本文首发于“聪明投资者”。经作者授权后发布
跟一个逻辑自洽的基金经理交流，是很有意思的。放几句话感受下：
1. 投资研究的重心应该放在理解一些不变的东西上，它们提供了一些比较刚性的标尺，让我们的判断和决策变得简单。
2. 首先要明白这些量化工具它能做好什么，不能做好什么，比如像价值判断，我觉得量化是做不好的，它没有优势。
3. 我虽然做的是量化，但我一直觉得重点在投资上，量化只是工具。我什么时候用，什么时候不用，选择在自己。
4. 不管发现多少只白天鹅，你都不能够证实所有的天鹅都是白的。但是只要出现一只天鹅是黑的，就能推翻这个结论，证实是很难的，但证伪相对来说是简单的。我读到这一点时，一下子就认同了。
5. 对于投资策略，重要的不是历史表现，而是要经得起各种合理的质疑。我们的行动是基于我们的信念，错误的信念很难保证长期的成功。“真实的”信念从哪里来？科学方法（scientific method）是我们知道的最可靠的知识来源。
某种角度讲，中泰资管研究部总经理李玉刚是个非主流的量化投资人。他拥有20多年证券投研经验，从业起点始于金融工程，曾大量通过历史数据去拟合策略，但在后来的投资实践中他却发现，历史数据的归纳并不能完全解释未来可能发生的情况，许多因子经不起合理的质疑。
这让他意识到，对定性的认知，是量化的基础。量化投资要遵循科学研究的规范，数据挖掘技术只是辅助验证的手段。
查理芒格在一次每日期刊年会上也说过，首先应该对现实有一个看法，然后再看这些信息、数据是不是符合已经被验证过的基本原则。
近期聪明投资者曾跟李玉刚有过一次面对面交流。
谈量化很少，谈认知很多。
极具哲学思维，对投资发乎本心的热爱……这种感受贯穿交流始终。
1. 关于逻辑自洽和信心
谈及投资逻辑，李玉刚能从休谟“白天鹅悖论”讲到经济学中的“物理学嫉妒”，从米塞斯谈到查理芒格。
就像他说的，“认同一个逻辑，不一定需要一个过程，当你认同后，你就相信了。”
只有让自己逻辑自洽，才能让自己有坚定的信心坚持做这件事。
2. 对于投资本源的坚定信念
李玉刚很早就找到了投资本源：就是自己到底从资本市场赚的是什么钱？
他认为，股票的投资回报最终只能来源于公司经营的长期积累。
基于这种认知，构建一个高质量Beta的组合，如果其中的公司总体上能够持续创造价值，长期持有，人人都可以从中获益。
在他看来，对投资者来说，高质量Beta组合在认知风险上是相对较低的。
但要持有一个朴素且坚定的信念，即整体经济短期虽有波折，长期会是向上的。
3. 量化使用的恰如其分
用认知、深度研究、团队优势合力完成筛选高质量公司的过程，但在组合构建的过程中，会去采用他擅长的量化方式。
包括股票的分类，风格间的互相联系需要通过量化数据去体现。
把量化工具运用在分散化组合的构造上，不仅在行业上，还包括风格上的分散，同时降低组合波动。
聪投将这次交流很有获得感的部分内容整理出来，分享给大家。
投资决策应该放在理解不变的东西上
聪投：能不能分享下，在20多年的从业生涯中，你眼中的市场规律有哪些变和不变，你的投资决策会基于哪些因素？
李玉刚：贝索斯曾经说过战略应该建立在不变的事情上，我觉得战略跟投资决策其实是一回事。
投资首先应该以决策作为出发点，量化只是一个修饰手段，投资应该把一些主要的精力放在不变的东西上，以不变应万变。
市场价格、表现形式可能是变的，所以我们需要一个不变或慢变的东西来衡量这个价格。
现在很多的量化策略都在追逐一些变化，不管是快也好，还是轮动也好，大家总想弄明白接下来会发生什么，去追逐变化。
从逻辑自洽的角度来说，投资决策应该放在理解一些不变的东西上。
为什么是“高质量公司的Beta”？
聪投：你想赚的是什么钱？
李玉刚：股票投资，有两个前提，也是基本的信念：
第一，长期来看，你的收益率是由公司的经营效率来决定。
第二，虽然短期经济可能有各种波动，各种困难，但是长期来说总体经济是向上的。
在这两个前提下，高质量的Beta赚的是整体经济增长的钱。
但是如果组合当中的公司，经营效率或者创造价值的能力比平均要高一些，整个组合能够获得比整体平均要更好的回报。
聪投：为什么会选择聚焦高质量公司的Beta，而不是超额收益（Alpha）？
李玉刚：主动管理基金的收益率可以分成两部分，市场平均收益（beta）和超额收益（Alpha）。过高的主动管理风险意味着，就是本来你可以很轻松的获得一个不错的平均收益，很多主动管理基金给你的结果却是不及这个平均收益。
很多投资者其实是不适合承担高主动管理风险的。巴菲特就说过，追求战胜市场是导致投资者失败的主要原因。因为超额收益是个负和游戏。这个游戏的特点是，你的回报只能来源于对手的犯错，参与游戏的个体越进步越正确，平均下来，个体的回报就越低。
我们的目标是，相对于其它主动管理基金，我们要降低主动管理风险，相对于指数基金我们要提高长期回报。
聪投：这几年出现了很多不同的宽基和行业指数，有没有一些指数能囊括一些高质量的公司？
李玉刚：指数的机理是一个自然选择机制，利用群体智慧，通过长时间的不断迭代把有价值的公司筛选出来作为成分股。这个机制的结果，对成熟经济体来说是相对有效的，比如我们可以看到，代表美国整体经济的标普500，经过长时间段群体智慧的选择和迭代，它的代表性和稳定性都是比较强的，战胜标普500不是件容易的事。
对我们这个市场来说，过去30-40年我们是快速成长的经济体，传统产业高速增长，新兴产业不断涌现，专业投资者的不成熟等，对公司价值的判断，群体智慧的迭代是缓慢和低效率的。成分股的代表性和稳定性比较弱。
我们的思考是，利用我们投研团队的长期研究积累，替代市场群体智慧，提高群体智慧的专业性和独立性。
构建高质量Beta的过程
聪投：构建高质量Beta，具体是一个怎样的过程？
李玉刚：这个过程主要是利用投研团队的专家智慧，筛选出能持续创造价值的优秀公司作为备选股票池，然后运用量化技术构建一个分散化的投资组合。
关于团队智慧，我们有三方面的要求：多样性、专业性和独立性。
多样性方面，首先是人员和覆盖范围方面是多样的。目前我们研究团队有18名成员，覆盖23个重要的申万一级行业。每位研究员要成为某一各行业或产业的专家，他的朋友圈要有至少3位产业专家，他们自己的信息来源也是多样化的。
专业性和独立性方面，每位研究员自身要很强，要有丰富的商业和产业经验和素养，独立思考、独立研究。
研究员的日常工作，主要就是深度研究和持续跟踪。基于对商业和产业规律的理解，筛选出能持续创造价值的优秀公司，并持续跟踪其经营情况和合理的估值区间。他们的工作成果主要体现的深度报告、跟踪报告、答辩和股票池的维护上。
另外，权益团队是投研一体的，资深的投资经理本身就是资深的研究员，他们会指导研究方向和研究思路。他们还是深度报告答辩的评委，从生意和经营的各个角度，对研究员的论证和结论进行质疑。这个答辩的过程，也是提供多样性和专业性专家智慧的重要步骤。
备选股票池的构建上，是遵循权益投资经理的投资理念进行的，它并不是基于一些固定的量化指标进行筛选的。历史数据，包括财务报表、市占率等，仅仅是不同环境下的结果，我们需要更进一步弄明白产生这个结果的原因是什么，是否是可持续的。这个溯源归因分析的过程中，每家公司可能都是特殊的，量化在这方面是没有优势的。
备选股票池的构建，我们是利用研究员的专业化智慧，通过深入研究一个个具体的生意进行的。
我们偏好这样一些公司：生意属性上，长坡、厚雪、有可累积的差异性；公司要有可持续的竞争优势；估值上要剔除那些明显高估的公司。另外，公司质地（也就是差异化和竞争优势）是我们的核心关注点，对盈利的持续性和确定性的要求，要高过对短期成长性的要求。
最后，基于这个备选股票池，运用量化技术构建一个分散化的投资组合，尽可能降低了个股对组合的特殊影响。它的风险收益来源就是优质公司的平均。
量化的优势主要体现在组合的分散化
聪投：构建高质量Beta时，权重会不会更偏传统一点？因为它竞争格局可能相对比较稳定。
李玉刚：传统里面比例会多一些，因为比较确定，我们比较追求确定性跟持续性。
量化主要的优势体现在分散化组合的构造上，我们进行了一些分散化的处理，除了行业分散化，还有风格上的分散化。
像几百只股票，主观去分类，可能也分不好，行业属性相对清楚一些，但是风格间的互相联系还是需要数据上去体现。
管理Beta也可以叫做一门手艺，要把它变得平均一些，分散一些，不要让某一个股票或者特征影响到你的组合，产生比较大的影响，你就要适当的运用一些分类的方法。
首先要明白这些量化工具它能做好什么，不能做好什么，比如像价值判断，我觉得量化是做不好的，它没有优势。
因为像估值、价值这些是一个很开放的问题，用量化很难界定哪一个因素是重要的，哪一个因素是不重要的。
而且每一家公司又是很特别的，在估值上面做量化，对于一些特殊情况的处理是没有说服力的。
我虽然做的是量化，但我一直觉得重点在投资上，量化只是工具。我什么时候用，什么时候不用，选择在自己。
要通过规避认知偏差减少决策时的变量
聪投：感觉这么多年下来，你对量化投资的逻辑核心没有变过？比如是演绎而不是归纳，以及强调可证伪性，能不能展开说下？
李玉刚：读书的时候，我记得上科学方法论时，有一本卡尔波普的《科学发现的逻辑》里提到休谟的白天鹅悖论。
不管发现多少只白天鹅，你都不能够证实所有的天鹅都是白的。但是只要出现一只天鹅是黑的，就能推翻这个结论，证实是很难的，但证伪相对来说是简单的。
我读到这一点时，一下子就认同了。
所以有时候认同一个逻辑，不一定需要一个过程，当你认同后，你就相信了。
包括米塞斯的《人的行为》中也提到了很多的社会科学上的认识论问题。
经济学中著名的物理学妒忌，就是不管假设是真实的还是不真实的，只要我预测的结果是对的，我就觉得这就是对的。
查理芒格在一次年会上说过，不应该像培根说的那样，尽量无限度地收集数据，收集完了之后再去看看能不能从数据里面得出一些东西。
首先应该对现实有一个看法，然后再看这些信息、数据是不是符合已经被验证过的基本的原则，这其实也是一种演绎。
我们在认识世界的时候会出现很多的偏差，比如大家通常说的眼见为实，感官、知觉都会在某些环境下出错，有时候个人经验是容易出错的。
我们需要一套科学方法论的起源，需要一套科学研究的流程来避免这种错误，这样经过科学研究得出的结论会更有信心。
之所以要提这个东西，就是觉得很多投资者不适合投资太集中的组合，因为他们忍受不了巨大的波动。
而且很容易受到那些主动投资经理“光环效应”的影响，有一些激动人心的故事，他们容易受这些故事的诱惑。
我们提出这个东西的初心是想让这些投资者明白，告诉他这个东西风险收益来源是什么，在决策的时候会减少很多变量。
在长周期下寻找变与不变
聪投：你会怎样学习新知识、新东西？
李玉刚：理解新东西的时候，除了看书或者研究，还依靠专家智慧，除此之外就只能让时间去过滤。
时间是检验一切最好的标准。
如果研究员推荐了一些很不错的公司，我在选择时最主要的标准是，你要知道自己知道，这是第一标准。
因为这涉及到信念问题，在一切顺风顺水的时候无所谓信念，最关键的是在困难的时候，有没有信心。
聪投：在你读过众多的书籍中，如果推荐一本？
李玉刚：提到变与不变，我想推荐的就是法国年鉴派布罗代尔的《15至18世纪的物质文明、经济和资本主义》。
我们平常读历史读物都是叙事历史，讲述的英雄人物、激动人心、富有人情的历史事件。
因为我们的传统史书都是断代的，如果我们从历史深处去想一些线索，去思考哪些是不变的，哪些是变的，不容易找到线索。
布罗代尔的书的主题都是这样子，放在长周期的环境下，思考一些变跟不变。我觉得应该是社会科学里做形而下研究的一个典范。
布罗代尔是从很小的地方切入，比如说我们的衣食住行，你可以从第一卷书名《日常生活结构，可能和不可能》中体会到一些。
我们的传统讲的也是春秋大义，你可以从中国的传统史书中体会到人情世故的精妙。
但是变化的主线是怎么样子？为什么会产生这种变化？从传统尺度你很难找到很多的线索。
这本书的题目很宏大，它从15世纪到18世纪人们的日常生活、衣食住行这些非常琐碎的思路入手，从一个长周期的角度引导我们思考哪些在长周期中是不变的。
英雄人物、富有人性的历史事件，在长周期的角度下只不过是沧海一粟。
我们要建立一种信念，长期的经济是向上的，短期事件的冲击只是一些扰动，布罗代尔会引导我们去思考关于这些。
李玉刚，中泰研究精选6个月持有股票A/C、中泰中证500指数增强A/C、中泰沪深300指数增强A/C基金经理，现任中泰资管研究部总经理，北京大学经济学硕士。
拥有20年证券投研经验（其中11年投资管理经验），曾任国泰君安证券研究所金融工程部研究员、衍生产品部及资产管理部量化研究总监、国泰君安资管量化投资部总经理、中泰资管对冲基金部总经理。
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