成功举办。本项目是“一司一省一高校”中国证券投资基金业协会投资者教育活动的组成部分，兴证全球基金田大伟作为本期活动的特邀嘉宾，以生动的互动和案例，向40位中学生学员科普关于基金与量化投资的知识问答。

  举例来说，假设同学们想创业、需要资金，那么有两种融资方式：一种是股权，其他人会出资入股你的公司，占据特殊的比例的股份。若公司价值增长，那么股东占有的股份也会相应增值。所以对于股票，其价值随公司表现波动，具有较高的风险和回报潜力。

  另一种方式是债务，即其他人借钱给你，约定每年或固定时间支付利息，到期后你需要偿还本金。这就是债券，一般是提供固定利息回报，风险相对股票更低。

  而基金则是指通过发行基金份额，将投资者分散的资金集中起来，由专业的基金管理机构投资于股票、债券或其他资产，是一种利益共享、风险共担的金融理财产品。基金公司的业务可以概括为“代客理财”：投资者委托基金公司投资理财，让专业的人做专业的事。

  很多同学家里是否有“小爱同学”等智能音箱？它们很聪明，在定时提醒、加减乘除算数等一些基本功能上都能快速给出响应。但是，当你让它推荐一只明天会上涨的股票时，它肯定无法给出回答。但是，AI与量化投资已经有很多相关结合与应用。

  量化投资是一种通过计算机来执行提前设置好的投资策略，由计算机做出买卖指令的投资方式。关于AI的结合，我先为大家粗略地介绍一个知名机构——

  “Qlib”是一个专门为量化投资设计的工具，它通过计算机模型处理分析大规模的金融数据。这些模型基于历史数据，以期预测未来的行情走势。通过这一种方式在控制投资风险的同时，助力构建以收益最大化为目标的投资组合。

  准确来讲，量化投资是一种利用数学模型和算法来分析和预测股票市场的方法。例如，量化投资者可能会通过计算机程序分析公司的盈利状况和其他基本面数据，减少了人为情绪的干扰和主观判断的错误。

  量化指数增强策略，就希望通过分析100只成分股的行业分布、市值大小等因素，来构建一个新的股票组合。

  这个新组合在风险控制方面与指数保持基本一致，同时希望收益率能超越它——也就是要努力寻找能带来超额收益的“阿尔法因子”。

  例如成份股的行业比例，市值大小，过去一段时间的涨跌幅和波动率等，可以称这一些因素为风险因素。

  在确保风险控制的基础上，量化投研人员会探索哪一些原因可能带来超额收益“阿尔法”。

  这个问题很好，但也难有标准答案。我可以为大家简要介绍这三位诺贝尔经济学奖得主的研究，这也与量化投研的理论基础有关。简单来说，经济学家们基于一些影响因素建立了数量化的模型，例如CAPM模型、Fama-French三因子模型，后来发展为五因子等等。这些模型在长时间维度、在不同国家中都显示出了一定的有效性。

  这些模型的核心，是找到股票收益与特定因素之间的关系。例如，公司的基本面、未来的增长潜力，是影响股价的主要的因素。此外，市场对某个股票的普遍看法也会影响股票在市场上买卖的金额。如果大多数投资者看好某只股票，价格就可能会上涨；反之，如果市场普遍看空，即使该公司的基本面依旧强劲，其股价也可能受到影响。

  然而，即便是基于这些顶尖学者理论的量化模型，也难以完全预测市场的走势。市场环境的一直在变化、新信息的出现以及人类行为的复杂性，都使得股市预测成为一个极具挑战的任务。

  因此，即使是最先进的模型和算法，也不能给出完全准确的预测结果。这也反映了股市的本质特征：不确定性和复杂性。

  “失灵”的一种可能是，投研人员给到模型的底层信息本身是错误的。在量化投资中，算法和模型的精确度至关重要。然而，有时企业的盈利数据不够准确，即便这一些数据后来被披露修正过，模型在实操中仍可能没办法捕捉到这些变化。因此，模型可能理论上看起来完美，但由于市场的不确定性和数据的不准确性，效果可能不达预期。

  催生出这片“森林”的关键，就是量化体系。有了量化体系，投研人员就可以“站在巨人的肩膀上”，及时迭代因子，进行新因子的分析研发。在我们看来，不断丰富量化因子和策略“武器库”，建立一个能够持续创新和适应变化的量化投资体系，才是达到长期成功的关键。

  量化投资的发展得益于多种因素，包括数据的标准化、大数据技术的进步。具体来说，计算机算力明显地增强、Python等编程语言被大范围的应用、开源量化平台如“Qlib”的出现等等，这些都极大地推动了量化产品的发展。我们也知道，量化投资同时面临着一些挑战，比如面对金融市场的复杂性，要一直学习和迭代数据处理和分析方法——这有些类似于无人驾驶和高级聊天机器人如ChatGPT所面临的挑战。量化投资既是机遇也是挑战，做到慢慢的提升和适应环境则尤为关键。

  风险提示：本素材仅为投资者教育素材，非投资建议，仅供参考。本公司承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金财产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益，投资者投资于本公司基金时应认真阅读相关基金合同、招募说明书等文件并选择比较适合自身风险承担接受的能力的投资品种来投资。我国基金运作时间比较短，不能反映股市发展的所有阶段。基金过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩也不构成基金业绩表现的保证，基金收益有波动风险。投资有风险，请审慎选择。本文引用数据仅供参考，不作为投资建议和收益承诺。观点仅代表个人，不代表公司立场，仅供参考。部分图片来自互联网。