他所说：“模型是骨架，人的认知才是灵魂。”   这种科学性与艺术性的结合，也在中金中证A500指数增强基金上有所体现。他坦言，由于中证A500成分股中有很多机构投资者扎堆的标的，使得阿尔法超额收益获取难度更高，在进行管理时要采用更加精细化的运作方式。   面对激烈的市场竞争，耿帅军自有一套“秘籍”——中金基金独特的非线性策略框架。耿帅军说，传统的线性策略是假设因子与收益呈单向关系。例如，假设股票估值越低，未来涨幅空间越大。但在高度有效的市场中，这种线性关系被打破了，于是非线性策略框架应运而生。   “非线性策略不是否定传统逻辑，而是用更精细的‘手术刀’划分市场。”耿帅军介绍，简单来说，非线性策略是将市场划分为多个细分维度，如公司质地、行业周期等，然后在每个细分领域内构建局部线性模型，最终组合形成全局非线性策略。   例如，将股票按长期净资产收益率（ROE水平分为“高质量”与“低质量”类型，在高质量组侧重基本面因子，在低质量组侧重交易行为因子。“在AI赋能下，如果局部模型分类足够多，可以做到每个标的都有自己的定价模型。”耿帅军表示。   他说，在资本市场上，要时刻关注逻辑的范式切换。一个重大事件带来的影响，可能会完全演变成另一个逻辑。这需要基金经理判断什么逻辑是永恒的，什么逻辑只是阶段性的。   “人工智能和大数据技术极大扩展了量化投资的边界。”耿帅军进一步表示，技术的进步使得研究人员能够更好处理数据和分析数据，以文本数据为例，通过自然语言处理可以解析新闻、社交媒体、财报等文本信息，将非结构化数据转化为量化信号，能够快速捕捉政策驱动事件或市场情绪波动。除此之外，深度学习技术在处理时序数据上表现出了极强的学习能力。   “拥抱人工智能是目前国内量化投资的主流，未来对人工智能技术使用的水平，将成为量化投资团队投资能力的重要衡量标准。”耿帅军说。   超额收益是市场有效性的奖励   在指数化投资的浪潮下，以ETF为代表的被动投资基金发展势头强劲，但耿帅军认为，被动投资与主动投资是市场有效性的“共生体”，被动投资繁荣的前提是依赖主动投资持续发现错误定价，从而维持市场定价的有效性。因此，主动管理的指数增强基金的超额收益正是来自于帮助市场提升有效性后获得的奖励。   中金中证A500指数增强基金将如何获得超额收益？据介绍，该产品的量化策略主要由四部分构成：风险模型、阿尔法（超额收
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