小结

宽客可能并不像想象中那么神秘。他们也是首先观察市场，产生一些普通人也会想到的想法，然后采用市场的客观数据进行研究来确定其想法是否正确，而不是基于传闻或经验甚至直接假设他们的想法是正确的。一旦宽客得到了一个满意的策略，他们会将其布置于一个量化系统中。这类系统在进行投资时，排除了情绪的影响，严格地执行经过测试的策略。但这并不是否定人在量化交易过程中的作用。宽客产生想法，测试策略，并决定使用哪个策略、交易品种以及交易速度等。此外，人类还控制着“恐慌开关”，一旦觉得市场走势已经超出了模型可以控制的范围，便可以通过这个开关来降低风险。

量化策略通常模糊难懂，因而被投资者所忽视。即使是关注量化策略的人，也将主要精力放在量化策略的核心部分：阿尔法模型部分。我们想要着重指出的是，量化交易系统的其他很多部分值得进行深入理解和评估。例如，交易成本模型可以帮助确定交易的换手率，风险模型可以帮助我们避开错误的头寸敞口，投资组合模型可以在交易成本、风险管理、盈利等相互冲突的目标之间进行平衡，并将目标投资组合传输至执行模型，对投资组合模型执行策略。这些都是基于数据并经过研究才能完成。由远及近，我们开始对黑箱有了一定的了解。

在本书的第二部分，我们将沿着黑箱内部逐一展开阐述这些模型。在每一章节的结尾，我们将会指出已经研究了黑箱的哪些部分，还有哪些部分有待研究，作为对黑箱内部结构的提醒。