百亿级私募年度业绩出炉 主观多头策略明显跑赢量化

主观多头策略与量化策略的特点
   主观多头策略
     投资决策依据：主观多头策略主要依赖基金经理及其投研团队的基本面研究、行业分析和公司调研等主观判断来选择股票构建投资组合。例如，基金经理可能深入研究一家公司的财务状况、商业模式、竞争优势以及行业发展趋势等，若认为该公司具有良好的成长潜力且被市场低估，就会将其纳入投资组合。
     优势：在市场风格较为明确、宏观经济和行业逻辑主导市场走势时，主观多头策略能够深入挖掘具有长期投资价值的个股。基金经理可以根据自己的经验和对市场的理解，灵活调整投资组合，适应不同的市场环境。比如在消费升级的大趋势下，主观多头策略的基金经理可以提前布局具有品牌优势和渠道优势的消费类公司。
   量化策略
     投资决策依据：量化策略则是运用数学模型和计算机算法，基于大量的历史数据和市场指标来构建投资组合。这些模型会对股票的各种特征，如估值、动量、波动率等进行量化分析，筛选出符合特定标准的股票。例如，量化模型可能设定为选择市盈率低于行业平均、近三个月涨幅超过一定比例且波动率较低的股票。
     优势：量化策略具有处理大数据的能力，能够快速对市场变化做出反应，可以同时分析大量的股票，分散投资风险。在市场交易活跃、数据规律较为明显的情况下，量化策略能够通过高频交易等方式捕捉到一些短期的投资机会。
主观多头策略跑赢量化策略的可能原因
   市场风格因素
     在某些年度，市场可能呈现出明显的行业轮动和主题投资机会，这种情况下，主观多头策略的基金经理能够凭借对宏观经济、政策导向和行业发展的深入理解，提前布局相关板块。例如，如果政策大力扶持新能源产业，主观多头基金经理通过深入研究新能源产业链上的各个环节，从上游的锂矿资源到下游的新能源汽车制造，挖掘出最具潜力的投资标的，而量化策略可能由于其模型更多基于历史数据，对这种新兴的、受政策驱动的板块反应相对滞后。
   量化策略自身局限性
     模型适应性问题：量化模型是基于历史数据构建的，如果市场环境发生重大变化，如出现突发的宏观经济危机或重大政策调整，模型可能会失效。例如，在2020年新冠疫情爆发初期，市场出现了前所未有的恐慌性抛售，很多量化模型基于的历史数据中没有类似情况，导致量化策略在短期内出现较大回撤。
     拥挤交易风险：随着量化投资规模的不断扩大，一些量化策略可能会集中在相似的因子和股票上，容易产生拥挤交易。当市场行情发生反转时，这些集中持仓的量化基金可能会遭受较大损失，而主观多头策略由于持仓相对分散在不同逻辑挖掘的股票上，受这种拥挤交易风险的影响较小。

对投资者的启示
   投资选择多元化：对于投资者来说，这一结果表明在选择私募产品时，不能仅仅根据策略类型来判断优劣。两种策略都有其各自的特点和风险，应该根据自己的投资目标、风险承受能力和投资期限等因素综合考虑。例如，对于长期投资者且更倾向于价值投资理念的，主观多头策略可能更符合需求；而对于追求短期交易机会、希望通过分散投资降低风险且对技术分析有一定信任度的投资者，量化策略也有其吸引力。
   关注市场环境变化：投资者需要关注市场环境的变化对不同策略的影响。在市场风格切换频繁、宏观经济形势不稳定的时期，可以考虑将部分资金配置在不同策略的产品上，以分散投资风险。例如，当预期市场将从成长风格转向价值风格时，可以适当调整主观多头策略和量化策略产品的投资比例。