一直到现在市场波动的时候，就会回想到那个时候 。如果在20多岁，市场跌到这个情况，敢不敢去买美国的股票？如果在当时买了标普500，后面就是2008年到2019年的十年牛市 。
现在每次优秀的公司估值到了非常便宜的水平，我就会问自己，如果站在当年我敢不敢买 。所以人就是在一代一代的金融危机当中成长起来的 。我能感觉到越有经验的基金经理，遇到了危机的时候心中是越兴奋的 。因为市场逐渐到了有更多筹码可选的机会了 。以前看芒格的访谈，有一个人曾经问他，“你觉得人生能够到此获得现在的成就？你觉得你性格当中最重要的一点，只能说一个词是什么？”然后查理芒格说：“理性 。”
基本面量化追求预判你的预判
北落的师门：
基本面量化这种方法像武林门派各式各派，都有自己适应的环境，擅长的地方没有高低之分 。所以这个门派，它通常在什么样的市场环境下会更有优势一些，让大家的投资体验上会更好？
曲径：
第一，量化是不极端、比较分散的状态 。所以在“一九”行情当中量化肯定是不突出，比如说市场当中只有10％的股票在涨，90％的股票在跌 。
第二，看几个时间点的特征，2019年的2月、3月是最近一次大家有印象的从大盘价值转向大盘成长；去年的2月、3月是从以消费长久期折现为抓手的投资框架转向科技成长；今年一季度主要是风险偏好的快速下行，从高估值转向防守 。在这种转换的一个季度中，基本面量化都不会表现得特别突出 。
因为我们做基本面量化希望赚的是上市公司，比如说一个季度到一年之间，净利润改善之后带着股价涨的钱 。和中高频的统计套利技术指标不一样，我们希望赚的是中期的钱 。所以在过程中难免会遇到风格变化产生的压力，虽然最终股价还是会回到正轨，但是会产生一个季度的波动，因为我们目标的投资周期是一个季度到一年的框架 。
这上面两种场景下，量化是有可能发生回撤的 。
北落的师门：
某一个行业会去抓哪些基本面的数据，是不是关于动量的因子就不在您的模型当中，能不能举一些例子？
曲径：
其实我们主要预测上市公司一个季度到一年这个周期净利润变化的情况，这是我们做基本面量化胜率最高的区间 。因为一个季度到一年，数据和逻辑驱动最容易判断出上市公司净利润变化的情况 。再长时间可能要有管理层、赛道等各种各样的原因了 。那判断在这个框架下面公司盈利情况就要深入到每一个行业，看行业的经营特征 。
比如这两年大家非常关注生猪养殖 。我们写模型的目标就体现在了模型里：我们尽可能预判你对价格的预判 。猪价最后一定会反映到上市公司的收入里，去跟踪高频猪价就反映了上市公司下一个报表情况 。但是这个事情太短了，只是同步指标 。我要去预判猪价，就要去看供给和需求的情况 。基本面的支持就是一头母猪要怀孕4个月，仔猪育肥4-6个月，所以看现在的猪价再往回推9个月，如果9个月之前能繁母猪不够，9个月之后猪价供不应求就涨，这就是市场中一般预判猪价的方式 。但更重要的是，你要预判别人对猪价的预判，你要去预判能繁母猪的情况，所以能繁母猪的情况就会映射到整个行业供需对比的情况 。猪的需求是中国老百姓吃猪肉，基本上是稳态 。这跟钢铁不一样，钢铁的需求是下游房地产，一直在波动 。因此，供给上就要再把供给的成本曲线拉出来看成本 。养殖最高的那些人什么时候去化，等到他们觉得养猪这个事亏钱，再也不干了，然后能繁母猪就会变少，9个月之后猪价就会涨 。所以最终写的模型一定是去预判这些人什么时候会退出产能，我们再把基本面的模型搭进去来预测 。
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