前些日子跟阿九一位朋友聊天，聊到投资的本质的时候，大家都不约而同的表示：投资是认知的变现。好的投资能够让你的财富稳步增长。

　　投资即决策，而产生决策差异背后的根本是不同的认知水平：投资就是对未来的不确定性下注，投资的过程就是不断地在胜率和赔率之间做平衡。

　　问题是什么才是好的投资？

　　阿九认为，好的投资一定要具备以下两点：

　　完整的体系支撑

　　多维度的认知可以从不同的层面优化你投资体系的胜率和赔率指标。比如对行业和企业经营的认知：行业空间、竞争格局、价值链分布、核心竞争力、增长驱动因素等。

　　交易系统的认知

　　需要交易系统的认知：比如仓位管理、风险管理等；投资思维的认知：安全边际、复利等。

　　但是，就算是再高明的投资专家，也不可能都建立出“完美无缺”的交易体系，因为人的头脑无论再发达也无法完成对那些影响股价方面面的复杂因子进行一一分析。而且，影响投资最核心的品质一定是：理性。

　　这就需要比人类更加强大的AI模型来完成——这就是量化投资的核心优势。提高人类从认知到投资的转化率，阿九认为量化基金完全可以做到。

　　Wind资讯显示，九泰久盛量化A（001897）成立于2015年，截至2018年3月14日已取得20.85％的正收益。九泰久盛量化A（001897）2017年全年复权单位净值增长率为7.64％。而3月8日到12日短短3个交易日，九泰久盛量化A亦取得了2.57％的正收益。

　　九泰久盛量化能够不断跟上市场“风格轮动”步伐的原因就在于:随着近期市场风格逐渐由大盘白马股向中小创绩优股转移，九泰久盛量化团队及时对模型进行了风格调整，降低了模型因子中价值因子的权重，取而代之的是成长及反转因子的大幅上升。由于九泰久盛量化基金的模型自身也具有一定自适应能力，因此一旦风格转换成功，九泰久盛量化基金的超额收益将会有大幅体现。

　　九泰久盛量化基金是怎样做到风格切换后的自我适应的？因为量化模型驱动的量化基金是以计算机系统为支持，通过对庞大数据的分析来完成投资，它有效克服了人类对于市场波动所带来的兴奋和恐惧心理。

量化基金模型策略建立简要流程

数据来源：九泰基金

　　量化模型对于市场的预测也是如此，量化基金对于影响股价有效性的因子作出大量的分析及判断，从中筛选出最有利的因子，得以分析出当前市场的主要矛盾，从而达到投资组合收益最大化的目的。

　　九泰久盛量化采用多因子策略模型及风格轮动模型，在海量的股票数据因子库中选出其认为收益会最大化的投资组合。基于基本面的量化选股策略拥有两大特征：1，该量化策略是透明且符合逻辑的；2，广泛选股的能力和业绩的可持续性得以保障。

　　九泰久盛量化基金（A类：001897；C类：004510）

　　数据来源：Wind资讯 九泰基金整理 截止日期：2018-3-14

　　在综合考虑选股的短期因子和长期因子之后，量化模型会自行作出判断，高效完成投资组合。而量化模型在盘前、盘中、盘后更会实施投资数据及策略的不断校正、检查，并对策略参数加以分析和优化调整，相较于传统主管投资，量化投资更加的理性及客观，拥有较强的投资严谨性和纪律性。

九泰久盛量化基金主动量化管理简要流程

数据来源：九泰基金

　　策略组合通过对市场基本面特征和市场面特征的总结，寻找出可以准确刻画市场特点的规律，对这些规律进行量化统计的测试。从而最终使得量化基金的投资收益能够最大化。