打好地基

在第一部分，我们明确了我们的产品，写了一份业务计划书，概述了所需资源和项目时间线，制定了一份目标与约束清晰的投资政策声明（Investment Policy Statement, IPS），并看到了如果一位成熟的投资者对最终产品做尽职调查（due diligence）时，结果会是什么样。

在第二部分「数据、特征与响应」中，我们将开始铺陈我们的量化流程，并在第三部分「构建我们的流程」中完成它。

在第二部分，我们将学习如何：

• 存储、探索和操作可用数据

• 评估可用的大类投资——它们既是特征预测（feature forecast）的来源，也是表达因子组合的方式

• 分析并选择最优的特征（feature）与因子（factor）来构建模型

• 为反映观点的前瞻模型预测因子

• 构建现实的目标函数（objective function），以可处理的方式表达我们的策略

在管理了数百个量化投资项目后，我们发现一些管理性问题反复出现，而它们的解决方案很简单。研究者在热情中可能忽视显而易见却必不可少的考量。由此产生的错误可能如此根本，以至于一项昂贵而艰辛的努力可能需要从头开始。为避免这类问题，遵循以下五个步骤会有帮助：

• 规划。 把任务拆成可管理的部分，逐一完成。

• 正确地界定问题。 许多项目失败是因为没有经过深思熟虑。项目开始后，可能才意识到问题提得不对。一次彻底的文献检索有助于识别他人已发现的问题与解决方案，并提供潜在的推进路径。

• 确保资源到位。 项目常常在未对可用数据做彻底调查的情况下就开始，结果发现没有足够的高质量数据用于分析，或计算资源不足。

• 让计算尽可能具体。 量化研究者常迷失在细节里，让实务人士惊讶于如此受过高等教育又聪明的人竟把握不住直观的事实。

• 执行计划。 埋头苦干、达成里程碑、承担责任。即使任务未能完成，我们仍能做出令人印象深刻的东西。

本部分章节#