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     网络上流传着一个段子：“生活中缝缝补补，股 市里挥金如土”，指的是有些人在日常消费时精打细 算，但在股市投资中却往往轻率决策。如此决策的长 期后果是显而易见的，那么当我们置身市场该如何取 得成功？
      霍华德·马克斯以40多年的实战经验所著的《投资 最重要的事》提供了深刻见解和实用策略，这些原则 不仅适用于传统投资，同样对量化投资有着重要的指 导意义。
      有趣的是，书中提及的至少三件“最重要的 事”，恰恰都是量化投资的长项所在。《投资最重要 的事》所反映的投资哲学与量化投资的逻辑有何异曲 同工之妙？价值投资是一门科学，也是一门艺术。
市场的有效性与局限性
      只有极少数的人才能够长期战胜市场。
     来自芝加哥大学的有效市场假说认为所有投资者 共享着大致相同的信息渠道，并且都是聪明、客观、 辛勤的理性人，因此市场价格代表了群体共识对资产 内在价值的准确估计，赚取市场“平均收益”便成了 一个理性选择。
      以美国市场为例，有效市场假说一度推动了指数 基金的大发展，因为以ETF为代表的指数基金产品旨 在复制市场指数的表现，而非试图通过选择个别股票 来打败市场。据统计，2001年至2022年上半年，绝大 多数年份都有一半以上的美国主动管理股票型基金跑输标普500指数。（图1）
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      需要注意的是，另一种观点则认为有效市场假说有很大局限性，因为市场被错误定价的现象太常见 了。显然，霍华德·马克斯是支持这一观点的，没有一 个市场是完全有效或无效的，它只是一个程度问题， 过分执着有效市场假说，很多时候可能错失创造阿尔 法的机会。因此，该书的中心思想也非常明确：如何取得超越市场平均水平的投资业绩。
      一般认为，由于市场发展时间长、监管严格及相对成熟的关系，美国市场有效性较高。而国内证券市 场的有效性相对较低，一定程度说明A股市场规律的 传导机制不太顺畅，机构投资者有机会利用其规模优 势、信息优势和研究优势等获取超额收益。在A股上 市公司数量超过5000家的时代，对少数优秀公司的研 究覆盖变得“拥挤”，而多数公司则被“冷落”，量 化模型恰好可以解决有限人力难以广覆盖、深研究的 痛点，从而大大提升团队跟踪及决策的洞察力。
深刻再定义风险：高风险未必带来高收益
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      如果说，高风险确实能够产生高收益，那么它就不算是真的高风险。事实上，更高的风险所带来的是 更大的不确定性，这包含了3层含义：一是更高的预 期收益；二是可能会获得较低收益；三是某些情况下 或许会有损失。
      从本质上来说，投资者的工作是以盈利为目的而聪明地承担风险。作者认为杰出投资者之所以杰出， 一方面是他们创造收益的能力强，同样突出的是他们 的风险控制能力。他们或以低风险赚到中等收益，或 以中等风险赚取高收益。与主动投资不同的是，量化 投资借助现代的统计学和数学的方法，用计算机在市 场的海量数据里去寻找各种规律，通过系列流程对各 个股票进行“打分”，最终对高分个股“广撒网”式 地下注，核心理念是通过长期概率来获取超越市场的 收益。因此，这种分散化的量化思路恰恰是控制市场 风险的优秀策略之一。
      除此之外，量化投资的风险管理策略还有系列工具箱，比如，对冲策略利用期权、期货等衍生品工 具，建立反向投资抵御特定风险；风险平价策略会根 据风险贡献度，均衡分配投资组合中的资本，追求更 稳健的风险调整后收益；风控指标策略使用VaR、夏普比率等指标，量化风险水平，评估投资绩效。
抵御消极影响
      市场上缺的不是机会，而是耐心。一些投资者具有深度分析市场信息的才能，但市场波动带来的巨大 心理压力，却是所有投资者不得不面对的难关。投资 是一种人类行为，而人类诸多行为是受心理和情感支 配的。当我们面临“贪婪”“恐惧”“从众”“自欺 欺人”等一系列关卡，投资就成了一场接一场反人性 的游戏。以至于投资大师格雷厄姆不由感慨：“投资 中的首要敌人，很可能就是你自己”。（图2）
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      那么问题也随之而来，我们应该如何对待这些令自己做出非理性决策的心理冲动呢？除了提升个人警 惕性、不断锤炼过硬的心理素质，量化投资也是一个 不错的突破方向。
      遵守纪律、提高执行力、自动化交易等特征恰恰 是量化策略帮助管理人类情绪波动的有效手段。反过 来，量化模型通常还能捕捉到市场上“行为偏差”带 来的投资机会。比如，量化模型可以运用大数据算 法，捕捉到价格在低位、但公司质地较优的资产并自 动交易，这对人类投资者来说必须克服偏见等心理误 区，但对机器来说仅仅是执行系列代码，便有机会将 市场参与者的“行为偏误”作为因子，捕捉“人类非 理性行为”带来的投资机会。
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      近年来A股市场扩容使得量化相对主动具有 研究的覆盖优势，而市场有效性增强的背景下量 化的适应性也更强。面对震荡波动的市场，量化 策略也使出对冲、风险平价、风险指标评估等看 家本领尽可能去化解。特别是当人类投资者反复 面临心理误区的挑战时，量化模型能够较轻松地 解决这一难题。《投资最重要的事》列举的这三 大类投资场景，的确让人们感到棘手，也不得不 承认以机器学习为基底的量化策略在这些方面天然具有优势。