量化策略基金为什么跌？
做量化，要理解三个概念 1.【预测】与【判断】的区别 这是比较抽象的概念，但非常重要。量化策略要做的是对证券市场未来的走势进行【预测】。而投资者当前所持有的头寸（已买入的股票和期权的市值）则是基于之前做出的【判断】。
一个很好的例子就是，如果你在上半年看了我的博客文章并据此进行了操作，那么在下半年你需要重新评估你的头寸——你所持有的头寸是你之前没有买入的证券资产，或者你没有那么满仓的操作模式。所以量化策略的业绩表现跟投资者当前的实盘交易是没有任何关系的。 举个例子你就会明白，比如我今年买入了腾讯控股，并且做了长期持有到今年年底的策略计划，那么无论明年股价怎么走，我的策略已经完成了他的任务，计划中的收益也会如期实现；但是如果你今年没有买腾讯，或者说你买了之后没有持有到明年，而是到了第十天就卖了，那么你今年的收益肯定是不如我的。但我们知道，我们买入或者沽出同一只股票的时间段可能是完全不同的。这就出现了策略业绩【跑赢】投资者实盘交易的情况。
2.【主动管理】与【被动管理】 量化策略有两种模式，一种叫做主动式策略，一种是被动式策略。主动式策略是想方设法地让你的策略【战胜】市场指数，也就是前面所说的“跑赢”。而被动式策略的目标是尽可能贴近于跟踪标的指数的表现——对于指数基金来说，他们是希望自己的产品能够被广泛地使用，所以他们一定要尽力做到跟标的指数几乎一模一样（排除掉交易费用等不可控的成本差异）。
3. 策略【择时】与策略【选股】 一个好的策略必须同时兼具好的【择时】能力和好的【选股】能力。很多量化策略在选股的时候采用多因子模型的方法挑选出优秀的个股，然后在择时的环节利用基本面或者技术面的方法做出下一步的操作计划。当然有很多策略为了简化计算，他们可能会把选股和择时放在一起进行测算（称为一体模型）。
回到问题中来的话，因为策略都是基于历史数据来建模的，也就是说历史数据越好，策略的效果一般也就越明显。如果历史数据显示策略有持续的盈利，且能规避风险的话，那当下出现短期的亏损，即使不是系统性风险，也是情理之中的事情。