量化投资选股模型的黑箱，其实并不那么神秘_景顺长城沪深300增强(of000311)股吧_东方财富网股吧
量化投资选股模型的黑箱，其实并不那么神秘
　　对于资本市场而言，量化投资是时代发展的必然产物，市场也提供了大量的空间，而作为一种极具特色的投资策略，量化投资选股模型的黑箱，其实并不那么神秘。　　量化投资百科 　　量化投资从理论提出距今已经有近50年的历史，但量化投资广泛为投资者熟悉还是自上世纪80年代开始。当时各类证券和期权类产品的丰富和交易量的大增，资本市场已经具备了前所未有的宽度，而另一侧面上随着个人电脑的普及，处理大数据已经不再是国防这样特殊行业的专利。对于资本市场而言，量化投资是时代发展的必然产物，市场也提供了大量的空间，更让人欣喜的是，包括西门斯在内的来自各行各业比成为“宽客”的怪才，依靠骄人的业绩开始让华尔街刮目相看。　　天时、地利、人和，量化投资完美演绎了自己的开场，虽然在1997亚洲金融危机和2008世界金融风暴中，量化投资也遭受过挫折和质疑，但作为一种极具自身特色的投资策略，量化投资已经主流化，最近三年更是不乏优异表现。对于内地投资者而言，量化投资在很大程度上还是一个新鲜事物，远没有价值投资、趋势投资的知名度，一般人也都是从字面上来理解量化投资的理念和策略，和真实的量化投资相聚甚远。　　在投资策略上，量化投资的策略究竟是怎样的，和我们熟悉的投资方法有怎样的不同，还需要有一个认真的认知过程，尤其是作为投资策略核心的选股，又是如何通过量化投资独到的模型来实现。量化投资利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为。量化投资策略总的来说可以分为两类：第一类是基本面选股，注重于中长期的投资机会， 从上市公司的基本面因素和投资者行为模式等角度出发，找寻投资规律；第二类套利， 注重短期的投资机会， 从短期的统计规律出发， 从价格波动中找寻定价误差。目前在内地资本市场应用比较广的基本面选股，以多因子模型为主。 由于多因子模型的逻辑框架清晰， 可扩展性良好， 被广泛地运用在选股、风格轮动和行业轮动等方面。　　与传统的基本面分析和技术面分析不同的是，量化投资主要依靠数据和模型在股票池内实现投资策略。　　定性投资和定量投资的具体做法有些差异，这些差异如同中医和西医的差异，定性投资更像中医，更多地依靠经验和感觉判断病在哪里；定量投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像 CT 机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，投资者会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。　　与传统定性的投资方法不同，量化投资不是靠个人感觉来管理资产，而是将适当的投资思想、投资经验、甚至包括直觉反映在量化模型中，利用电脑帮助人脑处理大量信息、帮助人脑总结归纳市场的规律、建立可以重复使用并反复优化的投资策略(经验)，并指导我们的投资决策过程。　　量化投资策略的优势 　　对于共同基金而言，依据投资哲学(Philosophy)，贯彻投资纪律(Principle)，最终无偏地实现投资目标，是基金管理人的诉求。为此基金管理人在资产管理过程中会建立复杂的投资决策流程，以科学、严谨地将其付诸于投资实践。因此管理人的核心工作，是通过良好的风险管理，确保投资策略的有效实施。在管理人的角度，最看重的问题无疑是量化管理让风险控制更加精确，并且能够保证稳定的收益水平。　　总体说来，量化投资策略有如下五大方面的优势，主要包括纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化等。　　( 1 )纪律性：严格执行量化投资模型所给出的投资建议，而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。　　( 2 )系统性：量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。　　( 3 )及时性：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的因子，改进现有模型，寻找投资机会。　　( 4 )准确性：准确客观评价交易机会，克服主观情绪偏差，妥善运用套利的思想。量化投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。与定性投资经理不同，量化投资经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。　　( 5 )分散化：在控制风险的条件下，充当准确实现分散化投资目标的工具。分散化也可以说量化投资是靠概率取胜。这表现为两个方面，一是量化投资不断地总结各种投资策略， 并将它们统一到一个逻辑框架下， 多策略本身就起到了分散风险的作用。二是依靠筛选出股票组合来取胜，而不是一个或几个股票取胜，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票，而不是押宝到单个股票上。　　应用最广的多因子模型 　　多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列不同类别的因子作为选股标准，每一类因子从一个角度来筛选股票。多因子模型相对来说比较稳定，因为在不同市场条件下，总有一些因子会发挥作用。　　因此，在量化投资界，不同的投资者和研究者都开发了很多不同的多因子模型。各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。　　多因子选股模型实质上是对股票进行打分的办法。根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。　　多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。　　候选因子的选取　　候选因子可能是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动等，或者是其它指标，如宏观经济变量等。候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。　　选股因子有效性的检验　　一般采用回测的方法检验候选因子的选股有效性。具体而言，对于任意一个候选因子，我们关心的是它对未来收益和基本面变动的预测能力，尤其是预测能力的稳定性，这种能力在历史上至少是经受住检验的。　　有效但冗余因子的剔除　　相似类别的选股因子可能由于内在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此其中的一些因子需要作为冗余因子剔除， 而只保留同类因子中预测能力最好而且最稳定的因子。　　综合评分模型的建立和选股　　综合评分模型选取去除冗余后的有效因子，在模型运行期的每个月初对市场中正常交易的个股计算每个因子的最新得分并按照一定的权重求得所有因子的平均分。最后，根据模型所得出的综合平均分对股票进行排序，然后根据需要选择排名靠前的股票。例如，选取得分最高的前20%股票，或者选取得分最高的 50 到 100 只股票等等。或者，在考虑了风险和交易成本后直接构建基金组合。　　模型的评价及持续改进　　一方面，由于量化选股的方法是建立在市场无效或弱有效的前提之下，随着使用多因子选股模型的投资者数量的不断增加，有的因子会逐渐失效，而另一些新的因素可能被验证有效而加入到模型当中；另一方面，一些因子可能在过去的市场环境下比较有效，而随着市场风格的改变，这些因子可能短期内失效，而另外一些以前无效的因子会在当前市场环境下表现较好。除此以外，各因子得分的权重、交易成本考虑和风险控制等都存在着进一步改进的空间。因此在综合评分选股模型的使用过程中会对选用的因子、模型本身做持续的再评价和不断的改进以适应变化的市场环境。从这个意义上说， 量化投资是一个持续创新， 不断和看不见的对手竞争的过程。　　把握全方位的风格轮动模型　　对于股票市场而言，投资风格是指投资于某类具有共同收益特征或共同价格行为的股票。 而此类投资风格的表现在一个时间段内具有持续性和连续性(譬如，价值投资和成长型投资两种风格、或者大盘股和小盘股这两种风格总是轮流受到市场追捧)。　　经济解释　　宏观经济表现强劲时，小市值公司有一个较好的发展环境，易于成长壮大，甚至还会有高于经济增速的表现，因此，小盘股表现突出的概率高于大盘股。而当经济走弱时，由于信心的匮乏和未来市场的不确定性，投资者可能会倾向于选择流动性好， 有安全垫的大盘股，以减小可能的下行风险。　　风格轮动的定量预测　　风格转换策略模型实际上是在建立了一系列中间状态变量的基础上，预测不同风格之间转换的概率。不论是简单的线性回归还是复杂的马尔可夫转换，都是在这个框架下运用不同的建模技巧。　　例如，在大小盘风格轮动因子方面，有研究建议考虑如下三个指标：　　( 1) M 2 同比增速： M 2 同比增速为货币因素，表征市场流动性的强弱。当流动性趋于宽松时，小盘股相对而言更容易受到资金的追捧。　　( 2 ) PPI 同比增速： PPI 反映生产环节价格水平，是衡量通胀水平的重要指标；且 PPI 往往被看做 CPI 的先行指标。　　(3) 大 / 小盘年化波动率之比的移动均值：波动率表征股票的波动程度，同时也在一定程度上反映投资者情绪；可以认为大 / 小盘年化波动率之比能够反映出一段时间内大 / 小盘风格市场情绪的孰强孰弱，而经过移动平滑处理后的数值则更加稳定。　　把握全周期的行业轮动模型　　与风格轮动类似，行业轮动是市场周期的另外一种表现形式。在一个完整的经济周期中，有些是先行行业，有些是跟随行业。例如对某个地方基础设施的投资，钢铁、水泥、机械属于先导行业，投资完后会带来房地产、消费、文化行业的发展，这就属于跟随行业。　　研究在一个经济周期中的行业轮动顺序，从而在轮动开始前进行配置，在轮动结束后调整，则可以获取超额收益。　　宏观经济周期对行业配置的指导　　作为自上而下投资策略的重要部分，行业配置是投资管理中的一个重要的环节，国外许多实证研究表明，在全球资产配置中，特别是发达国家之间， 行业配置对组合收益的贡献的重要性甚至超过了国家配置，而且认为行业配置的重要性在未来相当长一段时间内也将保持。行业轮动策略的有效性原因是：资产价格受到内在价值的影响，而内在价值则随着宏观经济因素变化而波动，而周期性行业在不同经济周期表现差异较大，原因其经济产业链上的位置所决定的不均衡现金流量。　　研究表明，板块 /行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面，进行周期性和防御性的轮动配置则是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。　　行业轮动的定量预测　　行业轮动的预测和风格轮动的预测在建模层面没有本质的区别， 但影响行业的因素更多， 行业层面上回报率包含的噪音也更大， 处理起来的难度相应就更大。　　多策略的有机结合　　不论是选股、风格轮动还是行业轮动，都可以很容易得统一在多因子模型的框架内。根据基金管理人的比较优势而进行搭配，把较大的权重赋予自己最有把握的投资方式上。　　（原文转载自：景顺长城）
量化今年集体萎靡啊
把较大的权重赋予自己最有把握的投资方式上
量化的收益大部分来自套利，今年市场波动太小，很多套利空间被压榨，也怪不得机器，想想去年和前年量化为何那么火？
一九行情下，量化策略效果很小啊，耐心等待行情切换
今年量化不太好做啊
量化主要是在策略，策略错一点，结果就会差很多呀
在想怎么弄一个量化选基玩玩
谨慎选基啊
: 在想怎么弄一个量化选基玩玩
华泰柏瑞家的量化还不错
华泰柏瑞以持有大盘蓝筹为主
量化在这种量能市场完全不好做啊
: 华泰柏瑞以持有大盘蓝筹为主
一旦大盘蓝筹下去了，他们在中小盘风格上擅长吗？
量化基金今年蛮凶险的，大盘不给力，策略也不好做。我这种风险厌恶的人还是投指数吧，也是量化选股的，买的嘉实沪深300指数增强半年有近10%的收益呢，而且在理财嘉APP用嘉豆够基还免手续费。
根据基金管理人的比较优势而进行搭配，把较大的权重赋予自己最有把握的投资方式上。
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你可能喜欢来自雪球&#xe6关注 财经极客投资模型 - 二十年经验的系统化总结和优化来自 我今年花了很多时间把自己穿越几个牛熊的股市投资心得进行总结和优化，以文字/图表的形式写成一套约十万字的投资模型。以下是前言和目录。前言里有这套投资方法体系的基本原理和方法。如要看全部内容，请关注“格物财经”薇.Xin.公.Z.号：gewucaijing
前言 我投资股市逾20年，获益良多，股市潮起潮落，作为几度穿越牛熊的投资者，我亲历了A股市场的跌宕和成长，当然也包括目睹一代一代股民很多在股市里惨输的悲壮与“白忙”的无奈， 期间的悲喜哀怨，并衍生出以下一连串特有的语汇和数字，令新老股民刻骨铭心：90年代的“777大底”的跌穿与“818保卫战”，久远到我也只是耳闻而未亲历96年“十二道金牌”调控以及 99年“5.19行情”爆发，老股民难以忘怀世纪交替的.com热潮催生科网股大泡沫，“市梦率”变热词，直到01年2245点泡泡惨烈爆破其后五年漫漫熊途，出现了股市“推到重来“论调，05年上证跌至998点“开弓没有回头箭”的股权分置改革开启后，新一轮牛市出现，全民炒股，存款搬家股市疯涨引来的是07年著名的“530半夜鸡叫”，印花税上调短暂暴跌后重新疯狂， 出现了“万点论“与”死了都不卖“口号，直至07年历史高位6124.04点大牛市结束，再遇金融危机爆发，大盘惨跌到1664点，08年的“四万亿”成了股市“救命”词09年创业板推出，新生代股民涌入追炒小盘题材股，而大蓝筹逐渐多了个外号“大烂臭”近年的关键词大家都熟悉了：改革牛，杠杆牛市，股灾，熔断，千股跌停···因为对股市的断代记忆和惨痛教训，人们给股票投资系上奇怪的标签，股市在很多股民心中已变成无规则的“暴力赌场”，并衍生出五花八门的心法秘笈去应对。但很少人懂得或愿意还原股票诞生的最初目的：股票，为企业扩大经营规模和满足资本需求而生，它代表着对企业的所有权，并代表着拥有分享部分企业经营收益的权利。买股票——即是投资企业。支持优质的企业，见证其成长，分享其经营成果，这是买股票的正面意义，而股市理应成为价值发现场所和资源优化配置器。你可能正在找出一百种理由反驳我，可我幸运的就是秉持着购买股票就是投资企业这样一个最初的信仰，让我在二十多载的A股跌宕中生存下来：股票收益满足了我完成海外留学的全部费用；提供了我的创业启动资金；是我房产投资的重要来源……90年代中期，我本科毕业后参加工作不久，在创富和投资增值的意识驱动下，我将微薄的工资和积蓄逐步投入到了所谓“一盈二平七亏“的股市。当时我秉持较为老派的价值投资理念，认为投资当然要买优质且能赚钱的上市公司的股票，而且比较”胆小“保守，从不高追买股，一般只分注买估值较低的股票，再加上持股确实很耐心，几年下来，股市虽然跌宕起伏，还是能做到有钱赚。当然，这也得益于当时年青，没其他经济负担，有小本博大的想法，股票被套也敢有不赚不卖的”任性“。但无论如何，逐渐形成了自己认为能“赚钱”的投资套路,并不时进行修正与改进。及后，自己遵循的”价值投资“理念遭受了较大的冲击和挑战。我大概在98/99年间，买入了中集集团，买入理由是她业绩及增长潜力都很好，当时劳动力成本低，世界制造业向中国转移， 中集有成为集装箱龙头的明显趋势。而且，中国正准备”入世“谈判，我觉得加入WTO对中国的进出口贸易将有极大的促进，集装箱需求将会大增。虽然看好，但我还是相对谨慎，开始买入不多，记得第一注买入中集时是20元左右，但买入后很快就被套注，接着每跌10%以上就补仓，但这绩优股就是继续跌跌不休。而另一边厢，股市开始炒作科网股，毫无业绩支撑的.com题材股开始暴涨，我第一次听到了“市梦率”的说法，有些炒科技股赚了钱的人还讥讽我坚持“价值投资”很傻（一直以来，不少人都鄙视地认定”价值投资“不适合中国股市）。那时，我重新检视了自己的投资逻辑，并再进一步细致研究中集的基本面后，深信自己的投资理念与判断没错，坚定进行“买入当资产”，在中集跌到14元后不断加量买入，甚至每月都把大部分正职兼职赚来的钱买入中集“存”起来，这种“存股不存钱”的做法将我原来分散投资的持股格局变成相对集中了。中集后来在12元附近确立底部后，经历一段时间整固后，股价不断攀升，尽管我依然非常看好中集， 但由于我决定自费去美国Thunderbird国际管理学院读MBA需要用钱，在2000年阶段高位卖了大部分的中集，获利超100%，足以支撑我在美国专心攻读。其后的股市发展令人唏嘘，科网泡沫爆破，很多股民损失惨重，股市进入漫长的多年熊市。而中集反而成为明星股，在熊市逆市上涨了N倍。如果以我最低买入价算， 2005年阶段高位上涨了约7倍，若算上2007年牛市顶峰的价位，则上涨了约20倍，这都可以按前复权股价计算出来。我因此经常自嘲留学费用远高于数万美金（当时汇率还是8算多的）。尽管我去美国留学在财务上的机会成本很高，在Thunderbird攻取MBA学位的留学体验还是令我获益不少。我这个普通工科男正式进行了金融财会的系统性学习，其中更有对一个上市公司进行具体估值这样吸引我的课题。可以说，这些实用的理论知识和技能很大地提高我对金融市场及企业的分析和投资水平。而且，Thunderbird是一间在“International Business”方面排名第一的商学院，学生教授来自全球数十个国家，如此global的环境下，我有机会交流学习到各国股市的证券发展情况以及他们对股市投资的体会，使我能提高维度去思考中国股市的发展。例如，当日本同学知道我的留学费用来自于股市投资收益，都表示出极大的佩服和羡慕，他们表示在日本经济迷失多年，股市很难做到高收益。而有个美国同学跟我讨论股市时，可能他亏掉不少，曾苦笑地问我：“纳斯达克指数能重回科网热潮疯狂时的高位吗？“我说能，但他绝望地摇了头。（当然事实证明我是对的，但要等待十多年后的2016年！）。通过这些讨论交流，我开始研究其他国家或地区的股市，并拿中国股市与之比较，而我进一步总结和分析自己的股市投资体系（包括研究自己的方法能否在日本股市这样较极端的市场中赚钱），深层次地思考如何改进体系，包括如何进行国运研判，如何防范泡沫爆裂对财富的吞噬，如何加强风险防范（例如遇到如日本长年低迷经济的条件下投资，能否避免亏损）等等，从而令投资系统具有更好的健壮性和适应性。 在美国获得MBA学位后，我的投资维度更加宽广和多元，包括创业/实业投资，房产商铺的物业投资，黄金/外汇/债券/基金的投资，当然少不了我最擅长的股市投资。从收益率看，股市收益无疑还是最高的，尽管近十年来一线房价“永远涨”与股市“过山车“般的大波动形成鲜明对比。以致有朋友说我如果啥都别干，专心炒股，肯定会赚更多的钱。理论上虽可能会如此，但正如我分散持股一样，进行一定资产配置是有必要的，避免过度集中而产生投资风险。更何况我投资股市不需要每天都盯盘，只需要研究和跟踪好上市公司的基本面，按照自己的投资模型行事，还是能有更多时间腾出来做有意义的事情，正如查理·芒格所言：如果唯一的成功是炒股发财，这是失败的生活。不知您有没有发现，股票投资的长期成功其实来自于多维度的能力。大学本科工科的学习让我拥有较为严谨理性的逻辑分析能力，留学的经历让我得到金融财会的系统学习，以及提升了更为全景及全球化的投资思维视野，从小我将大量阅读新闻和各种资料当成乐趣并成为习惯，这让我有还不错的信息搜索和梳理能力，等等。然而无论每一维度的能力，都显然远未达到非凡卓越，但我在二十年股市还是能从容战胜市场，除了运气，还是更应该归功于我拥有适合自己而有效的投资方法体系（投资模型）。如果仅从单一维度去和股市里的精英比较，你会发现普通投资者论交易系统的速度远比不过拥有先进高频交易系统的交易对手，论短期交易策略会斗不过拥有精深程序算法的量化交易投资者，论数据分析可能比不上资深的分析员，论消息来源比不过某些圈内人士，论资金实力更赢不了股市大鳄，那么仅凭单一维度的能力如何才能战胜市场呢？显然，普通投资者凭单一维度的能力无法长期跑赢市场，更何况人性的弱点通常也成为投资成功的障碍。构建一个投资模型实际就是从多维度发展自己的投资对策框架和应对市场能力，在梳理完善自己的投资体系过程中，也是完善多维度投资能力的过程。比如，在构建和改进投资体系模型的过程中，我会注重大图景的分析与均值回归法则的应用，选股的维度和标准就变得更加成熟多元，更会考虑优化资金管理与加强风险控制。每经历一次牛熊，我会检查和修正每个维度出现的问题，因而投资模型都得到进一步的优化。大道至简，我投资体系最根本的理念其实很简单，就是熊市播种，牛市收成，以价值为锚，逆向投资。在股票价值被低估状态下，分批分散建仓，并耐心持有；在牛市到来时分段动态止盈，从而做到在熊市底部区域依然有资金买进极低廉的股票，也能在股市上涨锁定部分利润后，在牛市顶峰依然有低成本筹码可卖，充分享受到牛市顶部泡沫时带来的超额收益。这是看似简单且人人都知道的方法，但很多人做不到，他们不是倒在熊市的尾巴，就是牛转熊的下跌途中去接正在下坠的刀子，而伤痕累累。那是因为，看似简单的道理，缺乏可操作可执行的体系和指标。如果无法执行，道理便是无用。我力求梳理出基于这个理念的所有可执行的具体方法。因此整个投资模型涵盖了大势研判，决策与策略，选股，建仓，止盈止损，调仓换股，仓位和资金管理，风险控制，以及投资守则等等多个技战术层面。其中，做得最好的是抄底建仓和资金管理，通过较为特别的“负向预期“三分法买股建仓，把整体投资成本降到较低。需要继续修正优化的是止盈（若止盈做得更好，我之前的收益率会更高）。我在07年大牛市中，曾试过有几元成本的股票每股赚了30元卖出后再升30多元的懊悔，也试过有数倍收益没有止盈而大幅回撤的无奈；在15年大牛市中，我在投资模型中加入了“分段动态止盈法则”，获得了不错效果，很多股票都能在牛市顶部以及回撤时获利卖出，但依然出现有股票未能在高位充分止盈的失误。（可参考文章《新兴铸管十年十倍机会的反思》)15年股灾后，不少亲友希望我能把自己股市投资模型更具体详尽的整理出来。我思量后觉得建议不错，一方面，我可以更系统细致地总结和优化自己的投资方法体系，另一方面，把自己经过几轮牛熊实证有效的模型提供给有需要的投资者作参考，打造适合他们自己的方法体系，也算是我投资生涯中做的比较有意义的一件事。有朋友问我把自己的好方法分享出来，会否担心“饿坏师傅”？我的方法主要以长线价值投资为主，即使进行适量的“价值投机”也与一般的短炒有很大不同，不依靠短期取巧的方法去套取暴利，所以根本无需担心披露出来会对人对己有任何不利影响，相反，倡导价值投资，鼓励投资研究，会对中国股市良性发展大有益处。中国股市目前发展还不成熟，投机风气较重，而很多普通投资者最大的问题是跟风炒作，买卖操作很多时候都是受情绪驱动，遇到股市波动就进退失据，没有形成自己有效的投资模型和交易系统。而要实现股市长盈，战胜市场，恰恰首先需要战胜人性，而有研究显示：“人类的判断始终赶不上简单的数学模型”。建立有效而且适合自己的投资模型，投资者依据模型作出投资决策和操作，就容易克服人性的弱点。所以我鼓励其他投资者也应该建立和完善适合自己的投资模型，这样长期才容易获得较好的投资成绩。财经极客投资模型虽然为我的股市投资带来丰厚收益，但肯定有不少局限性和不足，需要持续修正和优化，而且，此模型不是所有投资者都能适用，有缘人可以适当“拿来”作借鉴和参考，并根据自己实际情况构筑应用于自身投资实践的方法体系。
谨此对帮助构建财经极客模型的亲朋好友与公司团体致谢。亦希望股市投资的同道对模型不足之处多多包涵，并恳请指正。目
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