过去主流量化投研体系，是利用量化的数据处理优势，分析全市场股票的特点，通过增加研究广度的方法，寻找全市场几千只股票的投资机会。在2017年以前，小市值风格占优时期，股票覆盖面足够广能带来不错超额投资收益，但随着北上资金的入场，以及公募基金认可度逐步提升，A股投资者结构逐步向机构化转变，优质的公司能够获得更高的估值溢价。相比股票研究的广度，2017年以后研究的深度变得更为重要，这也是近几年不少注重广度的量化策略表现平淡的原因。
本质上，量化投资和主动投资的目标比较一致，是选择未来能跑赢市场的股票。量化投资的优势是能便利的覆盖全市场股票，但不足之处是缺少像主动投研一样，对一个公司具有的深度理解。
3年前，我们开始思考如何去进一步完善量化投资模式，不仅要重视研究的广度，也要重视研究的深度，除了在市场中寻找阿尔法，也要更多去思考市场贝塔，目前已搭建出比较成熟的投资框架。
从投资收益进行拆解，可以划分为择势、风格、行业、选股和交易五个部分，在不同时期，各部分带来的超额收益各不相同，像2018年，择势的好坏能贡献较大超额收益，近两年受产业政策影响，行业与风格选择能贡献较大超额收益。
我们投资框架是对市场风格、行业、选股以及基本面分析分别进行定量研究，将投资收益拆分至每个环节，搭建了自上而下的量化投资体系。
近几年里，也将该投资框架在不同类型基金产品中进行实践，一类是主动量化型基金（华安事件驱动量化），一类是指数增强型基金（华安沪深300量化），均具有不错的投资表现，也一定程度说明该框架能够契合当下市场环境。
通过该投资模式，我们判断货币相对宽松的下半年，成长风格仍然具有不错的投资机会，从行业景气维度出发，智能制造、上游材料以及军工板块获得超额收益的可能性较大。
放眼未来，研究的广度与深度均具有重要意义，通过构建自上而下的投资体系，一方面帮助我们更深入地挖掘市场中的股票；另一方面利用好量化的数据处理优势，寻找全市场投资机会。量化投资在国内起步较晚，我们需要根据市场环境不断进阶投资体系。
