#打开天窗说“量化”# 老铁们，今年你们赚到钱了吗？我相信肯定有朋友今年赚到钱了，但是更多的朋友今年是没怎么赚到钱的。为啥呢？还不是因为这令人猝不及防的风格转变。比如今年年初，AIGC非常火，咱们拿着新能源瑟瑟发抖，当我下定决心剁了新能源去参与一下AIGC行情时，我才发现AIGC内部早已出现分化。你以为现在还在炒AI芯片，殊不知已经转到了游戏。OK，那我就去追游戏，但等建仓之后才发现AIGC这波热潮已经接近尾声，新能源又拉起来了。结局就突出一个，啥热点都抢，啥收益都落不到。
其实不仅仅是股民感受到了市场的敌意，部分基民也感受到了来自基金产品的暴击。前段时间，新能源大涨，某位朋友白天笑嘻嘻，说自己今天爆赚，结果晚上一看，好家伙收益只有一丢丢。他看着二季度基金重仓股中8只新能源股票陷入沉思。基金调仓本身是正常的，但是看着相悖的重仓股表现和净值表现，确实会有种不真实感。你说买被动行业基金吧，咱们又没有那种能判断行业走势的能力。有没有那种持仓均衡稳定的主动基金呢？还真有，量化选股基金可能就是你我一直在寻找的基金品种。
量化基金背后的的量化策略优势之一是它们具有纪律性。如果模型是正确的，它们可以利用计算机高速运算和定量方法，来捕捉市场上对手方的错误交易。模型本身可以很简单，基于几个比率如大家熟知的市盈率、债净比和盈利增长；也可以很复杂，基于数千个因子共同作用的组合。虽然量化投资策略的总体成功率和各种商业模式或传统价值投资一样，还有待商榷，但一些量化投资策略量化投资策略之所有能够取得成效，就是它们遵循了纪律性的原则。
量化投资策略的另一个优势就是它们能够快速捕捉市场的趋势和低效率，因为计算机可以不断地运行模拟场景，来发现其他交易对手方还没有注意到的机会。这侧策略还能够同时分析大量的投资标的，而传统的分析师只能关注少数的投资对象。（像A股主动管理公募基金的行业研究员一般只能覆盖30-40个股票，深度跟踪8-10家上市公司。）筛选过程可以根据模型的输出，给所有的数据和策略打分，如1-5，A-F。这使得实际的交易过程非常简单，只需要买入高分的标的同时卖出低分的标的。
量化投资策略还可以实现多种类的策略变体，如多头、空头和多空策略等。成功的量化基金由于其模型的特点，非常重视风险控制。大多数策略从一个基准或数据维度开始，并在其模型中考虑部门和行业的权重。这使得基金能够在不影响模型本身的情况下，实现一定程度的多元化。量化基金通常也有较低的运营成本，因为它们不需要那么多的传统分析师和投资组合经理来管理它们。（这个是相对于海外市场有竞争力的分析师人力成本高，强有效市场的有价值信息挖掘更高难度，以及海外机构在基础算力的布局比较早有关）。
但我们也要意识到，无论何种类型的产品都有优点和缺点，不存在绝对一剑封喉的基金类型，否则股市的随机性和博弈特征就消失了。因此，投资者应该理解不同基金的特征，根据自己的心理承受情况和偏好构造适合自己的基金投资组合。