小結

寬客可能并不像想象中那么神秘。他們也是首先觀察市場，產生一些普通人也會想到的想法，然后采用市場的客觀數據進行研究來確定其想法是否正確，而不是基于傳聞或經驗甚至直接假設他們的想法是正確的。一旦寬客得到了一個滿意的策略，他們會將其布置于一個量化系統中。這類系統在進行投資時，排除了情緒的影響，嚴格地執行經過測試的策略。但這并不是否定人在量化交易過程中的作用。寬客產生想法，測試策略，并決定使用哪個策略、交易品種以及交易速度等。此外，人類還控制著“恐慌開關”，一旦覺得市場走勢已經超出了模型可以控制的范圍，便可以通過這個開關來降低風險。

量化策略通常模糊難懂，因而被投資者所忽視。即使是關注量化策略的人，也將主要精力放在量化策略的核心部分：阿爾法模型部分。我們想要著重指出的是，量化交易系統的其他很多部分值得進行深入理解和評估。例如，交易成本模型可以幫助確定交易的換手率，風險模型可以幫助我們避開錯誤的頭寸敞口，投資組合模型可以在交易成本、風險管理、盈利等相互沖突的目標之間進行平衡，并將目標投資組合傳輸至執行模型，對投資組合模型執行策略。這些都是基于數據并經過研究才能完成。由遠及近，我們開始對黑箱有了一定的了解。

在本書的第二部分，我們將沿著黑箱內部逐一展開闡述這些模型。在每一章節的結尾，我們將會指出已經研究了黑箱的哪些部分，還有哪些部分有待研究，作為對黑箱內部結構的提醒。