读了前面几章，发觉真是看不懂这个量化投资。尽管大堆的公式数据看不懂，不过也算是对投资市场的大部分投资品种有个一个基本的了解，如股票，债券，基金等。同时对量化投资也有个一个朦胧的了解，知道还有量化投资这么回事。
量化投资总的来说分为四步：建模，回算，实践和改进。整个过程也是不断改进，不断轮动的过程。
一，建模
对于小散来说，建模中常用的模型有：量化选股、量化择时、量化统计套利、量化折价套利、量化定投等。影响结果的是量化模型中的因子，有基本面的因子（如市盈率、市净率等），也有技术面的因子（如MA均线、价格、总市值等）。除了这些已知的因子，还存在一些等待发现的未知因子，这需要些想象力。想象力是人类前进的动力，也是量化投资的建模的动力。就比如抛掷硬币，我们总认为出现正反两面的概率接近50%。但是美国斯坦福大学教授Persi Diaconis研究表明硬币朝上与朝下的概率却是51%比49%，这其中可能是物理的原因也可能是心理的原理或者其他原因所致。
二，回算
一旦提出了一个猜想，就需要实践来验证。实践是检验真理的唯一标准。但是实盘操作成本代价高，时间也长，所以比较好的方式就是曹勇历史数据回算的方式，就像战争中的沙盘演练一样。回算不成功的，实战大概率不成功，回算成功的，实战成功的概率大大提升。所以回算也是很重要的一个环节，可以帮助人们把100个想法过滤剩下2、3个真正在实战中能赚钱的想法。
三，实战
实战有效的才能真正有效，因此未来防止损失过大，开始需小仓试，犹如战争中派出侦查小队一样。失效的原因可能有：资金量过大导致买卖中偏离回测数据，为了避免此问题可以选择成交量大的股票等；现实与历史发生偏离；黑天鹅的极端事件；个人心理因素；
即便没有以上原因，实战的收益率也不一定与回测收益率成正比，跑赢或者跑输回测收益率都正常的。因为影响市场的因素是很多的，还包括一些未知因素。
四，改进
经过实战发现问题或者在回测中发现问题，都需要改进。市场在变化，外界条件也在不断变化，因此一个静态的系统是无法应付瞬息万变的投资世界的。所以建立好的模型需要根据市场变化不断地调整修正。通常三个月或者半年调整一次。
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