數量化方法也要研究員進行設計、編程與校驗。所以，嚴格意義上講，說“數量化方法徹底擺脫了人的因素”是不正確的表述。較爲符合現實的評價應該是：“在已有策略執行層面，數量化可以對抗人爲不穩定因素的干擾。”而一旦人的因素牽扯其中，就有了對抗已有觀念的問題。
不可否認，量化投資是這幾年纔在市場中開始流行的概念。筆者也僅僅是在2006年左右纔開始看到國內有投資者陸續在股票市場進行此類的嘗試。這個境況並不意外，國內金融市場起步較晚，而且總是有很多半市場型的因素可以吸引投資者和媒體的注意力。再加上引入一個概念需要時間，所以量化投資自然而然也就排在了價值投資觀念之後纔有機會浮出水面。
觀念的形成必然受到歷史因素的影響。在設計算法階段時刻提醒自己儘量不要帶有偏見至關重要。很少有人一開始就接觸的數量化投資領域.基本面分析往往都是先人爲主的觀點。無論是“自上而下”亦或是“自下而上”，接受過金融訓練的人都或多或少的會考慮經濟因素、行業因素與公司因素。這沒什麼不妥，實際上增大信息集對於算法的訓練來說沒有什
麼特別明顯的壞處。但接受的知識所能帶來的優勢也就停留在這個層面了。我們學了很多應該怎樣的理念，但負責的教授往往也會加上一句“現實可能並非如此。”
“對或者錯”在金融市場裏面似乎從來都不是什麼重點。因爲在堅持看到自己的觀點正確之前，可能就已經被資本市場消滅了。交易的天平在面對蠻力與智慧時，往往會傾向於前者。在這方面，長期資本又一次給了我們非常好的實例。根據《創造金錢》一書的描述能夠發現，至少在波動率這個問題上，長期資本的態度完全帶有接近於偏執的觀念。
1997年陸續開始退出長期指數期權市場的投資銀行們“必須回購已被出售的波動率”。而長期資本則“向所有需要者提供珍貴的波動率……他們如此渴望交易，以致在倫敦的股票衍生物交易員中獲得了一個綽號：波動率中央銀行……當然，從長期資本的觀點來看，這是無本之利。數據顯示，歐洲市場的歷史波動率接近15%。由於市場的預期波動率將是23%或25%，長期資本的收人十分優厚”。從《拯救華爾街》一書中，我們也能發現類似的描述：“長期資本管理公司拋空股票期權的價格，是以市場價格每年的波動幅度爲19%作爲基準的。”
儘管對自已的判斷深信不疑，但遺憾的是長期資本也沒有撐到能見證自己正確的那一天的到來就出現了危機。從這個層面來看，說其是賭博也並不爲過。這實際上與賭桌上沒有足夠的金幣情況一致。2000年11月西蒙斯在接受過記者的採訪時被問及“長期資本管理是一家數量化交易型企業，正如復興技術一樣。你是否從它的坍塌中學到了什麼?”西蒙斯的回答是：“公司中的每一個人都讀了關於長期資本的書。通常意義上來說，它會讓你謹慎。我們的方法是很不同的。我們不從模型開始，而是從數據開始。我們沒有先人爲主的觀念。我們尋找那些可以被千百次複製的事情。收斂交易的一個麻煩在於時間。你說事物終究會走到一起。好啊，終究是什麼時候?”
西蒙斯的見解是一針見血的。投資是個時間敏感的概念。沒有人會用一個說不出究竟是多久的時間段來驗證一兩個人觀點的正確與否。當一個律師在荒郊野外踩到一個野蠻人的腳時，說“打人是不對的”恐怕也避免不了身體上的被摧殘。或許只要律師還有口氣在，跑回來跟其他人說“野蠻人打人不對，應該受到法律的嚴懲”，其他人還是可以贊同倒黴律師的說法。但有什麼意義呢?
要對市場有幾分敬畏之心，無論知識背景豐厚到何種程度都要如此。因爲人能分析的只有理性的那一部分，還很有可能分析不明白。市場表現出的非理性成分很有可能就讓我們的報告或模型變得一無是處。長期資本的對沖是精緻的，對某一特定金融產品的拆分往往涉及多個領域(至少在其豪賭價格波動幅度之前)。可過分的精緻也不見得就是好事。倒金字塔也好、創新螺旋也好，一個部位的破損往往會招致大面積的垮塌。從這點上來看，爲策略模型設計一個鬆散的結構並強調魯棒性或許是條出路。