投资理论;投资策略需遵循四原则六环节

矢量指数专栏系列文章 如今的学术界和市场充斥了各种各样的投资理论、投资策略,我们该如何听取、如何评估、如何采纳呢？ 投资策略指数化 是矢量提供的解决办法。
《韩非子》中有个 虞庆造屋、范且造弓 的故事,虞庆和范且都能言善辩。虞庆虽能把匠人驳得无话可说,但匠人照他的话造出屋来很快即坍塌；范且虽能把匠人说得无言可对,但匠人照他的话造出弓来一用便折断。历史上类似的例子数不胜数：赵括谈论军事无人能敌,可一上战场就全军覆没、身首异处,成就了 纸上谈兵 的故事；马谡是连诸葛亮也赞不绝口军事奇才,但其头头是道的军事策略造成军队崩溃、街亭失守。投资市场上不断重复着同样的故事,那些头头是道、令人眼花缭乱的投资策略,一旦使用不当就会让投资者流血割肉、损失惨重。
矢量作为专业的指数化投资研究机构,将纷繁的投资策略以指数的方式进行严谨的描述,用大量数据进行严格检验,在当前市场进行实时跟踪。 投资策略指数化 为投资者深入认识、严格评估、规范执行投资策略,提供了一条前景广阔的大道。
正如大诗人歌德所说：生命之树常青,而理论却总是灰色的。矢量投资坚持数据是基础,市场检验是最终目的,主流经济原理只作为辅助说明。在这个原则下,所有的数据都要经过甄选,所有的算法都要经过比对校验,所有的理论都要接受市场的检验,所有的结果都要有数据的支持。矢量坚持自有优质数据库建设,坚持算法比对校验下的使用,坚持数据计算结果的市场检验机制,坚持理论体系的逐步完善路径。按照四项基本原则,六个环节的流程,对指数创新进行管理。
四项原则：
逻辑性：追求结果的一致性,并与事实基本吻合。其有效性及普适性需被市场广泛认可和接受。
自洽性：外部自洽中寻求历史与未来的相互平滑解读,内部自洽中寻求层层数据与算法的相互推导和校验。
扩展性：输出结果上,具有广泛的复制性和强大的稳定性。
完备性：在正常条件下,市场上无论是存续的还是新上市的所有投资工具,都可以被包含在样本取样的范围内。
六个环节： 界定假设条件：在海量资料、数据、模型、市场应用的基础上历经反复筛选提出可以公示的假设条件。
界定设计原理：寻求产品所在地市场、机构为主的业界、本地主流理论的大概率交集。
界定数据采样：分段取样主算数据,修正数据及衍生反馈数据。 界定算法模型：在理论算法模型的基础上遍历性修正出实际算法模型。
界定计算结果：多重自洽性检验,多重稳定性校验,形成格式化结论性数据组群。 模式实际操作：制式或用户自定义式数据、表格、文档输出。