如今，大多数大型主动基金管理公司都拥有基本面和量化投资团队。从历史上看，这两个群体一直处于不同的孤岛，并且有充分的理由：他们对投资流程有不同的方法，并且使用不同的日常语言。
分歧的根源在于各自的教育基础。基本面投资者研究经济学并学习自下而上的投资过程，旨在确定单一股票的未来价值。量化分析师学习数学和工程学，并从大量市场数据开始，采用自上而下的方法进行投资决策。
然而，随着相关数据变得越来越容易获取，数据科学工具变得更加用户友好，基本面投资者已经开始将更多的定量屏幕和模型纳入他们的基本面研究中。如今，大多数基本面投资者都至少拥有一个通常基于电子表格的量化筛选——旨在标记估值不匹配、环境、社会和治理 (ESG) 评分等——这会影响他们的投资流程。有些有很多屏幕，旁边坐着一位常驻量化分析师。
这是一个进化问题。
“量化”一词在市场上引起的关注可能多于拥抱，但不管你喜欢与否，即使是最顽固的基本面投资者也开始变得量化。
在许多具有前瞻性思维的公司中，定量研究负责人正在晋升到领导职位，他们负责弥合公司基本面投资者和量化投资者之间的差距，或者至少利用这两个群体的资源。
但找到共同点说起来容易做起来难。基本面投资者仍然掌握着这些公司的大部分权力，并且往往没有兴趣参与量化投资。最好的情况是，他们很难理解这种语言，最坏的情况是，他们将宽客视为威胁。与此同时，真正的定量研究人员常常认为基本面投资者固守着陈旧过时的思维方式。事实上，许多只专注于量化的商店是由于拒绝基本面方法而出现的。
那么，这两种理念中哪一种能产生更好的回报呢？由于该主题的学术研究很少，因此没有明显的答案。Campbell R. Harvey、Sandy Rattray、Andrew Sinclair 和 Otto van Hemert 对 1996 年至 2014 年的对冲基金经理进行了比较，发现系统经理和全权经理的绩效之间几乎没有差异，尤其是在股票领域。最近，在对 2000 年至 2017 年美国股票共同基金的研究中，西蒙娜·阿比斯 (Simona Abis) 得出结论，在非经济衰退时期，量化基金的表现优于其全权委托基金，但在经济衰退期间，共同基金的表现优于其量化基金。
基础学院和定量学院都有各自的优势。前者带来了清晰的解释、不同时间和机会之间的一致性以及对复杂主题的主观评估。后者同时利用了规模、客观性和敏感性分析的优势。但这两种哲学存在天然的冲突。很难同时做到客观和主观，在复杂的方程中努力寻求清晰的解释，并始终如一地识别真正的阿尔法生成机会而不是数据挖掘工件。
然而，在最近与一家大型且以基本面为主的资产管理公司的量化策略主管的一次电话会议中，我们探讨了量化和基本面投资之间的共同点——我更加确信，当今市场的成功需要一种能够充分利用最佳优势的混合方法。两个世界的。
正如我们解释的，在 Essentia，我们使用行为分析来帮助基本面管理者反思自己的决策，这位量化主管非常兴奋。“这与我们建立量化策略时所采用的方法相同，”他说。“我们正在寻找影响绩效的因素。但你们正在将其转化为基层管理者能够理解的语言和他们会使用的工具。这对他们来说是直观的。我可以看到这确实很有帮助。”
换句话说，他认为行为分析是基本面管理者填补流程空白的一种自然方式，通过将定量分析应用于自己的决策来测试和微调他们现有的、以人为驱动的投资模型。
如果更多的量化经理将自己的流程置于这样的显微镜下会怎样？毕竟，我们都知道量化模型会产生人类创造者的偏见。此外，很少有量化策略是完全由计算机驱动的：人类决策经常会覆盖或至少定期更新模型。虽然宽客彻底测试了他们的模型做出的算法决策，但他们往往不会对他们的人类决策应用同样客观和严格的分析。
虽然基本面经理和量化经理可能不会很快正式合并他们的投资方法，但他们都将通过承认他们越来越多地结合人类和机器主导的因素而受益——只是以不同的衡量标准。两者都会发现反思投资过程所产生的决策质量是有价值的，无论该过程更多地是由人类还是机器驱动。
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