这些 QIS 工具采用了流行的系统量化交易，通常将其转变为掉期或结构性票据的组合，从而创造了一种快速而廉价的获得敞口的方式。长期以来，华尔街主要资产管理公司和震荡基金机构一直批评它们，认为它们只是对复杂策略的拙劣模仿，而这些策略往往是在金融学术界开发的，并由 AQR 和 Fund 等对冲基金机构在过去几十年中率先采用。
然而，量化投资策略已从最初少数对冲基金采用，发展到如今对冲基金经理越来越屈从于量化投资策略（QIS）的便利性。以“快钱”著称的华尔街对冲基金表面上看似不情愿，但几乎都在加紧使用QIS工具作为调整敞口的简便方法。
随着计算机技术和数据处理能力的不断提升，量化投资策略能够采用更加复杂、高效的量化算法，进行高频、高速、收益水平更高的股票交易，使得量化交易在根据市场量价捕捉技术机会、管理风险方面具有显著优势。大数据和人工智能技术的发展也使得量化模型能够从海量数据样本中提取出有价值的逻辑信息，提高交易决策的准确性和回报率。
其中一位是日内瓦投资者服务公司期权交易员皮埃尔·德·萨博。他曾经撰写研究报告称，量化投资策略的僵化性意味着它们在市场抛售中表现较差，无法取代像他这样的对冲基金经理。然而，去年他开始亲自使用这些商业银行推出的量化投资策略工具，作为一种快速简便的建立新头寸的方法。
彭博合伙人德萨博 (De Szabo) 表示：“每次想做新事情时，聘请交易员可能很有挑战性。”彭博管理着 15 亿美元的资产。“你可以使用 QIS 工具作为起点，也可以将其作为外包执行的一种方式，这样你的员工就可以从事更高附加值的创新任务。”
虽然德萨博拒绝透露他所采用的具体量化投资策略的细节，但他表示，这些基于量化策略的交易目前占其投资组合的 5% 左右。
验证量化算法
随着美联储长期维持高利率，推动了这些量化工具所基于的动量或量价策略，QIS 的采用正在全面加速。根据对 13 家主要股票经纪交易商的调查，他们的名义配置敞口总额在 12 月攀升至创纪录的 5520 亿美元。相比之下，同等地位的资产管理公司的资产管理规模约为 6320 亿美元。
量化工厂-银行QIS业务已拓展至各主要资产类别
虽然这些量化投资工具最初针对的是养老基金等大型机构投资者，但一些商业银行表示，各种规模的对冲基金现在都转向了它们。瑞银投资银行量化投资结构全球主管 估计，对冲基金现在在某些商业银行的名义量化投资资产中所占份额高达个位数甚至两位数，而几年前这一比例为零。“如果我们能在这个新的生态系统中生存下来，这将是我们量化算法的一个很好的验证来源，”他说。
虽然用途可能有所不同，但在典型情况下，多策略对冲基金的固定收益团队可能会尝试使用 QIS 工具来交易股票期权。或者，从未交易过大宗商品的公司可能会使用其便捷的算法来快速增加对原材料的投资。
华尔街银行摩根大通全球战略指数联席主管 表示：“对于多资产类别对冲基金机构来说，QIS 是一种进入团队没有能力交易的资产类别的廉价方式。”数据显示，摩根大通名义上经营着高达 850 亿美元的 QIS 对冲基金资产业务。“五年或十年前，对冲基金很少采用 QIS 工具。如果说有什么不同的话，对冲基金当时可能将 QIS 视为竞争对手。”
“扔意大利面条”
不过，谨慎的对冲基金还是有很多犹豫的理由。出售 QIS 工具的银行不是资产管理者，因此对客户不负有信托责任。这些策略也完全基于预先确定的规则手册执行，这意味着它们不易定制，可能会导致一些对冲基金的交易成本增加，从而削弱它们声称的廉价性。
丹尼兹·西切克 (Deniz Cicek) 是纽约的一名对冲基金经理，管理着 48 亿美元的资产。他表示，银行正在推销与他的固定收益期权策略类似的交易。他还听说了股票 QIS，银行强调这是分散投资组合的一种方式。
“如果我的投资者能够自己做到这一点，那我的价值又是什么呢？”他说。“作为一名对冲基金经理，我认为优势在于知道何时增加头寸以及在这些股票敞口中投入多少，而不是仅仅拥有静态的被动投资敞口。”
QIS 工具的营销也经常基于回测模型，即对所选量化投资策略过去交易表现的模拟。然而，即使市场条件仍然有利，创建新策略的投资行为本身也会将资金注入新的市场交易，从而改变计算。
上一款基于 QIS 的 ETF 的经理 John Tang 表示：“一个重要的考虑因素是实时回报与实时回测。它有可能成为自身成功的牺牲品，因为许多人都在追逐同一量化模型的溢价。”
德萨博称，他对1000多个投资策略的分析显示，约76%的投资策略上线后，风险调整后的收益率(即夏普比率)较低，32%的投资策略甚至出现负值。
一些对冲基金机构的反对者认为，部分 QIS 策略的高失败率证明银行只是在把意大利面条扔到墙上，看看哪些能坚持下去。该数据提供商表示，总共推出了约 7,000 个指数（每个 QIS 都围绕一个指数构建），但近 1,900 个指数已不再可用，其中 392 个在 2020 年 COVID-19 大流行的波动期间被主动淘汰。
进入新领域
一些银行将此视为市场、客户乃至产品本身自然演变的一部分。如今，一些对冲基金买家可以自行定制其 QIS 工具，选择合适的时间开启或关闭策略，有时还可以购买该策略的期权。
银行也在不断拓展量化信息系统工具和策略模型的广度和深度，进军更为复杂的交易策略，如“股票多元化”策略（即买入一系列单股期权并卖出若干基于指数的衍生品）和“日内动量”策略（即追踪一天内股指期货的表现，进行高频动量交易）。
广泛的工具箱——QIS 涵盖了一系列相互补充的策略
银行的 QIS 工具也越来越具有创意。德意志银行 (Bank AG) 的 QIS 工具有一个独特的功能，可以通过深度机器学习算法买卖股票。摩根大通针对英国天然气等小众商品制定了独特的量价策略，并使用 GPT-4 大型模型进行代币化产品销售。
然而，虽然这一系列 QIS 交易工具吸引了更多的对冲基金用户，但竞争因素仍然存在。
摩根大通的乔伯特表示，在让市场上的“快钱”接触容量非常有限的、更“敏感”的策略方面，摩根大通会非常谨慎。德萨博认为，这些模仿量化策略的做法提高了许多同类公司的门槛，因为仅仅提供简单的量化策略（例如不断出售期权）就收取高额 QIS 工具费的日子已经一去不复返了。“你不会因为提供量化渠道而获得回报。”德萨博说。“QIS 工具在不断发展。”
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