曾经有过这样的一个实验，叫“快速阅读提升实验”。实验之初，根据阅读的速度的快慢，将1000名学生分为两组，分别是慢速阅读者和快速阅读者。慢速阅读者小组的平均阅读速度是每分钟90个单词，快速阅读者小组的平均阅读速度是每分钟350个单词。在经过同样的训练之后，再进行测试，两个小组的阅读水平都有所提升。

大家猜猜提升幅度各是多少呢？

最终，慢速阅读者的阅读速度提升到了每分钟150个单词，令人吃惊的是，快速阅读者的阅读速度提升到了每分钟2900个单词。经过同样的训练，慢速阅读者的阅读速度提升了近70%，而快速阅读者的阅读速度竟然提升超7倍多。

通过这个实验，我们能够意识到学习训练确实可以弥补、改善劣势，但只有在优势里，才藏着更大的潜能。

近些年，私募基金行业迅猛发展，很大一个因素是量化工具的广泛应用。我们的惯性思维可能是量化工具是量化管理人的专属，但事实上，主动管理人同样可以把它作为一把利器，来赋能到自己的投资当中。

试想一下，作为一家主观管理人，如果能够借用量化工具的运用，将研究范围从目前有限的板块与公司，覆盖到市场当中绝大部分股票，同时能够在新的广度上继续发挥行业和个股的深度研究能力，市场情绪的高把握能力等优势，那么将会把自身的优势极大得放大。

事实上，作为一家主动管理人，早在三年前我们就开始了对量化工具的研究与使用。我们并没有单纯去复刻主流的高频量化策略，而是借用量化工具来发挥我们主动管理的优势，我们的着力点在我们熟悉、擅长的主动研究之上，以基本面因子为主要切入点，投资逻辑更加清晰，易理解，易评估。

管理学之父彼得德鲁克就曾说过，大多数人穷尽一生去弥补劣势，却不知从提升到平庸所要付出的精力，远远超过从一流提升到卓越所要付出的努力。所以，唯有依靠优势，才能实现卓越。

我们做的恰恰是将量化工具覆盖面广、执行快速、决策系统性、能避免主观情绪干扰等优势拿过来，但重点仍然是落在提升我们主动研究的效率，利用我们主动研究的经验，让自身主观的优势尽情发挥。

市场现在有5000多只股票，未来还会更多，能够对每只股票进行研究、预测是非常困难的。目前证券公司有研究报告覆盖的，加起来也只有1500家，也就是说有3500家上市公司几乎没有研究员覆盖。

作为主动投资的老手，我们对基本面因子很熟悉。我们将市场基本面、技术面、情绪面、预期差等多维度的基本面的基础指标，抽象成“因子”，借助量化的工具进行初筛，实际上就是一种“降维”打法。

当市场的复杂度提升，个股的分析难度加大时，通过量化工具的使用，可以实现信息简化处理，缩小并聚焦研究对象范围，高效筛选股票，从而大大得提升了我们主动研究的效率。

此外，主流的量化策略主要是通过计算机，从庞大的历史数据海选出能带来超额收益的多种“大概率“事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资。因此，其局限性也是存在的，比如说策略生命周期短，当策略被很多人使用时会加速其策略失效；算法更新需要时间，主动应变能力偏弱，当市场环境变化时无法像人那样做出快速调整；量化往往难以对公司与行业做深入研究。

相反，个股研究深、把握市场情绪能力强、对行业和个股追踪多年等特征恰恰是主观管理人的优势。所以当通过量化工具对股票进行初选以后，也正是发挥主观管理人擅长的精选优势的时候。此时，我们会充分发挥主观分析能力，充分利用我们主动投资的经验，人工进行细节确认与维度补充，动态调仓，自下而上，精选个股，主动构建投资组合，以求获得持续的、稳定的超额回报。

没有企业的时代，只有时代的企业。近几年，量化工具的效用是显而易见的，通过“量化工具”来赋能“主动投资”，从而放大主动研究的优势，是我们在探索和尝试的。相信两者的结合，能够将我们的优势发挥到极致。