这两年市场风格转变太快，不少投资者连投资思路都来不及改变就被套牢了。市场在一片呜呼哀哉的情况下，量化基金却越挫越勇，在敏锐地预防了市场风险之余，今年更是将整体业绩做到了市场靠前的位置。

究竟量化选股是怎么跑赢市场?如何判断其量化模型的有效性?它是怎么预防市场风险的?未来有哪些风险?有哪些机遇?为了带大家进一步了解量化基金，理性的捕捉后市的投资机会，基金君邀请了光量化投资专家——光大保德信基金的基金经理翟云飞做客中国基金报微信粉丝群，对粉丝们对于量化选股的疑惑进行了详细解答。基金君对此次交流活动的内容进行了整理，基金经理的主要观点如下：

1.量化基金业绩在逐年上升，尤其今年其实量化基金的业绩表现非常抢：所有的基金里面，量化基金的整体表现在前1/3以上。

2.判断一个因子是否有效，或者是否值得放在量化模型里，第一要看它对市场上的股票有没有区分度，就是这个因子能不能把好股票跟坏股票区分开;第二看这个区分度是否稳定。

3.A股市场最大的两个风险因子的来源是行业风险跟市值风险，行业风险把握难度高，大小盘轮动的风险相对容易把握的。

4.怎样挑选适合自己的量化基金?首先要识别出量化基金是如何对待市值因子的：风险因子还是作为一个阿尔法因子?区分之后，结合个人的风险偏好做选择。如果是追求长期较为稳定的收益，定投把市值因子作为风险因子来对待的基金比较适合。

5.量化基金的业绩跟基金规模有很大的关系。一个量化基金的规模在30亿以下，或者30亿左右是比较合理的，因为规模会导致换仓成本不一样，规模越大，换仓成本越高;此外，如果规模越大，量化基金的持股越需要分散。

6.量化基金的辨别，其实特别容易。一般来说，量化基金的持仓不会特别集中，因为毕竟是以概率取胜，是用宽度来战胜深度。如果一个基金的持股特别集中，例如前十大重仓股占到整个持仓权重的百分之五六十，几乎可以肯定，它不是一个量化基金。

7.量化产品最大的风险在于量化模型的失效。但一般来说很少见，因为量化模型都是多因子模型，可以互相抵冲避免这种无效的情况。

以下是文字纪要：

1、网友“王勇”：量化基金受不受市场风格的影响?举例来说，2014年以前，量化基金表现不太好，2014年以后表现得比较好。这个是因为2014年以后，市场风格比较适合量化基金还是以前的量化本身没做好?

翟云飞：量化基金还是受市场风格的影响，在量化投资看来市场最主要的风格有两个，从影响程度来看，影响最大的是行业的风格，其次是大小盘风格。行业的风格是很难把握，无论是主动投资还是量化投资，比如今年涨的比较好的交运行业，风格轮动的非常快，可能今年表现很好明年就表现很差，要把握这种风格难度是很大的。

第二个风格是大小盘轮动的风格，它的影响没有行业影响大，这个风格也是相对容易把握的，我们公司的光大风格轮动就是在捕捉大小盘轮动的风格，这种风格容易把握是在于你要判断一个市场绝对的涨跌幅或者未来市场是涨是跌受很多因素影响。例如国家的宏观政策，现在的黑天鹅很多，英国脱欧这种宏观的影响特别大，你很难把握未来一个市场的绝对的涨跌幅，但是大小盘或者大中小盘，他们受很多共同因素的影响，那么我们做相对判断的时候，这些共同因素可以互相抵消。例如美国的加息政策，大盘股受影响了，小盘股也受影响，但是我们在判断大的好还是小的好的时候，这个因素可以忽略掉，就是可以互相抵消。我们这个风格轮动从实盘来看，对市场风格的把握，尤其是大小盘风格轮动的把握还是比较不错的。

量化基金2014年前后表现的不大一样，这个我想说一下我的看法。其实我认为国内的发行的公募量化基金，量化模型的进化或者迭代、改进优化也好，经历了一个非常明显的时间段。就早期，2013年以前，我们更多的是照搬美国或者国外的成熟量化模型，直接照搬进了A股市场。那么最近，其实我们研究也发现，A股市场有自己非常独特的运作规律，完全照搬老外的模型效果不是非常好，我们要加入一些自己的理解和比较独特的因子。所以，也许在大家看来，可能2014年涉及到很明显的分水岭，2014年之前表现略差，2014年之后表现好。

就我个人精测的量化模型来看，当然我们现在是改进的第二版模型，这个量化模型在全市场的选股能力，是已经慢慢减弱，但是这是我个人的一个感觉。例如我们是以中证500指数作为基准，中证500指数是一个代表市场中盘水平的一个股票组合，我们把量化模型就对比中证500指数的一个程度。其实2013年一般来说，一个量化模型能战胜中证500指数70%到80%，到2014年能战胜50%到60%，2015年、2016年到现在，可能只有百分之三四十差不多，就是现在一个比较好的量化基金能战胜中证500指数30%已经不错了。但我觉得这并不是一个很好的监控指标，量化模型的作用在衰减?其实不是的，我们看量化模型，就是量化基金相对的投资业绩在所有的基金里面的一个排名，实际上2013年、2014年、2015年、2016年是逐年上升的，尤其今年其实量化基金的业绩表现非常抢眼，我统计的在所有的基金里面，量化基金的整体的表现应该在前1/3以上，几乎所有量化基金。

2、网友“小丹尼”：对于明年行情，您认为明年风格是继续蓝筹还是会轮动转向中小盘和成长股?创业板是否跌的相对合理了?

翟云飞：其实作为一个量化模型，对这个市场的主动的风格不会做一个人为的主观判断，我们这个风格轮动的基因还是要模型来判断是一个蓝筹还是中小创或者中小成长股的行情。但我个人认为，未来还是一个中小盘占主导的一个市场，但是大家也知道中小盘的收益高风险也大，所以它涨可能才会涨一段时间，但是突然跌起来，跌的也很快。目前我们的模型显示，现在还在中小盘的一个风格上，当然他是从大盘的一个风格刚刚切换过来。

3、网友“斌”：量化因子对财务指标和技术指标都有考虑吗?各有什么侧重?谢谢

翟云飞：量化因子对财务指标跟技术指标其实都有考虑，那么具体来说，一般我们不叫技术指标，而是指一些跟行情相关的指标，例如我们会用到换手率。换手率严格来说，不是一个技术指标，至于说各有什么侧重，那其实是各个基金管理人对这个模型或者对指标的理解不同，每家的侧重都不一样。大体来说，财务指标比较稳定，因为可能一年的季报只有四次，具体的发布时间有三次，因为年报跟一季报基本的发布时间是重合的，所以它的数据变化的慢，导致它稳定，你用财务指标来选股票的话，每次换仓之间换手率都不会很高，就因为它数据稳定。

技术指标或者是说行情指标它的优点是一般来说短期会比较有效，但是它的缺点是导致你的换手率会比较高，因为这个指标的值变化很大，会导致它换手率比较高。各有什么侧重，是看你对你的基金产品或者对你模型的一个理解，就是你喜欢随着市场波动高换手的还是要追求一个长期业绩稳定维持一个低换手，所以这个大家理解都不一样的。

我再引申一下，其实量化因子从另一个层面来理解，其实还有一种分类方式，是指阿尔法因子，对应的另一类是风险因子。我们主要看见一个因子是否有效，或者是否值得放在量化模型里，是看它对市场上的股票有没有区分度，就是这个因子能不能把好股票跟坏股票区分开来，这是第一点。第二点这个区分度是否稳定?就是说它在每个月或者每一周这个区分度都很高，都很稳定。那么这种因子我们一般把它称为阿尔法因子，我们希望用这种因子来战胜市场，获得一个稳定的回报。还有一类因子是它区分度很高，但是稳定性不好，所以我们会把它归为风险因子，主要用来控制这个模型的风险。

4、网友“敏”：怎样挑选适合自己的量化基金做定投?定投量化基金一般占资产比例多少为之适合?谢谢

翟云飞：现在市场上的量化基金也很多，谈到怎样挑选适合自己的量化基金，我觉得这之间要有一个假设，因为我们从历史业绩上看，一般的基金经理或者基金公司也不会去详细的解释量化模型用哪些因子构建的，哪些因子作为阿尔法因子。所以，只能从它的历史表现去猜测。

一般来说，我刚刚提到市场影响最大的一个因子，除了行业，就是大小盘，他的做法一般不会偏重行业，一般都是市场中性的，所以你要首先要识别出量化基金，他是如何对待市值因子的?风险因子呢?还是作为一个阿尔法因子?说到这一点，其实我们可以找一段时间的比较，或者两个比较典型的市场行情，可以检验出来。就例如2014年底的蓝筹暴涨，小盘股普跌，跟最近的11月下旬到12月中旬以来的这两个大小盘风格非常明显的市场，其实可以看出来，一个量化基金如果在这段时间内，跑输市场的幅度不大，甚至还跑赢市场，那么它一定是把一个市值因子作为一个风险因子在对待。那么如果这段时间，一个量化基金跑输市场的幅度很大，净值掉得很快，或者说回撤很大，那么它一定是把市值因子作为一个阿尔法因子来对待。区分了这一点，那么就结合你自己的个人的风险偏好，如果你追求一个长期的较为稳定的一个收益，其实定投这类把市值因子作为风险因子来对待的基金比较适合。

定投在我看来，可能更适合这种波动大的，尤其是把这种就是说在小盘的风格的时候，他这个基金业绩比较激进，在大盘风格的时候，它的业绩可能回落的比较快。我觉得这种这类量化基金是比较适合来做定投的吧。

5、网友“青未了”：光大量化核心是量化基金吗，为何该基前几年表现一般，最近有所改善?

翟云飞：光大保德信量化核心基金，是标准的量化基金，他的历史也比较长，他是我们中国基金市场上第一只公募量化基金，现在也是市场上规模最大的量化基金之一。如果你讲他前几年业绩一般，这个其实每个人的看法不太一样。光大量化核心上个季度还被评为五星级基金。其实长期来看，业绩还是很好的。

最近有所改善，当然是由于我们的模型改进，任何一个量化模型不可能一劳永逸的。因为一个尽责的基金管理人应该会根据自己的模型表现，跟市场近期的分化或者表现，对量化模型做一些改进、优化。

6、网友“杨文理”：请问翟总，更看好以黑盒策略为代表的智能投顾产品还是以白盒策略为代表的基金策略组合产品?请详细讲下理由

翟云飞：我更看好白盒策略的量化基金，为什么这么说?就是说我们在一个完整的投资流程中，除了你的模型构建、模型改进、风险控制，到最后的实盘投资，最重要的后面还有一步，要做业绩归因，也就是说一个月或者一段时间过去了，我要回顾我的模型的市场表现，表现好是好在哪里?表现差是差在哪里?我每次业绩归因，永远发现一个因子，假设叫A因子吧，它总是对我的一个业绩的贡献是负贡献。那么我是不是应该考虑把这个因子给拿掉，或者在做一些优化改进?所以我觉得这种白盒策略对应的业绩归因契合度会更高，改进效果会更好。也就是让一个基金管理人明白他成功在哪里，失败在哪里。

7、网友“Yzx”：

1) 翟云飞先生执掌两只基金。除了光大量化还有一只和赵大年风格轮动业绩不错。请问这只基金两人是如何分工管理的。一般多人管理的基金都是如何分工的。你个人在决策中因素占比?

2) 量化基金中量化模型主要解决的投资过程中哪些问题。其中基金经理发挥主动干涉占多大比重?是完全依赖量化模型结果还是部分依赖。另外风格轮动和光大量化的基金风格差别?

3) 量化基金的业绩和基金规模有没有关系。量化基金多少规模更合理。一般多久对量化模型校正一次。量化基金经理变化对其投资影响几何?

翟云飞：我现在管理，除了光大量化，还有一支风格轮动。其实这也是光大保德信的一个特色，我们量化基金的管理都是团队管理，现在不存在一个人单独管理一支基金，这样考虑是基于两点。第一，一个量化模型，如果是一个人去管理，其实带有一定的人工风险，人工风险是指什么?就是说，如果你在这里做一个量化投资或量化基金经理，那么这个模型从构建到开发到实施都是一个人做的，那么万一这个人辞职走了，那么这个基金的风格可能会发生很大的转变，这对投资人而言是一个不好的地方。第二点，其实跟主动投资有所区别，因为主动投资是很难做到两个人一起管的，为什么呢?两个人管，可能某个人对银行股看好，某个人对交运的股票看好，这个股票?这个股票有很多维度，你看好一个股票或者不看好一个股票，也有很多理由，这是很难达成共识的。但是在量化模型这个层面，大家都是基于一些公开的数据回测，然后对量化因子的评价有一些公允的标准，我觉得容易达成一致，然后两个人或者多个人一起讨论，也有利于这种模型方面的改进和优化。

量化模型主要解决投资决策中的哪些问题。其实我觉得主要有两个，第一个是股票的选股问题。第二个，就是一个择时，其实择时说的不是很确切，就是说是一个大小盘轮动的择时问题。一般来说，一个量化的基金经理发挥主动干涉的比重很低，其实更多的是基于对模型的一个有效性的监测，可能会提高仓位或者降低仓位。如果模型有一段时间无效，最好仓位低一点，基金主观能动性主要体现在这个方面。

还有一点，大家问到风格轮动跟个量化核心的风格差别，这个还是有很大差别的。首先共同点是什么?就是光大的量化核心跟风格轮动，都是在全市场选股票，不会把股票局限在某一个范围，他们的一个区别在于光大量化，一般来说是有一个主要的稳定模型去做一个长期的投资，但是风格轮动主要捕捉大中小盘风格的一个轮动，所以我们会有3个模型，分别适用于大中小盘不同的市场风格。换句话来说，其实风格轮动是在3个模型之中，不停的切换，但是我们尽量会保证切换的时间，一个风格持续的时间长一点，不会做一个非常频繁的切换。单从风险角度来说，我个人觉得风格轮动基金的风险要大于光大量化核心，因为像冲浪一样，风格轮动永远在想站在一个浪头上，站得好业绩会持续增长很快，但是如果你踩错了，可能跌幅也很大，所以我觉得从风险角度角度来讲，风格轮动的风险要大于量化核心。

大家还提问到这个量化基金的业绩跟基金规模有没有关系，这个非常明确的说，肯定有关系，而且关系很大，我觉得一个量化基金的规模在30亿以下，或者30亿左右是比较合理的，一般来说我们长期监测或者认为这个模型不适应当前市场的时候，我们会做一些校正，为什么这个规模与这个量化基金的业绩或者表现比较相关的?因为这个规模会导致你这个换仓成本不一样。当然，你的规模越大，你的换仓成本越高，还有一点就是，大家一般叫量化基金的持股非常分散的，如果规模越大，越需要分散。

8.网友“BQY”：如何辨别发行在外的量化基金是不是真的在做量化交易而不是挂羊头卖狗肉

翟云飞：说到量化基金的辨别，其实特别容易，一般的基金每年会有季报跟年报，尤其是年报半年报会披露全部的持仓。一般来说，量化基金的持仓不会特别集中，因为毕竟是以概率取胜，是用宽度来战胜深度。如果一个基金的持股特别集中，例如前十大重仓股占到整个持仓权重的百分之五六十，几乎可以肯定，它不是一个量化基金。

9.、网友“Jane”：目前市场上量化基金不少，但业绩表现还是有蛮大差异，原因是什么呢?什么样的量化基金在2017年更有可能胜出呢?

翟云飞：总体来说，目前市场上的量化基金的数量是不少，业绩总体来说表现都是不错的，应该都在前1/3，但是它们业绩确实有差异。这个差异的原因在于各个基金公司或者各个经理用到的模型不会完全一样，不一样的原因在于他们对因子的理解不同，就是有的因子我认为它是一个风险因子，用来控制风险，有的因子有的人认为，它是一个阿尔法因子，认为他赚钱，所以这是导致不同的一个主要原因。

还有一点，有这个基本面因子、技术面的或者行情方面的因子，是追求高风险高收益，还是追求收益略低，业绩稳定，是导致因子赋予的权重是不一样的，这会导致他们的这个实际的市场表现差异是不一样的，那么什么样的量化基因在2017年更有可能胜出?我觉得这个很难判断，如果个人买基金的话，尤其喜欢量化基金，我觉得分散投资是个不错的选择。

10.网友“世杰”：

1、用机器回测历史，如何回避过度拟合问题?

2、量化基金是否择时，如何择时?

翟云飞：回测一个量化模型的表现确实会容易出现过度拟合的问题。我如果有四个因子或者五个因子，可以随便搭配，能配成十二个量化模型出来，如果现在投资在十二个模拟中选哪个?我用过去的数据做回测，如果哪个跑得好用哪个，这是不可以的，因为这确实会有数据过度拟合的问题。我们一般的做法是把过去历史的时间分为两段，一段作为样本内，其他的做一个样品外。

样本内外的检测，我们希望这个模型有持续性，就是说我们最希望看到有是模型在样本内的表现好，例如从2010年到2013年表现很好，到了样本外表现也很好，那么我们就有理由或者有底气来采用这个模型，所以我们一般是用样本内外来回避这个过度拟合的问题。

一般来说，主动基金经理或者量化结构的择时是根据模型的有效性，如果模型在某一段时间表现特别有效，那么做一个决策应该是加大仓位，如果最近的模型表现有所回撤或者明显地感觉到现在的市场风格非常偏离，完全偏离了模型的选股思路，那么应该降低仓位，甚至空仓。对投资而言，如何对买量化基金进行择时，我觉得首先要验证一点，就是他真正是做量化投资，而且这个量化模型是经历了长时间的历史检验，那么应该是在一个基金出现回撤的时候，就是一个最佳的买入时间。

11、网友“小小添”：最近贵司发行量化事件驱动想了解下产品的特色特点在哪里?

翟云飞：我们最近发行的量化事件驱动的特点，其实跟上述的两个量化基金的区别很大。量化事件驱动是一只追求或者叫绝对收益导向的基金，它的风险相对会小一些。这个产品有三个非常明显的特点。第一，事件驱动，首先什么叫事件呢?就基本上一个上市公司发公告，或者发生什么事件，我们都可以称之为一个事件，例如它要并购重组，或者说它要定向增发，或者它ST要摘帽，都是一个事件。为什么叫事件驱动呢?是因为我们发现这些事件对这些公司的股价有一个非常平稳的正向推动作用，其实对比一下美国市场或者国外发达经济体的股票市场，以美国为例，因为美国市场没有涨跌停限制，而且有很强的做空力量，一般的一个上市公司，如果它公布了它的一个事件，要收购某个公司或者要并购，一般的股价会在第二天开盘的时候，充分体现该事件的影响，并可能在短期内录得较大涨幅。但是A股受这个投资者结构不同，也有股票市场本身制度的原因，它表现是完全不一样的，还是以定向增发为例，如果你有心观察的话，其实在任何一个公司，它在这个事件增发，或者其他的事件，股权激励、高管增持这些公告出来之前，它的股价已经有所反应了。也就是说，事件这件事情大部分应该是被泄露出去了。那么在这个事件发布之后，就是说我不是通过打探这个小道消息内幕信息，而是通过公开的渠道了解到上市公司要做某个事情，在公告之后，我们发现这个股价也有一个长期的正向驱动，就是发酵，这个事件会有慢慢的发酵过程。我想这可能主要与A股投资者结构不同，与美股有很大的区别，导致是一个长期的一个这种正向的驱动作用。

第二个特点，我们为什么要用量化模型来做这个事情?我给大家做一个普及，还是以这个定向增发为例。2015年市场上有做过定向增发的预案，或者有这个意向的上市公司有800家之多，我们这只事件驱动的产品，主要投资的事件有8个大类，包括高送转、高管增持、股权激励、定向增发、并购重组等，所以这个股票池是非常大的，我们需要一个行之有效的量化模型来精选个股，不可能全部投资。我们最后得到一个持仓数量，应该是在100个到200个之间。当然，我们也通过历史回测可以计算出来或做一个历史模拟，我们发现历史上从2012年以来，这种事件驱动带来的超额收益特别大。我们算出来这种事件驱动的股票叠加量化多因子模型最终的回测结果，2012年以来到现在年化收益率有67%，市场主流指数表现最好的是创业板指数也只有11%，差很多。大家也知道盈亏同源，你在控制风险的同时，必然会降低收益。但是因为我们这个策略的收益相对较大，所以我们在控制风险的同时，还可能保留一个很大一部分的收益。

具体来说，我们是通过保本基金的CPPI保本策略来控制仓位，最终我们测算下来，或者我们基金一个追求的目标，是一个绝对收益。我们的风险控制，是控制基金的净值在九毛五以上，所以我们不是保本，而是容忍一个比较小的风险。

12、网友“总统”：请翟经理介绍下量化产品的风险点在哪里，以及回撤情况。

翟云飞：量化产品最大的风险在于量化模型的失效。但一般来说很少见，为什么我们的量化模型都是多因子模型?其实我们就是为了互相抵冲避免这个情况，因为测试一个单因子，例如你的市值因子，或者换手率因子，或者估值因子都可以，一般来说它是长期有效的，但是你在某一个特殊的行情下它可能会失效。那么我们希望是多个因子可以在某一个市场，互相的对冲这种无效的情况。

所以经过多个因子组合构建出的一个量化模型，风险在于这个多个因子突然同时失效，发生的概率不是很大，但是也是有可能的。非常明显的一个阶段就是2014年底，2015年初，也就是说模式刚刚启动那段时间，其实那个时间大家有心可以观察一下，那时候几乎所有的量化模型都会出现回撤，那个时候确实这些量化的指标大部分都不大好使。

还有一个问到量化模型的回撤情况，一般的公募量化基金除了追求绝对收益的那种量化对冲的产品之外，其他的主动量化的基金其实都是追求相对收益，一般来说它们都是不控制回撤情况的，基本回撤相似。

13、网友“ACTIN”：目前A股市场，比较有效的量化策略是什么?市场中性的策略在A股是否有实行的方法?谢谢

翟云飞：我觉得从大的逻辑来讲，有效的量化策略就是能契合我们A股独特的市场情况会比较有效的模型，具体这个因子如何构建一个有效的策略，其实这个就是一个见仁见智的问题，每个投资人或者每个基金经理对这种因子，或者对风险收益的认知不同，他们会选出不同的模型出来。

后面还提到市场中性的策略在A股是否有实行的方法?有的。例如我前面也提到过A股市场最大的两个风险或者最大的两个风险因子的来源是行业风险跟市值风险。那么市场中性呢?一般来说，我就是在这两个因子上或者这两个风险点上，不做风险暴露。我给大家举个例子，例如说假设你找到一个因子模型，它是由估值跟技术面或者技术因子组成，就两因子模型，特别有效，但怎么规避市场?怎么规避行业跟大小盘风格的这种影响呢?我们有一个市场中性的做法，就是第一步你在市场上所有的行业上都做配置，就是包括银行、交运、计算机T M T，所有行业都做配置，而且这个配置比例跟市场的配置比例是完全一样的。第二点，在每个行业里按照市值的大小分为多个层次，有3层或者5层，在每一个层次上分别配置一只或两只股票，这样来做就完全是市场中性的，行业也中性，市值也中性。然后你的整个的基金的收益完全来源于自己认为的那两个比较有效的因子的中性，这就是一个市场中性的策略，

14、网友“金不换”：量化分析中析中，主函数中因子是需要不断试错加以改正的。请问这些因子的打分标准从哪几方面评判?

翟云飞：量化因子是需要不断的试错，不断的改正，不断地得到更加有效的加工方法。因子打分标准从哪几个方面来评判。市场主流的方法或者我认为的方法，其实主要从两个方面，一个因子它是否有效，能否成为我的模型因子，主要取决于它在市场股票的区分度，就是它能不能区分出好的股票和坏的股票，或者表现好的股票跟表现坏的股票，这是第一点，区分度是最重要的。那么第二点，是这种区分度是否稳定。我希望找到一个市场区分度很好的因子，而且又很稳定，就是每次都好使。如果能找到这样的因子，那你的模型基本就不需要改进了，因为它一直有效。但是很遗憾的是这种因子基本上不存在的，每个因子都会有适应的市场条件。

15、 网友“杜伟堂”：

问题一、从投资业绩的考察上看，您认为应该如何评价量化产品的业绩，考察敞口、夏普比率等方向的必要性?

问题二、证监会副主席近日暗示减少股指期货限制，会对产品产生何种影响?

问题三、量化基金单一策略好还是复合策略好?为什么?中国市场上除了市场中性、套利、管理期货外还有没有其他有前景的策略?

问题四、您认为投资者在挑选投资经理时投资经理的背景对其业绩有何影响，如海外背景、券商背景、指数基金等

翟云飞：第一点，如何评价量化产品的业绩，我刚才也提到很多公募的量化基金追求相对收益的，追求相对收益的意思就是随市场波动，市场涨我也涨，市场跌我也会跌。如果您直接算他的下浮比率，或者观察这些风险敞口，不是特别的客观，因为它是随市场波动的。我认为一个比较客观的方法是您可以参考市场上会有一些基金指数，例如万得会有他万得的各种基金指数，有股票型、有混合型，如果这个量化基金属于股票型的基金，那么你可以对比，就是把它对比量化基金跟股票型基金指数的超额收益部分，对这个超额收益计算你的下浮比率，我觉得还是一个比较客观的评价方法。

第二点，股指期货的性质，我个人觉得放松股指期货的性质其实对市场上是一个利好，因为毕竟是完善了市场的交易结构，对量化基金的影响，我觉得影响不会很大，也许是一个略微的偏正面的一个影响。

第三个问题，我觉得显然是复合策略好一点，因为单一策略会暴露模型风险，就是如果你的单一的那一个模型近期失效，会导致你整个基金的业绩的下滑，但是单一策略有坏处，也有好处。好处是你这个策略特别有效的一段时间会带动整个基金的业绩快速增长。复合策略就相对稳定一点，就是我在减小方差、减少业绩波动。长期来看我认为复合策略会更好一点。第四点我想谈一下，在挑选基量化投资的或者量化基金经理，我觉得这个背景还是有一点影响的。一般来说，他最好是一个理工科的，然后最好有一个实际的投资业绩，然后关注这个投资业绩的时候，我们要特别区分开他是一个纯量化的基金。因为他管资金最好是一个全市场选股这种，有利于他的能力的判断，因为有时候你的模型的选股能力的发挥受制于你的选股范围。