量化对冲基金有哪些？
“量化”和“对冲”在金融里是很窄的概念，如果做学术一点的理解，可能更接近以下定义： 量化的投资策略是通过数学模型来决策的，它考虑的因素包括历史数据、当前数据以及未来预期； 对冲的投资策略通过构建组合来规避风险，它考虑的风险包括波动率(Vol)，隐含波动率(IV)，凸性（Convexity）等。 对冲基金里有很多策略都同时满足以上两个概念，所以很难区分。
从历史的角度来看，通常人们把Quant这个概念引入到对冲策略上的时候，往往是指那些采用定量分析方法建立模型的策略。比如，常用的统计预测模型有ARMA，时间序列分析等等；常用的时间结构模型有价值理论，期权定价，债券期限结构等等。这些研究往往是在假设的基础上进行推导得到结论，然后根据结论来指导投资者的行为。
早期的Quant主要就是指这一类利用数量方法来进行研究的分析师。他们往往具有丰富的经济学，计量经济学或者数理统计学的知识。随着时代的发展，现在的Quant已经不仅仅指那些采用数量方法建立的模型了。很多善于编程的行业人员，他们通过编写程序来实现特定算法，同样可以被称为quant。 所以现在说到Quant，人们更多想到的是这一类通过编程来实现计算的工程师。他们熟悉各类算法，通过算法来完成模型的拟合，并通过拟合的结果来指导投资的行为。
当然，不论哪一种Quant，他们考虑的决策因素都是尽可能多的包含历史数据和当下信息，并尽量去除或减少随机因素的影响。