悟道之感想：龙头战法之龙头预判。
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1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2、系统性。具体表现为 三多 。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型;二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;三是多数据，即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用;二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。
统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系(协整关系)，当某一对品种的价差(协整方程的残差)偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较长采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。
算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数量。
算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价(目标价与实际成交均价的差)。被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格(VWAP)、时间加权平均价格(TWAP)等都属于被动型算法交易。 (2) 主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。
一个完整的策略需要包含输入、策略处理逻辑、输出;策略处理逻辑需要考虑选股、择时、仓位管理和止盈止损等因素。
量化选股就是用量化的方法选择确定的投资组合，期望这样的投资组合可以获得超越大盘的投资收益。常用的选股方法有多因子选股、行业轮动选股、趋势跟踪选股等。
1. 严格的纪律性
量化交易有着严格的纪律性，这样做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。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的化，我会打开量化交易系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况，而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。
完备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都有模型;其次是多角度，量化交易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、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;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，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。
量化交易正是在找估值洼地，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。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票;与定性投资不同，量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
这表现为两个方面，一是定量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。二是在股票实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率和仓位控制。
1)系统性波动
2)相对性波动
3)交易性波动
每一种投资，都是挣的上面某一种波动的钱，量化交易策略的种类很多，包含了上面三种波动。在做的时候我们也要明白，做的这个类型的交易，赚的是哪一部分的钱。
——择股 ——
每个人的择股标准都不同，有的是只看能力圈内的，有的是着重看财务数据，有的偏爱成长股，有的喜欢大蓝筹，所以择股没有一个固定的量化策略，千人千面。
我有一个比较简单的择股方法，自认为适合普通散户投资者使用，主要有以下两点：
1，只选行业龙头（注意是经营上的龙，不是市场上活跃的龙头），最好是大蓝筹或大白马，这种股踩雷的概率非常小，可以穿越牛熊，稳就一个字。
2，选财务数据好的，比如毛利率、ROE、营收同比高的，这个“高”就是可以量化的，还有资产负债率低的，同样“低”也是可以量化的，具体如何量化可以根据自己的喜好去调整。
按照上面的方法筛选出来的股票其实没有几只了，而且全市场都知道它好，所以捡便宜的可能性也小。两个办法解决这个问题，要么耐心等待机会，像去年10月和12月都是买入的最好时机（这是回头看，当时肯定不知道是最好时机，但也有方法择时）；要么再去挖细分行业的龙头股，把范围扩大。
找到心仪的股票以后，什么时候买入和卖出呢？这就是择时的问题了，当然也是可以量化的。
——择时 ——
一只股票的估值随着股价变化和盈利变化会产生波动，价投的都知道要低估买入、高估卖出。何为低估，何为高估，这也是个千人千面的事，每个人心中都有一杆称，所以量化策略也不是一成不变的。
这里我再提供一个适合普通散户使用的量化策略，抛砖引玉：
1，好股票（比如茅台）的估值可能会像上台阶一样，低估区域越来越高，好多年都不会再回到原来的低估区域，所以只要估值跌到历史平均水平以下我们就认为进入低估区域了。
2，熊市一般都是一段比较长的时间，所以即便进入低估区域也不能一把梭哈，要类似基金定投一样在低估区域里分阶段买入，比如可以每周小额定投，或者每月大额定投，根据自己的喜好设置即可，只要估值超过历史平均水平就不买入，低于则继续买。
3，会买的是学生，会卖的是师傅，何时卖出确实比较难判断，但依然可以进行量化，比如看历史高估区域大概在哪里，那么可以作为参考选择卖出时机，不过很多好股票的高估区域也是逐步抬升的，那么可以在量化时乘以一个系数，比如1.2或者1.5，也要采用分批卖出的方式以免卖的太早而错过利润最丰厚的那段。