量化选股可以快速筛选全市场个股,摆脱主观情绪干扰,在震荡、结构性行情中往往能取得不错效果,但不能直接当成稳赚的买卖清单。它依靠财务、动量、估值等因子做批量筛选,回测曲线经常很漂亮,可实盘经常出现明显落差。
最大问题来自过度拟合,模型适配了过去历史行情,一旦市场风格切换,原有因子就会失效。另外存在策略拥挤的现象,很多量化模型共用同类因子,大量资金同时买卖,会削弱选股的超额收益。同时回测经常低估滑点、交易成本,实盘调仓会吃掉一部分收益,面对突发政策、黑天鹅事件,模型也缺少主观判断的灵活性。
普通投资者不要直接照着量化推荐无脑买入,更适合把它当做辅助工具,用来缩小选股范围,再结合行业逻辑、基本面二次甄别。可以先用模拟盘观察一段时间,观察信号稳定性,再小资金参与,不能完全依赖模型输出的结果做全部交易决策。
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