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第1章 远超市场收益的量化投资（第2页）

量化投资模型一般有三种类型：

一是大类资产配置模型、根据大类资产配置决定股票和债券等的投资比例。

二是行业模型、是按照行业配置模型确定超配或低配的行业。

三是股票模型，就是依靠股票模型挑选股票。

有同学问，如果模型出错了怎么办？

不可否认，模型有可能会出错，就像ct机有可能误诊病人一样。

但是，在大概率下，ct机是不会出错的，所以，医生没有抛弃ct机，也就是说经过验证的模型在大概率下是不会出错的。

当然ct机用久了也需要检修和维护才能保证它的准确率，量化投资模型也一样需要维护和修正来应对市场新的变化。

纪律性的好处有很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。纪律化的另外一个好处是可跟踪。

我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。

（二）系统性

量化投资的系统性具体表现为“三多”。

首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型；

其次是多角度，定量投资的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、资金流向、市场情绪等等多个角度；

再者就是多数据，就是海量数据的处理。

人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深入分析这100家公司。

但在一个很大的资本市场，有成千上万只股票的时候，比如A股有5000多只股票，投资者不可能把所有的公司都深入分析一遍，没有这个时间和精力。

量化投资强大的信息处理能力就能反映它的优势，能捕捉更多更好的投资机会。

（三）套利思想

量化投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。

价值投资经理大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，哪只股票是可以翻倍的股票；而量化基金经理大部分精力花在分析模型的优化上，根据最新的行情，怎样优化模型可以提高收益率或者降低风险。

（四）概率取胜

这表现为两个方面：

一是量化投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。

二是依靠一个股票组合取胜，而不是一个或几个股票取胜。

四、总结

总的来看，量化投资就是是运用数学和统计方法构建模型、计算机执行算法来进行投资决策的策略。

它通过系统化的方法和大量的历史数据来寻找投资机会，并以科学的方式管理风险。量化投资策略具有纪律性，系统性，套利思想和概率取胜等特点。

所以我们在使用量化投资策略时需要遵守量化投资的原则，将量化方法与自身投资目标和风险偏好相结合，并注重风险控制和仓位管理。

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