量化金融是投资管理的一个分支，它采用数学和统计方法来分析一系列资产类别的投资机会。量化金融从业者(“quants”)从事股票、固定收益和结构性产品、大宗商品、外汇和各种衍生品。子专业领域包括衍生品定价、交易和对冲、投资组合分析和优化、风险管理和业务合规。此外，目前量化分析师正在进入人工智能和机器学习领域，金融行业对数据科学家的需求正在急剧增长。
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1827年，量化金融的一个主要概念起源于生物学领域。当时，苏格兰植物学家罗伯特·布朗(Robert Brown)观察到了水池上花粉内的颗粒运动。他注意到这些粒子移动时看似随机的模式，这种随机运动被称为“布朗运动”，布朗运动与漂移和扩散概念一起成为量化金融的基石。
19世纪60年代，朱尔斯·奥古斯丁(Jules Augustin Frédéric Regnault)在其著作《交易所的机会和哲学计算》(Calculus des opportunities et Philosophie de la Bourse)中使用了“随机游走”的概念来探索股票价格变化的现代理论。法国股票经纪人雷诺，是最早创建基于统计和概率分析的“证券交易所科学”的作家之一。
1900年，法国数学家路易斯·巴切利耶(Louis Bachelier)发表了他的博士论文《投机理论》(The Theory of Speculation)，为衍生品世界设定了一个重要的里程碑。在这篇论文中，他模拟了现在被称为布朗运动的随机过程，并用它来评估股票期权。巴切利耶被认为是第一个这样做的人，他的巴舍利耶定价模型一直是其他广泛使用的模型的先驱，包括布莱克-斯科尔斯模型（Black-Scholes Model）。
英国数学家和生物统计学家卡尔·皮尔森(Karl Pearson)在1905年引入了“随机游走”一词。皮尔森在很大程度上建立了数理统计学科，他的《科学语法》一书中的主题后来被阿尔伯特·爱因斯坦和其他科学家的理论所使用。
到20世纪中期，经济学家为更发达的金融市场理论奠定了基础，其中包括弗里德里希·哈耶克(Friedrich Hayek)在20世纪40年代关于有效市场的著作，以及哈里·马科维茨(Harry Markowitz)在1952年发表论文《投资组合选择》(Portfolio Selection)后出现的现代投资组合理论。现代投资组合理论现在被机构投资者和财务顾问广泛用于资产配置、风险控制和归因分析。1990年，马科维茨因在投资组合理论方面的研究获得了诺贝尔经济学奖。
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20世纪70年代初，美国经济学家尤金·法马(Eugene Fama)在此基础上提出了有效市场假说(EMH) ，推动了这一领域的发展。Fama通常被称为“金融之父”，因为他的工作为今天的金融经济学奠定了许多基础。自从Fama的工作以来，对于那些寻求分析股票、评估有效风险回报边界和从事投资组合优化的人来说，各种量化模型的发展已经成为一个自然的过程。
20世纪后期量化金融发展的其他核心人物包括数学家爱德华•索普(Edward Thorp)，他通过在拉斯维加斯21点赌桌上进行的概率和统计研究进入金融业。索普1966年出版的《打败庄家》一书探讨了他的21点博弈理论，通常被认为是最早的算牌指南。
这一时期另一位著名的量化家是伊曼纽尔·德曼(Emanuel Derman)，他是华尔街最早的物理学家之一，他开发了许多至今仍在使用的模型——包括Black-Derman-Toy Model(BDT) 。随着20世纪70年代和80年代，期权定价和量化交易的兴起，费舍尔·布莱克(Fischer Black)、迈伦·斯科尔斯(Myron Scholes)和罗伯特·默顿(Robert Merton)在1973年提出了同名的布莱克·斯科尔斯(Merton)方程，量化方法和高级计算在衍生品市场变得无处不在。
如今，量化金融方法应用于所有市场，从股票、债券到结构性产品、衍生品、大宗商品，甚至是风险投资、私募股权投资。
除了量化分析的模型和数学方法的进步之外，技术在量化金融的演变中发挥了非常重要的作用。在20世纪90年代早期，电子交易平台被引入，并在21世纪初支持了股票、债券和信贷市场的全球扩张。此外，从2010年到现在，数据量、算力和种类的惊人增长推动了机器学习的激烈活动。
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除了以上这些趋势，混合形式的投资分析也正在出现。虽然量化分析不同于基本面重点对个股的估值，但在“量化”分析领域，基本面研究的技术与量化方法相结合，形成对投资机会的判断。
量化方法也被应用于ESG投资，特别是围绕评分方法，机器学习被用于替代数据分析、语音和自然语言处理(例如，用于财报电话和Twitter情绪)，以及从tick数据中进行信号处理——深入到市场微观结构本身。
这些研究领域都需要深入了解量化模型和方法，强大的计算机编程技能，以及对金融市场的良好理解。那么，一个有抱负的量化分析师应该怎么做呢?
量化金融是一个要求很高的领域，为好奇心强、上进心强的人提供了极好的机会。对于真正对金融市场的真实世界感兴趣的人来说，量化金融的角色提供了良好的薪水、发展机会和相当高的工作满意度。加密货币和ESG投资等利基市场也在吸引量化人才，新工具、产品和服务的开发将在未来为量化分析师提供更多机会。
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随着市场的不断发展，在你职业生涯的任何阶段，接受量化金融教育都是一项明智的投资，可以帮助你在未来几年实现你的职业目标。
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