第三节  理念错误

对收益有不切合实际的期望值

有些初学者过度相信量化投资，希塑能每个月甚至每周都战胜大盘。存在这种想法，其实还是没有真正理解量化投资。好的量化策略确实能大概率地跑赢大盘，但不能说每个甚至每周都跑赢。从概率上说，甚至某一年战胜不了都是很正常的事情。特别是在大牛市，跑输也是正常的。我们看量化策略的效果，不是看一年甚至一个月、一周，而是看一个较长时间内是否大概率地战胜大盘。初学者跟踪了某个模型后，问的最多的问题就是，为什么今天会跑输？为什么这个月也跑输了？笔者可以很负责地告诉大家，我做了十多年的量化，还从未没有遇到过一年里每个月都能跑赢参照指标的系统。将来随着散户的慢慢退出，更加不可能有。

把量化等同于对冲

诚然，对冲策略是量化的一种，但不是所有的量化策略部是对冲略。本书讨论的策略很多都是通过数字统计得到的。国外量化投资做对冲的非常多，但在A股并不常见，主要由于做空品种少，无法做到完全对冲或大部分对冲；有一些类似牛熊宝的产品不是场内的，而且交易量也不大，并且经常偏差较大；同时，现在的政策又限制做空。所以，本书的模型，大部分只用概率和负相关品种，而没有用对冲。当然，如

果是在商品市场、外币市场等，就另当别论了，这里讨论的范用仅仅限于A股市场，而且是绝大部分"小散"可以做的事情。

把量化等同于高频交易

确实，高频交易是量化的一种，但量化交易不仅限于高频交易。应该这样说，大部分高频交易都是量化交易，而量化交易不仅仅是高频交易，除了高频交易，每周一次甚至每月一次的量化交易模型在A股市场也可以取得很好的收益。笔者因为前几年工作很忙，没有用过日线外的任何数据，交易也仅仅是最多一周交易一次，但依然可以获得很好的效果。

量化一定要用"高大上"的工具

经典的量化书上使用了大量的高等数学公式及"高大上"的复杂语言，如Matlab、Python等，当然，这些工具会使量化锦上添花。但绝大部分普通投资者学习量化的主要目的不是去掌握这些工具，而是能真正在实战中用量化获得良好的收益。总结下来，目前的量化工具和方法可以分为以下三类。

第一种：用专用的工具如Matlab、Pytbon，或者使用这些工具做成的平台，如优矿、米筐等。这种工具就好像机关枪，熟悉了后效率非常高，但枪械相对复杂，对非专业人士显得要求高，而且扫射可能有死角。

第二种：就是笔者现在用的，已经用了十年的Excel加上类似果仁这样不用编程的平台，非常"土"，适合非专业投资者。好比一把小手枪，因为方便，可以随身带着，拿出来就可以打，但可能打不远。

第三种：用高级语言针对一个特定的需求编制软件，计算求得最佳值，如人气网友f1itter，当年为了求得封基的多因子最佳配比，编写了专用的软件，动用了四台服务器，算一次花很长时间，但能找到一个最佳值。这比较像祖击枪，一次组击要花很长时间，要有耐心，但好的组击手则会一枪制胜。

不管你用什么枪，能战胜对手就是好枪。目前的中国资本市场还处在"大刀长矛"时代，有一把枪就足够你横行江湖了。