從曆史數據來看，主動權益基金大概率能夠長期大幅跑赢指數。以萬得偏股混合型基金指數爲例，該指數以市場上所有成立滿 3 個月的偏股基金爲樣本編制而成的指數，采用等權方式加權，截至 2 月 21 日，年化收益爲 13.51%。基金财富效應顯著，但依然有不少基金投資者賺不到錢。
在萬家元貞量化選股拟任基金經理喬亮看來，基民不賺錢主要有兩個原因：一是選基難，目前全市場有八千多隻基金，不同産品業績表現差異較大，基民想篩選優質基金并獲取滿意的投資回報并不容易；二是基金因市場風格變化波動大，如果一隻基金每年的業績表現均能穩定排在全市場前二分之一，日積月累，這隻基金的長期業績表現大概率會排在市場前列，但這種基金非常稀缺。
喬亮是萬家基金總經理助理、萬家量化領軍人物，擁有美國斯坦福大學工商管理博士學位，曾就職于量化的 " 黃埔軍校 " 巴克萊國際投資管理公司。
作爲萬家元貞量化選股的拟任基金經理，喬亮從兩個方面來獲取長期穩定收益：首先，通過學習主動權益基金的持倉，獲取優秀主動權益基金的 beta；第二，再通過量化多因子框架選股，以達到持續穩定的超額收益。
在喬亮看來，量化策略不善于做行業擇時，而公募主動權益基金作爲整體，其貝塔屬性是很強的，所以他會跟蹤主動權益基金的持倉。
" 全市場現在有幾千個主動權益基金經理，大家投資風格不同，在不同階段收益差異非常大。這會讓大家認爲主動權益基金都是特質化收益，沒有什麽 beta。"" 但如果我們不從單個權益基金出發，而是把主動權益基金作爲一個整體來看，會發現其 beta 屬性是很強的。" 他強調。
" 權益基金整體表現好的時候，有很明顯的的特征，就是整體重倉股表現是非常好的，我們量化基金既然要跟主動權益基金比收益，就要學習權益的貝塔，也就是學習權益基金的持倉。我們的做法是用一套智能量化算法，篩選出優秀的基金，估算出其動态持倉，形成一個‘優秀權益基金持倉指數’。這是第一步。"
據喬亮介紹，萬家元貞量化選股跟蹤 " 優秀權益基金持倉指數 "，該指數将市場上業績優異的基金作爲底倉，将這些優異基金持有的股票作爲股票池，再從中進行篩選。
第二步，在将 " 優秀權益基金持倉指數 " 作爲基準的基礎上，通過全市場量化選股的方式獲取跑赢指數的超額收益。據他介紹，萬家量化多因子選股策略擁有目前市場領先的、獨有的 " 自适應性 "，對短期風格變化極爲敏感，能自主分析市場各因素變化并動态優化選股因子權重，從而最及時、最準确地甄選出符合市場風格的優質個股。
" 量化投資的優勢在于，其超額收益的穩定性遠遠高于傳統權益基金。我們希望通過科學的投資方法，用紀律克服人性的弱點，用模型作爲探索投資機會的工具，結合市場的具體演化，追求長期、穩健的超額收益，爲客戶提供真正的長期投資價值。" 喬亮稱。
在喬亮看來，量化選股在獲取超額收益的穩定性上具有優勢。
" 相比股票的預期收益，量化更關注風險，即波動率。量化模型選擇出來的股票，并不是預期收益最高的，而是風險性價比最高的。比如說市場上有兩隻股票，股票 A 預期收益 50%，年化波動是 30%，股票 B 的預期收益 40%，預期年化波動隻有 15%。權益基金經理通常選擇股票 A，但量化會選擇單位風險能貢獻高預期收益的股票，即股票 B。所以在同樣的行業，量化基金的持倉跟主動權益基金的持倉往往有比較大的差别。原因就在這裏，量化既重視收益也重視波動性。"
量化策略形成後，就會按照這套機制去運行，不會人工幹預。" 我們追求做最純粹的量化。量化是一套很精密的體系，就像手表内部的齒輪，在進行人工幹預的時候，就把内部的平衡給破壞掉了。" 喬亮表示。
" 我們學習優秀基金經理的方式，是系統性地将他們的觀點當做預期收益的來源，轉化成一個因子，放入我們的體系中，而不是從組合的維度去直接人工幹預。" 喬亮說。
