量化交易（Quantitative Trading）是一种基于计算机程序和统计模型的交易方式，它使用数学模型和算法从历史市场数据中挖掘规律和趋势，并通过计算机程序执行交易策略。与传统的基于人工经验的交易方式相比，量化交易的自动化和智能化程度更高，因此量化交易正在全世界的资本市场占有越来越高的份额。
一.全球量化交易发展史
量化交易在国内尚属方兴未艾的阶段，然而从全球范围看，量化交易已经经历了数十年的长足发展。
20世纪70年代，纳斯达克股票交易所（NASDAQ）在1971年创立，它是世界上第一个电子证券交易市场。电子证券交易市场的出现和发展为各类量化交易者提供了舞台。最著名的量化交易公司文艺复兴基金的前身Monemetrics，在几年后的1978年由西蒙斯创立。
20世纪80年代，更多传统的交易公司逐渐开始使用计算机技术来辅助交易决策，并开始使用程序化交易策略进行交易。1986年，David Shaw加入摩根斯坦利的APT量化交易组，这个组利用一种叫配对交易(Pair-trading)的量化策略在当年赚了约四千万美元，两年后他创立了自己的对冲基金D.E.Shaw。
在20世纪90年代，量化交易公司开始成为华尔街的主要参与者之一，量化交易策略如雨后春笋般不断出现，量化套利、高频交易等交易策略不断得到应用。著名的Citadel LLC（俗称城堡公司）就在1990年由肯·格里芬在美国创立。
2000年代，交易员们开始使用机器学习算法来识别交易机会。互联网和大数据技术的普及为量化交易提供了更多的数据和信息，让量化交易成为更加精准、高效的投资方式。Two Sigma就在这一时期成立并蓬勃发展。值得一提的是2008年发生了席卷全球的金融危机，对美国的量化交易机构产生了很大冲击，很多华尔街的中国籍员工回到国内，掀起了中国市场量化交易的热潮。
2010年以后，随着大数据技术的不断发展，量化交易公司开始更加依赖数据分析和人工智能技术来发现交易机会，竞争更加激烈，各大机构不断追求更高性能的机器、更快速的网络、更前沿的技术、更新颖的另类数据以求在竞争中胜出。
二.A股量化交易发展史
前文提到08年金融危机以后大量华尔街量化人才回国，为中国量化交易的发展提供了人才基础。但巧妇难为无米之炊，没有基本的量化对冲工具就不会有量化交易的蓬勃发展，所以A股量化交易的真正发展要从2010年算起，根据对冲工具的发展可分为三个阶段：
1.量化1.0
2010年4月16日，中国推出了第一个股指期货--沪深300股指期货(IF)，带动了量化投资大潮，标志着A股量化交易进入1.0时代。然而，作为量化投资策略的对冲工具，IF的大市值特性迫使投资者通过市值风险暴露赚钱，小市值策略在这一阶段可谓躺赚。2015年的股灾让股指期货承担了“下跌元凶”的罪名，被限制开仓。此后1年多被阉割的IF的年化贴水率高达30-40%，无法继续作为量化对冲工具，量化1.0时代结束。
2.量化2.0
证监会在2015年4月16日推出了中证500指数期货(IC)，解决了量化对冲策略的市值风险暴露问题。2017年开始，随着中证500期货贴水的变小，A股正式开启量化2.0时代。量化对冲策略进入高频价量时代，私募研究的数据从日线级别变为分钟线甚至tick级别，策略的精细程度和复杂程度大幅提高，各种高级数据挖掘技术开始得到应用。然而，高频价量策略存在容量瓶颈、策略拥挤和价量因子生命周期短等问题。此外，市场下跌、成交量减少等市场环境变化也会对高频价量因子带来挑战。
3.量化3.0
国际上的量化对冲的通行做法是多空对冲，即做多看涨的股票，同时做空看跌的股票，但A股市场长期存在融券困难现象，所以如前所述，A股市场的对冲主要是通过股指期货完成。2019年6月14日，为了配合科创板的顺利推出，规范公募基金参与转融通证券出借业务的行为，证监会发布了《公开募集证券投资基金参与转融通证券出借业务指引（试行）》，给股票对冲策略提供了新的途径，有人将其视为量化3.0时代的开始。然而该指引推出几年后转融通业务的规模仍然较小。
不仅如此，近期由于股市的下行对做空的限制不减反增，23年10月的融券新规进一步提高了融券的保证金比例，今年1月28日，证监会进一步加强融券业务监管，全面暂停限售股出借。不仅是做空受限，量化交易本身也经常成为批判的目标，特别是在近几年的股票下行周期尤为常见，尽管我们有充分的理由怀疑大部分批判者连量化交易是什么都不知道。
其实稍具金融常识的人都应该知道，无论是做空机制还是量化交易，都是增加市场活力，提高市场有效性的重要保障，打击它们只会助长市场的投资氛围。
总之，多空双alpha的量化3.0时代似乎越来越远，多说无益，且行且珍惜吧。
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