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1、“黑箱子”的背后还是人 量化交易从策略设计到实施与监控的各个环节中，都离不开人的决策。是人经过数据收集、整理、分析和研究之后得到交易策略，然后交付给系统去实施，因此最终是人而不是机器或系统为量化投资的各个方面负责，这就是我说“黑箱子”背后还是人的原因。 2、“黑箱子”投资的最大意义 我认为，量化交易的最大意义在于，使用符合策略要求的系统按纪律自动执行，有助于消除投资者交易决策中的情绪、不守纪律、心态不稳、贪婪和恐惧心理作祟等因素。 3、我们能从宽客身上学到哪些东西？ 一是强制自己对所采用的投资策略进行深度的、精确的细节分析，以及各个环节的全面思考，只有搞清楚投资策略和投资系统的所有环节和细节，才不会导致决策和操作时遇到问题时的随意化和情绪化。 二是学习量化交易者的严格的纪律性，宽客们通过交易系统将情绪化的反应从投资过程中清除，取而代之的是按照纪律严格执行经过测试和检验有效的投资思想和策略。 4、基本的“黑箱子”结构。
1）阿尔法模型——宽客赖以赚钱的模型。阿尔法指的是扣除市场基准回报后的投资回报，用来考察宽客的投资技艺。阿尔法策略其实就是一种择时决策，宽客构建预测并且用来完成择时的系统就是阿尔法系统。阿尔法模型分为理论驱动型（由数据提出理论，再验证）和数据驱动型（经验型）。 2）风险控制并不只是为了规避风险或者减少损失，它是为了提高回报的质量和持续性，而对敞口实施有目的的选择和规模控制，并对一个给定的风险水平追求最大化回报。（不怕等，就怕退） 3）交易成本模型并不是用来最小化交易成本的，而是用来告知为了完成投资组合构建，所要发生交易的成本，它与阿尔法模型、风险控制模型一起，共同决定持有哪种最优投资组合。 4）综合考虑并平衡了阿尔法模型（乐观者）、风险控制模型（悲观者）和交易成本模型（会计）之后，投资组合模型决定如何生成投资组合。投资组合构建模型有两种主要形式：规则化（基于宽客事先拥有的直觉）和采用最优化工具（使用算法来寻找最优目标）。 5）研究是量化交易的核心，最好的宽客获得成功很大程度得益于精心设计的、缜密的和从不懈怠的研究。一个还没有被反例驳斥为不正确的理论，只能暂时认为是正确的。交易思想有四种常见来源：市场的观察、学术文献、挖掘其他量化交易投资机构的交易者并向其学习、来自主观判断型交易者的教训。（阅读的作用和意义所在） 5、“黑箱子”也是有风险的。 量化交易存在着模型风险（策略无法准确描述、匹配或预测它试图利用的现实市场现象的风险）、市场逻辑变更风险（市场发生大的趋势上的改变，使得原本根据历史数据和历史趋势构建的模型不能适应这种变化而遭受的风险）、外部冲击风险（风险来自于外部，而不是来自于市场内部，这是一项重大的、很难采取措施回避的风险）、扩散风险（或同质投资者风险）等固有的风险。 6、正确看待“黑箱子” 正如其他任何一种交易形式一样，量化交易既有优点也有不足，任何可以用来批评量化投资者的理由，同样可以放在主观判断交易者身上。 7、收集信息的三个重要工具包括建立信任、专业知识及可以追踪和恢复信息的有条理的逻辑系统。 |
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