剛才你說到量化投資更多的是一種思維模式，而本質上來講人的經驗和判斷也是很重要的。你以前也說過，在少數股票的層麵上，投資是一門藝術，但當大規模地看上千隻股票時，投資就是一門科學。那從科學的角度看，講得再具體一些，你們的投資策略是什麼樣的呢？
我們係統性地尋找超額收益，這和傳統的一隻一隻股票看的方法不一樣，我們從大量的數據中搜索各種超額收益的可能來源，分析這來源背後的原因，然後再從曆史數據中尋求驗證。通常每種來源都是針對某一類型股票的綜合判斷，而不一定是針對一隻股票。所以說大規模地看成千上萬隻股票時，投資就是一門科學。這就像一杯水，如果看微觀，似乎雜亂無章，各個水分子的運動有快有慢，各有不同，很有個性，精彩紛呈但沒有頭緒。而宏觀來看待，就更能看到規律和共性，溫度代表水分子的平均運動速度，深度決定壓強，水波運行和反彈都很有規律。這是一個科學的係統。我隻能找到“科學”這個詞來概括對這個係統的要求。“科學”是一種看問題的方法，一種哲學。
那科學性對投資帶來了哪些變化呢？
科學性帶來了優點也帶來了缺點，如果大家都藝術化地看問題，多樣性就會慢慢變多。但如果大家都從科學的角度看問題的話，多樣性就會漸漸失去。所以，大家進行係統性投資的一致性相當高，總會發現相似的東西，相互競爭激烈。在傳統的投資方法下，投資是一門藝術，每個人都有自己的方法，家家不同，同質性不高。
另外，藝術的東西不太容易學會，但科學的東西別人很容易學會，這也是將來競爭會較激烈的一個原因。
所以說你通過量化的方法選股票，主要的思路就是股票超額收益都是由一些因子來驅動的。
表現出來的是各種因子驅動，但本質的原因，是一些人性特征上麵的，不適合投資的一些東西在作怪。看公司，大家都跟風，什麼熱買什麼，追漲殺跌，一旦跌了就不懂得賣，自己喜歡的公司一旦有負麵的消息出來就不願意接受這個事實，不太願意很好地去消化，去了解，等等。就是一般的機構投資者，個人投資者，他們投資上的一些比較係統性的可以說是缺失吧，導致了用這些個因子可以抓住一些市場的無效型。
所以並不是這些因子驅動，隻是方法上可以用因子來捕獲這些東西。
對。所以你可以發現不同因子對應不同的模型，操作上可以用因子來判斷，來識別模型，但是從根本上講不是它們驅動的，還是投資人作判斷和一些行為特征，以及其他各種投資與交易上的非有效方式，各類不合理的政策等，來驅動的。
那麼量化投資和高頻交易應該是不一樣的，對吧？
這是從不同的方向判斷不同的問題，不同的維度。關於頻率的高低，任何投資或者交易都有一個頻率，一個持有周期，不同的持有周期有不同的交易，就是有不同適合的東西。隻不過高頻實在高起來，是人做不了的，必須是機器做了，但是你不能說所有的量化都是高頻交易的，不一定。量化可以用到任何的持有周期。隻不過當頻率太高時，隻有量化才能處理得過來。所以不能把量化的都等同於高頻交易，好像在低頻上麵量化就不能做，不是這樣子的。