蓝海扬帆尚缺水手_新闻台

　　早期步入量化投资领域之时，唐伟晔觉得量化模型需要一些电脑方面的技术，还特地跑去了IBM上班，为后来量化模型的开发打下了技术的基础。“我的数学比较差，对量化投资的支持严重不足，这也是制约我们发展最大的瓶颈限制。所以，我们需要更多数学方面的人才。”即使在投资上取得了成功，唐伟晔依然追求着最能发挥量化投资的复合型的知识结构。

　　据业内人士介绍，在资产管理业务发达的美国，量化投资产品占比接近30%，量化投资在国外取得了较大成功，而国内这一比例还很低，量化投资在国内仍处于起步阶段。在量化投资这片“蓝海”中,无论是公募还是私募要取得突破，最大的制约因素还是缺乏人才。由于方法的特殊性，从事量化投资的人需要有极强的数量知识，又要对证券市场有深刻的理解，最好还能自主地进行程序开发，这种复合型人才现阶段较为缺乏。

　　近些年，一些具备人才优势的私募在量化投资领域取得了领先地位。数据显示，天马资产旗下已有4只量化产品，是量化产品较多的私募基金管理公司之一。曾任嘉实数量分析师的高卫国认为，公募和私募现阶段的差别在于人才结构上。“最大的区别不在于模型，而在于公募人才多数是从基本面研究出身，真正懂得量化的人才不多。”张靖也指出，公募基金量化投资的发展主要还是受到人才的制约。“国内进行量化投资研究与实践的投资者相当的缺乏，往往即使公募基金想开展相关业务也难以找到合适的人才。”

　　量化投资在国内发展时间不长，还不太被主流投资群体所接受，重视并支持量化投资大力发展的公募基金不多。实际上，量化投资所需要的硬件设施与金融数据国内已经基本完备，股指期货的推出很大程度上也满足了对冲工具的需求。相比较人的因素，工具的影响是次要的。