“在與‘數據’打交道時，如果缺乏豐富的投資經驗，可能會導致其模型的開發變成純粹的數據挖掘，一不小心會‘過度優化’：樣本內表現優異，樣本外表現則大相徑庭。”
——楊雨龍
一名優異的量化基金經理，要掌握的能力不僅僅是數據挖掘，還需要專業的金融知識和對市場深刻的理解。
今天我們邀請國金基金量化投委會主席兼量化投資二部總經理楊雨龍先生談一談，他特殊的股票交易員經歷為其量化投資生涯帶來的幫助。
首先從量化投資說起
什么是量化投資?
量化投資是借助現代統計學、數學的投資方法，從海量歷史數據中尋找能夠帶來超額收益的多種“大概率”策略，并紀律嚴明地按照這些策略所構建的數量化模型來指導投資，力求取得相對穩定的、可持續的、高于平均的超額回報。
量化投資屬主動投資范疇，本質是定性投資的數量化實踐，理論基礎為市場的非有效性或弱有效性。
量化投資有非常多的優點：
?利用數學、統計方法分析數據，找出客觀規律，處理海量的數據，揭示隱藏在繁瑣數據里面的規律和投資機會。
? 避免主觀、盲目投資。一定程度上克服了投資者人性上的弱點---貪婪、恐懼、從眾造成的不必要損失，能夠嚴格按照應用策略指標公式模型進行止盈、止損，實現全機械化、紀律化的交易模式。
?一定程度上排除了人為的干預性，避免了投資者在生理、心理狀態不佳時，出現的延遲或者錯誤判斷，從而具有投資策略一貫性、操作客觀性、下達指令準確性以及高速度等一系列優勢。
然而，并非任何人都能夠使用量化的方法進行投資。量化投資需要非常復合的專業能力，需要很強的數學、統計、計算機編程能力，以及專業的金融知識和對市場深刻的理解；同時需要一系列完善的硬件、交易柜臺支持。
由此來看，相對于普通主動投資，量化投資具有非常高的門檻。
上述各項條件中，對于普通投資者來講，相對較難滿足的可能是“很強的數學、統計、計算機編程能力”等條件。但這些對于機構投資者來說，并不是問題，機構可以招攬很多優秀的“理工男”、“IT男”做量化研究和投資模型開發。對于機構投資者而言，真正的“短板”反而是“專業的金融知識和對市場深刻的理解”。特別是從國內實際情況來看，很多投資機構的量化投資人員，多是畢業便開始從事量化投研工作，直接從數據挖掘、量化分析方面開始研究市場。在與“數據”打交道之前，如果缺乏豐富的相關投資經驗，可能會導致其開發模型變成純粹的數據挖掘，一不小心會“過度優化”：樣本內表現優異，樣本外表現則大相徑庭。
目前人工智能（AI）在多個行業掀起了熱潮，投資界也不例外。事實上，基本沒有聽說有單純依靠 AI 在國內投資市場賺錢的案例。在IT界，有一個著名的說法是，Garbage in，garbage out，即“（計算機運算中）錯進，錯出（若輸入錯誤數據，則輸出亦為錯誤數據）”。這句話放在人工智能領域也非常合適：即使擁有先進的 AI 技術，如果對投資沒有深刻的理解，找不到真正有用的數據，用來“訓練”AI 系統的都是些垃圾數據，那么結果必然是Garbage in，garbage out。
量化團隊需要不同背景的人員組成。既要有數理類人才，也需要擅長編程的IT人員，更需要有豐富投資經驗的投資人員。但即使是這樣，不同人員之間的溝通交流“成本”也很高，很難發揮1+1=2甚至1+1>2的效果。
楊雨龍具備扎實的理工科背景，在國內知名基金公司做過兩年交易員，對他開發自己獨到的量化投資模型起到了很大的幫助。楊雨龍曾經說道：“雖然碩士攻讀的是‘金融數學’專業，算是有金融的學歷背景，但如果沒有做量化投資之前的股票交易員經歷，自己可能也很難開發出目前這樣貼近市場量化模型。”
在開發量化投資模型的過程中，楊雨龍非常強調投資邏輯的重要性，盡量避免單純的數據挖掘。模型開發出來后，也不僅僅停留在模型能不能賺錢的層面上，而是不斷的問自己，模型為什么有效：背后對應的投資邏輯是什么，市場規律是什么；模型為什么賺錢：賺的是市場上哪一部分錢。
也是基于上述原因，使得楊雨龍開發的量化投資策略樣本內外的表現相對一致，盡可能適應市場上的各種變化。在投資和量化之間，并不是有了高超的數學、IT、人工智能技巧，就能做好投資，量化只是一種方法，投資是第一位的，基金經理不能舍本逐末。
“很多時候，我覺得我們不應該叫‘量化投資’，而應該叫‘投資量化’可能更加貼切。也即是說，并不是先有了量化（模型），再來做（研究）投資。而是因為需要做投資，把其中的一些方面量化、模型化了而已。”楊雨龍說道。
（作者：國金基金量化投委會主席兼量化投資二部總經理楊雨龍先生。北京大學金融數學碩士學位，具備10年金融從業經驗。具有券商投研部門、基金量化投資部門的雙重工作經驗。作為少有的交易員出身的量化基金經理，擅長量化選股以及大規模資金的投資管理。歷史實盤業績優異，多次榮獲“金牛獎”。）
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