|
|
最近在论坛上看到不少讨论，都在强调量化策略的自动化优势。但我想提出一个争议性话题：当我们的交易完全交给算法执行时，是否正在失去对市场的真正理解？
我观察到很多量化团队把大量精力放在优化模型参数上，却很少讨论策略背后的市场逻辑。更令人担忧的是，一些所谓的“AI驱动”策略连开发者自己都说不清楚具体决策过程。上周就听说某知名基金因为一个运行三年的策略突然失效而遭受重大损失，事后发现是因为市场结构发生了根本性变化，而他们的模型完全没能适应。
这种现象让我思考：量化投资是否正在变成一个“黑箱”竞赛？我们追求更高的夏普比率、更低的回撤，但在这个过程中，是否忽略了投资最基本的价值发现功能？
特别想听听各位对以下问题的看法：
1. 在追求策略绩效的同时，如何保持对市场本质的理解？
2. 是否存在过度拟合历史数据的风险？
3. 当模型表现与基本面分析出现矛盾时，我们应该相信哪个？
期待与各位展开深入讨论。 |
|
发表于 2025-11-1 07:58:01
