在我看来，“量化”本质上是找到一些大概率能够赚钱的办法。先举个例子吧：在投资管理中，我通常会先找到能够选出好股票的方法，然后通过电脑程序去落实这些方法。比如估值相对便宜的股票可能长期表现比较好，那么估值就是量化里面的一个因子。我目前使用的是“多因子量化框架”，现在大概有数百个量化选股因子，每一个选股因子就像一个小小的机器人，机器人基于基金经理给的任务，去市场上寻找投资标的。我们用来选股的量化因子有几百个，相当于几百个小机器人，每个机器人在独特的范围内选股。比如说价值机器人只选便宜的股票，至于股票的质量好不好，盈利强不强，这个暂时不关心，只关心市盈率；基于分析师预期的因子，只选分析师比较喜欢的股票；还有的机器人去看股票的资金流向，诸如此类。最后，把这几百个机器人拼成一个大的选股器，通过量化方法把不同维度信息加总，形成整体观点。

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