摩尔方德观点：对冲流派之一，就是将计算机科学领域的知识应用到股指期货的产品设计中，通过量化分析的手段去解决问题。
Quant的音译是“宽客”，被称为金融工程师或量化金融师，是指通过数学模型分析金融市场的数学、物理博士。近几十年来，他们构建了许多金融衍生品和量化交易策略，奠定了现代金融市场的基础。Quant的工作，包括进行前台交易，负责鉴定测试模型，以及构建新模型。有模型就有程序员，通过编制软件把模型付诸应用。所以依靠数学模型来投资就被称为量化投资。
罗伯特·默顿（Robert C. Merton）早在上世纪70年代开始，就把数学模型引入金融理论。冷战结束后，美国取消了许多高科技军工计划，结果是大批物理博士找不到工作。而此时恰好金融市场开始迅速发展，交易和产品变得日益复杂，需要借助数学模型来促进更深的发展。于是，大批科学家涌进华尔街，把物理和数学全用在分析金融市场，甚至出现了使用复杂的人工智能来取代分析员和交易员的趋势。
温馨提示：其实身处国内的投资者不出国也能在网上开户做空或买入美股、ETF（纽交所、纳斯达克或OTCBB上的股票），只要找能开国际账户的美国本土网上券商开立账户就可以，具体开户步骤可参考这里：https://www.e-investingguide.com/2011/05/firstrade-us-stock/
之后Quant迅速发展，投资银行甚至聘请了德曼（Emanuel Derman）这样的科学家。本世纪初，Quant发展到了鼎盛。德曼在2004年发表的自传《我的宽客生涯》成了畅销书。随着华尔街对Quant的需求，美国大学开始设立金融工程系，培养金融工程硕士和博士。德曼后来就任教于哥伦比亚大学的金融工程系。
然而次贷危机打破了Quant头顶的光环，他们不但被贬称为金融巫师，甚至被指控为导致金融危机的罪魁。对Quant的“妖魔化”当然言过其实，但这场危机让人们清楚地意识到Quant和模型对现代金融市场的影响。
危机打垮模型
笔者曾就职于一家对冲基金，其量化投资所用的数学模型就是建立在布莱克-斯克尔斯期权定价公式(Black Scholes Option Pricing Model，简称B-S公式)基础上。B-S公式被Quant奉为万能公式。罗伯特·默顿和迈伦·斯克尔斯(Myron Scholes)因为该项研究而获得诺贝尔奖。公式一发表，立即受到交易商们的重视，迅速被计算机程序化，成为股票和债券及其衍生品定价的基础。
我们使用的模型，也是一些数理精英根据B-S公式建造的，后来它成了华尔街投行债券交易的基本模型。这个模型主要是通过买卖债券和股票，达到基本对冲，比如做多债券的同时卖空此公司的股票或期权，随着股价和债券价格的变动，为了保持多空头寸的完全对冲，就要通过不断交易，调整对冲比例，从理论上讲，无论市场怎么波动，都能赚取利润。简单说，就是利用市场效率的不足来获利。
有了这样的模型，根本不需要了解所投资的公司，也不必懂得什么股票债券的知识，只要数学好，能够调试模型，不断交易，只要不碰到极小概率事件，就大功告成了。恰好本世纪初美国处于稳定的牛市趋势当中，模型运转天衣无缝。因为对冲的缘故，单次交易的盈利微薄，为了增加回报，于是大量使用信贷杠杆，一般来说负债高达10多倍，就是说一块钱本金，却借了十几块钱来交易。当时信贷泛滥，借钱的成本极低，对冲基金何乐而不为？
但好景不长，随着次贷危机爆发，债券市场崩盘，经验丰富的基金经理尚且未见过这样的场面，那些只认数字公式的交易员更只有目瞪口呆的份了。这时，在巨大价格波动的冲击下，几乎所有模型都失灵。危机初期，债市急剧下跌，由于根本来不及调整对冲比例，做空股市的盈利远不能弥补做多债市的亏损，因而产生了较大的净亏损。
由于使用信贷杠杆，导致损失放大。如果基金单向做多却没有杠杆，市场下跌，挺住不抛，也许还能扛过去。可有杠杆就不同了，一旦跌幅过大，立刻就被要求追加保证金（margin call），基金只好在最低点抛售现货来补充保证金，不但加大了自身损失，而且加剧对市场的冲击。另外，根据模型对冲，一旦证券价格变动，必须不断交易来调整多空头寸来达到再平衡，而市场暴跌一片混乱，交易成本提高,证券价格偏离正常范围，导致对冲的条件根本不具备，所谓万能模型根本无济于事。不少以量化方式来进行投资的基金，就这样陷入了困境。
Quant的模型并不是在这次危机中才碰上麻烦。1987年的“黑色星期一”，也曾让所有模型失灵。1998年，默顿和斯克尔斯所在的美国长期资本管理公司，几乎引发了全球金融危机。模型都是建立在均衡状态前提上的，但金融市场反映了群众心理的波动，本质上是不均衡性的，在周期性发作的金融危机当中，模型失效难免。
争议Quant
随着Quant头上的光环褪去，2007年至今量化基金所管理的资产已经减半。而量化基金的业绩也乏善可陈。到目前，2010年量化基金的回报率只有1.8％，远低于S&P500的9.7％。据晨星(Morningstar)统计，美国量化基金的三年平均业绩在所有基金类别中属于最差的四分之一。
Quant和量化基金在金融危机后受到了不少批评和质疑。其中最尖锐的批评来自于纽约大学教授纳西姆·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb)。塔勒布在2007年出版的畅销书《黑天鹅》中提出，金融和历史都是被前所未有的罕见事件支配着的。这些罕见事件被他比喻为“黑天鹅”，它们具有三个特征：不可预知、影响重大、事后寻求各种解释。书出版后仅几个月，次贷市场崩溃，“黑天鹅”理论就应验了。塔勒布认为Quant的模型不但无用反而会带来更大风险，他甚至觉得Quant不应涉足华尔街。
当然，还有不少支持“宽客”的声音。麻省理工学院（MIT）斯隆管理学院金融学教授罗闻全(Andrew Lo)认为经济衰退反而增加了华尔街对科学家的需求。他觉得问题不是有太多的物理学家在华尔街，而是远远不够。
相比之下，德曼的观点更客观一些：“也许在物理学领域，可能某一天会出现一个‘万物之理’，但是，在金融和社会科学领域，几乎不存在一个放之四海而皆准的万物之理。”金融模型是简单的，但这个世界却是复杂多变的。所以，模型只是辅助工具，依照德曼的话，真正的聪明人不会把模型太当真。
现今金融市场已经发展到了离不开量化投资模型的地步。即便是传统基金，也需要应用模型来分析大量数据，辅助投资决策。尽管量化基金近期内难以吸引更多投资者，但华尔街依然需要Quant。
中国目前刚开始发展量化投资，以此作为完善金融市场的一个必要措施。很多金融机构都高薪从海外招聘Quant，有些机构还把量化投资作为未来十年发展的重要方向之一。在这方面，但愿中国金融机构能够汲取美国的教训，在开展量化投资的同时，应对其局限性保持清醒认识。