在信息科技时代，作为市场主流投资策略之一，量化投资可以从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”投资机会，从而获得更可观的收益，因此也越来越受市场追捧。

来自朝阳永续等第三方机构的监测显示，截至今年7月21日，国内50亿元以上规模量化管理人旗下中证1000量化指增产品，年内绝对收益率多数超10%，相对于沪深300、中证500指增主流产品的业绩明显领先，少数排名居前的产品，仅超额收益率就接近或超过15%。

对于普通投资者来说，量化是比较复杂的概念，再加上近几年发展如此迅速，大家可能对量化产品存在许多疑问。比如，量化基金究竟怎么赚钱？我们常看到的Alpha、量价因子、机器学习等等令人头大的术语都是什么意思呢？

所谓量化指数增强基金，就是管理人争取在指数系统性收益（Beta）的基础上创造超额收益（Alpha）。简单来说，指数上涨时，量化指增争取涨得更多，指数下跌时，争取跌得更少。

指数增强策略的特点是进可攻退可守。策略在市场向下时有超额收益带来的安全边际，市场向上时有市场风险溢价带来的成长空间。在量化策略有效的前提下，较为稳定的超额可提高产品胜率，且持有时间越长胜率越高，可提供较稳定的收益预期。

所以说，忽略哪些术语，量化指增产品好不好，究竟要看它超额收益那部分做得好不好。比如中证1000指增基金，中证1000指数涨了20%，基金涨幅超20%的部分才是Alpha，才是真本事。如果只想赚Beta的钱，那我们直接买股指ETF就足够了，费率更低，流动性还更好。

简单总结一下，量化指增产品就是基于历史数据，提炼规律，选出未来表现比指数好的个股，以此来获取超额收益赚钱的。

一方面，量化指增可以分析股票的成交量、价格数据，预测未来股价走势，这有点像我们经常听到的技术分析，看K线，看技术指标炒股。量化领域称这类策略为量价策略。

另一方面，量化指增策略也可以分析股票的业绩、财务指标等基本面数据，预测未来股价走势，这有点像价值投资。量化领域称这类策略为基本面策略。

综合成百上千只股票的技术面和基本面分析，最后找到赚钱规律，批量下单获益，这就是量化指增的模式。显然，这种模式“非人力”可以胜任，策略实施者必须借助计算机来实现。

因此，从另一个角度来说，量化指增拼的也是发行方的“科技实力”。

比如即将在8月14日重磅发行的鹏华中证1000ETF指增，便是由清华学霸苏俊杰带领团队，采用AI+基本面多因子量化体系，以阿尔法选股模型为核心，因时制宜引入AI量价，通过遗传规划、神经网络等人工智能算法提取个股特征，力求在机器算法和主观逻辑互补的基础上，实现指数增强策略下贝塔+阿尔法的双重收益。

AI量价、遗传规划、神经网络、机器算法……看起来“科技实力”满满。

技术分析的量化相对简单，主要是在图表数据层面找到胜率高的模式，而基本面量化分析更复杂，毕竟除了数据之外还要从海量的文字中挖掘，这就需要更多科技赋能了。

鹏华量化指增的基本面量化有其独特优势，从海量数据挖掘开始，到人工智能信息合成，再到基本面信息，最后形成AI+基本面增强。这个过程有些类似程序猿的测试，从黑盒到灰盒到白盒，越近策略核心，方法逻辑越透明（白盒），越近边缘，信息方法越不透明（黑盒）。

打个比方：

黑盒测试就像网恋，俩人完全不了解，一点一点的摸索对方的脾气，要个照片还得动点套路，最终的目的是奔现，看对方到底是不是自己想象的样子；

白盒测试就像自由恋爱，俩人从不了解到了解慢慢的相处，处对象的过程中肯定会有点摩擦，需要不断的磨合，找到对方的底线在哪儿；

而灰盒测试就像你和高中同学在多年后再次相遇，碰撞出爱情的小火苗，但是你对ta说不上了解，也说不上不了解，你需要把了解的地方确认一下，不了解的地方加深了解。

同样地，鹏华量化指增也类似，将基本面量化的“各类恋爱模式”一网打尽，避免了“单吊”的风险，由此跑出来的策略结果，自然就更容易让人满意了，这大概也是苏俊杰被称为“超额收益猎手”的原因之一。