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第225章又一款划时代的超级產品！
＆代际领先！
此次虽收益率十分出色，但也不是没遇到风险事件，致使模型產生严重预判。
如，误判了通用汽车破產对汽车板块的影响，导致组合单日回撤，触发止损机制减仓。
文比如无法预测到zf救助，导致做空旗亏损。
还有数据方面的问题。
因彭博api接口限制，非农就业数据延迟了几分钟推送，导致三月数据公布时，错过最佳加仓时机。
这一块是没办法的事情。
他们到海外捞金，本就需要通过多种方式隱藏自己，更何况说提早拿到这些关键信息呢。
所以，还是不能飘。
老话说的好，股市有风险，投资需谨慎啊不过说实话，即便是亏也亏不了多少。
跟传统基金可能追求的“高收益弹性”
不同，云量化模型通常以“稳健收益+低回撤”
为目標，较少使用高槓桿。
而传统基金，可能通过融资融券放大收益，
同时，通过预设算法，云量化模型將自动执行交易，具有极强的纪律性，可避免人为情绪干扰，严格遵守止盈止损规律。
还可通过分散持仓、对冲工具，降低单一资產或市场风险。
此外，他们的云量化模型，同时运行著上百种策略，如套利、收益、统计模型等，不同策略的收益波动可互相抵消，降低整体组合的波动性。
还可同时交易股票、期货、外匯等多类资產，进一步分散风险，
不过也正是因为如此，云量化基金適合“確定性回报”
的投资者，很难出现传统基金那种，几倍十几倍的高风险、高波动的超额收益。
除非团队成员根据ai风控模型，人工修改投资策略。
美滋滋的翻看著报告，洛川暗暗嘀咕。
现在口袋钱包的盈利还是差点意思，得想办法另搞一笔钱，投到微光基金里了。
五。
。
七千来万终究还是太少了。
要有足够的资金规模，才可以运行更多策略，获取更多优质数据，进而更好更快的训练优化模型。
微光基金团队的成员，也可以有更多的操作空间，积累更多的经验，得到更好的培养。
与之相比，赚钱反而没那么重要。
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