一年前大胜围棋高手李世乭后，升级版AlphaGo卷土重来，昨日迎战中国围棋高手柯洁，但“人脑”再次惜败。不过，这场人类智慧与人工智能的巅峰对决，除了吸引各界的广泛关注，也让大家对人工智能在众多领域的发展前景充满期待。
《每日经济新闻》记者注意到，在公募基金，智能程序、量化模型早就进入了基金管理团队，近年来各种量化基金更是井喷式发展。但与其带给我们“高大上”的印象不同，在投资上，量化基金似乎并没有领先传统的主动管理型基金很多，大多业绩平平，甚至出现较大亏损。
公募量化基金以中小型为主
《华尔街日报》近期报道，目前美股市场上的交易中，量化策略已成为使用最广泛的策略之一，有27%的交易都是通过量化模型完成的。对冲基金研究中心HFR的数据显示，截至今年一季度，全球量化对冲基金总规模已达到9320亿美元，占了对冲基金总规模的三分之一。
在国内公募市场上，量化基金还是相当“小众”的一类产品。数据显示，目前公募基金市场上共有164只量化基金，其中指数型45只，主动型95只，对冲型23只。与已有超过4000只基金的公募市场总量相比，量化基金还只是很小的一部分。
在2009年之前，量化基金的发行和成立都很少，最早的一只是2004年成立的光大保德信量化股票基金。到2015年之后才逐渐成为较为热门的基金类型，当年有32只量化基金成立，2016年更是新增了54只，今年以来也有35只成立。
虽然从数量上看，近两年开始出现较大增长，量化基金的规模却还是以中小型为主。目前规模在10亿元以上的量化基金仅有22只，不到1亿元的迷你型却超过50只。最大的一只长信量化先锋A，今年一季度末的资产规模为86.83亿元。
通过量化模型的运用，量化基金往往能够管理数百只股票的交易，这是传统的基金很难达到的。记者统计了2016年底量化基金的持股情况，99只有年报数据的量化基金平均持股190只，有20只基金持股在300只以上，最高持有了664只。传统的主动型基金平均持股52只。
回到人机围棋大战的话题，阿尔法狗的胜利模式已经引起基金公司的注意。有基金公司量化总监表示：“采用基于人工神经网络的机器学习方式实现人工智能，开发者首先需要设置一个智能系统，这个智能系统最开始就像初生婴儿那样什么也不懂，但它能够学习，并能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。尽管这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，并在下次运行时改正。这种自我修正和学习的方式正是机器学习方法的核心优势。我们将机器学习的方法应用于量化投资领域，在建立模型后，利用历史数据对于机器学习的选股模型进行训练，使得模型能够不断优化并适应参数和环境的改变，得出更优的选股结果。”
牛市跑不赢主动管理
说到业绩，量化基金也一度十分辉煌。记者发现，2015年大牛市，当时市场上已经有的74只量化基金平均收益达到22%，全年收益为负的仅有4只，有13只年内上涨超过50%。最高一只全年收益为87.48%，但与当年传统的主动型基金最高超过170%的收益率相比还是逊色很多。
今年以来的行情对于AlphaGo们却不那么友好了。截至5月22日，164只量化基金的平均收益为-3.28%，上涨的仅有45只。不仅远远跑输大盘，也赶不上主动型权益类基金平均0.83%的表现。目前，收益最高的一只今年以来上涨14.66%，也是唯一一只涨幅超过10%的量化基金。对比主动型的权益类基金，除开大把由于大额赎回而大涨甚至翻倍的委外基金，也有基金获得了超过22%的收益。
然而，出现亏损的量化基金数量却远比上涨的要多。今年来收益为负的量化基金有113只，其中20只跌幅超过10%，最大达到16.93%。从跌幅较大的量化基金今年以来的表现来看，这些基金年初净值表现较为稳定，时不时还有超越市场平均水平的表现，但4月中旬开始市场风向骤变，基金走势也急转直下。尤其是小票的回落，让许多量化基金无所适从，也暴露了其策略的不合理。
上海证券的一份关于量化基金专题研究报告指出，“实际操作过程中量化基金较少主动调仓，在市场快速回调过程中亦较难作出调整，无法规避系统性风险。”在这样的情况下，除了主动进行调整，采用多空操作的对冲量化型基金也有一定优势，回撤较小，但对冲量化型基金往往收益不如主动型。