近几年，量化投资迎来爆发期。
量化赛道上的机构身影多以私募机构、公募基金为主，但其他公募机构也在暗自发力。
国海证券资管分公司量化投资部负责人汪鑫对资事堂表示：量化投资并不单单是当前流行的多因子或者高频交易等具体策略，而是通过科学高效的方式，不断的寻找这种为市场提供服务的机会，从而努力获得稳定的回报。
汪鑫还指出：市场有效性的提高是在大量原本“稳定盈利”的策略逐步退化到“盈利但不稳定”到“几乎不能打败交易成本”的过程中实现的。近几年量化产品也正在经历这样的过程。
券商公募量化如何做？
国海证券资管分公司近年大举布局量化投资，积累了很多经验。尤其是经历了大集合的公募化改造之后，这家机构将指数增强作为一个进攻的方向。
汪鑫指出：该机构的量化投资主攻指数增强策略。这类策略属于主动型基金和指数型基金的有机结合，其投资目标是在控制跟踪误差的前提下追求稳定持续超越标的指数的表现。
从业绩表现来看，2017年以来指数增强基金起在牛熊市中普遍可以获得3%到10%的超额收益，2020年超额收益表现最为强劲，平均超额收益超过10%。
数据显示，中证500指数增强基金的平均年化超额收益表现更加稳定，基本维持在8%左右的水平，在大部分年份都获得了相比于其他策略更优秀的表现。但在市场风格轮动的情况下，单一风格往往无法最终获得超越指数的收益。
市场有效性在提高
汪鑫进一步指出：量化高频交易由于其交易特性，天然决定该类策略无法承担过高的资金容量，随着管理规模的上涨，策略在整体产品中的占比也逐步下降，中低频策略仍然是量化投资的主要部分。
市场有效性的提高是在大量原本“稳定盈利”的策略逐步退化到“盈利但不稳定”到“几乎不能打败交易成本”的过程中实现的。近几年量化产品也正在经历这样的过程。
“量化投资并不单单是当前流行的多因子或者高频交易等具体策略，而是通过科学高效的方式，不断的寻找这种为市场提供服务的机会，从而努力获得稳定的回报。”汪鑫说道。
策略进化方向
对于A股市场，汪鑫指出量化投资相比主观投资有三个特点：
选股覆盖面广（量化投资是依靠统计学方法，利用计算机从市场海量的数据里面去挖掘优质股票的共性，选择面能覆盖全市场几乎所有的股票，从而较为全面的捕捉市场的机会）
追求胜率（量化产品也表现出“类指数”和“类FOF”的属性，较少能跑到收益率的前几名，但是业绩相对稳定）。
规避一些个人非理性的行为（量化投资相对于主动投资，有着更强的客观性）。
两条主线
汪鑫认为，未来量化投资存在两条主线：一是量化策略模型的发展，第二个则是数据的爆发。
从技术图形分析到因子理论再到高频交易，量化模型的发展与可用数据的发展紧密相关。
一些之前金融领域中应用较少的数据，或数据产生目的原本并非为了应用在投资和金融领域的数据，正在被进一步用于量化投资策略中。
据悉，美国80%以上的对冲基金正在使用或将开始使用这类另类数据来构建策略：这类数据包括公司经营数据、高频交易数据、预期数据、舆情数据等。另类数据为量化策略带来很多新的可能。
传统量化策略中多采用线性回归、逻辑回归等基础的有监督模型构建，且大多数情况下模型的开发思路是具有逻辑的，模型的可解释性相对较高，也更容易为主观投资和投资者所理解。
而机器学习模型从整体上看会更擅长于数据的处理，对于海量的另类数据来说，利用更为合适的模型与算法，将另类数据处理成具有新的增量信息和超额收益的因子是未来发展的重要领域。
业绩的“周期性”
对于近期A股量化投资特点，汪鑫表示：政策面上，维护金融市场稳定发展等政策利好频出，市场流动性相对充裕，多数风格因子的收益能力也因此得到改善，同时去年4季度以来的客户赎回也使得行业竞争压力得到释放，因子拥挤程度得到缓和。
此外量化策略回撤所带来的策略进一步迭代和自我进化也使得整体策略更加贴合市场实际情况。
此次量化策略阶段性回暖的“周期性”体现，再次向投资者表明，坚持长期投资的必要性。按照目前的情况来看，市场整体估值已经进入到一个相对底部的区域。
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