量化投資在國內起步、發展雖然也有幾年了，但是對於絕大多數人來說應該都還是一個比較陌生、比較神秘的領域，那麼作為這個領域內的專家，你自己現在對這個理念是怎麼理解的？
可以大概介紹一下量化的思路和理念。人們作投資的時候需要用人腦去分析現有的信息，去作分析，消化和判斷。量化無非就是用機器去分析，也就是用電腦去分析。理論上來說人腦一定是優於電腦，那麼為什麼會有量化投資的一席之地呢？
就因為人腦是經過幾百萬年進化過來，它並不是適合於做任何事情。主要的自然選擇標準還是捕食和繁衍。人腦的構造主要是用來滿足這些。就是需要人能夠很快地捕食，能夠吃到東西，能夠繁殖後代，所以人腦一定會比較主觀，受周圍同類行為的影響，必須要有足夠的衝動性、聯想性、主觀性和對危險的恐懼性。所以人腦就不會擁有最適於投資的判斷方式和情緒模式。它是幾百萬年下來自然選擇的一個結果，很難在幾百年裏麵改掉。所以它一定有這個缺陷，各個民族都有，不可能對公司所有的信息作完全客觀的分析並在操作上作最理智和冷靜的判斷。那麼這種情況下，用電腦或流程或機製作有紀律的、嚴謹的、比較客觀的分析，就有了一席之地。
所以它更多的是一種思維方式。
對，更多的是一種思想，一套哲學，一個體係。就是通過有紀律性的、係統性的和科學的方法來分析信息，來作投資判斷，理性果斷地來作配置、風控和退出。
這個體係還有個特點，就是它可以科學地融合很多單一的風格。通常我們可以把投資風格分為好幾類，比如價值投資、成長投資、趨勢投資、事件投資等，有各種套路。有的人說絕對要價值投資，有的人說必須要在成長行業買成長型的公司，就會有各種爭論。但是用量化投資的方法，這些就沒什麼好爭論的，各個風格其實都不衝突，是不同維度上的東西，可以根據投資人的風險偏好、產品的規模和流動性條款，用量化的方式把它們有機地包羅起來。
那麼量化相比人腦呢？它會不會最後取代人腦去投資？
我覺得量化是對人腦投資的一個很好的補充，但是它永遠不可能代替人腦。看公司最好的方式永遠是人去看的，人去判斷，但是人有這個問題，就是他不能夠完全的理性。量化、係統化或流程化就可以成為人腦作判斷的一個很好補充。量化有這些特點，它比較有紀律性，比較有耐心，與周圍不太相關，比較客觀。它的存在來自對人作判斷的補充。它一定會存在，但永遠無法替代人腦。機器對於複雜事物的判斷是很有局限性的，而模型一旦複雜了就可能無效了。
那麼你們認為你們成功的最關鍵點是什麼？
天下聰明人很多，你能看到的別人也能夠看到，你用的數據別人也可以用，除非你用的數據別人很少能拿到，要不然的話基本上你們看到的東西是相似的，所用的方法是相似的，那麼接下來看的就是對模型的判斷了。
所以我認為成功最關鍵的是對各類模型都要有一個非常正確的判斷：到底這個模型是不是在目前情況下管用？它會如何改變你的組合的各種風險指標？它的生命周期還有多久？
一個新的量化基金最要防範的錯誤是使用無效的和失效的模型。有的是因為當時發現的就是無效的海市蜃樓模型。有的則是因為剛開發時模型還有效，但後來做類似模型的人多了，就失效了。導致使用無效的和失效模型的主要原因通常在於對自己團隊“天賦”的高估和對人才局限性與競爭增長速度的低估。
好的判斷來自長期的經驗和科學的思維方式。另外也需要有一個果斷的行動來處理這些判斷。你永遠也不可以愛上任何一類模型。如果有客觀的分析認定某類模型不再管用，你要堅決地換掉。
比如說這個模型，我認為它不行了就把它的權重降成零。這是做量化的一個優點吧，你可以做得非常及時和果斷。我可以一夜之間把價值類模型的權重全部降到零，而一般的基金公司和券商自營部總不可能立即讓價值類型的基金經理或操盤手全部下課吧？
所以就像剛才提到的，客觀性是量化的一個非常重要的優點。
做量化的都很容易做到客觀性。反正都是模型，都是數字，都是一套係統或是流程。這是量化投資的一大優點。但僅有客觀性是不夠的，要不然也不會有那麼多做量化的人不斷被淘汰。對這個客觀性程度的把握是很重要的。有些人不成功，要麼就是過分專注於過去，該變而不變，對現在新的東西缺乏適應，要麼就是太主觀，跟人腦一樣主觀，見風就是雨。