作为一个股市的投资者，想要在市场长期赚钱，又比较懒不想花费太多的精力，那么你必须至少得有一套成体系的、可操作的、有效的投资策略，这个策略，首先要能帮你回答这几个问题：
- 买什么——市场上几千只股票，哪些公司能帮我赚钱；
- 什么时候买——选了好公司还不够，你得在公司便宜的时候买入，再好的东西买贵了，赚钱的空间也就大大降低；
- 什么时候卖——买了一只股票，总不能傻傻地持有一辈子吧，你需要对在什么价格卖出心中有数；
- 买多少——假设你能够投入股市的资金为10万，那你需要决定这10万块是买1只、5只、10只还是20只股票，换句话说，也就是资金该如何分配。
其次，它还得具备可操作性，能够指导你的投资实践：
比如，选到好公司之后，要在便宜的价格买入。这是一个指导原则，可是究竟什么价格是便宜的价格，如果一个策略能够提供一套方法、帮你评估出公司的价格目前是贵还是便宜，那这个策略就是具备可操作性的。可是如果它只是反复告诉你：要买好公司、要买便宜的公司，但是就不告诉你该怎么做，那这个策略就不具备可操作性。
最后，这个策略最好是经过前人验证有效的。毕竟我们的时间、精力都有限，想要靠自己发明一套全新、而且是有效的投资策略，不是一件容易的事情。如果已经有被验证过有效的投资策略，为什么不用呢？
那，作为想投资股市的小伙伴，去哪里找这样一个有效、可操作的投资策略呢？
有，就是多因子投资策略！
多因子策略它来自诺贝尔奖经济得主尤金法玛教授，和麻省理工学院的肯尼斯弗伦奇教授，根据这个策略在美国建立的对冲基金，已经成了美国第二大规模的基金了。
每个人脑海中都有一个多因子模型，包括散户和基本面投资经理。信奉价值投资的基本面基金经理会选择估值低、基本面较好的股票，也许还会考虑过去一段时间的涨跌幅，这就涉及了3个因子，然后选择上述三个方面表现都不错的股票买入。股票多因子量化投资就是将上述人脑决策过程写成程序，这样做的好处显而易见：
- 大脑考虑不了10个以上的因子，而模型具有100个左右的候选因子，一般来说因子越多越稳定；
- 电脑可以将过去10年的海量历史数据输入模型，进行回溯测试(backtest)，以探知收益以及模型风险；
- 进行交易的大部分时间不需要人为干预，排除了个人情感因素的干扰；
- 同样，风险控制方面也排除了个人感情的干扰。
量化模型大致分为两派：P quant和Q quant。前者通常是股票量化投资，使用统计工具，后者通常是利率/汇率衍生品量化投资，使用随机数学作为工具。Q quant最擅长预测利率/汇率的未来走势，而这类方法恰好可以预测因子的未来效果，筛选出未来有效因子之后，投资收益和信息比都显著提高，从而静态多因子变成了动态多因子。
这还不是关键，关键是数据回溯表明，这个策略在咱们A股市场上也很有效，2006年-2015年有77.14倍收益，从2016年6月16日到17年2月20日，收益27.96%，而同期沪深300收益率只有9.3%，比沪深300高出了将近20个百分比。
这些数据已经充分证明了多因子策略的有效性了。既然它是一个有效、完整、易操作的投资策略，能够直接指导你的投资，帮你带来不错的投资收益，在投资时可以根据自己的情况来考虑是否选择这种投资策略。
