投资经理要填写大量的调查问卷。顾问研究、提案请求、数据库、客户尽职调查——每年都有数百次，我们被邀请来描述我们的公司以及我们如何做我们所做的事情。
我们通常需要检查的一个框是我们的过程是定量的还是基础的。最近，我一直在想，这个问题还要问我们多久。如果不采用定量方法的某些方面，未来的管理者将如何运作?
我公司自80年代中期以来使用了定量技术。我们在长时间分析了股票市场和公司性能的特点，并将成功投资的属性蒸馏成纪律，可重复的过程。相比之下，基本管理人员通常看起来较少，但相信他们可以通过公司会议，实践研究和其他形式的人类洞察力来更深入地分析它们。
我对基本管理没有意见。经验丰富的基本面投资者历来擅长识别无形资产，如管理质量、品牌价值和治理。但这一相对于量化基金管理公司的优势将在未来逐渐消失。毫无疑问，世界各地的数据正在爆炸式增长。谷歌的埃里克•施密特(Eric Schmidt)有句名言说得好，今天每48小时产生的信息比2003年之前的整个历史时期都要多。金融市场是这一趋势的一部分。
并不是说拥有更多的数据就能让投资过程变得更好。远非如此。我很清楚所谓的数据挖掘的危险，这基本上意味着你可以在一个大的数据集中找到任何东西，如果你足够努力。然而，我也知道，这种指数级增长的信息储备为投资者提供了潜在的竞争优势，他们可以从中提取真正的意义。
这是关键问题：Data Bonanza可以转化为真正的投资洞察力，或者只是潮流的涨潮吗？
行为金融学已经证明，面对太多的信息，人类的推理是如何崩溃的。仅基于人类洞察力的投资过程必然会限制他们使用的信息数量或他们考虑的机会数量。否则，他们可能会成为许多困扰投资者的认知判断错误的牺牲品。
在我看来，基本面基金经理将不得不改变，否则他们将被甩在后面。定量方法——旨在捕获大量信息，并对其进行一致和客观的分析——将越来越重要，以管理金融数据的浪潮，使决策不受偏见的影响。
但黑匣子数据分析并不是答案。我相信，有可能设计出一种量化方法，复制基础管理的许多最佳特征——单个公司的洞察力、深度、信念、前瞻性、响应性和适应性。
现代化的量化投资是创意的。使用合适的工具，数据爆炸可以成为帮助识别可能导致未来优惠的基本公司和市场特征的资源的一种资源。管理人员需要始终如一地持续应用这些见解，以最大的机会宇宙，并且甚至是纪律的 - 或者特别是 - 当决定是违反直觉的时候。
我对数据覆盖面不断扩大所带来的机遇感到非常兴奋。我的公司正在探索从大数据(包括新闻、博客、推特和产品评论)中辨别投资者和内部人士情绪的方法。我们也在观察投资者的行为模式，例如同一家公司的交易员在不同市场或通过不同金融工具进行交易时的异常差异。
最近的一项研究也引起了我们的兴趣，该研究表明，或许可以捕捉到以前无法量化的信息，比如高管情绪。有证据表明，软特质，如风险规避和高管沟通过度自信，可以被系统地识别出来。或许也有方法来衡量品牌和管理等无形资产。
量化这些属性可以让你将这些措施应用到大量潜在的投资中。网络越广，你越有可能发现被其他投资者忽视的公司。系统的方法还能让你保持一致，做出真正相关的比较，即使是在研究数千家公司的时候，也能帮助你实现真正客观的目标。
量化方法的这些经典好处可以在结合基本方法的最吸引人的方面的同时实现。也许未来将是两个世界的最佳选择。
John Chisholm是CIOAcadian资产管理在波士顿。