今年以来，“量化大厂”的掌门人们都甚是低调，各处都找不到他们的踪迹。
这或与去年下半年后，量化产品突逢考验有关。
出现整体回撤有关，或与此前量化机构放大A股成交量的“热议”有关。
随着近期A股出现反弹，头部量化阵营中，近一年管理规模和超额收益表现相对稳定的明汯投资创始人裘慧明“率先”发声。
裘慧明年物理学博士毕业后就进入华尔街工作，00年起开始担任量化基金经理，属于目前国内百亿量化私募创始人中最为资深的“双一线”——公司属于一线，自己也仍在一线负责投资决策及组合管理。
在近期这次渠道沟通交流会上，裘慧明谈及了自己对量化投资本质的理解，还对中国量化私募发展历程进行梳理。
业内一度盛传明汯投资进军千亿规模，此次裘慧明也进行了“辟谣”——自己并未突破过千亿，但确实是国内首批突破亿管理规模的量化私募。
何为量化投资
对于究竟如何定义量化投资，裘慧明坦诚“并不容易”。
对此，他认为：自己年就投身量化投资，参与并见证了行业一系列演变进程，但不管是以金融逻辑为基础的线性模型，还是后来更多采用的机器学习、深度学习模型，万变不离其宗——本质上都是以数据为基础建立模型。
“从广义上讲，量化投资是一种以历史数据为基础、以模型为核心、以程序化交易为手段的投资方法。”裘慧明如此总结。
但在他看来，自己更倾向于把量化投资定义为“把最前沿的科学技术与对市场的深刻理解做有效结合”，仅仅对数据的采集和挖掘并不足以寻找市场运行规律。
裘慧明进一步指出：量化投资流程中，历史数据是基础，数据点及结构化数据越多则越有利于建模。如果历史上没有发生过或仅发生过几次，很难找到合适的数据来训练，基于过往总结出的“规律”可能在这个阶段不一定有效。
举一个例子：年8月“量化黑天鹅”、00年3月新冠疫情等，相关市场情景在历史上没有先例，因此量化无法基于历史数据寻找规律做出有效决策。
再如：年A股出现“一九行情”，大市值股票涨得好，中小股票落后，由于量化持仓分散，因此量化机构业绩则跑输主观选股机构。
裘慧明强调，量化投资与主观投资本质上都属于价格发现，都是从自己的维度捕捉市场的错误定价让市场更为有效，两种方法论殊途同归并非对立，并在投资者个人资产配置中形成有效的互补。
万亿时代的量化投资
谈及中国量化机构发展，裘慧明认为年以来中国量化私募一直在“曲折中前进、螺旋式上升”发展，并非外界认为的“过去三年才得以高速发展”。
他梳理了量化投资在国内的发展历程：
年相继推出融资融券制度和沪深股指期货，给了量化投资人施展拳脚的机会，当时大部分量化机构的交易品种是股指期货和商品期货，股票量化投资偏少；
年6月实施《证券投资基金法》私募的合法性得到确立，为私募行业发展打开广阔空间；
年相继推出上证50股指期货、中证指数期货，A股市场对冲的工具更加丰富，叠加批量海归量化人才回国，为国内量化私募走向正规化奠定了基础；
年国内量化私募规模达到近亿，但90%的规模均是对冲策略产品，且部分为杠杆资金，“其实基础并不太牢靠”。当年下半年股指期货受限，量化规模不升反降，但一线量化机构并没有停止人才储备、策略积累与科技手段升级的步伐；
年资管新规颁布后，金融产品加速净值化转型，量化基金产品逐渐成为居民财富管理重要方式之一；
年正式推出公募基金转融通业务，叠加股指期货多次松绑，大大丰富策略种类和大幅增加策略容量；当年6月，试点注册制的科创板正式交易，全面实行股票发行注册制向纵深推进，A股市场交易品种不断扩容，对冲工具日益丰富；量化多头策略产品受到广泛认可，管理规模开始超过对冲策略产品线，成为量化私募主流策略。
最前沿技术不断突破，如数学及计算机、人工智能等领域的尖端人才积累，提升了国内量化私募的“软实力”。到了01年，本土量化私募规模正式迈过万亿元大关。
“我们觉得，拉长看国内量化私募整体节奏还是比较合理的，且占据整个持仓的规模也不算大，整体还是小于国际平均。”裘慧明称：“目前量化在国内发展阶段仍属于早中期。”
明汯投资的挑战
此次路演中，裘慧明还提到了00年下半年到01年初所遇到的规模挑战，他指出“那时候明汯规模已经不小，所以外界
