(資料圖片僅供參考)
近期參加了兩場# 雪球基金調研團 # 關于量化基金的調研活動，一場是$ 國金量化多因子 ( F006195 ) $ （馬芳，姚加紅管理），另一場是$ 大成景恒混合 A ( F090019 ) $ （蘇秉毅管理）。這兩只產品分別代表了目前量化投資的兩種主流路徑：純量化模型投資和主觀量化結合投資。
聽完兩場調研后，小孟思考了一個問題：未來哪種路徑將會是量化投資的主流？
首先先給不太了解量化的朋友解釋下兩種路徑的概念。純量化模型投資可以簡單理解為 " 機器人 " 做投資，" 機器人 " 通過不斷總結市場規律并自我學習，獨立完成選股、構建組合、交易全流程，管理人在整個過程中更多的是 " 投喂 " 市場數據，開發迭代模型，不參與投資決策。
而與之相對應的主觀量化結合則是利用量化模型輔助管理人做數據整合、選股、交易、風控等操作，整個投資過程更多的是人作為主導。 注意，這里說的是 "路徑"，是代表著一種投資理念而非 "策略"，市場現有的量化策略：量化選股、指數增強、量化中性、CTA、量化交易、多策略等等都可以采取這兩種路徑的其一。
兩種路徑的區別點就在于人在投資過程中主導與否，所以其實上述問題可以歸結為一個辯題：機器學習到底能不能替代人類做市場投資？量化策略發展多年至今，如果單從產品業績表現看，并不能區分孰優孰劣。比如大成景恒在蘇秉毅任職的 5 年時間里，年化達到了 18%，最大回撤 25% 左右；國金量化多因子在馬芳任職近 3 年時間里，年化在 16%，最大回撤 21% 左右。超額收益的水平也都長期跑贏市場平均。
在調研團活動中，大成的基金經理蘇秉毅提到了一點，小孟印象深刻。他大概意思是 "市場中有極少的因素是不會變的，其中就包括人性。"誠然，市場的本質是人的游戲，誰能把握住人性，誰就在這個游戲中勝出，即便現在許多量化模型開始從線性向非線性轉變，依然很難挖掘市場以外的變量，這也是那么多基金經理依然頻繁地跑上市公司調研的原因。
基于這一點，大成蘇秉毅的投資框架是小盤 + 反轉，專注冷門股、專注估值回歸的價值，量化模型在整個投資過程中僅作為提供相關數據的工作，從投資理念到投資框架，蘇秉毅是完全自洽的。
反過來講，量化模型雖然不能探尋人性的規律，卻能克服人性的弱點，在投資風控、賺取情緒面溢價上有更突出的表現。從兩只產品過往的風控能力上也能看出，$ 國金量化多因子 ( F006195 ) $ 更勝一籌（國金還有一只量化專戶產品，2016 年至今年化 17%，最大回撤僅為 6.5%，更為夸張）
最后，無論是大成還是國金，兩方都最大程度地利用了各自路徑的優勢，創造出了不小的價值，當下并不能完全判斷出孰優孰劣。而且，對于 A 股市場而言，量化投資才剛剛興起，未來科技還會進步，市場規律還會變化，AI 究竟是替代人類還是輔助人類的話題還會一直為大家所探討，讓我們一起拭目以待吧 ~/xz
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