

荷宝量化投资播客 | 第11期:人的因素对量化有多重要?
量化投资高度依赖技术,那么人在这个过程中扮演着什么角色呢?在本系列最后一期量化投资播客中,Harald Lohre将与我们探讨量化中“人”的因素。例如,在这样一个数据驱动、高度系统化的领域,为什么创造力仍然很重要?荷宝的优秀量化研究员需要具备哪些素质?他们真的都是天才吗?
以下是本期播客的要点整理:
欢迎Harold再次做客本节目。当今世界各个领域都高度依赖技术,量化投资领域更是如此,那么人类还能发挥什么作用呢?
这是个好问题。量化确实关乎数字和模型,但人始终是所有量化过程的核心。比如,在模型设计中提出假设、测试投资逻辑,都离不开创造力与批判性思维。更进一步来说,模型监督、业绩追踪、交易监测、归因分析,以及判断现有模型是否适配当前市场形态等方面,都需要人的介入。可以说,从模型构建到确保执行到位,人的领域知识始终是关键。
那么荷宝的优秀量化研究员需要具备哪些素质?我猜你们团队个个都是数学统计天才吧?
这是“入场券”。但说句正经的,量化投资首先是一项团队工作,就像在赛场上需要不同位置的球员,多元化的团队配置才是关键。当然,优秀的量化研究员确实具备某些共同特质,比如保持好奇心。我们期待他们不断带来惊喜,用新发现推动模型迭代。
还有什么特别之处吗?毕竟其他量化机构可能也在追求您说的这些特质。荷宝有什么独特优势?
有一点值得强调,那就是“量化股票团队”与“基本面股票团队”之间的紧密联动。从我入职时就发现,这种团队间的双向赋能独具特色。在荷宝,无论是量化派还是基本面派,我们本质上都是投资工程师和研究员。这种天然的合作机制催生了双向的知识溢出效应,在保持两类投资流程独立性的同时实现了优势互补。我认为,这是荷宝的一项巨大优势。
您刚才强调了人在量化投资中的重要性,但凡事都有另一面:只要有人的参与,最终结果就难免受到认知偏差和行为因
素的影响。你们如何防范这个问题?
确实,人类难免存在认知偏差。尤其需要警惕确认偏误(confirmation bias)——我们总是倾向于采信符合既有认知的新证据。这种行为最大的风险在于固步自封:满足于现有模型而不求突破。在我们行业,这会带来巨大风险。停止创新、停滞不前就意味着落后,这是我们无法承受的风险。应对之道在于保持谦逊,而量化流程的设计本身就在促使我们保持敬畏。关键是始终保持对短期优势的敏锐洞察,时刻保持求知若渴的状态,并持续自我突破。
最后,你们还要把这一切向客户解释清楚:既要说明量化模型并非黑箱且运行有效,又要解释人工监督与制衡机制。面对这种复杂性,你们如何与客户沟通才能赢得信任?
我认为,荷宝作为一家投资机构,非常擅长传递投资理念。在量化领域,我们通过大量客户交流和出版物,将投资逻辑原原本本地传递给客户,让他们真正理解我们在做什么。理解带来信任,而信任是一切的基石。
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