最近这两年，量化的发展突飞猛进，原来一个在国内相对小众的品类被越来越多的人熟知。
这一方面是因为基础设施越来越成熟，包括计算机的算力、数据的丰富度；另一方面则是因为近些年来部分量化产品的业绩相当不错，大家热情很高。
但想要解释什么是量化又非常难，一两句话几乎是解释不清楚的。如果你不是业内人士，想要接触到具体的模型、因子也几乎不可能。
不过，随着越来越多的量化团队出来路演、接受采访，以及在产品说明书里阐释他们具体在干什么，我也大致梳理了一下这个复杂的品类，希望大家看了会有所收获。
在量化的这么多策略里，在我看来，未来颇有前景、也是发挥公募基金投资优势的“先进生产力”或许要属基本面量化策略。
一、公募基金策略的大致分类
公募基金的策略上简单划分，那么会有这几类：普通指数策略、smart-beta策略、多因子策略，基本面量化策略、基本面策略。
不论是从基金数量上看，还是从资金规模上看，指数策略与基本面策略都是过去非常主流的策略。
基本面策略和普通指数策略比较好理解。
基本面策略主要基于基金经理对行业以及个股的判断，而普通指数策略就是跟踪指数，力争获得与指数相对一致的投资收益。
这里我们主要说说市场上这些年里发展突飞猛进的几个策略smart-beta策略、多因子策略以及基本面量化策略。
二、smart-beta策略、多因子策略、基本面量化策略
如果说在这些年里先进的量化生产力，我首先会想到基本面量化策略，特别是有些权益做得相当出色的大厂，基本面量化或许是最优解。
但谈直接谈基本面量化则太抽象，这里我结合smart-beta策略和多因子策略来说。
1、smart-beta策略
简单来说，相比普通的指数，smart-beta指数希望更“聪明”一点，我给大家举个例子。
比如中证500成长创新策略指数就是一个smart-beta指数。
从指数的编制方案上看，中证500成长创新策略指数的样本空间与中证500指数一致，但具体的选样方法却明显不同。
中证500指数的计算只包含了两个因素，市值与成交额。
如果再概括一点的话，中证500指数重点考虑的因素，那就是流动性，这也是市场上绝大部分指数遵循的编制方法。
而中证500成长创新策略指数除了对权重股的流动性提出要求之外，还加入了质量因子（ROE、速动比例、毛利率、资产收益率等指标），创新因子（研发支出占比、研发支出增长率）、成长因子（利润增长、营收增长）。
2、多因子策略
相比smart-beta策略，多因子策略主动性更强一点，我翻了下市面上相关基金的招募说明书。
与smart-beta策略的主要区别就是因子数量更多。
包括估值因子、财务质量因子、成长因子、市场因子、分析师预期因子。
而且与smart-beta相比，多因子策略的一个最大的不同就是，我们无法得知这些因子的计算模型。
其实也能理解，毕竟超额收益要依赖于这些因子，所以管理人不公开其中的秘密是正常的，这个“黑盒”也是决定了多因子策略竞争力的关键。
3、基本面量化策略
接下来我们要说的就是基本面量化策略了，相比起上面两个策略，基本面量化策略则更主动一点，有只基本面量化策略的产品，产品合同里是这样解释的——
用比较通俗的方式去描述它与smart-beta及多因子策略的不同，我觉得主要在于两个方面，“基本面”和“逻辑”。
smart-beta与多因子策略依靠计算机根据模型做交易，基金经理的工作重点是需要定期对模型进行调整。
而基本面量化策略除了考验基金经理的建模能力，还对基金经理及背后团队的基本面研究水平提出了要求。
smart-beta策略和传统的多因子策略模型并不关注行业之间的划分，但基本面量化上则往往会考虑行业。
这在很多时候会能够解决smart-beta策略和传统的多因子策略模型的一些问题。
比如不同行业的逻辑其实有很大差别，像是强周期性行业的估值逻辑就与成长行业就明显相悖。
比如中欧基金在基本面量化上，就会对不同行业单独建模，用基本面支撑量化模型。
除了基本面研究的支持外，基本面量化与多因子策略的逻辑也不尽相同。
传统多因子策略把更多的精力放在了“因子挖掘”，通过大量的历史数据对模型进行回测，从而检验模型的好坏。
基本面量化则更注重底层逻辑。
比如乘用车行业会纳入乘联会和中汽协的销量数据、4S店库存、车厂库存、购置税减免（数据调用更多）等实时数据（信息更新更及时）。
看到这，不知道大家对基本面量化是否有一个大体的概念了。
三、基本面量化的优势以及表现
解释完基本面量化，大家应该能理解为什么我上面说，“在权益做得相当出色的大厂，基本面量化是最优解”。
因为涉及到了行业，那么不仅需要基金经理和团队对量化、因子有很深刻的理解，同时也需要有大量的投研团队对全市场、全行业进行覆盖。
在基本面量化这一块有相当优势的一家基金公司是中欧基金。
大家对中欧基金的认知可能更多还是停留在“权益大厂”，但他们在这两年里在基本面量化上也提前做了相当多的布局。
比如团队负责人是曲径，她的量化背景相当丰满，曾在国际顶级私募基金千禧年基金担任量化基金经理。
在她过去15年的投资时间里（6年基金管理），也逐渐从传统的多因子模型里进化到基本面量化，做了自我迭代。
基本面量化这个策略需要很强的团队协作。
不管是主动权益类部门，还是量化部门，中欧基金的特色就是团队发力、群策群力。
除了曲径以外，中欧基金量化团队有着老中青的金字塔结构。
既有资深基金经理（曲径），也有从业四五年左右的中生代基金经理，以及多名新生代量化研究员。
从业绩上看，中欧基金基本面量化团队管理的几只产品，在同类型产品中都获得了相当不错的业绩。
“量化投资跟主观投资的差别在于，后者很依赖自己的决策，而前者则无比敬畏市场、敬畏市场的结果，由此更信任模型和模型的理性——理性是量化最大的优势。”曲径曾这样说。
原创 米斯特李 拾三圆
$中欧数据挖掘混合(F001990)$ $中欧量化驱动混合(F001980)$ $中欧互通精选混合A(F166007)$
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