金石財策COO，清華大學碩士，資產配置專家，ISOFP協會中國專家顧問,曾任四大會計師事務所以及著名投創機構，十五年境內外投資并購、基金運營和企業管理經驗，擅長資產端價值研判和甄選，踐行財富管理和資產管理的跨界融合。

A股市場持續震蕩，大小市值交替、行業輪動，投資者在“茅指數”“寧組合”之間爭論不休，漲跌難測。

就拿“茅指數”第一股貴州茅臺來說，就曾出現了“基金抱團”的奇觀，今年年初創下2627.88元的股價新高，接下來就是持續深度調整，目前在1600元附近徘徊。而“寧組合”第一股寧德時代，近半年股價一路高歌，今年3月25日以來，不到5個月股價飆漲七成，期間振幅更是高達104.80％。

可想而之，如果投資者進入股市時機不對，或者對行業研究不夠廣泛和深入，很有可能沒踩上節奏，被高位套牢，此時所謂的投資更像是一場賭博。但實際上，無論是擇時還是行業研究，都是普通投資者難以企及的。

量化投資的出現，改變了投資決策的模式，實現了從靠人腦做判斷到靠機器、靠模型做判斷的轉變。海量數據的積累、技術的進步、網絡的發達，算力的提高等，更是使量化投資的成效越來越明顯，受到了更多投資機構和投資者的青睞。

在中國市場，私行客戶和高凈值客戶比較了解量化投資。全球投資策略從主觀轉到量化的趨勢非常明顯。截止2004年底時，全球排名前十的私募基金還只有兩家涉及量化策略，其他都是主觀多頭策略。截止到2020年底，全球前十的私募基金有八家都涉及量化策略，總規模達3.5萬億美元。

主觀多頭VS量化投資

量化投資是依靠數理統計模型做投資決策，利用計算技術進行投資交易，注重風險控制和交易紀律的一種投資方式。

這么說還有些抽象，下面我們通過與主觀多頭的對比，來認識量化投資。

首先，主觀多頭和量化投資的決策依據不同。

主動多頭策略表現如何，主要取決于基金經理的主觀判斷，每位基金經理風格不同，對于價值、成長、周期、平衡的選擇不同，能力圈范圍也各有差異，因此基金經理的價值觀、方法論、能力圈、投資心態，會對最終投資結果產生絕對的影響，買主動基金就是選擇基金經理。

而量化投資則是以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術，從龐大的歷史數據中海選能夠帶來超額收益的多種“大概率”事件，用以制定策略，極大減少投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。

其次，量化投資和主觀多頭的選股范圍不同。

主觀多頭是通過人為的方式進行選股和交易決策的投資方法，主觀管理人一般選股范圍在于市值較大的股票，這類股票更容易進行定性分析，調研也可以進行得更深入。量化管理人選股的范圍除了市值較大的股票之外，小市值的股票也可以成為研究對象

還有，主觀和量化的管理人一個是把研究做深，一個是把研究做廣。

所以，有一些主觀管理人精力上難以覆蓋的股票，會成為量化管理人的投資標的，二者進行有機的融合，形成互補。

量化選股能夠與優秀的主觀多頭策略形成有效互補，替代平庸和不穩定的主觀多頭策略。

總結起來，機器和人最大的區別就是，人很難控制自己的情緒，而且情緒還在不斷改變。機器不受情緒影響，嚴格執行，風控指標設計的合理，就可以長期持續。人比機器更聰明，但機器比人更有紀律性，而且運算能力遠超于人。

量化投資的優勢，歸納起來主要體現在以下三方面：

一、長期、穩定收益。量化策略通過機器選股，“紀律性”極強，可以克服人的主觀情緒影響。

量化投資是否有持續的盈利能力？

從指數方面看，對比2020年初到現在，我們拿出某量化基金的業績數據與中證500、滬深300、中證1000等寬基指數的漲幅做對比，可以看出量化投資具有明顯優勢。

從行業來看，A股板塊輪動快，今年漲幅最好有鋼鐵、電器設備、半導體、軍工板塊，然而這些今年漲幅都比較大的行業，有些在去年還是負收益。可見我們以為的風口不一定是真的風口，現在的下跌也不代表永遠的下跌趨勢，選擇風格是一件有挑戰事情的事情。

數據來源：上交所，深交所，中信證券研究院

市場總是在波動中不斷前進的。如果我們把周期拉長，發現投資風格對于收益的影響也并不大。如下圖所示，同時期的中證500、中證1000、滬深300指數收益表現并不遜于歷經10年牛市的美股市場。由此可見，A股具備長期投資價值，并且顯現出了貝塔復利收益。

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圖片來源：九坤投資

同時，從上圖我們可以看到，美股市場整體波動率比較小，而A股的波動則比較大。A股如果取得好的指數收益，“擇時”很重要，但是“擇時”對于個人，甚至對于專業機構都是很難做到的。

財富增長中復利效應十分關鍵，這就要求投資中我們要避免極端損失，控制“最大回撤”。如果第一年投資獲利100%，第二年跌幅只要是50%，所有的盈利都將歸零。

在A股震蕩加劇、機構性行情輪動的情況下，如果放開短期對行業風格的約束，也不再去對標我們投資的是大盤還是小盤，而是進行全市場分析，就可能獲得更好的阿爾法收益。

這也正是量化選股的優勢所在。量化投資的邏輯，不是通過一次交易或很短期的交易獲得大幅度的漲幅，而是通過日積月累、中高頻的交易，每次通過微小獲利，長時間下來也能以相對較小的波動獲得較高的正收益。而不是一年賺錢、一年就虧錢，我們知道這樣是無法獲得復利收益的。

量化是一種基于數據統計規律形成的方法，基于成千上萬個因子，尋找因子和股價變化之間的規律，從而對股價未來走勢進行預測。我們以趨勢因子來說：量化策略每時每刻都覆蓋市場上所有的股票，當行業上漲趨勢顯現后，計算機會自動調大此行業的比重。

一些領先的投資投研團隊站已經開始借助人工智能技術，針對股票投資策略進行了大量創新，開發出多策略、多周期的投資模式以實現收益疊加。

數據來源：泰錸投資

量化投資取得優秀的業績表現，要有科學嚴謹的算法體系、真實有效的數據環境和強大的算力做保障。話說回來，量化基金雖然依靠機器運算作出決策，但其成功與否的關鍵還是看人，看這個量化投資團隊構建數據模型的水平和海量數據的處理能力。

作為投資人，找對量化基金管理人十分關鍵，可以考察團隊的人員構成，可以用過往業績來驗證管理人的能力。