金投基金（http：//fund.cngold.org/）8月31日讯，如何看待下半年到明年初的市场表现？有哪些机会和风险需要注意？

股市趋势向上可以分为两个阶段，第一个阶段是由改革预期和流动性的宽裕推动的。第二阶段是上市公司业绩提升推动的。第二阶段又可以细分为两部分，第一部分是经济仍然较差、企业产品需求仍然较弱，但是成本端的改善（如融资成本下降、能源成本下降、减税等），仍然可以使得企业产品的毛利率回升，从而促使企业业绩向上，股市向上。第二部分是经济企稳回升，企业产品需求端好转导致业绩回升，股市向上。

目前中国股市处于第一阶段和第二阶段的衔接处，容易出现“青黄不接”式的震荡，特别是一些杠杆资金、做空工具的加入，这种震荡会被激烈放大。市场信心的恢复更需要时间。

第一阶段与第二阶段的衔接可能是漫长的。这一进程取决于经济自身的韧性、政策调节的火候和力度、外围经济空间的配合。但有一点比较确定就是流动性的相对宽裕，因此市场结构性机会众多，例如汽车后端市场、供给侧改革、国企改革等等。我们需要把握这些难得的机会为基金份额持有人的资产实现保值增值。

作为量化投资专家，您如何看待量化投资中电脑与人脑的关系？

作为一位既管理量化基金，又将管理定性基金的基金经理，则认为二者之间的界限并未有想象中那么分明。

主动量化投资与定性投资之间的区别，与科研论文的进化类似。翻开多年前的论文，都是以文字描述为主。如今的论文倘若没有数据、模型，根本发表不了。其实无论文字还是数据模型，都是为了帮助解决具体问题，只是现在需要用更为科学的语言让别人信服。

国外资产管理行业的趋势是强调基本面与量化团队的融合，因为只要能赚钱，大家并不在意赚钱的原因来自于人还是模型。

量化投资实际上就是量化模型与定性研究的融合，只是一个度的把握。单只个股每天都有大量相关信息，并且很多是相互矛盾的信息，没有任何一家公司的研究员可以全部深入覆盖，而借助一些现代化的手段可以高效地处理繁琐的数据信息，这是定量的优势。

在量化投资过程中不能完全依赖于电脑模型。比如2013年白酒行业走弱，几乎每一个定性基金经理都知道行业走弱的原因是反腐，但量化模型却只能看到白酒股较好的业绩和盈利。又如2014年12月份，所有的对冲产品面向中国的策略都出现了回撤，因为量化模型无法解释银行股大涨的逻辑。

所以，优秀的量化策略，更多的是来自于定性的投资经验，来自于基金经理对宏观经济、行业、上市公司深入的研究和理解，离开这些定性研究和理解，量化策略只会成为无源之水，无本之木。这一点在中国市场尤其重要。

如何理解“产业新动力”这一投资主题？该主题的最大的机会在哪里？

光大产业新动力基金主要从四个维度挖掘新动力带来的价值。因为2013年后，我国整体经济增速从高速阶段进入平稳阶段，存量经济特征显现，存量经济条件下，美林投资时钟理论的作用在弱化，投资需要新的思维，产业新动力基金为此孕育而生。我们敏锐观察到产业的新动力主要来自于：后端市场、供给收缩、存量替代、效率增长这些途径。优秀的公司将借助这些动力脱颖而出，也将为基金投资创造巨大的机会

下面进一步阐释存量经济下的投资思路。

“后端市场”是指存量衍生增量。例如汽车等一些行业增量有限，但随着使用年限的增长，“后端需求”逐渐产生，形成庞大市场。细分行业：检验检测、设施养护、生态环保等。

“供给收缩”指存量供给端调整。即一些行业的市场规模已无法提升，但龙头公司还可以通过集中度提高改善市场供需结构，并牢牢掌控定价权。细分行业有：资源品、传统制造业、消费品。

“存量替代”指代替旧存量。即新产品、新商业模式或本土产品有机会对原有的存量进行替代。细分行业有：新能源、新技术、国产替代等。

“效率增长”指提升存量效率。即依托（移动）互联网、智能技术的普及等来提升传统产业的效率。细分行业有：互联网金融、产业物联网、智慧城市、智能驾驶、大数据分析应用等。

请简要阐述下“好行业、好公司、好股票”的三好投资理念。

张瑞敏说过：“没有成功的企业，只有时代的企业”。从IBM（硬件时代王者）到Microsoft（软件时代王者），到GOOGle（互联网时代王者），再到Facebook（社交互联网时代王者）正是这句话的生动写照。我会本着上述理念，致力于选出那些顺应时代浪潮，并相对更有可能处于浪潮之巅的上市公司，为基金份额持有人获得可观的投资回报。

具体来看：好行业：发掘顺经济发展阶段，借政策多维动力的高成长行业。好公司：具有领先的市场战略、优秀执行能力、已经或即将转化为可持续的业绩。好股票：注重对市场如何反应、投资者关注程度等的多重考量。

作为“QEPM大数据分析系统”的开发者，该模型最大的特点是什么？其在光大产业新动力的未来运作中将起到怎样的作用？

作为光大产业新动力选股模型“QEPM大数据分析系统”的开发者来看QEPM系统，“QEPM大数据分析系统”系统就像一部CT机对上市公司的各个方面进行扫描监测，大大提高鉴别出优秀投资标的的效率。该系统目前构建、监测分析约600个模型，主要使用四大类数据库：基本面数据库、事件类数据库、分析师数据库、技术面数据库。

这600多个策略呈现金字塔形分布，底层的策略不是最有效的，但顶端的策略则是投资级的，最优的策略我们拿来做实盘操作。

其实从宏观角度看这些优秀的量化策略，更多的是来自于定性的投资经验，来自于基金经理对宏观经济、行业、上市公司深入的研究和理解，离开这些定性研究和理解，量化策略只会成为无源之水，无本之木。所以在产业新动力基金的管理中，我会定性与定量相结合地运用QEPM系统。

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