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上半年以来，A股的“漂亮50”行情持续走强，这与中小创形成了冰火两重天的景象。极端分化的市场风格对基金的业绩影响尤为明显。特别是去年业绩表现较好的基金，在小市值股票上的投资比例过高，难免会在市场风格转换时策略失效。
不过，随着下半年行情的企稳，不少量化基金业绩开始回暖。根据私募排排网数据中心统计，今年以来，目前市场上221只股票策略量化基金的平均收益率为0.4%，领先同期全部A股平均收益率0.75%。其中有111只股票策略量化基金取得正收益,占比50.23%,其中112只跑赢上证A股平均收益率,占比50.68%。
市场风险捉摸不定，基金收益扑朔迷离
今年以来，货币与财政政策双双趋紧，金融监管更加严格，加上美联储缩表预期以及外部地缘政治风险等因素，对国内的资金面和股市都产生了不利影响，其中A股交易量在一二季度有所萎缩。上半年一些超级大盘蓝筹股出现了显著的上涨，股票策略的量化基金收益率频频创新高。
上半年概念股涨幅居前，但之后却偃旗息鼓 ，图片来源：网络
但进入年中后，一线蓝筹开始扩散，上半年一些表现较好的政策性板块，如雄安概念、一带一路概念、京津冀概念、沪深港概念和粤港澳概念股在近期都偃旗息鼓，板块轮动将更加频繁，收益的不确定性逐渐增加。主观性投资可操作性降低，量化投资山雨欲来。
当前量化投资的几大趋势1小市值因子的失效
尤其是在2016年底和2017年3份以来，市值因子方向发生扭转，由偏向小市值变为偏向大市值。简单说就是，大中小盘指数在2016年底走势基本相同，同时小盘股波动大于大盘股。但在2017年之后，指数走势开始明显偏离，超大盘和大盘指数获得了正收益，中盘和小盘指数则明显下跌。
大中小盘指数走势 图片来源：Wind1 动量因子发生扭转
2014年以来，如果持有的股票出现显著上涨将其卖出，如果出现下跌将其买进持有，会带来非常好的超额收益。但从今年3月份以来，发生了显著的反转，即强者恒强，弱者恒弱。
3 价值因子在崛起
在2017年之后超额收益表现的很明显，价值因子在凸显。关注市净率低的股票的同时，也要关注市盈率低的股票，如茅台(600519,股吧)、美的、格力等白马龙头股，都取得了不错的收益。
4 获取超额收益的难度越来越大
一面是价值股的“漂亮50”表现靓丽，另一面是“要命3000”的市场下跌，使得量化投资的分散投资以降低个股风险的原则受到挑战。较大的分散持仓会加大选到下跌股票的概率。
量化投资正在进行时
过去由于制度不健全，信息流通不畅，优先获得信息的优势很明显，同时这也是当时获利的主要手段。但现在，获得信息的渠道越来越多，信息逐步透明化，如何去伪存真，辨别有用的信息越来越变得非常重要。另一方面，金融监管加强，对内幕交易、操纵市场行为打击力度也越来越大，使得获得所有信息的难度和风险大大提高。这个难题如何解决？就算获得了海量数据，难道就真的能利用数据优势获取收益吗？量化投资似乎能给出答案。所谓量化投资，就是从海量的数据中发掘出规律，进而制定有效的投资策略，把策略变成一系列明晰的投资规则，并由计算机自动化、有纪律地执行。
量化投资过程 图片来源：网络
量化投资主要的目标就是获取超额收益。一般来说，股票策略量化基金的收益主要来自于股票的超额收益，而股票收益来源又分为两部分：一是市场收益，我们称之为β；二是个股的超额收益，称之为α。
量化投资收益构成 图片来源：网络
中国市场由于具有牛短熊长、大起大落的特征，以沪深300为例，其10年年化收益为3.9%，因此如果要想获得更高的收益，就要在个股的超额收益上下功夫。
目前，基金的量化投资参与者在逐步增加，策略同质化现象也越来越严重，要想获得长期的较好的收益，如何扩展数据源并获得独特的超额收益，是每个量化投资团队获得竞争优势的努力方向。
基金量化投资：完善的数据源是基础，分散风险是前提
提到基金的量化投资，除了超额收益、程序化高频交易外，你还想到了什么？没错，还有大数据。正是量化投资的基础，其实本质上是系统性投资。而这种系统性则是建立在完善的数据源基础上。
融智数据中心的数据一直被业界及媒体广为引用，是行业数据收集最全和数量最多的机构之一。截至2017年7月，组合大师数据库覆盖私募基金近十五万，其中不含单账户、海外基金及其他，基金经理近万个，对冲基金公司近2万家（不含审计机构等公司）。
作为一款专属于私募基金投资者大数据智能投顾软件，银行、券商、信托、公募基金、保险等机构投资者均可在私募排排网“组合大师”的数据库中对私募市场进行分析和挖掘，找出收益与风险、融智测评、价值成长持仓偏好、选股择时能力、行业配置特点等市场非常有效的因子，然后通过因子的组合选择股票，形成选股模型，弥补传统投资方式的不足，更好地帮助投资者控制风险并取得最大收益。
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结语
李开复曾公开表态，未来十年，80%金融从业者会被人工智能（AI）取代，纯数字领域的金融，是AI最好的应用领域之一。
其实，严格意义上的量化投资，是从数据库的建立、到因子挖掘、Alpha选股策略形成、到风险分解与控制、到模拟交易与业绩归因、到持仓与自动交易，形成系统化的投资方式，量化大数据贯穿于全程。而基金的量化投资正是基于完善的数据源，利用科技进行投资风险的对冲与分散，做到收益最大化。
市场在不断变化波动，多数投资者既不具备敏锐的市场洞察力，也不具备根据市场变化调整资产配置的能力。而随着未来科技水平的进步和量化投资的普及，将会涌现出更多的类似组合大师这样的“金融+科技”的创新产品，为基金量化投资者提供更多高品质的私人财富管理服务。
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