协会观点｜量化投资与价值投资—看似对立，实则统一
文章免費4 天前
一、一个长期存在的误解
在金融投资领域，鲜有议题如“量化投资与价值投资的关系”这般引发持续而激烈的争论。在许多投资者的认知图景中，价值投资是“慢”的——它以深度基本面分析为核心，信奉“买入并持有”的长期哲学；而量化投资是“快”的——它依赖数学模型和高频交易，追求瞬时定价偏差的套利收益。很多情况下，二者被视为截然对立、水火不容的两条投资道路。
然而，这种二元对立的叙事框架，掩盖了一个更为深刻的真相：量化投资与价值投资并非对立，而是可以在逻辑、工具与哲学层面实现深度统一。 全球价值投资协会（Global Value Investing Association）认为，将二者割裂看待不仅是一种认知偏差，更可能错失一个投资方法论进化的历史性机遇。
本文旨在系统地论述量化投资与价值投资的内在关系，剖析二者结合的核心路径，并指出这一融合趋势对投资行业的长远意义。
二、还原真相：量化投资的核心要素在投资逻辑，不在速度
公众对量化投资的最大误解之一，是将其等同于“高频交易”。这一误解根深蒂固，以至于“量化”一词在许多人脑海中几乎直接与“速度”、“算法围剿”等标签画上等号。然而，事实远非如此。从全球视角来看，量化投资策略大致可分为三类：高频策略、统计套利策略和基本面量化策略。 高频交易只是量化投资的子集之一，依赖极快的交易执行速度来捕捉市场流动性不均衡和短期价格无效机会；而大部分量化交易，尤其是基本面量化策略，持仓周期可以短则数月、长则数年。
更重要的是，量化投资的核心竞争力从来不是运算速度，而恰恰是价值投资所倡导的投资逻辑，通过发现价值与价格的偏差，无论是短期还是长期，利用量化工具实现投资活力。
一个充分的证据便是价值投资的奠基人本杰明·格雷厄姆，被巴菲特定性为“量化投资的师祖”。这一论断初听之下或许令人困惑，但细究其投资方法便会豁然开朗。
格雷厄姆时代的“烟蒂股”投资——系统性地寻找股价远低于净流动资产的股票，并构建分散化组合——实质上就是一种手工执行的量化策略。它将“低估值”这一清晰的标准应用于全市场，以系统化、公式化的方法筛选投资标的，再将资金分散配置于多个符合条件的股票中。这套方法论与今日量化投资的核心逻辑如出一辙：定义可量化的规则、系统性执行、分散化持仓、等待价格回归价值。 二者的本质差异，仅仅在于执行工具的不同——格雷厄姆靠的是算盘和纸笔，而今天的量化模型依靠的是计算机和算法。
同样，近期公布的行业监管细则中得到了制度层面的呼应。2025年7月正式生效的《程序化交易管理实施细则》，主要针对不规范的高频交易行为，而非量化投资的核心逻辑。监管层明确推动量化交易向中低频、更长线策略转型，行业将从“速度竞争”转向“深度竞争”。这意味着，即使从监管导向来看，量化行业也正在回归到比拼研究深度和逻辑框架的正轨上。
三、深度剖析与市场实践：量化工具背后的价值投资逻辑
在量化研究领域，方法论大致可分为归纳法与演绎法两类。归纳法从历史数据中挖掘各类现象或规律，提炼总结后形成可用于投资的因子——这是当前许多量化机构的主流做法，但既存在挖掘“伪规律”的显著风险，也会因为市场变化，导致短期量化策略突然失灵。演绎法则恰好相反：以逻辑为起点，先确立“为什么”，再推导“如何做”和“是什么”，最后通过数据来验证假设。演绎法出错概率更低，因为它以严谨的逻辑为基石。
通过将演绎法进行过验证的价值投资理念转化为量化模型，是目前市场上许多机构的主流选择，其核心任务是将那些原本依赖主观判断的投资标准，转化为可观察、可测量、可回溯检验的量化因子。
这一路径在学术和业界已有丰富的探索。以格雷厄姆式的价值投资为代表，可以通过低估值类因子（如市盈率、市净率、企业倍数等）进行刻画；而巴菲特式的价值投资则可以通过“好公司+好价格”的双重标准来刻画，即综合考察企业的资本回报率（ROC）与经营盈利估值（EBIT/TEV）。在回测中，这些定量化表达的价值策略往往能够获得超越市场的表现。
更为精细化的实践走得更远。某知名基本面量化机构将一家企业的基本面拆解为财报类、价值类、分析师预期类三大类别，合计占比约50%—60%，再辅以量价类因子（30%—40%）和另类数据（10%），构建起一个覆盖全市场、多维度评分的基本面量化模型。与传统基金经理一年只能覆盖几十只股票的局限性不同，这种系统化的方式使得价值投资可以覆盖全部5000多家上市公司，实现“广度”与“深度”的兼得。
另一家国内基金公司则更加系统化地提出了基本面量化的“三步走”框架：主动研究聚焦核心赛道与优质公司，深度挖掘Alpha来源；通过量化手段在全市场范围内快速剔除基本面恶化、估值偏离合理区间、风险暴露过高的标的；对标的进行多维度的收益预测、组合构建和风险控制，形成有机互补的完整闭环。
此外，量化模型还在帮助价值投资回避“价值陷阱”——即那些看似便宜但实际上质地恶劣的股票。通过引入财务造假识别指标、破产预测模型、基本面综合评分等系统性量化工具，投资者可以在大规模选股过程中自动剔除财务风险过高的标的。这是传统价值投资依赖手工翻阅年报的方式所难以做到的。
四、启示与展望
对于机构投资者而言，量化与价值投资的深度融合蕴含着巨大的战略机遇。行业正在见证一个明确的趋势：从“速度竞争”转向“深度竞争”，从数据挖掘的赌博式寻找“正确答案”，回归对商业本质和经济逻辑的深入理解。
我们建议三类投资者重点关注这一融合趋势：
传统价值投资者：应在保持深度研究优势的基础上，积极引入量化工具来拓宽覆盖广度、优化组合管理、控制系统风险，而非将量化简单等同于“投机”而拒之门外。
量化投资者：应从单纯的数据挖掘和相关性博弈，深化到对投资逻辑和经济直觉的理解和验证，将“数据相关”升华为“因果逻辑”。
资产管理机构：应加快构建“主动研究+量化执行”的双轮驱动体系，在广度和深度的有机融合中构建差异化竞争优势。