P Quant 和 Q Quant 到底哪个是未来？

问这个问题的人，往往是深入了解了量化交易的一些门道，并且已经接触过P Quant（参数化量化）和Q Quant（离散化量化）这两个概念。那么，究竟谁能代表未来的方向？这其实不是一个非此即彼的简单问题，更像是两个发展路径，各有侧重，也可能在未来走向融合。

先来捋一捋P Quant和Q Quant到底是个啥。

P Quant，你可以理解为“参数化量化”或者“传统意义上的量化”。 它的核心在于，你构建的交易策略，其所有的决策逻辑，核心的“招式”，都是通过一系列明确的、连续的数值参数来表达的。

想象一下，你是一个厨师，要炒一道菜。

P Quant式的做法： 你精确地知道需要多少克盐，多少毫升油，多少度火候，爆炒多少秒。这些都是具体的、可以微调的数值。你的策略就是基于这些精确的参数组合，在某个时间点，达到某个条件时，发出买入或卖出的指令。
它的优点：
直观易懂： 策略逻辑清晰，你很容易理解“为什么”在这个时间点会做出这个操作。
精细调优： 参数可以进行非常细致的回测和优化，找到最优的参数组合。
可解释性强： 当出现问题时，你可以追溯到具体的参数，找出是哪个参数出了问题。
成熟的工具链： 大量的回测框架、交易执行系统都是围绕着参数化策略构建的。

它的局限：
参数的敏感性： 市场是动态变化的，一个固定的参数组合在不同市场环境下可能表现截然不同，甚至失效。你需要不断地去调整参数，这本身就是一项耗时耗力的工作，而且容易陷入“过度拟合”（overfitting），即策略在历史数据上表现完美，但在实盘中却不堪一击。
对复杂模式的捕捉能力有限： 很多市场行为的模式是复杂的、非线性的，用一组简单的参数很难完全描述。

现在来说说Q Quant，也就是“离散化量化”或者“规则化量化”。 Q Quant的出发点是，市场中的信息和决策过程，很多时候并不是连续可数的，而是更像一系列“状态”或“规则”。

还是回到厨师炒菜的比喻：

Q Quant式的做法： 你可能不会精确到多少克盐，而是说“少许”、“适量”。你的决策依据可能不是精确的温度，而是“看到油冒烟了”、“闻到香味了”。你的策略是由一系列“如果…那么…”的规则构成的，这些规则的判断标准是离散的、定性的或者是一种状态描述。例如：“如果市场情绪偏向乐观，并且成交量放大，则考虑买入”。这里的“乐观”和“放大”就是一种离散的、定性的判断。
它的优点：
鲁棒性更强： 相对于精确的数值参数，离散的规则对市场细微波动的容忍度更高，不容易因为一点点参数偏差而导致策略失效。
更接近人类直觉： 很多时候，交易者的决策并非基于精确的计算，而是基于对市场状态的整体判断和经验规则。Q Quant在某种程度上模拟了这种直觉。
更易于融合AI： 随着机器学习、深度学习的发展，AI模型能够更擅长识别复杂的、非线性的模式，并将其转化为一系列离散的规则或状态。例如，通过分析大量市场数据，AI可以识别出“市场处于盘整状态”或者“多头力量占优”等判断，这些就是离散的信号。
可解释性在另一维度上提升： 虽然不像P Quant那样是数值上的“为什么”，但Q Quant的规则化描述更容易让人理解策略的“逻辑”。

它的局限：
规则的定义和细化： 如何将模糊的“适量”或“放大”转化为可执行的规则，这是一个挑战。这需要对市场有深刻的理解，也可能依赖于AI模型的辅助。
调优的难度： 规则的组合和优先级可能比参数的组合更复杂，其优化过程可能需要更先进的方法论。
工具链相对新兴： 尽管发展迅速，但专门为Q Quant设计的工具和平台还在不断完善中。

那么，到底哪个是未来？

我认为，未来不太可能是“非此即彼”的单一路径，而更可能是“融合”和“演进”。

1. P Quant的基石作用不会消失： 任何复杂的策略，最终都需要落地到具体的执行指令。即使策略是规则化的，交易者也需要设定好仓位大小、止损止盈的点位，这些都涉及到具体的数值参数。P Quant提供了一个扎实的基础，它依然是量化交易的基石。

2. Q Quant将为量化注入新的生命力： 市场的复杂性和变化性是P Quant难以完全应对的。Q Quant所强调的规则化、状态化判断，以及与AI的天然契合度，恰恰是应对这些挑战的关键。
AI的崛起是关键推手： 深度学习模型（如神经网络、Transformer等）在处理海量非结构化数据（新闻文本、社交媒体情绪、图表模式等）方面表现出色，它们能识别出P Quant难以描述的复杂模式，并将这些模式转化为一系列离散的“判断信号”。这些信号可以作为Q Quant规则的核心输入。
组合策略的趋势： 未来的量化策略很可能不是单一的P Quant或Q Quant，而是将两者结合。例如，一个AI模型（Q Quant的雏形）识别出当前市场处于某个“状态”，然后根据这个状态触发一套更精细的、参数化的交易模型（P Quant）。或者，策略的整体逻辑是规则化的，但具体的执行细节（如入场点、仓位）则由参数化的模型来优化。

3. “智能量化”将是最终形态： 最终的“未来”，我们可以称之为“智能量化”。它将是：
P Quant的精确性与Q Quant的鲁棒性相结合。
利用AI深度挖掘市场模式和驱动因素，形成更智能的决策规则。
策略的生命周期管理更加自动化，能够根据市场变化自主调整或生成新的规则/参数。
可解释性依然重要，但会以更高级、更具洞察力的方式呈现。

总结一下，如果你问哪个“更代表”未来，我倾向于说Q Quant的理念，因为它是连接AI与量化交易更自然的桥梁，它为策略带来了更强的适应性和生命力。 但这绝不意味着P Quant会被淘汰，而是会作为智能量化体系中的一个重要组成部分，与Q Quant的思维模式相互补充、相互促进。

就好比汽车从最早的马车进化到现在的智能电动车。马车（P Quant的早期形式）提供了基本的出行能力，但其局限性明显。汽车（现代P Quant）带来了更强大的动力和速度，但对路况和驾驶员技术要求更高。而智能电动车（Q Quant融合AI的未来形态）则通过各种传感器、算法，能够感知环境，自主决策，提供更安全、更便捷、更个性化的出行体验。

所以，与其纠结于“哪个是未来”，不如思考如何将两者的优点结合起来，构建更强大、更适应市场的交易系统。这才是量化交易持续发展的方向。

网友意见

本片观点或引人不适，未适龄者请在家长陪同下观看。

多图高能预警！

武林史上，剑气之争向来难离恩怨情仇。这一次也不例外。

先来介绍一下本篇主角，Q宗与P宗。

Q是指风险中性测度。风险中性的意思主要是说历史数据不能帮助你预测未来的走势，所以你的决策是没有风险补偿的。这当然是一个非常虚幻的假设，但是由此而得的模型可以给出漂亮的数学性质，而且可以在缺乏数据的情况下得到一些结论，所以有一定的实际意义。涉及的数学技术主要是随机过程，偏微分方程之类。在数学派系里，这些显得相对高端，一般人概念里都是那些脑袋不太正常的人类捣鼓的玩意。

P是指真实概率测度。所谓真实，主要是说模型依赖的概率分布是从历史数据上估算出来的。严格来讲我个人不认为这种东西叫做“真实”，最多只能说是从真实数据上估算出来的，显然没有什么东西保证历史一定会重演（比如黑天鹅）。但是这个是目前大家公认的说法，所以咱们不较真。从定义可以看出这套方法主要依赖数据，数据量越大估算的效果越好。涉及的技术主要是时间序列（ARIMA，GARCH之类），Bayesian，以及现在流行的机器学习等方法。不难看出，为了倒腾数据，这套方法练到上层就要开始刷装备。在电子化时代这最终演化为拼机房的军备竞赛。

两者对比可以看出，Q重模型而轻数据，P则重数据而轻模型。当然两者也都要即有模型也有数据，但从应用上来讲，Q者是模型固定，用数据来精化模型的参数（calibration）；而P者则可以有若干备选模型，由数据的计算结果来选择最佳的模型（estimation）。

这个区别也造成在业界的划分。Q可以让你在缺少数据的情况得出一些结论，从而可以凭空制造一些东西出来，所以卖方（投行）用来做衍生品定价，业务模式是开发新的衍生品出来卖出去。P则喜欢大数据量，这天然就是买方（Hedge Fund类）所需要的技术，因为他们本来就需要针对大量证券做出筛选和投资决策，业务是数据驱动的。

理清两者的区别后，就可以看出发展方向上的不同。本质上说，Q宗是一种制造业，大家比的就是造出更多更好的衍生品来卖，但如果生产出来的东西没人买，显然生意就做不下去。而P宗其实属于服务业，那些数据技术不会给你创造出什么新产品，而是通过对本来就存在的业务（比如投资决策）进行精细加工，来达到优化的目的（特别值得强调的是，量化的核心价值始终在于优化，绝非单纯追求所谓alpha者之超额收益。事实上，若你真能堪破此间真谛，牢牢把握住优化求精的思想，即使不关心alpha也足以让你在乱世中安身立命）。但如果大家都在既定条件下优化到了极限，显然也就不会再继续投入。

分析到这里可以看出，这两者的思路都有可取之处，从逻辑上讲都有继续发展的空间。以长远的眼光来看，很难分出高下。

但回顾历史，P宗一度因为走的是统计一派处于数学鄙视链底端的屌丝路线，手里的数据也实在不够看，很长时间里挺不受人待见的。

在那段非主流的日子里，生活挺心酸的。大家经常嘲笑他们搅来搅去就会弄点回归，算个均值，太没出息。手里的数（kou）据（liang）有限，没事只能发呆。

在那个洪荒的时代，也实在没什么好装备，练功只能靠山寨。

同一时段，Q派则充分发挥人脑优势，逼格逆天。华尔街上，精通此道的数学物理博士们一时风头无两，是各大行纷纷争抢的宠儿。主流金融机构都在热衷于开发各种复杂的衍生品，发挥到极致后可以把能卖的不能卖的都打包到一块，盘子越做越大，一派不尽长江滚滚来的势头。（丧心病狂的）他们甚至连诺奖都不放过。另外当年衍生品大行其道的时候，Q宗的定价能力甚至还可以用来寻找市面产品的错误定价，从而发现能直接盈利的套利机会。这一切给Q宗带来爆发式的增长。

但时来运转，进入新世纪，开始出现Q弱P强的趋势。这里面主要有两点原因。

第一是08年金融危机一来，已（zou）臻（huo）化（ru）境（mo）的Q宗搞出来的那些已经无人能看懂的衍生品贱贱地一把烧掉了大家的钱，让人们意识到这条路线的危险性。

08年在Q宗的心底留下一个挥之不去的烙印，华尔街上Q宗子弟尸横遍野，自此之后风光不再。更甚者，在当年辉煌的废墟之下，大量遗留下来的已经定型的Q类工作不再需要太多的数学分析，反而蜕变成相当机械性的体力活。而伴随着竞争者的涌入，定价错误的机会也一减再减。这一切成为了今日Q宗的梦魇。

但若透过现象看本质，你会发现人家的心法根基仍在，说不定哪一天就会上演绝地反攻。永远不要低估一个文艺青年追求理想的决心。

第二点，随着IT业接二连三的产业升级，个人电脑，互联网，到现在的智能手机，催生出能极其方便的处理海量数据的计算技术，美其名曰“大数（xing）据（zuo）技（suan）术（ming）”。这直接带来P宗迫切需要的装备升级。

同时金融业也开始推行电子化。交易所的电子化，以及自动化交易直至最近的高频交易，带来交易数据的极速增长。技（zhuang）术（bi）和数（mei）据（zi）二者兼具，P宗心中梦幻的舞台开始浮现，一举成为时代选择的新星。而在这个拼爹的新世纪，假人力者似乎注定只能在其背后叹息。

但不要忘了，天下武学本是一家。若执着于派系之分，终不免落入下乘。要想达至Quant最高境界，就必须要了解宇宙苍生。事实上，Q宗一派已然深谙此道。君不见各大藤校Q宗培训班早已明修暗渡引入P宗修习课程，正所谓蓦然回首，那人已在痴痴地等。此道亦应为P宗所用。武学正宗是为Q中有P，P中有Q，道法自然。

由是者，古老的数学家们用纸与笔推演的疯狂，在数字化时代化身为集成电路中奔驰的0与1。我相信时至今日，人们仍未能完全明了此间图景的全部可能。在新的时代，程序代码已经开始成为继数学之后的新生一代科学普适语言。硅基装备给碳基人类带来的，绝不仅仅是逼格与基情，更是希望之翼。

随着人们生产，收集，分析数据的能力大规模提升，我们眼前展开的是一个前所未有的数据时代。也许，在浪潮之后我们会发现这场数据盛宴并不一定能带来对世界本源的更深层认识，但是在这时代开端，无人知晓山的另一边是什么风景。好奇心的驱使已经足以使世人疯狂。问谁又能抵挡住名为可能性者的诱惑呢？

混沌已开，英雄将至。世纪新篇的主题词，是为梦想。

And then a hero comes along
With the strength to carry on
And you cast your fears aside
And you know you can survive

（完）

知乎相关问题考：

一些数学理论在实际的金融工程的工作中是如何运用的？需要掌握的多深呢？ 在华尔街工作的数学博士的研究方向一般是什么？
对于 Quant 来说， Financial Modeling 和传统的机器学习方法有什么联系和区别？

正儿八经资料考：

'P' Versus 'Q': Differences and Commonalities between the Two Areas of Quantitative Finance

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