最近看雪球文章，谈到西蒙斯先生旗下量化基金年化收益高达30%，甚至个别基金能达到70%，似乎这种量化投资收益远超巴菲特20%的价值投资……
这里首先向西蒙斯先生对数学应用于投资领域的探索和贡献表达敬意……
当然，实际情况还是要讲清楚，旗下有基金表现很好的同时，旗下也有多只基金年化收益表现较差……
且这种量化基金使用杠杆，甚至杠杆倍数高达10倍或更多……
这里无意否定量化这种投资模式，这背后是有一定科学理论支撑的，我本身学的就是经济管理的量化分析，底层知识就是数学和统计学，在大学也教授过运筹学和商业定量研究方法这类以数学、统计学为基础的量化课程，对这方面有一定了解……
这类模型的原理就是通过模型进行预测和决策，本质还是概率，模型的目的就是通过大量、长期、分散、高频交易，让赢的概率高于50%，这样大量的交易平均算下来就赢了，赢的概率越高，最后总体赢的越多，理论上是这样的……
不过量化交易由于模型的参数设定，并不能适应环境的剧烈变化，比如初创公司的剧烈变化，过去没有的、小概率事件的冲击，所以量化一般投资较稳定成熟的公司，在这类公司中每天捕捉大量微小的价值错位机会，进行交易获利，这种微利和微亏通过高于50%的胜率、以及高频交易次数和杠杆进行放大获利……
而且量化对量化之间的博弈，这种就很难说谁最后会赢，所以市场上的量化基金越少，量化越可能赢，量化基金越多越难赢，这点类似于技术分析，技术越普及，技术就会越失效。
最后，如果没有这类花费不菲的模型和每天做几万次交易的条件，也没有用十倍的杠杆，投资体系还能做到长期年化20%-30%，那到底哪种方法更先进、更科学呢？
