量化交易能代替主观交易策略吗？

量化交易和主观交易是现在金融市场中两种主流交易方式。量化交易依靠数据和模型来制定交易决策，其优势在于能够快速处理大量信息，避免人为情绪的干扰，具有高度的纪律性和可重复性。量化交易更多以机器（主要是计算机系统）的软件运行计算结果进行交易判断，靠的是“电脑”；主观交易则更多地依赖个体交易者自身的经验、直觉和对市场的深入理解，主观交易能够灵活应对突发情况，捕捉市场中的特殊机会，靠的是“人脑”。

曾经去拜访过一位百亿级私募基金的基金经理，说起投资回报的事情，他介绍了他们基金这几年的投资业绩，两年前基本上是他一个非科班出身的名校法律硕士在投资操盘，当然他本人也是有过10多年的交易记录交易经验，也做得非常有成就，回报率每年都是在100%左右。

公司做的比较有规模了，他就请了一些所谓科班出身的基金经理，也就是说从公募基金公司出来的，或者是从证券公司的研究分析师，研究人员转行到私募证券的专业人士。

但是整个公司的投资管理业绩就大幅下滑，即使去年和今年也是20~50%不等的投资亏损。为什么会出现这种情况呢？为什么他自己亲自管理基金的时候，公司所管基金的回报业绩都是在行业内名列前茅，他也获得了私募牌照，获得了朝阳永续等专门对私募证券基金进行评价公司的很多奖项，但是请了更加专业更加科班出身的公募投资经理或者是证券公司的分析师研究人员或者基金经理来操盘，非常意外的是，基金的业绩都是负的了，回撤很大。

分析出现这种情况的原因，他认为这些科班出身的基金经理都是按照一个固定的模式和套路在做，但是市场上很多大的基金公募基金都是以这种套路来操作的，这样的模式可能在市场上就形成不了特点，容易同质化，所以有一个赚钱的机会，大家都一拥而上，所以反而不赚钱。尤其是一些比较偏门，比较私密，比较稍纵即失的套利机会。

而他过去所采取的投资策略往往是非主流的，往往是他们自己想出来的，或者是自己研究出来的投资策略，没有多少个机构在使用这种投资策略的时候，一旦有套利机会往往是一家通吃，所以回报自然就是很高了。

通过他这个经历，我想到一个通常的惯例，也就是说即使在二级市场操作股票，也需要出奇制胜，不能随大流，必须要有自己独特的操作策略和投资思路。

同样这也是说明了一个问题，就是实际上在交易市场，你的策略是随着市场环境的变化而变化的，没有哪一个操盘的方法，投资交易的策略能够万能的，永久有效的。

我们常常看到一些很好的投资策略，已经公开的一些交易理论，比如说美国的海归交易法则，中国的缠论等等，这些投资方法开始的时候都似乎非常有效，赚钱效应很大，但是公开之后很多人都按照这种方式操作，那他的操作逻辑就失效了，完全按照他们的交易原理、交易系统去操作交易时，完全就是0效应了，也就赚不到钱了。

其实根据投资大师索罗斯的著述-金融炼金术里面所讲的操作思路，即使假设市场是有效的，但是它具有反身性，当大多数操盘者都按同种策略去操作市场的时候，市场就会产生反身性，这样原来的市场就会变化了，它本身原来一些有效的规则自然也就变得无效了。这样就让我想到现在的很多量化程序，似乎是有效的，进行历史回测的时候也非常有效，但是一旦进入实盘操作，往往业绩就不尽如人意，大概就是索罗斯的反身性理论的逻辑原理在起作用。

所以不可能存在一种投资策略和操盘原理，永世不变。

即使具有人工智能的量化交易模型，有再高深的算法，有再好的模型，因为市场本身变了，所以模型还是要进行调整和自我改进的，如果这个量化模型本身不具备对市场自适应的功能，或者没有这样智能化，那么就需要主观投资者本人或者他的团队不断的进行追踪研究，对市场的策略进行不断的调整，从而修正模型，甚至建立新的模型，并且对算法进行和模型进行适当的调配，使人工智能的算法适应新的投资模型。所以指望或者期望有一个非常伟大的、非常智能的投资模型，加上一个非常高级的、非常智能的计算机算法，就能够永世不变的在市场上获利，是完全不存在的，有这样想法的人也是痴心妄想，也是因为对交易市场本身有幻想，或者说认识不深刻，才导致有这样的想法，才导致有这样的迷思。

因此我们既不能对大公司科班出身的、大公募基金或大券商出来的经验丰富的研究师、分析师或基金经理的操盘能力有迷思，也不能对量化、对人工智能、对计算机的获利能力有任何的幻想。

从事市场交易这样一个高风险的活动，必然是一个高智能的，完全自我学习能力非常强的，也是脑力非常强大、非常精深的一个研究工作，量化交易只能辅助主观交易，还不能代替人脑，代替人类交易员。

量化交易是无法完全取代主观交易的，量化交易必须以主观策略作为依据，才能够存在才有存在的价值，量化交易只能辅助我们人类主观的交易活动，执行成功的主观交易策略才能够有存在的价值。