买基金、做投资，大概率都听过这三个词：主动投资、被动投资、量化投资。

常有人觉得，量化投资既然靠模型和计算机来执行，那是不是应该和指数基金一样，属于被动投资呢？

并不是。咱们今天就具体展开聊聊。

先搞懂：被动 VS 主动

被动和主动投资，是按投资理念和目标做的区分。

• 被动投资（指数化投资）：就股票投资而言，它不主动选股，而是复制并跟踪某个证券价格指数，或按指数编制规则构建投资组合，"跟着指数走，不做额外判断"，目标是获取与所跟踪指数相关联的、某一特定市场平均收益率。

• 主动投资：通过主动判断、筛选、择时等策略，主动构建一个力求跑赢基准的投资组合，力争赚取超额收益。

量化投资：主动投资阵营里的“纪律部队”

理解了被动和主动投资的大框架，再看量化投资就会清晰很多。

量化投资基于大量金融市场历史数据，把投资逻辑、选股标准、风控规则，系统化地写成数学模型和代码，用"数据+模型"定下投资纪律代替人工去分析、判断和交易，目标是靠既定模型，主动获取投资收益。

因此，量化投资是一种主动投资策略，只是和传统主动投资的操作方式不同：

1、决策逻辑：主观判断 vs 数据分析

传统主动投资，更侧重深入挖掘单个证券的价值，决策更依赖人的专业研究和投资经验，其优势在于深度和精度，适合深入挖掘个股价值。

量化投资，通过大量数据发掘市场定价规律和交易机会，设定为策略、落地为模型，决策和交易更客观、纪律性更强。

2、分析效率：相对有限 vs 理论上无限

传统主动投资，人工能同时关注的标的数量有限，投资覆盖面相对有限；

量化投资，理论上能快速扫描全市场成千上万个标的，还能7×24小时监控市场，覆盖面和分散度通常更高。

还有个误区：量化投资是不是不太需要人工参与

关于量化投资，还常有一个误区：量化投资靠模型决策，是不是并不太需要有人管理？

不是，人工参与不可或缺。

量化模型是"执行者"，而人是"设计师"也是"指挥官"。

1、投资模型制定：量化投资关键的策略选择、模型构建、参数优化等环节，都由人工"前置"完成，模型和决策只是按人工预设的规则执行——相当于"人工搭好框架，机器干活"。

2、迭代优化策略：模型上线后，仍需人工依据市场变化适时调整、优化。比如多因子量化模型，需要人工不断判断各类信息的重要性，适时调整各因子的组成及权重，让模型适应新的市场环境；

3、应对极端情况：模型基于历史数据设计，无法预判所有极端场景。遇到黑天鹅事件（如地缘冲突、重大政策变动）时，模型可能失效，这时也需要人工介入。

看完了，是不是清楚多了？

下一期，我们聊聊一个大家最关心的问题：量化投资，一定赚钱吗？我们下期再见。

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