以下是我2007年买的基金，今天去查了下，赔赚如下：
1.宝盈策略增长混合型证券投资基金（213003）持有份额2693.78 市值2652.3浮动盈亏615.46
2.光大保德信量化核心证券投资基金（360001）持有份额3345.18市值4469.16浮动盈亏544.64
3.博时新兴成长混合型证券投资基金（050009）持有份额4160.57市值4855.39浮动盈亏487.80.
合计盈亏1647.9.我当时花了15000买的，最差时，差点沉入海底看不见了，现在又浮出水面了！
1、量化交易策略真能提高胜率吗？
量化交易能提高胜率。
传统的主观交易，往往只能用“我觉得”、“我认为”、“局部高点”、“局部低点”之类的语句来分析行情。也正因为如此，一百个主观交易者对行情有一百种观点。如果行情证实预测错了，主观交易者也只能定性地、大大概概地吸取个教训，是无法严谨地优化判断思路的，也无法众人一同用力优化思路。
而量化交易则不然，有模型、有数据，可以精确到几分几秒、也可以具体到百分比。量化交易不一定能一上来就达到高胜率，但是存在科学分析、科学调整的方法。如果行情证实预测错了，那么交易员（区别于主观的“交易者”）可以去调整模型结构、优化设置参数，并在多次测试中逐步逐步走向最优。
同时，由于有明确的量化对象，可以共同的量化标准下，实现群体协作、共同研究。也可以长期研究，前人的实践准确递交接到后人的手里，就如同一门学科一样接力研究。
归根到底，正是因为量化交易的数学化，决定了它可以不断提高胜率。
应邀回答本行业问题。
几乎每一个幸存下来的全职量化交易者都经历了一条极其艰难和曲折的道路。
原始资本积累有很多种方式，而量化交易可能是最难的。
作为一个曾经的量化交易者，那个阶段，每天都在不断地进行各种回测试和开发。从实际角度看，市场中指标的切线或形态的波动等不同的技术分析方法，无论其历史背景和基本原理如何，都是基于市场运行过程中的量、价、时、空等历史数据进行统计、分析和计算的。重要的是，一般趋势跟踪系统的获胜概率小于40%。
因此，模型的建立是非常重要的。
而且这个模型非常令人崩溃的一点是：趋势交易是反！人！性！的。是的：几乎总是在最高点开仓，在最低点平仓，所以每一次下单，都像是在如履薄冰。
因此，日常的工作流程就是每天早上打开计算机，检查数据流是否正常，然后打开模型，让程序自动执行，盘中各种各样的纠结，盘后各种各样的遗憾。这基本上是一天的生活。
可能是本人技艺不精吧，终弃之。
在我看来，做量化，有些缺憾是永远都无法完美平衡的。
市场容量
对于资金规模较大的策略，如果不充分考虑市场以及品种容量问题，可能导致交易结果与预期存在较大偏差。例如，当出现波动和流动性中断时，大资金往往难以交易，这是在策略回测时也很难写进系统的因素；或者，实际品种的市场容量有限，大单不能按规定的价格成交，这也会影响最终的交易结果。
样本量过少
有些策略所涵盖的时间太短，因此样本量太小，无法充分证明策略的有效性。这些策略可能在较长时间内在资本曲线上表现不佳。
信号量太少
虽然一些策略已经测试了很长一段时间，但它们触发的交易信号很少。这些战略在未来是否会稳定，还有待观察。例如，应用于日线上的策略需要观察更长的时间段。
适用范围小
虽然一些策略涵盖的时间较长，或者更多的品种或市场，但它们只涵盖某一种类型的市场，如单边牛市或者只适用于震荡市。这些策略在非常不同的市场情况下可能表现不同。
2、量化投资能**吗？
风靡海外的主动量化投资，也在中国流行起来。目前市场上已经推出19只主动量化基金，但始终是“雷声大，雨点小”，在投资效果上，并没有像在国外一样展现其神奇的威力。国内的量化基金仅仅是“量化优选股”，追求相对收益。量化投资的核心应该是风控，坚持追求绝对收益。
量化投资重在风控
目前市场上的量化产品将研究的重点放在择股和行业配置上，缺乏有效及时的风险响应体系，而从国外的经验看，量化的一大特点就是对风险的预判。量化产品模型设计之初，要将核心定为风险控制，包括从统计信息学角度出发的信息熵值（Entropy）的变化、从分形理论出发的市场（Pattern）的变化、从金融物理学角度出发的金融泡沫统计指标的变化、从市场微观结构出发的分析师一致预期分歧的变化和趋势等，构建风险模型，对中短期系统风险进行定量分析，依靠基金经理和研究员对宏观经济发展头部、人口与社会的结构性特征、经济产业周期等因素的分析，对长期风险进行定性分析。
量化投资坚持追求绝对收益
提及量化投资，人们就会想到西蒙斯用公式打败市场的经典案例。但这一投资工具在被引入国内投资市场之后，并没有展现其神奇的威力。根据wind数据分类显示，目前市场上有19只量化基金，2012年可统计的15只量化基金收益率仅为2.55%（同期沪指上涨3.17%），国内发行的量化基金表现不尽如人意。
国内的量化基金仅仅是“量化选股”，追求相对收益。量化投资的核心应该是风控，坚持追求的则应该是绝对收益。A股量化产品发展空间大，从目前市场趋势看，越来越多的基金公司倾向于推出量化策略略。相对于海外成熟市场，A股市场的发展历史较短，市场有效性偏弱，市场上被错误定价的股票相对较多，留给量化投资策略去发掘市场的无效性，寻找超额收益的潜力和空间就更大。而量化投资策略可以发挥其纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化的特点，捕获国内市场的各种投资机会。
量化的核心在于市场波动率 既不是牛市行情也不是熊市行情。 而且选股要选换手率高的，在一段时间内日线波动幅度不大的。 核心就是系统化设置网格线 做高频或者超高频切记找券商取消每笔5块钱最低手续费。
关于量化投资，相信很多投资者多多少也都听说过，那么对于量化投资是否能够真正的**可能大家还是有些存疑。当然这跟很多朋友对于量化投资还处于一种观望的阶段，也有很大的关系。大家并不清楚到底什么是量化投资，以及量化投资在国内的现状，当然也担忧未来量化投资的前景会是什么样。今天小编就来讲讲量化投资的这些事！（公众号：加糖有点甜半糖经济）
首先，我们需要明白何为量化投资。不管是在百度百科上还是在其他的一些资料上对量化投资给出的解释是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。
其原理是通过分析大量数据，利用数学、统计学、信息技术来进行数据处理，最终将结果作为管理投资组合的依据！量化投资实际上就是一种将事件或信号数字化，然后通过计算机系统进行信息处理，采用现有的数学模型替代人为的主观判断的投资方式。利用电脑代替人脑，去解决投资中情绪化投资的问题，同时也避免了非理性投资行为的出现，最终达到在控制风险的前提下实现收益的最大化。
简单地说，量化投资策略就是将原本50%的**概率提高到50%以上，看起来很简单，但是我们都知道风险和收益向来是成正比，只要**的概率大于亏钱的概率，那么就会有源源不断的钱装进口袋，聚沙成塔，积少成多！
最早的量化投资源自于华尔街的传奇人物詹姆斯·西蒙斯。他既是世界级的数学家，同时也是最伟大的对冲基金经理之一。詹姆斯·西蒙斯20岁毕业于麻省理工学院数学系，23岁时拿到了加州大学伯克利分校的数学博士学位。30岁被Stony Brook University授予数学学院院长的职位。40岁获得美国数学协会的Oswald Veblen 几何学奖。到了42岁的他正式从学术界转战金融界，成立了一家投资基金，主要投资于商品期货和其他金融工具。
同时他没有放弃自己的数学天赋，他也是最早的将数学理论应用到投资中的投资者，为此他开发建立了许多数学模型，并通过计算机编程建立模型分析股票价格进行自动交易，凭借着大量数据信息进行可靠性预测，他不仅成功地将投资量化了，而且取得了巨大的成功。
正是因为利用数学模型进行投资操作，他运作的大奖章基金在二十年间的年化收益做到了惊人的55%，远远超过股神巴菲特和金融大鳄索罗斯，甚至在2007年爆发全球金融危机之下，其管理的基金依然做到85%的回报率。自此这种将数学模型和投资策略相结合的量化投资正式进入了
3、量化交易盈利的关键是什么？
量化交易虽然听起来非常高端，但实质上是交易策略的竞争，一套被广泛使用的交易策略是无法在市场上获得超额收益的。量化交易系统只有一只保持处在市场前列，才能保证持续的盈利。因为无论量化，还是个人的技术面交易，本质都是互相收割，只是手段不同而已，老套的，广为人知的交易模式是无法收割别人的，反而只能被人收割。就像炉石传说这样的套牌游戏，胜率取决于整个竞技场中其他队伍使用的套牌类型，而无一劳永逸的套牌。所以量化交易中也无一劳永逸的交易策略，必须在市场中不断进化，才能位于前列做手执镰刀之人。正因此，量化交易中最重要的就是能构建出盈利策略的团队，而非盈利策略，盈利策略总会不再适应市场，但团队的智力财富才是最珍贵的。
量化交易罪中的盈利模式是什么？第一是他已经测算出了一个方法的成功率，这个成功率在50%或60以上，第二是执行，因为人呢，做股票的过程中它会有贪婪恐惧心理因素的变化，而这个软件它是一个机器没有这个感情，所以说这就是他成功的秘诀第一他找到了一定的方法，第二执行力。