◎每经记者 孙宇婷

谷歌旗下人工智能AlphaGo 4：1战胜“围棋一哥”李世石，令“人机之争”一夜间成为世界性话题。事实上，在投资界，同样一直存在“人机之争”，即主动投资与量化投资，究竟谁更胜一筹？

2016年开年全球资本市场“血雨腥风”，令多数投资者损失惨重。《每日经济新闻》记者注意到，在一片哀嚎中，有一种量化投资策略却脱颖而出，成为大赢家，这种策略背后的驱动力正是计算机。换句话说，在对冲基金领域，计算机正在超越人类。

CTA策略成大赢家

在2016开年低迷的市场中，管理期货基金，又称商品交易顾问（以下简称CTA）打败了主动投资。CTA基金2月平均回报上涨了5.6%，而同期对冲基金整体回报下滑了2%。

对冲基金常用策略包括：多空、事件驱动、全球宏观等，究竟什么是CTA？它和计算机又有什么关系？

CTA基金是量化投资策略的一种，利用量化模型对期货历史数据进行统计分析，并在价格变动过程中寻找趋势，然后建立头寸，就是所谓的趋势跟踪，而调整头寸的临界点是由特定计算机算法规定的。

一位对冲基金业内人士向《每日经济新闻》记者解释称，“绝大多数CTA基金都是趋势交易。一旦发现趋势性信号，立即开仓交易。”

eVestment报告称，今年1月，资产规模超10亿美元的大型CTA基金实现了2.52%的回报，去年全年则实现了2.12%的收益，超过对冲基金行业绝大多数策略。也就是说，在主动投资与量化投资的“人机大战”中，量化投资先下一城。

CTA策略背后是高度精准的计算机设定。在投资领域，计算机相比人类的高明之处究竟表现在哪些地方？

在Systematica Investments掌门人勒达·布拉加看来，当押注股市下滑时，机器拥有人类无可比拟的优势，“对大多数交易员来说，做空往往是比较困难的。人类都偏好操作自己青睐的投资方向，而不会去选择一些自身并不感兴趣的资产并进行反向操作，这也许是由人的本性决定的。但系统性模型则是没有情感的，这种理性决定了CTA能够胜任空头的角色。”布拉加是对冲基金界管理资产最多的女基金经理人，被公认为该行业最有权势的女人。今年，布拉加管理的基金取得出色表现的一大押注是做多债券。

“没有哪个交易员会想要持有这个仓位，”布拉加表示，“他们在2014年也曾错过一次机会，当时我们却倾力投资。我们可以这样做，是因为我们操盘更加多元，在这种情况下，做逆向投资毫无困难。但如果你只有少量的仓位时，你很难违背共识，反其道而行之。”布拉加的一席话透露了量化投资相比主动投资的两大优势：第一，机器决策比较理性，不会受任何情绪的干扰；第二，机器信息处理能力强，响应速度快。

通常情况下，机器可以同时运行几百个策略模型，实时监控全市场的各种证券交易信息，市场一旦出现满足条件的交易机会，机器瞬间就可发出交易指令，有效抓住交易机会。

量化投资的争议

巴克莱近期的一份报告显示，对冲基金投资者增加了对计算机驱动策略的投资，占比由过去的7%上升至11%。看起来，资金正持续不断地流入机器一方。

总部位于美国弗吉尼亚州的Agecroft Partners执行合伙人Don Steinbrugge，去年在CTA的大型报告中详细阐述了这类基金在策略上的具体差异：“CTA是高度竞争的市场，目前约有1000只这类基金供投资者选择。这些公司使用的策略大不相同。一些是建立在模型基础上的，一些则纯粹是市场趋势驱动下的量化投资。从投资时间期限看，区别更为明显。有些CTA是做短线的，投资组合在一周内可能会变换多次，甚至在日内就出现频繁变化，有些则是长线持有。尽管CTA策略的选择丰富，但大部分资产都集中于少数几家公司，主要的策略都在于识别中期市场趋势。”

《每日经济新闻》记者留意到，市场对CTA的争议在于，其会在市场上涨时做多，而在市场下跌时做空，正是因为这种趋势投资策略，CTA经常被指责加大了市场波动。去年8月，量化投资基金进行的程序化卖出就被认为导致了当时美股的大跌。当然，另一个关键的问题是：这些机器能不能继续傲视群雄？

Short Hills Capital的史蒂芬·韦斯认为，“在目前高度波动的市场环境下，CTA（系统性策略）需要非常具体的前提设定。一旦构建模型的设定失效，那么这类基金的表现也会受影响。”

数据提供商HFR的研究显示，在经历了2008年市场崩溃后的繁荣（市场的长期低迷给了最悲观的趋势跟随者足够时间进行缓冲），这个行业的规模从910亿美元增长至2150亿美元。Winton Capital，BlueCrest等成为投资界的宠儿。不幸的是，当资金开始涌入时，恰逢量化策略命运的逆转。

从业者坚持认为，主要不在于“宽客”们（指依靠数学模型分析市场的金融工程师）的模型出了问题，错在市场本身。在量化投资圈的人士看来，“在后金融危机时代，市场受到政治家和央行的控制。”欧债危机下，保卫欧元、抑制通缩的努力导致市场不时“抽风”，从而扭曲了算法的原始模式。显然，就算是世界上最机灵的超级电脑也无法预测欧洲央行下一步的行动。

宽客们对数据超乎常人的智力有着根深蒂固的信仰。正如量化基金R·G·尼德霍夫资本管理公司的罗伊·尼德霍夫所说的，做量化的人，最重要的是要在市场起伏中，坚持你的观点。该基金今年上涨了16%。尼德霍夫在半年报中写道，“我们听从系统的指令，这是问题的关键所在。量化策略需要摒弃情感，其价值就在于依赖系统而不是你的情绪进行决策。我已经学会了追随我的模型，因为它做得比我好多了。”