腾讯2019年第一季度财报里有两个25%值得关注。其一是腾讯在金融科技与企业服务的营收为217.89亿元，同比增长25%，剔除金融科技与企业服务后，腾讯的其他收入仅增长2%。其二是腾讯金融科技及企业服务在营收中占比已超过社交服务，为第二大板块，占比25%，与占比33%排名第一的网络游戏和退居第三占比24%的社交服务共同成为腾讯收入来源的三甲。

腾讯是从云计算切入金融科技领域的，阿里等网络基础平台的情况也大致如此。由此看来，互联网下半场的故事，很有可能是在金融与算法的碰撞中发生。毕竟金融有着人类最大的经济活动规模，而且直接与财富相关。在金融领域，算法可以最快速地盈利和变现，从而成为用来淘金的绝佳工具。因此在各个行业中，金融尤其是投资业对信息处理、算法应用的广度、密度和深度也遥遥领先。这其中，量化投资最为典型，所以，在对人性的认识和把握方面也最为成熟——当然，这也包括金融危机等由于人性贪婪引发的巨大风险和灾难。

事实上，有统计的收益率最高的投资大师并非巴菲特，而是量化投资的杰出代表詹姆斯·西蒙斯，1989—2009年间他执掌的大奖章基金平均年回报率高达35％，比巴菲特同期表现高出10余个百分点。在2018年，西蒙斯从对冲基金中赚得了16亿美元，其个人总资产达到165.5亿美元，使他成为世界上最富有的对冲基金经理。随着互联网和人工智能的兴起，量化投资在加速进化并凸显优势，影响到行业的未来。据福布斯报道，在2018年收入最高的20名对冲基金经理和交易员中，有超过半数与计算机驱动的算法交易有关。

在以算法为主导的这一轮科技浪潮中，了解和思考量化投资也会有助于理解互联网下半场的趋势和逻辑，甚至有助于预见未来的变局。这也是2014年以来，笔者聚焦量化投资领域的原因之一，其中诸多问题在与朱晓天教授共同主编的《量化投资十六讲》一书中做了解答。

比如，对于初涉量化投资和算法交易的人而言，最好奇的一个问题可能是：量化交易既然这么神奇，为什么在国内没有那么骄人的业绩？其实不然，知方石投资总经理刘钊有过统计，2012年到2016年中国市场上表现最好的4只基金，有3只是量化基金。另一方面，比西蒙斯更知名的投资大师巴菲特在中国有着更多的粉丝，但是其投资思想和策略其实也可以理解为一种量化投资，而且他的模型中因子非常稳定。技术也提供了一种公平，在男性为主流的投资领域，女性量化投资经理也有令人瞩目的战绩。据媒体报道，2009年中国推出的第一只增强型指数基金，成立以来总回报较比较基准沪深300指数高出59个百分点，其基金经理李笑薇就是女中豪杰。

那么，量化投资进入中国十多年了，它既然如此强大，为什么并没有那么耀眼或者受到持续追捧？

首先是因为数据是算法的基础，这方面还存在软肋。西蒙斯认为，广义的资本市场，包括股票、期货、外汇等，都反映了当今的社会现状，他的量化投资正是通过收集大量数据并依靠算法来决策。与西蒙斯所在的美国相比，中国的证券市场和统计系统还远未发达，数据不全、数据不够是在中国开展量化投资的巨大挑战。

还有诸多来自市场本身的原因，比如大量的量化投资策略侧重市场中性，在超预期的行情中无法获得高于市场平均收益率的回报。又如，中国的投资者仍然以散户为主，而量化对技术的要求对多数个人投资者而言遥不可及。再如，反转因子等在小盘股失宠之类的市场风格突变下失效。

最关键的原因是对量化投资报以过高的期望甚至神化。类似互联网早期的发展乃至比特币的毁誉，一旦“故事”被追捧得不切实际就成为“事故”。2012年到2016年量化产品曾经受过市场追捧，但是2017年的市场风格切换，罕见的低波动率导致很多量化策略失效，使得一些量化投资平台被挤出局。《量化投资十六讲》的一个重要特点就是回归常识和本质。书中强调量化投研要避免“交易不可实现”“幸存者偏差”“前视偏差”这些根深蒂固的人性弱点。中国绝对收益投资管理协会联系会长聂军在书中毫不客气地说，“从某种意义上讲，量化投资策略的系统性风险更大。”

算法经过市场的检验和修正，而市场背后又是人类的各种思维和行动。一方面，科技使这个世界的历史性改变已成为现实；另一方面，资产和市场也放大了人性的贪婪。技术和算法是中性的，是为人服务的，但如果杠杆过高或者通过复杂的产品设计将巨大的风险转嫁给客户，往往会带来灾难。量化投资中曾经最华丽的超级团队长期资本管理公司和“长期系”在两次金融危机中都以倒闭告终，就是最典型的案例。

在技术驱动的进程中，产品过于同质化产生共振的系统同性风险层出不穷，政策干预的影响在国内尚待完善的市场中也比较突出，但最大的风险还在人本身。尤其在FOF中人性的风险在其风险中占比非常显著。

在以金融科技战略取胜的同时，腾讯也鲜明地提出了“科技向善”。是的，在技术驱动的未来，面对巨大商业利益对人性的考验，如何应对道德风险和伦理危机，既是搭建算法与人性商业模式的必要功课，更是下一个时代的重要基石。

来源：21世纪商业评论