北落的师门：
像养猪行业的这个数据，实际上要找到别人不知道的信息你才有可能赚钱，这个模型怎么去加工它，过程是怎么样的？
曲径：
首先，我们不光是赚数据比别人知道快的钱，更赚的是我们模型更理性的钱 。模型最大的好处就是不贪婪不恐惧 。但是作为一个人，有可能那时候还是很兴奋，因为猪价在最高点，而且股价还在持续的上涨 。我可能下不了手去低配，但是模型会提示我们会低配，要信任他的理性 。
第二，对应传统多因子来讲，做量化的一定要有信息获取和处理的优势 。获取的好，处理的好，才能有先发优势 。在建模型中会用到非常多的数据拆解成本，比如说外购仔猪的价格，这是散养农户养猪的成本 。一头猪要吃多少豆粕，吃多少玉米，吃多少维生素，或人工成本是多少，这些数据都可以用高频数据替代 。外购仔猪数据我们现在能拿到日数据，豆粕可以用豆粕期货，玉米用玉米期货，维生素价格也有高频数据，全部算下来基本上可以把模型映射到日的阶段 。这就像当年的多因子能够自动把会计报表清算出来，以参考老基金经理们去读会计报表以及手工去算判断的步骤 。我们更像自动把数据处理出来，替代了在excel里把数据填上找拐点的步骤 。
北落的师门：
有没有哪些行业是没法用这种方法做的？就是难度特别大或者做了也没效 。
曲径：
我们举两个例子，比如A股计算机行业里的金融科技、乘用车自动驾驶相关，建筑建材相关的，都是订单驱动、项目制的 。当他一年想确认多少收入，是根据他自己的会计判断，项目进程到60％，确认60％的收入进会计报表 。量化非常难拿到他今年打算确认多少收入的，即便能够在各个网站上扒到他合同的总量，也很难预测他做净利润的情况 。这样的行业还包括苹果产业链，优秀的分析师可以通过前瞻去判断明年是不是要多一个摄像头或者多个屏下指纹 。但是我们拿到它的产量、销量和订单的时候，股价可能都已经反映完了 。
【交易单号能查出什么商品吗? 交易单号能查出什么】量化之道用数据验证逻辑
北落的师门：
大家在选产品的时候，尤其是量化产品，哪一类投资者适合这种基本面量化的产品？
曲径：
我经常跟我们的客户讲，基本面量化是没办法给集中的弹性 。你可以去买单个行业的ETF，那个弹性肯定是最大的 。我们更多的是在更宽的维度上，从每一个行业选出来我们认为更好的公司，同时在行业赛道上略微高低配景气度上今年到明年最好的行业 。通过这个办法争取权益投资当中更优秀行业和股票的回报 。就像885001一样，2004年到现在的年化回报是13.7％，但是你希望他年年都像2020年一样50几个点的收益，我觉得基本面量化这种比较分散的投资方式很难提供 。
北落的师门：
最后想跟曲总聊聊怎么走上量化投资这条路，以及您是怎么看待量化和主动投资这两者之间的关系？
曲径：
我觉得验证的过程就是量化，只不过大家给他起了不同的名字，我喜欢用历史的数据来验证我的各种逻辑，所以最后选择量化肯定是必然之路 。后来我发现很多系统化投资也是这个方式，比如美国的达利奥就是非常典型的系统化投资，他讲的《原则》大家都看过，他用历史上反复出现的逻辑去印证他对一个行业、一个国家的观点，对现在我们所在历史周期的观点 。他最近的这本书是用过去1500年中国的变化来印证中国和美国之间的关系 。
所以我是喜欢用数据的办法验证自己想的一些事情，最后发现用在投资当中也非常好 。因为市场的非有效性主要来自于交易者情绪的波动，就跟查理芒格说获得成功最大的优点是理性一样 。现在A股也好，美股也好，能产生这么大的波动，提供各种各样的交易机会，最后能有阿尔法其实就是因为市场的非理性，而量化优点就是理性 。
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