定量和传统的alpha搜索方法融合

研究和咨询公司TABB Group的研究主管Adam Sussman表示，用于发现和捕捉股票中的alpha的自动化定量策略将开始与更传统的股票策略融合，因为传统的资产管理者和量子都会借鉴彼此的策略。 。

在新的TABB研究报告中，Sussman和合着者，分析师E. Paul Rowady估计，定量策略占管理的美国股票总资产的近33%，高于2000年的14%。

定量策略有多种形式，但通常涉及搜索可能表明市场低效率和不平衡的数据模式，例如，如果特定股票或行业暂时被低估，并利用调查结果。

“量化管理策略在相当长一段时间内一直在摒弃更经典的投资组合管理方法，但这并不意味着更传统的资产管理技术将成为渡渡鸟的方式，”Sussman告诉TRADEnews.com。“我看到这两个世界更加融合在一起了。你所谓的量子以及你所谓的传统将变得越来越模糊，在五到十年内，要做出区分将更加困难。“

Sussman认为，更多的传统资产管理者越来越多地采用更多的定量技术，而更多量化驱动的公司正在寻求在他们的战略中引入更多的人为因素，例如预测其他公司如何对趋势作出反应并采取相应的行动。

更广泛采用定量自动化策略的部分问题在于，能够发现和应对市场低效率和不平衡并迅速采取行动的人越多，这些机会的持续时间就越短。因此，虽然技术已经发展到能够加快识别和执行速度，但这并不一定能让简化工作变得更容易。

“阿尔法一直难以揭露。回到那一天，你不得不发明新技术，这并不容易，“苏斯曼说。“现在也许技术方面不是一个挑战，但找到一个独特的战略更加困难。很难说它比以前更具挑战性。“

然而，虽然捕捉阿尔法的机会窗口正在缩小，但是有很多新机会将传统投资技术转化为更系统化和自动化的策略。根据Sussman的说法，一个例子是对冲基金AQR开发自己的动量指数。“动量投资已经存在了几十年，但他们正在采取一些系统性思维，并以非常量化的方式进行，”他说。“我们当然相信更多的策略将变得更加自动化和量化，并且仍有许多基本策略需要以这种方式实施。”