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财力雄厚的量化投资真的能为投资者带来“巨额财富”吗？
中国证券报记者9月13日获得的最新数据显示，并非所有量化交易基金都取得了良好的收益，不少量化基金仍在大幅亏损，基金之间的业绩差距接近200个百分点。
第一名和最后一名的业绩差距接近200个百分点
中国证券报记者9月13日从行业相关数据监测机构获得的最新数据显示，并非所有量化交易项下的基金都取得了亮眼的业绩。 不少量化基金遭受了大幅亏损，量化交易基金首尾业绩最大相差近200个百分点。
以量化私募基金为例，私募排行网最新数据显示，截至9月8日（私募基金数据更新相对滞后），市场上已有超过1400只私募量化多头股票策略基金。
其中，业绩最好的基金今年回报率超过150%，而业绩最差的基金则亏损超过40%，首尾业绩差距超过190个百分点。 两只基金所属公司均为规模在0至5亿元之间的小型私募股权公司。
期货和衍生品策略下的量化CTA基金也存在巨大的业绩差距。 今年表现最好的基金涨幅超过80%，而表现最差的基金则亏损超过80%。 前者所持基金公司规模在20亿元至50亿元之间，后者所持基金公司规模不超过5亿元。
公募行业量化基金业绩差距较小。 Wind数据显示，截至9月13日，目前市场上有超过200只公募量化基金（主码口径）。 其中，今年业绩回报最高的是银华全球新能源汽车量化精选，盈利超过15%； 业绩回报最低的是东吴安祥量化，亏损超过30%。 两者之间的差距接近50个百分点。
量化模型构建成为“商业秘密”
量化这种被大众视为“炙手可热”的交易方式，为何仍出现如此多的失败者？ 如此大的性能差距背后到底隐藏着什么秘密呢？
中国证券报记者在采访调查中发现，量化模型及其背后的科技支撑可能是拉大不同量化机构业绩差距的关键因素。
一位从事量化交易十余年的基金经理在接受采访时认为，不同量化交易机构的主要区别在于alpha选股模型的构建。
选股模型一般是基于数百个底层因素的综合评分模型。 关键的任务是如何使用系统、科学的赋权方法对因素进行加权，使模型能够在尽可能多的市场环境中表现良好。 而且，量化交易模式并不是一成不变的，而是需要不断优化。 上述受访者还向记者展示了他用于优化代码的“专用”电脑显示屏。
多位业内人士表示，模型的关键因素及其权重的构建可以说是量化盈利能力的重大“商业秘密”。
据悉，通俗意义上的量化交易模型一般包括选股模型、风险模型、交易模型。 常见模型因子包括分析师共识预期因子、市值因子、事件因子、基本面因子等，涵盖选股、买入、卖出、回撤控制等投资一站式服务，包括基本面、新闻、技术面分析与个人主观投资相比，这些模型几乎“包罗万象”，并具有较少受情绪干扰的优势，使得量化交易广泛流行。
除了模型设置之外，有量化人士认为，市场环境与量化模型的匹配也是不同量化基金业绩差异较大的重要原因。
一位有量化基金管理经验的基金经理表示，以反转因子为例，早些年这个因子在市场上比较有效，但在近几年的“势头”市场下，反转因子模型明显失效了。 。 又比如，当小盘市场行情良好时，以小盘因子为主的量化模型会具有明显的优势。
某量化私募机构总裁也认为，量化投资是一场长跑，每个因素都会在不同阶段取得领先。 在某一阶段优势突出的因素并不意味着也适用于其他市场情况。 多策略系统将是量化投资未来的发展趋势之一。
技术与人才构筑双重壁垒
如果说拥有适应市场的量化模型是量化交易机构的核心竞争壁垒，那么技术和人才则可以视为拉大不同量化机构业绩差距的第二个竞争壁垒。
据悉，量化交易背后的技术力量博弈已经成为众多量化机构的战场。 以私募基金为例，市场上量化私募基金与科技公司配对的现象相当普遍。 许多私募股权基金经理同时也是科技公司的负责人。 量化机构对各类技术人才的争夺成为招聘的亮点。 多家机构提出高薪招聘相关人才，一度引发市场热议。 比如，出现了量化开发实习生岗位年薪超百万元、量化私募招聘不限薪等诸多“抢人”举措。
业内人士表示，技术和人才的支持在量化交易中发挥着“如虎添翼”的作用。 尤其是对于一些秒级操作的量化交易机构来说，量化系统背后的技术支撑能否跟上，将极大影响投资效率。 随着技术迭代不断加速，能够率先打造自身技术和人才优势的组织将拥有明显的优势。
但打造这样的优势需要技术硬件、软件等多方面的支持，成本相对较高。 并不是所有的量化交易机构都能承担得起。 因此，很多量化机构选择依赖外部技术力量。 据了解，目前量化系统主要有基金公司自研系统、嵌入式券商系统、采用第三方技术公司的系统等。
一家科技公司负责人告诉记者，他的公司主要为投资客户提供人工智能交易服务，比如价格预测、反向交易策略生成等。
他认为，当前的量化交易正在开启AI（人工智能）时代。 以往的数据研究、因子挖掘与构建、模型回测等都将被AI+算力所取代，可以用更少的成本和时间实现更大的价值，也可以用来增强现有的量化策略。 AI甚至可以自动学习“哪些数据/因素在什么情况下更有效”，实现自营账户的完全托管。 人工智能或将迎来量化交易的新时代。
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