量化交易，可以简单，比如定投，就是最简单的量化交易。

设置买入和卖出规则，时间拉长来看，总能看到我们常说的微笑曲线。

这个量化模型够简单吧，但是很有效，而且使用定投的人还非常多，接受度很高。

但是定投也有缺陷，做过定投的朋友，应该也有所感受，那就是如果下跌时间过长，那就是漫长的等待，能够得到安慰的，就是成本越来越低。如果是一开始定投就上涨，那么盈利相对就要少。

而定投的优势也很明显：不用操心，分摊成本，静待市场反转。

如果是长期有耐心的投资者，那么定投非常适合。

如果是激进投资者，定投可能觉得太没劲。。。

以最简单的例子来讲解，我们会发现，定投有优势，也有劣势。

那么，我们把模型增加一些因子，根据我们想要实现的投资目标，把相关影响因素涵盖进去，能否实现完美的投资策略呢？

我们来看一下这个策略的回测结果：

这是22.4.1-22.9.17，近5个半月策略回测收益87%，综合年化收益294.7%，

最大回撤仅6.12%，交易次数150次，胜率63%；

这个策略就比较激进，涉及的因子有：

估值因子

成长因子

规模因子

财务质量因子

杠杆因子

波动率因子

技术因子

盈利类因子

不过，这些因子都是不断去验证的。

最开始考虑3个因子，但是效果不太满意，然后不断增加因子，一直增加了10几个因子，但是有些因子并没有作用，于是也要进行剔除。

在不断得排列组合之后，回测了目前比较满意的策略，收益高，回撤小，就是量化追求。

后来又想增加一些因子，但是工作量会增大很多，就暂时没考虑了。

首先写因子代码也是要花时间的，不过这个可以作为模块随时调用；

其次，排列组合，以及回测。

假如是3个因子，那么其组合方式有6种，

4个因子，组合方式是24种，

5个因子，组合方式是120种，

10个因子，组合方式是3628800种，

20个因子，。。。。。。

所以，因子越多，工作量急剧攀升，如果不能高效完成因子的筛选和组合，并且形成有效的投资策略，那么等我们把量化策略做出来，市场都已经变了一轮又一轮。

同样的因子和组合，去年回测的和今年回测的，也是有差异。

讲得这么多，好像有点乱，总之，模型因子越多，工作量越大，而且因子越多不见得完全有效，有的因子可能相互冲突等。

最好就是3-7个因子，就差不多了！

大多数投资者，掌握的投资技巧，可能也就3-7项，能熟练运用的，可能更少，所以，尽量把自己用得好的因子用来构建模型。

所以，并不是越复杂的模型就越好，而是适合自己的就最好。

比如最简单的定投策略，也适合很多人做；

而更加复杂的策略，随时也要监控因子的影响因素。因为单个因子的实效性，只有自己懂的自然都懂。

下一期，我会给大家讲到，建立第一个模型因子

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