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近期市场处于震荡时期，波动性加剧，股债的方向性机会具有不确定性。因此，与股债市场风险相关性较低、能抚平净值波动的量化基金配置正当时，获取超额收益成为可能。
量化基金是指利用数据挖掘、机器学习、神经网络等前沿数学算法建立量化模型，进行数理统计分析，从而筛选出未来收益可能超过基准的一篮子股票，实现分散均衡投资。其目标是使投资者获得稳定且可持续的超额收益。量化基金主要采用量化选股、量化择时等量化投资策略进行投资组合管理，量化基金包括所有采用量化投资策略的产品，例如量化对冲基金、量化指数增强基金等。
量化基金具有多方面的优势。首先，量化基金通过模型选股，扩大投资范围，持股数量多且分散，因此量化基金的净值波动小，往往不会因为特定行业或股票的剧烈震荡而出现大幅波动，有效分散投资风险，在动荡市场中也可能获得超额收益。其次，量化基金严格按照量化模型进行操作，强调纪律性。与传统基金相比不同的是，传统基金以人为主导，由人构建包含足够信息并能有效处理这些信息的投资决策系统，而量化基金根据量化模型做出选时选股等投资决策，极大程度上减少人为干预，有效避免人性弱点和情绪波动对投资决策造成干扰，有利于更彻底地贯彻和实施投资策略。另外，量化模型使用更全面、更精细的数据分析构建投资组合，可以更科学的认知、处理数据，有效拓宽研究广度并更好的搜寻、跟踪、掌握市场上大量人力不及的细微结构性投资机会，避免由于基金经理个人偏见或精力有限而使投资选择范围受限。此外，量化基金效率更高。借助计算机强大的计算能力以及处理速度，可以更高效地对市场上海量的相关数据进行分析， 并提供更高质量的预测结果。同时，量化基金的及时性更高，可以快速抓住投资机会进行交易，享受领先于市场成交的巨大优势。
主动量化基金往往不局限于标的指数，可选投资股票范围更大，操作更为灵活，但与之对应的就是跟踪误差（主动风险）也就更大。即相比而言，主动量化基金的投资范围要宽泛许多，没有限定在某只标的指数，股票投资组合的占比也没有严格限制，有些甚至拓宽为0-100%。这就意味着，主动量化基金的操作比较灵活，投资范围很大。
然而，风险与收益是成正比的。量化基金在分散风险后，也分散了一部分收益。量化基金通常注重长期业绩，无法追求很高的回报，因此不能满足追求短期获得高收益投资者的需求。其次，量化基金主要根据历史数据构建量化模型，对于新信息的应变能力不足，反应较缓慢。当外部环境突然发生变化或一些重大事件发生时，需要一段时间优化和调整算法，这可能会影响信息处理的有效性。因此，需要有基金机构研究团队不断研究、挖掘新的信息以发展丰富量化模型。
数据显示，截至8月14日，今年年初以来量化基金平均净值涨幅高达29.21%，虽落后于普通股票型基金年内39.72%的平均涨幅，此外，两类基金三年期平均回报分别为11.28%、19.30%，短期和中长期平均回报均跑赢上证指数。
把握市场机遇，参与市场最简单的方法就是选择优秀的基金，做好长期的投资安排，那么获得相对稳定的回报将是大概率的事件。
目前股市震荡频繁，投资者可以考虑规划投资量化基金作为资产配置的一部分。若想选择投资一只优秀的量化基金，应该主要关注以下几个方面。首先，适合自己的才是最好的。目前市场上量化基金种类繁多，在净值波动、投资期限和风险收益等方面具有不同特点，投资者可以根据自己的风险偏好及投资风格，选择符合自己需求的产品进行投资。其次，应全方位考察，选择经验丰富、过往业绩良好的基金经理及公司。另外，要注意关注基金的长期业绩表现、波动性、回撤等，谨慎长期收益良好但不同时期超额收益波动较大的基金产品，因为这些产品在风险控制上可能不够严格。
小贴士：
量化基金最初起源于美国，在海外已有30多年的历史。随着量化基金产品的日益成熟，其市场规模和份额也不断扩大，得到了越来越多投资者的认可。近年来，量化基金也开始在中国崭露头角，不过数量和规模与国外市场相比要小很多。2004年12月，国内市场第一只量化基金成立发行。从2006年到2008年，市场都没有再出现新的量化基金。直到2008年的金融危机才为量化基金发展带来了转机，当时，大多数基金都遭受了严重的损失，但一些采用量化策略的基金取得了非常好的回报，因此开始真正受到国内投资者的关注，国内量化基金开始陆续推出并迅速发展。量化基金在我国还存在巨大发展空间，随着金融工具的创新、金融市场的改革以及大数据的发展，未来将会有更多更成熟、专业、高效的量化基金产生，进一步丰富资本市场投资品种。
