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来源：雪球
近日，潜力无限的80后基金经理卢洋猝然离世，引来圈内一波扼腕叹息。不学习、不思考、不控制情绪，你家韭菜永远会是你家韭菜。那些散发光耀帮我们赚到超额收益的大佬们，可否再陪我们久一点？6月15日，80后私募基金经理卢洋猝然离世。市场留下的是他的超额收益、精准研判，及其背后200个礼拜熬夜工作至凌晨两点的勤勉故事。基金经理，特别是优质的经理人，一直是一个高压高危群体。不管是一个父亲，一个丈夫，一个儿子，一个朋友眼里的成功金融人，经常都只有深夜在车里发呆和电脑前复盘的时候是他自己。一个幽暗狭小的空间，一支忽明忽暗的香烟，晚上FM主持人轻飘飘的话语，才会让他们意识到“自我”的存在，那种感觉真的很好。有个女生基金经理告诉我，每次和男朋友吵架了伤心了难过了不怕没去处，油门一蹬四处晃荡，哭一场可以撑半年。然后回去，妆都不一定来得及卸，研报和调研纪要得一篇一篇看，熬着夜准备着第二天要向研究员提出的问题，或者给投委会和投资人的答复。（你不理解，他怎么可以整整730天都没在凌晨两点半前睡过觉）其实哪个行业的人，都一样，毕竟活着就是真的好累啊。每天扮演各种角色忍着脾气面对各种人，不断给自己灌输“成熟”、“高情商”，又“高智商”的行为准则。自2009年开始，国内多位基金业人士相继因身体原因辞世，包括51岁的原工银瑞信基金公司固定收益总监文鸣、47岁的原易方达基金总经理助理缪建兴、46岁的交银施罗德固定收益总监项延峰、42岁的原博时基金行政总裁李锴、37岁的原银华基金基金经理杨长清、41岁的原上投摩根投资总监孙延群和华夏基金明星基金经理蔡向阳……然而，我们的股票公募基金有最低仓位的强制要求，头顶着鼓励长期开放申购以支持投资者的长期投资（而非择时交易）的指导，还经常接到必须支援市场和支撑信心的电话……尤其是市场很不好的时候，我们的公募基金也是很无奈的。发基金，特别是股票基金的意愿真的不会太高。因为发了就要建仓，就有最低仓位限制，需要时还义不容辞必须去托底。一番折腾，业绩不好了，就要被骂好几年。所以，即便是事事顺风顺水的明星基金经理，都因为管理规模、经济周期、市场情绪等一样或多种不同的天敌，也难逃波动，必备“自我心理按摩”的技巧。（其实，他们绝大部分从未爱惜过自己，每一秒都比你更在乎他们的净值）“百亿”基金经理，坐拥多个五星级评价翻倍收益的“大V”姜诚，就熟练亏钱日子里的各种减压方法：「写心灵鸡汤、降低看净值和行情的频率、少看手机多读书、少读报告多调研、少熬夜多睡觉、多吃饭多锻炼、多开玩笑多自嘲……」年内回报率超过40%的雷涛，则这么描述亏钱后的生活：「当我的产品持续下跌的时候，我都在努力地做点家务，这样我老婆可能就能骂我少一点，毕竟她买了不少我的产品。」可笑的是，一大帮投资成就远远落后十万八千里，不少亏得一塌糊涂，或从未有过足以改变生活的起色的人，居然还指责基金经理和基金行业，这里那里有着这样那样的问题。有的网友甚至声称：基金经理是最不需要技术的工种，只要足够躺平，全仓沪深300+黄金ETF，可以在全年无操作的情况下，93%的年份无脑打败90%以上的玩家。自己亏的钱再多么天文数字，都受得了。如果家里人对此表示担忧，不知多少人要怼上去吵上一架，不管是据理力争、埋怨市场，还是情绪崩溃直言家人朋友没有同理心……然而，基金经理亏的钱加上你付的管理费——比你自己亏的钱再少多少都是弥天大罪。即便他们跑赢了行业基准甚至他的市场基准，很多人也是满口愤愤。（他们宁可自己每一天困在凌晨两点半的夜里，也要在失败中总结出向更大的目标冲刺的路径）不仅不会，那些甩锅管理人的你家韭菜永远会是你家韭菜。A 你觉得别人的学习成绩不好，到底是让你免费带着一帮人，允许你投入同样级别的方法和努力，能出更好的成绩——还是你连在什么时候和什么样的比赛，应该选什么类型的同学替你去参赛，都不愿意学？B 你觉得这个蛋不好吃、太贵了，到底是因为你下的蛋更好吃，还是你买蛋的时候正好撞上去年美国禽流感最猛的时节？C 你觉得这个奶不好喝，是因为你挤的奶更好喝，还是你犹犹豫豫太久，最终尝下了最后一口“严重抱过团”的馊奶？说穿了，其实我们大家本来就都知道一个最简单不过的逻辑：那些像鞭炮一样一点就着的喜庆的不得了的事情，结局肯定是变成被架着下不来台的炮灰。但大多数人，不管纯粹就是个新手韭菜，还是个专业选手，他们跟管不住自己加仓热门个股的手一样，就是管不住要买入爱豆基金的键盘。凯斯 · 桑斯坦曾研究过群体行为的心理学，比如：“互联网上为什么充斥着“极端的言论”？不管是机构还是散户，为什么大家要疯狂地过热地炒作房地产、股票和热门金融产品，直到把他们捧至过度拥挤，最后承受泡沫破灭之痛？”凯斯的结论是，这是群体思维，“社会流瀑效应”在作怪。成年人的生活里没有容易二字，金融市场更是充满的诱惑的陷阱和荆棘，对大家来说都一样。就人性的贪婪，萨缪尔森也有很深切的关注。他曾警告说：“如果你渴望带着激动人心的情绪暴富，并妄图有这种方式的存在，那你就应该拿出800美元去拉斯维加斯赌一把。萨缪尔森还说：关于市场的风险，我们知道的只有一点，那就是我们所知甚少。可惜的是，什么东西被群众神化以后，下一步必然是说很多胡话。然后，困在风格、打法和公开的执念里出不来。我们人类的人性的弱点，都是共通的。像彼得 · 林奇一样时刻清醒急流勇退的人，稀少。彼得 · 林奇1977年接管富达麦哲伦基金，13年资产从1800万美元增至140亿美元，年复式增长29%。他给自己的训诫是：不作研究就投资，就和玩扑克牌不看牌面一样盲目。是的，如果没有大量的积累、深度的思考，和时刻保持清醒——在任何行业，都是不会把事情做好的。因为不管什么职业，人生任何阶段都需要持续学习，不断进化，谁都别想偷懒。基金经理也一样，他们不只会变老，他们一直都在学习。因为不成长，风险和成本太高了。他们的高学历和高智商，是我们的上限所不能达到的。最可怕的是，他们即便资质已经如此天花板，也衣食无忧，绝大部分却依旧比我们努力，且拼命。（基金经理的梦想，一点儿也不孤独。他们带着一群人一起夜以继日地在拼命研究。他们还肩负着太多人长期保值增值的共同理想）我喜欢股票市场这个丛林，因为这个地方承认每一次脚踏实地的学习。每个圈子里里最红最顶尖的一批人，才华、努力、人脉、方法，至少某一项有强大的过人之处，基本没有例外。这些越顶尖的人就是越牛逼。虽然，每个人其实都不容易，每个人都感觉自己没有多少自由和退路。即使金字塔顶尖的明星基金经理也是如此。现在，更有一股革命性的力量，逼着他们不得不比想办法让自己比以前更牛逼。因为如果他们不学习不拼命，AI比他们学得更快学得更多而且，虽然工资可能差不多，但AI基金经理，24小时都可以卖命根据麦肯锡近日最新报告，AI取代人类工作的时间被大幅提前了10年，在2030年至2060年间，50%的职业逐步被AI取代。全局上看AI对各行各业的发展有利，但是对个人不利，而高薪、高学历的脑力劳动者受到的冲击最大。而知识工作者最有可能受到自动化的影响，特别是涉及需要进行决策和团队合作的职业。
AI Powered Equity ETF，2017年出现的，世界上第一只由AI进行选股的基金，在近三千只美国股票ETF和混合ETF中，战胜了80.87%的同行。2020年，晨星报告说，在美国股市，由人工智能管理的资产达到了4.3万亿美元，已超过了人类管理的资产。在美国，人工智能管理的基金规模占市场的35%，占到机构股票的60%和交易额的60%。
美国佛罗里达大学金融学院的研究人员选取了从 2021 年 10 月到 2022 年 12 月的股市数据，并收集了与上市公司相关的 60000多篇文章用于 ChatGPT 进行分析。ChatGPT 通过情感语义分析，结合历史走势，判断出了事件对股市的利弊影响，然后研究人员根据其判断结果，制成“ChatGPT 指数”。最后，ChatGPT利好消息做多指数，回报率约 50%；“买入利好消息公司，卖出利空消息公司”的多空策略，回报率超过 500%；“做空出现危机消息公司”的做空策略，回报率则接近 400%。有人会有疑问，这是美股，在我大A股，恐怕不仅不奏效，估计还会赔500%。我要说的是，你觉得时候还早的时候，经常已经为时已晚。人工智能时代，万物皆可数据化和量化。在还没进入2023年“大模型元年”这个“产业革命式”纪元之前的好些日子，得到“AI赋能”程度没有那么高的量化基金们，早就已经在我大A股风生水起，打得主观基金经理们节节败退。毕竟，在牛短熊长，本质上是信息战和心理战“地狱模式”的我国二级市场中，基金经理的一切工作，归根结底是要求极端理智地应用数据进行决策——而这是机器人最擅长的。
说多因子量化和高频量化一样，是割韭菜的工具，股票市场的吸血鬼。
也有不少团队，选择加入战局。用AI赋能本就已经量化了的投资。那，万一贴标签的多了，人工智能时代的量化基金到底怎么选呢？毕竟虽然很多投资者常常被告诫说不好在一棵树上吊死。结果……他们却在树林里迷路了……我们都深知选基金和选股一样多败、多雷和多坑，很容易追高和选错。这正是我们大部分人趋于美好的，正向学习和努力探索的原因。我们依然选择面对复杂，保持欢喜。是因为，研究基金确实比研究个股，更有利于长线投资人，构建和发展长期投资的思维和体系。2023年6月14日，我参加了雪球基金调研团，关于国金基金马芳和国金基金一姚加红 的量化投资调研。量化嘛，听着高大上。简单地讲，就是基金行业里的海王专业。
拿卢总闭着眼睛说的话讲，那就是：干量化的这帮人，把有限的精力，分散到无限的标的。大家都拿着杆在写代码“钓鱼”。同一个信号“鱼饵”，系统一拉，一只穿鱼箭，几百条鱼来相见。最终呢，愿者上钩，标的们竞争上岗。只要模型认为谁能表现好，这帮人就跟谁有进一步的联系。因此，会后，为了防止国金基金的打法太渣，搞清楚他们的这几百个信号都发给哪些鱼儿，我对该团队的拳头量化产品进行了高阶数据尽调。
盈亏分析1：国金量化组合（精选 + 多因子 + 多策略）
盈亏分析4：国金量化多策略混合C(F017874)我把三个产品分别与市场上100个主要指数进行了基准参照回归，试图找到设定标准的“媒人”到底是谁。最后，中证500指数进入了我的视线。有兴趣的同学可以看上方“盈利分析“1至4，主看相关系数和Beta。简而言之，虽然是全市场选股，但是国金基金主要的股票多头——在策略方面，可以看到其走势，与中证500有80%以上的相关性；在持重方面，可以看到其波动幅度，达到中证500指数波动幅度的75%以上。用一个不那么严谨准确，但可以让你看得见摸得着的话说，就是：当中证500指数上涨（下跌）时，国金量化的这几个主力股票产品也有85%的可能性上涨（下跌）；如果中证500指数的价格变动1%，那么预期该基金的价格将变动0.75%。那上方这个静态数据是不是就是说，他们这一套被吹得天花乱坠的东西——虽然过往业绩是牛逼，但是，是不是就是个指数增强而已？如果是，那问题就大条了。毕竟是量化基金，还是比较重技术面的。于是，我打开了中证500的蜡烛图，发现……“五百家”这斯，现在月线和年线可谓压力重重、震荡调整、趋势未明、破位数级，完全不是什么好惹的主：
这么以来，有点“中证500”指数指增那味儿的国金股票量化，他们的超额收益到底哪里来的，是靠运气、颜值，还是追加本金？还是真的有点儿技术含量——就成为了我所有好奇的焦点。按马总和姚总的回答，国金团队是“完全依赖机器学习”同时“使用了Chat-GPT的底层机制中的“Transformer和注意力机制”
用机器学习，去推动量化数学模型改进和决策，然后飙一嘴儿“完全依赖预测模型和机器模型学习”——这可是正八经的在打造“AI基金经理”！光说不练假把式，为了有话好说，我立马先把两只代表性基金的衣服脱了，做因子穿透。这是为了看看这二位基金经理，是否就是动了动嘴皮子耍我们玩儿？
如图，国金量化精选的DNA，已经从“市场-规模”三角形，跟随市场变化而进化，重新组成了“市场-规模-动量”四边形。国金量化多因子的基因，也从“市场-规模”三角形，随着市场的变迁而演变，如今构成了“市场-规模-动量”三角阵。换而言之，这些没有情绪的量化模型，可能是真的在自发学习和自我进化，并自动更新着决策。更可怕的事是：国金量化基金的模型演进，并不是因为业绩表现差而触发反思，也不是因为规模巨大（*）带不动而被迫修改。打个比喻说，它们是主动和动态地在进化，或就像下围棋的AlphaGO一样，紧盯着局势在自发思考妙手，而不只是冲着收益最高的打法去简单抱团、线性地变化或被动地调整。——也许这就是，当全市场量化机构的超额，多次波动得比较厉害的时候，国金量化团队不太受影响的根本原因。（* 对于中证500来说，主力股票量化产品38个亿，股票 + 混合130个亿并不夸张）
技术择时：中证500指数，技术上进入了6个季度以来的首次定投准星范围内
A 忘记自己绿油油的账户，不然你会慕强。因为量化往往有放大器作用，盯着量化管理人的历史超额收益看，比依赖主观多头基金经理的业绩做决策既更危险，也更易踏空。B 行业、逻辑和风格都不再是重点，重点是如何解决规模问题和拥挤交易问题。量化基金应对此类问题的终极方法，是模型比市场更加主动地绽放其千变和万化。如果再补一条，就是对于尽调任何金融科技创新而言，务必穿透清楚，零杠杆是绝对底线。立场声明：笔者持有意大利博科尼管理学院人工智能与机器学习认证，领英机器学习全球前5%技能章，因此会站AI投资的队多一些。但个人的日常策略也是主观多头风格，所以更深感主观基金经理面临的挑战与压力，不喜勿喷。
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