在目前的经济环境下，量化投资因具有严格的纪律性，能够在处理海量数据的基础上，客观选择交易策略，降低情绪影响，在分散投资风险的同时，也能多方位挖掘市场机会。

事实上，国外量化投资发展已有30多年历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大，也得到了众多投资者的认可和追捧。一方面，量化投资策略本身已非常成熟和精细；另一方面，海外市场以机构投资者居多，有效性远高于国内市场，量化投资成效显著。

国内量化基金经过十来年的发展，投资成效不断显现。WIND数据显示，2015年量化基金的平均收益率达36.90%，而在今年以来大盘下跌的情况下，量化基金仍取得了正收益。稳健的业绩表现使量化基金这个“舶来品”逐步受到国内投资者认可。广发证券发展研究中心指出，2010年国内市场上仅有11只量化基金,总规模不足100亿元，而截至2016年三季度,市场上的量化基金数量达到了64只,总规模超过400亿元。相比之下，国内量化还存有较大发展空间。

不同于其他基金，量化基金的投资核心是模型。量化投资模型从最初搭建框架到开发因子，再到不断做回测等等需要时间的磨砺，而成功构建的模型也并非一成不变，在后续的投资运作中，还需辅助以定期的调整与完善。

做量化投资其实非常注重“稳健”的原则，建信基金的量化投资模型主要由多因子模型与风险模型构成，基于不同基金产品的策略会对模型进行微调。风险模型主要控制整个基金投资组合的行业分布、市值以及投资风格；对于个股进行具体筛选的多因子模型，即多因子选股模型，覆盖情绪、动量、质量、估值等等多类型因子以及大数据投资因子。多因子量化模型中的参数，会随着市场变化有所改变，当其变化积累到一定程度超过临界值时，该参数的权重会被适当修正。通过这种量化的选股策略，筛选出的单只股票可能不会获取很大的超额收益，但整体投资组合将获取显著超越指数表现的超额收益，更为重要的是，基金长期业绩表现比较稳定。从整体来说，风险模型负责控制风险，多因子选股模型负责提高收益。

对于指数型量化投资基金，检验其投资成果的主要指标是信息比率，即基金获取的超额收益与跟踪误差之比，信息比率高，意味着以较小的跟踪误差为代价，而获取较大的超额收益，是指数增强型基金业绩水平的重要衡量标准。超额收益的稳定的长期叠加，将有效放大投资者的收益。

(来源：上海证券报)