尽管中国的量化投资仍在起步成长的阶段，但中国市场的独特环境为量化投资提供了理想的发展舞台 。从全球各主要市场的主动管理型产品在不同时间维度战胜市场的比较当中，我们可以清楚地看到，中国市场在中长期的超额收益是较明显的 ， 绝大部分的主动管理人都能在中长期战胜市场 ， 而在海外 ， 比如美国 ， 要在长期战胜市?。?往往是很难的 。其中一个很大的原因，是因为中国市场的参与者结构复杂，市场并非完全有效，专业管理人较容易捕捉到市场的错误定价，获得投资机会 。
中国市场alpha机会很多 ， 且非常适合量化投资 。主动管理基本定理，是当今量化投资研究的基础，它的定义告诉我们对于量化投资来说，1）投资策略的能力（skill）2）投资范围的广度（breadth）3）投资策略实施的磨损（transfer coefficient）是决定投资组合信息比率的三个重要变量 。中国的权益市场是仅次于美国的全球第二大市场，投资标的近5000个，随着近年来注册制改革，投资范围仍在扩大 。其次，中国市场的交易活跃，流动性好，在策略交易实施过程中的摩擦和损耗较为可控 。
量化投资结果最重要的驱动力之一，投资策略的能力，则与数据和科技，以及投研人员不断的创新、迭代的能力有关 。这种基于大量数据分析和金融科技加持的投资方法在贝莱德已有将近35年的研究和实践，并且我们一直走在创新的路上 。这种投资方法在投资研究、组合构建、交易实施、风险管理等全流程都体现出非常强的系统性，我们称之为系统化投资 。早在上世纪80年代，系统化投资团队就开始用科技辅助投研人员进行公司财务数据的分析，来判断公司的基本面情况 。在当时 ， 计算机还没有普及，像一些大型的国外互联网搜索及社交网站这样的公司都还不存在 ， 而科技却已经逐渐开始在投资领域扮演重要角色 。进入90年代，团队开始通过科技手段分析市场参与者的行为、追踪资金流向，以把握投资情绪 。2000年后，随着科技的飞速进步 ， 大数据时代来临，团队通过大量的数据分析，特别是对例如网络搜索趋势、物流、供应链信息、公司业绩解读会等非结构化数据的分析来挖掘投资机会 。
2006 年，英国数学家莱夫·汉比（Clive Humby）就有“数据就是新石油”的金句 。据预测 ， 到2025年时，全球每年产生的数据量将达到163ZB 。时至今日，数据已存在于我们生活的方方面面 。随着市场有效性的提升，传统的宏观经济数据、财报数据由于发布有时滞，并且是公开易得的数据，已经很难为投资人带来理想的超额收益 。而像传感器数据、互联网数据、媒体咨询等另类数据，蕴含着大量的投资线索 。由于另类数据获得和处理的难度，往往能带来与众不同的超额收益 。
中国走在数字化经济的前沿，人们日常生活中的吃、穿、用、住、行都离不开互联网 。据研究，截至2020年初，中国的移动网络流量已是美国的近3倍 。网络流量数据的分析能帮助我们更快、更实时地掌握企业的经营情况 。企业在物流、供应链管理中的数字化实践 ， 也为我们的行业研究、企业分析提供了新的线索 。此外，监管对上市公司信息披露的要求较严格，除业绩报告外，公司公告、高管交流、电话会议等也为投资人提供大量有价值的信息 。可以说，在中国市?。咳詹Ａ康男畔⒖晒┪颐墙醒芯亢头治?nbsp;， 以挖掘有价值的投资线索和与众不同的超额收益来源 。因此，我们认为，中国市场为系统化投资提供了丰富的研究和实践机会，但也同时非常需要科学技术水平算力的不断提升 。接下来，我简单分享几个我们目前在已发行产品的投资策略中实际应用的例子 。
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