今年以来，经过长时间的调整，A股市场进入了持续震荡分化的行情。 如何在瞬息万变的市场中把握投资机会，追求资产保值增值，进而争取稳定、可持续的投资回报，成为所有投资者关心的问题。
面对多变的市场行情和频繁的风格切换，采用量化方式进行投资的公募量化基金可能会在努力控制回撤的同时，努力追求超额收益。
东方基金量化团队近期也表示：“公募量化基金普遍以低频股票alpha策略为核心投资策略，在指数增强或准指数增强操作的基础上，争取最大可能的收益。”好处。”
用历史推演未来是量化投资的基本信念
量化投资是一种不同于传统主观投资的投资方式。 主观投资往往是在综合分析各种信息后，根据主观判断和操作进行投资； 而量化投资则是通过量化的方法，通过对海量数据（603138）的统计分析，总结规律量化投资策略：如何实现超额收益alpha，建立模型，做出投资决策。
东方基金量化团队认为：“本质的收益来源是历史规律可以在未来重现，这可以说是所有量化策略最基本的信念。” 量化投资实际上在一定程度上用客观性代替了主观性。 回溯测试取代人类经验，使用历史结果来评估交易结果。 量化投资的风控机制在一定程度上有助于规避人性的缺陷，避免主观情绪和判断对投资的影响。
因此，对于量化投资来说，大量的历史数据非常重要。 因为量化投资在做出最终的投资决策之前，会通过电脑预先设定和模拟各种投资策略或模型。 而这些模型是建立在历史回测的基础上的，也就是历史上已经发现的投资方法或者影响因素。 后者可以带动不同股票的涨跌，可以形成规律，在一定程度上解释市场，从而具有一定的预判性。 性别。
“只有数据积累样本足够大，量化投资才会有效。我们必须通过大量的历史数据检验来证明这个规律的有效性，避免因数据样本不足而导致‘过拟合’的现象，才可以用这种方法来投资。 东方基金量化团队进一步指出。
受限于数据规模，量化投资在中国起步较晚。 在时间维度上，因为国内A股市场诞生才30多年； 四千个库存的规模。 目前，随着A股市场的发展壮大，数据样本规模也在不断扩大，相应的量化投资空间也在不断扩大。
同时，东方基金量化团队也表示，量化投资并不是完全被动依赖机器的计算，而是需要基金经理筛选各种因素，从各种规律中提炼出经过验证的规律，建立有效的数据模型。 长期不断优化和完善量化模型，尽可能避免掉入历史投资数据的陷阱。
追求超额收益是量化投资的核心目标
公募量化基金一般采用低频策略，寻找基本面、股票估值、盈利质量、长期动能等驱动股价相对稳定和低频的因素，以获得将超越业绩比较基准的超额回报作为自己的目标。
当市场不是完全有效的时候，无论是量化投资还是传统的投研，都需要找到能够超过市场平均水平的被低估的股票，而这种低估就是市场效率不够高的部分。 以获得超额收益。 这个获利的过程也是压缩被低估部分的过程。 随着投资者的不断参与，股票估值与实际价格的价差将越来越小，市场将逐渐变得更有效率。
“量化投资采用量化的方法，通过海量数据和有效的模型计算，力求更广泛、更准确地找出市场无效的部分，找到被市场低估的股票。” 东方基金量化团队对此进行了总结。
在具体实施方面，东方基金量化团队表示，量化投资获取超额收益所采用的策略是选股策略，即股票alpha策略。 指数成份股中价值较高的股票按照一定的规则构成投资组合。 而这些特征包括企业的成长性、企业的估值等，历史上统计发现，具有这些优质特征的股票具有更好的超额收益。 这些特征被概括为量化因子，然后将这些高因子股票按照一定的规律组合起来，与指数进行比较。 量化投资最终力求获得指数的收益和指数之外的超额收益。 “在金融中，与指数相关的市场部分的收益称为Beta收益，超出的部分称为Alpha收益。我们称这种多因子策略为Alpha策略。”
事实上，“我们能把握的因素只是推动市场的一小部分因素，其他所有不能把握或模型无法得知的因素都称为风险。” 东方基金量化团队举了个例子，“量化投资就像一场赌局，我们数自己手里的牌，不知道别人手里的牌。所以虽然我们的胜率是由我们手上的牌在一定程度上是的，可能不到10%，但是90%是由别人的策略和他们手里的牌决定的，在下注的时候，我们需要预估别人的牌可能被打的风险“比我们好。在每次下注时，我们不仅要力求准确预测，还要把风险控制好。”
综上所述，量化投资一般是相对分散的，投资于多个机会量化投资策略：如何实现超额收益alpha，而不是在单一机会上投入大量资金，追求更平滑的超额收益曲线，整体波动更小。
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