金句層出不窮的馬云曾經說過，花錢比賺錢難。
小散聽到后淚流滿面：如果馬爸爸給我10億，我能在今年的股市里虧光，信不？
Wind數據顯示,今年以來，上證指數跌-15.96%，創業板指跌-15.59%，期間伴隨著噼里啪啦的閃崩地雷股。
市場即便如此艱難，依然有一些可適用于當前市場的策略模型，這些模型跑下來，能取得相對不錯的業績。
這個模型簡單概括起來講是：自上而下的研究框架，自上而下的策略模型。
具體來說:對市場的波動做分解，區分指數波動、因子波動和個股波動，并分別研究其性質、找出相對有效模型，這是自上而下的研究；用自動化的方法讓計算機尋找各種波動中的相對有效規律，而非主觀尋找、驗證、開發，這是自上而下的策略建模。
乍一看太平淡無奇！但是，決勝之處掩藏在細節當中。
這個模型的建造人是國金基金量化投資四部總經理姚加紅，擁有14年證券從業經驗，兼具金融理論基礎和編程實現能力。
緊接著，我們看看姚加紅模型構建的基礎。
“指數投資者認為，長期持有股票能夠獲得正收益；
價值投資者認為，低估值、高價值和盈利質量的公司長期看來，比指數有更好的收益；
小盤投資者認為，長期來看小盤股相對大盤股會有超額表現。”
上述三個投資者分別對應預測【指數、價值/估值/質量因子、小盤因子】的表現。
但在姚加紅看來，長期策略的投資結果存在很大的不確定性。
舉個例子：
美國的被動投資收益很可觀，這是因為美國最近幾十年都是長期牛市。如果投的是日本市場，現在還沒回到30年前的高點。
所以，姚加紅說，為了消除這種長期面臨的不確定性，只做我們較短周期的預測。例如不會假設指數未來10年一定新高，而是預測短期內是漲還是跌；也不預測價值是否一定跑贏市場，而是預測短期內是否跑贏或者跑輸市場。
我們把市場所有分為三種波動：
指數波動（整體表現）、風格等因子波動、個股殘余波動，他們占到整個市場波動的比例分別為5%、15%和80%。我們針對每一塊波動特點開發對應的預測模型。
分解波動可以理解為找到了市場，但是能獲得的回報大小,取決于兩方面：參與市場的波動大小，以及自己能預測的波動占比。
預測的目標定了，緊接著是開發預測模型。
姚加紅表示，傳統的量化策略開發流程和以前的圍棋程序相似，我們策略的流程和開發AlphaGo的流程更接近，我們稱之為自上而下的策略模型。
為了更好地理解，我們再舉個例子：
以前人們寫圍棋程序的時候，會請教大師有用的經驗、定式，然后寫到程序里。在這種情況下，意味著計算機的圍棋水平是取決于教他的人的水平，最高也不會超過頂級人類水平。而AlphaGo的構建流程完全不同，這個流程里完全沒有人類的下棋經驗，而是直接給定目標，讓程序自己學習發現各種招式。
傳統的量化模型：
1、主要是通過各種途徑收集一些有用的策略、指標、數據，然后針對歷史數據進行驗證，驗證通過則作為備選α因子或者備選策略。
2、傳統的策略開發方法更多依賴于研究員數量及質量
我們的模型：
1、給定所有的歷史數據、變量，讓計算機自己學習預測模型。
2、在開發過程中，我們團隊更注重IT技術能力以及數學模型能力。因為我們更多依賴于程序實現能力及算法的先進性，計算機的方法則可以通過模擬得到相對準確的結果，而且精度足夠滿足預測需求。
（比如稍有統計基礎就可以計算出兩個標準正態分布疊加后的分布是什么性質，但是我們知道金融數據往往不是標準正態分布，比如尖峰、肥尾，這樣的非標準的疊加后統計性質如何呢？可能數學方法就會比較復雜，而用計算機的方法則可以通過模擬得到相對準確的結果，而且精度足夠滿足預測需求。這就是我們團隊所有人都需要計算機專業背景的原因。）
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