#对话金昉毅# 我认为有两个方面的特色。一是致力于融合量化学术研究和投资，坚信学术研究创造投资价值。因为我们认为量化的学术研究是量化投资赖以生存的土壤，我们希望打造学术研究和实际投资相结合的环境。这方

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#对话金昉毅# 300价值属于SmartBeta，将某一列因子单独列出，并在300中挑选低估值标的。沪深300价值的意义在于，若是有人认为其有能力选择价值风格，愿意将其作为工具去做，去选择时点，但这样

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#对话金昉毅# 300增强，500增强以及创业板增强，其实很难判断之后哪个会表现更好，因为他们的Beta是不一样的。若投资者想追求稳定收益，那300增强可能较好；500增强的波动性会略大，但对应的，弹

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#对话金昉毅# 这取决于你的选股策略，现在的量化模型不能只靠单纯的风格暴露去赚钱。所以量化模型要不断改进。量化是一个工具，不代表我用量化就一定比其他基金跑的好，这里面差异非常大，量化策略本身有千万种。

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#对话金昉毅# 机器学习、人工智能等是新的工具，在某些领域作用大，比如处理高维度，非机构化、巨量数据时。AI代替不了人，量化基金经理的作用从来不是运算模型，而是决定用什么模型。但是AI能够实现以往人做

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#对话金昉毅# 这里面有两个概念需要区分。单从资金容量来讲，指数增强与指数基金是一样的，因为指数增强的选股范围与指数基金是一样的，不存在容量大小问题。大家实际关心的问题是超额收益的获取是否会因规模增加

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#对话金昉毅# 我们没有严格的分工，而是在一个平台上鼓励百花齐放，一个平台是指衡量策略优劣的方法论统一，多因子的风格因子体系统一。公募的量化模型主要偏基本面，迭代周期相对慢。策略相对稳定，对于单个al

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#对话金昉毅# 我认为可以通过定性和定量两种方法去判断。定性主要是量化策略的分类。机构投资者和个人投资者可能不太一样，共同点是需要业绩记录长一点，规模、历史业绩记录至少三年。机构投资者需要对规模有个起

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#对话金昉毅# 任何一个市场都在发生改变，不会有同一种量化策略放之四海皆准。技术分析确实可以是量化策略的一种，但量化投资也包括利用基本面指标进行投资，这种投资逻辑和大白马、大蓝筹可以较好的契合，比如低

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#对话金昉毅# 量化投资在中国经过多年的发展后对于投资者来说并不陌生，关于量化的优势相信大家也讨论了很多。我自己的看法是：量化是个工具，成功与否取决于基金经理的投资判断和能力。并不是说量化投资就一定会

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