量化投資的確有趣
個人的心得
最近重讀了一些量化投資的書籍後，個人發現這些量化投資的團隊具有許多共通的特性。特別是以下兩本是我個人高度推薦，建議對量化投資有興趣的讀者務必找時間詳細讀個幾回：
代表的團隊有哪些？
- 西蒙斯的文藝復興
- 德邵基金
- 長期資本管理公司
- APT
- 班貝格勒
- 克卜勒
團隊成員的特性
成員專業多樣化
以西蒙斯創立的文藝復興公司為例，公司的成員大多是西蒙斯在數學界的同事或友人，包括了馬可夫鏈的專家，貝式數學的專家，資料研判專家，密碼專家，統計專家，電腦程式專家，語音辨識專家，數據清洗整合專家，機器學習專家，經濟學家，化學家，生物學家，物理學家顧問等。
每一個都是需要高度專業的理論背景，學有專精的真正少見的專業人士。
關於西蒙斯和他的傳記，請參見我的另一篇貼文《想暸解量化投資必讀，西蒙斯的《洞悉市場的人（The Man Who Solved the Market）》》
都是聰明人
量化投資團隊的成員，沒有例外，從一般人的眼光來看，他們個個都是極度聰明的怪人，具有工作的投入性和積極性，把解決不可能的問題當成目挑戰的目標。
金融背景無緊要
有沒有金融背景根本無緊要，但是否擁有一顆聰明的頭腦則決定了適不適合投入量化投資。因為沒有有金融知識，只要努力學習和找人惡補一下，一定可以脫胎換骨。然而聰不聰明，卻不是沒有辦法透過後天的學習能彌補的。
極度仰賴數學
都是數學家
著名的量化投資團隊的創辦人，幾乎沒有例外，個個都是數學家，這當然不是巧合。
膉型的例子包括了發明賽局理論的納許，資訊理論大師夏農，第一個量化交易數學家索普，發明凱利公式的凱利，遇有最成功的量化投資人西蒙斯。
模型才是根本
所有的量化投資團隊都只有一個目標───那就是建立一套能持續獲利，而且能由電腦自動操作的模型。其中所依靠的就是數學模型，演算法，再加上市場的考驗。
三大定理
我發現大多數的量化投資團隊極度仰賴數學模型，其中尤以貝式定理，統計套利，迴歸測試這三套理最為重要，幾乎構成了量化投資團隊的核心必備的基本定理。
資料很重要
所有的模型，統計，三大定理，交易的趨勢，以及歷史的教訓，都需要可靠的數據做為基礎，否則一切都是白談。
交易的特性
高頻化和大額交易
幾乎所有的量化投資團隊採用的都是高頻化和大額交易；也就是在短期內交易完成非常大量金額的金融商品。
順勢交易
多數的量化投資團隊採用的都是順勢交易，他們都相信趨勢是交易者的朋友，只要所押注的交易方式能賺大錢，就會一股腦地大量地增加手上的押注金額，直到所押注的趨勢失效或賺不了錢為止。
涉入的金融商品
涉入的金融商品包括股票，外滙，大宗商品，貴金屬，原油，期貨，指數，股票選擇權，債券等都有可能。
但是大部份的量化交易，其實都是從事一般散戶不會去碰的外滙，大宗商品，貴金屬，原油，期貨，指數，股票選擇權；也就是衍生性金融商品。
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