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量化投资的发展方向主要有三个方面：智能化、全球化和机构化。

 

一、量化投资的智能化

在量化投资中策略的重要性不言而喻。随着量化投资的发展对策略的需求也越来越大。因此数据分析和挖掘被越来越多的研究人员重视起来。行业内普遍对于数据分析的要求越来越高。普通的数据分析手段已经不能满足人们的需求，所以量化投资逐渐向人工智能的方向发展。当然，人工智能技术在量化投资中的应用不仅仅是投资执行的部分，更多的偏向于投资策略的智能化和自动化。

 

1.人工智能算法

从数学领域来看，人工智能算法属于一种非线性建模的方法。在我们观察的历史数据中存在很多非线性成分。线性成分被交易完成之后也会出现一些非线性的现象。这些非线性现象就需要我们利用人工智能的方法来进行学习和处理。

 

2.结构化数据

诸如声音、图像和文本等信息都属于非结构化数据。这些非结构化数据没有办法被数据模型直接进行处理。所以需要用人工智能的方式来进行结构化再由数据模型进行处理。

 

3.元知识学习

目前来说，元知识学习是人工智能发展的一个比较难的领域。目前人工智能在量化投资中的应用是，利用一个策略进行不同投资资产的选择。元知识学习是让我们掌握怎么样用机器进行不同投资策略的选择。

 

二、量化投资的全球化

1949年最早的对冲基金正式成立，在当时起家资金只有10万美元。经过了40多年，美国对冲基金的管理资产达到了200亿美元，欧洲大概用了四十年在2002年达到了200亿美元。

 

很多朋友都知道多空策略是量化对冲的核心策略。也就是说，选择好的股票。做空差的股票。如果出现所有的股票同时上涨同时下跌，那么利润必定会下跌。

 

三、量化投资机构化

在我国，目前市场上策略的夏普比率在2.5%到3%左右。这个市场情况与我国当前散户和机构的相互关系是一致的。目前散户和机构的相对比率大概是二比八。这个情况就表示量化投资在我国的发展还有很长的一段路要走。

 

另外一个原因是成本，顾问和投资都需要降低成本。所以智能化顾投的发展可以帮助降低人工服务的成本，提升量化投资的利润。