主动量化策略与主动量化型基金。主动量化策略一定程度上结合了基本面投资与量化投资的特点，通过量化模型挖掘基本面、量价指标与股价走势之间的关系，以此作为投资决策的具体依据。在主动量化型基金的筛选方法上，此处我们从基金全称、招募说明书以及基金持仓明细等3个特征出发筛选具体基金标的。
　　主动量化型基金的业绩特征。近年来，主动量化型基金与主动型权益基金的整体业绩表现出现了一定程度的分化，在风格、板块以及龙头股上的配置比例或为收益差异的主要来源；而在剥离风格、板块的影响之后，主动量化型基金与主动型权益基金的累计超额收益水平较为接近，且主动量化型基金超额收益的延续性更为显著；由于主动量化型基金较为均衡的风格、板块配置特征以及较强的风格、板块剥离超额收益延续性，在行业轮动速度较快、行业分化程度较小的市场环境下，相对于主动型权益基金，主动量化型基金往往能够获得较好的表现。
　　主动量化型基金的投资策略。我们从主动量化型基金的招募说明书出发，研究主动量化型基金的投资策略，并统计不同策略主动量化型基金的历史业绩表现。具体来看，一方面，我们考虑基金对于量化因子的选择，如基本面因子、技术因子等；另一方面，我们考虑基金对于另类策略的运用，如事件驱动、机器学习等。从历史统计结果来看，当前采用不同投资策略的主动量化型基金的业绩分化程度相对较小。
　　主动量化型基金的产品优选。我们构建指标刻画基金风格、板块剥离超额收益的稳定性，并以此作为筛选基金构建组合的依据。整体来看，历史上风格、板块剥离超额收益稳定性较强的基金，未来获取超额收益的能力往往也相对较强、业绩表现往往也相对较好。从历史回测结果来看，基于该指标构建的主动量化型基金组合相比同期主动量化型基金以及主动型权益基金的整体表现均获得了较为明显的超额收益。从组合的归因结果来看，风格、板块剥离之后的超额收益或为主动量化型基金组合超额收益的主要来源。
　　核心假设风险：（1）本文仅在合理的假设范围讨论，文中数据均为历史数据；（2）基于模型得到的相关结论并不能完全准确地刻画现实环境以及预测未来；（3）本文中基于模型得到的组合不代表任何投资建议。