怎么识别基金是量化的？
量化策略的分类方法有很多，根据指标划分有基本面量化和技术分析量化；根据数据划分有回溯测试、预测分析和实战交易；根据策略实施期限划分有短期、中期和长期策略；按照策略的类型可分为单因子模型、多因子模型和优化选股策略等；按照策略的参数个数可分线性策略和非线性策略等等。 不过，大多数情况下我们讨论的策略是对于股票策略的，在描述策略时往往会结合策略所涉及的金融资产特征进行分析。 所以，判断一个基金是不是量化策略可以通过看它所涉及的资产类型来粗略判断——如果是股票就是股量策略（fund of fund），如果是外汇就是汇量策略（FoF），如果是商品那就是商量策略（FoC）。当然，这只是一个非常粗略的判断方法啦~
除此之外还有一种比较“科学”的方法，就是查看策略的特征向量，也就是策略的所有参数的组合。如果某个策略的特征向量能够用有限个数目的参数加以表示，那么这个策略就可以被称为是量化策略了。比如一个基于回归的投资策略，其特征向量一定是包含截距项和每个自变量的系数的，而如果这个策略想要真正执行下去，就必须具有两个以上（含两个）的自变量，这样策略的特征向量才能确定下来。 当然，如果某个策略无法用有限的参数集合来表示其全部信息，那就说明该策略的非量化特征较为显著，其本质上更多属于专家判断的范畴。 关于策略的量化与非量化属性还有一个很有意思的话题可以探讨，那就是所谓的策略拷贝问题（strategy cloning problem）。如果一个非量化策略能在市场上取得超额收益，那么是不是意味着这个市场存在套利机会呢？如果我们复制这个策略的运行模式，是否也能获得相同的超额回报呢？一般来说，对于一个有效市场来说，策略的拷贝是无法实现的，否则市场将失去意义——无论策略多么精明，总可以找到比它更精明的策略。也就是说，策略的超出期望回报率的部分是其主动管理收益，而主动管理收益最终只能归因于错误决策。 但是，如果某个市场存在结构性缺陷，即某些信息的泄露导致策略拷贝成为可能，那么这种情况就属于另一种特殊情况了。这时候市场的有效性将受到挑战，策略的主动管理收益也将成为额外收益。 策略是否为量化策略，其实是一个带有模糊边界性质的问题，并没有一个明确的标准答案。随着量化投资的发展，越来越多的传统上非量化的策略越来越多地使用定量分析工具来设计和优化，而原来许多量化的策略也在新的技术条件下被重新定义。这个问题会伴随量化投资的实践而不断出现并得到修正。