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0最近就有人翻出了6年前，梁文峰在19年金牛奖颁奖仪式上，所作的主题演讲《一名程序员眼里中国量化投资的未来》。
细究一下，发现里面对于量化的预测，到今天为止不少都已经实现了。
展开跟大家聊聊。
预言一、量化将成为私募基金中的主流
梁文锋表示，过去十几年量化逐渐成为美国对冲基金的主流，从美国的经验看，量化也将成为国内私募基金的中流砥柱。
而从目前的情况来看，量化确实已经成为国内私募的中坚力量。
首先，百亿级别规模中，量化私募数已经超过主观
要知道，自国内私募诞生以来，主观各方面都占据着绝对的地位。以4年前百亿规模私募数量看，主观的领先优势非常明显。
但就在今年7月，百亿级量化私募数量已达44家，历史上首次超过百亿主观私募的39家，到了12月这一差距也逐渐被拉开，这一标志性转折点也说明私募行业格局的根本性重构。
其次，产品备案数量看，量化也是独占鳌头
量化备案量在今年呈现爆发式增长。前三季度，量化私募共备案产品3958只，占全部备案量的44.30%，遥遥领先于其他策略，这也是今年整个私募行业规模快速增长的核心原因。
另外，前三季度备案产品数不少于40只的管理人中，只有2家是纯主观多头，其余均为量化私募。
还有就是在投资人中的热度
其实我们可以直观地感受到，无论是网上还是线下，新手还是老兵，一提到量化，无论是正面夸赞，还是负面吐槽，都可以侃侃而谈。
另外从政策层面对于量化也是“呵护有加”，近年来关于量化方面的制度规则发布频率，远高于其他策略，当然这些也都是引导量化往更加健康的道路发展。
那量化为什么能成为私募中的主流呢？
- A股天然适合量化发挥
我们都知道，在A股，散户撑起半边天。他们的特点也很鲜明，投资周期短，缺乏长期持有的定力；容易受市场情绪扰动，追涨杀跌；止盈止损能力弱，难克服人性缺点。
而量化交易的核心逻辑，正是精准捕捉散户主导市场里的非理性交易红利。上述这些行为会在盘口数据、成交量变化等交易数据中留下清晰痕迹。
量化模型就会通过对海量数据的分析，更高效率的把交易行为转为的交易信号，快速捕捉非理性定价带来获利机会。
- 投资品种和工具的丰富成熟
目前市场上期权、可转债、商品期货等品种陆续增多，可交易的标的从股票扩展到了多类资产，给量化策略提供了更多获取收益、管理风险的方式。
- 技术的发展和策略的持续迭代
我们知道量化是非常吃技术的，幸运的是近几年计算机技术发展突飞猛进，今年更是进入到AI新纪元。各家也在不断加大设备、人才投入。
对于自身的策略，也保持着高强度的更新迭代，超额获取能力较之前普遍提升了不少。
业绩好了，关注的人自然也就多了。
预言二、从单一量价策略发展到多种策略融合
演讲中，梁文锋提到，未来一两年行业的提升应该来自于多策略结合。多策略结合并不是简单的分散投资，而是多种子策略的叠加，最后合成一个大的、包罗万象的策略，不属于传统策略类别里的哪一种。
站在当下来看，其实近年来，量化股多向多元化纵深发展的变化是非常显著的。
自身策略上，追求因子和频段多元化
最为典型的就是现在大部分管理人除了量价之外，还会叠加有基本面、另类因子，只不过比重和收益贡献不同罢了。有些以量价为主，基本面和另类为辅。有些则比较均衡，量价占50%，基本面和另类占50%.
除了因子之外，频段信号也有多远融合的趋势。很多管理人不局限于单一的频段信号，有些甚至能做到全频段alpha，业绩还是很能打的。
交易上，叠加T0策略增厚收益
这类管理人的收益来源，除了选股之外，还有就是T0带来的超额增厚，相当于进一步拓宽了收益来源。
并且这类日内交易确定性更强，跟选股的超额相关性低。
目前市面上1000、2000指增，做日内T0的比较多。
仓位管理上，叠加择时策略
因为择时的不确定性更高一些，所以这类管理人对于择时的使用还是比较谨慎的，偏向小仓位、低频率使用。
当然择时也是量化模型来判断，看多的时候会使用两融杠杆增加仓位，看空的时候会股指期货对冲部分仓位，降低敞口。
其实这种多策略的融合趋势，不仅仅在量化，私募各策略都在向这个方向进发。
出现这种趋势的原因，其实梁文锋也从机构视角道出了其中的缘由——“因为随着市场有效性的提高，收益率下降，要靠单策略取得好的收益，已经很难了。”
从投资人角度看，我们之前也提到，核心还是要让我们投资者“更舒服的赚钱”，而只有多资产、多策略的配置，才能提升组合的抗压能力，进而提升收益的稳定性，持有体验才更好。
预言三、量化做基本面，在技术上完全可行，并且能够做好
这是梁文锋提到的长周期视角的预测：“在基本面上，市场的有效性目前还是比较差的，这里面有很多的空间”、“基本面量化还有很长的路要走，它要达到现在技术面量化的高度，应该还差几个摩尔定律的周期。但这一天，肯定是在我们的有生之年会看到的。”
时至今日，虽然以量价为主的技术流派，在量化中仍然占据着主导地位，但也有相当一部分管理人，选择用基本面来做策略的基石，并且长期表现也位于市场头部水平。
典型的比如下面这家管理人
策略以基本面量化主导，基本面因子占比70%，其余为量价、另类因子，主要为人工挖掘。偏中低频，平均换手率30倍左右。
基本面因子包括财报、质量、成长、分析师等因子，由于偏低频、样本量不够，一般是逻辑构建，要求具有实际逻辑且长期表现稳定，来源于投研团队的长期积累。
其实梁文锋看好这一赛道，也是有一定道理的。
短期来看，基本面量化与主流的量价策略相关性比较低，内卷程度不高，超额相对来说好做一些。
从更长周期维度看，其实A股市场的定价仍然难以脱离基本面的锚。
一方面企业估值会回归合理价值，比较依赖企业真实盈利能力。其次市场上还有很多“聪明钱”，如外资，保险、养老金等长线机构，随着这类资金逐步入市，A股机构资金占比也会升高，市场会更加转向基本面定价。
另外，A股是典型的政策主导的市场，上层政策的指引短期会引起一波情绪炒作，但最终还是需要落实到业绩上，企业有长期向好的基本面才会有人买单。
当然，这里也并非说量化就比主观好，各自都有优势和劣势，有适配的策略环境和市场风格。正因如此，才会有让投资人有更个性化的偏好和投资预期。
但量化之所以能够有如此精度的前瞻性，并一直朝着好的方向发展。
一方面量化是现代金融学的产物，有着更加工业化的逻辑和体系。
另一方面，量化可以对标海外非常成熟的对冲基金，无论是策略还是行业结构，都有着比较鲜明的参照物。
