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您好，量化工具筛选出的基金仍可能亏钱，核心在于工具的底层逻辑存在难以突破的固有局限。
首先，量化模型依赖的历史数据存在 “时序异构性”。工具筛选时采用的夏普比率、最大回撤等指标，均基于过去 3-5 年的市场数据计算，但市场结构在资金供需、政策导向等变量影响下会发生结构性突变。例如 2024 年美联储超预期降息引发的全球流动性重构，导致此前有效的利率敏感型因子集体失效，工具依据历史数据筛选的高评级债券基金，因未纳入新变量测算，净值出现非预期回撤。
其次，模型存在 “因子共线性陷阱”。多数量化工具通过多因子加权评分筛选基金，但若未对因子间的相关性进行 PCA 降维处理，可能出现 “伪有效” 结果。比如某工具同时纳入 “近 1 年收益率” 与 “近 6 个月收益率” 两个高度相关的因子，实则放大了短期趋势权重，筛选出的基金在风格切换时，因缺乏抗跌因子保护而亏损。
此外，非量化变量的冲击具有不可预测性。量化工具无法纳入基金经理突发离职、持仓债券违约等黑天鹅事件，这些事件会直接导致基金净值异动。例如 2025 年初某量化筛选的明星基金，因核心基金经理突然离任，1 个月内净值下跌 12%，远超模型预设的风险阈值。
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发布于2025-7-11 14:20 北京
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