那麼在量化投資這個領域都出過哪些特別有名的投資家？如果現在說到價值投資大家都說巴菲特，那說到量化投資呢？
隻能說有團隊吧，像複興科技（RenaissanceTechnology）的團隊，他們就很厲害。量化投資其實不像用人腦投資的人（如巴菲特）會到處推廣和宣揚一套風格，讓某個風格鶴立雞群。做量化的最怕的就是鶴立雞群，或者說最怕別人知道你的賺錢風格。
會不會產生一個結果，就是一旦有人以某個方式作量化投資，其他人也學著以這個方式作量化投資，他們得到模型的相關性就會很大，很相似？
是的。作量化投資相互之間的競爭的激烈程度比非量化投資之間的競爭隻會更激烈。為什麼呢，比如說大家都知道巴菲特是價值投資，但是其他價值投資者要做到和他相似的組合很不容易。即使看到的有價值的公司和他差不多，但在各種艱難的時候對自己判斷的執著程度也不可能一樣，不論你讀了他多少本書。所以在市場上找到和他相似度高的組合是很難的。
但是量化不一樣。大家都用科學的方法去發現和驗證策略，最後找到的東西是相似的。所有模型研究的來源都是公開數據，另外總有很多大學教授在不斷地發表論文，把部分模型和現象公開，那麼最終相互之間的相似性就會較大。
還有一個原因造成量化之間的競爭比非量化更激烈，就是量化投資的風險相對比較容易控製。這樣一來人才不易被誤殺，好的一般不會下崗，下崗的通常不好。
而非量化的投資人員由於組合的波動率較大，很有可能發生好的基金經理由於運氣不好被錯殺的情況。非量化的投資圈就像一個非常顛簸的過山車，裏麵總有人被甩出去，所以車裏較空。而量化的投資圈就像一個平穩的地鐵，大家都擠在裏麵，也不容易被甩出來，所以每個人的空間都不大。
胡斌說量化投資可以分成三個層次，第一個層次是使用有效的因子投資，比如說你買所有市盈率最低的股票，就認為市盈率最低的就能賺錢；第二個層次是因為你不知道哪些因子未來會更有效，那就把過去的環境和現在來作對比，然後判斷現在哪些因子能夠賺錢；第三個層次是除了這些之外，再結合你這麼多年的經驗，加入主觀的經驗跟判斷，然後到了第三步這一層次就是真正沒有人能夠模仿出來的了。
我基本讚同。
簡單的模型可能很多年前是好用的，但是一旦用的人多了就不行了。比如十幾年、二十年前，低市盈率的股票被投資者忽略，你去買就能賺錢。很多人發現這個問題，就簡單地去買低市盈率的股票，也不管它是什麼行業，也不管它是什麼成長期，也不管它到底為什麼市盈率低，你就買，那麼就造成一股腦，就造成股價單純從市盈率來看已經不能反映其價值被低估了。那麼這時候你再用簡單基於市盈率的模型的話就會掉入陷阱裏，就是會被市場淘汰。
然後大家就逐漸地開發複雜點的模型。但是不管多複雜的模型，隻要是基於數據發現的，去探索出來的，一定會有其他人同時在看，同時在用，不管你是用簡單的辦法去打分排名，還是一種很花哨的數學模型，隻要用的人多了，必然會因交易而失效。所以再好的模型也有它的壽命，也會有一天完蛋。這個時候，重要的是根據自己的經驗對將來作一個判斷：什麼樣的模型會有效，什麼樣的模型會失效。這個就很少人能做到了。
所以從根本上說，人的經驗和判斷也是非常重要的了。
是的。最根本的還是人的經驗和判斷。這點和非量化沒有本質上的區別。隻是我們判斷的東西不一樣。對於作非量化投資的人，每個股票投資他都要去判斷。我們所需要判斷的是其他方麵的，通常是更宏觀一點的東西，也就是之前所說的各種判斷。