第一代AI量化：

1970年之前：最早的量化交易 基本就是程序化交易。

第二代AI量化：

1970年开始第二代的量化交易技术出现，就是因子挖掘，现在也在用，不同的是用不同的方法或者手段做因子挖掘。

第三代AI量化：

从2016年开始，因子挖掘这个成为二代，三代的AI量化技术出来了，就是机器深度学习。这个在于2016年前后发生了几个事件。

“阿尔法狗”又叫AlphaGo，是一款围棋人工智能程序，由谷歌旗下公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发，主要工作原理是"深度学习"。

深度学习是指多层的“人工神经网络”和训练它的方法，阿尔法狗有一层神经网络，会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，造成另一个数据集合作为输出，基本上和生物神经大脑工作原理一样。

打败棋王李世石，就是世界最强吗？显然不是，但它还打败了柯洁。

柯洁是谁？他是天才棋手，从四段直升九段，17岁排名世界第一，毫不夸张地说，他比李世石更有前途。柯洁曾扬言，让日本“血溅五步”，让韩国传奇落幕，他都做到了。之所以他没有和李世石对弈，可能是李世石的17个世界冠军头衔，要比柯洁多，但柯洁才18岁，他的未来不可限量。然而就在这个中国围棋少年，被给予厚望之际。他迎来了人生中的“人机大战”，阿尔法狗，彼时的阿尔法狗，已和棋王对弈后有1年多的时间，阿尔法狗再次挑战柯洁。

柯洁败了！他人生中输得最惨的一次，阿尔法狗三连杀，赢了柯洁。柯洁中途离场20分钟，落座后，眼泪却难以抑制。

后来柯洁在采访中表示，“自己在被阿尔法狗以2：0领先后，彻夜未眠，一直在想如何才能赢了它，猜测它会不会有什么漏洞？结果在第三局中，还是输了，阿尔法真的太完美了，它下出了让我感到寒冷，感到绝望的一步棋。”在连胜两大棋王以后，阿尔法再无人可敌。

在机器学习在投资领域的争议中，转折性事件可以追溯到2017年。这一年，一家名为Quantopian的量化交易公司在Hedge Fund Industry Competition（对冲基金行业竞赛）中击败了大规模对冲基金公司AQR，引起了广泛的关注和讨论。

Quantopian是一个在线的量化交易平台，它基于开放源代码的算法，允许投资者构建和测试交易策略。在比赛中，Quantopian的算法表现出色，打败了AQR，这被认为是一次转折性事件。

这次胜利引发了人们对机器学习在投资中的巨大潜力的认识。Quantopian的成功证明了机器学习在发现和利用市场模式方面的能力，并为投资决策提供了新的思路和方法。

此后，机器学习在投资领域的应用逐渐扩大。越来越多的量化交易公司和投资机构开始将机器学习与传统的金融模型相结合，以改进交易策略和决策制定过程。这种结合产生了更具智能化和自适应性的交易系统，能够更好地应对市场变动和风险管理。

除此之外，还有其他一些标志性事件也进一步推动了人们对机器学习在投资领域的认识和接受。比如，一些知名的对冲基金公司开始采用机器学习技术，如Bridgewater Associates的Pure Alpha基金，以及Renaissance Technologies的Medallion基金。这些成功案例进一步证明了机器学习在投资中的潜力和应用价值。

Quantopian在2017年击败AQR的事件可以被视为机器学习在投资领域的转折点。它改变了人们对于机器学习在投资中作用的看法，引发了广泛的讨论，并推动了机器学习在投资领域的广泛应用和发展。

接下来我们从AI量化投资具体的发展历史做更深入的了解：

科学与技术

Science & Technology

量化投资（Quantitative investment），通常指用数学模型选取并交易有价证券。这些数学模型往往基于经济学理论或者市场观测到的规律，经历长时间历史数据的检验，编制成程序由电脑交易，且过程中几乎没有人为干预。

经过几十年的发展，量化投资已渗透到很多领域。那么，量化投资是如何发展起来的呢？我们不妨以时间轴为线索，简单回味一下这段历史。

一、量化投资的起源

量化投资，一个现今在金融市场中备受推崇的投资方法，它的根源可以追溯到20世纪中叶的一系列学术成就和实践创新。这一时期，金融市场的分析方法开始从传统的基于直觉和定性分析，逐渐过渡到更加依赖于数学模型和统计分析。

1.1早期统计模型的应用

在量化投资的早期阶段，主要的突破来自将统计学和数学理论应用于金融市场分析。这些早期的努力主要集中在如何通过数学方法来分析和预测金融市场的行为。这一时期的代表性成果包括在股票价格分析和债券定价上的一些基础性研究。

1.2现代投资组合理论的诞生

量化投资的真正起源可追溯到1952年，当时哈里·马科维茨（Harry Markowitz）发表了他的现代投资组合理论（Modern Portfolio Theory）。这一理论的核心是多元化投资组合可以降低风险而不会降低预期收益。Markowitz的理论首次将数学优化方法引入到资产配置决策中，为量化投资奠定了理论基础。

1.3量化投资策略的初步形成

紧接着，1960年代和1970年代，经济学家们如威廉·夏普（William Sharpe）等人继续扩展和精化这些理论，包括资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，CAPM）。这些模型进一步推动了量化方法在投资决策中的应用。在此期间，第一个量化投资基金也应运而生，它们开始使用这些模型来指导投资组合的构建和管理，从而开启了现代量化投资的实践时代。

这些早期的进展奠定了量化投资的基础，并为后续技术的发展和策略的创新铺平了道路。量化投资的这一发展阶段重点在于理论的创新和实践的初步尝试，为后续技术和策略的发展提供了坚实的基础。

科学与技术

Science & Technology

二、科技进步促进量化投资的发展

随着时间的推移，技术的飞速进步对量化投资领域产生了深远的影响。从最初的基本计算工具到今日的先进人工智能和大数据分析，技术的每一步进展都为量化投资打开了新的可能。

2.1计算机技术的演进

20世纪中叶，最早的计算机技术开始被应用于金融市场的分析。起初，这些技术主要用于进行基本的数学运算和数据存储。但随着时间的推进，计算机技术的发展使得复杂的数学模型和算法的运算成为可能。这些进步极大地提高了投资策略的分析和执行速度，使得量化投资策略更加精细和高效。

2.2大数据在量化投资中的应用

进入21世纪，随着互联网和数字化进程的加速，海量的数据开始被收集和分析。量化投资者开始利用大数据技术来挖掘市场中的隐含信息和趋势。通过对大规模历史数据的分析，量化投资者可以更准确地预测市场走势和资产价格的变动。

2.3人工智能和机器学习的兴起

最近几年，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的发展为量化投资带来了新的变革。这些技术使得量化投资策略能够自动学习和适应市场的变化，实现更加动态和个性化的投资决策。AI和ML在量化投资中的应用，不仅限于市场预测，还包括风险管理、投资组合优化等多个方面。

这些技术的进步不仅加速了量化投资策略的执行，还扩展了其应用范围，使得量化投资能够更有效地适应多变的市场环境。

科学与技术

Science & Technology

三、全球视角下的量化投资

3.1北美市场：技术驱动的成熟市场

在北美，尤其是美国，量化投资已经发展成为金融市场的一个成熟领域。这里的量化策略非常多样，包括传统的趋势跟踪、算法交易到利用人工智能和机器学习的先进策略。北美市场的特点是技术创新和资本充足，量化基金和投资机构在这里拥有强大的技术支持和资本支撑。同时，健全的金融市场基础设施和完善的法规环境也为量化投资的发展提供了稳定的框架和良好的市场接受度。

3.2欧洲市场：规范化与策略多样性

相较于北美，欧洲的量化投资市场在监管和市场结构上有所区别。欧洲市场更注重监管规范化和投资透明度，这些因素对量化策略的实施产生了显著影响。在欧洲，量化投资更倾向于结合传统金融理论与量化方法，形成一种平衡的投资策略。此外，欧洲市场的量化策略也强调风险管理和投资组合的多样化。

3.3亚洲市场：快速发展与独特机遇

亚洲，特别是中国和印度，量化投资正处于快速发展阶段。这些市场的特点是高速增长和巨大的潜力。亚洲的量化投资市场相对年轻，但增长迅速，特别是在中国，量化策略逐渐成为金融市场的重要组成部分。由于这些市场的独特性，量化策略需要适应当地的市场条件、投资文化和监管环境。中国的量化投资市场尤其引人关注，因为它正展示了如何在一个不断变化的金融环境中寻找和把握投资机会。

不同地区量化投资特点比较

区域投资环境特点技术应用策略多样性监管与市场结构

北美 成熟、技术驱动 先进技术广泛应用 极其多样化 健全的监管和市场基础设施

欧洲 规范化、透明度高 结合传统金融和量化方法 平衡多样化 重视监管规范和透明度

亚洲 快速发展、巨大潜力 快速适应当地市场 日益增长的多样性 市场结构和监管在发展中 。

三、全球视角下的量化投资

3.1北美市场：技术驱动的成熟市场

在北美，尤其是美国，量化投资已经发展成为金融市场的一个成熟领域。这里的量化策略非常多样，包括传统的趋势跟踪、算法交易到利用人工智能和机器学习的先进策略。北美市场的特点是技术创新和资本充足，量化基金和投资机构在这里拥有强大的技术支持和资本支撑。同时，健全的金融市场基础设施和完善的法规环境也为量化投资的发展提供了稳定的框架和良好的市场接受度。

3.2欧洲市场：规范化与策略多样性

相较于北美，欧洲的量化投资市场在监管和市场结构上有所区别。欧洲市场更注重监管规范化和投资透明度，这些因素对量化策略的实施产生了显著影响。在欧洲，量化投资更倾向于结合传统金融理论与量化方法，形成一种平衡的投资策略。此外，欧洲市场的量化策略也强调风险管理和投资组合的多样化。

3.3亚洲市场：快速发展与独特机遇

亚洲，特别是中国和印度，量化投资正处于快速发展阶段。这些市场的特点是高速增长和巨大的潜力。亚洲的量化投资市场相对年轻，但增长迅速，特别是在中国，量化策略逐渐成为金融市场的重要组成部分。由于这些市场的独特性，量化策略需要适应当地的市场条件、投资文化和监管环境。中国的量化投资市场尤其引人关注，因为它正展示了如何在一个不断变化的金融环境中寻找和把握投资机会。