雷俊：如果用一句話來概括，量化是把投資從“農耕時代”帶入到信息時代的工具，讓數據說話，讓數據幫我們做投資。進一步而言，量化是一種投資方法，可以通過特定因子的選擇，進行模型構造，明確投資的目標和方向；通俗地說，就是可以希望做到“因地制宜，指哪打哪”。同時，盡管量化是由無數種因子策略模型構建而來，但具體到每一種模型上，其實都存在自己的“能力圈”，沒有一個模型能夠適應所有市場，因此針對不同的應用場景會采取不同的解決方案，例如以上證50和以中證500為基準的量化模型一定存在很大區別。

　　雷俊：主要體現在三個方面：一是投資的紀律性，通過模型選股能避免個人情緒影響，堅決執行既定策略；二是風險更分散，量化組合在個股及行業集中度上要低于其他權益類產品，有助于分散風險；三是信息處理優勢，量化基金最大的特色就是利用計算機處理廣泛的數據，其高效性與覆蓋性要遠高于個人。

　　雷俊：主要原因有兩點：一是市場活躍度恢復。經過近兩年的蟄伏，市場整體的活躍度增加，一定程度上可能會造成市場定價的偏差投資機會增多，量化模型在把握此類機會上具備一定優勢。二是行情的廣度大幅提升。從今年一季度的數據來看，市場中個股平均收益超越了權重指數，這意味著行情不再像2017年那種二八甚至一九分布，整體廣度大幅提升。這和此前2013年到2016年間的“量化大牛市”情形非常相似，當時A股市場上主動量化型產品大幅跑贏指數，金牛量化基金也批量出現。對于主動量化類的產品來說，這或許意味著一個非常好的投資時期已經開始。

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