量化高管直言主观私募“三宗罪”，称五年内机会不大

量化和主观，谁是代表未来的那一个？——最近一段时间，也许正好是赶上年中的盘点，很多专家都在写这个话题，到渠道和机构跟大家交流，聊的最多的也是这个话题。

加入量化第5个月过去了，开始的时候我总是想站在主观的立场上进行辩护，但慢慢地，我的想法也在发生着变化。——难道现实就是这么的残酷，过去15年在主观的浸淫，抵不过这5个月的目之所至？

我的观点很鲜明：

放在长期（5年以上），我不相信谁会替代谁，谁会压倒谁。主观和量化就是投资行业的两大分支，底层逻辑不同，赚钱方式不同，适应的市场阶段不同。那些主观已死的论调，可能必须加上一个限定词了：历史的局限性。

放在中短期（未来5年内），我觉得很可能，整体而论，在中国量化还是会比主观能够取得更好的业绩结果——不是比最高的收益率，而是比性价比，发展速度等。

为什么中短期量化的西风会压过主观的东风？——这个结论的前提我就不展开论述了，因为它就是一个事实前提（网上有大量数据来做论证说明，过去四五年这一轮牛熊，特别是在过去这两年，量化相对主观的业绩优势）。

这是中国证券市场特殊背景下的结论。

先说一个我认知的大前提：任何一种投资策略，都有相对适合的市场环境和不适合的（但持续时间，可能是几个月维度，也可能是几年维度）。

中国证券市场5年内的背景是什么呢？

经济的发展会很难，但也并不是没有期待，中国已经不像十年前那样高速增长，但我们似乎也没有那么容易束手就擒。

感觉缺乏一些强有力的手段来助推市场，但似乎也还在流动性、规则、产业等层面有很多招数可以用；我们的估值已经较十年前的二元分化合理了很多，不那么高也不那么便宜。

市场有效性在提升但参与者结构中的机构占比还不够高……综上所述，股票市场有机会，但可能，很难有太大的机会，也比以前更难抓。

在这种背景下，市场风格的切换会更快并且不可测，就像今年的AI，计算机与传媒，已经多少年没有大行情了。涨起来了大家都说有逻辑，但去年能做出前瞻性判断的有几人？

未来也大概率是一样，一定不断有东西能涨起来，但不知道谁在什么时候。而且，很难是那种像2020年消费那样覆盖面足够大的机会。市场活跃度，也不一定会很低。

这种行情是不利于主观选股的，但可能是更适合量化的。

首先说为什么我觉得会稳定？如果不发生更大的我们深陷其中的国际冲突，从zz上，证券市场的稳定意义还是很大的。所以，自上而下维稳的动力毋庸置疑。这个稳定不是涨跌的稳定，而是大环境的稳定。

稳定对量化有什么好处？当然有，稳定意味着监管规则不容易出现大的反转（这中间主要是交易规则）。

举个例子，试想一下，印花税如果上调10倍，会对量化有什么影响？交易规则变化的风险和监管风险其实是量化策略在中国市场最大的风险之一。而稳定，意味着这种风险阶段性较低。

有人说，量化这几年的大发展，使得这个策略的竞争烈度越来越高，内卷使得超额迅速衰减，使得量化越来越难做，使得量化未来前景莫测。

这个观点我不同意。我们都看到了高速增长不假，但我们不要线性把这种增速外推；看到了今年市场对量化的推崇不假，但不要把这种“热热闹闹的舆论风向”和真实的数据印证混为一谈。

量化到现在为止，在市场中的占比还没高到那种程度。基数低，意味着很多事情都还没到拐点。过去几年是赶上了财富管理的大发展，各种人、资源都在往这个行业涌，因此我们看到了供给的大幅增加。

但未来，随着金融监管压力的提升，加之这个行业本身的高门槛特性，增速的下降直至总量达到一个相对平衡的位置是大概率事件。

如果没有监管外力和中国价值观的影响，也许在纯“市场化”的影响下，量化在中国达到天花板会更快一些。但反而，现实可能是没那么快，至少5年里就怎么怎么样，我觉得还不太可能。

对了，还有一个因素，就是在中国的现有监管体系下，量化跟公募、跟大金融机构的基因还不太兼容，因此还是会由私募作为载体。而大机构做不起来，就意味着量化的发展，也是不会那么快的。

量化策略在这种稳定的环境下，还是会具有跟其他细分策略相比，明显的性价比，当然这种性比也在下降，直到未来，这种“超额”会达到一个相对较低合理的水平。

小结：越大的前提决定越大的趋势，量化的上升趋势，还没有结束。

那么问题来了，这中间，主观私募作为积累更多，沉淀更多，力量更强的一方， 为什么我觉得不能适应过去几年以及未来的市场环境？

我不说现象，我也不探讨那些技术层面的问题，我想探讨一些我从从业者内部视角感受到的深层次原因。

大家都知道一言堂不好，会阻碍活力，会导致思想不能有效流动，大概率会影响绩效。

我想很多主观老大会不假思索的否认我这个结论——因为在他们心里，一言堂是被鄙视的。他们绝对不想自己的公司成为这样。

但事实上，似乎主观私募公司在发展了几年之后（特别是发展的比较好之后），往往难以避免往这条路上越走越远。可能不是主动的“一言堂”，而是被动的形成了“一言堂”（还不自知）。

不信？有没有一言堂这个问题不能问老大，应该问问那些研究员们，问问那些下属们，看看他们觉得公司是不是如此。

我想问几个问题：有几个老大觉得自己的研究员是好用的（尽管他们可能曾经都是行业佼佼者甚至各种首席）？有几个研究员觉得自己的建议老大是听得进去的？非研究就更不用说了，老大多数心里都觉得他们不重要，水平不高，不管自己了不了解真实情况，都各种拍脑袋决策。

我在这里不是质疑哪一个老大的个人能力或者个人意愿。我只是在想，很可能是主观私募这种业态模式导致这成为一个必然结果。

在公募基金和多数金融机构，公司治理和投资是分开的；在量化私募，老大对于策略的影响也是有限的，可能是多个人的共同影响。

但在主观私募，似乎真的是“集万千大权于一身”。公司经营要听老大的，投资要老大拍板，怎么评定绩效怎么发钱也是老大说了算。

不是老大要独揽大权，但这些老大们都很谨慎，都很爱惜自己的羽毛，都很自信，也都很少在公司管理上真正有深刻认知和实践，他们很难持续主动把权力的合理分配这件事做得很好。

于是慢慢的，权力就把公司文化凝固了——就好像中国的皇权体系，再英明的君主，时间长了，也很难避免。何况，私募在这个问题上要更复杂，皇上一言堂了平常的政务还有宰相首辅，私募老大一旦被“一言堂”了，投资的偏离度可想而知。

所以，我们所谓的“进化”，“学习”，“跟上市场的脚步”，可能随着几年时间的过去，在主观私募身上越来越难觅。这是机制的缺陷，不是人的缺陷。这似乎不是哪一个公司能凭自身力量改变的。

以前没有听到过哪个专家在这个维度上进行探讨，但我最近确实一直在思考这个问题，希望能够被拍砖，特别是不同意见的人，我们来探讨下。

这里我有一个基础理念：人类社会的进步，就是不断利用工具（越来好的工具）实现自己目标的过程。技术的进步也是工具的进步。

无论任何细分领域都是如此，不管是制造业，还是服务业。一产二产还是三产。

那么，过去十年的维度，整个人类社会发展最快的技术是什么呢？

我想，毫无疑问，大数据、云计算、AI，这些一定能入选。

说到这儿我想大家应该知道我要说什么了。没错，量化的发展，就是这一系列前置技术（或者说工具）发展到一定程度的产物。或者换句话说，没有这些技术，量化可能也不会发展这么快。比如算力肯定不够用，比如什么机器学习神经网络，没边儿的事儿。

那么主观私募呢？当然似乎也在利用这些工具提高效率——但似乎跟量化比起来，这些应用显得那么的微不足道。至少在我有限的视野里，我没有感受到主观的方法论、投资范式在过去十年由于这些工具的出现和发展，有很大程度的变化。

不同意？那我举个简单的例子，chatgpt也出来有一段时间了，有几个主观研究员真正拿它来提高研究效率的？量化已经开展应用的似乎一点不是少数。

是技术决定论么？倒也不是这个意思。但似乎在底层逻辑里，投资就是跟数据打交道（以及越来越多的原来只是现象而以后能够被定义清晰的数据），这些工具在处理数据上本身就是最擅长的，所以，投资领域应用这些工具似乎是那么的顺理成章甚至不用说不过去。

在这个意义上，量化策略的发展，其实只是顺应了人类的进步，是一种表面现象而已。

新技术会改变很多事情的发展轨迹，要么拥抱它，利用它，要么被它淘汰。这不仅适用于投资行业，它适用于人类社会的方方面面。

当然，我也不知道主观到底该怎么用这些工具来实现自身的颠覆性创新。这可能不是我能考虑出来的问题，但至少，它能成为我下判断未来一段时间量化还会比主观迭代发展的更快的的一个支撑理由。在这个问题上，我也是一个持续的观察者。

那么，就算主观私募业态模式有问题，为什么中国的量化私募行业能抓得住机会呢？我觉得也有几个原因，是以前很少有人探讨的，但是是深层次的。

其他的策略，卖点都是策略本身。但量化策略成功地把策略变成了客户经理能通俗讲出来，客户能通俗易懂，策略结果有框（不会偏离度太大）的产品。

举例来说：

2018-2019年的中性，很好地替代了非标类固收的退出在客户需求上的空白，广告词是——波动不大，亏钱概率不大，大概率比固收收益率高，极端情况下也不会亏光，不像那些暴雷的债。

2021-2022年的指增，在这一波市场先涨后跌中极大地发挥了竞争优势，广告词是——指数要是涨了，我比它涨的多，指数要是跌了，我比它跌的少，指数不涨不跌，我也能给你赚钱，不像那些主观，不管指数涨还是跌，你都不知道它会涨还是跌。

描述是清晰的，结果是清晰的，你很难否认它，因为它确实都做到了。而且似乎未来还能说到做到。

这在今年的市场环境中更为明显。客户都在追求确定性，量化策略就能够给客户一定框框内的“确定性”，这是别的策略给不了的。超额下降又何妨，还是正的，就没关系，反正指数是低位嘛，反正对冲成本也是历史低位嘛。

同时，量化策略还把客户衡量投资的期限，从主观过去不断强调的“长期”，变成了一个个可观测可跟踪的中短周期。这一点也是产品上的成功。

客户要的不光是好的策略，还是能被清晰定义的产品。这一点，量化做到了。

投资这个行业，在量化发展之前，似乎是很难把“勤奋”与“成功”完全划上等号的。或者换句话说，勤奋不一定成功，不勤奋也不一定不成功。

但量化策略，把“勤奋”和“成功”之间的正相关性似乎提高了一些。或者换句话说，勤奋依然不一定成功，但不勤奋一定不成功。

这是量化投资的特殊性决定的。再聪明，策略代码也要一行一行写，回测也要一点一点做，如果不花时间去写去做，再好的策略点子也实现不了。

这其实是互联网文化，不是传统的投资文化。互联网文化的特点是多做大概率意味着多有收获（只要方向不太偏），大家都在996是因为工作内容清晰可见，你只有比别人做的更快更多更好，你才能够维持领先和竞争力，这一点在量化领域也是一样。

说的过分点，难道量化把高大上的投资，从知识密集型，变成了劳动力密集型产业？

而主观私募由于方法论的关系，也可能需要勤奋，但确实，很多是玄学。怎么也不可控。

这里不得不彰显一下民族自豪感了，中国人的聪明，在某些领域内真的是全球领先的。

我们高中的时候参加数学、物理竞赛，最难的不是代表中国国家队去IMO拿个金牌回来（似乎刚刚结束的最新一届IMO，中国又是6个满分蝉联团体冠军），而是从省队能进到冬令营，从冬令营能进到集训队，从集训队能进到国家队。

但凡进了国家队，不拿个满分回来似乎都有点丢人。计算机领域也是如此，中国码农的数量之多，平均水平之高，似乎也只有印度能跟我们PK一下？

如此庞大而优秀的，在这些领域的人才基数，使得中国的量化投资有了肥沃的人才土壤。

海外那些量化大厂，不乏优秀的中国人，而这些年国内量化的蓬勃发展，使得这些牛人纷纷回归，加上国内优秀的毕业生（成堆的博士、硕士）纷纷被吸引进入这个行业，你说，如此的人才高投入，没有高产出，是不是都天理难容？

相比之下，主观领域虽然人才素质也高，但真的没量化那么高（清华北大真的都是一般般，不信你去看看那些量化公司的ppt，学历真的都亮瞎眼）。没办法，量化投资的进入门槛确实比较高，不是科班出身学这个的，不积累个几年专业知识，还真搞不了。

所以，当越来越多的海外量化基金经理开始直呼中国模型复杂度的上升之快令人瞠目结舌，我一点不意外，中国在这方面的基础教育，经过这几十年的积累，确实硕果累累（当然，是否优秀人才都应该往量化涌，这是另一个问题了）。

我并不是说国内的量化私募都完美无缺了，正相反，量化有量化的问题。这个以后再找机会讨论，但至少上面这些深层次的问题，也许真的是中国量化私募崛起的背景原因之一。

最后，再回到我的判断：中国的量化私募行业，未来几年内可能还是会取得比主观更好的业绩结果，是否读完文章的你，对这个结论稍稍多认同了那么一点？