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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