量化选基工具是基于历史数据和预设的模型算法来筛选基金的。虽然它可以通过大量数据和复杂的计算,快速筛选出符合某些条件的基金,具有一定的科学性和客观性。但市场是复杂多变且充满不确定性的。
一方面,历史数据只能反映过去的情况,不能完全代表未来。过去表现优异的基金,在未来可能由于市场环境变化、基金经理更换、行业竞争加剧等因素,导致业绩下滑。例如,曾经某量化选基工具筛选出的一只重仓科技股的基金,在科技行业景气时表现出色,但当行业遇冷,该基金业绩大幅下跌。
另一方面,量化选基工具的模型是基于一定的假设和规则构建的,可能无法涵盖所有影响基金业绩的因素。市场上还存在一些突发的、难以量化的事件,如政策调整、自然灾害等,这些都可能对基金的收益产生重大影响。
相比单纯依赖量化选基工具选单一基金,基金组合配置是更好的选择。我们盈米叩富团队有专业的投研能力,打造了一系列基金组合。
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发布于15小时前



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