环球时讯：灵均投资马志宇：量化投资敏锐感知弱投资逻辑

灵均投资马志宇在节目上表示，主观投资的优势在于深度方面，而量化投资的优势在于速度和广度。计算机进行投资决策在速度上是具有优势的。在广度上，量化投资对于一些弱逻辑具有比人更胜出的感知优势。

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以下为文字精华：

主持人：非常荣幸和您在节目中再次相见，今天的投资者非常热情，也期望通过今天的节目，为广大投资者多讲讲关于量化投资、关于灵均相关的内容。在正式开始之前，给大家介绍一下，灵均投资成立于2014年6月，是国内较早成立的量化投资机构之一，综合实力居业内第一梯队，管理规模超百亿。

灵均投资集量化对冲产品研究、投资、设计等于一体，凝聚市场一流的投资专业人士，投研人员均毕业于斯坦福、哈佛、剑桥、麻省理工、普林斯顿、新加坡国立、清华、北大、浙大等全球知名学府，硕士、博士占比超过85%，拥有深厚的数理背景，具备先进且丰富的投资经验，平均从业年限8年以上，其中核心团队从业年限16年以上。

今天我们采访的马总，是灵均投资的首席投资官，负责投研所有相关事项。这些年很多投资者对于量化也接触了一些，但如果想要真正的深入了解，好像也不是太清楚，所以咱们第一个问题，让马总为大家科普一下，什么是量化投资？再给大家讲一讲，量化投资里面的策略到底又是怎么运行的？

马志宇：量化投资就是对海量的金融数据进行分析，从金融数据中提取到信息，并且使用这些信息进行投资决策的过程。量化策略分成策略开发的过程和实盘投资交易的过程。对于策略开发，我们有研究员对历史数据进行大量的回测，比如包括价量交易类型的数据，包括公司基本面的数据，包括公告、文本、新闻这一类文本类的数据等等。我们把所有跟股价相关的数据都拿来做分析、做回测，提炼出来有效的信号，再把大量的信号进行汇总，最后形成投资策略，这是策略开发的流程。

在实盘投资交易的过程中，在每日或者每一个交易时段，先获取到市场上最新的数据，模型基于最新数据形成新的投资决策指令，比如当日的买单或者卖单，再把投资指令通过程序化的算法交易进行交易执行，这就是整个量化投资的流程。

主持人：量化投资和我们普通投资者所熟悉的主观投资有什么区别？或者有什么优劣势吗？

马志宇：主观投资的特点可能是在于深度方面，而量化投资在速度和广度方面具有一定的优势。量化投资是由计算机进行投资决策，所以可以在很短的时间里，比如对于全市场4000多只股票都做一个分析决策，在速度上是具有优势的。在广度上，量化投资对于一些弱逻辑具有比人更胜出的感知优势。

举一个例子，比如我们两个人玩掷硬币的游戏，正面概率是51%，反面是49%，如果咱们俩就玩十次、二十次这种有限次数，你也发现不到硬币做了手脚。但对于计算机来讲，做策略的回测分析是基于历史上海量的数据，对于这样的场景做了上百万次分析，就会知道选正面是有胜率优势的。这就是一个弱的投资逻辑，量化策略能够对弱的投资逻辑进行比较敏锐的感知。如果收集很多很多弱的投资逻辑，汇总之后会形成比较有效的投资决策。这些投资决策和人的主观决策还是有一定区别的，这就是量化投资在广度上的优势。

当然主观投资也有它的优势，主观投资比较强的优势在于迁移学习能力，比如说在历史上一个事件发生过两三次，甚至没有发生过，但通过演绎之后，你认为是符合一些投资逻辑的，在主观上也能够做出投资决策。

但是对于量化投资来讲，都是基于数据进行决策，而且需要大量数据做重复支持，量化投资不太能够对于这种事件做出有效的决策，所以主观投资和量化投资是各有千秋。

主持人：对于主观投资来说，可能是对某一赛道进行深度挖掘α，对于量化而言，究竟是赚什么样的钱？

马志宇：就像刚才讲到的，主观投资长处在于深度，量化投资长处在于速度和广度。速度优势包括有时候交易上的优势，在某些时候我们很确定的知道，某些交易应该是赚钱的，谁的交易速度快谁就能赚到这笔钱，这是量化的优势。但随着量化管理规模越来越大，实际上速度优势真正取得的收益上的占比是越来越低，应该说更多还是在投资思路的广度上的优势，像我刚才讲到弱逻辑的优势。

比如我们在量化策略的开发过程中，都是要找到成百上千，甚至更多低相关的因子，每一个因子代表一个投资逻辑，比如现在研究社交媒体上哪一个股票热度高，这种热度高的股票后续到底是涨还是跌？或者研究一下什么情况下股价更容易形成趋势？什么时候股价更容易形成反转？在做这种投资逻辑的时候，实际上每一个投资逻辑胜率连51%都没有，本身就不属于很强的投资逻辑。但是在量化的分析框架内，通过大数据的回测，还是可以把它们确认下来，并且通过实盘在组合中大量持股，比如组合里面有上千只股票，并且进行相对比较快的换手，平均每支股票持仓在1个月以内，等于我们对同样的逻辑进行多次下注。在大数定律下，也会获取相对比较稳定的收益，这就是我觉得量化在速度和广度上的优势。

关键词： 量化投资 灵均投资