量化指的是目標或任務具體明確，可以用資料清晰度量。量化基金，顧名思義，採用量化的方式進行投資的基金，透過數理統計分析，選擇那些未來回報可能會超越基準的證券進行投資，以期獲取超越指數基金的收益，主要採用量化投資策略來進行投資組合管理。

量化投資的基於金融大資料構建出選股模型，量化基金對選股模型選出的股票進行投資，並根據風控的指標設定基金自動買賣程式。通常來講，這些模型可以基於任何可以量化的邏輯，只要回撤收益穩定。比如基於金融學知識構建的阿爾法、貝塔、時間序列模型，基於財報資料的選股模型，基於監督學習或無監督學習自動搭建的黑箱式的選股策略，基於均線量能等指標構建的選股和自動化交易平臺等。

在量化投資體系中，具體到選哪個股票買，哪個股票賣，買賣多少量，這些決策都由電腦程式做出。但是作為一個量化投資經理，他需要在頂層做出更多的決策。比如在目前的環境下，用哪套系統來選股？如何在不同的系統之間分配風險資金，或者進行切換？在交易系統中加入哪些因子，或者去除哪些因子，等等。

找到一個完美的量化模型，是每一個量化基金經理的夢想。這就好比造出了一臺印鈔機，只要把機器開啟，在那裡夜以繼日不停的工作，而機器的擁有者則可以去睡大覺，每天躺著收錢就行。但是到目前為止，在業界還沒有這樣的“印鈔機”。而且，當前由量化基金主導的美股風險似乎正在顯現，量化投資的收益也日漸式微。

逆向策略基金就以逆向思維選擇投資策略的基金，是建立在行為金融學理論基礎上的一種投資方式，專注於挖掘這些價值被低估、具有中長期成長或估值修復潛力但在短期股價過度偏離的股票，享受投資標的未來的價值迴歸所帶來的收益。

逆向策略認為，當股市接近頭部和底部時，大多數投資者對市場走勢的看法趨同並且會出現集體誤判。基金經理將努力確認大多數投資者的心理，然後進行反向操作，選股的三個標準：市場階段性關注度較低的股票；重大突出事件導致股價過度反應帶來的機會；基本面發生改變但尚未被市場充分發掘的股票。

實際操作中可以透過公開市場資訊觀察國內股票型基金的倉位或者券商觀點彙總，一旦股票型基金的平均倉位過高或者券商集體看多，基金經理會傾向於降低股票資產比例，反之亦然。此外，板塊輪動效應也是選擇低估值行業進行超配的逆向行業配置策略。

就操作而言，逆向投資策略既可以是基於大資料的量化，也可以是基金經理個人的研判。逆向投資策略的目的在於探索和當前大勢相佐的投資標的，類似於價值發現。在自動化交易盛行的當下，機構都要求金融資料及策略實現量化，逆向策略基金其實是量化基金的一種方式。

量化就是數理分析，指標，模型，最後得出最優方案。對於基金投資也可採用這種投資策略，全程機器可自動完成分柝選擇買進買出，短期效果不錯，但不是萬能，對於方向和內在邏輯理解就不如主動投資基金辦法。至於逆向又是一種辦法。和主動正向操作相反，但效果也可以。