模仿游戏：量化投资对于基本面投资者的五大启示
英国作家科尔顿在1820年写道，“模仿是最真诚的恭维”。基本面，或者说是真人驱动的投资公司应当铭记这一点。过去10年，量化投资者采用机器驱动决策，跑赢了基本面投资者。但是，通过对量化投资优秀面的模仿，基本面投资者不仅能够在机器时代存活下来，反而有可能获得更好的发展。 对于真人驱动的基本面投资者，机器驱动的量化投资能够提供以下5个方面的启示。
- 专注于概率：量化投资者认识到未来本质上是不确定的，因此依赖统计和概率来指导他们的决策。尽管很多基本面投资者也会讨论概率，但更多关注于如何变得越来越有把握，即很多老牌选股人引以为豪的“确信度”。这一套在媒体上做做股评还行得通，但一旦涉及到真金白银和实战则万万不可有这种可怕的思维模式。基本面投资者的关注点不应该放在判定什么事情将会发生，而应该把更多的精力投入在评估事件可能发生的概率上。如此，自然就会做出更好的决策。
- 停止再拿投资风格自我限制：真人投资者喜欢自我分类，诸如价值型投资者，成长型投资者，或者是GARP（合理价格成长）型投资者。这不是开玩笑吗？如果可以，谁不想持有合理价格的成长股？相比之下，量化投资者更为灵活，他们知道，不同市场环境下不同的投资风格表现也会不一样。因此，他们不会一直固守某一种投资策略，而会随着时间推移不断调整。要知道，投资风格只是实现目的的一种手段，而不是目的本身。
- 非基本面数据可以视为线索：很多基本面投资者都有这么一个毛病：对于诸如股票卖空数量的变动，相关衍生品的价格以及内部人交易等非基本面数据，他们要么完全无视，要么质疑其价值。而对于量化投资者来说，所有这些都不过是一个数据片段，是否有用要依情况而定。非基本面数据对于基本面投资者能够起到两个方面的作用。通过细致的分析，投资者能够预知当前关于未来基本面的判断是错误的，或者是，即使基本面趋势符合预期，但股票价格可能也不会按照预期的方向走。
- 人工智能并未量化投资独有：人工智能（AI）和机器学习经常被认为是量化投资的专有技术，但事实上，这些技术不过是专注于在数据中识别模式的以科技为支撑的数学运算而已。基本面投资者应当开开脑洞，创造性地使用这些工具来改善诸如构思、头寸以及风险管理等投资流程。相比机器驱动整个投资流程，这些应用显得没那么高大上，但可能更加实用有效。
- 打造一个决策工厂：好的量化投资者就像是一座决策工厂，系统性地批量生产有关如何进行资产配置的高品质选择，这对基本面投资者也很有用。比如说，对公司决策流程的每一步进行再评估，确定机器可以取代人的部分，这样就把人解放了出来，从事他们最擅长的领域。通过整合机器驱动的量化投资工具，真人驱动的基本面洞察能够更好地实现变现。
尽管量化投资表现很好，但基本面投资者的优势其实是被低估了。一个训练有素的真人能够更好地理解未来和过去的区别，这是真人的关键优势。比如说，量化投资者使用的都是历史数据，对于新规，新的技术，不断演进的策略或者是新的竞争者的冲击的反应可能会慢半拍。然而，真人驱动的基本面投资公司尽管在这方面更胜一筹，但在知识变现方面却力不从心。创造性地模仿量化投资的优势，这或许有助于改善变现能力。 很重要的一点是，模仿不是完全的复制。复制再好，也不及原创。模仿则是取长补短，实现效用的最大化。如果你表现足够出色，机器驱动的量化投资公司也会开始模仿你。在商业领域，模仿不仅仅是最真诚的恭维，也是独创性的一个清晰表现。
