郜哲表示，自动投资的通过对宏观情况、中观政策、财报蛛丝马迹分析，给出对未来的预期，而量化则是利用大数定律，利用汗青数据来推演未来，两者自然需要对方，自动的判断需要数据的验证，量化的纪律需要逻辑的支持，特别是在量化投资中，对于统计得来的纪律，需要进一步验证究竟是样本偶然事件，照旧代表一类自动投资逻辑的典型情形。对于后者是特别需要注意去举行模子调解的。当前处于产业转型期，行业发展和投资逻辑都在不停的变化中，汗青数据变得越来越不可靠，这也是为什么比年来自动量化的理念越来越深入人心。、

他还表示，华富指数部门就致力于研发切合资产和产业投资逻辑的自动与量化相联合的投资工具，做投资者看得懂的“Smart beta”。比方华富人工智能ETF，通过AI营收调解市值加权这单一指标，可以解决投资者在当前产业转型期最担心的观点炒作、和科学量化转型期公司在AI产业中的职位的投资痛点，这也是我们对自动量化的一些运用实验。

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