选择指增而不是指数，说明投资者一是认可这个指数的投资价值，又希望基金管理人在增强超额收益上有较大优势。在筛选过程中，可以着重把握以下五个维度:

投资逻辑与策略的合理性：投资者需要理解产品的投资逻辑和策略是否合理。优秀的量化模型不仅注重长期规律的学习，又能通过动态加权技术快速适应短期市场风格变化。这种策略使得产品在保持长期稳定收益的同时,能够更好地应对市场波动。

超额收益稳定性：选择长期表现稳定的产品，尤其是在不同市场环境下的超额收益表现。在开发量化模型时，应更注重长期规律的学习，同时结合短期市场风格变化进行动态调整。这种策略使得产品在不同市场环境下都能保持稳定的超额收益能力。

风险控制能力：在风险控制方面，先进的风险控制模型通过引入多种数据源和先进的算法，能够更精准地刻。

管理团队实力：考察管理团队的量化投资经验和技术研发能力，了解过往业绩和市场口碑。可考量该量化团队在机器学习和量化投资领域是否拥有丰富的经验，能够将前沿的机器学习技术应用于实际投资中。

数据与技术优势：除了传统的量价数据，先进的量化模型应更关注产业链数据等另类数据，丰富数据来源的同时，以高质量算力用于模型的高效训练和优化，确保模型能够处理海量数据并快速适应市场变化。