量化金融分析師（AQF）|都從基本面入手，主觀投資與量化投資，卻有著六大差異
主觀投資與量化投資，都源于基本面，卻同出而異名
基于基本面分析的價值投資者，有著兩大流派：以基金經理主觀分析為主的主觀投資派，和以模型選股為主的量化投資派。
盡管都從基本面入手，這兩大派別無論思維模式、分析方法還是投資行為卻有著顯著的差異。接下來，我們先簡要描述主觀投資和量化投資的典型場景。在此基礎上，從六個方面對比兩者的差異。最后，加以簡要總結。
主觀投資VS.量化投資
從基金經理的角度來看，不管采用哪種投資方法，都要面對一個基本問題：
如何從市場這個包羅萬象的巨大股票池中選取自己的投資組合？
對于采取主觀投資的基金經理來說，由于市場上存在數千家上市公司，他們不可能對每一只股票進行詳盡的研究分析，因此往往會有一個初步的篩選過程。不同的基金經理的初步篩選標準可能會有所差異，如剔除市盈率過高的股票或者市凈率過低的股票，要求過去幾年有明顯的收入增長或者較高的毛利率，考慮行業(yè)因素等。
經過一個粗略的篩選后，剩下比如說約200只待選股票?；鸾浝砗徒M里的分析師會對其中他們感興趣的每一只股票進行詳細的研究，尤其是對重倉股的選擇。他們也可能根據自己多年的投資經驗或市場感覺、業(yè)內人士提供的消息，甚至生活中發(fā)生的某些小事，選擇幾家重點考察的公司。例如，傳奇基金經理彼得·林奇在《彼得·林奇的成功投資》一書中提到，他幾次成功捕捉到的大牛股的靈感就是來自他的夫人和孩子們無意中提到的事或說的話。
主觀投資者關注的是對公司未來收入的預測，從而得出股票的內在價值。為了使自己的判斷盡可能的精準，他們往往要考慮經濟周期、行業(yè)的發(fā)展趨勢、目標公司的各項財務指標和未來規(guī)劃、公司的行業(yè)地位和管理層的能力等一系列因素。在經過詳盡的分析和預測后，基金經理往往會選取“較好”的50只左右的股票構建投資組合，并對他們最有信心的幾只股票給予更大的倉位權重。
采取量化投資策略的基金經理則不同，他們最重要的一環(huán)則是開始的股票篩選，即構建選股模型。量化投資者會投入大量的時間決定選取哪些指標進行股票篩選。通過構建選股模型，基金經理選出最具吸引力的200只股票，在實施行業(yè)配比和一定的組合優(yōu)化后，量化投資者會買入所有選出的股票構建投資組合。
在上面的情景描述中，我們可以看出主觀投資和量化投資存在著以下幾個方面的不同：
差異一|關注重點|公司VS.因子
主觀投資關注的是單個公司，而量化投資的重點是選股模型，即如何選取有效的指標構建阿爾法因子。例如，主觀投資者在研究一家公司時會重點分析目標公司的預期收入增長，并判斷股價是否已經反映這部分信息。量化投資者也會考慮收入增長，但考慮的方向往往是選取什么指標來量化公司的成長能力，從而有效區(qū)分“好公司”和“壞公司”。如果歷史數據表明過去持續(xù)高收入增長的公司往往有著更高的股票回報，量化投資者就會將其納入投資組合。最終，兩類投資者可能會因高收入增長的特征而買入同一只股票，但他們的思考角度是不一樣的。
差異二|投資風格|深度VS.廣度
總的來說，主觀投資是一種高投資深度、低投資廣度的投資風格；而量化投資是一種低投資深度、高投資廣度的投資風格。主觀投資者往往只關注少數幾十只股票。由于他們往往必須對每家公司單獨進行盡可能深入的調研和預測并形成判斷，因此主觀投資者最感興趣和重點分析的股票甚至可能只有幾個。主觀投資的信徒會時刻關注和分析任何有可能影響對目標公司未來收入預測的信息或事件。他們須了解公司的業(yè)務和盈利模式，分析公司近年來的財務狀況，從而充分了解公司的現(xiàn)有情況。進一步的，他們還要判斷經濟周期和行業(yè)發(fā)展趨勢，分析公司的行業(yè)地位和可能的變化，關注公司的新產品，進行實地調研甚至與公司管理層進行交流等，從而判斷公司的發(fā)展前景。
經過一系列的深入調查和研究，他們將所有的信息匯總形成對公司未來盈利增長的預測，從而評價公司的內在價值，并與當前市值進行比較以判斷是否買入，有時候他們甚至須判斷股票需要多久才能回歸其內在價值。
量化投資者則相反，他們投資標的的范圍更大但往往并不深入。量化投資者同時關注大量的公司（往往上百家）而非一次只關注一家公司。由于關注的股票數量很多，他們不會深入分析每家公司的具體信息，而通常是運用統(tǒng)計學規(guī)律（如大數定律）判斷什么指標能有效的區(qū)分“好股票”和“壞股票”，從而得到有效的阿爾法因子并構建選股模型。
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差異三|觀察角度|未來VS.過去
主觀投資關注的是未來或者預期，量化投資關注的是過去或規(guī)律。主觀投資者也會依賴歷史數據和歷史信息，但往往是將歷史作為對公司未來盈利或現(xiàn)金流預測的起始點。主觀投資者的關注點更多的是公司未來的大圖景，他們喜歡將公司的未來描述成一個故事，盡力尋找影響公司未來盈利增長的催化劑。財務基礎和估值模型只是工具，他們的核心技能是對公司未來發(fā)展的預測。
量化投資者則不同，他們的選股模型和投資策略完全基于歷史數據或歷史信息，他們相信歷史會重演（至少在大樣本中會如此），并期望通過對數據的分析來尋找能實現(xiàn)超額收益的“規(guī)律”。他們通常會考察大量公司的歷史財務數據和市場表現(xiàn)數據，進行多次歷史數據的模擬測試（所謂的歷史回測），尋找最有效的指標或因子，從而構建選股模型。
差異四|風險控制|公司VS.模型
主觀投資者關注公司層次的風險，量化投資者關注模型的風險。主觀投資者對每只股票都進行詳盡的分析，分析諸如經濟形勢的變化、行業(yè)政策、市場變革等因素對每家公司未來盈利的可能影響，進而影響公司的估值。量化投資者通過歷史回測來確定選股模型，因子的選取不同，模型的風險承載也會不同。
由于量化投資者研究的是大量股票呈現(xiàn)的統(tǒng)計規(guī)律，他們會在整個投資組合的層次上考慮風險。量化投資組合管理的優(yōu)勢之一是能夠實現(xiàn)對風險的精確度量，便于投資者有效的控制組合風險。例如，量化分析可以度量投資組合相對于基準的風險，如增強型指數基金。通過控制與指數的跟蹤誤差，投資者可以有效的將投資組合的風險控制在一定范圍內，并能實現(xiàn)較好的收益。
主觀投資同樣要指出各公司可能存在的風險（如宏觀經濟風險、行業(yè)政策風險等），但對風險的度量只停留在定性分析的層次，且風險層次往往是特質性的，難以有效控制。
差異五|持倉特點|集中VS.分散
主觀投資者的投資組合倉位通常更加集中，而量化投資者的倉位則更加分散，這也是他們的投資方法在深度與廣度差異上的具體體現(xiàn)。
主觀投資者關注的股票數目較少，對每只股票的分析更加深入，他們往往對自己選出的股票很有信心，因此每只股票的倉位相對量化投資者的更大；而對于他們最有信心的優(yōu)質股，更是給予重倉。
量化投資者關注的股票數目多，其因子選取基于大樣本呈現(xiàn)的統(tǒng)計規(guī)律，因此其投資組合往往會均勻地分散投資在數量較多的股票上，從而每只股票的倉位更小。
差異六|計算中樞|人腦VS.電腦
主觀投資者的分析依賴于大腦，而量化投資者的分析離不開計算機的輔助。
當然，主觀投資者也會使用諸如Excel之類的軟件進行計算和分析，但他們對于估值參數的選取則幾乎完全是自己在整合各類信息后形成的帶有主觀性的判斷。量化投資者也思考阿爾法因子背后的邏輯，而不是盲目的選取指標，但最重要的歷史回測則要依賴計算機完成。
人腦的優(yōu)勢在于擁有消化和整合大量信息（數據和非數據）的能力。分析師仔細權衡各種因素，對未來可能發(fā)生的事件形成較為可靠的判斷，這正是主觀投資者的核心技能所在。量化投資對投資深度的要求并不需要人腦那般的信息整合能力，但歷史回測則要求快速的對大量歷史數據進行統(tǒng)計分析，而計算機相對于人腦的優(yōu)勢就在于能夠快速處理大量的數據。
此外，計算機沒有情感，這一點尤其重要。行為金融學的研究表明，投資者有時會出現(xiàn)非理性的投資行為或決策，即使是優(yōu)秀的基金經理也不例外。
投資者經常出現(xiàn)的非理性行為是處置效應，他們傾向于繼續(xù)持有當前出現(xiàn)虧損的股票并期望股價回升，即便所有的證據都表明這并不會發(fā)生。
嚴格遵守量化投資的程序將有效的防止投資者陷入這種虛無縹緲的幻想，因為從某種意義上來說，投資決策是由模型而不是他們自己決定的。模型的“冰冷”情感保證了量化投資者的紀律性，有效的規(guī)避了非理性行為。
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