2019年，是中國量化投資大熱之年。

在之前的文章中，研究猿分析了量化指增産品今年業績爆發的原因並展望了超額收益的可持續性(詳見：量化指增今年賺了50%?上車還是下車?)。

很明顯，高頻策略是量化私募的獨特優勢，是和公募量化基金(受制于公募的框架和規模，主要以基本面量化策略爲主)、私募股多基金錯位競爭，不在一個擂台上。但隨著量化私募管理規模上升、高頻策略容量趨于飽和，中長期頻段和基本面策略的加入將使量化私募和股多私募相會在基本面選股這條賽道上。

那麽量化選股策略和基金經理主觀選股，究竟誰更厲害呢?

投資者應怎樣在量化私募和傳統股票多頭私募中選擇呢?

量化指增基金與明星基金經理各有所長

量化指增産品和明星基金經理其能力圈並非完全重合。

高頻策略是量化基金的強項。高頻策略能精細跟蹤A股在TICK級別上的數據，形成分鍾、小時級別的股價判斷，每天交易幾百只個股。如果用人腦來處理這樣龐大的數據集，做出決策、複盤結果、調整執行，這個工作量是難以想象的。所以用量化的方法來開發及執行高頻策略更有效。

但是，事情總有兩面性。高頻策略賺的是其它交易者(包括其他高頻交易者)的錢，該策略容量小、衰退快。因此一個高頻策略一旦業績好，資金熱追，規模飙升，接下來就會是策略阿爾法的衰退。于是量化基金經理不得不開發多頻段，多策略(典型如基本面選股策略)的量化模型來應對規模上升，至于效果如何就要持續關注。

而基本面選股則是主觀股多基金經理的強項。雖然在高頻策略上無法用人腦和量化模型比拼，但在基本面選股方面，量化模型在一些時點判斷上恐怕無從下手。

量化模型很難整合宏觀、行業、個股的方方面面信息，包括親自體驗産品和服務、和上市公司管理層、競爭對手面對面聊天。尤其是對于一些缺少曆史財務數據又有創新商業模式的新興企業而言，量化模型缺少切入點。

因此，身經百戰的主觀股多基金經理，在基本面選股策略上有其優勢，而基本面策略從長期來說，更穩定，並且對規模增長的敏感度相對不高。

所以量化基金和股多基金各有所長。想賺交易的錢，買交易型的基金經理，尤其是高頻交易，當然選以高頻策略爲主打的量化基金。想賺企業業績增長的錢，買精選個股的基金，當然是選主觀股票基金經理。兩者賺錢模式不同，收益流互補性強，兼配效果更好，並非必須取一舍一。

選對管理人比選對産品類別更重要

決定最終投資成敗的，不是基金類別的選擇，而是基金管理人的選擇。

文藝複興基金的奠基人西蒙斯說：“科學家帶入這場遊戲中的並不是他們的數學或者計算機技巧，而是科學思考的能力。”

量化選股爲投資人帶來的，並不是另一個股票資産類別，而是一種量化的策略開發及執行方法。這背後，就是量化模型開發者的科學思考能力。

在高頻策略上，量化模型對過往數據的強大處理能力讓它有無可比擬的競爭優勢。但同時，在精選個股或時點選擇上，尤其在市場發生深度改變，股票、商品、各類金融資産間的關系發生急劇變化時，對過往數據的處理能力不能占據一切，科學思考、經驗判斷會更重要。

一家量化機構能否脫穎而出不僅僅取決于其當前的策略和算法執行，更取決于其核心人物可否建立起有能力持續叠代策略的團隊，讓規模和業績保持同步。

同樣，對于傳統股票多頭基金而言，高算力、大數據處理量的量化模型已經殺入選股賽道。一些能力圈不大、投研水平不強、又容易追漲殺跌情緒化交易的股多基金經理將受到量化基金的傾軋。而一家想做大做長的股多基金，和量化一樣，要不斷維持和進化核心優勢，並找到適合自已策略的資金。

今年，是中國量化投資大熱之年。在這種熱潮中，我們都更應理性思考，科學思考。今年賺大錢的基金，是爲什麽賺到了。同時也要看看那些跑得不好的，原因又是什麽。

穿過短期現象看透長期本質，這樣才能在冷熱不定的市場中遠行。

誰知道明年什麽又會大熱呢。

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