鸿禧资产量化系统前景
一、量化交易的优势
鸿禧量化系统交易的核心其实是利用金融、统计、数学建模等多种学科知识，精确定制专用的投资策略，从而给出具体的买卖点。其优势就在于克服人性的弱点，寻找低估和高估，并等待其回归合理。由于人性的弱点，正常来说无论普通投资者还是机构投资者，都无法理性地对待上涨和下跌，或者无法及时捕捉到合理的买卖点，而通过计算机的运行可以有效避免这些弱点。
其优势主要有四点。
（1）纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差。
（2）系统性。具体表现为“三多”，一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。
（3）套利思想。鸿禧量化系统通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
（4）概率盈利。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产盈利，而不是单个资产盈利。
二、量化投资对于鸿禧会员资产管理的价值
首先是容易冲规模。一个有效的量化模型是可以在多个产品上进行快速复制,从而迅速做大规模。这个在巴克莱的指数增强系列产品上得到最明显的体现。截止2011年底,巴克莱量化基金,管理规模超过1.6万亿美金,超过富达基金,成为全球最大的资产管理公司。
其次是可以获得绝对收益。利用量化对冲方式,构建与市场涨跌无关的产品,赚取市场中性的策略,适合追求稳健收益的大机构客户,例如保险资金、银行理财等。这个产品的代表性公司就是目前全球最大的对冲基金BridgeWater,旗下的旗舰产品Pure Alpha过去五年共赚取超过350亿美金。
第三是杜绝了内幕消息和老鼠仓。鸿禧智能量化分析数据,通过数学模型的运算,挖掘出隐藏在公开数据后面的信息,从而战胜市场,从方法论上就杜绝了内幕消息的可能。在交易过程中利用复杂的IT系统进行程序化交易,使得老鼠仓也无法成为可能。在国内金融市场监管日趋规范的情况下,量化投资这种方法必然会成为投资研究的主要方法。
三、系统量化交易的前景
3年前，量化对冲产品曾风靡一时，部分公募基金公司一度密集发行，但受到对冲工具限制，这类产品近期逐渐归于平静，业绩表现平平，市场对于量化投资策略有效性的质疑声开始出现。
随着量化交易的快速发展，投资领域正在出现以下新趋势：
算法模型同质化。量化交易的算法模型虽各具特色，但同一理念的模型不断改进最终将趋同。
软件竞争硬件化。当算法模型趋于极限，包括超级计算机、超级芯片在内各种IT设备的硬件性能、质量、机房、服务器托管、与交易中心的点距离等都可能成为秒杀的关键因素，这同时也给高频交易的监管提出了新挑战。
竞争对手同类化。向量化交易转型的高技术门槛必然导致投资者结构的调整，市场将从主观与量化交易之间的博弈转向各类量化交易之间的博弈。
投资范围全域化。单一品种、单一资产、单一市场无法实现量化交易优势最大化，概率论青睐全品种、全时空、多市场、高频率的投资组合。
交易人才IT化。老牌金融中心伦敦正在演变为IT公司集散地，包括高盛、大小摩根、花旗、瑞信等在内众多欧美顶尖投行都在不计血本打造IT团队，专攻投资模型研发。
量化团队集约化。2017年8月有消息称，大小摩根和高盛筹划共建大数据公司，合力提供证券产品参考数据。
博弈手段对抗化。日趋激烈的竞争派生对手之间的干扰、幌骗甚至黑客攻击。2014年11月CFTC指控芝加哥投资公司交易员奥斯塔赫在359790份高频交易合约中累计幌骗交易1316次，CME对其处以15万美元罚款和一个月市场禁入。奥斯塔赫接受处罚但对幌骗行为既不承认也未否认。
四、总结
鸿禧量化交易系统正处于互联网+大数据+云计算+人工智能的时代大背景下。从历史的角度来看，量化投资的范围本身不止是中国市场，而是全球市场，美国量化交易已经出现了几十年，但是仍然存在不少量化基金获得了长期稳定盈利。而鸿禧量化系统交易技术与策略也不是一成不变的，其随着金融市场、IT技术及投资方法的发展而不断发展的，策略内容也是呈现新旧替代的特点，同质化的问题会不断的出现，同时被不断的解决。
随着大数据、人工智能等技术的飞速进展，金融投资正在逐步由人主导转向科技引领，系统规范化，人与技术在投资过程中如何更好地结合，成为未来投资的关键。在此背景下，鸿禧量化投资日益得到国内大量基金公司的重视，特别是在监管逐步趋严、市场有效性逐步提升的过程中，量化交易具有广阔的成长空间。
让我们一起拥抱鸿禧量化投资与对冲基金黄金时代的到来！
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