基金量化多因子？
最近看了很多关于量化的回答，感觉大部分都是“高精尖”的学术派，从原理上讲了量化到底是怎么回事。 我想从一个不同的角度来讲讲什么是量化——其实，量化最简单的解释就是：用数字去量化你的投资策略 举例1：如果你的投资策略是买入盈利大于5%且跌幅最大的板块，那么你的量化策略就可以表示为：【（当前市值-买入成本）/买入成本】*100%>5%并且【（当前市值-买入成本）/卖出价格】*100%5%，那么我们就需要对 A 股的每个细分的行业都进行计算，因为不同行业之间是存在涨跌幅的限制的。这样，我们就可以得到一个包含了全部 A 股的数据表。 如果我们同时设定另外一个条件【（当前市值-买入成本）/出售价格】*100%<-10%，那么我们就同时对之前的结果进行了优化，最终结果会比仅仅使用一个条件的结果要少得多。
通过这样的方式，我们可以将任何复杂的投资策略转化为数学公式和数据，然后利用计算机来完成大量重复性的工作。
当然，在具体的实际操作过程中，不可能像上面两个例子这么理想化。比如我们根本无法获得所有 A 股的历史数据，更无法对每一只股票的计算都进行精细化和标准化。量化策略往往需要对各种情况做出应对，以及针对出现错误的交易进行修正。对于数据的处理能力和策略的自我修复能力是非常重要的。