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海外歷史：雖然作為金工/量化學(xué)科奠基的相關(guān)理論大約于19世紀(jì)才發(fā)展起來，但翻閱衍生品發(fā)展和應(yīng)用數(shù)學(xué)進(jìn)行投資或交易的歷史可以發(fā)現(xiàn)，量化的思維早在千年之前已有萌芽。進(jìn)入19世紀(jì)后，理論研究百花齊放，為當(dāng)前量化投研發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。2000年后，計(jì)算機(jī)的普及，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，為量化研究和投資注入新的活力。從簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)，例如決策樹、隨機(jī)森林、SVM，到更為復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，量化研究和投資在不斷探索和進(jìn)步。從各方口徑得到的全球?qū)_基金總管理規(guī)模數(shù)據(jù)并不統(tǒng)一，但較為一致的結(jié)論是由于對(duì)沖基金策略的多元性，如股票多空/CTA/宏觀對(duì)沖/多策略等，以及更高的靈活性和長(zhǎng)期相對(duì)穩(wěn)定的收益能力，近年來對(duì)沖基金總管理規(guī)模增持續(xù)攀升，其中的量化管理公司更是長(zhǎng)期霸榜規(guī)模排名前列。在整體規(guī)模占比中，北美市場(chǎng)對(duì)沖基金管理規(guī)模全球最高，占比約7成，其次是歐洲、中東及俄羅斯等地。當(dāng)前，AI策略的采納率迅速提高，基金經(jīng)理越來越多地應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來提高運(yùn)營(yíng)效率并提高回報(bào)。隨著人工智能（AI）愈發(fā)成熟和更大面積的應(yīng)用，未來量化研究和投資將不斷有新突破。且不單純是模型端、數(shù)據(jù)端、交易端的革命，在邏輯上也會(huì)和傳統(tǒng)量化和早期機(jī)器學(xué)習(xí)量化投資有所差異，也許還可以通過學(xué)習(xí)優(yōu)秀基金經(jīng)理的投資模式，進(jìn)行產(chǎn)品管理。
　　國(guó)內(nèi)量化公募發(fā)展回顧：2002年第一只公募量化產(chǎn)品發(fā)行。2010年之前發(fā)展緩慢。2008年全球金融危機(jī)后，海外金融人才回流以及2010年融資融券交易/滬深300股指期貨上市成為國(guó)內(nèi)公私募量化新起點(diǎn)。從歷史數(shù)量和規(guī)模統(tǒng)計(jì)來看，除市場(chǎng)中性產(chǎn)品外，其他公募量化策略產(chǎn)品數(shù)量和規(guī)模上長(zhǎng)期保持增加，但其中主動(dòng)量化的增長(zhǎng)速度已明顯放緩，而指數(shù)增強(qiáng)和被動(dòng)指數(shù)的加速度仍較高，其中以被動(dòng)指數(shù)最甚，僅2024年單年度就有超過1.5萬億的新增規(guī)模。被動(dòng)產(chǎn)品和指數(shù)增強(qiáng)已成為公募量化乃至公募產(chǎn)品整體的重要規(guī)模增長(zhǎng)來源，也逐漸成為公募量化的主賽道。
　　國(guó)內(nèi)量化公募發(fā)展展望：一方面，從近年來ETF和被動(dòng)產(chǎn)品的規(guī)模激增以及豐富的指數(shù)發(fā)行來看，未來這一趨勢(shì)仍將持續(xù)，各家機(jī)構(gòu)指數(shù)戰(zhàn)場(chǎng)的較量雖初見高下但仍有變數(shù)。第二方面，在新規(guī)和市場(chǎng)認(rèn)可度雙重作用下，指數(shù)增強(qiáng)產(chǎn)品相比于主動(dòng)量化產(chǎn)品的空間更開闊。第三方面，發(fā)展智能投顧和多元資產(chǎn)配置，使用量化方法和工具，改善投資者持有體驗(yàn)。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：市場(chǎng)變化、政策變化風(fēng)險(xiǎn)，模型失效風(fēng)險(xiǎn)