1. 技术储备

量化投资领域，中国不仅是本行业的技术储备不如欧美，而且实际上，量化交易经常运用各行各业的最先进科学模型来开发策略（eg. FBI用的人脸识别模型，NASA的空间物理模型、地质勘探的地心引力模型等)。这为量化交易提供支持的整个泛行业科研科技储备也落后于欧美。曾面试中国量化交易基金经理，感觉在本土化上具备很强优势，但研究水平和视野开阔度，比起外资同行还是稍逊一筹，这不光是能力问题，更多是技术环境问题。和其它交易策略不一样，量化交易不是纯粹靠交易天分市场直觉（但很重要，常能激发策略灵感）、而是很大程度靠科学研发能力（large scale research) 和技术水平（hardcore technologies）。

谈到这里，就简单说下量化交易的策略研发方法。

第一类，传统策略量化。很久前，交易员们就开始做趋势策略、反转策略、剥头皮策略、造市策略等各种不同风格的策略，只不过那时是手工操作，或者半自动化。随着市场发展技术成熟，量化交易把这些策略的研发和执行自动化了，从而提高了研发效率和水平、降低了交易成本，较大程度的排除了人的不稳定因素。这类交易，可以说是利用技术来提高原有策略的研发和执行，并在交易频率和规模有了变化，但本质上并不算崭新的策略类别，以前赚钱策略的也许能赚的多一些，亏钱的策略，量化也不能把他变成赚钱，这就是「思路错了量化也救不了你」。

第二类，科学技术驱动策略。是纯粹或很大程度上基于技术(technologies)差别的策略。这类也有一定历史，但真正变成一个庞大引入注目的策略类别，则是近10年计算机技术的飞速发展过程中产生的。常见的情形是，某机构因为采用的算法效率更高，计算机硬件更强大（超级计算机），产生了细微的速度和计算优势，从而在交易上抢的先机，并运用自动化交易频繁交易大量产品，用巨大的交易量产生稳定的收益。这类策略，IT技术和科学模型起了很关键的作用。这就是「技术就是你的思路」。

较早开始高频交易的Tradebot 是这类策略的典型运用者，在2002年就达到了每天一亿个订单，差不多在那个时候很多传统做市商被Tradebot 和 Getco 这样的新型电子做市商挤出市场，后来Tradebot 和 Getco 一路用技术碾压其它电子做市商竞争对手。在2005年, Tradebot 剥离了 BATS Global Markets，也就是现在美国第三大股票市场BATS。而1999年Tradebot 刚成立时，工作室地点是美国农村Kansas City的一间小地下室，里面阴暗潮湿，只有5个交易员坐在电脑屏幕前监控交易，那时每台电脑上都配备了一套叫着“Tradebot”的软件。而Getco 对策略的运用更广，野心更大。2012年，也是老牌做市商的 Knight 因技术故障，向纽交所发送大量错误order，导致公司巨亏4.4亿美元，股价两个交易日暴跌七成，被Getco以18亿美元价格收购。

人们常对西蒙斯文艺复兴的大奖章基金长期持续的高回报印象深刻，而实际上不太为媒体所知的是 Tradebot 常年保持每天（而不是每月或每年）盈利，not even one single losing day，原因是文艺复兴有很多新基金要向外部投资者融资（赚钱的大奖章很早停止了外部融资，而实际新基金表现比大奖章差很多），需要做一定程度的IR，而 Tradebot 不对外部投资者开放，自己低调赚钱，这也是HFT很普遍的特点。 如果不是市场几次出现大动荡，HFT被揪出来当替罪羊，媒体口诛笔伐，基本是没有多少人知道这个低调的类别。

第三类，新型量化策略。则是得益于计算机技术的发展，慢慢发展起来的策略，它不完全是基于执行的技术优势，更多是利用技术研发出新策略。例如统计套利，需要较多计算机计算资源进行数据挖掘模式识别，这在以前仅仅靠人力是难以胜任的，IT技术的发展和成本的降低使得这些策略的研发得以可行。这就是「技术产生新策略」。

量化投资这个行业的科技含量之高，使得它不仅招聘了大量数学博士、物理博士、计算机博士来利用其它学科的最先进技术和科学模型，同时不少研发出的模型和促进的技术进步，也反哺其它传统行业。最明显的是显卡和GPU的飞速发展，一定程度上是受到高频交易对巨大计算能力需求推动的。世界上有很大一部分超级计算机，除了呆在物理实验室，还在对冲基金里。