量化投资的核心在于将访谈内容转化为可计算的数据指标。以工银瑞信焦文龙的访谈为例，其提出的"主动定义贝塔"策略可通过三个维度量化：1）指数产品布局方向选择，使用行业景气度评分模型（0-100分）；2）建仓期操作优化，采用T+5窗口期超额收益回测；3）流动性管理，通过做市商成本/日均成交额比率监控。程竹成提及的行业轮动策略则可量化为：行业动量因子（20日涨跌幅）+估值离散度（行业PE标准差）+资金流向（北向资金行业配置变化率）的三因子模型。

这种量化方法的科学性体现在三个方面。2025年一季度公募基金持仓数据显示，采用类似多因子模型的量化产品平均超额收益达4.7%，显著高于传统主动管理的2.3%。Smart Beta策略规模已达1507亿元，年化收益波动比1.8，验证了因子投资的稳定性。富国基金的实证研究表明，其"大势研判+风格轮动"量化系统在2024年实现年化21.4%收益，最大回撤仅15.2%。第三，全球Smart Beta ETF规模2.24万亿美元中，基本面因子策略占比达37%，说明机构投资者对量化模型的广泛认可。值得注意的是，量化分析需要规避LTCM基金的教训，建议单策略风险敞口不超过组合的15%，这与华夏量化优选基金的风控标准一致。最新的基金经理调查显示，67.4%的受访者将量化模型作为核心决策辅助工具，特别是在行业轮动（配置权重提升12%）和组合再平衡（调仓频率降低23%）领域效果显著。