“人機結合”基金何以笑傲18年的“團滅行情”？
編者按：本文轉自微信公眾號“ 阿爾法工場（ID:alpworks) ”，作者阿爾法工場研究員，36氪經授權釋出。
2018，冷得蝕人心骨。這種複雜的觸感，非親歷者不足以語。
年末一連串的私募走訪，更是讓人深刻感覺到，在牛短熊長、一賺二平七虧的A股，即便是經歷了那麼多次週期沉浮，交了那麼多學費的投資界精英們，他們手中投資決策的“錨”，也日漸失靈。
悽風悲雨中，那些能在大熊市裡逆勢賺錢的投資策略便顯得難能可貴：
凱思博投資、上海保銀投資、因諾資產、幻方量化等私募，便就依靠有別於傳統研究方法的“人機結合賦能投資”新方式，交出了不一樣的答卷。
“人機結合”能在股市逆勢賺錢，是因怎樣的獨到之處，現在為你揭開它的神祕面紗。
爬蟲機器人
有人說，全球股票市場正在演化為一個數據戰場，誰有資料資訊優勢，誰就具備收穫超額收益的可能。
對此，恐怕多數人首先想到的是內幕資訊。
殊不知，藉助網路爬蟲技術手段，通過對公開資料進行系統性的收集、清洗、分析，亦可以做到這一點。
所謂“爬蟲”，其實就是一個探測程式，它的基本操作就是模擬人的行為去各個網站溜達，點點按鈕，查查資料，把看到的資訊“揹回來”。
“爬蟲”可以7*24小時不間斷的工作，獲取目標公司網上業務的實時資訊。僅就這一點而言，比公司公佈的略顯滯後的季度/月度資料要領先了許多，同時，它又有別於間斷的、片面的傳統調研，資訊更加全面、客觀。
品今資產量化投資官張峰，在年初某私募基金高峰論壇上就曾表示，“我們已經實現對大資料的處理，抓到高頻的基本面資料。什麼叫高頻？就不是我們按月度收集的銷售資料，或是按季度的月報、財報資料，我們可以按天來收集這些資料。”
張峰以老闆電器（SZ:002508）為例做了說明：
此前，老闆電器嚴重跑輸市場預期。鮮為外人知的是，實際上老闆電器在線上的銷售額已經到了30%。如果線上的資料能準確的掌握，可以按天來收集這個資料，老闆電器這隻黑天鵝也就不難被提前識別。
他進一步說到:這點在A股市場變得尤為重要，A股市場每個行業都開始機構化，機構化以後最大的優勢是資訊優勢，而不是你對他更長週期的判斷優勢。
其實，不只是傳統家電，只要是在雲端留存過痕跡的公司：從應用程式和使用者評論的下載，到航空公司和酒店通過票務網站接收預訂的資訊，從雜貨到汽車銷售的價格趨勢，“爬蟲”都可輕鬆實現抓取。
這看似輕鬆的背後，其實還是有技術難點的。
業內人士表示，對於“爬蟲”技術而言，難點主要在於反抓取上，被爬取方可能會針對IP、頻次、請求習慣等方面做一些分析和限制，也會有圖形驗證碼等人機驗證手段防止爬取。
其次的難點就不是“爬蟲”的問題了，而在於龐大資料的分析和清洗上，怎麼從看似雜亂的資料中分析出自己想要的內容，也是很需要技術含量的——這，才是“爬蟲”真正的價值所在。
除了上海保銀投資和品今資產，凱思博投資管理公司創始人的鄭方，是另一位最早看到“大資料+人工智慧”在投資上的應用前景，並付諸實踐的基金管理人。
由於在矽谷有著深厚的人脈，鄭方很早就開始了對人工智慧的追蹤與佈局。三年前，在華爾街紛紛不看好英偉達時，他重倉佈局並最終實現賬面最高盈利10億美元，為投資者創造了豐厚回報。
過去兩年間，凱思博作為管理人，依託人工智慧與爬蟲技術，成立了企鵝基金，連續獲得20%的正收益——尤其在剛剛過去2018年，不僅迴避了市場下行風險，也為投資者實現了逆勢盈利。
“人機結合”優勢明顯
回首2018年，公募基金在權益投資上罕見地遭遇“團滅”，主動股票型基金淨值下跌嚴重，年度收益率無一為正，平均收益率接近-25%，少則虧損10%以內，多則達到將近50%。
公募基金不好過，私募也好不到哪裡去。
股票策略私募產品的虧損幅度要小一些，平均虧損在14%左右。但一大批私募基金經理跳槽轉行，公司關門轉讓；4000多傢俬募清盤，創下歷史之最；百億私募紛紛折戟，一些知名機構旗下產品淨值跌到5、6毛。
而科技賦能之下的各傢俬募，日子相對好過得多，業績遠超越行業平均。
凱思博投資旗下的企鵝基金，2018年實現了7個點的正收益，並憑藉成立以來10%的年化收益率和3.4%的最大回撤，成為了其中低風險穩定回報的代表。
上海保銀投資儘管未能逃脫百億私募紛紛折戟的命運，但旗下代表產品個位數的虧損，也足以領跑百億私募了。
圖片來自：私募排排網
相比之下，因諾資產的“運氣”要好得多，旗下的代表產品在2018年斬獲了正收益。
圖片來自：私募排排網
儘管上述3家不能代表全部的科技賦能型私募，但所交出的2018年答卷，應無愧熊市資產避風港之稱號。
中國投資新方法論
科技賦能型私募都或多或少的使用“大資料+人工智慧”進行輔助決策，但各家關於“人機結合”的投資方法論卻不盡相同。
其中，凱思博投資和上海保銀投資兩家，對於“爬蟲”技術應用於股票投資的戰法頗有幾分相似之處，都是通過提早把握精準資訊獲取收益。
首先要做的，是通過“爬蟲”技術系統性收集目標公司線上運營的實時資料；其後再用資料處理手段（清洗）和人工智慧（分析），對目標公司運營狀態作出預測。
對此，以凱思博投資拼多多為例，簡單來說說其中的“門道”:
去年三季度上市的拼多多，當時市場普遍預期其業績非常的悲觀，而企鵝基金操盤方卻拿到了不一樣的資料——比市場普遍預期要好。
現實中，如果去查它之前的季報，確實也很容易得出與市場普遍悲觀預期相同的結論，但凱思博的技術平臺收集到的實際情況卻恰恰相反。
而此後，拼多多股價的上漲，進一步印證了“真理往往掌握在少數人手中”這句話。
當然，這只是“大資料+人工智慧”進行輔助決策成功案例中的一個。
除了拼多多，此方法還在去年幫助凱思博實現了對老闆電器、康美藥業、貴州茅臺的“提前預警”。
這一切，都是基於對個股基本面的正確認知，是有別於傳統基本面研究的。
有著類似投資方法論的上海保銀投資，此前曾透露，他們在具體標的選擇方面，並不一定會去投行業格局已經明顯分化的公司，更多的是發掘即將在行業中地位發生逆轉的公司，並做多即將領先者、做空即將落後者，從而實現個股的對衝。
以銀行股為例，比如做多招行，做空農行，那麼只要招行比農行跌的少就能賺錢，招行比農行漲得多也賺錢。因為“招行比農行好”這件事情大概率是比較確定的。
類似的例子，還有做多吉利汽車，做空長城汽車。
其背後的大致邏輯是：市場上行時，行業領先者比落後者漲的多；市場下行時，行業領先者比落後者跌的少。
這就很好解釋了，為何出現在上行、下行市場中，基金都能穩健獲利的情況。
所謂“人機結合”，即：機器可以通過速度和規模上的優勢，蒐集和處理大量的資料，處理成人可以使用的資料結構，而人根據資料來進行最後的分析和判斷，或者把分析和處理問題的方法告訴機器，這是科技賦能時代人的價值所在，也是以企鵝基金為代表的這類科技賦能型基金的核心邏輯和關鍵特徵。
與傳統基本面分析最顯而易見的不同在於，這類基金的操盤方除了“基金經理+研究員”的標配外，還增加了“爬蟲工程師+資料分析師”的人員配置。
儘管科技賦能層面的操作路徑近似，但在最終收益率上，上海保銀投資和凱思博投資還是分出了高下，從2018年的投資結果上看，凱思博投資顯然更勝一籌。
新篇章已經開啟
混跡於私募行業多年，這兩年最大的感受就是：股市投資生態發生鉅變，私募行業加速洗牌。
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圈內赫赫有名的尚且如此，“出師未捷身先死”的更是比比皆是。
其實，在投資領域向來沒有一招鮮吃遍天的“神技”，即便是在華爾街也是如此。
對於超額收益的追求，華爾街從來沒有停下過腳步，在過去的150年中，超額收益的來源平均每10年至20年就要變化一次。
在20世紀80年代，數學和計算機比手持式計算器更具優勢；在21世紀初，超額收益來源於高頻交易。
這些策略或工具，一度讓那些能夠首先使用它們的人比其他人更有優勢。
但隨著它們變得越來越普遍，它們的優勢消失了，投資者不得不尋找新的策略工具。
目前看來，在“大資料+人工智慧”的今天，使用那些由海量資料掩蓋下的獨特、領先資訊，或將成為私募超額收益的下一個來源。
永遠不要與趨勢為敵，私募行業嬗變的下一章節已經開啟。