在当前市场波动加剧、投资风格频繁切换的背景下，量化投资作为重要的资产管理工具，其运作机制和投资逻辑备受市场关注。
永赢基金指数与量化投资部基金经理钱厚翔日前在接受媒体专访时，系统阐述了公募量化投资的核心理念和实践方法。
针对市场对量化投资存在的认知偏差，钱厚翔明确指出，公众往往将量化投资与高频程序化交易混为一谈，这是一个重要的认知误区。
他表示，市场所担忧的高频交易主要指以做市或短时套利为目标的绝对收益型策略，而公募量化业务在A股市场的核心是截面选股策略，交易频率多为周频或月频的低频策略，与争议性的高频交易存在本质区别。
从投资方法论角度分析，钱厚翔认为量化投资与主动权益投资虽然都属于主动管理范畴，但在具体操作上存在显著差异。
量化投研更注重数理模型构建与程序化实现，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。
这种系统化的投资方法要求基金经理在投资前期就要设计与产品需求匹配的方案，并通过大量历史数据回测，最大程度降低极端行情对产品收益风险特征的冲击。
在技术应用层面，人工智能技术已全面融入量化投研流程。
钱厚翔介绍，机器学习方法在因子挖掘、非线性关系识别等方面发挥重要作用，成为多策略体系的重要组成部分。
不过他也强调，技术工具的有效性仍需依托高质量数据、合理的业务逻辑以及成熟的投资理念。
谈及量化策略面临的主要挑战，钱厚翔坦言，最大的风险来自于史无前例的极端市场环境。
他回顾2015年市场剧烈波动时的经历指出，在极端行情下，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。
基于这一认识，永赢基金量化团队在策略设计阶段就采取多策略分散配置方针，力求在遭遇部分极端风格逆转时，策略间仍能保持相对分散的收益表现，提升产品整体抗压能力。
在具体产品管理方面，钱厚翔以科创100指数增强策略为例，详细说明了如何根据不同指数的内在特征调整模型构建思路。
科创100指数由100只中小盘科创板公司构成，核心特征是科技成长属性，同时由于科创板特殊的涨跌停规则，该指数具有天然的高波动特性。
基于这一特点，钱厚翔团队在策略布局时选择以基本面选股逻辑为核心，采用成长风格为主、质量风格为辅的量化策略组合。
值得注意的是，对于高波动的成长型指数，钱厚翔特别强调增强策略需要与指数贝塔收益保持正相关关系。
他认为，投资者选择此类产品首先看重的是指数本身的贝塔收益，超额收益是在此基础上的增值服务。
因此，策略设计必须避免超额收益与指数贝塔呈现负相关，确保产品的长期发展符合投资者预期。
在风险控制机制方面，钱厚翔团队通过关注公司基本面的短期边际成长情况，同时运用底线思维剔除盈利质量不达标的公司，构建了较为完善的风险筛选体系。
这种方法既能捕捉成长机会，又能有效控制下行风险。
量化投资作为现代金融体系的重要组成部分，其科学化、系统化的方法论为市场提供了新的投资视角。
钱厚翔的分享不仅澄清了公众对量化投资的误解，也为行业应对极端市场环境提供了可行路径。
在未来的市场发展中，量化投资或将成为连接投资者与科技成长领域的重要桥梁。