從2004年首只量化基金問世至今已滿10年，但直到去年，量化基金的發展仍然比較緩慢，業績也乏善可陳，市場關注較少。而今年以來，量化基金業績異軍突起，沉寂多年的公募量化投資重新受到市場關注。

　　談到未來的發展，多位量化投資人士對中國基金報記者表示，A股市場做空機制不完善，導致絕對收益型量化基金的發展遠遠慢于超額收益型量化基金，而基金公司人才儲備不足等也成為阻礙量化基金快速發展的絆腳石，不過，對於這一舶來品，業內人士仍對其發展前景抱以極高期望。

　　 緩慢發展

　　2004年，一批從美國華爾街歸來的量化投資高手拉開了中國公募量化基金帷幕，當年8月27日，光大保德信量化基金成立，成為國內首只採用量化模型投資的公募基金，隨後，2005年5月11日，上投摩根阿爾法股票型基金成立。

　　不過，伴隨著牛市的腳步，量化基金淹沒在火爆的行情中，2006年、2007年沒有新的量化基金髮行。直到2009年，嘉實、華商、中海、長盛等基金公司開始發行量化基金，此後有多家基金公司跟進。

　　2013年，監管部門取消了公募基金利用對衝策略獲取絕對收益的限制，同年12月，國內首只對衝型公募基金嘉實絕對收益策略成立，自此打開公募領域絕對收益量化産品的大門。

　　2014年以來，量化基金的業績異軍突起，頗受市場關注。Wind數據統計顯示，今年以來，長信量化先鋒、大摩多因子策略、長盛量化紅利策略等量化基金的收益率都超過30%，在可比的365隻普通股票型基金中名列前茅，華商大盤量化精選也獲得36.60%的收益率，在可比40隻靈活配置基金中排在首位。

　　不過，從數量和規模來看，量化基金在中國市場上的發展仍然比較緩慢，據好買基金研究中心統計，目前，除指數基金和今年新發基金外，市場上共有19隻量化股票基金，最新管理資産規模合計155.15億元，其中僅有4隻在2014年年中的資産規模較2013年年底有所增長。

　　 小眾産品

　　申萬菱信量化小盤基金經理劉忠勳對中國基金報記者表示，國內公募量化基金仍然非常小眾，還處於探索階段，目前僅有少數基金公司在真正意義上進行量化投資。

　　華泰柏瑞基金量化增強基金經理田漢卿表示，由於A股市場做空機制不完善，目前公募領域絕大部分産品都是通過做多策略從市場獲取超額收益，中性策略和絕對收益類的量化基金則發展受阻。

　　這一觀點得到多位基金經理的認可。諾安多策略基金經理吳博文表示，“做空”對於A股市場來説還是新鮮事物，中性策略的發展才剛起步。

　　而基金公司軟實力的不足同樣成為阻礙量化基金快速發展的絆腳石，如行業量化人才匱乏、投資成本高等。

　　田漢卿表示，對於基金公司來説，需要找到合適的量化投資領頭人，並有一定的前期投入才能搭建較好的量化投資平臺，量化産品並不是賺快錢，一方面需要搭建牢靠的投資平臺，另一方面要有耐心去取得投資者信任，培育市場。吳博文也認為，各家公司的量化團隊都還在磨合中。

　　正因為如此，好買基金研究中心研究員魏璐向記者表示，量化投資對硬體和軟體要求很高，時至今日，有一些基金公司仍在觀望或根本就不看好，認為量化投資不如主動選股。

　　 前景廣闊

　　儘管國內量化投資的發展面臨諸多難題，但記者採訪的多位量化基金經理都對這一品種的發展前景極為看好。事實上，量化投資在國外歷經多年發展，目前已經躋身為主流投資方法之一。劉忠勳稱，國內量化投資發展的環境也在逐漸向好，前景廣闊。

　　劉忠勳認為，隨著基金公司數量不斷增加，基金行業已經走過了野蠻生長的階段，特色化和差異化發展逐漸成為許多中小型基金公司的經營戰略，這其中，打造量化投資品牌是一個不錯的選擇。

　　吳博文也最看好追求絕對收益的量化産品，不過，從産品形式上看，吳博文認為，公募基金的投資限制較多，會影響量化策略的效果，相較而言，專戶産品更適合做量化。

　　“理想的量化基金市場是一個多層次的産品體系，每一個層級的産品都有不同的風險收益特徵，即不同的預期收益與最大回撤，現在這一趨勢已經開始。” 吳博文説，“隨著團隊體系建設逐漸完善，量化産品一定會越來越多、越來越好，而未來大數據商業化進程的加快，也會正面推動量化基金的發展。”

　　量化基金産品透視

　　華商大盤量化精選

　　基金經理：費鵬

　　成立時間：2013-4-9

　　今年以來業績：36.60%

　　擇時取勝

　　華商大盤量化精選的策略更偏重擇時，基金經理費鵬告訴記者，今年以來華商大盤量化精選的收益來自兩方面。

　　一方面，華商量化投資系統採取資訊熵值模型對市場系統風險進行評估，較好地預判了市場幾次調整的時間點，同時利用倉位調整和股指期貨對衝適度降低了基金凈值的波動。

　　今年4月中旬到5月，華商大盤量化模型判斷市場將出現調整，重倉持有股指期貨進行對衝，同時保持了中性倉位，避免凈值大幅回撤；今年8月份，市場上漲之初，華商大盤量化精選果斷提高倉位，抓住了反彈行情。

　　另一方面，收益也來源於對個股的擇時。費鵬解釋道：“華商大盤量化精選做高頻數據分析。股票在大漲之前，各種高頻數據當中，有很多數據結構是與眾不同的，我們可以通過數據挖掘技術選出來。通過分析具有兩年以上完整交易記錄的個股形成初選股票池，再結合行業研究員的實地調研和深入分析獲得基本面資訊，最終形成投資池。”

　　今年以來，通過對高頻交易數據的監測，費鵬發現了軍工、農業、核電、高鐵和國企改革板塊中的個股出現異動，成功捕捉了這些三季度成為市場主旋律的股票。

　　“在産品設計中，借助資訊熵值、市場模式、金融泡沫統計指標及分析師一致預期等因素的變化和趨勢構建風險模型，對中短期系統風險進行定量監控，從而為基金倉位調整提供準確依據。”費鵬説。