quant

定义

quant 一词由 quantitative（数量的、定量的）与 analyst（分析师）缩合而成，指以数学和统计为基础构造投资模型、或对金融市场变化作出预测的人，他们通常还要设计计算机算法并用于投资实践 ^[5]。其工作内容可以概括为设计并实现金融数学模型，主要包括衍生品定价、风险估价和市场行为预测 ^[3]。

严格来看，quant 描述的是工作的量化属性，并不是像律师、教师那样的固定职业名词，在不同机构与语境下对应的岗位和能力要求差别很大 ^[6]。按业务方向，通常分为卖方与买方两类：卖方 quant 主要用数学、统计与计算机知识为复杂金融产品定价并控制风险，多服务于投资银行与券商；买方 quant 主要用数理方法预测价格走势并在证券市场中交易，多服务于对冲基金与资产管理机构 ^[6]。这类工作一般被归入量化投资的范畴 ^[7]。该词传入中国后，逐渐成为从事量化投资人士的俗称，从业者有时也自称为「矿工」 ^[3]。

背景

quant 这一角色的出现，与金融研究在20世纪逐步数学化有关。1900年，法国数学家路易·巴舍利耶在博士论文中把布朗运动用于股票期权，给出了正态分布假设下的期权定价思路；1952年，哈里·马科维茨提出投资组合选择理论，用收益均值与方差的组合刻画分散化；1970年，尤金·法玛提出有效市场假说；1973年问世的布莱克-斯科尔斯模型则为衍生品估值提供了可计算的框架 ^[7][8]。

在这一路径形成之前，市场判断更多依赖定性分析，即考察管理层素质、行业地位以及财务报表中不易量化的内容；量化方法则只使用可测量、可验证的数据，通过统计模型得出结论 ^[9]。1971年，富国银行率先把数量分析技术投入实际运用，搭建了一个覆盖纽约证券交易所约1500只股票的模型 ^[10]。20世纪60年代，美国航天计划培养的理工科人才在计划收缩后转向华尔街，把实验室里的建模方式用于衍生品定价与寻找定价偏差，成为较早的一批从业者 ^[11]。

内容

从业者的岗位一般按职能划分成几类。前台或交易台 quant 直接向交易员提供定价与交易工具；研究型 quant 负责提出新的定价模型；模型验证人员独立检查前台和建模部门所用模型的正确性；风险管理人员负责计量风险，常用工具包括风险价值与压力测试；量化开发人员则把模型实现为可以运行的系统 ^[12][4][13]。

由于多数从业者出身于数学、物理、统计或工程专业，其工具以概率统计、偏微分方程、线性代数与计量经济学为主，数值方法中常用有限差分法和蒙特卡洛模拟 ^[12][13]。在投资管理方向，量化方法衍生出统计套利、算法交易与电子交易等具体做法 ^[7]。编程工具方面，对性能要求高的模型多以 C++ 实现，Python、Java、R 等语言也较为常见 ^[12][4]。

在招聘要求上，数学、统计、计算机、物理与金融工程等量化方向的硕士或博士学位较为常见，部分岗位还看重编程与逻辑推理能力 ^[4][13]。

影响与争议

量化模型的集中使用也带来了新的风险。2007年8月，多家大型量化对冲基金在数日内同时出现罕见亏损，这一事件后来被称为量化地震 ^[14]。汉达尼(Khandani)与罗(Lo)的研究认为，1家或多家持有股票多空市场中性头寸的大型基金突然大规模平仓，价格冲击迫使其他采用相似策略的基金在随后两个交易日继续减仓，8月10日市场出现明显反弹 ^[15]。当时的报道显示，AQR资本管理的旗舰基金在8月内下跌13%，文艺复兴科技公司旗下一只基金在8月初下跌约8.7% ^[16]。

更早的案例同样引发关注。1998年，长期资本管理公司因新兴市场债券投资失败，5个月内亏损43亿美元，资产缩水九成；2006年，不谢之花基金(Amaranth)在天然气交易中损失66亿美元，原因之一是其所依赖的历史规律当年发生逆转 ^[10]。有分析指出，这类基金过度信任历史数据、对突发事件反应迟缓，而在债券市场上采用数量分析模型的基金占比又很高 ^[10]。也有评论认为，模型只是对现实的简化，难以覆盖未预见的市场事件与极端行情 ^[17]。

2007年至2009年金融危机之后，宽客群体被批评为复杂信贷衍生品的创造者，而这类产品原本的用途是分散与控制系统性风险 ^[18]。危机也使模型验证等中台岗位的地位上升，因为监管机构需要直接与负责模型检验的量化人员沟通 ^[12]。

参见

• 量化投资 —— 以数学模型和算法替代主观判断进行投资决策的方法，是 quant 的主要应用领域。

• 对冲基金 —— quant 最主要的雇主类型之一。

• 爱德华·索普 —— 被视为量化投资的早期实践者，其著作与策略影响了几代从业者。

• 詹姆斯·西蒙斯 —— 文艺复兴科技公司创始人，其大奖章基金是量化基金的著名案例。

• 布莱克-斯科尔斯模型 —— 现代期权定价的基础模型，衍生品定价类 quant 的核心工具之一。

• 有效市场假说 —— 为量化方法参与市场提供理论背景的金融学假说。