是从投资者的角度来看，我觉得量化投资的优点主要体现在筛选股票方面。目前国内的公募基金主要以选股策略为主，这类策略的特点就是选股范围大而全，不管是基本面还是技术面都可以纳入到自己的模型之中，这样最终可以形成自己的一套选股标准。对于投资者来说，一个比较好的策略当然是越简单越好，同时能覆盖更多的股票，量化的策略就是这样，通过一定的数学模型可以得到一个估值公式，然后将公式的结果进行加总即可得到策略的净值。