大約八年前，華南地區某私募量化團隊負責人王強（化名）憑借著滿腔熱血開啟了從0起步探索量化投資的征程。回憶起當初的決定，他感慨頗多，“真的很不容易啊，最初的時候我甚至都不知道Python是什么。”

王強發現，近年來伴隨著國內量化投資“江湖地位”火速躥升，越來越多的主觀私募或者個人投資者與他一樣，將目標鎖定為主觀+量化相結合。

不過，頗為遺憾的是，能在這一領域有所建樹的團隊并不多。

私募排排網數據顯示，截至3月底，管理規模在100億元以上的證券類私募一共有82家，按照投資模式來劃分，除了并未展示相關信息的國豐興華私募以外，“主觀+量化”相結合的私募僅有8家，數量上遠低于純主觀私募和純量化私募的40家和33家。

為什么主觀+量化“兩條腿走路”這么艱難？

圖：不同投資模式的百億私募情況（截至3月底）數據來源：私募排排網、界面新聞整理

兩種思維模式“激烈對打”

但凡搜到和量化投資有關的資料就全部下載；但凡看到和量化投資有關的社群就全部加入；但凡聽說有人在研究量化投資就想盡辦法去交流和學習……作為一名量化小白的王強最初給自己制定的學習策略就是如此的簡單粗暴。

“每天腦袋里都有兩個小人在打架”，回憶起初涉量化投資領域時的情形，王強表示，主觀投資和量化投資完全是兩種不同的思維模式，從前的自己更習慣于從分析師的視角出發，去研究宏觀經濟走勢、行業和個股的基本面、題材周期的演繹邏輯等，從而挖掘潛在的投資機會。而研究量化模型的話，需要不斷地嘗試把所有的想法和思路進行數據化的表達，對于沒有進行過專業化訓練的人來說，這種轉變會非常困難。

“主觀投資像是‘偵探推理’，依賴深度研究和邏輯推演；而量化更像‘大數據拼地圖’，通過統計規律捕捉市場信號。這種思維模式的沖突，就像讓畫家突然用數學公式創作，需要跨越認知鴻溝。”中海外鉅融投資總監馮昊用更加形象的語言指出了主觀投資者跨界研究量化投資的難度級別。

人才儲備的不足是主觀私募布局量化領域首先面臨的難題。

融智投資FOF基金經理李春瑜指出，主觀與量化是兩種公司類型，對人才、技術和資源的投入都各不一樣。主觀投資依賴經驗豐富的投研人員，注重對行業和公司的深入研究，而量化投資需要數學、統計學、計算機等多領域專業人才，二者在人才結構和投研文化上存在較大差異，融合難度大。

暢力資產董事長寶曉輝認為，傳統私募團隊想要轉型主要是要重視人才，最好的辦法絕對不是通過內部學習自行摸索，而是應該是在外部聘請專業的量化策略人才，把控轉換大方向，這樣做比較省時省力。如果說傳統主觀私募團隊覺得這樣一下子轉型步子邁得太大，也可以先在小規模資金中試點“主觀+量化”混合策略，逐步優化模型并積累數據，等看到成效再做后續投入。

“將專業的事情交給專業的人去做”也是很多主觀私募決定進軍量化領域以后做出的選擇，典型的比如百億私募玄元投資。

2021年玄元投資宣布正式布局量化領域，其最初的布局方式即為直接引入了以孔鎮寧為首的量化團隊。據玄元投資披露的信息，孔鎮寧在美國擔任投資經理期間累計管理規模超過30億美元，2014年從華爾街回國加入廣發證券任自營部量化投資總監，加盟玄元投資后任量化投資總監，彼時其量化團隊還有其余7位核心成員。

從目前的情況來看，玄元投資的轉型顯然是成功的。

然而，早在引入量化團隊以前，該公司已經在2020年突破百億規模大關，絕大多數的私募顯然并不具備如玄元投資一般直接引入資深量化團隊的能力。

Wind數據顯示，截至今年4月7日，有管理規模展示的存續私募證券投資基金管理人一共7650家，其中有6495家管理規模為0-5億元，占比高達84.9%；管理規模超過50億元的頭部私募一共僅有187家，占比不足2.5%。

圖：有管理規模展示的存續私募證券投資基金管理人管理規模分布情況數據來源：Wind、界面新聞整理

“主觀管理人想要發展量化策略，通常只能靠吸引新的外部團隊加入，特別優秀的外部團隊卻往往愿意自立門戶”，李春瑜一針見血地指出。

即便成功組建了量化團隊，挑戰依然存在。

界面新聞從知情人士處了解到，深圳某頭部私募在探索量化領域的初期階段，曾豪擲重金引入資深量化團隊，但是隨后的幾年里旗下產品凈值反而一路回撤，公司管理規模也大幅縮水。無奈之下該私募只好重新調整戰略布局，回到以原有的主觀策略為主導，之后其凈值才又開始逐步修復。“公司的量化團隊如今已經名存實亡了。”該知情人士表示。

早在2019年，煜德投資創始人靳天珍就曾對媒體透露，公司當年在戰略布局上有了新變化——完善量化分析團隊、優化基本面對沖策略。

界面新聞注意到，大約在2022年前后，趙宏旭曾多次以煜德投資總量及量化研究負責人、聞道系列基金經理的身份接受媒體采訪。不過，根據中基協數據，煜德投資旗下名稱中含有“聞道”二字的4只產品目前均已經提前清算，曾一度躋身百億私募之列的煜德投資目前的管理規模回落至20-50億元區間。

“最大的挑戰來自組織基因的重構”，中海外鉅融投資總監馮昊舉例稱，公司在最初嘗試量化時，把研究員的投資筆記直接喂給模型，結果發現模型反而學偏了。后來才意識到需要建立“雙軌制”培養體系——讓量化團隊學習產業知識，同時給研究員開設Python工作坊。

馮昊認為，數據治理也是關鍵，中海外鉅融投資在建立內部投研數據庫的過程中發現，超過30%的財務數據存在格式問題，他表示“建議轉型機構先建立數據質量評估體系，再通過大模型做非結構化數據的知識萃取。”

考慮到自己寫代碼的效率過于低下，王強后來也組建了自己的量化小團隊，他主要負責提供思路，程序實現的部分則交給專門的程序員去負責。

據王強回憶，在最初磨合的階段，他和程序員經常處于“難以相互理解”的尷尬狀態，對方無法從他提供的主觀思路中提煉出可以程序化的東西，他也困惑于為什么自己明明說得那么清楚了，對方卻依然“聽不懂”。

為了盡可能加快模型的研發進度，王強只好不斷嘗試把自己的主觀邏輯拆解成程序員能夠理解的條件語句，對方也投入了一部分精力向他學習一些主觀邏輯，這才不至于讓研發項目停滯。

主觀VS量化：信自己還是信機器？

既有主觀，又有量化，那么一旦二者出現沖突，到底是相信自己，還是相信機器？

作為兩種不同的投資模式，主觀和量化各有其優劣勢。

馮昊指出主觀投資的優勢主要體現在對于認知的變現能力，如行業跟蹤、政策解讀決策；在極端行情的處理上會更有優勢，如約翰·鮑爾森對于次貸危機的判斷；可以通過細微的變化對未來的政策趨勢進行推導，從而在這個過程中獲利。但是主觀投資往往也會受到路徑依賴的影響而做出錯誤的判斷，主觀投資經理能覆蓋的能力圈是有限的。

在他看來，量化策略具備更大的規模效應，更高的投資效率，更清晰的績效分析。同樣量化策略會在市場發生變化的時候導致因子的失效，更加依賴流動性的支持，會受到監管態度的影響，在處理極端事件上的效率會弱于主觀。

問題的關鍵在于如何揚長避短，讓量化策略與主觀策略融合之后，實現“1+1>2”的效果。

前海鉅陣資本首席投資官龍舫認為，“主觀+量化”并非簡單疊加，而是要融合形成一套投資決策系統。比如針對某些突發的黑天鵝事件，或者某些市場風格的極端演繹或者風格快速轉化，可能導致傳統量化模型的線性外推失效，需要主觀投研介入識別市場的非理性情形，從而更好應對復雜的市場變化。

融智投資FOF基金經理李春瑜則指出，主觀+量化的策略由于存在很多主觀決策，可能因市場變化出現風格漂移，導致組合不穩定。

雖然王強一直堅信“主觀+量化”相結合才是最優解，目前也已經做出了不少勝率還不錯的模型，但是在具體投資決策的過程中依然很糾結。他舉例稱，比如模型提示出了一個機會，但是大盤正好在大跌，這個時候很難說服自己去按照模型的指引去交易。

實際上，真正面臨極端行情時，就連量化私募內部有時候也會面臨要不要改模型的艱難抉擇。

比如在2024年年初量化私募紛紛面臨凈值大回撤的情況下，有的量化私募“加班加點”修改模型，有的則選擇按兵不動。據知情人士透露，在面臨類似這種極端行情之后的方向決策問題時，有部分頭部量化私募的高層也出現過意見上的分歧。

這種分歧放在有豐富主觀經驗的投資人身上又會被放大數倍。

寶曉輝認為，傳統主觀私募一般高度依賴于投資經理人的個人水平、以及公司過去投資過程中的紀律性約束，而量化模型則是依賴歷史數據，靠著模型來做投資，這兩種截然不同的投資模式，對應著的風控建設也是完全不同的。

他進一步解釋稱，在量化投資方面，市場環境突變，如政策調整、黑天鵝事件等極端事件的發生都有可能會導致模型失效，如果不及時調整策略，那么量化策略可能會損失慘重，因此量化投資需動態監控波動率、回撤等指標，而傳統主觀風控方法則與之完全不同，這就很考驗私募團隊的業務轉換能力。

部分較早探索主觀+量化策略的頭部私募，似乎也很難把二者的優勢完全發揮出來。

以少藪派投資為例，公開資料顯示，早在2022年，該公司便利用市場回調的機會，在原有產品投資組合中，用主動量化結合的方法選擇成長股，并逐漸增加比例。然而，據第三方平臺數據，近年來公司旗下部分產品的業績表現并不樂觀，有的產品凈值峰值甚至還停留在2021年2月。

“由于主觀和量化兩種投資策略的底層邏輯完全不一致，如果不能找到一個完美的契合點將兩者的優勢發揮出來，效果可能還不如單純把主觀策略或者量化策略做到極致。”有私募業內人士分析稱。

“兩條腿走路”會是新趨勢嗎？

許多人喜歡把量化投資和主觀投資看成是兩個“平行的世界”，但是在如今的王強看來，二者其實“本是同根生”。

王強告訴界面新聞，自己多年前拜訪一位百億私募大佬的時候，對方曾明確表示“沒有不能被量化的主觀邏輯，有的話只能說明當時的認知還不夠。”彼時的他并不能完全理解這句話，但是在探索多年、慢慢把以前認為不可能實現的很多思路寫成模型以后，他才猛然發現“確實是這么回事”。

盡管實現的過程中困難重重，如今王強已經較順利搭建起了自己的量化模型體系，具體包括方向指引模型、選股模型、個股波段交易模型以及小級別的交易模型等。據王強介紹，有了模型的加持以后，自己在進行投資決策時明顯輕松了很多，勝率也更高了。

部分傳統的主觀多頭私募也初步實現了“主觀+量化”雙輪驅動，據私募排排網數據顯示，截至今年2月底，以主觀+量化為核心投資模式的百億私募包括敦和資管、銀葉投資、玄元投資、阿巴馬私募、進化論資產、恒德資本、泓湖私募、千宜投資等。

2014年6月成立的進化論資產是國內最早將主動管理和量化投資相結合的私募基金管理人之一，2017年公司首次發行量化策略產品，實現主動管理與量化投資的“雙輪驅動”，2020年其管理規模突破100億元大關。

私募排排網數據顯示，截至今年4月底，進化論資產旗下成立滿一年且在該網站有業績展示的14只產品中，有13只產品成功錄得正收益，其中10只產品年化收益率超過15%，存續時間最長的“進化論復合策略一號”自2015年3月成立以來，截至今年4月底累計收益率為1426.94%，年化收益率為30.98%。

有私募業內人士分析指出，這些頭部私募的成功轉型一方面驗證了主觀+量化相結合這種模式的可行性，另一方面或也會激勵更多的私募和個人去探索“雙輪驅動”的道路。

馮昊觀察到，近年來主觀+量化主要有兩種融合路徑：一種是量化團隊主動引入產業專家的“黑箱校準”，比如在大宗商品策略中加入庫存周期的定性判斷；另一種是主觀機構搭建“智能投研中臺”，用機器學習輔助研究員覆蓋更多行業。有意思的是，現在有些頭部機構開始用因果推斷技術，把研究員的邏輯鏈轉化為可驗證的量化因子，這可能是未來的重要方向。

馮昊指出，就如同上世紀90年代就提出的Black-Litterman模型，本身主觀判斷可以作為模型中的一個環節，通過一些沖突解決的算法可以獲得更有解釋性的策略，防止黑箱化風險。值得關注的是，隨著監管科技的發展，一些量化私募開始主動引入“人類監督層”，比如在算法交易中設置人工復核環節。這種“AI+HI”（人工智能+人類智能）的組合，可能成為行業新范式。

AI大模型的普及也為主觀+量化相融合提供了便利。

寶曉輝認為大模型技術顯著降低了主觀量化融合的難度，大模型可通過算力，以自動從原始數據中提取有意義的特征，發現一些傳統量化模型難以捕捉到的投資機會，幫助量化投資進行模型迭代，而且它的分析結果也能為主觀投資提供新的思路和方向，促進主觀和量化策略在投資機會挖掘上的融合。

馮昊認為，大模型的出現在一定程度上拉平了普通人的及格分，降低了人才和數據的壁壘，讓主觀更容易能夠跨入量化的門，從而實現融合。在大模型的基礎上更加細分的垂練模型有望使得從業人員從及格分進一步提高，到AI平權的時代可能科學的基礎上又需要靈感的加持，到了那個階段主觀和量化會有緊密的融合。Github上有一個高星的開源項目叫“Ai hedge fund”，AI正在加快主觀+量化的融合速度。

不過，盡管有不少的私募在積極探索，在融智投資FOF基金經理李春瑜看來，主觀+量化融合并不會成為國內私募追逐的新趨勢，一方面是主觀和量化融合比較困難，另一方面也是私募本身發展的路徑依賴問題。