近些年来，“量化交易”、“高频交易”等交易方式频繁出现在群众的视野之中，加上“机器交易”、“AI”、“人工智能”等噱头的宣传，使得这一新型交易方式备受瞩目。对它的评价存在褒奖称赞，也不乏质疑之声。对于大众而言，普遍对其持有怀疑态度，表示并不理解这其中的“奥秘”。归纳总结来说，我们仍应提倡对于新鲜事物保持中性态度。
无论是量化交易，还是人工智能交易都是对程序化交易的具体表述，它们都是实现交易策略、达成既定目标的操作方式。早在20世纪80和90年代，自动化程序交易就已经出现和使用，也给相应的基金公司带来了丰厚的投资收益，最为有代表性的是文艺复兴科技公司的大奖章基金和长期资本管理公司管理的基金。这个时期，资本市场理论出现了蓬勃发展之势，量化交易就得益于相关理论的发展和实践的应用，如有效市场假说的提出和发展，布莱克-舒尔斯模型的运用，以及数学、物理等学科在金融领域的跨界应用。另一方面，这个时期也处在资本市场数字化发展的关键时期，纳斯达克等电子化、数字化市场的发展也有了将近10年的历史，资本市场的电子化、数字化基础设施建设和发展。值得一提的是互联网也经历了十几年的发展历史，正处在爆发式发展阶段。总结来看，理论的发展和基础设施的完善都给量化交易提供了赖以生长的温床。
在量化交易方面，我国入局较晚，但随着人工智能、金融科技、大数据的发展，量化交易在我国呈现快速发展的态势。根据中国证券投资基金业协会的数据显示，2020年量化基金规模大幅增长。截止2020年末，共有量化/对冲策略基金13465只，规模合计6999.87亿元，分别占自主发行类私募证券投资基金总只数的26.2%，总规模的18.9%。相较于2019年分别增长26.2%和66.5%。2020年量化基金新备案规模318.69亿元，同比增长365%。在我国，量化交易得以快速发展符合深化资本市场改革的要求。第一，量化交易通过交易策略将理论依据运用于实践，利于完善市场的价格发现功能；第二，价格作为目前最为公开透明的体现，使得市场的预期更具有稳定性；第三，程式化交易、高频交易等方式为市场带来更大的流动性，利于市场对于资金吞吐量的提升，促进我国资本市场做大规模；第四，我国在使用量化交易、程式化交易、AI交易等技术时，更利于我国资本市场开放合作的深化。放眼西方成熟资本市场内，这种新型交易方式的使用比较普遍，我国通过实践将资本市场的理论本土化发展，同样能够促进我国资本市场做大做强。
另一方面，这种新型交易方式存在一定的局限性。第一，程式化交易的策略数据基础来自于历史，而历史数据就会由于所处的历史环境所限等原因并不一定能为当下提供更有效的参考；第二，程式化交易会造成一定程度的趋同性，在某种特殊的情况下，会出发平仓程序，进而引发更多的程式化平仓操作，导致“机器”踩踏；第三，从获得超额收益的角度，单一的策略无法适应市场里的众多行业，需要在市场的行业内不停切换，且制定相应的策略。
综合来看，量化交易它存在优点和缺点，具有事物的两面性。那么，它对比于其他的交易方式是否具有过人之处？截止至9月7日，通过在Wind数据终端中选取“量化基金”、“混合型开放式基金”、“股票型开放式基金”和“指数型开放式基金”四个板块中的所有基金的“净值”、“成立以来收益率”和“年化回报率”进行简单的统计和对比，发现“量化基金”的成绩并不见得比其他种类的基金更优秀。所有“量化基金”最新净值的平均值为1.62，相比于“混合型”、“股票型”和“指数型”分别的1.65、1.58和2.03并没有过多优势。不过，由于涉及基金数量众多，板块内各个基金运营质量参差不齐，以其净值偏差度衡量来看（即数据的标准差），“量化基金”的偏差更小，说明对于量化型基金来说由于其使用的策略大同小异，并不能够体现出基金产品间更多的差异性。收益率是被考虑最多的指标，从“年化回报率”的指标来看，四个板块的平均年化回报率相差无几。从“成立以来收益率”的指标来看，平均下来量化型基金以67%位居第二，混合型开放基金的该指标是平均97%，足以见得“混合型基金”有更强获得超额收益的能力。不过，从统计数据上来看，“量化基金”无论从“年化回报率”还是“成立以来收益率”这两项指标来看，都是四个板块中最为稳定的。因此，“量化基金”具有在提供一定收益的情况下，相对稳定的特点。
对于一般投资者而言，量化交易并不是巧夺天工的“神兵利器”，更不是一劳永逸的“收割机器”，它是实现既定投资目标的一种工具和技术。这种工具和技术蕴含在产品中，那么，投资者则需秉持风险中性的理念，控制自己的风险敞口，做好风险管理。
目前，我国资本市场改革步入深水区，数字化程度更高、金融科技应用更广泛。在面对新的工具和技术时，保持乐观谨慎的状态，借鉴成熟市场经验，完善对新兴事物的监管机制，推动我国金融基础设施建设，更需从实践中实现本土化发展，从而实现我国资本市场对外合作的高质量发展。
（中国人民大学重阳金融研究院助理研究员 陈治衡）