大数据基金靠谱吗？ - 知乎专栏
{"debug":false,"apiRoot":"","paySDK":"/api/js","wechatConfigAPI":"/api/wechat/jssdkconfig","name":"production","instance":"column","tokens":{"X-XSRF-TOKEN":null,"X-UDID":null,"Authorization":"oauth c3cef7c66aa9e6a1e3160e20"}}
{"database":{"Post":{"":{"title":"大数据基金靠谱吗？","author":"wang-zhe-58","content":"
5月28日，随着南方新浪大数据100指数基金的再次开放申购，大数据基金又一次成为基民的讨论热点。科学投资的理念一直强调有验证的投资，那么如何验证这支新浪大数据基金的价值呢？笔者的基本观点是这支大数据基金可以尝试，但应考虑小盘股整体下跌的风险。
验证如下：新浪财经作为国内比较老牌的财经媒体，具有较强的市场代表性和影响力 ；即使不用大数据分析工具，普通投资者也常常会基于对新浪财经中文章的学习做出一些投资决策。该只基金的基金经理是南方基金的量化总监刘治平，在量化界水平和口碑一直不错（咨询了量化投资专家），在基金策略上，除了运用了新浪大数据以外，还用普通量化多因子模型打底。从指数的 历史回测业绩，走势比较漂亮。
与此同时该只基金的风险点如下：该基金持仓可能偏小盘和创业板，其历史表现比一般小盘股基金好，但要清楚在大方向上，存在小盘股整体下跌的风险。新浪的数据规模难以与百度、腾讯的大数据相比，其大数据的参考价值有待考证。
是否买入这只新浪大数据基金，以及这只基金在个人资产中的配置份额，还应是由每个人基于自己的验证做出选择。
既然提到大数据基金，我们就把国内现有的大数据基金和其特点一一列出：博时招财一号大数据保本基金：在招财宝平台独家销售，额度40亿元。博时中证淘金大数据100指数型基金：该基金投资范围以中证淘金大数据100指数的成份股及其备选成份股为主要投资对象。中证淘金大数据100指数是由蚂蚁金服、博时基金管理公司、恒生聚源及中证指数共同发布，也是全球首个电商大数据指数。银河定投宝中证腾安价值100：由 腾讯与济安金信合作发售，基于中证腾安价值100指数。广发中证百度百发策略100指数基金：由 百度和广发基金 合作，成立于日。天弘云端生活优选基金：唯一 一只主动性大数据基金， 利用公司大数据研究优势优选与居民生活密切相关的大消费及相关行业的优质企业进行投资。南方大数据100指数基金： 南方基金与新浪合作的国内首只财经大数据指数基金。如果大家想持续收到科学投资的验证案例，就请关注科学投资微信公众号「科学投资 」（公众号名称为：kexuetouzi）","updated":"T13:27:59.000Z","canComment":false,"commentPermission":"anyone","commentCount":9,"collapsedCount":0,"likeCount":16,"state":"published","isLiked":false,"slug":"","isTitleImageFullScreen":false,"rating":"none","titleImage":"/f45fefadc5_r.jpg","links":{"comments":"/api/posts//comments"},"reviewers":[],"topics":[],"adminClosedComment":false,"titleImageSize":{"width":494,"height":300},"href":"/api/posts/","excerptTitle":"","column":{"slug":"scientific-invest","name":"科学投资"},"tipjarState":"inactivated","annotationAction":[],"sourceUrl":"","pageCommentsCount":9,"hasPublishingDraft":false,"snapshotUrl":"","publishedTime":"T21:27:59+08:00","url":"/p/","lastestLikers":[{"bio":"我是一位寻求创意的求知者！！！","isFollowing":false,"hash":"d2fcb5da0117","uid":066700,"isOrg":false,"slug":"liu-zi-xuan-73-78","isFollowed":false,"description":"","name":"chromium","profileUrl":"/people/liu-zi-xuan-73-78","avatar":{"id":"da8e974dc","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false},{"bio":null,"isFollowing":false,"hash":"63c42eb1da24bcd991bfcdf776e1e2fb","uid":92,"isOrg":false,"slug":"jing-rui-ruo-sha-yu","isFollowed":false,"description":"","name":"菁芮若莎雨","profileUrl":"/people/jing-rui-ruo-sha-yu","avatar":{"id":"2f897dc2e","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false},{"bio":null,"isFollowing":false,"hash":"ae58845ef32ecb4fb63c96","uid":608000,"isOrg":false,"slug":"louis-nirenberg","isFollowed":false,"description":"","name":"Louis Nirenberg","profileUrl":"/people/louis-nirenberg","avatar":{"id":"da8e974dc","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false},{"bio":null,"isFollowing":false,"hash":"f2b3fd0b27caf","uid":774800,"isOrg":false,"slug":"ting-xue-69","isFollowed":false,"description":"","name":"又见秋风起","profileUrl":"/people/ting-xue-69","avatar":{"id":"ad15d0cabd449fa3db91e9c9cad71562","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false},{"bio":"自从QQ加了我爸，就转战这里了","isFollowing":false,"hash":"0549ea6cbfbbcac","uid":521900,"isOrg":false,"slug":"wang-xi-ai-8","isFollowed":false,"description":"","name":"王希艾","profileUrl":"/people/wang-xi-ai-8","avatar":{"id":"da8e974dc","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false}],"summary":"5月28日，随着南方新浪大数据100指数基金的再次开放申购，大数据基金又一次成为基民的讨论热点。科学投资的理念一直强调有验证的投资，那么如何验证这支新浪大数据基金的价值呢？笔者的基本观点是这支大数据基金可以尝试，但应考虑小盘股整体下跌的风险。 …","reviewingCommentsCount":0,"meta":{"previous":{"isTitleImageFullScreen":false,"rating":"none","titleImage":"/3a1ebf8dc15c23a1429dfbd_r.jpg","links":{"comments":"/api/posts//comments"},"topics":[],"adminClosedComment":false,"href":"/api/posts/","excerptTitle":"","author":{"bio":"科学投资联合创始人；FOF、QEPM；清华数学本硕","isFollowing":false,"hash":"f4f477bf852afd7cb60e","uid":16,"isOrg":false,"slug":"li-teng-13","isFollowed":false,"description":"【科学投资】\n网站：\n微信公众号：kexuetouzi\n职业：量化投资、基金投资\n理想：数学改变生活","name":"李腾","profileUrl":"/people/li-teng-13","avatar":{"id":"3dac66bcc8add14752c67","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false},"column":{"slug":"scientific-invest","name":"科学投资"},"content":"我们时常会听说一些投资神话故事，例如我刚刚网上随手搜到的两条报道标题：“某牛散，3个月,账面财富暴涨30多亿元”、“2年20倍的投资神话是否还会再现”。这些神话故事有的来自媒体报道，有的来自身边人众口相传。与这些投资神话相比，就连巴菲特、索罗斯、西蒙斯也逊色一筹。我相信部分故事是有真人真事，那么从科学投资的角度，我们应该怎样看待这些真实的神话故事呢？原则上讲，科学投资并不否认神话故事发生的可能性（但认为其发生概率低，不可复制）。并且，科学投资建议我们以开放的心态去考察这些神话故事，从中提取出科学的部分（如果有），并发扬光大。考察的第一步就是：检查故事本身要点是否齐全，是否缺失重要信息。一个投资相关的故事，如果要点不齐全，那么再科学的分析也无从下手。在信息不足的情况下，我们对故事的真实性、可复制性等不能做出理性判断，此时盲目模仿的风险极高，即使成功也只能归因于运气（就像彩票中奖）。完整的投资故事应该清晰指明以下要点：投资时期：投资起止时间。脱离所在时期的市场环境去谈收益率的高低是不科学的。例如50%的年收益率很诱人，但在年的股市中只能算是低下水平。因此在评价一个投资故事时，我们必须获知期投资起止时间，然后选择同期合适的（有可比性）比较基准来评价其优劣。收益率：收益除以本金。单笔投资的收益率只需持有期收益和期初本金两个数据即可计算；复杂投资涉及多笔出入现金流，收益率计算方法相对复杂，但亦有明确的定义。完整的投资故事必须给出用于计算收益率的充足信息。意在炒作的投资故事常常只提收益，不说本金，制造收益率很高的幻象。风险：收益不确定性。应考察先验风险，可以理解为真实风险。注意，常见风险指标，如波动率、最大回撤等，通常描述的是后验风险。后验风险有时会大幅偏离先验风险。例如在庞氏骗局中，在资金链断裂前，其各项风险指标通常都出奇得好（即从指标看，风险很低），但先验风险（即真实风险）很高，总有资金链断裂的那一天，并且会血本无归。判断先验风险的重要信息是：杠杆倍数、标的资产类别（股/债/房地差/商品）、策略类型（纯多头/市场中性）等。普通投资者可通过简要地学习或咨询有经验投资顾问来获得对先验风险的判断能力。资金规模：大致的资金量。资金规模算大算小没有绝对标准，要根据具体问题具体讨论。要求获知资金规模至少是为了澄清以下两个疑问：第一，故事主人公可能在投资前把资金分成了100份（每份资金规模都较小），然后分别投资于100个互不相关的策略，最终总会有一两个策略综合表现很好，可以拿出来写传奇故事。第二，一个高收益率的策略能够长期存在于市场中，可能是因为其资金容量太小，在这种情况下，该策略的高收益率不可持续，因为随时可能有大资金进来消化掉相应投资机会。实施成本：实施策略需要付出的物力和人力成本。物力成本至少包括：资金，如有些策略门槛100万甚至更高，普通人难以承受；设备，如服务器、数据库、数据源、交易系统等；人力成本至少包括专业人才，如IT人员、数据分析人员、数据库管理员、行业专家、投资专家。当然，一些轻量级投资策略其实是不需要这么多实施成本的，可能一个人加一台能上网的电脑就可以完成。胜出逻辑：可接受、可持续的胜出理由。常见的胜出理由至少包括：特有的信息源（工作之便、人脉圈之便、内幕消息）、有一定技术门槛的分析能力（宏观经济研究经验、行业经验、长期投资经验、并购重组专家、财务分析高手、量化分析工具、计算机/信息/数理等领域科学家）。出于商业机密的考虑，有些投资故事可能不愿意将胜出逻辑讲清楚，或者只讲大体原原理。这没有关系，因为真的把全部技术细节披露给我们，也不一定看得下去（例如程序化交易的IT架构文档、量化策略的分析代码、行业分析中的一些行业技术细节）。只要披露到能让我们能确信，该故事基于一个我们认为合理的胜出逻辑，并且将来有理由持续，即可。每隔一段时间，我们就会听到某个人通过投资快速致富的传奇故事。这会让我们一时难以平静，对自己普普通通的生活和工作产生怀疑，甚至铤而走险。投资确实能够帮助人们致富，但绝非一蹴而就，需要用心的研究和耐心的积累。快速致富、瞬间致富的极端例子，多为媒体吸引流量所撰，很多重要的细节被有意或无意地隐去，这会误导读者，做出冲动的行为，甚至产生不可弥补的后果。要想科学地看待这样的故事，方法之一就是对照上面的要点列表进行信息完整性审查。客观地分析故事中主人公成功的原因，判断自己是否可以复制，在采取行动时要三思而后行。-------------------------------------------------------------------------------------------------「科学投资」原创出品微信公众号：科学投资二维码：网址：诚挚地邀请您通过微信公众号反馈关于科学投资的问题，对「科学投资」提出您的宝贵建议！","state":"published","sourceUrl":"","pageCommentsCount":0,"canComment":false,"snapshotUrl":"","slug":,"publishedTime":"T07:23:25+08:00","url":"/p/","title":"如何理性看待身边的投资神话？","summary":"我们时常会听说一些投资神话故事，例如我刚刚网上随手搜到的两条报道标题：“某牛散，3个月,账面财富暴涨30多亿元”、“2年20倍的投资神话是否还会再现”。这些神话故事有的来自媒体报道，有的来自身边人众口相传。与这些投资神话相比，就连巴菲特、索罗斯…","reviewingCommentsCount":0,"meta":{"previous":null,"next":null},"commentPermission":"anyone","commentsCount":22,"likesCount":206},"next":{"isTitleImageFullScreen":false,"rating":"none","titleImage":"/639b3d2adc84d1_r.jpg","links":{"comments":"/api/posts//comments"},"topics":[{"url":"/topic/","id":"","name":"股票市场"},{"url":"/topic/","id":"","name":"股票"},{"url":"/topic/","id":"","name":"量化交易"}],"adminClosedComment":false,"href":"/api/posts/","excerptTitle":"","author":{"bio":"计算广告，Senior Algorithm Engineer，THU","isFollowing":false,"hash":"25bcd4b62b131c97a437df72ce14caff","uid":36,"isOrg":false,"slug":"wang-zhe-58","isFollowed":false,"description":"计算广告，Senior Algorithm Engineer，THU","name":"王喆","profileUrl":"/people/wang-zhe-58","avatar":{"id":"08f032fe9b5e5cdf1bdbc0ec","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false},"column":{"slug":"scientific-invest","name":"科学投资"},"content":"导语这几天，微博上一张PMI指数与上证综指的走势对比图在科学投资群里引起了大家热烈的讨论。乍看这张图，似乎中国股市大跌已经是板上钉钉的事情了，那么到底是怎样一张走势对比图让大家都一致看空？我们运用「科学投资 」的方法分析之后，还能不能得出这样的结论呢？1投资想法
这就是那张引起大家热烈讨论的“中国制造业PMI指数与上证综指的走势对比图”，图中浅蓝色曲线是“PMI指数”，深蓝色曲线是\"上证综指\"走势。
对图表敏感的人一眼就能看出该图含义：从2009年初开始一直到2014年底，PMI指数的走势与A股成强烈正相关的关系，走势几乎完全一致！但到了2015年，A股经历了大家都切身体会的单边上升走势，甚至没有太大的回调过程。但与此同时，PMI指数不但没有呈现出上升趋势，反而呈现出稳中有降的走势。两个鲜明的红色箭头显示出PMI指数与A股的巨大分歧。 如果相信二者的走势应该回到过去6年间的契合状态，那么只有两种结论，要么PMI指数需要暴涨到65（这几乎不可能），要么股市即将发生暴跌。
如果该图的结论被验证，那么对于后市的操作方法是很明确的——做空股票指数。这属于动态配置层面的重大决策，因此必须足够慎重。作为「科学投资 」的践行者， 我们「科学投资 」团队立即启动了验证流程，而且是相对严格、全面的验证流程。2「科学投资 」验证第一步——检查数据真实性
验证的第一步就是把中国制造业PMI指数和上证综指的数值重新搜集一遍，以确定上图中的数据没有错误，或被有意无意地修改。
在搜集数据之前，我们先温习一下PMI指数的定义。PMI指数是通过对采购经理的月度调查汇总出来的指数，是一套月度发布的、综合性的经济监测指标体系，反应了经济的变化趋势，具体还分为制造业PMI、服务业PMI。该指数由中国政府和汇丰银行分别计算与发布，业内通常使用汇丰银行的数据。
我们搜到一个网站有中国政府和汇丰银行制造业PMI指数的历史数据，通过比较上图显示时期的PMI最低点数值发现，上图中引用的是汇丰银行发布的制造业PMI指数。并且用肉眼抽测了几个月份的数值，基本确定数据无误。
对于上证综指，我们做了类似核对，没有发现问题。对上证综指的数据验证比较粗，因为上证综指数据比较标准化，一般不会被用错或篡改。 3「科学投资 」验证第二步——还原数据真相
作为长期浸淫在各种数据分析任务中的训练有素的「科学投资 」者，我们清楚数据时期（样本期）选取对于结论的巨大影响。因此我们要验证的第二个问题是：在该图选取的数据时期之外的时段，PMI指数与上证综指仍然存在长期的强烈正相关关系吗？在更长的历史上，是否也出现过长期大幅的走势背离？
为此，我们重新搜集了从2005年开始的月度数据，绘图比较：
其中竖线代表2009年5月，即原图中选取的数据时期的起点。在该竖线左侧的数据均为我自己补充的样本。 投资者们一眼就可以看出，在2009年5月之前，PMI指数与A股的强烈正相关性不复存在！第一张图的强烈正相关的关系，是由于该图作者选取了2009年5月作为起始时间，该图作者可能有意剔除了2009年5月之前的样本。
从自己绘制的更长时期的图中可见，在上一轮2005年至2007年的大牛市中，上证综指也曾与PMI指数大幅长期背离过！虽然上图中显示它们最终回归（这实际上与左右轴的刻度选取有关），但背离的时间相当长。事实上，如果我们把两条曲线在2005年9月的起点挪到一起，会发现两条曲线从一开始就背离，之后再也没有回归过！
至此，我们其实已经通过验证发现了原图是有误导性的，且不论作者是否有意如此。我们心中已经明白，原图中看似强烈的逻辑其实是有问题的，因此不应该轻易做空股票指数。即使做空，也应该基于其它验证过的理由。4「科学投资 」结论 在科学投资理念驱动下，我们通过亲手验证发现了微博中流传的 PMI指数与上证综指走势比较图 的数据时期选取得比较特殊，因此结论不具有普遍性。我们甚至可以怀疑原图作者的意图；但另一方面，PMI指数仍是股市走势的重要参考指标，因为它的编制方法直观上确实能够对实体经济的未来走势有所反映，我们不能因为有人用PMI指数绘制了误导性的图就否定PMI指数的价值。
但如果分析到此为止，那我们还是可能错失很多很多有益的结论，事实上，我们还能够从这张图中得出更多有益的结论，甚至可以以此来破除很多所谓前瞻性数据的误导，我们将在「科学投资 」公众号中为您破解藏在数据背后深层的秘密。请有兴趣的知友关注「科学投资 」（kexuetouzi）公众号！
「科学投资 」——有验证的投资
「科学投资 」微信号：kexuetouzi","state":"published","sourceUrl":"","pageCommentsCount":0,"canComment":false,"snapshotUrl":"","slug":,"publishedTime":"T19:18:57+08:00","url":"/p/","title":"PMI指数预测股市即将大跌？","summary":"导语 这几天，微博上一张PMI指数与上证综指的走势对比图在科学投资群里引起了大家热烈的讨论。乍看这张图，似乎中国股市大跌已经是板上钉钉的事情了，那么到底是怎样一张走势对比图让大家都一致看空？我们运用「科学投资 」的方法分析之后，还能不能得出这…","reviewingCommentsCount":0,"meta":{"previous":null,"next":null},"commentPermission":"anyone","commentsCount":3,"likesCount":23}},"annotationDetail":null,"commentsCount":9,"likesCount":16,"FULLINFO":true}},"User":{"wang-zhe-58":{"isFollowed":false,"name":"王喆","headline":"计算广告，Senior Algorithm Engineer，THU","avatarUrl":"/08f032fe9b5e5cdf1bdbc0ec_s.jpg","isFollowing":false,"type":"people","slug":"wang-zhe-58","bio":"计算广告，Senior Algorithm Engineer，THU","hash":"25bcd4b62b131c97a437df72ce14caff","uid":36,"isOrg":false,"description":"计算广告，Senior Algorithm Engineer，THU","profileUrl":"/people/wang-zhe-58","avatar":{"id":"08f032fe9b5e5cdf1bdbc0ec","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false,"badge":{"identity":null,"bestAnswerer":null}}},"Comment":{},"favlists":{}},"me":{},"global":{},"columns":{"scientific-invest":{"following":false,"canManage":false,"href":"/api/columns/scientific-invest","name":"科学投资","creator":{"slug":"li-teng-13"},"url":"/scientific-invest","slug":"scientific-invest","avatar":{"id":"b","template":"/{id}_{size}.jpeg"}}},"columnPosts":{},"columnSettings":{"colomnAuthor":[],"uploadAvatarDetails":"","contributeRequests":[],"contributeRequestsTotalCount":0,"inviteAuthor":""},"postComments":{},"postReviewComments":{"comments":[],"newComments":[],"hasMore":true},"favlistsByUser":{},"favlistRelations":{},"promotions":{},"switches":{"couldAddVideo":false},"draft":{"titleImage":"","titleImageSize":{},"isTitleImageFullScreen":false,"canTitleImageFullScreen":false,"title":"","titleImageUploading":false,"error":"","content":"","draftLoading":false,"globalLoading":false,"pendingVideo":{"resource":null,"error":null}},"drafts":{"draftsList":[],"next":{}},"config":{"userNotBindPhoneTipString":{}},"recommendPosts":{"articleRecommendations":[],"columnRecommendations":[]},"env":{"isAppView":false,"appViewConfig":{"content_padding_top":128,"content_padding_bottom":56,"content_padding_left":16,"content_padding_right":16,"title_font_size":22,"body_font_size":16,"is_dark_theme":false,"can_auto_load_image":true,"app_info":"OS=iOS"},"isApp":false},"sys":{}}想弄懂高大上的量化基金？ 你需要知道这些
现在公众号有置顶功能了，大家把微信更新到最新版本，点开“宽客江湖”公众号。点“置顶公众号”键，就可以置顶了，这样。不管我们什么时候更新，您都能容易找到。
理财君统计发现，目前从大范围来看，“量化派”产品大约有三类，第一类是主动量化产品，第二类是量化对冲追求绝对收益类产品，第三类则是量化增强类产品，每一类都有自己特色，不可以混为一谈。
从目前来看，主动量化策略的权益类产品优势逐渐显现，尤其是一批业绩优秀的产品表现突出，值得关注。而筛选这类产品，除了看优秀业绩外，还要密切关注波动率、基金经理人选等问题。
主动量化平均收益3.5%，利用市场广度赚钱
主动量化基金出现很早，近两年因为业绩突出而崭露头角。
究竟什么是量化基金？量化基金主要是通过定量（利用数学模型、统计学）的分析方法，选择那些未来回报可能会超越基准的证券进行投资，以期获取超越指数基金的收益。
WIND数据显示，截至日，62只纳入统计的主动量化类基金（各类型分开算）年内平均收益达到3.48%，表现突出。其中更有九成以上量化基金今年以来的回报都跑赢了大盘，七成以上的量化基金获得正收益，这一表现明显要好于普通权益类基金的平均表现。
值得注意的是，创金合信量化多因子今年以来的收益率达到32.1%，而泰达宏利同顺大数据、招商量化精选、长信量化先锋、嘉实腾讯自选股大数据、泓德泓益、长信量化中小盘、南方量化成长、南方策略优化等基金业绩都超过10%，表现较好。
从历史数据看，不少量化基金也业绩突出。从日以来的收益率看，截至11月26日，长信量化先锋收益率高达235%，而大摩多因子策略、南方策略优化、申万菱信量化小盘、交银阿尔法、长盛量化红利策略、华泰柏瑞量化A、大摩量化配置收益率也超过100%，显示出巨大实力。
为什么量化产品有这一魔力？申万菱信量化小盘基金经理金?P毅表示，量化基金掌握了全市场的信息，数据全面不会遗漏。量化基金相较于传统基金而言非常客观，在量化模型面前都仅仅是一些板块和行业，并没有受到人的主观的影响。“在未来的中国市场上量化基金的优点非常明显，我国市场的一大特点是以散户投资者为主，基本占到80%左右。量化模型利用定量的分析方法，剔除了投资者主观情绪的影响。只要中国市场是散户交易为主，投资量化基金就不失为一种好的选择。”
相对而言，量化对冲所赚钱的是市场“广度”的钱，而主动选股投资是赚“深度”的钱。比如目前A股市场近3000只股票，而主动投资靠对公司、行业、市场深入理解去赚取阿尔法，比如对看好的股票持有比例很高；而量化投资则是根据过去市场情况，选择有效策略通过量化模式去筛选股票，往往选出股票比较多，达到一两百只，平均下来可能有优势，赚取“广度”的钱。比如去年就是量化的大年，市场有足够的广度，而在震荡市或者单边市，往往广度不够，可能量化型产品就会受影响。
谢客户奖员工，送这个够意思！
注意策略有效性及回撤管理能力
如何筛选出有价值的量化基金？关键是考察基金经理能力，注意策略有效性和回撤管理能力。
用业绩说话是衡量任何一个产品好坏的标准，量化产品的量化策略是否能跑赢业绩基准，这也是最实际的。目前有一批量化产品实现自己的价值，如大摩多因子策略、南方策略优化、申万菱信量化小盘、交银阿尔法、长盛量化红利策略、华泰柏瑞量化A、大摩量化配置、招商量化精选等，从成立以来收益情况看，其中大部分基金业绩表现也比较好，超越业绩基准。
值得注意的是，业绩好往往意味着这一团队的模型、策略是有效的。这和管理量化基金的基金经理能力和基金公司量化团队的实力密切相关，最好选择有长期量化投资背景的基金经理所管理的基金。
第二个标准是看量化基金对于回撤的管理能力。这显示两点，一是在市场大幅下跌的时候，跌得比基准要少，二是净值的实际损失比较少。
需要指出的是，金?P毅表示，量化基金有两大特色，一是量化基金的投资较为分散，往往在一个量化基金产品中，持有每只股票的比例不会超过1%，并且持有股票的种类超过100只。因此由于持股分散，它每年的业绩可能没办法排在当年的前十位。但是长期来看，一些优秀的基金3年以上的业绩综合能够排名前十位，所以被许多人称为“长跑冠军”。第二是量化基金的回测性较强。
因此，投资者可以按照这些特征去筛选，剔除伪量化基金，此外结合业绩表现观察其策略有效性。
金?P毅还表示，量化基金也有缺点。首先，量化基金的应变能力不强。如果市场行情突变，量化基金需要一段时间进行算法的优化和调整。其次，没有办法追求相当高的收益。量化基金往往关注的是长期业绩。不过，散户对于市场的择时较难，但量化基金可以解决这一难题，因为量化基金的特点是可以穿越牛熊震荡市，长期稳定的获取超额收益。
量化对冲类稳健，追求绝对收益
量化对冲类产品是近两年发展较快的产品。据l理财君系中，拥有对冲条款的绝对收益类产品约有20只（各类型分开算），这类品种更倾向于追求绝对收益。
这类基金有两大特色，第一是通过股指期货做对冲，追求绝对收益，基本都采取市场中性策略；第二是业绩比较基准均为绝对值，如“一年定存+3%”、“一年定存+2%”、“一年期定期存款基准利率”等是主流的业绩比较基准。
这就决定了这类产品的风格———稳健，是通过股指期货等方式对冲市场下跌的系统性风险。数据显示，目前市场上20只可以对冲的绝对收益基金(各类型分开算)三季度平均收益为-0.99%，其中华泰柏瑞量化收益、华宝兴业量化对冲、海富通阿尔法对冲、广发对冲套利等基金获得小幅正收益，表现最差的产品亏损幅度超过14%。
此类产品今年表现不佳，主要原因是，去年为应对A股的非理性下跌，中金所执行股指期货新规，股指期货单品种日开仓量被限制在10手以内，且日内交易手续费大幅提高，因此让一批量化对冲产品套期保值的成本大幅增加。
实际上，这类品种收益率也分“大年”和“小年”。数据显示，2015年8只对冲量化基金平均收益率高达12.8%，表现神勇。
据一位业内人士表示，公募对冲基金的三大收入来源———个股超额收益、期货基差收益、股票分红收益，这类产品的净值走势最好是一个“缓慢上扬的斜线”，这也意味着这类产品收益率不会大起大落，表现抗跌，因此考核重点除了收益率水平外，还需要重视净值的波动率。
一位量化基金经理表示，2016年三季度股指期货市场持续处于深度贴水状态，流动性明显下降，给对冲策略的执行造成一定影响。近期，随着市场情绪稳定，股指期货合约贴水水平有所收敛，新规对净值影响逐渐变小，未来这类品种的投资价值仍大。
“市场中性策略基金的收益率在股指处于震荡而个股较为活跃的市场环境中表现最为理想。”华泰证券基金分析师楼栋曾表示，这类产品的风险收益水平介于债券基金和混合基金之间，较为适合风险承受能力有限、同时有希望无论股指涨跌都能获取一定收益的投资者。
量化增强是把“双刃剑”，持续跑赢基准值得关注
也有机构将增强型指数基金纳入“量化派”的一部分，不过量化增强是把“双刃剑”，可能增厚收益，也可能吞噬收益。
目前一些增强型基金，是指“被动投资为主、主动投资为辅”，一般80%仓位按照指数进行配置，剩余20%的仓位进行主动管理以期增强收益的基金。而从实际运作看，最近两年更多为正效果。WIND数据显示，截至11月27日，纳入统计的15只增强型指数基金区间净值超越基准的产品达到10只，而低于基准的产品仅5只，还有不少产品跑赢基准超过10个百分点。去年也是跑赢了业绩基准的产品更多。
不过，从历史数据看，牛市中一般增强型指数基金不敌纯指数基金，而熊市中增强型指数基金表现更好。此外，随着股指期货、融资融券业务的推出和深入应用，增强型指数基金有了更多的投资策略和增强手段，有望增厚收益。投资者最好选择量化投研能力较强的基金经理管理产品。
此外，基金管理费率方面，增强指数型基金一般为0.8%~1%，少数发起式基金为5%，而标准指数型基金平均为0.6%。
此外，指数型基金也属于量化的一种，考核这一类产品一定要注意跟踪误差能力。控制跟踪误差是指数基金的一个基本目标，也是指数基金设计的根本出发点，一般指数基金契约要求跟踪误差在3%~4%以内，也有要求指数基金日平均跟踪误差不超过0.35%。投资者最好选择日跟踪误差控制在0.2%以内或者年跟踪误差在1.5%以内的纯指数基金，若是年跟踪误差在1%以内的品种更优。
需要指出的是，12月份不少大型指数要调整成分股，可能会影响跟踪误差，这个时候可以看出基金经理的实力，可以成为一个重要的观察窗口。
作者：方丽
来源：中国基金报英华理财（ID：Money-Lcq）
版权声明：「宽客江湖」除发布原创市场投研报告以外，亦致力于优秀财经章的交流分享。部分文章推送时未能及时与原作者取得联系。若涉及版权问题，敬请原作者添加DGGKF2微信联系删除。
谢客户奖员工，送这个够意思！
责任编辑：
声明：本文由入驻搜狐号的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。
今日搜狐热点