电脑对基金进行打分时，主要基于量化模型和机器学习算法，通过多维度指标计算综合得分。典型的评分系统会先对基金进行分类，然后计算收益、风险、超额收益等指标，最后通过标准化处理和加权计算得出总分。例如火富牛平台采用特征工程原理，使指标值满足均值为0、方差为1的分布特征，得分大小取决于指标值在样本分布中的位置。

这种评分方法的科学性体现在多个方面。分类是评分的基础，不同策略的基金风险和收益特征差异很大，必须先合理分类才能保证评分的可比性。指标计算是关键环节，常用的包括夏普比率、阿尔法系数、贝塔系数、最大回撤率等。夏普比率反映单位风险获得的超额收益，计算公式为(基金平均收益率-无风险收益率)/基金收益率标准差。阿尔法系数衡量基金经理的主动管理能力，贝塔系数反映基金相对于市场的波动性。模型设计决定评分质量，好的模型会综合考虑收益、风险和风险调整后收益等维度，并赋予合理的权重。例如收益率指标通常是值越大分数越高，而最大回撤则是值越小分数越高。

从数据角度看，这种评分方法具有显著优势。一是能处理海量数据，覆盖所有样本基金；二是避免人为偏见，完全依赖数据说话；三是动态调整，随着市场变化自动更新评分。专业机构可以通过配置自己的评分模型库，实现定制化评估。例如对私募基金股票多头策略，可以设置特定的评分模型和样本范围。

实际应用中，电脑评分已成为基金筛选的重要工具。投资者可以快速识别出同类基金中的优质产品，同时监测基金是否出现风格漂移等问题。但也要注意，评分只是参考工具，不能完全替代人工判断，需要结合定性分析做出最终决策。随着人工智能技术的发展，基金评分系统正在向更智能、更精准的方向进化，为投资者提供更有价值的决策支持。