1. 主观投资和量化投资有什么区别？
投资框架不同
主观投资通过对宏观经济的判断，寻找当前经济环境下看好的企业，更多的是去评估公司未来的成长空间；而量化是根据历史数据挖掘因子，进行统计学分析，从市场的波动中寻找投资机会，投资过程更依靠量化模型。
超额收益的来源不同
主观投资的超额α来自于对个股的深度研究和对行业发展、宏观经济的把握，量化投资的超额α来自于量化模型的有效性。主流的主观多头投资策略大致可以分为，深度价值投资和基本面趋势投资；市场上比较常见的几种量化策略是股票策略、宏观策略和套利策略；常用的两种量化模型一个是多因子模型，一个是机器学习模型，其中又以多因子模型最为常见。主观多头，投资人接触时间长，相对比较了解，但是对于量化基金其实大多数投资者是比较陌生的，那么简单来说量化基金所使用的模型是什么样的呢？
多因子模型的演进历程是Markowitz的均值-方差模型——>CAPM模型——>Fama-French三因子模型——多因子模型，目前多数量化基金采用的多因子模型，我认为核心是因子挖掘和组合构建。因子挖掘方面，因为因子的有效性随时间而衰减，所以需要通过人工或者机器的方式持续挖掘新的因子，构建因子库，更新因子，这对量化基金的底层系统建设提出了很高的要求。底层系统建设一是包括数据库的建设，二是因子挖掘，因子回测模型的搭建，这些都直接关系到多因子模型的有效性，最终影响到投资组合的表现。组合构建方面，因子的回归算法在细节上有很多不同，大体上可以分为线性回归和非线性回归，分析方式也涉及人工和机器学习两种，机器学习可以处理非线性回归。股票的收益率大体分为两部分，一是因子的贡献，二是行业的贡献，当然选择因子，即因子择时也需要结合投资经理主观的判断。
2. 如何挑选基金，除了历史业绩更应该看啥?
看公司的稳定性
“xx基金经理离职”，私募基金投资人最不想看到的就是管理自己产品的基金经理突然离职，或者私募基金管理人内部发生重大变化，这势必会影响到投资体验。那么如何尽可能规避这种风险呢？我认为，一是看股权架构是否具有稳定性，二是看基金经理过往履历。就像买股票前要深度研究公司一样，买基金前最好也能深度了解一个基金经理和管理人的情况。
看投资策略
过往业绩不能预测未来，如果买入每年业绩靠前的基金会怎样？调查显示，在统计的5年区间内，累计50只当年排名前10的基金，仅有3只能在次年能继续排名在前10，占比仅6%，而大多数当年排名靠前的基金，业绩很难在下一年维持。这也说明了，单纯靠历史业绩选择基金并不靠谱，花时间研究管理人赚的是什么钱，并且匹配自己的风险偏好是更加重要的。主观选股可以去看管理人的投资风格，赛道选择，持股集中度，市场偏好，市值偏好，以及年化换手率等指标；量化选股可以去看管理人的策略类型，不同类型因子的占比，有无辅助策略，策略收益归因等等。
3. 可选择的基金太多，如何做好资产配置？
分散投资，不要把鸡蛋放在同一个篮子里，提高投资性价比，配置相关性低的资产，分散风险。除了主观选股、量化选股外，还有管理期货（CTA），CTA和股票类资产的相关性较低，配置一定比例的CTA可以降低组合内在的相关性，从而降低组合收益的波动。另外，还有很多FOF/MOM类资产，因为其本身已经是基金的组合，配置相对分散，收益也相对平稳，可以考虑将FOF/MOM作为资产配置的底仓。
长期持有：买基金其实和买股票一样，长期持有大概率能获得更好的收益。每只基金都会有回撤，长期持有知易行难。所以对所投资的基金，基于对投资经理投资理念的认可而买入的投资人，比单纯看历史净值曲线而买入的投资人有更加深入的认识，往往也意味着他们在基金回撤时有更高的容忍度，持有时间也相对较长，有更高的概率从基金中赚到钱。所以无论是主观还是量化，选择契合自己投资需求的产品，长期持有，将会大概率提高投资的成功率。
最后，主观和量化是不同的投资策略，并无高低之分，希望大家都能找到适合自己的真命天基~