今年大盤震盪，白馬股回調，去年表現亮眼的明星基金，今年業績普遍不好，易方達藍籌今年收益為-15%，富國天惠-4.5%，收益超過10%的股票基金，寥寥無幾。
在這種行情下，有一類基金規模卻逆勢飆升，玩得風生水起。
這就是量化基金。
今年中證500指數增強量化基金，收益率普遍在10%以上，做得好的，收益有30%左右。
今天，我們來聊聊這神秘而又火爆的量化基金。
量化基金，就是藉助計算機和人工智慧，從海量歷史數據中，尋找能夠獲取超額收益的策略，構建量化模型，由機器進行投資，力爭獲得持續超額回報。
傳統的基金，決策過程是：
基金經理確定策略 → 根據策略制定操作方案 → 篩選股票，執行買賣計劃。
而量化基金的決策過程是：
基金經理確定策略 → 根據策略制定量化模型 → 利用歷史數據進行回測 → 對模型進行修正 → 根據修正後的模型進行操作。
簡單來說就是，制定模型，檢驗模型，修正模型，應用模型，重復這一過程。
傳統的基金經理，在做決策的時候有兩個問題。
一是人腦的處理能力有限，無法同時覆蓋市場上的所有股票，只能選取部分股票的部分信息進行分析，難免會有偏差和遺漏。
另一個問題是，人在做投資決策的時候，無法避免主觀臆斷和情緒影響，投資最難克服的是人性。
量化基金，可以較好解決這兩個問題。
計算機能夠覆蓋全市場的股票，快速搜集需要的一切信息，同時，量化投資根據模型進行交易，它既不會恐懼，也不會貪婪，可以嚴格執行紀律。
當然，量化基金並非完美，也有明顯軟肋。
一個明顯問題是，量化基金完全依靠數學模型，成也模型，敗也模型，在模型成功運行前，誰也無法斷定模型是否優秀。
如果是個有問題的模型，很可能被帶溝里。
另一個問題是，根據量化模型來投資，投資方法非常不透明，是個黑盒（盲盒）。
你把錢交給一個基金經理，他會定期寫報告，和投資者分享自己對市場的理解和交易決策，你認同就買，不認同就不買，還是比較容易理解的。
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但你把錢交給一個量化模型，之後或賺或虧，你都一臉懵逼，壓根不知道錢是怎麼賺的，又是怎麼虧的，不知道它究竟是憑實力，還是僅僅運氣好。
還有一個大問題：市場一直在變，過去成功的模型，未來不一定繼續成功。
比如規模小的時候，某個模型可能非常有效，規模大了，還會那麼有效嗎？
不好說。
如果量化基金虧了一段時間，到底是它需要更長時間來證明自身有效性，還是模型的確有問題需要馬上修正呢？
也不好說。
這些問題，都可能導致嚴重後果。
有個經典案例。
著名的美國長期資本管理公司（LTCM），成立於1994年，當時是國際四大「對沖基金」之一。
公司創始人梅里·韋瑟被稱為華爾街債務套利之父，公司里還有一批華爾街精英。
LTCM使用電腦精密計算，發現不正常的市場價格差，再通過資金槓杆放大，交易盈利。
截至1997年，公司資產四年增長2.84倍，年化收益31.86%。
然而到1998年，發生了歷史上從沒出現過的事情。
因為石油價格下降，俄羅斯政府宣布盧布貶值，停止國債交易。
因為所有模型都是基於歷史數據的推演計算，遇上破天荒頭一遭，LTCM模型就完全懵逼了……
結果公司很快虧損到破產邊緣，被接管，兩年後破產清算。
可見，一旦遇到這類黑天鵝，模型可能會瞬間失效。
這種史無前例的黑天鵝事件，這幾年大家經歷得還少嗎？
投資世界，本就無比復雜，既要考慮基本面，又要考慮技術面，還得考慮市場情緒，政策變化，資金充裕，想要從如此復雜的眾多因子中，找出一個點石成金的公式，談何容易？
但換個角度來看，我們可以把量化基金當做像指數基金一樣的標的，指數基金有一套機械化的選股標准，量化基金的標准只是更復雜些。
其實量化基金中，本就有一類是指數增強基金，它追求的就是指數基礎上，用量化模型獲取超額收益，和我們之前講過的策略指數非常像。
那量化基金怎麼選？
這是個令人頭疼的問題，小錢覺得，選量化基金，主要是「三看」：
一、看經理
量化基金靠的是模型，那模型怎麼來的呢？還不是基金經理制定的。
就像西蒙斯說的，一個好木匠，並不是因為他有個好鑿子。
量化投資取得成功，不是計算機的功勞，它只是聽從命令而已。決定最終收益的，還是基金經理和管理團隊。
選量化基金經理，首先要看學歷，選股票可能有野路子，學歷低也有成功的機會，但是建量化模型，離不開數據分析和處理，計算機編程，必須有深厚的數理基礎，最好有世界名校的學位，重大數理賽事的獎項。
二、看策略
量化策略能成功，歸根到底還是取決於它的底層邏輯，這個和主動基金一樣，有的喜歡大盤藍籌，有的喜歡小盤成長，有的喜歡困境反轉，邏輯可以不同，但至少要說得通，而且能用歷史數據證明邏輯有效。
這樣才能確保策略有持續創造超額收益的能力，而不只是碰運氣。
三、看業績
對量化基金，最重要的衡量標准無疑是業績，就算管理團隊牛，策略看起來有效，如果業績不行，那也是白搭。
好啦，來回來去扯了這麼多，估計很多伸手黨早就不耐煩了~
最後，給大家羅列幾只業績表現不錯的量化基金，有需要的，請「酌情」享用——
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