模型并不是越复杂越好，我见过最复杂的模型用于地震预测，考虑潮汐力，考虑了广义相对论，考虑各个板块压力，应力，多达500个参数。一个方程式就写几页纸，方程组写下来是一本书。问题是，能预测地震吗？
模型的关键是，抓住主要问题，大胆进行简化。问题反倒是容易解决，比如港股这个模型，有人瞧不起高斯分布：源数据明显有偏度，而且明显高市盈率那个方向，应该存在着长尾。但是，就我们估算港股的目前市盈率处在概率的区间，和毛估市盈率翻倍概率这个问题而言，高斯模型够用吗？当然够用了！即使将一个精细化的，高度拟合的模型列出来，市盈率翻倍的概率从我估计的40%提高2%，有意义吗？
模型不是为了复杂，如有可能，它以简洁作为荣耀。