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理念 目的是什么？ 通过个人对于环境、市场的理解。发现一些在可控的风险下，可以获利的机会，进行投资交易来获取一定的收益。这个动作最主要的目的是为了实现资产的增值。
在大部分的场景下，我们赚到的都是认知上的钱。在不能改变环境的前提下，努力提升自我，提高认知。进而人为制造认知差，并通过认知差来进行获利。
因此，运气重要，但是运气也没那么重要。相比于运气，我更坚信认知的重要性。
追求什么？
基金可以按四个维度来分类，按投资品种分、按交易渠道分、按运作方式分，按投资方式分。
注意：这四个方法并不是相互独立，而是各有交叉的，同一只基金在不同的分类标准下属于不同的类型。
货币基金用来投资企业债、银行定期存款、地方政府债、国债，比较安全相对收益也比交低，一般在2%-4%左右。
注意：没有投资债券占比要求，除了投资一年内的债券，还可以投资银行定期存款等其它收益比较稳定的有价证券。
货币基金的筛选方法：
Alpha策略是比较常见的量化策略。
Rs = α + Rf + βs(Rm + Rf) + ε其中 Rs为现货组合的预期收益率， Rf为无风险利率，Rm为市场指数的预期收益，ε为误差项，α衡量了非系统性风险，βs衡量了系统性风险。
市场上常见的指数基金表现为： 如果整个市场涨了，业绩也跟着涨，但如果整个市场跌了，业绩也跟着跌。这是因为它的Beta系数一般在1左右，所以它的收益主要来源于Beta。
但是，如果只是依靠β来获利，那在市场走下坡时，就没有办法做到盈利了。因此我们需要更多考虑alpha参数，使得即使在市场下行时，也能获得正的超额收...
严格来讲，量化交易是运营复杂的统计学方法和数学模型，从庞大的历史数据中海选出能够带来收益的多种"大概率"事件以找出规律、制定策略，并且能用数据模型验证、固化这些规律和策略，然后用计算机来严格、高效地执行。
这一定义涉及统计学、金融学和计算机科学等多门学科，通俗点来说，量化交易是指利用统计学、数学、计算机技术和现代的金融理论来辅助投资者更好地盈利。这些量化的方法可用于分析海量历史数据，也可以用来控制持仓大小、进行风险评估、控制等。
因此，量化交易与传统的主观交易并不是二元对立，量化交易也包含主观交易，比如常见的期货跨市套利策略、期权波动率套利等就属于半自动交易。它们需要交易员综合历史均值回...