震荡市下，业绩稳健的量化基金总能成为吸引投资者的“网红基金”。然而量化基金背后的“模型选股”一直蒙着一层神秘的面纱，究竟基金公司怎么通过量化投资模型完成选股流程？基金经理的作用是什么？为什么都是量化基金业绩却能有巨大差异？3月13日，建信民丰回报定期开放混合基金拟任基金经理、也是目前建信中证500指数增强基金基金经理叶乐天和大家揭开量化基金的神秘面纱。现基金君将当日文字实录分享给大家。要点：
1.量化投资借助计算机的力量，从众多的数据中分析规律，来做投资决策，有很强的纪律性，有很好的风险控制，避免了人为投资情绪化的影响。量化投资它主要是抓住了市场的无效性，然后去增强市场的有效性。
2.量化基金应该比较适合长期投资的投资者。因为有很好的风险控制，纪律性很强，所以业绩相对来说会比主动管理的基金业绩稳健一点。好的量化基金短期的业绩不会说特别好，但它长期业绩应该会非常好的。
3.股票数量越来越多，量化投资的优势会越来越明显，一方面它借助量化投资模型的力量，能覆盖所有的股票；另一方面对同一只股票，它可以从非常多的角度去衡量、去评价该股票，所以应该相比于纯靠人脑分析的非量化基金，从广度和深度上都有很大优势。
4.每个人对于量化投资模型的框架和量化投资模型细节的理解都是有所区别的，这就是目前量化基金表现各不相同，而且不存在同质化的重要原因，也是量化基金能够持续发展的重要原因。
5.股市相当于是人与人竞争的关系，量化因子会慢慢被挖掘，就像主动投资一样，股票也会被慢慢挖掘，市场会越来越有效，所有因子的有效性肯定会慢慢降低，但是降低的速度肯定要远慢于大家的预期。
6.建信多因子量化选股模型采用的因子是非常多的，目前总共有130多个因子，分成了7个大类，最后组成总体因子。就像每个股票都参加高考，高考有7门卷子，每个卷子里面都有十几道题或者二十几道题，最后根据高考的总分，去排名，然后去选择个股。像这样从全方面的分析个股的优劣，这就是多因子选股的重要方法。细节就在于你出的题目怎么样，权重给的怎么样，是否能真正挑选人才。
7.建信多因子量化选股模型更重要的是要随着市场的改变而进化，而不是一成不变的，因为市场本身的逻辑，市场的整体的投资者的群体都在不断地变化。
文字实录：
量化基金的投资之道
问：能简单介绍一下量化投资和人为投资的区别吗？量化基金和大数据基金有什么不同吗？量化基金比非量化基金的优势在哪里？
叶乐天：量化投资跟人为投资的主要区别在于它的投资方式不同，量化投资借助计算机的力量，从众多的数据中分析规律，来做投资决策，有很强的纪律性，有很好的风险控制，避免了人为投资情绪化的影响。大数据基金从根本上就是量化基金中的一种。量化基金包含很多各类型的基金，其中就有从网络大数据里面找规律的这种大数据基金。
量化基金相比非量化基金主要优势在于它的纪律性，就是它不会受人性的干扰，不会有情绪方面的干扰。另一方面，它有很好的广度和深度，就拿建信多因子量化选股模型来说，它能覆盖全市场3000多只股票，目前大家都知道IPO加速，导致股票数量越来越多，量化投资的优势会越来越明显，一方面它借助计算机的力量，能覆盖所有的股票；另一方面对同一只股票，它可以从非常多的角度去衡量、去评价该股票，所以相比于纯靠人脑分析的非量化基金，从广度和深度上都有很大优势。
问：量化投资是否会增加市场波动？
叶乐天：量化投资应该会减少市场的微波动。市场波动的主要原因，是因为人有很难避免追涨杀跌的羊群效应，这也是现代行为金融学里面一个很重要的现象，就是在市场上涨的时候，大家都会蜂拥买入，在市场下跌的时候，大家都会抛售。量化投资它主要是抓住了市场的无效性，然后去增强市场的有效性，所以说实际上在成熟市场中，量化投资的比例是非常高的，像美国市场，量化投资基本上占了半壁江山。这也是欧美国家相对的成熟市场波动率会远小于A股市场波动率的重要原因。
问：请问量化基金的模型会优化调整么？调整的频率是怎样的？调整原因是基金经理调整或者应变市场？
叶乐天：量化基金的模型肯定会优化调整的，因为市场在不停地前进，而且数据也在不停地增多，影响市场的因子也在不停地变化，所以我们是时时刻刻都会去追求更好的模型，去改进我们现有的投资模型。但模型调整的频率不是那么确定，这是关于研究的问题，基本上我们做量化的同时，一直在做不去关心市场实时的变化。而对模型调整的原因，主要是为了应变最新的市场环境，也就是说因为决定市场的因素是经常发生变化的，我们必须找到更好的因子，让它能适应目前的市场变化。调整的时候，既有增加因子，也有调整仓位，但是主要的仓位调整，完全是由计算机决定，并不是靠人去决定。
问：量化基金的算法是不是通用的？就是说各家基金公司都是用的一个算法，然后再加一点自己的特色进去。每个量化基金怎样使自己比别的量化基金更有优势？运作团队都由什么人组成？
叶乐天：算法不是完全通用的，因为一旦这个东西大家都知道的话，就不叫一个好的模型了，如果大家用的模型都一样的话，就不能算是成熟的模型了。目前在国内市场上，A股市场上用的较多的是多因子选股模型。它的主要特点是通过多个方面去选择股票，但是即使是这样一个用得非常多的模型，背后它的细节，包括它的整个结构都是不大一样的，应该来说这也是每个量化基金使自己比别的量化基金更有优势的一个重要原因。
量化基金，量化投资模型背后的人跟主动投资背后的人是不一样的。以建信基金为例，目前负责量化投资的部门总共有十个从业人员，全部是数学和金融工程的背景，应该来说我们更注重的是团队成员数学功底以及统计方面的知识，而不注重金融方面的知识，这也是量化模型最需要的一个功夫。
问：目前公募量化基金主要策略是哪些方面？
叶乐天：目前公募量化基金主要的模型是多因子量化模型，通过多个因子去衡量每个个股，最后组成一个投资组合，这是它大致的框架。细节方面还有很多，包括如何进行风险控制、如何进行组合的优化等，因为要考虑换手率之类的因素。此外还有事件驱动，这也是目前用的比较多的一个量化模型，它主要去分析各种事件，因为A股的事件很多的，有各种事件对股票未来股价的影响，然后去买入和卖出这些股票。
问：不同量化基金收益率不同的本质原因是选择的指标不同设定的因子参数不同吗？量化基金完全不受投资人的主观影响吗？
叶乐天：不同量化基金收益率不同的本质原因，既包括选择指标不同，设定的因子参数不同，更包括那个模型它本身一些细节方面有很大的区别。比如说建信中证500指数增强基金，背后的建信多因子量化选股模型，它主要还有一个风险模型，这块也是我们一个比较独特的地方，我们拿这个去控制风险，使得我们最终跟指数的偏差会特别小。这个风险模型包括很多方面，包括行业，我们是不偏离的，市值也是不偏离的，风格也是不偏离的，这是我们一个独特的地方。然后在细节上，我们就是通过优化模型去构成投资组合，其中还考虑了换手率的限制，所以这块也是建信多因子量化选股模型跟其他模型不大一样的地方。
由于模型的不尽相同，所以说我们选定的因子参数也是不尽相同的，实际上现在所谓的α因子，应该来说就是不为大家所知的因子，才叫α因子，如果大家都知道的因子，我们觉得它不是一个α因子，更应该是一个风险因子。比如说市值因子，大家都知道小市值股票会跑赢大市值股票，所以我们就将市值因子作为一个风险因子去控制它，而不是去暴露它。所以说大家的因子设定也不同，最后参数肯定也是不同的。一个成熟的量化基金，应该来说受投资人的主观影响应该是极小的，像我们就通过改进模型去影响最终的组合，而不会对模型的结果做任何一个操控，或者说调整，这也是我们的一个特点。
问：量化基金股票买卖操作，是否完全由电脑软件程序决定？基金经理要对上市公司做调研吗？
叶乐天：这个问题挺有意思，实际上我们作为量化基金经理，跟主动基金经理在平时的工作方式上有很大区别，我们从来不对上市公司做调研，我们有自己专门的量化研究员，我们的办公室工作主要是对模型进行讨论，出去主要跟别人做交流，不是去调研。
在我们操作时主要是以量化模型出来的为准，不做任何手动的调整。我们的股票池就是公司的股票池，我们不会再额外加入任何股票，这是合规的要求。在投资组合的构建中是会有股指期货之类的对冲工具的，我们没法回避市场指数的涨跌，只是争取去超越指数，所以说如果股指期货完全放开的话，那么我们是很希望去能应用股指期货这样的对冲工具。
量化基金业绩出现偏差来自量化投资模型各异
问：不同公司量化模型差异性，如何解决非正常市场因素，比如政策因素对股市的影响？基金经理在量化基金中的作用？业绩对模型决策依赖性有多高？量化模型需要多久才能逐步完善，成为成熟的模型？量化基金对计算机计算能力要求高吗？
叶乐天：在中国，政策因素对股市的影响应该来说是非常大的，为此，我们才有一个风险模型，这也是建信多因子量化选股模型与其他量化投资模型最重要的的区别。也正是因为政策因素的影响，在行业方面，我们不做偏离，这样就可以尽量的减少被政策影响的概率。所以说我们是通过风险模型去解决非正常市场因素。
基金经理在量化基金中的作用，主要是一个量化投资模型的开发者和一个模型的执行者的角色，就拿阿尔法狗举例的话，我们就是阿尔法狗背后的团队，既包括它的开发团队，也包括它的执行角色。
应该来说量化投资模型决策出来的投资组合就是我们最终的投资组合，所以说模型的好坏直接关系到最后业绩的好坏。因为量化基金目前来说还都是偏股型基金，它的α是非常稳定的。比如说建信中证500指数增强基金，基本上每个月净值涨幅都超越指数涨幅，所以尤其适合长期定投以及长期投资。
量化投资模型需要多久才逐步完善成为一个成熟的模型呢，这要看怎么定义成熟，应该来说必须是需要不停地完善。以成熟市场为例，美国的量化模型至今也都在改进。
不同的量化基金对计算机计算能力要求是不一样的，并不一定说计算能力越好，它的量化模型效果就会越好，只是算的快一点而已，更重要的是构建量化投资模型背后的人。
问：随着量化基金数量的增加，量化因子的趋同性会导致量化基金收益有效性慢慢降低，除了在量化因子上的权重上有所差别外，正在发行的建信民丰回报定期开放混合基金与建信中证500指数增强基金这两只基金与市场上其它的量化基金相比，有哪些独特性的优势？
叶乐天：随着量化基金数量的增加，量化因子的趋同度会导致量化基金收益有效性慢慢降低，这应该来说是一个不可避免的趋势，因为股市相当于是人与人竞争的关系，因子会慢慢被挖掘，就像主动投资一样，股票也会被慢慢挖掘，市场会越来越有效，所有因子的有效性肯定会慢慢降低，但是降低的速度肯定要远慢于大家的预期的。实际上像美国的量化发展可能有上百年，但实际上量化投资模型目前在美国市场还是很有效的，所以说我觉得短期内量化投资模型有效性还是可以保证的。
建信民丰回报定期开放混合基金与建信中证500指数增强基金，背后的建信多因子量化选股模型是一模一样的。建信民丰回报定期开放混合基金，权益部分投资在中证500指数成分股的基础上进行了优化，更符合大家对绝对收益的需求。所以它的特点就是它是一个纯粹量化的、追求绝对收益的、本身是不主动择时的基金。
问：建信中证500指数增强基金是指数增强基金，最近一年中证500指数的收益率是15.99%，基金的收益率是37.90%。如此明显的超额收益，有没有什么特殊的时点原因？基金经理怎么评价这种超额收益的可持续性？另外，在选择指数基金时，是不是该优选超额收益较大的基金？量化交易策略的基金，会不会换仓比普通基金频繁，交易成本比较高？
叶乐天：建信中证500指数增强基金，它最近一年的超额收益相当明显，但实际上这个超额收益并不只是最近一年表现出来的，它成立有三年多，wind数据显示，截至2017年3月20日，它的绝对收益是141.82%，同期指数的涨幅是67.37%，即相对指数的超额收益是74.45%，而且不管是哪一年，它都是跑赢指数的，最近大概20个月，它每个月都是跑赢指数的，所以说这个明显的超额收益，并没有一个特殊的时点原因，我们追求的是不管市场怎么样，我们都能跑赢市场。
这种超额收益的可持续性应该是要远好于主动基金的超额收益可持续性。在选择指数基金时，我认为尤其要考虑超额收益是否稳定，因为只有超额收益稳定的基金才是可以累积的，所以说如果是长期投资的话，超额收益较大的基金给投资者带来的复利效应也会非常大。
量化交易策略的基金，一般来说比普通基金的交易要稍微频繁一点，因为它可能涉及到更多技术面的因子。但是，一个好的量化基金，实际上它会去主动的控制换手率，比如建信中证500指数增强基金的换手率跟普通基金差不了太多，只是略高一点，因为我们对换手率会有很明确的控制，我们会通过综合评价收益跟换手带来的成本之间的关系找到一个最优点。
问：请问建信多因子量化选股模型采用的因子有哪些？您认为量化投资是重在回测还是随市场改变不断进化？
叶乐天：建信多因子量化选股模型采用的因子是非常多的，目前总共有130多个因子，分成了7个大类，最后组成总体因子。给大家举一个简单形象的例子，就比如说像每个股票都参加高考，高考有7门卷子，每个卷子里面都有十几道题或者二十来道题，最后根据高考的总分去排名，然后去选择个股。像这样从全方面的分析个股的优劣，这就是多因子选股的重要方法。细节就在于你出的题目怎么样，权重给的怎么样，是否能真正挑选人才。
量化投资重在回测，随市场改变，不断进化，所以回测很关键，但也不是完全只依赖于回测。因为回测好的量化模型并不一定在未来市场表现就能很好，原因在于回测会出现过度拟合的现象，意思是为了使得回撤效果好不断地改进模型，会使得模型非常地贴合过去的市场，而不是未来的市场。所以说模型更重要的是要随着市场的改变而进化，而不是一成不变的，因为市场本身逻辑，市场整体的投资者的群体都在不断地变化。
问：市面上的量化策略大体相似，收益差异的关键点是什么？
叶乐天：我觉得可能你的观察还是有点偏差。因为量化策略的本质还是有很大不同的，量化基金的背后是模型，模型的背后是人，不同人构建的量化投资模型是不一样的，具体来说，每个人对于量化投资模型的框架和量化投资模型细节的理解都是有所区别的，这就是目前量化基金表现各不相同，而且不存在同质化的重要原因，也是量化基金能够持续发展的重要原因。
公募量化基金中大概80%、90%都用的是多因子量化选股模型，但实际上在数据处理，模型筛选以及因子筛选和因子的加强以及构建投资组合等方面，都有很多的学问，所以收益差异也是非常大的。以成熟市场的经验来看，就是说指数相当于代表市场中位数的水平，做指数增强的，有一半好于指数，一半差于指数，这是很正常的情况。
问：请问基金经理主要以量化选股为主还是量化交易为主？交易过于频繁的话净值的走向好像会和大盘类似，无法做到真正战胜大盘。
叶乐天：对公募基金来说，由于监管极其严格，我们交易系统都是必须基金经理下单，交易员执行，通过这些步骤，通过人工交易，是没有办法做到高频的量化交易的。所以说对于公募基金经理来说，主要以量化选股为主，但是对于私募或者其他机构基金经理来说，可能量化交易也有很多很好的策略，也能带来很好的收益。所以主要看个人对模型的了解，以及对选股的了解和对交易的了解，哪方面更熟了，并没有说哪方面更好还是更差。
交易过于频繁的话，肯定会带来很多的成本，主要看你交易带来的收益能不能覆盖你的成本，不同模型它的交易频率是完全不同的，可能高频交易也能赚到很多钱，但是低频交易它能根据一个长期的走势来赚一些不是那么明显的钱。
问：本人是建信精工制造指数增强基金的持有者，增强型的指数基金相对一般类型的基金优势在哪？同时，智能制造与精工制造的联系与区别在哪？两者的确定性机会是否存在，想听听您的逻辑。
叶乐天：大家都知道，指数代表了市场的平均水平，反映市场的整体情况，所以指数增强基金的目标就是持续不断地战胜市场的平均水平，来获得一个复利的效应。这意味着持有基金时间越长，战胜市场水平是越多的，像建信中证500指数增强基金，每天战胜市场也就零点几，或者零点零几的百分点，但是每个月战胜市场一个多百分点，每年战胜市场二十个百分点，三年战胜市场八十个百分点，这就是复利的作用。时间越长，它对于其他主动股票型的基金，优势就越明显。
智能制造跟精工制造是比较相似的，但是精工制造包含了一些传统制造业的升级改造，也是在成份股里面的，所以确定性机会还是存在的，在目前中国制造2025的大背景下，这是一个很好的投资标的。
问：去年不少量化产品获得了较好的业绩，但今年到目前为止，普遍业绩一般。是否市场已经过于拥挤影响各种策略？是否大家的之前策略过于重小盘股，在今年的市场风格转化中跑输？今年哪种量化策略，有可能获得超额收益？量化策略如何止损，如何止盈，如何择时？
叶乐天：去年不少量化产品获得较好业绩，但今年目前为止，普遍业绩一般，这跟市场上绝大多数的量化基金采用的方法，以及目前的市场环境是有很大关系的。据我所知，目前很多主动量化基金它采用的方式都是偏小盘股的策略，会有很大的风格偏离。从去年年底到今年年初，小盘股有一个比较大的回撤，导致这些量化基金表现都普遍表现不理想。所以说只要是带风格偏离的量化基金，它在市场风格转化时必然会吃亏。但是对于我们来说，我们与市场很大的不同的地方，在于我们有很好的风险模型控制，我们策略与他们不大一致，也使得像我管理的这只基金，今年的业绩应该来说都还是可以的，能有效的跑赢指数。
所以不能说市场过于拥挤导致这个策略受到影响，而是因为有些策略过于偏重市场风格，使得在市场风格突变的时候，策略有效性会有大幅衰减。这就是之前某些策略过于重小盘股，在今年的风格转化中会跑输的重要原因。哪种量化策略有可能获得超额收益呢？应该来说更分散的量化策略，以及更稳健的做一个风险中性化处理的量化策略，它的超额收益会更稳健。
量化选股的方式大家都不一样，只要有风格暴露的，市场风格的切换会很不利。在风格暴露的时候，它就需要有一个止损策略还有一个止盈策略，这些都是必须必要的，但实际上这个基本上没有一个人能做准，因为择时基本上就像一个圣杯一样，比较难以做到。基于这个考虑，对于我来说，我是不建议做风格暴露的，而是做一些细微的细节上的选择，这样业绩会比较平稳一些。我个人的原则，我们不追求一夜暴富，我追求是细水长流，每天跑赢一点。
问：目前量化基金扎堆发行，你认为今年还是投资量化基金的时机吗？会不会像2015年在保本基金业绩照耀下扎堆发行保本基金，但是业绩却不太好。
叶乐天：不同量化基金不一样，就包括是否值得投资股票型基金是一样的，你需要明白量化基金背后的逻辑是什么，它在什么样的市场表现好，还是它一直表现好，然后你再看目前的市场环境，是否是它能表现地好的市场环境。这才是衡量一个基金值不值得投资的重要原因。一窝蜂肯定不是好事，因为量化基金也是包罗万象的，一棍子打死，也不是办法。
发行量有上升的趋势，最主要的原因在于2016年量化基金普遍表现的比较好，因为2016年市场行情更适合量化基金的优势，股票数量多，市场没有整体的行情，能较好地体现量化基金自己的优势。但目前，很多产品名称都有“量化”二字，但它们背后的模型是不一样的。
把握量化交易的关键因素
问：请问贵公司的量化投资模型是由哪些关键要素决定的？在不同的行情下是否会采取不同的策略？在实际量化交易中是如何识别顶部并逃顶呢？
叶乐天：量化投资模型我们主要几个方面，一个是α多因子的选股模型，一个是风险模型，还有一个优化模型，就是用来最终决定投资组合模型，主要是这三个模型。在三个模型里，并没有一个起绝对因素的因子，因为单个因子并不能起到一个很好的作用，只有把因子也分散化，个股也分散化，才能带来稳健的业绩表现。所以并没有一个是最关键的，每个都很关键，在不同的行情下，我们采用的是同一个策略，因为我们要求的模型是能适应各种市场，而不是主动去挑选市场。在实际量化交易中，我们不识别顶部也不逃顶，我们β是固定的。
像我刚才说的，我们不去做择时，择时这事基本上没有一个人能做准，就连巴菲特他也并也不一定能。所以我们就是做自己擅长的事情，回避自己不擅长的事情。
问：量化基金适合什么样的投资者？非专业投资者应该注意什么？
叶乐天：量化基金应该比较适合长期投资的投资者。因为它有很好的风险控制，纪律性很强，所以他的业绩相对来说会比主动管理的基金业绩稳健一点。好的量化基金它不会说短期的业绩特别好，但它长期业绩肯定是非常好的。所以对非专业投资者来说，最好的方式是做定投，因为它能回避β的风险，就是市场波动风险。另一方面，可以投资追求绝对收益的量化基金，所以说我们要发行的建信民丰回报定期开放混合基金，实际上也是为追求绝对收益的投资者所设立的，通过量化模型去追求绝对收益。
问：目前基差为负的情况下，是否还具有量化对冲的可操作性？
叶乐天：在目前基差为负的情况下，量化对冲实际上是非常困难的，应该来说，从过去一年公募量化基金对冲的业绩大家都可以看出来，操作性还是较弱。但是基差如果负的不大，对于好的量化模型来说，是可以有足够高的超额收益来覆盖负基差带来的损失的，这时候就可以做量化对冲了。像我们的指数增强基金过去都有20%的年化超额收益，所以在负基差低于20%的时候，它还是都有做良好对冲的可能。
另外一个量化对冲需要考虑的，就是股指期货的保证金比例，因为股指期货保证金相当于限制了仓位水平，保证金过高的话，你能用来做对冲的仓位就特别低，然后你的超额收益就会被摊薄，还有包括股指期货的流通性都是需要考虑的。应该来说，就目前来说，还不是一个量化对冲的很好的时间。
问：西方市场量化基金历史上“闪崩”是如何造成的，当前的量化基金策略能否避免这种情况，2016年初的熔断行情量化基金如何应对？
叶乐天：西方市场量化基金历史上的闪崩应该来说主要的原因是同质化，所以说任何一个策略最怕的就是同质化，包括任何一个个股最怕的就是大家都看好它，这是一个道理。所以说，在目前量化基金大概意识到闪崩的危险以后，实际上同质化都在大大减弱，大家都在寻找自己独特的α，而不去研究市场上普遍存在的一个规律。
2016年初的熔断行情实际上是大家都不可避免的，不同的量化基金有不同的应对方式，我们并不去主动的择时，所以这熔断行情对我们的影响也是客观存在的，但是我们通过在指数跌的时候，我们比指数少跌一点，指数涨的时候，我们比指数多涨一点，通过这样细水长流的方式，即使是2016年这样一个很差的市场环境下，我们还是最终取得正的收益。
问：量化基金目前市场上有哪些种类？量化基金怎么进行资金配比？
叶乐天：量化基金目前市场上的种类主要还是股票型基金，应该来说基本上所有的量化基金目前都集中在量化选股上。另外一个新兴的种类就是量化对冲，它归根到底还是量化选股，但是它又带上了股指期货对冲，最终得到的是一个绝对收益。量化基金怎么进行资金配置呢，实际上像目前正在发行的建信民丰回报定期开放混合基金，它的资金配置，仓位控制完全是通过量化模型去做的，而且是完全根据当前的市场，而不是去预测未来市场是怎么样。所以这个仓位配置是完全智能的一个仓位配置方法。
问：定投量化基金有何技巧？
叶乐天：就像我上面说的，实际上大家没有一个人能把择时做的特别好。所以对于定投量化基金来说，我个人觉得最简单的定投方式就可以了，就是说你不要管指数在哪个点位，你基本上每月固定一个时间，或者每周固定一个时间，投入固定的资金，基本上都效果不会太差，所以这块，应该来说没有什么大的技巧，只要在于你选的基金要好，这是非常重要的，只有稳健的基金，才能给你带来很好的收益，尤其长期来看，收益差距是越来越明显的。
问：量化基金通过数据分析构建投资模型，会受哪些因素影响投资分散性和流通性，现在市场震荡适合投量化基金吗？
叶乐天：投资分散性和流通性，主要受目前市场的波动率和市场的交易量决定。比如波动率越大，交易量越低，那么投资分散性就会越大，因为我们在优化模型里面，控制了投资跟指数的跟踪差。目前在震荡期的环境下，应该来说更适合投量化基金，因为震荡市β的效应实际上是很低的，主要看谁的α优，所以说像我们的量化基金应该来说主要给客户贡献的就是α，所以这个相对收益就变成了绝对收益，在市场震荡里面，也是基于对目前市场的考虑，所以包括正在发行的建信民丰回报定期开放混合基金，也是比较适合这样一个市场震荡期。
问：请问您管理的量化基金规模在多大比较好？整个量化对冲的策略在全市场达到多大规模后就难以取得超额回报？
叶乐天：规模多大比较好这个是比较难估计的，跟各自的模型有关。比如量化交易的规模限制就非常严格，因为如果它交易特别频繁，对市场冲击会比较大，传统上来讲，规模很小的情况下，它表现会非常好，但规模一大，表现就不行了。但多因子选股模型它是一个尤其适合于大资金量的模型，所以说规模对它的影响实际上是非常小的。像我管理的建信中证500指数增强基金，它目前持有300、400只股票，持仓里面，每次换仓会调整一百来只股票，这样一个大的调仓涉及的股票数，导致每个股票换手都非常低，对市场冲击也是极其之小。
整个量化对冲的策略达到多少规模后，就难以获得超额收益，这个跟具体模型有关，跟大家采用的因子的同质性有多高，也是有很大的关系的，所以说这个很难去估量，在目前的情况下来说，最终达到几百亿应该一点问题都没有。
问：请问中国进入量化对冲、大智能投顾时代，散户还能如何炒股？
叶乐天：以我做量化基金的经验来看，中国进入量化对冲大智能投顾的时代对散户来说肯定不是一个好消息。实际上从本质上来说，量化基金包括主动基金更多是去挖掘散户带来的无效性，然后去获取收益。我个人建议，随着科技的进步，随着市场的成熟，散户更多应该把钱交到机构投资者去代为投资，这可能是更好的方法。
