進(jìn)入2018年，量化投資策略在A股市場(chǎng)上的表現(xiàn)有所回暖，不少基金公司開始密集布局量化產(chǎn)品，量化投資基金再次成為市場(chǎng)寵兒。

然而，在市場(chǎng)一片暖意濃濃之下，也當(dāng)看到，基金管理及其投研的高質(zhì)量人才的隊(duì)伍建設(shè)并沒有與行業(yè)發(fā)展相匹配。

如何才能擺脫“人才荒”的困局，繼續(xù)前行，成為值得行業(yè)上下思索的關(guān)鍵問題。

黃金時(shí)代將臨
經(jīng)歷2017年的整體受挫，公募基金市場(chǎng)上再度掀起量化產(chǎn)品發(fā)行熱，量化基金發(fā)行規(guī)模及成立速度明顯回升。

同花順iFinD數(shù)據(jù)顯示，截至2月27日，今年前兩月共有18只（A、C份額合并計(jì)算）量化基金成立，而去年同期量化基金產(chǎn)品成立數(shù)量?jī)H有5只。

從新成立量化基金首募規(guī)模來看，今年2月成立的景順長(zhǎng)盛量化小盤股票基金首募規(guī)模超17億元，成為今年發(fā)行規(guī)模體量量化基金。另外，嘉實(shí)潤(rùn)澤量化定期混合基金也以超10億元募集規(guī)模榜上有名。此外，還有多只量化基金產(chǎn)品首募規(guī)模超5億元。

業(yè)內(nèi)認(rèn)為，今年以來量化基金超七成產(chǎn)品收益率跑贏同類產(chǎn)品行業(yè)平均的表現(xiàn)，是造成這一火熱勢(shì)頭的主要原因。
今年以來，多只量化基金業(yè)績(jī)表現(xiàn)優(yōu)異。如天弘量化A、C份額年內(nèi)收益率分別為8.53%、8.46%，高于同期普通股票基金-0.73%的收益率，長(zhǎng)盛量化紅利混合基金、信誠(chéng)量化阿爾法均高于平均水平6.67、5.84個(gè)百分點(diǎn)。

在40多年的發(fā)展歷程中，雖然歷經(jīng)反復(fù)和挫折，崛起和衰退，得益于近年來對(duì)于各種算法投資策略興趣的持續(xù)升溫，華爾街量化投資的規(guī)模和交易量占比持續(xù)上升。

對(duì)沖基金研究機(jī)構(gòu)HFR數(shù)據(jù)顯示，美國(guó)量化對(duì)沖基金管理的資產(chǎn)金額在2017年10月底超過了9400億美元，幾乎是2010年水平的兩倍，2018年這一數(shù)字將超過1萬億美元。

規(guī)模方面，截至2017年末，我國(guó)各類量化基金總規(guī)模已超過5000億元，在權(quán)益類基金中占比接近35%。

但從目前國(guó)內(nèi)整個(gè)公募基金市場(chǎng)的比例分布看，量化基金目前占比4.35%，還算不上主力品種。同時(shí)，和國(guó)外動(dòng)輒管理規(guī)模數(shù)百億美金的基金相比，國(guó)內(nèi)的不過是幾十億人民幣，量級(jí)相差百倍。

在東方基金量化投資部總經(jīng)理劉志剛看來，隨著A股股票數(shù)量的逐步增加，量化方法會(huì)被更多引入到上市公司研究和投資決策流程中，更加有助于提高選股效率，也能在更大程度上分散投資風(fēng)險(xiǎn)，在國(guó)內(nèi)有十分廣闊的發(fā)展前景。

人才瓶頸待解
經(jīng)過十余年的培養(yǎng)，量化投資理念逐漸為國(guó)內(nèi)投資者所接受，市場(chǎng)上也不缺乏敢于承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的資金。
在金融改革加速、金融效率提升、衍生品市場(chǎng)新品不斷等因素的疊加下，中國(guó)式量化對(duì)沖基金的黃金時(shí)代，大幕正在開啟。

據(jù)深圳一位量化基金經(jīng)理透露，不管是在公募基金還是在專戶業(yè)務(wù)，中小基金公司都更愿意發(fā)展量化。量化人才的價(jià)值正在逐漸體現(xiàn)出來，薪酬開始有上升的趨勢(shì)。

在某知名招聘網(wǎng)站上，券商、基金、險(xiǎn)資等對(duì)量化投資經(jīng)理、分析師等人才的需求十分旺盛，兩個(gè)職位的待遇都高達(dá)25000元以上。

各招聘企業(yè)十分看重人才的綜合素質(zhì)?；鶐r資本副總裁黃明麒認(rèn)為，在國(guó)內(nèi)量化投資行業(yè)還是在起步時(shí)期，所以對(duì)從業(yè)人員的要求是，不僅要會(huì)編程，還要懂金融，同時(shí)要有一定的金融投資經(jīng)驗(yàn)。

對(duì)于將來的投資中先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)是否會(huì)取代人工的問題，黃明麒持否定的觀點(diǎn)，“可能會(huì)取代小量的人工操作，可是機(jī)器不會(huì)完全的頂替人工”。

這是因?yàn)?，建立量化模型需要擁有方向正確的交易思想的人才來完成，只有這樣寫出來的程序才有可能盈利。而且，量化模型是需要不斷修正的，并不是具有一個(gè)可以創(chuàng)造正收益的量化模型就意味著具有了一部能夠印鈔票的機(jī)器。市場(chǎng)每一天都在變化，想要確保量化模型可以適應(yīng)市場(chǎng)的變化，就一定要具有一支研究隊(duì)伍不斷地捕捉新的信息，同時(shí)添加到模型中去。

目前，國(guó)內(nèi)的量化人才主要有兩個(gè)來源：一是從海外成熟市場(chǎng)歸國(guó)的海歸人才，這類人才擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)，但對(duì)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)缺乏了解；二是國(guó)內(nèi)培養(yǎng)的人才，因國(guó)內(nèi)量化發(fā)展還處于萌芽期，對(duì)這類人才的培養(yǎng)起步也比較晚，因此這類人才往往比較年輕，缺乏經(jīng)驗(yàn)。

相比于美國(guó)等量化投資已成為市場(chǎng)主流的和地區(qū)，國(guó)內(nèi)在量化人才培養(yǎng)方面已經(jīng)展開探索，但尚無成熟的經(jīng)驗(yàn)。如何滿足產(chǎn)品成立和發(fā)行帶來的人才缺口問題已被擺上日程。