一、科學VS.宗教
科學的核心是不確定性，
宗教的核心是確定性。
科學，必須存疑；
科學進步，
需要把不確定性變作你本性必不可少的一部分。
想要更好地認知，
我們必須保持謙虛，承認自己的無知。
世上沒有什麼是確定的或無可置疑的。
你帶着好奇心探索，
不是因為已知，而是因為未知。
你在科學中發現更多，
並不是掌握了真理，
只是或多或少地看起來類似而已。
It is imperative in science to doubt;
it is absolutely necessary, for progress in science,
to have uncertainty as a fundamental part of your inner nature.
To make progress in understanding
we must remain modest and allow that we do not know.
Nothing is certain or proved beyond all doubt.
You investigate for curiosity,
because it is unknown,
not because you know the answer.
And as you develop more information in the sciences,
it is not that you are finding out the truth,
but that you are finding out that this or that is more or less likely.
—— Richard Feynman
科學家一定正確嗎？歷史上頒錯的諾貝爾獎:
二、量化 = 客觀？人工=主觀？
首先，糾正一個市場上的主流偏見，不知誰開先河？把國外區分投資方法、相對於量化（Quantitative）或系統化（Systematic）的Discretionary（自主決策）翻譯成「主觀」——這屬於嚴重搞錯了範疇，好比問哺乳動物和中國人有什麼區別？
和主觀（Subjective）對立的不是量化，而是客觀(Objective)。二者都是一種態度，不是一種技術。
據《劍橋英語詞典》解釋：
主觀：指基於個人認知或感情，或被後者影響，而不是基於事實（ influenced by or based on personal beliefs or feelings, rather than based on facts）；
客觀：指基於真實事實，而不被個人認知或感情影響（based on real facts and not influenced by personal beliefs or feelings）。
—— 摘自：人工決策，還是量化？
我們之前講過，
從今年量化同漲同跌的現象，我想大家應該感同身受誤把alpha當成beta的錯誤。
二、 「量化必定勝人」是主觀偏見
人工決策的目標當然是客觀，只要正常點的投資者，都不希望自己的觀點是主觀的。但事實上，每個人都很難做到絕對的客觀，況且絕對的客觀也沒有標準答案。比如：
ARK的WOOD認為目前2021世界處於通縮風險，對成長股利好（what?!）
某些重倉成長股的如Baillie Giford以為2020年開始，優秀的業績是自己選股獲選企業能力，（實際依賴全球央行放水beta）
董明珠以為格力完全靠個人能力（實際依賴地產beta）
量化的出發點是客觀，但事實上和人一樣，結局很可能是主觀。比如很多量化門派根據統計認為小盤比大盤富含更多的alpha——他們用自以為客觀的方法，獲得了一個主觀的答案。
「量化必定勝論」，本身就是一種主觀 —— 比如LTCM認為自己用量化的方法可以獲得99.9999...%的勝率，就是過度迷戀工具，對世界失去了客觀認知的能力。
其實辨證唯物主義早就解釋了量化和人之爭。在辨證唯物體系中：
主觀指人的意識；客觀指不依賴於人的意識的物質世界或人的認識對象。
主觀和客觀的關係是辯證的統一。
客觀決定主觀，主觀反映客觀，又能動地反作用於客觀。
唯心主義顛倒主觀和客觀的關係，認為主觀決定客觀，並且用各種方式來否認客觀是真實存在的。
機械唯物主義（Mechanistic Materialism）也稱形而上學唯物主義（Modern metaphysical materialism），它只承認客觀的決定作用，不承認主觀的反作用。唯物主義和機械唯物主義的觀點不符合人類實踐活動的真實情況，因而都是錯誤的。
「客觀決定主觀，主觀反映客觀，又能動地反作用於客觀。」 這個觀點其實已經非常接近索羅斯的反射理論：內在價值和外在價格可以互相作用，即主觀和客觀可以互相作用。詳見：《索羅斯的不確定性》
機械唯物主義是個很有意思的點，它名叫「唯物主義」，其實是「唯心主義」。據《辭海》的定義，
機械唯物主義肯定世界是物質的和運動的，同時用機械力學原理來解釋一切現象和過程，用孤立的、片面的觀點觀察世界，把自然界和社會的變化過程歸結為數量增減、位置變更，把運動看作是外力的推動，否認事物運動的內部原因、質的變化和發展的飛躍。
「量化必定勝人」論，否定人反作用於客觀的現實（索羅斯和量子力學都認為人會影響他觀察的事物），已經具備了機械唯物主義的特徵 —— 比如很多量化派認為小盤股比大盤股長期富含alpha的基於「客觀統計」的「主觀意願」，干擾了市場，導致小盤股確實在一定時間範圍內跑贏了大盤股；之後又由於策略高度同質化，過度擁擠，導致股票價格過度偏離內在價值，踩踏和自我毀滅的過程—— 這其實就是機械唯物主義，是唯心主義的一種，也是一種主觀。
三、工具 VS. 哲學
國際量化基金在2017普遍虧損或跑輸指數
國際量化基金在2017普遍虧損或跑輸指數
下圖是幾個國內媒體崇尚的量化「大神」的前幾年業績表現（這裡沒有批評同行的意思，只是為了闡述客觀事實舉一些反例。我們認為做投資，虧損不是丟人的，怕的是掩耳盜鈴或神化；從不犯錯以至於不知道錯誤在哪裡也是危險的）：
投資有很多種路，不擅長基本分析的投資者（筆者本人也不擅長），可以選擇技術分析或量化管理的道路。雖說黑貓白貓，抓到老鼠就是好貓；但我們不能全盤否定基本分析或人工投資 —— 歸根結底，金融市場的基本功能是為社會優化資源配置。否則皮之不存，毛將焉附？
量化和被動投資，其實跟蹤、研究或複製的是場內投資者（包括自己）的行為合力而已 —— 他們自身對挖掘價值和資產定價一般不會起決定性的作用（雖然索羅斯的反射理論認為價格也會影響內在價值）。沒有了在價值投資之路勇於探索，堅忍不拔，執着走下去的人 … 脫離了追尋價值，只為掘金，不為實體經濟服務的金融市場和賭場博弈有什麼區別？
現在所謂市場上大部分買小盤股/空大盤期指的偽alpha策略，不但投資邏輯上根本是偽「alpha」，而且本質上也是通過壟斷流動性拿到類似坐莊，或龐氏騙局的收益，經不起流動性風險的考驗，和通過量化手段選到標的股票的alpha的初衷相差十萬八千里。
在投資領域，在投資哲學或行為之上，更重要的是建立一個公開公平的市場/體制，使得投資者能夠對上市公司監督，達到資源優化配置，為實體經濟服務 —— 那時的投資才有真正的alpha。我一直認為，沒有個股做空機制，沒有投資者對上市公司集體訴訟等工具，沒有退市機制，A股市場很難完成優勝劣汰的功能——所以股票很難有真正的alpha。A股市場上流行的低波動策略大多是「政策套利」的alpha，其實是一種beta，比如大/小盤偽alpha，T+0，打新，定增，可轉債，市值管理，重組 —— 一旦放開T+0和做空機制、退市機制，這些收益大部分都會失效或者收益平均化。
在90%上市公司做假賬，機構投資者還無力反擊的時候，甚至有配合上市公司勾兌，操縱價格，實際導致整個資本市場功能性失敗的時候，二級市場的投資者還在爭論是人還是量化能從股票拿到更穩定的alpha是一種諷刺。
在2017年，我們看到市場在拋棄績差股，重組股這些假alpha，這是一個很好的趨勢（我個人希望這個趨勢可以長期持續深化）；但另一方面，認購資金瘋狂追逐「價值投資」派系的大型基金，已經演變成行為金融 —— 從這個角度，其實和2014-2016資金瘋狂追逐大小盤偽alpha策略有一定的同質性，都是主流偏差的外在體現，未來都可能引發系統性風險。
到2021年白馬馬失前蹄，導致資金流入中小盤和新能源，使得小市值因子再次跑贏大市值因子，其實就是2017年大小盤輪動的翻版。沒有任何新意。
投資者應該警惕把beta當成alpha賣的行為。
四、國內量化的主策略：小市值因子長期有效，
這個底層邏輯是主觀認知錯誤
歐美的市值因子和A股的市值因子邏輯完全相反
美國的中小盤股在長周期上超越大盤股，是因為美國監管完善，有退市機制和做空機制監督上市公司，所以你觀察到的中小盤Alpha既包含了退市導致的Survivorship Bias，也包含了在完善監督下，上市公司的優勝劣汰（其實很難說這是一種Alpha，我更認為是一種Beta）。
A股的中小盤之所以跑贏大盤，是因為A股監管不完善，沒有做空機制和退市機制監督上市公司，上市公司背後的政治層面保殼意志，導致的劣幣驅逐良幣現象。
從量化的角度看，中西兩邊「Alpha」特徵相仿；其實邏輯完全背離。國內的量化先鋒在簡單地拿了2013年前地歷史數據驗證了國內外小市值因子的有效性，就開始操辦，實際是賺了自己看不到地宏觀beta，這是無知者無畏的時代紅利，並不是個人alpha，本質上和董明珠把格力的成功完全歸功於自己是同一種坐井觀天的認知錯誤。只是因為有些量化機構沒有看到宏觀場景，所以才導致大量量化策略在劉主席上台之後普遍失效，倒逼他們進入T+0和高頻領域。
五、T+0，打新，定增，可轉債，市值管理，重組都是β
我們在2017年就說過，A股市場上流行的低波動策略大多是「政策套利」的alpha，其實是一種beta，比如大/小盤偽alpha，T+0，打新，定增，可轉債，市值管理，重組 —— 一旦放開T+0和做空機制、退市機制，這些收益大部分都會失效或者收益平均化。這些只是時代和地域的制度紅利。這些策略一旦進入美股那種多空充分博弈，信息相對國內市場透明對稱的市場，將會立即失效。
國內市場化的進程雖然緩慢，但時代畢竟在向前走。
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