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量化投资也不是什么新鲜事物。其历史可以追溯到上世纪50年代，不过这种分析方式迅猛发展，也就是在近十几年，这得益于人工智能和大数据挖掘技术的不断提高。目前量化投资主要应用于金融，目前还是处于朝阳阶段。
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两年前，在举世瞩目的围棋人机大战中，韩国名将李世石1:4惨败给了阿尔法狗，震惊了世界，其实Aaron 对于这个结果并不感到意外。就算李世石再厉害，在漫长的拉锯战中，他的大脑也会感到疲劳吧，人类在疲劳的状态下思维能力是会受到影响的，自然会有考虑不够周到的地方。高手过招，胜负就在毫厘之间，与其说李世石在技术上输给了阿尔法狗，还不如说李世石是输给了人类的本能。
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而以阿尔法狗为代表的人工智能技术是没有感情的，只有理性。这也正是传统投资分析方法和量化投资分析方法最为明显的差别。量化投资就是利用计算机技术并且采用一定的数学模型去践行投资理念，实现投资策略的过程，具有很鲜明的纪律性、系统性和准确性，克服了人性贪婪、恐惧和认知偏差等种种弱点。量化投资不是靠个人感觉来管理决策，而是将适当的投资思想和投资经验，甚至包括直觉反应在量化模型中，用电脑帮助人脑处理大量信息，总结归纳市场的规律，来实现投资决策的过程。
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根据我以往的推荐经历，在周一至周五这样比赛数量较少的比赛日，即使按照传统投资分析方法，我依旧能够获得不错的收益。但是到了周末比赛日，我的分析状态经常会大幅波动，大输大赢的情况明显增多，往往是周一到周五的盈利通通在周末输了回去。后来我分析到这种状况发生的根本原因就是周末赛事数量几何倍数增加，我的注意力被大大分散了，不知道自己到底该入手哪一场比赛，犯了选择困难症，大脑经常处于高度疲劳状态。我相信很多人在忙碌的状态下是很容易决策失误的，因为人的精力不集中，受到了外界因素的干扰和影响，这都是我们普遍会经历的事情。现在采用了量化分析模式，最显著的改变就是即使到了周末，我依旧可以维持非常稳定的命中率。
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当然量化分析方式也不是十全十美的，其分析的准确性很容易受到样本数据大小的影响。我举一个例子，我发现在足球体育赛事中，实力强弱悬殊的比赛类型，总体的准确性波动比较大。究其原因，我认为是足球场上强弱对比悬殊的比赛总体还是比较少的，导致样本数据库数量相比其它类型比赛而言较少，所以得出的结论会有更大的数据偏差。Aaron目前也不完全是按照量化分析结果，我还会通过传统分析进一步筛选结果，就是为了提高准确率丫。总知从目前的情况来说，量化分析是一种很高效的投资方式，希望大家都能赚多点吧，一起发大财。
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