量化资金自营是指一种投资策略，即通过利用数学、统计学和计算机技术等量化方法，以算法为基础进行交易和投资决策，从而实现资金的自主运作和管理。这种策略依赖于自动化的交易系统和模型，通过对大量数据的分析和模式识别，寻找并执行交易机会。
量化资金自营通常包括以下几个步骤：
1. 数据收集和清洗：收集和整理与投资相关的各种数据，包括市场行情、财务数据、经济指标等。
2. 模型开发和策略构建：利用数学和统计学方法构建投资模型和交易策略，通过对历史数据的回测和模拟交易验证其效果。
3. 策略执行和交易：将开发的投资策略转化为计算机算法，通过自动化交易系统进行实时交易，执行买入和卖出操作。
4. 风险控制和资金管理：制定和执行严格的风险控制措施，包括设定止损和止盈点、管理仓位和资金分配等，以保护资金安全和降低风险。
量化资金自营的优势在于可以通过算法和技术的应用，减少人为的情绪和主观判断对投资决策的影响，提高交易的执行速度和效率，同时能够更好地控制风险。
是指只允许使用自有资金进行交易，不得使用外部资金进行投资。
量化资金只允许自营是为了避免外部资金带来的风险，保证投资者的利益和资金安全。
外部资金可能会增加交易风险，导致资金亏损。
量化资金只允许自营也可以提高投资者的自主性和独立性，让投资者更加专注于自身的投资策略和风险控制，从而提高投资的成功率和盈利能力。
“量化超额”是量化投资中的一个概念，指的是量化投资策略的实际收益超过其基准收益的部分。这里的“量化”指的是量化投资，即采用数学模型和算法，借助计算机程序来指导投资，目的是追求绝对收益。
在量化投资中，投资者会选择一个基准指数或基准组合，作为评价其投资表现的参考。基准指数或基准组合通常代表了市场的平均水平或某种特定风格的表现。量化超额就是量化投资策略在扣除相关风险、费用等因素后，相对于这个基准的实际超额收益。
例如，如果一个量化投资策略的年化收益率为15%，而其基准指数的年化收益率为10%，那么这个量化投资策略就实现了5%的量化超额。
需要注意的是，量化超额并不是绝对的，它受到多种因素的影响，包括市场走势、投资策略、模型有效性等。因此，投资者在选择量化投资产品时，应该全面考虑其历史表现、管理团队、风险控制等因素，而不是仅仅关注量化超额的大小。