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投资没有最优解，尤其事前做投资计划的时候。但不同的投资选择，结果可能是大不一样的。

今天我们就来聊一聊，公募主观、量化、被动指数和私募基金，都有什么特点，谁是更好的投资选择。

先来看2015年以来公募主观、量化、被动指数和私募基金的回报表现。

2015年以来，主动管理特征越明显的公募基金累计回报越高，即主动基金大于指数增强大于被动指数。

投资方式更灵活的私募基金，累计回报稍微不如公募主动基金，但也大幅跑赢了公募增强指数型基金指数和被动指数型基金指数。

公募主动基金的巨大优势主要是在牛市创造的。2015年、2019年和2020年公募主动基金都以绝对优势跑赢了指数基金，在震荡市况下比如2017年、2021年相对于指数基金的优势并不明显，而在明显熊市环境之下比如2016年、2018年、2022年和2023年至今则稍微不如指数基金。

一定程度上可以代表公募量化水平的增强指数型基金，在牛市和震荡市的大部分年度可以跑赢被动指数基金，熊市则与被动指数基金大致持平。

私募基金的优势主要是在熊市创造的。在2019年和2020年牛市中大幅落后于公募主动基金，甚至大幅落后于被动指数型基金，震荡市大致与公募主动基金持平，但在2016年、2018年和2022年的熊市中以绝对优势跑赢了公募主动基金、增强指数型基金和被动指数型基金。

再聊聊不同种类基金的优缺点。

公募主动基金在熊市和震荡市相对指数基金都不占优，但也落后不多。2021年之后主动基金的表现并不能说明主动基金已经失去获得超额收益的能力了，更多的是呈现出一种周期属性，是对牛市超额收益的一种均值回归。

由于基金经理的能力圈和投资风格相对固定，公募主动基金主要靠选股和较长时间持股赚钱，这也是公募主动基金牛市回报能绝对领先于指数基金的主要原因。

在震荡市和熊市，由于缺乏增量资金，各种风格、赛道、行业、主题行情都没有持续性、轮动很快，公募主动基金投资风格相对固定，因而难以适应这种快速轮动的行情。

公募被动指数型基金和增强指数型基金方面，当前A股的市场环境由于大量散户的存在，还存在超额收益空间，因此有一定主动管理特征的增强指数型基金总体优于被动指数型基金。

由于量化手段的不断进化和迭代，预计增强指数型基金和主动量化基金未来的优势有可能进一步加强。超额收益的丧失，可能会以大量散户退出直接股票交易、进入机构量化互搏时代为前提。

私募基金的最大优点是经营机制灵活、日常管理和投资决策自由度高，具有非常灵活自由的运作空间。

大部分私募基金的目标是追求绝对收益，而公募基金则更多追求相对收益，因此私募基金总体更稳健。私募基金投资决策自由、运作灵活的特点使得它对震荡市和熊市的适应性更好。所以我们才会看到前述私募基金牛市较为平庸、熊市却很优秀的表现。自2021年以来，私募量化的崛起使得投资者对私募基金的关注度进一步提高。

私募量化基金的优势在于，可以日内反向交易、没有成分股的约束。量化基金更快的反应速度、更高的换手、更广泛的覆盖、更多因子轮动的优点可以在私募量化中体现得淋漓尽致。

私募基金的缺点也很明显，首先是门槛高，对投资者资产规模有较高要求，大部分普通投资者买不了私募基金。其次是大部分私募基金有发起人“优先收益条款”，在基金收益中要提取20%的收益，因此与公募基金“所见即所得”的收益不同，投资私募基金的实际收益要扣除收益提成。

根据前述各类基金的收益特征和优缺点，理想的选择应该是牛市投资公募主动基金，熊市和震荡市投资私募基金。但事前预测牛市、熊市和震荡市是很困难的，次优但可行的办法是按一定的比例配置一部分公募主动基金和一部分私募基金，每一到两年做一次动态再平衡。

私募基金有很高的投资门槛，并且有收益提成，那么公募基金中有没有收益回报特征与私募基金相似的产品呢？答案是有。

一部分投资框架迭代较快的主动量化基金就可以作为“平替”。比如，姚加红、马芳管理的国金量化多因子，孙蒙管理的华夏智胜先锋，王平管理的招商量化精选，胡崇海管理的国泰君安量化选股……都是不错的选择。

这里对国泰君安资管胡崇海与众不同的地方做一个简单介绍。

胡崇海系浙江大学数学系运筹控制专业博士，曾任香港科技大学人工智能实验室访问学者，国内首批将机器学习技术应用到实战投资的量化投资经理。管理公募量化基金之前在国泰君安资管有多年的私募量化管理经历，目前同时管理私募量化产品。

胡崇海团队的投资理念是“稳中求胜”，追求纯粹的Alpha，追求超额收益的稳定性胜过追求单纯的收益率，严控超额收益的波动性，过往最大回撤是同类产品中最小之一。对量化当前相对的领先有着清醒的认识，一方面量化不能“包治百病”，另一方面量化的阿尔法是在不断衰减的，只有不断“精雕细琢”、迭代模型和框架才能让自己不落于人后。胡崇海量化团队是基本面和技术面大致三七开的、更偏盘中交易的一个团队。

从偏稳健的角度，胡崇海管理的公募量化基金作为私募基金的“平替”似乎是更好的选择。