量化基金是指透過數量模型的計算尋找投資機會，並以此作為最終投資決策進行資產管理。這類基金通常也被稱為純量化操作基金，中間並沒有人為操作。另外一類則有基金經理主觀判斷的融入，即在程式計算後由基金經理加入主觀的判斷，最後作出投資決策。但無論是哪一種量化基金，數量模型均是核心。

短中長期業績的全面爆發，使量化基金從邊緣走向了主流，而現下，基金公司也在藉著這股東風發行主動量化基金，想要複製成功。Wind資料顯示，已經成立的主動型量化基金已有72只（A、C類分開計算），加上已經發行尚未成立、正在發行以及上報待批的量化主題基金，量化基金數量破百指日可待。

選策略 看風格

量化對沖策略、多因子策略、事件驅動策略是當前量化公募基金使用的主要策略，有的基金是單一策略，有的基金是複合策略，是單一策略的基金好還是複合策略的基金比較好？

富榮基金量化投資部總監葛勇指出，量化策略是單一策略好還是複合策略好，不可一概而論，關鍵要看投資者對風險收益接受程度，以及基金經理的投資目標，一般而言，混合策略比單一策略穩健，更多的是平衡了收益和風險，另外，混合策略也可以容納更多的資金量。

長盛量化多策略基金經理王超表示，從全球來看，如果是追求絕對收益的量化基金，特別是海外的對沖基金，他們大多采用多策略體系。多策略的量化基金適用於以絕對收益為目標的投資者，但如果投資者需要的是風格鮮明的工具，那麼可以選擇單一策略的基金。

九泰久盛量化基金經理孟亞強也表示，單一策略有表現好的時候，也有表現差的時候。比如事件驅動策略中的股權激勵策略，一般來說，近幾年推行股權激勵的都是中小盤股，因此該策略下的組合多以中小盤股為主，在中小盤行情好的時候策略表現就特別好，但是遇到藍籌行情時就表現不佳。事實上，量化策略本身沒有對錯好壞之分，也不能指望任何一個策略都可以穿越週期，對於追求絕對收益的基金經理來說，在合適的時點把策略配上去，才是重中之重。

而事實上，在股指期貨受限的背景下，量化對沖策略可發揮的空間比較小，事件驅動策略也具有一定的侷限性，近幾年表現較好的量化基金主要採用的是多因子策略，配合擇機使用量化對沖和事件驅動策略。儘管都是採用多因子模型計算機選股，量化基金還是呈現出了大小盤的風格。

孟亞強表示，2016年很多量化基金表現好的很重要原因在於，2016年呈現出小盤風格，只要拿著流通市值在二三十億的股票，基金表現都不會太差，其實近三年基本都是小盤風格比較好，這也是有些量化基金業績遠遠跑贏同類基金的原因。但是A股的風格不是一成不變的，因此一些量化基金還會加入風格輪動策略。

基金經理同樣重要

量化投資是指根據事先設定好的數量指標，透過程式運算出要投資的指令進行投資。在整個投資過程中，人工參與的只有對於數量指標的前期研究工作，而之後的結果輸出及指令下單均嚴格按照程式結果執行，可以規避人性“追漲殺跌”的弱點，使得精準和嚴密的思維能把投資理念貫徹到投資行為中，並準確有效地控制風險。但是這並不意味著量化基金中沒有人為因素，相反，量化投資的模型只是一個框架和工具，如何使用工具就得看背後的人———基金經理，這也是量化基金業績呈現差異的主要原因之一。

國內的主動量化基金主要是採用多因子模型，但是基金業績差異卻很明顯，主要原因就在於模型的構建和使用上。王超指出，量化策略其實都是工具，工具本身沒有能力高低的差異，更多的還是看使用工具的人的能力和水平，以及他對市場的理解，同樣一個量化策略不同的人去執行，可能會有非常大的差異。

孟亞強表示，量化模型一旦進入工作以後，基金經理幾乎是不參與其中，策略讓配置什麼就配置什麼。但是模型體現的是人的意志，在模型的構建、資料的處理、模型的改進都會對基金業績產生很大影響，想要在任何市場環境下做得好，必須順勢而為，也就是順著市場風格而為。

葛勇也指出，量化基金業績的差異一方面來自於模型的構建，另一方面來自於市場發生變化時，基金經理及時調整的能力。基金經理的工作背景和視野將會直接影響到基金經理的投資理念，進而決定量化基金產品的型別、規模和運作模式。長信量化先鋒基金經理左金保也向記者表示，基金的業績依賴於模型，模型是由人去做的，基金經理的專業背景對模型有影響。

風險控制是核心

獲取收益和控制風險是量化基金的兩大核心，管理資產的本質是管理風險，在評價一隻量化基金的優劣是不能僅看業績回報，更多的要看其對風險的控制能力。孟亞強表示，風險控制才是對量化模型的真正考驗，多因子策略裡，因子模型只是其中之一，還有交易模型、風險模型等，值得注意的是，規模越大的基金，買股票時有很大的衝擊成本。因此儘量選擇規模適中的基金

孟亞強還指出，超額收益的穩定性是判斷量化模型優劣的辦法之一。如果基金風格偏中小盤，那麼可以跟中證500指數去對比，超額收益波動太過劇烈的話那一定不是一個很好的量化模型。好的量化基金相對指數有穩定的超額收益，不是靠一兩隻股票或一兩波行情來賺取超額收益的，它幾乎是每天在穩定地超越指數，這這樣的基金在風控上做得比較到位。

王超指出，量化基金會設計風險模型和監控體系去進行預防性的倉位管理，對於追求絕對收益的投資者來說，實際上是把整個資產配置的許可權交給基金，對於這類量化基金，更多的是看剝離市場風險之後阿爾法收益的高低，包括基金的回撤，可以用類似夏普比例風險調整後的指標來衡量基金業績的好壞。

除了超額收益的穩定性、基金的回撤之外，基金的波動率即收益率序列的標準差，也是可以用來衡量風險控制能力的指標，它可以判斷一段時期內，基金每週(或每月)回報率相對於平均週迴報(或月回報)的偏差幅度大小，在基金回報率相同的情況下，波動率越低的基金風險控制能力越強。

（以下為大機率事件，不絕對）

根據我們幾年的調研走訪經驗來看，好的策略額度基本都被自營包了，次好的基本被機構包了，再其次的混到主打產品裡做業績（主打產品也有可能是前面二者的資金），再其次的賣給券商銀行…

再者，以前業績好不代表未來業績好，機構的跟蹤走訪，策略的理解評估，市場的變化預期，缺一不可。純看業績去配置策略的邏輯很容易被證偽。

量化基金是將基金投資於股票、債券等的定性分析、研究、運作，藉助數學模型“定量化”的基金。

如何挑選量化基金 ❓其實在進行量化基金的挑選的時候，從去年三季度量化性基金飆漲，可以進行分析，其背後的痕跡.

丁丁總結認為主要有內外兩方面的因素。

從外部角度講，首先，市場環境催生量化基金超水平發揮。分析表示，今年市場行情的特徵是市值小且有併購重組預期的50億元市值以下的小股票大漲，而量化模型中，量化基金佈局分散，投資靈活，逮住一個是一個，能最大化享受這種併購重組所帶來的超額收益。

其次，熱點分散的慢牛行情也是一大因素。今年以來傳媒、計算機、電器裝置、房地產、券商 、TMT、國防軍工等板塊輪動活躍，對於配置集中度相對較低的量化基金來說較為適宜。 要記住：量化基金最怕遇見某個板塊一枝獨秀的同質化行情，因為一般來說它配置一個行業最大不超過其總的權益類投資的15%。

從內部角度看，“資料量提升”和“規模普遍不大”是主要因素。基金經理認為一般需要5年左右有質量的資料才能建立起相對有效的投資預測模型，往前回溯6年，2009年開始整體維持一個震盪的格局，那麼應用到今年也是比較合適的;況且像創業板股票的資料2010年才開始有，積累到去年有將近4年，也增加了量化基金投資創業板股票的獲利能力。

在挑選量化產品時，我們需要著重關注幾個方面：

一是業績、業績穩定性和風險水平。業績是挑選基金的最基本的要求。對於量化基金而言，業績的考量依然從業績表現、業績穩定性以及風險三個維度出發。業績較好、在各類市場中都能表現出色且回撤較小的產品說明背後的量化模型十分完善，依據此模型未來獲得較好業績的機率較高。

二是團隊穩定性。量化基金的核心就是量化模型，模型思想是產品的靈魂，而最接近這一靈魂的人物就是這個模型的構建者。如果模型的核心開發人員變更，會在一定程度上影響量化策略的穩定性和有效性，從而影響量化基金的業績表現。同時，量化模型的開發需要團隊的配合，因此，投資團隊的穩定性是量化基金選擇的一個重要指標。

三是IT系統及風控機制。量化基金相對於一般主動管理型權益類產品而言，呈現投資分散、換手高等特點，其投資過程對交易的效率等要求較高。

同時還需要一個強大的風控系統來控制投資風險，因此，是否擁有一個專業強大的交易平臺，以及完善的風控機制，是評價量化基金的另一個要點。

以上就是丁丁對量化基金是什麼和如何挑選量化基金問題的回答，相信大家也瞭解了，如果有任何疑問可隨時聯絡丁丁，投資者在選好自己所屬型別時，還應該根據自己資金進行分析然後確定自己所投資基金方向，才能獲得利潤.

我覺得，分兩個部分來考察吧。

首先是純業績層面。一方面可以自己結合歷史行情主管上判斷基金的風格和策略；另一方面可以要求對方提供業績歸因，不是隨便糊弄的那種業績歸因，所以要求自己對業績歸因、風險模型這一套有一定理解。

然後是團隊和公司層面。團隊的背景和協作模式、聊下來的感受，覺得對方是花架子還是真的有深刻的見解；然後，最重要的是考察其IT設施和能力，這一點可以很好的考察這個團隊的長遠發展是不是動力十足。有時候，一個產品做得好，可能就是策略在某個時段特別有效，這種運氣成分很大，但是穩紮穩打的基礎設施可以看出團隊的作風。