作为一种采用了传统金融理论和前沿科技投资方法相结合运作的基金品种，公募量化基金已逐渐成为市场关注的焦点。到底什么是量化基金呢？之前很多人觉得量化投资像个“黑箱”，我们不妨来看看量化投资究竟是如何实现的。
量化基金是主要采用量化投资策略来进行投资组合管理的基金产品。公募量化投资策略依托大数据分析、机器学习和人工智能等现代科技手段，对市场进行深度挖掘和预测，旨在为投资者提供一种风险可控、回报可期的投资新路径。
量化基金的投资研究分为三个环节：因子/特征开发，因子使用和组合构建。
在量化选股中，因子是用来衡量个股表现的可量化特征，因子的种类有很多，比如基本面因子，包括财务异象、事件驱动、分析师等；量价因子，包括动量、反转、波动率、高频、趋势追踪等；另类因子，包括舆情、投资者行为、产业链等。所以首先，通过开发不同种类的因子，从各个维度对个股进行评价从而筛选出投资组合。因子的开发一般可以分为传统手写、机器学习。传统手写相对基础，主要是长周期基本面因子。机器学习，通过计算机系统引入大量高频数据，构建区别于传统多因子模型的独特预测目标，更好地适配模型并不断迭代。
之后，要将开发出的因子进行有效使用，大量因子合成实现不同预测周期的强因子转换，再通过组合优化的方式提升 Alpha 因子的使用效率。
量化投资将投资决策分散到大量的投资行为上，不仅仅是狭义上的个股权重分散，还包括行业分散、风格分散、因子种类分散、数据来源分散、方法论分散等等。将不同有效性的策略通过低相关性的方式组合，构建量化投资模型。
风险提示：基金有风险，投资需谨慎。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。基金管理人承诺诚实信用地管理和运用基金财产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。近期关注行业不代表实际投资情况或投资建议。请投资者认真阅读基金的《基金合同》，《招募说明书》，《产品资料概要》等文件，了解基金风险收益特征，并判断基金是否和投资者风险承受能力相适应。
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