今年以來，A股市場在經歷了較長時間的調整后，進入了持續震蕩分化的行情中。在這樣風格快速切換的市場中如何把握投資機會，追求資產保值增值，進而爭取穩定可持續性的投資收益成了所有投資者關注的問題。

面對震蕩的行情和頻繁的風格切換，，用數量化方法進行投資的公募量化基金或能在努力控制回撤的同時，力爭追求超額收益。

東方基金量化團隊在近期接受采訪時也表示：“公募量化基金一般以低頻的股票阿爾法策略為核心投資策略，通過指數增強或者類指數增強的操作在追求獲取指數收益的基礎上，再去爭取盡可能大的相對收益。”

以歷史推演未來是量化投資的基礎信仰

量化投資是一種不同于傳統主觀投資的投資方式。主觀投資往往通過綜合分析各種信息后，按照主觀判斷和操作進行投資；而量化投資則用數量化的方法，通過對海量數據的統計分析來總結規律、建立模型、進行投資決策。

東方基金量化團隊認為：“收益的本質來源是歷史的規律在未來可以重現。這可以說是所有量化策略最基礎的信仰。” 量化投資其實是一定程度上以客觀代替主觀，用歷史數據的回測代替人的經驗，用歷史的結果對交易結果去做評價。量化投資的風險控制機制一定程度上可以幫助避免人性里的缺陷，規避主觀情緒和判斷對投資的影響。

因此，對于量化投資來說，大量的歷史數據非常重要。因為量化投資在做最終投資決策之前，會事先通過計算機去預設和模擬多種投資策略或者模型。而這些模型是基于歷史的回測，也就是歷史上已經發現的投資方法或者影響因子，后者能夠驅動不同股票的漲跌，可以在一定程度上形成規律、解釋市場，從而具有了一定的預測性。

“只有數據積累樣本足夠大的時候，量化投資才會有效。我們必須經過大量的歷史數據檢驗，來證明這個規律的有效性，避免因為數據樣本不夠而產生‘過擬合’現象，之后才能用這種方法進行投資。”東方基金量化團隊進一步指出。

受限于數據規模，量化投資在國內起步較晚，時間維度上，因為國內A股市場誕生至今也才三十多年；在橫向維度上，A股上市之初僅10只股票，發展到現在四千只股票的規模。目前隨著A股市場的發展壯大，數據樣本規模也在擴大，相應的量化投資的可施展空間也越來越大。

  同時，東方基金量化團隊也表示，量化投資并非完全被動依賴于機器的計算，而是需要基金經理去篩選各種因子、從各種規律中提煉經過驗證的規律、設定有效的數據模型，從而長期持續對量化模型進行優化改進，盡可能避免陷入歷史投資數據的陷阱。

追求超額收益是量化投資的核心目標

公募量化基金一般都采用低頻的策略，找到比較穩定的、低頻變化的驅動股價漲跌的因素，比如基本面、股票估值、盈利質量、長期動量等等，以獲得超越業績比較基準的超額收益作為自身的目標。

當市場不是完全有效的時候，無論量化投資還是傳統投研，都需要去發現能超越于市場平均水平的、被市場低估的股票，而這個低估就是市場不夠有效的部分，然后通過某種投資手段來獲取超額收益。這個獲利過程同時也是對低估的部分進行壓縮的過程。隨著投資者不斷的參與，股票估值與實際價格的價差會越來越小，市場也就會逐漸趨于有效。

 “量化投資用數量化的方法，通過海量數據和有效的模型計算力爭更廣泛、更準確地發現發現市場無效的部分，尋找被市場低估的股票。” 東方基金量化團隊對此總結。

具體執行的時候，東方基金量化團隊表示，量化投資為獲取超額利潤所采用的便是選股策略，也就是股票阿爾法策略，通過對一系列特征打分，給股票進行優劣的劃分，選出比指數成分股分值更高的股票，依據一定的規則，組成投資組合。而這些特征就包含了企業的成長性、企業的估值等等，具有這些優質特征的股票在歷史上經過統計發現總是有比較好的超額收益。這些特征被總結為量化因子，再把這些高因子的股票依據某些規則組合后去跟指數進行比較。最終量化投資力爭獲取指數的收益和超越指數部分的超額收益，“在金融學上把跟指數相關的市場部分收益叫貝塔收益，超額的部分叫阿爾法收益，我們把多因子這套策略就叫阿爾法策略。”

而實際上，“我們所能掌握的因素只是驅動市場因素里面很小的一部分，其他所有不可掌握的，或者模型不可獲知那部分因素，我們都叫風險”。東方基金量化團隊舉例說明，“量化投資就像在一個賭局里，我們算好了自己手中的牌，但是別人手中的牌我們不知道，那么我們的勝率雖然一定程度上是由手里的牌決定的，可能10%不到，但是還有90%是由別人的策略和別人手里的牌決定的。在下注的時候，我們就需要預估到別人牌可能比我們更好的風險。在每一次下注的時候，都不僅要力爭預測準確，還要控制好風險。”

總結來看，量化投資總體比較分散化，在多個機會中分散進行投資，而不是在單個機會上投入大量資本，追求的是整體波動較小，更加平滑的超額收益曲線。

（市場有風險，基金投資需謹慎）