股票交易员出身的量化投资大牛是怎样炼成的？
“在与‘数据’打交道时，如果缺乏丰富的投资经验，可能会导致其模型的开发变成纯粹的数据挖掘，一不小心会‘过度优化’：样本内表现优异，样本外表现则大相径庭。”
——杨雨龙
一名优异的量化基金经理，要掌握的能力不仅仅是数据挖掘，还需要专业的金融知识和对市场深刻的理解。
今天我们邀请国金基金量化投委会主席兼量化投资二部总经理杨雨龙先生谈一谈，他特殊的股票交易员经历为其量化投资生涯带来的帮助。
首先从量化投资说起
什么是量化投资?
量化投资是借助现代统计学、数学的投资方法，从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，力求取得相对稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。
量化投资属主动投资范畴，本质是定性投资的数量化实践，理论基础为市场的非有效性或弱有效性。
量化投资有非常多的优点：
✔利用数学、统计方法分析数据，找出客观规律，处理海量的数据，揭示隐藏在繁琐数据里面的规律和投资机会。
✔ 避免主观、盲目投资。一定程度上克服了投资者人性上的弱点---贪婪、恐惧、从众造成的不必要损失，能够严格按照应用策略指标公式模型进行止盈、止损，实现全机械化、纪律化的交易模式。
✔一定程度上排除了人为的干预性，避免了投资者在生理、心理状态不佳时，出现的延迟或者错误判断，从而具有投资策略一贯性、操作客观性、下达指令准确性以及高速度等一系列优势。
然而，并非任何人都能够使用量化的方法进行投资。量化投资需要非常复合的专业能力，需要很强的数学、统计、计算机编程能力，以及专业的金融知识和对市场深刻的理解；同时需要一系列完善的硬件、交易柜台支持。
由此来看，相对于普通主动投资，量化投资具有非常高的门槛。
上述各项条件中，对于普通投资者来讲，相对较难满足的可能是“很强的数学、统计、计算机编程能力”等条件。但这些对于机构投资者来说，并不是问题，机构可以招揽很多优秀的“理工男”、“IT男”做量化研究和投资模型开发。对于机构投资者而言，真正的“短板”反而是“专业的金融知识和对市场深刻的理解”。特别是从国内实际情况来看，很多投资机构的量化投资人员，多是毕业便开始从事量化投研工作，直接从数据挖掘、量化分析方面开始研究市场。在与“数据”打交道之前，如果缺乏丰富的相关投资经验，可能会导致其开发模型变成纯粹的数据挖掘，一不小心会“过度优化”：样本内表现优异，样本外表现则大相径庭。
目前人工智能（AI）在多个行业掀起了热潮，投资界也不例外。事实上，基本没有听说有单纯依靠 AI 在国内投资市场赚钱的案例。在IT界，有一个著名的说法是，Garbage in，garbage out，即“（计算机运算中）错进，错出（若输入错误数据，则输出亦为错误数据）”。这句话放在人工智能领域也非常合适：即使拥有先进的 AI 技术，如果对投资没有深刻的理解，找不到真正有用的数据，用来“训练”AI 系统的都是些垃圾数据，那么结果必然是Garbage in，garbage out。
量化团队需要不同背景的人员组成。既要有数理类人才，也需要擅长编程的IT人员，更需要有丰富投资经验的投资人员。但即使是这样，不同人员之间的沟通交流“成本”也很高，很难发挥1+1=2甚至1+1>2的效果。
杨雨龙具备扎实的理工科背景，在国内知名基金公司做过两年交易员，对他开发自己独到的量化投资模型起到了很大的帮助。杨雨龙曾经说道：“虽然硕士攻读的是‘金融数学’专业，算是有金融的学历背景，但如果没有做量化投资之前的股票交易员经历，自己可能也很难开发出目前这样贴近市场量化模型。”
在开发量化投资模型的过程中，杨雨龙非常强调投资逻辑的重要性，尽量避免单纯的数据挖掘。模型开发出来后，也不仅仅停留在模型能不能赚钱的层面上，而是不断的问自己，模型为什么有效：背后对应的投资逻辑是什么，市场规律是什么；模型为什么赚钱：赚的是市场上哪一部分钱。
也是基于上述原因，使得杨雨龙开发的量化投资策略样本内外的表现相对一致，尽可能适应市场上的各种变化。在投资和量化之间，并不是有了高超的数学、IT、人工智能技巧，就能做好投资，量化只是一种方法，投资是第一位的，基金经理不能舍本逐末。
“很多时候，我觉得我们不应该叫‘量化投资’，而应该叫‘投资量化’可能更加贴切。也即是说，并不是先有了量化（模型），再来做（研究）投资。而是因为需要做投资，把其中的一些方面量化、模型化了而已。”杨雨龙说道。
（作者：国金基金量化投委会主席兼量化投资二部总经理杨雨龙先生。北京大学金融数学硕士学位，具备10年金融从业经验。具有券商投研部门、基金量化投资部门的双重工作经验。作为少有的交易员出身的量化基金经理，擅长量化选股以及大规模资金的投资管理。历史实盘业绩优异，多次荣获“金牛奖”。）
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