量化投资机构的研究管理模式，通常有两种：
1.传统的silo PM 模式
2.逐渐发展起来的centralized book 模式
一、silo PM
silo PM模式，即多经理平台制。是指公司平行聘用多位PM，他们各自组队，各自为战，相互独立，相互竞争。目前市场上主要采用silo PM模式的几家知名公司为Citadel、Millennium、Point72等。
二、centralized book
centralized book 模式下，researcher进行分工合作而不是竞争，更加类似工厂的流水线作业模式，负责研发中的中一个具体环节，确保足够专业性和独立性，实行责任制。
在这种模式下，你不可能找到一个面面俱到的，既懂编程，又会建模回测，又能交易的quant。 这种模式的好处是，大家高度专业化，投资链条被分成专业的模块，每个模块做到最优，相互协作，最终实现完美的从研发开始到业绩实现的产品链条。
同时，这种模式对人才的包容性很强，只要你精于某一方面的研究技术，就可以随时找到公司，入职相应的位置。
三、silo PM没落和centralized book兴起
北美hedge fund 起家开始用的就是silo PM模式。八九十年代成立的那些享誉全球的量化投资机构，一开始就是几个数学或者物理学者，自己研究模型进行交易，慢慢的做大了，开始招募小弟帮自己分担一部分研究工作，逐渐的就形成了silo PM模式。
然而30年过去了，通过量化手段挖掘出有效因子贡献了优秀投资业绩的同时，市场也越发的成熟，PM team之间的竞争早已内卷化。
1、 silo PM模式暴露的问题
- 问题一
PM team之间的策略同质化，相当于大家花同样的时间，独立的做相同的策略产品。
有人把这一现象归因于美国量化市场的高度成熟，可用的研究报告和论文太多，研究同质化严重，也就是业内所说的：“当一个signal被你发现了，那不用怀疑，业界至少有上万个人也已经发现了”。
- 问题二
研究员要变身超人，十八般武艺样样精通，专一性差点意思。
silo PM模式下，研究员的工作模式差不多是：数据收益与清洗、模型开发、回测、修改......相当于一个超人，手速要快，质量要优，压力山大。
- 问题三
公司给到的后台支持太少。
silo PM模式下，公司老板更像是在赛马，公司提供的平台就是跑道，旗下哪位PM胜出，自然就是一等好马，给予最优厚的待遇。
竞争机制确实有了，但无形中浪费了很多的资源，比如数据库共享、回测工具，都需要每个team自己抽出时间和精力来做，出现了大量的重复劳动。
- 问题四
PM跑路太过频繁
典型的silo PM模式下，PM很有本事，但要命的是太过于独立，researcher，developer，trader，各种角色切换自如，一旦成了气候，脚底抹油，说走就走。
大名鼎鼎的Citadel，曾经也是受“干好的单飞了”，“干不好就走人”双面夹击，腹背受敌。
事实上，前些年市场环境不好，量化基金赚钱也越发困难，大家都感受到了silo PM模式的乏力。
就我们掌握的情况，Citadel、Point72等公司都在试图向centralized book的方式靠拢。尤其Citadel，它的discretionary L/S部门保持了silo PM模式，但quant部门已经是完完全全的centralized book模式。
2、 centralized book 模式优势
centralized book 模式有效的解决了同质化竞争这一问题，有利于quant researcher更加独立的应对市场的变化，应用较为成功的有Renaissance、Two Sigma、DE Shaw等等。
值得一提的是Two sigma的centralized book模式，每个研究员只负责策略的一小块，这些小块策略组甚至会去挖掘那些极度偏门的另类数据，能抽调人力做这样的事，就是centralized book模式的优势所在。
当然，centralized book 模式需要公司有一个从策略研发到策略执行，再到策略落地实现收益的一整套标准方法论，也是统领性的东西。虽然大家是分工协作，但把大家组织起来核心角色不可或缺，至少在格局上能看的比较全面，让组织井井有条。
从量化从业者职业发展的角度看，centralized book 模式同样更具优势，知名的量化投资人Marcos Lopez de Prado就发表过一个以《Escaping The Sisyphean Trap: How Quants Can Achieve Their Full Potential》为题的演讲，对于当前量化机构的silo PM模式和centralized book模式的优劣进行分析。 从作者的研究结论看，在机器学习时代，centralized book模式好过silo PM模式下的低效忙碌，确实更适合Quant的职业发展。
四、国内量化更适用哪一种？
国内对于silo PM模式和centralized book模式的争论更为激烈一些，毕竟量化投资起步较晚，还没有达到美国那样的成熟度。
但需要格外注意的一个问题是，国内量化的繁荣，与人工智能、机器学习的兴盛发生在同一个时期，在这个前提条件下，silo PM和centralized book两种模式孰优孰劣恐怕还需从长计议！
我们不妨来看看国内头部量化私募怎么说？
九坤投资表示，公司的组织是团队分工+智力叠加
带头人王琛极力强调：“九坤是一个以团队模式构建的量化基金，它区别于那些特别依赖小组研究能力的基金，实现的是一种类似互联网工业化流水线式的量化分析体系。它相对是去中心化的，这意味着在每一个方向上都有比较有经验，能够独立做好方向的人，可以持续地去推进”。
他认为这种投研模式更加强调模式和人才、策略的可扩展性，比如所有的因子都会被一套方法评价，然后提交到系统，之后所有的因子和模型是完全脱离人，流水线式自动化运行。
幻方量化，从来都是一个彻头彻尾的技术派
恐怕在国内，无论哪家量化私募都不及幻方把centralized book模式贯彻的更彻底。
早在2018年左右，幻方就着手打造了独具特色的流水线研究模式。在这种模式下，团队成员被细致的分为数据清洗、模型建立与回测、执行与反馈等多个环节，类似工厂生产车间一样的流程化管理模式，已经比较成熟。
当然幻方在因子挖掘上借助了行业领先的算力建设，否则无论如何也做不到现在的成绩。
其实可以看出，国内头部量化私募已经完成centralized book模式转型，或者正在转型的过程中。而中小型量化私募机构由于算力建设能力有限，人才匮乏等客观因素，仍然主要沿用silo PM的模式。
当然，我们不是说silo PM模式不该被采用，从国内量化从业者的角度看，现阶段的工作主要是结合特色的市场搞特色的研发。由于市场有效性较弱，因子挖掘相对容易，还没有达到需要用尽各种手段，集结全体智慧才能活命的程度。
另外，从业更害怕的是，做出业绩后跟大家一起吃大锅饭，奖金与付出不配比。所以，silo PM模式在国内被认可也是合理的，至少分成明确、源码保护是大家都需要的。
对于两种模式的选择，大家有什么看法，欢迎联系我们，一起讨论！期待你们的新观点。