雷俊：如果用一句話來概括，量化是把投資從“農(nóng)耕時代”帶入到信息時代的工具，讓數(shù)據(jù)說話，讓數(shù)據(jù)幫我們做投資。進一步而言，量化是一種投資方法，可以通過特定因子的選擇，進行模型構(gòu)造，明確投資的目標(biāo)和方向；通俗地說，就是可以希望做到“因地制宜，指哪打哪”。同時，盡管量化是由無數(shù)種因子策略模型構(gòu)建而來，但具體到每一種模型上，其實都存在自己的“能力圈”，沒有一個模型能夠適應(yīng)所有市場，因此針對不同的應(yīng)用場景會采取不同的解決方案，例如以上證50和以中證500為基準(zhǔn)的量化模型一定存在很大區(qū)別。

　　雷俊：主要體現(xiàn)在三個方面：一是投資的紀(jì)律性，通過模型選股能避免個人情緒影響，堅決執(zhí)行既定策略；二是風(fēng)險更分散，量化組合在個股及行業(yè)集中度上要低于其他權(quán)益類產(chǎn)品，有助于分散風(fēng)險；三是信息處理優(yōu)勢，量化基金最大的特色就是利用計算機處理廣泛的數(shù)據(jù)，其高效性與覆蓋性要遠高于個人。

　　雷俊：主要原因有兩點：一是市場活躍度恢復(fù)。經(jīng)過近兩年的蟄伏，市場整體的活躍度增加，一定程度上可能會造成市場定價的偏差投資機會增多，量化模型在把握此類機會上具備一定優(yōu)勢。二是行情的廣度大幅提升。從今年一季度的數(shù)據(jù)來看，市場中個股平均收益超越了權(quán)重指數(shù)，這意味著行情不再像2017年那種二八甚至一九分布，整體廣度大幅提升。這和此前2013年到2016年間的“量化大牛市”情形非常相似，當(dāng)時A股市場上主動量化型產(chǎn)品大幅跑贏指數(shù)，金牛量化基金也批量出現(xiàn)。對于主動量化類的產(chǎn)品來說，這或許意味著一個非常好的投資時期已經(jīng)開始。

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