拿到一条基金净值曲线，却看不到具体持仓，就像只看成绩单猜复习方法：你能判断它更像哪种套路，但不能还原每一道题。Quantpedia 展示了一套按需分析流程：把未知净值当作待解释对象，通过 API 调取策略收益序列，再寻找最能解释其表现的候选因子。因子是能共同影响一批资产收益的驱动力，例如市场、价值或动量。
这项工作的实用之处，是把 Quantpedia 从静态策略库变成可随取随用的“因子数据库”。研究者可据此做多因子回归——把基金收益与多组因子收益作统计拟合，估计它更像动量、战术配置、防御叠加还是跨资产轮动。测试采用盲测：分析时不使用正确答案。不过，供稿未披露识别准确率或具体回归结果。它提供的是更快捷的组合归因路径，而非持仓侦测；相似暴露只能说明收益表现像某类策略，不能证明经理实际这样交易。