在量化模型运行初期，要尽可能思考完善你的策略模型，完善的意义不是指冗长的代码，或是开关环节，而是指你的量化模型需要形成一个完整系统，或者叫“自循环系统”，这个系统它是生态的，而不是死的。比如，如果你的策略是类似采用利弗莫尔一般的捕捉趋势或价格箱体策略的综合体，那么一定要设计好过滤器（用作自适应调节切换）。又比如只要有淘汰的部份，就一定要引入新颖的部份，等等。

策略本身赚钱与否，在于你使用的时长，以及是否坚持用到赚钱的那一天，因为中间是必然回撤期，所以你控制量化模型的第一任务要素就是，控制回撤幅度到投资决策人（自己）能容忍的程度。

自动程序化的方式，只是量化投资当中的一个比较有特点的现象，但并不是必备要素。量化交易亦可采用人工下单的方式。程序化有可能并不是量化投资，只是简单程序化而已，真正的量化投资，一定是基于发现的可复用的规律与原理。

量化交易模型，太小的资金并不适合，不适合的原因是因为，资金太小会被动造成仓位头寸的不合理使用。

一旦策略自动化运行，期间不要干预（或极少干预，规则有时就是用来打破的，成功的先辈也有过多次干预的记录）

数理模型，挺唬人，唬人的原因，大致是因为投资人自我错漏的理论基础，或是本身这个理论就有问题。我更愿意相信，一切的规律都是假象。

人性在所有的投资行为决策过程中，是无法回避的部份，而且这个部份无法淡化，不能降低比重，亦不能增加其在影响投资决策收益中的比重。因为人性是未知。不论你是通过数量化投资模型，或是请一万个交易员管理你的资金，或者自己事必躬亲式地参与到每一笔投资交易的单子中去，本质都是一样的，人性的部份回避不了，且人性占比权重未知。

宇宙时空如此浩瀚，人类有限的知识并不能丈量一二，如果以井底之娃的视角，将获取的知识经验来进行传承，极有可能是误人子弟。

如果以职业投资到70岁为结算点，来评判你的一生采用的投资决策是否是成功的、失败的、有效的、无效的，这个评判行为是无意义的。因为那仅仅代表你从20岁开始到70岁的这一时段的时运而已，并不代表“科学”（这里的科学是真理，理性科学），同理，活跃在投资交易行业内的各路大神，极有可能是伪神。

我将继续关注量化交易行业，尤其是一些话题当中，包含通过数量化投资的，或是量化从业方向的，等等的一些有趣，又有意义的话题。

注：整理了一些量化相关的学习资料，主要是课程，有兴趣的可以自行领取（扫描下面二维码或“阅读原文”）