從2004年起，我國就出現了采用量化投資策略的基金，而這款基金的真正走紅卻是從近兩年震蕩走弱的市場大環境中脫穎而出。

量化策略2016年的業績表現多數不錯，特別是一些明星產品，最值得一提的量化基金中的大明星：長信量化先鋒，一年賺了10.52%，A類產品近五年回報高達260.95%，居同類360支基金第1名。

要知道去年股市可是遭遇過熔斷機制，整個滬深300指數就下跌了11.28%，創業板就更慘了。在此情況下，這只基金的資產規模在2016年一年中從26.12億元，快速增長達到109.44億元。

然而到了今年，長信量化先鋒A就開始坑了。目前虧損就已經超過了6%，在所有偏股型基金里排行倒數第12名。

遭遇滑鐵盧的量化型基金可遠遠不止這一家，年初至今很多量化基金甚至沒有跑贏上證綜指和滬深300指數。想要弄清這次業績崩盤的原因，我們就得好好研究一下量化投資策略。

如果把基金經理的選股比作一次考試，那么普通基金就像是影視劇的導演選角。基金經理會根據自己的經驗、投資組合的需求來挑選股票。就像導演有時候只看臉，有時候只要個子高的，有時候只要片酬低的......，經理們會添加很多的個人因素在其中。

而量化基金的選擇就像是我們的高考，基金經理會給每只股票出很多題，根據股票的得分情況擇優錄取。這些考試的科目就叫做“量化因子”，量化因子從專業角度分類非常復雜，我們只要知道就是借助計算機系統的信息處理能力，采用數學模型替代人為的主觀判斷，克服了投資者情緒波動的影響，使投資的穩定性大為增加。最大的優點就是避免因市場極度狂熱或悲觀的情況而做出非理性的投資決策

其實呢，這種機械算法實際上還是有很重的人為因素。基金經理雖然不直接參與選股，卻要設計算法、模型，是更重要的出題人。比如有些經理更看重市值規模，有些經理給負債率的比重更高，有些經理只專注某一種行業的股票分析，這就造成了不同量化基金最后選出來的股票完全不同。

投資者們通常都用歷史數據作為未來收益的預期，所以在“量化因子”中，有一門比較重要的科目叫做“歷史漲幅”。在過去的一年里，小盤股的歷史漲幅一直優于大盤股，于是很多小盤股在這門課科目里取得了優異的成績，從而進入了量化基金的投資組合當中。

在這種趨勢投資下，比如剛才提到的長信量化先鋒，2016年的年報顯示一共持有154只股票，其中中小板股和創業板股合計86只，占基金凈值的50.06%；滬深主板股票只有69只，占凈值比例的35%還不到。

可是從去年年底開始，市場走勢就開始了“藍籌股的逆襲”，貴州茅臺曾一路飆升400%以上；小盤股卻進入了冬天，今年以來創業板指已經下跌了7.75%。然而量化基金卻無法快速調倉，因為基金經理的選股得看排名得分說話，只要小盤股的成績還擺在那里，基金經理也不得隨意調整，于是大部分仍然是重倉小盤股。只根據客觀數據的投資策略，真是成也蕭何敗也蕭何。

量化基金一度打敗大盤的好成績，吸引了資本市場上大量的資金，這就需要經理們購買更多的股票。就像我國90年代開始的大學擴招，以前只有90分以上的股票才能入選，現在因為需求量的激增，只要60分基金經理們就迫不及待地攬入懷中了。導致整個組合的素質直線下降，基金收益也就崩盤了。

從表面上看資本規模的增加可以使基金公司賺取高額的管理費，但若是業績下滑也是不利于長期發展，基金公司也并不希望這樣。所以收益可觀的基金大多都是選擇封閉式運營，減小資本擴充的影響。

非理性套利再難利用

在經濟學的課本上，有一個“投資人皆理性”的假設，在這個假設下是不存在任何投機套利機會的，所有的投資者都只能賺取同樣的收益。事實上資本市場中的參與者水平良莠不齊，就創造了很多套利機會，理性的投資人需要去尋找這些不合理，利用這些不合理賺錢。

比如在所有人都喝醉的酒局上，只有你一個保持清醒，這時候如果大家比賽背九九乘法表，那冠軍只能是你的。反過來，市場上量化基金越來越多，規模越來越大，理性的人太多，大家都太清醒；另外當前市場上難見精妙的、具有獨特競爭力的量化策略，不少策略趨同，大量相似量化策略的登堂入室，量化基金收益下滑就在情理之中了。 

投資量化基金并不能一夜暴富，所以并不適合短線投資，最好能夠細水長流的賺取穩定的Alpha超額收益。量化基金比較適合長期定投，幫助投資者規避非系統風險，在牛市和震蕩市中都表現出不錯的正收益。至于如何評價一只量化基金么，最單粗暴的方法就是：看業績！那么最后就羅列一下近期市場上主要量化基金的收益情況：