说到对冲基金，很多人就会联想到“量化对冲”、“程序化交易”等相关词汇。
那么这些概念之间到底有怎样的关联呢？
是不是对冲基金一定要采取对冲或量化投资呢？
PART1.并非所有对冲基金都采取对冲手段
如果顾名思义的话，对冲基金给人印象是运用对冲工具对冲风险的基金。但是，实际上并非所有对冲基金一定都采取对冲手段。对冲基金相对于传统的公募基金而言，主要是在基金结构方面的区别。一般来说，对冲基金具有以下特点：
1）受更少的监管
国内的公募基金要求每季度披露季报，公布基金仓位和重仓股等核心信息。基金投资范围也受到严格的控制，例如股票型基金要求股票仓位不得低于80%。至今我国还没有一只真正意义的采取管理期货策略（CTA）的公募基金。截至目前，通过股指期货进行对冲的阿尔法公募基金也只有区区十多只。而私募基金可以不公开任何与投资相关的信息，投资范围也宽幅的多。
2）更长的封闭期
国内的对冲基金通常成立后半年处于封闭期，不能申购赎回，或者只许申购不准赎回。封闭期后，私募契约型基金和信托平台的产品每月可开放申赎，公募基金专户产品至多每季度才开放一次。降低流动性是为了减少申购与赎回对基金运作的不利影响，有利于保护投资者的收益。
3）收取业绩提成
公募基金的收费主要是前端认购费和固定管理费，而私募基金除了这两部分外通常还收取20%的超额业绩提成。有些业绩出色有溢价能力的对冲基金甚至收取30%的业绩报酬。
4）偏向于绝对收益的投资方式
股票型公募基金的比较基准往往是沪深300等大盘指数，基金经理的考核通常是同类基金排名。这就是所谓相对收益型的业绩导向。而对冲基金的业绩基准通常是定期存款利率或某个相对固定的收益率。由于基金管理人为了获得更高的业绩报酬，所以更在乎基金的绝对收益水平，而不是相对大盘指数的相对收益或是业绩排名。这种绩效方式就会引导基金管理人在投资方式上更偏向于绝对收益的方法，能采用对冲工具的可以进行风险敞口的对冲，不运用对冲工具的也会通过调节仓位来控制基金净值的下行风险。
PART2.并非所有对冲基金都采用量化投资
量化投资强调的是在投资的过程中加入定量化的方法和手段。传统的股票型基金经理在投资的过程中更多的是依据自己对宏观经济、行业发展趋势以及企业经营状况的主观判断。虽然在做决策前基金经理也阅读了大量数据，但这些数据转换为投资决策是在人脑里完成的。这个决策过程涉及到很多定性的判断，模糊的处理，是一个非量化的决策过程。那所谓量化投资就是尽可能将决策过程模型化、可视化、透明化，而在模型化的过程中势必会引入了不少定量的方法，用到很多金融、经济、数学以及统计等学科的工具和手段。
举个简单的例子，我们注意到股票市场的投资者对于经济数据是比较敏感的。
比如，制造业采购经理指数（PMI）如果在50%以上表明经济处在扩张区间，越高反映经济发展得越乐观。如果主观投资者就会在参考PMI当期数值、前期数值以及市场预期值后综合来判断是否合适介入购买股票。而量化投资就会设一个硬性的标准，比如PMI创出近3月新高即买入股票，或是PMI超过55%才买入股票等规则。一旦事先设定的规则触发就形成了交易信号。
量化投资可以很简单，也可以很复杂。像前面提到的这个例子就是个极为简单的量化投资方法，实现它连计算器这样简单的工具都不用。如果规则较多，涉及的步骤较多，或是需要大量的计算，那么就要借助电脑程序来实现。在对冲基金最为发达的欧美国家，不少管理资金规模巨大的出色的对冲基金雇用了大量的博士甚至科学家，就是为了将各个学科的研究成果和方法运用到金融投资中。由于其中涉及到非常复杂的模型计算，所以这种对冲基金配备了多台高速服务器，甚至备份电源，来确保及时完成量化投资所需的海量运算。
而量化投资和程序化交易的区别是这样的。
量化投资强调投资方法采取定量化的方法，最终的交易实现也可以由交易员人工完成。而程序化交易强调的是交易过程由程序自动执行，摆脱交易员下单。通常来说，程序化交易往往要用到量化方法，正因为决策过程已经充分模式化了，所以最终的交易才能放心的交由程序来完成。
PART3.何为算法交易
算法交易（Algorithmic Trading）广义的解释就是程序化交易，是指事先设计好交易策略，然后将其编写成计算机程序。利用程序的算法来决定交易下单的时机、价格和数量等。不过，在程序化交易的过程中，为了降低冲击成本、减少滑点，采取算法交易的基金通常会将原本要执行的委托单分割成许多小额委托单，从而寻求最佳的流动性和成交价格。因而，有时候人们常说的算法交易就是指这类委托执行算法。
按照算法交易中算法的主动程度不同，可以把算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。
被动型算法交易按照一个既定的交易方针进行交易，核心目标是减少滑点。被动型算法交易已发展的较为成熟，应用广泛。经典的算法包括成交量加权平均价格（VWAP）和时间加权平均价格（TWAP）。
主动型算法交易会根据市场的状况做出实时的决策，判断是否交易、交易的数量和交易的价格等。除了减少滑点外，主动型算法还会去预测价格走势，如果判断市场价格在向不利于交易方向发生变动时，就会推迟交易，反之则会加快交易。
综合型算法交易是前两者的综合。既要完成既定的交易目标，又要在交易的过程中加入程序化的主动型判断。这类算法常见的做法是先把交易指令拆开并分配到若干个交易时段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法自行判断。
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