最近在接近40岁高龄开始不断学习量化投资的事情，感受颇深。

首先，量化投资是当前机构重要的投资手段，无论是国内还是海外，都是各大机构攻克的方向。从最开始的学习华尔街的Copy to China模式，逐渐演变到适应中国国情，各种高频与非高频，收割散户与机构互割，突破监管灰色地带，纯粹讲故事需要而真的没在做量化的事情，等等不一而足。这成了一个自成体系的相对完整多样生态。

而我的出发点在于希望通过量化来加对自己基本面投资，价值投资进行加强。可能赋能这个词更能够提现量化投资在人们心目中的光环地位。

但是，当前来看真的通过量化赋能的方式较为有限，沟通了不少机构与团队，量化目前最为有效的部分还是动量趋势的捕捉。通俗点讲，就是追涨杀跌，看线，买的低跑得快，这典型是对散户行为的模拟和加强。或者直接说一些，量化当前的效用更多是在于割散户韭菜，在交易纪律、性感波动、承受能力、数据捕捉、执行效率、回归分析等方面比散户有极大的优势。

而我早已皈依价值投资，或者说没有水平和机会学习其他投资方式，那么量化如何来给我加强呢？我想到有以下三点：

• 通过ChatGPT等大语言模型，来协助我做投研分析。理论上，AI的能力水平比过去招到的清北复交学霸们还要学霸，且更有效产出，大概率能够替代到初级研究员的工作。实习生的价值也仅仅是养眼了，当然也包括提供情绪价值，数据整理可能短期还是有用的，其他来说会快速被替代。
• 把原有的简单excel量化表格（说出来都感觉好low啊）进行更专业的量化和数据维度的升级，一方面在捕捉更有效的因子方面有帮助，另一方面在不断追踪数据的时候有用。进一步减少盯盘，数据分析的时间，提升效率。
• 在已经持有的标的中，通过量化来做T0，搓个麻将，捕获短期价格波动的收益。当前来看我是用第三方服务来达成的，这个方面很有机会自己做的更好，也回到目前量化的本质，还是在动量层面有些效果。

而回到主题，价值投资和量化是否可以结合起来？如果说价值投资几个方向：

• 公司标的研究，用量化和AI做辅助投研分析；
• 遛狗理论，量化来做波动的捕获；
• 安全边际，量化进行历史数据，以及估值分析，市场热度分析；
• 能力圈，严格设限与破圈

这可能都是价值和量化的结合点，而用之前券商好友的一句话，一切可以数量化的方法，都可以叫做量化。