北京量邦信息科技董事長、北京大學對沖基金實驗室聯(lián)合主任馮永昌表示，從廣義上來講，所有用預設的程序所完成的交易都叫作程序化交易。因此，廣義的程序化交易包括高頻交易，算法交易，自動執(zhí)行的套利交易、套保交易和對沖交易，限價單價值投資交易，限價單止損交易，交易所或經(jīng)紀公司的自動強平交易等。
馮永昌稱，對于股票端，真正包含的就是一攬子股票的自動交易、ETF折溢價套利自動交易，以及股票和股指期貨交易的自動套保或者套利交易。因為股票端不是完備的雙邊市場，又實行T+1，所以股票端的高頻交易基本不存在，股票端的程序化趨勢交易也幾乎不存在。
與此同時，量化對沖策略在過去一年中大行其道。當股災發(fā)生時，股票市場發(fā)生斷崖式下跌，基金產(chǎn)品業(yè)績大打折扣，但量化對沖產(chǎn)品卻依靠有效的對沖工具避過了暴跌行情，一些產(chǎn)品甚至還取得了不錯的收益。
未來：仍要結(jié)合人的研判能力
“但機器決策也是有局限性的，最大的缺陷就是沒有前瞻性，因為它是基于歷史的數(shù)據(jù)和歷史檢驗的結(jié)論，其邏輯是歷史會重復。”王曉華稱，市場環(huán)境是不斷變化的，長期看，要戰(zhàn)勝市場必須具有前瞻性，這也是投資的藝術性所在。頂尖的基金管理人如巴菲特和索羅斯都是具有超強的前瞻性的。
“大獎章基金的規(guī)模一直都遠遠低于巴菲特和索羅斯管理的規(guī)模。而且，西蒙斯旗下的其他量化基金的業(yè)績也遠不如大獎章基金。”王曉華稱，這就說明，量化投資的瓶頸就是基金規(guī)模有天花板，量化投資的收益率會隨著管理規(guī)模的上升而下降。
王曉華稱，量化投資的核心競爭力就是數(shù)量模型，因此在外界來看，每個量化投資策略都是個黑盒子，其他外部人無法知道其中的秘密。中國資本市場還在蓬勃發(fā)展，量化投資在中國的占比不高，未來量化投資應該還有很大的發(fā)展空間。投資領域，人們不應該過分恐懼機器對人的替代性，人的前瞻性研究和預判與機器獨立的決策能力結(jié)合，可能是最為理想的決策模式。
林春稱，投資中做股票，擇時選行業(yè)選股票。選股比較困難，個股自身的一些特性需要調(diào)研，人可能更有優(yōu)勢。如果讓機器做事，它沒有數(shù)據(jù)就沒有分析能力。在擇時方面，人工智能也不一定比人更有優(yōu)勢，宏觀的很多東西，是由政策決定的。比如，美聯(lián)儲加息不加息，每個人都有預測，機器算出來也不一定準。