量化数据越多越好吗?精确的模糊与模糊的精确
量化投资的核心是数据加因子加策略:数据是原料,因子是加工,策略是决策。数据越多、类型越丰富,直觉上策略应该越准——信息越全,判断越准,这符合常识。 但常识不等于正确。在量化里,数据多和策略好之间,隔着一道看不见的墙。 精确的模糊 vs 模糊的精确 给一张图片不断加像素,画面越来越清晰,这是分辨率提升
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量化投资的核心是数据加因子加策略:数据是原料,因子是加工,策略是决策。数据越多、类型越丰富,直觉上策略应该越准——信息越全,判断越准,这符合常识。 但常识不等于正确。在量化里,数据多和策略好之间,隔着一道看不见的墙。 精确的模糊 vs 模糊的精确 给一张图片不断加像素,画面越来越清晰,这是分辨率提升
量化投资的核心是因子。因子是把选股逻辑翻译成一个可计算的数字,买入因子得分高的,卖出得分低的,回测看结果。这套流程表面上是数学,但背后有个更深层的问题:因子凭什么能工作? 因子不是真理,是假设 因子有效的前提,是市场存在可以被利用的规律。但如果市场完全有效,所有信息都即时反映在价格里,任何因子都没用
量化私募统治力越来越强,这是不争的事实。头部机构数据源铺到 Level 2、逐笔成交、另类数据,算力堆到几千台机器全天候跑回测,人才库塞满清北复交的数理博士。个人在这些维度上,没有一个能打。 但越是这样,我越要自己做。这笔账不是比谁强,而是算另一条逻辑。 钱在战场上就是生命。不管一个机构多优秀、多规