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如今，大多数大型主动型基金经理都拥有基础投资团队和量化投资团队。 从历史上看，这两个群体一直处于不同的孤岛，这是有充分理由的：他们对投资过程有不同的方法，并且说着不同的日常语言。
分歧的根源在于他们各自的教育基础。 基本面投资者学习经济学并学习一种自下而上的投资过程，旨在确定一只股票的未来价值。 Quants 学习数学和工程学，并采用自上而下的方法进行投资决策，从大量市场数据开始。
然而，随着相关数据变得越来越容易获得并且数据科学工具更加用户友好，基本面投资者已经开始将更多的量化筛选和模型纳入他们的基本面研究。 今天，大多数基本面投资者至少有一个通常基于电子表格的量化筛选——旨在标记影响他们投资过程的估值不匹配、环境、社会和治理 (ESG) 分数等。 有些人有很多屏幕——旁边坐着一位常驻定量分析师。
这是进化的问题。
“量化”这个词在市场上可能引起了更多的关注，而不是接受，但不管你喜不喜欢，即使是最顽固的基本面投资者也正在变得量化。
在许多具有前瞻性思维的公司中，量化研究负责人正在升任领导职位，他们负责弥合公司基础投资者和量化投资者之间的差距——或者至少利用这两个群体的资源。
但找到共同点说起来容易做起来难。 基本面投资者仍然掌握着这些公司的大部分权力，并且通常对与量化分析师打交道没有兴趣。 最好的情况是，他们很难理解这种语言，最坏的情况是，他们将量化分析师视为一种威胁。 与此同时，真正的量化研究人员通常认为基本面投资者固守陈旧过时的思维方式。 事实上，许多只做 quant 的商店都是出于对基本方法的拒绝而出现的。
那么，这两种哲学中哪一种产生了更好的回报呢？ 由于对该主题的学术研究很少，因此没有明显的答案。 Campbell R. Harvey、Sandy Rattray、Andrew Sinclair 和 Otto van Hemert 比较了 1996 年至 2014 年的对冲基金经理，发现系统性和全权委托经理的表现几乎没有差异，尤其是在股票方面。 最近，在对 2000 年至 2017 年的美国股票共同基金的研究中，Simona Abis 得出结论，量化基金在非衰退时期的表现优于可自由支配的同行，但共同基金在衰退期间击败了量化基金。
基础学院和量化学院都有自己的优势。 前者带来了清晰的解释、跨时间和跨机会的一致性以及对复杂主题的主观评价。 后者同时利用了规模、客观性和敏感性分析的优势。 但这两种哲学有天然的冲突。 很难同时做到客观和主观，在存在复杂方程的情况下努力寻求清晰的解释，并始终如一地识别真正的 alpha 生成机会而不是数据挖掘工件。
然而，在最近与一家大型且主要是基础资产管理公司的量化策略负责人的电话会议上，我们探讨了量化投资和基础投资之间的共同点——我更加确信，在当今市场上取得成功需要一种混合方法，利用最好的两个世界的。
正如我们解释的那样，在 Essentia，我们使用行为分析来帮助基础经理反思他们自己的决策，这位量化主管非常兴奋。 “这与我们建立量化策略所采用的方法相同，”他说。 “我们正在寻找影响性能的因素。 但是你们正在将其转化为基本经理将理解的语言和他们将使用的工具。 这对他们来说是直观的。 我可以看到这真的很有帮助。”
换句话说，他认为行为分析是基本面经理通过将定量分析应用于他们自己的决策来测试和微调他们现有的、以人为驱动的投资模型来填补其过程中的空白的一种自然方式。
如果更多的量化经理将自己的流程置于这样的显微镜下呢？ 毕竟，我们都知道量化模型会产生人类创造者的偏见。 此外，很少有量化策略是完全由计算机驱动的，日常：人类决策经常覆盖或至少定期更新模型。 虽然 Quant 对他们的模型做出的算法决策进行了彻底的测试，但他们往往不会将同样的客观和严格的分析应用于他们的人类决策。
虽然基本面和量化经理可能不会很快正式合并他们的投资方法，但两者都将受益于承认他们越来越多地结合人类和机器主导的因素——只是以不同的衡量标准。 两者都会发现价值 反映投资过程产生的决策的质量，无论这个过程更多地是由人类还是机器驱动的。
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图片来源：©Getty Images / NordicMoonlight
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克莱尔弗林利维
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