今年9月的A股市場焦點除了限電，恐怕就是量化私募了。從多家量化私募宣布封盤，到關于量化交易占比過高引起股市異動的說法流傳，再到近期限電導致部分量化私募交易受限的傳言，一時間這個本來較為小眾的領域頻頻站上風口浪尖。
自2010年A股迎來國內首個股指期貨滬深300股指期貨（IF）上市以來，量化投資大潮奔涌至今，實際上已經發展成資本市場一支不可小覷的力量。據中信證券研究部估算，截至今年二季度末，國內量化類私募基金管理資產規模達到10340億元，正式邁過萬億關口，在證券私募行業的占比攀升至21%。目前國內已經有近20家規模超百億的量化私募，而考慮到中國快速發展的資本市場以及蓬勃興起的財富管理需求，量化私募未來發展空間依然巨大。
量化投資是通過數量化的方式，讓計算機自動發出買賣的指令；量化私募是將私募基金的資產進行量化策略投資，相對于主觀多頭私募而言，有紀律嚴明和反應迅速等優勢。隨著量化行業發展步伐加快，最終考驗的是策略的研發與迭代的能力，而策略持續迭代主要靠人才和硬件，這也是為何有量化私募給實習生開出百萬年薪，甚至有機構直言千萬年薪都不是上限。從長遠來看，從核武般瘋狂競爭的焦慮中走出，以機器學習的效率疊加主觀投資的優秀理念，或許才是未來量化私募真正要走的路。
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最近有報道稱，某頭部量化私募給實習生開到了百萬年薪。這并不單純是噱頭，事實上國內許多知名的量化私募基金給新人的價碼都已經開到50萬以上，而那些從美國帶著成熟策略和技術回來的專業人才，拿到百萬年薪也并不稀奇。
造成這一現狀最主要的原因有以下三點：
首先是今年震蕩的A股市場下，量化私募基金的穩定表現獲得了更多投資者的關注，資金流入導致百億級別的量化私募基金頻頻出現，更大的規模帶來了更多的管理費收入，更好的業績贏得了更多的管理費分成，量化私募基金的收入大增使得量化私募有了更多招人的底氣。從底層邏輯上看，行業景氣度的提升是根本。
其次，區別于公募基金流水線的人才工廠，對于個人素質要求更高的量化私募本就是一個高人才密集的行業。這兩年在行業收入普遍提升的背景下，大量有海外量化基金從業經驗的大神回歸，帶回了成熟的方法和策略，讓國內的私募基金頗為獲益，許多新成立的量化私募憑借著不錯的收益脫穎而出，讓先行者嘗到了甜頭。持續的人才流入帶來了基金業績的提升，量化私募也更愿意開出高價碼吸引人才。
最后，回到量化私募基金本身，量化策略本身就存在策略容量和有效期的問題，給量化私募帶來超額收益的成功策略往往容量有限（很多只有1、2億的容量），意味著當某個策略被證明具有“賺錢效應”后，不斷涌入的新認購資金必然會進一步要求量化私募基金增強人員配置，因為你不配置優秀的人才，就會被淘汰。
事實上，量化私募這幾年的“內卷”已然頗為嚴重，城頭變幻大王旗在這個行業不斷上演，包括黑翼、平方和等一度非常知名的基金近兩年也漸漸趨于平淡，這進一步驗證了量化私募“人和”的屬性——缺乏有競爭力的人才，你就無法長期保持頭部位置。而這一行業現狀更刺激了量化私募對于人才和硬件的投入，如果你不想輸，你就要一直跑下去。有時候我們只看到了量化私募的光鮮亮麗，但卻沒看到核武般競爭背后的殘酷，那些拿到高薪的“研究員”如果無法保持穩定的業績貢獻，也會遭到淘汰。
從2012年尊嘉作為量化中性的先行者獲得了境內財富管理市場的關注，到最近兩年幻方、靈均和明汯紛紛突破千億規模，成為了資本市場和財富管理領域不可小覷的力量，量化私募在國內確實發展迅猛。但這依然是金融圈一個非常年輕的細分賽道，我們在看到國內量化私募沿著美國的發展路線在快速發展的同時，也必須看到這些機構正在快速地成熟甚至是老去。
以幻方為例，作為境內的頭部量化私募基金，除了聚斂人才外，還花重金投入到硬件領域，幻方AI Lab累計投資超億元，投入近20位頂尖工程師，歷時2年自建了新一代AI超級計算機“螢火一號”。其已于2020年3月正式投入運行，占地面積相當于一個籃球場，相當于4萬臺個人電腦算力。這背后的趨勢是，武裝到牙齒的量化私募已經從過去的“低頻”走向“高頻”，機器學習深度參與其中，也使得量化私募的投資邏輯變得更加模糊，基金多空倉位的調整完全來源于程序，好股票和差股票的因果關系在模型中變得更淡。
從投資結果上看，“高頻”和“機器學習”更符合市場的方向和投資者對高收益的極大偏好，但越來越高頻的量化私募行業在激烈競爭下將最終走向內卷。有消息說幻方的“螢火二號”可以達
到76萬臺個人電腦的算力。
不斷迭代的技術、日益擴張的算力，量化私募的終點在哪里？
有頭部量化私募稱，目前境內A股的交易量中有20%是量化交易貢獻的，盡管這一數據的準確性有待考證，但這些策略確實在敏銳地把握市場每一個定價錯誤，從散戶和市場其他機構身上努力賺錢。只不過，當量化私募的交易量繼續上漲，甚至逼近美國這個成熟市場50%的交易占比時，意味著“韭菜”或將被割凈，剩下的是鐮刀和鐮刀的對砍，又怎么會創造超額收益？
從美國成熟金融市場的經驗看，伴隨著量化私募的規模越來越大，高頻策略的小容量必然會使得他的影響力趨于式微，而低頻策略更注重因果性的特性，更能幫助市場發掘好公司，讓資本市場更加有序的運轉，也必然會成為我們發展資本市場合理定價體系中重要的組成部分。
而我們也有理由相信，從核武般瘋狂競爭的焦慮中走出，以機器學習的效率疊加主觀投資的優秀理念，才是未來量化私募真正要走的路。也許在不遠的將來，我們會看到主觀策略的公募基金開始重視量化選股，而量化私募也會更注重對于上市公司的實地調研，兩種截然不同的投資策略將呈現相互融合的趨勢。
作為投資者而言，我們與其關注百萬年薪的研究員和不斷創出新高的業績，不如關注我們在思維方式上的誤區。我們習慣于“線性外推”，認為過去的收益一定會代表未來的收益，這在統計學上本身就是經不起推敲的，尤其是在量化私募基金市場上“三年河東三年河西”的格局愈發強烈，筆者還是想潑潑冷水。相比于“線性外推”，我們更應該關注“均值回歸”，因為任何一個收益遠高于風險的行業，都是不能持續的，就像我們在金融歷史上多次看到的那樣，“瘋牛”、非標，都將在金融演進的過程中趨于平淡。與其把投資績效歸于某一個或某一類產品，不如依托資產配置、組合投資來熨平風險這才是真正的長久之道。
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