如何操作不想要的基金？又如何选择主动量化型基金？
【案例】
雪国流浪的人：
庄主，你好。我想询问下我的基金组合如何？
现持仓基金如下：
景顺长城量化新动力股票（001974）20%
中欧明睿新动态混合（001811）20%
安信价值精选（000577）20%
泰达宏利港股通股票A（004482）20%
申万量化小盘（163110）10% 定投中
货币基金 10%
可接受亏损 10%
谢谢
庄主点评：
雪国流浪的人，您好。
如果大家能坚持看我的组合诊断，我相信过不了多久，大家就都能自己做诊断了，其实真的不难。
很多投资者看到我的诊断会来问，如果按照他的组合买行吗，我的意见是，如果你对市场、资产配置和对您自己还不是那么了解的情况下，先不着急投资，可以多留言评论一下别人的组合，帮助别人调整组合，当你参与进来，然后再去看诊断的时候一定感触不一样，反复一段时间后，相信你就是资产配置的专家了！
您的这组组合就是这样的问题，其实我已经提过很多次了，如果您的风险承受能力是10%，那么只能有50-60%以下的资产投资到权益类，也就是股市中。您不要看您的这几只基金在过去的一年中最大回撤（最高损失）最高的也只有14.23%，我们拉长时间，过去两年的最大回撤几乎全都在15%左右，有两只甚至在20%，这肯定是超出了您的风险承受能力的。
您的组合，80.93%在股市，63.92%在A股，我的文章也提及过了，我们接下去的行情要如何配置权益类的资产，如何分配比较好（这里不具体说了，逼你们养成学习的习惯）我们再继续往下看投资的具体基金情况，您的基金有一只泰达宏利的基金规模非常小8000万，市场一个回撤，投资者持续赎回，可能它的规模就降到5000万以下了，连续60个交易日资产低于5000万就可能面临清盘了，我觉得清盘风险比较大，您或许应该考虑换一只沪港深基金（基金投资有风险，投资需谨慎）。
我们再看其它基金，有两只量化基金，我觉得确实应该分析一下公募量化基金，恰好最近我也在研究量化基金，等下跟大家分享一下。如果您想降低A股的持仓，要怎么降低呢？是等比例降低这几只基金呢还是平仓某只基金呢，其实有一种办法可以解决这个问题：
我们可以先做一个数据象限图，怎么看这个图呢，黑色的十字线是股票型基金市场的平均水平，那么我们选基金的目的是在风险上低于市场平均水平，然后在收益上战胜市场平均水平，对吗？但也不是绝对的，比如申万小盘，那是因为市场风格不支持，并不是说它绝对的不好，那我们看什么呢？
我们先把基金分类，只看同类型的对比。经过查看他们的持仓股，景顺长城量化新动力（001974），中欧明睿新常态（001811），安信价值精选（000577）这三只基金的持股风格非常像，那么我们就对比这三只，我在图中用数字标注了，从图中可以看出来，在风格相近的情况下，他们的收益率差不了多少，那么肯定是风险越低的越好了（标准差越低），所以优劣程序应该是1>2>3，所以大家看有时候基金间的权重除了相互平滑风险外，也可以通过这种方式做适当的调整。
除了上述以外，按照您的风险承受能力，我觉得您可以增配债市。
好了，个人问题解决完了，我们再来看公募量化基金：
2016年3季度以来，成立了很多量化基金，量化基金的管理规模不断扩张，目前量化基金共有242只，主动型146只，指数增强型75只，股票多空21只。我们就不特别的讨论指数和多空了，这里讨论大家比较关心的主动管理型。
主动型量化基金在2016年取得了非常好的收益，同期的股票型基金总体表现却一般。这主要是因为小市值因子在2016年取得了很好的收益，而今年情况却大不一样了，很多依靠小市值因子及反转因子的量化基金表现就不好了。
今年以来表现好的量化基金多为给予基本面因子的基金。从这点也可以看出来，量化基金并不是大家想象的那样可以自动适用于一切行情风格的基金。今年以来主动量化型基金收益的中位数（不用平均数，减小极值影响）仅为4%，大幅低于股票型基金18%和偏股混合的17%的收益，主动量化型基金的最高收益为33.3% (景顺长城量化新动力)，而同期股票型基金的最高收益为52.1%（国泰互联网+），偏股混合最高位52.74%（华安策略优选）
我们进一步比较更长时间维度这三大类基金的表现：我们选取成立三年以上的基金作为对比，单纯从收益上来看，主动量化型基金的收益率在中位数上是有优势的。
除此以外，我们对所有成立两年以上的量化基金进行了风格因子的计算，试图寻找出业绩非常好的采用风格轮动的主动量化管理型基金，也就是他的量化模型可以根据市场的风格选出不同风格的股票从而获得绝对收益。结果发现轮动系数或轮动力度比较大的量化基金的业绩均不是很亮眼。
也就是目前市场上还没有一只量化基金可以适应市场的所有风格，投资者如果想选择业绩好的量化基金，需要自行对市场未来的走势进行风格判断从而选择相应风格的量化基金。我知道这个结论有点失望，但是我也只能展现客观研究结果给大家不是【捂脸】。
