“人机大战”让柯洁再一次引爆朋友圈。5月23日的第一场比赛，柯洁在连续酣战逾四小时之后不敌AlphaGo，以四分之一子失利。
面对该结果，AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯却并不意外，并说到：“我们发明AlphaGo，并不是为了赢取围棋比赛，之所以不断挑战人类棋手只是为了检验它升级之后智能算法的可行性，未来这些算法还将运用到更多的领域。”
正如所言，人工智能早已不再专属围棋界，人工智能也正在影响着投资领域。其中，基于大数据系统研发而成的量化投资模型就是人工智能改变投资方式的一大佐证。
对于这一点，在华尔街有着十多年量化投资经验的林健武先生，专门在“首届中国国际高校量化金融大赛”上进行了关于《量化投资与人工智能》的主题演讲。对于人工智能，他还曾在2017第四届量化投资与对冲基金年会上表示，量化投资会向着智能化的方向发展。
基于人工智能而生的“量化”一词已成为金融界的热门词汇，此外，总是和“量化”随同出现的老搭档——“对冲”对于多数人来说，只知其一未知其二。那么，“量化”和“对冲”到底是什么？两者之间又有何关联呢？看完下面这个小故事你会对这两者有更深的理解。
在某市有一家大型出租车公司。由于机场较为偏远，出租车用车需求旺盛，因此大部分订单都来自于机场，公司为提高出租车接单效率，规定这类机场线的订单必须在1小时内到达市中心，早到有奖、迟到挨罚。
规定实施不久，有一批经验丰富的司机总能较快抵达，但是大部分司机都落后于他们，这些司机就是“主动选股机构”。而在晚到的司机当中，有几个司机为了研究出最快到达的方法，横向对比每辆车同速不同路抵达的时间，纵向对比10年间的数据，发现其中有一条路是最便捷的，这群司机就叫做量化选股机构。
在这个故事里，“量化”就是司机通过主动统计方法优化路线，而不是靠主观判断来选择路线。“对冲”就是指如果按时抵达则不赚不亏，在投资市场中，“1小时”相当于市场风险，基金经理可以提前完成来卖出市场风险。
在投资市场中，通过融合多项统计条件的模型来筛选出优质股票标的就是量化，在筛选过程中往往依靠的是庞大的客观数据支持，由此避免了基金经理的主观决断所导致的主观性失误。
通常而言，量化投资人员大多思维严谨，在拥有大数据和先进算法的同时，再加上严格的动作规范，使得投资失误率急剧下降。而且，量化投资在投资策略上线前都会经过严格的测试和多方位的考量。就像军队，先通过基础模拟然后经过多次的实战演习，最后才走上战场，这样的单兵死亡率就会大大降低。
所以，量化投资就是采用一定的数学模型并利用计算机技术去践行投资理念的投资方法，同时也是一种建立在市场并不完全有效的假设上的主动性投资策略。
“对冲”在投资市场上，是基于前期量化投资而存在的，主要是减免市场带来的损失，保存投资过程中的胜利果实——收益。对冲作为一种投资策略，既可以做多又可以做空，不受市场方向影响，无论涨跌都以获取绝对收益为目标。常利用期货、期权等金融衍生产品以及相关联的不同股票进行多空操作，从而预防或降低风险，锁定盈利。
举个例子，1997年，索罗斯的量子基金大量抛售泰铢，买入其他货币，泰国股市下跌，泰国政府无法再维持联系汇率，经济损失惨重，该基金却大大获利。其中索罗斯使用的就是典型的对冲手法，通过抵押的方式向泰国银行借入泰铢250亿，然后买入10亿美元，等到泰铢大幅贬值，从1：25贬值到1：50，索罗斯用当时250亿换来的10亿美金再换回泰铢的话，就价值500亿泰铢了，最终赚得盆满钵满。
总之，结合人工智能优势的量化，像剑一样能为绝对收益主动出击，而对冲则重于防守，能保护现有收益不受损失。所以，一只能将量化和对冲把握的相辅相成的基金，未来将势不可挡。
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