量化策略缺点（量化策略的特点）

作者：​​ 小明小明小明

来源：雪球

赚钱的均线

Brinson归因

如此厉害的策略实盘亏成狗？

曾经的量化程序员含泪分析那些年躺过的坑

亏钱秘诀一：Data Snooping Bias（数据探测偏差）

阿基米德曾曰过：“给我一个支点，我能撬动整个地球。” 躺坑的量化程序员说：“给我一条价格曲线，我总能找到赚钱的策略”；在历史数据上来来 *** 的测试，相当于玩无限次幸存者游戏，让人产生赚钱的错觉。

亏钱秘诀二：未来信息问题

你无法单凭过去的股价来衡量未来的收益，比如：“如果十年前我买了贵州茅台，今天就怎么怎么样，所以未来我坚定看好茅台” 这种说法大家肯定会嗤之以鼻。但如果说：“过去五年中，选高ROE、低PB的股票一定会赚大钱，所以买这些股票肯定没问题”，不少人可能就会动心了。其实这两种说法没有本质的区别，都是利用了未来信息。站在当下这个时间点，如果你能选出未来五年高ROE、低PB的股票，你肯定能赚大钱

亏钱秘诀三：机器学习大法

机器学习是个筐，什么都往里面装；而且还是一个黑筐，里面装了啥多数人说不清楚。不是说机器学习不能用，但是技术不到家就会跌入“Data Snooping + 未来信息” 双重大坑里面，永世难以翻身。AI alpha 是天问，赚钱的最终还是投资策略。

BB完了，谢谢。

最后一句：量化在统计套利、流动性做市是很有效果的，多因子的Alpha Mining就靠艺高人胆大了。