近年来，量化投资已成为资本市场发展的一大热点，吸引了广大投资者的关注。

量化投资的规模和份额不断扩大，相关投资产品也更加多样化，这也对投资者的金融专业功底与投资策略提出了更高的要求。在基金投资领域，量化投资策略的运用并不局限于私募基金，然而越来越多的公募基金，在名字中也逐渐出现了“阿尔法”、“对冲”、“量化”等让人“看不懂”的专业术语，在这里我们先将这类基金统称为“量化基金”。那这些看似“高大上”的基金到底都是什么，又应该怎样投资呢？

一、什么是量化基金

在讨论量化基金之前，我们先来看看什么是量化投资。量化投资是通过搭建投资模型，利用量化方式及计算机程序发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。量化投资的主要特点包括纪律性（严格执行投资建议，克服人性弱点）、及时性（及时跟踪市场变化，通过模型寻找新的交易机会）、准确性（客观评价市场信号，系统分析交易机会）和分散性（通过低相关性因子及优化器筛选，构建优质投资组合）。

而量化基金简单来说，就是运用数学、统计学、信息技术等量化投资方法来管理投资组合。与普通基金不同，量化基金主要采用量化投资策略进行投资组合管理，量化基金采用的策略包括量化选股、量化择时、股指期货套利、资产配置等。量化基金的特点是利用计算机技术再结合一定的数学模型来实现投资理念和投资策略的过程。传统的投资方法主要包括基本面分析法和技术分析法两种，与之不同的是，量化基金主要是依靠数据和模型来寻找投资标的和投资策略。量化投资可以通过人工智能、数据挖掘等技术支持，将适当的投资理念和投资经验反映在量化模型中，利用计算机帮助人脑处理大量信息，总结归纳市场规律，建立可以重复使用、反复优化的投资策略，指导投资决策。

读完上面这段话，是不是有一种科技和金融完美结合的感觉？简单解释一下。传统的主动管理型基金，都是基金经理找到几支好股票，赚取这几支股票价格上涨带来的收益。比如2017年重仓贵州茅台的基金，可以说赚得让人眼红；而量化基金则是通过量化算法在很多支符合算法要求的股票上各赚取一些收益，积少成多，集腋成裘。

所以，量化基金的优势不是对单一上市公司进行深度研究，而是对市场上的股票进行大样本、大数据的全面深入挖掘。这种方法单靠基金经理是不行的，只能让计算机没日没夜地计算了。

一般来说，量化基金没有“十大重仓股“的概念，某些量化基金持仓300多支股票，每支股票占比都小于1%，非常分散，也就保证了基金可以覆盖多个行业的多支股票，分散投资、分散风险，可以尽可能圈住各个热点板块的轮动。

二、有哪些量化基金

如果把量化基金进行进一步的细分，可分为指数增强型、对冲型和主动管理型三种。

1、指数增强型：这类基金将被动的指数基金往主动投资方向靠，在尽可能保持指数基金的特征上，通过调整部分个股比例，希望能够提供高于标的指数回报水平的投资业绩。因此，如果要投资的话，需要寻找收益率超越基准收益的量化基金。

2、对冲型：通过量化选股模型配合期货对冲策略、期权对冲、或者ETF对冲等，利用做多和做空对冲市场的风险，以追求绝对的阿尔法或贝塔收益。

3、主动管理型：跟主动型基金的概念相似，主要就是主动基金加上量化模型选股，通过主动管理获取超额回报。

三、量化基金的优势

总的来讲，量化基金有三个方面的优势。

1、投资分散。宁可每只股票上少获得一些收益，只要量大，最后也能积少成多，整体博取高收益。

2、理性、理性、再理性。量化基金有自己的选股模型，避免了基金经理的个人偏好和个人情绪，将符合量化模型的股票才能入选，不符合的，基金经理也没办法。遵守纪律，是基金投资的不二法门。

3、适合定投。量化基金是定投的一种良好标的，因为量化基金既有同指数型基金一样的客观性，也就是说基金经理的选股和离职对基金本身影响不大，又有跑赢指数的潜力。

风险提示：本资料不作为任何法律文件。基金管理公司不保证本基金一定盈利，也不保证最低收益。基金的过往业绩不代表其未来表现。基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成新基金业绩表现的保证。基金管理人与股东之间实行业务隔离制度，股东并不直接参与基金财产的投资运作。投资者在进行投资决策前，需仔细阅读基金合同、招募说明书、基金产品资料概要等法律文件，了解基金的风险收益特征，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断基金是否和投资人的风险承受能力相适应。基金有风险，投资需谨慎。基金管理人提醒投资人基金投资的“买者自负”原则，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险，由投资人自行负担。