2017年5月以来我的 7次市场趋势判断

"技术员"的模式不可能走的远。
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思想家、哲学家，未必都能成为著名的基金经理。 

但很多著名基金经理身上都能看到哲学家、思想家的影子。

个人看法。

统计样本太少，没有统计意义。
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索罗斯、霍华德·马克斯，难道不是么。

我认为他们就是哲学家、思想家。
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不过还真没有看到那位“思想家、哲学家”成为著名基金经理，当然好的基金经理肯定“逻辑推理”优秀。
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说说我的看法。

为何证劵市场基金经理“文科生”占 90% ？

因为大多文科生，都能说会道，出口成章。。。

一个口才不好的基金经理，能应付得了记者的采访么？能口若悬河和记者大讲价值投资么？

所以，很多基金经理也都是写文章的高手。

瞽者善听，聋者善视。擅长实战的未必能说会道，能说会道的也未必擅长实战。

股市风云变幻，变数太多。

做股票，不是做1+1=2、2+7=9的数学题，否则股市的赢家全都是数学家了。

至于西蒙斯，本人不太了解，西的基金收益很高，但规模好像很难做大。

为何西方人做股票大师级人物者众？

为何中国人很难踢好足球？

我认为这两者之间，存在着某种关联。。。

具体原因，我就不说了。

个人认为做股票真正的高手都是思想家、哲学家，考虑问题有深度、有广度。

为何证劵市场基金经理“文科生”占 90% ？

  下面我们研究这个问题，它涉及到量化技术的前景，

  文科生与理科生的区别：
  文科生善于定性分析，他们胆子大，在感性认识的阶段就敢于决策，理科生善于定量分析，他们胆子小，必须非常深入的研究市场，其后才会果断决策，比如西蒙斯干脆自动交易，一点也不担心。

  那么理科生胆子小的原因是什么？
  公式推理太多，多年养成的严密逻辑思维惯，股票市场如果数据研究不够深入，自然决策会前怕虎后怕狼，文科生喜欢跳跃思维，哪怕逻辑不够清晰，所以他们决策胆子大，没上过大学的更是如此。

  基金经理90%都是文科生，他们善于基本面分析，而好的基本面分析，的确能加强他们正确决策的能力，他们中胆子大的，在牛市阶段的成绩会很突出，而理科生就相对平淡，当然熊市到来后，文科生的成绩也易大起大落，比如常士衫，因为他们的模式不精准。
  理科生只有真正掌握了量化技术，才会有严密逻辑推理的一致性决策，而好的量化技术难度很高，普通理科生无法达到那个高度，所以我们国家基金经理 90%是文科生，当然不少人认为股票属于经济问题，该学经济的人来研究它，这也是一个重要原因。  
  西蒙斯的出现虽然改变了不少人对量化技术的看法，但是还远远不够促使量化技术在国内大规模流行。中国量化学会虽然推动了量化技术在国内的发展， 但是关键的问题还是：能否有几家基金是以量化技术为核心技术，且在国内成绩非常优秀。

模型“只活在过去”的原因

  1、“K线样本数”不够，没有有效覆盖各种行情模式，导致过度优化
  2、K线样本数虽然够了，但“交易系统信号样本数”不够，没有有效覆盖各种行情模式，导致过度优化
  3、“K线样本数”够了，“交易系统信号样本数”也够了，但是因为“参数”较多即“子策略”多，导致每个“子策略”实际分配的样本数不够，造成过度优化
  4、模型编程测试有问题，或用了未来函数，得出的是错误的测试报告
  5、模型盈利不高，误差与随机偏差导致边际收益失去保护
  6、趋势与震荡是永恒的主题，模型都有偏好，在不合适的时机投入了不合适的模型

  “即使是样本内的，如果是多段样本，不同样本段的资金曲线的特性也大概率不一样”

  为了避免过度优化，我们测试的前提就是：样本数要足够多，且为连续样本，行情经历了各种变化，如此得到的参数具有全局一致性，它适应行情的各种环境。在上面这种情况下，来观察未来样本外资金曲线特性，看是否与原样本内资金曲线有“一致性”表现，这里显然不是指分段优化后各资金曲线上的区别，我们这里更强调“整体特征”的相似性，历史相似性。 如果训练的样本数不够，的确也容易因“意外”的行情，而出现资金曲线意外走势。为了避免这类情况，我们特别强调样本数要“足够”。

相互学  ：）
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明白了！多谢指点！
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