本文是介绍量化投资的第一篇~
一聊起量化投资，大家往往觉得它很神秘，让人不可捉摸。其实，量化投资离我们一点不远，这一投资思路有意无意都被贯穿在我们日常投资决策当中。
我们以股民小明和小王一次聊天经历谈起吧。
小明：Hi，小王，最近国家针对半导体行业出了好几个重磅政策啊，感觉最近半导体板块得涨，机不可失啊！
小王：嗯嗯，我也看到半导体行业的一些重磅政策了，可出政策了，为啥你知道股票一定就得涨啊？
小明：出政策说明国家重视嘛，行业有前景，所以股票会涨。
小王：你说的这个我相信，不过也不意味着股票现在就会涨啊，我要不再等等看吧。
小明：你真是一根筋，我觉得最近股价就会涨，这个我研究过了。
小王：咋说？
小明：你看哈，我们国家针对特定的行业发布的扶持政策也不止这一回了。我统计了最近五年国家针对各行业发布的扶持政策有XX次，而且我发现在每次这些政策公布后，相关行业接下来一个月的股价都是跑赢大盘的。所以啊，我相信这次也不会例外，政策发布后，股价在接下来这个月也会有不错表现。
小王：你这么说我信了，历史上国家针对行业出政策，行业后面短期走势都是跑赢大盘的。那这次估计也八九不离十了，干！
小明：半导体买起！
看到上面这段稀松平常的股民间对话，其实这里面就体现了量化的思想。
这里面的小明提出了个想法，即认为国家针对某行业出利好政策，股价就得涨。小王不信，然后小明通过列举过去类似情形下股价也立马涨的好些例子，说服了小王。
再用量化的术语抽象下，这里面：
“国家针对某个行业出利好政策”就可以理解为一个选行业的指标，也即量化中常提的因子（factor）。
小明通过列举历史上类似的情形发生后，证实出政策后股价会上涨，然后推知这次类似情形下股价也会涨。这就是量化中常提到的“回测”，英文即BackTest。换言之，回测即是通过回顾历史上该因子（即针对特定行业出利好政策）的投资效果，为我们当前时点评估这个指标的有效性（对应行业股价是否会立马上涨）提供决策依据。
这个简单的例子就道出了量化投资的本质：即先提出一个个想法，这一个个想法可以抽象成因子，验证想法（因子）有效性的过程即回测，如果想法被验证靠谱，我们再在投资中去实施这个想法。
现实中所有的量化投资都遵循了这个基本逻辑，只是相比上述例子：
（1）一个个想法变得更为复杂多元，没法一眼洞穿，提出一些想法需要冥思苦想；
（2）验证想法是否靠谱变得不那么容易，需要更加严苛的论证；
（3）一个想法用于实际投资可能不够，实际中需要把多个靠谱的想法综合放在一起使用，那决策中该怎么给各个想法赋权呢，这也是很有讲究的。
接着小明和小王聊天的热乎劲，我再举一个更为贴近量化实操的例子：
小王：Hi，小明，我最近有个发现，那些创了新高的股票后续股价会表现得特别好。（提出想法）
小明：有哪些股票啊？
小王：最近茅台、恒瑞、五粮液这些股票都创了新高，后续表现很不错啊。我打算去找找其他创新高的股票，买入它们。
小明：单拿这几个股票作为例子来验证，我觉得还有更严谨的验证方法。
小王：啥方法？
小明：我可以去验证下你这个想法在历史上的效果。比如在历史上每个月月初，都去找出那些创新高的股票，买入它们持有至下个月月初；然后在下个月月初再去找那些创新高的股票，将手头持有的股票换成这一批新的创新高的股票。然后我们按照这个验证思路，看看过去10年这个策略的表现是不是要显著跑赢大盘就行了。如果能显著跑赢大盘，就说明你这个思路靠谱。（进行回测）
小王：你这个说得很有道理，比我随便看几个股票的表现严谨得多。你编程好，你去试试吧，要是证实有效，我就去这么干。
小明：好啊，你等着~
这个对话还没结束，在下一篇文章中，我们将继续以对话去展开量化投资中的各种细节，把高大上的量化及量化术语拉下神堂，让大家都可理解可学习可借鉴。
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