大家都熟悉，对冲基金里面的“基本面投资”（fundamental investing）和“量化投资”（quantitative investing）可以说一直是井水不犯河水。基本面投资阵营的分析师用比较传统的方式分析股票，依据研究和人类直觉来对投资进行评估；而量化投资阵营的分析师们则依靠复杂的计算机算法，从大量数据中找出隐藏的市场信号，并迅速做出投资决策。不过，最近在这两个阵营的中间地带，出现了第三种投资策略：量化基本面投资（quantamental）。
量化基本面投资其实是一种对基本面投资和量化投资的融合，是将计算机算法与人类的分析结合起来的一种1+1>2的新型投资方式。“替代数据”一词的创始人Gene Ekster将能够掌握量化基本面投资的人称为“宇宙的新主宰”：
“宇宙主宰将不再是那些穿着西装去酒会的人，而是那些会倒腾python的人，他们才是‘宇宙的新主宰’。”
一般来说，量化基本面分析师会结合基本面投资自下而上的股票拣选技能与对计算机算法的使用，搭配大数据来测试他们的假设，举个例子，如果我们要分析一个零售商店的表现，一方面可以通过研究公司的财务报表，甚至亲身到零售商店看一看，来预测未来的利润或公司偿还债务的能力，另一方面，投资经理还可以通过分析几百万张银行卡的信息来建立算法，测试以上得出的结果。
量化基本面投资的崛起某种程度上说是要归因于所谓的“替代数据”（alternative data）的流行。数据源是无穷无尽的，新的可能性会一直出现，量化基本面分析让那些传统意义上看起来不太可能用得上的数据也变得有用起来。现在，一个基金经理除了可以分析balance sheet上那些金融数据，还可以分析社交网络数据（预测球赛结果、新上映的电影的评价等等），甚至是一个商场停车场里的车辆数据等等。
有人或许会说，分析数据的话只需要找一些数据分析师来做就可以了，量化基本面投资的优势在哪呢？
问题就在于，很多新的数据库并没有很多历史数据或足够的信息点，可以让计算机进行大量分析从而得出一个合理的算法，也就让单纯的量化分析施展不开手脚。往往这种时候，使用人类的理性进行分析往往更可能得出不错的结论。
量化对冲基金Mana Partners的创始人Manoj Narang曾说，人类可以提供而量化分析却无法做到的一个技能就是，基于较小的数据量做出推理的能力。他将量化基本面分析称为“最激动人心的增长领域之一”。
FAQs
Q: 现在有哪些对冲基金都已经开始使用量化基本面投资策略了呢？
黑石（BlackRock）、72点资产管理公司（Point72）、第三点对冲基金（Third Point）、都铎投资（Tudor Investment Corp）过去都是传统的基本面分析公司，但是现在它们已经都开始接受和探索量化基本面分析策略，希望能够得到更好的收益。
Q: 那么这些使用新的量化基本面策略进行投资的公司都表现如何呢？
这个现在还很难下一个定论。要想评判一个投资策略的表现如何，最简单和直接的方式就是看看它所带来的收益怎么样。加入了量化基本面因素的都铎和72点最近的收益率都不是特别漂亮，但是对冲基金在当前市场拉升的情况下一般都比较难以获得高回报率，所以目前我们还无法断定这种量化基本面投资策略的表现是好还是坏。
Q: 基本面分析师和量化分析师处的怎么样？
对于那些想要引入量化投资的传统基本面公司而言，想要引入一批数据分析师，并让商学院毕业的精英们和工学院毕业的码农们和谐相处，并不是一件容易的事情。商学院毕业的基本面分析师会想要维护自己的地位，而工学院毕业的码农们想到自己才是带来高回报的人却只能作为副手时也会气的罢工不干。两种文化的交汇可能会直接带来办公室冲突。72点和蓝山资本（BlueMountain）都在试图让数据工程师融入自己的投资文化的过程中遇到过麻烦。
Q: 怎么才能学到量化基本面投资？
这个问题很难回答，因为现在的学校教育和课程设置似乎还没跟上。商学院还没有引入足够多的数据分析和编程课程，而同时，工学院数据科学和计算机的毕业生对数据分析非常了解，但对华尔街的文化和投资并不是特别熟悉。
所以现在的情况是，72点要求对最近入职的新人进行基本面分析股票拣选和编程技巧两方面的培训，而已经入职一段时间的分析师们则会被要求参加数据分析和统计学课程，将这些技能融入他们平时的传统的金融建模中。
Q: 量化基本面分析的前景怎么样？
这要看你问谁了。支持这种技术融合的人会说，这样的机器学习依然有赖于人类来控制大局，同时加入量化分析，最终可以做出更加优秀的投资策略。但也有人担心，市场上只有那么多波动和异常，如果都被人发现、利用完了，那么越多人使用量化基本面分析，一个公司的成果就越容易被复制，从而限制了利润。一切都还需要时间来告诉我们。
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