当前，量化投资在资本市场中扮演着日益重要的角色，但公众对其认知仍存在诸多误区。
近期，永赢基金指数与量化投资部基金经理钱厚翔接受媒体专访，系统阐述了公募量化投资的本质特征与实践路径，为市场正确理解这一投资方式提供了专业视角。
长期以来，量化投资常被误解为"黑箱操作"或"高频程序化交易"，甚至被认为是市场波动加剧的推手。
钱厚翔指出，这种认知存在根本性偏差。
他表示，公众印象中的量化投资主要指向高频及超高频程序化交易，这类策略以做市或短时套利为目标，依赖时间序列模型，属于绝对收益型策略范畴。
然而，公募量化业务在A股市场的实际运作模式截然不同。
钱厚翔介绍，公募量化主要采用截面选股策略，交易频率多为周频或月频的低频策略，具有隔夜持仓特征。
从投资本质来看，量化基金经理的工作重心在于数理模型构建与编程实现，持仓相对分散，追求明确的收益风险匹配和严格的交易执行纪律。
在投资方法论层面，钱厚翔将量化投资定义为"经验主义的实践"。
投资决策前，团队需要设计与产品投资需求相匹配的方案，并通过大量历史数据回溯，最大程度降低极端行情对收益风险特征的冲击。
这种系统化的投资方法论，体现了量化投资在风险控制和策略透明度方面的独特优势。
值得关注的是，人工智能技术已深度融入量化投资的各个环节。
钱厚翔透露，机器学习方法已成为其团队策略组合的重要组成部分，特别在因子挖掘和非线性关系识别方面发挥重要作用。
不过，他同时强调，技术工具的有效性仍需依托高质量数据、清晰业务逻辑与成熟投资理念的深度融合。
面对量化策略的挑战，钱厚翔坦言，最大风险来自"史无前例的极端市场情形"。
他回顾2015年牛熊转换期间的市场考验时表示，极端行情下，平时表现分散的策略可能出现高度趋同，对产品净值造成重大冲击。
为应对这一挑战，永赢基金团队在策略设计阶段便采取多策略分散方针。
通过构建策略间的分散效应，即使遭遇部分极端风格逆选，各策略仍能保持相对独立的收益表现，从而提升产品整体抗压能力，为团队争取更多时间进行策略优化调整。
在具体产品实践中，钱厚翔以科创100指数增强策略为例，详细阐述了差异化的模型构建思路。
科创100指数由100只中小盘科创板公司构成，核心特征为科技成长属性，且因科创板涨跌停规则具有高波动特性。
基于这一特点，团队选择以基本面选股逻辑的量化策略为核心，确保增强策略与指数贝塔收益保持正相关。
钱厚翔特别强调，对于高波动成长型指数，增强策略必须避免与指数贝塔呈现负相关性。
"我们不希望超额收益主要来源于指数下跌时期，这将不利于产品长期发展。
"基于此理念，科创100指数增强策略采用成长风格为主、质量风格为辅的基本面量化逻辑，既关注公司基本面的短期边际成长，又通过底线思维筛选盈利质量达标的标的。
从行业发展趋势看，量化投资正朝着更加精细化、专业化的方向演进。
随着市场环境日趋复杂，投资者对量化产品的风险收益特征提出更高要求，这促使基金管理人不断完善策略体系，提升产品适应性和稳健性。
量化投资的价值不在于神秘化的“捷径”，而在于把投资决策拆解为可检验、可约束、可迭代的流程。
在不确定性上升的市场环境中，能否在尊重指数特征的前提下稳健获取超额，考验的是方法论、纪律与风险底线。
对于投资者而言，理解产品的核心暴露与超额来源，选择与自身风险承受能力匹配的策略框架，或许比追逐短期排名更为重要。