为什么99%的基金经理都会输给“量化投资”

近日，全球最大资产管理公司贝莱德集团决定裁员，超过40位基金经理和分析师被解雇，同时，贝莱德又大量招募熟悉“量化投资”的相关人才。

贝莱德集团“轻手工投资、重量化投资”的举动，已经成为华尔街的风向标，并深刻影响到中国的资产管理行业，国内已经有多家机构将资源投向“量化投资”领域。有人说，如果把业绩衡量的时间拉长到5年以上，99%的基金经理都会输给“量化投资”。

那么，什么是“量化投资”？为何“量化投资”对基金行业、资产管理行业产生如此巨大的冲击？

量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大。

一般而言，具备以下四个因素就是量化：

以量化投资的鼻祖、华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)为例，由其运作的大奖章基金(Medallion)在1989-2009的二十年间，平均年化收益率为35%，若算上44%的收益提成，则该基金实际的年化收益率可高达60%，比同期标普500指数年均回报率高出20多个百分点，即使相较金融大鳄索罗斯和股神巴菲特的操盘表现，也要遥遥领先十几个百分点。

（图为世界级的数学家、对冲基金经理詹姆斯·西蒙斯）

过去，人们非常关注那些明星基金经理，以为把钱交给彼得·林奇、吉姆·罗杰斯等人，距离可观的资产回报就不会遥远。不过后来，明星基金或明星经理人的业绩神话都熬不过太久。经常可以看到，有些基金经理前一年能获得100%的回报，但并不保证第二年能取得20%以上的回报，有些人的资产回报甚至还是负数。

于是，有人开始思考：好的投资究竟源于何处？是运气还是实力？那些明星基金经理，到底是踏准了风口，还是真的来自深度研究、前瞻判断？针对基金经理的考评，归因分析非常重要。长期看来，业绩的可预测性远远比单纯的优异过往业绩要重要。

传统的“手工投资”以研究决策的深度见长，但研究决策的广度则受到人类思维容量的极大限制，而且投资者在主观认知上的偏差和情绪化波动，也容易导致投资良机的丧失，有谁能真正做到“该贪婪时贪婪，该恐惧时恐惧”？与此同时，随着云计算、大数据的飞速发展，人工智能（AI）已经临近奇点，试想又有哪位基金经理能与24小时夜以继日工作、可以不断自我学习、自我进化的人工智能相比？

贝莱德集团是一家管理超5万亿美元的巨鳄型资产管理公司，大幅削减依靠人工主动进行资产配置的部门，并引进相关量化人才，除了能够带来资产回报的稳定性和可预测性，还能进一步降低基金费率。

当今时代，金融基础设施不断被技术改变。这样一个黄金时代，需要超越传统的组织能力，不断挖掘合规创新的潜力。天峰公司持续追踪“量化投资”的发展趋势，经过长期的前沿观察和业务探索，天峰洞察到现今日益集中化的金融数据极大推动了金融业的升级和转型。未来，天峰将紧跟数字化技术的最新应用，不断提升财富顾问服务的运营效率和用户体验。