请务必阅读正文后的声明及说明目录
请务必阅读正文后的声明及说明
量化理论的早期和近现代历史 3
早期历史 3
近现代历史 3
理论研究百花齐放 3
新世纪发展及策略升级 4
国内公募量化发展回顾 5
国内公募量化发展展望 7
风险提示 8
图表目录
图1：2024年末全球各类型对冲基金集中度和规模 4
图2：全球对冲基金各策略历史收益对比 4
图3：2024年末全球对冲基金规模排名 5
表1：各类型公募量化产品数量统计 6
表2：各类型公募量化产品规模统计(单位:亿) 7
量化理论的早期和近现代历史
虽然作为金工/量化学科奠基的相关理论大约于19世纪才发展起来，但翻阅衍生品发展和应用数学进行投资或交易的历史可以发现，量化的思维早在千年之前已有萌芽。本章对相关重要事件和研究做陈述性介绍。
早期历史
Thales(泰勒斯)(624B.C.--548.B.C.):通过对来年天气和收成的判断，冬季低价收集租用橄榄榨油机，春季高价转租，等同于购买了看涨期权合约进行获利；
Fibonacci(斐波那契)《TheBookofCalculations》，1202：现金流折现和复杂利率问题；
GirolamoCardano(卡尔达诺)《TheBookofGamesofChance》，1565：赌博游戏理论，公平游戏中的鞅(martingale)的性质；
BlaisePascalPierreDeFermat(帕斯卡费马)，1654：掷色子概率问题，与CRR
（二叉树）期权定价模型的相似性；
Bernoulli(伯努利家族)，17-18世纪：多位Bernoulli家族中的学者的研究内容，包括大数定律、风险测度等，推动了风险理论的发展，并且首次在投资决策问题中引入了非线性效用函数。
近现代历史
LouisBachelier(巴舍利耶)《TheoryofSpeculation》，1900：现代金融数学的起点，首次对布朗运动（于1827年被Brown观测到）进行数学定义，并由此对期权价格进行模拟和定价。其定价结果与后期Black-Merton-Sholes模型结果一致性较高。(NorbertWiener对布朗运动进行了更严格的数学定义和数学构造);
Kolmogorov(柯尔莫哥洛夫)《FoundationsoftheTheoryofProbability》,1933：现代概率论的奠基人，提出条件概率、等效测度等，使得衍生品定价公式得以推导和计算；
KiyoshiIto(伊藤)，《OnStochasticDifferentialEquations》1942/1951:伊藤引理和伊藤公式，提供了随机过程的微分框架，随机分析这个数学新分支的基础定理，对衍生品定价模型影响深远。
理论研究百花齐放
HarryMarkowitz(马科维茨《)PortfolioSelection》《PortfolioSelction:EfficientDiversificationofInvestment》
(1952-1959):现代组合投资理论;
请务必阅读正文后的声明及说明Jame’sTobin/WilliamSharpe(托宾/夏普),1964：CAPM，风险资产定价；
请务必阅读正文后的声明及说明
EugeneFama(尤金法玛),1970：有效市场假说；
StephenRoss(斯蒂芬罗斯),1976:APTModel套利定价理论；
Vasicek(瓦西塞克)，1977：VasicekModel,利率模型；
DanielKahnemanandAmoseTversky(卡尼曼和特沃斯基)，1979：期望理论--行为金融学研究开端；
80-90年代Arch/Garch，Heston等等
新世纪发展及策略升级
2000年后，计算机的普及，云计算、大数据、机器学习技术的发展，为量化研究和投资注入新的活力。从简单的机器学习，例如决策树、随机森林、SVM，到更为复杂的深度学习模型，量化研究和投资在不断探索和进步。从各方口径得到的全球对冲基金总管理规模数据并不统一，但较为一致的结论是由于对冲基金策略的多元性，如股票多空/CTA/宏观对冲/多策略等，以及更高的灵活性和长期相对稳定的收益能力，近年来对冲基金总管理规模增持续攀升，其中的量化管理公司更是长期霸榜规模排名前列。在整体规模占比中，北美市场对冲基金管理规模全球最高，占比约7成，其次是欧洲、中东及俄罗斯等地。当前，AI策略的采纳率迅速提高，基金经理越来越多地应用人工智能和机器学习技术来提高运营效率并提高回报。随着人工