量化基金有主动量化型和量化对冲型两种，它们均借助计算机和数学模型进行交易，量化对冲型基金在华尔街比较流行。在我国，主动量化基金在数量和规模上近年来都扩张较快。主动量化型是指以股票多头为投资方向，利用计算机模型进行选股的类型；而量化对冲与之区别之处在于，虽然也以股票多头为方向，但同时会开立空头账户以对冲系统性风险。
北京一位基金业人士在接受《国际金融报》记者采访时表示，在货币基金出现严管后，冲规模仍然是公募基金公司难以割舍的一块心病，借助量化基金冲规模成了新需求，这也是近期多家公司集中发行量化基金产品的因素之一。
该人士表示，一般情况下，当股市持续下跌或者长期震荡横盘时，量化投资很容易受到一些急于增值资金的追逐。投资者会选时机买入量化对冲基金或主动量化基金，比如，在跌市中，量化对冲基金跌幅小于主动量化基金；在涨市中，量化对冲收益往往小于主动量化；从收益表现看，由于量化对冲追求绝对收益，其净值波动幅度小于主动量化。
2
摆脱模型之困是最大难题
2月初，A股跟随全球股市出现震荡，主要指数集体上扬，创业板相较于去年低迷行情，近期涨势明显。在整体行情的推动下，量化基金整体业绩有所回升，但这种行情能持续多久？量化基金长期赚钱效应是否已出现？目前行业内看法各不相同。
不看好量化基金的人士认为，近些年来量化基金收益率跑不赢货币基金的现象很普遍，这一尴尬问题的出现主要是量化基金的模型设计存在偏差。比如，一个差的模型在模拟操作或实盘操作时，幸好赶上运气好的阶段，业绩非常高，这样就非常容易出现样本偏差，误以为这个模型很厉害。在这种情况下，收益率高低最终全凭“运气”，而在针对投资者的宣传中，其投资策略期望收益往往设定的很高，就会出现“忽悠”投资者的风险。
此外，模型过于理想化，但量化基金的市场容量有限，买10万元和1000万元的成本不一样，即便借助了计算机和数学模型等工具，其投资本身受限于投资理论、技术面分析等，总体失败的几率很高，这也是量化基金收益率不好的关键原因。
《国际金融报》记者梳理发现，曾经的量化基金佼佼者，如今规模已经大幅缩水。比如，长信量化先锋A，去年1月份该基金规模还高达109.44亿元，但截至去年底，其规模缩水至46.84亿元；2017年1月9日成立的长信量化先锋混合C的规模目前为0.02亿元，成立以来累计净值-12.57%，虽然近期业绩有所上升，但是架不住规模持续缩小。此外，大摩多因子策略混合的规模也从2017年3月31日的49.18亿元跌至今年1月份的26.61亿元，规模缩水近半。