界面新闻记者 | 刘沥泷

界面新闻编辑 | 宋烨珺

大约八年前，华南地区某私募量化团队负责人王强（化名）凭借着满腔热血开启了从0起步探索量化投资的征程。回忆起当初的决定，他感慨颇多，“真的很不容易啊，最初的时候我甚至都不知道Python是什么。”

王强发现，近年来伴随着国内量化投资“江湖地位”火速蹿升，越来越多的主观私募或者个人投资者与他一样，将目标锁定为主观+量化相结合。

不过，颇为遗憾的是，能在这一领域有所建树的团队并不多。

私募排排网数据显示，截至3月底，管理规模在100亿元以上的证券类私募一共有82家，按照投资模式来划分，除了并未展示相关信息的国丰兴华私募以外，“主观+量化”相结合的私募仅有8家，数量上远低于纯主观私募和纯量化私募的40家和33家。

为什么主观+量化“两条腿走路”这么艰难？

两种思维模式“激烈对打”

但凡搜到和量化投资有关的资料就全部下载；但凡看到和量化投资有关的社群就全部加入；但凡听说有人在研究量化投资就想尽办法去交流和学习……作为一名量化小白的王强最初给自己制定的学习策略就是如此的简单粗暴。

“每天脑袋里都有两个小人在打架”，回忆起初涉量化投资领域时的情形，王强表示，主观投资和量化投资完全是两种不同的思维模式，从前的自己更习惯于从分析师的视角出发，去研究宏观经济走势、行业和个股的基本面、题材周期的演绎逻辑等，从而挖掘潜在的投资机会。而研究量化模型的话，需要不断地尝试把所有的想法和思路进行数据化的表达，对于没有进行过专业化训练的人来说，这种转变会非常困难。

“主观投资像是‘侦探推理’，依赖深度研究和逻辑推演；而量化更像‘大数据拼地图’，通过统计规律捕捉市场信号。这种思维模式的冲突，就像让画家突然用数学公式创作，需要跨越认知鸿沟。”中海外钜融投资总监冯昊用更加形象的语言指出了主观投资者跨界研究量化投资的难度级别。

人才储备的不足是主观私募布局量化领域首先面临的难题。

融智投资FOF基金经理李春瑜指出，主观与量化是两种公司类型，对人才、技术和资源的投入都各不一样。主观投资依赖经验丰富的投研人员，注重对行业和公司的深入研究，而量化投资需要数学、统计学、计算机等多领域专业人才，二者在人才结构和投研文化上存在较大差异，融合难度大。

畅力资产董事长宝晓辉认为，传统私募团队想要转型主要是要重视人才，最好的办法绝对不是通过内部学习自行摸索，而是应该是在外部聘请专业的量化策略人才，把控转换大方向，这样做比较省时省力。如果说传统主观私募团队觉得这样一下子转型步子迈得太大，也可以先在小规模资金中试点“主观+量化”混合策略，逐步优化模型并积累数据，等看到成效再做后续投入。

“将专业的事情交给专业的人去做”也是很多主观私募决定进军量化领域以后做出的选择，典型的比如百亿私募玄元投资。

2021年玄元投资宣布正式布局量化领域，其最初的布局方式即为直接引入了以孔镇宁为首的量化团队。据玄元投资披露的信息，孔镇宁在美国担任投资经理期间累计管理规模超过30亿美元，2014年从华尔街回国加入广发证券任自营部量化投资总监，加盟玄元投资后任量化投资总监，彼时其量化团队还有其余7位核心成员。

从目前的情况来看，玄元投资的转型显然是成功的。

然而，早在引入量化团队以前，该公司已经在2020年突破百亿规模大关，绝大多数的私募显然并不具备如玄元投资一般直接引入资深量化团队的能力。

Wind数据显示，截至今年4月7日，有管理规模展示的存续私募证券投资基金管理人一共7650家，其中有6495家管理规模为0-5亿元，占比高达84.9%；管理规模超过50亿元的头部私募一共仅有187家，占比不足2.5%。

“主观管理人想要发展量化策略，通常只能靠吸引新的外部团队加入，特别优秀的外部团队却往往愿意自立门户”，李春瑜一针见血地指出。

即便成功组建了量化团队，挑战依然存在。

界面新闻从知情人士处了解到，深圳某头部私募在探索量化领域的初期阶段，曾豪掷重金引入资深量化团队，但是随后的几年里旗下产品净值反而一路回撤，公司管理规模也大幅缩水。无奈之下该私募只好重新调整战略布局，回到以原有的主观策略为主导，之后其净值才又开始逐步修复。“公司的量化团队如今已经名存实亡了。”该知情人士表示。

早在2019年，煜德投资创始人靳天珍就曾对媒体透露，公司当年在战略布局上有了新变化——完善量化分析团队、优化基本面对冲策略。

界面新闻注意到，大约在2022年前后，赵宏旭曾多次以煜德投资总量及量化研究负责人、闻道系列基金经理的身份接受媒体采访。不过，根据中基协数据，煜德投资旗下名称中含有“闻道”二字的4只产品目前均已经提前清算，曾一度跻身百亿私募之列的煜德投资目前的管理规模回落至20-50亿元区间。

“最大的挑战来自组织基因的重构”，中海外钜融投资总监冯昊举例称，公司在最初尝试量化时，把研究员的投资笔记直接喂给模型，结果发现模型反而学偏了。后来才意识到需要建立“双轨制”培养体系——让量化团队学习产业知识，同时给研究员开设Python工作坊。

冯昊认为，数据治理也是关键，中海外钜融投资在建立内部投研数据库的过程中发现，超过30%的财务数据存在格式问题，他表示“建议转型机构先建立数据质量评估体系，再通过大模型做非结构化数据的知识萃取。”

考虑到自己写代码的效率过于低下，王强后来也组建了自己的量化小团队，他主要负责提供思路，程序实现的部分则交给专门的程序员去负责。

据王强回忆，在最初磨合的阶段，他和程序员经常处于“难以相互理解”的尴尬状态，对方无法从他提供的主观思路中提炼出可以程序化的东西，他也困惑于为什么自己明明说得那么清楚了，对方却依然“听不懂”。

为了尽可能加快模型的研发进度，王强只好不断尝试把自己的主观逻辑拆解成程序员能够理解的条件语句，对方也投入了一部分精力向他学习一些主观逻辑，这才不至于让研发项目停滞。

主观VS量化：信自己还是信机器？

既有主观，又有量化，那么一旦二者出现冲突，到底是相信自己，还是相信机器？

作为两种不同的投资模式，主观和量化各有其优劣势。

冯昊指出主观投资的优势主要体现在对于认知的变现能力，如行业跟踪、政策解读决策；在极端行情的处理上会更有优势，如约翰·鲍尔森对于次贷危机的判断；可以通过细微的变化对未来的政策趋势进行推导，从而在这个过程中获利。但是主观投资往往也会受到路径依赖的影响而做出错误的判断，主观投资经理能覆盖的能力圈是有限的。

在他看来，量化策略具备更大的规模效应，更高的投资效率，更清晰的绩效分析。同样量化策略会在市场发生变化的时候导致因子的失效，更加依赖流动性的支持，会受到监管态度的影响，在处理极端事件上的效率会弱于主观。

问题的关键在于如何扬长避短，让量化策略与主观策略融合之后，实现“1+1>2”的效果。

前海钜阵资本首席投资官龙舫认为，“主观+量化”并非简单叠加，而是要融合形成一套投资决策系统。比如针对某些突发的黑天鹅事件，或者某些市场风格的极端演绎或者风格快速转化，可能导致传统量化模型的线性外推失效，需要主观投研介入识别市场的非理性情形，从而更好应对复杂的市场变化。

融智投资FOF基金经理李春瑜则指出，主观+量化的策略由于存在很多主观决策，可能因市场变化出现风格漂移，导致组合不稳定。

虽然王强一直坚信“主观+量化”相结合才是最优解，目前也已经做出了不少胜率还不错的模型，但是在具体投资决策的过程中依然很纠结。他举例称，比如模型提示出了一个机会，但是大盘正好在大跌，这个时候很难说服自己去按照模型的指引去交易。

实际上，真正面临极端行情时，就连量化私募内部有时候也会面临要不要改模型的艰难抉择。

比如在2024年年初量化私募纷纷面临净值大回撤的情况下，有的量化私募“加班加点”修改模型，有的则选择按兵不动。据知情人士透露，在面临类似这种极端行情之后的方向决策问题时，有部分头部量化私募的高层也出现过意见上的分歧。

这种分歧放在有丰富主观经验的投资人身上又会被放大数倍。

宝晓辉认为，传统主观私募一般高度依赖于投资经理人的个人水平、以及公司过去投资过程中的纪律性约束，而量化模型则是依赖历史数据，靠着模型来做投资，这两种截然不同的投资模式，对应着的风控建设也是完全不同的。

她进一步解释称，在量化投资方面，市场环境突变，如政策调整、黑天鹅事件等极端事件的发生都有可能会导致模型失效，如果不及时调整策略，那么量化策略可能会损失惨重，因此量化投资需动态监控波动率、回撤等指标，而传统主观风控方法则与之完全不同，这就很考验私募团队的业务转换能力。

部分较早探索主观+量化策略的头部私募，似乎也很难把二者的优势完全发挥出来。

以少薮派投资为例，公开资料显示，早在2022年，该公司便利用市场回调的机会，在原有产品投资组合中，用主动量化结合的方法选择成长股，并逐渐增加比例。然而，据第三方平台数据，近年来公司旗下部分产品的业绩表现并不乐观，有的产品净值峰值甚至还停留在2021年2月。

“由于主观和量化两种投资策略的底层逻辑完全不一致，如果不能找到一个完美的契合点将两者的优势发挥出来，效果可能还不如单纯把主观策略或者量化策略做到极致。”有私募业内人士分析称。

“两条腿走路”会是新趋势吗？

许多人喜欢把量化投资和主观投资看成是两个“平行的世界”，但是在如今的王强看来，二者其实“本是同根生”。

王强告诉界面新闻，自己多年前拜访一位百亿私募大佬的时候，对方曾明确表示“没有不能被量化的主观逻辑，有的话只能说明当时的认知还不够。”彼时的他并不能完全理解这句话，但是在探索多年、慢慢把以前认为不可能实现的很多思路写成模型以后，他才猛然发现“确实是这么回事”。

尽管实现的过程中困难重重，如今王强已经较顺利搭建起了自己的量化模型体系，具体包括方向指引模型、选股模型、个股波段交易模型以及小级别的交易模型等。据王强介绍，有了模型的加持以后，自己在进行投资决策时明显轻松了很多，胜率也更高了。

部分传统的主观多头私募也初步实现了“主观+量化”双轮驱动，据私募排排网数据显示，截至今年2月底，以主观+量化为核心投资模式的百亿私募包括敦和资管、银叶投资、玄元投资、阿巴马私募、进化论资产、恒德资本、泓湖私募、千宜投资等。

2014年6月成立的进化论资产是国内最早将主动管理和量化投资相结合的私募基金管理人之一，2017年公司首次发行量化策略产品，实现主动管理与量化投资的“双轮驱动”，2020年其管理规模突破100亿元大关。

私募排排网数据显示，截至今年4月底，进化论资产旗下成立满一年且在该网站有业绩展示的14只产品中，有13只产品成功录得正收益，其中10只产品年化收益率超过15%，存续时间最长的“进化论复合策略一号”自2015年3月成立以来，截至今年4月底累计收益率为1426.94%，年化收益率为30.98%。

有私募业内人士分析指出，这些头部私募的成功转型一方面验证了主观+量化相结合这种模式的可行性，另一方面或也会激励更多的私募和个人去探索“双轮驱动”的道路。

冯昊观察到，近年来主观+量化主要有两种融合路径：一种是量化团队主动引入产业专家的“黑箱校准”，比如在大宗商品策略中加入库存周期的定性判断；另一种是主观机构搭建“智能投研中台”，用机器学习辅助研究员覆盖更多行业。有意思的是，现在有些头部机构开始用因果推断技术，把研究员的逻辑链转化为可验证的量化因子，这可能是未来的重要方向。

冯昊指出，就如同上世纪90年代就提出的Black-Litterman模型，本身主观判断可以作为模型中的一个环节，通过一些冲突解决的算法可以获得更有解释性的策略，防止黑箱化风险。值得关注的是，随着监管科技的发展，一些量化私募开始主动引入“人类监督层”，比如在算法交易中设置人工复核环节。这种“AI+HI”（人工智能+人类智能）的组合，可能成为行业新范式。

AI大模型的普及也为主观+量化相融合提供了便利。

宝晓辉认为大模型技术显著降低了主观量化融合的难度，大模型可通过算力，以自动从原始数据中提取有意义的特征，发现一些传统量化模型难以捕捉到的投资机会，帮助量化投资进行模型迭代，而且它的分析结果也能为主观投资提供新的思路和方向，促进主观和量化策略在投资机会挖掘上的融合。

冯昊认为，大模型的出现在一定程度上拉平了普通人的及格分，降低了人才和数据的壁垒，让主观更容易能够跨入量化的门，从而实现融合。在大模型的基础上更加细分的垂练模型有望使得从业人员从及格分进一步提高，到AI平权的时代可能科学的基础上又需要灵感的加持，到了那个阶段主观和量化会有紧密的融合。Github上有一个高星的开源项目叫“Ai hedge fund”，AI正在加快主观+量化的融合速度。

不过，尽管有不少的私募在积极探索，在融智投资FOF基金经理李春瑜看来，主观+量化融合并不会成为国内私募追逐的新趋势，一方面是主观和量化融合比较困难，另一方面也是私募本身发展的路径依赖问题。