量化与主观投资结合的挑战：数据揭示行业现状lg...

近年来，国内私募基金领域中，越来越多机构试图将主观投资与量化投资相结合。然而，真正实现这一目标的团队并不多。根据私募排排网的数据，截至3月底，管理规模超过100亿元的证券类私募共有82家，其中“主观+量化”结合的私募仅有8家，远低于纯主观和纯量化私募的数量。

主观投资依赖于分析师对宏观经济、行业及个股基本面的深入研究，而量化投资则通过统计规律捕捉市场信号。这两种模式在思维上存在显著差异，导致融合难度大。人才储备不足是主观私募布局量化领域的一大难题。主观投资需要经验丰富的投研人员，而量化投资则需数学、统计学、计算机等多领域的专业人才。

部分私募选择引入外部量化策略人才以加快转型步伐。例如，玄元投资在2021年宣布正式布局量化领域，并引入了资深量化团队。这种直接引入专业人才的方式，帮助玄元投资成功实现了转型。然而，并非所有私募都具备这样的能力。Wind数据显示，截至今年4月7日，有管理规模展示的存续私募证券投资基金管理人中，绝大多数管理规模在0-5亿元之间，占比高达84.9%。

即便成功组建了量化团队，挑战依然存在。深圳某头部私募在初期豪掷重金引入资深量化团队后，产品净值反而一路回撤，公司管理规模也大幅缩水。这表明，单纯引入外部团队并不一定能解决问题，还需建立有效的内部协同机制。

中海外钜融投资总监冯昊指出，数据治理也是关键。公司在最初尝试量化时，发现研究员的投资笔记直接喂给模型会导致偏差。后来，公司建立了“双轨制”培养体系，让量化团队学习产业知识，同时为研究员开设Python工作坊。冯昊建议，转型机构应先建立数据质量评估体系，再通过大模型做非结构化数据的知识萃取。

王强作为华南地区某私募量化团队负责人，回忆起初涉量化投资时的艰难。他通过组建小团队，自己提供思路，程序员负责程序实现，逐步克服了沟通障碍。尽管如此，在具体投资决策中，仍会面临主观与量化冲突的问题。例如，模型提示出机会但大盘大跌时，很难说服自己按模型交易。

一些较早探索主观+量化策略的头部私募，如少薮派投资，虽然利用市场回调机会增加了主动量化方法的选择，但旗下部分产品的业绩表现并不理想。这表明，如果不能找到一个完美的契合点，效果可能还不如单一策略。

近年来，随着AI大模型技术的发展，主观+量化的融合变得更加可行。宝晓辉认为，大模型技术显著降低了融合难度，能够从原始数据中提取有意义的特征，发现传统量化模型难以捕捉的投资机会。冯昊则指出，大模型的出现拉平了普通人的及格分，降低了人才和数据壁垒，使主观更容易跨入量化的门槛。

尽管有许多私募在积极探索，但融智投资FOF基金经理李春瑜认为，主观+量化融合并不会成为国内私募追逐的新趋势。一方面，融合难度较大；另一方面，私募本身的发展路径依赖问题也不容忽视。未来，如何更好地结合主观与量化，实现“1+1>2”的效果，仍是行业需要持续探索的方向。