未来的投资之神是谁？不是索罗斯，不是巴菲特，不是王亚伟，也不是李嘉诚——“他”甚至可能不是活生生的人。10多年前，国际象棋大师卡斯帕罗夫被超级电脑深蓝击败的一幕，如今在公募基金圈再度上演。一批驾驭冰冷机器的量化投资高手，正在颠覆传统的“基本面”投资策略格局。那些习惯了整日出差调研上市公司的“老”基金经理们，终究不会想到，有一天他们会向冰冷的机器、模型及其操控者俯首称臣。

　　即便在2008年国际金融危机时，量化投资领域也不乏年化收益高达85%的产品。截至8月底，近1年来，国内17只主动量化投资基金中有16只基金取得正收益，平均收益率超过17%。这样的成绩让不少传统基金经理汗颜，也勾勒出一个个液晶屏背后的量化投资高手，田汉卿就是其中的一员。

　　现任华泰柏瑞基金公司副总经理、华泰柏瑞量化指数增强股票基金经理的田汉卿，所管理的量化基金成立近1年来净值增长超过20%，在2004年至2008年其管理的量化投资基金曾取得年化近30%的高收益。这个有着17年金融从业经验、量化投资鼻祖巴克莱全球投资（BGI）公司的出色投资经理，究竟是如何运用机器击败众多“最强大脑”的呢？

　　当“洋策略”玩不转时

　　“镜头后面的头更重要”，这句话在摄影圈子里流传甚广，同样，投资过程中，设计“投资机器人”的人才是真神。

　　40多年前，罗伯特·莫顿最早通过计算机实施套利交易的投资，将量化投资理论应用到投资领域。简单说，量化投资是计算机科技、数学模型，以及投资艺术融合的产物。本着对数据、模型、计算机技术的信赖，很多数学家、物理学家一度成为华尔街的宠儿。

　　可就在这一全新策略如日中天时，2007年的量化投资危机和2008年的国际金融危机，使得量化投资陷入阶段性低谷，即便是在量化投资应用不多的中国市场，当时的投资者也几乎把这一词汇与“不赚钱”画等号。

　　“我记得当时在BGI工作时，BGI量化投资研究的奠基人物之一的格林诺德曾深有感触地说，量化投资不能像企鹅一样，即便在悬崖边上，依旧不改过去的惯性，直到排着队依次坠下悬崖。量化投资一定要能独立判断、关键时需要果断决策，对市场作出应有的反应。”田汉卿说，危机之前静态（对模型很少作出调整）的量化投资策略居多，危机之后，动态量化（即聪明量化）的占比显著增加。

　　这种改进有点像中西医结合。中医更加看重病人的整体，即通过望闻问切进行“基本面”分析，而西医则更相信仪器测得的数据，即量化投资分析。两种策略实际上并不矛盾，若相互结合，基本面量化投资的策略会不会更赚钱呢？

　　融合是个艰难的过程。拥有美国加州大学伯克利分校MBA、清华经管经济硕士学位的田汉卿，曾在2005年至2008年间投资香港、韩国、新加坡等多个市场，取得傲人业绩，但她对A股市场的量化投资仍心存敬畏之心。

　　在田汉卿看来，A股市场与其他市场有很多相通的地方，又有很大区别。由于不同市场间的投资群体习惯差异较大，投资人的行为、习惯会有所不同，模型自然需要因地制宜。这需要针对A股市场做更多测试。

　　在量化投资模型里，有很多不同的因子，每个因子实际上是一个投资观点，你认为哪个因子应该加入进去，实际上是认为哪个投资观点能够赚钱。

　　“关键是认清A股市场的投资者行为，目前看A股市场基本上是相对封闭的，与其他市场相比，有一些明显不同的特征。举个例子，2013年A股市场热捧小盘股，在港股市场很多类似的小盘股是被市场忽略的。香港市场和Ａ股市场的投资者群体有较大差异，量化投资就不能把香港的因子都照搬照抄到A股市场来。”田汉卿说，这一模型测试的过程就像移植一颗“树苗”。在它成才之前，移植必须考虑土壤、气候等各种因素。

　　再以交易量为例，在国外要看交易活跃度，如果某只股票长期不活跃，有一天突然活跃了，可能是这只股票的基本面发生变化，这在国外是利好因素，一般是一个较好的买入机会。A股市场正相反——若某只股票交易突然活跃起来，一般被解读为被炒作的嫌疑较大，很可能是被过度交易、“追得”太厉害了，就不宜再碰了。

　　通过反复测试，田汉卿和她的团队发现，由于A股市场多年没有大规模引入量化投资策略，有不少可以赚钱的“观点”，俨然是一片量化投资“蓝海”。从2012年8月份到2013年2月底，华泰柏瑞量化投资团队仅用6个多月的时间就完成了搭平台、买数据、买软件等一系列工作。2013年8月2日，华泰柏瑞量化指数增强基金成立，田汉卿应用“基本面+量化投资”策略的新基金正式起航。

　　广种薄收的智慧

　　技术和数据真的能战胜市场上千万双眼睛吗？田汉卿认为，一名普通基金经理能跟踪、调研的股票是有限的，基本面投资的投资组合里一般会投资30只至50只股票，投资到100只股票就相当困难了。但量化投资不同，它能用同样的方法跟踪成千上万只股票。假设用传统的方法跟踪100只股票胜率达到80%，而田汉卿的量化投资方法能跟踪1000只股票胜率达到70%，加上一定的资金规模，最终收益不会比传统方法差，有可能更好。

　　“这是广种和精耕的区别。量化是大片耕种，尽管单位面积的产量可能没有那么大，但总产量肯定更高。”田汉卿的量化投资模型由最初的少量子因子发展到100多个子因子，日趋完善的模型给了她做优业绩的底气。

　　主动投资近似一个零和游戏，一个人业绩好打败了市场，必然是有人输了。你要打败指数，发现一种较好的策略并应用之，后来更多的资金都会“挤”向这种策略，买同一类股票。结果造成，本来一只股票预期3至5天上涨10%，由于资金关照1天涨停，再上升的空间也小了，慢慢的这种策略开始失效，拿到超额收益的概率会变小。

　　在田汉卿看来，主动策略是有一定容量的，不是所有的资金都能用同一个策略，这就解释了为何在资管行业，除了被动投资策略，做主动投资策略不可能做得过大，否则会“自己把自己的超额收益吃掉”。田汉卿的“聪明”量化通过很多策略的综合应用、大范围选股和分散投资等克服规模的限制，在规模上可以做得很大。

　　“我们的量化策略是用数据来寻找未来能够提供超额收益的机会，即便是风控也可以实现严格量化，同等收益情况下波动率越小对投资人越有利。量化投资能定量严格控制风险，可预先设定风险控制目标，如设定5％的主动风险，实际实现的风险一定要在这个目标附近，而一般的基本面主动投资往往是事后管理风险，整体而言波动率会比较大。”

　　“主动投资是一个长期的博弈。”在众目所向之外寻找投资机会，是田汉卿的“信条”，也是量化投资的精髓所在。