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公募量化基金备受市场关注，但规模、收益与波动之间的平衡是非常困难的。近日，招商量化精选公告上调其限购金额，这是否意味着公募量化基金的限购将逐渐放开呢？业内人士认为，基金管理人需要掌握量化策略的迭代，平衡规模与业绩；有人重视AI和偏量价类模型、人工智能模型的研究，而有人则认为基本面研究极其重要，深入研究能力可嫁接入整个投研体系中。目前，多只备受关注的公募主动量化产品仍处于限购状态，例如孙蒙管理的华夏智胜先锋、马芳管理的国金量化多因子等基金。规模与收益之间的平衡对于量化策略来说是非常重要的，应该将基金规模控制在合理水平。如果放开限购，管理人需要找到平衡点，掌握量化策略的迭代，从而在规模与业绩之间取得平衡。未来公募主动量化的方向值得关注，AI和偏量价类模型、人工智能模型的研究或许是一种选择，但基本面研究同样也至关重要。公众应该认识到，量化策略是一种复杂的投资策略，需要谨慎对待。公募主动量化基金规模正在快速增长，已接近千亿大关。今年以来，公募主动量化基金的表现也非常出色，得到了投资者的广泛关注。那么，这些基金为何能够取得如此优异的表现呢？易海波认为，一方面是由于市场整体偏向小盘股的风格，让量化策略得到了更好的发挥；另一方面，市场宽幅波动需要策略有效执行，量化策略能够严格按照既定模型执行，积小胜为大胜，获得了超额收益。但是，公募主动量化基金的未来还存在分歧。一些人认为，要做好量化策略的迭代，加强AI、偏量价类模型、人工智能模型的研究；而另一些人则认为，要加强基本面研究，更好地理解市场机会与风险。
当然，也有一些公募量化基金正在研究机器学习和深度学习等新技术在量化交易中的应用，力图开发出更加复杂、精细的模型，从而做出更精准的投资决策。长期来看，公募要在传统的风险溢价基础之上，提升定价能力，往深度方向上走。题目：公募量化投资：量化与基本面研究并重 公募量化投资一直是市场上备受关注的投资形式。然而，纯粹的量化投资是否能够获取到深度定价能力呢？一位公募量化人士表示需要将研究员的深度研究能力嫁接入整个投研体系中。那么，如何才能更好地将量化与基本面研究结合起来呢？ 博时基金指数与量化投资部投资副总监兼基金经理刘钊认为，公募量化应始终以基本面量化为“魂”，以相对低频的策略为主，因为公募量化不具备交易的优势。这意味着，纯粹的量化投资需要通过嫁接研究员的深度研究能力，获得深度定价能力。 当然，与传统的基本面研究相比，AI技术也逐渐成为公募量化投资重要的一部分。据天相投顾相关负责人介绍，AI技术可以快速处理大量数据并提取有价值的信息，但它并不能完全取代人类的判断和经验。基本面研究注重公司基本面分析，虽然稳健性和可持续性良好，但在快速变化的市场环境中存在滞后和不足。 因此，公募量化投资需要将量化与基本面研究并重。通过嫁接研究员的深度研究能力，结合AI技术的优势，可以更好地获取深度定价能力，提高投资回报率。同时，在量化投资中，也应该尝试使用相对低频的策略，从而避免一些交易策略的不利影响。 综上所述，公募量化投资需要将量化与基本面研究并重。这既是因为纯粹的量化投资无法获得深度定价能力，同时也是因为AI技术和传统基本面研究都有其优势和局限性。
公募量化投资应该嫁接研究员的深度研究能力，结合AI技术的优势，以相对低频的策略为主，从而更好地获取深度定价能力。最后，读者们，您认为如何更好地将量化与基本面研究结合起来呢？
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