量化指的是目标或任务具体明确，可以用数据清晰度量。量化基金，顾名思义，采用量化的方式进行投资的基金，通过数理统计分析，选择那些未来回报可能会超越基准的证券进行投资，以期获取超越指数基金的收益，主要采用量化投资策略来进行投资组合管理。
什么是量化基金，与逆向策略基金有什么区别？
量化投资的基于金融大数据构建出选股模型，量化基金对选股模型选出的股票进行投资，并根据风控的指标设置基金自动买卖程序。通常来讲，这些模型可以基于任何可以量化的逻辑，只要回撤收益稳定。比如基于金融学知识构建的阿尔法、贝塔、时间序列模型，基于财报数据的选股模型，基于监督学习或无监督学习自动搭建的黑箱式的选股策略，基于均线量能等指标构建的选股和自动化交易平台等。
在量化投资体系中，具体到选哪个股票买，哪个股票卖，买卖多少量，这些决策都由电脑程序做出。但是作为一个量化投资经理，他需要在顶层做出更多的决策。比如在目前的环境下，用哪套系统来选股？如何在不同的系统之间分配风险资金，或者进行切换？在交易系统中加入哪些因子，或者去除哪些因子，等等。
找到一个完美的量化模型，是每一个量化基金经理的梦想。这就好比造出了一台印钞机，只要把机器打开，在那里夜以继日不停的工作，而机器的拥有者则可以去睡大觉，每天躺着收钱就行。但是到目前为止，在业界还没有这样的“印钞机”。而且，当前由量化基金主导的美股风险似乎正在显现，量化投资的收益也日渐式微。
逆向策略基金就以逆向思维选择投资策略的基金，是建立在行为金融学理论基础上的一种投资方式，专注于挖掘这些价值被低估、具有中长期成长或估值修复潜力但在短期股价过度偏离的股票，享受投资标的未来的价值回归所带来的收益。
逆向策略认为，当股市接近头部和底部时，大多数投资者对市场走势的看法趋同并且会出现集体误判。基金经理将努力确认大多数投资者的心理，然后进行反向操作，选股的三个标准：市场阶段性关注度较低的股票；重大突出事件导致股价过度反应带来的机会；基本面发生改变但尚未被市场充分发掘的股票。
实际操作中可以通过公开市场信息观察国内股票型基金的仓位或者券商观点汇总，一旦股票型基金的平均仓位过高或者券商集体看多，基金经理会倾向于降低股票资产比例，反之亦然。此外，板块轮动效应也是选择低估值行业进行超配的逆向行业配置策略。
就操作而言，逆向投资策略既可以是基于大数据的量化，也可以是基金经理个人的研判。逆向投资策略的目的在于探索和当前大势相佐的投资标的，类似于价值发现。在自动化交易盛行的当下，机构都要求金融数据及策略实现量化，逆向策略基金其实是量化基金的一种方式。
