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"> 在基金业，主观与量化正在“双向奔赴 ” 。
上海证券报记者采访获悉 ，今年以来多家公募基金公司加快探索主观与量化的融合路径 ，不仅将AI选股模型深度嵌入到投研流程，还在量化模型中深度引入主观逻辑因子 ，部分机构的主观与量化团队甚至一起开会拆解市场变化 。私募业亦是如此。多位渠道人士透露 ，主打逻辑类因子和统计类因子有效结合的机构，今年以来备受资金青睐 ，主观+量化超融合策略也开始陆续出现 。
在业内人士看来 ，不断提高的交易复杂度 、AI时代的来临，以及持续加快的市场变化，将加速模糊主观与量化投资之间的边界 。未来 ，机构关注的核心话题可能不再是主观与量化的胜负之争 ，而是谁能通过主动投资与量化投资的协同，获取更多阿尔法。
主观投资中的量化身影
如今 ，在公募机构的投研流程中 ，量化工（850102）具的身影随处可见 。
招商基金基金经理程泉璋透露，公司已将量化工（850102）具嵌入投资全流程 ，从股票池筛选、仓位管理 ，到风险控制和情绪监测，量化模型都在发挥作用 。“比如 ，当市场指数或个股触发量价模型过热信号时 ，系统会自动发出提示，帮助主观组合规避潜在回撤 ”。
程泉璋表示：“在面对数千家上市公司和海量信息流时 ，量化模型能够快速完成全市场扫描 ，让我可以把更多精力投入到产业研究和公司基本面分析中。”
在博道基金，融合已从投研向组织层面延伸 。博道基金的晨会 、专题研讨 、基金经理随笔及年度“静思会”等环节，都会让专攻主动投资的基金经理与量化团队 ，围绕市场话题展开讨论 。
主观私募也在拥抱量化工（850102）具。
沪上一家主观私募相关人士透露 ，旗下投研团队已将量化工（850102）具深度整合到以飞书和AI模型为核心的协作平台中 。也就是说，该私募研究任何一只标的 ，系统会先根据预设的工作流自动抓取历年的全部公开信息 ，同时读取团队通过调研和专家访谈获取的私有数据，按照模板生成完整的研报 。
淡水泉投资相关人士表示 ，可借助AI工具打造智能投研系统。例如 ，业内公司开发的系统可日均处理上万份专业报告，具备报告阅读和摘要生成、会议内容提炼 、市场总结和主线分析这些“信息助理 ”级别的功能 。未来 ，宏观分析 、主题方向判断、个股逻辑有望统一内置到自建的AI模型中 ，让投研人员将精力集中在真正需要创造性和前瞻判断的地方 。
量化与主观深度融合
当前，量化与主观的深度融合也开始涌现。
玄元投资相关人士透露 ，业内有机构进行了主观与量化超融合策略的重大迭代 ，该策略以量化选股策略为基石，叠加主观研判以实现收益增强 。具体做法是，主观团队基于产业研究提供行业权重调整信号和细分题材股票池 ，量化模型则根据多因子体系进行选股和交易 。
中欧瑞博创始人吴伟志表示 ，可采取“主动量化 ”策略，主动管理经验为研发提供思路方向 ，使策略逻辑更通顺、产品管理更灵活 、风险监控更敏感 ，同时发挥量化策略减少情绪影响 、提升执行效率、扩大策略容量的优势。
进化论资产相关人士认为，传统的统计模型难以应对“黑天鹅”事件带来的尾部风险 ，可构建“进化论多元稳健模型 ” ，既包含业内常见的统计类因子，也包含进化论自主研发的逻辑类因子 。
广发基金稳健策略部基金经理叶帅表示 ，团队自成立起就引入了AI的选股技术 ，通过自研神经网络架构成功构建“垂类 ”AI模型，主动研究则在关键节点上为模型提供更具前瞻性的逻辑因子 ，增强了组合的应变能力和长期收益的稳定性 。
新投资范式兴起的“前奏”
在业内人士看来 ，不管是海外的成熟经验，还是数据复杂度快速提升的趋势，抑或是AI浪潮的持续汹涌 ，都将推动主动投资和量化投资走向深度融合。
玄元投资相关人士认为 ，从成熟市场经验来看，主观和量化的边界会逐步弱化 ，融合或将成为“终极形态 ”。一直以来 ，量化策略有着风险三角——杠杆 、流动性 、拥挤度，长期资本公司LTCM就曾因高杠杆和模型缺陷“翻车 ” 。这不仅促使美国量化行业提高风控水平 ，同时还积极寻求更多非共识的阿尔法 ，实现的路径之一便是主观与量化相融合 。
一家头部私募相关人士表示，随着AI的信息处理能力实现跨越式提升 ，从传统量价数据拓展至文本、财报 、研报等非结构化数据 ，公司的量化和主观团队正在探索深度融合，如训练符合公司主观投研品位的新闻阅读机器人 ，让机器学会用主观的视角读新闻 、抓线索。
“未来 ，随着技术持续演进和市场环境不断变化，单一投资策略适应所有市场环境的难度将越来越大，主动与量化之间的边界或将进一步淡化 。主动研究提供产业认知和价值判断 ，量化工（850102）具提供数据验证和纪律执行 ，两者的深度融合有望成为提升投资效率、拓宽阿尔法来源的重要途径 。”程泉璋表示。
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