量化投资正在中国市场快速崛起，除了被动型投资的指数产品，主动型产品也正在涌现。它起始于上个世纪70年代，简单说就是利用数量化的方法，借助数学模型和计算机运算发掘投资机会，并进行投资决策的一种定量投资方法。

  在从事量化产品研究和管理的建信基金基金经理助理杨超看来，量化投资和传统的定性投资是一个事物的两个方面，最终是殊途同归，是把投资中艺术的东西做得更加科学化、体系化。例如在主动型量化产品中，也是通过数据分析，找出个股股价驱动因子，并利用这种逻辑搭建模型。而这些针对股价背后驱动因子的分析和传统的定性研究区别不大，都是有着相应的经济学意义和很强的投资逻辑思想的支持的。

  经过四五十年的发展，在量化投资领域也不乏像巴菲特一样的大师级人物，如大奖章基金的创始人詹姆斯·西蒙斯，桥水基金的雷蒙德·戴利奥等。身为数学家的西蒙斯更是以17年年平均高达38.5%的收益率傲立投资界。西蒙斯相信，数学模型比主动投资更能够有效地降低风险。

  与传统定性投资类型的大师不同的是，量化投资的大师是不会透漏自己的看家本领的，因为一旦透露了模型的投资逻辑，就会被广泛复制从而导致模型失效。因而，量化投资是典型的黑箱投资。

  但是，不论是量化投资还是定性投资，在杨超看来，大师的风格和理念是无法完全复制的。然而，所有的投资大师都有一个共通点，就是他们都成功地建立了一套可以被持续跟踪、反复验证、可持续地获取超额收益的投资模式。量化的过程则是把这些人脑中的投资逻辑提炼成模型，搬到了计算机上。

  人会犯错，由人设计的模型也会有出错的时候。杨超说，量化投资是个首先挖掘投资逻辑、后建立投资模型的过程，但是最应该避免的错误是反其道而行，将数据挖掘等同于投资逻辑，建立了伪相关模型。量化投资不是单纯的数据挖掘，每个模型都应该是有经济学意义的。

  当然，由于中国投资工具的贫乏，量化产品能够采取的策略还是很有限的。在目前两类常见的量化产品中，被动型产品模型比较简单，就是对跟踪指数的完全或者抽样复制，其最关键的因素是最小化跟踪误差，但是这类基金产品的工具性，使得其频繁地需要面对申购或赎回带来的规模变化，以及成分股调整带来的结构变化。杨超说，此时最好的策略就是: “谋定而后动”在预期目标和成本之间进行权衡，力争将基金净值收益和标底基准之间的偏差最小化。

  而主动型量化产品则要复杂一些。在最常见的指数增强型产品中，据杨超介绍，这些产品的增强部分，是依靠构建风险模型和Alpha模型，在充分评估个股的预期收益，潜在风险，以及交易成本的基础上进行科学的投资，在不同时机触发交易策略，为被动产品带来增强收益。策略中往往融合了多种主动的策略和思路，而海外市场常见的套利型产品、高频交易产品等，国内市场还是很少的。