尽管量化的优势在业内都很认同，但量化产品在国内的发展仍是历经沉浮。

　　从业绩方面来看，直观的感受是，量化产品在2016年为投资者赚取超额收益之后，在2017年又偃旗息鼓。

　　“这并不意味着量化本身出了问题。”雷俊告诉记者，投资者之所以对于量化有一定的负面印象，主要原因在于量化这个概念本身被简单地标签化了。在雷俊看来，量化并不是一个单一的概念，而是由无数种因子策略模型构建而来，针对不同的应用场景有着相应具体的解决方案。

　　“确实很难用一个模型适应所有的市场，但是应该用模型赚该赚的钱。”雷俊表示。显而易见，如果是一个低估值的策略，那么就肯定很难在题材股炒作盛行的市场环境中获得良好回报。

　　简单地说，所有公募基金在产品设计阶段都会有业绩比较基准。市场上，业内人士也经常将权益类的产品收益与主流宽基指数进行同期比较，例如相对沪深300有多少收益，相对中证500有多少收益等。

　　而量化追求的是针对某一业绩比较基准的超越，因此，评价某只量化产品业绩的好坏，应当是从其表现与基准的比较而言，而并非是无差别的统一比较。记者了解到，在美国等成熟市场，这是非常主流的方式。

　　例如2013年，创业板上涨幅度超过80%，但沪深300下跌7.65%。雷俊举例表示，这时候拿以创业板为基准的量化基金，与以沪深300为基准的价值型策略的收益相比较，显然并不合理，因为两种策略的出发点就不相同。

　　因此，量化产品需要做的是与业绩基准相比较。即在确定一个基准的同时，通过模型的建立与筛选，借助计算机的优势，追求超出业绩比较基准的超额收益。

　　雷俊表示：“量化是一个工具，更是一种理念。需要做的是在框架内体现出投资组合的特点，并且争取战胜业绩比较基准。”

　　“指哪打哪。”雷俊如此形容量化的灵活性以及普适性。

　　他坦言，优秀的量化投资人不会囿于某一种风格，而是可以根据业绩基准做出相应的模型，来追求超出基准的回报。当然也是因为这种特点，量化投资者一般很难被打上标签。

　　雷俊同时强调，量化投资者追求的是超越业绩比较基准的相对收益能力，如果在市场上对冲工具比较成熟的情况下，这种相对收益的能力一定程度上也可以转化成为绝对收益。