投資很怕的就是模仿，很多人認為我只要跟著別人投資的好的做，我就一定也能成功，其實這種量化投資的方式才是致命的，投資講究的是理性，一定要根據(jù)自己的情況去進行投資才對。

投資者在進行投資的時候經(jīng)常會受到主觀心理因素的影響，做出一些不理性的投資決策。比如說，投資者在小幅獲利時，會害怕賬面利潤丟失，容易賣掉股票，結果導致獲利減少；出現(xiàn)賬面虧損時，又害怕兌現(xiàn)，不舍得賣掉股票，傾向于繼續(xù)持有虧損股，導致虧損面擴大；又比如說，投資者有時對于自身能力過于自信，進行頻繁的短線操作希望不斷擴大盈利，但這種操作由于缺乏充分的科學依據(jù)，因此總體上輸多贏少；又比如說，投資者通常會存在一種從眾心理，容易受到其他投資者行為的影響，模仿他人決策，而不理性考慮自己的承受能力，盲目投資等等。

投資者是非理性的

行為金融學認為，投資者是非理性的，普遍存在的情緒因素和認知偏差使投資者很難做出客觀理性的投資決策，而投資決策的偏差則導致市場的非有效性，使資產(chǎn)價格偏離其基本價值。行為金融學很好地解釋了人們在從事金融投資時出現(xiàn)的各種現(xiàn)象，對金融資產(chǎn)定價模型進行了改進，并提出行為資產(chǎn)組合理論。

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行為金融學的研究表明，任何一個投資個體的判斷與決策過程都會不由自主地受到認知過程、情緒過程、意志過程等各種心理因素的影響，以致陷入認知陷阱，使我們出現(xiàn)慣性思維、后悔心態(tài)、跟風心理、盲目聽信、過度自信、抵制心理、愿賭不服輸?shù)葐栴}，導致金融市場中普遍的行為偏差。恰恰是這種非理性認知與行為偏差，使我們頻繁出現(xiàn)投資失誤。

量化投資技術克服認知及投資偏差

如何克服投資者認知和行為的偏差呢？一個有效方法就是充分運用現(xiàn)代計算機信息處理技術，運用數(shù)理統(tǒng)計方法和人工智能技術，建立一套科學的數(shù)量化的投資模型和科學的投資程序，構造包括多因素量化模型選股、量化投資組合優(yōu)化，實時量化風險監(jiān)控，量化業(yè)績歸因分析等以量化為核心的投資決策體系。

這種投資技術帶來的一個顯著好處是能快速處理大量數(shù)據(jù)，通過科學的實證研究有效降低非有效信息的干擾，從而發(fā)現(xiàn)股票價值增長的關鍵因素，在市場波動中捕捉到常規(guī)投資分析不易發(fā)現(xiàn)的獲利機會，有效克服投資偏見，幫助投資者實現(xiàn)長期穩(wěn)健的收益。

三大優(yōu)勢

目前正在發(fā)行的光大保德信量化核心基金在投資管理上具有較為突出的優(yōu)勢：

1.保證投資決策的科學性

研究表明，國內(nèi)A 股市場仍屬于非有效市場，而投資者非理性行為也廣泛存在，市場信心及政策信號的變化常常引起市場的過度反應或反應不足。量化投資通過科學理性的統(tǒng)計研究和實證分析使投資決策行為中的人類共性偏差、人為失誤、非理性主觀因素等產(chǎn)生的投資風險得到很大程度地降低，在充分考慮風險收益配比的原則下構建符合投資目標的有效投資組合，從而有效保證了投資決策的客觀性，嚴謹性和科學性。

2.保證資源配置的高效性

量化模型能快速分析處理大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)及信息，通過科學的實證研究有效降低非有效信息的干擾，從而發(fā)現(xiàn)股票價值增長的關鍵因素。量化投資在保證投資決策客觀科學性的同時，結合投資團隊的主觀能動性對基金資產(chǎn)進行靈活配置和動態(tài)優(yōu)化。量化模型將投資團隊從繁雜的數(shù)據(jù)處理和盈利預測中解脫出來，使投資團隊著重關注數(shù)據(jù)以外的有效信息，對量化模型形成有效補充，從而提高了投資研究效率，實現(xiàn)投資研究資源很好的配置。

3.保證投資業(yè)績的穩(wěn)定性

量化模型的科學可控性決定了以量化投資為核心的投資技術能長期保持投資策略及投資程序的一致性和長期可持續(xù)性，從而保證投資表現(xiàn)的持續(xù)穩(wěn)定性，實現(xiàn)基金資產(chǎn)的風險收益很好的配比。同時多因素數(shù)量模型根據(jù)市場環(huán)境的變化，在多重動態(tài)優(yōu)化過程中兼顧各種不同風格類型的股票，使投資組合在市場周期的不同階段均能獲得較為穩(wěn)定的收益，為投資者提供長期穩(wěn)健的超額投資回報。