本来是阅读了量化私募机构衍复投资的公众号以后，认为写的很有道理，特此引用。如有侵权，请随时联系！
衍复投资结合自身团队成员在国内外量化行业的投研经历和投资者关系工作经验，以及通过行业调研所取得的数据，梳理了5大量化交易广泛受到的误解，并对真相进行解读，以帮助投资者辨别量化交易的“利”与“弊”。
误解1：量化交易提供的流动性是假流动性
流动性溢价是资本市场重要的特征之一。以美国和欧洲股市为例，美股上市公司估值明显高于基本面特征类似的欧洲上市公司，一个重要原因就在于美股的流动性远好于欧洲。大体量的机构资金会更倾向于投资在高流动性的美国股市，提升了美股整体的估值。因为量化研究的特点，量化交易能够覆盖到A股全市场5000多只股票，在中小市值的股票上也能有不少持仓并提供流动性，这是不可替代的。中小市值股票充沛的流动性，可以赋予这些上市公司更高的估值溢价，帮助上市公司再融资并投入研发和再生产。国家鼓励的高科技企业也能够以类比公司的较高估值上市募资，达到支持实体经济的效果。
规模较大的量化机构换手率较低，平均持仓周期达到20天或更久，交易时采用被动挂单为主的下单方式。这样的持仓周期和被动下单的方式是在提供真实的流动性，让有交易需求的其他个人或机构投资者，也包括其他量化机构能够以更小成本完成交易，鼓励更多的资金参与到股票市场。在主观研究覆盖较少的中小市值股票上（中证1800指数以外的股票），由于缺乏公募基金和其他主观机构的资金，量化机构的资金和其所提供的流动性是不可或缺的。A股5000多只股票的市场深度和广度决定了只有主观机构与量化机构的共同参与，才能让各个市值区间的股票都能够有良好的流动性。
不论市场强弱量化机构始终坚持满仓运作，持续提供流动性。2024年上半年是极端弱市行情，可是与2018年底的极端低迷行情下不足2000亿的日成交额相比，2024年7月第一周的日成交额仍然接近6000亿，可见量化机构对流动性所起到的正面作用。
误解2：量化不是长期投资行为，是快速买卖频繁进出“薅羊毛”，这种“薅羊毛”行为导致股市失血，不断下行
和主观分析类似，量化也是一种投资方法论，随着信息技术的发展自然而然地产生。这种方法论基于历史数据规律建立统计模型，既可以应用于短期预测，也可以应用于长期预测。举例来说，通过分析历史数据可以得出，同行业内，市盈率较高的公司在未来一段时间的收益率会低于市盈率较低的可比公司。这一统计规律（在量化方法论的视角下被称为市盈率因子）不论在境内还是境外股票市场都曾长期有效，被众多基金经理和个人投资者作为参考标准之一选出被低估的股票，进行长期投资。可见，量化这一投资方法论完全可以应用于长期投资。
从境外和境内的经验来看，随着管理规模的扩大，量化机构必须主动降低换手率，并拉长模型的预测周期来适应规模的变化。对于以资管为主营业务的量化机构，拉长投资周期，降低交易频率既是自身增加策略容量的需要，也是当前的行业发展趋势。在目前的量化行业竞争格局下，我们看到，国内规模较大的量化机构也在投入越来越多的资源研发长期投资模式。
以指增多头产品为主，始终满仓运作的量化机构，收益由Beta和Alpha组成。其中Beta指产品对标宽基指数的收益，Alpha指通过纠正市场错误定价而带来的收益，也被称为超额收益。专业投资者对量化机构的投资业绩评价完全决定于超额收益，即这家机构发现市场错误定价的能力。Beta，即对标指数的涨跌，更多与经济周期、市场情绪和流动性相关，不成为量化机构的业绩评价标准。在弱市中，量化机构的指增多头产品也因Beta下跌而收益受到负面影响。但不论市场强弱多数量化机构坚持满仓运作，不去择时，持续提供流动性。因此，考核指标与指数涨跌无关，并且始终满仓不择时的量化机构，并不会导致股市下跌。
量化机构引导投资者锚定超额收益进行长期投资。股市的短期涨跌不可预测，量化投资的主流产品以指数增强为主，致力于为投资者创造超越指数的稳健超额收益。量化管理人通过投资者教育，引导投资者不要关注股市短期的波动，而更多关注于产品的超额收益。通过将投资者的关注重点由短期盈亏转为相对稳定的超额收益，量化机构逐步引导投资者锚定超额收益长期投资。
误解3：量化追涨杀跌，加剧股市波动
与大众理解不同，量化投资的主流策略并非打板或追趋势，而是抄底或普遍意义的反转类型策略。统计研究显示，股票的涨跌存在反转特征，非基本面因素驱动的暴涨暴跌后股票会在一定时间段内有所反转。在股票出现异动下跌时，量化策略平均来讲会买入，在股票出现异动拉升时，量化策略在有持仓的情况下平均来讲会卖出。所以从原理出发，量化交易在统计上会平抑个股的大幅异动。
误解4：量化普遍采用高速下单模式，超过300笔/秒为常态，有速度优势
虽然新规中的高频交易包含的300笔/秒的定量指标被公众误读为量化普遍采用这一高速下单模式，但该类高频交易策略规模占程序化交易比例有限，且已在不断下降的趋势中。规模较大的量化机构因投资周期较长，交易频率与换手率较低，并不依赖高速下单，下单速率远未达到这一指标。
利用速度优势的“程序化打板”策略，利用资金优势的“程序化幌骗”等涉嫌操纵市场的交易行为，严重干扰市场的正常运行。这类披着量化交易外套的违法违规行为，和正规的量化交易并无关联。
误解5：量化交易利用信息优势“割韭菜”
量化机构使用市场公开数据建模，预测股票收益，并不具备独有的信息。在处理信息的广度上，量化机构的确具有优势。以财报数据为例，量化机构使用计算机技术批量处理财报数据，能够同时对大量股票的财报进行分析，计算各类基本面指标，在覆盖的广度上超过依赖研究员团队的主观投资方法。但是，我们也应看到量化投资在研究深度上的劣势。主观研究团队参加公司调研和分析师路演，并结合主观分析等方式深入分析股票，得出比量化机构更具深度的个股研究。
量化与主观的投资方法论各有所长，在不同市场行情下会有不同的表现。在2019-2021年的白马股行情中，主观私募收益远超量化，虽然在2021年中量化私募已达到万亿规模，但公众并未产生针对量化利用信息优势“割韭菜”的误解。2021年以来，虽然量化私募的总体规模与收益在逐步下降，但由于量化私募在弱市环境下的收益相对较优，对量化利用信息优势“割韭菜”的误解之声却逐年增加。