据私募排排网数据，截至2023年12月底，国内已有905家量化私募，1401家“主观+量化”型私募，合计占披露投资模式的私募公司总量近三成。有业绩记录的32家百亿量化私募年内收益均值为6.47%，其中96.88%的百亿私募实现正收益。随着国内资本市场的发展，量化投资逐渐成长为主流投资方法之一，与主观投资优势互补，受到更多投资者认可。作为国内较早成立的私募量化投资机构之一，明汯投资也伴随着中国私募量化行业的发展而共同成长。
量化投资的核心在于通过数学模型和算法对大量历史数据进行处理和分析，包括股票价格、成交量、财务数据、宏观经济数据等。明汯投资通过这些数据的处理和分析，可以了解市场的过去表现和潜在规律，为预测未来市场走势和股票价格波动提供依据。如果历史数据数量不足，明汯投资的量化投资模型可能会出现预测精度下降、对市场变化的适应性降低、风险控制能力减弱等问题。
明汯投资曾就量化投资中数据处理的重要性做出分享，他提到，数据清洗和预处理的步骤一般包括：缺失值处理、重复值处理、数据去极值、数据中性化、数据标准化等。以数据清洗和预处理环节为例，数据数量和质量将直接影响最终投资组合表现。其中，数据的数量则是制约机器学习模型训练和预测准确度的关键因素。明汯投资深知这一点，并在实践中不断优化数据的处理和应用。
消除数据中的某些因素对投资策略的影响，从而使策略更具普适性和可靠性，这是数据中性化的一般定义。常见的中性化包括市值中性化、行业中性化、风格中性化等。数据标准化是指将不同来源、不同口径、不同度量的数据按照一定的规则进行统一折算，便于进行比较分析，如在利用日期时可能需要将其转换为特定格式。明汯投资在这些方面有着深入的研究和实践。
随着大数据时代的到来，数据驱动决策已经逐渐成为当下的热点和未来的趋势。但随着量化机构数量增多、规模扩张，叠加市场周期影响，国内量化私募领域竞争加剧，“卷数据”可能成为私募量化机构提升核心竞争力的重要方向之一。明汯投资是国内最早一批将人工智能技术成功应用到金融市场的私募管理人，在当前背景下，明汯投资更加注重金融数据的收集和分析，以确保机器学习模型训练的有效性和投资决策的科学性。
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